최근 차세대 시퀀싱 (Next Generation Sequencing, NGS) 기술이 발전하면서 DNA, RNA 등의 시퀀싱 데이터를 이용한 유전체 분석 방식에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 차세대 시퀀싱 데이터를 이용한 유전체 분석 방식은 마이크로어레이 혹은 EST/cDNA 데이터를 이용한 기존의 분석 방식에 비하여 비용이 적게 들고 정확한 결과를 얻을 수 있다는 장점이 있다. 그러나 이 들 DNA, RNA 시퀀싱 데이터는 각 시퀀스의 길이가 짧고 전체 용량은 매우 커서 이 들 데이터로부터 정확한 분석 결과를 추출하는 데에 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 클라우드 컴퓨팅 기술을 기반으로 하여 대용량의 RNA 시퀀싱 데이터를 고속으로 처리하는 병렬 SNP 추출 알고리즘을 제안한다. 전체 게놈 데이터 중 유전자 영역만을 high coverage로 시퀀싱하여 얻어지는 RNA 시퀀싱 데이터는 유전자 변이 추출을 목적으로 분석되며, SNP(Single Nucleotide Polymorphism)와 같은 유전자 변이는 질병의 원인 규명 및 치료법 개발에 직접 이용된다. 제안된 알고리즘은 동시에 실행되는 다수의 Map/Reduce 함수에 의해서 대규모 RNA 시퀀스를 병렬로 처리하며, 레퍼런스 시퀀스에 매핑된 각 염기의 출현 빈도와 품질점수를 이용하여 SNP를 추출한다. 또한 이 들 SNP 추출 결과에 대한 시각적 분석 도구를 제공하여 SNP 추출 과정 및 근거를 시각적으로 확인/검증할 수 있도록 지원한다.
암호통신에서 암호기와 복호기 간의 암호 알고리즘 내부 상태 동기와 스트림 동기를 일치시키는 암호동기 기능은 암호통신 품질에 많은 영향을 준다. 암호통신 중 송신기와 수신기 간에 동기 이탈이 발생하면 재동기를 이루기까지 통신 불능 상태가 된다. 특히 BER이 높은 무선 채널에서 이루어지는 암호통신에서는 암호동기 성능이 암호통신의 품질을 좌우하는 요소가 된다. 본 논문에서는 BER이 높은 잡음 환경에서도 동기 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 형태의 암호동기신호 생성 및 검출 기법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 최대길이 시퀀스 기반의 마스킹 구조 형태로 동기신호를 생성하고, 최대길이 시퀀스의 상관함수 특성을 이용하여 동기신호를 검출한다. 다양한 모의실험을 통해 제안한 마스킹 구조 형태의 동기신호가 기존의 연접 형태의 동기신호에 비하여 잡음환경에서 우수한 동기 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 OFDM 시스템에서 최대전력 대 평균전력(Peak-to -average Power Ratio : PAPR) 및 계산량(computation)을 최소화하는 PAPR-최소화하는 시퀀스 매핑 기법을 제안한다. PAPR을 줄이기 위해, 낮은 신호 전력의 블락 지수(block index)와 심벌 패턴들에 관한 정보를 이용하여 사상(mapping table)을 작성한다. 입력 데이터 시퀀스는 목(quotient)과 나머지(remainder)을 찾기위해 블락 지수로 나눈다. 낮은 신호 전력의 심벌 패턴은 사상 표에서 음에 따른 블락 지수의 항으로 찾게되고, 수신기에서 최초의 데이터 시퀀스를 구별하고 복원하기 위한 추가정보처럼 나머지와 함께 전송된다. 본 논문에서는 두가지 방식의 사상(mapping) 기법을 제안한다. 하나는 OFDM 신호를 복원하기위해 송신기와 수신기 양쪽 다 사상 표를 갖는 기법이고, 다른 하나는 이동국(mobile) 시스템에서 부하와 복잡성을 줄이기 위해 단지 송신기만 사상 표를 사용하는 기법이다. 이들 알고리즘은 다중 캐리어 시스템에서 PAPR 경감, 단순 처리, 그리고 적은 계산량을 확인할 수 있었다.
직교코드를 다중화하여 데이터 비트열을 확산시켜 전송하는 멀티코드 대역확산 통신 시스템은 고속의 데이터 전송에도 높은 확산이득을 유지할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 여러 코드의 합을 더해서 전송하는 송신기의 구조 상 송신기 출력의 진폭 변화가 커서 선형성이 좋은 증폭기가 요구된다는 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 Walsh 코드를 확산코드로 사용하고 부호화 하는 방식을 사용하여 송신기 출력의 진폭을 일정하게 만드는 시스템이 제안되었으며, 최근에는 확장 m-시퀀스를 확산코드로 사용하는 정진폭 멀티코드 대역확산 통신 시스템이 제안되어 있다. 이 시스템에서 전체 코드집합을 4개로 분할하여 코드 선택을 하고 부호화하는 방식을 사용하면 송신기의 구조가 간단해지고 수신기에서 복호를 위한 연산량이 크게 감소한다. 코드집합 분할 방식을 적용한 확장 m-시퀀스 기반 시스템에서 정진폭 부호화를 위해 송신기에서 추가로 전송하는 동반 코드를 수신기에서 검출하여 다른 코드와 함께 패리티 검사를 함으로써 코드검출 오류를 보정하여 비트오율 성능을 개선시킬 수 있다. 본 논문에서는 기존에 제안된 패리티 검사 기반 수신기에 비해 비트오율 성능이 우수한 개선된 패리티 검사 기반 수신기 구조를 제안하고, 시뮬레이션을 통하여 성능을 비교 분석하였다.
차세대 염기 분석(NGS) 장비의 발달로 시퀀스 분석에 대한 연구는 가속화 되고 있다. 조각들로 이루어진 리드들을 어셈블하는 방법부터 이미 유전체의 정보가 알려진 데이터베이스를 이용하여 정보를 명명하는 방법까지 다양한 방법들에 대한 방법들이 주를 이루고 있다. 하지만 어셈블하는 툴마다 다른 입력 포맷을 요구하고 있어 NGS의 결과로 다양한 방법으로 어셈블하여 비교 분석하기 쉽지 않다. 뿐만 아니라 생물 학자들이 세포내의 진화나 계통발생학적 분류를 위한 연구를 위해서 유전체 지도 완성 후 세포내의 기관별 분리 분석이 필요하나 참고 시퀀스로부터 매핑 및 기관별 분리 분석을 위해 사용목적에 따라 입력 포맷이 다른 다른 툴을 사용해야한다. 따라서 본 논문에서는 핵, 색소체, 미토콘드리아와 같은 세포내 기관에 대한 정보를 알기 위해 최소의 정보를 입력하여 분석하고자하는 시퀀스을 입력하여, 최대한 유사하게 매칭되는 유전체를 찾아 분석하는 방법을 제안함으로써, 진핵세포내의 발생학적 연구에 도움이 되는 방법을 제안하고자 한다.
출입이 없는 폐쇄된 환경에서 객체의 자동 감시 시스템은 객체의 움직임을 추적하여 객체의 지속적인 관찰과 함께 행동 패턴을 효율적으로 분석하기 위해 사용되고 있다. 특히, 국내 돈사의 경우 돈사 내 여러 마리의 돼지들을 개별적으로 관리하기 위해 이러한 감시 시스템은 필수적이다. 그러나 여러마리의 돼지들이 근접하여 개별적으로 추적하기 위해서는 비디오 스트림에서의 매 프레임마다 정확한 분리가 되어야 한다. 본 논문에서는 근접한 돼지의 시퀀스에 분리 알고리즘을 이용하여 매 프레임마다 정확도를 측정한 후 통계적 검정을 통하여 근접한 객체에 대한 최적의 분리 알고리즘을 결정하는 방법을 제안한다. 즉, 시퀀스의 연속된 프레임에서 분리 정확도를 계산하고 통계적 가설 검정을 수행하여 분리 정확도가 일정 수치를 넘지 못하면 다른 분리 알고리즘을 수행하도록 결정한다. 실험 결과, 제안 방법을 이용하여 제안된 가설에 의해 매 프레임마다 최적의 분리 알고리즘을 수행하도록 결정하였다.
인공위성을 제어하기 위한 원격명령에는 실시간 명령과 저장명령으로 구분할 수 있다. 실시간 명령은 위성에서 명령을 수신하고 바로 수행하는 명령을 말하고, 저장명령은 특정한 시간에 수행하는 절대시간 명령과 정해진 시간간격에 따라 일련의 명령들을 수행하는 상대시간 명령으로 구분할 수 있다. 상대시간 명령은 위성 운영 시 필요한 명령들을 위성에 업로드 하여 사용할 수도 있지만, 위성 발사 전에 정해진 명령 시퀀스는 위성 비행소프트웨어에 포함하여 비휘발성 메모리에 저장하여 사용한다. 명령시퀀스는 정해진 포맷에 따라 DB 파일로 정리되는데, 위성 비행소프트웨어에 포함하기 위한 헤더 생성프로그램이 필요하다. 본 논문은 위성 원격명령 처리방식에 대해서 소개하고, 저장명령 데이터 파일을 이용하여 위성에 저장하기 위한 헤더파일을 자동 생성하는 프로그램에 대해서 기술한 것이다.
순차 패턴 탐사 기법은 순서를 갖는 패턴들의 집합 중에 빈발하게 발생하는 패턴을 찾아내는 기법이다. 순차 패턴 탐사 분야 중에 동적 가중치 순차 패턴 탐사는 가중치가 시간에 따라 변화하는 컴퓨팅 환경에 적용하는 마이닝 기법으로 동적인 중요도 변화를 마이닝에 적용하여 다양한 환경에서 활용 가능하다. 이 논문에서는 다양한 순차 데이터에서 동적 가중치를 적용하여 순차 패턴을 탐사하는 새로운 시퀀스 데이터 마이닝 기법에 대하여 제안한다. 제안하는 기법은 시간 순서에 의한 상대적인 동적 가중치를 사용하여 탐색해야 하는 후보 패턴을 줄여줄 수 있어 빈발한 시퀀스 패턴을 빠르게 찾을 수 있다. 이 기법을 사용하면 기존 가중치를 적용하는 방식보다 메모리 사용과 처리 시간을 줄여줘 매우 효율적이다.
시계열 데이터는 기상데이터, 주식데이터, 센서 데이터, 네트워크 트래픽 데이터, 의료 데이터 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 그 중에서 서브시권스 매칭 방법은 시계열 데이터베이스 어플리케이션에서 많은 주목을 받고 있다. 기존의 서브시권스 매칭 방법은 단일 윈도우만을 비교하여 서브시권스 매칭을 수행하였으나, 착오해답을 줄이는 데에는 한계가 있었다. 따라서 다중 윈도우를 비교하여 착오해답을 줄이고 성능을 높일 수 있는 다중 윈도우를 이용한 서브시퀀스 매칭 방법을 구현하였다. 그 결과 단일 윈도우를 사용했을 때보다 약 4.8배까지 후보집합의 수가 줄어드는 것을 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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