여러 종류의 폐암과 췌장암 세포주를 배양하여 DNA를 분리하였다. 분리한 DNA는 PCR(Polymerase Chain Reaction)로 증폭하여 염기 서열화를 시행하여 K-ras와 p53 유전자들의 돌연변이 종류. 빈도 및 가능한 관계에 대하여 조사하였다. 연구한 암세포주 중 약 81%가 종양 유전자 K-ras와 암 억제 유전자 p53 중 적어도 하나의 돌연변이를 가지고 있었으며 두 유전자 각각에 대해서는 암 세포주 중 약 54.5%에서 돌연변이가 나타났다. 발견된 돌연변이의 종류는 1개의 세포주에 발견된 넌센스 돌연변이 이외에는 모두 미스센스 돌연변이가 일어났으며 2개의 세포주에서 일어난 염기 삽입이외에는 모두 염기 치환이 일어났다. 현재까지 p53 코돈 중 ras와 동시에 돌연변이가 일어난다고 보고된 코돈 이외에도 p53 코돈 164-165과 248이 K-ras와 동시에 돌연변이가 발생하였고, p53 유전자의 돌연변이의 위치에 관계없이 K-ras 유전자에서는 exon 1. 코돈 12개에서 돌연변이가 발생하였다.
대장균 K99 섬모의 생합성은 8개로 구성된 K99의 특이 유전자의 발현과 숙주유래 인자에 의해 조절되는 다른 유전자들의 발현에 의존된다. 본 연구에서는 K99섬모 유전자군중 제 3지역 발현에 유전조절자의 관련성 여부를 연구하였다. Gel retardation 분석 방법올 통하여 제3지역의 발현에 관련된 유전조절단위를 함유한 fanF 지역의 단백질 인자가 부착됨을 암시하였다. 이 분석방법을 이용한 결과는 또한 이 단백질 인자가 K99 유전자에서 유래되지 않고 대장균 염색체에서 유래됨을 지적하였다. 이를 보다 더 조사하기 위하여 대장균 염색체에 Tn10 transposon 유전자 변이 실험을 수행하였다. K99 유전자군으로부터 제 1지역과 제2지역의 유전자를 제거시키고, 제 3지역의 유전자인 fanG에 transposon TnlacZ를 삽입한 pTL65-1 plasmid을 제작하였다. 이 pTL65-1는 다시 Tn10으로 염색체가 변이된 대장균에 주입하였다. 3개의 pTL65-1 주입된 Tn10 대장균 변이체 내에서 fanG의 발현이 증가되었다. 이들 변이대장균으로부터 Tn10이 어떤 염색체 유전자 부위를 변이 시켰는지 확인하기 위해서 변이부위 유전자를 cloning하여 염기서열을 분석하였다. 이중 2개의 clone이 동일하였으며 지금까지 알려지지 않은 유전자였다. 이들 2개의 변이체 내에서 fanG의 발현은 대조군과 비교해 약 4.2배 증가 되였다. 결론적으로 이들 2개의 clone으로부터 유래된 인자는 지금까지 알려지지 않은 제 3지역의 억제 조절자임을 나타내었다.
수도의 재배 환경차이에 따른 탈립성 변이를 조사한 결과는 다음과 같다. 1. 출수후 일수에 따른 탈립율 변이는 품종간에 다소 상이한 경향이었으나 역탈립성 품종에서 수확시기별 탈발률 변이가 큰 편이었다. 2. 수확후 건조일수에 따른 탈립률 변리는 수확직후보다는 6 일간 건조시켰을 때 탈립률이 훨씬 높게 나타났다. 3. 재배시기별 탈립률 변리는 재배시기가 늦어질수록 탈립률이 낮아졌으며 이러한 경향은 역탈립성품종에서 더욱 뚜렷하게 나타났다. 4. 탈립성의 연차간 변이도 유의한 변이가 인정되었으며 역탈립성 품종에서 더욱 높게 나타났다. 5. 질소 시비수준 증가함에 따라 대체로 탈립률이 높아지는 경향이었으며 역탈립성 품종에서 그 변이정도가 컸다. 6. 출수전 11∼5일 사이의 저온처리와 저온 및 차광처리에서 탈립률이 가장 높게 나타났으며 밀양2003는 저온처리에 비해 저온과 차광을 동시에 처리했을 때 탈립률이 더욱 높게 나타났다.
돼지고기와 챔을 이용한 찌개에서 생성되는 돌연변 이원성과 김치 , 표고버섯, 파, 마늘이 부재료로 첨가되었을 때의 억제효과를 검토하고 국산햄과 외국산챌의 차이를 알아보고자 변이원으로 4-NQO, Trp-p-1을 사용하여 염기치환형 변이균주인 Salmonella typhimurium TA100을 이용한 Ames test를 실시하였다. 1. 0.025-0.02 g/Plate 농도에서, 김치는 가열했을때 변이원성이 나타나지 않았고 4-NQO, Trp-p-1의 변미원성을 효과적으로 억제하였다. 햄과 돼지고기는 가열시 변이원이 자체적으로 생성되었고 돼지고기 0.02 g/plate 농도에서 가장 큰 값을 나타내어 육가공품에 첨가된 아질산염에 대한 안전성을 확보할 수 있었다. 2.가열된 돼지고기와 햄의 변이원성에 대하여 대체로 김치 첨가시 억제효과가 가장 컸고, 표고버섯 한가지보다는 표고버섯에 파 ,마늘을 함께 첨가했을때 억제효과가 더 컸다. 3. 외국산햄은 국산햄과 달리 항산화제인 ascorbic acid가 더 많이 첨가되어 있어 0.02g/plate 농도에서 가열에 의해 변이원이 생성되지 않았고 변이원 존재 시 국산햄보다 낮은 변이원성을 나타내었다.
개비자나무로부터 추출한 HHT(homoharringonine)는 현재 가능성 있는 암화학요법제로 주목받고 있다. 국내 개비자나무 8개 천연집단의 HHT 함량 변이는 HPLC(high performance liquid chromatography)를 이용하여 조사하였고, 집단간 변이와 개체내의 부위별(잎, 줄기, 뿌리 및 종자) 변이 및 수령과 생장특성에 따른 함량 변이를 비교 분석하였다. 개비자나무의 집단간 HHT 함량 변이는 집단간에 통계적으로 유의한 차이가 인정되었으며, 거창의 남덕 유산 집단이 $1,048{\mu}g/g$으로 가장 높았고 완도의 오봉산 집단이 가장 낮았다. 개체내 부위별 함량은 잎에서 $874{\mu}g/g$으로 가장 높았으며, 다음으로 뿌리, 줄기, 종자 순으로 나타났다. 개비자나무의 HHT 함량은 수령이 증가하고 생장이 왕성해 질수록 대략 30% 정도 감소하는 것으로 나타났다.
기후변화에 따른 고도별 곤충의 유전 변이를 분석하고자 배추에서 복숭아혹진딧물(Myzus persicae)을 지표해충으로 변이 분석이 가능한 마커를 개발하고자 하였다. 즉, 지역의 기후가 변하면 유전자가 변동할 것이라는 가설 하에 실내에서 누대 사육된 계통을 비교집단으로 가정하고 횡성, 평창과 강릉 지역에서 고도별 5개 지역(157 m, 296 m, 560 m, 756 m, 932 m)에서 채집된 지역 집단간의 변이를 찾고자 하였다. 생태적 변이는 모든 집단에서 찾을 수가 없었고, 에스터레이즈 동위효소 분석 및 inter-simple sequence repeat (ISSR) PCR 결과에서 실내 사육 계통과 지역 집단간의 차이는 보였으나 지역 집단간의 큰 차이는 찾을 수가 없었다. 그러나 rRNA와 mtCO I 부분 염기서열을 분석하여 5개의 지역집단 내에서 internal transcribed spacer-2 (ITS-2) 와 mtCO I에 각각 한 개씩의 단일염기다형성(SNP)를 발견하였다. 이 SNP는 유전 변동 추적이 가능한 매우 유용한 마커로 사용 될 수 있다.
지진파는 진원지로부터 지표면으로 전파되는 과정에서 전파경로와 부지증폭정도의 차이, 그리고 비균질한 지반에서의 지진파 산란 등으로 인하여 공간적으로 변이하게 된다. 공간적으로 변이하는 지진파는 교량과 터널과 같이 종단방향 길이가 긴 구조물에 큰 영향을 미칠 수 있다. 지진파의 공간적 변이성이 교량에 미치는 영향에 대해서는 잘 알려져 있지만 터널에 미치는 영향에 대해서는 체계적인 연구가 수행된 바 없다. 본 연구에서는 공간적으로 변이하는 지진파에 대한 터널의 응답을 예측하기 위한 새로운 기법을 개발하였다. 개발된 기법의 핵심은 이격거리별 계산된 공간적으로 변이하는 지진파의 시간이력으로부터 생성되는 종단방향 변위 주상도이다. 종단방향 변위 주상도는 일련의 3차원 유사정적 유한요소해석을 수행하는데 사용되었다. 해석결과, 공간적으로 변이하는 지진파는 터널에 종단방향 휨을 유발하며 터널 라이닝에 큰 축력이 발생할 수 있는 것으로 나타났다. 이는 특히 지반의 특성이 변이하는 경계면에서 영향이 큰 것으로 나타났다.
딥러닝 모델은 변이를 통해 훈련 데이터에서 벗어난 입력으로부터 잘못된 예측 결과를 산출할 수 있으며 이는 자율주행, 보안 분야 등에서 치명적인 사고로 이어질 수 있다. 딥러닝 모델의 신뢰성 보장을 위해서는 다양한 변이를 통해 예외적인 상황에 대한 모델의 처리 능력이 검증되어야 한다. 하지만, 기존 연구가 제한된 모델을 대상으로만 수행되었으며, 여러 입력 변이 유형에 구분을 짓지 않고 사용했다. 본 연구에서는 딥러닝 검증 데이터 세트로 널리 사용되고 있는 CIFAR10 데이터 세트를 기반으로 다양한 상용화된 모델과 추가 버전을 포함하여 총 6개의 모델에 대한 신뢰성 검증을 수행한다. 이를 위해 실생활에서 발생할 수 있는 6가지 유형의 입력 변이 알고리즘을 다양한 파라미터와 함께 데이터 세트에 개별적으로 적용하여 각각에 대한 모델의 정확도를 비교함으로써 특정 변이 유형과 관련된 모델의 취약점을 구체적으로 파악한다.
본 연구는 곡선배치 텐던을 갖는 변단면 PSC의 전단을 고려한 층상화 단면해석기술을 소개한다. 곡선배치 텐던의 전단평형을 고려하기 위해서, 각 층상화 단면에서 전단응력을 직접 산출 할 수 있는 새로운 방법과 각 층상화 단면의 변형률 산정시 기존의 반복법보다 수렴 속도가 효율적인 시스템인식기법을 적용하였다. 제안기법은 변단면 PSC보의 정재하실험 결과와 비교분석 되었으며, 추정된 구조응답과 실험결과가 잘 일치하고 있다. 또한, 동일 조건에서 변단면 PSC보와 균등단면 PSC보의 거동특성이 비교분석되었다. 분석결과을 살펴보면, 휨강성은 변단면과 균등단면이 동일하지만, 전단강성은 변단면이 균등단면 보다 크다. 더욱이, 변단면의 자중이 균등단면보다 크지만 변단면의 최대처짐이 균등단면 보다 작다.
본 논문에서는 스테레오 카메라로부터 획득된 좌, 우 영상의 변이를 추정하여 3차원 공간 좌표(x, y, z)를 얻어내고, 거리측정과 가상공간 제어를 통해 사용자에게 현실감을 제공하는 실시간 3차원 공간 인식 시스템을 제안한다. 스테레오 카메라로 부터 획득된 좌, 우 영상은 시점의 차이 때문에 동일 물체에 대한 좌, 우 영상의 좌표 값의 차이를 발생시키는 데 이를 변이(disparity)라 정의한다. 관심 영역의 변이를 추정할 때 일반적으로 관심 영역의 모든 화소(pixel)의 변이를 추정하지만, 제안한 알고리즘에서는 관심 영역의 2차원 중심 좌표(x, y)의 변이만을 추정하여 계산량을 줄이고 실시간 처리가 가능하도록 하였다. 카메라 파라미터를 이용하여 획득된 변이로부터 깊이 정보(depth)를 얻어내고 3차원 공간 좌표를 획득한다. 손을 관심 영역으로 설정한 시스템에서 3차원 공간 좌표는 실시간으로 사용자의 손의 움직임에 의해 획득되고, 가상공간(virtual space)에 적용되어 사용자가 가상공간을 조작할 수 있는 듯한 느낌을 준다. 실험을 통해 제안한 알고리즘이 1.5m 거리 내에서의 깊이 측정시 평균 0.68cm의 오차를 가짐을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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