• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.2097-2104
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• 2008

오늘날 가정은 더 이상 의식주를 해결하는 곳이 아니다. 이제 홈 네트워크는 예전 말이 되었고 가정 내 디지털 가전기기들은 OSGi나 UPnP 등이 확장되어 언제 어디서나 인터넷을 통해 자동 제어되고 있다. 본 연구는 OSGi나 UPnP 확장을 통해 디지털 홈 네트워크 미들웨어를 기본 제공하고 JESS 추론 엔진을 통해 스마트 홈 네트워크를 구성한다. 그리고 휴대용 심전도, 혈압, 맥박, 체온 등의 생체 신호 측정 센서를 통하여 생체 인식 기반스마트 홈 미들웨어를 제공하여, 사용자가 집에서 머무르는 동안 사용자와 근접하여 사용자가 요구하는 홈서비스를 예측하여 자동으로 제공해 주며, 제공된 홈서비스가 사용자에게 미치는 스트레스를 분석하여 사용자가 가장 편안하게 느끼는 홈서비스를 추천하고 사용자의 건강 상태를 실시간으로 모니터링 하여 사용자의 건강 상태가 나빠지면 자동으로 사용자, 가족 그리 고 의사에게 자동으로 알려 주는 시스템을 구축한다.

• 문화기술의 융합
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• 제5권1호
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• pp.275-280
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• 2019

로저 디킨스는 최고의 촬영감독으로 인정받고 있다. <바톤 핑크>이후 코언 감독과 다수의 작품을 함께 만들었으며, 최근에는 드니 빌뇌브 감독과 세 작품을 연달아 작업하였다. 아카데미 촬영상에 13번 노미네이트되다가 2018년 <블레이드러너2049>로 촬영상을 수상하였다. 그는 와이드 앵글과 프랙티컬 라이트를 사용하며, 새로운 이미지를 만들어내기 위해 렌즈와 조명기를 만들어 사용하기도 한다. 본고에서는 그의 스타일이 가장 잘 드러난 영화로 평가받는 <비겁한 로버트 포드의 제시 제임스 암살>(앤드류 도미닉. 2007)과 코언 감독과 작업한 <노인을 위한 나라는 없다>(2007), 드니빌뵈브 감독과 작업한 <블레이드러너 2049>을 중심으로 그의 촬영스타일을 분석해 보고자 한다.

• 분석과학
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• 제9권1호
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• pp.52-61
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• 1996

식품 중의 몇몇 유리 D-아미노산이 column switching method에 의해 검출되었다. D-아미노산과 L-아미노산의 총량의 정량은 $C_{18}$ 컬럼을 사용한 비키랄 분리에 근거한다. L-아미노산에 대한 D-아미노산의 수준은 o-phthalaldehyde로 유도체화된 아미노산의 postcolumn reaction detection을 포함하는 column switching system에 의해 정량되었다. Postcolumn detection system의 키랄 분리는 chiral crown ether 컬럼에 의해 실행되었다. 이 system은 간장과 발효된 콩, 그리고 콩 같은 식품 중에 있는 D-아미노산의 정량에 적용된다. 이 achiral/chiral coupled-column system하에서는 시료 전처리과정이 중요함을 알게 되었다. Phenylalanine은 시판용 간장 속에 242ppm, 재래식 간장 속에는 102ppm, 발효된 콩에는 1g당 8.34mg, 콩에는 1g당 2.87mg이 함유된 것으로 밝혀졌다. D-phenylalanine은 시판용 간장 속에는 0.67%, 재래식 간장에는 0.34%, 발효된 콩에는 1.81% 미만, 콩에는 2.82% 미만이 검출되었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권5호
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• pp.148-154
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• 2008

미래 유비쿼터스 컴퓨팅은 언제 어디서나 지능형 모바일 단말들이 자율적으로 서비스를 제공받을 수 있는 유비쿼터스 지능 공간을 필요로 한다. 이러한 지능 공간의 자율적 구성을 위해 지능 공간에 속한 각 모바일 단말들은 다양한 소스로부터 컨텍스트(Conte박 상황) 정보를 수집하고 컨텍스트 정보로부터 유용한 정보를 추론할 수 있어야 한다. 특히 다양한 유비쿼터스 지능 공간으로부터 수집하고 컨텍스트 정보의 모호성을 극복하고 보다 정확한 상황 인지를 통한 지능형 서비스를 제공하기 위해서는 컨텍스트에 대한 표준 분류 기법(taxonomy) 및 분류된 컨텍스트 정보를 기반으로 하는 추론 기술이 요구된다. 이를 위해 기존의 유비쿼터스 지능 공간에 관련된 대부분의 기존의 연구들에서는 상황 인지 서비스 제공을 위해 CLIPS나 JESS와 같은 규칙 기반 추론 엔진이 주로 사용되고 있다. 그러나 기존의 추론 엔진들은 리소스가 제한된 모바일 단말에서 사용되기에는 한계를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 모바일 단말을 위한 자율적인 상황인지 서비스를 제공하기 위한 경량 추론 엔진을 설계하고 구현하는 것을 목적으로 한다. 개발된 추론 엔진은 휴대폰이나 PMP, 네비게이션 둥과 같은 개인형 모바일 단말에서 자율적인 상황인지 기반 서비스를 제공하기 위해 사용될 수 있다. 또한, 계층적 분류체계(taxonomy) 정보를 활용함으로써 일반적인 룰(general rule) 또는 구체적인 룰(specific rule)의 선택적인 구성을 통해 다양한 수준의 컨텍스트가 실시간으로 수집되는 상황인지 컴퓨팅에서의 효율적인 상황인지 서비스의 구현을 지원한다.

• 정보화연구
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• 제9권3호
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• pp.233-241
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• 2012

본 연구는 SBA AF의 효율적인 구축을 지원하기 위해 Architecture framework(AF)는 Enterprise Architecture(EA)를 운영하고 개발하기 위해 필요한 요소들을 정의하고 그 요소들간의 관계를 파악하기 위한 가이드라인이다. 정부 및 여러 분야에서는 자크만 프레임워크, DoDAF, TOGAF, FEAF와 TEAF 등을 비롯한 많 아키텍처 프레임워크를 사용하고 있다. DoDAF는 국방분야에서 EA의 개발을 지원하기 위해 사용되는 가장 대표적은 아키텍처 프레임워크이다. DoDAF는 8개의 viewpoint와 40개의 view로 구성되어 있다. 특정목저에 맞춰 아키텍처프레임워크를 개발하기 위하여서는 시스템 아키텍트는 일련의 view들 및 해당 view들을 모델링하기 위해 필요한 data들을 선택하여야 한다. 그러나 DoDAF에는 다수의 view 및 data들과 이 들 사이에는 복잡한 연관관계들이 존재한다. 따라서 특정목적을 달성하기 위한 아키텍처 프레임워크를 개발하기 위하여선 매우 많은 시간과 노력이 필요하다. 이러한 시스템 아키텍트의 노력을 줄이기 위하여 본 연구에서는 뷰들사이에 존재하는 순서나 이행 혹은 상호참조관계등을 고려한 ONT-DAF(DoDAF를 위한 온톨로지)를 개발하였다. 또한 단일 아키텍처 프레임워크 내에 존재하는 view와 data의 재사용성을 위하여 DoDAF 가이드라인에 통합적으로 존재하는 view-data의 정보들을 각각 분리하여 구축하였다. 이러한 ONT-DAF는 'viewpoint', 'data', 'view', 'expression method'와 'reference model'의 5개의 class와 'has data', 'has view', 'has related view' 등 총 16개의 properties로 구성되어 있으며 이를 활용하기 위하여 JESS engine과 SWRL rule을 활용한 총 4가지 유형의 8개의 룰을 사용하였다. 본 연구의 효과성을 입증하기 위하여 MoDAF에 존재하는 AV-1의 사례를 기반으로한 사례연구를 진행하였다. 그 결과 본 ONT-DAF를 활용하였을 경우 시스템 아키텍트가 초기에 얻을 수 있는 정보가 단순 view많이 아닌 해당 view와 연관된 view 및 그 들 사이에 존재하는 연관관계와 view를 모델링하기 위해 필요한 data를 포함한 정보들을 제공함으로써 ONT-DAF의 효과성을 입증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (A)
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• pp.17-18
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• 2007

데이터베이스 튜닝은 일반적으로 데이터베이스 어플리케이션을 "좀 더 빠르게" 실행하게 하는 일련의 활동을 뜻한다[1]. 데이터베이스 관리자가 튜닝에 필요한 주먹구구식 룰(Rule of thumb)들을 모두 파악 하고 상황에 맞추어 적용하는 것은 비싼 비용과 오랜 시간을 요구한다. 그렇게 때문에 서로 다른 어플 리케이션들이 맞물려 있는 복잡한 서비스는 필수적으로 자동화된 데이터베이스 성능 관리와 튜닝을 필 요로 한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 지식 도매인(Knowledge Domain)을 기초로 한 자동화 된 데이터베이스 튜닝 원칙(Tuning Principle)을 제시하는 시스템을 제안한다. 각각의 데이터베이스 튜닝 이론들은 지식 도매인의 지식으로 활용되며, 성능에 영향을 미치는 요소들을 개체(Object)와 콘셉트 (Concept)로 구성하고 추론 시스템을 통해 튜닝 원칙을 추론하여 쉽고 빠르게 현재 상황에 맞는 튜닝 방법론을 적용시킬 수 있다. 자동화된 데이터베이스 튜닝에 대해 여러 분야에 걸쳐 학문적인 연구가 이루어지고 있다. 그 예로써 Microsoft의 AutoAdmin Project[2], Oracle의 SQL 튜닝 아키텍처[3], COLT[4], DBA Companion[5], SQUASH[6] 등을 들 수 있다. 이러한 최적화 기법들을 각각의 기능적인 방법론에 따라 다시 분류하면 크게 Design Tuning, Logical Structure Tuning, Sentence Tuning, SQL Tuning, Server Tuning, System/Network Tuning으로 나누어 볼 수 있다. 이 중 SQL Tuning 등은 수치적으로 결정되어 이미 존재하는 정보를 이용하기 때문에 구조화된 모델로 표현하기 쉽고 사용자의 다양한 요구에 의해 변화하는 조건들을 수용하기 쉽기 때문에 이에 중점을 두고 성능 문제를 해결하는 데 초점을 맞추었다. 데이터베이스 시스템의 일련의 처리 과정에 따라 DBMS를 구성하는 개체들과 속성, 그리고 연관 관계들이 모델링된다. 데이터베이스 시스템은 Application / Query / DBMS Level의 3개 레벨에 따라 구조화되며, 본 논문에서는 개체, 속성, 연관 관계 및 데이터베이스 튜닝에 사용되는 Rule of thumb들을 분석하여 튜닝 원칙을 포함한 지식의 형태로 변환하였다. 튜닝 원칙은 데이터베이스 시스템에서 발생하는 문제를 해결할 수 있게 하는 일종의 황금률로써 지식 도매인의 바탕이 되는 사실(Fact)과 룰(Rule) 로써 표현된다. Fact는 모델링된 시스템을 지식 도매인의 하나의 지식 개체로 표현하는 방식이고, Rule 은 Fact에 기반을 두어 튜닝 원칙을 지식의 형태로 표현한 것이다. Rule은 다시 시스템 모델링을 통해 사전에 정의되는 Rule와 튜닝 원칙을 추론하기 위해 사용되는 Rule의 두 가지 타업으로 나뉘며, 대부분의 Rule은 입력되는 값에 따라 다른 솔루션을 취하게 하는 분기의 역할을 수행한다. 사용자는 제한적으로 자동 생성된 Fact와 Rule을 통해 튜닝 원칙을 추론하여 데이터베이스 시스템에 적용할 수 있으며, 요구나 필요에 따라 GUI를 통해 상황에 맞는 Fact와 Rule을 수동으로 추가할 수도 었다. 지식 도매인에서 튜닝 원칙을 추론하기 위해 JAVA 기반의 추론 엔진인 JESS가 사용된다. JESS는 스크립트 언어를 사용하는 전문가 시스템[7]으로 선언적 룰(Declarative Rule)을 이용하여 지식을 표현 하고 추론을 수행하는 추론 엔진의 한 종류이다. JESS의 지식 표현 방식은 튜닝 원칙을 쉽게 표현하고 수용할 수 있는 구조를 가지고 있으며 작은 크기와 빠른 추론 성능을 가지기 때문에 실시간으로 처리 되는 어플리케이션 튜닝에 적합하다. 지식 기반 모률의 가장 큰 역할은 주어진 데이터베이스 시스템의 모델을 통하여 필요한 새로운 지식을 생성하고 저장하는 것이다. 이를 위하여 Fact와 Rule은 지식 표현 의 기본 단위인 트리플(Triple)의 형태로 표현된다, 트리플은 Subject, Property, Object의 3가지 요소로 구성되며, 대부분의 Fact와 Rule들은 트리플의 기본 형태 또는 트리플의 조합으로 이루어진 C Condition과 Action의 두 부분의 결합으로 구성된다. 이와 같이 데이터베이스 시스템 모델의 개체들과 속성, 그리고 연관 관계들을 표현함으로써 지식들이 추론 엔진의 Fact와 Rule로 기능할 수 있다. 본 시스템에서는 이를 구현 및 실험하기 위하여 웹 기반 서버-클라이언트 시스템을 가정하였다. 서버는 Process Controller, Parser, Rule Database, JESS Reasoning Engine으로 구성 되 어 있으며, 클라이 언트는 Rule Manager Interface와 Result Viewer로 구성되어 었다. 실험을 통해 얻어지는 튜닝 원칙 적용 전후의 실행 시간 측정 등 데이터베이스 시스템 성능 척도를 비교함으로써 시스템의 효용을 판단하였으며, 실험 결과 적용 전에 비하여 튜닝 원칙을 적용한 경우 최대 1초 미만의 전처리에 따른 부하 시간 추가와 최소 약 1.5배에서 최대 약 3배까지의 처리 시간 개선을 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 튜닝 원칙을 자동으로 생성하고 지식 형태로 변형시킴으로써 새로운 튜닝 원칙을 파생하여 제공하고, 성능에 영향을 미치는 요소와 함께 직접 Fact과 Rule을 추가함으로써 커스터마이정된 튜닝을 수행할 수 있게 하는 장점을 가진다. 추후 쿼리 자체의 튜닝 및 인텍스 최적화 등의 프로세스 자동화와 Rule을 효율적으로 정의하고 추가하는 방법 그리고 시스템 모델링을 효과적으로 구성하는 방법에 대한 연구를 통해 본 연구를 더욱 개선시킬 수 있을 것이다.

• 한국잡초학회지
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• 제15권1호
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• pp.54-62
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• 1995

분지 아미노산 생합성 효소인 ALS의 활성(活性)을 억제하는 sulfonylurea계 2약제 및 imidazolinone계 2약제를 대상으로 32초종에 대한 약제별 살초(殺草) 반응성 및 옥수수, 밀, 콩의 ALS 활성(活性) 억제 반응성을 통하여 ALS 활성(活性) 억제작용(抑制作用)과 살초작용(殺草作用)의 관계를 조사하였다. 1. Sulfonylurea계의 2가지 제초제(除草劑)들의 살초(殺草)스펙트럼은 적은 처리량에서도 매우 넓었으며, 내성(耐性)을 보였던 식물은 발아전 토양처리에서 밀, 보리, 개밀, 메귀리 등이었고, 발아 후 경엽처리에서 밀, 보리, 까마중, 왕바랭이, 개밀, 미국개가장, 메귀리 등이었다. 2. Imidazolinone계 2종의 제초제(除草劑)들에 대하여 내성(耐性)을 보였던 식물은 발아 전 처리에서 콩, 자귀풀, 도깨비바늘, 메귀리, 개밀 등이었고, 발아후 처리에서 콩, 자귀풀, 크로바 등으로 두과식물이었다. 3. Sulfonylurea 및 imidazolinone계 제초제(除草劑)들에 대하여 공통적으로 감수성(感受性)인 식물은 옥수수와 수수, sulfonylurea계에 감수성(感受性)을 보이면서 imidazolinone계에 내성(耐性)을 보였던 식물은 콩, 크로바, 자귀풀 등 두과식물이었다. 이와 대조적으로 sulfonylurea계에 내성(耐性)을 보이면서 imidazolinone계에 감수성(感受性)을 보였던 식물은 밀과 보리, 공통적으로 내성(耐性)을 보였던 식물은 개밀등 이었다. 4. Sulfonylurea계 약제에 대하여 온실 실험에 서 얻은 초종별 $GI_{50}$ 값과 각 초종으로부터 추출한 ALS 활성(活性) 억제 $IC_{50}$ 값은 경향이 일치하지 않았다. 5. Imidazolinone계 약제에 대하여 온실 실험에서 얻은 초종별 $GI_{50}$ 값과 각 초종으로부터 추출한 ALS 활성(活性) 억제 $IC_{50}$ 값은 경향이 유사(類似)하였다.