데이터 통신에 있어 고속 스위칭 시스템의 발달로 더 많이, 빠르고, 정확하게 상호간의 정보를 교환하게 되었다. 본 논문에서는 여러 시스템에 잇어 FPGA의 중요성이 더욱 더 증가되고 있으므로 어느 특성화된 Logic중 가장 기초가 되는 LVTTL Logic의 특성을 분석하여 시스템 설계에 있어 참고가 될 수 있도록 한다. 신호전달 특성 분석을 위해 PCB를 제작하였고 전송선로의 손실을 막기 위해 PCB 상에 각각 30cm, 60cm, 120cm의 패턴을 만들어 데이터 전송속도의 변화와 선로의 길이 변화에 따른 특성을 측정 분석하였다. 시스템 설계에 있어서 전송선로의 길이가 30cm일 경우 데이터 전송속도 100Mbps까지 안정하게 보냄을 알 수 있었다.
최근 웹 서비스 기술을 이용하여 질병이나 단백질과 같은 바이오 데이터의 분류 및 제공하는 것과 관련된 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 웹 서비스 기반 바이오 데이터 서비스에 대한 연구는 데이터베이스의 구축을 중심으로 보고되고 있으나 이를 기반으로 한 분석 응용 도구에 대한 연구는 미미한 실정이다. 이에 따라 본 논문에서는 통합 바이오 데이터베이스를 구축하고 이를 활용한 가시화 시스템을 설계하고 구현한다. 본 시스템을 이용하여 특정 질병에 관련된 단백질 정보를 신호 전달 경로 네트워크상에 가시화하여 연구자에게 직관적으로 주요 단백질에 대한 네트워크내의 위치 정보를 제공한다.
본 연구는 IP5국가(KR, EP, JP, US, CN)의 바이오헬스 분야 특허데이터를 기반으로 기술의 융합과 트렌드를 파악하여 해당 산업 분야의 발전 방향을 제시하는 것을 목적으로 한다. 기술융합 현황 파악을 위해 특허 동시분류분석 기반의 네트워크분석과 TF-IDF 기반의 텍스트마이닝을 주요 방법론으로 활용하였고, 분석 결과 바이오헬스 산업의 기술융합 클러스터는 크게 (A)치료용 의료기기, (B)의료데이터프로세싱, (C)생체계측용 의료기기의 세 가지 형태로 도출되었다. 또한 기술융합 결과를 토대로 한 트렌드 분석의 결과에서 우리나라는 (B)의료데이터프로세싱 분야에서 시장선도국으로 도출됨에 따라 향후 상업적 가치가 높은 특허로 시장 우위를 선점할 수 있는 가능성이 높다고 분석되었다. 특히 해당 분야는 2019년 1월 국회에서 통과된 '데이터3법'이라는 정책적 변환과 더불어, 국내 바이오헬스 기업들의 의료데이터 활용 가능성이 확대됨에 따라 해당 기술에 대한 기술융합 활성화 정책 수립과 R&D 지원 전략이 필요할 것으로 전망된다.
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.
질병의 발병기작과 같이 생명현상을 이해하기 위해서는 질병관점에서 생명현상을 분석하는 연구가 필요하며, 이를 지원하기 위한 질병과 관련된 임상 및 바이오 정보의 통합된 데이터베이스가 필요하다. 통합된 데이터베이스를 구축하기 위해서는 다양한 출처로부터 수집되는 다양한 임상 및 바이오 정보를 하나로 통합하여 저장 및 관리하는 기법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 임상 및 바이오 정보 통합 데이터베이스를 위한 범용적 임포팅 시스템을 설계하고 구현한다. 제안하는 시스템을 통해 사용자는 다양한 출처로부터 수집되는 임상 및 바이오 정보를 데이터 형태에 상관없이 하나의 통합 데이터베이스에 입력할 수 있다.
요즘 우리의 생활 속에서 차세대 신기술로 주목할 만한 것이 바로 "빅 데이터" 이다. 하지만 빅 데이터는 아직 구체적인 개념이 모호한 상태이다. 빅 데이터란, 기존 데이터베이스 관리도구로서 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석할 수 있는 역량을 넘어서는 대량의 정형 또는 비정형 데이터 집합 및 이러한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 의미한다. 이러한 분석된 데이터들은 여러 방면으로 활용이 가능하다. 이를 통해 기업에서는 비즈니스적인 활용이 가능하며 예측과 분석을 통해 사업전망을 내다볼 수도 있다. 따라서 본 논문에서는 비즈니스 모델 혁신을 위해 빅 데이터 기반 예측분석이 왜 필요한 지에 대해 논의하고 기업들이 혁신을 촉진하기 위해 사업전략 목표에 예측모델들을 활용하는 운영 모델을 제시하고자 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.
에어로졸 재부유현상은 중대사고 방사선원항 평가에서 그 중요성이 인식되고 있으나 거의 모든 사고해석 코드에서 다루어지지 않고 있다. 따라서 본 연구는 지금까지 제시된 몇가지 유형의 에어로졸 재부유모델을 ORNL에서 실시된 에어로졸 재부유실험 데이터를 이용하여 정확도와 중대사고 해석코드에 적용가능성을 분석하였다. 본 연구에서 고려한 모델은 시간의 멱승함수와 지수함수형으로 표시된 모델들이다. 본 연구에서 분석한 바에 의하면 두 유형에 속하는 대부분의 모델이 재부유량뿐만 아니라 재부유율을 계산하는 데서 실험데이터와 상당한 편차를 보여 현재의 형태로 중대사고 해석 코드에 접목하는 데는 문제가 있는 것으로 분석되었다. 그러나 보다 광범위한 실험데이터를 통한 보완이 이루어진다면 모델식 자체의 간편함으로 접목이 용이할 것이다.
압타머칩은 (주)제노프라에서 개발한 새로운 개념의 바이오칩으로서, 압타머(aptamer)를 이용하여 혈액중의 특정 단백질군의 상대적인 양의 변화를 측정할 수 있으며, 질병 진단에 바로 응용할 수 있는 도구이다. 본 논문에서는 압타머칩 데이터 분석을 통해 심혈관 질환 환자의 질병 진행 단계를 예측할 수 있음을 보인다. 정상, 안정/불안정성 협심증, 심근경색의 네 단계로 표지된 환자의 혈액 샘플로부터 제작한 (주)제노프라의 3K 압타머칩 데이터를, 일반 DNA 마이크로어레이 분석과 동일한 과정을 거쳐 분류한 결과, 각 단계별 환자샘플이 확연히 구분되는 것을 확인하였다. 분산분석 결과 P-Value를 이용하여 자질 선택을 수행하고, 분류 알고리즘으로는 신경망, 결정트리, SVM, 베이지안망을 적용한 결과. 각 알고리즘별로 50대 남성환자 31개의 샘플에 대하여 $77{\sim}100%$의 정확도로 심혈관 질환의 단계를 구분해내었다.
최근 카드사 정보 유출과 더불어 유출된 개인정보를 악용한 범죄가 빈번하게 일어남에 따라 정보보호에 대한 관심과 중요성이 높아지고 있다. 국내 스마트폰 가입자 수도 4100만 명을 넘어가면서 모바일 보안에 대한 중요성 역시 강조되고 있는 가운데 지문, 홍채, 얼굴, 목소리, 눈동자 등 개개인의 고유 정보를 이용하여 인증하는 바이오 인식 기술이 주목을 받고 있다. 최근 휴대폰 제조업체들도 스마트폰 기기 내에 바이오 인식 기술을 탑재하여 기존의 인증 방식인 잠금 패턴이나 PIN 방식보다 강화된 보안성을 제공하고 있다. 또한 모바일 결제 서비스 이용 증가에 따라 바이오 인식 결제 서비스를 제공.이용할 수 있어 그 활용성은 매우 클 것으로 전망된다. 하지만 바이오 데이터의 안전한 처리 문제, 바이오 인식 서비스의 부족 등과 같은 문제점이 따르는 실정이다. 본고에서는 바이오 인식 기술의 적용 현황 및 국내외 동향을 살펴보고 바이오 인식 시장의 문제점 분석과 이에 따른 개선 방향에 대해서 연구한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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