The field of brain science (or neuroscience in a broader sense) has inspired researchers in artificial intelligence (AI) for a long time. The outcomes of neuroscience such as Hebb's rule had profound effects on the early AI models, and the models have developed to become the current state-of-the-art artificial neural networks. However, the recent progress in AI led by deep learning architectures is mainly due to elaborate mathematical methods and the rapid growth of computing power rather than neuroscientific inspiration. Meanwhile, major limitations such as opacity, lack of common sense, narrowness, and brittleness have not been thoroughly resolved. To address those problems, many AI researchers turn their attention to neuroscience to get insights and inspirations again. Biologically plausible neural networks, spiking neural networks, and connectome-based networks exemplify such neuroscience-inspired approaches. In addition, the more recent field of brain network analysis is unveiling complex brain mechanisms by handling the brain as dynamic graph models. We argue that the progress toward the human-level AI, which is the goal of AI, can be accelerated by leveraging the novel findings of the human brain network.
핵자기공명분광학(NMR Spectroscopy)을 이용해서 우리는 생물체의 조직안에 있는 각종 대사물질들을 측정할 수 있게 되었으며, 이것은 또 지금까지 알려진 여러 방법 중에서 생물체내의 신진대사 물질이나 생화학적인 변화를 비침습적(noninvasive)으로 알아낼 수 있는 유일한 방법에 속한다. 양성자 핵자기공명분광학은 최근들어 사람이나 흑은 동물뇌의 생화학적인 특성을 연구하는데 많이 사용되어오고 있다. 핵자기공명영상은 주로 물분자에 있는 양성자의 밀도와 그들의 이완현상(relaxation phenomena)을 측정하여 영상화하지만 핵자기공명분광학은 생체조직내의 신진대사에 관한 생화학적인 정보를 제공한다. 많은 경우에 있어서 핵자기공명분광학은 CT나 MRI 영상에서는 발견할 수 없는 정보를 제공함으로써 특정질병의 진단에 사용될 수 있으며, 따라서 환자들의 질병상태를 효과적으로 진단하는데 쓰여질 수 있다. 따라서 본 연구에서는 사람의 뇌에서 수소 핵자기공명분광학을 이용하여 대사물질들의 농도를 정량화하는 방법을 시도하였다. 이를 위해 펀텀을 이용하여 대사물질들 각각의 스팩트럼을 구했고, 성인 남녀 16명을 대상으로 insula gray matter 부위의 대사물질들의 농도를 측정하였다. 그리고 이 값들은 다른 연구자들에 의해 밝혀진 값들과 매우 근사한 값을 제공하였다.
공학분야에 널리 사용되고 있는 신뢰도 분석 방법 중에서 Monte Carlo simulation (MC), Mean-value First-Order Second-Moment Method(MFOSM), and Advanced First-Order Second-Moment(AFOSM) method들을 강물의 오염물질 농도와 수질기준치사이의 신뢰도 분석에 적용하였다. 미 환경 보건국에서 개발 보급한 QUAL2E를 이용하여 Mew Jersey에 위치한 Passaic강의 수질예측에서 4가지 주요인자(용존산소, 생물학적 산소요구량, 암모니아 그리고 조류)들이 정해진 수질기준치를 유지 할 수 있는 확률을 세가지 방법에 의해 추정한 후에 상호 비교하였다. MC방법에 의해 2,000회 simulation시켜서 그 결과가 시스템의 추계학적 성질을 잘 반영한 것으로 판단하여 비교기준으로 삼고 MFOSM과 AFOSM에 의해 추정한 결과와 비교하였다. MFOSM의 결과보다는 AFOSM의 결과가 전체적으로 MC의 결과에 더 근접하였으며, 이유는 AFOSM의 계산방법이 MFOSM의 선형근사로 인한 오차를 줄일 수 있었기 때문인 것으로 판단된다. MC방법의 결과와 다른 방법들의 결과사이의 차이가 입력 변수들이 평균값에서 멀어질 때가 많았는데 이는 MC의 경우 입력 변수들이 일정범위를 벗어나서 비현실적인 상황이면 model이 정지하는데, 다른 방법들은 simulation에 의한 것이 아니고 수학적인 계산에 의해서 신뢰도가 추정되기 때문에 이러한 상황이 반영될 수 없기 때문이다. 강물의 수질을 취급하는 공학적인 측면에서 보면, 이중에 가장 간편한 MFOSM이 많은 simulation이 필요한 MC나 계산방법이 상대적으로 복잡한 AFOSM에 비해 오차가 크지 않아서 이들을 대시하여 사용될 수 있다고 판단된다. 유래의 PAF가 분비된다는 것을 알 수 있었으며, 이러한 인자는 동결처리에서도 그 기능은 전혀 변하지 않는다고 본다. 이후에 있어서 mouse LIF의 첨가는 돼지의 수정란을 배반포 이후의 단계에까지 발달시킬 수 있었다. 있어서 더 적합한 것으로 판단되었다. 5. 개발된 모형은 논 관개의 물리적 측면과 관리목표 모두를 고려한 것으로 계산된 효율은 벼, 생육 각 단계에서의 효율 비교에 양호한 방법임을 알 수 있다.은 Sharpsburg 점질양토에 대한 S.C.S 한계허용치 10ton/ha/year 이내로 나타났다. 비처리구에서의 토양유실량은 평균 2.56ton/ha/year로 높게 나타난 반면 3개의 서로 다른 추리구인 비수구, 초생수로구 및 Bromegrass구에서는 각각 0.152, 0.192 및 0.290ton/ha/year로 낮은 결과를 가져왔다. 6. 평균 침전량에 대한 L.S.D. 검정 걸과 전시험구중 비처리구가 고도의 유의차를 나타낸 반면 비수구, 초생수로구 및 Bromegrass 목초구 간에는 아무런 유의차가 인정되지 않았다. 7. 농지보전 처리구인 배수구와 초생수로구는 비처리구에 비해 낮은 침두 유출량과 낮은 토양유실량을 나타내었다.구보다 14% 절감되는 것으로 나타났다.작용하는 것으로 사료된다.된다.정량 분석한 결과이다. 시편의 조성은 33.6 at% U, 66.4 at% O의 결과를 얻었다. 산화물 핵연료의 표면 관찰 및 정량 분석 시험시 시편 표면을 전도성 물질로 증착시키지 않고, Silver Paint 에 시편을 접착하는 방법으로도 만족한 시험 결과를 얻을 수 있었다.째, 회복기 중에 일어나는 입자들의 유입은 자기폭풍의 지속시간을 연장시키는 경향을 보이며 큰 자기폭풍일수록 현저했다. 주상에서 관측된 이러한 특성은 서브스톰 확장기 활동이 자기폭풍의 발달과 밀접한 관계가
인삼 유묘 뿌리 주변에서 자라고 있는 단세포 녹색 조류, 클로렐라 불가리스 KNUA027을 순수분리한 후 본 분리균주의 생물공학적 활용 가능성에대해조사를 실시하였다. 가스크로마토그래프/질량분석기를 이용한 분석 결과, 본 균주에는 영양학적으로 중요한 알파 리놀렌산(C18:3 ω3, 45.8%, 50.8 mg/g) 및 헥사데카트리엔산(C16:3 ω3, 11.8%, 13.1 mg/g)과 같은 다가불포화지방산이 풍부한 것으로 밝혀졌다. 따라서, 본 국내 토착 미세조류는 잠재적인 오메가-3 다가불포화지방산 원료가 될 수 있다고 사료된다. 또한, 바이오디젤 생산에 적합한 것으로 알려져 있는 팔미트산(C16:0, 37.1%, 41.2 mg/g) 역시 본 균주에 의해 주요 지방산 성분으로 생합성 되는 것으로 확인되었다. 근사분석 결과 KNUA027 균주의 휘발성물질 함량은 88.5%였으며, 원소분석 결과 고위발열량은 19.8 MJ/kg으로 나타났다. 본 KNUA027 균주를 이용한 연구결과는 미세조류 기반 바이오연료와 바이오매스 생산을 위한 기초자료 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.
Lovastatin은 근사형성 균류인 Aspergillus terreus가 생합성하는 이차대사산물로 강력한 고지혈증 치료제로 널리 이용되는 물질이다. 본 연구에서는 lovastatin 고생산변이주를 이용하여 포자배지 최적화를 통한 miniature 배양 방법을 확립하고자 하였다. 우선 miniature 배양에 필수적인 효과적인 포자 형성 방법을 개발하고자 포자 형성 배지의 통계학적 배지 최적화를 수행하였다. Miniature 배양의 inoculum으로 이용되는 대량의 포자를 획득하기 위해 Plackett-Burman 실험법을 이용하여 포자 형성을 향상시키는 성분을 조사한 결과, glucose, sucrose, yeast extract 그리고 $KH_2PO_4$가 주목할 만한 효과를 보였다. 상기 성분의 최적 농도를 확인하기 위해 반응표면분석법 (RSM)을 이용한 결과, PDA 포자 형성 배지와 비교하여 볼 때, 최적 성분 농도에서 포자 형성이 약 190배 증가하였다. 최적화된 포자형성 배지를 이용하여 lovastatin 고생산성 변이주의 대량 선별을 위한 miniature 배양 방법을 확립하기 위해 기존의 실험 과정에 'PaB (adaptation)'라는 한 번의 계대배양을 더 추가한 결과 생산균주의 안정성과 재현성이 큰 폭으로 증가하는 주목할 만한 결과를 얻을 수 있었다. 단기간에 가능한 한 다량의 균주를 스크리닝하기 위해 성장배양과 생산배양 모두 조업부피가 7 ml인 tube를 이용해 miniature 배양을 반복 수행하여, lovastatin 생산성과 배양형태가 훌륭한 변이주를 선별할 수 있었는데, 이 균주는 7 ml tube배양과 250 ml flask배양 (조업부피 50 ml) 모두에서 생산성이 높은 것으로 보아 산소 의존도가 비교적 낮고 생산 안정성이 높은 균주인 것으로 판단되었다. 한편 miniature 배양을 이용해서 lovastatin 고생산성을 보이는 균주를 신속 선별하기 위해서는 균주의 적절한 배양형태 유도가 매우 중요한 것으로 관찰되었다. 즉 생산배양으로의 고활성 균주의 접종을 위해서, 또한 생산배양에서 pellet의 배양형태 유도를 위해서 성장배양 시에는 반드시 고농도의 균사모양을, 생산배양 시에는 직경 1 mm 이하의 pellet모양의 배양 형태를 유지해야만, 생산균주가 lovastatin을 안정적으로 고생산할 수 있는 것으로 관찰되었다. 초기에 선별된 균주를 이용하여 miniature 배양에 의해 고속 균주선별 실험을 반복함으로써 고생산성 균주들을 다량 선별할 수 있었는데, 이들의 lovastatin 생산성을 조사한 결과, 기존의 flask 배양대비 오차범위가 $\pm$20% 이내의 생산성을 보이는 균주가 초기 선별시의 32%에 비해 81%로 크게 증가함을 확인할 수 있었다. 이와 같은 결과는 lovastatin 고생산성, 고안정성 균주의 고속 스크리닝을 위해서 본 연구에서 개발한 tube를 이용한 miniature 배양이 기존의 flask 배양을 대체할 수 있는 훌륭한 배양방법임을 제시해 준다.
국산원료(國産原料)를 이용하여 밀가루를 대체(代替)할 수 있는 복합분(複合粉)을 개발하려는 의도하에 여섯가지 국내재료(國內材料)에 대한 이화학적성상(理化學的性狀), 영양가(營養價) 및 경제성(經濟性)을 검토하여 다음과 같은 결과(結果)를 얻었다. 1) 복합분(複合粉) 원료로서 쌀보리가루, 고구마가루, 감자가루, 옥수수가루, 탈지대두분(脫脂大豆粉)의 일반성분(一般成分), thiamine 함량(含量), 필수(必須)아미노산에 의한 단백가(蛋白價)를 서로 비교하였다. 2) 연료분(原料粉)의 색갈은 보리가루와 탈지대두분(脫脂大豆粉)이 밀가루와 가장 근사하고 옥수수가루와 고구마가루가 그 다음이다. 팽화력(膨化力)은 쌀보리가루와 탈지대두분(脫脂大豆粉)이 밀가루와 비슷하고 기타는 약간씩 떨어지는 경향이다. 3) 원료분(原料粉)의 amylogram 점성은 그 최고점도(最高粘度)에 있어서 쌀보리가루, 옥수수가루, 감자가루가 모두 밀가루에 비해서 월등히 높고, 기타는 낮은 편이다. 그러나 냉각점도에 있어서는 그 상승률이 밀가루와 비등한 것은 옥수수가루이고, 쌀보리가루나 감자가루는 모두 상승률이 떨어졌다. 한편 원료분(原料粉)에 $10{\sim}20%$의 탈지대두분(脫脂大豆粉)을 혼합하면 일반적으로 그 점도(粘度)가 낮아지는 경향이고, 이들 복합분(複合粉)의 각각에 가공적성(加工適性) 개량(改良)을 위한 첨가제로서 glyceryl monostearate, calcium stearyl lactylate, methocel, emulthin 등을 첨가할 때는 그 점도곡선(粘度曲線)이 각각 다르게 나타나고 있다. 4) 쥐에 의한 영양시험(營養試驗)의 결과(結果) 쌀보리가루, 고구마가루, 감자가루, 옥수수가루에 10% 탈지대두분(脫脂大豆粉)(고구마가루의 경우는 20%)을 혼합한 사료구(飼料區)와 lysine 강화(强化) 쌀보리가루구(區)는 소화율(消化率)에 있어서 밀가루와 비슷하나 NPU와 생물가(生物價)에 있어서는 밀가루보다 모두 우수하였다. 5) 원료분(原料粉)의 추정생산가(推定生産價)를 보면 고구마가루와 옥수수가루는 밀가루와 비슷하고 쌀보리가루는 약간 고가(高價)이다. 한편 생산량(生産量)으로 보면 보리와 고구마가 전망(展望)이 좋다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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