저궤도 위성은 지상과 교신할 수 있는 시간이 매우 제한되어 있으므로 위성에서 생성되는 모든 원격측정 데이터는 대용량 메모리에 저장되었다가 지상교신 시 실시간 데이터와 함께 지상으로 전송된다. 대용량 메모리는 최초 시스템 초기화 과정에서 초기화가 시작되어 각 블록의 상태정보가 생성되고 원격측정데이터를 저장할 수 있는 준비를 한다. 운영 중에 계속적으로 대용량 메모리에 원격측정데이터를 저장하고, 저장된 데이터를 지상으로 전송한다. 그리고 우주환경에서 발생할 수 있는 메모리 오류를 제거하기 위하여 주기적으로 메모리 스크러빙을 수행한다. 본 논문은 저궤도위성 원격측정 데이터 처리를 위한 대용량 메모리 운용방식에 대한 것으로 대용량 메모리 구조, 메모리 초기화 및 메모리 스크러빙 방식, 대용량 메모리를 통한 원격측정데이터 저장 및 전송 방식, 주/부 대용량 메모리 운용 방식에 대해서 기술한다.
멀티캐스트는 커뮤니티 기반의 그룹 통신에 효과적인 전달 수달이 되고, MANET은 최근 유비쿼터스 컴퓨팅을 지원하는 하부 네트워킹 기술로 주목받고 있다. 하지만 MANET은 한정된 무선 채널 자원 및 이동노드들의 제한된 에너지 용량과 같은 문제를 가지고 있으므로 멀티캐스트 메커니즘을 적용 할 경우 이러한 사항들이 충분히 고려되어야 한다. 이를 해결하기 위해 기존 MANET에서의 여러 멀티캐스트 프로토콜들이 제안되었다. 특히 최근 제안되고 있는 응용 계층에서의 오버레이 멀티캐스팅 기술은 네트워크 계층에서의 멀티캐스팅보다 많은 장점을 제공하고 있다. 하지만 여전히 데이터 전달시 많은 불필요한 전송이 일어난다. 이는 네트워크의 자원을 낭비할 뿐만 아니라 전달하는 노드들의 에너지 소모를 가중시킴으로써 네트워크 성능 저하를 가져온다. 본 논문에서는 이러한 불필요한 전송을 없애기 위해 분기 노드를 제안하고 이를 통해 효율적인 멀티캐스트 데이터 전달 구조를 생성하는 방안을 제안한다. 네트워크 시뮬레이션을 통한 검증결과 제안하는 방안은 기존 방안 대비 패킷 전달율이 향상되었고 전송 비용은 감소했다.
구조물이 대형화되고 복잡해짐에 따라 구조물의 체계신뢰도 평가는 매우 어려워지며 많은 계산량을 요구한다. 특히 작용하중들이 시간적 변화특성을 가지거나 구조물의 파괴모드가 여러가지인 경우는 더욱 복잡하다. 구조물에 작용하는 대부분의 하중들은 그 발생강도 뿐만 아니라 발생시기, 발생빈도 등이 무작위특성을 가지므로, 이러한 시간적 변화특성을 합리적으로 반영하기 위해서는 종래의 확률변수 모형보다는 확률과정을 이용한 모형화가 바람직하다. 구조물 체계신뢰도의 근사해법으로 3계구간식 상한치를 이용한 점추정식 근사해가 제안되어졌다. 이 3계 점추정식 근사해는 현재 많이 사용되는 다른 근사해들과 비교할 때 적은 계산량의 증가에도 불구하고 정확도가 상당히 높으며 체계파괴확률 함수의 연속성이 보장된다. 상시하중과 함께 여러 일시하중이 작용할 때, 하중 조합효과를 보다 효과적으로 반영하기 위해 기존의 하중합치법을 보완하여 넓은 한계수준에서 정확도를 높였다.
Cyanobacteria have been widely reported to produce a variety of UV-absorbing mycosporine-like amino acids (MAAs). Herein, we reported production of the unusual MAA, mycosporine-glycine-alanine (MGA) in the cyanobacterium Sphaerospermopsis torques-reginae ITEP-024 using a newly developed UHPLC-DAD-MS/HRMS (ultra-high performance liquid chromatography-diode array detection-high resolution tandem mass spectrometry) method. MGA had previously been first identified in a red-algae, but S. torques-reginae strain ITEP-024 is the first cyanobacteria to be reported as an MGA producer. Herein, the chemical structure of MGA is fully elucidated from one-dimensional / two-dimensional nuclear magnetic resonance and HRMS data analyses. MAAs are unusually produced constitutively in S. torques-reginae ITEP-024, and this production was further enhanced following UV-irradiance. It has been proposed that MAA biosynthesis proceeds in cyanobacteria from the pentose phosphate pathway intermediate sedoheptulose 7-phosphate. Annotation of a gene cluster encoded in the genome sequence of S. torques-reginae ITEP-024 supports these gene products could catalyse the biosynthesis of MAAs. However, addition of glyphosate to cultures of S. torques-reginae ITEP-024 abolished constitutive and ultra-violet radiation induced production of MGA, shinorine and porphyra-334. This finding supports involvement of the shikimic acid pathway in the biosynthesis of MAAs by this species.
볼륨 데이타에 대한 팔진트리와 같은 계층 자료구조를 사용하는 광선 추적법은 모든 광선이 계층구조를 순회하는 것으로 인한 중복된 계산을 포함하고 있으며, 좋은 화질의 영상을 얻기 위한 3차원 보간으로 인하여 많은 계산 비용을 요구한다. 본 논문은 볼륨 데이타의 계층구조에 대한 중복된 방문을 피하고, 오직 한 번만 계층구조를 방문하면서 효과적으로 광선의 리샘플링 지점을 결정하여 색상과 투병도를 구하는 볼륨 렌더링 알고리듬을 제안한다. 이 방법은 물체 순서로 광선 추적법을 수행하면서, 각 복셀 주위에서의 리샘플링 지점을 점진적으로 찾아가면서 각 슬라이스 상에서의 2차원 보간에 기반을 둔 리샘플링을 수행한다. 또한 물체 순서 렌더링에서는 조기 광선 종결과 같은 최적화 기법을 구현하기 힘든데, 영상공간에서의 동적 자료구조를 이용하여 이를 효과적으로 해결하였다 본 논문이 제안한 방법은 구현하기 쉽고 속도 향상을 위하여 추가적으로 요구되는 메모리가 매우 적기 때문에 광선 추적법과 쉬어 와핑 방법 사이의 성능 차이를 메워주는 효과적인 방법으로 사용될 수 있을 것이다.
최근 센서네트워크에 관련된 많은 연구가 진행되고 있다. 특히, 센서의 전력 보전을 위한 많은 기술들이 개발되고 있는데, 본 논문에서는 센서 네트워크의 불필요한 전력 소비를 줄이는 다중 연속질의 최적화에 관련된 방법을 제시한다. 우리는 센서 네트워크에서 전송되는 데이터의 횟수나 전송량의 원천적 문제가 되는 다중 연속 질의의 중복성 문제를 해결하는 분할 알고리즘을 제안한다. 분할 알고리즘은 새롭게 생성된 사용자 질의와 기존의 질의 들 사이에 중첩 질의 영역을 제거하기 위해, 질의 인덱스 (QR-tree)를 통해 하나의 질의를 둘 이상의 질의로 분할하는 알고리즘이다. QR-트리는 효율적인 질의 분할을 위해, R*-트리를 본 논문의 구존에 맞게 개량한 것이다. 이러한 처리 결과, 우리는 센서 네트워크의 전체 에너지에서 약 20% 가량의 에너지를 보존할 수 있었다.
Researches on the Artificial Intelligence has been explosively activated in various fields since the advent of AlphaGo. Particularly, researchers on the application of multi-layer neural network such as deep learning, and various machine learning algorithms are being focused actively. In this paper, we described a development of an artificial intelligence Janggi game based on reinforcement learning algorithm and MCTS (Monte Carlo Tree Search) algorithm with accumulated game data. The previous artificial intelligence games are mostly developed based on mini-max algorithm, which depends only on the results of the tree search algorithms. They cannot use of the real data from the games experts, nor cannot enhance the performance by learning. In this paper, we suggest our approach to overcome those limitations as follows. First, we collects Janggi expert's game data, which can reflect abundant real game results. Second, we create a graph structure by using the game data, which can remove redundant movement. And third, we apply the reinforcement learning algorithm and MCTS algorithm to select the best next move. In addition, the learned graph is stored by object serialization method to provide continuity of the game. The experiment of this study is done with two different types as follows. First, our system is confronted with other AI based system that is currently being served on the internet. Second, our system confronted with some Janggi experts who have winning records of more than 50%. Experimental results show that the rate of our system is significantly higher.
인터넷이 발달함에 따라 기하급수적으로 늘어나는 각 서비스 도메인들은 그들만의 특성에 맞는 서비스를 제공하여 그에 따른 부가가치를 창출하고 있다. 또한 각 도메인 내에는 업무의 특성별로 서비스가 구분되며 서비스를 제공받기 위해서는 현실적으로 대부분 개인의 인력정보를 제공해야 하며, 그렇지 않으면 서비스를 일부 제한받거나 전혀 받을 수 없다. 본 논문에서는 서비스 제공기관에서 요구하는 인력정보를 분석하여 공통 항목에 대하여 중복입력을 방지하고 공동 활용할 수 있는 에이전트 설계 및 구현방법에 대해 제시하고자 하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권9호
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pp.4389-4411
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2018
High dynamic range (HDR) images are becoming pervasive due to capturing or rendering of a wider range of luminance, but their special display equipment is difficult to be popularized because of high cost and technological problem. Thus, HDR images must be adapted to the conventional display devices by applying tone mapping (TM) operation, which puts forward higher requirements for intellectual property protection of HDR images. As the robustness presents regional diversity in the low dynamic range (LDR) watermarked image after TM, which is different from the traditional watermarking technologies, a concept of watermarking activity is defined and used to distinguish the essential distinction of watermarking between LDR image and HDR image in this paper. Then, a novel robust HDR image watermarking algorithm is proposed against TM operations. Firstly, based on the hybrid processing of redundant discrete wavelet transform and singular value decomposition, the watermark is embedded by modifying the structure information of the HDR image. Distinguished from LDR image watermarking, the high embedding strength can cause more obvious distortion in the high brightness regions of HDR image than the low brightness regions. Thus, a perceptual brightness mask with low complexity is designed to improve the imperceptibility further. Experimental results show that the proposed algorithm is robust to the existing TM operations, with taking into account the imperceptibility and embedded capacity, which is superior to the current state-of-art HDR image watermarking algorithms.
단백질은 서열의 disorder 구역이 생물학적 반응을 일으켜 order로 변하는 과정에서 그 기능을 하게 되므로 서열 데이터에서 disorder 구역과 order 구역을 분리하는 것은 단백질의 3차 구조 및 특성을 예측하는데 반드시 필요하다. 따라서 이 논문에서는 효율적인 disorder와 order 구역 분류를 위해서 단백질의 특정 특징에 치우치지 않는 분류 결과를 얻으면서, 분류 속도를 향상 시킬 수 있도록 서열 데이터를 이용한 분류/예측 기법을 제안한다. 출현패턴 기반의 EPs-TFP 기법은 중복 출현패턴이 제거된 필수 출현패턴만을 이용하는 분류/예측 기법이다. 이 분류 기법은 disorder 구역의 서열 출현패턴들을 발견하며, 이러한 서열 출현패턴은 disorder 구역에서는 빈발하지만 order 구역에서는 상대적으로 빈발하지 않는 패턴들이다. 또한 제안 알고리즘의 성능 향상을 위해서 기존의 P-tree, T-tree 개념의 TFP 기법을 확장하여 분류/예측 기법으로 적용하였다. EPs-TFP 기법의 성능평가를 위해서 Disprot 4.9와 CASP 7 데이터를 활용하였고, disorder/order 구역을 분류한 결과, 민감도 73.6, 특이도 69.5, 정확도 74.2를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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