단백질은 생명험상 유지에 필수기능을 담당하며 이러한 기능이 단백질의 3차 구조에 의해 결정되므로 단백질 3차 구조에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 단백질의 3차구조를 파악할 수 있는 Java3D 기반의 단백질 구조 뷰어인 PSAML Viewer에 관해서 기술한다. PSAML은 단백질의 2차구조와 2차구조 사이에서 발견되는 상호적인 관계를 이용하여 단백질 구조를 표현하는 방법이다. PSAML에 정의되어 있는 단백질 2차구조 $\alpha$-나선과 $\beta$-판상조각의 정보(서열, 길이, 공간상의 좌표)를 분석하여, 단백질 구조를 시각화한다. 이는 단백질 구조 정보를 보다 쉽게 이해하는데 도움을 줄 수 있다.
본 연구에서는 Bayesian MCMC 방법과 2차 근사식을 이용한 최우추정(Maximum Likelihood Estimation, MLE)방법 방법을 이용하여 낙동강 유역의 본류지점인 낙동, 왜관, 고령교, 진동지점에 대한 점 빈도분석을 수행하고 그 결과로써 불확실성을 포함한 빈도곡선을 작성하였다. 통계적 실험을 통한 두 가지 추정방법의 분석을 위하여 먼저 자료의 길이가 100인 8개의 합성 유량자료 셋을 생성하여 비교 연구를 수행하였으며, 이를 자료길이 36인 실측 유량 자료의 추정결과와 비교하였다. Bayesian MCMC 방법에 의한 평균값과 2차 근사식을 이용한 취우추정방법에 의한 모드에서의 2모수 Weibull 분포의 모수 추정값은 비슷한 결과를 보였으나, 불확실성을 나타내는 하한값과 상한값의 차이는 Bayesian MCMC 방법이 2차 근사식을 이용한 취우추정방법보다 불확실성을 감소시켜 나타내는 것을 알 수 있었다. 또한 실측 유량자료를 이용한 결과, 2차 근사식을 이용한 취우추정방법의 경우 자료의 길이가 감소됨에 따라 불확실성의 범위가 합성유량자료를 사용한 경우에 비해 상대적으로 증가되지만, Bayesian MCMC 방법의 경우에는 자료의 길이에 대한 영향이 거의 없다는 결론을 얻을 수 있었다. 그러므로 저수량 빈도분석을 수행하기 위해 충분한 자료를 확보할 수 없는 국내의 상황을 감안할 때, 위와 같은 결론으로부터 Bayesian MCMC 방법이 불확실성을 표현하는데 있어서 2차 근사식을 이용한 최우추정방법에 비해 합리적일 수 있다는 결론을 얻을 수 있었다.
창조경제를 지향하는 정부의 농정핵심 목표로 6차 산업화 정책강화와 농림업의 산업 부흥을 추구하면서 농가에서도 새로운 방식의 혁신이 필요해지고 있다. 6차 산업이란 1차 산업의 농림수산업, 2차 산업의 제조 가공업, 3차 산업의 서비스업을 복합한 산업으로, 농산물을 생산만 하던 농가가 고부가가치 상품을 가공하고 향토 자원을 이용해 서비스업으로 확대해 높은 부가가치를 발생시키는 산업을 말한다. 이에 본지는 생산, 판매, 유통까지 6차 산업을 실현화하고 있는 푸른농장을 찾았다.
적률법(method of moment)이란 변수 X의 멱승에대한 기대치를 이용하여 분포의 성질을 알아보는 방법이다. 여기서 적률법이 이용되어진 역사적 배경을 소개하고, 3차 적률들의 선형적 성질을 비교하였다. 먼저, Kagan이 입증한 표본평균에 관한 3차 표본적률의 선형적 성질과 Bayesian 경우에 3차 사후적률(posterior moment)과 사후평균(posterior)의 선형성을 소개하였다. 그리고, 자연지수족(natural exponential family)아래서도 표본평균에 관한 3차 표본적률의 선형성을 알아보기 위해 단순함수(simple function)의 형태로 유도하였으며, 정규분포인 경우에 적용시켜 보았다.
진화하는 모바일 기술은 새로운 스마트폰을 출시하고, 주기적으로 이용자들에게 교체하도록 유도하면서 모바일 기술 속에 이용자들을 가두어놓는 것 같다. 그러나 단순히 기기의 이용이 기술 자체의 속성에 의해 전적으로 결정되는 것이 아닌 바, 이용자들이 '어떻게 수용하고 있으며 인지하고 있는가'에 따라 스마트함에 대한 의미에 차이가 발생할 것으로 보았다. 특히 이 연구에서는 스마트폰의 '스마트함', '스마트하게 이용한다'라는 현상적 개념을 '스마트한 이용'의 개념으로 구체화하였고, 2차 측정모형(second-order measurement model)을 통해 스마트한 이용의 구성개념을 검증하였다. 그 결과 8개로 구성되었던 1차 요인들은 6개로 축소되었는데, 이 과정에서 '사용준비성'과 '미디어 통합성'이 '다기능 사용 준비성'으로 묶였으며, '시간 효율성'과 '관계 연결성'이 '관리 효율성'으로 합쳐졌다. 결과적으로 '스마트한 이용'의 구성개념은 '다기능 사용 준비성', '관리 효율성', '미디어 일체감', '기기연결성', '이용자 중심 최적화', '외부연결성(being connected)'의 6개 요인으로 추출되었다. 이에 스마트한 이용이란, 스마트폰의 기기적 특성을 기반으로 모바일 공간 속에서의 자율적 활용 역량으로 적절히 조율되는 이용행태로 설명될 수 있을 것이다.
밤의 가공과정에서 임업 부산물로 생산되는 율피(밤껍질)는 밤 생산량의 50%를 차지하며, 사료비 저감을 위한 반추동물의 사료원으로서 이용 가능성이 있으나 이에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 밤의 가공 부산물인 1, 2차 율피의 반추동물용 사료로서의 영양적 가치와 반추위 발효 특성을 분석하기 하기 위해 1, 2차 율피의 영양소를 분석하고, 48시간 동안 in vitro 반추위 발효 실험을 실시하여 율피의 첨가 수준에 따른 in vitro 반추위 건물 소화율 및 가스 발생량을 측정하였다. In vitro 실험의 기본 사료로는 시중에서 판매되는 유산양 TMR을 이용했으며, 기본 사료와 1차 율피 및 2차 율피의 비율을 달리하여 13개의 처리구로 실험을 실시하였다. 처리구는 2차 율피 100%, 1차 율피 100%, 2차 율피와 1차 율피의 1:1 혼합구, TMR 100% 및 TMR을 2차 율피, 1차 율피 또는 1, 2차 율피 혼합으로 각각 5%, 10%, 15% 대체한 처리구이다. 율피의 일반 성분분석에서 1차 율피는 2차 율피에 비해 섬유소(NDF, ADF, 리그닌) 함량이 전체적으로 높고 이에 따라 비섬유소탄수 화물의 함량은 낮으나, 그 외의 영양소에서는 차이를 보이지 않았다. In vitro 반추위 건물 소화율은 유의적으로(p<0.05) 2차 율피(71.97%)가 가장 높았고, 1차 율피(42.80%)가 가장 낮았다. 2차 율피의 첨가 수준이 증가됨에 따라 건물소화율은 변화가 없었으며, 1차 율피의 첨가에 따라서는 소화율이 감소하는 경향을 보였다. 가스 발생량은 2차 율피 처리구에서 48시간 가스 발생량 및 발생 속도가 가장 높았고, 1차 율피 처리구에서 가장 낮았으며, TMR을 율피로 15%까지 대체하였을 때 가스 발생량의 차이는 유의하지 않았다. pH 또한 유의적으로(p<0.05) 2차 율피(6.33)에서 가장 낮았고, 1차 율피(6.50)에서 가장 높았다. 결론적으로 2차 율피는 반추동물의 사료 자원으로서 이용가치가 충분히 있으며, 1차 율피의 경우 상대적으로 사료가치가 떨어지나 조사료를 일부 대체하는 것은 가능할 것으로 판단된다. 하지만, 율피의 사료 가치를 보다 올바로 평가하기 위해서는 동물을 이용한 in vivo 대사, 소화, 성장 및 기호성 실험이 필요한 것으로 사료된다.
현재 지방부 도로의 50% 이상을 차지하고 있는 양방향 2차로 도로는 4차로 도로로 확장하기에는 장래 교통량이 부족하지만 양방향 2차로 도로로 계속 운영하기에는 교통량이 많은 문제점이 발생되고 있는 경우가 많다. 또한 양방향 2차로도로의 추월행태에 따른 교통사고 위험과 사고 심각도가 높은 문제 해결을 위하여 2+1차로 도로의 도입을 검토하게 되었는데, 유럽의 여러 국가에서는 양방향 2차로 도로를 2+1차로 도로로 신설 또는 확장함으로써 예산 투자 효율화와 안전성 향상의 효과를 거둔 사례가 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 영국, 독일, 스웨덴, 아일랜드, 핀란드 등에서 운영하고 있는 2+1차로 도로 사례를 검토하고 이를 국내 양방향 2차로 도로 개선방안의 하나로 도입하기 위한 가능성을 모색하기 위하여 수행되었다. 본 연구를 통해 국내 도로에 2+1차로 도로를 도입하는 경우 적정 교통량 수준을 산출하고, 이를 이용하여 2+1차로 도로의 계획기준을 개발하였다. 2+1차로 도로가 감당할 수 있는 교통량 수준을 시뮬레이션 프로그램 VISSIM(5.0)을 이용하여 분석하였고, 이를 국내 양방향 2차로 도로의 도로환경 조건을 고려하여 보정한 결과 중차량 비율에 따라 7,300대/일에서 17,000대/일 정도로 분석되었다. 이는 독일 등 유럽의 2+1차로 도로에서 관측된 최대교통량에 비해 약간 작은 값이고, 아일랜드의 관측 최대교통량(17,250대/일)과 유사한 값이다.
본 논문에서는 3차와 4와의 큐뮬런트를 이용하여 FIR 시스템의 파라메터 추정을 위한 회귀 추정 알고리듬을 제안한다. 제안한 FIR 파라메터 회귀 추정 알고리듬에서 3차와 4차의 큐뮬런트 관계식으로부터 Overdetermined Recurisive Instrumental Variable (ORIV) 형태의 회귀 추정 알고리듬으로 변환할 수 있도록 출력신호로 구성된 행렬식을 얻어낸 후, 이를 전개하여 회귀 추정 알고리듬을 개발한다. 제안한 회귀 추정 알고리듬은 기존의 비회귀 알고리듬의 확장으로 적은 데이터로 수렴이 가능하며, 시변 시스템의 추정에도 용이하다. 또한 3차와 4차의 순수 고차 큐뮬런트로 구성됨에 따라 기존의 2차의 자기상관함수를 이용한 회귀 추정 알고리듬에 비해 가산 가우시안 잡음에 의한 추정 오차를 줄일 수 있는 장점이 있다.
본 논문에서는 동영상 데이터베이스에서 Key-frame을 검색하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 Key-frame을 검색하기위해 컬러 피쳐를 공간영역에서 추출하지 않고 wavelet transform 영역에서 컬러 피쳐를 추출하는 방법을 제안한다. wavelet transform 의 저주파 밴드는 영상전체의 특징을 잘 나타내고 고주파 밴드는 texture 와 국부적인 컬러 특성을 잘 나타낸다. 색인과정 알고리즘은 영상의 크기를 정규화하고 RGB 컬러공간에서 HSV 컬러 공간으로 변환을 하여, H, S, V 각 채널에 대해 Daubechies' wavelet transform을 수행한 후 변환 영역에서 피쳐를 추출하게 된다. 색인을 위한 피쳐로 wavelet 계수와 lowest 밴드의 평균과 표준편차를 추출하였다. 효율적인 검색을 위해 검색은 2단계로 수행된다. 먼저 평균과 표준편차만을 이용한 1차 검색을 통해 2차 검색의 후보 영상들을 추출하고 2차 검색에서는 1차 검색 통과 영상들에 대해서만 wavelet 계수들을 비교하여 최종 검색 결과를 얻게 된다. 검색결과 기존의 컬러 피쳐를 이용한 방법보다 우수한 검색결과를 얻을 수 있었다.
단백질 의약품 개발 시 단백질 구조는 단백질 기능을 규명하기 위한 필수적인 정보이다. 따라서 단백질 구조를 효과적으로 전달할 수 있는 단백질 가시화 서비스가 증가하고 있으며, 대표적으로 Cn3D, Jmol, Chimera 등이 있다. 각 서비스는 단백질 가시화 서비스와 함께 단백질 분석을 위한 부가 기능을 제공하고 있다. 본 논문에서는 단백질 의약품의 효율적 정보전달 서버스를 위한 사전 연구로 업계종사 기간이 5년 이상인 피험자를 대상으로 단백질 가시화 이용현황을 설문하였다. 설문 분석 결과 자주 이용하는 단백질 가시화 서비스로 피험자 모두 PDB를 사용한다고 응답하였으며, 단백질 1, 2차구조 혼합 가시화 서비스를 일주일에 4회 이상 사용하는 응답자가 58.3%였다. 특히 단백질 의약품 개발 시 반드시 필요한 단백질 정보로는 91.6%가 단백질 1차구조, 단백질 2차구조, 단백질 2차구조 비율이라고 응답하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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