Junghyun Ryu;Fernanda C. Burch;Emily Mishler;Martha Neuringer;Jon D. Hennebold;Carol Hanna
한국동물생명공학회지
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제37권4호
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pp.292-297
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2022
Direct injection of CRISPR/Cas9 into zygotes enables the production of genetically modified nonhuman primates (NHPs) essential for modeling specific human diseases, such as Usher syndrome, and for developing novel therapeutic strategies. Usher syndrome is a rare genetic disease that causes loss of hearing, retinal degeneration, and problems with balance, and is attributed to a mutation in MYO7A, a gene that encodes an uncommon myosin motor protein expressed in the inner ear and retinal photoreceptors. To produce an Usher syndrome type 1B (USH1B) rhesus macaque model, we disrupted the MYO7A gene in developing zygotes. Identification of appropriately edited MYO7A embryos for knockout embryo transfer requires sequence analysis of material recovered from a trophectoderm (TE) cell biopsy. However, the TE biopsy procedure is labor intensive and could adversely impact embryo development. Recent studies have reported using cell-free DNA (cfDNA) from embryo culture media to detect aneuploid embryos in human in vitro fertilization (IVF) clinics. The cfDNA is released from the embryo during cell division or cell death, suggesting that cfDNA may be a viable resource for sequence analysis. Moreover, cfDNA collection is not invasive to the embryo and does not require special tools or expertise. We hypothesized that selection of appropriate edited embryos could be performed by analyzing cfDNA for MYO7A editing in embryo culture medium, and that this method would be advantageous for the subsequent generation of genetically modified NHPs. The purpose of this experiment is to determine whether cfDNA can be used to identify the target gene mutation of CRISPR/Cas9 injected embryos. In this study, we were able to obtain and utilize cfDNA to confirm the mutagenesis of MYO7A, but the method will require further optimization to obtain better accuracy before it can replace the TE biopsy approach.
본 연구는 2년간 대학원 실험 연구실에서 이루어진 나의 과학 연구 경험을 들뢰즈의 '배치'와 '되기'의 관점에 기반하여 해석한 것이다. 연구는 자서전적 내러티브 탐구 방법에 따라 수행되었다. 연구 텍스트는 나의 과학 연구 경험에 관해 이야기하고, 이를 들뢰즈의 관점에서 다시 이야기하는 형식으로 작성되었다. 들뢰즈의 시선에서 과학연구는 끊임없이 유동하는 배치이다. 연구 배치는 여러 실험 도구-기계와 연구자-기계 등의 기계적 배치와 프로토콜, 생명과학, 실험실 규칙과 같은 언표행위의 집합적 배치로 이루어져 있으며 이러한 배치 곳곳에서 사건이 발생하면서 배치가 유동한다. 물질적 차원에서 일어나는 변화로서 데이터는 하나의 사건이며 문제를 제기하는 기호이다. 데이터는 연구자와의 관계 속에서 배치를 변화시킬 수 있는 행위능력을 발휘하며 그 과정에서 의미가 형성되었다. 배치의 변화는 내가 과학적 실행을 하도록 강제하였다. 나는 차이를 머금고 반복되는 과학적 실행을 통과하면서 다른 기계와 끊임없이 접속하였고, 몸이 정동하면서 배치를 이루는 몸의 역량이 증대되었다. 이와 더불어, 데이터와 함께 기존의 과학 연구 배치에서 탈영토화되고, 새로운 과학연구 배치에 재영토화되면서 이전과는 다른 나로 차이생성되면서 과학연구자-되기가 이루어질 수 있었다. 본 연구는 나의 과학 연구 경험을 기반으로 과학연구자-되기 과정을 탐색함으로써 과학적 실행 기반의 과학교육에 시사점을 제공한다.
딥러닝은 심층신경망(Deep Neural Network)을 구축하고 대량의 훈련 데이터를 수집한 후, 구축된 신경망을 오랫동안 학습 시켜야 한다. 만약, 학습이 제대로 진행되지 않거나 과적합이 발생하면, 학습은 실패하게 된다. 현재까지 개발되고 있는 딥러닝 도구들을 사용할 경우, 훈련데이터 수집과 학습에 많은 시간이 소요된다. 하지만, 모바일 환경의 급격한 도래와 센서 데이터의 증가로 인해, 신경망 학습에 걸리는 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 실시간 증강형 딥러닝 기술에 대한 요구가 급격하게 증가하고 있다. 본 연구에서는 미세먼지 센서를 장착한 아두이노 시스템을 사용하여 실시간 증강형 딥러닝 시스템을 구현 하였다. 구현된 시스템에서는 미세먼지 데이터를 5초마다 측정하고 최대 120개가 축적이 되면, 기존에 축적된 데이터와 새로이 축적된 데이터를 데이터셋으로 사용하여 학습을 수행하도록 하였다. 학습 수행을 위한 신경망은 입력층 1개, 은닉층 1개, 출력등 1개로 구성하였다. 구현된 시스템에 대한 성능을 평가하기 위해 학습 시간과 평균 제곱근 오차(root mean square error, RMSE)를 측정 하였다. 실험 결과, 평균 학습 오차는 0.04053796이었으며, 학습주기당(1 에포크) 평균 학습 시간은 3,447 초 정도의 시간이 걸렸다.
본 연구에서는 고등학교 생물 I, '유전' 단원에서 Keller의 ARCS 전략 중, 특히 "주의집중"과 "만족감" 요소를 적용한, 의미 망 프로그램(Semantic Network Program)을 활용한 수업이 학생들의 학업성취도와 학습동기 향상에 미치는 효과를 분석하는 것을 연구의 목적으로 삼았다. 연구대상은 고등학교 2학년 실험집단 및 통제집단의 124명으로 구성되었고, 사전검사로 학업성취도 검사, 학습동기검사, 그리고 의미망 형성 검사를 실시한 후, 4주간에 걸쳐 6차시 동안 실험집단에게는 ARCS 전략 중 주의집중 전략을 적용한 의미망 프로그램을 활용한 유전 수업과 만족감 전략에 따른 의미망 제작 활동을, 통제집단에게는 교과서 중심의 강의식 수업을 처치하였다. 수업 처치에 따른 사후 검사 결과 동기전략을 적용한 의미망 프로그램을 활용한 수업은 강의식 수업보다 '주의집중과 만족감'을 높여 학생들의 인지구조에 새로운 지식을 효과적으로 연결시켜 생물 학업성취도를 향상시켰고(p<.001), 학생들의 유전관련 새로운 개념 형성에도 효과적인 것으로 나타났다(p<.001). 또한 본 연구에서 적용한 수업은 학생들이 생물 개념들을 구조지식으로 조직하여 이해함으로써, 기억효과를 높여 학습내용의 파지(retention)에 효과적이었다(p>.05). 실험집단의 심층면담 결과에서는 동기전략을 적용한 의미망 프로그램을 활용한 수업은 유전과 관련된 영상자료의 연결(link)로 호기심을 유발하여 주의집중이 잘 되었고, 직접 의미망을 제작해 봄으로써, 학습내용이 오랫동안 기억에 남아 문제해결에 효과적이었다는 긍정적인 반응을 보였다. 본 연구의 결과는 앞으로 고등학교 생물 I, '유전'단원에 대한 다양한 수업 전략을 모색하는데 의미있는 시사점을 제공해 줄 수 있을 것이다.
빅데이터 기술에 대한 관심이 급증함에 따라, 소셜 미디어를 통해 유통되는 방대한 양의 비정형 데이터를 분석하고자 하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라서 텍스트 형태의 비정형 데이터 분석을 통해 의미 있는 정보를 찾고자 하는 시도가 비즈니스 영역뿐 아니라, 정치, 경제, 문화 등 다양한 영역에서 이루어지고 있다. 특히 최근에는 여러 현안 및 이슈들을 발굴하여 이를 의사결정에 활용하고자 하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 이처럼 빅데이터 분석을 통해 국가현안이나 이슈를 발굴하고자 하는 시도가 꾸준히 이루어져왔음에도 불구하고, 국가현안 및 이슈로부터 이와 관련된 R&D 문서를 효율적으로 제공하는 방안은 마련되지 않고있다. 이는 사용자들이 인식하는 현안 키워드와 실제 사용되는 R&D 키워드 사이의 이질성이 존재하기 때문이다. 따라서 현안 및 R&D키워드간의 이질성을 극복하기 위한 중간 장치가 필요하며, 이 중간 장치를 통해 각 현안 키워드와 R&D 키워드간에 적절한 대응이 이루어져야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 (1) 현안 키워드 추출을 위한 하이브리드 방법론, (2) 현안 대응 R&D 정보 패키징 방법론, 그리고 (3) R&D 관점에서의 연관 현안 네트워크 구축 방법론의 총 세 가지 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론은 텍스트 마이닝, 소셜네트워크 분석, 그리고 연관 규칙 마이닝 등의 데이터 분석 기법들을 활용하여 수행하였으며, 그 결과, (1)에 의한 키워드 보강률은 42.8%로 나타났으며, (2)의 경우, 현안 키워드와 R&D 키워드간 다수의 연관 규칙이 나타났다. (3)의 경우는 현재 진행 중에 있으며, 향후 가시적 성과를 낼 수 있을 것으로 예상된다.
현재 토기 및 도자기를 보존처리 할 때 사용되고 있는 접착 복원제의 경우 크게 Epoxy계, Cellulose계, Cyanoacrylate계 등이 사용되고 있으나 재료에 따라 심한 수축으로 인한 재탈락, 황변 현상으로 인한 색상 변화, 사용시 도구와 손에 묻어나오는 불편한 작업성, 비가역성 등 다양한 문제점을 나타내고 있다. 본 연구에서는 도자기 복원용으로 사용되고 있는 Epoxy resin의 황변 현상과 비가역성의 문제점 해결을 목적으로 저황변, 가역성이 우수한 Urethane계 합성수지를 개발하였다. 개발된 Urethane resin의 접착력은 원액 2.07MPa로 기존 재료인 $EPO-TEK301^{(R)}$ 1.21MPa로 1.5배 이상의 우수한 물성을 지니고 있다. 가공성 측정 결과 Urethane resin(in Talc 50wt%)의 마모율이 1.09%로 기존 재료인 Quick $Wood^{(R)}$(1.02%)의 마모율 보다는 다소 높게 측정되었으며, EPO-$TEK301^{(R)}$(0.41%)와 $L30^{(R)}$ (0.39%)보다 는 2배 이상의 마모율을 보이고 있어 기존의 재료보다 쉽게 성형 과정이 이루어질 수 있는 장점을 지니고 있다. Urethane resin의 장점인 가역성 실험은 Acetone, Ethyl Alcohol 침적 후 12시간 경과 후 Urethane resin과 충전제인 Talc가 분말화 현상을 나타내며 100% 용해되었으며, 기존 Epoxy resin의 가역성이 0%인 것에 비해 매우 우수한 가역성을 지니고 있다. 내구성 평가를 위한 자외선 실험 결과 Urethane resin의 원액 기준 ${\Delta}E^*ab$ 색상 변화 값이 자외선 노출 전 후 2.76로 기존의 Epoxy resin보다 약 7~20배 정도 줄어 황변 현상으로 인한 이질감의 문제점을 최소화하였다.
이 연구의 목적은 트리즈(TRIZ)의 40가지 발명 원리를 적용한 학습이 학생의 창의성 신장에 영향을 미치는지를 구명하는데 있으며 이를 통해 기술교과에서의 발명교육에 관련된 연구에 필요한 기초 자료를 제공하는데 있다. 이 연구의 목적을 달성하기 위해 실험집단과 통제집단은 대전에 위치한 B중학교 학생(실험집단 74명, 통제집단 67명)으로 하였으며, 창의성에 대한 두 집단의 동질성을 확인하기 위해 창의력 자기 사정 평정지와 학생 발명 평정지를 사전검사 도구로 사용하였다. 이 연구에 적용한 설계방법은 이질통제집단 사전사후 검사 설계이다. 이 연구는 2006년 3월 3째 주 부터 7월 3째 주 까지 계발활동 시간을 이용하여 매월 1, 3주 토요일에 2시간 씩 총 9주 동안 수행되었으며, 실험집단에 트리즈의 40가지 발명원리를 학습하도록 하였다. 이 연구를 통해 도출한 결론은 다음과 같다. (1) 트리즈의 40가지 발명원리 적용은 학생의 CQ(창의성 지수)에 긍정적인 영향을 주며 창의성의 하위 요인인 독창성, 발전가능성, 변형가능성, 유용성, 매력, 표현력, 유기적 조직성 및 기능적 솜씨 요인에서 유의미한 긍정적 영향을 주었다. 그러나 적합성, 적절성, 논리성, 가치성, 복합성, 우아함의 요인에는 유의미한 영향을 미치지 못하였다. (2) 트리즈의 40가지 발명원리 적용이 성별에 따른 남 여 학생의 CQ 신장에 유의미한 영향을 주지 못하였으며, 창의성의 하위 요인에서도 독창성, 매력 요인을 제외한 대부분의 요인에서 유의미한 영향을 주지 못하였다. 도출된 결론을 통해 트리즈의 40가지 원리를 기술교과에서 활용하기 위한 제언을 하면 다음과 같다. (1) 이 연구는 계발 활동 시간을 이용하여 수행 되었으나 기술교과와 같은 정규교과 시간에 트리즈의 40가지 원리를 적용하기 위해서는 보다 체계적인 연구가 필요하다. (2) 창의성 및 창조성을 중시하는 기술교과에서의 발명 교육을 위해 트리즈의 40가지 원리 이외의 여러 가지 발명 원리 및 기법에 대한 연구가 필요하다.
의료방사선의 관리에서 가장 중요한 사항은 진료의 적정성을 확보하면서 방사선위해를 최소화하는 것이다. 국제원자력기구는 진단방사선 분야의 선량 감소 방법에 대한 지침서를 만들어 환자피폭선량을 측정하여 각 국가에 사용하도록 권고하고 있다. 또한 국내에서도 우리나라의 실정에 맞게 각 촬영마다 환자 피폭 선량값을 연구하여 진단참고준위를 제시하였다.환자가 질병 때문에 방사선 진료를 받는 것은 방사선 때문에 일어날 수 있는 위해보다 그것으로 얻어지는 이익이 크기 때문이다. 병실 이동검사와 같이 자신의 질병과 무관하게 방사선에 노출되는 환자 및 보호자들의 피폭을 줄이기 위해서는 환자, 방사선사, 의사 및 의료기관의 노력이 가장 중요하다.이에 본 연구에서는 개선방안의 일환으로 MG로 병실의 이동 검사에 대한 문제점을 제시하고 이 문제점을 근거로 하여 산란선으로 예상되는 공간선량률을 분석하였다. MG에 자체 개발한 방어벽을 설치하여 방어벽 설치 전후의 공간선량률을 측정하여 그 감소율을 분석하였다. 최종적으로 이 자료들을 종합하여 MG에 방어벽을 부착하여 방사선사의 병실이동에 대한 부담감의 최소화, 병실 이동검사로 인한 방사선사, 환자 및 보호자를 방사선 노출로부터 보호하고, 검사로 인한 주위 환자 및 보호자의 불편을 최소화하는데 의의가 있다. 이와 같은 개선안에 대해 보다 효율적인 시행을 위하여 MG에 대한 새로운 법 제도가 마련되면, 향후 예상되는 비용, 인력, 고객만족도 및 더욱 더 안정적인 피폭감소방안이 정착될 것이라 사료된다.
인터넷과 모바일 관련 기술의 발전과 기기의 보급은 물리적 공간의 제약을 극복하게 하고, 다양한 상품과 서비스를 소비자에게 제공함으로써, 소비자에게 선택의 폭을 넓히는 기회를 제공하는 반면, 많은 시간과 노력을 기울이고도 소비자가 자신의 기호에 적합한 품목을 선택하기 힘들어지는 부작용을 낳았다. 이에 따라, 기업은 추천 시스템을 활용하여 소비자가 원하는 품목을 더 쉽게 찾는 수단을 제공하고 있다. 상품 간의 연관성을 통계적으로 분석하는 연관 규칙 마이닝 기법은 직관적인 형태의 척도를 규칙과 함께 제공함으로써, 이로부터 도출된 규칙에 포함된 품목 간의 관계를 이해하고, 이를 추천에 적용하기 쉽다는 강점을 갖는다. 그러나, 서로 다른 규칙의 척도가 일관되게 어느 한 쪽의 규칙이 더 우위에 있음을 알려주지 못한다면, 수많은 품목 중 추천에 적합한 품목을 적절히 선별해내기 힘든 상황이 발생한다. 본 연구에서는 추천 상품의 순위를 결정할 수 있도록 연관 규칙 마이닝 기법에 회귀분석모형을 보완적으로 적용하는 방안을 제시하고자 수행되었다. 연관 규칙 마이닝에서 보편적으로 사용되고 있는 지지도, 신뢰도, 향상도를 활용하여 모형을 구현함으로써, 직관적으로 이해하기 쉬울 뿐만 아니라, 실무에서도 활용하기 쉬운 방안을 제시하고자 하였다. 국내 최대규모의 온라인 쇼핑몰의 주문 데이터를 활용한 실험을 통해, 제안된 모형으로부터 얻어진 추천 점수를 기반으로 추천상품을 결정하고, 이를 추천에 적용함으로써 추천 적중률을 향상시킬 수 있음을 보였다. 특히, 최근 모바일 상거래가 빠르게 확산됨에 따라, 제한된 화면에 한정된 수의 추천 품목을 제시해야 하는 상황에서 적합한 추천 기법임을 확인할 수 있었다.
최근 페이스북, 트위터 등 다양한 소셜 네트워크 서비스(SNS)가 등장하였으며, 많은 사용자들이 SNS를 이용하고 있다. 이러한 사용자의 증가로 인해 많은 조직들은 SNS에 관심을 가지게 되었다. 조직에서 SNS의 사용은 다양한 이점을 지니고 있다. SNS를 통해 조직들은 사용자들의 행위에 신속하고 지속적으로 반응할 수 있고, 다양한 특성을 지닌 사용자에게 쉽게 접근할 수 있으며, 타 매체에 비하여 사용자 특성이 반영된 차별화된 전략을 세울 수 있다. 또한 기업들은 SNS를 통해 상대적으로 저렴한 비용으로 활용이 가능하며, 사용자들과 양방향 소통이 가능하여 친근성과 신뢰성이 있는 관계 구축이 용이하다. 그러나 네트워크의 특성에 따라 SNS의 정보전달의 효과가 다르게 나타남에도 불구하고 조직들은 네트워크의 특성을 고려하지 않고 획일화된 방법으로 SNS를 활용하여 사용자들과 커뮤니케이션하고 있다. 따라서 본 연구에서는 네트워크에 따른 SNS의 정보전달의 효과 차이를 분석하였다. 즉 오프라인에서의 커뮤니케이션 기반으로 형성된 네트워크와 무작위로 형성된 네트워크를 생성하여, 각각의 네트워크들의 특징 차이를 분석하기 위하여 소셜 네트워크 분석을 하였다. 또한, 각각의 네트워크에서 SNS를 이용한 정보 전달 효과의 차이가 있는지 실증적으로 검증하였다. 실증 분석후 네트워크의 특성에 따라 네트워크 내 사용자들은 SNS를 받아들이는 반응이 달랐다. 따라서 조직이 효과적인 마케팅 수단으로 소셜 네트워크를 활용하기 위해서는 그 목적에 따라 네트워크의 특성을 고려하여 적절한 네트워크 형태를 구성해야 함을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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