파랑으로 인해 발생되는 흐름은 연안에서 질량수송의 일련의 과정을 야기시키므로 연안유역의 관리에 파랑과 흐름의 상호작용에 대한 정확한 이해가 요구된다. 본 논문은 적응가능한 사면 구조 격자에 근간을 둔 파랑장과 흐름장을 혼합한 수치모델을 기술하였다. 사용한 모델은 쇄파, 천수, 굴절, 회절, 파랑과 흐름의 상호작용, 평균해면의 저하와 상승, 혼합 과정, 바닥 마찰 효과 그리고 해안선에 접한 운동 등을 해석할 수 있다. 주기와 수심으로 평균한 지배 방정식은 단계적으로 엇갈린 사면구조 격자에 적응 가능한 Adam-Bashforth 2차 유한 차분 기법으로 양해적으로 모델화 되었다. 본 모델로부터의 결과는 평면 해변에서 경사 입사파에 의해 발생된 연안류의 실험치와 타당한 일치를 보였다.
New knowledge is created through the dynamic interaction of knowledge that depends largely on a social context within the organization. Social processes influence the nature of knowledge and learning. This paper is rooted in the concept of social capital. Social capital theory emphasizes the importance of social relationship. Using social capital theory, this paper suggests three factors that must be satisfied for the development of knowledge combinative capability. The first factor is that the opportunity exists to make the exchange or combination of knowledge. The second factor is that people is motivated for the creation of new knowledge. The third factor is that people must share the common knowledge. This paper examines the change case of KIPO (Korean Intellectual Property Office). This case provides evidence that the three factors can develop social relationship, and build knowledge combinative capability. The man finding from this research is that social factors play an important part in the creation of knowledge, and processes of knowledge exchange and combination heavily rely upon social patterns, practices and processes in ways which emphasize the value and importance of collective action and knowledge sharing. This research may have several implications for the development of the knowledge creation mechanisms.
Living cells generate, sense, and respond to mechanical forces through their interaction with neighboring cells or extracellular matrix, thereby regulating diverse cellular processes such as growth, motility, differentiation, and immune responses. Dysregulation of mechanosensitive signaling pathways is found associated with the development and progression of various diseases such as cancer. Yet, little is known about the mechanisms behind mechano-regulation, largely due to the limited availability of tools to study it at the molecular level. The recent development of molecular tension probes allows measurement of cellular forces exerted by single ligand-receptor interaction, which has helped in revealing the hitherto unknown mechanistic details of various mechanosensitive processes in living cells. Here, we provide an introductory overview of two methods based on molecular tension probes, tension gauge tether (TGT), and molecular tension fluorescence microscopy (MTFM). TGT utilizes the irreversible rupture of double-stranded DNA tether upon application of force in the piconewton (pN) range, whereas MTFM utilizes the reversible extension of molecular springs such as polymer or single-stranded DNA hairpin under applied pN forces. Specifically, the underlying principle of how molecular tension probes measure cell-generated mechanical forces and their applications to mechanosensitive biological processes are described.
According to advanced nanotechnology in the field of biomedical engineering, many studies of the interaction between topography of surfaces and cellular responses have been focused on nanostructure. In order to investigate this interaction, it is essential to make well-controlled nanostructures. Electron beam lithography (EBL) have been considered the most typical processes to fabricate and control nano-scale patterns. In this work, $TiO_2$ nanowire array was fabricated with hybrid process (top-down and bottom-up processes). Nanodot arrays were patterned on the substrate by EBL process (top-down). In order to control the spacing between nanodots, we optimized the EBL process using Poly(methyl methacrylate) (PMMA) as an electron beam resist. Metal lift-off was used to transfer the spacing-controlled nanodots as a seed pattern of $TiO_2$ nanowire array. Au or Sn nanodots which play an important role for catalyst using Vapor-Liquid-Solid (VLS) method were patterned on the substrate through the lift-off process. Then, the sample was placed in the tube furnace and heated at the synthesis temperature. After heat treatment, $TiO_2$ nanowire array was fabricated from the nanodots through VLS method (bottom-up). These results of spacing-controlled nanowire arrays will be used to study the interaction between nanostructures and cellular responses in our next steps.
Motivation: Protein-protein interaction plays a critical role in the biological processes. The identification of interacting proteins by bioinformatical methods can provide new lead In the functional studies of uncharacterized proteins without performing extensive experiments. Results: Protein-protein interactions are predicted by a computational algorithm based on the weighted scoring system for domain interactions between interacting protein pairs. Here we propose potential interaction domain (PID) pairs can be extracted from a data set of experimentally identified interacting protein pairs. where one protein contains a domain and its interacting protein contains the other. Every combinations of PID are summarized in a matrix table termed the PID matrix, and this matrix has proposed to be used for prediction of interactions. The database of interacting proteins (DIP) has used as a source of interacting protein pairs and InterPro, an integrated database of protein families, domains and functional sites, has used for defining domains in interacting pairs. A statistical scoring system. named "PID matrix score" has designed and applied as a measure of interaction probability between domains. Cross-validation has been performed with subsets of DIP data to evaluate the prediction accuracy of PID matrix. The prediction system gives about 50% of sensitivity and 98% of specificity, Based on the PID matrix, we develop a system providing several interaction information-finding services in the Internet. The system, named PreDIN (Prediction-oriented Database of Interaction Network) provides interacting domain finding services and interacting protein finding services. It is demonstrated that mapping of the genome-wide interaction network can be achieved by using the PreDIN system. This system can be also used as a new tool for functional prediction of unknown proteins.
Purpose: This study investigates patterns of small group interaction and examines the influence among graduate nursing students of online collaborative learning strategies on small group interaction patterns, task performance and learning attitude in web-based team learning environments. Method: To analyze patterns of small group interaction, group discussion dialogues were reviewed by two instructors. Groups were divided into two categories depending on the type of feedback given (passive or active). For task performance, evaluation of learning processes and numbers of postings were examined. Learning attitude toward group study and coursework were measured via scales. Results: Explorative interactions were still low among graduate nursing students. Among the students given active feedback, considerable individual variability in interaction frequency was revealed and some students did not show any specific type of interaction pattern. Whether given active or passive feedback, groups exhibited no significant differences in terms of task performance and learning attitude. Also, frequent group interaction was significantly related to greater task performance. Conclusion: Active feedback strategies should be modified to improve task performance and learning attitude among graduate nursing students.
The role of interaction in second language (L2) classrooms has been examined from different angles, ranging from early studies of foreigner talk to the studies of the teacher- and task-based talk. However, most of the research on L2 classroom interaction has been based on a traditional psycholinguistic view of language and learning, failing to reconceptualize a broad and holistic understanding of L2 learning. Currently, many researchers have attempted to explore and describe classroom interaction in L2 classrooms from a sociocultural perspective. The purpose of this paper is to discuss Vygotsky's theoretical framework in terms of L2 classroom interaction and research from a sociocultural perspective, by describing three key concepts (zone of proximal development, private speech, and activity theory) in Vygotsky's theoretical framework and relating them to L2 classroom interaction. The results demonstrated the importance of social interaction for second language acquisition with the review of the related research study. It was also suggested that the dynamic and interactive processes of second language learning in the classroom should be valued by L2 researchers as well as L2 teachers. Finally, implications for the concepts for L2 classroom research and pedagogy are presented in the conclusion.
In this paper, using the recently introduced analytical approach for the analysis of mass and heat transfer during film growth in reactors for epitaxy from the gas phase, these processes are analyzed taking into account natural convection and the possibility of changing the rate of chemical interaction between reagents. As a result of the analysis, the conditions under which the homogeneity of the grown epitaxial layers increases with a change in the values of the parameters of the growth process are formulated.
For the model tablets using mannitol and Avicel PH 101 as excipients, the patterns of disintegration and dissolution from the differences of physical properties were investigated. It was found that the patterns in the dissolution and binding forces in the interaction of materials by estimates of solid-solid or liquid surface free energy due to cohesive or adhesive properties of materials, and solid surface free energy in binding forces of tablet should be considered as an important factor in dissolution processes.
The goal of interaction proteomics that studies the protein-protein interactions of all expressed proteins is to understand biological processes that are strictly regulated by these interactions. The availability of entire genome sequences of many organisms and high-throughput analysis tools has led scientists to study the entire proteome (Pandey and Mann, 2000). There are various high-throughput methods for detecting protein interactions such as yeast two-hybrid approach and mass spectrometry to produce vast amounts of data that can be utilized to decipher protein functions in complicated biological networks. In this review, we discuss recent developments in analytical methods for large-scale protein interactions and the future direction of interaction proteomics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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