이 연구의 목적은 유치 치수치료가 치아의 상실에 미친 영향과 관련 요인에 대해 후향적으로 분석하는 것이다. 연구에는 단국대학교 부속 치과병원 소아치과에 내원하여 유치 치수치료를 받은 6개월 - 12세의 환자 97명의 167개 치아가 포함되었고, 치수치료와 치아상실에 관련된 정보가 수집되었다. 연구에 포함된 환자는 남자 56명(57.7%), 여자 41명(42.3%), 치아는 유전치 72개(43.1%), 유구치 95개(56.9%)였다. 평균 관찰기간은 106.1 ± 38.7개월이고, 치료 시 연령은 평균 유전치 34.8 ± 15.4개월, 유구치 69.1 ± 25.1개월이었다. 한 악궁에서 한쪽 치아만 치수치료를 시행한 환자의 좌우측 동명치 탈락 또는 발치 시기를 비교하였을 때 치수절제술된 치아가 유의하게 빨리 상실되었다(p < 0.05). 또, 치료 전에 치근단 염증을 보이는 경우, 치수치료 후에도 염증으로 인해 발치할 확률이 유전치에서 증가했고(p < 0.05, Odds Ratio = 11.04), 유구치에서는 그렇지 않았다(p > 0.05). 치수절제술이 시행된 유치는 유전치에서 평균 7.8개월, 유구치에서 평균 8.5개월 조기 탈락하였다. 유치의 조기 탈락은 공간상실과 계승 영구치의 조기 맹출로 이어질 수 있고, 이는 유치의 치수치료 및 치료계획 수립 시 판단기준으로 활용될 수 있을 것으로 보인다.
스테레오 정합은 스테레오 시각 분야에서 가장 활발히 연구되는 분야이다. 본 논문에서는 물체의 위치 인식을 위한 유전 알고리즘을 이용한 스테레오 정합을 제안한다. 정합 환경을 최적화 문제로 간주하고 진화 전략을 이용하여 최적해를 탐색한다. 따라서, 유전 연산자는 스테레오 정합에 맞게 설계하였고 개체는 변위집단을 대표한다. 영상의 수평화소라인을 염색체로 간주하였다. 비용함수는 스테레오 정합에서 사용하는 일반적인 제약조건들의 조합이다. 비용함수가 명암도, 유사도, 변위 평활성으로 구성되었기 때문에 정합을 시도할 때 매 세대마다 이 모든 요소들을 한번에 다룬다. 염색체를 정의하기 위해 LoG연산자로 경계선을 추출하였으며 실험을 통하여 제안한 방법을 검증하였다.
참깨 다수성신품종육성의 중요성에 비추어 다수계통의 선발에 관한 기초정보를 얻고자 참깨 82품종을 공시재료로 하여 기대되는 선발지수와 수량에 대한 관계효율을 산출한 바 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 선발대상형질을 4개로 하여 이들 조합에 따라 선발된 유전진전은 2개형질의 조합에 있어서는 개화일수와 주당착삭수, 3개 형질조합에서는 개화일수, 착삭부위장, 주당착삭수와 개화일수, 착삭절수, 주당착삭수가 다른 형질의 조합보다 높았다. 2. 단일형질에 있어서 유전진전치는 주당착삭수가 가장 높았다. 3. 형질별 또는 형질의 조합별로 작성된 유전진전은 전형질의 조합이 가장 높았으나 실제선발 시는 무리가 있을 것으로 추정되었다. 따라서 유전진전치에 대한 관계비율도 개화일수와 주당착삭수 또는 개화일수와 착삭부위장 및 주당착삭수나 개화일수와 착삭절수 및 주당착삭수의 조합들이 높아 이들 형질들을 선발대상으로 한다면 실제의 선발효과를 높일 수 있을 것으로 생각된다.
본 논문에서는 농흉 환자의 흉막액에서분리된 Bifidobacterium dentium ATCC 15424균주의 유전체 염기서열을 분석하여 보고한다. 이 균주의 유전체는 구강에서 분리된 다른 B. dentium 균주에 존재하지 않는 type III 및 IV secretion system proteins, N-acetylmuramoyl-L-alanine amidase 그리고 PRTRC system protein E를 암호화하는 유전자 등 247개의 ATCC 15424균주 특이적인 유전자들을 포함한다. 이 유전체의 서열 정보는 B. dentium의 자연적 변이와 세균 종 내의 유전체 다양성을 이해하는 데 유용할 것이다.
산전 진단에서 유전자 검사는 임상 관리 및 부모의 의사 결정에 중요한 정보를 제공하고 있다. 지난 여러 해 동안 G-banidng 핵형 분석, 형광성 제자리 교잡 방법, 염색체 마이크로어레이 및 유전자 패널과 같은 세포유전학적 검사 방법들이 일반적인 산전 진단의 검사의 일부가 되어 발전해 왔다. 그러나 이러한 각각의 방법은 한계를 가지고 있으며 각각의 진단 기술의 단점들을 보완할 수 있는 혁신적인 검사 방법의 도입의 필요성이 매우 필요한 시점이다. 최근 차세대 염기서열 분석에 기반한 유전체 분석 방법의 도입은 현재의 산전 진단에서의 관행에 많은 변화를 주고 있다. 이렇게 산전 진단에서의 유전체 단위의 염기서열 분석은 정교한 해상도와 높은 정확도를 통해 데이터를 빠르게 분석하고 비용을 감소시키는 기술의 혁신을 보여주고 있다. 따라서 본 논문에서는 시퀀싱 기반 산전 진단의 현재 상태와 관련 과제 및 미래 전망에 대하여 검토해 보았다.
기존의 링크교통량으로부터 OD추정모형은 기존 OD에 대한 추정의 종속성이 커, 기존 OD나 관측링크교통량의 오차에 따라 추정결과가 일관적이지 않은 문제점을 가지고 있다. 또한 관측링크교통량의 정확도가 중요함에도 불구하고 차종구분 없이 링크교통량을 이용하여 정보의 손실을 초래하였고 결과적으로 OD 추정력을 저하시켰다. 그렇지만 다차종 링크교통량으로부터 다차종 OD를 구하는 연구는 거의 없었으며, 그 추정결과가 단일차종에 대한 추정결과와 어떻게 다른지에 대한 연구도 전무하였다. 본 연구의 목적은 기존의 OD 추정모형이 기존 OD에 대해 종속성을 가지며 차종구분 없이 모형을 구성함으로써 추정력의 저하를 초래하였음을 밝히고, 이에 대한 대안으로 종속성 문제를 완화하고 차종구분을 통해 OD 추정모형의 추정력을 증진시키자 하는 것이다. 이를 위해 유전알고리즘을 이용한 다차종 OD행렬 추정모형(GAMUC)을 구축하고, 이를 기존의 바이레벨 모형의 IEA 알고리즘 및 다차종으로 확장한 모형(IEAMUC)과 게임이론측면에서 검토하였으며, 사례네트워크에 대해 각 기법을 비교하였다. 본 연구는 유전알고리즘을 이용한 OD 추정기법을 축도로에 적용한 임용택 등(2000)과 이를 네트워크로 확장한 백승걸 등(2000)의 연구를 다차종으로 확장한 것이다. 사례분석 결과 기존 OD의 오차변화나 관측링크교통량의 오차변화 등에 있어 GAMUC가 IEA나 IEAMUC보다 추정력이 양호하여, 실제 OD를 알 수 없는 도시부 네트워크에서 GAMUC 모형의 적용력이 우수하였다. 또한 차종을 구분하지 않은 기존 모형은 실제 OD와는 전혀 다른 OD 구조를 도출할 수 있음을 보였으며, 단일 차종을 여러 차종으로 구분하여 OD를 추정하는 것이 더 양호한 추정력을 확보하는 것으로 나타났다.
단일 탄소원과 에너지원으로 1% 리그닌을 사용하여 퇴비를 농축배양한 시료로부터 Bacillus aryabhattai K13 균주를 분리하였다. K13 균주의 유전체는 약 5.0 Mb 크기의 염색체와 139 kb와 78 kb 크기의 2개 플라스미드로 구성되어 있다. 본 연구에서 결정된 유전체의 분석은 리그닌 분해에 관여하는 유전자를 규명할 수 있는 정보를 제공할 것으로 판단된다.
메티실린 내성 Staphylococcus epidermidis Z0117SE0042을 수의사의 코점막으로부터 분리하였다. 완전 해독된 Z0117SE0042 균주의 게놈은 약 2.5 Mb의 염색체와 24 kb, 23 kb 크기의 2개 플라스미드로 구성되어 있었다. 본 연구에서 해독된 유전체 정보는 인간의 정상미생물상에 존재하는 항생제 내성유전자의 분포를 추적하는데 유용한 기반이 될 것으로 기대된다.
재래가축의 유전자원(FAnGH)의 유전학적 및 표현형적인 특성과 다양성에 대한 정확한 정보는 가축의 현재와 미래의 지속 가능한 이용 및 보존에 중요한 역할을 한다. 본 논문은 과제에 참가한 각 나라별로 목적, 구조, 기능, 내용, 이용성 그리고 미래의 전망 등을 국제축산연구소의 각국별 재래가축 유전자원 정보시스템(DAGRIS)이라는 데이터베이스에 기술하였다. 이 DAGRIS는 전자 데이터베이스로 개발도상국의 연구자, 정책 담당자, 개발 실행자, 교육자, 학생 그리고 농업인들의 요구에 부합되게 설계되었다. 또한 각국의 선발된 가축유전자원(FAnGR)의 기원, 분포, 다양성, 현재 사용도 및 상태 등에 관한 과거와 현재의 연구 결과로부터 논문으로 게재되거나, 문헌 등을 쉽게 접근하기 좋게 개발되었으며, 영어와 불어 사용자를 위하여 영어와 불어로 c-DAGRIS의 국가별 모듈을 개발하고 사용될 수 있게 만들었다.
Purpose 생산 일정계획 문제의 해법들은 일반적으로 총처리시간이 짧은 active 스케줄에 초점을 맞추어 해를 탐색하는 경우가 많다. 그러나 active 스케줄은 semi active 스케줄에 비해 생성하는 것이 까다롭기 때문에, 일정계획을 생성하는데 소요되는 계산 비용을 감안하면 semi active 스케줄을 적절히 활용하는 것이 도움이 될 수 있다. 이에, 본 논문에서는 동일한 생산 일정계획 문제에 active 스케줄기반 탐색 방법과 semi active 스케줄 기반 탐색 방법을 적용함으로써 이들의 성능을 비교해보고자 하였다. Design/methodology/approach 각 공정들의 작업장 할당 순서를 의미하는 permutation encoding 기반 유전 알고리즘을 고전적인 job shop 일정계획 문제에 적용하기 위해 본 논문에서는 active 스케줄 복호화 및 semi active 스케줄 복호화의 두 가지 복호화 방법을 소개하였으며, 이들은 공정들의 순열로부터 실행가능한 스케줄을 얻는데 사용되었다. Findings semi active 스케줄 기반 유전 알고리즘은 active 스케줄 기반 유전 알고리즘에 비해 최적해를 탐색하는데 소요되는 반복 횟수가 좀 더 많은 경향이 있었으나, 알고리즘 실행 시간을 훨씬 짧았다. 나아가, semi active 스케줄 복호화는 그 절차가 단순하여 이해하고 구현하기 용이하다는 장점이 있었다. 따라서, 효과적인 해 탐색 전략이 주어지는 경우에는 semi active 스케줄에 기반한 해법이 일정계획 문제 풀이에 도움이 될 수도 있을 것으로 보여진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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