지금까지의 최적경로탐색 알고리즘은 노드표지와 링크표지를 적용하는 방안이 소개되었다. 노드표지는 2개의 노드를 최적경로 탐색과정에서 동시에 고려한다. 링크표지는 2개의 링크를 탐색과정에서 동시에 고려한다. 본 연구는 2개의 회전을 탐색과정에서 동시에 고려하는 회전표지기반 최적경로탐색기법을 제안한다. 회전표지기반 최적경로탐색은 2개의 회전을 탐색과정에서 고려하기 때문에 Bellman(1957)의 최적원리에 근거한 동적프로그래밍의 최적해가 보장된다. 한편 회전표지기반 최적경로탐색은 링크표지의 극한 접근 개념을 동일하게 적용하기 때문에 링크표지를 적용하는 장점을 수용할 수 있다. 따라서 네트워크의 확장없이 노드는 복수의 방문이 허용되면서 링크는 방문이 허용되지 않는 합리적 순환통행을 반영하는 것이 가능하다. 특히 2개의 연속회전에서 나타나는 추가적인 비용구조를 반영하는 특성이 포함되어 통행비용함수의 구조를 보다 유연하게 표현하는 것이 가능하다. 교통카드 단말기로 구성된 수도권 도시철도 네트워크를 대상으로 시행된 사례연구는 연속된 보행환승이 나타나는 통행에 대한 심리적 저항감을 나타내는 파라메타를 Turn Label 최적경로탐색에 도입하여 연구의 현실적 확장성을 검토하였다. 연속회전에 대한 심리적 저항값이 커지면서 통행시간 및 거리가 늘어나도 연속된 환승을 우회하는 방안으로 시뮬레이션 결과가 도출되어 Turn Label의 비용구조를 반영하는 것이 확인되었다. 향후 도로교통망 및 대중교통망의 통행비용함수에 대해 다양성을 확보하기 위한 추가적인 연구의 진행이 필요하다.
Indium tim Oxide (ITO) 의 idium 공급 제한과 그 고유한 특성상 유연기판에 적용에는 한계가 있어 대체 물질 개발이 활발히 이뤄지는 가운데, 금속나노와이어는 그 중에서도 각광받는 물질 중 하나이다. 금속나노와이어 네트워크는 높은 전기 전도성, 투명성과 같은 많은 이점을 가지며 유연기판에 다양한 방법으로 손쉽게 제조할 수 있다. 이러한 장점에도 불구하고 금속나노와이어는 자체의 고유한 표면 거칠기 및 접착 문제 등으로 인해 그 한계를 가지며, 또한 polynivnylpyrolidone (PVP)의 코팅이 불가피하기 때문에 나노와이어 간의 높은 접촉저항 및 junction 문제는 해결과제로 남아있다. 본 연구에서는 이러한 금속나노와이어의 문제를 극복하기 위해 유도전류에 의해 와전류를 발생시켜 나노와이어 junction 부분에서 짧은 시간동안 국소적으로 용접시킬 수 있는 induction coil system을 구축하였다. 금속나노와이어 전극 기판의 투명도를 유지하며 기판과 나노와이어에 영향을 미치지 않고 electric field를 통해 nano-welding 하는 효과를 기대하였다. 그 결과, 실험에 사용한 은나노와이어와 구리나노와이어는 초기 투과도를 유지하면서 면저항을 각각 약 68 %, 50% 감소하는 효과를 보였다. 또한 표면 이미지 측정을 하여 표면 거칠기도 감소하였음을 확인하였으며, welding됨에 따라 내구성 향상에도 영향을 미쳤음을 bending test 와 adhesion test를 통해 그 특성이 향상되었음을 확인하였다. 본 연구에서 실시한 와전류를 이용한 나노용접 방법은 건식방법이며 열이 직접적으로 발생하지 않기 때문에 모든 종류의 금속 나노와이어에 적용될 것으로 기대하며, 짧은 시간과 저렴한 비용으로 넓은 영역에 적용 가능하다는 장점을 가져 다방면에 활용 가능할 것으로 기대한다.
블록체인은 암호화폐의 기반이 되는 기술로 데이터를 P2P 분산 방식으로 체인 형태로 기록하여 보안성과 안전성을 갖?다. 중앙 집권화에서 벗어나 사용자들의 네트워크에서 자유롭고 안전한 거래를 가능하게 하는 블록체인은 현재 스마트 계약, 암호화폐, 개인 정보 인증 등 다양한 방법으로 활용되고 있다. 블록체인 사용자들은 거래의 안전성을 위해 채굴이라는 과정으로 블록을 인증하는데 절반 이상의 해시파워를 가진 공격자가 거래내역을 조작하는 것이 51% attack이다. 채굴자들은 채굴을 위해 전문 장비를 개발하고 이익을 도모하기 위해 모이면서 큰 집단으로 모이면서 51% attack에 대한 공격가능성이 높아졌고 실제로 엄청난 피해를 입힌 공격 사례가 있다. 따라서 본 논문은 51% attack의 사례와 기존 대응방안인 PoS 방식과 dPoW 방식 및 각 방식에 대한 한계를 분석하였고 이를 보완한 새로운 블록체인 모델을 제안한다.
본 연구의 목적은 BrDSR(Drought Stress Resistance in B. rapa) 유전자의 기능을 명확히 밝히고, 배추에서 건조 스트레스 반응 유전자들을 분석하는데 있다. 내혼계배추('CT001')와 BrDSR 완전장(438bp의 오픈리딩프레임)을 지닌 pSL100 vector를 재료로 아그로박테리아를 이용한 배추 형질전환을 수행하였다. PCR 분석을 통해 4개체의 형질전환체를 확보하였고, 이들의 BrDSR 발현량은 건조 스트레스 조건에서 비형질전환체 대비 약 1.9-3.4배 정도 더 큰 것으로 분석되었다. 또한 표현형 분석에서도 BrDSR이 과발현된 형질전환체들은 건조 스트레스에 저항성을 보이며 정상적인 생장을 하였다. 기 구축된 건조 스트레스 반응 유전자의 상호발현 네트워크를 기반으로 BrDSR과 밀접한 관련이 있는 유전자들을 분석하기 위해 B. rapa 135K cDNA microarray 데이터를 분석하였다. 그 결과, 환경 스트레스와 관련하여 식물체에서 잎의 노화와 자가소화에 관련된 것으로 보고된 'dark inducible 2(DIN2, AT3G60140)'와 'autophagy 8h(ATG8H, AT3G06420)' 유전자가 확인되었다. 위 결과들을 근거로 BrDSR 유전자는 건조 스트레스에 대한 저항성 향상에 중요한 역할을 할 것으로 판단되었다.
자체-감지능 있는 다기능성 나노복합소재를 위해, 투명하고 전도성 있는 카본나노튜브 (CNT)로 코팅된 폴리에틸렌 테레프탈레이트(PET)를 함침 방법으로 제조하였다. CNT 코팅의 전기적 광학적 특정의 변화는 함침 횟수와 CNT용액의 농도에 주로 의존하였다. 결과적으로, CNT 코팅의 표면저항과 투과도는 제조공정의 변수들에 따라 예민하게 조절되었다. CNT 코팅의 표면저항은 4점법과 이중 배열법에 의해 측정되었으며, 광학적 투과도는 UV 스펙트럼을 사용하여 평가하였다. CNT 코팅의 표면특성을 측정한 정적 및 동적 접촉각은 상호 일치함을 보여주었다. 함침 코팅수가 증가함에 따라, CNT코팅한 PET의 표면저항은 현저하게 저하했으나, 투명도는 CNT 네트워크의 특성으로 거의 감소하지 않았다. CNT와 인듐틴옥사이드 (ITO)의 계면 및 전기적 특성들은 피로 시험을 통하여 비교하였다. CNT는 2000회 반복 후에도 표면저항의 변화가 없는 반면에, ITO는 1000회 반복까지 표면저항의 급격한 증가를 보여주었다가 안정화하였다. 이는 형상비가 큰 CNT는 전기 접촉점을 계속 유지하는 반면에, 취성이 있는 ITO는 미세 균열이 발생하여 전지 접촉점을 많이 상실하기 때문이다.
본 연구는 탄소섬유강화플라스틱(CFRP) 복합재료로 제작된 항공기 등 구조물의 낙뢰에 의한 손상을 방지하기 위하여 전도성 은나노입자를 탄소섬유에 코팅한 후 에폭시 수지로 함침함으로써 CFRP의 전기전도도를 향상시키는 방법에 대한 것이다. 전기전도도 측정은 4점측정법을 통해 저항값을 측정하고 이를 전기전도도 값으로 변환하였으며, 나노입자 코팅 상태와 전기전도도의 변화를 관찰하였다. 또한 SEM과 EDS를 통해 탄소섬유 표면에 코팅된 은나노입자의 존재와 전기적 네트워크가 형성된 것을 확인하였다. 결과로써 일반 CFRP의 약 3배 이상의 전기전도도를 얻을 수 있었다.
스테가노그래피는 안전하지 않은 네트워크를 통해 비밀 메시지를 전송하는데 사용하는 매개체로 디지털 이미지를 사용한다. 또한 디지털 이미지에 비밀 메시지를 포함시키는 방법 중에서 많이 사용하는 최하위 비트(LSB)가 있다. 스테가 노그래피의 목표는 통신 채널을 통해 스테고 매체를 이용하여 비밀 메시지를 안전하고, 무결하게 전송하는 것이다. 제3자에게 노출의 위험성을 감소시키기 위해 저항성을 향상시키는 방법이 필요하다. 비밀 메시지를 안전하게 숨기기 위해 교차, 암호화, 혼돈, 은닉 단계를 거치는 새로운 알고리즘을 제안한다. 한글 음절을 초성, 중성, 종성으로 분리한 후 비트화된 메시지 정보를 암호화 한다. 로지스틱 맵을 적용한 후에 혼돈 시퀀스의 위치를 가지고 비트화된 정보를 재구성한다. 비밀 메시지는 임의 선택된 RGB 채널에 삽입한다. 적용된 결과의 효율성을 확인하기 위해 PSNR과 SSIM을 이용하였다. 각각 44.392(dB), 0.9884로 확인하였다.
최근 증가하고 있는 플렉서블 기기제작을 위한 플렉서블 전극으로 금속메쉬, 그래핀, 은나노선을 사용한 전극이 제안되었으나 복잡한 공정 및 안정성 문제로 인해 다양한 나노복합구조를 적용하여 단점을 개선하기 위한 연구가 진행되고 있다. 은나노선 전극은 특히 공정이 단순하고 투과도 및 전도도가 비교적 우수하며 기판의 휘어짐에도 특성변화가 가장 작아 플렉서블 전극의 가장 강력한 후보재료로 알려져 있다. 그러나 은나노선 전극은 구조적으로 전극표면에 고르게 분포하지 못하기 때문에 전극의 표면거칠기가 매우 커지고 투과되는 빛과 간섭하여 헤이즈가 발생되는 문제를 가지고 있다. 특히 플렉서블 OLED용 전극으로 응용시 화면의 선명도가 떨어지며 은나노선 네트워크의 접촉저항이 증가하고 큰 표면거칠기로 인해 수명이 감소하는 문제를 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 은나노선 전극에 산화그래핀 처리를 통해 나노복합구조를 형성하고 플렉서블 기판에 전사하는 방법을 통해 투명 전극을 형성하였다. 주사전자현미경 측정을 통해 산화그래핀 플레이크와 은나노선 전극의 구조적 특성을 조사하였고 면저항측정을 통해 산화그래핀 처리공정 조건에 따라 전기적 특성이 개선되는 결과를 확인하였다. 은나노선 전극의 전도도 개선의 원인을 조사하기 위해 라만, XPS, 투과도 측정결과를 분석하였다. XPS 분석결과 은나노선과 그래핀의 나노복합구조 형성을 통해 산화그래핀에 포함된 pyridinic 질소가 감소하고 quaternary 질소가 증가하였다. 이는 산화그래핀의 내부 defect sites에 질소결합이 증가되었음을 의미하고 이로인해 산화그래핀에 부분적인 전도경로가 형성되어 은나노선의 전도특성을 개선되었다. 투과도 측정을 통해 은나노선의 가로방향 플라즈몬 공명 흡수가 산화그래핀 처리에 의해 감소하였고 이로 인해 은나노선 전극의 투과도가 산화그래핀 처리에 의해 개선되는 결과를 확인하였다. 은나노선 전극에 대해 산화그래핀 처리를 통해 나노복합구조 형성에 대한 연구는 은나노선 플렉서블 전극 개발을 가속화하고 잠재적인 응용분야를 확대하기 위한 원천지식을 제공할 것이다.
브라시노스테로이드는 식물의 생장과 발육 과정에 있어서 중요한 역할을 담당 할 뿐 아니라 생물학적/ 비 생물학적 스트레스에 대한 복합 저항성을 보인다고 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는 브라시노스테로이드와 광범위스트레스 내성을 연결하는 중요한 생물학적 네트워크를 이해하기 위해, Agilent Arabidopsis $4{\times}44K$ oligo chip을 이용하여 브라시노스테로이드 신호가 강화된 bes1-D 계통의 전 전사체 비교분석을 수행하였다. 그 결과 bes1-D 계통에서 DEGs (Differentially Expressed Genes)를 1,091 (562 up-regulated, 529 down-regulated) 개 선발하였다. 또한 선발된 유전자들의 GO 와 단백질 상호작용 네트워크 분석을 통해 대사, 발달, 스트레스, 면역, 방어 반응에 관련된 주요 브라시노스테로이드 신호전달과 연결된 스트레스 관련 유전자군을 분리하였다. 선발된 유전자중 NB-ARC와 FLS2는 bes1-D 계통이 야생형 En-2 계통에 비해 약 6배 정도의 발현량이 증가되었으며, TIR1, TSA1, OCP3 유전자등은 bes1-D 계통이 야생형 En-2 계통에 비해 발현이 감소되었다. 또한 브라시노스테로이드 활성형 계통이 야생형 식물체 계통에 비해 가뭄 스트레스 및 병원균에 대해 저항력이 향상되었다. 따라서 microarray 분석을 통한 유전자 간 발현 네트워크와 유전체 정보를 결합하여 대단위 주요 기능 유전자들을 동정할 수 있는 방법을 고안하여 실험에 사용하였다. 이를 통해 기능 획득 돌연변이 bes1-D가 식물들이 다양한 스트레스 환경에 적응할 수 있는 반응을 조절한다는 사실을 보여주고 있다.
미병의 예방과 관리의 중요성이 거론되고 있으나, 미병에 대한 분류나 진단을 위한 확고한 근거가 미약한 상황으로서 미병 진단 인자 분류를 위한 생리시스템 모델 개발이 필요한 시점이다. 본 연구의 목적은 개발한 생리학적 모델이 미병 단계를 구별하는데 효과 및 유용성이 있는지를 임상 검증하기 위하여 생리학적 모델 인공지능 시뮬레이션을 개발하고자 함이다. 인공지능 계산은 3층으로 구성된 네트워크를 이용하였으며 각 층은 30개의 neuron들로 구성하였다. 인공지능망의 입력 값은 나이, 수축기 혈압, 이완기 혈압, 심박수 값 (입력 값 4개)이고 출력 값은 혈관 저항값인 Ra이다. 머신러닝 차수를 높이면서 인공지능을 사용하지 않은 생리적 모델로부터 도출된 결과와 인공지능을 통하여 계산된 결과를 비교하였다. 개발된 인공지능계산을 이용한 생리시스템 모델은 대량의 표본집단에서 임상 검증에 기여할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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