혈관 내피세포 성장인자(Vascular endotherial growth factor, VEGF)는 혈관 투과율 조절이나 혈관 생성에 관련된 단백질로 임상용으로 쓰일 가능성이 높다. 이 단백질은 고순도와 고효율로 상업적으로 대량생산이 필요하다. 유비퀴틴 융합 단백질로 온화한 조건에서 용해시키기 위해 다양한 조건을 연구하였고, pH와 변성제 변화를 시도하였다. BL21 (DE3) 대장균 숙주세포에서 pET28-a 벡터를 사용하여 재조합 대장균을 제조하여, 20 L의 회분식 배양으로 14 g/L농도의 세포배양을 하였다. 발효 후UBP1 효소 분해와 재접힘 단계를 포함한 4단계의 크로마토그래피 공정으로 구성된 정제공정으로 VEGF를 정제하였다. 유비퀴틴 융합단백질로 2 M 요소와 pH10 온화한 조건에서 VEGF의 정제가 가능하였다. 2번의 Ni-affinity 크로마토그래피컬럼을 이용하여 고효율의 재접힘과 이합체화 공정을 수행하였다. DEAE (Diethyl Amino Ethyl) 음이온 교환 컬럼을 통하여 변형체(multimeric, misfolded)단백질과 endotoxin을 제거 할 수 있었다. 젤 여과 크로마토그래피를 이용하여 dimer와 monomer를 분리 하여 이합체화 VEGF를 제조하였다. 최종 VEGF의 특성분석을 SDS-PAGE (Soidum Dodecyl Sulfate-Polyacrylamide Gel Electrophoresis) 전기영동, RP-HPLC (Reversed Phase High Performance Liquid Chromatography)으로 하여 순도 97% (RP-HPLC기준)를 얻었다.
특허와 같은 기술자산의 경제적 가치를 평가하는 방법론 및 모델은 다방면에서 제시되고 있으나, 데이터베이스 자산의 가치를 객관적으로 평가할 수 있는 구조화된 평가모델이 없으므로, 이에 대한 평가모델 및 수명주기 결정로직의 정립을 통해 DB 자산의 라이센싱, 사업화 이전, 기술금융(담보) 등의 용도에 적용 가능성을 높일 필요가 있다. 본 연구에서는 DB 자산가치의 평가산출시, 예상 수요고객집단의 크기 및 수요량, 데이터셋의 크기 및 중요도, 데이터베이스가 보유기업의 매출성과에 기여한 정도, 데이터베이스 자산의 수명 등이 입력변수로 적절한지를 분석한다. 대부분의 DB 자산은 계속 업데이트되어 수명이 종료하는 경우가 많지는 않으므로 SW 패키지제품의 내용연한과 같은 5년을 표준수명으로 보고 있으나, 본 연구에서는 DB 자산의 가치가 작아지고 업데이트가 일어나지 않는 경우에 대해, DB 사용빈도에 대한 반감기 개념에 기반하여 수명주기 추정로직 및 DB 자산의 가치평가 모형을 제안한다.
본 논문에서는 개인 맞춤형 국소부위 질소 냉각 장비 개발을 제안한다. 제안하는 장비는 크게 냉기공급모듈과 본체, 그리고 질소분사(건)으로 구성되며, 다음과 같은 특징들을 가진다. 첫 번째로 부피온도 감지센서로 피부온도를 측정한 정보를 활용하여 냉기의 공급량과 시간을 자동으로 제어하므로 완벽한 안전성 확보를 통한 기능상의 경쟁력을 가질 수 있다. 두 번째로 거리측정 센서를 적용함으로써 일정거리 이상 피부에 근접하게 되면, 제어 GUI와 연동하여 냉기를 차단하거나 질소의 배출을 조절하여 보다 높은 냉각요법의 효율을 높이면서도 안전한 관리가 가능하다. 세 번째로 질소의 공급을 조절할 수 있는 제어모듈을 설치하여 질소의 손실을 최소화하여 유지관리 비용을 최소화할 수 있다. 제안된 장비의 성능을 평가하기 위하여 외부시험기관에서 실험한 결과, 온도센서 정확도는 세계 최고 수준(±5%)보다 정확한 ±3.8%의 범위에서 측정이 되었고, 온도범위는 세계 최고 수준과 비슷한 110℃~-160℃의 범위가 측정되었다. 거리 정확도는 세계 최고 수준(±5%)보다 낮은 ±3.0%의 범위에서 측정이 되었고, 무게 정확도는 세계 최고 수준(±5%)보다 정확한 ±0.1%의 범위에서 측정이 되었다. 또한, 토출 제어는 세계 최고 수준(1단계)보다 높은 4단계가 측정되었고, 질소 사용량은 세계 최고 수준(6L/min) 이하인 0.8L/min로 측정되었다. 따라서 본 본문에서 제안한 개인 맞춤형 국소부위 질소 냉각 장비개발의 성능의 그 효용성이 입증되었다.
하드디스크는 가장 널리 사용되는 보조 기억 장치로 여겨져 왔으며 최근에 그 용도가 멀티미디어 응용 프로그램이나 게임과 같은 I/O 집중적인 응용 프로그램으로 인해 더욱 이동성 컴퓨팅 시스템에서 중요해지고 있는 실정이다. 그러나 디스크 드라이브에서의 상당한 전력 소모로 인해 이동성 시스템에서의 배터리 수명이 여전히 치명적으로 제약되고 있다. 본 논문에서는, 일반적인 모바일 플랫폼에서 (하나의 큰 디스크를 사용하는 대신에) 다중의 작은 디스크를 사용하는 것이 에너지 효율적이면서도 큰 성능 저하없는 보조 저장 장치 해법이 될 수 있다는 것을 보인다. 또한, 본 논문에서는 디스크 데이타를 유관한 그룹들로 분류하고 이 그룹들을 같은 디스크로 이동시키는, 새로운 에너지 절감 기법을 제안한다. 또한, 이 기법을 기존의 데이타 집중 기법과 비교하고 나아가 이 기법들을 결합한다. 실험 결과, 제안한 기법을 단일 2.5' 디스크에 적용한 경우 보다 한 쌍의 1.8' 디스크에 적용한 경우, 충분히 작은 I/O 응답 감소 증가만을 가지면서도 최고 34%의 에너지 절감을 얻을 수 있었다. 또한, 기존의 데이타 집중 기법에 대해서도 최고 14.8% 이상의 에너지 절감과 최고 11배 이상의 I/O 응답 시간 개선을 얻을 수 있었다.
계산을 통한 단백질 상호작용 예측 기법의 중요성이 제기되면서 많은 단백질 상호 작용 예측 기법이 제안되고 있다. 하지만 이러한 기법들이 일반 사용자가 손쉽게 사용할 수 있는 서비스 형태로 제공되고 있는 경우는 드물다. 본 논문에서는 현재까지 알려진 단백질 상호작용 예측 기법 중 예측 기법의 완성도가 높고 상대적으로 예측 정확도가 높은 것으로 알려진 도메인 조합 기반 단백질 상호 작용 예측 기법을 이용하여 서비스 시스템으로 설계하고 구현하였다. 효모(Yeast)의 단백질 집합에 대하여 학습한 후, 학습된 단백질 집합과 공통된 도메인을 가지지만 학습 집합에 존재하지 않는 단백질 쌍들에 예측 기법을 적용하여 매우 높은 $77\%$의 민감도(sensitivity)와 $95\%$의 특이도(specificity)를 보였다. 더불어 DIP CORE, HMS-PCI, TAP 데이타의 테스트를 통해서 이 기법의 안정성을 확인하였다. 시스템의 기능들은 핵심 기능, 부가 기능 그리고 일반 서비스 기능으로 분류하였다. 시스템 설계의 주요 목표인 성능, 개방성 그리고 확장성에 따라, 개별 서비스들은 병렬화, 웹 서비스 표준 준수 및 계층화된 구조화를 지원하도록 구현하였다. 본 논문에서는 몇 가지 대표적인 사용자 인터페이스와 상세한 사용 지침도 소개한다.
최근 광대역화 되어가는 네트워크 환경에 발맞춰 VOD의 수요 역시 급증하고 있다. 기존의 VOD 서비스는 RVOD 또는 NVOD 중 한 가지 방식으로만 서비스가 가능하였다. 이렇듯 한 가지 방식으로만 서비스를 하게 되면 시시각각 변화하는 클라이언트의 수요에 대응할 수 없어서 서버에 과부하가 걸리거나, 서버의 대역폭을 낭비하는 결과를 초래하는 등 서버의 네트워크 자원을 효율적으로 사용하지 못하였다. 이에 본 논문에서는 효율적인 VOD 서비스를 위한 프로토콜에 관한 연구를 수행하였다. 기존의 VOD 서비스 알고리듬을 적용할 수 있는 새로운 프로토콜을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 성능을 분석하였으며, 새로운 프로토콜을 적용시킨 서버/클라이언트 구조의 시스템을 개발하였다. 본 논문에서는 RVOD/NVOD 통합 모드 전환 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜은 RVOD와 NVOD 두 가지 방식 모두를 제어할 수 있고, 두 방식간의 모드 전환을 할 수 있다. 그러므로 본 프로토콜을 사용하여 클라이언트의 수요 변화에 맞춰 모드를 전환한다면 서버의 대역폭을 효율적으로 관리할 수 있다. 특히 기존의 RVOD 및 NVOD 연구 방식들을 적용할 수 있다. 그러므로 본 논문에서 제시한 프로토콜은 앞으로의 VOD 시장에서 활용도가 매우 높을 것으로 기대된다.
스마트그리드 환경하에서 ICT 기술의 발달로 AMI 기기를 통해 가정의 실시간 전력사용량을 수집할 수 있게 됨에 따라 이러한 자료들을 활용하여 보다 더 정확한 가정용 전력사용량 예측을 할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 1시간 단위 가정용 전력사용량 자료를 바탕으로 ARIMA, TBATS, NNAR 모형을 사용하여 전력수요를 예측하는 모형을 연구하였는데, 기존과 달리 가구 전체 사용량을 한 번에 예측하는 것이 아닌 유사한 전력사용패턴을 나타내는 가구들을 군집하여 군집별로 예측 모형을 수립하고 각 모형별 예측치를 합산하여 예상 전력사용량을 산출하였다. 특히 전력사용량 자료는 전형적인 시계얼 자료로서 군집분석 방법으로 시계열에 적절한 방법을 선택하였으며 본 논문에서는 동적타임워핑(dynamic time warping)과 Periodogram 기반의 방법을 사용하였다. 연구 결과 사용량이 유사한 가구들을 군집하여 전력사용량을 예측하는 것이 한 번에 예측하는 것보다 예측 성능이 더 우수한 것으로 나타났으며 예측 모형 중에서는 여름철의 경우 NNAR 모형이, 겨울철의 경우 TBATS 모형의 성능이 가장 좋았으며 군집분석 방법은 군집 간 패턴의 차이가 명확히 나타난 동적타임워핑 방법을 사용했을 때 예측 성능의 향상이 가장 많았다.
청정 연료인 수소를 생산하기 위해 현재 가장 널리 사용되는 기술인 증기 개질이다. 이 방법으로 생산된 수소는 일산화탄소와 같은 불순물을 함유하고 있어, 이를 연료전지와 같은 응용분야에 사용하기 위해서는 적절한 정제 과정을 반드시 거쳐야 한다. 최근 효과적인 정제 방법으로 분리막 기술이 각광받고 있다. 본 연구에서는 수소와 일산화탄소 혼합가스에서 수소 분리 및 회수를 위해 바이오가스 고질화용(biogas upgrading) 상용 폴리설폰(polysulfone) 고분자막의 활용 가능성에 대해서 평가하였다. 먼저, 사용한 상용막의 물리화학적 특성에 대해서 평가하였고, H2/CO를 이용하여 stage-cut, 운전압력과 같은 다양한 조건에서의 상용막 모듈의 성능 평가를 진행하였다. 마지막으로, 평가 결과를 바탕으로 공정설계를 위한 시뮬레이션을 진행하였다. 본 연구에서의 상용 분리막 공정의 최대 H2 투과도와 H2/CO 분리계수는 각각 361 GPU와 20.6을 기록하였다. 또한, CO 제거 효율은 최대 94%를 나타내었으며, 생산 수소 농도는 최대 99.1%를 달성하였다.
최근, 아이템들의 가치를 고려한 빈발 아이템셋 마이닝 방법은 데이터 마이닝 분야에서 가장 중요한 이슈 중 하나로 활발히 연구되어왔다. 아이템들의 가치를 고려한 마이닝 기법들은 적용 방법에 따라 크게 가중화 빈발 아이템셋 마이닝, 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝, 유틸리티 아이템셋 마이닝으로 구분된다. 본 논문에서는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝들에 대해 실증적인 분석을 수행한다. 일반적으로 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 기법들은 데이터베이스 내 아이템들의 가치를 고려함으로써 트랜잭션 가중치를 계산한다. 또한, 그 기법들은 계산된 각 트랜잭션의 가중치를 바탕으로 가중화 빈발 아이템셋들을 마이닝 한다. 트랜잭션 가중치는 트랜잭션 내에 높은 가치의 아이템이 많이 포함 될수록 높은 값으로 나타나기 때문에 우리는 각 트랜잭션의 가중치의 분석을 통해 그 가치를 파악할 수 있다. 우리는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 기법 중에서 가장 유명한 알고리즘인 WIS와 WIT-FWIs, IT-FWIs-MODIFY, WIT-FWIs-DIFF의 장 단점을 분석하고 각각의 성능을 비교한다. WIS는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝의 개념과 그 기법이 처음 제안된 알고리즘이며, 전통적인 빈발 아이템셋 마이닝 기법인 Apriori를 기반으로 하고 있다. 또 다른 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 방법인 WIT-FWIs와 WIT-FWIs-MODIFY, WIT-FWIs-DIFF는 가중화된 빈발 아이템셋 마이닝을 더 효율적으로 수행하기 위해 격자구조(Lattice) 형태의 특별한 저장구조인 WIT-tree를 이용한다. WIT-tree의 각 노드에는 아이템셋 정보와 아이템셋이 포함된 트랜잭션의 ID들이 저장되며, 이 구조를 사용함으로써 아이템셋 마이닝 과정에서 발생되는 다수의 데이터베이스 스캔 과정이 감소된다. 특히, 전통적인 알고리즘들이 수많은 데이터베이스 스캔을 수행하는 반면에, 이 알고리즘들은 WIT-tree를 이용해 데이터베이스를 오직 한번만 읽음으로써 마이닝과정에서 발생 가능한 오버헤드 문제를 해결한다. 또한, 공통적으로 길이 N의 두 아이템셋을 이용해 길이 N+1의 새로운 아이템셋을 생성한다. 먼저, WIT-FWIs는 각 아이템셋이 동시에 발생되는 트랜잭션들의 정보를 활용하는 것이 특징이다. WIT-FWIs-MODIFY는 조합되는 아이템셋의 정보를 이용해 빈도수 계산에 필요한 연산을 줄인 알고리즘이다. WIT-FWIs-DIFF는 두 아이템셋 중 하나만 발생한 트랜잭션의 정보를 이용한다. 우리는 다양한 실험환경에서 각 알고리즘의 성능을 비교분석하기 위해 각 트랜잭션의 형태가 유사한 dense 데이터와 각 트랜잭션의 구성이 서로 다른 sparse 데이터를 이용해 마이닝 시간과 최대 메모리 사용량을 평가한다. 또한, 각 알고리즘의 안정성을 평가하기 위한 확장성 테스트를 수행한다. 결과적으로, dense 데이터에서는 WIT-FWIs와 WIT-FWIs-MODIFY가 다른 알고리즘들보다 좋은 성능을 보이고 sparse 데이터에서는 WIT-FWI-DIFF가 가장 좋은 효율성을 갖는다. WIS는 더 많은 연산을 수행하는 알고리즘을 기반으로 했기 때문에 평균적으로 가장 낮은 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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