단백질의 serine이나 threonine의 수산기에 N-acetyl-${\beta}$-D-glucosamine (O-GlcNAc)으로 변형되는 당쇄는 대부분의 진핵세포에서 광범위하게 일어나는 번역 후 수식의 일종으로 여러 세포 내 현상에 관여하고 있다. O-GlcNAc의 변형정도는 O-GlcNAc transfearse (OGT)와 O-linked N-acetyl-${\beta}$-D-glucosaminidase (O-GlcNAcase)에 의해 조절된다. O-GlcNAcase의 효소활성 조절물질을 탐색하기 위한 시험관 내 검정계를 확립하기 위해 재조합 O-GlcNAcase의 생산을 시도하였다. O-GlcNAcase 발현을 최적화하기 위한 배양조건을 검토한 결과 유도 배양온도 $30^{\circ}C$, 유도제인 L-arabinose 0.02%, 유도 배양시간 5시간 등으로 나타났다. 위의 조건에서 대장균 형질전환체를 배양하면서 한 시간 간격으로 배양액을 채취하여 세포를 파괴하고 얻은 효소용액의 활성은 배양 후 3시간에서 5시간까지는 급격히 증가하였으나 그 이후는 거의 증가하지 않았다. Western blot으로 발현된 단백질 양을 조사한 결과는 활성 그래프와 비슷한 양상을 보였다. 이렇게 생산한 O-GlcNAcase의 최적 반응조건은 pH 6.5, 반응온도 $45^{\circ}C$, 기질의 농도 2 mM, pH 6.5로 나타났다.
본 연구에서는 기존 배관 가스 누출 감지에 사용되던 음향방출 센서가 실시간 모니터링에 적용될 때 발생할 수 있는 문제들을 개선하기 위해, Macro-fiber composite (MFC) 트랜스듀서를 음향방출 센서로 사용하여 가스 누출 감지 시스템에 적용하였다. 적용 전 MFC의 구조를 최적화하기 위해 구조해석을 진행하여 제작하였고, 그 결과 MFC가 가지는 유연성으로 굴곡진 배관에 잘 밀착되어 AE 신호를 문제없이 수신할 수 있었다. AE 신호 분석 결과 고압 누출, 저압 누출 모두 파라미터 값 변화에 유의미한 결과를 보였으며, 특히, FFT 그래프의 파라미터에서 고압 누출의 경우 누출이 없는 경우 대비 120~626%의 변화량, 저압 누출의 경우 9~22%의 변화량을 보였다. 또한, 누출 발생 부위에서의 거리에 따라, 거리가 멀수록 이러한 파라미터 변화량이 줄어드는 경향을 보여, 추후 파라미터 변화량 감지를 통해 누출 감지가 가능할 뿐만 아니라, 변화량으로부터 누출 발생 위치를 파악할 수 있을 것으로 보인다.
목 적: 방사선치료에 있어 환자자세 설정(Set-up) 오차를 줄이기 위하여 많은 장비들이 개발되어 왔다. CBCT 촬영은 Set-up 오차를 줄이고, 정확한 치료를 수행하는 최신 방법 중 하나이다. CBCT의 조사야를 조절하여 영상의질(Image quality) 향상과 피폭선량을 측정하고 분석함으로써 임상에서 최적화하여 사용할 수 있는 치료조사야(Field size)를 제시하고자 한다. 대상 및 방법: Catphan phantom을 이용하여 Half fan, Full fan mode로 조사야를 2~16 cm까지 2 cm 간격으로 촬영하였다. Small field size (2 cm, 4 cm), Medium field size (8 cm, 10 cm), Large field size (14 cm 이상)으로 구분하여 Image quality를 평가하였다. CTDi는 CTDi phantom과 Ion chamber를 이용하여 측정 및 분석하였다. 결 과: CT값 일치도(CT number linearity)는 Small, Large field size에서 촬영한 값이 Medium field size보다 크게 나타났다. 공간분해능(Spatial resolution)은 Full fan에서 Small field size촬영을 제외하고 나머지 Field size에서 크게 차이가 나지 않았다. Half fan에서는 많은 차이를 보였다. CT 값 균일도(HU uniformity)는 Full fan에서는 Medium size를 제외하고는 제조사에서 권고하는 값을 초과하였으며, Half fan에서는 모든 Field size가 Full fan에서는 Medium field size에서는 안정된 값으로 분석되었다. CT 피폭선량(CTDi)는 Medium field size에서 증가 할수록 루트함수의 그래프의 형태로 나타났다. 결 론:Small field size에서는 Image quality와 실용성의 측면에서도 적절하지 않은 것으로 사료된다. Medium field size는 Large field size에서 보다 Image quality도 우수하고 환자의 피폭선량을 줄일 수 있으므로 본 논문에서는 CBCT 촬영 시 Field size 8~10 cm 촬영이 유용하다고 사료된다.
마분말 첨가 쿠키의 가장 우수한 배합조건을 설정하고자 중심합성계획법에 의해 마분말, 설탕, 버터의 함량을 달리한 시료를 제조하여 마분말 첨가 쿠키의 관능적 평가와 물리적 특성을 반응표면분석법으로 분석하여 마분말 첨가 쿠키 제조 조건을 최적화하고자 하였다. 물리적 특성의 Color Value에서 마분말 함량이 많을수록 명도는 낮아졌고, 적색도(Color Value a)는 증가하는 경 향을 보였다. 퍼짐성은 설탕과 버터의 함량이 함께 증가하면 퍼짐성도 증가하는 경향을 보였고, 마분말, 설탕, 버터 세요인 모두 경도에 영향을 주는 요인으로 설탕과 버터의 함량이 적당할 때는 마분 말이 경도의 증가요인은 되지 않았다. 관능항목에서는 마분말 함량이 중심점으로부터 벗어나지 않으며 색과 향은 기호도가 낮지는 않았고 부드러움에 가장 영향을 주는 요인으로 마분말, 설탕보다는 버터에 더 민감하였고, 전반적인 기호도에 대한 배합비의 영향은 마분말, 설탕, 버터 모두 영향이 있었다. 마분말 첨가 쿠키의 관능적 최적점을 결정하기 위해 관능평가 항목 중 유의적이었던 색, 향, 부드러움, 전반적인 기호도에 대한 마분말과 설탕, 마분말과 버터, 설탕과 버터의 등고선 그래프를 교집합 형태로 유의적으로 나타난 관능항목을 모두 충족시키는 최적의 배합비율은 마분말 37.35g, 설탕 50.75g, 버터 78.40g으로 마분말 첨가 쿠키의 최적점을 구할 수 있었다. 마분말, 버터는 중심점에 매우 근접한 값이며 설탕은 중심점보다 낮은 값으로 부드럽고 담백한 마분말 첨가 쿠키를 선호하는 것을 알 수 있었다. 이는 밀가루 대체인 마분말을 첨가하여도 쿠키의 품질 특성에 부정적인 영향을 주지 않아 마분말을 쿠키의 밀가루대체로서 이용하여 쿠키의 독특한 향과 기능적인 면에서나 품질, 건강지향적인 측면에서 우수한 현대인의 기호에 맞는 형태의 식품을 개발하여 마 이용의 효율성을 증대시키고자 하였다.r sulfate 혼합처리의 경우 공히 균생장 억제효과가 나타나지 않았다. 본 실험의 결과는 효과적인 감자흑각병의 방제를 위하여 약제의 단일 사용보다는 혼합 사용하는 경우 더 높은 방제효과와 낮은 저항성균 유발효과가 있다는 것 을 보여주고 있다.ials. Once $NiO_x$ was formed, it was not removed in wet etching process and easily diffused into sidewall materials, which could lead to bridge effect of gate-source/drain.울국(麴)과 밀가루국(麴) 사이에 차(差)가 별(別)로 없었다.果)에서 총지질(總脂質)을 구성(構咸)하는 지방산(脂肪酸) 조성(組成)은 $C_{18:2}$산(酸), $C_{16:0}$산(酸)의 순(順)으로 그 함량(含最)이 맞은데 비(比)하여 각획분(各劃分)의 지질(脂質)을 구성(構成)하는 지방산(脂肪酸) 조성(組成)은 $C_{16:0}$산(酸), $C_{18:2}$산(酸)의 순(順)으로 그 함량(含量)이 많은 것으로 나타났으며 동결건조후(凍結乾燥後) 저장(貯藏)하는 동안에$C_{18:2}$산(酸), $C_{18:3}$산(酸)의 함량(含量)이 계속(繼續) 감소(減少)하고 있었다. 5. 4-monomethylsterol fraction에는 cycloartenol(20.6%)이 비교적(比較的) 높은 함량(含量)으로 함유(含有)되어 있었고, 그 외(外) cyclolaudenol, cycloeucalenol 및 citrostadienol 등이 함유(含有)되어 있었다. 6. 4-desmethylsterol fraction에 는 sitosterol (74.6%)이 주성분(主成分)을 이루고
목 적 : 본 연구의 목적은 IPT 약역학 컴퓨터시뮬레이션을 이용하여 혈류공급량, 도파민 운반체량 그리고 시간의 함수인 혈류와 도파민 운반체의 민감도를 측정하고 간편화된 정적 영상을 얻을 수 있는가의 가능성과 그 경우 도파민 운반체량의 변화를 어느 정도 반영하는가를 측정하고자 하는 것이었다. 또한 실제 결합능을 나타낸다고 가정된 $k_3/k_4$의 비를 반영하는 (BG-OCC)/OCC와 (ABBG-ABOCC)/ABOCC의 비를 이용한 방법과 그래프적 분석 방법의 정확성 및 유용성과 방사성의약품의 약역학을 분석하는 기법을 연구하고자 하였다. 방 법 : [I-123]IPT와 SPECT로 얻은 약 2시간 동적 선조체 시간방사능곡선, 동적 피 시간방사능곡선, 그리고 삼구획 역학모형을 이용, $K_1,\;k_2\;k_3\;k_4$ 속도상수들을 획득하였다. 위의 동적 피 시간방사능곡선과 속도상수들 중 혈류공급과 관련된 $K_l$ 또는 도파민 운반체량과 관련된 $k_3$의 양을 변경하면서 5분부터 5분씩 증가하여 120분까지의 혈류와 도파민 운반체의 민감도를 측정하였다. 또한 $k_3$의 양을 변화시킨 데이터를 이용하여 선조체와 후두엽에서의 시간방사능곡선을 계산한 후 각 방법의 정밀도를 측정하기 위해 (BG-OCC)/OCC와 $R_A$ 비값들과 그래프적 분석 방법을 이용하여 구한 $R_A$값들과 참값 $k_3/k_4$의 관계를 시간방사능곡선과 선형회귀 분석으로 계산하였다. 결 과 : 선조체와 후두엽에서의 $K_1,\;k_2\;k_3\;k_4$ 속도상수는 각각 $1.26{\pm}5.41%,\;0.044{\pm}19.58%,\;0.031{\pm}24.36%,\;0.008{\pm}22.78%$와 $1.36{\pm}4.76%,\;0.170{\pm}6.89%,\;0.007{\pm}23.89%,\;0.007{\pm}45.09%$이었다. 이들 속도상수를 이용하여 얻은 혈류 민감도와 도파민 운반체의 민감도는 30분, 60분, 90분, 120분에 각각 0.50, 0.35, 0.29, 0.23 그리고 0.19, 0.40, 0.53, 0.61이었다. 실제 속도상수의 비 $k_3/k_4$에 대한 (BG-OCC)/OCC와 $R_A,\;R_v$간의 상관계수는 각각 0.983, 0.984, 0.999이었으며 그때의 기울기는 각각 1.76, 0.47, 1.25이었다. 결 론 : IPT 약역학은 시간이 흐름에 따라 혈류량의 변동에 비해 도파민 운반체량의 변동에 더욱 민감한 경향을 보였으며 $k_3/k_4$에 대한 (BG-OCC)/OCC, $R_A,\;R_v$의 결과간에 좋은 상관관계를 가졌다. 따라서 이러한 약역학 컴퓨터시뮬레이션이 SPECT 영상을 이용한 도파민 운반체 또는 수용체 정량분석을 최적화하는데 매우 유용할 것으로 생각된다.
투자자들은 기업의 내재가치 분석, 기술적 보조지표 분석 등 복잡한 분석보다 차트(chart)에 나타난 그래프(graph)의 모양으로 매매 시점을 찾는 직관적인 방법을 더 선호하는 편이다. 하지만 패턴(pattern) 분석 기법은 IT 구현의 난이도 때문에 사용자들의 요구에 비해 전산화가 덜 된 분야로 여겨진다. 최근에는 인공지능(artificial intelligence, AI) 분야에서 신경망을 비롯한 다양한 기계학습(machine learning) 기법을 사용하여 주가의 패턴을 연구하는 사례가 많아졌다. 특히 IT 기술의 발전으로 방대한 차트 데이터를 분석하여 주가 예측력이 높은 패턴을 발굴하는 것이 예전보다 쉬워졌다. 지금까지의 성과로 볼 때 가격의 단기 예측력은 높아졌지만, 장기 예측력은 한계가 있어서 장기 투자보다 단타 매매에서 활용되는 수준이다. 이외에 과거 기술력으로 인식하지 못했던 패턴을 기계적으로 정확하게 찾아내는 데 초점을 맞춘 연구도 있지만 찾아진 패턴이 매매에 적합한지 아닌지는 별개의 문제이기 때문에 실용적인 부분에서 취약할 수 있다. 본 연구는 주가 예측력이 있는 패턴을 찾으려는 기존 연구 방법과 달리 패턴들을 먼저 정의해 놓고 확률기반으로 선택해서 매매하는 방법을 제안한다. 5개의 전환점으로 정의한 Merrill(1980)의 M&W 파동 패턴은 32가지의 패턴으로 시장 국면 대부분을 설명할 수 있다. 전환점만으로 패턴을 분류하기 때문에 패턴 인식의 정확도를 높이기 위해 드는 비용을 줄일 수 있다. 32개 패턴으로 만들 수 있는 조합의 수는 전수 테스트가 불가능한 수준이다. 그래서 최적화 문제와 관련한 연구들에서 가장 많이 사용되고 있는 인공지능 알고리즘(algorithm) 중 하나인 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 이용하였다. 그리고 미래의 주가가 과거를 반영한다 해도 같게 움직이지 않기 때문에 전진 분석(walk-forward analysis, WFA)방법을 적용하여 과최적화(overfitting)의 실수를 줄이도록 하였다. 20종목씩 6개의 포트폴리오(portfolio)를 구성하여 테스트해 본 결과에 따르면 패턴 매매에서 가격 변동성이 어느 정도 수반되어야 하며 패턴이 진행 중일 때보다 패턴이 완성된 후에 진입, 청산하는 것이 효과적임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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