This study was performed to investigate the detailed lipid content, lipid composition and amino acid composition of Semisulcospira gottschei tissues. Lipids of Semisulcospira gottschei tissues were extracted by the mixture of chloloform-methanol, fractionated into neutral lipids, glycolipids and phospholipids by silicic acid column chromatography and the composition of these lipid classes were determined by TLC and GLC. the amino acids in Semisulcospira gottschei tissues was analyzed by the amino acid auto analyzer. The total lipids content was 1.4% and the main components of the total lipids were neutral lipids 67.9%, glycolipids 19.3% and phospholipids 12.8%, respectively. The main fatty acids of total lipids were palmitic acid (20.5%), palmitoleic acid (16.45) and linolenic acid+eicosenoic acid (15.0%) and linoleic acid(13.1%), the main fatty acids of glycolipids were palmitic acid (41.9%), palmitoleic acid (19.7%) and oleic acid (11.7%), and the main fatty acids of phospholipids were linolenic acid+eicosenoic acid (55.1%), oleic acid (17.3%) and palmitic acid (11.4%). The main amino acids were glutamic acid (16.0%) and aspartic acid (11.1%).
본 연구는 PBL을 적용한 사서교사와 중국어 교과교사 협력으로 이루어진 수업의 사례를 분석하고 학교도서관에서 PBL에 의한 협력 수업을 운영할 때 바람직한 수업의 방향을 제시하기 위한 의도로 이루어졌다. 이러한 목적을 이루기 위하여 인문계 S고등학교 도서관에서 이루어진 PBL 문제 제시 방법, 차시별 수업 내용, 학생 결과물의 사례 등을 제시하였다. 또한 PBL 수업에 참여했던 고등학교 2학년 학생 101명을 대상으로 교과 흥미에 대한 분석을 수행한 결과, PBL에 참여한 후에 학생들의 학습관련 성취욕, 학습 실행력, 흥미가 유의미하게 향상된 것으로 나타났다.
In this paper, a problem of Thai sign language recognition using a neural network is considered. The paper addresses the problem in classifying certain signs conveying quantitative meaning, e.g., large or small. By treating those signs corresponding to different quantities as derived from different classes, the recognition error rate of the standard multi-layer Perceptron increases if the precision in recognizing different quantities is increased. This is due the fact that, to increase the quantitative recognition precision of those signs, the number of (increasingly similar) classes must also be increased. This leads to an increase in false classification. The problem is due to misinterpreting the amount of quantity the quantitative signs convey. In this paper, instead of treating those signs conveying quantitative attribute of the same quantity type (such as 'size' or 'amount') as derived from different classes, here they are considered instances of the same class. Those signs of the same quantity type are then further divided into different subclasses according to the level of quantity each sign is associated with. By using this two-level classification, false classification among main gesture classes is made independent to the level of precision needed in recognizing different quantitative levels. Moreover, precision of quantitative level classification can be made higher during the recognition phase, as compared to that used in the training phase. A standard multi-layer Perceptron with a back propagation learning algorithm was adapted in the study to implement this two-level classification of quantitative gesture signs. Experimental results obtained using an electronic glove measurement of hand postures are included.
The Standardized Precipitation Index (SPI) is a widely used drought index to provide good estimations of the intensity, magnitude and spatial extent of droughts. The objective of this study was to analyze the spatial pattern of drought by SPI index. In this paper, the patterns of drought hazard in Iran are evaluated according to the data of 40 weather stations during 1967-2009. The influenced zone of each station was specified by the Thiessen method. It was attempted to make a new model of drought hazard using GIS. Three criteria for drought were studied and considered to define areas of vulnerability. Drought hazard criteria used in the present model included: maximum severity of drought in the period, trend of drought, and the maximum number of sequential arid years. Each of the vulnerability indicators were mapped and these as well as a final hazard map were classified into 5 hazard classes of drought: one, slight, moderate, severe and very severe. The final drought vulnerability map was prepared by overlaying three criteria maps in a GIS, and the final hazard classes were defined on the basis of hazard scores, which were determined according to the means of the main indicators. The final vulnerability map shows that severe hazard areas (43% of the country) which are observed in the west and eastern parts of country are much more widespread than areas under other hazard classes. Overall, approximately half of the country was determined to be under severe and very severe hazard classes for drought.
한국생물정보시스템생물학회 2000년도 International Symposium on Bioinformatics
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pp.53-55
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2000
Xenie is the JAVA application software that integrates and represents 'gene to function'information of human gene. Xenie extracts data from several heterogeneous molecular biology databases and provides integrated information in human readable and machine usable way. We defined 7 semantic frame classes (Gene, Transcript, Polypeptide, Protein_complex, Isotype, Functional_object, and Cell) as a common schema for storing and integrating gene to function information and relationship. Each of 7 semantic frame classes has data fields that are supposed to store biological data like gene symbol, disease information, cofactors, and inhibitors, etc. By using these semantic classes, Xenie can show how many transcripts and polypeptide has been known and what the function of gene products is in General. In detail, Xenie provides functional information of given human gene in the fields of semantic objects that are storing integrated data from several databases (Brenda, GDB, Genecards, HGMD, HUGO, LocusLink, OMIM, PIR, and SWISS-PROT). Although Xenie provide fully readable form of XML document for human researchers, the main goal of Xenie system is providing integrated data for other bioinformatic application softwares. Technically, Xenie provides two kinds of output format. One is JAVA persistent object, the other is XML document, both of them have been known as the most favorite solution for data exchange. Additionally, UML designs of Xenie and DTD for 7 semantic frame classes are available for easy data binding to other bioinformatic application systems. Hopefully, Xenie's output can provide more detailed and integrated information in several bioinformatic systems like Gene chip, 2D gel, biopathway related systems. Furthermore, through data integration, Xenie can also make a way for other bioiformatic systems to ask 'function based query'that was originally impossible to be answered because of separatly stored data in heterogeneous databases.
본 연구는 코로나바이러스감염증-19 (이하 코로나19) 확산 이후 대학의 부분 또는 전면 비대면 수업으로의 전환에 대해 소셜 미디어 플랫폼 중 하나인 트위터에서 이를 어떻게 생각하고 논의하고 있는지를 파악하기 위해 진행되었다. 이를 위해 트위터에서 비대면 수업 관련 트윗을 수집한 후 감성분석 및 시계열 주제 분석을 실시하였다. 감성분석결과, 전반적으로 긍정적인 여론보다 부정적인 여론이 많았지만 시간이 지남에 따라 점차 부정적인 여론이 줄어드는 경향이 나타남을 확인하였다. 또한 월별 감성점수분포를 통해 학기 중이 방학기간보다 감성점수 분포의 폭이 넓음을 확인하였고, 이를 통해 학기 중일 때가 방학 때보다 비대면 수업에 대해 더 다양한 감정과 의견을 교환한다는 사실을 확인할 수 있었다. 다음으로 긍정트윗과 부정트윗을 구분하여 시계열 주제 분석을 실시한 결과, 긍정트윗에서는 수업환경 및 장비, 긍정적인 감정 표현, 강의시청장소, 언어수업, 시험 및 과제와 같은 다섯 가지 주요한 주제가 나타났으며, 부정트윗에서는 시간(수업시간, 쉬는시간), 시험 및 과제, 부정적인 감정 표현, 수업환경 및 장비와 같은 네 가지 주요한 주제가 나타남을 확인하였다. 또한 각 주제별 대표 키워드들의 비율을 통해 시간에 따른 주제의 변화를 파악함으로써 비대면 수업에 대한 여론의 트렌드를 살펴 보고자 하였다. 본 연구는 기존 비대면 수업 관련 연구들과는 달리 소셜 미디어 중 하나인 트위터를 활용하여 국내 대학의 비대면 수업에 대한 전반적인 의견을 파악하고자 하였으며, 감성분석과 시계열 주제 분석을 활용하여 비대면 수업에 대한 긍부정 여론을 나누어 식별 및 시간의 흐름에 따른 트렌드의 변화를 파악하였다는 점에서 학문적 함의를 지닌다. 또한 연구결과는 국내 대학에서의 비대면 수업에 대한 구성 및 개선방안 등에 활용될 수 있으며, 비대면 수업을 설계하는 대학 및 교수자들에게 도움이 될 수 있다는 점에서 실질적인 함의를 지닌다.
최근 픽셀기반분류보다 더 많은 정보를 이용할 수 있는 객체기반에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 따라서, 본 연구는 인제군 Demilitarized Zone(DMZ)지역 일원을 대상으로 객체기반 분류기법을 이용한 토지피복분류를 실시하였다. 분류항목은 환경부 기준의 대분류 항목 7개, 중분류 항목 13개로 선정하였고, 사용된 인자는 분광 값의 평균과 표준편차, Grey Level Co-occurrence Matrix(GLCM)의 Homogeneity를 사용하여 감독분류방법 중 최근린기법을 이용하여 계층적 토지피복도를 구축하였다. 구축된 토지피복도를 이용하여 남방한계선으로부터의 거리와 Digital elevation model(DEM)을 통해 지형특성에 따른 분류항목 별 분포 특성을 분석하였다. 객체기반 분류를 위한 최적 가중치는 Scale 72, Shape 0.2. Color 0.8, Compactness 0.5, Smoothness 0.5로 선정하였고, 가중치 선정과정에서 Scale, Shape, Color가 가장 많은 영향을 주었다. 대분류 토지피복분류는 산림, 초지, 시가지의 순으로 각각 약 92%, 약 5%, 약 2%였으며, 중분류 토지피복분류는 활엽수림, 혼효림, 침엽수림의 순으로 각각 약 44%, 약 42%, 약 6% 순으로 분포하였다. 토지피복형태에 따른 분포특성을 보면, 남방한계선으로부터 2km이내의 지역에서 공공시설 지역과 도로의 이용이 높았으며, 남방한계선 6km이상의 지역에서는 논과 밭, 나지의 형태가 많았다. 산림은 표고 600m, 경사 $30^{\circ}$이상의 지역에서는 면적분포가 높았고, 농업지역과 나지, 초지는 표고 600m, 경사 $30^{\circ}$이하의 지역에서 면적분포가 높았다.
본 연구에서는 수업 유형에 따른 수업설계 및 교수전략 수립을 위한 기반 자료를 얻기 위하여 동일 교수자의 동일 강좌에 대한 서로 다른 수업 유형의 강의 평가 결과를 비교 분석하였다. 콘텐츠 수업, 온라인 실시간 수업, 온라인과 대면 혼합 수업, 대면 수업 등 4가지 수업 유형으로 나누어, 이에 따른 학습자 만족도를 비교 분석하고 각 유형에 대한 학습자의 요구를 확인하였다. 연구 결과, 강의 진행 적절성에 대한 강의 평가 영역에서 수업 유형별 만족도 차이가 나타났다. 즉, 온라인 실시간 수업 유형에서의 강의 진행에 대한 만족도가 콘텐츠 수업, 혼합 수업, 대면 수업의 만족도에 비해 낮게 나타났다. 서술형 강의 평가 분석 결과, 학습자들은 콘텐츠 수업에서는 쉽게 이해 가능하고 재미있는 설명에 만족한다고 응답하였다. 온라인 실시간 수업의 경우, 학생들은 철저한 준비와 원활한 소통에 만족한다고 평가하였다. 혼합 수업에서는 체계적 수업과 열정적 강의에 만족한다고 하였으며, 대면수업에서는 상호작용의 즐거움과 교수자의 열정을 만족도의 주된 이유로 표현하였다. 네 가지 수업 형태에서 공통적으로 도출된 만족도 특성은 교수자의 열정이라고 분석되었다. 연구 결과는 각각의 수업 유형에 따른 수업 설계와 교수 전략 수립에 시사점을 제공할 것으로 기대된다.
Recently, existence theorems of coupled fixed points for mixed monotone operators have been considered by several authors (see [1]-[3], [6]). In this paper, we are continuously going to study the existence problems of coupled fixed points for two more general classes of mixed monotone operators. As an application, we utilize our main results to show thee existence of coupled fixed points for a class of non-linear integral equations.
The main results concern with the self maps on the Klein bottle. We obtain the Reidemeister numbers and the Nielsen numbers for all self maps on the Klein bottle. In terms of the Nielsen numbers of their iterates, we totally determine the minimal sets of periods for all homotopy classes of self maps on the Klein bottle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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