빠르게 변화하는 현대 소프트웨어 산업에서 주변 환경에 대응해 시스템의 상태를 변화하며 요구사항을 만족시키는 자가적응 소프트웨어의 개념이 대두되고 있다. 본 연구는 기존의 UML diagram이 자가적응 소프트웨어의 특성을 표현하기에 부족한 점을 보완하기 위해 UML diagram을 확장했으며 자가적응 소프트웨어의 설계에 중요한 요소인 '상황'을 모델링하기 위해 기존 연구의 Situation model을 도입해 연계할 수 있도록 했다.
세포는 다양한 인체 질환에 관련되어 있는 저산소 환경을 인지하고 반응하며 적응한다. 저산소 상태에 적응하기 위해서는 hypoxic 유전자의 발현을 증가시키고 aerobic 유전자의 발현을 감소시키는 유전자 발현 조절이 필요하다. 최근 연구에서 미토콘드리아 호흡계가 이러한 유전자 발현 조절에 관여됨이 밝혀지고 있다. 본 연구에서는 호흡이 가능한 곰팡이(Saccharomyces cerevisiae)와 호흡이 불가능한 돌연변이 곰팡이를 실험대상으로 하여 미토콘드리아 호흡계가 저산소 환경에서 유전자 발현 조절에 관여됨을 DNA microarray 기법을 이용하여 전체 유전자를 대상으로 조사하였다. 산소 농도가 감소함에 반응하여 많은 유전자의 발현에 변화가 있었으며, 이러한 차별적인 발현 양상을 보이는 유전자는 여러 그룹으로 분류할 수 있었다. 대부분의 hypoxic 그리고 aerobic 유전자는 저산소 상태에 적응하는 발현 양상을 위해서는 미토콘드리아 호흡계가 필요하였다. 그러나 일부 hypoxic 그리고 aerobic 유전자는 미토콘드리아 호흡계와 무관하게 저산소 상태에 적응하는 발현 양상을 보였다. 이러한 결과는 미토콘드리아 호흡계가 저산소 환경에 적응하는 유전자 발현 조절에 필요하며, 또한 여러 기전을 통하여 이러한 유전자 발현 조절에 관여함을 제시한다. 또한 microarray 실험 결과에서 도출된 산소 농도에 대해 차별적인 발현을 보이는 유전자에 대하여 gene ontology 및 promoter 분석을 수행하였고 이러한 추가 분석 결과는 산소에 의해 조절되는 유전자와 함께 세포가 저산소 환경에 적응하는 기작을 이해하는 데 유용한 자료가 될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 코호넨(Kohonen)의 SOFM (Self-Organizing Feature Map) 알고리즘의 단점을 해결하기 위한 새로운 학습 알고리즘 ASOFM(Adaptive Self-Organized Feature Map)을 제안한다. 코호넨의 학습 알고리즘은 초기화된 연결 벡터에 대하여 극소점에 빠지는 경우도 있다. 그러나 제안된 알고리즘에서는 학습과정중에 네트워크의 상태를 평가할 수 있는 목적함수(object function)을 사용하였고, 이 함수의 출력에 따라 학습의 각 시점에서 적응적으로 학습률의 재조정이 가능하였다. 이 결과, 네트워크의 상태가 최소점에 수렴함이 보증 되고 학습률의 적응성에 의해 임의의 학습패턴에 대한 학습의 일반화 능력이 보장되었다. 또한 제안된 알고리즘은 코호넨의 알고리즘보다 약 $70\%$이상의 학습시간을 단축한다.
적응형 소프트웨어는 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 분야로 홈 네트워크, 지능 로봇 등 다양한 분야에 응용이 가능하다. 하지만, 대부분의 연구가 적응형 소프트웨어의 요구사항이나 시나리오의 구체화를 위한 비전을 제시하거나, 응용 구현의 사례를 보임으로써 실현 가능성을 확인하는데 초점을 맞추고 있다. 본 연구에서는 동적인 재구성이 가능한 규칙 기반으로 동작할 수 있기 때문에 진화가 가능하며, 상태에 기반하여 행위를 판단하는 RASC 프레임워크를 제안한다. 기존 서비스 조합의 개념을 실현하기 위해 중개자를 이용하였으며, 변이와 교차와 같은 유전 알고리즘 연산을 쉽게 적용할 수 있도록 RASC 도메인을 정의하였다. RASC 프레임워크는 블랙보드 아키텍처를 기반으로 규칙을 공유하며, 서비스와 서비스 조합체 모두 자극-반응 모델을 따르고 자기유사성을 가지는 일종의 복잡계를 구성한다.
본 논문에서는 NTSC 칼라영상신호를 프레임내에 휘도신호와 색도신호를 분리하기 위한 새로운 적응형 필터링방식을 제안하였다. 이 방식은 인가되는 신호의 상태, 즉 수직방향에서의 상관관계, 그리고 수평방향과 대각선방향에서의 천이상태를 검출하여 제어신호를 생성하고, 이 신호에 의해 수직 필터군과 수평 필터군에서 각각 적응적으로 필터를 선택하여 처리함으로써 색도신호를 얻으며, 휘도신호는 칼라영상신호에서 색도신호를 감하여 얻는다. 여기에 사용된 필터들은 NTSC 칼라영상신호를 칼라부반송과 주파수의 4배로 샘플링한 경우에 대해서 설계되었으며, 몇가지 평가방법에 의해, 제안된 방식과 기존의 방식을 컴퓨터 시뮬레이션과 SVP(Serial Video Processing) 시스템을 이용하여 비교하였다.
다중 반송파를 사용하는 직접 대역확산 부호분할 다중접속 통신시스템에서 주파수 효율 향상을 위한 전송 전력 및 전송률 적응화 시스템을 제안하고 그 성능을 분석하였다. 본 논문에서는 수신단에서 이상적인 채널상태 정보를 알고 있다는 가정 하에, 주파수 영역에서는 각 사용자의 부채널 중에서 가장 채널상태가 좋은 한 대역을 선택하여 전력을 할당하고 시간 영역에서는 목표 수신 품질을 만족하도록 전송률을 결합 조정하는 것을 제안하였다. 수학적 분석을 통하여 평균 전송 전력이 고정되어 있을 때 제안한 방식의 평균 데이터 전송률을 구하고 전력 혹은 전송률 적응화가 적용된 단일 반송파 부호분할 다중접속 통신시스템과 그 성능을 비교하였다.
서보 드라이브의 성능 향상을 위해 AC 서보 전동기의 MRAC (Model Reference Adaptive Control) 기반 적응 전류 제어 기법이 제시된다. 인버터 구동 전류 제어 기법 중 예측형 전류 제어 기법은 이상적인 과도 응답 및 정상 상태 응답을 주지만, 전동기 파라미터 변화 시 정상상태 응답 성능이 저하된다. 이러한 제한 점을 극복하기 위해 파라미터 변화에 의한 외란이 MRAC 기법에 의해 추정되어 전향 제어에 의해 보상된다. 제안된 방식은 기존의 외란 추정 방식과 달리 관측기 구성을 위한 인버터의 상전압 측정을 필요로 하지 않는다. 제안된 적응 제어 방식의 점근안정성과 효과적으로 서보 드라이브에 적용될 수 있음이 입증된다. 제안된 방식이 DSP TMS320C31을 이용하여 구현되고 유용성이 시뮬레이션과 실험을 통해 입증된다.
본 연구에서는 1차원 수치모형을 개발하여 하천준설 인한 교란하천의 적응과정을 파악하였다. 본 1차원 수치모형의 특성은 하천의 혼합사와 부유사의 거동을 모의할 수 있다. 하천준설 규모의 변화에 따른 하상변동과 하천의 적응과정을 파악하기 위하여, 하천준설의 채취장 길이는 일정하고, 채취 깊이가 변하는 경우와 채취 깊이가 일정하고 채취장의 길이가 변하는 경우에 대하여 검토하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 채취장을 중심으로 상류에는 하상이 저하되어 상류로 전파되는 것을 보여주고 있다. 채굴장 직하류에서는 하상이 저하되고 있고, 하류에는 다시 하상이 상승하는 특성을 보여주고 있다. 채취장에서 하상의 상승은 초기에는 급격하게 진행되고 있으나, 시간이 지나면서 그 증가율은 감소하고 있다. 채치장 상류에서는 하상저하가 초기에 급격하게 진행되고 있다. 그러나 시간이 지나면서 느리게 진행되고 있고, 그 영향은 상류로 먼 거리까지 영향을 미치는 것을 보여주고 있다. 하류에서 하상저하는 상류로 그 영향이 적다. 채취장을 중심으로 수심의 변화는 시간의 증가에 따라 하류에는 수심이 증가하고 있으며, 상류에서는 수심이 감소하고 있다. 시간에 따라 수심의 변화율이 감소되고 있는 것은 교란된 하천이 적응해 가면서 평형상태에 도달해 가는 과정에서 하상변화가 감소되기 때문으로 판단된다. 채취장의 채취 깊이가 깊을수록 세굴심의 하류도 이동속도는 작아지며, 이것은 채취장은 채취규모가 커지면 하천의 교란이 있은 후에 적응하는 기간이 길어지는 것을 의미한다. 무차원 하상고는 채취장의 채굴심도가 작을수록 커지며, 시간이 증가함에 따라 증가하는 것을 보여주고 있다. 채취장의 채취장 길이가 길수록 하류로 이동하는 속도는 작아지며, 이것은 채취장의 채취규모가 커지면 하천의 교란이 있은 후에 적응하는 기간이 길어지는 것을 보여주었다. 무차원 하상고는 채취장의 채굴장의 길이가 짧을수록 커지며, 시간이 증가함에 따라 증가하는 것을 보여주고 있다.
ATM 망에서 이루어지는 다양한 멀티미디어 서비스를 무선 ATM망에서 지우너하기 위해서는, 단말의 이동에 위해 핸드오프가 일어날 때, 주위 셀의 상태와 다양한 클래스의 트래픽 특성을 고려한 무선 호 수락 제어 문제가 해결되어야 한다. 본 논문에서는 셀수준(cell-level)에서 인접 셀의 상태 정보를 이용한 분산 호 수락제어기법(DCA)과 현재 무선 셀에서 발생하는 클래스별 호들에 대한 할당을 위한 자원공유 알고리즘인 Ra방식을 조합하여 멀티 셀 환경에서 멀티 클래스 서비스별 QoS를 고려한 적응적인 무선화 수락제어 기법인 RA-DCA기법을 제안한다. 또한 제안된 호 수락 제어 기법의 성능분석을 위한 모델과 시뮬레이션 결과를 분석하였다.
Avery, MacLeod, McCarty가 1944년에 세균에서 유전적 재조합이 이루어진다는 사실을 발견한 후 세균은 진화 학자들과 미생물 학자들로 부터 주목을 받기 시작했다. 왜냐하면 세균은 자연생태계에서 또다른 형태의 유전적 적응성을 지니고 그러한 돌영변이 중 일부는 모세포(parent cell)보다도 주변환경에 더 잘 적응되었기 때문이다. 이제까지 GEM들이 생태계에서 유전자들 전이시키는 빈도가 대부분 낮았고, 토양이나 다른 자연생태계애서 유전자의 전이가 지속적으로 일어난다는 실험적 증거는 없었지만 이들을 생태계에 방출한 결과 유전자 전이가 몇몇 실험에서 확인된 적이 있어 토양에서의 유전적 전이의 가능성을 강하게 암시하고 있다. 하지만 어떻게 전이되고 토양의 물리, 화학및 전이에 필요한 최소한의 donor와 recipient의 수와 정확한 감지 방법등이 아직까지 밝혀져 있지 않은 상태이다. 더우기 토양환경에서 미생물의 활성과 생태, 군집 동태에 영향을 줄 수 있는 기능을 나타내려면 얼마만큼의 재조합 세균이 단위면적당 필요한지도 밝혀지지 않은 상태이다. 따라서 이러한 여러가지 문제점을 밝히는 것은 학문적인면 뿐만 아니라 진화론적인 이론에도 도움이 되며 GEM들이 토양이나 다른 생태계에 유출되었을 때의 환경영향평가나 규제를 하는데에도 도움이 될 수 있다고 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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