• 한국가금학회지
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• 제40권3호
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• pp.223-234
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• 2013

Poultry industry is abounding day by day as it engrosses less cost of investment per bird as compared to large animals. Poultry have the most copious genomic tool box amongst domestic animals for the detection of quantitative trait loci (QTL) and marker assisted selection (MAS). Use of multiple markers and least square techniques for mapping of QTL affecting quality and production traits in poultry is in vogue. Examples of genetic tests that are available to or used in industry programs are documented and classified into causative mutations (direct markers), linked markers in population-wide linkage disequilibrium (LD) with the QTL (LD markers), and linked markers in population wide equilibrium with the QTL (LE markers). Development of genome-wide SNP assays, role of 42 K, 60 K (Illumina) and 600 K (Affymetrix$^{(R)}$ Axim$^{(R)}$) SNP chip with next generation sequencing for identification of single nucleotide polymorphism (SNP) has been documented. Hybridization based, PCR based, DNA chip and sequencing based are the major segments of DNA markers which help in conducting of MAS in poultry. Economic index-marker assisted selection (EI-MAS) provides platform for simultaneous selection for production traits while giving due weightage to their marginal economic values by calculating predicted breeding value, using information on DNA markers which are normally associated with relevant QTL. Understanding of linkage equilibrium, linkage dis-equilibrium, relation between the markers and gene of interest are quite important for success of MAS. This kind of selection is the most useful tool in enhancing disease resistance by identifying candidate genes to improve the immune response. The application of marker assisted selection in selection procedures would help in improvement of economic traits in poultry.

• 한국광학회지
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• 제17권6호
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• pp.507-513
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• 2006

본 논문에서는 출력평면에 나타나는 원 영상을 재생시키기 위하여 위상 랩핑 방법을 이용하여 암호화 수준을 향상시키고 주파수 영역에서 위상 부호화하여 암호화함으로써 잡음에 강한 복호화 방법을 제안하였다. 암호화된 영상은 원 영상이 아닌 위상 변조된 가상 영상과 무작위 위상 영상을 곱하고 제로 패딩(ze.o-padding)하여 푸리에 변환한 후 이 변환된 복소 영상을 데이터 전송 및 매핑을 용이하게 하기 위하여 실수 값으로 변환하여 위상 부호화하여 만든다. 복호화 과정은 제안한 선형적인 영상을 비선형적인 영상으로 변환시키는 위상 랩핑 방법에 의해 각각 만들어진 암호화된 영상과 복호화 키를 곱하여 푸리에 역변환하여 공간필터를 가진 출력 평면에서 원 영상을 복원함으로써 광축 정렬 문제와 픽셀 대 픽셀 대응이 용이하여 복원영상의 해상도를 향상시킬 수 있다. 제안한 방법은 허가되지 않은 사용자가 암호화된 영상을 분석함으로써 있을 수 있는 복제 가능성을 원 영상의 어떤 정보도 포함하지 않은 가상 영상을 사용함으로써 배제할 수 있고 또한 실수 값을 위상 부호화함으로써 현재에 사용되는 공간 광 변조기로 표현이 가능하다. 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안한 암호화 방법의 적합성과 암호화된 영상과 복호화 키 영상에 잡음이 발생하더라도 원 영상의 복원이 가능함을 확인하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제9권2호
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• pp.121-131
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• 2007

산림생태계의 생태과정과 수문과정의 변화는 밀접하게 연관되어 있음에도 불구하고 통합적으로 다루어지지 못해 왔다. 본 연구에서는 광릉 소유역에서 관측되고 있는 식생 및 수문자료와 지리정보시스템(GIS)을 기반으로 지역규모의 생태수문 모사 시스템인 RHESSys를 이용하여 이러한 통합을 시도하였다. 이를 위해, (1) RHESSys의 입력자료를 구축, 모형을 구동하고 (2) 다양한 생태수문과정을 동시에 고려할 수 있는 모형보정체계를 수립하고, (3) 민감도 분석을 통해 최적의 모수를 추정하였다. RHESSys의 유량패턴과 첨두유량에 영향을 주는 6개의 토양모수를 대상으로 민감도를 분석한 결과, 수평 포화 수리 전도도와 공극률의 깊이에 따른 감쇄가 유량에 대해 가장 큰 민감도를 보였다. 이 두 모수를 변화시켜 최적의 유량패턴 적합도를 산출한 결과, 유량예측의 적합도 지수(NSec)는 0.75였다. 이러한 결과는 향후 유역 단위의 토양 수분 및 증발산을 모사하고 그 공간분포를 나타내는 지도 제작을 위한 기본적인 평가기준으로서 매우 중요한 의미를 갖는다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제42권6호
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• pp.1-10
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• 2005

본 논문은 무선 응용 프로토콜 환경에서 무선 인터넷 액세스를 위한 HTML 변환기의 설계 및 구현에 대해 기술한다. 구현된 HTML 변환기는 콘텐츠 변환, 변환 규칙 집합, WML 파일 생성, 프레임 콘텐츠 재구성 모듈로 구성된다. 일반 텍스트 콘텐츠의 경우, 변한 규칙 집합을 참조하여 콘텐츠 변환 모듈에서 일대일 태그 매핑을 통해 WML 콘텐츠로 변환이 되며, 프레임으로 구성된 콘텐츠는 프레임 콘텐츠 재구성 모듈에서 최초에 받은 프레임 셋 소스를 파싱하여, 포함되어 있는 모든 파일 이름들을 가지고 요구 메시지를 구성하여, 파일 개수만큼 다시 서버에 연결해서 각각의 문서들을 받아 처음에 받은 HTML 문서에 연결시키고, 일련의 재구성 과정을 거친 후, 테이블 형태의 WML 콘텐츠로 변환이 된다. 이미지 맵이 포함된 콘텐츠는 이미지 맵 관련 태그를 파싱한 후, 링크되어 있는 HTML 문서의 이름을 추출해서 WML 콘텐츠 데이터로 대체하고, 해당 콘텐츠로 링크시킴으로써 변환이 가능하게 한다. 제안한 프레임 콘텐츠 변환 방법은 기존 상용 변환기와는 달리 사용자의 편의와 상호 운용성이 고려된 변환 방법이며, 이미지 맵의 경우 상용 변환기에서는 지원되지 않는 부분이다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제49권1호
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• pp.29-38
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• 2012

의료 영상의 획득하는 과정에서 발생하는 잡음은 영상판독 및 진단을 방해하는 요소로 작용한다. 이러한 잡음으로 오염된 영상으로부터 원본영상을 복원하기 위하여 R.O.F(L.Rudin, S Osher, E. Fatemi)에 의해서 제안된 총변이 최적화 알고리즘은 정규화와 합도의 균형을 맞춰 잡음을 제거할 수 있는 방법이다. 그러나 잡음 제거율을 높이기 위한 반복연산을 수행하는 과정에서 발생하는 경계영역의 몽롱화 현상은 피할 수 없다. 본 논문에서는 총변이 최적화 알고리즘의 제어 파라미터를 잡음 분산과 영상의 지역분산 특성에 따라서 가변적으로 변환시켜 치아영상의 경계 영역의 왜곡을 최소화하고 전체 영상의 잡음을 제거하고자 하였다. CBCT 치아영상 464장을 대상으로 제안된 알고리즘을 적용한 결과, 기존의 R.O.F가 제안한 방법에 비해 PSNR측면에서 약 3dB 정도 향상됨을 보였다. 또한 처리된 결과영상을 3D 볼륨으로 재구성하여 비교한 결과, 기존의 방법보다 치아모델의 경계영역이 더 잘 보존됨을 보여주었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권1호
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• pp.1-7
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• 2011

본 논문에서는 디지털 영상의 지역적 계조 재현과 함께 입력 영상의 색상을 유지하는 영상 향상 기법을 제안한다. 기존의 지역적 계조 재현 방법인 통합된 다중 크기의 Retinex는 영상이 가지는 어두운 영역의 가시성 향상을 통한 향상된 계조 재현 결과를 가져왔다. 그러나 IMSR을 포함한 대부분의 지역적 계조 재현 방법은 RGB 색 공간에서 수행되어 인간시각시스템에 의해 인지되는 색상의 왜곡이 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 색상의 왜곡을 줄이는 계조 재현을 위하여 장치 독립적인 CIELAB 색 공간에서 색상를 유지하고 높은 대비와 자연스러운 영상을 얻기 위한 계조 재현 및 채도 보상 기법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 CIELAB 색 공간에서 $L^*$값에 대해 IMSR 정규화 및 단순한 사상 함수를 수행하여 가시성을 향상 시킨다. 또한, sRGB 색역 경계값을 이용하여 LC 평면에서 밝기 변화에 대한 선형적인 채도 보상을 수행하였다. 그 결과 입력 영상의 계조 재현을 통해 가시성이 향상되었고, 기존의 IMSR과 비교하여 색상의 왜곡이 줄었으며, 주관적인 평가를 수행하여 비교 평가 하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권1호
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• pp.73-80
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• 2012

초해상도 영상복원은 동일한 노출을 가진 다수의 저해상도 영상을 사용하며, 각 영상들 간의 부화소 이동량을 통해 높은 해상도를 가지는 영상을 복원하는 방법이다. 최근에는 노출이 다른 다수의 입력 영상들을 사용하여 해상도와 동적범위 모두를 향상시키는 방법들이 제시되고 있다. 기존의 방법들은 장면의 휘도 변환을 위한 카메라 응답곡선과 톤 맵핑 방법을 필수적으로 요구한다. 이러한 과정에서 CRC 곡선은 추가적인 영상 획득을 요구하며, 과정 또한 복잡하다. 특히 톤 맵핑은 방법에 따라 결과 영상의 화질을 일정하게 나타내지 못하는 장점이 있다. 따라서 본 연구에서는 가중치 맵을 사용한 고해상도 동적 범위 확장 영상 재현 방법을 제시한다. 제안된 방법에서 먼저 각 입력 영상에서 인간 시각에 가장 잘 보이는 영역을 가중치 맵(weight map)이라 정의하고, 가중치 맵이 적용된 입력 영상을 초해상도 복원방법에 적용함으로써, 해상도와 동적 범위가 모두 확장된 결과 영상을 획득한다. 이 방법은 카메라 응답곡선과 톤 맵핑을 사용하지 않음으로 일정한 화질을 획득한다. 또한 제안된 방법은 입력 영상의 구성에 따라 결과 영상의 화질이 다르게 나타남으로, 수수의 불규칙한 입력에도 유사한 결과를 획득하기 위한 밝기 보상 요소를 제안한다.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제30권5호
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• pp.1152-1156
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• 2009

Silent information regulator 2 (Sir2) or sirtuins are NAD(+)-dependent deacetylases, which hydrolyze the acetyllysine residues. In mammals, sirtuins are classified into seven different classes (SIRT1-7). SIRT1 was reported to be involved in age related disorders like obesity, metabolic syndrome, type II diabetes mellitus and Parkinson’s disease. Activation of SIRT1 is one of the promising approaches to treat these age related diseases. In this study, we have used HipHop module of CATALYST to identify a series of pharmacophore models to screen SIRT1 enhancing molecules. Three molecules from Sirtris Pharmaceuticals were selected as training set and 607 sirtuin activator molecules were used as test set. Five different hypotheses were developed and then validated using the training set and the test set. The results showed that the best pharmacophore model has four features, ring aromatic, positive ionization and two hydrogen-bond acceptors. The best hypothesis from our study, Hypo2, screened high number of active molecules from the test set. Thus, we suggest that this four feature pharmacophore model could be helpful to screen novel SIRT1 activator molecules. Hypo2-virtual screening against Maybridge database reveals seven molecules, which contains all the critical features. Moreover, two new scaffolds were identified from this study. These scaffolds may be a potent lead for the SIRT1 activation.

• 정보처리학회논문지A
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• 제11A권6호
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• pp.459-468
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• 2004

모바일 환경에서 여러 사용자가 XML 트리를 공유하는 응용이 점차 많아지고 있다. XML 트리를 낙관적인 중복 방식으로 모바일 환경에서 공유하려면 동시에 수정된 데이터를 협상하여 하나의 버전을 만들 수 있어야 한다. 특히 XML 트리의 부분 트리를 삽입/삭제한 구조 변경 행위들을 협상하기 위해서는 트리의 노드 매핑과 비교 과정이 필요한데, 이것은 O(n$^2$)의 복잡도를 가지는 문제로 알려져 있다. 또한 응용에 따라 달라지는 의미 기반의 충돌 해결 방식이 도입되어야 할 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 모바일 환경에서 XML 트리의 편집 기록(edit script)을 협상하기 위한 효율적인 협상 방법을 제시하였다 본 논문에서는 이러한 요구를 만족시킬 수 있는 XML 데이터 공유 모델로서 문서타입에서 반복부에 해당하는 부분만 삽입과 삭제를 허용하고 반복부의 부분 트리들이 형제들과 구분되는 키 값을 가지는 리스트 공유 모델을 이용한다. 이러한 리스트 공유 모델은 구조 변경 행위가 항상 문서의 유효성을 보장할 수 있다는 장점을 가지며, 키 기반의 리스트 협상을 하게 되므로 효율적인 협상 알고리즘을 얻는 것이 가능하다. 본 논문에서는 리스트 공유 모델에서 서로 키의 충돌이 없는 편집 기록에 대해 편집기록의 길이를 m이라 할 때 O(m)복잡도를 가지는 협상 알고리즘을 제안하였다. 기존 트리 협상 방법이 키의 충돌이 없는 경우 트리 크기에 선형 비례하는 시간 복잡도를 가지므로 제안된 방법은 모바일 환경에서 효과적인 협상 방법으로 사용될 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권5호
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• pp.507-512
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• 2001

특징 기반 유사성은 멀티미디어 데이터베이스 시스템에서 중요한 연구 쟁점이 되고 있다. 멀티미디어 데이터의 특징이 멀티미디어 객체들을 구별하는데 유용하다지만 특징 벡터의 차원의 수가 증가함에 따라 종래의 다차원 데이터 구조의 성능은 떨어지는 경향이 있다. $R^{*}-Tree$는 R-Tree의 가장 성공적인 병형으로 본 논문에서 고차원 특징 벡터를 위한 새로운 인덱싱 방법으로서 자기 조직화 맵 기반 $R^{*}-Tree$를 제안한다. 자기 조직화 맵 기잔 $R^{*}-Tree$는 고차원 데이터를 좀더 스칼라화해서 탐색할 수 있도록 SOM과 $R^{*}-Tree$를 결합하여 구축한 인덱싱 기법이다. 자기 조직 맵은 고차원 특징 벡터들로부터 2차원 공간으로의 맵핑을 제공한다. 그러나 맵을 위상 특징 맵이라 하고 인접 노느에서 서로 유사한 특징 벡터들을 모아서 입력데이터의 특징 공간들 속에 유사성을 보존하는데 위상 특징 맵의 각 노드는 코드북 벡터를 가지고 있다. 실험적으로 4만개의 이미지로부터 추출된 색깔 특징 벡터들을 이용하여 자기 조직화 맵 기반 $R^{*}-Tree$의 검색시간 비용과 자기 조직화 맵과 $R^{*}-Tree$의 검색 시간 비용을 비교한다. 그 결과 $R^{*}-Tree$를 구축하는데 필요한 노드 수와 검색 시간 비용이 감소됨으로써 자기 조직화 맵 기반 $R^{*}-Tree$는 자기 조직화 맵과 $R^{*}-Tree$보다 훨씬 우수한 성능을 나타냄이 입증되었다.