As few multi-tower single-box multi-cell cable-stayed bridges with corrugated steel webs have been built, analysis is mostly achieved by combining single-girder model, beam grillage model and solid model in support of the design. However, such analysis methods usually suffer from major limitations in terms of the engineering applications: single-girder model fails to account for spatial effect such as shear lag effect of the box girder and the relevant effective girder width and eccentric load coefficient; owing to the approximation in the principle equivalence, the plane grillage model cannot accurately capture shear stress distribution and local stress state in both top and bottom flange of composite box girder; and solid model is difficult to be practically combined with the overall calculation. The usual effective width method fails to provide a uniform and accurate "effective length" (and the codes fail to provide a unified design approach at those circumstance) considering different shear lag effects resulting from dead load, prestress and cable tension in the construction. Therefore, a novel spatial grid model has been developed to account for shear lag effect. The theoretical principle of the proposed spatial grid model has been elaborated along with the relevant illustrations of modeling parameters of composite box girder with corrugated steel webs. Then typical transverse and longitudinal shear lag coefficient distribution pattern at the side-span and mid-span key cross sections have been analyzed and summarized to provide reference for similar bridges. The effectiveness and accuracy of spatial grid analysis methods has been finally validated through a practical cable-stayed bridge.
시맨틱 기반 IoT 시스템을 통하여 제공되는 시맨틱 정보는 우리가 지금까지 알고 경험해 왔던 것과는 전혀 다른 새로운 고부가가치 결과물을 만들 수 있을 것이다. 이러한 관점에서 현재 IoT 기술 및 응용에 대한 핵심이슈는 지능적 IoT 플랫폼 아키텍쳐의 개발이다. 본 논문에서 제안된 시스템은 클라우드 컴퓨터에서 센서들의 IoT 데이터를 취합하고, 이들을 RDF로 변환한 후 시맨틱 주석 처리한다. 변환된 시맨틱 데이터는 온톨로지 레포지토리를 통해 공유되고 활용된다. 클라우드 컴퓨팅 환경으로써 KT의 IoTMakers를 이용하고, 온톨로지 레포지토리는 Jena의 Fuseki 서버를 사용하여 SPARQL 질의 결과를 Daum Map API와 Highcharts API를 사용하여 웹으로 표현하였다. 이를 통해 사람들이 시맨틱 IoT 매쉬업 서비스를 쉽게 접근할 기회를 제공하여 다양한 응용 가능성을 가진다.
Khan, Zahoor;Shafique, Maryam;Zeb, Amir;Jabeen, Nusrat;Naz, Sehar Afshan;Zubair, Arif
한국미생물·생명공학회지
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제49권1호
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pp.65-74
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2021
Serine proteases are the most versatile proteolytic enzymes with tremendous applications in various industrial processes. This study was designed to investigate the biochemical properties, critical residues, and the catalytic potential of alkaline serine protease using in-silico approaches. The primary sequence was analyzed using ProtParam, SignalP, and Phyre2 tools to investigate biochemical properties, signal peptide, and secondary structure, respectively. The three-dimensional structure of the enzyme was modeled using the MODELLER program present in Discovery Studio followed by Molecular Dynamics simulation using GROMACS 5.0.7 package with CHARMM36m force field. The proteolytic potential was measured by performing docking with casein- and keratin-enriched residues, while the effect of the inhibitor was studied using phenylmethylsulfonyl fluoride, (PMSF) applying GOLDv5.2.2. Molecular weight, instability index, aliphatic index, and isoelectric point for serine protease were 39.53 kDa, 27.79, 82.20 and 8.91, respectively. The best model was selected based on the lowest MOLPDF score (1382.82) and DOPE score (-29984.07). The analysis using ProSA-web revealed a Z-score of -9.7, whereas 88.86% of the residues occupied the most favored region in the Ramachandran plot. Ser327, Asp138, Asn261, and Thr326 were found as critical residues involved in ligand binding and execution of biocatalysis. Our findings suggest that bioengineering of these critical residues may enhance the catalytic potential of this enzyme.
OWL 온톨로지는 실세계의 도메인 지식을 모델링 하는데 적합하다. 또한 명백하게 정의된 지식으로부터 암시적인 새로운 지식을 추론할 수 있다. 하지만 이 모델링된 지식은 완전할 수 없다. 사람이 가지고 있는 모든 상식을 모델링 할 수 없기 때문이다. 온톨로지는 완전한 지식표현을 위한 무결성 제약조건과 예외 처리와 같은 비단조 추론을 지원할 방법이 없다. 디폴트 규칙은 온톨로지 안의 특정 클래스에 대한 예외를 처리할 수 있다. 또한 무결성 제약은 온톨로지에 정의된 클래스의 제한조건(restriction)에 인스턴스가 일관되게 할 수 있다. 본 논문에서는 Open World Assumption(OWA) 기반의 온톨로지와 Closed World Assumption(CWA) 기반의 비단조 추론을 지원하는 규칙의 지식베이스를 통합하여 Open World 와 Closed World 추론을 모두 지원하는 실질적인 추론 시스템을 제안한다. 이 시스템은 온톨로지에 정의된 불완전한 개념을 다룰 때 OWA기반이라서 발생하는 문제점을 ASP(Answer Set Programming)를 사용하여 해결방안을 제안한다. ASP는 논리 프로그래밍 언어로써 비단조 추론을 허용하며, 서술 논리 지식베이스에 CWA 기반의 질의를 가능하게 한다. 제안하는 시스템은 Protege에서 제공하는 Pizza 온톨로지를 예로써 비단조 추론이 필요한 경우를 보이고, 잘 알려진 온톨로지들로 성능 평가하여 본 시스템의 정당(sound)하고 완전(complete)함을 증명한다.
지식공유의 효과와 지식공유의 중요성 때문에 MIS 분야에는 지식공유연구에 대한 관심이 높아지고 있으나, 지식교환 웹사이트에서의 지식공유의 영향과 관련한 연구는 많지 않다. 본 연구는 지식교환 웹사이트에서 개인특성변수인 정보기술에 대한 개인의 혁신성, 컴퓨터 자기효능감, 컴퓨터 불안감 및 사용자 관여와 지식공유행위간의 관계를 밝히고자 한다. 연구자들은 지식교환 웹사이트 내에서 지식공유경험이 있는 사용자들을 대상으로 설문조사를 실시하여 유효표본 총 241개를 수집하였다. 또한 연구모형 검증을 위해 연구분석방법으로 구조방정식모형(SEM)을 통해 자료를 분석하였다. 자료분석 결과 지식공유행위는 개인의 혁신성, 컴퓨터 자기효능감, 컴퓨터 불안감 및 사용자 관여에 의해 직간접적으로 영향을 받는 것으로 확인되었다. 본 연구는 개인의 혁신성과 지식공유에 대한 연구의 영역을 확장했을 뿐만 아니라, 정보공유에 대한 실질적인 사례를 대상으로 한 연구를 통해 지식공유를 촉진하는 지식공유 애플리케이션의 설계와 지식교환 웹 사이트의 성공간의 관련성을 밝히고자 하였다.
트리 데이터로부터 유용한 정보들을 추출하는 가장 일반적인 방식은 빈번하게 자주 발생하는 서브트리 패턴들을 얻는 것이다. XML 마이닝, 웹 사용 마이닝, 바이오인포매틱스, 네트워크 멀티캐스트 라우팅 등 빈번 트리 패턴 마이닝은 여러 다양한 영역에서 광범위하게 이용되고 있기 때문에, 해당 패턴들을 추출하기 위한 많은 알고리즘들이 제안되어 왔다. 하지만, 현재까지 제안된 대부분의 트리 마이닝 알고리즘들은 여러 가지 심각한 문제점들을 내포하고 있는데 이는 특히 대량의 트리 데이터 집합을 대상으로 했을 때는 더 심각해진다. 주요하게 발생하는 문제점들로는, (1) 계층적 트리 구조의 데이터 모델링, (2) 후보군 유지를 위한 고비용 계산, (3) 반복적인 입력 데이터 집합 스캔, (4) 높은 메모리 의존성이 대표적이다. 이런 문제점들을 발생하게 하는 주요 원인은, 대부분의 기존 알고리즘들이 apriori 방식에 근거하고 있다는 점과 후보군 생성과 빈발 횟수 집계에 anti-monotone 원리를 적용한다는 점에 기인한다. 언급한 문제들을 해결하기 위해, 본 저자들은 apriori 방식 대신 pattern-growth 방식을 기반으로 하며, 빈번 서브트리 추출 대신 최대 빈번 서브트리 추출을 목적으로 한다. 이를 통해 제안된 방법은, 빈번하지 않은 서브트리들을 제거하는 과정 자체를 배제할 뿐만 아니라, 후보군 트리들을 생성하는 과정 또한 전혀 수행하지 않음으로써 전체 마이닝 과정을 상당히 개선한다.
다이어그램은 디자인 정보와 지식에 관한 효과적인 커뮤니케이션 지원을 목적으로 디자인 분야에서 폭넓게 활용되고 있으며, 그 결과 현재는 '디자인 과정의 개념과 방법을 증식' 시키는 '증식적 디자인 매체'로까지 그 역할이 확대되어 가고 있다. 최근에는 웹 컨텐츠, 인터랙티브 무비, DVD 타이틀과 같은 멀티미디어 디자인 분야에서 사용자 정보 이해를 손쉽게 지원하고 더 나아가 정보 획득 과정의 사용자 참여를 촉진시킬 목적으로 '디지털 다이어그램'이 적극 활용되고 있는 추세이다. 본 연구는 멀티미디어 디자인에서 인포그래픽 유형에 해당하는 '디지털 다이어그램'의 본질이 무엇이고 컨텐츠 개발 프로세스에서 그 활용의 문제가 어떠한지를 규명하기 위해 진행되었다. 이를 위해서 인포그래픽 유형으로서 다이어그램의 본질과 기존 다이어그램과 비교되는 디지털 다이어그램의 정체성에 대하여 논하였으며 최종적으로 멀티미디어 디자인 프로세스에서 디지털 다이어그램의 활용 문제를 탐색하였다. 디지털 다이어그램은 그 정체성과 관련하여 기능적으로 '언어적 형식'에 바탕을 둔 '하이퍼텍스트'와 '그래픽적 형식'에 바탕을 둔 '상호작용성'을 핵심 속성으로 활용하는 다이어그램이다. 따라서 의미론적으로'정보 표현의 층위를 세분화시켜 사용자의 정보 이해 폭을 확장시키고 더 나아가 정보에 대한 통제권을 사용자가 획득 ' 할 수 있도록 지원한다. 멀티미디어 디자인 프로세스와 관련지어, 디지털 다이어그램은 '정보 사용자의 정보 획득 지원'에 바탕을 둔 '실체적 모델링'의 일환으로서 '인포메이션 디자이너'와 '네비게이션 디자이너'에 의해 활용되어 진다. 특히 인포메이션 디자이너는 정보 제시 기법을 위해서 그리고 네비게이션 디자이너는 인터페이스의 실질적인 기능 요소 구현을 목적으로 디지털 다이어그램을 활용하고 있음을 파악할 수 있었다.
산업계에서 개발비용과 기간을 단축시키기 위해 시스템을 점차 Enterprise JavaBeans(EJB)로 개발하는 추세이다. 그러므로 시스템 재사용성, 확장성과 이식성을 높이기 위해 EJB를 위한 아키텍처가 중요해졌다. 그러나, 상위 레벨 수준의 추상적인 아키텍처는 제공되지만, 현재 가능한 J2EE기술을 사용하여 실제화 시키는 구체적 방법은 제공되지 않아 실용적인 소프트웨어 아키텍처에 관한 연구가 부족하다. EJB 규약(Specification)은 EJB를 운용하기 위한 세션빈, 엔티티빈들의 특성과 소규모(Fine Grained)방식의 컴포넌트 아키텍쳐만을 제시하고 있다. 그러므로 EJB는 작은 재사용 단위이기 때문에 EJB, 미들웨어 기술을 사용해도 기대만큼 재사용되지 않는다. 본 논문에서는 EJB 기반의 시스템을 위한 엔터프라이즈 소프트웨어 아키텍처를 구체적인 구현 기술과 기법을 함께 제안한다. 또한 효율적인 EJB 아키텍처를 설계하기 위한 EJB 설계 패턴을 제안한다. 설계 패턴들의 장단점을 분석하여 엔터프라이즈 아키텍처의 각 계층에 적합한 EJB 디자인 패턴을 식별하고, 디자인 패턴을 적용한 컴포넌트를 통해 최적의 컴포넌트간의 상호관계를 지원하는 아키텍처가 되도록 한다. EJB 설계기법을 객체수준의 화이트박스 형식인 소규모 EJB 컴포넌트로 부터 대규모(Coarse Grained) 방식의 EJB 컴포넌트로 설계하는 기법을 5가지로 제시하고, EJB 기반의 트랜잭션, 조립기법을 포함한 엔터프라이즈 아키텍처 설계 기법을 구체적으로 제안한다.
협업필터링 추천은 다양한 분야에서 활용되고 있지만 트랜잭션 데이터의 성격에 따라 추천 성능에 현저한 차이를 보이고 있다. 기존 연구에서는 이러한 추천 성능의 차이가 나타나는 이유에 대한 설명을 구체적으로 제시하지 못하고 있고 이에 따라 추천 성능의 예측 또한 연구된 바가 없다. 본 연구는 사회네트워크분석과 인공신경망 모형을 이용하여 협업필터링 추천시스템의 성능을 예측하고자 한다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 국내 백화점의 트랜잭션 데이터를 기반으로 형성되는 고객간 사회 네트워크의 구조적 지표를 측정한 후 이를 기반으로 인공신경망 모형을 구축하고 검증한다. 본 연구는 협업필터링 추천 성능을 예측할 수 있는 새로운 모형을 제시하였다는 점에서 그 의의가 있으며 이를 통해 기업들의 협업필터링 추천시스템 도입에 대한 의사결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
수강지도는 학생의 졸업인증이나 공학교육인증 이수를 위해 수강 신청 이전에 수행되는 과정을 지칭한다. 수강지도는 학생의 수강이력 점검과 향후 수강 과목의 안내 등을 포함하여 학생들의 졸업 및 교과과정 인증과 관련된 중요한 역할을 하고 있다. 현재 대부분 대학에서는 수강지도를 위한 전산시스템의 부재로 인해 지도교수가 직접 수동적으로 수강지도를 진행하고 있다. 하지만 이러한 수동적인 방식의 수강지도는 지도교수가 각 학생에 대한 정보를 분석해야 하고, 때때로 휴먼에러를 일으키게 된다. 수강신청이 학기 단위로 이루어지기 때문에 휴먼에러로부터 발생된 피해는 원상태로 되돌리는 것이 거의 불가능하다. 따라서 수강지도를 진행함에 있어 자동화된 시스템은 필수적인 요소로 판단된다. 관계 데이터 모델을 이용한 수강지도 시스템의 도입은 수동적인 수강지도의 문제점을 해결할 수 있게 해준다. 하지만 교육과정 및 인증제도의 변화에 따라 기존 시스템의 스키마 변경이 요구되고, 수강 과목 사이에 존재하는 관계 및 의미적인 검색을 제공하는 것이 어렵다는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 수강지도 시스템을 위한 수강지도 온톨로지를 모델링하고, 온톨로지 기반의 수강지도 시스템을 설계한다. 온톨로지 인스턴스 생성을 위해 JENA 프레임워크를 이용하여 온톨로지 생성 모듈을 개발하였고, 실험에 참가한 학생의 수강 이력 데이터를 기반으로 온톨로지 인스턴스를 생성하고 추론과정을 통해 트리플 저장소에 저장하였다. 실험은 제안하는 시스템이 학생들이 향후 수강할 수 있는 과목을 모두 제공하는지 여부와 제공되는 과목에 대한 정보 및 학점 계산들이 정확한 지를 측정하였다. 실제 학생의 수강내역을 이용한 실험의 결과는 온톨로지 기반의 수강지도 시스템이 현 수강지도 시스템의 수동적 방법을 해결하고, 사람이 지도한 내용과 같은 내용을 도출하는 것을 확인함으로써 제안하는 시스템의 유효성을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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