Hong, Joon H.;Choi, Yong-Seok;Chun, Byoung K.;Lee, Kyeong;Chu, Chung K.
Archives of Pharmacal Research
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제21권2호
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pp.89-105
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1998
In the past decade, significant progress has been achieved in the battle against hepatitis B virus. In addition to the immunomodulating agents such as interferon-.alpha., and thymosin, many novel antiviral agents have been discovered, among which nucleoside analogues are the mainstay. New-generation compounds such as 3TC and famciclovir have shown promise in the treatment of patients chronically infected by this virus, and are on the line for approval. However, viral rebound after cessation of therapy still remains a major problem. Additionally, the reports on the drug resistance to these antiviral agents suggest that combination therapy will be the eventual strategy (Bartholomew et al., 1997; Tipples et al., 1996). Therefore, developments of safe and effective antiviral agents which do not cross-resist with currently available antiviral drugs are still much needed.
다수의 인증 경로가 존재하는 PKI 구조에서 인증 경로를 설정하는 것은 중요한 문제이다. 경로 설정은 다양한 검증을 통해 이루어지고 검증이 많을수록 경로의 유효성은 높아진다. 유효성 높은 경로의 선택은 경로 설정 및 검증 작업의 반복 횟수를 감소시킴으로서 고속의 인증서 검증이 가능하도록 하는 반면에 하나의 경로를 설정하는데 소요되는 시간 및 부담을 증가시킨다는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 보다 적은 부합으로 경로의 유효성을 높일 수 있는 효율적인 인증 경로 설정 알고리즘을 제안한다.
DDS(Data Distribution Service)는 데이터 중심의 통신 기술로서 DDS 디스커버리(discovery) 기법을 이용하여 각 데이터(토픽: Topic)에 대한 참여자의 위치정보 자동설정을 통해 참여자의 동적 플러그 앤 플레이를 지원하는 효율적인 통신 서비스를 제공한다. 본 논문에서는 기존 DDS 디스커버리 기법들의 성능 및 문제점들을 비교 및 분석하여 대규모 분산시스템에 적합한 계층적 구조 기반의 DDS 디스커버리 기법(SPDP-TBF)을 제안한다. 제안하는 SPDP-TBF 기법은 등록/검색을 담당하는 별도의 계층별 관리자들을 두어 연관된 참여자들만의 주기적인 디스커버리를 수행함으로써 참여자 정보를 관계된 참여자에게만 전송하여 메시지 전송의 효율성을 높이며, 나아가 계층별 관리자 노드를 통해 계층적 디스커버리를 수행함으로써 대규모 분산시스템에도 적용할 수 있는 높은 확장성을 제공할 수 있다.
수학적 사고력이 학생 스스로 문제를 해결하는 과정에서 가장 발달한다는 주장과 함께 이를 구현하는 방법론에 대한 연구도 꾸준히 이루어져왔다. 최근에 그 방법론으로 몰입적인 사고를 통한 학생의 학습 방법이 제안되었다. 이에 본 연구에서는 몰입적인 사고를 적용하여 학생들이 스스로 수학문제를 해결해 나갈 수 있는지를 알아보았다. 연구는 고등학교 교과과정인 미적분에 대한 선행학습을 하지 않은 중학교 3학년 학생들 10명을 대상으로 몰입적 사고를 통해서 학생 스스로 미적분 문제를 해결할 수 있는지와 그 과정에서 학생이 경험하는 수학학습 성취에 대한 탐구로 진행되었다. 학생들은 주어진 미적분 문제를 3일 동안 몰입적 사고를 적용하여 풀었다. 그 결과 2명이 스스로 해결하였고 7명이 힌트를 받고 해결하였다. 연구 결과 상당수의 학생이 장시간의 몰입적인 사고를 통하여 배우지 않은 문제들을 스스로의 능력으로 해결할 수 있음을 알게 되었다. 이 과정에서 학생들의 수학적 사고력이 발달되었고 학생들은 수학하는 즐거움과 성취감을 경험했을 것으로 기대되었다. 본 연구 결과는 몰입적 사고를 도입함으로써 교실에서 학생들 스스로 문제를 푸는 교수법의 개발에 하나의 가능성을 제시하였다고 볼 수 있으며 몰입을 통한 훈련으로 수학적 사고력 발달을 통한 실제 문제해결력에도 기여할 수 있음을 시사하고 있다.
Decentralized 정보는 여러 도메인에 대한 heterogeneous한 독립적인 정보가 자율적으로 존재하며 이들 정보간의 관계성의 고려한 전체에 대한 global view가 존재하지 않기 때문에 inter-domain에 대한 마이닝을 수행하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 intra-domain knowledge discovery, intra 및 inter-domain problem solving method라는 접근방법으로, decentralized 데이터 환경에서 문제 해결에 필요한 정보 추출을 위한 데이터 tailoring과 분산 데이터에 대한 목표-지향 데이터마이닝(goal-oriented data-mining)을 통해 문제 해결을 위해 필요한 지식을 생성하고 이들 간의 관련 정보를 탐색하여 문제를 해결하는 프레임워크를 제안한다. 특히, 생성된 지식간의 협동 문제 처리를 멀티 에이전트 패러다임을 이용하기로 한다. 제안 프레임워크는 산재되어 있는 데이터들로부터 문제 해결에 유용한 지식 차원의 정보를 추출해내고 생성된 지식을 바탕으로 각 도메인 정보에 대한 개별적인 사용뿐 만 아니라 서로 cooperation을 통한 문제 해결을 지원함으로써, 개방된 분산 환경하에 decentralized 되어 있는 여러 도메인 정보를 보다 효율적으로 활용할 수 있는 새로운 형태의 문제 해결 방법이라고 할 수 있다.
According as computer is supplied in a lot of homes and offices and Internet use increases, various service based on the Internet. Including wireless PDA in the future, many devices such as Internet telephone, TV, refrigerator and oven will be connected on the Internet and Internet address exhaustion will be raised to serious problem gradually. Today, the IPv4 address exhaustion problem has been solved partially using NAT (Network Address Translation) however, the transition to next Generation Internet will be accelerated because of advantages such as mobility, security service, QoS, and abundant IP addresses. In IPv6, all hosts are designed to create and set their address automatically without manager's intervention using Neighbor Discovery Protocol. But, when an IPv6 host sets its address automatically, there are serious security vulnerabilities. In this paper, we analysis security vulnerabilities in auto-configuration and provide security requirements for secure auto-configuration.
The problem of discovering association rules has received considerable research attention and several fast algorithms for mining association rules have been developed. In this paper, we propose an efficient algorithm for mining quantitative association rules with item constraints. For categorical attributes, we map the values of the attribute to a set of consecutive integers. For quantitative attributes, we can partition the attribute into values or ranges. While such constraints can be applied as a post-processing step, integrating them into the mining algorithm can reduce the execution time. We consider the problem of integrating constraints that are boolean expressions over the presence or absence of items containing quantitative attributes into the association discovery algorithm using Apriori concept.
Automatic discovery of physical topology plays a crucial role in enhancing the manageability of modern metro Ethernet networks. Despite the importance of the problem, earlier research and commercial network management tools have typically concentrated on either discovering logical topology, or proprietary solutions targeting specific product families. Recent works have demonstrated that network topology can be determined using the standard simple network management protocol (SNMP) management information base (MIB), but these algorithms depend on address forwarding table (AFT) entries and can find only spanning tree paths in an Ethernet mesh network. A previous work by Breibart et al. requires that AFT entries be complete; however, that can be a risky assumption in a realistic Ethernet mesh network. In this paper, we have proposed a new physical topology discovery algorithm which works without complete knowledge of AFT entries. Our algorithm can discover a complete physical topology including inactive interfaces eliminated by the spanning tree protocol in metro Ethernet networks. The effectiveness of the algorithm is demonstrated by implementation.
특허 문서는 과학기술 발전을 탐지하고 기존 트렌드를 이해함으로써 미래의 트렌드를 예측하는데 유용한 자원이다. 본 연구에서는 단위 기술을 "문제점"과 "해결방법"으로 구성되어 있다고 보고, 언어적 단서(linguistic clue)와 언어 모델(1anguage model)을 결합한 혼합 모델을 사용하여 이들에 해당하는 의미 핵심문구(semantic keyphrase)를 찾고, 의미 핵심문구로 표현되는 단위 기술을 추출하였다. 추출된 결과에 근거하여 비지도 학습(unsupervised learning) 방법으로 과학기술들의 트렌드를 발견하는 새로운 접근방법(Technological Trend Discovery, TTD)을 제안한다. 실험 결과에 따르면 본 연구에서 제안한 방법으로 과학 기술을 나타내는 의미적 핵심 문구를 추출하는데 77%의 R-정확률을 달성하였고 결과적으로 의미있는 과학기술 트렌드를 발견할 수 있었다.
MANET(Mobile Ad-Hoc NETwork)에서 서비스 발견 기법은 서비스를 요구하는 노드가 서비스를 제공하는 노드를 발견하고 제공하는 서비스를 전달하기 위한 핵심응용기술이다. 그러나 MANET의 특징으로 기존의 서비스 발견 기법들 이용하여 빠르게 신뢰할 수 있는 서비스를 발견하고 안정적인 서비스 전달하고 네트워크의 확장성을 지원하는 문제 해결이 아직까지 어려운 실정이다. 본 논문에서는 MANET을 구성하는 이동 노드들 중 신뢰도가 높은 서비스 제공 노드들의 서비스를 빠르게 발견하고 안정적으로 서비스를 전달할 수 있도록 서비스 제공자의 신뢰도 평가를 통한 DHT(Distributed Hash Table)를 구성으로 안정적인 서비스를 제공하는 서비스 발견 기법을 제안한다. 제안된 서비스 발견 기법은 신뢰성 있는 서비스 발견뿐만 아니라 DHT의 특징을 응용하기 때문에 MANET의 낮은 서비스 발견 메시지의 오버 헤드를 유지시켜 네트워크의 확장성을 높일 수 있다. 이러한 제안 기법을 기존의 서비스 발견 기법들과 비교하는 시뮬레이션을 통해 더 나은 성능을 보임을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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