GPS 및 위치 관리 기술의 발달과 이동 통신 기술의 진보, 그리고 PDA 등의 개인용 단말기의 확산으로 인하여, 이동하는 차량 및 사용자의 위치 및 상황에 따라 적절한 컨텐츠 서비스를 제공하는 위치기반서비스가 활발히 연구되고 있다. 위치 기반 서비스는 센서 네트워크 응용 기술의 발달로 인하여 차량 추적 및 항법 서비스에서 사용자의 상태 및 교통 정체, 사고, 등의 환경 정보를 고려한 보다 개인화되고 지능적인 서비스로 그 영역을 넓혀가고 있다. 또한 차량의 위치 정보 및 주변 상황 정보의 활용도가 높아짐에 따라 저장된 차량 정보 및 환경정보를 효과적으로 검색하는 질의어도 꾸준히 연구되고 있다. 그러나 기존의 이동 객체 질의어는 대부분 실세계에 적용되어 평가되지 못했으며, 변화하는 환경 정보를 다루지 않기 때문에, 사용자를 위한 추천 서비스를 제공하기엔 부족한 점이 있다. 따라서 이 논문에서는 차량의 위치 정보 뿐만 아니라 주변 환경 정보까지 검색하고 활용하기 위하여, 추천 서비스를 위한 이동 객체 질의어를 설계하고, 이를 지원하는 차량 추적 시스템을 구현한다. 제시된 질의어는 차량의 위치, 방향, 주변 환경 정보, 등을 고려하여 다양한 속성 정보를 고려하여 추천 서비스를 위한 최근접 질의를 처리한다. 향후 환경 정보에 기반한 여러 추천 요소를 활용하는 위치 기반 서비스 응용에 활용될 수 있다.
데이터 재사용 수요가 증가할수록 데이터 큐레이션의 중요성에 대한 인식은 점차 증가하고 있다. 데이터의 폭증으로 인해, 과학자들은 전체 노력의 90%를 자신의 연구에 필요한 데이터의 검색 및 수집에 들이고 있다. 이러한 노력을 절감시키기 위해, 본 논문에서는 과학 데이터의 재사용성을 높이는 데 필수적인 커뮤니티 주도적 데이터 큐레이션 협업 환경의 개발 및 적용에 대해 다룬다. 본 과학 큐레이션 협업 환경은 특정연구 분야의 연구 결과 간에 상호 연관성을 포획하고 재구성하기 위해 데이터 (또는 데이터 컬렉션) 및 관련 문헌 간의 상호 연결에 초점을 맞추고 있다. 또한 풍부한 문맥 정보를 메타데이터로 제공하여 사용자의 데이터 이해를 돕는다. 데이터 및 데이터-문헌 간의 상호 연결을 영구적으로 접근할 수 있도록 보장하기 위해, DOI 시스템을 이용하여 실현하였다. 이 큐레이션 협업 환경은 국내외 연구자들로 구성된 무정형 단백질 연구 그룹에 의해 커뮤니티 주도적인 큐레이션 데이터베이스 구축에 적용되었다. 이렇게 구축된 데이터 베이스는 무정형 단백질 연구자의 과학적 발견을 위한 데이터 검색 및 수집 노력을 절감해 줄 것이다.
Wang, Qian;Shao, Yongqi;Huong, Vu Thi Thu;Park, Woo-Jun;Park, Jong-Moon;Jeon, Che-Ok
Journal of Microbiology and Biotechnology
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제18권7호
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pp.1290-1297
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2008
To investigate the diversities of Accumulibacter phosphatis and its polyhydroxyalkanoate (PHA) synthase gene (phaC) in enhanced biological phosphorus removal (EBPR) sludge, an acetate-fed sequencing batch reactor was operated. Analysis of microbial communities using fluorescence in situ hybridization and 16S rRNA gene clone libraries showed that the population of Accumulibacter phosphatis in the EBPR sludge comprised more than 50% of total bacteria, and was clearly divided into two subgroups with about 97.5% sequence identity of the 16S rRNA genes. PAO phaC primers targeting the phaC genes of Accumulibacter phosphatis were designed and applied to retrieve fragments of putative phaC homologs of Accumulibacter phosphatis from EBPR sludge. PAO phaC primers targeting $G_{1PAO},\;G_{2PAO},\;and\;G_{3PAO}$ groups produced PCR amplicons successfully; the resulting sequences of the phaC gene homologs were diverse, and were distantly related to metagenomic phaC sequences of Accumulibacter phosphatis with 75-98% DNA sequence identities. Degenerate NPAO (non-PAO) phaC primers targeting phaC genes of non-Accumulibacter phosphatis bacteria were also designed and applied to the EBPR sludge. Twenty-four phaC homologs retrieved from NPAO phaC primers were different from the phaC gene homologs derived from Accumulibacter phosphatis, which suggests that the PAO phaC primers were specific for the amplification of phaC gene homologs of Accumulibacter phosphatis, and the putative phaC gene homologs by PAO phaC primers were derived from Accumulibacter phosphatis in the EBPR sludge. Among 24 phaC homologs, a phaC homolog (GINPAO-2), which was dominant in the NPAO phaC clone library, showed the strongest signal in slot hybridization and shared approximately 60% nucleotide identity with the $G_{4PAO}$ group of Accumulibacter phosphatis, which suggests that GINPAO-2 might be derived from Accumulibacter phosphatis. In conclusion, analyses of the 16S rRNA and phaC genes showed that Accumulibacter phosphatis might be phylogenetically and metabolically diverse.
데이터베이스 분야에서 다수의 속성을 갖는 데이터의 효율적인 의사 결정을 지원하는 스카이라인 질의에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스카이라인 질의란 대량의 데이터에서 필요한 관심 정보를 검색할 때 모든 속성의 데이터를 탐색하지 않고 속성 내에 의미 있는 데이터만 탐색하는 것이다. 이와 같은 스카이라인 질의는 센서 네트워크에서 다양한 환경 및 상황정보를 수집하여 사용자에게 제공하기 위해 유용하게 활용할 수 있다. 그러나 기존의 스카이라인 선출 방식은 다차원 데이터에서 스카이라인 선출시 센서의 수와 차원이 증가함에 따라 비교 계산 횟수가 급격히 증가하며 또한 지배력이 큰 값에 의해 단일 속성으로도 의미 있는 값이 제외될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 싱크 노드로 부터 관심(interest) 질의를 하위 노드로 전송할 때 전체 데이터 중 일부 데이터들의 선호도(preference)를 판별할 수 있는 카테고리 기반 소속 함수(CMF : Category Based Member Function)를 함께 전송하여 스카이라인 선출 시 차원의 증가로 발생할 수 있는 비교 계산의 복잡성을 감소시키고 선호도 높은 우선순위 데이터를 처리하는 기법을 제안한다. 제안된 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통한 성능평가를 수행하였으며 그 결과 다차원의 센서 데이터 집합에서 데이터 검출 시 카테고리 기반 소속 함수를 기반으로 한 처리기법에서 시간 복잡도가 감소함을 보였으며 지배력이 큰 스카이라인으로부터 제외된 의미 있는 속성 값을 검출할 수 있었다.
임베디드 장비의 가용성을 고려했을 때, 안전성과 효율성이 동시에 제공될 수 있는 1차 마스킹과 하이딩 대응기법과 같이 조합된 대응기법은 꽤 매력적이다. 특히, 효율성을 제공하기 위하여 첫 번째와 마지막 라운드의 혼돈 및 확산 계층에 조합된 대응기법을 적용할 수 있다. 또한, 중간 라운드에는 1차 마스킹 또는 대응기법이 없게 구성한다. 본 논문에서, 확산 계층의 출력에서 낮은 복잡도를 갖는 최신 부채널 분석을 제안한다. 일반적으로, 공격자는 높은 공격 복잡도 때문에 확산 계층의 출력을 공격 타겟으로 설정할 수 없다. 블록 암호의 확산 계층이 AND 연산들로 구성되어있을 때, 공격 복잡도를 줄일 수 있다는 것을 보인다. 여기서, 우리는 주 알고리즘을 SEED로 간주한다. 그러면, S-box 출력과 확산 계층 출력과의 상관관계에 의해 $2^{32}$ 를 갖는 공격 복잡도는 $2^{16}$으로 줄일 수 있다. 더욱이, 일반적으로 주 타겟이 S-box 출력이라는 사실과 비교하였을 때, 시뮬레이션 파형에서 요구되는 파형 수가 43~98%가 감소할 수 있다는 것을 입증한다. 게다가, 실제 장비에서 100,000개 파형에 대해 일반적인 방법으로 옳은 키를 추출하는 것을 실패하였음에도, 제안된 방법에 의해 옳은 키를 찾는데 8,000개의 파형이면 충분하다는 것을 보인다.
X-선 탐지장치는 검색 대상물에 대한 단면 정보만을 제공하기 때문에 내용물에 대한 판정의 한계가 있다. 스테레오 X-선 탐지 장치는 검색 대상체에 대한 단면 정보와 논문에서 제안된 볼륨기반의 3차원 형상복원 알고리즘을 통해 3차원 정보를 제공하여 검색효율을 높일 수 있다. 또한, 고속 검색을 위해 자동화 검색에 대한 식별자로 형상복원 결과를 적용하고자 유사한 모형의 15개 샘플에 대한 형상 복원 및 검출율을 분석하였다. 검색대상 모델에 대한 복원 결과는 실측 모델과 비교할 때 각각 폭 (2.56%), 높이 (6.15 %)와 깊이 (7.12 %)의 오차를 보이며 높은 정확도를 나타내었다. 또한 K-Mean 클러스터링 알고리즘을 적용하여 실험한 결과 97 %의 검출 효율이 보였다. 본 논문의 결과는 자동화 시스템을 위한 새로운 검색식별자를 제시하며 추가연구를 통해 검색 시스템의 효율성 향상을 위한 연구를 진행할 것이다.
본 논문에서는 영상 내의 객체의 형태(shape)에 기반한 객체 유사성 매칭(matching) 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 객체의 윤곽선(edge)에서 점들(edge points)을 추출하고, 추출된 점들의 위치 관계를 나타내기 위하여 각 점을 기준으로 로그 원형 히스토그램(log polar histogram)을 생성하였다. 객체의 윤곽을 따라가며 각 점에 대한 원형 히스토그램을 순차적으로 비교함으로써 객체간의 매칭이 이루어지며, 데이타베이스로부터 유사한 객체를 검색하기 위하여 사용한 매칭 방식은 널리 알려진 k-NN(nearest neighbor) 질의 방식을 사용하였다. 제안한 방법을 검증하기 위하여 기존의 형태 문맥 기법(Shape Context method)과 제안한 방법을 비교하였으며, 객체 유사성 매칭 실험에서 k=5일 때 기존 방법의 정확도가 0.37, 제안한 방법이 0.75-0.90이며, k=10일 때 기존 방법이 0.31, 제안한 방법이 0.61-0.80로서 기존의 방법에 비해 정확한 매칭 결과를 보여 주었다. 또한 영상의 회전 변형 실험에서 기존 방법의 정확도가 0.30, 제안한 방법이 0.69로서 기존 방법보다 회전 변형에 강인한(robust) 특성을 가짐을 관찰할 수 있었다.
무선 센서 네트워크는 작은 크기의 센서 노드들과 베이스 스테이션으로 구성된다. 센서 노드들은 에너지를 지속적으로 공급받기 어려운 특성을 가지고 있기 때문에 제한된 에너지를 최대한 효율적으로 사용해야 한다. 센서 네트워크에서 정보를 얻을 때는 질의를 작성하는데, 여러 개의 질의가 센서 네트워크에 요청되었을 때 이들의 실행을 최적화시키면 센서 노드의 에너지 소비량을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 센서 네트워크에 여러 개의 질의가 요청될 때, 질의 간의 포함관계를 활용하여 질의 실행을 최적화시키는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 질의가 새로 요청될 때, 센서 네트워크에서 실행 중인 질의들 중 새로 요청된 질의의 결과를 조합해낼 수 있는 질의들의 집합을 찾아낸다. 이 집합은 질의들의 샘플 주기, 프로젝션되는 어트리뷰트들, 그리고 조건절을 기준으로 구성된다. 이 집합에 속한 질의들의 결과로부터 새 질의를 센서 네트워크에서 실행시켰을 때와 동일한 결과를 유도해낼 수 있으면, 새 질의를 센서 네트워크에 전달하지 않고, 이 집합에 속한 질의들의 결과를 재활용하여 베이스 스테이션에서 결과를 조합해낸다.
본 논문에서는 대용량 XML 문서를 저장하고 그로부터 원하는 정보를 효율적으로 찾기 위한 방법으로, 경로정보의 중복을 제거하면서 역 인덱스를 함께 이용한 방법을 제안한다. XML 문서는 트리구조에 기반한 노드로 분해되어, 노드 타입에 따라, 루트에서 각 노드까지의 경로정보와 함께 관계형 테이블에 저장된다. 경로정보를 이용한 기존의 U 질의 기법들에서는 모든 엘리먼트 노드들에 대해 경로정보를 저장함에 따라 정보의 양이 증가하여 질의 처리의 성능을 저하시키는 요인이 되고 있다. 제안 방법에서는 경로정보 중 가장 긴 단말 엘리먼트 노드까지의 경로인 단말 엘리먼트 경로(leaf element path)만 저장하고 내부 엘리먼트 노드까지의 경로인 내부 엘리먼트 경로들(internal element paths)은 저장하지 않는다. 단말 엘리먼트 경로만을 대상으로 하여 역 인덱스를 구성함에 따라, 기존의 역 인덱스 이용 기법에 비해 키워드별 포스팅 리스트(posting lists)의 수를 줄이게 된다. 제안 방법에서는 U 문서의 저장과 질의를 위하여 XML 문서에 대한 스키마 정보가 없어도 되며, 관계형 데이터베이스의 어떤 확장도 요구하지 않는다. 실험을 통해 제안 방법은 실험 범위 내에서 기존 기법들에 비해 좋은 성능을 보인다.
데이터베이스 기반의 웹 응용을 위한 캐슁 기법이 최근 많이 연구되고 있다. 자주 제기되는 질의의 결과를 캐쉬 해두면 반복 질의를 위한 재사용은 물론 관련 질의의 처리에 이용될 수 있다. 웹 상에서 데이터 교환의 표준으로 XML이 등장한 이래 현재 웹 응용들은 네트워크 상의 원격 XML소스로부터 데이터 검색을 수행하는 경우가 많아졌는데 이의 효율적인 지원을 위해 검색 결과를 캐쉬 하는 것은 유용하다. 본 논문은 XML 질의를 관련 XML 캐쉬를 이용하여 처리하는 시스템의 구현 및 성능 평가에 관한 것이다. XML 질의로 XQuery, XPath, XQL 등과 같은 모든 XML 질의어의 핵심 요소인 경로 표현식을 대상으로 하였고, XML 캐쉬는 XML 실체뷰를 고려하였고, 캐쉬를 이용한 XML 질의 변환 알고리즘은 [13]에 제시된 것을 대상으로 하였다. [13]의 질의 변환 알고리즘을 지원하는 프로토타입 XML저장 시스템이 관계 DBMS를 이용하여 구현되어 다양한 성능 실험에 이용되었다. 구현의 주요 이슈에 대하여 자세히 기술한다. 성능 실험 결과를 통해 캐쉬를 이용한 XML질의 처리의 효율성을 확인하였고, 기존 연구와의 성능 비교도 기술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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