본 연구에서는 오픈액세스(개방접근) 환경에서의 국내외 저작권관리시스템 사례연구를 토대로 현재 국내 개방접근환경의 기반 마련을 위해 개발 중인 dCollection 라이선스관리시스템을 분석하고 발전과제를 제시하였다. 연구를 위해 첫째, 개방접근의 장벽으로 작용하는 저작권과 라이선스 그리고 저작권관리(DRM)의 기본적인 개념과 기술적 요소를 살펴봄으로 개방형시스템들이 추구하는 이론과 기반 기술들이 어떻게 접목가능한지 이해를 높이고자 했다. 둘째, 개방접근 환경에서 저작권 보호를 위한 다양한 연구 중 해외 사례로 Creative Commons, ROMEO, Dspace시스템 분석과 국내 사례로 경북대학교와 서울대학교의 저작권관리시스템을 분석하였다. 마지막으로는 국내 개방접근환경에서 콘텐츠의 저작권보호와 유통활성화를 목적으로 개발 중인 dCollection 라이선스관리시스템 분석을 통해 발전 과제를 제시함으로 국내 상황을 직시하고 미래 발전 방향을 예측해 보고자 한다.
본 연구에서는 우선 고속으로 태그 수집을 위한 2.4 GHz 능동형 RFID 시스템의 시뮬레이션 모델을 구축 하였다. 그리고 단순화 된 Collection 명령과 Ack 절차, 슬롯의 충돌 확률(k1)과 충돌이 발생한 슬롯의 평균 태그 수($k_2$)를 이용하여 태그수를 예측하는 새로운 방법을 제안하였다. 이들에 따른 능동형 RFID 시스템의 성능 추적을 구축한 시뮬레이션 모델을 통해 획득하였다. Query 명령을 사용하여 Collection 명령과 Ack를 간소화하고 $k_1$과 $k_2$를 이용하여 태그수를 예측하는 방법의 조합이 모든 성능 면에서 가장 우수한 것으로 나타났다. 이는 Query 명령을 이용한 Collection 명령과 Ack의 간소화는 태그 인식 속도를 줄이는데 기여했고 $k_1$과 $k_2$를 이용하여 태그수를 예측하는 방법은 Throughput을 향상시킬 뿐만 아니라 이로 인해 Collection 라운드 횟수를 줄여 태그 인식 속도를 줄일 수 있었다. 본 연구에서 제안한 방법은 Throughput, 평균 인식 시간, 1초 안의 평균 인식률 모두에서 이상적인 경우의 성능값과 매우 유사하게 나타나 제안한 방법의 유효성을 확인 할 수 있었다.
Electronic Toll Collection System (ETCS), so called "Hi-Pass" in Korea, has improved traffic flow at toll gate of highways. It is known that the improvement of traffic flow should reduce air pollutants and $CO_2$ from vehicles. In this study, real driving emission of a light duty truck with Portable Emission Measurement System(PEMS) has been measured to evaluate the emission reduction effect due to ETCS. The correlations between driving variables and emissions have been analyzed to verify its effect on traffic flow improvement and emission reduction at toll gate. We considered average vehicle speed, Relative Positive Acceleration (RPA), and the distance of queue as driving variables. Compared to passing Manual Toll Collection System (MTCS) lane without queue, ETCS was able to reduce 38.7% of $NO_x$, 21.6% of soot, and 27.7% of $CO_2$. The results showed that the higher the average vehicle speed, the lower RPA and no queue in ETCS contributed to the emission reductions. Linear equation models with RPA and queue have been established by the multiple linear regression method. The linear models resulted in the higher coefficient of determination than those with only average vehicle speed used for establishing vehicle emission factors.
Aspergillus luchuensis is known as an industrially important fungal species used for making fermented foods such as awamori and shochu in Japan, makgeolli and Meju in Korea, and Pu-erh tea in China. Nonetheless, this species has not yet been widely studied regarding mating-type genes. In this study, we examined the MAT1-1 and MAT1-2 gene ratio in black koji molds (A. luchuensis, Aspergillus niger, and Aspergillus tubingensis) and in Aspergillus welwitschiae isolated from Meju, a fermented soybean starting material for traditional soy sauce and soybean paste in Korea. The number of strains with the MAT1-1 locus was 2 of 23 (A. luchuensis), 6 of 13 (A. tubingensis), 21 of 28 (A. niger), and 5 of 10 (A. welwitschiae). Fungal species A. tubingensis and A. welwitschiae showed a 1 : 1 ratio of MAT1-1 and MAT1-2 mating-type loci. In contrast, A. luchuensis revealed predominance of MAT1-2 (91.3%) and A. niger of MAT1-1 (75%). We isolated and identified 2 A. luchuensis MAT1-1 strains from Meju, although all strains for making shochu in Japan are of the MAT1-2 type. These strains may be a good resource for breeding of A. luchuensis to be used in the Asian fermented-food industry.
도로 이용자의 교통정보에 대한 수요 증가와 효율적인 도로 이용을 위해 또한, 지능형 교통체계(ITS, Intelligent Transport Systems)의 기본 기술로 교통정보를 수집하여 제공하는 시스템에 대한 개발과 요구가 지속되고 있다. 고속도로에서 가장 많이 사용하는 교통정보 수집 도구로는 차량검지기(VDS)와 단거리무선통신(DSRC)이 있으며, 신뢰성 있는 교통정보의 생성을 위해서는 질 높은 교통데이터 수집 및 가공 기술과 더불어 수집된 자료의 효율적 관리 및 활용이 필요하다. 본 연구에서는 교통정보 수집·제공 기술의 현황을 기술하고, VDS를 통하여 수집되는 교통정보의 현황과 문제점에 대하여 분석한다. 이를 바탕으로 VDS 데이터의 차량정보 계측에 칼만 필터를 활용하여 개선된 수집 알고리즘을 제시하고자 한다. 본 연구의 알고리즘을 활용하면 계측 시 필연적으로 발생하는 노이즈 제거 뿐만 아니라 추정 값의 시간지연(time delay)을 최소로 할 수 있다.
Olsenella 속 균주들은 척추동물의 구강, 반추위 및 분변 등에서 분리된 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 건강한 한국인 분변으로부터 Olsenella sp. KGMB 04489 균주를 분리하였으며 PacBio Sequel 플랫폼을 이용하여 Olsenella sp. KGMB 04489 균주의 유전체서열을 분석하였다. 유전체는 G + C 구성 비율이 65.5%이고, 1,838개의 유전자와 rRNA 13개, tRNA 52개로 구성되었으며, 염색체의 크기는 2,108,034 bp였다. 또한, 유전체 분석 결과를 통해 가수분해효소와 항생제 합성 및 내성과 관련된 다양한 유전자를 발견하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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