모바일 기기의 성능 및 화면, 무선 네트워크의 속도 등의 제약으로 모바일 컨텐츠 개발에는 많은 어려움이 있다. 단순히 유선 웹상에서 기존에 서비스 되던 컨텐츠의 가시적인 축소만으로는 양질의 컨텐츠 제작이 어렵다. 빠르게 변화하는 모바일 컨텐츠 시장에 적응하기 위해서는 컨텐츠 특성에 최적화된 데이타 표현 기법 및 저작 도구의 개발이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 모바일 기기 상에서의 한자 학습을 위한 적은 용량의 모바일 컨텐츠 및 저작 도구를 개발하였다. 본 연구에서 개발한 모바일 컨텐츠는 단순히 한자 이미지와 설명 정보를 보여주는 것이 아니라, 한자 획순으로 붓으로 쓰는 것과 같은 애니메이션 효과를 줄 수 있다. 또한 저작 도구는 사용자가 그래픽이나 한자, 모바일 프로그래밍에 관한 전문가가 아니더라도 쉽고 빠르게 컨텐츠를 생성할 수 있는 개발 환경을 제공한다. 본 논문은 트루타입 폰트로부터 글자 모양을 획득하여, 간단한 사용자 입력으로 획 분할 및 획 순서 정보를 얻고, 자동으로 획의 방향을 추출, 각 획마다 붓으로 쓰는 효과의 애니메이션을 생성한다. 다음으로 모바일 기기에서의 효율적인 글자 애니메이션을 위해 애니메이션 데이타를 압축한다. 본 논문은 한자뿐 아니라, 한글 또는 다른 형태의 그래픽에도 이용될 수 있으며, 향후 획 분할 및 획 순서 결정을 자동화하는 방법을 연구하고자 한다.
본 연구에서는 지리산에서 자생하는 한국 특산종인 노각나무(Stewartia koreana Nakai)의 EST library를 제작하고 서열을 분석하였다. 노각나무의 유엽을 재료로 cDNA library 만들었고 1,392개의 cDNA에 대한 부분 서열 분석을 진행하였다. EST와 unigene 서열의 분석은 컴퓨터를 기반으로한 filtering과 수작업 그리고 NCBI의 BLAST 분석을 통해 수행하였다. 벡터 서열과 100bp 이하의 서열을 제거한 후 1,301개의 EST를 분석하였다. 전체 150개의 contig와 743개의 singleton을 분리하여 총 893개의 unigene을 분리해냈으며 서열 분석을 통해 95개의 microsatellite를 확인하였다. NCBI 데이터베이스의 BLASTX로 상동성을 검색한 결과 EST의 65%는 기능을 알고 있는 유전자와 11.6%의 EST는 아직까지 기능이 보고되지 않은 유전자와 높은 상동성을 보였다. 남아 있는 23.2%의 EST는 기존에 데이터베이스에 보고된 유전자와 상동성을 보이지 않는 유전자로 밝혀졌다. 다양한 데이터베이스를 기반으로 한 유사성 기반 기능 분석은 노각나무의 EST가 포도나무와 포플러와 높은 유사성을 보인 것을 확인하였다. 기능에 따른 분류에 있어 molecular function은 nucleotide binding, biological process는 transport, cellular component는 plastid가 가장 높은 비율로 나왔다. 본 연구를 통해 얻어진 EST 자료는 노각나무의 새로운 유전자원에 대한 연구의 기본 자료로 유용하게 활용될 것이다.
Sugarcane yellow leaf virus (SCYLV) is a distinct member of the Polerovirus genus of the Luteoviridae family. SCYLV is the major limitation to sugarcane production worldwide and presently occurring in most of the sugarcane growing countries. SCYLV having high genetic diversity within the species and presently ten genotypes are known to occur based on the complete genome sequence information. SCYLV is present in almost all the states of India where sugarcane is grown. Virion comprises of 180 coat protein units and are 24-29 nm in diameter. The genome of SCYLV is a monopartite and comprised of single-stranded (ss) positive-sense (+) linear RNA of about 6 kb in size. Virus genome consists of six open reading frames (ORFs) that are expressed by sub-genomic RNAs. The SCYLV is phloem-limited and transmitted by sugarcane aphid Melanaphis sacchari in a circulative and non-propagative manner. The other aphid species namely, Ceratovacuna lanigera, Rhopalosiphum rufiabdominalis, and R. maidis also been reported to transmit the virus. The virus is not transmitted mechanically, therefore, its transmission by M. sacchari has been studied in different countries. SCYLV has a limited natural host range and mainly infect sugarcane (Sachharum hybrid), grain sorghum (Sorghum bicolor), and Columbus grass (Sorghum almum). Recent insights in the protein-protein interactions of Polerovirus through protein interaction reporter (PIR) technology enable us to understand viral encoded proteins during virus replication, assembly, plant defence mechanism, short and long-distance travel of the virus. This review presents the recent understandings on virus biology, diagnosis, genetic diversity, virus-vector and host-virus interactions and conventional and next generation management approaches.
움직임 추정은 영상 부호화 시스템에서 큰 비중을 차지하는 부분으로, 실시간 동작을 위해서는 효율적인 구조를 필요로 한다. 따라서 H.264 전체 시스템을 위한 움직임 추정기 블록의 구현은 부호화 과정을 고속으로 수행할 수 있도록 별도의 전용 하드웨어 모듈로 설계하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 많은 연산량을 효율적으로 줄일 수 있도록 병렬 처리를 바탕으로 움직임 추정 감지 블록, 41개의 SAD(Sum of Absolute Difference)값 계산 블록, 최소의 SAD값 계산과 움직임 벡터 생성 블록을 제안하고자 한다. 움직임 추정 감지 블록과 최소의 SAD값 계산기에서는 선계산(pre-computation) 방법을 적용함으로써, 입력 Switching Activity를 줄여 고속 구현이 가능하도록 하였으며, 움직임 추정 감지 블록과 41개의 SAD값 계산 블록에서 가장 많은 부분을 차지하는 가산기 구조를 일반적으로 사용되는 Ripple Carry Adder 대신에 Carry Skip Adder를 적용함으로써, Adder Tree 구조를 고속으로 처리할 수 있도록 하였다. 또한 외부에서 탐색 영역 제어와 같은 주요 변수를 쉽게 제어할 수 있도록 하여, 하드웨어 구조의 효율성을 높였다. 시뮬레이션 및 FPGA 검증 결과, 움직임 추정기의 임계 경로를 발생시키는 MED블록에서 일반적인 구조를 적용했을 때보다 19.89%의 Delay 감소 효과를 얻을 수 있었다.
식물 특이 NAC (NAM, ATAF, and CUC) 전사인자는 식물 성장, 발달과 스트레스에 대한 저항성에 관여한다고 알려져 있다. 본 연구에서는 벼의 NAC 전사인자 중의 하나인 OsNAC69 유전자를 분리하였으며 유추된 아미노산 서열을 바탕으로 조사해본 결과 이 유전자는 NAC 전사인자의 5개 group 중에서 group II에 속하였다. 흰잎마름병균인 X. oryzae pv. oryzae (Xoo)를 처리하여 발현을 분석한 결과 접종 1시간 이후부터 발현이 현저하게 증가하였다. 따라서 OsNAC69 유전자의 생물학적인 기능을 분석하고자 이 유전자를 과발현시킨 형질전환벼를 만들었으며 형질전환벼의 분석 결과 대조구인 동진벼에 비해 발현이 높은 9개의 계통을 선발하였다. 높은 발현을 보인 이 9개의 계통에 벼흰잎마름병균을 접종한 결과 동진벼에 비해 흰잎마름병에 대한 저항성이 훨씬 더 증대하였음을 보여 주었다. 이것은 OsNAC69 유전자가 흰잎마름병균 침입시 벼의 병저항성 기작을 조절하여 나타난 결과로 추정되며 정확한 기작에 대한 연구를 앞으로 더 해야 할 것이다.
우리나라는 공간정보 활용을 위해 업무별 공간정보 응용 시스템을 구축하고 있으나 정보에 대한 공유 및 활용도가 낮아 국토교통부를 중심으로 공간정보 시스템의 공동활용을 위한 체계 구축에 노력하고 있다. 본 연구는 지방자치단체에서 운영하고 있는 공간정보 응용 시스템 현황을 조사 및 분석하고, 무인항공 영상을 이용한 공간정보 응용 시스템의 공동활용 방안을 제시하고자 하였다. 연구를 통해 기존의 공간정보 응용 시스템의 기능이 대민서비스에 집중되어 있고, 행정부서 간 데이터 공유 및 활용이 어려운 실정임을 파악하였다. 또한, 공간정보 응용 시스템의 공동활용을 위해 무인항공영상 기반의 임차 및 전용면적 차이 산출, 무단 점유지 정보 확인 등 방안을 제시하였으며, 공간정보 응용 시스템 공동활용을 위한 벡터 표시, 면적계산, 보고서 생성 등 추가 기능을 도출하였다. 향후 추가적인 연구를 통해 공간정보 응용 시스템의 기능 추가가 이루어진다면 관련 분야의 현장실태조사 및 정책결정의 기초자료로 활용이 가능할 것이며, 공간정보 분야의 경험이 없는 비전문가도 정확도 높은 공간정보를 다양한 분야에 활용함으로써 업무의 효율성을 높일 수 있을 것이다.
Dipeptidyl peptidase-4 (DPP-4) 저해제는 부작용이 적어 제2형 당뇨병의 2차 용법으로 널리 사용되고 있다. 우리는 human DPP-4 (hDPP-4) 유전자를 돼지 zygote의 전핵에 주입한 후, 1 세포 단계의 수정란을 외과적 방법으로 이식하였고, 마지막으로 꼬리에서 hDPP-4 유전자가 발현되는 형질 전환 돼지를 생산하는데 성공했다. 이식한 3두의 임신돈에서 16두의 자돈이 생산되었고, 이들 가운데 1두의 수컷 자돈에서 형질전환 개체가 확인되었다. Western blot과 RT-PCR 분석을 통해 hDPP-4가 형질 전환 돼지의 막 세포에서 강하게 발현되고, hDPP-4 유전자가 다양한 조직과 꼬리에서 각각 발현되고 있음을 확인하였다. 이것은 발현 벡터가 형질 전환 돼지에서 정상적으로 발현된다는 것을 시사한다. 이번 연구 결과는 인슐린 저항성에 대한 내분비 기능을 확인하는 모델 동물로, hDPP-4 형질 전환 돼지가 인슐린 저항성에 대한 내분비 기능을 확인할 수 있는 새로운 신약에 대한 검증의 소재로서 가치를 높일 것으로 기대된다.
Lee, Hyun Su;Choi, Chansoo;Kim, Chan Hyeong;Han, Min Cheol;Yeom, Yeon Soo;Nguyen, Thang Tat;Kim, Seonghoon;Choi, Sang Hyoun;Lee, Soon Sung;Kim, Jina;Hwang, JinHo;Kang, Youngnam
Journal of Radiation Protection and Research
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제44권3호
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pp.103-109
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2019
Background: Four-dimensional computed tomographic (4DCT) images are increasingly used in clinic with the growing need to account for the respiratory motion of the patient during radiation treatment. One of the reason s that makes the dose evaluation using 4DCT inaccurate is a change of the patient respiration during the treatment session, i.e., intrafractional uncertainty. Especially, when the amplitude of the patient respiration is greater than the respiration range during the 4DCT acquisition, such an organ motion from the larger respiration is difficult to be represented with the 4DCT. In this paper, the method to generate images expecting the organ motion from a respiration with extended amplitude was proposed and examined. Materials and Methods: We propose a method to generate extra-phase images from a given set of the 4DCT images using deformable image registration (DIR) and linear extrapolation. Deformation vector fields (DVF) are calculated from the given set of images, then extrapolated according to respiratory surrogate. The extra-phase images are generated by applying the extrapolated DVFs to the existing 4DCT images. The proposed method was tested with the 4DCT of a physical 4D phantom. Results and Discussion: The tumor position in the generated extra-phase image was in a good agreement with that in the gold-standard image which is separately acquired, using the same 4DCT machine, with a larger range of respiration. It was also found that we can generate the best quality extra-phase image by using the maximum inhalation phase (T0) and maximum exhalation phase (T50) images for extrapolation. Conclusion: In the present study, a method to construct extra-phase images that represent expanded respiratory motion of the patient has been proposed and tested. The movement of organs from a larger respiration amplitude can be predicted by the proposed method. We believe the method may be utilized for realistic simulation of radiation therapy.
미세먼지는 질병, 산업·경제에 부정적인 영향을 미치고 있어 국민들은 미세먼지에 대해 예민하게 반응하고 있다. 따라서 미세먼지의 발생을 예측할 수 있다면, 미리 대응책을 마련할 수 있어 생활과 경제에 도움이 될 수 있다. 미세먼지의 발생은 기상과 미세먼지 배출원의 밀집 정도에 영향을 받는다. 산업부문은 미세먼지 배출량이 가장 많으며, 그 중에 산단은 공장들이 미세먼지 배출원이 되어 더 많은 미세먼지를 배출하는 문제가 있다. 본 연구는 지방도시에서 노후산업단지가 있는 지역을 선정하여, 미세먼지를 일으키는 요인을 탐색하고, 미세먼지 발생을 예측할 수 있는 예측모형을 개발하고자 한다. 기상 데이터와 미세먼지 관련 데이터를 활용하였고, 다중회귀분석을 통해 미세먼지 발생에 영향을 미치는 변수를 추출하였다. 이를 토대로 머신러닝 회귀학습기 모형으로 학습하여 예측력이 높은 모형을 추출하였고, 검증용 데이터를 이용하여 예측 모형의 성능을 검증하였다. 그 결과, 예측력이 높은 모형은 선형회귀모형, 가우스 과정 회귀모형, 서포트 벡터 머신으로 나타났으며, 훈련용 데이터의 비율과 예측력은 비례하지 않은 것으로 나타났다. 또한 예측치와 실측치 차이의 평균치는 크지 않지만, 미세먼지 실측치가 높을 때, 예측력이 다소 떨어지는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 지자체 데이터 허브를 통해 기상데이터와 관련 도시 빅데이터를 결합함으로써 보다 체계적이고 정밀한 미세먼지 예측 서비스로 개발이 가능할 것이며, 스마트산단의 발전을 촉진하는 계기가 될 것이다.
서리는 표면 근처의 공기의 이슬점 온도가 빙점 이하일 때 수증기가 승화, 응축되어 땅이나 물체에 얼게 되는 작은 얼음 결정체이다. 서리가 내리면 농작물이 직접 피해를 입는다. 농작물이 낮은 온도에 접촉하면 조직이 얼어서 세포막이나 엽록체가 딱딱해지고 파괴되거나 건조한 세포가 죽습니다. 2020년 7월, 세계 최대 커피 생산국인 브라질 미나스제라이스 주에 갑작스러운 영하의 날씨와 서리가 내려 지역 커피 나무의 약 30%가 피해를 입었다. 이로 인해 피해로 커피값이 크게 올랐고, 피해가 심각한 농가는 농작물이 회복되기까지 3년이 걸리기 때문에 2024년에야 커피를 생산할 수 있다. 본 논문에서는 심한 서리가 내리는 것을 방지하기 위해 기상청이 제공하는 서리 발생 데이터와 기상관측 데이터를 이용해 서리를 예측하려고 했다. 관측 지점의 고도 및 풍속, 온도, 습도, 강수량, 흐림 등의 기상 요인을 반영하여 모델을 구축하였다. XGB, SVM, Random Forest, MLP 모델을 사용하여 다양한 하이퍼 파라미터를 학습 데이터로 적용하여 각 모델에 가장 적합한 모델을 선택하였다. 마지막으로, 결과는 테스트 데이터에서 정확도(acc)와 중요 성공 지수(CSI)로 평가되었다. XGB는 90.4%의 acc와 64.4%의 CSI로 다른 모델에 비해 최고의 모델이었고, SVM은 89.7%의 acc와 61.2%의 CSI로 그 뒤를 이었다. 랜덤 포레스트와 MLP는 약 89%의 acc와 약 60%의 CSI로 비슷한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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