본 논문에서는 그리드 보안 프레임워크에서 디지털 인증서를 기반으로 신뢰를 구축하는 FAS(Federation Agent Server) 모델을 제안한다. 제안하는 FAS 모델은 기존의 RBAC(Role Based Access Control) 모델의 주요 요소인 사용자, 역할, 그리고 허가의 기본구조를 구체화하고 확장하여 연합 에이전트 서버를 설계함으로써 로컬정책에 따른 상세한 접근권한을 할당할 수 있는 시스템 독립적인 그리드 보안 통합 모델이다. FAS는 각 사용자가 어떤 역할을 가지는지를 결정하고, 역할에 따른 접근권한을 할당하며, 역할과 접근권한을 포함하는 속성 인증서를 발행하는 RDM, PCM 그리고 CCM의 세 가지 내부 모듈로 구성된다. RDM에서 신뢰 협상 과정을 통하여 사용자들이 서버의 정책을 확인하고 그들이 계획한 작업을 수행하는데 따르는 자신의 역할 및 접근권한을 선택할 수 있도록 설계함으로써, VO(Virtual Organization) 내의 모든 사용자들이 단일 사용자 계정으로 매핑하던 기존의 낮은 시스템 보안 레벨을 탈피하였다. PCM CCM 과정을 통하여 어떤 작업들을 어떤 사용자가 수행할 수 있으며, 어떤 우선순위를 가지는지에 대해 제한하기 위해서 서로 다른 사용자 그룹과 역할에 대한 다양한 정책을 적용하고 인증서를 발행함으로써 보다 향상된 보안레벨을 가지고 그리드 서비스를 제공할 수 있는 기반을 마련하였다.
진화하는 인공신경망은 인공지능분야와 게임 NPC의 지능 설계 분야에서 새롭게 각광을 받고 있다. 하지만 진화하는 인공신경 망을 이용하여 게임 NPC의 지능을 설계할 때 인공신경 망의 구조가 복잡함에 따라 진화와 평가에 필요한 연산량이 크며 또한 적절한 적합도 함수를 설계하지 못하면 지능적인 NPC를 설계할 수 없는 등의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하고자 동적 상태 진화 인공신경망을 제안한다. 동적 상태 진화 인공신경망은 전통적인 진화하는 인공신경망 알고리즘에 기반하여 진화 과정에서 신경망의 신경세포들 사이의 시냅스를 제거(disabled) 하거나 고정(fixed)시키는 방법을 통하여 진화와 평가과정에 소모되는 연산량을 줄이는 알고리즘이다. 본 논문은 Darwin Platform 을 테스트 베드로 축구게임 NPC의 지능 설계를 통하여 제안하는 방법의 유용성을 검증한다.
에이전트의 정의와 구현에 관한 연구는 가상현실기술을 이용한 몰입형 교육 시스템 등의 구성에 있어서 매우 중요한 부분을 차지한다. 본 논문에서는 동적인 환경에서 에이전트의 행위의 효율적인 정의와 구현 방법을 제시하되 기존의 연구와 달리 행동의 다양성을 표현에 초점을 맞추고자 한다. 먼저 장이론에 기반하여 공간객체를 정의 한다. 장이론을 도입하여 공간객체를 정의함으로써 공간 객체에 대한 분류적 접근이 아닌 구조적인 접근이 가능해 지고, 공간객체의 동적인 생성 및 소멸과 전체적인 시공간 상황의 변화를 유도할 수 있게 된다, 다음으로 동적인 planning이 가능하도록 에이전트의 행위를 복합행위와 단위행동으로 구분한다, 마지막으로 에이전트와 관련된 객체의 관계에 따라 지식 베이스를 에이전트와 관련 객체들에 분산한다, 이를 통해 에이전트의 지식베이스의 효율적인 관리와 동적인 환경의 구축이 가능하다. 공간객체 내에서의 에이전트의 이동에 관한 상황을 구현함으로써 장이론에 기반한 공간객체의 정의와 행위의 복합행위와 단위행동으로의 구분, 그리고 에이전트와 관련 객체간의 지식 베이스의 분산의 효율성을 검증하였다.
현재 B2B 및 B2C 등 다양한 형태의 비즈니스가 진행되고 있으며 여기서 카탈로그 정보는 상품 구매 의사를 결정짓는 중요한 요소이다. 현재, 쇼핑몰과 경매사이트 등 전자상거래 관련 시스템을 구축하는 기업들이 증가하고 있으나 전자카탈로그의 명확한 개념과 일관된 구성요소 등이 없고 서로 상이한 내용, 포맷 등을 이용하여 개별적으로 구축하고 있다. 이처럼 현재 각 기업이 보유하고 있는 카탈로그 정보는 표준화되지 않은 상호 이질적인 구조를 이루고 있으며 이를 해결하기 위해 기존 데이터베이스 시스템과 연동한 플랫폼 독립적이고 이질적인 데이터를 통합할 수 있는 시스템의 구축이 절실히 요구된다. 이에 본 연구에서는 Mall 시스템, 가상 카탈로그 시스템으로 구성된 E-Catalog 시스템을 개발하여 표준화되고 정형화된 카탈로그 체제를 구축하고 제공된 네트워크 구조의 검색 시스템을 통해 구매자에게 원하는 물품을 제공함으로써 CRT(Customer Relation Management)을 지원하는 효율적인 marketplace를 이루는데 방향을 두고자 한다.
본 연구는 치매노인 환자들과 간호사들의 생활의 질의 향상에 목표를 준다. 이를 위해 치매환자를 위한 대화보조 시스템이 제안되었고, 이 시스템은 주로 세가지 모듈, 즉, 음성인식엔진, 화상 에이전트, 간호 시케쥴에 의해 구분된 대화 데이터베이스 등으로 구성되었다. 남성 치매환자에 시스템을 도입함에 의해서 간호시설의 실제적인 환경에서 시스템의 평가가 이루어졌고 시스템이 도입되었을 때와 되지 않았을 때의 비교연구도 실시하였다. 치료 전문가(occupational therapist)들이 비디오 촬영을 통해서 대상자의 반응을 평가한 결과, 치매환자의 요구를 충족시키는데 있어서 대화 시스템이 전문간호사들보다 더 응답적이었다는 것을 보여준다. 게다가, 시스템을 도입함에 의해서 대상자의 발화를 유도하는 빈도가 증가함을 알 수 있었다.
A three dimensional pharmacophore model was generated for the molecules which are responsible for anti-inflammatory activities targeting Interleukin-2 inducible tyrosine kinase (Itk). 16 structurally diverse molecules were selected as training set to generate the hypotheses using Discovery Studio v2.1. The best hypothesis, Hypo1, comprises two hydrogen bond acceptor (HBA), one hydrophobic aromatic (HA), one ring aromatic (RA) and shows high cost difference (63.71), high correlation coefficient (0.97) as well as low RMS deviation (0.81). Hypo1 has been further validated toward a test set, decoy set and Fischer's randomization method. Furthermore, Hypo1 was used to screen NCI and Maybridge databases. Finally, 2 hit molecules were identified as potential leads against Itk, which may be useful for future drug development.
유연사슬길이가 6인 4,4'-bis(6-hydroxy hexoxy)biphenyl (BP-6)의 메소겐 디올을 합성하였고, 이것을 4,4'-diphenylmethane diisocyanate (MDI)와 용액축중합하여 폴리우레탄 (MPU-6)을 합성하였다. 합성된 MPU-6는 $0.23{\sim}0.56 dL/g$의 고유점도를 보였다. MPU-6는 X-ray, 편광현미경으로부터는 액정을 형성할 수 있었으나, DSC로 분석 시에는 액정거동을 관찰할 수 없는 '가상액정'의 거동을 보였다. 또한 MPU-6의 분자량이 낮을수록 결정화 속도와 결정화 온도가 높음을 알 수 있었으며 이는 분자량이 낮을수록 고분자의 mobility가 증가함으로써 메소겐기의 배향이 용이하고, 이것이 기핵으로 작용하였기 때문으로 생각된다.
최근 활발히 개발되고 있는 자율주행차량은 현대사회의 다양한 교통문제를 해결하기 위한 근본적인 대안으로 주목 받고 있으며, 그 효과를 예측하기 위한 연구 또한 지속적으로 진행되어왔다. 하지만 기존연구는 주로 가상의 도로를 대상으로 하여 현 도로교통시스템에 가져올 다양한 편익에 대한 검토는 미비한 상태이다. 이에 본 연구는 자율주행차량 테스트베드 구축 예정구간인 경부고속도로 서울-신갈 기본구간을 대상으로, 자율주행차량 도입에 따른 속도 및 밀도 등 다양한 교통류의 변화를 분석하였다. 분석 결과, 교통량이 적은 서비스수준 A, B 상황에서는 자율주행차량 혼입이 교통류에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면, 교통량이 많아지는 서비스수준 C 이상의 상황에서는 자율주행차량 도입에 따라 평균속도가 증가하고 밀도가 감소하여 교통류에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이에 따라, 자율주행차량 도입이 교통혼잡 등 다양한 교통문제를 효과적으로 해결할 수 있을 것이라 기대된다.
정보통신기술의 발달은 다양한 디지털매체와 소셜네트워크(SNS) 출연을 가져왔으며, 정보와 지식을 전달하는 방법에 있어서 '객관적지식'에서 '경험적지식'을 실시간 이야기하고 감성을 소통가능하게 하였다. 본 연구에서는 가족의 역사, 개인의 인물사등 선형적인 서사 장르의 이야기를 가지고 다양한 형태로 이야기를 생성할 수 있는 인터렉티브 스토리텔링 시스템을 연구하고자 한다. CEO이야기나 특정 조직이야기, 가족이야기등 다양한 콘텐츠 가운데 가족이야기(familyHistory)를 본 연구의 사례연구 관점에서 내러티브인터뷰, 직접관찰, 문서 및 영상자료수집 등을 통해 수집 분석 한 후 장르별 DB와 키워드DB 설계를 하여 분류 저장하였다. 저장된 자료는 인터렉티브 스토리텔링 서술구조를 통하여 사용자가 가족의 역사와 이야기에 대한 스토리텔링을 재구성하여 사용함으로써 이야기의 가치와 활용도를 높이고자 하였다. 본 연구를 통하여 각 세대간의 소통의 도구가 부족한 한국의 현황에서 1세대와 3세대 간의 텍스트, 이미지, 영상등 다양한 형태의 디지털 매체를 사용하는 저작시스템의 데이터모델을 작성하였으며, 더 나아가 DB화된 다양한 장르의 가족이야기를 가지고 인터렉티브 스토리텔링 창작 도구로 연동 가능한 시스템 설계를 연구하였다.
Toxoplasma gondii is an intracellular Apicomplexan parasite and a causative agent of toxoplasmosis in human. It causes encephalitis, uveitis, chorioretinitis, and congenital infection. T. gondii invades the host cell by forming a moving junction (MJ) complex. This complex formation is initiated by intermolecular interactions between the two secretory parasitic proteins-namely, apical membrane antigen 1 (AMA1) and rhoptry neck protein 2 (RON2) and is critically essential for the host invasion process. By this study, we propose two potential leads, NSC95522 and NSC179676 that can efficiently target the AMA1 hydrophobic cleft, which is a hotspot for targeting MJ complex formation. The proposed leads are the result of an exhaustive conformational search-based virtual screen with multilevel precision scoring of the docking affinities. These two compounds surpassed all the precision levels of docking and also the stringent post docking and cumulative molecular dynamics evaluations. Moreover, the backbone flexibility of hotspot residues in the hydrophobic cleft, which has been previously reported to be essential for accommodative binding of RON2 to AMA1, was also highly perturbed by these compounds. Furthermore, binding free energy calculations of these two compounds also revealed a significant affinity to AMA1. Machine learning approaches also predicted these two compounds to possess more relevant activities. Hence, these two leads, NSC95522 and NSC179676, may prove to be potential inhibitors targeting AMA1-RON2 complex formation towards combating toxoplasmosis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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