벼도열병균에 선택적 활성을 나타내는 3-알킬-2-페닐이미노-1,3-티아졸린 유도체 1의 분자수정을 통하여 2-벤질이미노-1,3-티아졸린 유도체 7의 집중 라이브러리 구축 및 이들의 대표적인 식물병원균 6종에 대한 살균활성(in vivo)을 기술하였다. 조합화학기법에 의하여 54종의 2-벤질이미노-1,3-티아졸린 유도체 7의 집중 라이브러리를 이에 상응하는 $\gamma$-클로로아세토아세트아닐라이드 유도체 6과 N-벤질 티오우레아 5의 반응으로부터 합성하였다. 대표적인 식물병원균 6종에 대한 살균활성시험 결과, 28종의 화합물 7이 $100{\mu}g$$mL^{-1}$(in vivo)에서 토마토 역병에 대하여 방제가 50% 이상을 나타냈다.
본 논문은 오랜 기간 다양한 분야에서 개발되어 온 공개 네트워크 라이브러리인 ACE를 사용하여 게임 서버에 접목 시켜 보았다. ACE 네트워크 라이브러리는 고성능 실시간 통신 라이 브러리와 어플리케이션 개발에 집중되어 있고 방대한 기능을 제공하고 있다. 본 연구에서는 ACE의 여러 기능 중에 게임 개발에 필요한 부분을 논리적으로 재구성하여 최적화 하였고, 재구성한 라이브러리의 검증을 위해 실제 배틀넷 서버를 구현하였다. 실험방법으로는 배틀넷 서버와 테스트 클라이언트를 설정하여 접속 요청 테스트와 데이터 전송 테스트를 수행하였다. 실험 결과로서 검증된 네트워크 라이브러리인 ACE를 사용하여 온라인 게임 개발이 가능하다는 결과를 얻었다.
비대면 강의가 늘어남에 따라 이에 집중하지 못하는 학습자들에게 강의에 집중할 수 있는 환경을 제공하고자 이 작품을 고안했다. 이 작품은 학습하는 사용자의 모습을 웹캠을 통해 실시간으로 관찰하여 얼굴인식을 통해 학습지가 누구인지 파악하고, 졸음이 감지되거나 화면이 아닌 다른 곳을 응시했을 때 사용자에게 화면상으로 경고 메시지를 보여줌으로써 집중할 수 있게 도움을 줄 수 있는 작품이다. 졸음의 판단 근거는 눈을 감고 있는 것으로 판단하고, 다른 곳을 응시하는 경우에는 화면 상의 동공의 위치 좌표가 눈에서 한쪽으로 치우치는 경우를 판단한다. 작품을 구현하기 위해 python 언어와 라이브러리들을 사용했다. face-recognition library를 이용해 얼굴을 인식했고 dlib library를 이용해 얼굴에서 눈의 landmark를 검출해 학습자가 화면에 집중하고 있는지 파악했다.
현재의 기업 네트워크 상에는 다양한 분산환경 시스템들이 존재한다. 이와 더불어 업무에 사용되는 서버들이 갈수록 증가하는 추세에 있다. 이러한 다양한 서버들이 존재하는 분산환경 하에서 서버의 시스템 지연 및 단절 사태가 증가하고 데이터의 폭증에 따라 서버의 병목현상이 갈수록 심화되고 있다. 이를 관리하기 위해 많은 비용과 인력이 낭비되므로 통합된 환경에서 다양한 서버들을 관리할 수 있는 시스템이 필요하게 되었다. 따라서, 본 논문에서는 JAVA, JINI, JNI, C 라이브러리를 이용한 중앙 집중식 모니터링 관리 시스템을 제안하고자 한다.
종래 국내 교환기 시스템에서 번호 번역 처리 등의 공통 절차들은 전통적으로 중앙 프로세서에서 수행한다는 개념에서 벗어나지 못했다. 이들 호처리 수행의 공통 절차들은 최번시 중앙프로세서로 상당한 부하를 가중시키고, 곧 시스템의 전체 호처리 수행 능력이 중앙 프로세서의 성능에 종속되는 문제점으로 지적되어 왔다. 본 고는 일반 국번 번역 기능을 전담하는 신규 라이브러리를 ASS 서브시스템에 구성하므로서 시그널 송수신 절차를 간소화하고, 국번이나 착신번 번역 기능이 중앙 집중형 프로세서에서 제어되므로서 갖는 시스템 성능의 제약을 해결하기 위한 방안을 제시하고자 한다.
신농약 살균제 개발을 목표로 벼도열병균에 대한 살균활성이 있는 3-메틸-2-페닐이미노-1,3-티아졸린 유도체 1의 분자수정을 통하여 3-아미노-2-페닐이미노-1,3-티아졸린 유도체 2를 isostere의 개념을 근거 하에서 디자인하였다. 화합물 2는 모두 Lipinski 법칙에 따랐으며 가상계산에 의하면 물에 대한 용해도가 화합물 1보다 높았다. 티오우레아 4를 $\gamma$-클로로아세토아세트아닐라이드 유도체 5와 반응시켜 중간체 6H-[1,3,4] 티아디아진 8을 통하여 3-아미노-2-페닐이미노-1,3-티아졸린 유도체 2(195종)의 집중 라이브러리를 구축하였다.
본 연구는 애너그램(anagram) 문제해결 과제에서 발생하는 제약들(영어 철자연쇄 집합의 출현 확률과 단어 내 위치 확률)을 동시에 병렬적으로 만족시키는 확률 모델 학습과정을 보인다. 애너그램에 관한 많은 선행연구들은 이 문제해결 과정이 단순히 기호처리적인 층위뿐만 아니라 하위기호적(subsymbolic) 층위에서의 상향식 처리로 인해 일어남을 밝혀왔고, 주로 영어 철자의 연쇄체의 확률값을 이용해왔다. 본 연구는 확률 라이브러리 모델(Probabilistic Library Model)을 통해 애너그램 문제해결이 한 번씩 끝날 때마다 철자 연쇄체의 출현 및 위치 분포 확률이 어떻게 유연한 변화를 갖는지에 집중한다. 하나의 문제를 풀고 나면 본 모델은 그 전 문제를 풀었을 때의 상태 패턴으로부터 변화를 보인다. 이러한 분포 변화를 통해 하위기호적 활동의 영향이 문제해결에 있어서 학습구조의 유연한 변화에 중요한 영향을 끼친다는 점을 확인했다.
80대 20 법칙으로 알려진 "파레토 법칙"은 소수 정예의 핵심 시장 원리로 또는 선택과 집중의 경영 전략으로 그동안 해석되어 왔다. 그러나 웹 2.0 시대가 도래하면서 다수의 힘을 드러내는 롱테일 법칙이 새로운 비즈니스 화두로 부상하고 있다. 디지털과 온라인 시대를 맞아 이용자의 다양성에 대한 요구가 표출되기 시작하고 이를 충족할 수 있는 환경이 조성됨에 따라 롱테일 현상은 이제 사회 전반에 영향을 미치고 있다. 본 연구는 롱테일 현상을 도서관 서비스 측면에서 고찰하며, 웹 비지니스에서 제안되고 있는 다양한 롱테일 전략을 도서관 서비스에 응용해 본다. 또한 라이브러리 2.0의 철학과 기술을 활용한 실천 방안을 제안한다.
본 논문에서는 GPU 병렬 처리 하드웨어 아키텍처 내 최소 물리적 스레드 실행 단위(warp) 내에서 shifted sort 기반 k개 최근접 이웃 검색 기법을 구현하는 방법을 논의하고 일반적으로 동일한 목적으로 널리 사용되는 GPU 기반 kd-tree 및 CPU 기반 ANN 라이브러리와 비교한 결과를 제시한다. 또한 많은 애플리케이션에서 k가 비교적 작은 값이 필요한 경우가 많다는 사실을 고려해서 k가 warp 내부에서 직접 처리 가능한 2, 4, 8, 16개일 때 최적화에 집중한다. 구현 세부에서는 사용한 CUB 공개 라이브러리의 루프 내 메모리 관리 방법, GPU 하드웨어 직접 명령 적용 방법 등의 최적화 방법을 논의한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 기존의 GPU 기반 유사 방법에 비해 데이터 지점과 질의 지점의 개수가 각각 $2^{23}$개 일 때 16배 이상의 빠른 처리 속도를 보였으며 이러한 경향은 처리해야 할 데이터의 크기가 커지면 더욱 더 커지는 것으로 판단된다.
생물정보학분야에서 현미경을 통해 얻은 세포 영상은 생물학적 정보를 얻기 위한 중요한 지표이다. 연구자들은 영상을 육안으로 분석하기 때문에 분석에 많은 시간과 고도의 집중력이 요구된다. 게다가 연구자의 주관적 관점이 분석에 개입되어 결과를 객관적으로 정량화하는데 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 OpenCV 라이브러리를 이용하여 세포의 자동 분석을 위한 HCS(High Content Screen) 알고리즘을 개발하였다. HCS 알고리즘은 이미지 전처리 과정, 세포 계수, 세포 주기와 분열지수 분석 기능을 포함한다. 본 연구에서는 공초점 레이저 현미경을 통해 얻은 위암세포(MKN-28) 영상을 분석에 사용하였으며, 성능 평가를 위해 세포영상 분석 프로그램인 ImageJ와 전문 연구원의 세포 계수 분석결과를 비교하였다. 실험 결과 HCS 알고리즘의 평균 정확성이 99.7%로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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