인간관계 유지와 새로운 관계 형성을 지원하는 다양한 소셜 네트워크가 각광을 받으면서 사용자간 친밀도 분석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. SNS에서 구성되는 사용자 개인 정보와 컨텐츠 공유 및 기타 활동에 대한 정보는 사용자의 특징을 파악할 수 있는 유용한 정보가 된다. 이러한 정보는 추천과 같은 여러 가지 서비스에서 사용될 수 있으며, 특히 사용자간 친밀도 분석을 통한 친구 추천에서 유용하게 사용된다. 기존 친밀도 분석 연구에서는 사용자간 프로필 유사도와 메시지 교환수 같은 양적 정보를 사용해 왔다. 본 논문에서는 사용자간 대화 내용을 분석한 내용적 정보를 친밀도 분석에 반영하기 위한 방법을 제안한다. 학습 데이터를 활용하여 구축된 친밀도 분별 시스템에서는 감탄사, 종결어미, 선어말어미, 이모티콘, 문장 길이의 내용적 자질 정보의 사용으로 기존 양적 정보 사용과 유사한 수준의 친밀도 분별 성능을 얻을 수 있었으며, 양적 정보와 내용적 정보를 동시 사용한 경우 소폭의 성능 향상을 얻었다.
본 연구에서는 대표적인 준분포 장기유출모형으로 널리 쓰이는 SWAT-K와 HSPF를 이용하여 충주댐유역을 대상으로 2000년부터 2006년까지의 총유출량 산정을 산정하고, 두 모형간의 총 유출량 차이를 분석하기 위해 증발산량, 지표유출량, 중간유출량, 기저유출량 등 각 수문성분별 모의결과를 비교하고, 모형별 유출특성을 분석하였다. 모의기간 연평균 유출량은 SWAT-K는 관측치에 비해 약 2%과다, HSPF는 약 3% 과소하게 모의되었고 모형의 적용 타당성을 가늠할 수 있는 결정계수는 SWAT-K가 0.78, HSPF가 0.88로 나타났다. 수문성분별로 모의치를 비교한 결과 중간 유출은 SWAT-K가, 지하수유출은 HSPF가 크게 산정되는 등 수문성분별 크기에 차이를 드러냄에 따라, 각 모형에서 수문성분을 도출하는 구조의 차이와 계산과정 등의 상세한 비교분석이 필요한 것으로 판단된다.
본 논문에서는 시계열 마이크로어레이데이터 마이닝을 위한 전처리 작업으로 시계열 마이크로어레이 데이터에 특징 추출 방법 및 상관관계 분석을 이용하여 분화 과정에 대해 분별력 있는 유전자들을 선정하기 위한 방법을 제안하고, 줄기세포가 신경세포로 분화하는 과정에서 특이적으로 발현되는 유전자들을 찾기 위한 시계열 마이크로어레이 데이터 분석 과정을 하나의 예로 제시한다. 분석 결과, 제안한 방법이 분화 특이적으로 발현되는 분별력 있는 유전자들, 분화 과정에서 공통적으로 발현되는 유전자들, 그리고 경계선에 존재하는 유전자들을 통해서 줄기세포 신경분화의 특징들을 규명하는데 매우 유용함을 보였다.
GM 은 Amorphopallus Konjac K. Koch의 tuber의 주성분으로알카리 응고제를 첨가 함에 따라 열적으로 안정한 gel을 형성한다. GM에 침전제로 메탄올을 사용하여 4단계로 분 별하였고 각 분별물(F.1, F.2, F.3, F.4)들은 Mark-Houwink 식을 이용하여 분자량을 산출하 였다. Ubbelohde를 이용한 농도에 따른 환산점도로부터 고유 점성도값을 구한 결과 분자량 이 높은 분별물이 분자량이 낮은 분별물에 비하여 직선으로부터 벗어남을 알수 있었다. 또 한 고유점성도는 분자량이 증가할수록 증가하였고, 분자량 분포 범위가 broad하게 나타났다. GM용액의 frequency와 shear rate에 따른 viscosity를 측정한결과 낮은 frequency에서는 loss modulus(G")가 storage modulus(G")보다 큰 값을 가졌으나 높은 frequency에서는 G '가 G"보다 크게 나타났다. 이 현상은 분자들의 얽힘에 관한 시간 의존도로써 설명할수 있다. 즉높은 frequency에서는 탄소 사슬간의 얽힘들이 진동기간내에 분자결합이 끊어지기 에 충분한 시간을 갖지 못하여 그 조직이 교차 결합을 한 gel처럼 행동하게 되고 한편 낮은 frequency에서는 탄소사슬들의 얽힘이 풀리고 흐르기에 충분한 시간을 갖게된다. Shear rate에 따른 viscosity값과 frequency에 대한 dynamic viscosity값은 거의 유사한 변화를 나 타내었다.
miRNA 유전체학의 중요한 이슈로 miRNA가 조절하는 목표 유전자를 예측하는 작업과 miRNA가 목표 유전자를 조절하는 메커니즘이 무엇인지 규명하는 것을 들 수 있다. 본 논문에서는 생물학적 특징들과 다층 퍼셉트론 신경망을 이용하여 miRNA의 목표 유전자를 예측하고 해당 miRNA 조절 메커니즘 타입을 분별해주는 시스템을 제안하고 실제 데이터를 사용하여 그 성능을 평가한다. 실험적으로 검증된 데이터를 사용하여 제안 시스템을 평가해본 결과, 다층 퍼셉트론 신경망을 사용할 경우 84.63%의 정확도로 miRNA의 목표 유전자를 예측할 수 있었고, 87.90%의 정확도로 miRNA가 목표 유전자를 조절하는 메커니즘을 분별할 수 있었다. 학습 데이터가 충분히 많아진다면 제안 시스템의 예측 성능은 더욱 높아질 것으로 예상된다.
팜 스테아린을 아세톤을 이용한 분별을 하여 POO와 POP가 많이 함유된 분별유지(PSL)를 얻었다. 분별을 위한 조건으로는 분별온도 $29.3^{\circ}C$, 아세톤과의 비율 1:5.7(w/v), 분별시간은 24시간이었다. 이후 천연 식물고체지들(sal fat, illipe fat, kokum fat, shea stearin fat, shea butter)과 PSL을 다양한 비율(50:50, 60:40, 65:35, 70:30)로 혼합하여 상용화되고 있는 CBE와 SFI를 비교하였으며, 총 지방산 조성 및 위치별 지방산 조성 분석과 TAG 분자들의 조성과 함량을 알아보았다. GC에 의한 지방산 조성 분석 결과, PSL의 경우 palmitic, oleic 그리고 linoleic acid 순으로 함량이 높았으며, 천연 식물고체지의 경우 대부분 stearic, oleic 그리고 palmitic acid의 순으로 높은 함량을 나타내었다. 또한, sal fat, illipe fat 및 kokum fat의 경우 sn-2 위치에 불포화지방산인 oleic acid가 90% 이상 존재하는 것을 알 수 있었다. TAG 분자들의 PN값은 46~54 사이에 존재하였다. PSL의 경우 PN 48에서 86.53 area%로 가장 높게 나타났으나, 천연 식물고체지들의 경우 대부분 PN 50과 52에서 주로 TAG 분자들이 존재하였다. 천연 식물고체지와 PSL을 다양한 비율로 혼합하였을 때, 대부분의 경우 PSL의 함량이 감소할수록 SFI는 증가하는 경향을 보였다. 특히, sal fat과 혼합하였을 때, CBE와 유사한 SFI를 나타내었다. Sal fat과 PSL의 blending 혼합물의 경우 oleic acid의 함량이 가장 많았고, PSL의 함량이 낮아질수록 palmitic acid의 함량은 감소하였고, stearic acid는 점차 높아지는 경향을 보였다.
이 연구의 목적은 제 6차 교육과정에 의한 중학교 1학년 과학 교과서 분별 증류 실험의 문제점을 파악하고, 중학생들이 분별 증류 실험을 능률적으로 수행할 수 있는 실험 방법을 제시하고자 하는 것이다. 이를 위한 첫 번째 단계로서 현재 사용되고 있는 8종의 과학 교과서를 분별 증류 실험 장치와 액체 혼합물의 종류에 따라 6가지로 분류하였다. 두 번째 단계로서 액체 혼합물을 가열 방법에 따라 직접 가열과 물 중탕 가열로 나누어 교과서 실험과정에 따라 같은 실험을 세 번 실시하였다. 세 번재 단계로서 실험 결과의 문제점을 해결하기 위한 대안 실험을 실시하였다. 대안 실험에서는 알코올 램프로 직접가열 하는 방법과 기름 중탕으로 가열하는 방법, 그리고 가열 맨틀을 사용하여 가열하는 방법을 사용하였다. 연구결과, 가지달린 둥근 플라스크를 직접 가열하는 실험 결과가 가지 달린 시험관을 물 중탕으로 가열하는 실험 결과보다 이론적인 결과에 근접하였다. 그리고 가지 달린 둥근 플라스크를 직접 가열하는 실험에서 플라스크 윗 부분을 보온해 주는 실험이 보온하지 않은 실험보다 실험 결과가 더 나았다. 대안 실험에서는 액체 혼합물의 증류 온도 증가를 보면서 가열 맨틀의 가열 온도를 올려 준 실험의 결과가 이론적인 결과에 가장 가까웠다. 이러한 연구 결과로부터 가지 달린 시험관을 물 중탕으로 가열하는 분별 증류 실험장치는 탐구실험 수업에 부적절한 것이므로 개선이 요구되며, 중학교 과학실 여건을 고려할 때, 액체 혼합물의 증류 온도 증가를 보면서 가열 맨틀의 가열 온도를 변화시키는 분별 증류 실험이 가장 능률적인 방법임을 알 수 있었다.
고체상의 눈 또는 얼음의 안정동위원소 값은 과거의 기후를 복원하고 동위원소 수문분리의 단성분으로 기여율을 계산하는 데에 사용되어 왔다. 융해와 냉동이 일어나면서 눈 또는 얼음과 액체상의 물 사이의 동위원소 분별작용이 일어나는데, 융해는 상대적으로 현장, 실험 및 모델연구를 통해 연구결과가 제시되어 있지만, 냉동에 대해서는 알려진 것이 많지 않다. 본 논평에서는 평형 냉동이 발생할 때 물의 두 안정동위원소인 산소, 수소의 선형관계 및 레일리분별과정을 통해 냉동에 의한 동위원소 분별과정을 고찰하였다. 해양에서 증발한 수증기에 의해 응축된 눈은 기울기 8을 가지는 지구천수선을 따라 움직이지만, 냉동 및 융해가 발생하게 되면 기울기 19.5/3.1~6.3을 가지는 선형관계를 나타내게 된다. 평형냉동 동안 레일리분별과정에 의해 액체상인 물은 열린 계와 닫힌계에서 같은 동위원소변동을 보여 주었다. 눈 또는 얼음이 제거되는 열린 계에서는 남아있는 물의 안정동위원소와 분별계수만큼의 차이를 가지면서 높은 값을 나타내었다. 닫힌 계에서는 초기 액체상의 물의 동위원소 값으로 눈 또는 얼음은 수렴하였다. 냉동에 의한 눈 또는 얼음의 동위원소변동과정은 고기후 연구 및 수문분리의 정확도를 증가시킬 것으로 기대된다.
사람 사이의 가장 간단한 의사 표현인 긍정/부정을 뇌파를 통해 분별하려는 작업의 첫걸음으로 시각자극에 의해 일어난 긍정/부정 감성 상태에 대해 전두부와 후두부에서 뇌파를 측정하였다. 시간-주파수 분석을 행하고, 특정 주파수 세부 대역에서 상대출력의 시간에 따른 변화를 살펴보았다. 긍정적 감성상태에서는 느린 a 파의 증가가, 부정적 감성상태에서는 빠른 a파일의 증가가 관찰된다. 이러한 상대출력의 시간에 따른 증감을 통해 긍정/부정 감성상태의 분별 규칙을 설정하여 측정된 뇌파에 적용을 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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