블로그, 페이스북, 트위터와 같은 SNS(Social Network Service)는 유저와 포스트를 노드로, 유저와 포스트, 포스트와 포스트, 또는 유저와 유저 사이에 형성되는 다양한 관계를 링크로 하는 그래프로 표현될 수 있다. 본 논문은 이러한 그래프 구조를 분석하여 다른 유저들의 생각과 행동에 영향을 미치는 영향 유저를 선별하는 방법에 대해 논한다. 기본적인 패러다임으로 기존의 투표성 개념이 아닌, 다양한 시맨틱 웹 자원의 중요도를 평가하기 위해 제안된 상호작용성 개념을 초기 SNS의 하나인 블로고스피어의 영향력 평가에 적용함으로써, 여러 모의 실험을 통해 그 타당성과 적용 가능성을 입증하였다. 모의 실험은 각 대안이 제공하는 결과의 타당성 정도에 따라 성능을 비교 분석할 수 있는 네트워크 모형을 디자인하여 사용하였다. 또, 이러한 네트워크 모형에 대한 링크 가중치 튜닝의 결과 변화를 살펴봄으로써, 가중치 조합의 차이에서 발생하는 실험 오차를 줄이고, 실제 적용의 용이함을 비교 분석하였다. 부가적으로, 스팸 필터링 목적에서 포스트 컨텐츠 점수를 링크 구조 기반 방법 안에 포함시킬 수 있는 방법도 제안하였다. 본 연구는 SNS 영향유저 선별에 대한 연구의 출발점으로서, 다음과 같은 점에서 기존 연구와 구별된다. 첫째, 스크랩, 댓글, RSS, 친구 등 기존 연구에서 유의미한 속성으로 간주했지만, 그래프 기반 방법으로 함께 고려할 수 없었던 다양한 영향력 속성들을 종합적으로 반영할 수 있는 그래프 기반 영향력 평가 프레임웍을 제시한다. 둘째, 이 프레임웍은 영향력이 높은 개체들과 상호작용하는 개체가 영향력이 낮은 개체들과 상호작용하는 개체보다 높은 영향력을 갖게 되는 일반적인 현상을 구현할 수 있는 양방향성을 반영한다. 셋째, 영향력 평가 면에서 다른 사람들의 추종액션을 유발한 정도를 가장 중요한 요인으로 고려하여, 일련의 참조관계에 대해 기존의 페이지랭크나 HITS(Hypertext Induced Topic Selection)와는 다른 관점에서 접근하였다.
Astaxanthin의 산업적인 생합성을 위하여 wild type인 P.rhodozyma B30 효모를 UV, NTG 등으로 돌연변이 처리하여 0.5 mM $\beta$-ionone이 포함된 선별배지에서 carotenoids 합성능력이 우수한 변이주 B76을 분리하였다. 변이주 B76은 wild type과 비교시 균체 생성능력은 큰 차이가 없었으나 carot-enoids 합성능력은 40% 이상, astaxanthin 합성능력은 50% 이상 향상되었다. 선별된 변이주 B76의 최적 발효배지 및 배양 조건 선정을 위한 플라스크 배양실험 결과 최적 탄소원으로 glucoserk, 최적 질소원은 CSL : (NH4)2SO4 : yeast extract = 6 : 2 : 0.1이 혼합된 배지가 선정되었다. C/N ratio는 1.7~2.0 범위에서 유사한 발효성능을 보았으며(산업적인 생산성을 고려하여 2.0을 최적으로 선정), 배양온도는 $22^{\circ}C$가 최적이었다. 초기 pH는 가장 높은 세포농도를 나타낸 6.0을 최적으로 하였다. 종균 접종량은 전반적으로 균체량과 carotenoids 합성능력에는 영향을 미치지 않았으며 산업적인 생산성을 고려하여 3%(v/v) 수준이 적절한 것으로 사료되었다. 이와 같이 플라스크 배양을 통해 확립된 최적 배지 및 배양조건을 기초로 5 L 발효조를 이용한 회분식 배양실험을 통해 탄소원의 최적 농도는 18%임을 확인하였다. 특히 B76 변이주는 22%(w/v)까지의 고농도 glucose 존재하에서는 catabolite rep-ression을 받지 않는 것으로 나타났다. 용존산소가 부족한 경우에는 균체성장 및 색소합성이 저해되었고, 따라서 통기속도 1.0 v/v/m, 교반속도 400 rpm 이상을 유지함이 필요하였다. B76 세포는 배양 3일차에 exponential phase에 진입한 후(최대 Yx/s = 0.37) 배양 4일차에 stationary phase에 도달하였다. Carotenoids 및 astaxanthin 생합성은 세포성장이 정지한 후인 배양 5일차에 급격하게 증가하는(최대 Yp/s = 1.08) 전형적인 mixed-growth-associated 형태를 나타냈다. 이는 exp-onential phase 동안 급격한 균체성장으로 용존산소가 부족하여 NADH balance에 의해 astaxanthin 생합성 경로 중 탈수소화 단계가 저해되기 때문으로 사료되었다. 최종 세포농도는 43.3 g/L, 단위부피당 carotenoids 함량은 149.4 mg/L, astaxanthin 함량은 110.6 mg/L로서 산업적인 생산성이 있는 것으로 나타났다. 이번 연구를 통하여 개발된 변이주 B76 및 이의 대량 발효를 위한 최종조건의 정립은 향후 astaxanthin의 산업적 생산공정에 필요한 기초자료로 이용될 것으로 기대된다.
목적: 만성 무릎관절 통증환자에서 관절의 퇴행성 변화로 인하여 $^{99m}Tc-MDP$ SPECT를 이용한 관절내 장애의 진단성능이 떨어지게 된다. 이 연구에서는 내측 구획의 섭취 증가가 관찰될 때 이를 내측 반월상연골 손상(MMI)과 퇴행성 변화(DC)로 감별 진단하기 위한 진단기준을 찾고자 하였다. 대상 및 방법: 3개월 이상의 만성 통증으로 무릎관절 SPECT를 시행하고 이후 관절경 검사를 통해 관절 병소의 확진을 받은 환자 중 SPECT 상 내측 구획에 섭취 증가를 보인 47명, 49예의 영상을 대상으로 하였다. SPECT 영상에서 내측 경골 고원부에 초승달 모양의 섭취가 관찰될 때 MMI로 진단하는 기준(진단기준 I), 초승달 모양 섭취 양상에 따라 전측, 중앙측, 후측 및 미만성으로 구분하고 이 중 중앙측, 후측, 미만성만을 MMI로 진단하는 기준(진단기준 II), 이에 더해 섭취의 정도를 등급화하여 내측 구획에서 대퇴골 부위보다 경골 고원부의 섭취가 더 높을 때만 MMI로 진단하는 기준(진단기준 III)의 세 가지 진단기준을 설정하고 이들의 진단성능을 비교하였다. 결과: MMI 진단의 예민도와 특이도가 진단기준 I에서 각각 93%, 14%, 진단기준 II에서 각각 89%, 38%, 진단기준 III에서 75%, 67%로 형태학적 기준과 섭취 정도에 의한 기준을 첨가할수록 진단성능이 향상되었다. 결론: 이 연구에서는 무릎관절 SPECT가 적용되는 실제 임상 적응증에 가까운 만성 무릎관절 통증에서, 퇴행성 변화와 관절 내 장애를 감별하는 향상된 진단기준을 제시하였다. 이를 통하여 선별검사로서 무릎관절 SPECT의 진단적 가치를 더욱 높일 것으로 기대된다.
오늘날 지능형 영상 검지기 시스템(Intelligent Vehicle Detection System)이 추구하는 방향은 기존 시스템의 교통 소통 정보 습득을 넘어서 교통정체, 사고 등과 같은 부정적인 요인을 줄이는 것이다. 본 논문에서는 도로 교통법규 위반 상황 중에서 가장 치명적인 사고를 유발 할 수 있는 불법 유턴 차량을 검지하는 알고리즘을 제안한다. 영상의 옵티컬 플로우 벡터(Optical Flow Vector)를 구하고 이 벡터가 불법 유턴 경로 상에 나타난다면 불법 유턴차량에 의해 생긴 벡터일 확률이 높을 것이라는 점에 착안하여 연구를 진행했다. 옵티컬 플로우 벡터를 구하기 전에 연산량 절감을 위하여 코너(corner)와 같은 특징점을 선지정한 후 그 점들에 대해서만 추적하는 피라미드 루카스-카나데(pyramid Lucas-Kanade) 알고리즘을 사용했다. 이 알고리즘은 연산량이 매우 높기 때문에 먼저 컬러 정보와 진보된 확률적 허프 변환(progressive probabilistic hough transform)으로 중앙선을 검출하고 그 주위 영역에만 적용시켰다. 그리고 검출된 벡터들 중 불법 유턴 경로위의 벡터들을 선별하고 이 벡터들이 불법 유턴 차량에 의해 생긴 벡터들인지 확인하기 위해 신뢰도를 검증하여 불법 유턴 차량을 검지하였다. 최종적으로 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 알고리즘별 처리시간을 측정하였으며 본 논문에서 제안한 알고리즘이 효율적임을 증명하였다.
본 논문에서는 relay station (RS)이 도입된 이등통신 시스템의 throughput 향상을 위해 base station (BS)와 RS 및 단말간의 link를 hierarchical하게 allocation하는 auction 기반의 알고리듬을 제안한다. Hierarchical link allocation 방식은 인지무선 기능을 가진 각 RS 단위로 일차적으로 해당 서비스 영역 내의 단말들을 대상으로 QoS 만족 여부를 감지하여 RS와 연결될 단말의 set을 정하고, BS 차원에서 해당 단말 set을 대상으로 auction 과정을 진행하여 최종적으로 BS 및 RS와의 link를 지정하는 방식이다. 제안하는 알고리듬에서는 시스템 throughput의 향상을 위해 인접 셀과의 정보 교환을 통해 얻은 co-channel interference (CCI) 정보 및 RS들로부터 수집한 단말 별 QoS의 개선량에 관한 정보를 바탕으로 auction 과정을 진행하며, auction winner 단말 set에 RS와의 link를 선별적으로 지정한다. 모의실험을 통하여 본 논문에서 제안하는 방식을 적용한 시스템은 셀 내 높은 QoS를 요구하는 사용자의 비율이 높아질수록 기존 알고리듬에 비해 단말의 QoS를 보다 효과적으로 만족 시킬 수 있음을 보였다. 또한 셀의 traffic load가 높고 인접 셀 CCI의 전력이 강할수록 기존의 알고리듬을 적용한 시스템보다 robust한 throughput 성능을 보였다.
본 논문에서는 라만 스펙트럼의 고속 탐색을 위해 특이값 분해(SVD, Singular Value Decomposition)를 이용한 새로운 탐색 알고리즘들을 제안한다. 제안 알고리즘에서는 SVD를 통해 얻은 특이벡터를 중요도에 따라 선별하여 실험에 사용함으로써 계산량 단축을 도모한다. 파일럿 테스트(Pilot test)를 수행하여 일부 데이터들을 미리 탐색 대상에서 제외시키고 부분탐색법(PDS, Partial Distance Search)을 적용하여 탐색을 수행함으로써 큰 폭으로 계산량을 감소시킨다. 실험에 사용한 데이터베이스는 총 14,032종의 화학 물질 라만 스펙트럼으로 구성하였으며, 기존의 탐색 방법인 전체탐색법(Full Search), PDS와 평균피라미드탐색법(MPS, Mean Pyramid Search)를 1차원공간상의 신호에 적용하기 적절하게 변형한 1DMPS에 PDS를 적용한 실험(1DMPS+PDS), 데이터의 분산을 내림차순 정렬하여 !DMPS와 PDS를 적용한 실험(1DMPS Sort with Variance+PDS), 데이터의 250차원 성분만 SVD 변환하여 PDS를 적용한 실험(250SVD+PDS), 그리고 제안 알고리즘 PSP(Partial SVD with PDS)와 PSSP(Partial SVD with Sorted Pilot test)을 적용한 실험을 비교 분석하였다. 각 알고리즘의 성능은 곱셈 및 덧셈의 연산량 비교를 통해 이루어졌는데, 실험 결과에 따르면 250SVD+PDS에 비해 제안알고리즘 PSP는 15.7%, PSSP에서는 64.8%의 계산량 감소를 확인하였다.
이온크로마토그래피(IC) 시스템을 이용하여 눈 시료의 이온성분을 측정하기 위해 IC 시스템의 성능평가, 시료 병의 세척법, 필터 적용에 따른 문제점을 조사하였다. 이를 바탕으로 이온성분 측정자료의 불확도 산출법을 연구하였다. 본 연구의 IC 시스템 검출한계는 양이온의 경우 0.01~0.26 ${\mu}g/L$, 음이온 성분들은 0.02~0.26 ${\mu}g/L$로 나타났다. 그리고 양이온과 음이온의 재현성을 나타내는 변동계수는 각각 0.4-17.4%, 0.1-27.6%로 조사되었다. BCR$^{(R)}$-408을 이용한 측정자료의 정확도 조사 결과 양이온과 음이온의 상대오차는 각각 4.5-12.0%, 1.3-5.6%로 나타났다. 시료 병에 대한 실험실 바탕시험 결과 유기음이온을 포함한 일부 성분들($CH_3CO_2{^-}$, $HCO_2{^-}$, $NH_4{^+}$)의 경우 다른 성분들에 비해 오염 가능성이 높은 것으로 조사되었다. $NO_3{^-}$ 성분의 바탕시험 결과는 시료 병 세척과정에 사용된 $HNO_3$의 잔류에 따른 오염영향으로 나타났다. 그리고 눈 시료 용융액의 불용성 입자를 제거하기 위해 필터를 사용할 경우 일부 이온 성분들은 필터로부터 직접 용출되는 것으로 조사되었다. 따라서 사용 전에 증류수(~ 6 mL)로 세척하는 것이 필요하고 지역별로 눈 시료의 농도 특성을 고려하여 선별적으로 필터를 적용해야 한다. 마지막으로 그린란드 북서부 내륙의 NEEM 캠프의 풍상 지역에서 채취한 눈 시료의 이온성분 측정 자료의 불확도를 산출하기 위해 이온 성분 가운데 $F^-$ 측정 자료에 대해 불확도를 결정하였다.
추천 시스템은 정보의 홍수 속에서 사용자로 하여금 자신에게 더욱 가치 있고 흥미로운 정보를 선별할 수 있도록 돕는 자동화된 정보 여과 시스템이다. 최근 분산 컴퓨팅 환경에 대한 연구가 활발히 진행되면서, 지금까지의 중앙 서버에서 모든 정보를 관리하는 중앙 집중 방식의 추천 시스템에서 P2P 환경의 접근 방식으로 선회하고 있다. 협력적 여과는 상업적인 추천 시스템에서 가장 많이 사용하는 정보 여과 기법이지만, 그 성공에도 불구하고 확장성(scalability)과 데이터의 희박성(sparsity), 악의적인 사용자의 공격(shilling attack)에 대한 방어 등에 관련된 여러 제약을 갖는다. 중앙 집중 방식에서 분산된 방식으로의 변화는 추천의 신뢰성과 개인 정보의 남용 가능성에 관련한 문제점을 일부 해결할 수 있으나, 조작된 사용자 프로파일을 사용하여 추천을 조작하려는 의도를 갖는 악의적인 사용자의 공격에는 중앙 집중 방식과 마찬가지로 취약할 수 있다. 본 논문에서는 개인 정보의 오남용과 악의적인 사용자의 공격에 관련된 문제점을 해결하고, 분산된 환경에서 효과적인 협력적 여과를 수행하여 추천의 성능과 정확성을 높이기 위한 멀티 에이전트 기반의 추천 프레임워크를 제안한다. 추천의 신뢰성을 높이기 위해 사용자간의 신뢰 정보를 사용하며, 각 사용자의 개인 에이전트와 이동 에이전트간의 정보교환을 통해 효과적으로 신뢰 정보를 전파하고 분산된 유사도 계산의 효율성을 높였다.
지형 정규화 기법은 영상 촬영 시의 광원, 센서 및 지표면 특성에 따라 발생하는 밝기값 상의 지형적인 영향을 제거하는 방법으로, 지형 조건으로 인해 동일 피복의 픽셀들이 서로 다른 밝기값을 지닐 때 그 차이를 감소시킴으로써 평면 상의 밝기값과 같아 보이도록 보정한다. 이러한 지형적인 영향은 일반적으로 산악 지형에서 크게 나타나며, 이에 따라 산불 피해 지역 추정과 같은 산악 지형에 대한 영상 활용에서는 지형 정규화 기법이 필수적으로 고려되어야 한다. 그러나 대부분의 선행연구에서는 중저해상도의 위성영상에 대한 지형 보정 성능 및 분류 정확도 영향 분석을 수행함으로써, 고해상도 다시기 영상을 이용한 지형 정규화 기법 분석은 충분히 다루어지지 않았다. 이에 본 연구에서는 PlanetScope 영상을 이용하여 신속하고 정확한 국내 산불 피해 지역 탐지를 위한 각 밴드별 최적의 지형 정규화 기법 평가 및 선별을 수행하였다. PlanetScope 영상은 3 m 공간 해상도의 전세계 일일 위성영상을 제공한다는 점에서 신속한 영상 수급 및 영상 처리가 요구되는 재난 피해 평가 분야에 높은 활용 가능성을 지닌다. 지형 정규화 기법 비교를 위해 보편적으로 이용되고 있는 7가지 기법을 구현하였으며, 토지 피복 구성이 상이한 산불 전후 영상에 모두 적용, 분석함으로써 종합적인 피해 평가에 활용될 수 있는 밴드 별 최적 기법 조합을 제안하였다. 제안된 방법을 통해 계산된 식생 지수를 이용하여 화재 피해 지역 변화 탐지를 수행하였으며, 객체 기반 및 픽셀 기반 방법 모두에서 향상된 탐지 정확도를 나타내었다. 또한, 화재 피해 심각도(burn severity) 매핑을 통해 지형 정규화 기법이 연속적인 밝기값 분포에 미치는 효과를 확인하였다.
본 연구에서는 치료용 양성자선 계측을 위한 광섬유 방사선량계 개발을 목적으로 최적화 과정의 기초연구를 통하여 광섬유 방사선량계를 제작하였다. 양성자선 계측의 최적화를 위해 유기섬광체의 종류에 따른 섬광량 및 브래그 피크의 피크/플래투를 측정하여 가장 효율이 뛰어난 섬광체를 선별하였고, 유기섬광체의 직경에 따라 물 팬텀의 각 깊이에서 손실되는 양성자선의 에너지에 대해 유기섬광체에서 발생되는 섬광량을 측정하여 유기섬광체의 직경에 따른 선형성을 도시하고 최적의 섬광체 직경을 선택하였다. 또한 양성자선의 조사각도에 대해 유기섬광체의 길이에 따른 섬광량 및 섬광량의 표준편차를 측정하여 입사각 의존도를 판별하고 최적의 섬광체 길이를 결정하였다. 최적화 과정을 통하여 제작된 센서 성능평가의 일환으로 양성자 가속기의 선량율 및 모니터 유닛에 따른 광섬유 방사선량계의 섬광량을 측정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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