시맨틱 웹상에서 RDFS로 표현된 데이터의 사용 증가로 인하여, 대용량 데이터의 추론에 대한 많은 요구가 생겨나고 있다. 많은 연구자들은 대용량 온톨로지 추론을 수행하기 위해서 하둡과 같은 고가의 분산 프레임워크를 활용한다. 그러나, 적절한 사이즈의 RDFS 트리플 추론을 위해서는 굳이 고가의 분산 환경 시스템을 사용하지 않고 단일 머신에서도 논리적 프로그래밍을 이용하면 분산 환경과 유사한 추론 성능을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 단일 머신에 논리적 프로그래밍 방식을 적용한 대용량 RDFS 추론 기법을 제안하였고 다중 머신을 기반으로 한 분산 환경 시스템과 비교하여 2억개 정도의 트리플에 대한 RDFS 추론 시스템을 적용한 경우 분산환경과 비슷한 성능을 보이는 것을 실험적으로 증명하였다. 효율적인 추론을 위해 온톨로지 모델을 세부적으로 분리한 메타데이터 구조와 대용량 트리플의 색인 방안을 제안하고 이를 위해서 전체 트리플을 하나의 모델로 로딩하는 것이 아니라 각각 온톨로지 추론 규칙에 따라 적절한 트리플 집합을 선택하였다. 또한 논리 프로그래밍이 제공하는 Unification 알고리즘 기반의 트리플 매칭, 검색, Conjunctive 질의어 처리 기반을 활용하는 온톨로지 추론 방식을 제안한다. 제안된 기법이 적용된 추론 엔진을 LUBM1500(트리플 수 2억개) 에 대해서 실험한 결과 166K/sec의 추론 성능을 얻었는데 이는 8개의 노드(8 코아/노드)환경에서 맵-리듀스로 수행한 WebPIE의 185K/sec의 추론 속도와 유사함을 실험적으로 증명하였다. 따라서 단일 머신에서 수행되는 본 연구 결과는 트리플의 수가 2억개 정도까지는 분산환경시스템을 활용하지 않고도 분산환경 시스템과 비교해서 비슷한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
THz 시간 영역 분광학(TDS)은 이제 성숙한 분야가 되었고, 그 기술은 전 세계적으로 수백 개의 연구실에서 사용되고 있지만, THz 시스템의 개선에 대한 여지는 아직 많이 남아있다. 도전과제의 핵심은 모드-잠김 에지 방사(edge emitting) 반도체방출 반도체 레이저와 광전도 반도체 양자 구조의 개선이다. 또한 대량 생산을 위한 기술과 3D 프리팅과 같은 혁신적인 제조 기술도 매우 효과적이다. 최근에 상용제품으로 출시된 OSCAT 시스템과 ASOPS 시스템을 이용하여 분광/영상기법을 반도체 패키지 칩에 적용하기도 하였다. 한편, THz 분광법이 정적(static)이거나 또한 시간-분해적이든 간에 모두 반도체 소재 및 반도체 나노 구조의 특성을 평가하는 데 있어서 선도적인 기법이 될 것이다. 향후에는 점점 더 좁은 영역을 탐구하는 방법이나 THz 응용 시스템을 평형상태에서 벗어나게 하는 툴(tool)로써 사용될 가능성도 높다. 또한 메타(meta) 물질을 이용하여 THz 시스템에 적용할 경우, 가변 필터와 같은 순시적인 광학 부품이 가능하므로 광여기(photoexcited) 반도체 소자(신호원)으로 이용하는 구상/디자인도 할 수 있다.
센서 네트워크 시스템의 센서 노드들은 싱크 노드와 무선으로 송수신하며 사람이 일일이 접근하기 힘든 방대한 지역의 센서 데이터를 획득 및 전송한다. 하지만 센서 노드들의 중복 센서 데이터의 비효율적인 반복 전송은 전체 시스템의 수명을 짧게 하고, 이때 발생하는 많은 양의 데이터들은 사용할 때 다시 선별해야 하는 번거로움이 있다. 본 논문에서는 네이밍 에이전트의 네임 스페이스의 메타 테이블로부터 제공되는 이주 대상 노드들을 차례로 방문하여, 사용자 조건에 따라 중복 센서 데이터를 제거하고, 용도 및 필요에 따라 센서 데이터를 수집 및 전송함으로써 센서 데이터의 과잉 송수신을 막고 전체 시스템의 수명을 늘릴 수 있는 이동 에이전트 미들웨어를 설계 및 구현한다. 또한, 실제 환경에서 발생할 수 있는 상황을 고려한 조건 및 제한들을 적용한 이동 에이전트를 이용한 실험을 통하여 중복 센서 데이터의 제거 및 데이터 수집의 효율성을 보이고, 향후 제안된 이동 에이전트 미들웨어에 능동 규칙을 탑재하거나 능동 규칙 시스템과의 연계를 통하여 다양한 능동적 센서 네트워크 응용에의 적용 가능성을 보인다.
조직의 데이터를 효과적으로 관리하는 대표적 방법은 기존 데이터의 공유와 재사용을 촉진하여 데이터의 중복 생산을 방지하는 것이다. 데이터 공유와 재사용의 촉진을 위해서 기존 데이터의 체계적 구조화와 효율적인 검색이 지원되어야 한다. 이러한 점이 고려되지 않은 조직간 단절된 데이터 개발은 데이터 중복을 양산하고 데이터의 품질을 저하시킨다. 데이터 분류는 관리하는 데이터에 대한 체계적 정리로 원하는 데이터 요소의 빠른 검색을 가능하게 한다. 본 논문에서는 데이터 공유, 재사용과 통합을 극대화하고 MDR과 시멘틱 웹에서 효과적으로 사용될 수 있는 본질기반 데이터 분류 방법론을 제안한다. 본질기반 데이터 분류 방법론은 데이터 본질을 기반으로 데이터 분류 구조를 구성하여 업무분류에 독립적인 데이터 분류가 가능하다. 또한 제시된 데이터 분류 구조를 지원하는 데이터 분류 절차를 제시하여 다양한 데이터 요소들을 데이터 분류 구조에 따라 배치하는 방법을 보인다. 사례연구에서는 제안된 데이터 분류 구조와 데이터 분류절차가 효과적으로 실제에 적용 될수 있음을 보였다.
서비스 지향 아키텍처에서 서비스 제공자는 재사용 가능한 서비스를 개발하고 저장소에 배포하며, 서비스 사용자는 인터페이스를 통하여 블랙박스 컴포넌트 형태의 서비스를 사용한다. 저장소에 배포된 서비스는 시간이 지남에 따라 변경/진화될 가능성이 높고, 다양한 언어 또는 플랫폼을 사용하여 구현되는 이질성(Heterogeneity)을 가진다. 이런 이유로, 서비스 사용자는 서비스 내부 구조를 알기 힘들기 때문에, 서비스가 기능을 수행하는 도중 문제점이 발생하면 문제점을 식별하여 해결하는 등의 서비스 결함을 효과적으로 관리하는 것이 어렵다. 자율 컴퓨팅(Autonomic Computing, AC)은 사람의 개입을 최소화하고 시스템이 스스로의 결함을 관리하도록 설계하는 방식이다. AC는 시스템을 자율적으로 결함을 관리할 수 있는 주요 원칙들을 제안하고 있으므로, 서비스 결함 관리에 관한 기술적 이슈들은 AC의 기법들을 사용하여 해결될 수 있다. 본 논문에서는 SOA 환경에서 자율적으로 서비스의 결함을 관리하기 위한 이론적 모델인 Symptom-Cause-Actuator(SCA) 모델을 제시한다. SCA 모델은 의사가 환자를 치료하는 과정으로부터 유도된다. 먼저, 다섯 단계로 구성된 SCA 컴퓨팅 모델을 정의하고 SCA의 메타모델을 제안한다. 또한, SCA 모델의 저장소 역할을 하는 SCA 프로파일을 정의하고, SCA 프로파일에 저장되는 symptom, cause, actuator의 인스턴스와 이들 간의 의존 관계를 기계가 인식할 수 있는 형식으로 표현한다. 그리고, 서비스의 결함을 자율적으로 관리하는 컴퓨팅 모델의 다섯 단계를 수행하는데 필요한 알고리즘을 상세하게 기술한다. 마지막으로, SCA 모델의 실행 가능성을 보여주기 위하여, SCA 프로파일과 알고리즘을 구현한 프로토타입을 '비행기 예약 시스템'에 적용하는 사례 연구를 수행한다.
Purpose: This study aimed at summarizing epidemiological evidence of the association between gestational diabetes mellitus (GDM) and subsequent risk of cancer. Materials and Methods: We searched Medline, Embase, Cancer Lit and CINAHL for epidemiological studies published by February 1, 2014 examining the risk of cancer in patients with history of GDM using highly inclusive algorithms. Information about first author, year of publication, country of study, study design, cancer sites, sample sizes, attained age of subjects and methods used for determining GDM status were extracted by two researchers and Stata version 11.0 was used to perform the meta-analysis and estimate the pooled effects. Results: A total of 9 articles documented 5 cohort and 4 case-control studies containing 10,630 cancer cases and 14,608 women with a history of GDM were included in this review. Taken together, the pooled odds ratio (OR) between GDM and breast cancer risk was 1.01 (0.87-1.17); yet the same pooled ORs of case-control and cohort studies were 0.87 (0.71-1.06) and 1.25 (1.00-1.56) respectively. There are indications that GDM is strongly associated with higher risk of pancreatic cancer (HR=8.68) and hematologic malignancies (HR=4.53), but no relationships were detected between GDM and other types of cancer. Conclusions: Although GDM increases the risk of certain types of cancer, these results should be interpreted with caution becuase of some methodological flaws. The issue merits added investigation and coordinated efforts between researchers, antenatal clinics and cancer treatment and registration agencies to help attain better understanding.
본 연구는 1990년부터 2008년까지 8개의 유아교육 및 아동학 관련학회지에 발표된 영어교육/이중언어 관련 논문을 37편의 연구대상, 방법, 주제, 변인의 일반적인 경향을 살펴보았다. 또한 이러한 연구들이 가설 검증을 통해 경험적으로 도달한 결론들을 무엇인지 분석하였다. 그 결과, 유아교육/아동학계에서 가장 관심 있게 다루어진 주제들은 영어교육 경험과 유아의 발달, 유아기 영어교육 실태 및 인식, 그리고 영어교육프로그램의 개발 및 효과임을 알 수 있었다. 그러나 가정환경변인과 영어교육/이중언어 발달을 다룬 연구는 소수에 그쳤으며, 이른바 '영어유치원'을 적극적으로 탐색한 연구는 한 편도 없었다. 경험적으로 증명된 결론들을 요약하면, 이중언어 아동들의 언어발달의 양상은 단일언어 아동과는 약간 다를 수 있으나 일정한 연령에 도달하면 단일언어 아동과 유사한 언어능력을 갖게 되는 것으로 보고되었다. 또한 외국어로 유아교육기관에서 영어를 배울 경우 연령이 높은 아동들이 어린 아동들보다 영어와 관련된 정보를 더 잘 처리하여 결론적으로 영어학습의 효과가 크게 나타났다. 유아기 때의 영어교육경험이 초등학생들의 영어능력에 미치는 장기적 영향은 관련 연구부족으로 아직 미지수이다. 유아교육기관에서 쉽게 접할 수 있는 교수 매체를 이용한 영어교육프로그램의 개발과 효과검증연구가 여러 편 이루어졌고, 모두 대상프로그램이 어느 정도 효과적이었다고 주장하고 있다. 그러나 연구 설계나 방법이 엄정한 과학적 연구기준에 미치지 못하는 경우가 있으므로 연구결과에 해석에 주의를 요한다. 외국어로서의 영어교육연구와 이중언어발달 연구에서 공통적으로 주장하는 바는 하나 이상의 언어에 노출된 경험은 유아들의 상위언어발달에 긍정적인 영향을 준다는 것이다.
Zepeda-Batista, Jose Luis;Saavedra-Jimenez, Luis Antonio;Ruiz-Flores, Agustin;Nunez-Dominguez, Rafael;Ramirez-Valverde, Rodolfo
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제30권12호
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pp.1684-1688
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2017
Objective: From a review of published information on genetic association studies, a meta-analysis was conducted to determine the influence of the genes ${\kappa}-casein$ (CSN3) and ${\beta}-lactoglobulin$ (LGB) on milk yield traits in Holstein, Jersey, Brown Swiss, and Fleckvieh. Methods: The GLIMMIX procedure was used to analyze milk production and percentage of protein and fat in milk. Models included the main effects and all their possible two-way interactions; not estimable effects and non-significant (p>0.05) two-way interactions were dropped from the models. The three traits analyzed used Poisson distribution and a log link function and were determined with the Interactive Data Analysis of SAS software. Least square means and multiple mean comparisons were obtained and performed for significant main effects and their interactions (p<0.0255). Results: Interaction of breed by gene showed that Holstein and Fleckvieh were the breeds on which CSN3 ($6.01%{\pm}0.19%$ and $5.98%{\pm}0.22%$), and LGB ($6.02%{\pm}0.19%$ and $5.70%{\pm}0.22%$) have the greatest influence. Interaction of breed by genotype nested in the analyzed gene indicated that Holstein and Jersey showed greater influence of the CSN3 AA genotype, $6.04%{\pm}0.22%$ and $5.59%{\pm}0.31%$ than the other genotypes, while LGB AA genotype had the largest influence on the traits analyzed, $6.05%{\pm}0.20%$ and $5.60%{\pm}0.19%$, respectively. Furthermore, interaction of type of statistical model by genotype nested in the analyzed gene indicated that CSN3 and LGB genes had similar behavior, maintaining a difference of more than 7% across analyzed genotypes. These results could indicate that both Holstein and Jersey have had lower substitution allele effect in selection programs that include CSN3 and LGB genes than Brown Swiss and Fleckvieh. Conclusion: Breed determined which genotypes had the greatest association with analyzed traits. The mixed model based in Bayesian or Ridge Regression was the best alternative to analyze CSN3 and LGB gene effects on milk yield and protein and fat percentages.
자율성을 가지는 소프트웨어와 사물 인터넷 기술 등의 발달로 단일 시스템이 제공하는 서비스들이 다양해짐은 물론, 기존에는 상상하지 못했던 새로운 서비스들이 시스템간의 협업을 통해 제공되고 있다. 자율성을 가지는 시스템 간의 협업은 마치 생물학적 관점에서의 생태계 구성과 닮아 있다는 점에서 IT 생태계의 개념이 근래 들어 새롭게 대두되었다. IT 생태계란 단일 시스템이 아닌 다수개의 이기종 시스템들이 하나의 공통된 목적을 달성하기 위해 각자의 자율성을 활용하여 자신의 미션을 달성하는 동시에 전체 시스템 그룹의 목적을 이뤄나가는 개념이다. 우리는 앞선 연구에서 IT생태계 구현을 위한 기본적인 몇 가지 메타모델과 초보적인 수준의 아키텍처를 제안한 바 있다. 본 논문은 이러한 선행연구를 정제하여 IT생태계 시스템 구현을 위한 참조 아키텍처 프레임워크를 제안하고 있다. 제안된 프레임워크는 시스템 구성원의 동적 재구성 문제에 비용-혜택 모델을 기반으로 하는 유틸리티 함수와 IT생태계 구성원의 개체 숫자 확장에 따라 기하급수적으로 증가하는 동적 재구성 오버헤드를 감소시킬 수 있는 해결책으로서의 유전자 알고리즘 활용 방안을 포함하고 있다. 무인삼림관리를 위한 IT 생태계 시스템이라는 개연성 있는 사례 연구를 통해 제안된 프레임워크의 효용성을 정량적으로 검증하고 있다.
제품 계열 공학에서 제품의 공통성 및 가변성 분석을 결정짓게 하는 기준인 휘처 (feature) 분석에 대한 기존 연구는 개발자의 직관이나 도메인 전문가의 경험에 근간으로 분석 기준이 객관적이지 못하며, 비정형적인 휘처 분석으로 인한 이해 당사자 (stakeholder)의 공통된 휘처의 이해 부족 및 불명확한 휘처를 추출하는 문제점이 있었고, 기 개발된 소프트웨어에서 사용된 휘처의 재사용 개념이 부족했었다. 본 논문에서는 특정 도메인의 휘처 모델을 온톨로지로 변환하여 의미 기반 유사성 분석 기준에 의해 휘처의 공통성과 가변성을 추출하는 기법을 제시한다. 이를 위해, 먼저 공통된 휘처 중심의 메타 휘처 모델 기반으로 휘처의 속성을 정립하고, 메타 모텔에 준거하여 휘처 모델을 생성하여 온톨로지로 변환 후, 휘처 온톨로지 리포지토리 (Repository)에 저장한다. 이후, 동일 제품 계열 도메인의 휘처 모델 구축 시, 기 존 생성 모델과 온톨로지의 의미 기반 유사성 비교 분석 기법을 통해 휘처의 공통성과 가변성을 추출하는 것이다 또한 유사성 비교 알고리즘을 툴로 구현하였으며, 전자 결재 시스템 도메인의 실험 및 평가를 통 해 효과성을 보인다. 본 기법을 통해 메타 휘처 모델의 구문적 정립으로 이해성과 정확성을 제고시켜 고품질의 휘처 모델을 구축할 수 있으며, 온톨로지의 의미 기반 매핑으로 휘처의 공통성 및 가변성 추출을 정형화할 수 있고, 재사용성을 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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