무선 센서 네트워크에서는 에너지 제약이라는 특징 때문에 에너지 효율과 관련된 많은 연구가 진행되고 있지만 대부분의 연구는 에너지를 보존하기 위해 센서노드의 작업을 줄이는 소극적인 방식을 취한다. 이에 반해 파워 컨트롤 기법은 전송 파워를 조절하여 불필요한 에너지 소모를 줄이는 적극적인 방식이다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크의 클러스터 기반 라우팅 프로토콜인 LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)에 파워 컨트롤 기법을 적용한 LEACH-PC(LEACH-Power Control)를 제안하였다. LEACH-PC는 클러스터 구성에 사용한 RSSI(Received Signal Strength Indicator) 정보를 이용하여 클러스터 내부 통신 단계에서 파워 컨트롤을 수행한다. LEACH-PC는 에너지 효율성 측면에서 기존의 LEACH 보다 좋은 성능을 보임을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
지표와 대기 사이의 상호작용에 의해 일어나는 지표층의 물과 에너지, 탄소 등의 순환을 이해하기 위해 이곳에서 교환되는 물질 및 에너지를 관측하는 것이 필요하다. 지표 플럭스를 관측하는 미기상학적 방법에는 경도법, 에디공분산법 등이 있다. 이 중 에디공분산법은 보존 방식을 근간으로 하여 에디 확산성에 대한 가정 없이 플럭스를 구하는 방법이다. 에디공분산법을 이용한 다양한 장/단기 관측이 국내/외에서 수행되고 있으며, 관측자료의 품질검증과 보정을 통한 양질의 자료생산은 관측 시스템의 최적화에 필수적이다. (중략)
지표 수문학(surface hydrology)은 강수에 의한 수자원의 발생, 육지나 하천, 그리고 해양에서 발생하는 증발이나 유출 등에 의한 수자원의 손실과 저수지나 댐에서 수위 상승, 토양수분이나 적설의 증가, 그리고 지하수면의 상승 등에 의한 저류량의 증가 등을 종합적으로 설명하는 과학이다. 수자원의 발생이나 손실, 그리고 저류량의 증가를 설명하기 위해서는 질량보존의 법칙과 같은 단순한 물수지 방정식을 이용한다. 그러나, 지표면에서 발생되는 증발이나 식물에 의해서 발생되는 증산 등과 같은 증발산 작용은 에너지를 수반하기 때문에 수문학적인 수지를 규명하기 위해서는 물수지와 에너지수지를 동시에 이용해야 한다.(중략)
VOC(volatile organic compound)는 도료제조, 자동차, 선박의 도색, 인쇄, 염색 공정에서 주로 발생하는 휘발성 유기화합물로서 호흡기로 들어가면 중추신경 등 주요 기관의 장애를 일으킬 수 있으며, 질소화합물과 광화학반응을 일으켜 오존을 유발하는 위험물질이다. 정부에서는 1991년 대기환경보존법을 제정하여 유기용제의 배출을 규제하고 있고, 이 법에 따라 금년부터 석유화학정제업, 저유소에 VOC 방지시설을 의무적으로 설치해야 한다.(중략)
여러 가지 장점이 있음에도 일정성이 유지되지 않는 다는 단점이 있는 마이크로파 고정 효과를 "저에너지 마이크로파"를 사용하여 보완하고자 하였다. 이를 위해 사람 위선암(gastric adenocarcinoma)을 저 에너지 마이크로파(low energy of microwave, LEM)로 고정하여 미세구조와 항원-항체반응 수준에서 그 효과를 관찰하고자 하였다. LEM으로 고정한 시료에서 항원-항체반응은 monoclonal 생쥐-항-사람-p53 (IgG2b, kappa)과 토끼-항-사람-c-erbB-2로 처리하여 결과를 냉동 절편과 비교하였다. 암세포 특이 항원은 LEM으로 처리한 시료에서 발색반응 산물의 확산이 적은 것으로 관찰되었고 보다 쉽게 인지될 수 있었다. LEM으로 고정한 위선암 조직의 미세구조는 보존된 것으로 보였으나 그 고정효과는 2차 원인에 의해 손상되는 것으로 보였으므로 이를 보상하기 위해서 LEM 고정 후 저농도 화학 고정액으로 재차 처리하여 다소의 일정성을 유지할 수 있었으나 위선암 조직은 더 낮은 마이크로파 에너지 요구성이 있는 것으로 생각할 수 있었다. 따라서 암세포가 요구하는 "최소 마이크로파 요구 범위"를 밝히기 위해서 배양 HeLa 세포를 더 낮은 에너지의 마이크로파와 저농도 화학고정액으로 처리한 결과 HeLa세포 미세구조가 보존되는 등 비교적 좋은 효과를 볼 수 있었다. 이 결과로 보면 LEM 조사(照射)로서 생체 저분자 및 수용성 단백질이 crosslink되는 효과가 있는 것으로 보았고 이를 저농도 화학 고정액으로 재차 고정하는 방법으로서 미세구조 및 항원성 보존 효과가 있는 것으로 사료되었으므로 이에 대하여 논의하고자 하였다.
최근 수자원과 수질관리 분야에 자료기반 머신러닝 모델과 딥러닝 모델의 활용이 급증하고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 Blackbox 모델의 특성상 고전적인 질량, 운동량, 에너지 보존법칙을 고려하지 않고, 데이터에 내재된 패턴과 관계를 해석하기 때문에 물리적 법칙을 만족하지 않는 예측결과를 가져올 수 있다. 또한, 딥러닝 모델의 예측 성능은 학습데이터의 양과 변수 선정에 크게 영향을 받는 모델이기 때문에 양질의 데이터가 제공되지 않으면 모델의 bias와 variation이 클 수 있으며 정확도 높은 예측이 어렵다. 최근 이러한 자료기반 모델링 방법의 단점을 보완하기 위해 프로세스 기반 수치모델과 딥러닝 모델을 결합하여 두 모델링 방법의 장점을 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다(Read et al., 2019). Process-Guided Deep Learning (PGDL) 방법은 물리적 법칙을 반영하여 딥러닝 모델을 훈련시킴으로써 순수한 딥러닝 모델의 물리적 법칙 결여성 문제를 해결할 수 있는 대안으로 활용되고 있다. PGDL 모델은 딥러닝 모델에 물리적인 법칙을 해석할 수 있는 추가변수를 도입하며, 딥러닝 모델의 매개변수 최적화 과정에서 Cost 함수에 물리적 법칙을 위반하는 경우 Penalty를 추가하는 알고리즘을 도입하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 모델을 훈련시킨다. 본 연구의 목적은 대청호의 수심별 수온을 예측하기 위해 역학적 모델과 딥러닝 모델을 융합한 PGDL 모델을 개발하고 적용성을 평가하는데 있다. 역학적 모델은 2차원 횡방향 평균 수리·수질 모델인 CE-QUAL-W2을 사용하였으며, 대청호를 대상으로 2017년부터 2018년까지 총 2년간 수온과 에너지 수지를 모의하였다. 기상(기온, 이슬점온도, 풍향, 풍속, 운량), 수문(저수위, 유입·유출 유량), 수온자료를 수집하여 CE-QUAL-W2 모델을 구축하고 보정하였으며, 모델은 저수위 변화, 수온의 수심별 시계열 변동 특성을 적절하게 재현하였다. 또한, 동일기간 대청호 수심별 수온 예측을 위한 순환 신경망 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 개발하였으며, 종속변수는 수온계 체인을 통해 수집한 수심별 고빈도 수온 자료를 사용하고 독립 변수는 기온, 풍속, 상대습도, 강수량, 단파복사에너지, 장파복사에너지를 사용하였다. LSTM 모델의 매개변수 최적화는 지도학습을 통해 예측값과 실측값의 RMSE가 최소화 되로록 훈련하였다. PGDL 모델은 동일 기간 LSTM 모델과 동일 입력 자료를 사용하여 구축하였으며, 역학적 모델에서 얻은 에너지 수지를 만족하지 않는 경우 Cost Function에 Penalty를 추가하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 훈련하고 수심별 수온 예측결과를 비교·분석하였다.
미세조류 연구는 18세기 후반부터 시작된 이후 생물산업에서 가장 중요한 생물자원으로 인식되어 왔다. 특히 미세조류의 산업 활용에 초점을 맞춘 식품/사료 및 생리 활성 화합물에 대한 초기 주요 연구 분야는 현재 대체 에너지 자원, 탄소 배출 저감 및 폐수 처리를 포함한 환경 연구 분야로 더욱 확대되고 있다. 하지만 그 산업적 활용의 중요성에도 불구하고 미세조류 배양의 장기 보존과 관련된 기초 연구 분야는 많은 주목을 받지 못하고 있다. 그러나 생물학적으로 활성을 띄는 안정적인 미세조류 배양체 보존은 이러한 미세조류의 산업적 활용을 더욱 부각시킬 수 있는 핵심적인 성공요소이다. 따라서 본 총설은 조류(algae)의 분류체계에서 가장 큰 분류군을 차지하는 녹조류(Chlorophyceae)를 포함하여 현재까지 개발된 다양한 최첨단 미세조류 냉동보존기술을 조사하였다. 또한, 국내 생물자원은행 및 국제 미세조류 자원은행에 기탁된 생물학적으로 활성을 띄는 미세조류 배양체를 보존·유지하기 수행하고 있는 보존 기술과 함께 동결보존 시 온도조절 효과, 보존제 효과 등 미세조류의 성공적인 동결보존 기술과 관련된 주요 요인들을 조사하였다. 본 연구를 통해 확인된 결과를 살펴보면, 미세조류의 형태 및 생리학적 다양성으로 인해 현재로서는 범용적으로 사용할 수 있는 표준 미세조류 장기 보존 방법이 없다는 것을 확인하였다. 따라서, 이러한 문제를 극복하기 위해서는 미세조류의 분류학적 체계를 명확하기 위한 종 특이적 바이오마커의 개발과 종 특이적 동결보존 방법에 기반한 체계적인 접근을 위한 기초 연구 분야에 대해 훨씬 더 많은 노력이 필요함을 확인하였다.
애드-혹 네트워크는 기간망에 의존하지 않고, 노드들끼리 자율적으로 데이터 이동 경로를 형성하는 네트워크이다. 일반적으로 애드-혹 네트워크는 다중-홉 통신을 기반으로 하며 네트워크의 규모가 커질수록 경로 설정을 위한 제어 패킷의 양이 급격히 증가하게 되고 노드의 수명이 단축 된다. 이러한 노드들의 특성으로 인해서 네트워크 크기에 따른 보다 에너지 효율성 적용이 가능한 경로 설정 기법에 대한 연구가 요구되고 있다. 본 논문에서는 특히 계층적인 클러스터 구조 기반의 애드-혹 네트워크 환경에서 노드가 동질적 공간-포아송의 조건에서 노드의 분포 밀도와 속성정보를 고려한 클러스터의 계층 깊이 결정 알고리즘인 CACHE-R(Context-Aware Clustering Hierarchy, Efficient and Resilient)를 제안한다. 제안하고자 하는 CACHE-R기법은 최적화된 계층의 깊이와 속성정보를 적용함으로써 에너지 보존적인 경로를 설정하여, 전체 네트워크의 에너지 소비량을 감소시키고 네트워크 수명을 향상되는 특성을 보여주었다.
최근 유류가격의 상승으로 석유를 난방에너지원으로 하는 시설원예 난방 소요비용이 크게 늘어나 시설원예 농가에 많은 어려움을 주고 있어 난방비 부담을 줄여줄 수 있는 기술 개발이 절실하게 요구되고 있다. 또한 최근 화석에너지 사용 과다에 따른 환경오염문제가 사회적 문제로 대두되면서 지구환경 보존에 대한 관심이 높아지고 있어 청정에너지인 자연에너지 이용에 관한 연구가 다양하게 이루어지고 있다. (중략)
단백질의 구조를 예측하기 위해서 구조가 알려져 있는 단백질 중 진화적으로 유사한 단백질의 구조 정보를 이용하는 Template Based Modeling (TBM) 방법이 현재까지 가장 효과적으로 많이 사용되고 있다. 단백질의 삼차 구조를 이루는 단위 중에서도 고리 부분은 효소 활성 부위 또는 리간드 결합 부위 등으로 작용하여 단백질의 생물학적 기능에 연관되어 있다. 하지만 진화적으로 가까운 단백질이어도 고리 부분은 서열이 잘 보존되지 않아 충분한 구조 정보를 주지 못하고 TBM 방법으로 고리 구조까지 정확히 예측을 할 수 없다. 따라서 TBM 방법으로 예측한 구조의 고리 부분을 주형 정보에 의존하지 않고 다시 예측하여 전체 구조를 정밀화하는 과정이 중요하다. 이번 연구에서는 이를 위해 자유 에너지를 고려한 고리 구조 예측 방법을 적용하여 그 효과를 검증해보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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