스타트업은 벤처캐피털 투자자들의 투자를 얻기 위해서 모방의 위험성을 감수하고서도 기술을 특허로 출원해야 하는가? 이러한 질문에 답하기 위하여 본 연구에서는 미국 제약바이오산업에서 스타트업이 출원한 특허와 특허 기술에 대한 모방가능성과 벤처캐피털로부터 받은 1차 펀딩 금액과의 관계를 연구하였다. 미국을 기반으로 1995년에서 2005년 사이 설립된 157개의 제약바이오 스타트업들의 데이터를 실증 분석하였다. 본 연구의 결과는 특허출원수가 많을수록 벤처캐피털로부터 받은 1차 펀딩 금액이 컸으며, 특허기술의 모방가능성이 높을수록 벤처캐피털로부터 받은 1차 펀딩 금액이 적었다. 특허출원수와 특허기술의 모방가능성의 상호작용 효과는 기대했던 것과는 달리 모방가능성이 높을수록 특허 출원수와 벤처캐피털로부터 받은 1차 펀딩 금액의 긍정적인 관계를 더욱 강화하는 것으로 나타났다. 본 연구의 실증분석 결과에 의하면, 미국 제약바이오 섹터에 투자하는 벤처캐피털리스트들은 펀딩의 수준을 결정함에 있어서 스타트업이 보유한 특허의 양과 질을 동시에 고려하는 것으로 보인다. 특히, 출원 특허의 모방가능성은 회사의 발명에 대한 보호가능성을 낮추는 부정적인 측면만을 포함하는 단순한 개념이 아닌 것으로 나타났다. 오히려, 특허의 모방가능성은 스타트업의 특허가 다른 회사들에게도 매력적이라는 긍정적인 측면도 동시에 포함할 수 있다. 또한, 출원 특허의 수는 모방가능성의 긍정적인 측면을 더욱 강화하는 역할을 하는 것으로 나타났다.
본 연구는 문화콘텐츠의 특성이라고 할 수 있는 원형성, 창조성, 차별성, 상호작용성을 사이무어 체트먼(Seymour Chatman)의 서사구조와 담론의 형식에 적용하여 삼국시대 속악가사를 문화콘텐츠화 시킬 수 있는 방안에 대해서 살펴보았다. 삼국시대의 속악가사는 현재 노래나 가사가 전하는 것은 거의 없고 대부분 그 유래에 대한 간단한 기록만이 전하고 있지만 오늘날 다양한 문화콘텐츠간의 상호작용성 속에서 독창적인 창조적 변형에 의해 새로운 문화콘텐츠로 개발이 가능하다. 대중적인 문화콘텐츠라고 할 수 있는 소설 공연 영화 콘텐츠의 공통적인 속성은 모두 기본적으로 서사구조를 바탕으로 스토리텔링을 한다는 것이다. 이러한 문화콘텐츠의 속성에 맞게 삼국시대 속악가사를 문화콘텐츠화하기 위해서 먼저 체트먼의 서사구조와 담론의 형식을 채택하여 속악가사의 서사구조에 대한 분석을 하였다. 삼국시대 속악가사들 속에 문호콘텐츠 매체간의 상호작용성의 요소를 분석하였는데, 완결된 서사구조를 갖춘 작품들이 매체적 상호작용에 의해서 새로운 문화콘텐츠로 개발될 수 있는 가능성이 높다는 것을 알았다. 하지만 서사구조가 빈약하더라도 그것이 갖고 있는 보편성이 높다면 충분히 문화콘텐츠화할 수 있다는 것도 알았다. 특히 사례분석으로 제시된 백제 속악가사 <정읍>은 오늘날 음악 공연컨텐츠로 개발되었으나 본래의 작품이 갖고 있는 원형성을 전승하되 새로운 매체의 속성에 맞게 재창조함으로서 충분히 문화콘텐츠화할 수 있다는 가능성을 제시해주었다. 끝으로 본 연구는 문화콘텐츠의 특성을 체트먼의 서사구조와 담론의 형식에 적용하여 연구하는 시론적 단계의 연구로서 문화콘텐츠에 대한 새로운 분석방법론으로 자리매김되기를 기대한다.
암컷의 자궁에서 일어나는 수정은 새로운 생명의 시작점이다. 암컷의 번식기관은 난소, 난관, 자궁, 자궁경부 및 질로 구성되어 있으며, 이들기관은 발정주기에 따라 생리학적인 역할이 조절된다. 자궁은 수정란의 발달과 착상이 이루어지는 곳이기 때문에, 수정란과 자궁 환경의 상호작용은 안정적인 임신을 위한 필수적인 조건으로 알려져있다. 자궁내막은 자궁의 한 부분으로써 이들의 형태학적인 특징은 호르몬에 의해 반복적으로 변화되며, 자궁내막으로부터 분비되는 자궁액 역시 그 특징이 변화하게 된다. 최근, 자궁내막 및 자궁액 내 포함된 대량의 단백질을 단백체학과 생물정보학의 발전에 따라 검출할 수 있게 되었으며, 이러한 기술에 의해 번식학 발전을 가속화하고 있다. 대량의 단백질 정보는 성호르몬 신호기전 및 혈관신생과 같은 이론 등을 깊게 연구할 수 있는 도구로써 이용되고 있다. 본 총설에서는 자궁내막의 재구성, 자궁선 및 자궁액에 대한 기초적인 생물학적인 지식을 바탕으로, 단백체학과 생물정보학을 활용한 자궁내막 및 자궁액 연구에 대해서 소개하고자 한다. 또한, 생물정보학 도구를 활용하여 단백체학에서 탐색된 자궁내막 및 자궁액 관련 단백질들의 상호작용 알아보는 방법에 대해서도 소개하였다. 따라서, 본 총설의 내용은 발정주기동안 자궁내막 안에서 일어나는 새로운 세포 신호기전을 탐색하는데 큰 도움이 될것이라 생각된다.
모바일 네트워크 및 인터넷의 발전은 물리적인 거리의 한계를 극복하고 원격지의 정보를 제공하거나 획득하는데 기여하고 있다. 그러나 영상 전송을 주요 정보 제공 수단으로 사용하는 시스템은 여전히 고대역폭과 저지연 전송을 요구하고 있으며, 전송된 영상을 기반으로 상황을 판단하고 실시간 피드백을 제공하기 위해서는 전송된 영상의 품질뿐만 아니라 데이터 신뢰성과 전송 지연시간 문제는 극복해야할 중요한 부분이다. 5세대 모바일 네트워크의 출현은 이전 세대의 기술에서 경험할 수 없었던 고대역폭과 정밀한 위치 인식 등의 특성을 제공하여, 원격 진료 및 수술, 사회안전망을 위한 무선 원격 비디오 감시 시스템, 차량의 자율 주행 뿐만 아니라 UAV/UGV의 비가시권 제어를 실현할 수 있는 기반이 되고 있다. 또한 모바일 네트워크의 특성을 고려하여 네트워크 지연 시간을 최소화하는 Mobile Edge Computing 기술은 기존의 스마트 단말과 고가용성 서버 시스템으로 구성되던 시스템 아키텍처에 대한 변화를 요구하고 있다. 그러나 여전히 무선 구간에서 발생하는 네트워크 불확실성은 고해상도 영상을 전송할 때 영상 품질의 문제로 이어지며, 캐시를 활용한 전통적인 해결 방법은 지연 시간의 증가로 이어지게 되어 5G-MEC로 극복한 문제에 대한 근본적인 해결책이 되지 못한다. 본 연구에서는 Foward Error Correction과 Fast Retransmission을 이용하는 SRT 프로토콜을 기반으로 초저지연 고화질 영상 전송 시스템을 제안하고 각 시스템 컴포넌트를 5G-MEC의 특성을 고려하여 배치하여 4K 영상 전송시에도 종단간 지연시간을 1초 이하로 제한할 수 있음을 실험 결과로 제시하고 있다. 또한 실시간 고화질 영상 전송시 고려해야하는 요소로, 영상의 품질과 카메라-사용자 간의 최종 지연 시간 및 지연시간에 영향을 미치는 구간을 분석하고 추가적으로 개선할 수 있는 부분을 찾아 제시하도록 한다.
본 논문에서는 네트워크 환경에서 원격사용자들의 몰입형 상호작용을 위한 딥러닝 기반의 그룹 동기화 기법을 제안한다. 그룹 동기화의 목적은 사용자의 몰입감을 높이기 위해서 모든 참여자가 동시에 상호작용이 가능하게 하는 것이다. 기존 방법은 시간 정확도를 향상을 위해 대부분 NTP(Network Time Protocol) 기반의 시간 동기화 방식에 초점이 맞추어져 있다. 동기화 서버에서는 미디어 재생 시간을 제어하기 위해 이동 평균 필터를 사용한다. 그 한 예로서, 지수 가중평균 방법은 입력 데이터의 변화가 크지 않으면 정확하게 재생 시간을 추종하고 예측하나 네트워크, 코덱, 시스템 상태의 급격한 변화가 있을 때는 안정화를 위해 더 많이 시간이 필요하다. 이런 문제점을 개선하기 위해서 데이터의 특성을 반영할 수 있는 딥러닝 기반의 그룹 동기화 기법인 DeepGroupSync를 제안한다. 제안한 딥러닝 모델은 시계열의 재생 지연 시간을 이용하여 최적의 재생 시간을 예측하는 두 개의 GRU(gated recurrent unit) 계층과 하나의 완전 연결 계층으로 구성된다. 실험에서는 기존의 지수 가중평균 기반 방법과 제안한 DeepGroupSync 방법에 대한 성능을 평가한다. 실험 결과로부터 예상하지 못한 급격한 네트워크 조건 변화에 대해서 제안한 방법이 기존 방법보다 더 강건함을 볼 수 있다.
20세기 말, 뉴미디어 기술의 보급과 뉴미디어 예술이 대두됨에 따라, 무용은 시각예술과 신체언어예술로써 점점 더 풍부하고, 많은 변화의 특징을 갖게 되었다. 인터넷이 엄청난 속도로 발전하고 있는 오늘날의 뉴미디어 환경에서 수많은 서로 다른 분야(예로 들면, 영화 연극, 컴퓨터 기술, 디지털 예술 등)들이 그 공통성과 특징을 빌려 다양한 교호 창작을 함으로써 새로운 학문적 연구와 이론 모델이 생겨나고 있다. 각 분야의 크로스오버가 화제가 되면서 전통적인 댄스 퍼포먼스 형식도 새로운 돌파구를 찾고 있다. 이 글은 두 부분으로 나누어져 있는데, 첫 번째 부분은 영상 장치의 춤 공연예술에 대한 연구이며, 두번째 부분은 무용예술의 전파 가능성과 영향을 연구하는 것으로, 이 두 부분의 연구를 통해 뉴미디어 환경에서 무용예술의 크로스오버 실현과 전파에 본 연구의 내용이 활용되길 기대한다.
사용자가 제스처를 통해 입력을 할 수 있는 방안들 중에서 근전도(EMG, Electromyography)를 통한 제스처 인식은 근육 내 작은 전극을 통해 사용자의 움직임을 감지하고 이를 입력 방법으로 사용할 수 있는 방법이다. EMG 데이터를 통해 사용자 제스처를 분류하기 위해서는 사용자로부터 수집된 EMG Raw 데이터를 머신러닝으로 학습하여야 하는데 이를 위해서는 EMG 데이터를 전처리 과정을 통해 특징을 추출하여야 한다. EMG 특성은 IEMG(Integrated EMG), MAV(Mean Absolute Value), SSI(Simple Sqaure Integral), VAR(VARiance), RMS(Root Mean Square) 등과 같은 수식을 통해서 나타낼 수 있다. 또한, 제스처를 입력으로 사용하기 위해서는 사용자가 입력하는 데 필요한 지각, 인지, 반응에 필요한 시간을 기준으로 제스처 분류가 가능한 시간을 알아내야 한다. 이를 위해 최대 1,000ms에서 최소 100ms까지 세그먼트 사이즈를 변화시켜 특징을 추출 후 제스처 분류가 가능한 세그먼트 사이즈를 찾아낸다. 특히 데이터 학습은 overlapped segmentation 방법을 통해 데이터와 데이터 사이 간격을 줄여 학습 데이터 개수를 늘린다. 이를 통해 KNN, SVC, RF, XGBoost 4가지 머신러닝 방식을 통해 이를 학습하고 결과를 도출한다. 실험 결과 실시간으로 사용자의 제스처 입력이 가능한 최대 세그먼트 사이즈인 200ms에서 KNN, SVC, RF, XGboost 4가지 모든 모델에서 96% 이상의 정확도를 도출하였다.
Background: 20(S)-protopanaxadiol (PPD), a ginsenoside metabolite, has prominent benefits for the central nervous system, especially in improving learning and memory. However, its transcriptional targets in brain tissue remain unknown. Methods: In this study, we first used mass spectrometry-based drug affinity responsive target stability (DARTS) to identify the potential proteins of ginsenosides and intersected them with the transcription factor library. Second, the transcription factor PURA was confirmed as a target of PPD by biolayer interferometry (BLI) and molecular docking. Next, the effect of PPD on the transcriptional levels of target genes of PURA in brain tissues was determined by qRT-PCR. Finally, bioinformatics analysis was used to analyze the potential biological features of these target proteins. Results: The results showed three overlapping transcription factors between the proteomics of DARTS and transcription factor library. BLI analysis further showed that PPD had a higher direct interaction with PURA than parent ginsenosides. Subsequently, BLI kinetic analysis, molecular docking, and mutations in key amino acids of PURA indicated that PPD specifically bound to PURA. The results of qRT-PCR showed that PPD could increase the transcription levels of PURA target genes in brain. Finally, bioinformatics analysis showed that these target proteins were involved in learning and memory function. Conclusion: The above-mentioned findings indicate that PURA is a transcription target of PPD in brain, and PPD upregulate the transcription levels of target genes related to cognitive dysfunction by binding PURA, which could provide a chemical and biological basis for the study of treating cognitive impairment by targeting PURA.
모바일 기술과 비디오 스트리밍 기술이 발달하고 미디어 플랫폼이 다변화 되면서 '페이스북 라이브', '아프리카 TV'와 같은 모바일 개인방송은 기존 IT 시스템과는 다른 수용 패턴을 보이고 있다. 모바일 개인방송 시청 요인에는 오락적 동기가 가장 큰 비중을 차지하므로 기존의 외재적, 생산적 동기 중심의 시스템 수용 이론으로는 연구의 한계가 있다고 판단하였다. 이에 본 연구는 오락적 동기 시스템 수용 분석에 특화된 HMSAM(Hedonic-Motivation System Adoption Model)을 이론적 틀로 활용하여 모바일 개인방송 시청자의 수용 요인에 어떠한 오락적 동기가 작용하는지 실증적으로 알아보고자 하였다. 연구 변인에는 즐거움(Joy), 시간 흐름 미인지(Temporal Dissociation), 현실도피감(Escapism), 몰입(Focused Immersion)과 같은 내재적 동기가 포함되었다. 또한 인지된 사용 용이성(Perceived Ease of Use), 인지된 유용성(Perceived Usefulness), 시청 의도(Intention to Watch) 변인도 포함되었다. 연구 분석은 Multi-indicator 모형의 구조방정식을 통하여 변수들 간의 인과관계와 유의성을 검증하였다. 연구 결과, 모바일 개인방송 시청의 즐거움은 시간 흐름 미인지, 현실도피감, 인지된 사용 용이성과 긍정적(+)인 관계를 맺고, 시청의도와 몰입에도 긍정적(+)인 영향을 주었다. 현실도피감 역시 몰입에 긍정적(+)인 영향을 주었다. 본 연구는 오락적 동기 시스템 수용에 대한 최신 연구인 HMSAM 모델을 이론적 틀로 활용하여 모바일 개인방송 시청 요인들을 새롭게 분석하였다는 점에 의의가 있다. 향후 재미와 오락의 개념을 더 세분화하고, 미디어의 능동적 수용과 수동적 수용을 추가적으로 살펴본다면 더욱 발전된 후속 연구가 진행될 수 있을 것이다.
세포는 환경 변화 및 자극으로부터 자신을 보호하기 위해 유전자가 발현하여 생명을 유지 시스템을 갖고 있다. 유전자의 발현은 비정상적인 상태의 세포를 환경을 조절, 변화시켜 정상으로 바꾸기 위한 기능, 발달단계에 필요한 기능 등 생명현상에 필요한 특수 역할을 수행한다. 따라서 각 유전자의 기능을 아는 것은 생물학적으로 상당히 의미 있는 일이다. 본 논문에서는 유전자 기능을 알아보기 위해 발현 패턴을 통해 같을 때, 유사한 형태 혹은 시차를 갖고 동일한 형태로 발현하는 유전자들은 같은 기능을 한다는 가정을 하였다. 이 가정에 기반하여 각 유전자들을 기능에 따라 분류하였다. (1) IFSA선형 모델을 적용하여 데이타를 잘 나타내 줄 수 있는 특징 패턴을 찾았으며 (2) 이 특징 패턴으로부터 본 논문에서 제안한 Membership Scoring Function을 이용하여 유전자를 필터링(filtering) 하였다. 이 유전자들은 기존의 ICA(Independent Component Analysis) 방법에서 보다 IFSA 방법이 더 효과적으로 각 기능에 따른 유전자 그룹을 찾아내줌을 GO(Gene Ontology)에서 확인할 수 있었다. 이는 시차 혹은 위상 변화에 상관없이 데이타를 잘 나타낼 수 있는 IFSA의 특성이, ICA보다. 생물학적인 변수를 더 고려해 줄 수 있기 때문이라고 생각된다[1]. 이 논문의 또 다른 주요 작업은 유전자의 상호작용 관계로부터 유전자 네트웍을 얻어내는 것이다. 유전자 네트웍은 같은 그룹 내에서 유전자간의 상관 계수를 구하고 가장 높은 상관도를 보이는 유전자쌍을 연결시켜 얻게되었다. 이 네트웍 역시 GO 해석에서 그 유효성을 확인하였다.를 평균 66.02에서 58.98로 줄이면서 계산시간은 평균 71ms에서 44ms 으로 빠르게 됨을 알 수 있었다.적외선 분광법을 이용한 사일리지의 화학적 조성분 함량 측정은 적은 오차 범위 내에서 신속하고 정확한 분석법이 될 수 있음을 확인 할 수 있었다. 비록 원물 생시료(IF)에 대한 직접적인 측정은 다소 예측 정확성이 떨어지지만 현장 적용성과 편리성을 높이기 위해서는 생시료의 측정시 오차를 줄일 수 있는 스펙트럼의 수처리 방법이나 산란보정 방법과 같은 데이터 처리기법에 대한 더 많은 연구가 앞으로 진행되어야 한다고 생각되어진다.상자의 50% 이상이 매일 생선 콩 및 콩제품과 채소류를 먹고 있었고, 인스턴트나 패스트푸드는 정상 체중군이 저체중군이나 과체중보다 매일 섭취하는 빈도가 낮았다(p<0.0177). 7. 가장 낮은 영양 섭취 상태를 보여준 영양소(% RDA< 75%)는 철분과 칼슘으로 조사 대상자의 3/4에 해당하는 조사 대상자가 영양 부족 상태였다. 칼슘 섭취의 경우 정상 체중군이 과체중군과 저체중군보다 섭취율이 낮았으나(p<0.0257) 철분은 군간 유의차는 없었다. 8. 칼슘의 경우 과체중군이 저체중군이나 정상 체중군에 비해 영양소 적정비율(NAR) 값이 높았으며(p<0.0257) 철분, 단백질, 비타민 $B_1$과 $B_2$, 나이아신의 경우도 통계적으로 유의하지는 않으나 과체중군이 저체중군 또는 정상 체중군의 NAR 값이 높은 경향을 보여주었다. 9가지 영양소의 NAR을 평균한 MAR 값은 군간 유의적이지는 않으나 과체중군(0.76)이 정상체중(0.73) 또는 저체중군(0.73)에 비해 높은 값은 보여주었다. 9.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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