광대역 주파수 상에서 외부로부터 입사하는 전자파를 산란시키지 않고 유전체 내부에서 흡수시키기 위해 유전체를 다층으로 배열하여 전파 흡수체를 최적 설계하고자 한다. 수직 및 여러 각도로 전파가 입사하는 경우 각 유전층의 두께, 유전 상수, 손실 탄젠트 등의 설계변수를 유전자 앨거리즘을 이용하여 최적화한다. 다극함수에서의 부분 초기화 유전자 앨거리즘의 성능 향상을 위해 부분 초기화율, 부분 초기화 시점, 스케일 인자의 변화에 따른 성능을 비교, 개선하여 흡수체 설계에 적용하였다.
GA(Genetic Algorithm)는 자연계 진화를 모방한 계산 알고리즘으로서 단순하고 응용이 쉽기 때문에 여러 분야에 사용되고 있다. 하지만 GA의 단점은 일반적인 소프트웨어로 동작시켰을 때는 실행속도가 느리다는 것이다. 특히 chromosome이 길 경우 연속적인 교차, 돌연변이를 수행해야한다. GA Processor(GAP)는 GA를 수행하기위한 전용 Processor로서 GA의 동작을 빨리 수행할 수 있게 한다. 본 논문에서는 pipeline 구조의 GAP를 설계하여 GA를 수행함에 있어 소프트웨어와 하드웨어의 성능을 비교한다.
분열효모인 Schizosaccharomyces pombe에서 mRNA의 핵에서 세포질로의 이동에 관여할 것으로 여겨지는 spThp1 유전자의 결실돌연변이주(deletion mutant)를 제조하여 그 특성을 조사하였다. 이배체(diploid) 균주의 한 spThp1 유전자를 결실시킨 후 4분체분석(tetrad analysis)을 수행한 결과, 이 유전자는 생장에 필수적이지 않았다. 또한 결실돌연변이주는 mRNA 수송도 큰 결함을 보이지 않았다. 하지만 spThp1 는 mRNA의 운반체를 암호화하고 있는 spMex67와 합성치사(synthetic lethality)를 보였다. 이 결과는 분열효모의 spThpl도 mRNA의 핵에서 세포질로의 이동에 역할을 하고 있음을 암시한다.
Aquaporins(AQPs)유전자는 다양한 조직의 상피세포와 내피세포에 존재하며 다량의 물 이동을 조절하는 막성 단백질로서, 세포간 또는 세포막 사이의 물 이동에 중요한 역할을 하는 것으로 알려져 있다. 발정기의 생쥐 자궁에서는 자궁내막세포의 증식과 함께 수화되는 특징을 보이며, 자궁내강으로 물이 이동되어 자궁내액의 점성이 낮아지는 현상이 나타난다. 따라서, 본 연구에서는 생쥐의 발정주기 동안 자궁에서의 형태학적인 변화와 관련하여 AQP유전자가 물 이동의 매개체로서 중요한 역할을 할 것으로 추측하여, 생쥐 발정주기 동안에 AQP유전자의 발현 양상을 역전사 중합효소 연쇄반응을 통하여 관찰하였다. 또한, laser capture microdissection(LCf을 이용하여 자궁내 세포의 종류에 따른 AQP유전자의 발현 양상을 조사하였다. AQP-4 전령체는 발정주기의 proestrus와 estrus 시기에 발현량이 유의하게 증가하는 반면, AQP-8 전령체는 동일한 시기에 유의하게 감소하는 것으로 관찰되었다. 또한, LCM 기법을 통해서 AQP-4와 -8 전령체가 자궁기질세포보다 자궁내막세포에서 강하게 발현이 유도됨을 관찰하였다. 결과적으로, 생쥐 자궁에서 AQP-4와 -8유전자가 발정주기에 따라 발현량이 변화하는 것으로 보아 난소내 호르몬인 estrogen과 progesterone에 의해 조절될 가능성이 있으며, proestrus와 estrus 시기에 자궁내강으로 자궁내액을 수송하는데 중요한 역할을 할 것으로 사료된다.
아직까지 국내에서 GM작물이 상업화를 위해 승인된 예는 없지만 생명공학기술의 발전으로 GM작물의 개발은 급속한 증가 추세에 있다. 비의도적인 방출로 인해 미승인 LMO 목화가 전국적으로 재배되어 국립종자원 주관으로 양성 판정된 재배지의 목화를 폐기 처분하였으나(2017), GM작물이 유해하다는 인식과 환경에 방출되어 생태계를 교란시킨다는 인식이 팽배해 있는 현실에서 과학적으로 유전자의 이동성을 검증하는 노력이 중요하다. 자식성 작물의 화분의 이동성 조사를 위해 중앙의 코어 위치에 LM작물을 식재한 후 LM작물 주변에 재배품종을 심어 유전자이동 가능성을 조사하고 재배 환경에 의한 영향을 평가하기 위해 포장 주변 기상상황 데이터-온도, 습도, 풍속, 풍향, 기압, 강수량 등을 분석하고 기상상황이 화분의 전이에 미치는 영향 조사하였다.
목적: Chk1 kinase는 세포 내 DNA 손상에 따른 세포주기의 저지에 관여하며 G2/M checkpoint에서 중요한 역할을 한다. 연구자들은 위암에서 현미부수체 불안정성과 Chk1 유전자의 격자이동 돌연변이와의 연관성을 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 95예의 위암조직에서 레이저를 이용하여 정상과 암세포를 미세절제한 다음 6개의 현미부수체 표식자를 이용하여 현미부수체 불안정성을 조사하였다. 현미부수체 불안정이 있는 예에서 single strand conformational polymorphism과 염기서열 분석으로 Chk1 유전자의 격자이동 돌연변이를 조사하였다. 결과: 현미부수체 불안정성은 95예의 위암 중 19예 (20%)에서 발견되었는데 고빈도와 저빈도의 현미부수체 불안정성은 각각 13예와 6예였다. 고빈도의 현미부수체 불안정성이 있는 13예 중 2예에서 Chk1 유전자의 격자이동 돌연변이가 발견되었는데 이는 아미노산의 격자이동으로 truncated 단백을 형성하였다. 결론 : 이러한 결과는 현미부수체 불안정성은 Chk1 유전자의 격자이동 돌연변이를 유도하여 세포주기 조절 기능을 상실하게 함으로써 위암의 발생에 관여한다는 것을 의미한다.
강화인자 검출법을 이용 X염색체에 P[1ArB]이 형질전환되어 극세포 및 경게세포에서 표시유전자 lacZ를 발현하는 노랑초파리 (EDL 149)를 이용하여 난자형성과정 동안의 경계새포의 분화 및 이동을 조사하였다. 경계세포는 9기 난포의 선단에 위치한 난포 세포로부터 분화하여 9기와 10기에 이동하는 것을 확인하였다. 난소내 \beta -galactosidase의 활성은 우화 후 처음 4일간 급격히 증가하는 것을 확인하였으며 이 시기는 난포 내에서 경계세포가 분화하는 시기와 일치하였다. EDL149의 P[1ArB]삽입의 동형접합체의 난포 내에서 일부 경계세포의 불완전한 이동 또는 지연이 관찰되었다. 감수분열을 진행중인 정소내 세포 및 더듬이에서 확인된 lacZ 유전자의 발현양상은 P[1ArB]의 삽입부위가 난소특이 유전자부위가 아니지만 경계세포 이동의 조절에 역할을 하는 유전자임을 암시한다. 이 형질전환초파리 및 삽입위치 부근의 유전자는 발생중 진행되는 세포이동의 연구에 좋은 모델로 생각된다.
퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 모델의 전반부 및 후반부의 구조 동정과 파라미터 동정에 있어서 최적의 구조 및 파라미터를 찾기 위해 유전자 알고리즘을 이용한다. 초기 퍼지 모델을 설계하기 위해 유전자 알고리즘을 이용하여 입력 변수의 수, 선택될 입력 변수, 멤버쉽함수의 수, 그리고 후반부 형태를 결정한다. 구축된 퍼지 모델은 유전자 알고리즘에 의해 세대를 거듭하면서 전반부 파라미터를 자동 동조함으로써 최적의 퍼지 모델을 설계한다. 또한 구조 동정 및 파라미터 동정을 동시에 시행함으로서 정보 입자 기반 퍼지 모델의 유전자적 최적화를 도모한다. 마지막으로 제안된 퍼지 모델은 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.
유전자 알고리즘은 전통적인 등반 알고리즘을 이용하여 구하기 어려웠던 최적화 문제를 해결하기 위한 강인한(Robust) 탐색 기법이다. 특히 목적함수가 (1)여러 개의 국부 최대치를 가지는 경우, (2)수학적으로 표현이 불가능하거나 어려운 경우, (3)목적함수에 교란 항(disturbance term)이 섞여 있을 경우도 우수한 탐색 능력을 갖는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 나타나는 다양한 해집합을 형성하는 개체군을 군집성 분석(cluster analysis)을 이용하여 군집화하고, 각 군집에 부여된 군집 적합도에 따라서 최적해를 구함으로써 단순 유전자 알고리즘에 의한 최적화보다 훨씬 향상된 탐색 알고리즘을 제안하였다. 반응표면의 형태가 정형화한 테스트 함수의 형태로 나타난다고 가정한 경우에 대하여 몬테 칼로 시뮬레이션을 통하여 본 알고리즘을 적용하여 평가하고 분석하였다.
본 논문에서는 유전자 프로그래밍을 이용하여 온라인 적응 학습이 가능 진화 하드웨어의 진화 전략을 구성하였다. 유전자 프로그래밍은 특유의 트리형 개체구조가 여러 개의 프로세스의 합을 통한 복합 임무의 수행 구조로 해석될 수 있다는 이점에 비하여, 하드웨어 구현이 어렵고 crossover 연산자의 사용이 어렵다는 단점등에 의하여 진화 하드웨어의 동적 재구성 알고리즘으로 널리 사용되지 못하였다. 본 논문에서는 유전자 프로그래밍의 이러한 단점을 극복할 수 있는 개체 표현 및 하드웨어 구현 방법을 제안하였으며, 제안된 방법론에 기존의 연구 결과를 결합하여 유전자 프로그래밍의 수행 효율을 높일 수 있는 진화 전략을 구성하였다. 제안된 진화 전략은 자율 이동 로봇 실험에 적용되어 효율성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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