최근 e-Business 어플리케이션을 통합하기 위한 개념으로 서비스 지향구조 (Service Oriented Architecture)에 기본 원리를 둔 분산 소프트웨어 통합 기술이 널리 확산되고 있다. 따라서 각 서비스간의 데이터 정제기법을 통한 신뢰성 있는 데이터 교환은 필수적 요소로 자리 잡고 있다. 본 논문에서는 시스템에 상호작용 시 교환되는 데이터의 오류를 탐지하고 정제하기 위한 서비스로 사용자의 데이터 제약조건을 결합 시키는 변환 과정, 오류를 탐지하는 탐지과정, 탐지된 오류를 정제하고, 정보를 보여주는 정제과정으로 이루어진 오류 데이터 정제 서비스(DDCS; Dirty Data Cleansing Service)를 구현하고, 이를 이용하여 SOA기반 ESB상에서 통합된 시스템들 간에 상호 작용하는 오류 데이터 정제를 보장하는 서비스를 개발한다.
본 연구는 정제과정에 따른 대나무 기름의 물리 화학적 특성 및 성분을 검토하기 위해 타르, 색차계, 총 유기산 및 총 페놀성 물질 함량, 조 단백질 및 조 지방 함량, 유리 당 및 기름성분, 유기산 및 무기물을 분석하였다. 정제과정을 통해 타르 성분이 약 78% 이상 감소되었으며 색차계 분석에서 명암이 정제의 샘플에서 92.4로 나타내어 투명해졌고 적색도는 29.1에서 3.0으로 낮아졌다. 총 유기산 및 총 페놀성 물질 함량은 정제과정 중에 각각 약 63%와 80%가 감소되었다. 조 단백질 및 조 지방 함량은 정제과정 중에 각각 약 60, 56% 감소했고, 유리 당 별로는 lactose 함량이 가장 많았고 다음으로 fructose, glucose 순이었다. 미 정제 및 정제 대나무 기름에서 palmitoleic acid의 함량이 가장 많았고 다음으로 stearic acid, linoleic acid 순이었다. 총 유기산 함량은 정제과정 중에 약 88%의 유기산이 감소되었고 formic acid가 가장 많았다. 양이온 함량은 미 정제 기름의 Ca 함량이 가장 많았고 다음으로 K, Na, Fe 순이었으며, 정제 기름은 Ca 함량이 가장 많았고 다음으로 Fe, K, Na 순이었다.
세균내 glutathione의 동태를 연구하기 위한 일환으로 P. mirabilis로부터 cysteinylglycine 분해효소를 정제 검토하였다. 본 균이 생산하는 cysteinylglycine 분해효소의 정제는 무세포추출액에 비해 비활성이 10배 증가하였고 0.68%의 낮은 수율을 나타내었다. 본 호소는 (NH$_4$)$_2$ SO$_4$ 침전과정에서 활성을 크게 손실하는 등 정제과정에서 불안정하였으며 투석 중에 형성하는 불용성 침전물은 4% Trition X-100 처리에 의해 효과적으로 용해되었다.
모델 중심 컴포넌트 기반 개발 방법은 개발 대상 시스템을 하나의 추상컴포넌트로 보고, 재귀적인 컴포넌트의 분화(decomposition)와 정제(refinement) 과정을 통하여 물리적인 컴포넌트를 도출해내는 하향식 개발방식이다. 본 연구에서는 모델 기반 컴포넌트 개발기법을 근간으로 한 컴포넌트 정제 과정에서 정제 전 후의 추상컴포넌트들 간의 행위 일관성을 정형분석하기 위한 모델 변환기를 개발하였다. 이 모델변환기는 컴포넌트의 분화와 정제 전 과정에 걸쳐 사용되어 정제 전 후 컴포넌트 간의 상호작용 오류로 인한 잠재적인 결함을 조기에 발견하고 해결하는데 기여할 수 있다. 본 논문은 추상컴포넌트의 각 구성요소들을 정형검증기 SPIN의 구성요소로 변환하기 위해 사용된 변환방법들과 변환기의 구성요소들을 소개한다. 개발된 변환기는 자동차 거울조종시스템, 무선센서네트워크를 위한 운영체제 등의 사례연구에 적용되어 그 효용성을 입증하였다.
인공지능과 빅데이터 분석을 위해 웹 스크래핑으로 수집된 대부분의 텍스트 데이터들은 일반적으로 대용량이고 비정형이기 때문에 빅데이터 분석을 위해서는 정제과정이 요구된다. 그 과정은 휴리스틱 전처리 정제단계와 후처리 머시인 정제단계를 통해서 분석이 가능한 정형 데이터가 된다. 따라서 본 연구에서는 후처리 머시인 정제과정에서 한국어 딕셔너리와 불용어 딕셔너리를 이용하여 워드크라우드 분석을 위한 빈도분석을 위해 어휘들을 추출하게 되는데 이 과정에서 제거되지 않은 불용어를 효율적으로 제거하기 위한 "사용자 정의 불용어 시소러스" 적용에 대한 방법론을 제안하고 R의 워드클라우드 기법으로 기존의 "불용어 딕셔너리" 방법의 문제점을 보완하기 위해 제안된 "사용자 정의 불용어 시소러스" 기법을 이용한 사례분석을 통해서 제안된 정제방법의 장단점을 비교 검증하여 제시하고 제안된 방법론의 실무적용에 대한 효용성을 제안한다.
유황 및 황산은 비료공업을 위시하여 기초 화학분야의 주요 원료로서 우리의 생활과 밀접한 관계가 있는 물질이다. 유황 및 황산의 주요 공급원은 유황광물의 제련 및 석유 정제과정의 부산물로 산출된다 환경규제가 엄격하게 시행되어 앞으로 석유 정제과정에서 부생되는 유황 생산량은 급속히 증가 될 것으로 예측된다. 1997년 622천 톤으로 추정되는 공급은 수요량에 접근할 것으로 예상되나 1998년 이후는 수요가 증가되면서 내수 수급간의 차이가 커질 것으로 전망된다.
컴포넌트 기반 개발 방법은 컴포넌트의 재사용으로 인한 개발 비용의 절감뿐만 아니라, 컴포넌트 분석의 재사용으로 인한 검증비용의 절감과 시스템의 질적 향상을 도모할 수 있는 장점을 지니고 있는 반면, 컴포넌트들간 상호작용의 복잡도의 증대로 인한 결함률이 높아질 수 있다. 본 연구에서는 모델 기반 컴포넌트 개발기법을 근간으로한 컴포넌트 정제 과정에서 정제 전, 후의 추상컴포넌트들 간의 행위 일관성을 정형분석하기 위한 모델 변환기를 개발하였다. 이 모델변환기는 컴포넌트의 정제과정 전 단계에 걸쳐 사용되어 컴포넌트 간의 상호작용으로 인한 잠재적인 결함을 조기에 발견하고 해결하는 데 기여할 수 있다.
심해상어 간유에서 추출한 천연유지는 스쿠알렌(Squalene)과 알콕시글리세롤(Alkoxyglycerol)을 함유하고 있다. 본 연구에서는 심해상어 간유에서 피부 보호능력이 있는 스쿠알렌과 면역작용이 우수한 알콕시글리세롤을 추출하고 GC-MS 분석을 통하여 정제과정을 거친 스쿠알렌과 알콕시글리세롤의 함량 변화를 비교하고 스쿠알란과 함께 물성을 평가하였다. 스쿠알렌의 함량은 정제과정을 거친 뒤에 35% 더 증가하였으며 알콕시글리세롤의 함량은 21.9% 더 증가한 것을 볼 수 있었다. 상어간유를 알콕시글리세롤 정제과정을 통해 지방산은 61%에서 4%로 57%의 지방산이 제거된 것을 확인할 수 있었고, 지방산 중 Palmitic acid와 Oleic acid의 함량이 크게 감소된 것을 확인할 수 있었다. 상어간유에 과산화물가와 산가는 스쿠알렌 정제과정을 거친 후 크게 낮아진 것을 확인하였고 불포화 지방산이 이중결합이 많은 스쿠알렌이 스쿠알란(Squalane)보다 요도드가가 월등히 큰 것을 확인하였다.
Clostidium botulinum type B가 생성하는 독소를 정제할 수 있는 방법을 연구하였다. 정제과정은 독소를 ammonium sulfate로 배양액에서 침전시켜 추출한후 Polymin P를 처리하여 핵산 및 기타 단백질을 최대한 제거한 후 Sephaex G-I00에서 gel fiItration을 시키고 DEAE-Sephadex로 이온교환 크로마토그래피를 시켰다. 이러한 과정으로 정제된 독소의 회수율은 17%였으며 SDS-polyacrylamide gel electrophoresis 결과 하나의 선을 나타내 동질성을 증명하였다. 정제된 독소의 분자량은 163,000이였으며 $\beta$-mercaptoethanol을 사용하여 환원시킨 결과 분자량 106,000과 56,000의 하위 단위체로 분리되었다.
빅데이터 분석에서 원시 텍스트 데이터는 대부분 다양한 비정형 데이터 형태로 존재하기 때문에 휴리스틱 전처리 정제와 컴퓨터를 이용한 후처리 정제과정을 거쳐야 분석이 가능한 정형 데이터 형태가 된다. 따라서 본 연구에서는 텍스트 데이터 분석 기법의 하나인 R 프로그램의 워드클라우드를 적용하기 위해서 수집된 원시 데이터 전처리를 통해 불필요한 요소들을 정제하고 후처리 과정에서 불용어를 제거한다. 그리고 단어들의 출현 빈도수를 계산하고 출현빈도가 높은 단어들을 핵심 이슈들로 표현해 주는 워드클라우드 분석의 사례 연구를 하였다. 이번 연구는 R의워드클라우드 기법으로 기존의 불용어 처리 방법인 "내포된 불용어 소스코드" 방법의 문제점을 개선하기 위하여 "일반적인 불용어 코퍼스"와 "사용자 정의 불용어 코퍼스"의 활용 방안을 제안하고 사례 분석을 통해서 제안된 "비정형 데이터 정제과정 모델"의 장단점을 비교 검증하여 제시하고 "제안된 외부 코퍼스 정제기법"을 이용한 워드클라우드 시각화 분석의 실무적용에 대한 효용성을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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