고처리 시퀀싱과 빅데이터 및 크라우드 컴퓨팅에 혁신이 일어나면서, RNA 시퀀싱도 획기적인 변화가 일어, RNAseq가 기존의 DNA 마이크로어레이를 대체하여, 빅-데이터를 형성하고 있다. 현재, RANseq 이용한 유전자 조절망(GRN) 까지 연구가 활성화 되고 있는데, 그 중 한 분야가 GRN의 기본 요소인 특징 유전자를 빅-데이터에서도 구별하고 기존에 알려진 것 외에 새로운 역할을 찾는 것이다. 그러나, 이러한 연구 방향에 부합하는 빅-데이터를 처리할 수 있는 컴퓨테이션 방법이 아직까지 매우 부족하다. 따라서 본 논문에서는 RNAseq 빅-데이터를 처리할 수 있도록 기존의 SVM-RFE알고리즘을 밀집도-의존 정규화에 병합하여, NCBI-GEO와 같은 빅-데이터에서 공개된 일부의 데이터에 개선된 알고리즘을 적용하고 해당 알고리즘에 의해 나온 결과의 성능을 평가한다.
무선 센서 네트워크에서 센서 노드들은 개방된 환경에 배치되기 때문에 공격자들을 통해 쉽게 훼손된다. 공격자는 훼손된 노드를 통해 허위 보고서 및 허위 투표 주입 공격을 할 수 있다. 이러한 공격은 센서 노드의 에너지를 고갈시키거나 정상 보고서의 전송을 막는다. 이 두 가지 공격에 대응하기 위해 Li와 Wu는 확률적 투표 기반 여과 기법을 제안하였다. 이 기법은 보고서 임계값과 검증 노드를 고정적으로 사용하기 때문에 센서 노드의 에너지를 비효율적으로 사용한다. 본 논문에서는 PVFS의 에너지 향상을 위해 퍼지 로직 시스템을 기반으로 다음 이웃 노드 선택 방법을 제안한다. 퍼지 로직 시스템의 매개변수들은 에너지, 홉의 수, 검증 성공 횟수이며, CH는 퍼지 로직 시스템을 기반으로 도출된 2개의 이웃 노드 중에서 상태 정보가 높은 다음 이웃 노드를 선택한다. 실험을 통해 제안 기법은 기존 기법과 비교하여 약 9%의 에너지가 향상되었고, 센서 노드들의 에너지 절감을 통해 전체 네트워크의 수명 연장을 기대한다.
Recent development in science and technology has modernized the weapon system of ROKN (Republic Of Korea Navy). Although the cost of purchasing, operating and maintaining the cutting-edge weapon systems has been increased significantly, the national defense expenditure is under a tight budget constraint. In order to maintain the availability of ships with low cost, we need accurate demand forecasts for spare parts. We attempted to find consumption pattern using data mining techniques. First we gathered a large amount of component consumption data through the DELIIS (Defense Logistics Intergrated Information System). Through data collection, we obtained 42 variables such as annual consumption quantity, ASL selection quantity, order-relase ratio. The objective variable is the quantity of spare parts purchased in f-year and MSE (Mean squared error) is used as the predictive power measure. To construct an optimal demand forecasting model, regression tree model, randomforest model, neural network model, and linear regression model were used as data mining techniques. The open software R was used for model construction. The results show that randomforest model is the best value of MSE. The important variables utilized in all models are consumption quantity, ASL selection quantity and order-release rate. The data related to the demand forecast of spare parts in the DELIIS was collected and the demand for the spare parts was estimated by using the data mining technique. Our approach shows improved performance in demand forecasting with higher accuracy then previous work. Also data mining can be used to identify variables that are related to demand forecasting.
P2P를 이용한 스트리밍 서비스의 발달과 모바일 네트워크의 발달로 이동환경에서도 서비스 품질을 제공하려는 방안들이 제안되었다. 그럼에도 불구하고, 고속의 이동환경과 이기종 단말의 특성을 고려한 스트리밍 서비스들은 기존의 P2P가 갖는 이기적인 피어 문제로 인하여 피어간 대역폭 정체가 발생됨에 따라 원하는 품질을 제공받지 못하는 고질적인 문제를 갖고 있다. 또한 피어간의 최적화된 트래픽 지역화 방안을 갖지 않음으로 트래픽 증가에 따른 긴 지연 및 손실을 초래하기 쉬운 구조이다. 따라서 피어의 기여도를 이끌어내고 인센티브를 부여함으로써 서비스 차등을 제공함은 물론, 단말의 위치 정보에 따른 클러스터링 기법에 따른 피어선택을 제공하는 구조는 이용자와 서비스 제공자, 모두에게 서비스 품질과 효율성 측면에서 만족을 줄 수 있다. 본 논문에서는 피어의 기여와 이용자 단말의 위치에 따른 비용이 적용된 피어 선택에 따른 최적의 자원 배분 기법을 제안하며 이를 이용한 방법이 LTE와 같은 환경에서 보다 적응적이고 이용자의 서비스 만족을 높일 수 있다.
징후 기반의 침입 탐지 시스템은 일정한 침입 탐지 규칙을 구성하여 라이브러리에 저장한 후 새로운 입력에 대해 규칙과 패턴 매칭을 하여 침입 여부를 판정한다. 그러나 징후(규칙)를 기반으로 하는 침입 탐지 시스템은 통상적으로 크게 2가지의 제약을 갖는다. 첫 번째는 침입에 대한 규칙을 구성하지 못할 경우 그에 따른 FN 오류(false negative error)가 발생할 수 있으며, 두 번째는 규칙의 다양성을 확보하기 위해서 많은 규칙을 구성하게 되었을 경우 그에 소요되는 자원의 규모가 커진다는 점이다. 이에 본 논문에서는 생체 면역 세포의 생성 과정인 부정 선택을 공학적으로 모델링하여 변형 인식부를 구성하고 이를 후보 개체군으로 하여 유전자 알고리즘을 이용해 진화시킴으로서 변이적인 침입에 대해 탐지 가능한 변형 인식부의 학습 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 입증한다.
일관된 산업정책을 추진하기 위해서는 국가의 산업구조에 대한 분석이 필수적이다. 전통적으로 각 국가들은 주력산업을 선정하여 이에 대한 지원과 관리를 통한 경제 활성화를 위하여 노력한다. 주력산업은 해당산업의 발전파급효과가 크고, 국민경제의 중심이 되는 산업을 선정기준으로 한다. 여기서 파급효과는 전후방연쇄효과를 분석하여 도출할 수 있으나, 국민경제의 중심이 되는 산업의 경우 각 연구자마다 상이한 방법으로 분석하였다. 이에 따라 동일 시기임에도 불구하고 주력산업이 일치되지 못하는 경우가 빈번하였다. 이 연구에서는 국민경제의 중심이 되는 산업을 분석하는 방법으로 네트워크분석의 위세중심성을 제시하고 그 실증분석으로 2013년 산업연관표를 활용하여 연구를 수행하였다. 분석결과, 경제활동에 필수적인 동력산업, 운송업과 같은 타산업의 발전과 함께 시너지 효과를 낼 수 있는 산업, 전자 화학과 같은 수출 및 고용이 높은 산업, 도매 및 소매업 음식점 및 주점업과 같은 내수산업 등이 중심성이 높은 산업으로 분석되었다.
TETRA(TErrestrial Trunked RAdio)는 항상 기지국을 통해서 통신을 하는 TMO(Trunked Mode Operation)가 기지국 없이 단말기간 직접 통신을 하는 DMO(Direct Mode Operation) 보다 주파수 채널의 할당에 있어 우선순위를 가지고 있다. 이 때문에 단말간 통신인 DMO를 안정적으로 운용하기 위해서는 단말이 TMO로 할당된 주파수 채널을 회피할 수 있는 알고리즘이 필요하나 현재의 TETRA DMO 표준에는 이에 관한 사항이 반영되어 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 이웃 노드(기지국 혹은 단말)로부터 TMO 주파수 채널 현황 및 DMO 주파수 이용률에 관한 추가 정보를 제공받아 단말 스스로 최적의 DMO 주파수 채널을 선택할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 성능평가를 통하여 제안 알고리즘이 기존의 DMO 주파수 채널 할당 방식에 비해 평균 전송효율이 우수함을 증명하였다.
A new medical materials scheduling system and its modeling method for the complex rescue are presented. Different from other similar system, first both the BeiDou Satellite Communication System (BSCS) and the Special Fiber-optic Communication Network (SFCN) are used to collect the rescue requirements and the location information of disaster areas. Then all these messages will be displayed in a special medical software terminal. After that the bipartite graph models are utilized to compute the optimal scheduling of medical materials. Finally, all these results will be transmitted back by the BSCS and the SFCN again to implement a fast guidance of medical rescue. The sole drug scheduling issue, the multiple drugs scheduling issue, and the backup-scheme selection issue are all utilized: the Kuhn-Munkres algorithm is used to realize the optimal matching of sole drug scheduling issue, the spectral clustering-based method is employed to calculate the optimal distribution of multiple drugs scheduling issue, and the similarity metric of neighboring matrix is utilized to realize the estimation of backup-scheme selection issue of medical materials. Many simulation analysis experiments and applications have proved the correctness of proposed technique and system.
퍼지 규칙기반 분류 시스템에서 초기의 퍼지 분할은 주어진 데이터가 가진 속성들의 도메인을 고려함으로서 결정되어지고, 최적의 분류 경계면은 초기에 정의된 퍼지 분할의 파라미터들을 조정함으로서 찾을 수 있다. 본 논문에서는 학습과정들을 사용하지 않고 패턴분류의 성능을 최대화하기 위해 통계적 정보에 기반을 둔 퍼지 분할의 선택방법을 제안한다. 제안된 방법에서 통계적 정보는 주어진 수치적인 데이터로부터 각 입력 속성의 '불확실성 영역', 즉 패턴분류문제에서 분류 경계면이 결정되는 영역을 추출하기 위해 사용되었다. 또한 통계적인 정보에 의해서 생성된 퍼지 분할구간에 대응하는 후보 규칙들을 추출하기 위한 방법과 그 후보 규칙들 간의 커플링 문제를 최소화하기 위한 방법도 추가적으로 논의하였다. 실험에서는 제안된 방법의 효용성을 보이기 위해 IRIS와 New Thyroid Cancer 데이터를 사용한 기존 패턴분류 방법들과의 분류 정확성을 비교하였고, 그 결과들로부터 제안된 방법이 기존의 방법들보다 더 좋은 분류 정확성을 제공함을 확인할 수 있었다.
Objective: This study was undertaken to investigate the genetic characteristics of Berkshire (BS), Landrace (LR), and Yorkshire (YS) pig breeds raised in the Great Grandparents pig farms using the single nucleotide polymorphisms (SNP) information. Methods: A total of 25,921 common SNP genotype markers in three pig breeds were used to estimate the expected heterozygosity ($H_E$), polymorphism information content, F-statistics ($F_{ST}$), linkage disequilibrium (LD) and effective population size ($N_e$). Results: The chromosome-wise distribution of $F_{ST}$ in BS, LR, and YS populations were within the range of 0-0.36, and the average $F_{ST}$ value was estimated to be $0.07{\pm}0.06$. This result indicated some level of genetic segregation. An average LD ($r^2$) for the BS, LR, and YS breeds was estimated to be approximately 0.41. This study also found an average $N_e$ of 19.9 (BS), 31.4 (LR), and 34.1 (YS) over the last 5th generations. The effective population size for the BS, LR, and YS breeds decreased at a consistent rate from 50th to 10th generations ago. With a relatively faster $N_e$ decline rate in the past 10th generations, there exists possible evidence for intensive selection practices in pigs in the recent past. Conclusion: To develop customized chips for the genomic selection of various breeds, it is important to select and utilize SNP based on the genetic characteristics of each breed. Since the improvement efficiency of breed pigs increases sharply by the population size, it is important to increase test units for the improvement and it is desirable to establish the pig improvement network system to expand the unit of breed pig improvement through the genetic connection among breed pig farms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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