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.
지능형 에이전트와 규칙기반 시스템을 이용해 보다 지능적안 웹 환경을 구축하고자 하는 노력이 시맨틱 웹의 발전과 함께 증가하고 있다. 이러한 에이전트와 규칙기반 시스템에 필요한 규칙들을 이미 많은 지식들이 산재해 있는 웹으로부터 습득 할 수 있다면 보다 효율적으로 시스템을을 구축하는 것이 가능하며, 이러한 응용시스템의 확장은 시맨틱 웹의 발전을 더욱 가속화하는 계기가 될 수 있을 것이다. XRML 방법론은 웹으로부터 규칙을 습득하기 위한 단계적 방법을 제시하고 있으며, 온톨로지를 이용함으로써 규칙의 구성 요소들을 자동으로 추출할 수 있도록 지원한다. 그러나 추출된 규칙구성요소들을 조합하여 완전한 규칙을 만드는 과정이 규칙관리자의 수작업에 의존하고 있다. 본 연구는 온톨로지와 그래프 탐색 을 사용함으로써 이과정을 자동화하고자 하는 연구이다. 온톨로지에 있는 규칙의 일반적 패턴을 기반으로 하여 그래프 탐색을 이용해 규칙구성요소들을 조합함으로써 웹 페이지로부터 자동으로 규칙을 추출할 수 있다.
방파제 구조물에 대한 기존의 내진설계 및 내진성능검토에서는 주로 설계지진에 대하여 구조물의 변위 및 응력을 검토함으로써 지진 안전성을 평가한다. 그러나 이러한 검토가 주로 결정론적 접근방법에 의한 것으로 지진의 가장 큰 특성이라 할 수 있는 불확실성을 제대로 반영하기 어렵다. 본 연구에서는 지진발생과 지반계수의 화률론적 분포 특성을 고려한 확률론적 지진위험도 평가에 대해 연구하였다. 우선 항만구조물의 지진에 대한 구조적 취약성을 다수의 지진자료를 이용하여 평가하였고, 지진재해지도를 이용하여 해당 지역에서의 지진재해도를 산정하였으며, 이들을 조합함으로써 방파제 구조물의 확률론적 지진위험도를 평가하였다.
최근 수돗물 공급과정에 있어 적수, 유충 발생 등 지역 단위의 수질문제로 국민의 직간접적인 피해가 발생된 바 있다. 수질문제 발생 시, 소셜네트워크서비스(SNS)에 게시되는 피해 관련 의견은 시공간적으로 빠르게 확산되며, 궁극적으로는 물공급과정 전체의 부정적 인식증가와 신뢰도 저하를 초래한다. 따라서, 물공급시스템에서의 수질사고 발생을 빠르게 인지하는 다양한 방법론의 적용을 통한 피해 최소화를 위한 노력이 반드시 필요하다. 일반적으로 수질사고는 다양한 항목의 실시간 계측기에서 획득되는 시계열자료의 변화양상을 통해 판단할 수 있으나, 이와 같은 방법론의 효율적 적용을 위해서는 선진계측인프라의 도입이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 국내의 발달된 정보통신기술환경을 활용하여, 물공급네트워크 내 수질사고인지를 위한 SNS 별 웹크롤링 방법론을 제안하고, 적용결과를 분석하였다. 방법론의 구현에 앞서, 각종 SNS 별(트위터, 인스타그램, 블로그, 네이버 카페 등) 프로그래밍을 통한 웹크롤링 가능여부, 정보획득 기간 등을 확인하였으며, 과거 유사 수질사고 발생 시 영향력과 관련 게시글이 크게 나타난 네이버 카페와 트위터를 중심으로 웹 크롤링 절차를 제시하였다. 네이버 카페의 경우 대상급수구역 내의 시민들이 다수 참여하는 카페를 목록화하고, 지자체명과 핵심 키워드(수돗물, 유충, 적수) 조합을 활용한 웹크롤링을 수행하여, 관련 게시물 건수와 의미를 실시간으로 분석하는 절차를 마련하였다. 개발된 SNS 별 웹크롤링 방법론에 따라 과거 수질사고가 발생된 바 있는 2개 이상의 지자체에 대한 분석을 실시하였으며, SNS 별 결과에 있어 차이점을 확인하여 제시하였다. 향후 제안된 방법을 적용하여 시공간적 수질사고 정보의 전파 및 확산양상을 추가적으로 분석할수 있을 것으로 기대된다.
소프트웨어 개발에 있어서 표준을 지키는 것은 개발하는 동안에는 개발생산성을 높일 수 있고, 유지보수를 용이하게 해 주는 장점이 있다. 데이터 표준화 지원을 위하여 데이터를 승인된 약어의 조합으로서 구성하고, 코드, 규칙 및 메시지를 관리하여 소프트웨어 내에 사용되는 데이터를 표준화 시킨다. 본 연구에서는 여러 소프트웨어를 개발하는 환경에서 데이터 표준화 지원을 위한 방법론을 제시한다. 데이터의 표현 구조를 정의하고, 각 데이터에 대한 등록 절차를 제시함으로써 표준화를 이룰 수 있다. 이러한 방법론을 이용하여, 대우정보시스템에서 전사의 데이터 표준화 지원을 위하여 NICE-GEN 이라는 CASE(Computer Aided Software Engineering) 도구를 개발했고, 실제 소프트웨어 개발에서 높은 개발생산성을 보여 주었다.
본 연구에서는 각종 전문가 선정의 전문성, 공정성, 투명성 및 신뢰성 제공과 최적으로 전문가 그룹에 적합한 전문가를 구성하기 위한 전문가 선정 방법론을 제안한다. 이를 위해, 전문가를 3차원적으로 탐색 및 정량적인 값으로 평가할 수 있는 전문가 후보군 선정 알고리즘을 제시하였으며, 선정된 전문가 후보군들을 조합 최적화 문제에 많이 응용되고 있는 유전자 알고리즘을 이용하여 전문가 선정 방법을 보였다.
본 논문에서는 SOA(Service Oriented Architecture) 기반으로 국가 R&D 정보의 종합 조회 기능을 제공하는 국가 R&D 정보시스템(RnDIS: R&D Information System)을 설계 및 구현하였다. 물리적으로 분산되고 각각 별도의 DB를 구성하여 활용하는 이질적인 4개의 응용시스템의 기능을 효과적으로 연계 및 활용하기 위해 유연하며 확장이 용이한 SOA를 채택하였다. 서비스의 식별, 정의, 분석 등의 개발을 위해 CBD 방법론을 확장한 새로운 서비스 개발방법론을 정의 및 활용하였으며, RnDIS를 위해 4개의 어플리케이션 서비스와 4개의 비즈니스 프로세스 서비스를 정의 및 설계하였다. 어플리케이션 서비스는 기존의 자바코드로부터 WSDL(Web Service Description Language)을 생성하는 래핑(wrapping) 방식을 사용하여 구현하였며, 비즈니스 프로세스 서비스는 BPEL(Business Process Execution Language) 엔진을 이용하여 어플리케이션 서비스를 조합하는 방식을 이용하여 구현하였다. RnDIS는 NTIS(National Science and Technology Information System) 공식 홈페이지(http://www.ntis.go.kr)의 종합검색 메뉴로 시범서비스 되고 있으며, 향후 서비스 대상 데이터의 확장과 기능 추가를 통해 정식 서비스를 오픈 할 예정이다.
본 논문에서 기술하는 연구는 한국종합주가지수(KOSPI)의 장기적 변동 경향에 대한 확률적 예측 시스템을 제안한다. 제안된 방법론은 이미 단백질 상호작용 예측 시스템과 스트레스 확률 예측 시스템 등에 적용되어 유효성이 입증된 방법으로, 이미 알려진 데이터를 바탕으로 다양한 요인들의 가능한 모든 조합에 대한 경우의 수를 고려한 학습 결과에 기반하여 새로이 주어진 대상의 요인들을 분석해서 학습시 사용된 특정 군(class)에 속할지의 여부를 확률적으로 나타내준다. 이 방법론을 구현하기 위해 실제 과거 주가지수 데이터를 수집하여 CI(Combination Interrelation)행렬을 구현하였으며, 현재 진행중인 검증작업에 대해서도 기술하였다.
본 연구에서는 1일부터 최대 7일까지의 시간을 두고 남한 전체의 유출량에 대한 예측 모형을 제시하고자 한다. 이를 위하여 LSM (Land Surface Model) 모형을 사용하여 유출량을 모의하였고 이 과정에서 미 계측치에 대한 유출량을 예측하기 위하여 Xgboost (Extreme Gradient Boost)를 활용하여 매개변수를 지역화하였다. 이러한 지역화 기법을 통하여 남한 전체의 유출량에 대한 그리드화 된 유출값을 얻을 수 있었다. 또한 본 연구에서는 기상 예측자료를 유출량에 대한 예측으로 변환하기 위하여 Stacking 앙상블 기반의 수문학적 후처리 기법을 사용하였다. Stacking 앙상블 기법은 Base-learner와 Meta-learner의 조합으로 이루어 지는데 본 연구에서 새롭게 사용되는 패널티 기반의 분위회귀분석 방법론은 기존의 방법론과의 비교에 있어서 유용한 것으로 파악되었다. 결과적으로 본 연구에서는 총 7일의 앞선 시간의 예측에 있어서 한반도 전체의 유출량에서 비교적 짧은 시간에 대한 예측인 1일과 2일에서의 예측은 실질적으로 사용이 가능한 것으로 파악되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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