$\text\tiny{D}$-Psicose 3-Epimerase (DPE)는 $\text\tiny{D}$-Fructose의 C3 Epimerase로써 $\text\tiny{D}$-Fructose를 $\text\tiny{D}$-Psicose로 전환해 주는 효소이다. $\text\tiny{D}$-Psicose는 설탕 대신 사용하는 감미료로 몸에 흡수되지 않아 칼로리가 없다고 알려져 있고 자연에서는 오로지 DPE에 의해서만 생산되는 희귀당이다. 이에 따라 DPE를 통한 $\text\tiny{D}$-Psicose 대량생산의 필요성이 대두되고 있는 등 이 분야에 대한 관심이 뜨거운 실정이다. 본 연구팀은 이 당과 관련된 작용기작 연구를 수행하기 위하여 아직 단백질 3차구조가 알려지지 않은 Clostridium hylemonae DPE (chDPE) 단백질의 3차 구조예측 연구를 수행 하였다. 우리는 HHsearch를 이용하여 agrobacterium tumefaciens의 DPE 외 2개의 구조를 호몰로지 모델링 연구를 위한 주형으로 선정하였다. 다음으로 PROMALS3D를 이용하여 주형들과 chDPE의 multiple sequence alignment를 수행하였고 이를 바탕으로 3차구조 예측 연구를 수행 하였다. 예측된 구조를 검증하기 위하여 ProSA와 Ramachandran plot분석을 이용하였고 Ramachandran plot에서 단백질의 94.8%에 해당하는 잔기들이 favoured regions에 위치하였다. ProSA에서는 Z-score값이 -9.3으로 X-선 결정학이나 핵자기 공명법으로 밝혀진 구조들에서 관측되는 범위 내에 위치하였다. 나아가 예측된 구조에 $\text\tiny{D}$-Psicose와 $\text\tiny{D}$-Fructose의 결합모드를 규명하기 위하여 도킹을 시도하였다. 이번 연구를 통하여 chDPE의 구조를 예측 할 수 있었고 이를 바탕으로 이 단백질의 기능을 이해하는데 도움을 줄 것으로 기대된다.
휴먼지놈프로젝트이후 컴퓨터를 이용한 연구는 점차로 활발하게 진행되고 있는데 그 중 단백질의 기능예측과 관련하여 보다 많은 연구가 이루어지고 있다. 단백질의 기능예측을 위해서는 3차원 구조정보가 많이 이용된다. 3차원 구조를 형성하는 것은 주로 아미노산 서열이나 1차, 2차 구조 정보가 보다 구체적인 단백질 구조예측을 위해 이용되고 있다. 전세계적으로 다량의 단백질 구조정보 및 예측을 위한 방법들이 소개되고 있지만 각 자원들마다 저장, 관리 형식이 다를 뿐만 아니라, 정보를 이용하는 방법도 어렵다. 본 논문에서는 다양하게 존재하는 단백질 구조 데이터베이스 자원들을 에이전트화여 통합성과 재사용성을 지향하였고, 에이전트시티 네트워크에 연결함으로써 개방성과 확장성, 분산성을 높이도록 하였다.
다시점 비디오는 3차원 정보를 표현하기 위한 영상으로 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 동영상이다. 영상들 사이에 존재하는 시간적 상관성과 화면간 상관성을 이용하는 다시점 비디오 부호화는 카메라의 수에 비례하여 데이터의 양이 늘어나기 때문에 계산량을 줄일 수 있는 다시점 비디오 부호화 기술이 필요하다. 본 논문에서는 다시점 비디오의 부호화 성능을 향상시키기 위한 효율적인 예측구조를 제안한다. 제안한 예측 구조는 다시점 비디오의 부호화 효율을 높이기 위하여 부호화되는 현재 화면과 현재 화면이 참조하는 참조 화면들과의 평균 거리, B계층 최대 인덱스 그리고 각 Bi 계층의 화면 수를 고려하였다. 제안한 예측 구조의 성능을 참조 예측 구조의 성능과 비교하였을 때 영상 화질 면에 있어서 제안한 예측 구조가 Fraunhofer-HHI의 계층적 B화면 구조보다 약 0.07~0.13 (dB) 성능 향상을 보였다. 발생되는 평균 초당 비트량에 있어서 제안한 예측 구조가 Fraunhofer-HHI의 계층적 B화면 구조보다 최대 6.5(Kbps) 감소하였다.
본 논문은 사용자가 이동하려는 위치를 사전에 예측하고 예측된 정보를 이용하여 사용자 서비스를 미리 제공할 수 있도록 하는 위치예측 구조를 제안한다. 제안한 구조는 7개의 단계를 거쳐 사용자의 위치예측 및 지능화된 서비스를 제공하도록 한다. 물리적 센서와 히스토리 데이터베이스로부터 수집된 상황정보는 이질적인 데이터 형태를 갖기 때문에 이로 인한 데이터의 중요도 및 추상화 과정에 어려움이 있다. 이에 본 논문은 데이터의 유형을 동질적인 형태로 바꾸어 특징 추출을 하는 위치 예측구조를 제안한다. 추출된 값은 SOFM을 통해 군집화하고 ARIMA를 통해 미리 사용자의 위치 정보를 얻으며, 추론 엔진을 거쳐 최종 서비스를 실현한다. 제안된 위치예측 구조의 검증을 위해 테스트베드를 구축하고 시나리오에 따라 실험한다.
본 논문은 뉴로-퍼지 모델의 구조학습을 이용하여 한 시간 앞의 전력 수요를 예측하는 체계적인 방법을 제안한다. 제안된 예측시스템은 시간 단위로 뉴로-퍼지 모델을 재학습하기 위해서 필요한 초기 구조를 요일 유형과 시간 별로 미리 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 예측이 수행되는 시점의 요일 유형에 따라 선택된 초기 구조를 이용하여 뉴로-퍼지 모델을 초기화하고, 학습하고, 예측을 수행한다. 제안된 방법의 실효성을 검증하기 위해 1996년과 1997년의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 모의 실험을 수행한다. 실험결과 제안된 방법은 기존의 다층 퍼셉트론을 이용한 방법과 비교하여 예측의 정확도 측면과 신뢰도 측면에서 모두 향상된 결과를 얻는다.
캐쉬를 사용하는 분산 공유 메모리 시스템에서는 캐쉬들 사이의 일관성 유지를 위한 지연 시간이 성능에 큰 영향을 미친다. 최근에는 각 공유 메모리의 일반적인 접근 패턴을 학습하여 일관성 유지의 예측적 수행을 가능하게 하는 메모리 공유 패턴 예측기가 연구되고 있다. 기존의 메모리 공유 패턴 예측기는 패턴 정보를 저장하기 위해서 모든 메모리 블락마다 예측 테이블들을 할당하지만 실제로 성능 향상에 도움을 주는 테이블들은 소수에 불과하다. 본 논문에서는 적은 양의 패턴 저장 공간을 사용하면서 기존의 예측기와 유사한 성능을 낼 수 있는 캐쉬 구조의 메모리 공유 패턴 예측기를 제안한다, 제안된 예측기에서는 좋은 성능을 내는 예측 테이블들을 선택적으로 저장하게 하는 효율적인 테이블 교체 기법이 요구된다. 본 논문에서는 LRU 교체 기법을 캐쉬 구조의 예측기에 적용시켰을 때의 문제점을 분석하고 제안된 예측기의 특성에 적합한 테이블 교체 기법을 제안한다.
철도는 평탄부, 고가부 및 성토부.절토부 등의 다양한 지형구조에 걸쳐서 뻗어 있으며, 지금까지는 평탄부와 고가부를 대상으로 하여 철도소음의 전파예측에 대한 검토를 해왔다. 본 연구에서는 유한 임피던스의 흡음성 Wedge 구조를 갖는 성토부 선로의 주행열차를 대상으로 소음전파 예측모델의 작성 및 소음전파 측정을 통하여 성토 선로구조에서의 철도소음 전파예측에 대하여 검토하였다.
최근 휴대전화의 보급률이 증가하고, 많은 기능이 집약되면서 휴대전화 인터페이스는 HCI 분야에서 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 사용자 행위 모델링 기법인 GOMS를 사용하여 휴대전화의 계층 메뉴 구조를 분석하고 사용 시간을 예측하는 개선된 모델을 제시한다. 기존 연구에서는 계층메뉴 구조 내의 모든 작업을 숙련된 작업으로 가정하여 사용 시간 예측모델을 구성하였다. 하지만 실제로 휴대전화의 계층 메뉴 구조 내에는 사용자에게 숙련이 되는 작업과 숙련되지 않는 작업이 섞여 있기 때문에 모든 작업을 숙련된 작업으로 가정할 경우 정확한 사용 시간의 예측을 기대하기 힘들다. 본 논문에서는 계측 메뉴 구조의 정확한 사용시간 예측을 위해, 계층메뉴 상의 작업을 숙련된 작업과 숙련되지 않은 작업으로 분리하여 별도로 사용시간을 예측할 수 있는 방법을 제시한다. 이를 위하여 사용시간 예측모델에 필요한 정신적 준비시간(Mental Operator)의 종류를 제시하였으며 실험을 통해 이를 검증하였다.
최근에 탄산화 콘크리트 구조물의 정량적인 사용수명과 장기적인 성능을 확보하고 예측하기 위해서 확률론적인 내구성 해석 및 설계를 수행하는 연구가 많이 진행되고 있다. 이와 관련하여 콘크리트 구조물에 확률론적 내구성 설계 개념을 도입되고 있다. 본 논문에서는 탄산화 콘크리트 구조물의 통계적인 자료를 이용하여 Fick의 첫 번째 법칙에 근거한 탄산화 예측 모델에 적용하였으며, 이를 이용하여 확률론적 내구성 해석을 수행하였다. 이 예측모델에 관련된 설계변수인 $CO_2$ 확산계수, 대기중의 $CO_2$ 농도, $CO_2$ 흡착량, 시멘트 수화도 등의 영향을 검토하였다. 확률론에 기초한 탄산화 예측모델은 여러 환경에 위치한 콘크리트 구조물에 모니터링 자료를 이용하여 탄산화 깊이와 잔존수명을 예측하였다. 그 결과로 본 연구에서 합리적인 탄산화 예측모델을 이용한 적용 방법은 탄산화 콘크리트 구조물의 내구성 확보 및 구조물의 손상 개시시기를 예측하고 구조물을 유지 관리하기 위한 유연한 의사결정을 할 수 있을 것으로 판단된다.
환경노출로부터 야기되는 콘크리트 열화 중에서, 도심지 및 지하구조물의 탄산화에 대한 문제가 증가되고 있다. 그러나 현재 국내 콘크리트 구조물의 탄산화 예측에 사용되는 예측식은 국내 콘크리트 구조물의 노출환경을 고려하지 않고 기존 외국의 문헌에 수록되어 있는 예측식을 직접적으로 사용하여 오차를 수반하게 된다. 본 연구의 목적은 국내에서 시공되는 콘크리트 구조물의 노출환경에 따라 탄산화 깊이를 예측할 수 탄산화 예측식을 제안하는데 있다. 이를 위해, 기존 탄산화 예측식을 분석하였으며, 국내에서 광범위하게 시공된 콘크리트 구조물에 대한 실태조사자료를 이용하여 콘크리트 구조물의 노출환경을 고려한 보정계수를 도출하였다. 최종적으로 보정계수를 강도의 함수로 구현하여 국내의 대표적인 콘크리트 구조물의 노출환경에 따른 탄산화 예측식을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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