• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.259-259
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• 2003

유전자 알고리즘은 생물의 유전적 진화과정을 이용한 새로운 문제 해결의 방안으로 결정론적 방법으로 해결하지 못한 난제에 적합한 알고리즘이다. 제어기 설계 기법은 주파수에 의존하는 명세에 의한 설계는 있어 왔으나 Manabe 표준형을 기본으로 사용하는 시간에 의존하는 명세를 만족시키는 제어기 설계 기법은 미미한 단계에 있다. 본 논문에서는 일반화된 Manabe 표준형을 이용하여 플랜트의 성능을 충족시키는 제어기의 설계에 관해 연구한다. 두 변수 구조를 갖는 제어시스템에서 제어기의 계수 설계시 역행렬 방법이나 기존의 의역 행렬 방법으로 해결할 수 없는 경우가 있다. 이 경우에 원하는 폐루프 다항식이 설계된 다항식과 같거나 근사적으로 같도록 새로운 의역 행렬 방법과 경사알고리즘을 이용하여 제어기를 설계하는 두 가지 방법을 제안한다. 다음으로 제안된 제어기 설계 방법들을 자바로 구현한다

• 생명과학회지
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• 제16권4호
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• pp.699-703
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• 2006

옥수수(Zea mays)는 단성화 식물로서 암꽃과 수꽃이 한 식물체내에 분리되어서 존재하며 수정시 이질성을 높이는 방향으로 진화되었다. 암꽃과 수꽃 각각은 단성화 상태로 분화하기 전에 한 개의 암술과 세 개의 수술 원시세포가 동일하게 형성된다. 옥수수가수꽃으로 분화할 때는 암술 원시세포에서 세포사멸 현상이 일어나는데 이것은 TASSELSEED 유전자들에 의해 매개된다. 이와 대조적으로 암꽃의 암술에서는 TASSELSEED 유전자들에 의한 세포사멸이 억제되는데 여기에는 SILKLESS1 유전자가 관여한다. 한편, 암꽃의 수술에서는 세포주기 멈춤 현상이 오랜 시간 지속되다가 결국에는 수술이 죽게 된다. 이때 세포주기를 조절하는 유전자인 CYCLIN B 와 WEE1 유전자가 이 과정에 참여한다. 이와 더불어, 지베렐린 생합성의 시간적 공간적 조절이 수술의 세포주기 멈춤의 원인이 된다. 본 총설에서는 옥수수의 성 결정 과정 중에 일어나는 세포사멸, 세포 방어, 세포주기 멈춤에 대하여 분자세포 발생 생물학 및 유전학적인 견지에서 고찰하였다.

• 미생물학회지
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• 제42권2호
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• pp.156-159
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• 2006

Escherichia coli 16S rRNA의 잘 보존된 부분인 790 loop의 즉흥진화를 통한 분석에서 리보솜의 단백질 수행기능을 위해서 필수불가결한 것으로 추측되는 789번 위치에 염기치환을 유발하여 제작한 변이체 리보솜의 기능을 chloramphenicol acetyltransfernse mRNA의 단백질로의 번역능력 차이에 따른 chloramphenicol에 대한 저항성의 정도를 측정함으로써 분석하였다. 예상했던 바와 같이 모든 변이체 리보솜의 단백질 합성능력은 현저히 저하되었으며, 789 염기의 단백질합성에서의 기능을 규명하기 위하여 16S rRNA 변이체의 기능을 회복시키는 이차복귀돌연변이(second-site revertant)를 발췌하는 효과적인 유전학적 실험방법을 개발하였다.

• 원예과학기술지
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• 제34권2호
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• pp.305-313
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• 2016

갓(Brassica juncea; 2n = 4x = 36, AABB genome, 1,068Mb)은 U's triangle의 배추와 흑겨자 사이의 복이배체 작물로 구분한다. 본 연구는 갓 15 품종의 ribosomal DNA ITS 영역과 MITE를 이용하여 갓의 유연관계 및 품종구분 분자표지를 확인하였다. Ribosomal DNA ITS 영역은 종 및 품종의 유연관계를 알아보는 연구로 많이 사용되고 있어서, 이를 이용하여 갓 15 품종의 유연관계를 알아보았다. 또한, MITE는 매우 많은 copy 수를 가지고 있고, 유전적으로 안정적이기 때문에 유전체 및 진화 연구에 매우 적합한 재료이다. MITE를 이용한 갓의 품종구분 분자표지를 확인하기 위해 MITE super-families 중 Stowaway(BraSto) 관련 70점, Tourist(BraTo) 관련 79점, hAT(BrahAT) 관련 6점, Mutator(BraMu) 관련 5점으로 품종구분 표지를 알아보았다. 총 160점의 분자표지 중 32점이 갓 15 품종에서 뚜렷한 다형성을 보였다. 특히, 흑갓은 표현형뿐만 아니라 유전자형도 매우 다르게 나타났다. 또한 8점의 MITE 분자표지를 활용하여 47점의 유전자원에서 다형성 및 품종구분 표지로의 활용 가능성을 확인하였다. 이러한 다형성 표지들은 갓의 품종구분 및 품종 보호에 매우 유용하게 사용할 수 있을 것이라 기대한다.

• 생명과학회지
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• 제30권11호
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• pp.947-955
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• 2020

구제역바이러스(FMDV)는 피코나바이러스 과에 속하는 바이러스로서 야생과 가축화된 소와 돼지에 감염된다. FMDV는 제어되기 어려워서 가축의 생산과 국제통상에 큰 장애가 되고 있다. FMDV RNA 게놈의 복제 과정에서 3D 중합효소가 특이적인 복제 기능을 담당하는데 게놈에 결합하는 부위가 매우 중요하다. 이 사실은 FMDV 게놈의 비코딩영역 내에서 3D 중합효소에 의해 인지되는 특이 RNA 구조가 관여함을 제시한다. 이 과정에서 cis-acting replication element (CRE)는 RNA 복제를 위한 개시에 필요하다. FMDV CRE는 15-17 뉴클레오티드의 고리와 이를 지지하는 이중가닥으로 형성된 줄기-고리 모양을 가지며 이들을 구성하는 RNA 뉴클레오티드 서열의 차이가 다른 RNA 이차구조를 생성한다. CRE 이외에 FMDV 복제를 위해서 많은 바이러스와 세포 인자들이 단백질-단백질 결합과 단백질-RNA 결합을 통해 협조적인 네트워크를 만들어낸다. 이 연구에서 국내에서 2010년부터 2017년 까지 구제역이 발생한 소와 돼지에서 FMDV를 분리하여 CRE 서열을 분석하였으며 이들 FMDV들은 A형과 O형의 유전자형을 가졌다. 흥미롭게 국내 FMDV들의 CRE RNA 이차구조의 변이들은 바이러스 간의 계통유전학적 상관관련성과 일치하며 특정 숙주 동물종의 FMDV 감염의 특이성을 밝혀주었다. 이를 토대로 국내 FMDV의 각 유전군의 분류는 독특한 기능적 CRE에 의해 특징지을 수 있으며 새로운 유전적 계통의 진화학적 연속성은 특징있는 CRE 모티프의 구분과 연관지을 수 있다. 그러므로 CRE의 특이적 RNA 구조는 숙주 동물종 의존적인 FMDV 부류의 부가적인 단서로 활용할 수 있음을 제안한다. 이들 연구 결과들은 향후 FMDV 대량감염이 발생할 때 숙주동물종의 특이성을 CRE 서열로 조기에 정확히 분석하는데 도움이 될 것이다.

• 한국국제농업개발학회지
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• 제23권5호
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• pp.546-551
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• 2011

국화과(Compositae)는 현화식물 중 세계에서 가장 넓게 분포하고, 쌍자엽식물 중 가장 진화된 식물분류군이며, 우리나라에는 약 300여종이 존재하는 것으로 알려져 있다. 구절초, 감국, 쑥, 쑥갓, 개미취, 참취, 곰취 등 국화과 식물들은 예로부터 민간에서 약용 및 식용 소재로써 다양하게 사용되어왔다. 본 연구는 국화 및 국화근연종 유용유전자원 선발을 통하여 육종 소재를 확대하고, 중간모본 및 신품종 육성기반을 구축하고자 DNA 마커시스템의 개발을 위해 수행되었다. 1. 화단국인 Smileball(Dendranthema grandiflorum) 품종을 사용하여 SSR-enriched library를 작성하였고, GS FLX 분석을 통해 18.83Mbp의 염기서열 결과를 얻었으며, read의 평균 길이는 280.06bp로 나타났다. 2. 단순반복염기서열(SSR) 부위를 포함하는 26,780개 clones 중 di-nucleotide motifs가 16,375개(61.5%)로 우세하였고, tri-nucleotide motifs(6,616개, 24.8%), tetra-nucleotide motifs(1,674개, 6.3%), penta-nucleotide motifs(1,283개, 4.8%), hexa-nucleotide motifs(693개, 2.6%) 순으로 나타났다. 3. 얻어진 di-nucleotide motifs들 중에서는, AC/CA class가 93.5%로 대부분이었고, tri-nucleotide motifs에서는 AAC class가 50.5%, tetra-nucleotide motifs는 ACGT class가 43.6%이고, penta-nucleotide motif에서는 AACGT class 27.2%이며, hexa-nucleotide motif에서는 ACGATG class 21.8%였다. 4. 얻어진 염기서열 결과를 토대로 다양한 motif를 갖는 100개의 SSR 마커를 제작하였고, 차후 이를 활용하여 국화 유전자원의 다형성 및 유전자형 분석을 통해 분자유전학적 다양성 및 집단의 구조분석이 가능하고, 국화의 분자육종기반 구축을 위한 유용한 도구가 될 것 이다.

• 한국과학교육학회지
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• 제36권4호
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• pp.591-606
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• 2016

이 연구는 초등 과학영재 학생들이 자연선택 개념에 대하여 과학적 개념을 형성하기 위한 논변활동 프로그램을 개발하고 그 효과를 알아보고자 수행했다. 이를 위해 자연선택 핵심 개념을 과잉생산, 제한된 자원, 개체군 안정, 경쟁, 변이, 변이의 유전, 차등적 생존, 개체군 변화, 종 분화의 9가지 개념을 선정하여 각각의 개념을 형성할 수 있는 프로그램을 개발하였다. 초등학교 6학년 학생이 이해할 수 있는 용어로 변경한 선다형 자연선택 검사지와 개방형 검사지를 활용하여 프로그램 투입 전 후 개념 변화를 확인하였다. 개발된 프로그램은 초등 과학영재 6학년 19명 학생에게 투입하였다. 소집단 논변활동 전 후 논변 글쓰기는 설명의 충분성과 설명의 개념적인 질 범주로 구분하여 채점하였다. 논변 글쓰기 점수 향상이 큰 소집단과 적은 소집단의 시각적 모델 및 담화를 분석하였다. 연구 결과 선다형 자연 선택 검사지에서 19명 학생 모두 점수가 유의미하게 향상되었고 개방형 검사지에서도 자연 선택 핵심 개념은 증가하고 대안 개념은 줄어 들어 개발된 논변활동 프로그램은 초등 과학영재 학생들의 자연선택 개념 향상에 효과적이었음을 알았다. 논변 글쓰기 점수 향상이 큰 소집단에서는 반대 담화 및 엄격한 기준이 활용되어 논변에 대한 평가 및 수정이 이루어져 논변의 질을 향상 시킨 반면 논변 글쓰기 점수 향상이 적은 소집단에서는 반대 담화 비율이 낮고 엄격한 기준 보다 비형식적 기준이 더 많이 활용되었다. 또한 논변 글쓰기 점수 향상이 큰 소집단에서는 자료 분석에 많은 담화가 이루어 졌고 소집단 시각적 모델이 소집단 구성원들에 의해 공동 구성되어 소집단 간 토론에 활용되었고 다른 소집단에 의해 평가 및 수정이 이루어졌다. 반면, 논변 글쓰기 점수 향상이 적은 소집단에서는 특정 소집단 구성원의 시각적 모델이 소집단의 시각적 모델로 선택되었고 모델을 평가하고 선택하는 과정에 대한 담화가 이루어지지 않았다. 이러한 소집단에서는 소집단 구성원들의 시각적 모델에 대한 이해가 낮았고 소집단 간 토론에 활용이 되지 못하여 평가 및 수정이 이루어지지 않았다. 이 연구를 통해 초등 과학영재 학생들이 생명 현상에 대해 자연선택 핵심 개념을 활용한 진화적 설명이 가능한 것을 확인하였으므로 초등학교 교육과정내 진화적 관점을 반영시킬 수 있는 가능성을 엿보았다.

• 자원환경지질
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• 제56권6호
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• pp.729-744
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• 2023

전기 자동차 및 배터리에 대한 수요가 증가함에 따라 리튬의 가치가 크게 증가하였다. 리튬은 주로 페그마타이트, 열수변질을 받은 응회암질 퇴적 점토 및 대륙성 염수에서 발견된다. 전 세계적으로 지하수로 공급되는 염호와 유전 염수는 세계 리튬 생산량의 약 70%를 차지하는 대륙 염수의 주요 리튬 공급원으로 주목받고 있다. 최근에는 심부 지하수, 특히 지열수도 리튬의 잠재적 공급원으로 연구되고 있다. 심부 지하수의 리튬 농도는 상당한 물-암석 반응과 염수와의 혼합을 통해 증가할 수 있다. 심부 지하수 중의 리튬 탐사를 위해서는 그 기원과 거동을 이해하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구에서는 전국적인 규모에서 국내 온천지역 지열수의 수문지화학 특성과 진화에 관한 예비연구를 바탕으로, 심부 지하수 환경에서의 리튬의 분포를 평가하고 그 농도에 영향을 미치는 지구화학적 요인을 이해하고자 하였다. 총 555개의 온천 지하수 시료 자료는 수화학적 특성에 따라 뚜렷한 지화학 진화 특성을 갖는 5가지 유형으로 분류되었다. 또한, 리튬의 부화 기작을 평가하기 위해 리튬 농도가 90번째 백분위수(0.94 mg/L)를 초과하는 시료(n = 56)에 대해 자세히 고찰하였다. 리튬의 농도는 수화학 유형에 따라 유의미한 차이를 보였는데, Na(Ca)-Cl유형, Ca(Na)-SO₄유형, pH가 낮은 Ca(Na)-HCO₃ 유형 순이었다. Ca(Na)-Cl 유형에서 리튬 부화는 해수침투에 따른 역이온 교환으로 발생한다. 백악기 화산퇴적 분지에서 특징적으로 나타나는 Ca(Na)-SO₄ 유형 지하수에서 용존 리튬의 부화는 열수 변질 점토 광물의 산출 및 화산활동과 관련이 있는 반면, 낮은 pH의 Ca(Na)-HCO₃ 유형 지하수에서는 심부 CO₂의 상승 혼입에 의한 기반암의 풍화 촉진으로 인해 리튬 부화가 일어난 것으로 해석된다. 본 광역 예비 지화학 연구 결과는 심부 지질환경에서의 수문지화학 진화에 대한 이해와 함께 향후 경제성 있는 리튬 탐사 지침과 관련하여 유용한 정보를 제공할 것이다.

• 환경생물
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• 제41권3호
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• pp.229-246
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• 2023

본 연구는 낙동강 지류인 고령 회천 유역의 납자루아과어류 3종(줄납자루, 낙동납자루, 각시붕어)을 대상으로 숙주조개 종에 대한 산란양상을 조사하고 재첩 내 산란한 종을 식별하였다. 현장에서 채집된 총 200개 조개 중 납자루아과 어류 산란율은 말조개(45.2%)와 작은대칭이(45.5%)가 유사하였으나, 재첩은 12.1%로 낮게 나타났다. 재첩을 산란조개로 이용한 납자루아과 어류는 줄납자루와 낙동납자루로 확인되었다. 말조개에서는 납자루아과 3종 모두 산란이 확인되었으며 작은대칭이에선 줄납자루만 산란이 확인되었다. 기존 문헌에 의하면, 재첩은 말조개류보다 크기가 작고 아가미 구조가 달라 납자루아과 어류의 난 및 치어가 생존에 불리하다고 보고된 바 있다. 이러한 연구 결과들을 토대로 재첩과는 산란숙주조개로서 이용될 가능성이 없는 것으로 알려졌지만 재첩 내 납자루아과 어류 산란이 최근 중국에서 보고된 바 있고, 본 연구를 통해 재첩내 납자루아과 산란이 국내 최초로 확인되었다. 이는 재첩이 납자루아과의 산란숙주조개로 이용되었다는 것을 의미 하지만, 산란 후 발생과정을 거쳐 유영능력을 획득하여 조개 밖으로 이동해 독립된 생활사를 지속하는지에 대한 여부는 추후 확인이 필요하다. 재첩 내 산란이 산란초기에 나타나는 현상이거나 높은 경쟁관계와 같은 생물학적 환경요인에 의한 현상일수도 있는점을 고려해 추후 5, 6월 시기에 조사가 필요하다. 또한 낙동강수계의 다른 하천을 대상으로 추가적인 연구를 수행하여 납자루아과 어류의 재첩에 대한 산란양상 파악을 보다 면밀히 구명할 필요가 있다. 말조개 33개체 중 19개체(57.6%)에서 납자루아과 어류 2종 이상의 난이 관찰되었고, 이러한 결과는 산란장을 차지하기 위한 납자루아과 어류 종간경쟁의 강도가 매우 높다는 것을 의미한다. 본 연구는 낙동강에 서식하는 납자루아과 담수어류의 산란양상을 보다 정확히 규명하고 이들 자연개체군의 효과적인 유지, 관리 및 보전 방안 마련을 위한 생태, 유전적 기초 데이터를 제공할 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권9호
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• pp.351-360
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• 2018

전통적으로 나태한 학습에 해당하는 국소가중회귀(LWR: Locally Weighted Regression)모델은 입력변수인 질의지점에 따라 예측의 해를 얻기 위해 일정구간 범위내의 학습 데이터를 대상으로 질의지점의 거리에 따라 가중값을 달리 부여하여 학습 한 결과로 얻은 짧은 구간내의 회귀식이다. 본 연구는 메모리 기반학습의 형태에 해당하는 LWR을 위한 점진적 앙상블 학습과정을 제안한다. LWR를 위한 본 연구의 점진적 앙상블 학습법은 유전알고리즘을 이용하여 시간에 따라 LWR모델들을 순차적으로 생성하고 통합하는 것이다. 기존의 LWR 한계는 인디케이터 함수와 학습 데이터의 선택에 따라 다중의 LWR모델이 생성될 수 있으며 이 모델에 따라 예측 해의 질도 달라질 수 있다. 하지만 다중의 LWR 모델의 선택이나 결합의 문제 해결을 위한 연구가 수행되지 않았다. 본 연구에서는 인디케이터 함수와 학습 데이터에 따라 초기 LWR 모델을 생성한 후 진화 학습 과정을 반복하여 적절한 인디케이터 함수를 선택하며 또한 다른 학습 데이터에 적용한 LWR 모델의 평가와 개선을 통하여 학습 데이터로 인한 편향을 극복하고자 한다. 모든 구간에 대해 데이터가 발생 되면 점진적으로 LWR모델을 생성하여 보관하는 열심학습(Eager learning)방식을 취하고 있다. 특정 시점에 예측의 해를 얻기 위해 일정구간 내에 신규로 발생된 데이터들을 기반으로 LWR모델을 생성한 후 유전자 알고리즘을 이용하여 구간 내의 기존 LWR모델들과 결합하는 방식이다. 제안하는 학습방법은 기존 단순평균법을 이용한 다중 LWR모델들의 선택방법 보다 적합도 평가에서 우수한 결과를 보여주고 있다. 특정지역의 시간 별 교통량, 고속도로 휴게소의 시간별 매출액 등의 실제 데이터를 적용하여 본 연구의 LWR에 의한 결과들의 연결된 패턴과 다중회귀분석을 이용한 예측결과를 비교하고 있다.