해조 가수분해능이 우수할 것으로 추정되는 부식한 소나무에서 채취한 미생물군 시료에 대하여 다시마분말 첨가 고체배지를 이용하여 4차에 걸쳐 순수배양을 실시하였다. 그 결과 16균주를 분리하였으며, 이들 균주를 다시마분말 첨가 액체배지에서 3주간 배양하며, 1주 간격으로 전당과 환원당의 함량을 측정한 결과 배양 전 기간에 08A211, 08C221 및 08B121균주가 모든 균주 중에 대체로 높은 분해율을 보였다. 이렇게 하여 선택된 3균주, 즉 08A211, 08B121 및 08C221균주에 대하여 sodium alginate, 다시마 및 미역분말이 첨가된 액체배지에서 균체성장과 분해율은 측정한 결과 08B121균주가 가장 높은 균체 성장과 다시마 및 미역 분해율을 나타내었다. 따라서 본 균주에 해조의 다당 또는 다른 성분을 가수분해시키는 효소가 존재할 것으로 추측된다.
본 논문에서는 인터넷을 통한 운전면허 학과시험 학습시스템을 설계한다. 문항반응이론에 의거하여 학습자 능력모수를 정확히 측정하고, 측정된 학습자의 능력에 따라 최적의 평가문제와 학습콘텐츠를 동적으로 제공함으로써, 짧은 시간에 효과적으로 합격에 도달할 수 있도록 하는 개인 맞춤형 이러닝 시스템을 제안한다. 본 학습시스템은 콘텐츠 데이터베이스에 저장된 개념 단위 오브젝트 형태의 운전면허 학과시험용 학습콘텐츠들과 문제은행 데이터베이스에 저장된 운전면허 학과시험용 평가문제들을 연계하여, 학습자의 문항반응에 따라 최적의 문항과 콘텐츠를 제공할 수 있도록 설계된다. 각 문항들은 난이도, 변별도, 추측도의 문항모수를 보유한다. 또한 사용자 프로파일 데이터베이스에는 학습자들의 상태정보, 운전면허 학과시험용 평가문제들에 대한 피험자들의 문항반응을 유지 관리하고, 피험자들의 문항반응을 기초로 학습자 능력모수를 저장한다. 이들 데이터베이스는 인터페이스 에이전트, 콘텐츠 문항선택 & 피드백 에이전트 및 오프라인 추정기로 구성된 동작구조에 의하여 온라인 혹은 오프라인 형태의 동적 맞춤형 학습방식을 제공하여 최적의 학습과정을 제공한다.
이 연구는 인터넷 소설을 읽을 때 사용자의 참여도에 따라 그 내용의 이해도가 어떻게 영향을 받는지 알아 보고자 한다. 현재 인터넷 소설은 소설의 양식이 인쇄매체에서 인터넷 매체로 옮겨졌음에도 불구하고 인터넷이라는 매체의 특성을 활용하지 못하고 있다. 인터넷 매체의 여러 특징들 가운데 상호작용성은 인쇄매체에서 인터넷 매체로의 전환을 이룬 다른 장르에서 주요 특징으로 고려되고 있다. 이것은 디지털 스토리텔링에서 사용자의 활동(action)에 관한 부분으로 활동적인(active) 사용자의 참여를 말한다(이 연구에서는 상호작용성을 사용자가 매체에 활동을 통한 개입, 사용자 참여도로 조작적 정의를 내린다). 또한 모니터를 통한 글 읽기는 인쇄매체에 비해 가독성이 떨어지고 훑어보는 글읽기(scanning)가 이루어지기 때문에 내용을 이해하는 데 어려움이 따른다. 인터넷 매체의 특성을 살리면서 글에 대한 이해도를 높이기 위해 사용자의 참여도를 독립변인으로 글의 이해에 미치는 영향을 알아보고자 했다. 실험 1에서는 기존의 단편 추리 소설을 이용해 사용자의 글읽기 과정에서 범인추측의 정도에 차이를 주어 참여도에 변화를 주었다. 그 결과 사용자의 참여도에 따라 이해의 정도가 유의미함을 보였다. 이는 사용자의 참여도가 이해에 영향을 미친다는 기존 연구를 뒷받침하며 인터넷 소설에서 인터넷 매체의 특성을 살린 글의 기재가 글의 이해에 도움이 된다는 것을 말해준다. 실험 2에서는 실험 1과 같은 추리 소설을 이용하되 사용자의 참여도에 따라 소설 내용의 변화를 주었다. 실험 2의 결과 내용 변화에 따른 이해도의 차이는 나타나지 않았으나 자신이 선택하지 않은 경로로의 이야기 내용에 궁금증을 보고하며 글의 전체 내용에 관한 관심을 보였다. 이는 사용자의 참여가 글의 이해뿐만 아니라 흥미유발에도 영향을 미친다는 가능성을 보여주므로 상호작용적인 글읽기와 흥미유발에 관한 추후연구가 필요함을 시사한다. 이 연구는 또한 기존의 인터렉티브 스토리텔링 연구가 현 상황에 대한 보고와 구현된 시스템의 사용성 평가에 국한된 것에 반해 실험 연구로의 변화를 꾀하였다는 것에 의의를 둘 수 있다.
강화학습을 적용하기에 적합한 많은 실세계의 제어 문제들은 연속적인 상태 또는 행동(continuous states or actions)을 갖는다. 연속 값을 갖는 문제인 경우, 상태공간의 크기가 거대해져서 모든 상태-행동 쌍을 학습하는데 메모리와 시간상의 문제가 있다. 이를 해결하기 위하여 학습된 유사한 상태로부터 새로운 상태에 대한 추측을 하는 함수 근사 방법이 필요하다. 본 논문에서는 1-step Q-learning의 함수 근사를 위하여 퍼지 클러스터링을 기초로 한 Fuzzy Q-Map을 제안한다. Fuzzy Q-Map은 데이터에 대한 각 클러스터의 소속도(membership degree)를 이용하여 유사한 상태들을 군집하고 행동을 선택하고 Q값을 참조했다. 또한 승자(winner)가 되는 퍼지 클러스터의 중심과 Q값은 소속도와 TD(Temporal Difference) 에러를 이용하여 갱신하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 마운틴 카 문제에 적용한 결과, 빠른 수렴 결과를 보였다.
1차원구속 반도체인 nanowires (NWs)는 전기적, 광학적으로 일반 bulk구조와 다른 특성을 가지고 있어서 현재 많은 연구가 되고 있다. 일반적으로 NWs는 Au 등의 금속 촉매를 이용하여 성장을 하게 되는데 이때 촉매가 오염물로 작용을 해서 결함을 만들어서 bandgap내에 defect level을 형성하게 된다. 본 연구는 Si (111) 기판 위에 GaAs NWs 와 InAs NWs를 촉매를 이용하지 않고 성장 하였다. vapour-liquid-solid (VLS)방법으로 성장하는 GaAs NWs는 Ga의 droplet을 이용하게 되는데 Ga이 Si 기판위에 자연 산화막에 존재하는 핀홀(pinhole)로 이동하여 1차적으로 Ga droplet 형성하고 이후 공급되는 Ga과 As은 SiO2 보다 GaAs와 sticking coefficient 가 좋기 때문에 Ga drolept을 중심으로 빠른 선택적 성장을 하게 되면서 NWs로 성장을 하게 된다. 반면에 InAs NWs를 성장 할 시에 droplet 방법으로 성장을 하게 되면 NWs가 아닌 박막 형태로 성장을 하게 되는데 이것으로 InAs과 GaAs의 $SiO_2$와의 sticking coefficient 의 차이를 추측을 할 수 있다. InAs NWs는 GaAs NWs는 달리 native oxide를 이용하지 않고 InAs 과 Si 사이의 11.5%의 큰 lattice mismatch를 이용한다. 이종의 epitaxy 방법에는 크게 3종류 (Frank-van der Merwe mode, Stranski-Krastanov mode, Volmer-Weber mode)가 있는데 각기 다른 adatom 과 surface의 adhesive force로 나누어지게 된다. 이 중 Volmer-Weber mode epitaxy는 adatom 의 cohesive force가 surface와의 adhesive force보다 큰 경우 성장 되는 방식으로 InAs NWs 는 이 방식을 이용한다. 즉 droplet을 이용하지 않는 vapour-solid (VS) 방법으로 성장을 하였다. 이 때 In 의 migration을 억제하기 위해서 VLS mode 의 GaAs NWs 보다 As의 공급을 10배 이상 하였다. FE-SEM 분석 결과 GaAs NWs는 Ga droplet을 확인 할 수 있었고 InAs NWs는 droplet이 존재하지 않았다. GaAs와 InAs NW는 density와 length가 V/III가 높을수록 증가 하였다.
국가 물류 수송의 총 사회적 비용을 감소시키기 위해 기존의 물류 수송 체계를 철도 중심의 물류체계로 전환해야 할 필요성이 있다. 이를 위해 DMT와 같은 다양한 새로운 운송 수단의 도입이 고려되고 있으며, 이러한 운송수단의 도입은 기존의 도로의 수송 분담률을 낮춰줄 것으로 기대된다. 그러나 새로운 운송 수단의 도입에 따른 경제성 평가는 대부분 화물 운송 소비자의 효용함수를 도출하고, 이 효용함수로부터 수단별 운송 분담률이 어느 정도 될 것인지를 추측하는 데에 치중해왔다. 본 연구는 운송 소비자의 효용과 사회적 비용을 동시에 고려하여, 물류수송에 관여되는 사회적 비용을 최소화하는 적정 수송분담률을 구하기 위한 수리 모형을 제시하고자 한다. 이를 이용하여 컨테이너 화물에 대한 운송 수단별 적정 수송 분담률을 계산해 본다.
본 연구에서는 플라보노이드 계열 중의 하나인 luteolin을 이용하여 TRAIL에 저항성을 가지는 T24 방광암세포에서 TRAIL 저항성 극복 가능성을 조사하였다. 본 연구의 결과에 의하면 luteolin 및 TRAIL 각각 단독 처리 시 세포증식에 전혀 영향을 미치지 못한 농도의 복합 처리 시 세포증식억제 효과가 크게 증가하였음 알 수 있었다. 이러한 증식억제와 연관된 aspoptosis 유도는 caspase-8의 활성화에 의한 tBid의 발현 증가와 pro-apoptotic 인자인 Bax의 발현 증가로 인한 caspase-9 및 -3의 활성화로 이어지는 type II apoptosis에 의한 것이라 추측되며, 이러한 가정은 각각의 caspase 선택적 저해제를 이용하여 재확인 하였다. 본 연구결과는 TRAIL에 저항성을 보이는 암세포에 luteolin이 감수성을 높이는데 효과적일 수 있으며, 암세포에 대한 combination therapy를 위한 기초자료로 활용성이 높을 것으로 사료된다.
역학 조사에서 알코올 섭취와 고혈압 증가 사이에 인과관계가 있어서 이번 연구에서 엉겅퀴 유래 silymarin의 단독 및 알코올 병용 투여에서 혈관수축 억제능을 관찰하였고 아직 불분명한 수축성 조절 기전에 대해 효능제 선택적 조절 가설을 수립하여 조사하였다. 내피가 손상된 혈관이 수조 내 현수되었고 혈관에 의한 기계적 신호가 등장력 변환기에서 전기적 신호로 변환되어 생리측정기에 표시되었다. 저농도의 ethanol과 silymarin은 혈관 내피에서 산화질소 생성 작용 외에 평활근에 대한 직접 작용으로 동맥의 수축성을 감소시킬 것으로 추측되었는데 인위적으로 내피가 손상된 동맥에서 ethanol과 병용된 silymarin이 silymarin 단독에 비해 굵은 미세섬유성 조절성 수축약 (fluoride, thromboxane mimetic)에 의한 혈관 수축 억제에 차이가 없었고 silymarin 단독에 비해 가는 미세섬유성 조절성 phorbol ester에 의한 혈관 수축억제에 차이가 없었다. 따라서 silymarin 단독은 내피 의존성 산화질소 생성과 내피에 비의존적으로 평활근에서 주로 ROCK 활성 감소에 참여하여 결과적으로 평활근에서 악틴-미오신 상호작용을 억제하여 혈관을 이완시키고 ethanol은 내피 의존성 산화질소 생성 외에 평활근에 대한 작용이 없는 것으로 생각된다.
fMRI의 신호는 매우 다양한 종류의 선호들이 혼합된 상태이며 , 비록 몇 가지의 요소에 대해 모델링하여 그 선호 형태를 추측할 수 있으나 모든 신호를 정확하게 분리하여 뇌신경의 활성화를 반영하는 신호만을 선택적으로 알아 내기는 어려운 일이다. 또한 뇌와 신체의 생리적 현상으로 발생하는 잡음뿐아니라 움직임이나 계기의 잡음은 fMRl의 데이터 분석을더욱 어렵게 한다. 따라서 실제 뇌신경의 활성화를 정확히 나타내는 참고데이터(reference data)를 선택하는 것은 힘든 일이며, 뇌신경의 활성화를 반영하는 의미 있는 여러 신호 형태에 대한 분석은 현재 fMRl의 후처리 (post-processing) 분석 방법에서 하나의 연구 과제라 할 수 있다. 본 연구에서는 prioriknow-ledge 혹은 참고 데이터가 필요 없는 분석 방법인 Independent Component Analysis (lCA) 를 이용하여 fMRI선호를 분석하였다. ICA는 현재 많이 사용되고 있는 상관 분석 방법에 비해 신호의 형태를 분석하는 데에 보다 효과적일 수 있으며, 지연된 반응 형태를 갖는 신호나 움직임에 의한 신호의 패턴을 분리하여 분석할 수 있다. 한편, ICA만으후 fMRl의 신호에 따라 분석이 효과적이지 못한 경우 Principal Component Analysis(PCA) threshold, wavelet spatial f filtering, 부분적 영상 분석 방법들을 ICA전에 수행 함으로써 보다 효과적인 분석을 수행할 수 있다. ICA는 fMRl 신호의 형태 분석에 효과적인 방법이라고 생각하며, 데이터의 자유도를 감소 하기 위해서는 선 필터링 (pre-filtering) 방법들이 적용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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