지리학적으로 고립된 지역에서 발생하는 산불과 같은 자연재해는 네트워크 설치의 어려움으로 외부에 빠르게 알려지기 어렵다. 본 연구에서는 infestation 모델을 응용하여 기존 네트워크에서 단절된 지역에서 발생할 수 있는 자연재해를 빠르고 효과적으로 전달할 수 있는 bio-ad hoc 모델을 설계하고자 한다. Infestation이란 기존 네트워크 infrastructure와 연결된 정보기지로서, 각 노드가 좁은 대신 빠른 대역폭을 가지는 infostation의 통신가능 반경에 인접했을 때 고속데이터 전송이 가능하게 설계한 통신 모델이다. 본 연구에서는 동물에게 이식된 센서로부터 데이터를 생성하고, 각 동물들에게 무선 태그를 설치하여 그 데이터를 효율적으로 목적지까지 전송수 있는 모델을 설계하기 위하여 infestation에 도달하기 전의 데이터가 각 노드사이에서 서로 공유될 수 있는 sparse ad-hoc infostation model을 제안하였다. 이 모델의 가능성을 알아보기 위해 동물의 최대 속도를 이용하여 동물의 이동성 및 체류시간을 결정한 후에 동물의 수 및 infostation의 수에 따른 도달시간을 시뮬레이션하였다.
최근 바이오인포메틱스 분야는 IT의 발전과 더불어 급속한 발전을 이루어 왔다. 또한 기존의 분자생물학분야의 연구들을 컴퓨터의 첨단 기술을 이용하여 자동화, 전산화하는 것으로 생명정보의 데이터베이스 구축을 시작으로 서열정보의 주석처리 둥이 발전되어 왔다. 또한 분자생물학의 오랜 연구결과들 중 수많은 문헌들을 토대로 한 분석인 텍스트마이닝, 정보추출은 전산학의 방법으로 데이터를 추출, 수집하여 분자생물학 데이터의 양적 팽창을 더욱 가속화하고 있다. 본 논문에서는 수집된 biological Pathway 정보의 효율적인 저장, 재사용 그리고 활용을 위해 바이오 온톨로지 기반의 XML DB를 설계하고자 한다. XML 스키마를 이용해 표현한 온톨로지를 기반으로 다양한 포맷의 생물학 데이터를 수집하고 수집된 데이터들로 XML DB를 구축한 후 Biological Pathway 정보 표현과 재사용. 나아가 생명정보학 응용분야에 활용하려 한다.
생물 검정(Bioassay)이란 생체 조직이나 분자의 구조 분석이나 기능 해석, 화합물이나 약에 의한 영향성을 실험하기 위해 실험체 조직과 약물의 상호작용에 의한 생성물의 양적 세기를 측정하는 과학적 실험 방법의 총칭이다. 바이오 어세이 실험 방법은 Gas Chromatography, 시험관 전기영동(Capillary Electrophoresis), 핵자기공명(NMR) 등의 다양한 실험 데이터를 포함한다. 결과로 생성된 실험 데이터를 정량적으로 분석하기 위해서는 일관성을 위해 얻어진 데이터를 정렬하는(alignment) 과정을 거쳐야 한다. 본 연구에서는 알려진 정렬 알고리즘들을 비교하기 위해, 알고리즘의 유형별로 분류하고 그 결과물을 분석하여 성능을 비교함과 동시에 특성을 파악하고자 한다.
최근 범죄예측, 교통관리, 신원확인 등 다양한 목적으로 치안 분야에서 ICT 기술이 개발 이용되고 있다. 사물인터넷의 등장으로 인해 생성되는 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있으며, 이를 통해 만들어진 빅데이터는 범죄분석 및 예방, 치안수요의 예측, 범죄 수사에 있어서 새로운 변화를 가져올 것으로 예고되고 있다. 새롭게 부각된 치안분야에서의 빅데이터 활용 서비스 사례로는 범죄 예측 서비스, 교통 관련 서비스, 영상 분석과 통합 관제 서비스, 웨어러블 폴리스캠 활용서비스, 신원 확인(바이오 인식 기술)서비스 등이 있다. 선진국에서는 이들 서비스를 개발하고 활용하기 위한 다양한 공공 연구조직이 설립되어 운영되고 있다. 본 고에서는 치안분야에서 빅데이터를 기반으로 한 국내외 서비스 사례와 함께 이를 수용하기 위한 바람직한 공공 연구조직에 대한 논의를 전개한다.
프로테오믹스는 생물체 안에 포함되어 있는 단백질을 통합적으로 연구한다. 단백질을 동정(Protein identification)하고, 단백질의 상태를 분석(Protein characterization)하며, 단백질의 양적 변화를 관찰(Protein quantitation)한다. 단백질에 대한 분석, 특히 질량분석기에 의해 초고속으로 대량의 단백질 데이터를 생산하는 프테테오믹스의 연구는 정량적인 단백질 발현양상분석의 정확도를 높이고 분석시간을 단축하기 위해 다양한 실험기법과 데이터 분석기법을 동원하고 있다. 1) 단백질의 양적 차이나 양적 변화의 관찰은 바이오마커를 발굴하고 생명현상의 메카니즘을 규명하여 그 결과를 신약개발에 활용하기 위한 기초 연구이다. 이 글에서는 프로테오믹스 연구의 초창기부터 사용되어온 2차원 전기영동법에 의해 생성되는 2D-gel image에서의 스팟(spot)분석법과 함께, 탄뎀 질량분석기를 사용하는 ICAT, SILAC 등의 동위 원소를 사용한 라벨링(labeling) 방법, 라벨링을 하지 않는 label-free 방법 등 프로테오믹스에서의 정량분석법에 대한 기본 개념을 살펴보고, 이들에서의 데이터 분석 기술의 적용에 대해 간략히 소개하였다.
바이오메트릭 인증은 사용자 고유의 신체 정보인 바이오메트릭 데이터를 이용하여 제 3자에게 본인임을 입증하는 것이다. 사용자는 매 인증 세션 마다 직접 참여해야 하기 때문에 제 3자에 의한 대리 인증이 불가능하다. 바이오메트릭 서명은 인증과 달리 서명한 메시지 내용이 틀림이 없다는 것을 제 3자에게 입증하는 것이다. 서명에 사용된 개인키는 바이오메트릭 데이터를 이용하여 생성된다. 하지만 일단 생성된 서명키는 서명자가 접근할 수 있어서 제 3자에게 서명키를 임대할 수 있다. 본 연구에서는 서명자가 직접 서명에 참여해야 하는 서버 기반의 실시간 바이오메트릭 서명 기법을 제안한다. 제안한 기법은 대리서명이 허용되지 않는 전자 선거에서의 투표권 인증, DRM이 적용된 모바일 상거래에서의 저작권자 인증에 적용될 수 있다.
OMIM이나 MedLine과 같은 바이오 정보를 포함한 대규모의 데이터베이스에서의 바이오 정보검색이나 추출은 단계별 처리가 상호적인 운용에 의한 것이 아니라 수동 또는 Perl script에 의한 것이 대부분이다. 바이오정보(bio-information)의 효과적 추출과 유추를 위해서는 현재 상이한 스키마로 이루어진 다양한 데이터베이스들 간의 이질적 데이터(heterogeneous data)를 체계적이고 효율적으로 통합하는 표준 방안이 필요하다. 이를 위해서는 서로 다르게 표현된 다양한 개념간의 관계를 표현하는 지식체계가 필요하다. 본 연구에서는 이러한 지식체계인 온톨로지(ontology)와 자원 메타정보(metadata)를 표현하기 위한 국제적 표준안으로 대두되고 있는 시맨틱 웹(semantic web)에서 제공하는 온톨로지, 메타정보, 스키마 통합 안을 발전적으로 적용하여 이질적 바이오 정보의 효율적 통합처리 방안을 제시하고자 하였다.
바이오 응용과 같은 대용량 데이터 처리와 고성능 계산을 동시에 지원하는 발판으로 슈퍼컴퓨팅 시스템의 활용 분야가 변화하고 있다. 이러한 응용에서는 발생하는 대용량의 데이터를 고속으로 처리하고 효율적으로 저장 관리하기 위한 고성능의 분산 파일 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 대용량의 데이터 처리와 고성능 계산을 동시에 지원하는 슈퍼컴퓨팅 시스템을 위해 우수한 메타데이터 연산 성능 및 입출력 성능을 제공하는 MAHA-FS를 소개한다. 아울러 성능 분석을 통해 MAHA-FS가 메타데이터 연산 처리 성능 및 random 입출력 성능이 우수함을 보인다.
무선선서네트워크의 주요 응용분야 중 하나가 유비쿼터스 헬스케어 시스템이다. 하지만 무선센서네트워크가 가지고 있는 과제중의 하나는 데이터 중에 나타나는 높은 손실 율이다. 바이오 센서로부터 들어오는 데이터는 기지국에 도착되지 않을 수 있으며, 이 값은 손실 값(missing value)이 된다. 본 논문은 기지국에서 데이터를 수집하고, 손실 값을 처리한 후, 증상 패턴에 따라 건강상태를 분류하여, 비상시에 적절한 행동을 취할 수 있도록 하는 헬스케어 모니터 에이전트(HMA)를 제안한다. 이 에이전트는 유비쿼터스 헬스케어 환경에 적용되며, 건강상태를 인지하기 위한 증상패턴으로 바이오 센서 및 환자의 가족력으로 부터 생성된 데이터를 사용한다. 손실 값이 나타나면 HMA는 분류하기 전에 증상패턴의 손실 값을 채우기 위한 예측 알고리즘을 수행한다. 시뮬레이션 결과 HMA를 사용한 예측알고리즘이 다른 방법들에 비해 더 정확하게 증상패턴을 분류함을 보여주었다.
비디오 콘텐츠는 사람의 시각과 청각을 이용함으로 다른 종류의 콘텐츠 보다 이해하기 쉽기 때문에 많은 사람들이 선호한다. 더불어 스마트폰의 보급으로 인터넷을 이용한 비디오 콘텐츠 서비스에 대한 수요가 급증하고 있다. 콘텐츠 거래 활성화를 위해서는 유료 가입자에 대한 인증과 유료 채널로 전송되는 데이터의 보호가 중요하다. 가입자 채널 보호를 위해서는 일반적으로 대칭키 암호 기술이 사용되는데, 안전성을 높이기 위해서 키 값을 주기적으로 변경해야 한다. 또한 다른 사용자에 의한 콘텐츠 불법 이용을 방지하려면 대리 인증이 불가해야 한다. 본 논문에서는 가입자의 바이오메트릭 데이터를 이용한 본인 인증 및 일회용 암호키를 생성하는 모델을 제안한다. 제안한 모델은 바이오메트릭 데이터 등록, 일회용 키 생성, 채널 암호화 및 복호화 단계로 구성된다. 기존의 케이블 TV 콘텐츠 인증 기술인 CAS (Conditional Access System)와의 차이점을 분석하고 인터넷 상거래에서의 응용 분야를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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