Mutant microalgae Schizochytrium sp. SHG104 strain having high productivity of carotenoid-type antioxidant pigment and bio-oil containing DHA and uses thereof

본 발명은 카로티노이드 계열의 항산화 색소 및 DHA를 포함한 바이오오일을 고생산하는 돌연변이 미세조류인 스키조키트리움 속 SHG104 균주 및 이의 용도에 관한 것으로, 본 발명의 균주는 고품질의 바이오오일인 DHA(Docosahexaenoic acid, 22:6)를 포함한 오메가-3 오일 및 팔미트산의 바이오오일과 강력한 카로티노이드계 항산화물질인 베타카로틴, 에키네논, 칸타잔틴 및 아스타잔을 동시에 생산할 수 있고, 우수한 생산수율을 보이는 것으로 나타나 생산 비용 절감 효과를 제공할 수 있다. 또한, DHA를 포함한 오메가-3 오일 및 팔미트산 바이오오일과 강력한 카로티노이드계 베타카로틴, 에키네논, 칸타잔틴 및 아스타잔틴 항산화 기능성물질 등을 동시에 활용함으로써 고부가가치 산업과 바이오오일 산업의 시장 경쟁력을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.국

STEP을 이용한 구획정보의 모델링 및 CAD시스템과의 데이터 교환 방법

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :조선해양공학과,1997.Maste

미세조류 유래 다중불포화지방산(PUFA) 생산 공정

미세조류 유래 다중불포화지방산(PUFA) 생산 공정GFC019193

정보화책임관 제도화에 관한 연구

학위논문(석사)--서울대학교 행정대학원 :행정학과 행정학전공,2004.Maste

Dual-band Dual Polarized Miniaturized Antenna in Package(AiP) for 5G Smartphone

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :공과대학 전기·정보공학부,2020. 2. 오정석.차세대 이동통신 5G(5 Generation)를 위한 연구와 개발이 활발하게 진행되고 있다. 현재 5G의 주파수 대역은 Sub-6 GHz(3.5 GHz)와 밀리미터파(millimeter wave, mmWave)가 주요 주파수 대역이며 Sub-6 GHz 보다 저지연율, 빠른 속도의 장점을 갖는 밀리미터파의 경우 28 GHz, 39 GHz가 대표적인 후보 대역이다. 밀리미터파 대역을 사용하는 5G 스마트폰에서는 안테나가 할당되는 공간은 매우 좁아 이득과 대역폭 성능이 하락하는 문제점이 발생한다. 안테나의 소형화 기술, 대역폭, 이득향상 기술을 통해 밀리미터파 대역에서의 소형화 안테나가 갖는 문제점을 극복할 수 있다. 본 논문에서는 이중 대역(28 / 39 GHz) 이중 편파를 지원하는 5G 스마트폰 용 안테나 인 패키지를 설계, 제작 및 측정하였다. 안테나 인 패키지의 구성은 유전율 3.47, 손실 탄젠트 0.004의 특성을 갖는 12층 PCB 스택업 (Stack-up) 구조 기판이며 브로드사이드 (Broadside) 방향으로 방사하는 1x4 패치 배열 안테나와 엔드파이어 (End-fire) 방향으로 방사하는 1x4 다이폴 배열 안테나로 구성되어 있다. 제안된 안테나 인 패키지는 현재 연구된 논문 중 가장 작은 사이즈로 전체 크기는 5.8 mm x 19 mm x 1.122 mm (0.54λ0 x 1.74λ0 x 0.105λ0, λ0: 28 GHz의 파장)로 초소형이다. 스마트폰에 안테나 인 패키지를 실장하기 위하여 안테나의 소형화, 이중 대역, 이중 편파 성능을 달성하기 위한 다양한 방법들이 적용되었다. 우선 패치안테나의 경우 물리적으로 접촉하는 급전방법을 사용하게 되면 소형화된 안테나에서 근접한 안테나 및 단일 안테나의 이중급전에 악영향을 끼치게 되어 격리도 성능이 하락한다. 이를 해결하고 이중대역을 얻기 위하여 커플링 효과를 이용한 간접 디스크 커플드 급전(Proximity disk coupled feed) 방법을 이용하였다. 또한 안테나의 소형화와 대역폭 향상을 위하여 주기 구조인 RIS(Reactive Impedance Surface)를 배치하였다. 일반적인 경우 단일 층에 주기적인 구조를 배치하는데 소형화된 기판에서 안테나의 성능을 극대화하기 위하여 RIS를 다층에 배치하였다. 다이폴 안테나의 경우 작은 사이즈의 기판에서 이중대역 동작하기 위하여 다이폴 안테나를 수직 구조로 변경하였다. 격리도를 향상시키기 위하여 안테나 사이에 벽을 세워 성능을 향상시켰다. 제작된 안테나 인 패키지를 측정함으로써 안테나의 효율적인 방사 및 효과를 검증하였다. 측정된 안테나 인 패키지는 목표대역(28 / 39 GHz)에서 패치안테나는 26.22 - 29.57 GHz / 35.18 - 41.00 GHz, 다이폴 안테나는 26.40 - 29.74 GHz / 36.65 – 40.72 GHz을 얻어 모든 대역에서 3 GHz 이상의 대역폭을 얻었다. 최대 이득은 패치 안테나의 경우 11.6 dBi, 다이폴 안테나의 경우 9.9 dBi의 성능을 확인할 수 있었다.In this paper, a novel approach to a miniaturized Antenna in Package (AiP) for a fifth-generation (5G) millimeter-wave (mmWave) smartphones that supporting dual polarization and dual band (28 / 39 GHz) is proposed. It is demonstrated that the proposed architecture enables supporting dual polarization and dual band even at the size of 5.8 mm × 19 mm × 1.122 mm (0.54 λ0 × 1.76 λ0 × 0.105 λ0, λ0: wavelength at 28 GHz). As far as we know, it is the smallest and effective AiP that can mount in 5G smartphones. The key feature of two types of antenna in AiP, 1 × 4 patch antenna array (broadside) and 1 × 4 dipole antenna array (end-fire) are introduced. In order to reduce the size of patch antenna, multi-layer Reactive Impedance Surface (RIS) is added between the patch layer and ground plane. In addition to this, Multi-Layer RIS Patch Antenna (MLRPA) improves isolation and bandwidth by applying proximity disk coupled feed method. End-fire achieves miniaturization and bandwidth improvement through modifying Vertically Bent Folded Dipole Antenna (VBFDA) and T-shape side via walls. The fabricated AiP has a bandwidth of 26.22-29.57 GHz / 35.18-41.00 GHz (MLRPA), 26.40-29.74 GHz / 36.65-40.72GHz (VBFDA) with over 3GHz in each band and a gain of 11.6 dBi (MLRPA) and 9.9 dBi (VBFDA).제 1 장 서 론 1 제 1 절 연구의 배경 1 제 2 절 연구의 내용 3 제 2 장 이론적 배경 6 제 1 절 단일 패치 방사 소자 6 제 2 절 배열 안테나 방사 9 제 3 절 소형화 기법 12 제 3 장 안테나 인 패키지 설계 14 제 1 절 패치 안테나 설계 17 제 2 절 패치 배열 안테나 설계 22 제 3 절 다이폴 배열 안테나 설계 26 제 4 장 안테나 인 패키지 측정 및 고찰 29 제 1 절 시뮬레이션 29 제 2 절 제작 및 측정 32 제 5 장 결론 36 참고문헌 37 Abstract 40Maste

Characterization and application of (R,R)-2,3-butanediol biosynthesis metabolism in Bacillus species

Bacillus속 미생물 (R,R)-2,3-Butanediol 생합성 대사의 이해와 응용RBM002151

신경망을 이진화하는 새로운 방법에 대한 연구

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 전기·정보공학부, 2017. 2. 최기영.Artificial intelligence is one of the most important technologies, and deep neural network is one branch of artificial intelligence. A deep neural network consists of many neurons and synapses which mimic mammals brain. It has attracted many interests from academia and industry in various fields including computer vision and speech recognition for the last decade. It is well known that deep neural networks become more powerful with more layers and neurons. However, as deep neural networks grow larger, they suffer from the requirement of huge memory and computation. Therefore, reducing the overhead of handling them becomes one of key challenges in neural networks nowadays. There are many methodologies to address this issue such as weight quantization, weight pruning, and hashing. This thesis proposes a new approach to binarizing neural networks. It prunes weights and forces remaining weights to degenerate to binary values. Experimental results show that the proposed approach reduces the number of weights down to 5.35% in a fully connected neural network and down to 50.35% in a convolutional neural network. Compared to the floating point convolutional neural network, the proposed approach gives 98.9% reductions in computation and 93.6% reduction in power consumption without any accuracy loss.Chapter 1 Introduction 1 1.1 Thesis organization 2 Chapter 2 Related Work 4 2.1 Weights Pruning 4 2.2 Binarized Neural Network 6 2.3 Approximate Neural Network 9 Chapter 3 Proposed Approach 12 3.1 Motivational Example 12 3.2 Weights Compression 14 3.3 Multiplication in Activation Stage 17 Chapter 4 Implementation 19 Chapter 5 Experimental Result 24 5.1 Convolutional Neural Network 24 5.2 Fully-Connected Neural Network 32 Chapter 6 Conclusion and Future work 41 Bibliography 43 국문초록 46Maste

Method for lsolation and Purification of 1,3-Propandiol and 2,3-Butandilo from Culture Medium of Microorganism or their mixture

본 발명은 글리세롤을 탄소원으로 이용하는 미생물의 배양액으로부터 1,3-프로판디올과 2,3-부탄디올을 분리 정제하는 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 글리세롤을 탄소원으로 이용한 미생물이 생산하는 1,3-프로판디올과 2,3-부탄디올을 실리카겔 크로마토그래피를 이용하여 간편하고, 효율적으로 분리 정제하는 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따르면, 글리세롤을 탄소원으로 배양한 미생물 배양액으로부터 1,3-프로판디올과 2,3-부탄디올을 효과적으로 회수함으로서, 1,3-프로판디올과 2,3-부탄디올의 생산 공정의 비용을 절감하기에 유용하다.open국

Selective Marker of Transformant Using Mutant Gene Encoding Ribosomal Proteinof Microalgae Thraustochytrid

본 발명은 바이오오일생성능을가지는Thraustochytrid계미세조류KRS101유래의리보좀단백질RPL44코딩유전자 변이체를사이클로헥시마이드저항성선별마커로 이용한 Thraustochytrid계미세조류용 재조합 벡터 및 이를 이용한 Thraustochytrid계미세조류형질전환체의 제조방법에관한것이다. 본 발명에 따른, Thraustochytrid계 미세조류의 리보좀단백질 RPL44을 코딩하는 유전자 변이체를 사이클로헥시마이드 저항성 선별마커로 사용하면, 미세조류 특이적인 선별마커로 작용하여, 기존의 선별마커보다 효율적으로 미세조류 형질전환체를 선별할 수 있다.ope

Predicting Performances using Business Process Simulation based on Process Mining and Machine Learning

Master비즈니스 프로세스 시뮬레이션의 핵심은 현실을 반영하는 시뮬레이션 모델을 구성하는 것에서 시작된다. 기업들은 다양한 process-aware information system 을 활용해 비즈니스 프로세스의 작업 이벤트들을 기록함으로써 그들의 프로세스에 대한 이벤트 로그를 수집할 수 있고, 이로 인해 데이터 분석 기반의 비즈니스 프로세스 시뮬레이션이 가능하다. 최근에는 프로세스 마이닝의 여러 분석들을 시뮬레이션 분석에 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구들은 주로 데이터를 기반으로 프로세스 모델을 발견하기 위해 프로세스 마이닝 기법들을 활용한다. 하지만 실제 현실의 비즈니스 프로세스들은 발견하기 어려운 복잡한 작업 수행 규칙이나 동적인 변화들이 내재되어 있으므로, 시뮬레이션을 통해 향후 비즈니스 프로세스의 행동을 예측하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 따라서 본 연구에서는 프로세스 마이닝과 머신 러닝 예측 모델을 활용한 새로운 시뮬레이션 접근법을 제안한다. 구체적으로, 프로세스 마이닝의 trace clustering, organizational mining, queue discipline discovery 등의 기법들을 통해 비즈니스 프로세스의 중요한 특성들을 발견하여 시뮬레이션 모델에 반영한다. 여기에 머신 러닝 분석을 통한 cluster assignment, decision point analysis, resource allocation, activity duration 예측 모델을 시뮬레이션 모델에 결합시키는 접근법을 제시한다. 이 방법을 통해서 실제 프로세스와 유사한 시뮬레이션 모델을 구축하여 프로세스의 성과를 예측한다. 제안된 방법을 검증하기 위해서 artificial process 와 real-life process 를 기반으로 사례 연구를 진행하였다.The key to the business process simulation starts with constructing a simulation model that reflects reality. In recent years, the use of various process-aware information systems to record work events of business processes enables companies to collect event logs from their business processes. Therefore, this change makes it possible to simulate business processes to work similarly to real business processes using data analysis. Among these data analyses, several techniques in process mining are mainly applied to discover data-driven business processes and estimate their performances rapidly. As a result, methods for combining simulation and process mining have been studied recently. However, it is still challenging to predict future process behaviors by simulating real-life business processes. Most business processes have dynamic behaviors and complex work execution rules that are ambiguous to discover. These characteristics of the business process require a new approach to simulate the business process. In this paper, we propose a novel simulation method using process mining and machine learning prediction models. More specifically, we discover business process models and multiple characteristics of the business process using process mining techniques such as trace clustering, role discovery, queue discipline discovery. Also, we build machine learning predictive models for cluster assignment, decision point analysis, resource allocation, and activity duration prediction and integrate these into the simulation model. To validate the proposed method, we performed case studies with artificial and real-life processes