MPEG-I에서는 최대 6자유도(6DoF)를 가지는 몰입형(immersive) 비디오의 압축 표준화를 진행하고 있다. 360 비디오의 전방위 뷰(view)와 함께 움직임 시차(parallax)를 제공하는 3DoF+ 비디오는 고정된 위치에서 상체 움직임 정도의 제한된 공간에서 획득된 여러 뷰 비디오를 사용하여 임의의 원하는 시점의 뷰를 렌더링한다. MPEG-I 비쥬얼 그룹에서는 이러한 3DoF+ 비디오의 압축 표준화를 진행하고 있으며, 그 과정에서 TMIV(Test Model for Immersive Video)라는 시험모델을 개발하고 있다. TMIV에서는 다수의 입력 뷰 비디오들의 중복성을 제거하고 남은 텍스쳐 및 깊이 영상 패치(patch)들을 촘촘히 프레임으로 패킹한 아틀라스(Atlas)를 생성하고 이를 부호화한다. 본 논문은 보다 효율적인 3DoF+ 비디오 부호화를 위해서 작은 크기의 블록들을 제거하는 아틀라스 생성 기법을 제시한다. 제안기법은 TMIV 대비 자연영상과 그래픽 영상에서 각각 0.7%와 1.4%의 BD-rate 비트율 감소의 성능 개선을 보였다.
최근 기후변화 및 유역개발로 인하여 메콩강 유역의 수문환경이 급격히 변화하고 있으며, 메콩강을 공유하는 국가의 수재해 예방 및 지속가능한 수자원개발을 위해서는 메콩강 주요지점에서의 유량 정보의 분석 및 예측이 요구된다. 본 연구에서는 물리적 기반의 수문모형인 SWAT과 데이터기반 딥러닝 알고리즘인 LSTM을 이용하여 메콩강 하류 Kratie 지점의 유출모의를 수행하고, 유출모의 정확도 및 두 가지 방법론의 장 단점을 비교 분석한다. SWAT 모형의 구축을 위해 범용 입력자료(지형: HydroSHED, 토지이용: GLCF-MODIS, 토양: FAO-Soil map, 강우: APHRODITE 등)을 이용하였으며 warming-up 및 매개변수 보정 후 2003~2007년 일유량 모의를 수행하였다. LSTM을 이용한 유출모의의 경우, 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 TensorFlow를 활용하여 Kratie 지점기준 메콩강 상류 10개 수위관측소의 두 기간(2000~2002, 2008~2014) 일수위 정보만을 이용하여 심층신경망을 학습하고, SWAT 모형과 마찬가지로 2003~2007년을 대상으로 Kratie 지점에 대한 일수위 모의 후 수위-유량관계곡선식을 이용하여 유출량으로 환산하였다. 두 모형의 모의성능 비교 검토를 위하여 모의기간에 대해 NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency)을 산정한 결과, SWAT은 0.9, LSTM은 보다 높은 0.99의 정확도를 나타내는 것으로 분석되었다. 메콩강과 같은 대유역의 특정 지점에 대한 수문시계열 자료의 모의를 위해서는 다양한 입력자료를 요구하는 물리적 수문모형 대신 선행 시계열자료의 변동성을 기억 학습하여 이를 예측에 반영하는 LSTM 기법 등 데이터기반의 심층신경망 모형의 적용이 가능할 것으로 판단된다.
Timing diagram은 시간에 따른 시스템의 행동을 표현하기 용이하고 표현된 행동을 쉽게 인식할 수 있는다는 장점 때문에 널리 사용되고 있다. Timing diagram으로 기술된 시스템을 테스트 하기 위해서는 여러 기술이 필요하다. 그 중의 하나는 테스트 케이스 목표들이 존재할 때, 시스템 모델이 원하는 상태에 도달하도록 하기 위해 입력 값들의 시퀀스를 생성하는 기술이다. 본 논문은 Timing diagram모델에 대한 테스트 케이스 목표로부터 테스트 입력 시퀀스를 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. Timing diagram에서 테스트 입력 시퀀스를 자동으로 생성하기 위해서는 입력 waveform과 시간 제약으로 이루어진 시점의 전이 조건을 만족시키는 적절한 입력 집합을 필요로 한다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 선형 계획법을 이용한 접근 방식을 택하였는데, 해결과정은 다음과 같다. 1) Timing diagram 모델을 입력으로 받아 이를 선형 계획 문제로 변형한다. 2)변형된 선형 계획 문제를 선형 문제 해결 도구를 사용하여 해결한다. 3) 선형 계획 문제의 해답으로부터 Timing diagram모델의 테스트 입력 시퀀스를 생성한다. 본 논문에서는 임의의 Timing diagram 모델에 대해 이를 선형 계획법으로 모델링 하는 방법을 형식적으로 기술하였고, 증명을 통해 본 논문의 접근 방법의 타당성을 보였으며, 또한 도구를 구현하여 Timing diagram 예제 모델로부터 테스트 입력 시퀀스를 생성함으로써 본 논문의 유용성을 입증하였다.
Kim, Jong-Soo;Kim, Ji-Hyun;Ryu, Eun-Kyeong;Kim, Jin-Kyoo;Kim, Chi-Kyung;Hwang, In-Gyu;Lee, Kyoung
Journal of Microbiology and Biotechnology
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제14권2호
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pp.302-311
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2004
Comamonas testosteroni (formerly Pseudomonas sp.) NCIMB 10643 can grow on biphenyl and alkylbenzenes $(C_2-C_7)$ via 3-substituted catechols. Thus, to identify the genes encoding the degradation, transposon-mutagenesis was carried out using pAG408, a promoter-probe mini-transposon with a green fluorescent protein (GFP), as a reporter. A mutant, NT-1, which was unable to grow on alkylbenzenes and biphenyl, accumulated catechols and exhibited an enhanced expression of GFP upon exposure to these substrates, indicating that the gfp had been inserted in a gene encoding a broad substrate range catechol 2,3-dioxygenase. The genes (2,826 bp) flanking the gfp cloned from an SphI-digested fragment contained three complete open reading frames that were designated bphCDorfl. The deduced amino acid sequences of bphCDorfl were identical to 2,3-dihydroxybiphenyl 1,2-dioxygenase (BphC), 2-hydroxy-6-oxo-6-phenylhexa-2,4-dienoate hydrolase (BphD), and OrfI, respectively, that are all involved in the degradation of biphenyl/4-chlorobiphenyl (bph) by Ralstonia oxalatica A5. The deduced amino acid sequence of the orfl revealed a similarity to those of outer membrane proteins belonging to the OmpW family. The introduction of the bphCDorfl genes enabled the NT-l mutant to grow on aromatic hydrocarbons. In addition, PCR analysis indicated that the DNA sequence and gene organization of the bph operon were closely related to those in the bph operon from Tn4371 identified in strain A5. Furthermore, strain A5 was also able to grow on a similar set of alkylbenzenes as strain NCIMB 10643, demonstrating that, among the identified aromatic hydrocarbon degradation pathways, the bph degradation pathway related to Tn4371 was the most versatile in catabolizing a variety of aromatic hydrocarbons of mono- and bicyclic benzenes.
Fungal pathogens have huge impact on health and economic wellbeing of human by causing life-threatening mycoses in immune-compromised patients or by destroying crop plants. A key determinant of fungal pathogenesis is their ability to undergo developmental change in response to host or environmental factors. Genetic pathways that regulate such morphological transitions and adaptation are therefore extensively studied during the last few decades. Given that epigenetic as well as genetic components play pivotal roles in development of plants and mammals, contribution of microbial epigenetic counterparts to this morphogenetic process is intriguing yet nearly unappreciated question to date. To bridge this gap in our knowledge, we set out to investigate histone modifications among epigenetic mechanisms that possibly regulate fungal adaptation and processes involved in pathogenesis of a model plant pathogenic fungus, Magnaporthe oryzae. M. oryzae is a causal agent of rice blast disease, which destroys 10 to 30% of the rice crop annually. Since the rice is the staple food for more than half of human population, the disease is a major threat to global food security. In addition to the socioeconomic impact of the disease it causes, the fungus is genetically tractable and can undergo well-defined morphological transitions including asexual spore production and appressorium (a specialized infection structure) formation in vitro, making it a model to study fungal development and pathogenicity. For functional and comparative analysis of histone modifications, a web-based database (dbHiMo) was constructed to archive and analyze histone modifying enzymes from eukaryotic species whose genome sequences are available. Histone modifying enzymes were identified applying a search pipeline built upon profile hidden Markov model (HMM) to proteomes. The database incorporates 22,169 histone-modifying enzymes identified from 342 species including 214 fungal, 33 plants, and 77 metazoan species. The dbHiMo provides users with web-based personalized data browsing and analysis tools, supporting comparative and evolutionary genomics. Based on the database entries, functional analysis of genes encoding histone acetyltransferases and histone demethylases is under way. Here I provide examples of such analyses that show how histone acetylation and methylation is implicated in regulating important aspects of fungal pathogenesis. Current analysis of histone modifying enzymes will be followed by ChIP-Seq and RNA-seq experiments to pinpoint the genes that are controlled by particular histone modifications. We anticipate that our work will provide not only the significant advances in our understanding of epigenetic mechanisms operating in microbial eukaryotes but also basis to expand our perspective on regulation of development in fungal pathogens.
본 논문에서는 계산 효율적이고 노이즈에 강건한 비디오 객체 분할 알고리즘을 제안한다. 움직임 분할과 색 분할을 효율적으로 결합한 시공간 분할 방법의 구현을 위해 SOM 기반의 계층적 군집 방법을 도입하여 특징 벡터들의 군집 관점에서 분할 과정을 해석함으로써 기존의 객체 분할 방법에서 정확한 분할 결과를 얻기 위해서 요구되어지는 많은 연산량과 노이즈에 의한 시스템의 성능 저하 문제를 최소화한다. 움직임 분할 과정에서는 움직임 추정 에러에 의한 영향을 최소화하기 위해서 MRF 기반의 MAP 추정 방법을 이용하여 계산한 움직임 벡터의 신뢰도를 이용한다. 또한 움직임 분할의 성능 향상을 위해서 움직임 신뢰도 히스토그램을 이용한 노이즈 제거 과정을 거칠 뿐만 아니라 자동으로 장면 내에 존재하는 객체의 수를 구하기 위해서 군집 유효성 지표를 이용한다. 객체 추적의 성능 향상을 위해 교차 투영 기법을 이용하며, 분할 결과의 시간적 일관성 유지를 위해 동적 메모리를 이용한다. 다양한 특성을 가지는 비디오 시퀀스들을 이용한 실험을 통해 제안하는 방법이 계산 효율적이고 노이즈에 강건하게 비디오 객체 분할을 수행함은 물론 기존의 구현 방법에 비해 정확한 분할 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
1970년 대 식용을 위한 양식을 목적으로 일본에서 도입된 황소개구리는 1990년대 초반까지 국내 하천과 호소 생태계에 큰 피해를 주었으나 최근 급속히 그 개체수가 줄어든 것으로 추정된다. 이번 연구에서는 황소개구리의 개체군 동태에 미치는 유전적 요인을 조사하기 위하여 국내에 서식하는 황소개구리의 유전자 분석을 실시하였다. 황소개구리 출현이 많은 전라남도 5개 지역에서 지역별로 채집한 개체의 미토콘드리아 ND1/tRNA 유전자 1,215 bp의 염기 서열을 결정하고 이를 기존에 발표된 황소개구리의 염기서열과 비교, 분석한 결과 모든 개체의 1개 위치에서 염기 변화가 발견되었다. 또한 조사한 개체 일부에서 유전자 염기 서열의 6개 위치에서의 변이가 발견되었으나 이는 1,215bp에서 극히 일부분이 변화된 것으로 유전적 변이가 일어 났다고 판단하기 어렵다. Kimura-2-parameter distance 분석에서 국내 서식 황소개구리는 $98.7%\sim100%$의 높은 유사도를 보여 종내 유전적 거리의 차이가 거의 없었으며 유전적으로 유사한 개체들이 cluster를 형성하는 Neighbor-Joining 분석 결과에서 원산지 황소개구리가 국내 서식 황소개구리의 일부와 함께 같은 cluster에 속하므로 원산지와 국내 서식 황소개구리는 유전적 차이가 적은 것을 알 수 있었다. 이러한 결과들로부터 국내에 서식하는 황소개구리는 종내 유전적 유사도가 매우 높으며 국내에 도입된 후 지역 특이적으로 유전적 분화가 거의 일어나지 않은 것을 알 수 있다.
본 연구는 SBA AF의 효율적인 구축을 지원하기 위해 Architecture framework(AF)는 Enterprise Architecture(EA)를 운영하고 개발하기 위해 필요한 요소들을 정의하고 그 요소들간의 관계를 파악하기 위한 가이드라인이다. 정부 및 여러 분야에서는 자크만 프레임워크, DoDAF, TOGAF, FEAF와 TEAF 등을 비롯한 많 아키텍처 프레임워크를 사용하고 있다. DoDAF는 국방분야에서 EA의 개발을 지원하기 위해 사용되는 가장 대표적은 아키텍처 프레임워크이다. DoDAF는 8개의 viewpoint와 40개의 view로 구성되어 있다. 특정목저에 맞춰 아키텍처프레임워크를 개발하기 위하여서는 시스템 아키텍트는 일련의 view들 및 해당 view들을 모델링하기 위해 필요한 data들을 선택하여야 한다. 그러나 DoDAF에는 다수의 view 및 data들과 이 들 사이에는 복잡한 연관관계들이 존재한다. 따라서 특정목적을 달성하기 위한 아키텍처 프레임워크를 개발하기 위하여선 매우 많은 시간과 노력이 필요하다. 이러한 시스템 아키텍트의 노력을 줄이기 위하여 본 연구에서는 뷰들사이에 존재하는 순서나 이행 혹은 상호참조관계등을 고려한 ONT-DAF(DoDAF를 위한 온톨로지)를 개발하였다. 또한 단일 아키텍처 프레임워크 내에 존재하는 view와 data의 재사용성을 위하여 DoDAF 가이드라인에 통합적으로 존재하는 view-data의 정보들을 각각 분리하여 구축하였다. 이러한 ONT-DAF는 'viewpoint', 'data', 'view', 'expression method'와 'reference model'의 5개의 class와 'has data', 'has view', 'has related view' 등 총 16개의 properties로 구성되어 있으며 이를 활용하기 위하여 JESS engine과 SWRL rule을 활용한 총 4가지 유형의 8개의 룰을 사용하였다. 본 연구의 효과성을 입증하기 위하여 MoDAF에 존재하는 AV-1의 사례를 기반으로한 사례연구를 진행하였다. 그 결과 본 ONT-DAF를 활용하였을 경우 시스템 아키텍트가 초기에 얻을 수 있는 정보가 단순 view많이 아닌 해당 view와 연관된 view 및 그 들 사이에 존재하는 연관관계와 view를 모델링하기 위해 필요한 data를 포함한 정보들을 제공함으로써 ONT-DAF의 효과성을 입증하였다.
무선 통신 시스템은 전자파 신호의 전파 특성과 주위 환경/장애물에 의해 다중 경로 페이딩을 겪게 되어 수신 신호의 급격한 전력 감쇄가 생길 수 있음은 잘 알려져 있는 사실이다. 한편으로 송신기에서 생성된 하나의 동일한 송신 신호가 여러 경로를 통해서 해당 수신기에 도달하므로 이점을 적극적으로 활용하면 데이터 수신 성능을 향상 시킬 수 있는데 이것의 한가지 방법이 레이크 신호처리 기법이다. 본 연구는 PN (pseudo noise) 수열을 사용하여 주파수대역 확산을 구현하는 무선통신 수신기에서 레이크 신호처리 기법에 대해서 연구하였다. 기존의 고정 PN 레이크 복조기는 다중 경로 페이딩 채널의 임펄스 응답 계수의 공액 복소수 값을 계수로 하는 유한 길이 디지털 필터에 의해 수신 신호론 처리한 후, PN 복조 과정을 거쳐 데이터 신호를 재생하게 된다. 본 연구에서는 기존의 PN 복조 과정을 대체하는 최적 복조기의 개념 및 적응 설계 기법을 제안하였다. 제안된 최적 레이크 복조기에 대해 이론적인 성능 분석을 수행하였으며, 컴퓨터 모의 실험을 통해 유도된 결과들의 타당성을 검증하였다. 결과로 새로운 최적 레이크 신호처리기법을 통해 기존의 고정 PN 레이크 복조기에 비해 심볼평균제곱오차가 10dB 이상의 월등한 성능 향상이 가능함을 보였다. 또한 다중 경로 신호의 결합과 PN 복조를 동시에 한 복조 심볼 구간 안에서 수행하는 통합 복조기에 비해서도 약 10 dB 정도의 성능 향상이 있었다. 그리고 최적 레이크 복조기의 심볼평균제곱오차가 이론적인 한계치인 백색잡음 채널에서 QPSK 복조기의 심볼평균제곱오차에 매우 근접함을 보였다.
본 논문에서는 Kinect 센서를 이용한 팔 제스처 인식 시스템의 설계에 대해 소개한다. 제스처 인식을 위한 기존의 연구들에서는 동적 시간 왜곡(DTW)에서 은닉 마코프 모델(HMM)에 이르기까지 다양한 방법들이 적용되어 왔다. 본 논문에서 제안하는 제스처 인식 시스템은 Kinect 센서를 통해 얻을 수 있는 순차적인 팔 관절 위치 데이터로부터 각 제스처 별 고유한 은닉 마코프 모델을 학습한다. 동일한 제스처를 수행하더라도 Kinect 센서에 포착되는 각 관절의 위치 좌표 값들은 팔의 길이와 방향에 따라 크게 달라질 수 있다는 문제점이 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템에서는 다양한 환경 조건에서도 높은 제스처 인식 성능을 얻기 위해, 팔 관절들의 좌표 값으로 구성된 특징 벡터를 팔 관절들 간의 각도 값으로 변환하는 특징 변환 과정을 수행한다. 또한, 본 시스템에서는 은닉 마코프 모델의 학습과 적용의 효율성을 높이기 위해, 고차원 실수 관측 벡터들에 k-평균 군집화를 적용하여 이산 은닉 마코프 모델들을 위한 1차원 정수 시퀀스들을 구한다. 이와 같은 차원 축소와 이산화를 통해, 실시간 환경에서도 은닉 마코프 모델들을 효율적으로 제스처 인식에 이용할 수 있다. 끝으로, 서로 다른 두 가지 데이터 집합을 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 시스템의 높은 인식 성능을 입증해 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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