Saccharomyces cerevisiae의 KEMI 유전자는 세포의 영양 상태에 따라 spindle pole body나 microtubules의 기능을 조절하는 것으로 알려져 있다. 이 유전자 산물의 세포내 분포 및 기능을 규명하기 위하여, KEM1::lacZ 융합 유전자를 제조하였다. 즉, 클론된 KEM1 유전자에 대장균의 ${\beta}$-galactosidase 구조유전자를 갖는 mini-Tn10-LUK element를 무작위 삽입한 pool을 제조하고, 이를 분석하여 KEM1의 기능 부위가 약 3.5kb에 해당함을 확인하였고, KEM1의 기능이 살아있는 KEM1::lacZ 융합 유전자의 클론을 선별하였다. 이 클론을 ${\beta}$-galactosidase 항체를 이용한 indirect immunofluorescence 방법으로 분석하여 KEM1::lacZ 융합 단백질이 핵주변에 위치함을 확인하였다.
혁신적인 경제에서 정책 인센티브와 정책방향의 개발은 항상 중요하다. 혁신정책은 특화산업의 시장구조를 선도하면서 산업의 역동성을 결정하기 때문이다. 본 연구는 대전지역의 무선통신산업의 변화를 이해하기 위해 산업융합의 발전을 탐색한다. 초기의 관심은 기업자체의 R&D센터였지만, 비즈니스 모델은 자체적인 상품의 연구개발보다 외부 수요에 대응하는 연구개발이 대부분이었다. 지역혁신을 위해서, 무선통신융합산업의 정책은 자체 제품개발패턴이 되어야 한다.
본 논문에서는 유삭식 심해무인잠수정인 해미래와 진수장치인 해누비로 이루어지는 심해무인잠수정 시스템의 항법 알고리즘에 사용되는 다중 센서 융합 기법에 대하여 소개하고 있다. 수중 위치 추적 시스템의 성능은 초단기선, 장기선, 고도계와 같은 수중 음향 센서의 성능에 의해 결정되는데 수중음향 신호는 다양한 형태의 노이즈를 가지고 있어 특별한 주의가 요망된다. 본 논문에서는 이동 관측창 개념을 이용한 실용적인 다중 센서 융합 알고리즘을 제안하였다. 해미래의 동해 실해역 시험을 통해 획득된 계측치에 본 알고리즘을 적용하여 그 성능을 고찰한 결과 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.
ICBM 산업내의 IoT기반 영역 중에서 보안(Safety)의 경우, 공공분야 뿐만 아니라 국민안전 체감도가 안전에 대한 불안감이 극에 달하면서, 재난 및 안전 관리와 관련하여 보안 서비스에 대한 수요가 증가하고 있다. 이와 같이 안전을 위한 하나의 보안 서비스로서 CCTV를 활용하여 사회질서 유지, 범죄예방 등의 목적을 위해 설치 운영되고 있으며, 특히 녹화된 영상이 범죄의 결정적 증거로 제시되면서 보급이 급증하고 있는 추세이다. 하지만 영상정보처리기의 역기능으로써 본래의 목적을 그대로 수행하면서 의도하지 않은 개인의 정보가 유출되거나 이러한 기술들을 악용할 경우 개인 프라이버시 침해 우려가 매우 높기 때문에, 영상 프라이버시 보호를 위해 다각적으로 결합된 메커니즘에 대한 연구가 필요하다.
본 논문에서는 단일 카메라로부터 주어진 영상을 실시간으로 장애물과 비장애물 영역으로 분류한 후 VFH 를 이용하여 안전한 경로를 선정하는 실시간 주행 시스템을 개발한다. 제안된 시스템은 점유 그리드맵 생성기와 VFH 기반의 선정기로 구성된다. 점유 그리드맵 생성기는 입력된 $320{\times}240$ 영상의 색조와 명도 정보를 이용하여 실시간으로 배경과 장애물 영역을 분류하고, 이를 바탕으로 위험도에 따라 10 개의 그레이 레벨을 가지는 $32{\times}24$ 의 점유 그리드맵을 생성한다. VFH를 이용하여 폴라 히스토그램을 작성한 후 밀도가 낮은 곳으로 주행 경로를 결정 한다. 제안된 기술의 효율성을 증명하기 위하여 다양한 형태의 장애물을 포함하는 실내 및 실외 환경에서 평가하였으며 센서 기반의 그 결과는 기존의 센서기반의 주행시스템과 비교 되었다. 그 결과 제안된 시스템은 88%의 정확도를 보였으며, 기존의 시스템보다 실시간으로 빠르고 안전한 주행을 수행할 수 있음이 증명되었다.
최근까지의 국내외 투자 의사결정 요인을 살펴보면 주로 벤처캐피탈리스트 투자 성공 요인이 연구되어 왔다. 하지만, 2018년 이후 폭발적으로 증가한 투자 자금과, 우수한 스타트업의 성장으로 인해, 기업가들의 투자 거절 사례가 빈번하게 발생하고 있다. 따라서 투자자는 우수한 스타트업에 투자하기 위해 어떤 조건에서 투자를 거절당하는지 인지해야 할 필요가 있다. 본 연구는 주로 초기 창업자들에게 투자하는 국내외 벤처캐피탈리스트 7명을 인터뷰 하여 거절된 투자의 요인을 살펴보고, 우수한 스타트업 투자 유치를 위한 방향을 제시하려고 한다. 연구 결과 최근 3년 이내 투자자들은 잦은 투자 거절 경험을 하였으며, 기업가의 투자사 거절 요인은 1) 투자자의 낮은 산업 전문성, 2) 투자자의 낮은 장기 지향성이다. 먼저, 기업가는 많은 투자 기회를 인식하며, 과거와 달리 비재무적 조건에 비중을 두는 것으로 나타났다. 그 중 투자 기업의 전문성은 특히 기술 스타트업에서 많이 발견되며, 투자자가 피투자기업이 속한 산업의 기술적 이해가 낮을수록 투자가 거절될 수 있으며, 투자 목적의 경우, 투자사가 제시하는 투자의 목적이 장기 지향성이 낮을수록 투자가 거절될 수 있다. 이는 스타트업의 대표와 투자사의 상호성에도 부정적인 영향을 주기 때문이다. 따라서 초기 기술 기업에 투자하는 투자사일수록 투자사가 보유하고 있는 산업전문성과 일치하는 스타트업에 투자를 제안해야 하며, 초기 기술 기업의 기업가는 높은 기업 애착도가 있음으로, 스타트업과 컨텍하는 단계에서부터 투자사의 투자 성향에 대해 끊임없이 알리며, 장기지향적인 투자를 제안해야 한다.
본 논문에서는, 움직이는 영상을 충돌방지 시스템에 의해 검출한다. 이런 영상의 노이즈는 평균 필터로 제거시킨다. 그리고, 이진 차 영상을 이용하여 움직임이 감지되었을 경우에는 라벨링과 투영방법에 의해 움직임 영역만 정확히 추출하였다. 그 후에 시스템의 추적모드에 의해서 이미지가 천천히 움직일 경우 추적창의 중심은 이전 프레임의 추적창으로부터 이동한다. 그리고, 추적 창은 추적모드와 탐지모드로 나누고, 차 영상 데이터의 대차 상관 값에 의해 결정하였다. 탐지모드는 외란에 의한 에러를 감소하기 위해서 탐지-시간 값의 비교로 추적단계를 계속 진행할 것인지 아닌지를 결정하였다. 이와 같은 움직이는 영상의 탐지와 추적을 시뮬레이션으로 확인하였다.
PID제어기의 파라미터의 조정 방법이 전문가의 경험적 지식과 플랜트 스텝응답 파형 모양에 기초하여 퍼지 싱글톤 추론에 의해 행하는 방법을 나타내었다. 파라미터 조정방법은 두 레벨이 있다. 높은 레벨은 모델링 할 수 없는 플랜트 특성에 대하여 전문가의 Know-how에 기초하여 제어기의 수정계수를 결정하는 것이다. 저 단계는 Ziegler-Nichol 의 한계 감도법의 응답 특성에 의해 특정 계수를 결정한다. 마지막 단계는 량과 제어응답 파형의 면적법에서 얻은 특정량에서 조정 규칙으로 취하고 퍼지추론에 수정 계수와 특정계수로 조정규칙을 만들어 퍼지 싱글톤 추론에 의해 PID제어기의 각 파라미터를 적정한 값으로 자동조정 하는 법을 나타내었다.
본 논문은 ICT산업에 속한 기업들의 부채수준이 투자수준에 미치는 영향을 분석한 것이다. ICT 산업의 경우 급격한 기술발전과 빠른 시장변화로 지속적인 투자가 필요한 산업이다. 특히 이머징마켓의 경우 대부분은 국가에서 ICT 산업에 대한 정책적 지원이 이루어지고 있다. 전통적으로 기업의 높은 부채비율은 투자를 감소시키는 것으로 평가되었다. 그러나 이 같은 관계는 성장기회를 고려하지 않은 결과이다. 따라서 본 연구는 이머징마켓의 ICT기업과 Non-ICT기업의 투자수준과 부채비율을 비교하고 나아가 해당 산업에서 부채비율이 투자수준에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과에 따르면 많은 선행연구와 달리 이머징마켓에 속한 ICT기업은 부채비율이 높더라도 투자가 감소하지 않는 것으로 나타났다. 이는 성장성이 높은 기업에서는 높은 부채비율이 투자의사결정에 부정적인 영향을 미치지 않는다는 것을 증거를 제시한다는 의의가 있다.
태양광 발전 시스템의 고장검출은 고장으로 인해 발생되는 기술적 및 경제적 손실을 최대한 줄이기 위한 첨단 기술로 각광을 받고 있다. 본 논문은 푸리에 신경회로망과 확률론적 의사결정법을 이용한 태양광 발전 시스템의 새로운 고장진단 알고리즘을 제안한다. 우선 태양광 시스템의 동적 모델링을 위하여 최급강하 기반 최적화 기법을 통해 신경회로망 모델을 구성하며 GLRT 알고리즘을 이용하여 태양광 시스템의 확률론적 고장검출 기법을 제안한다. 제안한 고장검출 알고리즘의 타당성 검증을 위하여 태양광 고장검출 테스트베드를 제작하여 실시간 실험을 실시하였으며 이 때 태양광으로부터의 신호는 직류 전력선 통신을 이용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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