한가지 유형의 엔진 여러 개를 번들로 묶어서 발사체 제품군을 개발하는 전략은 SpaceX와 그들의 재사용 발사체 Falcon 9과 Falcon Heavy에 의해 입증되었다. 이 연구에서 우리는 35톤급 메탄 다단 연소 사이클 엔진을 이용한 잠재적인 발사체 제품군을 제시하였으며, 다양한 우주 임무에서 그것들의 유용성과 성능을 평가하였다. 예를 들어, Falcon 9의 한국형 버전은 소모성 모드에시 500 km SSO에 약 4.7톤의 탑재체를 투입할 수 있는 반면에, 해상에 착륙하는 모드에서는 약 2.16톤의 탑재량으로 줄어들게 된다. Falcon Heavy의 한국형 버전은 나로우주센터에서 발사되었을 때, 4.4톤을 GTO에 투입할 수 있으며, 이는 이 공통부스터코어 구성이 높은 경사각에도 불구하고 천리안 2호 위성을 투입할 수 있는 것으로 나타났다. 개발 후, 이 메탄 엔진이 소형위성 발사체에 추력공급 용도로도 사용도 가능하다.
The quality of meat is highly variable in many properties. This variability originates from both animal production and meat processing. At the pre-slaughter stage, animal factors such as breed, sex, age contribute to this variability. Environmental factors include feeding, rearing, transport and conditions just before slaughter (Hildrum et al., 1995). Meat can be presented in a variety of forms, each offering different opportunities for adulteration and contamination. This has imposed great pressure on the food manufacturing industry to guarantee the safety of meat. Tissue and muscle speciation of flesh foods, as well as speciation of animal derived by-products fed to all classes of domestic animals, are now perhaps the most important uncertainty which the food industry must resolve to allay consumer concern. Recently, there is a demand for rapid and low cost methods of direct quality measurements in both food and food ingredients (including high performance liquid chromatography (HPLC), thin layer chromatography (TLC), enzymatic and inmunological tests (e.g. ELISA test) and physical tests) to establish their authenticity and hence guarantee the quality of products manufactured for consumers (Holland et al., 1998). The use of Near Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS) for the rapid, precise and non-destructive analysis of a wide range of organic materials has been comprehensively documented (Osborne et at., 1993). Most of the established methods have involved the development of NIRS calibrations for the quantitative prediction of composition in meat (Ben-Gera and Norris, 1968; Lanza, 1983; Clark and Short, 1994). This was a rational strategy to pursue during the initial stages of its application, given the type of equipment available, the state of development of the emerging discipline of chemometrics and the overwhelming commercial interest in solving such problems (Downey, 1994). One of the advantages of NIRS technology is not only to assess chemical structures through the analysis of the molecular bonds in the near infrared spectrum, but also to build an optical model characteristic of the sample which behaves like the “finger print” of the sample. This opens the possibility of using spectra to determine complex attributes of organic structures, which are related to molecular chromophores, organoleptic scores and sensory characteristics (Hildrum et al., 1994, 1995; Park et al., 1998). In addition, the application of statistical packages like principal component or discriminant analysis provides the possibility to understand the optical properties of the sample and make a classification without the chemical information. The objectives of this present work were: (1) to examine two methods of sample presentation to the instrument (intact and minced) and (2) to explore the use of principal component analysis (PCA) and Soft Independent Modelling of class Analogy (SIMCA) to classify muscles by quality attributes. Seventy-eight (n: 78) beef muscles (m. longissimus dorsi) from Hereford breed of cattle were used. The samples were scanned in a NIRS monochromator instrument (NIR Systems 6500, Silver Spring, MD, USA) in reflectance mode (log 1/R). Both intact and minced presentation to the instrument were explored. Qualitative analysis of optical information through PCA and SIMCA analysis showed differences in muscles resulting from two different feeding systems.
본 연구는 AI 기반 맞춤형 학습 시스템을 시범적으로 운영하여 대학 수업에서의 AI 기반 맞춤형 학습 시스템의 적용 가능성과 효용성을 알아보고자 하였다. 이를 위하여 C지역 소재 B대학교 1학년 재학생 중 기초수학 교과목 수업에 참여한 42명 학습자를 대상으로 AI 기반 맞춤형 학습 시스템을 적용 및 운영하였고, 학생 및 교수를 대상으로 설문 문항 조사와 인터뷰를 진행하였다. 연구 결과, AI 기반 맞춤형 학습 시스템의 활용은 학생의 학업성취도를 향상시켰다. 심층인터뷰 결과 교수자와 학습자 모두 기초 개념 학습에 있어 학습 성과 향상에 기여하는 것으로 파악되었다. 이는 AI 기반의 맞춤형 학습 시스템이 자기 주도 학습의 역량을 향상하고 개념학습을 통해 지식 강화에 효과적인 방안이 될 것임을 시사한다. 본 연구는 인공지능 기반 적응형 학습 시스템의 기초 과학 교과목 도입과 적용에 관련한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 향후 AI 기반 맞춤형 학습에서 학생들에게 제공한 학습과정과 분석한 데이터를 대면수업에 연계한 효과 검증과 분석한 데이터의 활용 방안에 대한 전략 연구를 제언한다.
김찬삼의 『세계일주무전여행기(世界一周無錢旅行記)』가 발표된 1962년은 민간인의 해외여행이 강력히 규제되던 때였다. 이 시기에 관광 목적의 해외여행을 할 수 있는 사람은 남한 사회 전체를 통틀어 극소수에 불과했다. 국민 대부분은 저개발과 정치적 격변이 끊이지 않는 '국내'에 갇힌 채 대한민국의 바깥세상을 상상해볼 뿐이었다. 독자 대중은 갇힌 반도에서 탈출하고픈 욕망을 김찬삼이라는 예외적 개인에 투사하며 대리만족해야 했다. 1960년대 남한 사회의 대중 독자에게 '김찬삼'이라는 캐릭터는 탈주의 욕망을 투사할 수 있는 대표적인 표상이었다. 따라서 '김찬삼'은 대중 누구나 접속할 수 있는 상태로 존재해야 했다. 이 표상은 남한 사회에서 통용되는 세속적이고 탈정치화된 상식 이상이 되어선 안 됐다. 무엇보다도 이념적 편향성을 반드시 제거해야 했다. 독자가 이 책에서 얻는 상상 지리지는 순도 높은 '비 공산권 국가로서의 세계'로 한정되어 있다. 냉전 이데올로기의 콤플렉스가 남한 사회 전체에 만연한 상황에서, 그 이상의 정치색을 드러내는 일은 대중적일 수 없기 때문이다. 김찬삼은 남한 독자에게 무엇을 이야기할 수 있고, 그럴 수 없는지 정확히 알았다. 해외여행을 떠날 수 없는 독자들의 현실, 한국인을 '국내'에 가둬놓는 사회 현실을 단 한마디도 언급하지 않았다. 그것이야말로 그가 해선 안 될 이야기였기 때문이다. 이 연구는 김찬삼의 스토리텔링 전략을 분석하여 1960년대 규율된 여행 판타지의 의미를 고찰하는 한편, 우리 시대의 여행기가 여전히 지난 시대의 한계를 뛰어넘지 못한 부분이 무엇인지 묻고자 한다.
연구 목적 : 본 연구는 급변하는 세상 속에서 지속가능한 발전을 위한 기독교교육의 실천적 가능성을 모색하고자 하는 목적으로 진행되었다. 이를 위하여 1980년대 초부터 유네스코를 중심으로 연구되고 발표되었던 "지속가능발전"(Sustainable Development)이라는 개념과 의미 그리고 실행방향을 규명하고, 그 원리를 활용하여 기독교교육의 지속가능한 발전을 위한 실천적 전략을 제시하고자 하였다. 연구 내용 및 방법 : 본 연구는 유네스코에서 발표한 5개의 주요 보고서들--"우리 공동의 미래"(1987), "의제21"(1992), 유엔ESD 10년"(2002), "글로벌실행프로그램 2015-2019"(2014) 그리고 "지속가능발전2030"(2020)--을 연대순으로 선별하고, 그 안에 제시되고 있는 "지속가능발전(SD)의 개념과 의미에 대한 변천사를 고찰하였다. 동시에 "지속가능발전교육"(ESD)과 관련하여 "지속가능발전목표"(SDGs)의 발생과 변천 그리고 실행방식을 살펴보면서 지속가능발전의 구체적인 실천전략이 갖는 특징들을 분석하여 제시하였다. 결론 및 제언 : 본 연구를 통해 지속가능발전의 개념과 이를 활용한 리더십 개발전략을 바탕으로 하여 기독교교육이 믿음의 다음 세대를 올바르게 세우기 위해 필요한 3가지 함의점을 도출하였다. 먼저 기독교교육의, 지속가능성을 위하여 문화명령에 대한 올바른 성경적 해석을 바탕으로 한 교육의 토대를 점검하고 다음으로 다양한 형태의 지표와 교육모듈을 사용하여 구체적인 교육과정 개발과 수업 설계의 필요성을 제안하고, 마지막으로 다차원적인 접근을 통해 기독교교육의 활성화를 위한 교육리더십 개발을 위한 구체적인 실천사항을 제시한다.
Ning Song;Jun Luo;Lian Huang;Xiaoying Chen;Huimin Niu;Lu Zhu
Animal Bioscience
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제36권10호
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pp.1488-1498
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2023
Objective: αS1-Casein is more closely associated with milk allergic reaction than other milk protein components. microRNA (miRNA) is a class of small non-coding RNAs that modulate multiple biological progresses by the target gene. However, the post-transcriptional regulation of αS1-casein expression by miRNA in ruminants remains unclear. This study aims to explore the regulatory roles of miR-380-3p on αS1-casein synthesis in goat mammary epithelial cells (GMEC). Methods: αS1-Casein gene and miR-380-3p expression was measured in dairy goat mammary gland by quantitative real-time polymerase chain reaction (qRT-PCR). miR-380-3p overexpression and knockdown were performed by miR-380-3p mimic or inhibitor in GMEC. The effect of miR-380-3p on αS1-casein synthesis was detected by qRT-PCR, western blot, luciferase and chromatin immunoprecipitation assays in GMEC. Results: Compared with middle-lactation period, αS1-casein gene expression is increased, while miR-380-3p expression is decreased during peak-lactation of dairy goats. miR-380-3p reduces αS1-casein abundance by targeting the 3'-untranslated region (3'UTR) of αS1-casein mRNA in GMEC. miR-380-3p enhances β-casein expression and signal transducer and activator of transcription 5a (STAT5a) activity. Moreover, miR-380-3p promotes β-casein abundance through target gene αS1-casein, and activates β-casein transcription by enhancing the binding of STAT5 to β-casein gene promoter region. Conclusion: miR-380-3p decreases αS1-casein expression and increases β-casein expression by targeting αS1-casein in GMEC, which supplies a novel strategy for reducing milk allergic potential and building up milk quality in ruminants.
최근 지진 발생 사례들에서는 암반보다는 대부분 토사 퇴적층으로 구성된 부지에서의 심각한 지진 피해를 보여주고 있다. 이는 지진지반 운동의 증폭을 야기하는 부지 효과가 기반암 위 토사의 공간적 분포 및 동적 특성에 주로 관련되어 있기 때문이다. 본 연구에서는 지반 자료에 관한 통합적 GIS 기반의 정보 시스템을 국내 대표적 대도시 지역인 서울에서의 지진 운동에 대한 지역적 종합 대책 수립의 일환으로 구축하였다. 서울 지역에 대한 GIS 기반 지반 정보 시스템을 구축하기 위하여, 연구 대상 영역 및 인근에 대한 기존 지반 조사 자료의 수집이 이루어 졌고 지표 지반-지식 자료의 확보를 위한 부지 방문 조사가 추가적으로 수행되었다. 관심 대상 영역의 부지 효과 평가를 위한 지반 정보 시스템의 실질적 적용 목적으로, 지반지진공학적 변수인 기반암 심도 및 부지 주기에 관한 지진재해 구역 지도를 작성하고 지진 유발 재해 예측을 위한 지역적 종합 대책으로 제시하였다. 또한, 서울 지역 내 임의 부지 및 하위 행정 단위에서의 내진 설계 및 내진 성능 평가를 위한 부지 증폭계수의 결정 수단으로 부지 분류의 지진재해 구역화를 수행하였다. 본 연구에서 수행된 서울 지역에서의 지진재해 구역화 사례 연구로부터 GIS 기반의 지반 정보 시스템의 대도시에 대한 지진재해의 지역적 예측 뿐만 아니라 지진재해 저감을 위한 의사 결정 지원에서의 활용가능성을 확인하였다.
One of the main factors that determine the quality of instruction is the teaching ability of the instructor administering the class. To evaluate teaching ability, methods such as peer review, student feedback, and teaching portfolio can be used. Among these, because feedback from the students is directly associated with how well the students feel they have learned, it is essential to improving instruction and teaching ability. The principal aim of instruction evaluation lies in the evaluation of instructor's qualification and the improvement of instruction quality by enhancing professionalism. However, the mandatory instruction evaluations currently being carried out at the term's end in universities today have limitations in improving instruction in terms of its evaluation items and times. To improve the quality of instruction and raise teaching abilities, instruction evaluations should not stop at simply being carried out but also be utilized as useful data for students and teachers. In other words, they need to be used to develop teaching and improve instruction for teachers, and consequently, should also exert a positive influence on students' scholastic achievements and learning ability. The most important thing in evaluation is the acquisition of accurate information and how to utilize it to improve instruction. The online instruction diagnosis item pool is a more realistic feedback device developed to improve instruction quality. The instruction diagnosis item pool is a cafeteria-like collection of hundreds of feedback questions provided to enable instructors to diagnose their instruction through self-diagnosis or students' feedback, and the instructors can directly select the questions that are appropriate to the special characteristics of their instruction voluntarily make use of them whenever they are needed. The current study, in order to find out if the online instruction diagnosis item pool is truly useful in reforming and improving instruction, conducted pre and post tests using 256 undergraduate students from Y university as subjects, and studied the effects of student feedback on instructions. Results showed that the implementation of instruction diagnosis improved students' responsibility regarding their classes, and students had positive opinions regarding the usefulness of online instruction diagnosis item pool in instruction evaluation. Also, after instruction diagnosis, analyzing the results through consultations with education development specialists, and then establishing and carrying out instruction reforms were shown to be more effective. In order to utilize the instruction diagnostic system more effectively, from planning the execution of instruction diagnosis to analyzing the results, consulting, and deciding how those results could be utilized to instruction, a systematic strategy is needed. In addition, professors and students need to develop a more active sense of ownership in order to elevate the level of their instruction.
이 연구에서는 초등예비교사를 위한 과학 교수법 수업을 진행하는 교사교육자가 수업에서 마주하게 된 초등예비교사의 과학에 대한 낮은 흥미와 호기심 수준의 원인이 무엇인지 파악한 후 이를 해소하기 위한 실천 계획을 탐색하고 수업에 적용하고 성찰하였다. 이러한 실행연구를 통해 초등예비교사를 위한 과학 수업에서 교수 실천을 개선하고 초등예비교사의 과학에 대한 흥미와 호기심을 향상시킬 수 있는 방안을 제안하였다. 초등과학교재연구 물리영역 수업에 참여한 초등예비교사를 대상으로 총 3차에 걸쳐 실행과 성찰을 반복하는 나선형적 실행구조를 설계하였고, 수업 일지, 학생의 참여 데이터, 동료 및 자기 평가 결과, 초등예비교사의 강의평가 결과 등을 수집하고 분석하였다. 초등예비교사의 과학에 대한 호기심이 낮은 이유를 정보격차의 인식과 표현력 부족 및 정보격차의 해소 의지가 낮기 때문으로 보고, 정보격차의 표현 연습, 정보격차를 인식할 수 있도록 지식수준 높이기, 정보격차의 해결의지 가지기 전략을 수업에 도입하였다. 단위 수업의 개선으로 변화할 수 있는 범위 내에서 초등예비교사는 이러한 과정 속에서 과학에 대한 호기심을 가지고 이를 표현할 수 있게 되었다.
3차원 포인트 클라우드 의미적 분할은 각 포인트별로 해당 포인트가 속한 물체나 영역의 분류 레이블을 예측함으로써, 포인트 클라우드를 서로 다른 물체들이나 영역들로 나누는 컴퓨터 비전 작업이다. 기존의 3차원 의미적 분할 모델들은 RGB 영상들에서 추출하는 2차원 시각적 특징과 포인트 클라우드에서 추출하는 3차원 기하학적 특징의 특성을 충분히 고려한 특징 융합을 수행하지 못한다는 한계가 있다. 따라서, 본 논문에서는 2차원-3차원 멀티-모달 특징을 이용하는 새로운 3차원 의미적 분할 모델 MMCA-Net을 제안한다. 제안 모델은 중기 융합 전략과 멀티-모달 교차 주의집중 기반의 융합 연산을 적용함으로써, 이질적인 2차원 시각적 특징과 3차원 기하학적 특징을 효과적으로 융합한다. 또한 3차원 기하학적 인코더로 PTv2를 채용함으로써, 포인트들이 비-정규적으로 분포한 입력 포인트 클라우드로부터 맥락정보가 풍부한 3차원 기하학적 특징을 추출해낸다. 본 논문에서는 제안 모델의 성능을 분석하기 위해 벤치마크 데이터 집합인 ScanNetv2을 이용한 다양한 정량 및 정성 실험들을 진행하였다. 성능 척도 mIoU 측면에서 제안 모델은 3차원 기하학적 특징만을 이용하는 PTv2 모델에 비해 9.2%의 성능 향상을, 2차원-3차원 멀티-모달 특징을 사용하는 MVPNet 모델에 비해 12.12%의 성능 향상을 보였다. 이를 통해 본 논문에서 제안한 모델의 효과와 유용성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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