• 제목/요약/키워드: $p_n$-sequences

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활엽수림과 침엽수림 부식토 내 세균군집의 계통학적 특성 비교 (Comparison of Phylogenetic Characteristics of Bacterial Populations in a Quercus and Pine Humus Forest Soil)

  • 한송이;조민혜;황경숙
    • 미생물학회지
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    • 제44권3호
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    • pp.237-243
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    • 2008
  • 충남 계룡산 북사면 지역의 대표군락인 상수리림과 소나무림 부식토의 화학적 및 미생물학적 특성을 비교검토한 결과, 상수리림 부식토의 pH는 $5.3\pm0.4$, 소나무림의 pH는 $4.1\pm0.9$이었으며, 소나무림 부식토 내 탄질율은 $21.76\pm8%$로 상수리림보다 높게 나타났다. 상수리림과 소나무림 부식토 내 총 유기산은 각각 69.57 mM/g dry soil, 153.72 mM/g dry soil로 나타났으며 소나무림 부식토 내 glutamine, pyruvate, succinate, lactic acid 및 acetic acid의 함량이 상수리림 부식토에 비해 약 $1.5\sim4.5$배 높게 나타났다. 상수리림 부식토 내 전세균수는 소나무림 보다 약 16배, 생균수는 약 2배 높게 검출되었다. 각 부식토로부터 직접 DNA를 추출하여 16S rRNA-ARDRA법에 의한 세균군집의 계통학적 특성을 평가한 결과, 상수리림 부식토로부터 분리된 대표 clone은 ${\alpha}-$, ${\beta}-$, ${\gamma}-$, ${\delta}$-Proteobacteria, Firmicutes, Acidobacteria 및 Actinobacteria의 7개 계통군이 확인되었고, 소나무림 부식토외 대표 clone은 ${\alpha}-$, ${\beta}-$, ${\gamma}$-Proteobacteria, Actinobacteria, Acidobacteria, Planctomycetes, Verrucomicrobia 그리고 Bacteroidetes의 8개의 계통군이 확인되었다. Shannon-Wiener법에 의해 다양성 지수를 산출한 결과, 소나무림 부식토 내 세균군집의 다양도는 3.63으로 상수리림보다 높게 나타났으며 PCA 분석을 실시한 결과, Clusters I에 속하는 모든 clone은 상수리림 부식토에서 유래된 clone이었으며, Clusters II에 속하는 clone의 67%, Clusters III에 속하는 clone의 63%가 소나무림 부식층 토양으로부터 유래된 clone으로 확인되어 상수리림과 소나무림 부식토내 세균 군집구조는 매우 특징적인 계통학적 특성을 나타내었다.

온라인 흘림체 한글 인식을 위한 곡률획 모델링 기법 (Curvature stroke modeling for the recognition of on-line cursive korean characters)

  • 전병환;김무영;김창수;박강령;김재희
    • 전자공학회논문지B
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    • 제33B권11호
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    • pp.140-149
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    • 1996
  • 흘림체 필기 문자는 문자의 가능한 한도 펜의 움직임을 줄이려는 경제성의 원칙에서 비롯된다. 즉, 다음 획을 쓰기 위해 이동할 때 펜을 들지 않거나, 아예 이동을 생략하거나, 또는 연결된 두 획이 서로 닮아가면서 필기하기 쉬운 단순간 형태로 변화한다. 이러한 변화로 인해, 획이나 자소의 형태가 달라질 뿐만 아니라, 획간이나 자소간의 구분이 매우 어려워진다. 따라서 흘림체의 효과적인 인식을 위해서는 획이나 자소의 정확한 분할에 의존하지 않으면서, 일정한 단위로 분할하여 매칭할 수 있는 방법이 필요하다. 이 연구에서는 구조적인 형태의 단위로 분할하고 매칭하는 '곡률획 모델링 방법(curvature stroke modeling method)'을 제안한다. 곡률획(curvature stroke)은 필기의 회전 방향이 바뀌지 않는 부분획으로 정의되며, 곡률에 따라 선분, 호, 원 등의 형태를 갖는다. 흘려 써진 입력 획들을 곡률획의 나열로 변환하기 위해서는, 필기의 회전을 변화시키는 곳, 급격한 방향 변화를 일으키는 곳, 그리고 지나친 회전을 일으키는 곳 등을 분할한다. 각 참조 자소는 정자체로 입력하여 분할 과정에 의해 생성된 곡률획의 나열로 저장되어 있으며, 인식중에 융합과정을 수행함으로써 매칭을 위한 다양한 곡률획의 나열을 만들어낸다. 이때, 가상 획이 필기되거나 생략될 가능성도 고려한다. 인식의 기본 단위로 곡률획을 사용함으로써, 입력 문자의 불필요한 분할점들을 효과적으로 줄일 수 있고, 또한 자소간의 연결점을 찾기 어려운 경우에도 인접한 두 자소에 걸치는 참조 곡률획을 생성해내기 때문에 정확한 매칭이 가능해진다. 실험 결과, 83.60%의 제 1후보 인식률과 0.99초/자(CPU 클럭: 66MHz)의 처리 시간을 보였다./atom으로 추출되었다. 한편 별도의 추가적인 공정없이 일반적인 에피 성장법을 사용하여 고농도로 붕소가 도핑된 실리콘층 위에 부정합 전위가 없는 에피 실리콘을 성장시켰으며, 이 에피 실리콘의 결정성은 매우 양호한 것으로 밝혀졌다. 또 부정합 전위가 없는 에피 실리콘에 n+/p 게이트 다이오드를 제작하고 그 전압-전류 특성을 측정한 결과 5V의 역 바이어스에서 0.6nA/$cm^{2}$의 작은 누설 전류값을 나타내었다.이었다 5. 쌀의 알칼리 붕괴도는 밀양 맥후작산미가 가장 높았고 호남평야지산미가 가장 낮았는데 비해 아밀로그래프의 호화개시온도는 수원과 이리산미가 가장 낮았던 반면 밀양산미가 가장 높았다. 강하점도는 밀양산미가 가장 낮았고 다음이 이천산미가 낮았던데 비해 계화 및 이리산미가 가장 높았으며 치반점도는 이와 정반대의 경향을 나타내었다. 밥의 점성 /경도비율은 지역간 차이가 유의하지는 않았으나 남부평야산미가 중부평야산미에 비해 다소 떨어지는 경향이었다. 6. 식미와 관련이 있는 쌀 외관품질 및 이화학적 특성을 이용한 주성분 분석에서 전정보의 약 59% 설명이 가능한 제 1 및 제 2 주성분치상의 7개 품종별 6개 산지미의 분포로 보아 품종에 따라서 산지 반응이 달랐는데 대체로 자포니카와 통일형 품종군간 구분과 밀양, 중부평야 및 호남평야의 세 산지간 구분이 가능하였다. 산지내 품종간 미질변이는 남양간척지와 이리산미가 비교적 작았는데 수원산미는 이천과 남양산미의 미질변이를, 계화산미는 이리산미의 미질변이를 거의 포괄하였다.는 산불위험지역의 격자점(15km)내에 최소한 1대의 AWS 설치방안을 제시하였지만, 금후에는 15km내에서도 능선, 계곡 등 구체적인 위치확정을 위한 선행연구가 실시되어야할

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반응 표면 분석법을 사용한 Bacillus subtilis NC1 유래 cellulase 생산 배지 최적화 (Optimization of a Medium for the Production of Cellulase by Bacillus subtilis NC1 Using Response Surface Methodology)

  • 양희종;박창수;양호연;정수지;정성엽;정도연;강대욱;문자영;최낙식
    • 생명과학회지
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    • 제25권6호
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    • pp.680-685
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    • 2015
  • 이전에 토양으로부터 cellulase와 xylanase 생산 균주로 단리하였다. 단리한 균주 유래의 16S rRNA 유전자 및 API 50 kit를 분석한 결과 Bacillus subtilis와 약 99.5%의 높은 상동성을 보였기에 본 균주를 B. subtilis NC1으로 명명하였다. Bacillus subtilis NC1 균주 유래 cellulase와 xylanase 유전자를 cloning 하여 유전자 배열을 규명하였다. 또한, 두 효소의 아미노산 배열을 이용하여 상동성을 검토한 결과 cellulase는 Glycoside hydrolase family (GH) 5 그리고 xylanase는 GH30에 속하는 효소임을 밝혔다. 본 연구에서는 B. subtilis NC1 의 cellulase 생산을 위한 배지성분의 최적 농도를 결정하기 위해 중심합성계획법(central composite design, CCD)을 기반으로 한 반응표면 분석법(Response Surface Methodology) 을 수행하였다. 세가지 독립변수로는 tryptone, yeast extract, 그리고 NaCl이 조사되었다. 반응값에 대하여 분산분석을 실시한 결과 결정계수(R2)는 0.96이었으며 전체 모델에 대한 유의확률이 0.0001로 매우 높은 유의성을 지님을 확인하였다. 반응표면분석법을 통하여 얻어진 B. subtilis NC1의 cellulase 활성을 위한 최적화 배지의 각 변수 농도는 tryptone 2.5%, yeast extract 0.5%, 그리고 NaCl 1.0%로 예측 되었다. 최적화 배지에서의 B. subtilis NC1의 cellulase 활성을 검증한 최적화를 실시하기 이전인 대조구의 cellulase 활성 0.5U/ml와 비교하면 24% 활성이 향상된 0.62U/ml의 높은 활성을 보였다.