4차 산업혁명에 대한 관심도가 높아지면서, 현실에 존재하는 요소들과 가상에 존재하는 요소들이 상호작용 하는 CPS 라는 개념이 중요한 기술로 주목받고 있다. 전기자동차, 자율주행, 스마트 팩토리나 스마트 그리드 시스템과 같은 복잡한 구조를 가진 시스템들은 4차 산업혁명의 핵심 기술 분야로 간주되고 있으며, 이를 개발하기 위해 많은 연구가 이루어지고 있다. 하지만 시스템 구성요소들의 복잡한 연결은 개발을 어렵게 하고, 개발의 신뢰성을 보장하기 쉽지 않다. 시스템의 신뢰성은 자율주행자동차 경우 사람의 안전 직결되며 실제 자동차의 하드웨어와 ADAS의 소프트웨어의 연결된 검증이 필수적이다. 본 논문에서는 복잡한 하이브리드 시스템의 신뢰성 있는 검증을 위해 HILS를 지원하는 분산 시뮬레이션 미들웨어를 제안한다.
하이브리드 차량은 기존의 화석연료를 사용하는 엔진과 배터리, 초고용량 커패시터로부터 전원을 공급받는 전동기를 직 병렬 구조로 연결하여 연비를 개선하기 위해 개발되었다. 이를 위하여 가속 시 배터리와 초고용량 커패시터의 방전으로부터 전원을 공급받고, 감속 시 회생제동을 통해 다시 충전을 반복한다. 최근 배터리와 초고용량 커패시터의 용량 및 출력의 장단점을 상호 보완하고자 이중 보조 동력원에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 배터리와 초고용량 커패시터의 내부 저항을 고려하여 병렬 사용하는 이중 보조 동력원 시스템에 대하여 각각의 충전용량(SOC)에 따른 운전전략을 개발하고자 한다.
With the increasing use of smart electronic devices, the size of the related I/O interface market is increasing rapidly. Demand is also growing for the continuous increase of data and video signals-such as faster data processing speed and data storage capacity-in the smart electronic device input/output interface market. Currently, the POF hybrid cable used in the smart electronic device input / output interface market cannot transmit over a long distance because the optical loss is too large, and the GOF hybrid cable is both vulnerable to bending and other sudden outside changes, and expensive. Therefore, in this study, the design and fabrication of a GOF hybrid cable and fiber guide were carried out in order to develop a cable which can easily withstand external impact, has low optical losses, and meets the demand for continuous data and video signal increase in the smart electronic device input / output interface market.
하이브리드 로켓 모터 내부에서는 산화제에 의한 주유동과 연료의 기화로 발생된 분출 유동이 상호작용을 하기 때문에 매우 강한 전단층이 발생되며 이에 기인한 시간특성이 나타나게 된다. 이 시간특성이 난류 유동장에 부과되면서 매우 복잡한 유동간섭 현상이 발생되게 되는데, 이와 같은 간섭현상이 외부교란에 대해 어떻게 반응하는지를 살펴보는 것은 안정적인 연소과정을 위해서 매우 중요하다. 이를 연구하기 위하여 연소반응을 제외하고, 산화제의 난류 유동과 연료 벽면에서의 분출 유동을 모사한 채널 유동에 대한 LES 해석을 수행하였으며, momentum forcing기법을 사용하여 특정주파수를 부과하는 집중교란(concentrated forcing)과 백색소음과 같은 넓은 범위의 주파수 특성을 부과하는 분산교란(distributed forcing)에 대한 유동의 반응을 살펴보았다. 두 경우 모두 모터의 하류에서 외부교란의 특성시간을 유지하였으나 비약적인 유동의 공진현상으로 연결되지는 않는다는 것을 확인하였다. 이는 외부교란의 특성은 시스템의 고유진동수 및 Kelvin-Helmholtz 불안정성에 기인한 특성 진동수와 함께 고려되어야 한다는 것을 의미한다.
이 논문에서는 이기종 무선 메쉬 네트워크망에서 상호 연동성 및 메쉬 노드의 효율적인 IP 이동성을 제공하기 위한 다중홉 ARP 기법을 제안한다. 이기종 무선 메쉬 네트워크는 무선 메쉬 네트워크를 기본으로 하는 백본 무선 메쉬 네트워크와 non-무선 메쉬 네트워크 구조를 기반으로 하는 클라이언트 무선 메쉬 네트워크. 이 두 개의 네트워크가 이동성을 가지고 결합된 하이브리드 무선 메쉬 네트워크로 구분된다. 하이브리드 무선 메쉬 네트워크에서 두 네트워크 연결 시 서로 다른 라우팅 프로토콜을 사용할 경우 두 프로토콜의 접점인 게이트웨이에서 프로토콜 변환처리를 병행해야 하는 과부하 문제가 심각하게 발생한다. 이 논문에서는 서로 다른 라우팅 프로토콜을 병행하여 사용할 경우 발생하는 과부하 문제를 해결하기 위해서 다중홉 ARP 기법을 제안한다. 제안된 기법은 효율적인 연동을 위해 L3 라우팅 프로토콜로 다중홉 ARP 기법을 설계 구축하여 실험을 통해 이동 메쉬 노드의 수가 증가하는 경우와 홉수가 증가 시 패킷전달 비율을 통해 노드의 신뢰성과 안정성을 보장하였다.
본 논문에서는 스페클 노이즈를 포함하는 SAR 영상에서 도로망과 같은 선형 구조를 검출하기 위하여 하이브리드 특징 검출 방법을 사용하였다. 먼저 국소적으로 이웃한 영역에 대하여 평균 밝기 비율 또는 통계적 특성을 고려하여 국소적 에지를 검출하였고, 도로에 대한 많은 정보를 위하여 양 검출기로부터 검출된 응답을 결합하였으며, 결합된 에지 세그먼트 중 도로에 일치하는 세그먼트를 결정하고, 연결하여 완전한 도로망을 검출하였다. 본 논문에서 도로망의 검출 방법으로 도로에 대한 일반적인 사전 지식을 MRF 모델로 정의하고, 제안한 세그먼트의 상호 작용 포인터 프로세서에 의한 에너지 함수를 최적화하여 도로망을 검출하였다.
조직의 재생을 위한 지지체재료의 개발은 조직공학 분야의 연구에 있어서 매우 중요한 요인이다. 히알루론산은 조직을 수복하기 위한 체내이식용 구조물로써 널리 사용되고 있는 천연고분자이며, 이를 이용하여 본 연구에서는 히알루론산을 함유한 락타이드-글리콜라이드 공중합체(PLGA) 다공성 지지체를 유화동결 건조법으로 제조하였다. HA-PLGA 지지체는 수은다공도계, 전자현미경 및 물흡수성을 측정하여 특성을 결정하였다. 제조된 HA-PLGA 지지체의 다공도는 약 96.5%, 전체다공면적은 $261\;m^2/g$ 이였으며, 세포가 성장하기에 적합한 환경인 다공사이의 상호 연결이 전자주사현미경을 통해 관찰되었다. 또한 세포의 생존율과 성장률은 MTT(3-(4,5-dimethylthiazole-2-yl)-2,5-diphenyltetrazolium-bromide) 방법을 이용하여 분석하였고, 사이토카인 및 수용성 약물의 방출경향을 확인하기 위하여 과립구-대식세포 집락자극인자(GM-CSF)를 지지체에 담지시킨 후 효소결합 면혁 흡착검사(ELISA)를 이용하여 이들의 방출경향을 확인하였다. 천연/합성 하이브리드 담체로서의 HA/PLGA 담체가 PLGA 단독으로 사용하였을 때와 비교하여 볼 때 세포의 증식이 우수하였고, 이는 히알루론산의 우수한 생체적합성 및 수분 보유능력에 기인된 것으로 사료된다.
사물인터넷 (Internet-of-Things, IoT) 장치들의 개수와 기능은 앞으로 기하급수적으로 증가하고 향상될 것이다. 그러한 장치들은 방대한 양의 시간에 제약을 받는 데이터를 생성할 수도 있다. IoT 상황에서, 데이터 관리는 데이터를 생성하는 객체와 장치 그리고 분석 목적과 서비스를 위해 그 데이터를 액세스하는 응용 사이의 중간 계층으로서의 역할을 해야 한다. 덧붙여, 대부분 IoT 서비스들은 데이터 가용성과 데이터 전달의 효율성을 증가시키기 위하여 호스트 중심 보다는 콘텐츠 중심이다. IoT는 모든 통신 장치들을 상호 연결할 것이고, 그리고 장치들과 객체들에 의해 생성된 또는 관련된 데이터를 글로벌하게 액세스할 수 있게 만든다. 또한 포그 컴퓨팅은 최종 사용자 근처의 네트워크 에지에서 데이터와 계산을 관리하고, 그리고 최종 사용자들에게 낮은 지연, 고대역폭, 지리적 분산으로 새로운 유형의 응용들과 서비스들을 제공한다. 본 논문에서는 시간 민감성을 보장하면서 효율적이고 신뢰적으로 IoT 데이터를 해당 IoT 응용들에게 전달하기 위하여 에지와 포그 컴퓨터 클라우드의 완전 분산 하이브리드 모델인 에지-포그 클라우드에 기반하고, 그리고 정보 중심 네트워크와 블룸 필터를 사용하는 $EFcHD^2$ (Edge-Fog cloud-based Hierarchical Data Delivery) 방법을 제안한다. $EFcHD^2$ 방법에서는 IoT 데이터의 특성인 지역성, 크기, 실시간성과 인기도 등을 고려하는 에지-포그 클라우드의 적절한 위치에 그 IoT 데이터의 복사본이나 에지 노드에 의해 전 처리된 특징 데이터를 저장한다. 그리고 제안하는 $EFcHD^2$ 방법의 성능을 분석적 모델로 평가하고, 그것을 성능을 포그 서버 기반 방법 그리고 CCN (Content-Centric Networking) 기반 데이터 전달 방법과 비교한다.
개인화 추천에서 많이 사용되는 협업 필터링은 고객들의 구매이력을 기반으로 유사고객을 찾아 상품을 추천할 수 있는 매우 유용한 기법으로 인식되고 있다. 그러나, 전통적인 협업 필터링 기법은 사용자 간에 직접적인 연결과 공통적인 특징을 기반으로 유사도를 계산하는 방식으로 인해 신규 고객 혹은 상품에 대해 유사도를 계산하기 힘들다는 문제가 제기되어 왔다. 이를 극복하기 위하여, 다른 기법을 함께 사용하는 하이브리드 기법이 고안되기도 하였다. 이런 노력의 하나로서, 사회연결망의 구조적 특성을 적용하여 이런 문제를 해결하려는 시도가 있었다. 이는, 직접적으로 유사성을 찾기 힘든 사용자 간에도 둘 사이에 놓인 유사한 사용자 또는 사용자들을 통해 유추해내는 방식으로 상호 간의 유사성을 계산하는 방식을 적용한 것이다. 즉, 구매 데이터를 기반으로 사용자의 네트워크를 생성하고 이 네트워크 내에서 두 사용자를 간접적으로 이어주는 네트워크의 특성을 기반으로 둘 사이의 유사도를 계산하는 것이다. 이렇게 얻은 유사도는 추천대상 고객이 상품의 추천에 대한 수락여부를 결정하는 척도로 활용될 수 있다. 서로 다른 중심성 척도는 추천성과에 미치는 영향이 서로 다를 수 있다는 점에서 중요한 의미를 갖는다 할 수 있다. 이런 유사도의 계산을 위해서 네트워크의 중심성을 활용할 수 있다. 본 연구에서는 여기서 더 나아가 이런 중심성이 추천성과에 미치는 영향이 추천 알고리즘에 따라서도 다를 수 있다는 데에서 주목하여 수행되었다. 또한, 이런 네트워크 분석을 활용한 추천기법은 신규 고객 혹은 상품뿐만 아니라 전체 고객 혹은 상품으로 그 대상을 넓히더라도 추천 성능을 높이는 데 기여할 것을 기대할 수 있을 것이다. 이런 관점에서 본 연구는 네트워크 모형에서 연결선이 생성되는 것을 이진 분류의 문제로 보고, 추천 모형에 적용할 분류 기법으로 의사결정나무, K-최근접이웃법, 로지스틱 회귀분석, 인공신경망, 서포트 벡터 머신을 선택하고, 온라인 쇼핑몰에서 4년2개월간 수집된 구매 데이터로 실험을 진행하였다. 사회연결망에서 측정된 중심성 척도를 각 분류 기법에 적용하여 생성한 모형을 비교 실험한 결과, 각 모형 별로 중심성 척도의 추천성공률이 서로 다르게 나타남을 확인할 수 있었다.
세포 내 수송 및 축삭 수송은 kinesin 및 cytoplasmic dynein과 같은 미세소관 의존성 모터단백질에 의해 운반된다. Kinesin은 미세소관을 따라 미세소관의 플러스 쪽 끝으로 이동하고, dynein은 미세소관의 마이너스 쪽 끝으로 이동한다. Kinesin-1은 kinesin superfamily protein (KIF)중에서 처음으로 확인된 kinesin으로, 카복실(C)-말단 영역과 cargo간 결합을 통해 세포내 소기관, 신경전달물질 수용체 및 mRNA-단백질 복합체를 포함한 다양한 cargo의 세포내 수송 기능을 수행한다. Kinesin-1은 다양한 cargo들을 수송하지만, kinsin-1과 cargo 사이를 매개하는 어댑터/스캐폴더 단백질은 아직 완전히 확인되지 않았다. KIF5A의 C-말단 영역과 상호 작용하는 어댑터 단백질을 규명하기 위해 효모 2-하이브리드 스크리닝을 하여, cyclin-dependent kinase 2-associated protein 1 (CDK2AP1)를 확인하였다. CDK2AP1은 KIF5A의 C-말단 영역에 결합하고 KIF3A, KIF5B, KIF5C 및 kinesin light chain 1 (KLC1)과는 결합하지 않았다. CDK2AP1의 C-말단 영역은 KIF5A와의 결합에 필수적이었다. HEK-293T 세포에 CDK2AP1 및 kinesin-1은 동시 발현하여 면역침강하면 CDK2AP1 및 kinesin-1은 같이 면역침강하였다. 그리고 CDK2AP1 및 kinesin-1은 세포내에서도 같은 위치에 발현하였다. 이러한 결과들은 KIF5A-CDK2AP1결합은 kinesin-1이 cargo를 운반할 때 kinesin-1과 cargo 사이를 연결하는 어댑터 단백질 역할을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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