With the rapid growth of intelligent devices and communication technologies, 5G network environment has become more heterogeneous and complex in terms of service management and orchestration. 5G architecture requires supportive technologies to handle the existing challenges for improving the Quality of Service (QoS) and the Quality of Experience (QoE) performances. Among many challenges, traffic steering is one of the key elements which requires critically developing an optimal solution for smart guidance, control, and reliable system. Mobile edge computing (MEC), software-defined networking (SDN), network functions virtualization (NFV), and deep learning (DL) play essential roles to complementary develop a flexible computation and extensible flow rules management in this potential aspect. In this proposed system, an accurate flow recommendation, a centralized control, and a reliable distributed connectivity based on the inspection of packet condition are provided. With the system deployment, the packet is classified separately and recommended to request from the optimal destination with matched preferences and conditions. To evaluate the proposed scheme outperformance, a network simulator software was used to conduct and capture the end-to-end QoS performance metrics. SDN flow rules installation was experimented to illustrate the post control function corresponding to DL-based output. The intelligent steering for network communication traffic is cooperatively configured in SDN controller and NFV-orchestrator to lead a variety of beneficial factors for improving massive real-time Internet of Things (IoT) performance.
Changhon Lee;Haena Lee;John Chulhoon Park;Sin-Hyeog Im
IMMUNE NETWORK
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제23권1호
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pp.7.1-7.27
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2023
The mammalian intestines harbor trillions of commensal microorganisms composed of thousands of species that are collectively called gut microbiota. Among the microbiota, bacteria are the predominant microorganism, with viruses, protozoa, and fungi (mycobiota) making up a relatively smaller population. The microbial communities play fundamental roles in the maturation and orchestration of the immune landscape in health and disease. Primarily, the gut microbiota modulates the immune system to maintain homeostasis and plays a crucial role in regulating the pathogenesis and pathophysiology of inflammatory, neuronal, and metabolic disorders. The microbiota modulates the host immune system through direct interactions with immune cells or indirect mechanisms such as producing short-chain acids and diverse metabolites. Numerous researchers have put extensive efforts into investigating the role of microbes in immune regulation, discovering novel immunomodulatory microbial species, identifying key effector molecules, and demonstrating how microbes and their key effector molecules mechanistically impact the host immune system. Consequently, recent studies suggest that several microbial species and their immunomodulatory molecules have therapeutic applicability in preclinical settings of multiple disorders. Nonetheless, it is still unclear why and how a handful of microorganisms and their key molecules affect the host immunity in diverse diseases. This review mainly discusses the role of microbes and their metabolites in T helper cell differentiation, immunomodulatory function, and their modes of action.
The importance of geospatial information is increasingly highlighted in the defense domain. Accurate and up-to-date geospatial data is essential for situational awareness, target analysis, and mission planning in millitary operations. The use of high-resolution geospatial data in military operations requires large storage and fast image processing capabilities. Efficient image processing is required for tasks such as extracting useful information from satellite images and creating 3D terrain for mission planning, In this paper, we designed a cloud-based operational situation mixed reality visualization system that utilizes large-scale geospatial information distributed processed on a cloud server based on the container orchestration platform Kubernetes. We implemented a prototype and confirmed the suitability of the design.
이 논문에서는 일본 애니메이션 "Dragon Quest IV"의 음악 감독 코이치 스기야마(Koichi Sugiyama, 1931~)의 작품 "Battle for The Glory"에 나타난 관현악 운용 기법을 필자가 고안한 성부 분할법과 악기 편성 패턴, 리듬 패턴, 보이싱 패턴, 진행구간별 조화비를 기준으로 비교 분석하고, 그 결과를 토대로 관현악 편곡의 체계와 진행원리를 발견하는데 목적을 두었다. 그 결과 첫째, 5개의 주제가 나타난 각 악절은 각각 특정한 악기 편성 패턴을 가지고 있다. 각 주제의 제시와 반복, 재현이 나타나는 악절에서는 동일한 악기 편성 패턴을 유지하여 통일성을 강조하였고, 이와는 대조적으로 새로운 주제가 제시되는 악절에서는 악기의 교체법과 가감법을 사용하여 새로운 악기 편성 패턴으로 다양성을 제고하였다. 둘째, 보이싱 패턴은 전체적으로 전경부는 엷은 보이싱 구조와 중경부는 두터운 보이싱 구조로 구성된 "엷음-두터움"의 수직적 대조관계를 이루고 있다. 그러나, 제3주제는 "두터움-엷음", 제4주제는 2개의 선율을 가진 "엷음-두터움"의 구조로 교체되는 다양성을 제고하고 있다. 셋째, 리듬 패턴은 전체적으로 전경부는 굵은 리듬 구조와 중경부는 잘은 리듬 구조로 구성된 "굵음-잘음"의 수직적 대조관계를 이루고 있다. 그러나, 제5주제에서는 "잘음-굵음"으로 교체되면서 다양성을 부여하고 있다. 넷째, 수평적 관점에서 진행구간별 조화비는 주제가 반복, 재현되는 구간에서는 통일성의 비율이 높고, 새로운 주제가 제시되는 구간에서는 다양성 비율이 높은 것으로 나타난다. 본 논문에서는 이 작품에 사용된 운용 기법을 통해 균형감 있는 관현악 운용 기법은 수직적 관점의 기법을 바탕으로 수평적 진행구간의 다양성 비율 관계를 추출하는 것이다. 이러한 측면에서 이 분석연구가 관현악 기법의 이론체계와 교육방법 확립에 새로운 페러다임으로 자리매김 되었으면 한다.
클라우드 컴퓨팅에 대한 관심이 높아지면서 클라우드 자원의 구성과 설정을 자동화하는 클라우드 오케스트레이션 기술 역시 각광받고 있다. 클라우드 오케스트레이션 기술을 활용하면 다수의 클라우드 자원을 수동적으로 생성하고 설정할 필요 없이 스트립트를 실행함으로써 자동화할 수 있어 많은 클라우드 이용자에게 확산되고 있다. 그러나 현재 클라우드 플랫폼에서 제공하는 클라우드 오케스트레이션 서비스들은 템플릿 스트립트를 수동적으로 작성해야 하며, 가상 머신의 성능이나 배포해야 할 어플리케이션 등 스크립트의 구성 요소들을 사용자가 직접 매핑하기 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 사용자가 원하는 기능 및 비기능 요구사항을 반영하여 YAML 스크립트 파일을 자동으로 생성하고 이를 통해 클라우드 환경을 자동적으로 구축할 수 있는 오케스트레이션 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 아키텍처와 프로세스를 제시하며, 본 방법을 클라우드 기반 스마트 빌딩 환경 구축에 적용하는 사례 연구를 진행하였다.
최근 장기적인 경기 침체로 인해 창업비용의 부담이 적은 무점포 창업에 예비창업자들이 집중되면서 무점포 및 통신판매업자가 증가하고 있다. 특히, 자금이 부족한 청년 실업자나 가정주부 외에도 '투잡'을 희망하는 직장인들이 많이 뛰어들고 있는 추세이다. 따라서, 본 논문에서는 특정 네트워크, 사업자 및 서비스 종류에 종속되는 공급자 중심의 서비스 플랫폼에서 탈피하여 공유와 참여를 통해 도·소매 무점포 창업자의 사업 지원과 수익 창출에 기여하는 판촉물 산업의 B2B 서비스를 제공할 수 있는 사업 통합 지원 시스템을 설계하고자 한다. 제안한 시스템은 안정적인 운영관리 서비스가 제공될 수 있는 오케스트레이션 및 서비스 관리 기술, 엔터프라이즈 비즈니스 파트너 관리 기술을 적용한 업무 통합 운영 지원 시스템이 될 것으로 판단된다.
As the completion of genome sequencing, large collection of expression data and the great efforts in annotating plant genomes, the next challenge is to systematically assign functions to all predicted genes in the genome. Functional genome analysis of plants has entered the high-throughput stage. The generations and collections of mutants at the genome-wide level form technological platform of functional genomics. However, to identify the exact function of unknown genes it is necessary to understand each gene's role in the complex orchestration of all gene activities in the plant cell. Gene function analysis therefore necessitates the analysis of temporal and spatial gene expression patterns. The most conclusive information about changes in gene expression levels can be gained from analysis of the varying qualitative and quantitative changes of messenger RNAs, proteins and metabolites. New technologies have been developed to allow fast and highly parallel measurements of these constituents of the cell that make up gene activity. We have reviewed currently employed technologies to identify unknown functions of predicted genes including map-based cloning, insertional mutagenesis, reverse genetics, chemical mutagenesis, microarray analysis, FOX-hunting system, gene silencing mutagenesis, proteomics and chemical genomics. Recent improvements in technologies for functional genomics enable whole-genome functional analysis, and thus open new avenues for studies of the regulations and functions of unknown genes in plants.
Faithful transmission of genetic information depends on accurate chromosome segregation as cells exit from mitosis, and errors in chromosomal segregation are catastrophic and may lead to aneuploidy which is the hallmark of cancer. In eukaryotes, an elaborate molecular control system ensures proper orchestration of events at mitotic exit. Phosphorylation of specific tyrosyl residues is a major control mechanism for cellular proliferation and the activities of protein tyrosine kinases and phosphatases must be integrated. Although mitotic kinases are well characterized, phosphatases involved in mitosis remain largely elusive. Here we identify a novel variant of mouse protein tyrosine phosphatase containing domain 1 (Ptpcd1), that we named Ptpcd2. Ptpcd1 is a Cdc14 related centrosomal phosphatase. Our newly identified Ptpcd2 shared a significant homology to yeast Cdc14p (34.1%) and other Cdc14 family of phosphatases. By subcellular fractionation Ptpcd2 was found to be enriched in the cytoplasm and nuclear pellets with catalytic phosphatase activity. By means of immunofluorescence, Ptpcd2 was spatiotemporally regulated in a cell cycle dependent manner with cytoplasmic abundance during mitosis, followed by nuclear localization during interphase. Overexpression of Ptpcd2 induced mitotic exit with decreased levels of some mitotic markers. Moreover, Ptpcd2 failed to colocalize with the centrosomal marker ${\gamma}$-tubulin, suggesting it as a non-centrosomal protein. Taken together, Ptpcd2 phosphatase appears a non-centrosomal variant of Ptpcd1 with probable mitotic functions. The identification of this new phosphatase suggests the existence of an interacting phosphatase network that controls mammalian mitosis and provides new drug targets for anticancer modalities.
사이버 침해사고 대응 능력을 갖춘 전문가의 양성을 위해 여러 기관에서 사이버 훈련장을 구축하여 사이버 방호 전략을 갖춘 보안 전문가를 양성하고 있지만, 기존 시스템에서는 가상훈련 시스템 내 자원의 한계, 시나리오기반의 실습 콘텐츠 개발 및 운영, 비용적인 문제 등에 있어서 어려움을 겪는다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 각 조직에 맞는 IT 인프라 환경에 대한 유사한 변이 환경을 제공하여 사이버 공방 훈련자가 다양한 경험을 축적할 수 있도록 하는 가상 인프라 변이 생성 프레임워크를 제안한다. 실험 및 평가를 위해 기존의 컨테이너를 IaC(Infrastructure-as-Code) 환경의 컨테이너로 전환하고 코드 내 변이할 수 있는 요소들을 데이터로 추출하여 자연어 처리 모델인 Word2Vec에 학습시켜 구성 데이터를 변이하여 새로운 코드를 생성하고 새로운 컨테이너환경을 제시한다.
분산 처리 플랫폼에서 다양한 빅 데이터 처리 어플리케이션들의 수행 성능 향상에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따라 범용적인 분산 처리 플랫폼인 아파치 스파크에서 어플리케이션들의 처리 성능 최적화에 대한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 스파크에서 데이터 처리 어플리케이션들의 수행 성능을 향상시키기 위해서는 스파크의 분산처리모델인 Directed Acyclic Graph(DAG)에 알맞은 형태로 어플리케이션을 최적화시켜야 하고 어플리케이션의 처리 특징을 고려하여 스파크 시스템 파라미터들을 설정해야 하기 때문에 매우 어렵다. 기존 연구들은 각각의 어플리케이션의 처리 성능에 영향을 주는 하나의 요소에 대한 부분적인 연구를 수행했고, 최종적으로 어플리케이션의 성능개선을 이뤄냈지만 스파크의 전반적인 처리과정을 고려한 성능 최적화를 다루지 않았을 뿐만 아니라 처리성능과 상관관계를 갖는 다양한 요소들의 복합적인 상호작용을 고려하지 못했다. 본 연구에서는 스파크에서 일반적인 데이터 처리 어플리케이션의 수행 과정을 분석하고, 분석된 결과를 토대로 어플리케이션의 처리과정 중 스테이지 내부와 스테이지 사이에서 성능 향상을 위한 처리 전략을 제안한다. 또한 스파크의 시스템 설정 파라미터 중 분산 병렬처리와 밀접한 관계를 갖는 파티션 병렬화에 따른 어플리케이션의 수행성능을 분석하고 적합한 파티셔닝 최적화 기법을 제안한다. 3가지 성능 향상 전략의 실효성을 입증하기 위해 일반적인 데이터 처리 어플리케이션: WordCount, Pagerank, Kmeans에 각각의 방법을 사용했을 때의 성능 향상률을 제시한다. 또한 제안한 3가지 성능 최적화 기법들이 함께 적용될 때 복합적인 성능향상 시너지를 내는지를 확인하기 위해 모든 기법들이 적용됐을 때의 성능 향상률을 제시함으로써 본 연구에서 제시하는 전략들의 실효성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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