• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.80-84
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• 2007

본 논문에서는 MIMO (multi input multi output) 기술의 위성 통신에 적용을 위한 연구에 대해 논하고자 한다. 위성은 광역 커버리지의 장점을 활용하여 DVB-S/S2, DVB-SH와 같은 방송 서비스 및 지상망 커버리지외각에 대해 음성 및 데이터 fill-in 서비스 제공하여 왔다. 한편 최근의 지상망은 MIMO 기술을 적용하여 높은 전송 효율 및 전송 커비러지를 넓히는 것을 가능하게 하였다. 이러한 관점에서, 위성 시스템의 지상망과의 효율적인 공존 및 4세대 통신에서 요구하는 유비커터스 환경에 부합하기 위해서는 지상망의 핵심 기술인 MIMO 기술의 위성 시스템 적용을 위한 연구가 필요하다. 이에 본 논문에서는 위성 및 IMR (intermediate module repeater) 환경에서의 효과적인 MIMO적용을 위한 여러 시스템 시나리오들을 소개하고 각각의 시나리오 모델에서 필요로 하는 기술적 요구사항 및 적용 가능성에 대해 논하고 대략적인 실험 결과를 통해 그 가능성을 확인 하고자 한다. MIMO기술은 크게 Space time coding (STC)기법과 Spatial multiplexing (SM) 기법으로 나눌 수 있는데, 위성 통신에서는 STC 의 위성 및 IMR환경에서 전송 효율 및 IMR cell 커버리지를 증가 시키기 위해 사용되었으며, SM의 경우 IMR환경에서 위성에서 전송된 방송 외에 IMR cell지역의 지역 방송을 multiplexing 하기 위한 형태로 형태로 활용 되었다.

• Journal of Plant Biotechnology
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• 제43권3호
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• pp.272-280
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• 2016

국화는 관상용, 약용으로 활용되는 주요한 화훼 작물중의 하나이다. 국화의 육종 프로그램은 다양한 품종의 개발에 기여하였으나, 다른 주요한 식량, 채소작물에서 보여졌듯이 전통적인 표현형 기반의 품종선발에서 분자표지를 활용한 선발로 진일보할 필요가 있다. 이러한 분자육종은 유전학, 분자생물학, 최근에는 유전체 연구로 규명된 형질연관 분자표지에 의존한다. 그러나 자가불화합성, 자식약세, 이질육배체, 이형접합성, 거대한 유전체와 같은 국화의 생식적, 유전적, 유전체의 특성으로 인하여 이러한 연구는 심각하게 지연되고 있다. 그럼에도 불구하고 유전연구를 통하여 국화의 유전자지도가 구축되었고 꽃, 잎, 식물구조와 같은 국화의 주요한 형질과 연관된 분자표지가 규명되었다. 염기서열 분석기술이 발달됨에 따라 국화의 전사체가 해독되어 국화의 표준유전자 목록이 구축되고 발달단계에 따라 혹은 생물적 비생물적 환경에서 특이적으로 발현되는 유전자도 규명되었다. 또한 2배체인 야생의 국화속 식물의 유전체 해독 프로젝트가 시작되었다. 이러한 대량의 염기서열 정보는 국화의 분자육종을 위한 근원적인 자원으로 활용될 수 있을 것이다. 이 총설에서는 국화의 분자유전학, 유전체 연구의 현황을 요약하고 향후 전망을 논의한다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.127-148
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• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Plant Biotechnology
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• 제39권1호
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• pp.33-48
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• 2012

작물의 구조와 기능을 이해하려는 과학적 탐구심과 이를 작물 육종에 적용하려는 실험적 노력의 일환으로 다양한 작물에서 유전자 지도가 개발되었다. 특히, 배추과 작물의 경우 모델식물인 애기장대의 유전체 정보가 공개된 이후 다양한 정보 (염기서열 정보, 유전자 구조 및 기능정보 등)의 이용이 가능해져 유전자 지도 작성이 가속화 되었으며 이는 최근 $B.$ $rapa$ A genome (배추)유전체 해독이라는 결과를 가져왔다. 배추과 작물의 유전자 지도 작성에 있어서 초기에는 RFLP 마커들이 사용되었으나 이후 분자마커, 즉, RAPD, AFLP, SSR 등과 같이 비교적 사용이 간단하고 시간적 제약이 없는 PCR 마커의 형태로 점차 바뀌었다. 배추과 작물의 경제적, 학문적 가치가 고려되어 $B.$ $rapa$ (배추)를 표준재료로 A genome 유전체 염기서열 해독이라는 목표로 다국적 유전체 프로젝트가 결성되었고 2011년 국내연구진이 주도적으로 참여한 국제 컨소시엄 (BrGSPC, $B.$ $rapa$ Genome Sequencing Project Consortium)에 의해 배추 (10개 염색체)의 유전자 영역(gene space), 약 98% (83.8 Mb)의 염기서열이 해독되어 발표되었다. 유전체 해독 과정에서 축적된 염기서열 정보는 대량의 SSR, SNP, IBP 마커의 개발을 가능하게 하였고 이들 마커는 $B.$ $rapa$ A genome 유전자 지도와 물리 지도 작성에 이용되어 이후 배추과 작물연구 전반에 널리 적용되고 있다. 대량의 분자마커 개발은 유전자 지도 작성을 가속화하여 더욱 정밀한 유전자 지도를 가능하게 하였고 공통의 분자마커 정보는 애기장대와 배추과 작물 간 비교유전체 연구를 통해 농업적 우수 형질의 클로닝, 마커도움선발 (MAS)등의 방법으로 분자육종의 기반을 제공하고 있다. 뿐만 아니라. 최근 등장한 NGS 유전체 해독 기술로 생산된 대량의 정보는 분자육종 실현 가능성을 높여 분자육종 실용화에 박차를 가하는 계기가 되고 있다. 본 논문에서는 $B.$ $rapa$에서 분자마커를 이용한 유전자 지도 개발의 과정과 농업적 유용형질 탐색을 위한 양적 형질 유전자좌 (QTLs)의 연구 현황에 대하여 알아보고 유전체연구에서 유전자 지도의 중요성과 육종에의 응용에 대하여 서술하였다. 또한 다양한 유전체 정보와 오믹스 정보를 국내 배추과 분자육종에 효율적으로 활용하여 분자육종 실용화를 가능하게 하기 위해 사용자가 쉽게 사용할 수 있는 데이터베이스를 구축함으로서 연구자와 육종가 간의 간격을 좁히고 원활한 정보교환의 필요성을 제기하였다.