본 논문에서는 이진 낮은 상관 구역 수열군의 새로운 생성법을 제안한다. 새로운 수열군은 Kim과 Jang, No, Chung이 제안한 4진 낮은 상관 구역 수열군에 Gray 사상을 적용하여 생성한다. 새로 생성된 이진 수열군의 주기는 생성에 사용한 4진 수열군의 주기의 2배이며, 낮은 상관구역 내 상관 값의 최대 크기 및 수열군의 크기는 생성에 사용한 수열군의 그것의 2배가 된다. 그러나 낮은 상관 구역의 크기는 그대로 유지된다. 생성에 사용한 4진 낮은 상관 구역 수열군의 최적인 경우 새로 생성된 이진 수열군은 높은 확률로 최적의 수열군이 된다.
출력 수열의 수가 스트림암호의 새로운 평가요소로서 제안된 바 있으나 일반적으로 발표된 대부분의 이진 수열 발생기는 출력 수열이 1개 뿐인 것으로 알려졌다. 본 논문에서는 출력 수열의 수가 여러 개인 다수열 출력 이진 수열 발생기를 2가지 유형으로 제안하였다. 첫 번째는 여러개의 feedback tap중 하나를 초기키에 따라 선택하는 Switched-Tap LESR(STLFSR)과 이를 이용한 일반형 모델 및 Geffe 발생기의 적용 예를 제안하였다. 나머지는 다수열 출력 수열로 이미 알려진 golic의 메모리 수열발생기(MEM-BSG)를 개선하여 대용량 메모리 사용이 가능하도록 일반화시킨 대용량 메모리형 다수열 출력 발생기(GMEM-BSG)를 제안하고, 이 발생기의 주기, 선형복잡도 및 출력 수열의 수를 분석하였다.
하나의 아미노산 서열의 기능이 밝혀지면, 그와 유사한 서열 구조를 가지고 있는 서열의 기능도 유추해 낼 수 있다. 또한 기능이 밝혀진 단백질의 아미노산 서열을 변화시키거나 유용한 단백질을 만드는 것도 가능하다. 이 과정에서 하나의 원본 단백질 서열에 대하여 다른 서열 구성을 가지고 있는 여러 가지 단백질 서열이 생겨 날 수 있다. 여기서, 원본 단백질을 변화시켜 만든 단백질 버전 서열과 단백질의 주석정보를 저장 및 관리하는 체계적인 기법이 요구된다. 따라서 이 논문에서는 로컬 서열 정렬 기법을 적용한 단백질 아미노산 서열의 버전관리 기법과 트리거를 적용한 단백질 주석데이터의 이력 관리 기법을 제시하였다. 제안된 기법을 통하여 원본 서열과 버전서열의 유사도 측정 및 버전 관리의 자동화와 저장 공간을 감소시킬 수 있다. 또한 단백질 정보의 이력을 저장하고 서열 변화 정보를 분석하여 돌연변이 연구에 의한 유용한 단백질 개발 및 신약 개발이 가능하다.
단백질의 세포내 위치와 단백질의 기능은 연관성이 크므로, 단백질의 세포내 위치 예측을 통해서 그 기능에 대한 정보를 얻을 수 있다. 예측 정확도를 높이기 위해서 아미노산 서열 정보이외의 외부 정보들을 효과적으로 이용하려는 연구가 활발하다. 본 논문에서는 아미노산 서열 유사성, 단백질 프로파일, 유전자 온톨로지, 모티프, 문헌 정보에 내재된 세포내 위치 예측 능력을 비교한다. 단백질간의 서열 유사성이 80% 이하인 PLOC 자료를 사용한 실험에서는 서열 유사성과 유전자 온톨로지를 이용하는 방법이 효과적이며, 94.8%의 예측정확도를 얻었다. 단백질 서열간의 유사성이 30% 이하로서 단백질간의 서열 유사성이 작은 BaCelLo IDS 자료는 유전자 온톨로지를 사용하는 것이 효과적이었고, 동물은 93.2%, 곰팡이는 86.6%의 예측정확도로 크게 향상된 성능을 얻었다.
소프트웨어 개발은 다양한 산출물(클래스 부품, 클래스 다이어그램, 폼, 객체, 디자인 패턴)을 생성한다. 단 논문은 이런 산출물의 효율적인 추출 및 분류를 위한 Index/XML 순서관계 시스템을 제안한다. 이 시스템에서 산출물 순서 관계 추출은 패턴 관계정보를 메타 모델링 할 수 있으며 데이터베이스 할 수 있어 재사용 및 저장이 용이하다. 이 Index/XML 순서관계 시스템은 산출물의 추출과 분류를 위한 여러 가지 산출물의 관계 정보를 쉽게 변형할 수 있다. 이 시스템은 디자인 패턴을 효율적으로 분류 추출할 수 있도록 설계한다. 기능적인 인덱싱, 표준 패턴을 위한 순서 기준 인덱싱은 인덱스 아이디로 그룹화 할 수 있으며 분류할 수 있어 효과적이다. 이 정보론 이용하여 산출물들을 효과적으로 분류 및 추출을 할 수 있다.
This paper presents a novel calibration method for a base station system adopting an antenna array. The proposed technique utilizes Zadoff-Chu sequence, which is included in the LTE pilot signal periodically, in order to compute the phase characteristic of each antenna channel. As the Zadoff-Chu sequence exhibits an excellent autocorrelation characteristic, it is possible for the receiving base station to retrieve the Zadoff-Chu sequence transmitted from each mobile terminal. In addition, we can obtain the phase characteristic of each antenna channel, which is the ultimate goal of the calibration procedure. The proposed calibration algorithm has been implemented using an FPGA (Field Programmable Gate Array). We have applied the proposed algorithm to an array consisting of 2 antenna elements for simplicity. the phase value implied to the first and second antenna path is very accurately calculated from the proposed procedure. From the experimental test, the proposed method provides accurate calibration results.
반복 학습제어시스템은 시행을 반복함으로써 유한시간의 목표출력에 대하여 추종해 가도록 하는 것이다. 본 논문에서는 이산시간 시스템에 있어서의 이산 시간 학습제어 입력을 구하는 방법을 제안한다. 여기서 현재시행의 제어입력은 바로 전시행에서 입력 sequence와 time-shift된 error sequence의 선형조합에 의하여 구해진다. 컴퓨터로 제어되는 이산시간 시스템에서 error신호의 미분조작이 필요한 연속시간 Betterment Process에 비하여 error sequence의 time-shift조작은 보다 간단해지며 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 확인하였다.
본 논문에서 다루는 문제는 품질 정보를 가지는 서열을 배치(alignment)하는 알고리즘이다. 시퀀싱(sequencing) 작업의 일부인 염기 결정 프로그램(base-calling program)에 의해서 생성되는 DNA 서열은 각 염기가 어느 정도 신뢰할 수 있는 가를 나타내는 품질 정보를 가진다. 그러나 지금까지 개발된 서열 배치 알고리즘들은 이러한 품질 정보를 고려하지 않았다. 본 논문에서는 품질 정보를 가지는 두 서열의 배치를 평가하는 기준을 제시한다. 이 평가 기준에 의한 최적의 서열 배치는 동적 프로그래밍(dynamic programming) 기법에 의해서 찾을 수 있다.
이 논문에서는 산업계의 표준으로 널리 사용되고 있는 객체 지향 시스템의 명세 언어인 UML의 sequence diagram을 이용하여 객체 지향 시스템을 검증하는 방법과 이 방법을 테스팅 오라클을 생성하는데 사용할 수 있는 프레임웍을 제시하였다. 우리는 sequence diagram을 테스팅 결과의 검증에 사용하기 위하여 정형적으로 재정의 하였다. 그리고 시제 논리의 강력한 검증 능력을 사용하기 위해서 Half-Order Dynamic Temporal Logic(HDTL)이라 불리는 새로운 시제 논리를 정의하였고 sequence diagram을 HDTL 논리식으로 변화시키는 의미 함수(semantic function)를 정의하였다. HDTL에서 오토마톤을 생성하기 위해서 Tableau 방법을 변형하여 적용시켰다. 이 결과 생성된 오토마톤은 이상 상태(anomaly), 즉 sequence diagram에 표현되지 않은 사건(evevt)의 발생을 검색하는 오라클로 사용할 수 있다. 테스팅의 결과를 수작업으로 검증하는 것은 매우 어렵고 오류가 발생하기 쉬운 작업이므로 제안한 방법은 유용하게 사용될 수 있다.
이 논문에서는 직교수열의 하나인 수에히로 수열을 만드는 방법을 하나 제안한다. 이 방법에서는 정수합과 나머지방법만으로 부호수열을 만든다. 이 방법으로 만든 수열의 자기상관과 교차상관 특성을 살펴본다. 제안한 방법으로 만든 수열은 직교성을 가지며 교차상관의 수학적 하한을 만족시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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