3개 이상의 DNA 혹은 단백질의 염기서열을 정렬하는 다중 서열 정렬(multiple sequence alignment, MSA)은 서열들 사이의 진화관계, 단백질의 구조와 기능에 관한 연구에 필수적인 도구이다. 최적화된 다중서열 정렬을 얻기 위해 사용되는 가장 유용한 방법은 동적 프로그래밍이다. 그러나 동적프로그래밍은 정렬하고자 하는 서열의 수가 증가함에 따라 시간도 지수함수($O(n^k)$)로 증가하기 때문에 다중 서열 정렬에는 효율적이지 못하다. 따라서, 본 논문에서는 최적의 MSA 문제를 해결하기 위해 클러스터링 기반의 새로운 다중 서열 정렬 (Clustering-based Multiple Sequence Alignment, CMSA) 알고리즘을 제안한다. 결과적으로 제안한 CMSA 알고리즘의 기여도는 다중 서열 정렬의 질적 향상과 처리 시간 단축($O(n^3L^2)$)이 기대된다.
기계학습의 한 종류인 분류자 시스템은 간단한 문제에 대하여 실시간 처리와 온라인 학습이 가능하다. 그러나 복잡한 환경에서는 빠른 적응이 힘들다. 본 논문에서는 복잡한 환경에서 분류자 시스템의 적응 성능을 개선함으로써 실시간이 가능하도록 전체 환경을 분류하고 각기 다른 룰 셋을 이용하는 룰 클러스터링에 의한 분류자 시스템을 제안한다 환경을 상황에 따라 나눔으로써 전체 환경이 변화하였을 경우 각 상황에 따른 변화에 대해서만 추가적으로 학습함으로써 탐색 공간을 줄여 학습 시간을 감소시킨다. 제안한 시스템은 분류자 시스템 중 ZCS을 이용하여 로봇축구 시스템에 적용하여 기존의 방법과 그 성능을 비교 검토한다.
인터넷 사용자의 폭발적인 증가로 인하여 차별화된 웹 서비스를 제공해주는 웹 응용프로그램들의 개발이 요구되고 있다. 그러므로 웹 서버내의 품질향상을 보장해주는 웹 QoS 기술은 전자상거래나 웹 호스팅 같은 부분에서 점점 더 중요한 문제로 대두되고 있다. 그러나 대부분의 웹 서버들은 FIFO 방식의 최선 서비스만을 제공하며, 정보의 중요도나 정보를 제공받는 사용자의 중요도에 따라 차별화된 품질보장을 제공하지 못한다. 본 논문에서는 클러스터링 웹 서버 환경에서 차별화 서비스를 위한 동적 부하분산 시스템을 제안한다. 웹 서비스의 차별화된 품질보장을 제공하는 웹 서버 구현을 위해 커널 수준 접근 방식과 응용프로그램 접근방식을 제시한다. 제안 시스템에서는 웹 서비스의 신뢰성과 반응속도를 개선시키기 위해 IP수준의 가장법과 터널링 기술을 이용하여 웹 서버의 부하를 분산한다. 그리고 SNMP의 시스템 부하관련 MIB-II 정보를 검출하여 부하 분산에 반영함으로써 동적인 부하분산이 가능하도록 한다.
다양한 IoT(사물인터넷) 서비스가 등장하고 수요가 많아짐에 따라 이를 통합적으로 관리하고 제어하는 통합 서비스 플랫폼에 관한 여구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 서비스의 표준 부재로 인하여 IoT 서비스 모듈의 재활용 및 이식은 불가능한 상황이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 IoT 서비스의 각 동작 단계에 EM 알고리즘을 적용하여 [1]의 동작기반 분류 기법을 확장한다. 제안한 EM 기반 IoT 서비스 분류 알고리즘은 서비스 유사도를 기반하여 분류 함으로 모듈의 재활용성을 높이고 서비스 간의 협업에 있어서 효율성 증대를 기대할 수 있다. 성능 평가를 통하여 평균에 대한 표준편차로 클러스터링되는 것을 확인 할 수 있다.
최근, 모바일 리소스를 활용한 모바일 클라우드 컴퓨팅 연구가 활발히 진행되고 있다. 모바일 클라우드 컴퓨팅은 컴퓨팅 처리 능력 및 저장 공간 제한, 네트워크 연결 지속성, 이동성 문제가 발생하여 클라우드 컴퓨팅 서비스가 제한될 수 있다. 현재 이러한 모바일 클라우드 컴퓨팅 환경의 문제점을 해결하기 위해 분산하여 처리하는 다양한 오프로딩 기법에 대한 연구가 진행되고 있지만 이를 위한 검증 및 시각화 시뮬레이터 연구가 미흡하다. 본 논문에서는 모바일 클라우드 컴퓨팅 구축 및 작업 처리로 분산된 모바일의 리소스 클러스터링을 시각화 해주는 시뮬레이터인 MRCVS를 제안한다.
비교표준지를 이용하여 개별공시지가를 산정하는 우리나라 제도 하에서 가장 중요한 문제는 개별필지 주변의 표준지 중에서 어떤 표준지를 선택·이용하여 지가를 산정해야 하는가이다. 그러나 지침상에서는 비교표준지 선정시 매우 중요한 요인으로 작용하고 있는 유사가격권에 대하여 수치적인 기준이 아닌 모호한 개념상으로 규정하고 있어 비교표준지 선정에 있어 객관성과 정확성이 결여되고 있다. 본 연구에서는 현행 개념상으로만 규정하고 있는 유사가격권에 대하여 평균 연결법과 K-means 혼합 클러스터링 기법을 이용하여 유사가격권역을 정확하고 객관적으로 설정한다. 그리고 실제 사례지역을 선정하여 적용하여 봄으로써 방법론의 활용가능성과 타당성을 제시하고자 한다.
사례 기반 추론(case-based reasoning)은 현재의 문제를 해결하기 위해서 과거에 유사하게 수행된적이 있는 사례를 유추하여, 유추된 사례의 해를 이용하는 기법으로서 규칙 기반 추론과 함께 여러분야에 응용되고 있다. 하지만 사례기반 추론 시 새로운 사례를 해결하기 위하여 사례베이스 안의 모든 사례를 검색해야 하기 때문에 수행시간이 증가되는 문제점을 지니고 있다. 본 연구에서는 규칙 및 K-Means 클러스터링 알고리즘에 의한 사례 기반 추론을 이용한 ADS-DAAP(Advanced Diagnosis System for Diseases associated with Acute Abdominal Pain)를 제안한다. 제안하는 시스템은 기존의 CDS-DAAP(Combined Diagnosis System for Diseases associated with Acute Abdominal Pain)와 비교해 볼 때, 수행시간을 감소시켰다.
클러스터링 웹서버에서 트래픽 문제에 대한 장기적인 해결책으로, 서로 다른 종류의 트래픽들에 우선순위를 부여하고, 이에 따라 네트웍에서 트래픽을 지능적으로 조절하기 위하여 QoS 보장을 위한 목표를 설정한다. 구체적으로 CBQ 구현에 관련된 실시간 스케줄링 기법을 이용하고, 패킷크기의 최적화와 접속별 대역폭 공정배분을 통한 트래픽의 효율적인 관리를 할 수 있음을 보인다.
무선센서네트워크는 한정된 에너지 자원을 장기간 사용하기 위하여 주로 에너지 절약을 위한 연구에 중점을 두게 됨으로써 상대적으로 지연시간에 대한 고려는 멀어지게 되었다. 그러나 송배전 선로 등과 같이 일렬로 진행하는 설비 감시에 관한 무선센서네트워크를 구축할 경우에는 일정 구간 단위로 클러스터 헤드의 중계가 반드시 거치게 되므로 클러스터링 자체가 어렵거나 지나치게 많은 전송지연을 유발하며, 한개 노드 장애시 전체 노드에 영향을 주게 되었다. 이를 개선하기 위하여 본 논문에서는 일렬로 진행하는 소규모 클러스터의 효과적 클러스터링 방법과 Every Other Hop(EOH) 중계전송 기법을 사용하여 전송지연시간을 줄이고, Single Point of Failure 문제 해결을 가능하게 하였다.
유비쿼터스 환경의 확산에 따른 다양한 보안문제의 발생은 센서의 정보를 이용한 상황인식 보안 서비스의 필요성을 증대시키고 있다. 본 논문에서는 FCM (Fuzzy C-Means) 클러스터링과 다변량 퍼지 결정트리 (Multivariate Fuzzy Decision Tree)를 이용하여 센서의 정보를 분류함으로써 사용자의 상황을 인식하고, 사용자가 처한 상황에 따라 다양한 수준의 보안기술을 유연하게 적용할 수 있는 상황인식 보안 서비스를 제안한다. 제안 모델은 기존에 많이 연구되어 오던 고정된 규칙을 기반으로 하는 RBAC(Role-Based Access Control)계열의 모델보다 더욱 유연하고 적합한 결과를 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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