방대한 유전 정보를 분석, 가공하는 생명정보학의 중요성은 더욱 높아지고 있다. 본 논문에서는 단백질의 1차 구조만으로 단백질의 구조와 기능을 예측하는 새로운 데이터마이닝 방법을 제안한다. 단백질 서열만으로 특징 추출시 발생할 수 있는 문제점인 방대한 탐색공간을 효과적으로 축소하기 위해 n-Block substring 탐색 알고리즘을 제안한다. 또한 선별된 각 substring의 도메인 연관도를 결정하는 가중치를 구하여 가중 선형모형을 구축함으로써 구조와 기능에 관련이 있을 것으로 예상되는 단백질 도메인의 특징을 추출하고 분류에 효과적임을 보인다. 도메인에 포함되는 각각의 CDS(coding sequence)에 대해 모형으로부터 구한 점수를 통해 해당 도메인과의 연관성의 정도를 추정하며, 분류 효율을 더욱 향상시킬 수 있음을 보인다.
자연면역 시스템은 여러 신체 부위에서 다양한 기능으로 외부침입에 민감하게 대응할 뿐만 아니라 기존에 감염된 정보를 기억하는 기능을 수행한다. 그러나 자연 면역 시스템의 원리를 적용한 컴퓨터 보안 시스템에서는 자연면역 시스템이 갖는 기능을 충분히 제공하지 못하는 문제점이 있다. 이 논문에서는 자연면역 시스템의 네거티브 셀렉션을 적용한 항체와 임의의 비정상 시스템 콜 시퀀스를 선택하여 유전자 알고리즘을 적용한 항체를 결합하여 자연면역 시스템과 유사한 기능을 제공하는 하이브리드 모델을 제안한다. 제안된 모델은 긍정적 결함과 부정적 결함을 줄이기 위해 임의의 비정상 시스템 콜 시퀀스를 이용한다. 실험에 사용된 데이터는 UNM(University of New Maxico)에서 제공된 샌드메일 데이터이며 실험 결과 제안 모델은 기존 네거티브 셀렉션보다 비정상 시스템 콜을 정상 시스템 콜로 판정하는 부정적 결함이 평균 0.55% 낮게 나타났다.
본 논문에서는 기존의 불연속 변형 해석(DDA)방법에 대한 두 가지 방향의 새로운 개선 방법들이 제시되었다. 이 개선 방법들은 암반에 연속적인 하중 재하 또는 제하, 그리고 록볼트, 숏크리트와 콘크리트 가이닝에 의한 보강으로 구성되었다. 이 방법들에 의하여 추가로 개선된 새로운 DDA프로그램에 대한 몇 가지 적용 예들이 제시되었다. 또한, 경부고속철도 공사의 일부인 운주 터널의 지하굴착에 대한 시뮬레이션을 통하여 굴착순서, 그리고 록볼트와 숏코리트에 의한 보강이 터널안정에 미치는 영향을 연구하였다. 그 결과 부적절한굴착순서는 터널의 안정성에 악영향을 미치나, 록볼트와 숏크리트에 의한 보강은 터널을 안정화 시킨다는 사실을 밝혀내었다. 그 결과 두 가지 개선방법이 추가된 DDA프로그램은 지하구조물 설계에 있어서 유용한 해석방법으로 사용될 수 있다는 사실을 보여주었다. 특히 시공단계(굴착, 보강)를 보다 사실적으로 시뮬레이션 할 수 있다.
Random amplified polymorphic DNA (RAPD) marker and sequence analyses of the internal transcribed spacer (ITS) region of ribosomal DNA were used to assess phylogenetic relationships of four Korean oyster species. The average number of species-specific markers identified from five universal rice primers (URPs) by RAPD-PCR was 1.8 for Crassostrea gigas, 3.2 for C. nippona, 3.6 for C. ariakensis, and 4.6 for Ostrea denselamellosa. The length of the ITS (ITS1-5.8S-ITS2) region ranged from 1,001 to 1,206 bp (ITS1, 426-518 bp; 5.8S, 157 bp; and ITS2, 418-536 bp), while the GC content ranged from 55.5-61.1% (ITS1, 56.8-61.8%; 5.8S, 56-57.3%; and ITS2, 54.1-62.2%). A phylogenetic analysis of the oysters based on our RAPD, ITS1, and ITS2 sequence data revealed a close relationship between C. gigas and C. nippona and a distant relationship between the genera Crassostrea and Ostrea. Our results indicated that RAPD and ITS sequence analysis was a useful tool for the elucidation of phylogenetic relationships and for the selection of species-specific markers in Korean oysters.
타이틀시퀀스에서 활용된 물질은 영화의 스타일과 내용을 포괄적으로 내포하고 있다. 그러므로 어떤 물질을 선택하는가에 따라 정서적 표현의 효과가 달라질 수 있다. 이에 따라 최근 20년간의 영화 타이틀시퀀스 42편을 수집하여 소재를 분류하고 기호학사각형을 이용해 물질의 범주를 정의하였다. 물질도의 강약을 검증하기 위해 설문하여 3단계의 물질도를 구분하고 영화의 장르에 따라 어떤 범주의 물질성이 활용되었는지 조사하였다. 분석 결과 물질성은 장르의 구분 없이 내용에 따라 선택되었으나 물질도의 차이는 있었다. 강한 물질도는 스릴러와 SF.미스테리 장르에서 사용되었고, 중간 물질도는 전반적으로 활용되나 특히 드라마 장르와 액션에서 활용되었다. 약한 물질도 또한 다양한 장르에서 활용되었으나 특히 공포, SF 미스테리 장르에서 활용되었다. 본 논문은 영화를 상징적으로 시각화하는 타이틀시퀀스 제작에 있어 물질의 선택에 의한 표현 방법 연구를 제안하였다는데 의의가 있다.
최근의 통신 네트워크에서 teletraffic의 양상은 Poisson 프로세스보다 self-similar 프로세스에 의해서 더 잘 반영된다. 이는 통신 네트워크의 teletraffic에 관련하여 self-similar한 성질을 고려하지 않는다면, 통신 네트워크의 성능에 관한 결과는 부정확 할 수밖에 없다는 의미가 된다. 따라서, 통신 네트워크에 관한 시뮬레이션을 수행하기 위한 매우 중요한 요소 중에 하나는 충분히 긴 self-similar한 sequence를 얼마나 잘 생성하느냐의 문제이다. 본 논문에서는 fractional Gaussian noise와 wavelet 변환을 이용한 새로운 pseudo-random self-similar sequence 생성기를 구현 및 분석하였다. 특별히 본 생성기는 다른 wavelet 변환보다 long range dependent한 프로세스들의 self-similar 구조에 잘 맞기 때문에 좀더 정확한 결과를 유도할 수 있는 Daubechies wavelet을 사용하였다. 본 생성기를 이용하여 매우 긴 sequence를 생성하는데 요구되는 통계적인 정확도와 생성시간에 대해서 분석하였으며, 본 논문에서 제안한 생성기의 성능은 Hurst 변수의 상대적인 정확도로 보았을 때, 그리고 sequence의 생성시간을 고려했을 때에 매우 우수함을 보였다. 이 생성기의 이론적 complexity는 n개의 난수를 발생하는데 0(n)이 요구된다.
Background: Klebsiella spp. is an important conditional pathogen in humans and animals. However, due to the indiscriminate use of antibiotics, the incidence of antimicrobial resistance has increased. Objectives: The purpose of this study was to investigate antimicrobial resistance in strains of Klebsiella strains and the phylogenetic relatedness of extended-spectrum cephalosporin (ESC)-resistance among Klebsiella strains isolated from clinically ill companion animals. Methods: A total of 336 clinical specimens were collected from animal hospitals. Identification of Klebsiella species, determination of minimum inhibitory concentrations, detection of ESC resistance genes, polymerase chain reaction-based replicon typing of plasmids by conjugation, and multilocus sequence typing were performed. Results: Forty-three Klebsiella strains were isolated and, subsequently, 28 were identified as K. pneumoniae, 11 as K. oxytoca, and 4 as K. aerogenes. Eleven strains were isolated from feces, followed by 10 from ear, 7 from the nasal cavity, 6 from urine, 5 from genitals, and 4 from skin. Klebsiella isolates showed more than 40% resistance to penicillin, cephalosporin, fluoroquinolone, and aminoglycoside. ESCresistance genes, CTX-M groups (CTX-M-3, CTX-M-15, and CTX-M-65), and AmpC (CMY-2 and DHA-1) were most common in the K. pneumoniae strains. Some K. pneumoniae carrying CTX-M or AmpC were transferred via IncFII plasmids. Two sequence types, ST709 and ST307, from K. pneumoniae were most common. Conclusions: In conclusion, this is the first report on the prevalence, ESCresistance genotypes, and sequence types of Klebsiella strains isolated from clinically ill companion animals. The combination of infectious diseases and antimicrobial resistance by Klebsiella in companion animals suggest that, in clinical veterinary, antibiotic selection should be made carefully and in conjunction with the disease diagnosis.
Attributable to their major function in pathogen recognition, the use of bovine leukocyte antigens (BoLA) as disease markers in immunological traits in cattle is well established. However, limited report exists on polymorphism of the BoLA gene in zebu cattle breeds by high resolution typing methods. Thus, we used a polymerase chain reaction sequence-based typing (PCR-SBT) method to sequence exon 2 of the BoLA class II DRB3 gene from 100 animals (Boran, n = 13; Sheko, n = 20; Fogera, n = 16; Horro, n = 19), Hanwoo cattle (n = 18) and Bangladesh Red Chittagong zebu (n = 14). Out of the 59 detected alleles, 43 were already deposited under the Immuno Polymorphism Database for major histocompatibility complex (IPD-MHC) while 16 were unique to this study. Assessment of the level of genetic variability at the population and sequence levels with genetic distance in the breeds considered in this study showed that Zebu breeds had a gene diversity score greater than 0.752, nucleotide diversity score greater than 0.152, and mean number of pairwise differences higher than 14, being very comparable to those investigated for other cattle breeds. Regarding neutrality tests analyzed, we investigated that all the breeds except Hanwoo had an excess number of alleles and could be expected from a recent population expansion or genetic hitchhiking. Howbeit, the observed heterozygosity was not significantly (p < 0.05) higher than the expected heterozygosity. The Hardy Weinberg equilibrium (HWE) analysis revealed non-significant excess of heterozygote animals, indicative of plausible over-dominant selection. The pairwise FST values suggested a low genetic variation among all the breeds (FST = 0.056; p < 0.05), besides the rooting from the evolutionary or domestication history of the cattle. No detached clade was observed in the evolutionary divergence study of the BoLA-DRB3 gene, inferred from the phylogenetic tree based on the maximum likelihood model. The investigation herein indicated the clear differences in BoLA-DRB3 gene variability between African and Asian cattle breeds.
이 논문은 다목적 공정순서계획 알고리즘을 소개한다. 공정순서계획이란 가용한 기계들을 이용하여 원재료를 가공 완료된 부품으로 변형해주는 최적 공정순서들을 결정하는 일이다. 어느 컴퓨터 지원 공정계획 시스템에서나, 가공작업 순서의 결정은 부품 가공이나 부품 도면상의 기술적인 요구사항들을 충족시켜주기 위한 가장 중요한 활동 중의 하나이다. 여기서, 목표는 생산시간, 생산비용, 기계가동률 또는 이들을 복합적으로 만족시켜주는 최적 가공순서를 생성하는 일일 것이다. 파레토 스트라튬 니치 큐비클 (PS NC) 유전 알고리즘이 두 가지 상호 배타적인 기준인 생산비용과 생산품질을 동시에 최적화 시켜주는 가공순서들을 찾는데 이용되었다. 예제에 의한 검증은 제안된 PS NC 유전자 알고리즘이 공정계획문제에 있어서 효과적이며 효율적인 결과를 가져오는 것을 보여준다.
최근 랜섬웨어는 일반 PC 사용자에 비해 상대적으로 수준 높은 보안 체계를 갖추고 있는 기업과 정부 기관에 침입하여 상당한 피해를 입히는 등 기존 보안 체계의 허점을 찾아 진화하는 모습을 보이고 있다. 이처럼 계속해서 변화하는 랜섬웨어를 탐지하기 위해 랜섬웨어의 특징을 파악하는 정적 분석과 동적 분석과 관련된 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 582개의 랜섬웨어 샘플과 942개의 정상 샘플 프로그램을 쿠쿠 샌드박스 가상환경 내에서 실행시킨 뒤, PC에서 이루어지는 30,967가지의 행동 여부를 기록한 동적 분석 자료를 활용하여 랜섬웨어 분류에 유의한 변수를 탐색하기 위한 여러 변수 선택 방법의 적용과 랜섬웨어 분류를 위한 기계학습 모형들을 구축하고자 하였다. 변수 선택법으로 LASSO와 이항변수 만으로 이루어진 고차원 자료라는 특성을 활용하기 위한 카이제곱검정을 이용한 변수 선택, 선행 연구에서 이용된 방법인 상호정보를 이용한 변수 선택법을 적용하였으며 기계 학습 모형으로는 능형 로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, XGBoost가 활용되었다. 연구 결과, 정상 프로그램과 구별되는 랜섬웨어 프로그램만의 특징적인 행동을 확인할 수 있었으며 여러 변수 선택법과 기계학습 분류 모형들의 조합 중, 주어진 자료에서 카이제곱검정을 이용한 변수 선택법과 랜덤 포레스트 모형의 조합이 가장 높은 탐지율과 정분류율을 보이는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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