Microbes are one of the most important bioresources in bioindustry and provide high economic values. Although there are currently about 6,000 bacterial species with validly published names, microbiologists generally assume that the number may account for less than 1% of the bacterial species present on Earth. To discover the remaining species, studies of metagenomes, metabolomes, and proteomes related to microbes have recently been carried out in various fields. We have constructed an information system that integrates various data on microbial resources and manages bioinformation to support efficient research of microorganisms. We have designated this system 'Bio-Meta Information System (Bio-MIS).' Bio-MIS consists of an integrated microbial resource database, a microbial resource input system, an integrated microbial resource search engine, a microbial resource online distribution system, a portal service, and management via the Internet. In the future, this system is expected to be connected with various public databases. We plan to implement useful bioinformatics software for analyzing microbial genome resources. The Web site is accessible at http://biomis.probionic.com.
본 연구는 복합저장소 구축 방법과 복합지식 프로세스 개발을 위한 기술적 방법을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 복합지식 저장소에 저장되는 데이터 대상은 복합지식 메타데이터와 디지털 자원 모두를 포함하며, 사용목적에 따라 사용자 역할, 기능적 요소, 서비스 범주로 나눌 수 있다. 이 세 가지 요소는 저장소의 추상적 모델을 설명하는 기본적인 구성요소이다. 본 연구에서는 복합지식의 메타데이터를 2가지 요소로 구분하여 정의하였다. Component는 지식을 사용하고 생성하는 주체나 활동단위, 리소스 자체 등에 대한 속성을 나타내고, Context는 지식객체가 포함되어 있는 맥락을 나타낸다. 복합지식 프로세스 Agent는 복합지식의 분류와 등록, 검색, 패턴 정보 관리 등의 역할을 수행하고 복합지식 저장소와 사용자 사이의 데이터 흐름과 처리를 담당한다. 복합지식 프로세스 Agent는 데이터의 검색과 추출, 분산 환경에서 데이터 교환을 위한 데이터의 수집과 출력, 저장된 데이터의 추가, 변경 등이 발생한 것을 알려주는 경고, 데이터의 저장과 등록, 메타데이터 조회 후 원하는 물리적 자료를 요청하는 요청과 전달 등의 기능으로 구성하였다. 본 연구에서 개발하고자하는 추천시스템을 위한 복합지식저장소 구축은 산업 현장에서 적시에 다양한 콘텐츠를 사용자에게 제시함으로서 일과 학습이 동시에 일어날 수 있도록 하여 시의적절한 지식을 실시간 가시화함으로써 학습 생산성을 증대하는데 도움을 줄 수 있다.
AI(Artificial Intelligence)를 다양한 산업에서 접목하기 위해 알고리즘 선택에 대한 관심이 증가하고 있다. 알고리즘 선택은 대부분 데이터 과학자의 경험에 의해 결정되는 경우가 많다. 하지만 경험이 부족한 데이터 과학자의 경우 데이터셋 특성 기반의 메타학습(meta learning) 을 통해 알고리즘을 선택한다. 기존의 알고리즘 추천은 선정 과정이 블랙박스이기 때문에 어떠한 근거에 의해 도출되는지 알 수 없었다. 이에 따라 본 연구에서는 k-평균 군집분석을 활용하여 데이터셋 특성에 따라 유형을 나누고 적합한 분류 알고리즘과 클래스 불균형 해소 방법을 탐색한다. 본 연구 결과 네 가지 유형을 도출하였으며 데이터셋 유형에 따라 적합한 클래스 불균형 해소 방법과 분류 알고리즘을 추천하였다.
플래시 메모리는 비휘발성, 저전력, 빠른 입출력, 충격에 강함 등과 같은 많은 장점으로 임베디드 시스템에 많이 사용되고 있다. 그렇지만 제자리 덮어쓰기가 불가능하고 블록의 지움 횟수 제약이 있으며, 지움 연산을 페이지 단위로 해야 한다는 단점이 있다. 이러한 제약을 극복하기 위해 YAFFS와 RFFS와 같은 NAND플래시 파일 시스템이 제안되었다. YAFFS는 마운트 과정에서 필요한 데이터들을 얻기 위해 전체 플래시 메모리를 읽어야 하기에 마운트 시간이 느려진다. 따라서 빠른 마운트를 위해 필요한 모든 블록의 정보와 메타 데이터를 관리하는 RFFS 파일시스템이 제안되었다. 하지만 메타 데이터를 관리하기 위한 연산으로 인하여 파일시스템에 부담을 증가 시킨다. 본 논문에서는 위와 같은 문제점 해결을 위하여 최소한의 메타데이터를 이용하여 빠른 부팅 및 복구를 제공 할 수 있는 NAND 플래시 파일 시스템을 제안한다. 그리고 실험을 통해 마운트 및 복구 성능 향상과 시스템에 부하가 없음을 보인다.
In design of suspension system for KHST, it was applied the approximated optimization method using meta-models which called Response Surface Model and Neural Network Model for 29 design variables and 46 performance index. These models was coded using correlation between design variables and performance indices that is made by the 66 times iterative execution through the design of experimental table consisted orthogonal array L32 and D-Optimal design table. The results show that the optimization process is very efficient and simply applicable for complex mechanical system such as railway vehicle system. Also it was compared with the sensitivity of some design variables in order to know the characteristics of two models. This paper describes the general method for dynamic analysis and design process of railway vehicle system applied to KHST development, and proposed the efficient methods for vibration mode analysis process dealing with test data and the function based approximation method using meta-model applicable for a complex mechanical system. This method will be able to apply to the other railway vehicle system in oder to systematize and generalize the design process of railway vehicle dynamic system.
EU의 GDPR에 따르면 개인정보를 수집할 때 정보 주체(사용자)의 동의 혹은 거절하는 권리가 가장 우선시 되고 있다. 그러므로 정보 주체는 언제라도 동의 철회 및 잊힐 권리를 주장할 수 있어야 한다. 특히, 제한적인 IoT 장치(Constrained Node)에서는 프라이버시에 민감한 데이터의 수집, 처리 등에 대해 정보 주체의 동의 기능 구현 및 수집 정보의 활용 내용을 게시하기 매우 어렵다. 본 논문에서는 정보 주체가 IoT 장치에서 수집, 처리되는 데이터를 모니터링하여, 정보 유출의 문제를 인지하고, 연결 및 장치 제어가 가능한 관리 시스템을 설계하고 구현하였다. IoT 장치의 표준 OCF(Open Connectivity Foundation)와 장치 연결 프레임워크인 AllJoyn의 공통 정보를 고려하고, 정보 보호를 위한 메타 데이터 10개를 정의하였다. 이를 DPD(Data Protection Descriptor)라고 명명하였으며, DPD를 기반으로 정보 주체가 정보를 관리할 수 있는 SW인 DPM(Data Protection Manager)를 개발하였다.
본 연구는 분산된 이종 정보시스템 사이의 의미적 상호운용성을 제공함으로써 다양한 형태의 데이터를 실시간으로 통합하여 검색할 수 있는 시스템 환경을 구현하는데 있다. 의미적 상호운용성은 온톨로지의 집합체인 TMDR(Topicmaps Metadata Registry)을 제공함으로써 가능하다. TMDR은 MDR(MetaData Registry)과 토픽맵을 결합하여 데이터베이스에 저장한 것으로, 분산 쿼리 작성과 효율적으로 지식을 제공할 수 있다. MDR은 분산된 데이터 관리를 위한 메타데이터 관리 기법이며, 토픽맵은 지식 데이터의 접근을 위한 계층성과 연관성을 고려한 온톨로지 표현 기법이다. 우리는 온톨로지의 한 형태인 TMDR을 제안하고, 이는 데이터와 스키마 레벨에서 의미적 충돌을 탐지하고 해결할 수 있다. 본 시스템은 이종의 정보 소스들을 통합 접근하기 위한 쿼리 프로세싱 기법을 제안한다. 이는 기존의 검색과 달리 주제를 중심으로 한 연관관계를 제공함으로써 효율적임 검색과 추론이 가능하다.
In order to analyse the thermal performance of battery systems in electric vehicles complex simulation models with high computational cost are necessary. Using reduced order methods, real-time applicable model can be developed and used for on-board monitoring. In this work a data driven model of the cooling plate as part of the battery system is built and derived from a computational fluid dynamics (CFD) model. The aim of this paper is to create a meta model of the cooling plate that estimates the temperature at the boundary for different heat flow rates, mass flows and inlet temperatures of the cooling fluid. In order to do so, the cooling plate is simulated in a CFD software (ANSYS Fluent ®). A data driven model is built using the design of experiment (DOE) and various approximation methods in Optimus ®. The model can later be combined with a reduced model of the thermal battery system. The assumption and simplification introduced in this paper enable an accurate representation of the cooling plate with a real-time applicable model.
건강관리 시스템은 자신의 건강상태를 주기적으로 체크하여 질병의 조기발견과 예방에 도움을 주기 위한 의료정보 시스템의 일종이다. 이러한 건강관리 시스템은 신체에서 획득한 신호를 기반으로 한다. 하지만 현재 개발되어 있는 건강관리 시스템은 생체신호를 저장하는 방법과 표현법이 의료기기마다 다르며, 건강 상태를 평가하는 방법 또한 다르다. 이는 시스템간의 상호운용성 결핍, 소프트웨어 개발 비용의 증대, 획일화된 시스템의 부재라는 단점을 가져온다. 이에 본 논문에서는 메타모텔을 기반으로 건강관리 시스템을 개발한다. 이를 위하여 생체신호 데이터를 HL7의 표준 메타모델기반으로 표현 및 저장하고, 건강에 대한 위험요소를 평가하기 위해 웰니스지표 정의 및 데이터 추출을 수학적 명세언어인 OCL을 사용한다. 또한 OSGi기반으로 컴포넌트를 구현하고 조립하여 다양한 디바이스 및 시스템의 확장을 쉽도록 한다. 메타모델기반으로 생체 데이터를 표현함으로써 시스템간의 상호운용성을 확보할 수 있으며, OCL을 사용하여 웰니스지표를 정의함으로써 건강 상태 평가방법의 표준화를 유도하고, 명확한 명세가 가능하다는 장점을 가진다.
본 논문에서는 서로 다른 항목의 정보를 담고 있는 다종다형자료의 메타 정보를 하나의 시스템에서 통합하여 검색 및 관리할 수 있으며, 관리되고 있는 메타 데이터에서 사용자가 필요한 검색 항목을 자유롭게 정의할 수 있는 사용자 인터페이스를 제공할 수 있는 시스템에 대해 연구하였다. 본 시스템의 특징은 다종다형 메타정보 관리가 가능하며 다양한 시스템 간 손쉬운 통합을 지원할 수 있는 데이터베이스 통합 버스, 다종다형 자료들의 사용자별 맞춤 서비스가 가능한 사용자별 검색 항목 지정 설정이 있다. 본 논문에서 연구한 시스템은 현재 ICT 분야에서 각광받고 있는 빅데이터 관리가 가능할 것으로 판단되며 향후 다양한 분야의 다종다형자료들을 효과적으로 관리하고 다양한 환경을 가지고 있는 시스템 간 통합을 손쉽게 수행할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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