많은 근권세균들이 다양한 직간접적인 방법을 통해 식물생장을 촉진할 수 있으며 indole acetic acid (IAA) 같은 식물호르몬의 생산과 분비는 식물의 생장과 발달에 큰 영향을 미친다. 강아지풀의 근권에서 분리된 Acinetobacter sp. SW5는 BHB 배지에서 각각 2일과 1일 배양 시 118.1 mg/L의 IAA와 4.5 mg/L의 지베렐린을 생성하였다. 소규모 재배실험에서 토마토 유묘에 이 균주를 2주 간격으로 처리하면서 12주 재배 시 토마토 식물의 shoot와 뿌리 길이 및 습윤중량이 비접종 대조군과 비교할 때 통계적으로 유의하게 각각 26.3, 33.3과 105.3% 증가하였다. 토마토 유묘의 뿌리로부터 분비되는 삼출물을 HPLC로 분석한 결과 IAA의 전구물질인 아미노산 트립토판이 3.75 ng/mg tomato root 검출되었으며 Acinetobacter sp. SW5는 8개의 토마토 유묘뿌리 삼출물로부터 $4.06{\mu}M$의 IAA를 생성하였다. 토마토 뿌리 삼출물에서 Acinetobacter sp. SW5의 생장능과 더불어 이 세균에 의해 생성된 IAA가 토마토 식물의 생장을 촉진시키는데 관여했을 것으로 추정된다.
2006년 여름 New Jersey 대륙붕 근해에서 일련의 해상실험(Shallow Water 2006, SW06)이 수행되었다. 이 때 수직선배열에서 계측된 근거리 chirp 신호(1100~2900 Hz)에서 직접도달파와 해수면 반사파의 강한 시변동이 관찰되었다. 본 논문은 시변동성이 있는 근거리 음향신호의 지음향학적 역산기법과 실험 데이터에 대한 역산결과를 제시한다. 불규칙한 해수면 반사파가 역산에 미치는 영향을 최소화하기 위해 수직선배열에서 음원의 위치로 직접도달 경로와 해저면 반사경로를 통해 역전파된 신호의 에너지로써 목적함수를 정의하였다. 또한 VFSR(Very Fast Simulated Reannealing) 최적화기법을 활용한 다단계 역산기법을 실험데이터에 적용하였다. 역산 결과 음원은 주기적인 수직운동을 한 것으로 파악되었고 그 주기는 수면파의 주기와 일치하였다. 해저면의 음속은 1645 m/s로 추정되었고 이는 동일 해역의 다른 연구결과와 유사한 것으로 파악되었다.
초등학교 5-6학년 수학과 입체도형 교과과정의 중요한 성취기준 중 하나는 쌓기나무를 구성하는 정육면체의 개수 및 여러 방향에서 관찰한 쌓기나무의 형태를 정확히 기술하는 것으로 초등학교 학생들의 공간지각능력을 키우는데 그 목적이 있다. 그럼에도 불구하고 현행 교과서의 쌓기나무 관련 내용에서는 한 방향에서만 관찰된 모습만을 보여주고 있어 원래 목적을 달성하는 데 어려움이 따를 것으로 사료된다. 특히 교과서의 일부 내용은 바닥에서 위쪽을 관찰한 것으로, 이러한 결과는 사실상 관찰이 불가능한 경우에 해당하기도 했다. 이에 반해 Wings3D와 같은 3D Visualization SW를 사용하여 쌓기나무를 관찰하면 관찰방향은 물론이고, 원근에 따라 쌓기나무의 형태 그리고 쌓기나무를 구성하는 정육면체의 크기까지도 크게 다르게 나타난다는 것을 알 수 있다. 뿐만 아니라 가상공간이므로 관찰 방법을 자유롭게 선택할 수 있고 난이도를 달리한 다양한 형태의 쌓기나무 구성이 쉽게 가능한 장점들도 있다. 이러 결과를 토대로, 본 논문에서는 쌓기나무와 같은 도형교과 수업에 Wings3D와 같은 3D Visualization SW를 활용하는 방안을 제안하였다. 선행 연구 결과에 따르면, Wings3D는 초등학교의 도형과 관련한 대부분에 교과내용에도 적용이 가능한 것으로 나타났으며 초등학교에서 보유중인 저사양 컴퓨터에서도 사용이 가능한 open-source SW라는 경제적인 장점도 있다.
신약을 개발하거나 단백질 구조를 예측하는데 Molecular Mechanics (MM)의 방법을 사용한다. 하지만, MM 만으로는 자연현상에서 일어나는 결과를 정확하게 기술하기 어렵다. 본 연구는 기존의 MM 방법으로는 정확히 예측이 불가능한 비 공유결합 중 하나인 ${\pi}-{\pi}$ interaction을 양자역학 계산을 통해 정확한 예측이 가능한지 보았다. ${\pi}-{\pi}$ interaction 이란 생체 내, 의약 화합물에서 발견되는 결합이기 때문에, 단백질과 결합하는 구조의 예측이 중요하다고 할 수 있다. 본 실험은 ${\pi}-{\pi}$ interaction을 갖는 Sandwich, T shape, 그리고 Parallel displaced 세 가지 모형을 가지고 양자역학 계산을 수행하였다. 양자역학 계산은 DFT의 세가지 함수 M06_2X, M05_2X, B3LYP를 이용하였다. 실험결과에서 세 가지 함수가 각기 다른 결과를 보였는데, M06_2X의 결과에서 ${\pi}-{\pi}$ interaction을 더 정확하게 계산하였다. 이러한 결과를 바탕으로, 양자역학의 방법을 통해 MM에서는 예측이 불가능한 ${\pi}-{\pi}$ interaction을 계산 할 수 있고 이 부분을 고려하여 화합물 간의 결합구조를 예측을 향상시킬 수 있다.
온실가스 증가로 인한 지구온난화 문제가 범세계적인 문제로 대두되고 있는 가운데, 특히 온실가스 중 약 76%이상을 차지하는 이산화탄소를 흡수하기 위한 흡수제 개발에 여러 국가들이 심혈을 기울이고 있다. 그 중 이산화탄소 흡수제로 가장 상용화 되어 있는 모노에탄올아민(monoethanolamine, MEA)은 분자량이 작아 몰 농도비에 따른 이산화탄소의 흡수에 유리하고 반응속도가 빠르다는 장점이 있으나, 재생에 필요한 에너지가 높다는 단점이 존재한다. 수용액중에서 MEA가 $CO_2$를 흡수하는 반응의 반응자유에너지는 반응메카니즘을 이해하는데 가장 기본적인 도구이다. 본 연구에서는 B3LYP, M06-2X의 밀도범함수를 이용하여 MEA의 $CO_2$ 흡수반응의 반응자유에너지를 계산하는 계산모델을 선정하였다. 수용액에서 MEA가 $CO_2$를 흡수하는 반응의 반응자유에너지를 밀도범함수를 이용하여 계산할 때는, 수용액상태에서 화학종의 분자구조를 최적화하는 것이 필요하였다. 또한 M06-2X 밀도범함수가 B3LYP 밀도범함수보다 좋은 결과를 주었으며, 분산보정을 하는 것이 보다 좋은 결과를 주었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권6호
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pp.2070-2086
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2014
As a kind of personal lifelog data, activity data have been considered as one of the most compelling information to understand the user's habits and to calibrate diagnoses. In this paper, we proposed a robust algorithm to sampling rates for human activity recognition, which identifies a user's activity using accelerations from a triaxial accelerometer in a smartphone. Although a high sampling rate is required for high accuracy, it is not desirable for actual smartphone usage, battery consumption, or storage occupancy. Activity recognitions with well-known algorithms, including MLP, C4.5, or SVM, suffer from a loss of accuracy when a sampling rate of accelerometers decreases. Thus, we start from particle swarm optimization (PSO), which has relatively better tolerance to declines in sampling rates, and we propose PSO with an adaptive boundary correction (ABC) approach. PSO with ABC is tolerant of various sampling rate in that it identifies all data by adjusting the classification boundaries of each activity. The experimental results show that PSO with ABC has better tolerance to changes of sampling rates of an accelerometer than PSO without ABC and other methods. In particular, PSO with ABC is 6%, 25%, and 35% better than PSO without ABC for sitting, standing, and walking, respectively, at a sampling period of 32 seconds. PSO with ABC is the only algorithm that guarantees at least 80% accuracy for every activity at a sampling period of smaller than or equal to 8 seconds.
소프트웨어 개발비 감정은 프로그램 완성도 감정과 함께 소프트웨어 공학 방법론을 적용하고 있다. 특히 소프트웨어 비용산정 기법을 적극적으로 준용해왔다. 다수의 감정 사례에서 소프트웨어 개발비 감정을 위해 소프트웨어 비용산정에 기반을 두는 "SW사업 대가산정 가이드"를 참조하여 감정이 이루어져 왔으나, 이러한 방법은 본질적인 한계를 가진다. 개발비 감정을 위한 "SW사업 대가산정 가이드" 자체의 문제점과 함께 소프트웨어 규모 산정의 기본이 되는 기능점수가 가지는 단점으로 인해 감정의 정확성과 일관성이 유지되기 어렵다. 본 연구에서는 규모추정의 정확성과 일관성 유지를 위한 방안으로 유스케이스 기반의 규모 추정 방안을 제시한다. 평가 대상 프로젝트는 개발비 감정 사례들과 유사한 유형의 소프트웨어공학 교과목의 프로젝트로 진행하였으며, 공수 추정 시에 감정 사례들의 상황과 유사하도록 제공되는 문서와 정보를 최소화하였다. 기능 점수 기반의 기존 소프트웨어 개발비 산정 방식과 유스케이스 기반으로 제안한 방안의 성능 평가를 실시한 결과, 기존 방식보다 정확도가 향상되었고 통계적으로 유의함이 입증되었다.
기존의 지능형 지휘통제체계 연구에서는 지휘관의 전장 상황 질문에 대한 분석 결과를 지식베이스 기반 상황 데이터에서 정보를 추출하여 제공해주고 있다. 하지만, 다양한 표현의 자연어가 사용된 정·첩보를 문맥에 맞게 분석하는 것이 상황 분석에 있어 중요해지면서 인공지능을 사용한 전장 상황 분석 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 전장 상황 분석용 인공지능 개발에 필요한 데이터 셋을 제공하기 위해 전장 상황 모의 시나리오 기반 가설 데이터 셋 생성 방법을 제안한다. 가설 데이터 셋은 실제 전장 환경이 고려된 모의 시나리오에서 전장 지식요소를 식별하여 생성한다. 먼저 후보가설을 생성하면 자동으로 단위가설이 생성된다. 단위가설을 조합하여 유사 식별 가설 조합을 만들고, 연관된 후보가설을 그룹화하여 집합가설을 생성한다. 제안하는 방법으로 데이터 셋을 생성할 수 있음을 확인하기 위해 생성기 SW를 구현하였고, 생성기 SW로 가설 데이터 셋을 생성할 수 있음을 확인하였다.
Kustiawan, Paula M;Phuwapraisirisan, Preecha;Puthong, Songchan;Palaga, Tanapat;Arung, Enos T;Chanchao, Chanpen
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제16권15호
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pp.6581-6589
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2015
Background: Previously, stingless bee (Trigona spp.) products from East Kalimantan, Indonesia, were successfully screened for in vitro antiproliferative activity against human cancer derived cell lines. It was established that propolis from T. incisa presented the highest in vitro cytotoxicity against the SW620 colon cancer cell line (6% cell survival in $20{\mu}g/mL$). Materials and Methods: Propolis from T. incisa was extracted with methanol and further partitioned with n-hexane, ethyl acetate and methanol. The in vitro cytotoxicity of the extracts was assessed by the MTT assay against human colon (SW620), liver (Hep-G2), gastric (KATO-III), lung (Chago) and breast (BT474) cancer derived cell lines. The active fractions were further enriched by silica gel quick column, absorption and size exclusion chromatography. The purity of each fraction was checked by thin layer chromatography. Cytotoxicity in BT-474 cells induced by cardanol compared to doxorubicin were evaluated by MTT assay, induction of cell cycle arrest and cell death by flow cytometric analysis of propidium iodide and annexin-V stained cells. Results: A cardol isomer was found to be the major compound in one active fraction (F45) of T. incisa propolis, with a cytotoxicity against the SW620 ($IC_{50}$ of $4.51{\pm}0.76{\mu}g/mL$), KATO-III (IC50 of $6.06{\pm}0.39{\mu}g/mL$), Hep-G2 ($IC_{50}$ of $0.71{\pm}0.22{\mu}g/mL$), Chago I ($IC_{50}$ of $0.81{\pm}0.18{\mu}g/mL$) and BT474 (IC50 of $4.28{\pm}0.14{\mu}g/mL$) cell lines. Early apoptosis (programmed cell death) of SW620 cells was induced by the cardol containing F45 fraction at the $IC_{50}$ and $IC_{80}$ concentrations, respectively, within 2-6 h of incubation. In addition, the F45 fraction induced cell cycle arrest at the G1 subphase. Conclusions: Indonesian stingless bee (T. incisa) propolis had moderately potent in vitro anticancer activity on human cancer derived cell lines. Cardol or 5-pentadecyl resorcinol was identified as a major active compound and induced apoptosis in SW620 cells in an early period (${\leq}6h$) and cell cycle arrest at the G1 subphase. Thus, cardol is a potential candidate for cancer chemotherapy.
신약을 개발하거나 단백질 구조를 예측하는데 Molecular Mechanics (MM)의 방법을 사용한다. 하지만, MM 만으로는 자연현상에서 일어나는 결과를 정확하게 기술하기 어렵다. 본 연구는 기존의 MM 방법으로는 정확히 예측이 불가능한 비 공유결합 중 하나인 ${\pi}-{\pi}$ interaction을 양자역학 계산을 통해 정확한 예측이 가능한지 알아보았다. ${\pi}-{\pi}$ interaction이란 생채 내, 의약 화합물에서 발견되는 결합이기 때문에, 단백질과 결합하는 구조의 예측에 중요하다고 할 수 있다. 본 실험은 ${\pi}-{\pi}$ interaction을 갖는 Sandwich, T shape, 그리고 Parallel displaced 세 가지 모형과 각각의 모형 아래에 분자를 하나 더 쌓은 모형을 추가하여 양자역학 재산을 수행하였다. 양자역학 계산은 DFT의 세가지 함수 M06_2X, M05_2X, B3LYP를 이용하였다. 실험결과에서 세 가지 함수가 각기 다른 결과를 보였는데, 상대적으로 B3LYP의 경우에는 세가지 모델에서 모두 제대로 된 에너지 변화를 계산하지 못하였으며, M06_2X와 M05_2X의 결과에서는 거리에 따른 ${\pi}-{\pi}$ interaction 에너지의 변화를 정확하게 계산하였다. 이러한 결과를 바탕으로, 양자역학의 방법을 통해 MM에서는 예측이 불가능한 ${\pi}-{\pi}$ interaction을 계산 할 수 있고 이 부분을 고려하여 화합물 간의 결합구조를 예측을 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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