인공신경망은 뇌의 뉴런들에서 상호 작용과 경험을 통해 학습해 나가는 것을 모사해 만든 알고리즘으로, 데이터의 특성이 반영된 학습을 통하여 정확한 결과를 산출하는데 사용할 수 있는 방법이다. 본 연구에서 기상 역학 모델에서 예측된 풍속 값의 개선을 위하여 심층신경망을 이용한 모델을 제시하였다. 연구에서 제시한 심층신경망을 이용한 풍속 예측 개선 모델은 기상 역학 모델의 예측 값을 재 보정하는 모델을 구축하고 이에 대한 검증과 시험 과정 후 별도의 데이터를 통한 예측의 정확도를 높일 수 있는 것을 확인하였다. 풍속 예측의 개선을 위하여 예측 시간, 온도, 기압, 습도, 대기상태변수, 풍속 등과 같은 일반적 기상 현상 자료의 예측 값을 활용한 심층신경망을 구축하였고, 전체 데이터 중 일부 데이터는 모델의 적정성 확인용 데이터로 구분하여, 모델 구축 및 학습에 사용하지 않고 별도의 정확도를 확인하여 연구에서 제시한 방법의 적합성을 확인하였다.
상수도 누수 탐지 시스템은 상수관로상의 누수 발생을 탐지하고 누수 위치를 추정하여 그 결과를 관제 서버로 알리는 시스템이다. 기존의 누수 탐지는 일반적으로 사용자가 직접 장비를 들고 이동하면서 누수 발생 탐지를 하는 방식으로 진행하기 때문에 작업 속도도 느리고 작업자의 경험에 많은 부분을 의존해야 한다. 또한 누수 탐지의 정확도를 높이기 위해서는 물 사용이 적은 심야시간에 탐지를 해야 하기 때문에 작업에 어려움이 따른다. 본 논문에서는 센서네트워크를 이용한 무선 누수 탐지 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템에서 각 누수 탐지 장치는 무선 네트워크를 형성하여 탐지 결과를 주고받으며 이를 통하여 탐지의 신뢰성을 높였다. 또한 정확한 탐지를 위하여 상수도관의 수중음의 특성을 분석하고 누수음을 분리해내는 사전 신호처리 과정을 제안하였다. 마지막으로 누수 위치를 추정하기 위해서는 두 지점에 설치된 누수 탐지 장치의 시간 동기가 매우 중요한데 본 논문에서는 GPS에서 제공하는 1PPS(1 Pulse Per Second) 신호를 이용하여 정확한 시간 동기를 획득하였다. 본 시스템은 남양주시의 상수관로상에 적용하여 그 성능을 검증하였다.
만화와 종국적으로 애니메이션은 환상적 시나리오 시각화의 효과적인 방법이다. 본고 에서는 어떻게 애니메이션이 미래 현재(변모되어가고 있는 인공두뇌, 매개 사회) 아주 흔한, 그리고 필수불가결한 부분을 차지하게 되었는지 알아볼 것이다. 따라서 애니메이션은 인터페이스이거나 혹은 대변자로서 일시적 형태의 대상인 인간과 현실의 담화형태가 된다. 애니메이션 혹은 특히 애니메이트된 필름은 보통 단편, 실사영화, 픽션이나 논픽션의 캐릭터와 연결되어있다. 하지만 애니메이션은 전통적 영화 형식과 언어와는 거리가 있고 같은 이유로 디자인과 커뮤니케이션 역시 다른 영역으로 구분된다. 하지만 $Vil{\acute{e}}m$ Flusser에 따르면 그렇지 않다. 같은 전제가 네트워크 문화 속 애니메이션에 적용된다. 애니메이션은 디자인 과정과 제작에 본질(모션 그래픽이나 인터페이스 디자인 그리고 3D 영상작업 등)로 자리한다. 비디오 게임, VR, map 기반 app과 소셜 네트워크 등은 확장된 우주인 우리의 네트워크 기반 문화에 자리하는 것으로 여겨진다. 이러한 것들은 애니메이션과 연결성이 증대된(세계공통어가 디지털 환경 속 멀티-컬처 상호작용에 적용된 것처럼) 디자인 제품과 미디어 훈련이다. 이러한 감각에서 애니메이션은 담론화 되었으며 같은 방법으로 Roland Barthes는 담화 형식의 신화를 묘사한다. 디자인 도구로서의 애니메이션 역할을 탐구하는 목적으로, 제안된 연구는 애니메이션을 사용하여 트렌스 미디어 창작의 이미지 전략을 네러티브와 유저 인터페이스 측면에서 발전시키고자 하는 것이다.
SREBPs는 지질의 항상성 및 대사를 조절하는 전사 인자이다. 이들은 내인성 콜레스테롤, 지방산(FA), 트리아실글리세롤(TG) 및 인지질 합성에 필요한 효소의 발현을 정밀하게 조절한다. 3종류의 SREBP 단백질은 2개의 다른 유전자에 의해 암호화 된다. SREBP1 유전자는 SREBP-1a와 SREBP-1c를 만든다. 이는 RNA의 alternative splicing에 의한 대체 프로모터의 이용으로부터 유도된다. SREBP-2는 별도의 유전자에서 유래한다. 또한, SREBPs는 ER 스트레스, 염증, 자가포식 및 세포사멸과 같은 수많은 병인과정에 관여하며, 비만, 이상 지질혈증, 당뇨병 및 비알콜성 지방간 질환 등을 유발하는 것으로 알려져 있다. 유전체의 분석은 SREBPs가 생물학적 신호 전달, 세포 신진 대사, 및 성장을 조절하는 중요한 연결고리임을 보여 주었다. 이 과정에서 SREBP는 PI3K-Akt-mTOR 경로를 통해 활성화 된다고 알려져 있다. 하지만 정확한 분자 메커니즘은 좀더 밝혀져야 한다. 이 리뷰에서는 세포, 기관 및 생물개체 수준의 생리학 및 병태 생리학 영역에서 SREBP의 역할에 대한 포괄적인 이해를 넓혀 줄 것이다.
최근 들어 IT 분야에 하나나 그 이상의 기술들이 하나의 장치에 결합되는 융합이 활발히 진행되고 있다. 특히, 기학급수적으로 증가하는 방송 및 통신 시스템으로 인해 무선 주파수 자원의 고갈 문제가 심각하게 대두되고 있다. 이와 같은 주파수 고갈과 비효율적인 주파수 사용 문제를 해결하기 위해 유휴 주파수를 합리적으로 이용하기 위한 융합기술인 인지무선 기술이 많은 관심을 받고 있다. 하지만 융합을 통해 개별적으로 제공되던 기존 서비스에 새로 개발된 기술들이 결합됨으로서 기존에는 존재하지 않았던 새로운 보안 문제들을 야기할 수 있다. 본 논문의 목적은 통신 융합응용 기술로서 인지무선네트워크를 위한 회전자 기반 적응형 보안프레임워크를 제안한다. 제안한 적응형 보안프레임워크는 위치정보에 기반한 회전자를 프라이버시 및 다양한 보안을 제공하기 위한 보안 기법들에 필요한 공유키 설정을 위한 기초로 이용한다. 본 논문에서 제안한 적응형 보안프레임워크는 인지무선네트워크 표준들을 포함한 다양한 융합응용의 보안 기반 구조로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 한국과 미국의 대표적인 거래소인 빗썸과 코인베이스의 비트코인 가격을 ARIMA와 순환 신경망(Recurrent Neural Network)을 이용해 예측하고, 이후 각 국가의 뉴스 기사를 이용해 분리 학습에 기반한 separated RNN 모형을 제안한다. separated RNN 모형은 학습 데이터를 가격의 추세 변화 점을 기준으로 분리해 학습시킨 후, 추세 변화점 별 뉴스 데이터를 활용해 용어 기반 사전을 구축한다. 이후 용어 기반 사전과 평가 데이터 기간의 뉴스 데이터를 이용해 예측할 데이터의 가격 추세 변화 점을 찾아낸 후, 매칭되는 모형을 적용해 예측 결과를 산출한다. 2017년 5월 22일부터 2020년 9월 16일까지의 가격 데이터를 사용해 분석한 결과, 제안된 separated RNN을 이용해 예측한 결과가 한국과 미국의 비트코인 가격 예측 모두에서 순환 신경망(RNN)을 이용해 예측한 결과보다 높은 예측 성과를 보였다. 본 연구는 시계열 예측 기법의 한계를 뉴스 데이터를 이용한 추세 변화 점 탐색을 통해 극복할 수 있고, 성과 향상을 위한 추후 다양한 시계열 예측 기법 및 추세 변화 점 탐색을 위한 다양한 텍스트 마이닝 기법을 적용해볼 필요가 있음을 시사한다.
Rapid and quantitative analysis of physiological change and clavulanic acid production was studied by the combination of pyrolysis mass spectrometry (PyMS) and artificial neural network (ANN) in Streptomyces clavuligerus. Firstly, the continuous culture studies were carried out to get the physiological background and PyMS samples. Clavulanic acid production was inversely related to growth rate: Mycelium growth and $q_{cal}$ were optimum at 0.1 $h^{-1}\; and \;0.025 h^{-1}$ respectively. Changes in specific nutrient uptake rates ($q_{gly}$ and $q_{amn}$) also affected clavulanic acid production since clavulanic acid production appeared to be stimulated by the limitation of carbon and nitrogen. Fermentation broth containing mycelium taken from continuous cultures was analyzed by PyMS, and the PyMS spectra were analyzed with multivariate statistics. PCCV plots revealed that samples harvested under the same culture condition were clustered together but samples from different culture conditions formed separate clusters. To deconvolute the pyrolysis mass spectra so as to obtain quantitative information on the concentration of clavulanic acid, ANN was trained on Py MS data using a radial basis function classifier. The results showed that the physiological stages with different growth rate were successfully differentiated and it was possible to monitor the clavulanic acid production precisely and rapidly.
별도의 RF 소스가 센서 노드에게 에너지를 공급하는 무선 수동형 센서 망은 배터리 없이 영원히 동작할 수 있는 망이다. 그러나 영원한 수명에 대한 기대와 달리 무선 수동형 센서 망은 아직 에너지의 희소성, 에너지 수신과 데이타 전송의 동시불가성, 자원 활용의 비효율성 등 많은 문제를 안고 있다. 본 논문에서는 패킷 상실에는 관대하지만 패킷의 적시 전달을 요구하는 서비스를 제공하는 무선 수동형 센서 망을 다룬다. 이러한 망에서 여러 센서 노드들이 하나의 싱크 노드에게 패킷들을 전달하도록 현실적 제약을 인식하여 framed and slotted ALOHA에 기초한 경합형 MAC 방식을 고려한다. 이어서 지리적으로 흩어져있는 센서 노드들이 전송한 패킷들이 경로 손실을 겪어 결국 capture 현상이 빚어질 때 MAC 방식이 얻을 수 있는 망전체 throughput을 조사한다. 특히 두 센서 노드만이 망에 있을 때 망 전체 throughput의 정확한 공식을 closed form으로 도출한다. 마지막으로 설계 parameter들을 조절하여 최대의 망 전체 throughput을 취하도록 경합형 MAC 방식을 최적화한다.
본 논문은 ASIC에 상응하는 성능을 가지며 일반 프로세서에 상응하는 유연성을 지닌 네트워크 프로세서(NP: Network Processor)를 사용하여 인-라인 모드 네트워크 기반 침입탐지시스템(NIDS: Network-based Intrusion Detection System)을 제안한다. NP를 이용한 다양한 네트워크 응용들이 제안되고 있으나, NIDS에 직접 적용한 예는 아직 없다. 제안된 NIDS는 패킷 차단과 트래픽 미터링 뿐만 아니라 공격을 검출하기 위해 패킷 내용을 검색한다. 특히, 2-레벨 탐색 기법은 패킷 차단과 트래픽 미터링 기능을 복잡하고 많은 시간을 요하는 패킷 내용 검색 기능과 분리시킴으로서 인-라인 모드 시스템의 성능, 안전성, 그리고 확장성을 향상시켰다. 한편 PC 플랫폼과 Agere PayloadPlus (APP) 2.5G NP를 사용한 프로토-타입을 구현하였고, APP NP에 적용될 패킷 내용 검색 알고리즘을 제안하였다.
조선소는 다양한 용량 및 규격을 여러 사이트에서 제작하여 최종통합하기까지 여러 단계를 걸치게 되며 이들 사이의 정보공유가 필수적이며 최근 유무선통신망을 활용하여 단순 문자에서 동영상 정보를 주고받아 조선 산업의 스마트화가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 원격에 위치한 조선소에 적용할 수 있는 LTE 펨토셀 로컬 게이트웨이 구성을 제안하고 상위 조선소와 중요정보를 주고받는 트래픽을 주고받기 위한 방안과 일반 트래픽을 분리하는 오프로드 방식을 제안하였다. 상위 조선소 메인 서버와 하위 원격 조선소 간에 정보와 일반 트래픽의 오프로드를 지원하기위해서 펨토셀 게이트웨이에서의 모드 전환, 오프로드 관련 정보 관리, 트리거로서의 메시지 정의, cache entry를 정의하였다 우리는 펨토셀 게이트웨이에서의 송수신 메시지 플로우와 state transition diagram을 이용하여 제안하는 방안의 기능 수행 여부를 확인하였다. 우리는 이동통신망과 광대역 인터넷 활용 기술을 조선 산업에 적용하여 조선소 산업 생산성 향상을 고려하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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