본 논문에서는 하나의 매크로 기지국과 다수의 소형 기지국들로 구성된 이기종 네트워크를 고려하고, 그 기지국들간 협력적 다중 포인트 전송을 가정한다. 또한, 기지국과 단말간 채널은 경로 손실과 레일레이 페이딩으로 구성된다고 가정한다. 이러한 가정에서 주어진 기지국에 대해 단말이 달성할 수 있는 에너지 효율을 제시하고, 이기종 네트워크의 총 에너지 효율을 최대화하기 위한 동적 셀 선택과 송신 전력 할당의 최적화 문제를 공식화한다. 본 논문에서는 최적화 문제를 해결하기 위하여 비지도 딥러닝 기법을 제안한다. 제안된 딥러닝 기법은 기존의 반복적 수렴 방식의 기법들에 비해서 낮은 복잡도를 갖는 동시에 높은 에너지 효율을 제공하는 것이 가능하다. 시뮬레이션을 통해서 제안된 동적 셀 선택 기법이 최대 신호 대 간섭 및 잡음비 기법과 Lagrangian dual decomposition 기법 보다 높은 에너지 효율 성능을 제공함을 보여주고, 제안된 송신 전력 할당 기법은 최대 에너지 효율을 달성할 수 있는 trust region interior point 기법과 유사한 성능을 제공함을 보여준다.
오늘날 이동통신은 급증하는 데이터 수요에 대응하기 위해서 주로 속도 향상에 초점을 맞추어 발전해 왔다. 그리고 5G 시대가 시작되면서 IoT, V2X, 로봇, 인공지능, 증강 가상현실, 스마트시티 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공하기위한 노력들이 진행되고 있고 이는 우리의 삶의 터전과 산업 전반에 대한 환경을 바꿀 것으로 예상되고 되고 있다. 이러한 서비스를 제공하기위해서 고속 데이터 속도 외에도, 실시간 서비스를 위한 지연 감소 그리고 신뢰도 등이 매우 중요한데 5G에서는 최대 속도 20Gbps, 지연 1ms, 연결 기기 106/㎢를 제공함으로써 서비스 제공할 수 있는 기반을 마련하였다. 하지만 5G는 고주파 대역인 3.5Ghz, 28Ghz의 높은 주파수를 사용함으로써 높은 직진성의 빠른 속도를 제공할 수 있으나, 짧은 파장을 가지고 있어 도달할 수 있는 거리가 짧고, 회절 각도가 작아서 건물 등을 투과하지 못해 실내 이용에서 제약이 따른다. 따라서 기존의 통신망으로 이러한 제약을 벗어나기가 어렵고, 기반 구조인 중앙 집중식 SDN 또한 많은 노드와의 통신으로 인해 처리 능력에 과도한 부하가 발생하기 때문에 지연에 민감한 서비스 제공에 어려움이 있다. 그래서 자율 주행 중 긴급 상황이 발생할 경우 사용 가능한 지연 관련 트리 구조의 제어 기능이 필요하다. 이러한 시나리오에서 차량 내 정보를 처리하는 네트워크 아키텍처는 지연의 주요 변수이다. 일반적인 중앙 집중 구조의 SDN에서는 원하는 지연 수준을 충족하기가 어렵기 때문에 정보 처리를 위한 SDN의 최적 크기에 대한 연구가 이루어져야 한다. 그러므로 SDN이 일정 규모로 분리하여 새로운 형태의 망을 구성 해야하며 이러한 새로운 형태의 망 구조는 동적으로 변하는 트래픽에 효율적으로 대응하고 높은 품질의 유연성 있는 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 SDN 구조 망에서 정보의 변경 주기, RTD(Round Trip Delay), SDN의 데이터 처리 시간은 지연과 매우 밀접한 상관관계를 가진다. 이 중 RDT는 속도는 충분하고 지연은 1ms 이하이기에 유의미한 영향을 주는 요인은 아니지만 정보 변경 주기와 SDN의 데이터 처리 시간은 지연에 크게 영향을 주는 요인이다. 특히, 5G의 다양한 응용분야 중에서 지연과 신뢰도가 가장 중요한 분야인 지능형 교통 시스템과 연계된 자율주행 환경의 응급상황에서는 정보 전송은 매우 짧은 시간 안에 전송 및 처리돼야 하는 상황이기때문에 지연이라는 요인이 매우 민감하게 작용하는 조건의 대표적인 사례라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 자율 주행 시 응급상황에서 SDN 아키텍처를 연구하고, 정보 흐름(셀 반경, 차량의 속도 및 SDN의 데이터 처리 시간의 변화)에 따라 차량이 관련정보를 요청해야 할 셀 계층과의 상관관계에 대하여 시뮬레이션을 통하여 분석을 진행하였다.
Since the completion of the genome project of the nematode C. elegans in 1998, functional genomic approaches have been applied to elucidate the gene and protein networks in this model organism. The recent completion of the whole genome of C. briggsae, a close sister species of C. elegans, now makes it possible to employ the comparative genomic approaches for identifying regulatory mechanisms that are conserved in these species and to make more precise annotation of the predicted genes. RNA interference (RNAi) screenings in C. elegans have been performed to screen the whole genome for the genes whose mutations give rise to specific phenotypes of interest. RNAi screens can also be used to identify genes that act genetically together with a gene of interest. Microarray experiments have been very useful in identifying genes that exhibit co-regulated expression profiles in given genetic or environmental conditions. Proteomic approaches also can be applied to the nematode, just as in other species whose genomes are known. With all these functional genomic tools, genetics will still remain an important tool for gene function studies in the post genome era. New breakthroughs in C. elegans biology, such as establishing a feasible gene knockout method, immortalized cell lines, or identifying viruses that can be used as vectors for introducing exogenous gene constructs into the worms, will augment the usage of this small organism for genome-wide biology.
미래의 통합 이동 통신망은 멀티미디어 데이터 서비스를 하기 위해 작은 셀로 망이 구성될 것이다. 셀이 작은 경우, 이동 호스트의 셀간 이동이 상대적으로 증가해서 잦은 핸드오프 처리로 서비스 중단이 빈번히 발생할 수 있을 뿐만 아니라 자원의 낭비도 많아지게 된다. 따라서 이런 문제를 해결하기 위해 이동 호스트의 이동성을 예측해서 멀티캐스트 연결을 구성해서 사전 핸드오프 처리를 하는 SGMH방법을 제안한다. SGMH방법의 성능 평가를 위해 핸드오프 처리과정의 데이터 및 제어 정보의 흐름을 분석하고, 망 종속 인자들을 도입해서 버퍼 오버헤드와 서비스 중단 시간 면에서 기존 핸드오프 방법들과 비교했다. 비교 분석한 결과는 제안한 방법이 기존의 방법보다 기지국에서의 버퍼 오버헤드뿐만 아니라 서비스 중단 시간을 줄일 수 있음을 보였다.Abstract For mobile multimedia data services, future mobile communication networks will consist of small cells. In case of smaller cell size, the number of user movements between cells will increase and more network resources will be consumed for processing frequent handoffs. This processing delay will cause frequent connection service disruptions. To solve these problems, a multicast-based handoff method ,called SGMH(Sub-Group Multicast-based Handoff), is suggested. SGMH method estimates future movements of mobile hosts and setups a dynamic multicast connection tree for procesing handoffs. For performance evaluation, we represent flows of data and control messages as timing diagrams and introduce several network related factors. In terms of buffer overhead and service disruption time we compared the SGMH method to other methods. The results show that SGMH method has better performance in that it can reduce consumption of network resources and minimize service disruption time.
다양한 차세대 PC 및 휴대폰과 같은 개인 휴대 기기의 발달로 인하여 PMG (Personal Mobile Gateway)를 기반으로 하는 PAN의 보급의 보편화와, 이를 기반으로 하는 다양한 서비스 출현이 예상된다. 이러한 휴대 게이트웨이를 중심으로 다양한 소형 단말로 구성된 PAN을 홈과 지속적으로 연결하여 가정내외 (家庭內外) 네트워크가 통합된 가상 흠 네트워크를 구성함으로써, 언제 어디서나 편리하게 흠 서비스를 이용할 수 있는 환경 구성 필요하다. 가정내기기 간 연동은 다앙한 표준화를 거쳐 서비스 단계에 접어들었지만, 휴대 게이트웨이 기반으로 하는 새로운 형태의 소규모 네트워크인 PAN과 연동을 위한 서비스 및 미들웨어에 대한 연구는 미약한 실정이다. PAN과 연동을 위하여 사용자의 위치나 네트워크 상황에 맞추어 중단 없는 최선의 서비스를 지원할 수 있는 서비스/연결 제어 방식 단말기 제어 방식, 그리고 확장된 미들웨어에 대한 연구가 절실하다. 본 논문에서는 휴대 게이트웨이와 소형 단말로 구성된 PAN을 흠과 연결하여 가정내외 네트워크가 통합된 가상 흠 네트워크를 구성함으로써, 언제 어디서나 편리한 가상 흠 서비스를 이용하기 위해 필요한 기능들을 비교 분석하였고, 기존의 흠 게이트웨이나 홈 서버에서 추가 되어야 할 내용별로 제안 하였다.
암세포에 항암제를 처리하게 되면, 세포증식, 이동성 또는 약물 내성과 관련된 많은 유전자들의 발현 변화가 발생하며, 유전자 발현 변화는 상호간의 조절 네트워크에 의해 밀접하게 연결될 수도 있다고 추측된다. 본 연구에서 p53 유전자 유무가 다른 A549와 H1299 인간 폐암세포에 독소루비신을 처리하면, 원종양유전자인 FosB의 발현은 증가하지만, 원종양유전자인 SETDB1의 발현은 감소하지만, 단백질 발현의 양적인 차이가 발생한다는 사실을 알 수 있었다. TF motif binding 분석 프로그램을 이용하여 SETDB1과 FosB 프로모터지역에서의 p53단백질의 결합가능성을 분석한 결과, SETDB1의 경우 18부위, FosB의 경우 21 부위의 p53 결합부위를 예측할 수 있었다. SETDB1과 FosB 프로모터의 subcloning하여 luciferase 분석을 수행한 결과, p53은 SETDB1과 FosB을 음성적으로 조절한다는 사실을 알 수 있었다. 또한, H1299 세포에 p53의 과발현은 SETDB1 과 FosB의 발현을 감소시킬 수 있음을 RT-PCR, western blot, qPCR, 면역염색 실험을 통해 확인하였다. 이러한 결과를 종합하여 본다면, p53에 의한 SETDB1과 FosB 유전자 발현 조절은 항암제 처리과정에서 나타나는 암세포의 사멸과 생존에 대한 기능적 조절 네트워크로 사료된다.
대용량(High-throughput) 형태로 얻어진 cDNA 마이크로어레이 데이터에 다양한 데이터 마이닝 기법을 적용하면 서로 다른 조직에서 추출한 유전자의 발현정도를 비교할 수 있고 정상세포와 암세포에서 발현량의 차이를 보이는 DEG(Differently Expression Gene) 유전자를 추출할 수 있다. 이들을 이용하여 병을 진단할 수 있을 뿐만 아니라, 암의 진행 단계(Cancer Stage)에 따른 치료 방법을 결정할 수 있다. 마이크로어레이를 기반으로 한 대부분의 암 분류자는 기계학습 기법을 이용하여 암 관련 유전자를 추출하여, 이들 유전자를 총체적으로 이용하여 독립 샘플의 클래스(암, 정상)를 판정한다. 하지만 유전자의 발현량의 차이뿐만 아니라 유전자와 유전자의 상관관계의 변화가 질병 진단에 활용될 수 있다. 대부분의 질병은 단독 유전자의 변이에 의한 것이 아니라 유전자의 모듈로 이루어진 유전자조절네트워크의 변이에 의한 것이기 때문이다. 본 논문에서는 조건에 따라 특이적 관계를 나타내는 유전자 쌍을 식별하여, 이들 유전자 쌍을 이용한 유전자 분류 모듈을 생성한다. 분류 모듈을 이용한 암 분류 방법이 기존의 암 분류 방법보다 높은 정확도로 암과정상 샘플을 분류함을 보여주고 있다. 분류 모듈을 구성하는 유전자의 수가 상대적으로 적으므로 임상키트로의 개발도 고려할 수 있다. 향후 분류 모듈에 속하는 유전자의 기능적 검증을, GO(Gene Ontology)를 활용함으로서, 밝혀지지 않은 새로운 암 관련 유전자를 식별하고, 분류 모듈을 확대하여 암 특이적 유전자조절네트워크 구성에 활용할 계획이다.
이중 연결 네트워크(Dual Connectivity Network)는 소몰 셀 기지국(SBS: Smallcell Base Station)의 제한된 자원 문제와 간섭 문제를 완화하기 위해 스몰 셀 기지국과 매크로 셀 기지국(MBS: Macrocell Base Station)이 협력하여 서비스를 지원하는 기술이다. 하지만 이중 연결 네트워크 역시 한정된 자원을 분배해주는 기술이기 때문에 자원 할당 방식은 매우 중요한 문제이다. 그래서 본 논문에서는 이중 연결 네트워크에서 효율적이고 공정한 자원할당을 위해 일반화된 강한 포부 협상 해법(GTABS: Generalizing Tempered Aspiration Bargaining Solution)과 굽타 리빈 협상 해법(GLBS:Gupta and Livne Bargaining Solution)을 이용한 두 단계 자원 분배 알고리즘을 제안한다. 단계 자원 분배 알고리즘은 다음과 같다. 첫 번째 단계인 그룹 자원 분배 알고리즘에서는 GTABS를 이용하여 각 기지국의 무선 자원을 실시간 그룹과 비 실시간 그룹에게 효율적으로 할당한다. 두 번째 단계인 사용자 자원 분배 알고리즘에서는 GLBS를 이용하여 각 그룹으로 나누어진 자원을 각 그룹의 사용자들에게 최적으로 할당한다. 이러한 두 단계 자원 분배 방식은 5G 무선 자원을 최적으로 할당하여 네트워크 시스템 성능 최대화와 사용자 만족도를 동시에 보장한다. 마지막으로 본 논문에서는 성능 평가를 통해 제안된 방식이 서비스 요청 증가에 따라 전체 시스템 처리량, 공정성, 통신 장애율 측면에서 비교 방식들 보다 모두 10% 이상의 효율성을 입증했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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