본 연구에서는 퍼지 추론 메커니즘에 기반 한 Polynomial RBF Neural Network(p-RBFNN)를 설계하고 얼굴인식 문제로 적용하여 분류기로서의 성능을 분석한다. 제안된 p-RBFNN 구조는 FCM 클러스터링에 기반 한 분할 함수를 활성 함수로 사용하며, 다항식 함수로 구성된 연결가중치를 사용함으로서 기존 신경회로망 분류기의 선형적인 특성을 개선한다. p-RBFNN 구조는 언어적 해석관점에서 "If-then"의 퍼지 규칙으로 표현되며 퍼지 추론 메커니즘에 의해 구동된다. 즉 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 나뉘어 네트워크 구조가 형성된다. 조건부는 FCM 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 마지막으로, 네트워크의 최종출력은 추론부의 퍼지추론에 의한다. 또한 제안된 p-RBFNN을 얼굴인식 문제로 적용하여 성능을 분석한다.
본 논문에서는 하나의 시스템 안에서 효율적인 유전자 데이터의 관리와 다양한 서열 분석작업이 가능한 기능 유전체학을 지원하는 서열 분석 및 관리 시스템인 GWB(Gene WorkBench)를 설계하고 구현하였다. GWB는 로컬 데이터베이스 관리뿐만 아니라 GenBank, EMBL, SWISSPROT와 같은 외부 공공 데이터베이스에 대한 접근 기능도 제공하며, 권한을 가진 내부 이용자와 그렇지 못한 외부 이용자들을 구분하여 일부 유용한 기능들은 외부 사용자들도 이용할 수 있도록 설계되었다. 또 GWB는 유전자에 관한 문헌정보 검색과 관련 유전자 탐색 기능 등 일부 유전자 기능 연구를 지원하는 기능을 제공하고 있다.
클라우드 컴퓨팅은 네트워크, 스토리지, 서버, 응용프로그램 등과 같은 컴퓨팅 자원에 언제든지 편리하게 접근할 수 있는 새로운 컴퓨팅 모델이다. 클라우드 컴퓨팅은 기존의 컴퓨팅 환경과 다르게 다양한 단말 기기를 통해 접속할 수 있고, 사용자의 데이터를 로컬이 아닌 원격지에 저장하며, 작업 상태를 실시간으로 업데이트한다는 특징이 있다. 클라우드 컴퓨팅 환경에서 사용자의 데이터가 원격지에 존재하고, 서비스 제공자에 의해 관리되기 때문에 데이터 보안의 관점에서 위협 요소가 있을 수 있다. 또한 범죄와 관련된 데이터가 클라우드 시스템에 저장되어 있을 수 있다. 이를 조사하기 위해서 클라우드 컴퓨팅 환경에 적합한 디지털 포렌식 조사 절차와 방법이 필요하다. 본 논문에서는 디지털 포렌식 관점에서의 클라우드 컴퓨팅에 대해 설명한다. 또한 클라우드 포렌식 기술 동향과 클라우드 컴퓨팅 환경에서 발생하는 법적 이슈 동향을 살펴본다. 이를 바탕으로 향후 클라우드 컴퓨팅 포렌식 연구 방향에 대해서 제시한다.
Sulforaphane은 브로컬리나 십자화과 채소중의 glucoraphanin의 가수분해 산물인 isothiocyanate로서 이는 detoxification 효소의 phase II를 일으키는 것으로 나타났고 설치류에서 화학적으로 발생된 유선 종양을 억제하고 최근에는 대장암 세포에서 cell cycle arrest와 apoptosis를 일으킨다고 알려져 왔다. 여기서는 SUL이 Human MammaryMCF-7 adenocarcinoma 세포의 증폭을 억제하는 역할을 제시하였다. MCF-7 cell에 15umol/L SUL을 처리하였을 때 G2/M cell cycle이 arrest를 보였고 cyclin B1 protein이 24시간 이내에 증가하였다. 15umol/L의 SUL은 in vivo 상에서 histon Hl의 인산화를 유도하고, 초기 mitosis에서 cell을block하며 mitotic microtuble의 중합화를 방해하였다. In vitro 상에서 정제된 bovine braintubulin에 대한 SUL을 고농도로 투여했을 때, tubulin의 중합율과 총 tubulin 중합도의 억제를 보였다. 덧붙여서, isothiocyanate를 함유하는 SULanalog로 처리된 정제 tubulin도 비슷하게 저해를 받았다. 본 연구는 SUL이 mitotic cell cyclearrest를 포함한 mammary cancer 억제력을 가진 것과, 이러한 기작으로 정상적인 tubulin 중합화및 microtubule dynamic에 한층 효과적인 영향을 준다는 것을 제시하였다.
This paper proposes an efficient method constructing a local map using the data of a scanning laser range finder. A laser range finder yields distance data of polar form, that is, distance data corresponding to every scanning directions. So, the data consists of directional angle and distance. We propose a new method to find a line fitting with a set of such data. The method uses Log-Hough Transformation. Usually, map building from these data requires some transformations between different coordinate systems. The new method alleviates such complication. Also, the method simplifies computation for line recognition and eliminates the slope quantization problems inherent in the classical Cartesian Hough transform method. To show the efficiency of the proposed method, it is applied to find a local map using the data from a laser range finder PLS(Proximity Laser Scanner, made by SICK).
본 논문에서는 Sun의 JMF(Java Media Framework)를 이용하여 웹 기반 실시간 스트리밍 시스템의 설계 및 구현을 제시한다. 웹 기반 실시간 스트리밍 시스템 구현은 미디어 소스의 채택 부분에서 볼 때 크게 두 부분으로 나누어질 수 있는데, 첫 번째는 서버 측의 로컬 파일 시스템에서 미디어를 읽어오는 On-Demand 형식의 PULL 방식과 두 번째는 캡처된 영상 또는 음성을 RTP를 이용하여 실시간 처리할 수 있는 PUSH 방식을 들 수 있다. PULL 방식의 경우, 미디어파일들을 DB화시켜 JDBC를 이용하여 On-Demand 재생을 구성할 수 있으며, PUSH 방식의 경우, 각종 캡쳐 장비를 이용하여 얻은 미디어 소스를 RTP 송신하여 실시간 미디어 재생을 구성할 수 있다.
본 논문에서는 스마트폰, 태블릿, 스마트TV 등 이종기기가 접속된 클라우드 미디어 서비스 환경에서 보안 정책 기반 리소스/콘텐츠 접근 제어를 통해 단말 로컬콘텐츠, 클라우드 아카이버 콘텐츠가 연동된 채널 형태의 융합형 미디어 콘텐츠를 사용자 주도로 이종 단말 간 연계를 통해 제공하는 모바일 웹 애플리케이션 형태의 이종기기 연계형 클라우드 미디어 서비스 기술 개발에 관하여 논한다.
슈퍼컴퓨터는 주로 거대 과학문제를 해결하는데 활용되었으나, 최근 산업체의 신제품 및 신기술 개발을 위한 활용이 확대되는 추세이다. 이를 보다 활성화시키기 위해서는 산업체의 연구개발자들이 슈퍼컴퓨터를 활용하여 보다 쉽고 편리하게 시뮬레이션을 수행할 수 있는 환경의 개발이 요구된다. 이를 통해 저비용/고효율의 제품 개발 기반을 확보할 수 있으며, 산업체의 글로벌 경쟁력 향상을 모색할 수 있다. 용접은 선박, 항공기 등의 대형 구조물뿐만 아니라 금속을 사용하는 소형 구조물의 접합을 위해 널리 활용되는 기술이다. K-WeldPredictor는 용접 기술의 80% 정도를 차지하는 아크 용접을 웹 사이트에서 시뮬레이션 할 수 있도록 지원하는 슈퍼컴퓨터 기반의 시뮬레이터이다. 미국 WeldPredictor와의 기술협력을 통해 개발되었으며, 슈퍼컴퓨터의 높은 보안 수준을 준수하기 위해 별도의 웹 서버를 활용하였다. 특히 웹 서버와 슈퍼컴퓨터와의 안전한 데이터 전송을 위해 SSH 로컬 포트 포워딩 기술을 활용하였다.
UNIX/LINUX 시스템에서 로컬 파일 시스템의 파일 데이터가 네트워크를 통해서 원격지 시스템에 전송되는 경우, 사용자와 커널(Kernel) 공간 사이에서의 메모리 복사가 적어도 2 회에 걸쳐 수행된다. 이러한 사용자와 리눅스(Linux) 커널 공간 사이에서 이루어지는 메모리 복사는 데이터 전송에 소요되는 시간을 증가시키고, 잦은 시스템 호출의 호출은 응용 프로세스와 리눅스 커널 간 문맥 교환(context switching)의 발생을 빈번하게 야기한다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 필요한 경우 사용자와 리눅스 커널 사이에서의 메모리 복사를 수행하지 않고, 커널 공간 내에서의 메모리 복사를 최대한 제한할 수 있는 새로운 알고리즘을 제시한다.
EHMIPv6(Enhanced Hierarchical Mobile Ipv6)는 호스트의 로컬 이동성을 제공해주기 위해 제시된 EHMIPv6(Hierarchical Mobile Ipv6)를 이동 네트워크 환경에 맞게 변형한 이동 관리 방법이다. EHMIPv6 를 통해 AR(Access Router)내의 MR(Mobile Router)들의 이동성(Macro mobility)과 MR 내의 MN(Mobile Node)의 이동성(Micro mobility)을 동시에 제공함으로써 매끄러운 이동성을 제공해준다. 따라서 EHMIPv6 를 통해 이동 네트워크 상에서 인터넷 서비스를 지속적으로 제공함과 동시에 패킷손실과 지연을 줄여 보다 나은 인터넷 서비스를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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