경질 3가 크롬 도금액은 내적인 구성 조성물의 화학비나, 외적인 온도, 시간 등 여러 가지 실험인자들의 복잡한 작용으로 인해 어떤 인자가 어떠한 작용에 상호 영향을 미치는지 파악하기가 쉽지 않다. 통계 프로그램을 사용하여 실험계획법을 작성하고, 측정된 반응치료로부터 분석을 실시하여 최적경사경로를 도출하였다. 또한, 잔차분석과 호감도 함수를 이용한 최적화가 진행되었다.
스모그는 다양한 경로를 통해 생성된 에어로졸에 의해 시정이 감소되는 현상으로 대도시 대기오염의 대표적인 예이다. 서울 스모그 현상은 잘 알려져 있지 않지만, 1차 오염물질에 의한 런던형 스모그 및 광화학 반응에 의한 로스엔젤레스형 스모그와는 다른 양상을 나타내고 있다. 스모그에 관한 연구는 크게 자연적으로 발생되는 스모그 현상에 대한 현장조사 연구와 스모그 생성과정을 인위적으로 밝혀내기 위한 스모그 챔버 연구로 구분된다. (중략)
스모그는 대기오염으로 인해 나타나는 대표적인 오염 현상이다. 스모그는 시정을 감소시키고, 눈ㆍ코ㆍ호흡기 등을 자극하여 인체의 건강에 나쁜 영향을 미친다. 스모그 현상은 주로 바람이 약하고 지표부근의 기온이 역전하는 특정한 기상상태에서 대기 중 가스와 입자간의 반응에 의해 여러 경로론 거쳐 생성된 에어로졸이 증가하여 나타난다. 최근 자동차 수의 급속한 증가와 휘발성 유기화합물질 (volatile organic compounds, VOCs)의 사용으로 인하여 서울 지역에서 스모그가 발생하는 빈도가 많아지고 있다. (중략)
일반적인 연구개발투자 사업은 기술개발 단계에 머물러 현실 적용을 통한 부가가치 창출에 어려움을 겪어왔다. 기술개발이 단순히 연구에서 그칠 것이 아니라 보다 현실적인 결과 도출을 유도하기 위해서 상용화 및 해당 수요 산업에 대한 체계적인 접근이 요구된다. 본 연구에서는 현재 진행중인 국가 지원 R&D 사업을 대상으로 해당 대상의 구체적인 수요산업을 파악하고 기술제품산업연관분석이라는 개념에서의 접근을 통해 기술개발지원의 체계적 사용화 전략에 대한 기초 정보를 제공한다.(중략)
MANET에서 라우팅 경로가 설정되었다고 하더라도 노드의 이동성으로 인하여 네트워크의 끊김 현상이 발생하여 재라우팅을 해야 하는 오버헤드와 전송 지연이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 각 노드의 에너지를 기반으로 에너지 그룹을 형성하고, 반응적 라우팅 프로토콜인 AODV를 수정하여 EAODV(Energy aware ADODV)를 제안하고 이를 정형 기법을 통해 명세하고 항상 라우팅 패스를 찾는다는 속성을 검증한다.
amine 전구물질을 흡수하며 신경분비과립을 함유하고 있는 것으로 밝혀진 neuroendocrine cell의 후두상피 내에서의 구조와 분포를 알기 위하여 고양이 후두 상피조직을 이용, 면역조직화학적 염색법으로 관찰하였다. neuroendocrine cell은 방추체 모양이었으며 후두강쪽의 첨부돌기는 미세돌기를 갖고 있었으며 기저막에 접하고 있는 세포질돌기에는 많은 수의 농심과립을 함유하고 있었다. neuroendocrine cell은 calcitonin gene-related peptide, substance P, 5-hydroxytryptamine들 함유하고 있었으며 protein gene product 9.5, neuron-specific enolase에 면역양성반응을 보였으며 성문하부에 가장 많이 분포하고 있었다. 이로 미루어 neuroendocrine cell은 고양이 성대에서 어떤 자극을 받으면 다양한 펩티드를 분비하여 내분비 혹은 paracrine 경로를 통하여 후두 기능 조절에 관여한다고 사료된다.
생명 현상을 시스템적으로 이해하기 위해서는 현상에 대한 수학적 모델링이 필수적이다. 여러 가지 수학적 모델 가운데 상미분 방정식(ODE) 모델은 여러 가지 생화학 반응을 모델링 하는데 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 신호전달 경로에 B형 간염 바이러스가 미치는 영향을 ODE로 모델링하고, 이를 시뮬레이션 한 결과를 보인다. 또한, ODE모델을 설계하는데 있어 보다 유연하고 확장 가능한 새로운 표현 방식을 제안한다.
최근 유전체학과 단백질체학 분야에서 생성되는 방대한 분량의 데이타로부터 생물학적 의미를 추출해내기 위한 생물정보학적인 도구들에 대한 필요성이 크게 대두되고 있다. 본 논문에서는 세포 신호전달 경로에 관한 정보를 효율적으로 표현, 저장함은 물론 저장된 데이타로부터 생물학적 의미를 추출할 수 있도록 하기 위한 다양한 요구 조건들을 생물학자의 관점에서 분석하고, 이들 요구조건을 체계적으로 반영하여 설계한 ROSPath 데이타베이스 시스템을 제안한다. ROSPath 데이타 모델에서는 향후의 확장성을 고려하여 불완전한 지식의 표현이 가능하도록 하며 인터넷상에서 기존의 다른 생화학 데이타베이스를 공유할 수 있는 연결성을 제공한다. 또한, 객체지향 모델을 이용하여 계층적인 구성을 제공함으로써 효율적인 검색을 지원한다. ROSPath 데이타 모델은 두 가지 주요 데이타 요소인 ‘바이오 개체’와 ‘상호작용’으로 정의된다. 바이오 개체는 세포 신호전달 경로에 관여하는 단백질과 단백질 상태 등과 같은 개개의 생화학적인 개체를 의미하고, 상호작용은 단백질 상태 전이나 화학 반응, 단백질-단백질 상호작용 등과 같은 바이오 개체들 간의 다양한 관계 및 신호전달과정을 설명한다. 제안된 ROSPath 데이타 모델을 이용하여 구성되는 복잡한 정보 네트워크는 다양한 생화학 프로세스들을 기술하고 분석하는 데에 활용할 수 있다.
휴리스틱 알고리즘 연구에 있어서 중요한 분야 중 하나가 강화(Intensification)와 다양화(Diversification)의 조화를 맞추는 문제이다. 개미 집단 최적화(Ant Colony Optimization, ACO)는 최근에 제안된 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타휴리스틱 탐색 방법으로, 그리디 탐색(greedy search)뿐만 아니라 긍정적 반응의 탐색을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 순회 판매원 문제(Traveling Salesman Problem, TSP)를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문에서는 ACO접근법의 하나인 개미 집단 시스템(Ant Colony System ACS)에서 강화와 다양화의 조화를 통한 성능향상기법에 대해 알아본다. 먼저 에이전트들의 방문 횟수 적용을 통한 상태전이는 탐색 영역을 넓힘으로써 에이전트들이 더욱 다양하게 탐색하게 한다. 그리고, 전역 갱신 규칙에서 전역 최적 경로만 갱신하는 전통적인 ACS알고리즘에서 대하여, 경로 사이클을 구성한 후 각 경로에 대해 긍정적 강화를 받는 엘리트 경로를 구분하는 기준을 정하고, 그 기준에 의해 추가 강화하는 방법을 제안한다. 그리고 여러 조건 하에서 TSP문제를 풀어보고 그 성능에 대해 기존의 ACS 방법과 제안된 방법을 비교 평가해, 해의 질과 문제를 해결하는 속도가 우수하다는 것을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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