목적: 대규모 인구집단데이터를 사용하여 양측 또는 편측 완전 무치악 여부와 치매와의 관련성에 대하여 알아본다. 재료 및 방법: 만 60세 이상을 대상으로 구축된 건강보험공단 노인 코호트 데이터베이스를 사용하여 후향적 코호트 연구를 설계하였다. 실험군은 완전 무치악 코호트로 2012년 7월 1일부터 2013년 12월 31일 까지 1개 이상의 상악 또는 하악 레진상 완전의치 보험 처방 이력이 있는 사람을 대상으로 하였고, 대조군은 유치악 코호트로 같은 기간 동안 잔존치아에 대한 보존적 치아 처치 이력이 있는 사람을 대상으로 하였다. 모든 대상자들은 이 기간 동안 치매로 진단 또는 치료 받은 기록이 없었다. 성향점수매칭법에 따라 연령과 성별, 그리고 거주지역을 고려하여 실험군과 대조군을 1:1 동수로 매칭하였고, 두 코호트 집단간 2년 동안 치매로 이환된 비율을 비교하였다. 결과: 실험군과 대조군을 비교했을 때, 실험군인 양측 또는 편측 완전 무치악 환자에서 치매 발병률(12.13%)은 대조군인 유치악 환자의 치매 발병률(9.74%) 보다 유의미하게 높다는 것을 확인할 수 있었다 (P < .05). 다른 요인들과 치매와의 명확한 관련성은 확인되지 않았다. 결론: 대규모 인구집단데이터 분석을 통해 양측 또는 편측 완전 무치악 환자에서 치매 발병률이 높다는 것을 확인할 수 있었다.
최근 급격히 증가하는 공간 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 많은 연구들이 진행되고 있다. 기존 관계형 데이터베이스 시스템을 확장한 공간 데이터베이스 시스템은 확장성에 대한 문제가 있으며, 분산 처리 플랫폼인 하둡을 확장한 SpatialHadoop은 중간 연산 결과를 디스크에 작성하기 때문에 파일 입출력의 오버헤드로 성능이 저하되는 문제가 있다. 본 논문은 인-메모리 기반 분산 처리 프레임워크인 스파크를 확장한 공간 연산 스파크를 제안하였다. 또한 공간 연산 스파크의 성능을 향상시키기 위하여 GPGPU를 결합한 모델을 개발하였다. 공간 연산 스파크는 중간 연산 결과를 메모리에 유지시키는 스파크의 특징을 그대로 사용하고 있으며, GPGPU 기반 공간 연산 스파크의 경우 다수의 PE를 이용하여 병렬처리하기 때문에 효율적으로 공간 연산을 수행할 수 있다. 본 논문은 단일 AMD 시스템에서 공간 연산 스파크와 GPGPU 기반 공간 연산 스파크를 구현하였다. 공간 연산 스파크와 GPGPU 기반 공간 연산 스파크의 성능을 평가하기 위하여 Point-in-Polygon 연산과 Spatial Join 연산을 수행하였으며, SpatialHadoop에 비하여 최대 8배의 성능 향상을 확인하였다.
본 연구의 목적은 선행 연구에서 보고된 영어 모국어 아동의 굴절형태소 습득 과정을 대규모 언어습득 데이터베이스를 활용하여 검증하는 것이다. 이를 위해, 우리는 CHILDES(Child Language Data Exchange System) 데이터베이스에 등장하는 1-7세 영국 및 미국 아동 1,630명이 발화한 470만 어절 말뭉치를 대상으로 굴절형태소의 발달 과정을 분석하였다. 본 논문에서는 동사의 현재분사 -ing, 과거형 -(e)d, 형용사의 비교/최상급 -er/est 등의 형태소에 대해 어휘 유형(Type)과 사례(Token) 빈도, 전체 사례(Token)에 대한 유형(Type) 비율인 TTR(Type per Token Ratio), 어휘 다양성 척도인 Lexical Diversity(D) 값을 구하여 이를 국가 및 연령별로 비교, 분석하였다. 그 결과, 굴절형태소별로 연령과 D 값의 상관관계가 다르게 나타났다. 특히, 현재분사 -ing와 D 값 사이에는 주목할 만한 상관관계가 나타나지 않은 반면, 과거형 -(e)d의 경우 양의 상관관계 경향성이 보였고, 비교/최상급 -er/-est는 유의미한 상관관계를 보였다. 이는 현재진행형이 과거형보다 먼저 습득된다고 보고한 Brown(1973)의 견해를 지지한다. 다음으로, 과잉일반화에 따른 오류 표현이 2-3세 사이에 많이 나타나면서 U자형 발달 양상을 보였다. 과잉일반화도 현재분사보다 과거형에서 많이 나타났는데, 이것 또한 현재분사가 과거형보다 일찍 습득된다는 주장을 지지한다. 영국과 미국 아동의 연령별 굴절형태소 사용 양상을 비교한 결과, 미국 아동의 D 값이 영국 아동보다 높았다. 이는 미국 아동이 영국 아동보다 더 많은 어휘 유형에 대해 굴절형태소를 사용했음을 의미한다. 본 연구는 소수의 아동을 대상으로 수행된 선행 연구의 다양한 논점을 대규모 데이터베이스로 검증하고, CHILDES 코퍼스를 효율적으로 분석하는 연구 방법론을 제안했다는 점에서 의의가 있다.
멀티미디어 원격 의료 정보 시스댐에서는 멀티미디어 형태로 저장 관리되는 환자의 의료정보를 신속하게 원격 검색할 수 있어야 한다 또한, 대용량의 멀티미디어 의료정보를 효율적으로 관리하기 위한 멸티미디어 DBMS가사용되어야하며, 분산처리 환경에서의 원격 검색 기능이 구현되어야한다. 멀티미디어 원격 의료정 보 시스템과 같이 실시간 정보 전송 및 깎 정보 형태별 연결 관리가 펼요한 경우의 DB 원격 검색올 위해서는 Native ATM Service와 같이 개별 연결설정 및 QoS(Quality of Service)를 보장하는 초고속 정보 통신망이 펼요하다. 멀티미디어 DB의 원격 검색을 위해 상용 DBMS가 제공하는 API를 이용할 경우 해당 DBMS만올 지원하는 DBMS 의존적인 멸티미디어 원격 의료 정보 시스템이 되어 병원 규모 및 특성에 맞는 DBMS의 선정 및 DB 구축이 어렵게 된다. 또한, 상용 DBMS가 제공하는 TCP/IP Socket 기반의 전송 방식으로는 전송 특성이 각기 다른 멀티미디어 데이터의 개별적인 연결관리 빛 QoS 보장이 힘툴다 그러므로 본 논문에서 는 멀티미디어 원격 의료 정보 시스템을 위한 멸티미디어 DB 원격 접속 기능 구현에서 현재 상용 DBMS가 제공하지 않는 Native ATM API를 사용 한 DBMS 원격 접속 기능 구조를 제안하고, 이를 기반으로 한 원격 검색 기능을 구현 그 성능을 분석한다.
증산은 물이 기공을 통해 대기 중으로 이동하는 과정으로, 지표면의 물은 상당부분 증산을 통해 대기 중으로 이동한다. 에디공분산, 수분 수지 측정법 등의 증산량을 측정하는 방법이 있지만, 수종 및 임분의 구성 요소별 증산량의 차이를 비교하기 위해서는 개체목 증산량 측정이 필요하다. 개체목 증산량을 측정하기 위해 수액의 온도차를 이용한 수액류 측정법을 가장 널리 이용하고 있지만, 넓은 범위의 지역을 장기간 조사하기에 한계가 있다. 따라서 큰 공간적 규모에 대해 수액류 및 증산량에 대한 연구를 하기 위해서는 각 지역별로 측정한 데이터의 공유가 필요하다. 본 연구팀은 태화산 학술림에서 열손실탐침법을 이용하여 2011년부터 잣나무(Pinus koraiensis) 18본, 2013년부터 갈참나무(Quercus aliena) 16본을 대상으로 수액류를 측정하고 있으며, 광릉수목원에서도 열손실탐침법을 이용하여, 2013년부터 전나무(Abies holophylla) 18본, 졸참나무(Quercus serrata) 7본, 서어나무(Carpinus laxiflora) 3본, 까치박달(Carpinus cordata) 3본을 대상으로 수액류를 측정하고 있다. 구례 지리산 조사지에서는 열 파동법으로 2018년부터 산벚나무(Prunus sargentii), 낙엽송(Larix kaempferii), 2019년에는 추가로 상수리나무(Quercus accutisima), 소나무(Pinus densiflora), 물푸레나무(Fraxinus rhynchophylla)를 대상으로 수액류를 측정하였으며, 2020년에는 편백(Chamecypans obtuse), 잣나무(P. koraiensis), 자작나무(Betulla platyphylla), 전나무(A. holophylla), 곰솔(Pinus thrunbergii)을 대상으로 수액류를 측정하고 있다. 우리나라 산림의 수액류 데이터를 더욱 활발하게 공유하여 국내 산림생태계에서 개체목과 임분의 수액류와 증산의 환경민감성 등 다양한 연구에 기여할 것으로 기대한다.
Bolser, Dan;Dafas, Panos;Harrington, Richard;Schroeder, Michael;Park, Jong
한국생물정보학회:학술대회논문집
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한국생물정보시스템생물학회 2003년도 제2차 연례학술대회 발표논문집
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pp.26-51
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2003
Large scale protein interaction maps provide a new, global perspective with which to analyse protein function. PSIMAP, the Protein Structural Interactome Map, is a database of all the structurally observed interactions between superfamilies of protein domains with known three-dimensional structure in thePDB. PSIMAP incorporates both functional and evolutionary information into a single network. It makes it possible to age protein domains in terms of taxonomic diversity, interaction and function. One consequence of it is to predict the most important protein domain structure in evolution. We present a global analysis of PSIMAP using several distinct network measures relating to centrality, interactivity, fault-tolerance, and taxonomic diversity. We found the following results: ${\bullet}$ Centrality: we show that the center and barycenter of PSIMAP do not coincide, and that the superfamilies forming the barycenter relate to very general functions, while those constituting the center relate to enzymatic activity. ${\bullet}$ Interactivity: we identify the P-loop and immunoglobulin superfamilies as the most highly interactive. We successfully use connectivity and cluster index, which characterise the connectivity of a superfamily's neighbourhood, to discover superfamilies of complex I and II. This is particularly significant as the structure of complex I is not yet solved. ${\bullet}$ Taxonomic diversity: we found that highly interactive superfamilies are in general taxonomically very diverse and are thus amongst the oldest. This led to the prediction of the oldest and most important protein domain in evolution of lift. ${\bullet}$ Fault-tolerance: we found that the network is very robust as for the majority of superfamilies removal from the network will not break up the network. Overall, we can single out the P-loop containing nucleotide triphosphate hydrolases superfamily as it is the most highly connected and has the highest taxonomic diversity. In addition, this superfamily has the highest interaction rank, is the barycenter of the network (it has the shortest average path to every other superfamily in the network), and is an articulation vertex, whose removal will disconnect the network. More generally, we conclude that the graph-theoretic and taxonomic analysis of PSIMAP is an important step towards the understanding of protein function and could be an important tool for tracing the evolution of life at the molecular level.
현재 재배되고 있는 고려인삼은 혼계상태로서 개체간의 형질변이가 대단히 심하며, 종자채취를 4년 후에 하기 때문에 신품종육성을 위해서는 매우 오랜 기간이 필요하다. 그러나 식물형질전환기술의 발달로 목적하는 유전자를 식물체에 재도입하여 새로운 품종을 육성할 수 있는 기술이 보급되어 유용유전자만 있다면 단시간에 고기능성 신품종을 육성할 수 있을 것이다. 본 과제에서는 인삼의 유용유전자를 대량으로 발굴하기 위하여 인삼의 조직별, 종간 및 처리간에 의한 cDNA library 총 10종 이상을 제작하고 이들 cDNA library로부터 인삼의 유용유전자원을 확보하기 위하여 EST 20,000개를 5' 한쪽 방향에서 분석하고 이들 분석된 EST clone의 데이터는 data base화 하여 많은 연구자들이 연구정보를 공유한 수 있게 하였다. 그리고 EST clone 중에서 완전한 단백질의 유전정보를 포함하고 있는 clone을100개 선발하여 전장의 염기서열(full length sequence)을 분석하고 data base를 구축하고parental clone을 선발하여 cDNA chip을 제작하였다. 특히 257 clone 주에서 기능성 및 내재해성 유용유전자를 선발하여 전염기서열분석(full length sequencing)을 한 후 인상에 재도입하여 고기능성 및 내재해성 인삼의 분자육종을 비교적 단시간내에 할 수 있는 형질전환 및 재분화 시스템을 개발하고 토양순화 시스템을 확립하고자 하였다.
2013년 국토교통부는 부가가치와 활용도가 높은 실내공간정보를 국가 핵심 공간정보로 구축 관리하기 위하여 '기본공간정보'로 추가 지정하였으며, 이에 전국의 실내공간정보를 구축하고 관리할 수 있는 법률적 근거와 계기가 마련되었다. 하지만 측량/촬영 및 레이저스캐닝을 이용하여 실내공간정보를 구축할 경우 실내공간의 매핑으로 시각적 서비스차원의 활용은 유리하지만 시간적, 인적, 물적 자원의 소비가 크고 속성정보의 입력을 위해 추가적인 정보가공을 필요로 하는 등 유지관리 측면과 국내 AEC/FM 분야 정보의 활용이 제한적이라고 판단된다. 이에 본 연구에서는 개방형 BIM 기반의 IFC 모델을 이용하여 실내공간정보를 추출하고 이를 데이터 시각화 기술과 연계하여 이해와 표현이 쉬운 실내공간정보 시각화 방안을 마련함으로써 실내공간정보의 활용성을 높이고자 하였다. 시각화 도구는 Autodesk사의 Revit 내부 프로그램인 IFC Exporter의 오픈소스를 이용하여 실내공간정보를 추출하였으며 실내공간정보의 시각화를 위해서는 Direct3D Library를 사용하였다. 생성된 실내공간정보 객체는 XML 포맷과 상호호환이 가능하며 시설물 유지관리 분야의 COBie 연계, 항공촬영 혹은 UAV를 활용한 공간데이터베이스 구축, 대규모 군사작전 시뮬레이션, 재해/재난 발생 시 대규모 피난 시뮬레이션 등에 활용될 수 있다. 본 연구에서 제시한 실내공간정보 시각화 방안은 국가의 공간정보정책방향에 부합하고 기존 데이터에서 추출하여 생성함으로써 정보생산의 단계가 간편하다. 또한, IFC 기반의 실내공간정보 객체로써 상호운용성이 높고 정보의 편집이 용이하며 데이터의 경량성 측면에서 우수하다.
단일 공격과 달리 DDoS 공격들은 네트워크에 분산된 봇넷이 동시에 타겟 서버에 공격을 개시한다. 이 경우 타겟 서버에서는 정상적인 사용자의 편의를 고려해야 하기 때문에 DDoS로 간주되는 패킷에 대하여 접속거부 조치를 취하기 어려운 점이 있다. 이를 고려하여 본 논문에서는 사용자 네트워크단위로 DDoS 공격을 탐지하고 네트워크 관리자가 조치를 취할 수 있도록 하여 전체적으로 봇넷의 규모를 줄여서 타겟 서버의 부담을 줄일 수 있는 DDoS 봇넷 탐지 시스템을 구현 하였다. 본 논문에서 제안한 DDoS 봇넷 탐지 시스템은 공격 트래픽의 시간 단위 흐름을 분석하고 수집한 이상상태에 대한 데이터베이스를 바탕으로 공격을 탐지 하도록 프로그램을 구현하였다. 그리고 패킷들의 평균개수와 표준편차를 이용하여 현재 트래픽의 임계치(Threshold)를 계산하고 이 임계치를 이용하여 DDoS 공격 여부를 판단하였다. 공격의 대상이 되는 서버를 중심으로 이루어졌던 봇넷 탐지 단위를 DDoS 봇에 감지된 공격 모듈이 속한 네트워크 단위 탐지로 전환함으로써 DDoS 공격에 대한 적극적인 방어의 개념을 고려해 볼 수 있었다. 따라서 DDoS와 DoS 공격의 차이점이라 할 수 있는 대규모 트래픽 흐름을 사전에 네트워크 관리자가 차단함으로써 봇넷의 규모를 축소시킬 수 있다. 또한, 라우터 장비 이하의 네트워크 통신에서 트래픽 공격을 사전에 차단할 수 있다면 타겟 서버의 부담뿐만 아니라 WAN 통신에서 라우터의 네트워크 부하를 상당부분 감소시킬 수 있는 효과를 얻을 수 있을 것으로 기대한다.
산림자원의 효율적인 관리를 위해서는 산림입지환경에 대한 종합 데이터베이스의 기반이 되는 산림입지토양도가 필요하다. 국내에서 그동안 1:25,000 산림입지도가 제작되어 사용되어왔으나 높은 정밀도와 개별 목적에 특화된 산림입지정보를 갖춘 대축척 산림입지토양도의 필요성이 대두되었다. 이에 따라 2009년부터 2021년까지 1:5,000 축척의 산림입지토양도 제작사업이 진행되었다. 이와 관련하여 본 논문에서 1:5,000 산림입지토양도 제작 과정과 주요 결과, 활용 방안과 향후 발전 방향을 알아보고자 하였다. 산림입지토양도 제작은 표준매뉴얼에 따라 진행되었으며, 조사 및 분석 결과를 바탕으로 토양형, 토심, 토성별 전국 단위 지도가 작성되었다. 산림입지토양도 자료는 다양한 주제도 제작의 기초가 되며, 산림재해의 방지 및 예측과 환경용량 평가 등에 활용될 수 있다. 그러나 앞으로 산림경영 선진화와 디지털 사회로의 전환에 맞추어 산림입지토양도의 제작 방법을 발전시키고 그 활용방안도 다각화시킬 필요도 있다. 이를 바탕으로 국가 산림기본계획 목표 달성을 위한 다양한 정보 제공, 산림 빅데이터 확보 및 국가 발전 계획에 상응하는 지속가능한 산림경영의 실현 등을 기대할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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