유전자총을 이용한 형질전환 체계와 PPT (D-L-phosphinothricin) 선발을 통하여 나리 인편조직으로부터 형질전환 식물체가 획득되었다. 본 연구에서 나리 '레드플레임' 품종의 인편조직에 선발유전자로 제초제저항성 유전자인 bar 유전자 그리고 내염성과 내건성의 복합환경저항성을 나타내는 AtSIZ 유전자를 목적유전자로 가지고 있는 플라스미드를 금입자에 코팅해서 유전자총을 이용해서 형질전환 하였다. 이러한 형질전환 체계 확립을 위해 헬륨가스 압력은 1,100 psi, 금 입자크기는 $1.0{\mu}m$ 그리고 목적 절편체까지의 거리는 6 cm 그리고 유전자총 처리 24시간 전과 후에 0.2 M sorbitol과 0.2 M mannitol을 혼합해서 MS배지에 첨가한 프로토콜로부터 우수한 형질전환 결과를 나타내었다. 유전자총 발사 처리 후, 1주간 선발제로 사용되는 PPT가 없는 MS 배지로 이식하여 배양 후, PPT 10 mg/l이 첨가된 선발배지에서 4주 간격의 계대배양을 통해 8-12주간 선발과정을 거친다. PPT 선발 배지에서 생존한 신초가 형성된 형질전환 나리 인편 조직들을 호르몬이 없는 MS 배지로 다시 옮겨주면 발근 및 추가 생육이 이루어진다. 생존한 형질전환 나리 기내 소식물체들로부터 PCR 검정을 통해 선발유전자인 bar 유전자 그리고 목적유전자인 AtSIZ 유전자의 도입이 확인되었다. 결론적으로 100여개의 나리 인편조직을 본 연구에서 확립된 유전자총 실험프로토콜을 이용하면 대략적으로 형질전환 나리 17-18 개체를 획득할 수 있으며 본 연구에 기술된 유전자 총 매개 형질전환 체계는 추가적인 보완이 이루어지면, 향후 나리 육종 프로그램에 기여할 것이다.
본 논문에서는 광학식 모션캡처 장비를 위한 다중 카메라 보정 방법을 제안한다. 이 방법은 DLT(Direct linear transformation) 알고리즘을 이용하여 7개의 마커가 있는 3축 보정틀의 영상을 획득하여 1차 카메라 보정을 한다. 그리고 2개의 마커가 있는 보정봉을 측정하고자 하는 영역에서 움직여서 2차 카메라 보정을 실시한다. 1차 카메라 보정에서는 카메라 보정뿐만 아니라 렌즈 왜곡 계수를 계산하여 2차 카메라 보정에서의 최적화를 위한 초기해로 사용한다. 2차 카메라 보정에서는 보정봉에 있는 마커사이의 거리가 일정하기 때문에 계산된 마커 거리와 실제 마커 거리의 차가 최소화 되도록 최적화를 수행한다. 제안한 방법에 의한 다중 카메라 보정 방법을 검증하기 위하여 재투영에러를 계산하였고 3축 보정틀에 있는 마커사이의 거리와 보정봉에 있는 마커사이의 거리를 계산하여 다른 상용장비의 값과 비교하였다. 3축 보정틀에 있는 마커를 복원하여 에러를 비교한 결과 평균오차가 상용장비의 1.7042mm에 비해 0.8765mm로 51.4% 수준으로 나타났고, 보정봉에 있는 마커를 복원하여 에러를 비교한 결과 상용장비의 평균에러 1.8897mm에 비해 2.0183mm로 0.1286mm 크게 나타났다.
3차원 보간(three-dimensional interpolation)은 색역 사상(Color Gamut Mapping)등 컬러 신호 변환에 널리 사용되고 있다. 이러한 3차원 보간은 주어진 컬러 입력 신호에 대해 균등하게 샘플링된 표본 입력에 대해 미리 계산된 표본 출력을 저장하는 룩업 테이블(look-up table)에서 추출한 및 개의 표본 출력을 이용하여 출력 신호를 근사적으로 산출하는 방식이다. 따라서 3차원 보간의 오차는 룩업 테이블에 저장되는 표본 출력의 값에 의해 심하게 결정된다. 본 논문에서는 최소 자승법(least square method)을 이용하여 고정된 크기의 룩업 테이블에 저장되는 표본 출력 값을 최적화함으로써 3차원 보간의 오차를 최소화하고자 한다. 제안된 방법은 기존의 룩업 테이블 구성 방법에 비해 개선된 오차 성능을 보인다.
Cymbidium속 난의 형질전환계를 확립하기 위해서, microprojectile bombardment 방법을 이용하여 춘란(Cymbidium virescence)의 rhizome 조직세포에 외래 유전자를 도입하는 조건을 검토하였다. 각 parameter별 적정조건으로서 텅스텐 입자의 크기는 $1.11\;{\mu}m$, He 가스 압력은 $77.33kg/cm^2$, gap distance는 6.35mm, target distance는 7.0cm 이었다. DNA피복입자를 투사한 $400{\mu}m$ 두께의 rhizome 절편을 2개월간 배양한 뒤 GUS 활성을 조사한 결과 이 유전자가 발현되는 세포들이 관찰되었다. Kanamycin (100 mg/L)을 첨가한 배지에서 6개월 동안 선택배양을 통해 얻은 rhizome의 DNA를 PCR로 분석한 결과 nptII 유전자의 삽입을 확인할 수 있었다.
Yeast surface-displayed antibody libraries provide an efficient and quantitative screening resource for given antigens, but suffer from typically modest library sizes owing to low yeast transformation efficiency. Yeast mating is an attractive method for overcoming the limit of yeast transformation to construct a large, combinatorial antibody library, but the optimal conditions have not been reported. Here, we report a large synthetic human Fab (antigen binding fragment) yeast surface-displayed library generated by stepwise optimization of yeast mating conditions. We first constructed HC (heavy chain) and LC (light chain) libraries, where all of the six CDRs (complementarity-determining regions) of the variable domains were diversified mimicking the human germline antibody repertoires by degenerate codons, onto single frameworks of VH3-23 and $V{\kappa}1$-16 germline sequences, in two haploid cells of opposite mating types. Yeast mating conditions were optimized in the order of cell density, media pH, and cell growth phase, yielding a mating efficiency of ~58% between the two haploid cells carrying HC and LC libraries. We constructed two combinatorial Fab libraries with CDR-H3 of 9 or 11 residues in length with colony diversities of more than $10^9$ by one round of yeast mating between the two haploid HC and LC libraries, with modest diversity sizes of ${\sim}10^7$. The synthetic human Fab yeast-displayed libraries exhibited relative amino acid compositions in each position of the six CDRs that were very similar to those of the designed repertoires, suggesting that they are a promising source for human Fab antibody screening.
본 연구에서는 국내외에서 범용되고 있는 단일강우사상 모형인 미육군공병단의 HEC-1 모형을 이용하여 대청댐 유역의 실측 강우-유출 사상을 중심으로 강우-유출 모의를 수행하였으며, 매개변수 검정에는 실제 대청댐의 시간당 유입량을 기준으로 검정을 실시하였다. HEC-1 모형에는 매개변수를 자동으로 최적화시키는 프로그램이 내장되어 있으나 본 연구의 대상유역과 같이 다수의 소유역이 있는 경우, 매개변수 추정시 매개변수 중 일부는 수렴되지 못하고 발산하는 문제가 있었으며, 첨두유량의 추정능력 역시 저하되는 문제를 보였다. 따라서 이러한 HEC-1 모형의 매개변수의 불확실성을 고려하기 위한 방안으로 Bayesian 모형을 HEC-1모형에 연동시켜 활용하였으며, 기존 HEC-1 강우-유출 모형에 적용할 수 있는 매개변수 최적화 및 불확실성 정량화를 위해 HEC-1 강우-유출 모형 매개변수는 SCS 1개, Clark 단위도 2개를 Bayesian MCMC 기법을 적용하여 매개변수간 조건부확률로 모의발생을 한 후, Bayesian 모형으로부터 각 매개변수의 사후분포(posterior distribution)를 추정하여 사후분포의 추정이 매개변수의 불확실성 정량화를 수행하였다. 본 연구를 통해 제안된 BHEC-1 모형을 대상으로 대청댐 유역에 실측 강우-유출사상에 대해서 모형의 적합성을 평가한 결과, 7개 유역의 21개의 매개변수가 해의 발산 없이 안정된 매개변수 추정이 가능하였다. 한편, Bayesian 모형을 근간으로 하기 때문에 최종결과로서 매개변수들의 사후분포(posterior)의 추정이 가능하여 향후 홍수빈도곡선 유도, 댐 위험도분석과 기후변화 문제와 같은 다양한 수문학적 문제의 연구에 적용 가능할 것으로 전망된다.
영상정합 기술은 두 개 이상의 영상을 서로 맞추어, 각각의 영상이 가지고 있는 단점을 보완하여, 새로운 정보를 획득하게 하는 기술이다. 본 논문은 의료 영상간의 2D 영상 정합을 통해 환자의 점진적 병세파악에 도움을 주는 것을 목적으로 하고 있다. 서로 다른 시점과 장비로부터 얻어진 CT와 PET/CT영상을 정합하기 위하여 정확한 해부학적 정보를 제공하는 CT영상간의 정합을 먼저 수행하고 이를 통하여 얻어진 기하학적 정합파라미터들을 PET 영상에 적용하여, 독립 CT영상 위에 PET영상을 중첩하였다. 정합작업을 위해 먼저 각각의 CT영상에 대해 전처리 작업을 실시하였고, 영상의 변형은 affine 좌표변환을 이용하였다. 정합할 영상간의 유사도 평가를 위해 mutual information을 이용하였으며, 빠르고 정확한 정합을 위하여 최적화 알고 리듬인 particle swarm optimization 방법을 이용하였다. 이를 통해 실제 환자의 독립 CT와 PET/CT영상을 이용하여 실험하였고, PET/CT의 영상에서 확인할 수 있었던 병소에 대한 해부학적 위치 정보가 영상정합 과정을 통해 독립 CT 영상에서도 동일한 위치에 표시됨을 확인하였다. 제안된 알고리듬은 PET/CT 뿐만 아니라 향후 도입될 SPECT/CT, MRI/PET 등 다중영상기기와 기존의 독립 CT 영상기기와의 정합에도 폭넓게 사용될 것으로 기대된다.
라그랑주 승수법(Method of Lagrange Multipliers)은 등식 제약조건하에서 미분가능한 함수의 최대, 최소를 구하는 대표적인 방법이다. 선형대수학, 최적화 이론, 제어 이론을 포함하여 최근에는 인공지능 기초수학에서도 널리 활용되고 있다. 특히 라그랑주 승수법은 미분적분학과 선형대수학을 연결하는 중요한 도구이며, 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)을 포함한 인공지능 알고리즘에 많이 활용되고 있다. 따라서 교수자는 대학 미분적분학에서 처음 라그랑주 승수법을 접하는 학생들에게 구체적인 학습 동기를 제공할 필요가 생겼다. 이에 본 논문에서는 교수자가 학생들에게 라그랑주 승수법을 효과적으로 교육하는데 필요한 통합적인 시야를 제공한다. 먼저 다양한 전공의 학생들이 계산에 대한 부담을 덜고 원리를 쉽게 이해할 수 있도록 개발한 시각화 자료 및 파이썬(Python) 기반의 SageMath 코드를 제공한다. 또한 라그랑주 승수법으로 행렬의 고윳값과 고유벡터를 유도하는 과정을 상세히 소개한다. 그리고 라그랑주 승수법을 간단한 경우에 대한 증명에서 시작하여 일반화된 최적화 문제로 확장하고, 수업에서 학생들이 라그랑주 승수와 PCA를 활용하여 실제 데이터를 분석한 결과를 추가하였다. 본 연구는 대학수학을 지도하는 다양한 전공의 교수자들에게 도움이 될 기초자료가 될 것이다.
컴퓨터 그래픽스 분야에 활용되는 단순화 기법(LoD)은 실시간 렌더링을 위해 메쉬(mesh)의 다각형 수를 줄이는 방법으로 널리 알려져 있다. 본 논문에서는 이러한 단순화 기법의 기본적인 개념이 가상 캐릭터의 동작 단순화에 적용된 새로운 방법론을 제안한다. 가상 캐릭터의 구성요소 중 하나인 관절은 동작을 생성하는 기본 단위로서 메쉬와 연계되어 캐릭터의 움직임을 생성한다. 동작 단순화의 기본과정은 이러한 캐릭터의 관절 수를 줄이고 남은 관절들의 움직임을 기존동작과 가장 유사하도록 최적화 하는 방법이다. 동작의 최적화를 위해 기존 동작과 단순화 된 동작 간의 오차를 측정하는 방법론을 제시하고, 최적화 문제를 빠르게 풀기 위해 동작 간 오차 식을 선형시스템으로 재구성한다. 본 논문에 제시한 동작 단순화 방법은 동작편집 또는 군중 애니메이션의 성능향상 둥 캐릭터 애니메이션의 여러 분야에 유용하게 활용 될 수 있다.
과거 홍수로 인한 침수피해가 자주 발생하였던 안성천 하류 저지대의 홍수-유출 특성을 파악하기 위해서 HEC-HMS 모형을 적용하였다. 모형은 SCS-CN 방법으로 손실계산을, Clark의 단위도법으로 강우의 직접유출 변환을, 지수함수적 감소방법으로 기저유량을, Musingum 방벙으로 하도추적을 하는 과정을 포함한다. 모형에서 매개변수는 중요한 역할을 하므로, 최적화 기법을 시행착오법과 병행하여 최적화 변수를 도출하였다. 또한, 민감도 분석을 통하여 도달시간, 저류함수, 기저유량 관련 상수들이 모형에 미치는 영향을 파악하였다. 도달시간은 첨두유량 발생 시각에 영향을, 저류상수는 첨두 유량의 증감에 영향을 기저유량 감소비는 수문곡선 하강부의 기울기에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 최적화 과정을 통하여 모형 보정을 거친 변수를 사용하여 2건의 강우 사상에 대하여 유출모의를 수행하여 실측 자료와 비교를 하였으며, 유출체적, 첨두유량, 첨두시각을 포함한 중요 수문현상에 대하여 상당히 정확하게 모사하는 것으로 나타났다. 따라서, 본 연구의 결과는 정책입안자가 홍수관리대책을 수립하는 데 유용한 도구로서 사용되어 질 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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