현대 도자예술은 다양한 표현기법을 가지고 있다. 그 중에서 현대사회의 디지털화로 인하여 전사기법이 발전하게 되었고 전사기법은 현대도예의 표현매체로 활용되어지고 있다. 그러나 전사기법은 단순히 획일적이며 대량생산을 위한 현장에서의 적극적 활용에 비해 소공예 작가들이 전사기법을 활용해 그들의 작품에 응용할 예술적, 이론적인 충분한 정보를 주지 못하고 있다. 이에. 본 논문에서는 전사기법의 의미를 이해하고 작가의 개성과 예술성을 전사기법으로 표현한 현대 도예작가들의 작품을 고찰해 봄으로써 전사기법이 현대도예의 표현 매체로 도자공예의 미적 예술적 효과를 높일 수 있으며 좀 더 고부가가치 산업으로 자리매김 할 수 있는 토대를 마련하고자 한다.
현대도예는 다양한 표현장식기법으로 영역의 확장을 모색하고 있다. 다양한 표현장식기법 중 실루엣기법은 사물 형태표현의 대표적인 표현기법이다. 이는 형태의 외형을 강조하여 표현하고 내부의 형태는 생략하는 방법으로 간략함과 강렬함을 주며 미적 감수성과 상상력을 일깨우는 특성이 있다. 이에 본 연구자는 제작 작품 "도토리 이야기"를 주제로 설정하여 이야기의 핵심적인 이미지와 연관되는 소재들을 실루엣기법으로 디자인하고 이를 벡터그래픽을 활용하여 전사지 제작을 하였고 제작된 전사지는 전사기법으로 도자 접시에 표현하였다. 완성된 작품의 이미지는 보는 이로 하여금 다의적 해석을 유도한다. 따라서 도자 표현장식의 단순한 장식적 기능을 넘은 본 연구가 디지털 정보화 시대에 상상력과 미적 감수성을 일깨우는 도자디자인이 되기를 기대해 본다.
전사체(transcript)는 유전자로부터 전사된 DNA 시퀀스 코드를 말한다. 전사체(transcript)의 발현된 형태에 따라 생성되는 단백질의 형태 역시 달라지므로 전사체 모델의 형태는 중요한 의미를 가지며 특정 위치의 전사체가 정상과 다르게 모델이 변할 경우 심각한 경우에는 유전자 질병에 노출될 수 있다. 현재 실험체에 대한 전사체 모형은 SpliceGrapher, Cufflinks와 같은 상용화된 도구들을 사용하여 얻을 수 있다. 하지만 이런 도구 간의 결과 값 및 어노테이션 정보와 결과 값 간의 유사도 비교를 위한 방법론은 현재 알려진 바 없다. 대신 전사체 비교를 위해 모형 간의 차이를 눈으로 하나씩 비교하거나 전사체 위치를 이용한 산수 값을 이용한다. 본 논문에서는 전사체 모형 간의 유사도를 비교하기 위한 방법론을 제시하고 Homo sapiens grch37 어노테이션 파일과 SRR387514 실험 데이터 간의 유사도를 제시한 방법론을 이용하여 측정한 결과 값을 분석하였다.
본 논문에서는 음성 인식 성능 향상을 위해 미전사된 음성 데이터베이스를 이용한 효과적인 음향 모델 변환 기법을 기술한다. 본 논문에서 기술하는 모델 변환 기법에서는 기존의 적응 기법을 이용하여 환경에 적응된 GMM을 얻는다. HMM의 가우시안 요소와 유사한 요소를 선택하여 선택된 가우시안 요소의 변환 벡터를 구하고 이를 평균 파라미터 변환에 이용한다. GMM 적응 기반의 모델 변환 기법을 기존의 MAP, MLLR 적응 기법과 결합하여 적용한 결과, 자동차 잡음과 음성 Babble 잡음 환경에서 기존의 MAP, MLLR을 단독으로 사용할 경우보다 높은 음성 인식성능을 나타낸다. 온라인 음향 모델 적응 실험에서도 MLLR과 결합할 경우 기존의 MLLR을 단독으로 사용할 때보다 효과적인 모델 적응 성능을 나타낸다. 이와 같은 결과는 본 논문에서 소개한 GMM 적응 기반의 모델 변환 기법을 채용함으로써 미전사된 음성 데이터베이스를 음향 모델 적응 기법에 효과적으로 활용할 수 있음을 입증한다.
유전자의 상위부분에 위치하면서 해당 유전자의 발현을 제어하는 신호부위 역할을 하는 프로모터 영역은 다양한 전사인자들이 결합하는 특정 신호부위들을 갖고 있다. 이러한 전사인자 결합부위들은 프로모터 영역 내의 매우 다양한 위치에 자리잡고 있으며, 진화론적으로 잘 보존된 Consensus 형태의 염기서열 패턴을 띠고 있다. 본 논문은 이러한 Consensus 패턴 탐색에 사용되는 Wataru 방법, EM 알고리즘, MEME 알고리즘, 유전자 알고리즘 및 Phylogenetic Footprinting 기법 등에 대해 소개하고, 향후 연구방향에 대한 전망을 제시하고자 한다.
연구 목적: 본 연구진은 초기 난포 발달 과정의 각 발달 단계별 난포를 분리하여 cDNA microarray를 이용한 유전자 발현 목록을 보유하고 있다. 본 연구는 이들 유전자 중에서 전사인자들의 목록에 주목하여 이들의 하위표적유전자를 생명정보학적 기법을 이용해 동정함으로써 이 후 초기난포발달의 조절 기전 연구를 위한 중요한 전사인자를 결정하고자 실시하였다. 재료 및 방법: 26개의 전사인자들에 대해서 Gene Ontology, MGI, 그리고 Entrez Gene 등의 유전자 데이터베이스 검색을 통해 전사인자들을 구성하는 도메인을 확인하였고, 전사인자 데이터베이스 ($TRANSFAC^{(R)}$ 6.0)와 진핵세포 프로모터 데이터베이스 검색을 실시하여, 전사인자의 cis-acting 및 trans-acting 하위표적유전자를 분석하였다. 결과: 26개 전사인자들에 대해서 DNA 결합 도메인과 단백질 상호작용 도메인을 확인하였다. 또 전사인자 데이터베이스와 프로모터 데이터베이스 검색으로부터 하위표적유전자에 대한 정보를 얻었다. 위와 같은 생명정보학적 분석 결과로부터 흥미로운 하위표적유전자를 갖는 3개의 전사인자로 목표를 압축할 수 있었다. 그 중에서 HNF4는 MPF 억제 조절자로 알려져 있는 Wee1 단백질 인산화 효소의 유사 유전자 프로모터 부위에 결합하는 전사인자이며, TBX2는 cdk 억제자 유전자의 발현을 억제하는 전사인자로 알려져 있어, 초기 난포발달 과정의 MPF 기능조절에 매우 중요한 역할을 할 것으로 사료된다. 결론: 본 연구는 생명정보학적 분석을 통하여 전사인자의 하위표적인자를 알아내고, 이를 이용하여 26개 전사인자 중에서 다음 연구를 위한 목표를 결정하는 접근방법을 제시했다는데 의미가 있다고 사료된다. 실제로 이렇게 결정된 전사인자들이 초기난포발달을 조절하는 분자생물학적 기전에 어떻게 관여하는지를 연구하기 위해서는 EMSA 등과 같은 실험적 증명을 통한 확인과 보충 연구가 필요할 것으로 사료된다.
3C는 진핵세포의 핵에서 크로마틴의 입체 구조/구성을 알아보는 연구 기법이다. 이 기법은 살아있는 세포를 포름알데히드로 처리하여 단백질들 사이의 결합 및 단백질과 DNA 사이의 결합을 고정시킨 후, 제한효소로 DNA를 절단하고, 그 절편들의 연결 빈도를 측정함으로써 DNA 절편 사이의 물리적 근접성을 보여준다. 이 기법을 이용하여 복합 유전자 좌위인 ${\beta}$-글로빈 좌위에서 locus control region이 전사가 활발한 유전자와 가까이 위치하고 있음이 밝혀졌으며, 이러한 결과는 크로마틴 입체 구조가 유전자 전사 조절에 관여함을 나타낸다. 또한 3C 기법은 ChIP 및 genome-wide sequencing과 결합되어 다양한 기술로 진화되었다. 본 총설은 3C의 원리 및 과정을 짚어보고, 3C 기법으로 밝혀진 ${\beta}$-글로빈 좌위의 크로마틴 입체 구조를 설명하고자 하며, 나아가 3C를 기본으로 한 다양한 응용 연구 기법도 살펴보고자 한다.
최근 건설 산업은 경제성장에 따른 사회적 욕구의 다양화와 이로 인한 수요의 증대로 인하여 점차 다양화, 복잡화, 거대화되는 추세이다. 이는 기존의 건설사업의 운영으로는 감당하기 어려운 환경으로 변화하고 있음을 의미한다. 건설 산업에 내재된 불확실성과 위험요인을 체계적으로 관리하고자 하는 움직임이 대형 건설 회사들을 중심으로 나타나기 시작하였고, 특히 일부 대형 건설 회사들은 본격적인 건설사업 리스크 관리기법 도입 및 개발을 적극추진하고 있다. 이에 개별적으로 행해오던 리스크 관리를 넘어서 기업이 직면한 다양한 위험들을 전사적인 시각에서 통합하여 하나의 리스크 포트폴리오로 인식, 관리하는 새로운 리스크 관리 방식인 전사적 리스크 관리(Enterprise Risk Management)시스템이 두각 되기 시작하였다. 이에 본 연구는 전사적 리스크 관리를 건설 분야에 적용시키기 위한 첫 번째 단계료 ERM에 대한 건설 기업의 인식수준과 현 실태를 분석하고 건설 분야에서의 리스크 특성을 고려한 ERM 기본 모형을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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