Virgiamycin 생산 우도 인자인 virginiae butanolide C(VB-C)의 전달기구 해명을 위한 기초적 연구로서 receptor성 VB-C 결합단백질의 recycle 가능성 및 인산화가능성을 검토하였다. 배양 시간에 따른 [$^{3}$H] $VB-C_{7}$ 와의 결합활성은 virginiamycin 생산중지와 함께 증대되어 VB-C 결합단백질의 recycle 이 추정되었으며, S. virginiae 의 genome DNA 공존시 40-50% 의 결합 활성 저하로부터 DNA 와 결합에 의한 signal 전달가능성과 $\lambda-^{32}P$ ATP 에 의해 분자량 36, 000 의 VB-C결합단백질이 인산화된 결과로부터 인산화를 통한 signal 전달가능성이 시사되었다.
신경회로망을 동적 정보처리에 응용하기 위해서는 비대칭 결합 신경회로망에서 생성되는 동적 상태천이에 관한 직관적 이해가 필요하다. 자기결합을 갖고 결합하중치가 비대칭인 순환결합형 신경회로망은 복수 개의 리미트사이클이 기억 가능하다는 것이 알려져 있다. 현재까지 이산시간 모델의 네트워크에 대한 상태천이 해석은 상세하게 이루어져 왔다. 그러나 연속시간 모델에 대한 해석은 네트워크 규모의 증가에 따른 급격한 계산량의 증가 때문에 연구가 그다지 활발하게 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 각 뉴런이 최근접 뉴런에만 이진화된 결합하중 +1 및 -1로 연결된 연속시간모델 순환결합형 신경회로망의 동적인 상태천이 특성을 해석하여 이산시간 모델에서 기억 가능한 리미트사이클과의 차이점을 분석한다. 또한 연속시간 네트워크 모델에 카오스 신호를 인가하여 리미트사이클간의 천이를 제어할 수 있는 가능성을 분석하여 동적정보처리에 네트워크를 응용할 수 있는 가능성을 검토한다.
본 논문에서는 부쉬 트리를 할당 트리로 변환한 후 결합 연산을 수행하면서 실제 실행시간을 동적으로 계산하고 그 결과에 의해 실시간에 프로세서를 할당하는 동적 프로세서 할당 기법을 이용한 파이프라인 해쉬 결합 알고리즘을 제안하였다. 프로세서를 할당하는 과정에서 초기 릴레이션의 기본 정보만을 이용하여 미리 프로세서를 할당하는 기존의 정적 프로세서 할당 기법은 정확한 실행시간을 예측할 수 없었다. 따라서 본 논문에서는 할당 트리 각 노드의 실행결과를 포함한 결합 과정 중의 정보를 다음 노드의 실행시간에 충분히 반영하는 동적 프로세서 할당 기법을 제안하였으며, 이로써 프로세서를 효율적으로 분배하고 전체적인 실행시간을 최소화하였다. 또한 전체적인 질의 실행시간을 줄이기 위하여 결합 가능성이 없는 튜플들을 제거한 후 결합 연산을 수행할 수 있도록 해쉬 필터 기법을 이용하였다. 결합 연산을 수행하기에 앞서 모든 결합 속성 값에 대해 해쉬 필터를 생성하는 정적 필터 기법은 모든 결합 연산의 중간 결과로 발생할 수 있으나 최종 결과 릴레이션의 튜플이 될 수 없는 튜플들까지도 모두 추출이 가능하다. 따라서 각각의 결합 연산 직전에 해쉬 필터를 생성하는 동적 필터 기법에 비해 결합 가능성이 없는 튜플을 최대한 제거할 수 있으며 이로써 결합 연산의 실행비용을 크게 줄일 수 있었다.
PDB로부터 얻은 51개의 단백질-RNA 복합체를 대상으로 기존 연구에서 얻은 단백질과 RNA의 결합 성향성 값과 본 논문에서 새로 구한 단백질의 표면 노출정도에 따른 결합 성향성 값을 이용하여 단백질의 결합 기대치를 구한다. 또한 구한 결합 기대치를 활용하여 새로운 단백질-RNA 복합체를 대상으로 단백질의 결합 부위 예측을 시도하였다. 결합 기대치는 0.240 이상인 경우 결합할 가능성이 높은 것으로 판별하였고, 그 결과 단백질의 결합 후보지를 전체 단백질의 25% 정도로 줄일 수 있었다.
분자 내 수소결합 가능성을 가지고 있는 2-fluorocyclopropanemethanol과 2-chlorocyclopropanemethanol에 대하여 MP2/6-311++G(d,p) 방법과 B3LYP/6-311++G(d,p) 방법으로 최적화 계산을 수행하였다. 두 분자 모두 가장 안정한 conformer에서 O-H의 수소가 F나 Cl을 향하고 있어 수소결합 가능성을 보이기는 하나 $H{\cdots}F$, $H{\cdots}Cl$ 거리가 van der Waals radii보다 커서 강한 수소결합이라 보기 힘들고 두 번째 안정한 conformer의 경우가 가까운 $H{\cdots}F$, $H{\cdots}Cl$ 거리를 보이며 더 강한 수소결합 가능성을 보였다. 그러나 에너지가 5 ~ 7 kJ 더 높게 나타났다. Methanol group과 F나 Cl이 서로 반대 방향을 향할 때 일반적으로 안정하나 앞의 가장 안정한 conformer보다는 에너지가 높다.
구획화는 인간 활동에 영향을 미치는 새로운 지역적 틀을 만들어내는 공간 의사결정 과정이다. 그러나 구역 내 포함되어 있는 자연적 장애물은 재조직화된 구역 내에서 이루어지는 인간 활동의 효율성을 떨어뜨릴 수 있다. 이는 구획화 과정에서 경계의 특성, 즉 고도와 같은 자연적 특성, 상호작용과 같은 관계적 특성을 고려할 필요가 있음을 의미한다. 본 연구의 목적은 이러한 경계 특성을 반영하는 새로운 구획모델을 고안하는 것이다. 경계를 '결합' 혹은 '분리'와 같이 이분법적으로 간주하기 보다는 인접한 두 공간 단위 사이의 길이, 고도 편차, 상호작용과 같은 여러 경계 특성을 바탕으로 평가된 결합의 가능성을 나타내는 연속적 함수로 간주하고 목적함수 형태로 모델에 반영한다. 모델은 인구, 면적과 같은 수요 균형을 부여하는 제약조건뿐만 아니라 명시적인 연접성 제약조건을 갖는다. 경계 속성을 자연적 특성과 관계적 특성으로 구분하고, 이와 관련된 다양한 요인들에 대하여 적합도 분석을 수행하여 인접한 두 기본 공간 단위 사이의 결합 가능성을 평가한다. 행정구역 재설정문제에 고안된 모델 및 경계 특성 분석 방법을 적용한다. 분석 결과는 혼합정수계획법의 틀로 다양한 경계 특성을 고려한 구획화가 가능함을 보여준다.
식생은 증발산, 강우, 토양 수분 등 다양한 수문기상 요인과 밀접한 관계가 있기 때문에 식생의 상태는 가뭄 발생 시 물 부족에 매우 큰 영향을 받는다. 가뭄에 따른 식생의 변화와 영향을 파악하기 위해서는 식생-기후의 피드백을 이해해야 한다. 식생과 기후변수의 상호관계를 묘사하고 결합 확률을 구성하는 것은 식생-기후의 피드백을 이해하는데 적절하다. Copula 함수는 모든 변수를 연결하는 이점을 가지기 때문에 다양한 확률 변수를 결합하는 강력한 접근방법으로, copula를 통한 확률론적 접근방법은 수문 기상 스트레스에 대한 식생의 반응을 효과적으로 조사할 수 있다. 이에 따라 본 연구에서는 copula 기반의 식생-기후의 상호관계를 통해 가뭄 발생 시 식생이 받을 수 있는 영향을 정량화하고자 한다. 이를 위해 위성 자료를 활용한 식생건강성지수(Vegetation Health Index, VHI)와 위성관측된 강수 및 잠재증발산 자료를 적용하여 높은 공간 해상도에서 한국 전역의 식생 가뭄 가능성을 추정하고자 하였다. 강수 및 잠재증발산 자료를 통해 다양한 가뭄지수를 산정하고, copula 결합 이론을 기반으로 VHI와 가뭄지수 간의 이변량 결합 확률모델이 제안된다. 이에 조건부 확률을 적용하여 다양한 가뭄 시나리오에서 식생의 가뭄 가능성을 추정하고, 가뭄에 취약한 지역을 공간적으로 분석하고자 한다. 이를 통해 가뭄 스트레스에 따른 식생 변화와 생태학적 가뭄의 공간적 특성을 효과적으로 파악할 수 있을 것으로 기대된다.
자기결합을 갖고 결합하중치가 비대칭인 순환결합형 뉴럴네트워크는 복수 개의 리미트사이클이 기억 가능하다는 것이 알려져 있다. 현재까지 이산시간 모델의 네트워크에 대한 상태천이 해석은 상세하게 이루어져 왔다. 그러나 연속시간모델에 대한 해석은 네트워크 규모의 증가에 따른 급격한 계산량의 증가 때문에 연구가 그다지 활발하게 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 연속시간모델 뉴럴네트워크에 대한 상태천이를 조사하여 이산시간 모델에서 기억가능한 리미트사이클과의 차이점을 분석한다. 또한 연속시간 네트워크 모델에 카오스 신호를 인가하여 리미트사이클간의 천이를 제어할 수 있는 가능성을 분석하여 동적정보처리에의 네트워크 응용가능성을 검토한다.
한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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pp.293-303
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2000
데이터 마이닝의 수행 예측 오차를 줄이기 위한 방법으로 하나의 문제를 여러 기법들을 결합하여 해결하고 있다. 본 연구에서는 새로운 결합 모델을 제시하고 이를 통해 예측 오차를 감소시킬 수 있는 가능성을 제시한다. 제시된 결합모델의 성능을 검증하기 위해서 국내 자동차보험 회사의 고객데이터를 바탕으로 고객이탈 예측문제를 다루었다. 결합모델의 예측결과를 의사결정나무, 사례기반추론 그리고 인공신경망 중 하나의 기법만을 사용하여 예측한 결과와 비교 평가하였다. 평가 결과, 결합 모델의 예측 적중률이 개별 기법의 예측 적중률보다 우수했다.
광섬유와 평면 도파로를 결합한 도파로 구조에서 광 결합 현상은 다양한 응용 가능성 때문에 이론적으로 또는 실험적으로 많은 연구가 되어오고 있다. 광섬유는 단일모드를 이용하고 적당한 곡률이 주어진 블록에 고정한 후 연마하여 클래딩의 일부를 제거하고, 그 상부에 다중모드 평면 도파로(Multi-Mode Overlay Waveguide; MMOW)를 구성한다. 제작된 결합기 구조에서 평면 도파로는 광섬유의 감쇠장 결합(Evanescent field coupling)을 유도하게 되므로, 소자의 특성은 평면 도파로의 구조와 조건에 의해 결정된다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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