Kinesin-1은 2개의 장쇄(KHCs, 또는 KIF5s)와 2개의 단쇄(KLCs)가 결합한 복합체로 되어 있다. 본 연구에서 효모 two-hybrid system을 이용하여 중추신경계의 신경세포에서 주로 발현되는 KIF5A와 결합하는 단백질을 탐색한 결과 phosphatidylinositol-3,5-bisphosphate ($PI(3,5)P_2$)의 5번 위치 인산을 제거하는 탈인산화효소 Fig4(Sac3)를 분리하였다. KIF5A는 Fig4의 C-말단과 결합함을 효모 two-hybrid assay로 확인하였다. Fig4는 KIF5A의 C-말단과 결합하지만, 두 개의 다른 장쇄인 KIF5B와 KIF5C 그리고 KLC1와는 결합하지 않았다. 단백질 간 결합을 glutathione S-transferase pull-down assay와 공동면역침강으로 추가 검증하였다. 생쥐의 뇌 파쇄액을 KIF5A 항체로 면역 침강한 결과 Fig4가 같이 침강하였다. 이러한 결과들은 kinesin-1이 Fig4와 결합한 단백질 복합체 혹은 운반체를 세포 내에서 운반함을 시사한다.
저밀도 알곤 유도결합플라즈마(Ar-ICP) 를 적용한 그래핀 클리닝 연구를 보고한다. 알곤 축전결합플라즈마(Ar-CCP)는 높은 이온포격에너지 (수백 eV) 로 인하여 그래핀의 C-C $sp_2$ bonding을 쉽게 파괴하고 defect을 형성시킨다. 그러나 저밀도 ($n_i$ < $5{\times}10^8cm^{-3}$) Ar-ICP 에 노출된 그래핀은 낮은 이온포격에너지, 이온밀도로 인하여 defect 이 형성되지 않고 residue 제거가 가능하였다. Graphene 이 집적된 back-gated field effect transistor (G-FET) 가 저밀도 Ar-ICP 에 노출될 경우 resist residue 제거로 인하여 $V_{dirac}$ 이 0 V 방향으로 이동하고 mobility 가 증가하는 것을 확인하였다.
최근 스마트폰과 같이 개인화 서비스가 가능한 스마트 디바이스들이 급격히 보급되며 추천가 시스템에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 활용 방안이 광범위함에도 불구하고 마케팅 등의 특정 분야에 한정되어 있거나 기술이 저수준에 머물러 있어 국내의 추천가 시스템은 아직 도입단계에 불과하다. 추천가 시스템은 어떠한 정보를 사용하는지에 따라 크게 내용 기반 필터링과 협업 필터링 두 가지로 분류한다. 본 연구에서는 메뉴 추천 분야에서 유저의 메뉴 선택이 주변 상황에 큰 영향을 받는다는 것에 착안해, 인근 유저와의 메뉴 선택 정보를 반영하는 협업 필터링과 사용자 개인의 취향에 최적화된 메뉴를 제공하는 내용 기반 필터링을 결합하는 방식으로 두 가지 필터링 기법을 결합한 메뉴 추천 시스템인 UBCRS(User-Based Collaborative Recommend System)를 제안한다.
세포막 정보전달 경로에서 수용체에 전달된 정보를 세포내로 전달하는데 조절 단백질로 알려진 GTP 결합단백질을 소외 뇌조직으로부터 정제하고 그 분자량등을 관찰하였다. 분쇄한 소의 뇌조직으로부터 세포막을 분리 해내고 1% cholate를 이용하여 세포막 단백질을 얻었으며 DEAE-Sephacel column chromatography를 시행하였다. 여기서 얻은 GTP 결합단백질은 다시 Ultrogel AcA 34 column chromatography, heptylamine-Sepharose column chromatography 순으로 실시하여 $GTP{\gamma}S$와 결합하는 단백질 분획을 모았고 활성도와 일치하는 분획을 얻었다. 전기영동으로 관찰한 결과 $Go{\alpha}$가 분자량 39,000 dalton. $G{\beta}$가 36,000 dalton인 band를 확인하였고 나머지 다른 단백질도 함께 관찰되어 heptylamine-Sepharose 분획을 다시 DEAE-Sephacel column에 적용하여 순수한 band를 구하였다. GTP 결합단백질의 활성화는 GTP가 결합될 때 ${\alpha}$부분과 결합하고 ${\beta}{\gamma}$는 떨어져 나간다. 그러므로 heptylamine-Sepharose column분획의 활성도에서 $Go{\alpha}$의 band 분획과 곡선의 활성도가 일치하고 ${\beta}$는 곡선이 하향하는 분획에서 전기영동상에 관찰되었다.
기존의 알고리듬들이 완전히 검출하지 못하는 차수 2나 3의 연결된 2-결합고장을 검출하기 위하여 "알고리듬 다"가 제안되었다. 제한된 3-결합고장을 검출하는 "테스트1*", "테스트2*" 및 "알고리듬 라"가 제안되었다. "테스트1*"는 제한된 3-결합고장을 검출하는 측면에서 기존의 알고리듬들보다 시간복잡도가 감소되었다. "테스트2*" 및 "알고리듬 라"는 기존의 알고리듬들과 비교하여 시간복잡도가 감소되었고 개선된 고장 검출능력을 가진다. 그리고 요구하는 고장 검출정도에 따라 "알고리듬 라"를 순차적으로 수행시킬 수 있으며, 메모리를 병렬테스트하는 경우에 "알고리듬 라"를 수행시키면 시간복잡도가 상당히 개선된다. 비선형 번지순서를 발생시키고 두 번지부분으로 분할하여 반도체 RAM의 결합고장을 검출하는 MT(March Test)는 차수 3의 연결된 2-결합고장보다 복잡한 결합고장은 완전히 검출될 수 없다는 것이 입증되었다.
옥시토신(Oxt)과 바소프레신(Avp)은 주로 시상하부의 신경세포에서 생성이 되어 뇌하수체 후엽에서 온 몸으로 분비된다. 유전자 구조와 염기서열 연구를 통해 옥시토신과 바소프레신이 진화적으로 발달되는 단계에서 유전자가 염색체 내에 중복된 것으로 추정되어져 왔다. 이전 연구에서 작은 조절자로 알려진 마이크로RNA 중 하나인 miR-24가 옥시토신과 직접 결합한 후 조절할 수 있다는 사실을 본 연구실에서 발표한 바가 있지만, 바소프레신을 동시에 조절할 수 있는지는 확실치 않았다. 본 연구에서 바소프레신을 조절할 수 있는 후보 마이크로RNA를 생물정보학적 방법으로 탐색하였다. 여러 후보 중 miR-24만이 바소프레신과 직접 결합할 수 있음을 형광 리포터 분석과 바소프레신 결합부위의 돌연변이 cDNA 제작을 통해 밝혀내었다. 바소프레신의 miR-24 결합 필수 부위인 "seed" 부분을 돌연변이 시킨 바소프레신의 경우 miR-24와의 결합능이 현저히 떨어지고 miR-24의 저해제 역시 결합능을 감소시키는 것을 보아 miR-24가 바소프레신에 결합하여 조절할 수 있음을 명확히 할 수 있었다. 이러한 결과를 종합해 볼 때 단일 마이크로RNA가 두 주요한 뇌하수체 호르몬의 조절에 관여한다는 새로운 조절 기전을 제시하여 준다.
본고는 신뢰도상에서 점차 중요시 되어가고 있는 전자통신 장비의 기구물 및 시설의 안정성에 관한 논문으로서 TDX-1 전자교환기를 현장에 설치할 때 시스팀을 고정한 앵커볼트 결합체(앵커볼트+콘크리트 바닥) 에 대한 것이다. 이 앵커볼트 결합체에 하중이 가해졌을 경우 어떤 식으로 파괴가 일어나며, 어느 정도의 하중에서 파괴가 일어나는 가를 수치적 해석과 실험적인 방법으로 산출하여 그 안정성을 입증하였다.
전기장만으로 에너지를 전송하는 전계결합형 비접촉 충전기술은 송수신부를 매개하는 AC링크를 구성하는 전극쌍의 정전용량확보에 한계가 있으므로, 이를 잘 활용하기 위한 송수신회로가 요구된다. 따라서 본 논문에서는 이를 감안하여 전계결합형 에너지전송에 적합한 매칭변압기를 사용한 E급 송수신회로 구조를 제안한다. 제안된 구조에서 AC-링크 캐패시터의 낮은 정전용량을 감안한 최적 설계방식을 제안하고 회로설계에 따른 성능을 모의실험을 통해 예측한다.
본 연구에서는 D.C 마그네트론 스퍼터링을 사용하여 Mn-Ir/Ni-Fe교환결합형 다층박막의 하지층 및 적층구조에 따른 자기적 특성 및 열적 특성을 미세구조의 관점에서 연구하였다. 교환결합자계( $H_{e{\chi}}$)와 Blocking Temperature( $T_{b}$)는 Mn-Ir/Ni-Fe 계면에서의 반강자성체의 결정립 크기에 의존하는 것을 알 수 있었다. 또한 Mn-Ir/Ni-Fe 교환결합형 다층박막에서 (111) 우선방위의 발생으로 인하여 $H_{e{\chi}}$가 증가됨을 알 수 있었다. $H_{e{\chi}}$가 발생하는 Mn-Ir/Ni-Fe 다층박막은 Mn-Ir 층에 전위가 생성되어 grain-to-grain epitaxy 관계가 이루어지는 것을 알 수 있었다.다.
본 논문에서는 비디오 자막 이미지를 인식하기 위해 필요한 영상 향상의 단계로서 다중 결합을 적용한다. 또한 다중 결합을 위한 동일한 자막의 판단 및 결합된 결과를 재평가하기 위한 방법을 제안한다. 입력된 칼라 이미지로부터 RLS(Run Length Smearing)가 적용된 에지 이미지를 얻고, 수직 및 수평 히스토그램 분포를 이용하여 자막과 자막 영역에 대한 정보를 추출한다. 프레임 내의 자막 영역의 중첩 정도를 이용하여 동일 자막을 판단하고, 동일한 자막을 갖는 프레임들끼리 다중 결합을 수행함으로써 향상된 이미지를 얻는다. 끝으로 결합된 영상에 대한 평가를 수행하여 잘못 결합된 이미지들로 인한 오류를 해결하고 재평가한다. 제안한 방법을 통해, 배경 부분의 잡영이 완화된 자막 이미지를 추출하여 인식의 정확성과 신뢰성을 높일 수 있었다. 또한 동일한 자막의 시작 프레임과 끝 프레임의 위치 파악은 디지털 비디오의 색인 및 검색에 효과적으로 이용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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