The Gene Set network viewer (GSnet) visualizes the functional enrichment of a given gene set with a protein interaction network and is implemented as a plug-in for the Cytoscape platform. The functional enrichment of a given gene set is calculated using a hypergeometric test based on the Gene Ontology annotation. The protein interaction network is estimated using public data. Set operations allow a complex protein interaction network to be decomposed into a functionally-enriched module of interest. GSnet provides a new framework for gene set analysis by integrating a priori knowledge of a biological network with functional enrichment analysis.
사물인터넷 기반의 센서네트워크는 저렴한 비용으로 효율적으로 교량 등의 시설물 유지관리에 적용할 수 있는 한 방안이다. 본 연구에서는 사물인터넷 통신의 하나인, LoRa LPWAN 기반으로 교량 구조건전성모니터링을 위한 시스템을 개발하기 위해서 케이블 장력 모니터링을 위한 센서보드, 기존 계측 센서들과 함께 센서네트워크를 구축하기 위한 DAQ 보드, 데이터들 처리하고 LoRa 통신을 위한 스마트센서노드를 설계 및 제작하였으며 모니터링을 위한 센서네트워크를 구축하였다. 또한 본 시스템의 성능검증을 위해 영광대교에 Test Bed를 구축하여 교량 구조건전성 모니터링을 위한 센서네트워크에 적용가능성 여부를 살펴보았다. Test Bed 검증 결과 LoRa LPWAN 기반 센서네트워크는 데이터 전송률, 정확도, 경제성면에서 교량 구조 건전성 모니터링의 기술 중에 하나로 적용될 수 있으며, 향후 교량구조물 뿐만 아니라 다양한 공공기반 시설물에 유지관리를 위한 시스템으로 보급될 수 있기를 기대한다.
최근 터빈 로타 디스크 키웨이에서 많은 응력부식균열이 발견되었으며, 터빈설비의 중대한 파손을 예방하기 위해 이러한 균열은 조기에 검출 및 평가되어야 한다. 본 연구에서는 초음파탐상의 RF(radio frequency) 신호를 역전파 알고리즘에 근거한 신경회로망에 적용하여 키웨이 주변의 균열에 대한 위치, 크기 및 방향성을 평가하였다. 각 반사영역에서 수신된 여러개의 피크로 나타나는 RF 신호를 각 반사영역에 대해 하나의 최대 피크를 가지도록 처리한 후, 트랜스듀서의 위치 정보와 각 반사파의 도달시긴이 들어있는 주사 데이터를 작성하였다. 이 주사 데이터로부터 각 반사영역 사이의 시간차이와 트랜스듀서의 위치 정보를 신경회로망에 적용한 결과 키웨이에서 시작된 균열의 위치, 크기 및 방향성을 평가하는데 유용함을 알 수 있었다.
무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network : WSN)는 U-City 같은 우리 삶의 편의성 향상을 위한 서비스에 활용은 물론이거니와 환경오염, 터널 및 건축물의 붕괴, 태풍, 지진 등의 재난 감시, 위험물 진단 시스템 등에 다양하게 적용되고 있다. 본 논문에서는 이러한 WSN을 다양한 형태의 휴대 단말 및 네트워크 카메라와 연동하여 보다 효율적이고 가치 있는 정보 서비스 제공을 위한 MUSNEMO(Multi-sensor centric Ubiquitous Smart sensor NEtwork using MObile devices) 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 IEEE 802.15.4 표준을 기반으로 스마트 센서 네트워크를 구성하며, 또한 제안한 시스템 구조의 활용성 검증을 위하여 다섯가지 응용 센서(자기, 조도, 소리, 모션, 진동)를 가진 망을 구성하여 센싱 이벤트 요청 및 제공 테스트를 수행하였다.
In the recent researches, a variety of ways for determining the locations of RBF centers have been proposed assuming that the number of RBF centers is known. But they have also many numerical drawbacks. We propose a new method to overcome such drawbacks. The strength of our method is to determine the locations and the number of RBF centers at the same time without any assumption about the number of RBF centers. The proposed method consists of two phases. The first phase is to determine the number and the locations of RBF centers using bi-section search method and enhanced k-medoids clustering which overcomes drawbacks of clustering algorithm. In the second phase, network weights are computed and the design of RBF network is completed. This new method is applied to several benchmark data sets. Benchmark results show that the proposed method is competitive with the previously reported approaches for center selection.
본 연구는 ANP법을 이용하여 수색구조선의 우선 배치순위를 평가하였다. 이러한 평가를 위해서 본 연구에서는 퍼지추론 및 계층분석법을 이용하여 인명피해, 선박피해, 환경오염피해에 대해 위험성을 평가하였다. 또한 DEA 법 및 리커트 척도법을 이용하여 수색구조선의 정량적, 정성적 운영효율성을 평가하였다. 마지막으로는 위험성 평가와 운영효율성 평가를 ANP법을 이용하여 종합 평가치를 산출하였다. 그 결 과 MP, YS RCC/RSC 구역이 수색구조선의 우선 배치순위가 비교적 높은 것으로 나타났다.
This paper focuses on a method to connect mobile devices such as mobile robot. Automated Guided Vehicle (AGV) and Unmanned Container Transporter(UCT) to a fieldbus. In this paper, the IEEE 802.11 wireless LAN is used to extend a Profibus network for the mobile devices. In order to integrate these two networks, a gateway is developed using two threads and an internal buffer. Furthermore, a polling algorithm is applied at the gateway in order to satisfy real-time requirements on data communication, Finally, the performance measures such as data latency and throughput are experimentally evaluated on a wirelessly-extended Profibus network. The results shows the feasibility of the wireless extension of Profilbus for various mobile device.
본 연구는 ANP법을 이용하여 수색 구조선의 할당순위를 평가하였다. 이러한 평가를 위해서 본 연구에서는 퍼지추론 및 계층분석법을 이용하여 인명피해, 선박피해, 환경오염피해에 대해 위험성을 평가하였다. 또한 DEA법 및 리커트 척도법을 이용하여 수색 구조선의 정량적, 정성적 운영효율성을 평가하였다. 마지막으로는 위험성평가와 운영효율성 평가를 ANP법을 이용하여 종합 평가치를 산출하였다. 그 결과 MP, YS RCC/RSC 구역이 수색 구조선의 할당순위가 비교적 높은 것으로 나타났다.
지능형교통시스템(ITS)의 원할한 서비스를 위해서는 장비들간의 상호운영성이 필수적이지만 센터와 노변장치 사이의 통신프로토콜의 표준화가 이루어지지 않은 실정이다. 본 논문에서는 인터넷 망에서의 망관리 프로토콜인 SNMP를 사용하는 방안을 모색하고 그 실례로 CCTV에 SNMP를 적용하여 MIB을 정의하고 상호운영성에 대한 실험을 수행한다. 이를 위해 클래스 B를 이용한 SNMP를 적용하여 CCTV를 컨트롤 하는 방법을 실제 예를 들어 설명하였으며, 실제 데이터가 네트워크에서 이동하는 모양을 16진수로 표현하여 제시 하였다본 연구 결과는 센터와 노변장치간의 통신을 적용시키기 위한 기초 자료로써 전국적 단위의 시스템간 상호호환성을 보장하는 ITS시스템 구축지침 및 적합성 시험을 위해 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Currently, the radial basis function network (RBFN) and various other neural networks are employed to classify gases using chemical sensors arrays, and their performance is steadily improving. In particular, the identification performance of the RBFN algorithm is being improved by optimizing parameters such as the center, width, and weight, and improved algorithms such as the radial basis function network-stochastic gradient (RBFN-SG) and radial basis function network-normalized stochastic gradient (RBFN-NSG) have been announced. In this study, we optimized the number of centers, which is one of the parameters of the RBFN-NSG algorithm, and observed the change in the identification performance. For the experiment, repeated measurement data of 8 samples were used, and the elbow method was applied to determine the optimal number of centers for each sample of input data. The experiment was carried out in two cases(the only one center per sample and the optimal number of centers obtained by elbow method), and the experimental results were compared using the mean square error (MSE). From the results of the experiments, we observed that the case having an optimal number of centers, obtained using the elbow method, showed a better identification performance than that without any optimization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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