서울시 통합대중교통체계개편에 의한 준공영제 및 거리비례오금제의 시행으로 대중교통 수입금정산문제가 한국철도공사, 서울지하철공사, 서울특별시도시철도공사, 인천지하철공사의 기존도시철도운영기관의 수입금 배분 문제가 내재된 상태에서 버스와 도시철도의 수단간 배분문제까지 포함하는 복잡한 문제로 전개되었다. 또한 추가로 계획되고 있는 민자노선, 지자체의 경전철 도입계획으로 향후 대중교통수입금 정산은 보다 다양한 운영기관 및 지역의 협상문제로서 매우 복잡하게 전개될 것으로 예상되고 있다. 본 연구는 대중교통운영기관의 수입금 배정의 기본접근모형을 제시하는 것으로, 운영기관이 통합대중교통망에서의 승객수송에 기여한 정도를 파악하는 것을 핵심으로 하고 있다. 이를 위해 향후 전자지불시스템이 완비되었을 상황을 가정하여 이때에서 환승구간 때문에 승객의 통행행태가 파악되지 않는 수도권 도시철도로 한정하여 역간의 (복수의) 통행경로를 파악하고 수요를 배정하여 운영기관의 인-Km등의 기여도를 계산하는 방안을 제안하다. 본 연구의 주요내용을 요약하면 다음과 같다. 1. 도시철도의 승객의 환승행태를 반영한 일반화 비용. 2. 역간 유사경로결정을 위한 K경로알고리즘. 3. 유사경로에 수요배정모형.
Diels-Alder 반응은 유기합성에서 중요하게 다뤄지는 고리형성 반응으로 위치 선택성과 더불어 단일 단계 반응이기에 특이한 입체 선택성을 갖는 것으로 알려졌다. 그러나 실제로는 단계적 반응 경로도 존재할 수 있음을 발견하였는데, 이 경우에 갖는 위치 선택성과 입체 선택성은 달라질 가능성이 높다. Density Functional Theorem(DFT)로 계산한 결과, 비대칭 Diels-Alder 에 대해 단계적 반응의 경우에도 마찬가지로 유사 ortho 형태에 endo 지향성을 나타내었지만 대칭 Diels-Alder 반응에 비해 단계적 반응이 일어나기 힘들다는 결론을 얻을 수 있었다.
컴퓨터 게임에서 움직이는 캐릭터를 위한 자연스러운 경로의 계획은 게임의 현실감을 측정하는 중요한 척도이다. Voronoi 다이어그램은 컴퓨터 기하학 분야에서 잘 알려진 로봇 경로계획 알고리즘 중 하나이다. Voronoi 다이어그램은 두 장애물로부터 같은 거리에 있는 선분과 점들로 구성되어 생성된 경로가 장애물로부터 멀리 떨어진 안전한 길이고 사람이 실제로 택하는 경로와 유사하다는 것이 장점이다. 본 논문에서는 셀-기반 게임 환경에서 움직이는 캐릭터의 이동경로를 찾기 위해 Voronoi 다이어그램을 적용하는 방법을 제안하고 구현한다. 제안된 방식과 기존에 많이 사용되던 그리드 기반 A* 알고리즘의 적용 결과를 비교 분석한다.
도시 내 교통혼잡이 증가됨에 따라 최단경로 탐색방법뿐만이 아니라 동일 목적지까지의 여러 가지 경로(준 최단경로)를 제시해 줌으로써 교통량을 효과적으로 분산시킬 수 있는 대체경로 탐색기법에 대한 관심이 고조되고 있다. 본 논문에서는 대체 경로의 유효성을 평가하는 성능지표를 제안하고, 복수개의 우수해 탐색에 유리한 진화 프로그램에 기초한 효과적인 대체경로 탐색기법을 제시한다. 기존 방법(k-th 최단경로 방법)의 문제점이었던 대체 경로들간의 유사성이 제안된 방법에서는 해결된다. 가상 도로망을 통한 컴퓨터 시뮬레이션의 결과로서 제안된 방법이 기존 방법보다 교통량 분산(경로들간의 상이성)측면에서 훨씬 더 우수함을 확인하였다.
개념 간의 유사도 측정 방법은 의미망에서의 두 개념의 최단 경로의 수 노드의 깊이 관계의 종류 등의 정보를 이용하는 링크(Link) 기반 방법, 대용량의 말뭉치에서의 개념의 발생빈도를 확률로 계산한 정보량(Information Content) 기반 방법, 관련 단어들의 공기정보를 활용한 의미(Gloss) 기반 방법이 있으며, 이미 국외에서는 WordNet과 같은 의미적 언어자원을 활용하여 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 국내에서는 아직 한국어 의미망을 바탕으로 한 개념간의 유사성 측정 방법이나 이를 활용하는 방법에 대한 연구가 미흡하다. 본 논문에서는 이를 바탕으로 링크 타입 노드의 깊이 최단경로 정보량 등의 요소를 이용한 의미 유사도 측정방법을 제안하고 이를 활용하여 명사-용언간의 연계 정보를 확보함으로써, 효율적으로 명사-용언간의 네트워크를 구축하도록 한다.
인터넷의 지속적인 발전에 따라 다양한 출처와 경로를 통해 많은 정보가 빠른 속도로 생산, 확산되고 있다. 이로 인해 중복되거나 유사한 정보들이 빈번하게 발생되고 있으며, 이러한 문제를 해결하기 위한 내용이 유사한 문서를 찾는 연구들이 많이 진행되고 있다. 유사 문서 병합에서 유사 문서를 판별하기 위해 문서 간 공통된 단어의 비율을 이용한다. 하지만 동일한 단어가 다양한 형태로 표현될 수 있어 공통된 단어의 비율만을 가지고 유사 문서를 판단하기 어렵다. 본 논문에서는 유사한 의미를 갖는 단어들을 동일한 단어로 변환하여 유사 문서들을 병합하는 시스템을 제안하고 구현 사항에 대해 설명한다.
지방산 결합 단백질(FABP)은 LCFA 수송, 지질 합성, 저장을 용이하게 하고, 염증을 포함한 다양한 경로에 영향을 미치는 신호 분자로 작용한다. 특히 FABP4는 혈관 및 심장관련 질환과 관련이 있으며, 대식세포 매개 염증 반응에서 역할을 한다. 이전의 연구들은 FABP4를 지방 생성을 위한 대표적인 바이오 마커일 뿐만 아니라, 면역 반응과도 상관관계가 있는 것으로 확인하였다. 본 연구는 톨-유사 수용체 3(TLR3) 활성화에 의한 닭 FABP4(chFABP4) 유전자의조절을 조사하고 chFABP4 전사 조절에 관여하는 신호 경로를 결정하는 것을 목표로 한다. 우리는 TLR3 자극 DF-1 세포에서 chFABP4의 전사 조절을 분석하였다. 결과는 TLR3 리간드인 폴리이노신-폴리시티딜산(PIC)으로 자극 시 chFABP4가 상향 조절되었음을 보여주었다. 특히 chFABP4 전사는 NF-κB 신호 경로에서 독립적으로 조절되었다. p38 억제에서 상향 조절되어 p38 신호 경로가 TLR3 활성화 DF-1 세포 내에서 chFABP4 전사를 억제할 수 있음을 보여주었다. 이와는 대조적으로, JNK 신호 경로 억제에서는 chFABP4 발현이 하향 조절되었으며, 이는 대식세포의 연구 결과와 일치하며, TLR3 활성화에 반응하여 DF-1 세포에서 chFABP4 전사를 위한 JNK 신호 전달 경로의 긍정적인 조절을 시사한다. MEK 경로 억제는 NF-κB 신호 전달과 유사한 조절을 초래하였다. 이러한 결과는 각 MAPK가 TLR3 활성화에 반응하여 DF-1 세포에서 chFABP4의 전사 조절에 차별적으로 기여함을 시사한다.
로봇 축구 경기를 위해서는 경기장의 임의의 시작점에서 목표점으로 장애물을 피해 갈 수 있는 능력이 필요하다. 이러한 경로 계획을 학습하기 위해서 다양한 상황을 모두 고려할 경우 학습량이 급격히 증가한다. 그러나 많은 실제적인 학습 문제에 있어서는 가능한 모든 학습 데이터를 사용하지 않고도 원하는 학습 효과를 가져올 수 있음이 알려져 있으며, 이러한 경우 데이터를 스스로 선별하여 학습하는 능동적 학습 방법이 효과적이다. 본 논문에서는 진화 알고리즘을 사용하여 실시간에 경로 계획을 하기 위한 새로운 능동적 학습 방법을 제시한다. 제안되는 방법은 두 개의 진화 알고리즘으로 구성되는데 하나는 주어진 시작점-목표점간의 최적 경로를 찾는데 사용되고 또 다른 하나의 진화 알고리즘은 유용한 시작점-목표점들의 쌍을 탐색하는데 사용된다. 이 방법은 계산 시간의 여유가 있을 때 다양한 문제를 스스로 제시하고 해결하는 법을 학습해 놓고 후에 실제 문제가 주어질 때 기존의 문제와 가장 유사한 문제를 찾아 실시간에 해결함으로써 기존의 진화 알고리즘에 의한 경로 계획법들이 갖는 실시간성에서의 단점을 개선할 수 있다. 실험을 통하\ulcorner 제안된 두 가지 진화 알고리즘의 성능을 실험적으로 검토한다.
본 논문에서는 XML 문서의 자동변환을 위해 2단계의 상향식 매칭 방법을 제안한다. 제안된 방법은 단말 노드 사이의 유사도 비교를 통해 임계값을 넘는 후보 매칭집합을 결정하고, 단말노드가 포함되어 있는 경로의 유사도 비교를 통해 적절한 일대일 매칭을 추출한다. 특히, 노드 사이의 유사도 비교를 위해 축약어 사전, 일반 동의어 사전, 도메인 온톨로지를 적용한다. 실제 전자상거래용 XML 스키마를 대상으로 실험한 결과 제안된 방법은 평균적으로 97%의 정확률을 보였다.
세포 내에서 일어나는 단백질 신호 전달 과정은 단백질간의 상호작용을 통해 수행되고 조절된다. Yeast 상호작용 정보와 녹색형광단백질(GFP)을 이용하여 밝혀진 약 5,000여 개의 Yeast 단백질 위치정보를 이용하여 가중치를 부여하고 신호 전달경로 추출 및 예측을 위한 고성능 LocSPF 알고리즘을 최초로 제안하였다. 가중치 알고리즘에 의해 산출된 결과 중 의미 상관도가 높은 것을 채택한 후 KEGG에서 제공하는 신호전달 경로와 같은 신호전달 경로를 추출하는지 유사도 비교를 하였다. 한편 더 나아가 아직 실험을 통해 밝혀지지 않은 단백질 신호전달 경로를 예측하여 결과를 제시함으로써 본 연구를 통해서 알려지지 않은 새로운 신호전달 경로를 발견하거나 이전 경로에 참여하지 않은 단백질들을 발견할 수 있는 가능성을 제시 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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