본 연구에서는 패턴을 갖는 항 개서 체계(TRS, Term Rewriting Systems)의 룰을 람다 계산법으로 코딩하는 변환 방법을 제시한다. Böhm의 분리성 이론에 따라 차별화된 룰 패턴을 갖는 분리 시스템은 람다 계산법으로 변환될 수 있음을 보인다. 또한, Böhm 동등 부류의 특성을 적용함으로써, 이 변환은 디폴트 룰로 된 개서 시스템을 코딩할 수 있으며 TRS의 '의미 없는 팀'들을 동일한 람다 팀으로 해석할 수 있도록 한다.
병렬 그래프 감축 모델에 있어서 투기적 연산(speculative evaluation)모델은 병렬성을 증가시키지만 불필요한 연산으로 인해 자원을 낭비할 수 있다. 투기적 태스크가 람다 연산식을 WHNF(Weak Head Normal Form)로 감축할 때, 대치과정은 그래프를 증가시킬 수 있고, 많은 복사과정을 요구할 수 있다. 이러한 투기적 태스크는 나중에 불필요한 연산이 될 수있고 이 경우 이러한 투기적 태스크에서 발생한 다른 모든 투기적 태스크들을 종료해야 하는 부담이 있다. 또한 불필요하게 된 복사과정으로 인한 기억 공간을 재사용이 가능한 상태로 만들어 주어야 한다. 본 논문은 WHNF 또는 HNF 로 감축할 대 발생할수 있는 불필요한 대치과정으로 인한 오버헤드를 줄이기 위해 대치과정이 지연된 람다 연산식 형태 (DSF : Deferred Substitution Form)를 제안한다. 이 형태는 대치과정을 필수적 태스크(mandatory task)가 수행될 때 까지 지연시키기 위한 람다 연산식 형태이다. 대치과정이 지연된 람다 연산식 형태로의 감축을 수행하는 투기적 태스크에서 , 대치과정이 존재하지 않기 때문에 그래프의 크기가 증가하지 않고 또한 복사과정을 요구하지 않는다. 따라서 연산식에 대한 대치과정이 지연된 람다 연산식 형태로의 감축이 불필요하게 된 경우 부담이 줄어들게 된다. 아울러 병렬성을 증가시키기 위한 연산모델을 제안한다.
대용량 연구자원과 실시간 데이터 전달을 필요로 하는 대용량 어플리케이션은 현재의 인터넷 환경보다 더 안정적이고 성능이 우수한 네트워킹 환경을 요구하고 있다. 최근의 글로벌 연구망에서는 이러한 어플리케이션의 요구를 충족하기 위해 람다 네트워킹 기술과 자원할당 시스템의 활용에 초점을 맞추고 있다. 본 논문에서는 성능과 안정성이 우수한 람다네트워킹의 장점을 반영하기 위해 기존 DRS(Dynamic Right-Sizing) 모델을 수정하였다. 아울러, 융합형 NRPS(Network Resource Provisioning System) 모델에 본 논문의 수정된 DRS 모델을 적용한 고성능 람다 네트워크의 설계방안을 제시한다.
자바의 최신 기능인 함수 인터페이스와 람다식에 대한 의미구조를 명세하는 것은 향후 유사한 기능을 설계할 때 참고할 수 있고 표준화하는 과정이나 최적화된 번역기를 구현하는 과정에서도 필요하다. 본 연구에서는 자바의 함수 인터페이스와 람다식에 대한 의미구조를 표현하기 위해 기존의 작용식을 수정하고 업그레이드해서 함수 인터페이스와 람다식의 정적·동적 의미구조를 표현하는 작용식 3.0을 새롭게 제시한다. 작용식 3.0에 명세된 의미구조를 자바로 구현해 자바 프로그램들에 대한 실행시간을 측정하고 시뮬레이션을 통해 작용식 3.0이 구현가능한 실제적인 의미구조 명세법인 것을 입증한다. 판독성(Readability) 측면, 모듈성(Modularity) 측면, 확장성(Extensibility) 측면, 융통성(Flexibility) 측면에서 대표적인 의미구조 표현법과 작용식 3.0을 비교하여 작용식 3.0의 우월성을 확인하고자 한다.
일본은 1954년 도쿄대학의 이도가와 교수가 로켓연구반을 구성하여 연구와 실험을 시작한 후 1955년 8월에 펜슬로켓을 제작하여 수평비행실험을 시작하였다. 이후 베이비 로켓, 카파 로켓, 람다 로켓으로 이어지는 개발과정에서 1970년 람다로켓인 L-4S-5 로켓으로 인공위성 ‘오수미’를 발사하는데 성공하여 자체 위성발사국의 지위를 얻었다. 그러면서 미국으로부터 발사체 기술을 받아 N-1 로켓을 개발하여 1975년에 성공적으로 발사하였다. 이후 자체적으로 기술개발에 성공한 H-I 로켓에 이어 일본의 기간 발사체가 된 H-II A 로켓에 이르기까지 일본은 우주발사체 개발을 지속적으로 꾸준히 발전시켜왔다. 본 논문에서는 일본의 기간 발사체가 된 H-II A 로켓 및 H-II B(H-II A 능력향상형 로켓)에 이르기까지 일본의 로켓 개발과정을 설명하고 또 H-II A 로켓이 어떻게 일본의 기간 로켓이 되었는지 또 H-II A 능력 향상형 로켓, H-II B 로켓의 향후
에 대하여 논의하고자 한다.
스마트폰, 센서, 소셜미디어, 웹 서비스 등으로부터 발생되는 데이터의 폭증으로 인하여 빅데이터의 분석 및 활용에 대한 요구가 커져가고 있다. 특히 스마트 기기의 발달과 사용자 이용 패턴의 변화로 인하여 스트림 데이터는 끊임없이 발생되고 있지만, 기존의 하둡을 이용한 분석 시스템은 응답시간이 지연되어 빠르게 결과를 조회할 수 없는 단점으로 인하여 데이터를 실시간으로 분석하여 바로 활용할 수 있는 시스템에 대한 요구가 점점 더 증가하면서 람다 아키텍쳐가 등장하였다. 람다 아키텍쳐는 데이터 처리 과정을 배치 레이어와 스피트 레이어로 나누고, 스피드 레이어에서는 배치 결과가 나오기 전까지 스트림으로 유입되는 데이터를 실시간으로 분석하여 가장 최근의 데이터를 빠르게 조회 할 수 있도록 결과를 제공한다. 본 논문에서는 람다 아키텍쳐를 활용하여 연속적으로 유입되는 대용량의 스트림 데이터를 효과적으로 처리하여 실시간 분석과 동시에 배치 분석을 제공하는 데이터 처리 시스템을 설계하고 구현한다.
분리가능 시스템은 람다 계산법의 분리가능성을 따라서 정의된 항 개서 시스템이다. 본 연구에서는 기존 구성자 시스템에 한정되어 연구되었던 분리가능 시스템의 정의를 일반 항 개서 시스템으로 확장하고, 이 시스템의 특징을 전진 분지성 및 지수 추이성과 연관하여 설명한다. 분리가능성은 전진 분지성과 동일하며, 지수 추이성을 만족하는 강 순차성은 분리가능성을 갖는다. 이러한 특성에 따라 분리가능 시스템의 패턴 매칭 과정은 지수 트리 형태의 오토마타로 표현될 수 있고, 단순한 패턴을 갖고 있는 구성자 시스템으로 변환될 수 있는 장점을 갖고 있다. 특히, 분리가능 시스템은 람다 계산법으로 번역될 수 있다. ML이나 Haskell과 같은 함수형 언어들은 분리가능 시스템의 한 부류이므로, 본 연구는 함수형 언어의 의미를 람다 계산법으로 설명할 수 있도록 하는 이론적 기반으로도 이용될 수 있다.
본 논문에서는 LwF에서 도메인 차이에 따른 성능 하락 현상을 해결하기 위해, 각 손실값에 각각 다른 가변람다를 적용하는 알고리즘을 제안하여, 향상된 과거 지식유지가 이루어 지게 한다. 이 지식 전달 기반의 방법을 LwF와 접목하여, 과거 학습 태스크의 지식 유지 성능을 강화하였다. 가변 람다 방법을 추가적으로 적용하여, 현재 학습할 태스크를 잘 학습할 수 있도록 람다 값을 가변적으로 조절할 수 있었다. 본 논문의 제안 방법을 적용하여 학습한 결과 시나리오에 상관없이 평균 5% 정도 데이터의 정확도가 향상하였고, 특히 본 논문의 목표인 과거 지식을 유지하는 성능이 최대 70% 가까이 개선되었고, 과거 학습 데이터의 정확도가 기존 LwF 대비 평균 22% 상승하였다.
대부분의 함수형 프로그래밍 언어에서는 '위에서 아래쪽, 왼쪽에서 오른쪽 방향으로' 패턴 매칭(pattern matching)을 한다는 전략에 따라, 모호한(ambiguous) 특성을 갖는 룰의 정의를 허용하고 있다. 이 방법은 함수형 프로그래머에게 디폴트 룰을 정의할 수 있게 하는 직관적인 편리함을 제공하지만, 한편으로 모호한 룰 때문에 함수형 언어의 의미는 불명확해 질 수 있다. 좀 더 구체적으로, 함수형 언어가 갖는 대표적인 특성인 등식 추론(equational reasoning) 원리의 적용을 불가능하게 할 수 있으며, 함수형 언어를 람다 계산법으로 변환하는 데 있어서도 정형적인 방법이 아닌 임시방편적인(ad hoc) 방법에 의존할 수밖에 없게 한다. 본 연구에서는 지연(lazy) 함수형 언어의 패턴 매칭의 의미를 순수 선언적 특성을 갖는 항 개서 시스템(Term Rewriting Systems)의 분리성(separability) 이론과 연관시키고, 분리성 이론에 따라 지연 함수형 언어가 람다 계산법으로 변환될 수 있음을 보인다.
본 연구는 장시간의 산업적인 연속 배양에서 문제가 되는 플라즈미드 불안정성을 극복하기 위해서 박테리오 파아지람다를 벡터로 이용하였다. 또한, 벡터의 안정성과 생산성을 높이기 위해서 용균과 ${\lambda}DNA$패키징이 결핍된 돌연변이 람다를 선별하였다. 이 돌연변이 람다는 온도 전환에 의해서 단백질이 생산되는 온도 민감성 돌연변이 cI유전자를 가지고 있기 때문에 재조합 단백질 생산, ${\lambda}DNA$ 복제,숙주 세포의 안정성 등이 lytic상태로의 전환을 유도하는 온도에 영향을 받게 된다. $36^{\circ}C$의 배양 온도는 lytic으로 전환이 잘 되지 않았고, $40^{\circ}C$ 이상의 배양 온도는 완전한 lytic상태를 유도하였다. 그러나$42^{\circ}C$의 배양 온도에서는 생산성이 감소되는 온도 저해 효과가 관찰되었다. 온도가 증가할수록 박테리오 파아지가 들어 있지 않는 대장균의 수는 증가하였고,이것은 새로운 파아지를 만들 수 있는 박테리오 파이지를 사용하여 재감염을 시키면 완화될 수 있을 것으로 예상된다. 결과적으로 단위 세포당 발현량은 $40^{\circ}C$에서 최대를 나타내었고, 안정성이나 총 발현량의 관점에서는 $38^{\circ}C$가 최적의 온도로 관찰되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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