• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2001년도 제2회 생물정보 워크샵 (DNA Chip Bioinformatics)
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• pp.45-60
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• 2001

. Mediator of transcriptional regulation is the evolutionary conserved coactivator complex that plays He central role in the integration and recruitment of diverse regulatory signals and transcription machinery to certain promoters. In yeast, each Mediator subunit is required for transcriptional regulation of a distinct group of genes. In order to decipher the mechanistic roles of Mediator proteins in regulating developmental specific gene expression, we isolated, and analyzed a multiprotein complex containing Drosophila Mediate. homologs (dMediato.). dMediato. interacts with several sequence-sperific transcription factors and basal transcription machinery, and is critical for activated transcription in response to diverse transcriptional activators. In order to elucidate the function of Mediator in metazoan development, we isolated mutants of a conserved Mediate. subunit, Drosophila Med6 (dMed6). dMed6 null homozygotes failed to pupate and died in the third larval instar. Larval mitotic cells and most imaginal discs showed severe defects in proliferation, but no apparent morphological defect was observed in other larval tissues. Clonal analysis of dMed6 mutant cells revealed that dMed6 is essential for cell viability and proliferation of most adult cell types. Drosophila cDNA microarray, quantitative RT-PCR, and in situ expression analyses of developmentally regulated genes in dMed6 mutants showed that transcriptional activation of a subset of genes involved in neuroblast proliferation in the larval brain were most affected. Our results suggest that dMed6 is required in most for transcriptional regulation of a subset of genes important for cell proliferation and metabolism.

• BMB Reports
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• 제34권5호
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• pp.408-414
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• 2001

Ornithine decarboxylase (EC 4.1.1.17) is an essential enzyme for polyamine synthesis and growth in mammalian cells and plants. We compared the biochemical and immunological properties of rat and Nicotiana glutinosa ODC by cloning and expressing the recombinant proteins. The primary amino acid sequence between rat and N. glutinosa ODC had a 40% homology The molecular weight of the overexpressed rat ODC was 53 kDa, and that of N. glutinosa was 46.5 kDa. Adding 1 mM of putrescine to the enzyme reaction mixture inhibited both rat and N. glutinosa ODC activity to 30%. Agmatine had an inhibitory effect only on N. glutinosa ODC. Cysteine and lysine modifying reagents reduced both ODC activities, verifying the key roles of cysteine and lysine residues in the catalytic mechanism of ODC. ELISA was performed to characterize the immunological difference between the rat and plant ODC. Both the rat and N. glutinosa ODC were recognized by the polyclonal antibody that was raised against purified N. glutinosa ODC, but the rat ODC was 50-fold less sensitive to the antibody binding. These results indicate that even though both ODCs have the same evolutionary origin, there seems to be a structural distinction between the species.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.451-461
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• 2002

차분 진화는 다양한 형태의 목적함수를 최적화하는데 매우 효율적인 방법임이 입증되었다 차분 진화의 가장 큰 이점은 개념적 단순성과 사용의 용이성이다. 그러나 차분 진화의 수렴성이 제어 파라미터에 매우 민감한 단점이 있다. 본 논문은 새로운 교배용 벡터 생성법과 제어 파라미터의 적응 메커니즘을 결합한 적응성 있는 차분 진화를 제안한다. 이는 수렴성을 해치지 않으면서 차분 진화를 보다 강인하게 만들며 사용이 쉽도록 해준다. 12가지 최적화 문제에 대해 제안한 방법을 시험하였다. 적응성 있는 차분 진화의 응용 사례로써 이벤트 예측을 위한 교사 클러스터링 방법을 제안한다. 이 방법을 진화에 의한 이벤트 클러스터링이라 부르며 데이터 모델링 검증에 널리 사용되는 4 가지 사례에 대해 그 성능을 시험하였다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권4호
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• pp.67-75
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• 1998

In general, Evoluationary Algorithm(EAs) are refered to as methods of population-based optimization. And EAs are considered as very efficient methods of optimal sytem design because they can provice much opportunity for obtaining the global optimal solution. This paper presents a co-evolution scheme of artifical neural networks, which has two different, still cooperatively working, populations, called as a host popuation and a parasite population, respectively. Using the conventional generatic algorithm the host population is evolved in the given environment, and the parastie population composed of schemata is evolved to find useful schema for the host population. the structure of artificial neural network is a diagonal recurrent neural netork which has self-feedback loops only in its hidden nodes. To find optimal neural networks we should take into account the structure of the neural network as well as the adaptive parameters, weight of neurons. So we use the genetic algorithm that searches the structure of the neural network by the co-evolution mechanism, and for the weights learning we adopted the evolutionary stategies. As a results of co-evolution we will find the optimal structure of the neural network in a short time with a small population. The validity and effectiveness of the proposed method are inspected by applying it to the stabilization and position control of the invered-pendulum system. And we will show that the result of co-evolution is better than that of the conventioal genetic algorithm.

• 천문학논총
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• 제30권2호
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• pp.481-483
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• 2015

Multi-dimensionality in the inner working of core-collapse supernovae has long been considered one of the most important ingredients to understand the explosion mechanism. We perform a series of numerical experiments to explore how rotation impacts the 3-dimensional hydrodynamics of core-collapse supernova. We employ a light-bulb scheme to trigger explosions and a three-species neutrino leakage scheme to treat deleptonization effects and neutrino losses from the neutron star interior. We find that the rotation can help the onset of neutrino-driven explosions for models in which the initial angular momentum is matched to that obtained from recent stellar evolutionary calculations (${\sim}0.3-3rad\;s^{-1}$ at the center). For models with larger initial angular momenta, a shock surface deforms to be oblate due to larger centrifugal force. This makes a gain region, in which matter gains energy from neutrinos, more concentrated around the equatorial plane. As a result, the preferred direction of the explosion in 3-dimensional rotating models is perpendicular to the spin axis, which is in sharp contrast to the polar explosions around the axis that are often obtained from 2-dimensional simulations.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권7호
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• pp.2356-2376
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• 2021

In this paper, we proposed a novel modulation recognition method based on quantum elephant herding algorithm (QEHA) evolving neural network under impulse noise environment. We use the adaptive weight myriad filter to preprocess the received digital modulation signals which passing through the impulsive noise channel, and then the instantaneous characteristics and high order cumulant features of digital modulation signals are extracted as classification feature set, finally, the BP neural network (BPNN) model as a classifier for automatic digital modulation recognition. Besides, based on the elephant herding optimization (EHO) algorithm and quantum computing mechanism, we design a quantum elephant herding algorithm (QEHA) to optimize the initial thresholds and weights of the BPNN, which solves the problem that traditional BPNN is easy into local minimum values and poor robustness. The experimental results prove that the adaptive weight myriad filter we used can remove the impulsive noise effectively, and the proposed QEHA-BPNN classifier has better recognition performance than other conventional pattern recognition classifiers. Compared with other global optimization algorithms, the QEHA designed in this paper has a faster convergence speed and higher convergence accuracy. Furthermore, the effect of symbol shape has been considered, which can satisfy the need for engineering.

• Animal Systematics, Evolution and Diversity
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• 제37권3호
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• pp.205-211
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• 2021

This study investigates the morphological and skull characteristics of the Siberian weasel Mustela sibirica quelpartis from the Jeju Island, South Korea. A total of 26 roadkill specimens (22 males and 4 females) were collected from October 2012 to April 2016. All collected specimens were examined for morphological characteristics, but only 19 specimens (16 males and 3 females) were in a good enough condition to process for skull measurements. This study showed no significant differences in ear length between male and female (p>0.05), and significant differences were found in head-body length, tail length (TL), and hind-food length (p<0.05). Both the male and female of M. s. quelpartis were larger in its external characteristics except for TL than M. s. coreanus living in the mainland of South Korea. M. s. quelpartis males have a smaller skull size than their female counterparts. In general, both male and female M. s. quelpartis showed external characteristics in line with the Island Rule. The findings of this study are important in order to shed more light on the evolutionary mechanism of small mammals living on the Jeju Island.

• 한국지역지리학회지
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• 제21권3호
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• pp.489-502
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• 2015

실리콘펜 또는 케임브리지 현상으로도 알려져 있는 케임브리지 클러스터는 생명공학 산업 및 정보통신 산업에 특화되어 있는 혁신 클러스터로 잘 알려져 있다. 본 연구는 케임브리지 클러스터의 진화구조를 트리플힐릭스 관점을 중심으로 고찰한 것이다. 케임브리지 클러스터는 케임브리지대학을 중심축으로 형성된 자연발생적 클러스터로 간주할 수 있으나, 오늘날 케임브리지가 세계적인 첨단산업 클러스터의 기반을 갖추게 된 밑바탕에는 1960년대 후반에 결성된 산-학-관 협력체인 '케임브리지지역발전위원회'의 활동과 그 결과로 만들어진 모트보고서가 중요한 영향을 미쳤다. 그 후 1970년대부터 본격화된 클러스터의 성장과정에는 케임브리지대학의 칼리지들이 조성하기 시작한 사이언스 파크와 케임브리지대학의 스핀오프(스핀아웃) 활동이 활발하게 나타났다. 클러스터 진화의 역동성을 주도하는 지역 내 스핀오프 활성화의 기저에는 케임브리지 지역에 오랜 세월 누적되어 온 기업가주의 문화와 창업 및 기업 활동을 촉진하는 기업가 네트워크와 사회자본의 영향이 중요하게 작용했다. 그러나 2000년대 들어 대학의 재정 지원을 축소하고 기업가적 대학으로의 전환을 유도하는 정부의 정책기조가 심화됨에 따라 케임브리지대학의 스핀오프 활동은 크게 위축되었고, 이것이 케임브리지 클러스터의 역동적 진화를 위협하는 요소로 작용하고 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권3호
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• pp.31-40
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• 2020

현재 제조 분야 빅데이터 분석을 위하여 black-box 기반 기계 학습 알고리즘을 활용하고 있다. 해당 알고리즘은 높은 분석 정합성 가지는 장점이 있지만, 분석 결과에 대한 해석이 어렵다는 단점이 있다. 그러나 제조업에서는 분석 알고리즘은 제조 공정 원리 기반 해석을 통하여 결과의 근거 및 도출 타당성에 대한 검증이 중요하다. 이러한 기계 학습 알고리즘의 결과 설명력 한계를 극복하기 위하여 유전 프로그래밍을 활용한 제조 빅데이터 분석 방법을 제안한다. 본 알고리즘은 생물학적 진화유전 프로그래밍 알고리즘은 생물학적 진화를 모방한 진화 연산 (선택, 교배, 돌연변이) 반복하면서 최적의 해를 찾아간다. 그리고 해는 수학적 기호를 활용하여 변수 간의 관계로 나타나며, 가장 높은 설명력을 가지는 해가 최종적으로 선택된다. 이를 통하여 입력 및 출력 변수 관계 수식화를 통한 결과를 도출하므로 직관적인 제조 매카니즘에 대한 해석이 가능하며 또한 수식으로 나타낸 변수간의 관계 기반으로 기존 해석이 불가한 제조 원리 도출도 가능하다. 제안 기법은 대표적인 기계 학습 알고리즘과 성능을 비교 분석 결과 동등 또는 우수한 성능을 보였다. 향후 해당 기법을 통하여 다양한 제조 분야 활용 가능성을 검증하였다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.79-91
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• 2019

엔터테인먼트 산업은 투자 위험성으로 인해 경쟁력 확보를 통한 리스크 관리가 중요한 산업이다. 콘텐츠의 경쟁력은 산업 환경과 같은 외적 요인과 함께 몰입 기제를 중심으로 하는 내적 요소가 동시에 갖추어졌을 때 강화된다. 몰입 기제는 관람자의 인지 반응의 한 형태로 영상 콘텐츠 관람 시 뇌의 신호처리 과정을 통해 발생한다. 콘텐츠 시청과 관련된 뇌의 신호처리는 주로 작업기억(working memory) 영역에서 이루어지며 몰입도가 높은 콘텐츠의 경우 관람자에게 전달되는 콘텐츠 이외의 정보를 차단함으로써 일시적인 해리 상태를 발생시킨다. 최면이나 기억상실과 같은 증세와 유사한 해리상태는 관람객의 몰입도가 높은 수준에 도달했을 때 발생한다. 반면 관람자가 주의를 집중하고 있는 콘텐츠 정보는 외부정보 유입이 상대적으로 차단 또는 지연된 상태에서 일화 완충기(episodic buffer)를 통한 미래 사고(future thinking)의 구성을 위해 집중적으로 사용된다. 관람자의 미래사고 구성은 가설구성 행위(hypothesis forming activity)의 형태로 진행되며 뇌의 예측성(predictability)에 기반을 둔다. 이와 같은 가설 구성 행위가 뇌의 본질적 기능인 예측성과 스토리의 진화적 기능인 문제 해결 시뮬레이션과 조응할 때 관람자의 뇌는 콘텐츠에 높은 수준으로 몰입하게 된다. 가설 구성 행위가 효과적으로 이루어지기 위해서는 가설 구성의 배경, 가설구성의 주체, 인물의 내적 정보, 가설 발생 정보의 종류와 위치 및 규모, 정보의 가설 연관성과 유형 같은 요소들이 중요하다. 이와 같은 요소를 기준으로 김은숙 드라마<도깨비>를 분석한 결과 위의 요소들이 유기적이고도 효과적으로 작동하고 있음을 관찰할 수 있었다.