코로나19 팬데믹에 따른 경제사회 환경 변화와 빅데이터 기술의 발달로 교통분석에 대한 요구가 다양화되고 있다. 특히 데이터 3법 개정에 따라 이종 데이터 간 가명정보 결합이 가능해져 다각적인 분석이 가능해졌다. 그러나 개인정보보호 강화로 모빌리티 빅데이터의 결합분석에는 데이터 협력, 비용대비 효과 등에 한계가 있어 새로운 분석방법론이 필요하다. 본 연구에서 제시하는 "모빌리티 빅데이터 가상결합 방법론"은 법제상의 제약 해소 및 다각적인 교통분석을 위한 것으로, 모바일 통신 기지국 데이터, 교통카드 데이터 등 다양한 모빌리티 관련 빅데이터를 간접적으로 결합하여 상세 분석을 수행하기 위한 방법론이다. 가상결합은 모바일 데이터를 바탕으로 특정 인원의 시간대별 위치를 파악할 수 있는 MCGM(Mobility Comprehensive Genetic Map)을 생성하여 패턴을 분석하고, 이를 교통카드데이터 등 교통관련 빅데이터와 결합시켜 분석하는 방법론으로 본 연구에서는 청주, 수도권 대상으로 가상결합 분석을 수행하여 활용가능성을 검증하였다.
이황화결합(Disulfide Bond)은 다양한 생리학적 혹은 병리학적 과정 중 단백질번역 후 변형(Post-Translational Modifications) 과정 중에 형성된다. 그러므로 이황화결합에 대한 정보는 단백질의 화학적 구조를 보다 종합적으로 이해하는데 매우 중요한 일이다. 질량분석기를 이용한 이황화결합 분석은 매우 효과적이며, 현재까지 질량 분석기를 활용한 다양한 이황화결합 분석법들이 개발되었다. 그러나, 대부분의 이황화결합 분석법의 경우, 이황화결합 분석 시 자유-시스테인잔기(Free Thiol Residues) 분석을 고려하지 않았다. 본 연구에서는 이황화결합에 관여하는 시스테인/자유-시스테인에 초점을 두고 총 4단계(1단계: 아미노산 서열을 통한 이황화결합 가능 부위를 예측, 2단계: 자유시스테인의 존재 유무의 확인, 3단계: 질량 분석기를 활용한 이황화결합 분석, 4단계: 이황화결합 분석법의 종합적인 검증)의 분석법을 개발하였다. 나아가, 본 연구에서 개발된 분석 기법을 실제 휴먼 유래 재조합 단백질(HRPE1)에 적용함으로써 개발된 이황화결합 분석법의 효용성을 확인하였다. HRPE1의 경우, 총 6개의 이황화결합(Inter-chain 형태: 1, Intra-chain 형태: 5)으로 구성된 것을 최종 확인하였다.
학문의 구조, 특성, 하위 분야 등을 계량적으로 규명하는 지적구조 분석 연구가 최근 급격히 증가하는 추세이다. 지적구조 분석 연구를 수행하기 위하여 전통적으로 사용되는 분석기법은 서지결합분석, 동시인용분석, 단어동시출현분석, 저자서지결합분석 등이다. 이 연구의 목적은 키워드서지결합분석(KBCA, Keyword Bibliographic Coupling Analysis)을 새로운 지적구조 분석 방식으로 제안하고자 한다. 키워드서지결합분석 기법은 저자서지결합분석의 변형으로 저자 대신에 키워드를 표지로 하여 키워드가 공유한 참고문헌의 수를 두 키워드의 주제적 결합 정도로 산정한다. 제안된 키워드서지결합분석 기법을 사용하여 Web of Science에서 검색된 'Open Data' 분야의 1,366건의 논문집합을 대상으로 분석하였다. 1,366건의 논문집합에서 추출된 7회 이상 출현한 63종의 키워드를 오픈데이터 분야의 핵심 키워드로 선정하였다. 63종의 핵심 키워드를 대상으로 키워드서지결합분석 기법으로 제시된 지적구조는 열린정부와 오픈사이언스라는 주된 영역과 10개의 소주제로 규명되었다. 이에 반해 단어동시출현분석의 지적구조 네트워크는 전체 구성과 세부 영역 구조 규명에 있어 미진한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 키워드서지결합분석이 키워드 간의 서지결합도를 사용하여 키워드 간의 관계를 풍부하게 측정하기 때문이라고 볼 수 있다.
본 논문에서는 데이터 결합 영역에서 문서값을 정규화 하는 기법과 결합함수에 따라 용어가중치 결합이 검색성능에 어떤 영향을 미치는가를 분석하였으며, 특히 용어가중치 결합이 실질적으로 효율적인가를 성능 향상률 측면과 검색시스템의 효율성 측면에서 검증하고, 성능이 향상된 용어가중치 결합의 특징을 분석하였다. 실헙결과 대부분의 장어가중치 결합은 문서값 정규화 기법과 실험집단에 관계없이 높은 성능 향상률을 보이지 않았다. 특히 단일가중치고 높은 검색성능을 보였던 상위 가중치 알고리즘들은 다른 가중치 알고리즘과 결합할 경우 두드러진 성능 향상률을 보이지 않았다. 검색시스템의 효율성 측면에서 용어가중치 결합을 평가한 결과 문헌 내 단어빈도를 최대단어 빈도로 정규화한 가중치 알고리즘이 코사인 정규화 기법을 적용한 가중치 알고리즘들과 결합될 때 5개 실험집안에서 최적 단일가중치 보다 2% 이상 높은 성능을 보였다. 이는 서로 다른 특성을 지니는 용어가중치 알고리즘들이 장단점을 보완하여 검색성능을 향상시킨 수 있다는 것을 의미한다. 그러나 용어가중치 결합의 효율성은 컬렉션과 가중치 알고리즘의 특성에 의존적이었으며, 비록 각 용어가중치 결합의 성능이 높게 나타날지라도 최적의 성능을 보인 달일가중치와 비교하면 그 성능 차이가 미미하거나 낮아서 대부분의 용어가중치 결합이 실질적으로 효과적이지 못하였다.
기업결합심사는 경쟁당국의 여러 업무 가운데에서도 경쟁당국의 전문성을 가장 잘 나타낼 수 있는 분야라고 할 수 있다. 따라서 기업결합 심사결과에 대한 순응성 및 신뢰성을 높이기 위해서는 관련규정의 객관성 및 국제적 보편성 확보는 물론 기업결합심사의 전문성을 제고시킬 필요가 있다. 이를 위해 관련 제도의 계속적인 보완, 발전을 위해 노력하여야 함은 물론 기업결합 심사능력의 제고와 함께 관련조직의 확대 개편 및 전문능력을 가진 인력 확충이 필요하다. 지금과 같이 경쟁법의 역외적용 및 경제분석 위주의 입체적 심사방식이 주류인 국제적 추세에도 잘 대응하는 것이 필요하다. 이를 위해 외국 심사당국과의 미팅, 인력 및 정보교환 등을 통한 교류나 접촉도 필요할 것이다.
한글은 중심어 후행성과 어순의 자유성, 격을 결정하는 조사의 생략 등으로 인해 영어권에서 연구되어진 변형 생성 문법이나 어휘 함수 문법, 구구조문법류 등이 적용되기 어려운 문제점을 가지고 있고 관형적인 표현이 많아 구문 규칙 만으론 분석하기 쉽지 않기 때문에 사전에 의존해야 하는 경우가 많으므로 이에 적합한, 사전을 구성하고자 한다. 그러나 기존의 태그와 키워드만으로 구성된 사전만으로 어려운 점이 많고, 이 때문에 문법 규칙을 같이 적용하게 되는데 이 규칙을 보통 알고리즘을 이나 수작업을 통해 사전으로 구성하므로 정확성도 떨어진다. 저자는 이 과정을 코퍼스를 통해 구성하여 시간을 줄이고 결합 정보 또한 보다 견고하게 구성하기 위해 통계 정보-코퍼스 내에서 결합이 사용된 빈도-에 따라 순위를 결정할 수 있도록 구성하였다. 이를 보다 확장하여 구문분석 시에도 활용할 수 있도록 분석된 단어간의 결합 정보와 그 결합이 사용된 빈도를 포함하여 구문 결합 정보 사전을 구성하고자 한다. 이는 기존의 의존 문법이나 구문 관계를 이용하여 구문분석을 할 경우 올바른 트리의 결합 관계를 검색할 때 쓰여질 수 있다.
오늘날 핵산과 단백질의 결합체에 관한 자료가 PDB(Protein Data Bank)와 같은 공공 데이터베이스에 급속도로 증가되고 있고 하나하나의 자료 자체도 많은 양의 데이터를 가지고 있기 때문에 더 이상 수작업으로 이를 분석하기란 거의 불가능할 뿐 아니라 정확도에 많은 문제가 있다. 그래서 본 연구에서는 방대한 생물학 자료를 효율적으로 분석하기 위해 자동화된 알고리즘을 개발하여 수작업에 의존하던 기존방식을 개선하였다. 이 알고리즘으로 51개의 RNA와 단백질간의 결합구조로 구성된 Dataset과 129개의 DNA와 단백질 간의 결합구조로 구성된 Dataset 분석하여 각각의 경우에 있어서의 결합성향과 결합유형을 찾아내었다. 이러한 본 연구의 결과가 아직 구조가 밝혀지지 않은 단백질-핵산간의 결합부위를 예측하는 알고리즘 개발에 기초 자료로 이용될 수 있다. 신약을 개발하는 과정에서 표적단백질의 결합부위를 예측하는데 활용될 수 있을 것이다.
저자동시인용분석 기법은 특정 분야의 연구 주제와 동향을 파악하는 수단으로 널리 사용되어왔다. 그러나 저자동시인용분석 기법은 인용 지체 현상 때문에 최근 동향을 나타내거나 활동적인 현역 연구자를 파악하기에는 다소 한계가 있음이 알려져 있다. 이 연구에서는 최신 연구 동향을 분석함과 동시에 활동적인 연구자를 파악하기위한 새로운 방법으로 서지적 저자결합분석 기법을 제안한다. 이 기법은 Kessler가 제안한 서지결합에 기반을 두되 분석 단위를 문헌이 아닌 저자로 삼고 있다. 즉 서지적 저자결합분석 기법은 같은 저자를 인용하는 저자끼리는 연구 주제가 유사할 것이라는 가정에 근거한 분석 기법이다. 저자동시인용분석 기법을 사용한 기존 연구의 분석 결과를 서지적 저자결합분석을 적용한 경우와 비교해 본 결과, 제안된 기법이 저자동시인용분석 기법에 비해서 최근 연구 동향을 더 잘 반영하며 활동적인 현역 연구자 위주의 해석을 가능케 하는 것으로 나타났다.
화학 결합을 이해하는 중요한 방법 중 하나는 결합이 가지는 고유한 진동 모드를 분석하는 것이다. 진동 모드의 변화를 관측함으로써 다양한 외부 자극과 분자의 상호작용에 대한 연구도 가능하다. 본 연구에서는 전기장이 가해진 물 분자의 진동 모드 변화를 분석함으로써 전기장과 물분자의 상호작용이 화학 결합에 미치는 영향을 알아보았다. 물 분자의 특정 O-H 결합 방향으로 전기장을 걸어주었을 때 신축 진동수의 변화를 살펴봄으로써 결합의 변화를 분석했다. 전기장에 따른 결합의 진동수 변화를 vibrational Stark effect (VSE)라 하고 그 정도를 Stark tuning rate ${\Delta}{\mu}$ ($={\Delta}v/{\Delta}E$, ${\Delta}v$ :진동수의 변화, ${\Delta}E$: 전기장의 변화)로 정의한다. 이때 Stark tuning rate에 영향을 미치는 요소는 전기장에 의한 (1) 분자 구조 변화(geometric effect)와 (2) 전자 구조의 분극현상(polarization effect)으로 나누어 생각해 볼 수 있다. 본 연구에서 물 단일체, 이중체, 사중체의 O-H 결합에 대해 살펴본 결과, VSE 효과에 주로 영향을 미치는 것은 전기장에 의한 구조 변화인 것으로 나타났다. 이를 통해 전기장이 주는 전자 구조 분극 효과는 크지 않지만 이를 통해 유발되는 구조 변화에 의해 진동수 (또는 화학 결합의 세기)가 크게 변한다는 것을 알 수 있다. 그렇기 때문에 수소 결합 안정화로 인해 구조 변화가 쉬운 물 이중체, 사중체에서 VSE 효과가 크게 나타났다. 추가적으로 물 클러스터에서 형성되는 내부 전기장과 O-H 결합의 포텐셜 비조화성(anharmonicity)이 VSE에 주는 영향에 대한 연구도 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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