2008년 3월, 서울의 상수원으로 이용되는 한강에서 분리된 Enterococcus 76주를 동정하고 이 균주들에 대한 항생제 감수성과 항생제 내성유전자 구조분석, 교차접합, PFGE 및 MLST를 실시하였다. 분리 균주 중 E. casseliflavus는 25주이었으며, E. faecalis 및 E. hirae가 각각 4주 및 1주이었다. 항생제 감수성을 조사한 결과 15주가 vancomycin에 대해 내성을 나타내었으며 E. faecium 11주와 E. casseliflavus 4주가 VRE인 것을 알 수 있었다. VRE를 대상으로 vanA 유전자 검출을 통해 6주의 E. faecium가 vanA를 가지는 VREF임을 밝혔으며, vanA가 포함된 transposon인 Tn1546 구조를 분석한 결과 Km36과 Km37은 Tn1 type, Km20과 Km38은 Tn2 type 그리고 Km 39와 Km40은 Tn3 type으로 나타났다. PFGE 결과 6주의 VREF 중 Km36과 Km37은 동일한 subtype을 나타내었으며, 나머지 4주는 각기 다른 subtype을 나타냈다. VREF 6주를 대상으로 MLST를 실시한 결과 3주는 ST78, 나머지 3주는 각각 ST18, ST192 및 ST230로 나타났다. 이들의 clonal complex는 모두 병원에서 분리되는 CC17로부터 파생된 것으로 파악되었으며 4주는 CC78에, 나머지 2주는 각각 CC18과 CC192에 포함된 것을 확인할 수 있었다.
산림의 단편화와 같은 인위적 교란은 유역생태계의 지속성에 영향을 미치기 때문에, 본 연구는 각종 개발사업에 따른 산림의 단편화를 사전에 예방하기 위해서 경관지수와 GIS를 이용하여 금호강 유역에 분포하는 산림구조를 정량화하였다. 소유역 단위의 경관지수값은 인자분석에 의해 전체 분산을 85% 정도 설명하는 3개의 공통인자를 단순화하였다. 산림단편화 정도는 소유역별 인자점수를 토대로 계산하였고, 이는 도시지역 면적률(r=0.827, p<0.01, $R^2$=0.685), 고도(r=-0.637, p<0.01) 그리고 경사도(r=-0.593, p<0.01)와 상호관련성이 있는 것으로 나타났다. 이상과 같이 본 연구는 금호강 유역관리를 위한 산림경관의 건전성 빛 구조적 패턴을 평가하기 위한 방법론과 경관지수값을 제시하였다. 향후에는 경관패턴 및 그 변화가 유역환경의 건전성에 미치는 영향을 규명하기 위한 연구가 필요할 것이다.
DRDoS(Distributed Reflective Denial of Service)공격은 정상적인 동작을 하는 반사서버를 통해 이루어지며 공격을 위해 숙주를 필요로 하는 DDoS(Distributed Denial of Service) 에 비하여 훨씬 치명적이다. 유입되는 공격 패킷이 정상적 활동을 하는 반사서버로부터 오기 때문에 전통적인 방식인 소스패킷 분석법으로 DRDoS를 탐지하거나 막는 것은 매우 어렵다. 더욱이 최근에 관심이 대두되는 SCTP(Stream Control Transmission Protocol)의 멀티호밍(multihoming)같은 개선된 기능을 가진 전송프로토콜을 사용하여 공격하면 이에 대한 대처는 더욱 힘들게 되고 공격의 효과는 극대화 할 수 있다. 본 논문에서는 DRDoS가 상태기반 프로토콜의 특징을 활용하는데 착안하여 이에 대응하는 상태기반 탐지방법을 제안하였다. 제안된 방식은 상태기반 파이어 월과 연동하고 전송프로토콜에 따라 구성된 규칙테이블을 통하여 DRDoS공격을 탐지하고 공격에 대한 방어를 수행한다. 규칙테이블은 단순한 구조로 쉽게 갱신이 가능하며 특정한 프로토콜에 대한 제한을 받지 않고 모든 종류의 상태 기반프로토콜의 DRDoS공격에도 대응할 수 있다. 실험을 통하여 공격대상이 알지 못하는 SCTP 같은 차세대 전송프로토콜을 활용한 공격에 대해서도 SCTP의 DRDoS 공격패킷을 잘 탐지하였으며 제안한 방어방식을 통하여 공격패킷의 수를 급격히 감소시키는 것을 확인하였다.
The simultaneous analysis of multi-residual pesticides was developed using a gas chromatography (GC) method. In this study, a simple and reliable methodology was improved to detect 154 kinds of pesticides in sinseng extract sample by using a liquid-liquid extraction procedure, open column chromagraphy and chromatographic analysis by CC electron capture detector (ECD) and GC nitrogen-phosphorus detector (NPD). The 154 kinds of pesticides were classified in 4 groups according to the chemical structure. The extraction of pesticides was experimented with $70\%$ acetone and dichloromethane/petroleum ether in order, and cleaned up via open column chromatography $(3\times30cm)$ packed with florisil $(30g,\;130^{\circ}C,\;12hrs)$. The final extract was concentrated in a rotator evaporator at $40^{\circ}C$ until dryness. Then the residue was redissolved to 2ml with acetone, and analyzed by GC-ECD and GC-NPD. The applied concentration of pesticides was over $1\~10{\mu}g/ml$. The recovery tests were ranged from $70.7\%$ to $115.2\%$ with standard deviations between 0.3 and $5.7\%$ of the standard spiked to the ginseng extract sample (Group $I\~IV$). The limit of detection (LOD) ranged from 0.001 to $0.099{\mu}g/ml$ (Group $I\~IV$). The 9 kinds of pesticides were not detected. The developed method was applied satisfactory to the determination of the 154 kinds of pesticides in the ginseng extract with good reproducibility and accuracy.
복잡한 음파전달과 시끄러운 해상 교통량이 많은 천해 환경에서 조용한 수중 표적의 탐지와 위치 추정은 아직까지 많은 문제점들을 남기고 있다. 정합장처리는 적절한 조향 벡터를 구성하기 위하여 음파전달 모델을 이용함으로써 최적의 배열 이득과 위치 추정 정밀도를 제공한다. 그러나 실제로는 아직까지 몇몇 제약조건들 때문에 정합장처리의 성능이 제한되고 있다. 가장 중요한 제약조건은 일반적으로 수중의 환경에 대한 정확한 자료가 부족하다는 것이다. 한국 주변의 천해에서 정합장처리의 성능을 판단하기 위하여 일련의 해상실험인 MAPLE (matched acoustic properties and localization experiment)을 실시해오고 있으며, 본 논문은 2003년 10월에 수직선배열과 이동음원을 이용하여 동해 연안에서 실시한 정합장처리 실험으로부터 획득한 자료를 분석한 결과이다. 정합장처리 알고리즘을 이용하여 음원위치추정을 수행하였다. 실험 해역의 수온구조는 내부파 등의 단주기 변동의 영향을 크게 받는 것으로 알려져 왔으며, 본 논문의 정합장처리 결과에서도 단주기변동의 영향을 받아 부엽준위가 증가한 것으로 보인다.
암종 분류은 현장의 지질학적 또는 지반공학적 특성 파악을 위해 요구되는 매우 기본적인 행위이나 암석의 성인, 지역, 지질학적 이력 특성에 따라 동일 암종이라 하여도 매우 다양한 형태와 색 조성을 보이므로 깊은 지질학적 학식과 경험 없이는 쉬운 일은 아니다. 또한, 다른 여러 분야의 분류 작업에서 딥러닝 영상 처리 기법들이 성공적으로 적용되고 있으며, 지질학적 분류나 평가 분야에서도 딥러닝 기법의 적용에 대한 관심이 증대되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 동일 암종임에도 다양한 형태와 색을 갖게 되는 실제 상황을 감안하여, 정확한 자동 암종 분류를 위한 딥러닝 기법의 적용 가능성에 대해 검토하였다. 이러한 기법은 향후에 현장 암종분류 작업을 수행하는 현장 기술자들을 지원할 수 있는 효과적인 툴로 활용 가능할 것이다. 본 연구에서 사용된 딥러닝 알고리즘은 매우 깊은 네트워크 구조로 객체 인식과 분류를 할 수 있는 것으로 잘 알려진 'ResNet' 계열의 딥러닝 알고리즘을 사용하였다. 적용된 딥러닝에서는 10개의 암종에 대한 다양한 암석 이미지들을 학습시켰으며, 학습 시키지 않은 암석 이미지들에 대하여 84% 수준 이상의 암종 분류 정확도를 보였다. 본 결과로 부터 다양한 성인과 지질학적 이력을 갖는 다양한 형태와 색의 암석들도 지질 전문가 수준으로 분류해 낼 수 있는 것으로 파악되었다. 나아가 다양한 지역과 현장에서 수집된 암석의 이미지와 지질학자들의 분류 결과가 학습데이터로 지속적으로 누적이 되어 재학습에 반영된다면 암종분류 성능은 자동으로 향상될 것이다.
본 연구는 환경샘플 중 병원균을 진단하기 위한 목적을 가진다. 최소 챔버 칩에서 환경 샘플 중 병원균을 농축하고 mRNA를 증폭하여 효과적이고 간단한 진단방법을 고안하였다. PDMS로 면적 $1.5\;cm{\times}\;1.5\;cm$, 높이 $100\;{\mu}L$의 칩을 제작하여 유리에 부착시켰다. RNase에 의한 진단 오류 또는 실패를 막고자 RNase away 처리를 하고, RNA와 PDMS의 결합을 막기 위해 BSA 처리를 하였다. 수질에 있는 병원균은 매우 적은 농도로 존재하므로 농축의 과정이 필요하다. 농축의 방법에는 여러 가지가 있으나 본 연구에서는 유리 비드를 칩 내에 삽입하고 저농도의 시료를 주입함으로서 고농도로 농축을 하는 방법을 사용하였다. 그러나 부피가 작은 칩 내에서 수행하기에는 내부 압력이 작용하여 문제가 발생하여 $100\;{\mu}m$의 유리 비드를 사용하고 유리비드의 칩 내부 이탈을 방지하기 위하여 댐을 만들어 농축에 가장 적합한 칩의 형태를 잡았다. 시료의 주입속도에 따라 내부 압력이 상승하여 댐의 기능이 상실하여 유리 비드가 이탈하게 되므로 그것을 방지하기 위하여 칩 내에 댐을 강화하여 만들고 내부압력 증가가 방지되는 최적의 댐을 개발하여 시료의 주입 속도 5 mL/min까지 유리 비드의 이탈을 막았다. 유리 비드에서의 RNA 농축은 pH 5에서 효과적이고 pH가 증가할수록 유리 비드와 RNA의 결합이 끊어지는 현상을 보였으므로 시료에 pH 5의 버퍼를 첨가하여 농축을 진행하고 중성의 NASBA 용액을 주입하여 유리비드에서 탈착된 농축된 고농도의 RNA를 증폭하였다. NASBA는 항온 수조에서 온도에 변화 없이 $41^{\circ}C$에서 1시간 30분 동안 진행하며 증폭된 mRNA는 직접 확인하였다. 이 방법은 LOC 기술을 적용하여 저농도의 시료를 효과적으로 측정할 수 있도록 편리한 바이오 칩을 개발함으로써 대용량의 샘플 중 극 저농도의 대장균을 효과적으로 검출할 수 있는 장점을 가지고 있다.
본 논문에서는 2차원 웨이블릿 변환을 이용한 영상 압축방식에 적합한 블라인드 워터마킹 방식을 제안하고 VHDL(VHSIC Hardware Description Language)을 이용해서 하드웨어로 구현하였다. 워터마킹 알고리즘의 목적은 영상의 조작에 대해 영상의 무결성을 인증하고 조작이 가해졌을 경우에 조작 위치를 판별하는 것이다. 제안된 워터마크 방식은 동영상 압축 시 적용되는 것으로 가정하였으며, 따라서 양자화에 무관하고 실시간으로 삽입 및 추출이 가능하도록 하였다. 웨이블릿 도메인에서 주파수 특성상 최저파수 대역(LL4)은 공간영역의 변화에 대해 민감하지 않다는 것을 실험적으로 검증하여 LL4를 워터마크의 삽입영역으로 설정하였다. 워터마크 삽입 시 압축된 영상의 화질을 최대한 저하시키지 않으면서 강인성을 지닐 수 있는 비트평면 조합을 LL4 부대역에서 선택하고 이를 워터마크 삽입 포인트로 결정한다. 비트평면에서 워터마크의 삽입위치를 알고 있고 값 변환이 아닌 값의 치환방식으로 워터마크를 삽입하므로 워터마크를 추출할 때에 원 영상이 필요하지 않다. 또한 삽입위치가 노출되었을 때의 안전성을 고려하여 워터마크를 블록암호화 알고리즘을 이용하여 암호화한 후 삽입하도록 하였다. 실험결과 제안된 워터마킹 알고리즘은 일반적인 영상의 조작에 대해 강인성을 보였고 영상 및 비디오 압축기에서 전체 동작과 구조에 큰 변화를 주지 않으면서 이식이 가능하였다. 구현된 영상압축기와 워터마킹 하드웨어는 Altera의 APEX20KC EP20K400CF672-7 FPGA 디바이스에서 약 40%의 LSB를 사용하고 최대 약 60MHz에서 동작이 가능하였다.
온톨로지 통합은 두 소스 온톨로지들을 통합하여 하나의 새로운 온톨로지를 생성하는 과정으로서 시맨틱 웹, 데이타 통합, 지식관리시스템 등 여러 온톨로지 응용 시스템에서 중요하게 다루는 연구주제이다. 그러나 과거의 연구들은 대부분 두 소스 온톨로지들 사이에 의미적으로 대응되는 공통 요소를 효과적으로 찾기 위한 온톨로지 매칭 기법에 집중되어 있으며 매핑 요소들을 통합하는 과정에서 발생하는 문제를 정의하고 해결하는 방법에 대해서는 간과하고 있다. 본 논문에서는 매칭 프로세스에 의해 주어진 매핑 결과에 기반하여 두 소스 온톨로지들을 통합해 나가는 상세한 통합 프로세스를 정의하고 매핑 요소들 사이에 존재하는 통합 충돌의 유형에 대한 분류 체계 및 충돌을 탐지하고 해결하기 위한 기법을 제안한다. 또한 충돌의 탐지 및 해결을 포함하여 통합 과정을 캡슐화하는 T-MERGE 연산자와 통합 과정의 기록과 오류 복구를 위한 MergeLog를 설계 및 구현한다. 제안하는 통합 모듈의 성능을 보이기 위해 동, 서양 철학 온톨로지들과 야후 및 네이버 백과사전의 일부를 온톨로지로 구현하여 실험 데이타로 활용하였으며 그 결과 전문가의 수작업에 의한 온톨로지 통합과 동일한 결과를 적은 시간과 노력으로 얻을 수 있음을 보인다.
뉴메모리는 차세대 메모리 기술로써 비휘발성과 바이트 단위의 임의 접근성을 가지고 있다. 뉴메모리의 이러한 특성들은 기존의 정형화된 컴퓨터 시스템 구조에 변화를 가져올 것으로 예상된다. 본 연구는 뉴메모리와 DRAM이 공존하는 하이브리드 메인 메모리 구조에서의 고속 부팅 기법을 제안한다. 고속부팅 기법은 본 연구에서 개발한 MMU 변환 테이블을 이용한 쓰기 추적 기술을 이용하였다. 쓰기 추적기술을 이용하여 부팅 이후의 업데이트를 감지할 수 있었고, 부팅 이후의 업데이트를 다른 곳에 저장함으로써 부팅 완료 이미지가 훼손되는 것을 막을 수 있었다. 실제 고속 부팅 시에는 보존된 부팅 완료 이미지를 이용하여 부팅된 상태로 돌아가기 때문에 빠른 부팅이 될 수 있다. 본 연구의 고속 부팅 기법의 성능을 측정하기 위하여 뉴메모리가 장착된 실제 임베디드 실험 보드에서 고속 부팅 시스템을 개발하였으며, 고속 부팅 시간은 0.5초 이내로 빠른 부팅이 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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