DNN은 로봇 및 자율주행차 등의 임베디드 시스템에서 활용 분야가 넓어지고 있다. 최근 높은 인식 정확도를 위하여 연산 복잡도가 크게 증가되고 비주기적으로 다수의 DNN을 사용하는 형태가 증가되고 있다. 따라서 임베디드 환경에서 다수의 DNN을 처리할 수 있는 능력은 중요한 이슈가 되었다. 이에 따라 멀티코어 기반 플랫폼들이 출시되고 있다. 하지만 대부분의 DNN 모델들은 배치 프로세스로 운용되어, 여러 DNN이 함께 멀티코어에서 운용될 때 어떻게 코어에 할당되느냐에 따라 각 DNN 간 수행시간 편차가 클 수 있고 시스템 전체적인 DNN 수행 시간이 길어질 수 있다. 본 논문에서는 각 DNN들을 배치 형태가 아닌 레이어별로 재구성한 후 글로벌 큐를 통하여 멀티코어에 분산시킬 수 있는 프레임워크를 제공하여 이러한 문제를 해결한다. 실험 결과 전체 DNN 수행 시간은 31% 감소하였고 다수의 동일 DNN을 운용 시 그 수행시간 편차는 최대 95.1% 감소하였다.
모바일 전자고지서비스는 지류를 사용하여 우편으로 송달하던 고지서 대신 공인전자문서중계자를 통해 모바일 전자고지서를 본인명의 스마트폰으로 송달하는 서비스이다. 전자고지서비스 제공을 위해서는 발송기관과 공인전자문서중계자가 간의 동일한 이용자를 식별하기 위해 정보가 필요하다. 본 논문에서는 모바일 전자고지서비스를 위해 이용자 식별정보로 사용하는 연계정보 (Connecting Information: CI)의 안전한 변환과 활용을 위한 기준을 제안한다. 제안한 방안에서는 전자고지문 발송요청기관인 민간기관이 이용자의 주민등록번호를 본인확인기관에게 제공하여 연계정보로 변환할 시 그 적정성에 대해 검증하기 위한 기술적 관리적 심의기준과 처리 및 활용방안을 제안함으로써 안전하고 효율적인 모바일 전자고지서비스가 가능할 것이다. 주민등록번호를 연계정보로 변환 요청 시 적정성 심의기준을 제시함으로써 관련 기관들이 보다 효과적으로 전자고지서비스를 제공할 수 있을 것이다. 제안한 방안을 모바일 전자고지서비스에 적용함으로써 서비스 활성화와 이용자 개인정보 보호 강화에 기여할 수 있다.
IoT 산업 발전으로 다양한 산업군에서 서로 다른 형태의 시계열 데이터를 생성하고 있으며 이를 다시 통합하여 재생산 및 활용하는 연구로 진화하고 있다. 더불어, 실제 산업에서 데이터 처리 속도 및 활용 시스템의 이슈 등으로 인해 시계열 데이터 활용 시 데이터의 크기를 압축하여 통합 활용하는 경향이 증가하고 있다. 그러나 시계열 데이터의 통합 가이드라인이 명확하지 않고 데이터 기술 시간 간격, 시간 구간 등 각각의 특성이 달라 일괄 통합하여 활용하기 어렵다. 본 논문에서는 통합 기준 설정 방법과 시계열 데이터의 통합시 발생하는 문제점을 기반으로 두 가지의 통합 방법을 제시하였다. 이를 기반으로 시계열 데이터의 특성을 고려한 이질적 시계열 데이터 통합 프레임워크를 구성하였으며 압축된 서로 다른 이질적 시계열 데이터의 통합과 다양한 기계 학습에 활용할 수 있음을 확인하였다.
BACKGROUND: Enormous amounts of the wood biomass wastes have been produced through various wood processing. This study characterizes the surface characteristics of biomass powders of Cornus controversa (CC) and Quercus mongolica (QM) and investigates their removal efficiency and mechanism for Pb (II) in aqueous solution on which to base potential recycling alternative of the wood biomass. METHODS AND RESULTS: Batch experiments were conducted under different conditions of Pb concentrations, temperatures, time and solid/solution ratios. Adsorption isotherm of Pb by CC and QM biomass was explained significantly by the Langmuir model, indicating Pb was likely adsorbed on the monolayer of the surfaces. The adsorption kinetics were fitted significantly to the double first-order model consisting of rapid and slow steps. The respective rate constants (k1) of CC and QM for the rapid adsorption kinetic steps were 0.051 and 0.177 min-1, and most of the sorption reactions proceeded rapidly within 6-20 minutes. The maximum adsorption quantities (qmax) of Pb were 17.25 and 23.47 mg/g for CC and QM, respectively. Thermodynamic parameters revealed that adsorption of Pb on the biomass of CC and QM was a spontaneous endothermic reaction. CONCLUSION(S): Results demonstrate that biomass wastes of CC and QM can be used as Pb adsorbents judging from adsorption isotherm, kinetics, and thermodynamic parameters.
Hyeonwoo Kim;Jiwon Kim;Ji Won Cho;Kwang-Sung Ahn;Dong-Il Park;Sangsoo Kim
Genomics & Informatics
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제21권3호
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pp.40.1-40.11
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2023
Microbial community profiling using 16S rRNA amplicon sequencing allows for taxonomic characterization of diverse microorganisms. While amplicon sequence variant (ASV) methods are increasingly favored for their fine-grained resolution of sequence variants, they often discard substantial portions of sequencing reads during quality control, particularly in datasets with large number samples. We present a streamlined pipeline that integrates FastP for read trimming, HmmUFOtu for operational taxonomic units (OTU) clustering, Vsearch for chimera checking, and Kraken2 for taxonomic assignment. To assess the pipeline's performance, we reprocessed two published stool datasets of normal Korean populations: one with 890 and the other with 1,462 independent samples. In the first dataset, HmmUFOtu retained 93.2% of over 104 million read pairs after quality trimming, discarding chimeric or unclassifiable reads, while DADA2, a commonly used ASV method, retained only 44.6% of the reads. Nonetheless, both methods yielded qualitatively similar β-diversity plots. For the second dataset, HmmUFOtu retained 89.2% of read pairs, while DADA2 retained a mere 18.4% of the reads. HmmUFOtu, being a closed-reference clustering method, facilitates merging separately processed datasets, with shared OTUs between the two datasets exhibiting a correlation coefficient of 0.92 in total abundance (log scale). While the first two dimensions of the β-diversity plot exhibited a cohesive mixture of the two datasets, the third dimension revealed the presence of a batch effect. Our comparative evaluation of ASV and OTU methods within this streamlined pipeline provides valuable insights into their performance when processing large-scale microbial 16S rRNA amplicon sequencing data. The strengths of HmmUFOtu and its potential for dataset merging are highlighted.
자연환경에서 건염햄 제조 시 소금 처리수준과 아질산염 처리 유무가 뒷다리 중량감소, 제품의 일반성분, 화학적 특성 및 조직적 특성에 어떠한 영향을 미치는지를 조사하기 위해 HS(뒤다리 kg당 9.2 g 소금 처리), HS+NaNO2(뒷다리 kg당 9.2 g소금+100 ppm 아질산염 처리), LS(뒷다리 kg당 6.2 g 소금 처리), LS+NaNO2(뒷다리 kg당 6.2g 소금+100 ppm 아질산염 처리) 등 4개 처리구에 뒷다리 3개씩을 배치하여 조사하였다. 소금처리 수준과 아질산염 첨가 유무는 전체 중량감소율에 영향을 미치지 않았으며(p>0.05) 제조과정 중 중량감소는 건조기간 동안 가장 많이 발생하였다(27.46%, 28.25%, 26.99%, 28.42%) 자연환경에서 제조된 건염햄의 일반성분을 분석한 결과, 저염처리구(LS)가 아질산염을 처리한 고염처리구(HS+NaNO2)와 아질산염을 처리한 저염처리구(LS+NaNO2) 보다 수분 함량이 높았다. 지방함량, 단백질 함량, 회분 함량은 소금처리수준과 아질산염 처리에 영향을 받지 않았다. 경도(hardness)와 씹힘성(Chewiness)은 저염처리구(LS)에서 가장 낮았으며, 아질산염 처리는 건염햄의 조직감에 영향을 미치지 않는 것으로 조사되었다. 저염처리구(LS) 건염행 대퇴두갈래근의 수분활성도는 고염처리구(HS)와 아질산염을 처리한 고염처리구(HS+NaNO2) 보다 높았으며, 염도는 아질산염을 처리한 저염구(LS+NaNO2)가 고염처리구(HS)와 아질산염을 처리한 고염처리구(HS+NaNO2) 보다 낮았다. 아질산염 잔존량은 아질산염 처리유무에 영향을 받지 않았다. 육색 명도(L)와 적색도(a), 색도($h^{\circ}$)는 소금 처리 수준과 아질산염에 영향을 받지 않았으며, 황색도(b)와 채도(chroma)는 아질산염을 처리한 고염처리구(HS+NaNO2)에서 높은 값을 나타내었다.
자연환경에서 건염햄 제조 시 소금 처리수준과 아질산염 처리 유무가 뒷다리 중량감소, 제품의 일반성분, 화학적 특성 및 조직적 특성에 어떠한 영향을 미치는지를 조사하기 위해 HS(뒷다리 kg당 9.2g소금 처리), HS+$NaNO_2$ (뒷다리 kg당 9.2g 소금+100 ppm 아질산염 처리), LS(뒷다리 kg당 6.2g 소금 처리), LS+$NaNO_2$(뒷다리 kg당 6.2g 소금+1100 ppm 아질산염 처리) 등 4개 처리구에 뒷다리 3개씩을 배치하여 조사하였다. 소금처리 수준과 아질산염첨가 유무는 전체 중량감소율에 영향을 미치지 않았으며 (p>0.05), 제조과정 중 중량감소는 건조기간 동안 가장 많이 발생하였다(27.46%, 28.25%, 26.99%, 28.42%). 자연환경에서 제조된 건염햄의 일반성분을 분석한 결과, 저염처리구(LS)가 아질산염을 처리한 고염처리구(HS+$NaNO_2$)와 아질산염을 처리한 저염처리구(LS+$NaNO_2$) 보다 수분함량이 높았다. 지방함량, 단백질 함량, 회분 함량은 소금처리 수준과 아질산염 처리에 영향을 받지 않았다. 경도(hardness)와 씹힘성(Chewiness)은 저염처리구(LS)에서 가장 낮았으며, 아질산염 처리는 건염햄의 조직감에 영향을 미치지 않는 것으로 조사되었다. 저염처리구(LS) 건염햄 대퇴두갈래근의 수분활성도는 고염처리구(HS)와 아질산염을 처리한 고염처리구(HS+$NaNO_2$) 보다 높았으며, 염도는 아질산염을 처리한 저염구(LS+$NaNO_2$)가 고염처리구(HS)와 아질산염을 처리한 고염처리구(HS+$NaNO_2$) 보다 낮았다. 아질산염 잔존량은 아질산염 처리유무에 영향을 받지 않았다. 육색 명도(L)와 적색도(a), 색도($h^{\circ}$)는 소금처리 수준과 아질산염에 영향을 받지 않았으며, 황색도(b)와 채도(chroma)는 아질산염을 처리한 고염처리구(HS+$NaNO_2$)에서 높은 값을 나타내었다.
달 현지 탐사를 위해 무인 이동체에 대한 연구가 지속적으로 이루어져 있으며 달 지상 관심 지역의 정확한 위치 및 맵핑을 위한 실시간 정보화 작업이 요구되고 있다. 딥러닝 영상 처리 분석 기술을 실제 로버에 적용하기 위해 소프트웨어의 통합과 최적화에 대한 연구가 필요하며 본 연구에서는 가상의 달 기지 건설현장의 영상을 실시간 분석하여 핵심 객체의 공간 정보를 자동으로 수치화하는 방안에 대한 기초 연구가 진행되었다. 본 연구를 통해 이미 구축된 영역 분할 기반 객체 인식 알고리즘을 경계 상자 기반 객체 인식알고리즘으로 변경하여 객체 인식 정확도 및 추론 속도를 개선하는 작업이 이루어졌으며, 대용량 데이터 기반 객체 매칭 학습을 위해 Batch Hard Triplet Mining 기법을 도입하고, 학습 및 추론에 대한 최적화 연구가 수행되었다. 또한 개선된 객체 인식 및 동일 객체 매칭 소프트웨어를 통합하고, 입력 이미지 내 동일 객체 자동 매칭을 시각화하는 소프트웨어를 개발하였으며, 위성 모사 촬영 영상 내 객체를 학습 데이터로, 이동체 촬영 영상 내 객체를 추론 데이터로 사용하여 동일 객체 매칭의 학습 및 추론이 이루어졌다. 본 연구의 결과는 이동체의 연속 촬영 영상을 기반 3차원 공간 정보를 구현 및 관심 공간 내 객체 위치 설정에 활용할 수 있을 것으로 사료되며, 향후 달 기지 건설 현장에서의 영상 기반 시공 모니터링 및 제어를 위한 자동 현장 및 주요 대상물 공간 정보 구축 시스템과의 연계에 기여할 것으로 기대된다.
최근 산업 프로세스의 제어 및 모니터링 분야에서 컴퓨터의 사용이 급증하고 있다. 이와 같은 자동차 기어 및 엔진 제어, 항공기 이착륙/운항 제어, 통신 네트워크 등과 같은 응용분야에서 사용되고 있는 컴퓨터는 시간 임계 제어 및 모니터 기능과 시간에 제한적이지 않은 일괄 프로세싱으로 구분된다. 실시간 제어시스템 또는 임베디드 시스템은 컴퓨터 시스템에서 특정한 역학을 수행하는 다양한 하드웨어와 소프트웨어 요소로 구성되어 있다. 실시간 시스템이 시간적 제약조건을 만족하지 못하면 시스템의 오동작이 발생할 수 있으며, 인명 손상과 같은 큰 재앙이 발생할 수 있다. 그렇기 때문에 시스템의 수행은 예측 가능해야 한다. 실시간 임베디드 시스템은 아키텍처 선계 단계에서의 결정이 시스템의 구현과 성능에 매우 큰 영향을 미친다. 유연성이란 실시간 시스템 환경에서 작업 타이밍에 대한 장애를 유연하게 처리할 수 있는 시스템의 처리 능력을 나타낸다. 이 요소는 시스템의 수행비용과 성능을 분석하는 중요한 요소이다. 본 연구에서는 실시간 임베디드 시스템의 구조를 설계 할 때 효율적인 분석을 위하여 유연성 함수를 정의한다. 본 연구를 통하여 실시간 시스템의 하드웨어 및 소프트웨어를 분할할 때 속성과 제약온 분석할 수 있는데, 제약의 측면에서 보면 유연성 문제를 해결 할 수 있고, 속성의 측면에서 보면 시스템 모델 및 유연성과 다른 속성들(비용, 전력소비량 등)과의 상호관계 분석 등을 효율적으로 분석할 수 있다.
최근 들어, 대용량의 데이터를 처리할 수 있는 트리 생성 방법에 많은 관심이 집중되고 있다 그러나 대용량 데이터를 위한 대부분의 알고리즘은 일괄처리 방식으로 데이터를 처리하기 때문에 새로운 데이터가 추가되면 이 데이터를 반영한 결정 트리를 생성하기 위해 처음부터 트리를 다시 생성해야 하다. 이러한 재생성에 따른 비용문제에 보다 효율적인 접근 방법은 결정 트리를 순차적으로 생성하는 접근 방법이다. 대표적인 알고리즘으로 BOAT와 ITI를 들 수 있으며 이들 알고리즘은 수치형 데이터 처리를 위해 지역적 범주화를 이용한다. 그러나 범주화는 정렬된 형태의 수치형 데이터를 요구하기 때문에 대용량 데이터를 처리해야하는 상황에서 전체 데이터에 대해 한번만 정렬을 수행하는 전역적 범주화 기법이 모든 노드에서 매번 정렬을 수행하는 지역적 범주화보다 적합하다. 본 논문은 수치형 데이터 처리를 위해 전역적 범주화를 이용하여 생성된 트리를 효율적으로 재생성하는 순차적 트리 생성 방법을 제안한다. 새로운 데이터가 추가될 경우, 전역적 범주화에 기반 한 트리를 순차적으로 생성하기 위해서는 첫째, 이 새로운 데이터가 반영된 범주를 재생성해야 하며, 둘째, 범주 변화에 맞게 트리의 구조를 변화시켜야한다. 본 논문에서는 효율적인 범주 재생성을 위해 샘플 분할 포인트를 추출하고 이로부터 범주화를 수행하는 기법을 제안하며 범주 변화에 맞는 트리 구조 변화를 위해 신뢰구간과 트리 재구조화기법을 이용한다. 본 논문에서 피플 데이터베이스를 이용하여 기존의 지역적 범주화를 이용한 경우와 비교 실험하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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