• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권7호
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• pp.1951-1975
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• 2023

Recent advances in Cognitive Radio Networks (CRN) have elevated them to the status of a critical instrument for overcoming spectrum limits and achieving severe future wireless communication requirements. Collaborative spectrum sensing is presented for efficient channel selection because spectrum sensing is an essential part of CRNs. This study presents an innovative cooperative spectrum sensing (CSS) model that is built on the Firefly Algorithm (FA), as well as machine learning artificial neural networks (ANN). This system makes use of user grouping strategies to improve detection performance dramatically while lowering collaboration costs. Cooperative sensing wasn't used until after cognitive radio users had been correctly identified using energy data samples and an ANN model. Cooperative sensing strategies produce a user base that is either secure, requires less effort, or is faultless. The suggested method's purpose is to choose the best transmission channel. Clustering is utilized by the suggested ANN-FA model to reduce spectrum sensing inaccuracy. The transmission channel that has the highest weight is chosen by employing the method that has been provided for computing channel weight. The proposed ANN-FA model computes channel weight based on three sets of input parameters: PU utilization, CR count, and channel capacity. Using an improved evolutionary algorithm, the key principles of the ANN-FA scheme are optimized to boost the overall efficiency of the CRN channel selection technique. This study proposes the Artificial Neural Network with Firefly Algorithm (ANN-FA) for cognitive radio networks to overcome the obstacles. This proposed work focuses primarily on sensing the optimal secondary user channel and reducing the spectrum handoff delay in wireless networks. Several benchmark functions are utilized We analyze the efficacy of this innovative strategy by evaluating its performance. The performance of ANN-FA is 22.72 percent more robust and effective than that of the other metaheuristic algorithm, according to experimental findings. The proposed ANN-FA model is simulated using the NS2 simulator, The results are evaluated in terms of average interference ratio, spectrum opportunity utilization, three metrics are measured: packet delivery ratio (PDR), end-to-end delay, and end-to-average throughput for a variety of different CRs found in the network.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.706-714
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• 2012

본 논문에서는 대한민국의 국립기상연구소에서 제공한 최근 4년간의 데이터를 훈련 데이터, 검증 데이터 및 테스트 데이터로 나누어 초단기 호우 예측을 하고자 한다. 우리는 데이터 셋을 훈련 데이터, 검증 데이터와 테스트 데이터 세 부분으로 나눴다. 데이터의 차원이 커짐에 따라 해 공간의 크기가 지수적으로 증가하여 실험의 속도가 현저히 떨어지는 문제를 피하기 위하여 72개의 특징들 중에서 주요한 특징들만을 선택하게 되었다. 예측의 정확도를 높이기 위해 미분진화 알고리즘을 사용하였고, 진화연산의 적합도 함수로 두 개의 분류기를 선택하였는데, 일반적으로 우수한 성능을 보이는 서포트 벡터 머신(SVM)과 분류 속도가 빠른 최근린법(k-NN)을 사용하였다. 또한, 실험에 사용할 데이터 가공을 위해 언더샘플링과 정규화를 하였다. 진화연산의 적합도 함수로 SVM 분류기를 사용하였을 때 실험 결과가 대체로 우수하였는데, 미분진화 알고리즘 실험은 모든 특징을 선택한 실험보다 약 5 배 정도 우수한 성능을 보였고, 유전 알고리즘을 사용한 실험보다 약 1.36 배 정도 더 우수한 성능을 보였다. 실험 속도 면에서는 미분진화 알고리즘을 사용한 실험이 유전 알고리즘을 사용한 실험보다 약 20배 이상 실험 시간이 단축되었다.

• 한국미생물·생명공학회지
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• 제39권2호
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• pp.97-103
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• 2011

GC-1과 GC-4로 명명된 두 종의 그람 양성 박테리아가 제주도 연안해수로부터 동정되었다. 이 두 균주는 16S rRNA 유전자 염기서열 분석과 생리적 특성 분석결과를 토대로 Bacillus 속의 박테리아로 규명되었다. 균주 GC-1의 16S rRNA 유전자 염기서열은 B. tequiliensis와 B. subtilis subsp. inaquosorum의 16S rRNA 유전자 염기서열과 99.91%의 상동성을 보였고, 균주 GC-4의 16S rRNA 유전자 염기서열은 B. altitudinis, B. stratosphericus 및 B. aerophilus의 16S rRNA 유전자 염기서열과 100%의 상동성을 보였다. 그러나 두 균주의 생리학적-유전학적 특성 분석 결과, 이들이 계통적 유연관계를 갖는 다른 Bacillus 속의 균주들과 상당한 차이가 있었고, 따라서 조사된 Bacillus 속과는 다른 속에 속할 가능성이 높았다. 이러한 결과는 Bacillus 속이 진화과정 중에 다양한 변종으로 진화되었음을 암시한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.23-31
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• 2011

최적화 알고리즘의 하나로 제안한 단순 박테리아협동 최적화는 비교적 좋은 성능을 보였으나 개체가 한 번에 한 스텝씩 움직이는 것으로 말미암아 성능에 한계가 발생하였다. 이러한 문제를 해결하고자 개체에 등급을 매기고 등급별로 개체의 속력을 할당하는 방법을 제안하여 어느 정도의 성능향상을 보았다. 본 논문에서는 개체에 속력을 할당하는 방법에 추가적으로 성능향상을 위하여 기존의 진화적 최적화 알고리즘들이 많이 사용한 돌연변이를 새로 추가한 알고리즘을 제안한다. 새로 추가한 돌연변이에서는 적합도가 좋지 않은 일정 퍼센트의 개체를 해당 개체의 등급에 비례하는 영역내로 돌연변이를 일으킨다. 즉, 적합도가 낮아 등급이 낮으면 더 큰 표준편차의 가우시안 잡음을 섞어서 돌연변이를 발생한다. 결국 낮은 등급을 갖는 개체들은 부모로부터 멀리 떨어질 확률이 증가하게 된다. 이렇게 함으로서 개체가 지역 최적해 영역에 빠질 가능성을 줄이고 지역 최적해 영역에 빠져도 빠르게 나올 수 있는 가능성이 높아진다. 네개의 함수 최적화 문제에 적용해본 결과 개체 속력과 돌연변이를 함께 적용했을 경우에 성능이 향상되는 것을 보았다. 다만, 아주 복잡도가 높은 함수에서는 반드시 좋아지지 만은 않았는데, 추후 이를 해결하기 위한 다른 방법을 고안해야할 것으로 판단된다.

• 한국발생생물학회지:발생과생식
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• 제10권2호
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• pp.127-133
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• 2006

스테로이드 합성효소 중 $17\;{\alpha}-hydroxylase/17,20-lyase(P450_{C17})$는 progesterone을 $17\;{\alpha}-hydroxyprogesterone$을 거쳐 androstenedione으로 변환을 담당하는 효소이다. 양서류 난소에서 스테로이드 합성의 분자적 조절과정의 연구에 사용할 목적으로 북방산 개구리(Rana dybowskii) 난소에서 $P450_{C17}$ cDNA를 클로닝 하였다. 북방산 개구리 난포세포의 cDNA library 검색을 통해 분리된 약 2.5kb의 cDNA는 529개의 아미노산을 가진 단일 번역틀을 가지고 있었다. 개구리 $P450_{C17}$의 아미노산 서열은 Xenopus와는 76%, 닭과는 63%, 그리고 사람과는 약 45%의 동일성을 보여 주였고, 동시에 진화적으로 척추동물에서 매우 잘 보존된 아미노산 서열을 가지고 있었다. 노던 분석에서 개구리의 $P450_{C17}$ 전사체는 난소에서만 2.5kb와 3.6kb 크기의 두 종류가 발견되었다. 그리고 개구리 Rana $P450_{C17}$ cDNA는 비스테로이드 합성 세포인 COS-1세포에서 분명한 $17\;{\alpha}-hydroxylase/17,20-lyase$ 활성을 주었다. 따라서 클로닝된 개구리 $P450_{C17}$ 유전자는 양서류의 난소에서 스테로이드 합성의 분자적 기작을 연구하는데 매우 유용할 것으로 사료된다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제45권1호
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• pp.13-22
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• 2003

성장호르몬 유전자는 하나의 작은 공통 선조 유전자로부터 아주 오랜 기간동안 유전자 중복에 의해 진화되어 온 그룹들 중의 하나이다. 이들에 속하는 유전자들은 동물 종간에 구조적인 상동성과 기능적 공통성 등 유사성이 비교적 높게 나타난다. 이런 연구결과들을 근거로 하여 소 성장호르몬 유전자에서 아미노산을 암호화하는 영역으로부터 새로운 아미노산의 변이(missense mutation)를 검출하였고, 이 변이의 대립유전자 빈도는 소(cattle)의 종(species) 및 품종의 지리적 분포에 따라 일정한 경향 치를 보여 주었다. 한편 변경되어진 아미노산은 Tryptophan으로 이는 생물체에 존재하는 많은 단백질들을 구성하는 아미노산중에서도 그 출현빈도가 가장 낮은 것이다. 또한 검출된 변이는 성장호르몬이 그의 수용체와 강하게 결합하는 부위로서, 성장호르몬의 구조적 변이를 초래하여 수용체와의 결합이 비정상적으로 이루어져, 이후 성장호르몬이 표적세포로의 신호전달과 같은 역할을 제대로 수행치 못하게 되고, 이로 인하여 가축의 표현되어지는 경제형질에 영향을 미칠 것으로 추정된다. 그러므로 이러한 대립유전자를 보유하는 개체는 집단에서 제거하는 방법에 의한 개량이 가능할 것으로 사료된다.

• Journal of Plant Biotechnology
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• 제42권3호
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• pp.161-167
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• 2015

고구마는 척박한 환경에서도 생육이 가능한 세계 7대 농작물로 식량뿐만 아니라 사료용, 전분 등의 산업용으로도 중요하다. 최근 고구마는 항산화물질, 식이섬유질 등을 고함유하는 건강식품으로 각광을 받고 있다. 그러나 고구마 유전체 해독에 관한 연구는 고구마의 중요도에 비해 많이 이루어지지 않고 있다. 본 총설의 목적은 고구마 유전체 연구 동향분석을 통하여 유전체 해독 연구의 효율성 증대 및 유용형질 유전자의 실용화 연구를 위한 기반구축을 모색하는데 있다. 최근 NGS 분석을 통한 동식물 유전체해독이 급진적으로 많이 이루어지고 있다. 고구마 유전체 해독의 경우는 다배수성 문제와 이질유전체 문제로 유전체 완전해독 연구가 이루어지지 않고 있으며 반면 전사체 분석 연구는 활발히 이루어지고 있는 실정이다. 최근 2015년 일본 연구자들에 의해 2배체 고구마의 유전체 해독 초안이 보고되었다. 한중일 고구마 연구협의회(Trilateral Research Association of Sweetpotato, TRAS)에 의해 6배체 고구마 Xushu 18의 유전자지도 작성 및 유전체 해독 연구가 2014년부터 이루어지고 있다. 빌게이츠재단(Bill & Melinda Gates Foundation)은 사하라사막 남쪽 아프리카지역의 기근과 영양문제를 해결하기 위해 고구마 유전체 기반 분자육종을 위한 분자도구 개발에 관한 프로젝트를 미국을 중심으로 한 컨소시엄을 구성하여 출범하였다. 고구마 유전체 해독과정 중에 분석된 고구마 엽록체 유전체 분석을 통하여 진화학적 해석연구가 이루어지고 있다. 본 총설을 통하여 고구마 유전체 해독 연구동향을 살펴보았다. 이러한 연구 동향 분석은 고구마의 생산성 및 기능성 향상 등의 실용화 연구를 수행하는 연구자들에게 최근의 연구현황을 제공할 수 있을 것이며 세계적인 식량, 에너지, 환경문제의 해결에 크게 기여 할 것으로 생각된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.601-613
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• 2018

본 연구는 스마트시티 공간에 적용된 디바이스/기술과 아티팩트의 융합유형을 도출 하는데 목적을 두고 있다. 주요연구 내용은 스마트시티에 적용된 환경기술(ET), 정보기술(IT), 환경 정보기술(ET+IT)의 융합 변화에 관한 심층 분석 이다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 31개의 사례분석을 통해 디바이스/기술과 아티팩트를 아래와 같이 도출 하였다. 아티팩트는 총 92개, 디바이스/기술은 환경기술 중심에서 83개, 정보기술 중심에서 51개, 총 134개 디바이스/기술 이다. 둘째, 디바이스/기술과 아티팩트 간의 융합 변화는 7개 유형에 의해 진화하고 있다. 유형1, 'ET중심의 진화형' 은 1기(분리융합), 2기(ET중심융합), 3기(ET중심으로 IT성장과 ET+IT융합) 이다. 유형2, 'ET+IT중심의 ET고도화형'은 1기(초기 ET+IT융합), 2기(ET 고도화, IT보조융합), 3기(ET 초고도화, IT보조융합) 이다. 유형3, 'ET+IT 일체화형'은 1기(ET, IT 개별융합), 2기(ET+IT 혼합융합), 3기(ET+IT 일체화 융합) 이다. 유형4, 'IT중심의 진화형'은 1기(IT중심으로 개발), 2기(IT중심의 고도화), 3기(IT중심의 초고도화) 이다. 유형5 6, 'ET+IT 동반 고도화형'은 1기(ET+IT중심의 IT개발), 2기(ET+IT중심의 IT고도화), 3기(ET+IT중심의 IT 초고도화) 이다. 유형7, 'ET+IT중심의 IT고도화형'은 1기(초기 ET+IT융합), 2기(ET보조융합, IT고도화), 3기(ET 보조융합, IT 초고도화) 이다. 본 결과는 향후 다양한 새로운 융합유형이 도출될 것이라 예상 된다.