최근에 국내외적으로 위치기반 서비스에 이용되는 GPS(Global Positioning System), 식별을 통한 유통 물류 서비스를 제공하는 RFID(Radio Frequency IDentification), 온도, 습도, 기압 등의 상황 정보 수집하는 센서 네트워크를 위한 미들웨어 및 인터페이스에 대한 요구가 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 RFID, GPS와 센서 네트워크에서 수집된 상황 데이터를 효과적으로 통합 처리하는 서비스 미들웨어를 구현하고 동작을 검증한다. 제시한 서비스 미들웨어는 임시저장, 중복 데이터 제거, 인증, 분류 및 데이터베이스 저장 등의 기능을 제공하며, RFID, GPS와 센서 네트워크의 인터페이스로부터 소켓 인터페이스를 이용하여 연결되고, 다양한 유비쿼터스 응용 서비스를 위해 데이터베이스를 이용하여 연동한다. 제안한 통합 서비스 미들웨어를 통해 기존의 RFID, GPS, 센서 네트워크 시스템에 따라 개발된 개별 미들웨어의 한계를 극복하고 복합적인 유비쿼터스 응용 시스템을 개발할 것으로 기대한다.
본 논문에서는 유/무선 통합 패킷 망인 IMS(IP Multimedia Subsystem)에서 대표적인 응용 서비스인 PTT(Push-To-Talk) 서비스의 통화 처리 성능 향상을 위한 프로토콜 압축 기법을 제안한다. IMS망에서 PTT서비스를 하기 위해서는 현재 상용화 되어있는 Mobile망과 TRS(Trunked Radio System)망과 동일한 호 설정을 가져야 하며 다수의 단말기들 사이에 동일한 내용을 실시간으로 교환할 수 있어야하기 때문에 빠른 호 설정 및 통화 시에 대역특이 충분해야한다. 본 논문에서 제안한 A+SigComp기법은 PTT의 호 설정 프로토콜인 SIP의 세션 설정 단계의 지연 시간을 약 10% 줄였으며 A+ROHC기법은 음성 통화시 교환되는 RTP 헤더의 크기를 줄임으로써 전송 효율 약 5% 높였다.
이동시 발생하는 시그널링 메시지의 양을 줄이기 위한 방법으로 지역성을 고려한 계층적 이동성 제공 방식인 HMIPv6(Hierarchical Mobile IPv6)가 제안되었다. 이동 노드가 방문 링크로 이동하면 링크 사용을 위한 인증 절차를 먼저 수행해야한다. 이를 위해 무선 랜 및 Cellular 망을 중심으로 AAA(Authentication, Authorization and Account) 인증 서비스 도입이 진행되고 있다. 그러나 AAA 인증 서비스는 지역화 된 이동성 제공을 위한 최적화된 시그널링 교환을 제공하지 않는다 이는 실시간 응용을 필요로 하는 세션을 가진 경우 이동 노드에 대한 서비스 지연을 초래할 수도 있다. 본 논문에서는 지역 이동시 인증 과정을 최적화 할 수 있는 인증 위덤 방식을 기존의 HMIPv6 구조에 통합함으로써 인증 발생 시 시그널링의 양을 최소화 하고 서비스 지연 시간을 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 계층적 인증 통합 모델을 제안하며 제안된 모델에 대해 이동 특성, 트래픽 특성, 도메인 크기 등에 따르는 인증 비용을 분석하고 기존의 방식과 비교하였는데 평균 $33.6\%$의 비용 절감 효과를 얻을 수 있었다.
예측의 정확성은 비용의 감소나 고객서비스의 제고를 위해 필수적으로 선행되어야 하기에 현재까지도 많은 연구자들에 의해 연구되고 있는 분야이다. 본 연구에서는 국내 항만의 컨테이너 물동량 예측에 있어 대표적인 비선형예측모형인 인공신경망모형과 ARIMA모형에 대한 비교연구를 수행하는데 목적을 두었고, 컨테이너 물동량 예측력 제고를 위해 ARIMA모형과 인공신경망(ANN)모형을 결합한 하이브리드모형을 사용해 다른 모형들과 예측성과를 비교하고자 한다. 특히 인공신경망모형의 네트워크 구조 설계에 부분에 있어 방대하며 복잡한 탐색공간에서도 전역해 찾기에 효과적인 기법으로 알려져 있는 유전알고리즘을 사용함과 동시에 인공신경망의 대표적인 모형으로 알려진 다층 퍼셉트론(MLP)뿐만 아니라 시간지연네트워크(TDNN)를 사용해 예측성과를 비교하였다. 그 결과 ANN모형과 하이브리드모형이 ARIMA모형보다 더 뛰어난 예측성과를 보이는 것으로 나왔다.
Controlling the stick and slip motions of the contact lines in a confined geometry comprised of a spherical lens with a flat substrate is useful for manufacturing polymer ring patterns. We used a sphere on a flat geometry, by which we could control the interfaces of the solution, vapor and substrate. By this method, hundreds of concentric ring-pattern formations of a linear conjugated polymer, poly [2-methoxy-5-(2-thylhexyloxy)-1,4-phenylenevinylene] (MEH-PPV), were generated with excellent regularity over large areas after complete solvent evaporation. Subsequently, the MEH-PPV ring patterns played a role as a directed template to organize highly regular concentric rings of single-walled carbon nanotubes(SWCNTs); when a droplet of the SWCNT suspension in water was casted onto the prepared substrate, hydrophobic polymer patterns confined the water dispersed SWCNTs in between the hydrophilicized $SiO_2/Si$ substrate. As the solvent evaporated, SWCNT-rings were formed in between MEH-PPV rings with controlled density. Finally, we used a lift-off process to produce SWCNT patterns by the removal of a sacrificial polymer template with organic solvent. We also fabricated a field effect transistor using self-assembled SWCNT networks on a $SiO_2/Si$ substrate.
Continuous Risk Profile(CRP)은 고속도로의 사고취약구간을 선정하는 방법론 중에서 정확성과 효율성이 뛰어난 것으로 알려져 있다. 그러나 전통적인 CRP는 데이터베이스 구축을 위한 대규모 투자를 필요로 하는 안전성능함수를 이용한다. 본 연구는 안전성능함수 대신 동질 그룹들의 평균사고건수를 규모조정계수로 이용하는 CRP를 제안하는 것을 목적으로 한다. 고속도로 구간들을 동질 그룹으로 분류하기 위하여 각 구간의 AADT와 차로 수 자료를 기반으로 하는 계층적 군집분석이 수행된다. 제안된 모형은 캘리포니아의 I-880 자료를 이용하여 다른 여러 가지 사고취약구간 선정방법들과 비교된다. 분석 결과에 따르면, 제안된 모형은 false negative를 발생시키지 않으며 false positive rate를 감소시킨다. 본 연구에서 개발된 방법론은 추가적인 복잡한 데이터베이스 없이 고속도로 사고취약구간을 선정하는 데에 활용될 수 있으며, 또한 고속도로 안전관리시스템을 개선하는 데에 기여할 수 있다.
This paper presents an integrated analysis of production and financing decisions. We assume that a cash storage unit is installed to manage the cash flows related with production activities such as raw material procurement, process operating setup, Inventory holding cost and finished product sales. Temporarily financial investments are allowed for more profit. The production plant is modeled by the Batch-Storage Network with Recycle Streams in Yi and Reklaitis (2003). The objective function of the optimization is minimizing the opportunity costs of annualized capital investment and cash/material inventory while maximizing stockholder's benefit. No depletion of all the material and cash storage units is major constraints of the optimization. A novel production and inventory analysis formulation, the PSW(Periodic Square Wave) model, provides useful expressions for the upper/lower bounds and average level of the cash and material inventory holdups. The expressions for the Kuhn-Tucker conditions of the optimization problem can be reduced to two subproblems and analytical lot sizing equations under a mild assumption about the cash flow pattern of stockholder's dividend. The first subproblem is a separable concave minimization network flow problem whose solution yields the average material flow rates through the networks. The second subproblem determines the decisions about financial Investment. Finally, production and financial transaction lot sizes and startup times can be determined by analytical expressions as far as the average flow rates are calculated. The optimal production lot and storage sizes considering financial factors are smaller than those without such consideration. An illustrative example is presented to demonstrate the results obtainable using this approach.
This paper presents a constrained-based routing (CBR) algorithm called, Dynamic Possible Path per Link (D-PPL) routing algorithm, for MultiProtocol Label Switching (MPLS) networks. In MPLS on-line routing, future traffics are unknown and network resource is limited. Therefore many routing algorithms such as Minimum Hop Algorithm (MHA), Widest Shortest Path (WSP), Dynamic Link Weight (DLW), Minimum Interference Routing Algorithm (MIRA), Profiled-Based Routing (PBR), Possible Path per Link (PPL) and Residual bandwidth integrated - Possible Path per Link (R-PPL) are proposed in order to improve network throughput and reduce rejection probability. MIRA is the first algorithm that introduces interference level avoidance between source-destination node pairs by integrating topology information or address of source-destination node pairs into the routing calculation. From its results, MIRA improves lower rejection probability performance. Nevertheless, MIRA suffer from its high routing complexity which could be considered as NP-Complete problem. In PBR, complexity of on-line routing is reduced comparing to those of MIRA, because link weights are off-line calculated by statistical profile of history traffics. However, because of dynamic of traffic nature, PBR maybe unsuitable for MPLS on-line routing. Also, both PPL and R-PPL routing algorithm we formerly proposed, are algorithms that achieve reduction of interference level among source-destination node pairs, rejection probability and routing complexity. Again, those previously proposed algorithms do not take into account the dynamic nature of traffic load. In fact, future traffics are unknown, but, amount of previous traffic over link can be measured. Therefore, this is the motivation of our proposed algorithm, the D-PPL. The D-PPL algorithm is improved based on the R-PPL routing algorithm by integrating traffic-per-link parameters. The parameters are periodically updated and are dynamically changed depended on current incoming traffic. The D-PPL tries to reserve residual bandwidth to service future request by avoid routing through those high traffic-per-link parameters. We have developed extensive MATLAB simulator to evaluate performance of the D-PPL. From simulation results, the D-PPL improves performance of MPLS on-line routing in terms of rejection probability and total throughput.
Lee, Young Seok;Kim, Jin Ki;Ryu, Seoung Won;Bae, Se Jong;Kwon, Kang;Noh, Yun Hee;Kim, Sung Young
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제16권7호
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pp.2793-2800
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2015
In molecular-targeted cancer therapy, acquired resistance to gemcitabine is a major clinical problem that reduces its effectiveness, resulting in recurrence and metastasis of cancers. In spite of great efforts to reveal the overall mechanism of acquired gemcitabine resistance, no definitive genetic factors have been identified that are absolutely responsible for the resistance process. Therefore, we performed a cross-platform meta-analysis of three publically available microarray datasets for cancer cell lines with acquired gemcitabine resistance, using the R-based RankProd algorithm, and were able to identify a total of 158 differentially expressed genes (DEGs; 76 up- and 82 down-regulated) that are potentially involved in acquired resistance to gemcitabine. Indeed, the top 20 up- and down-regulated DEGs are largely associated with a common process of carcinogenesis in many cells. For the top 50 up- and down-regulated DEGs, we conducted integrated analyses of a gene regulatory network, a gene co-expression network, and a protein-protein interaction network. The identified DEGs were functionally enriched via Gene Ontology hierarchy and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes pathway analyses. By systemic combinational analysis of the three molecular networks, we could condense the total number of DEGs to final seven genes. Notably, GJA1, LEF1, and CCND2 were contained within the lists of the top 20 up- or down-regulated DEGs. Our study represents a comprehensive overview of the gene expression patterns associated with acquired gemcitabine resistance and theoretical support for further clinical therapeutic studies.
How is science advice integrated in environmental policymaking? This is an increasingly pertinent question that is being raised since the nuclear catastrophe of Fukushima, Japan, in 2011. Global re-evaluation of energy policies and climate mitigation measures include discussions on how to better integrate science advice in policymaking, and at the same time keeping science independent from political influence. This paper addressed the policy discourse of setting up a national CO2 reduction target in Japanese policymaking between 2009 and 2012. The target proposed by the former DPJ government was turned down, and Japan lacked a clear strategy for long-term climate mitigation. The analysis provides explanations from a quantitative actor-network perspective. Centrality measures from social network analysis for policy actors in an environmental policy network of Japan were calculated to identify those actors that control the discourse. Data used for analysis comes from the Global Environmental Policy Actor Network 2 (GEPON 2) survey conducted in Japan (2012-13). Science advice in Japan was kept independent from political influence and was mostly excluded from policymaking. One of the two largest discourse coalitions in the environmental policy network promoted a higher CO2 reduction target for international negotiations but favored lowering the target after a new international agreement would have been set. This may explain why Japan struggled to commit to long-term mitigation strategies. Applying social network analysis to quantitatively calculate discourse coalitions was a feasible methodology for investigating "discursive power." But limited in discussing the "practice" (e.g. meetings, telephone, or email conversations) among the actors in discourse coalitions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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