딥러닝 기법을 활용하여 분자 구조로부터 물성을 예측하는 시스템은 화학, 생물학, 재료 연구에 적용하기 위해 개발되었다. 분자 구조와 물성 정보가 축적된 데이터베이스를 기반으로, 구조와 물성간의 관계식을 찾는 딥러닝 모형을 구축한 후 최종적으로는 새로운 분자 구조에 대한 물성 예측값을 제공할 수 있다. 또한 선정된 분자 구조의 실제 물성값에 대한 실험을 병행하여 지속적인 검증 및 모형 업데이트를 수행하게 된다. 이를 통해 다량의 분자구조로부터 물성이 우수한 분자 구조를 빠른 시간 안에 스크리닝할 수 있으며, 연구의 효율성 및 성공률을 높일 수 있다. 본 논문에서는 딥러닝을 활용한 물성 예측 시스템의 전반적인 구성과 LG화학에서 실제 신규 구조 발굴에 적용된 사례를 중심으로 소개하고자 한다.
방선균은 그램양성 토양 박테리아로서 항생제, 항암제, 항구충제, 면역억제제 등 유용한 2차 대사산물을 생산하는 유용 산업미생물이다. 비록 대부분의 방선균이 속해있는 스트렙토마이세스는 지난 수 십 년간 분자수준에서의 연구가 집중적으로 진행되어 왔으나, 최근에 분리된 잠재적 유용성을 갖는 스트렙토마이세스 이외의 희소방선균들은 유전자 조작시스템의 부재로 그 특성이 잘 규명되지 않고 있다. 본 연구에서는 독립적으로 분리된 180 여 방선균주들 중에서 희소방선균만을 선별하기 위하여 중합효소연쇄반응을 이용한 유전체 스크리닝 전략을 시도하였으며, 이 전략을 통하여 7종의 희소방선균을 성공적으로 분리하였다. 특히 여러 생리활성 테스트를 통하여, 항진균 및 항생제 활성을 띄는 잠재적 유용성이 높은 노카이디옵시스 균주 MMBL010을 선별하였다. 또한 전통적인 방선균 유전자 조작기법이 작동하지 않는 본 MMBL010 균주를 대장균 접합을 통한 유전자 전달 시스템도 최적화시킴으로써, 유전체 스크리닝을 통한 유용희소방선균의 선별 및 유전자 조작시스템 구축은 궁극적으로 희소방선균의 잠재적 유용성을 극대화시킬 수 있는 효율적인 전략으로 사료된다.
다양한 균주들을 대상으로 무작위로 신물질을 스크리닝하는 방법은 많은 노력과 시간이 소요되는 방법이며, 신물질을 발견하는 비율도 계속 낮아지고 있다. 따라서 기존 균주들을 대상으로 microarray 기술을 이용한 target-directed screening기술의 개발은, 학문적 뿐만 아니라 산업적으로도 중요한 의미를 가진다. 본 연구에서는, 이미 분리된 방선균각각의 유전체를 대상으로 microarray 분석을 통해, 새로운 생리활성 물질 생산균주 및 생합성 유전자를 확보할 수 있는 기법을 개발하기 위한 기초실험을 수행하였다. 즉, 기존에 알려진 생리활성물질 생합성 유전자들을 확보하여 DNA chip을 제조하였으며, 유전체 염기서열이 밝혀진 S. coelicolor 균주를 대상으로 그 효율성을 검증하였다. 전체적으로 유전자 상동성이 높을수록 반응감도도 높은 편이었으나, 이러한 상환관계가 일치하지 않는 유전자들도 있었다. 이와 같은 문제는, probe 유전자의 G+C 비율$(\%)$을 서로 비슷하게 구성하거나, 반응조건을 최적화 시킨다면 DNA chip의 효율성을 더욱 높일 수 있을 것으로 판단된다. DNA microarray를 통한 생리활성물질 발굴 연구는 세계적으로도 보고된 바 없는 새로운 접근방법으로서, 본 연구에서 시도하고 있는 방법은 발굴 target과 대상을 지정하고 시도되기 때물에, 효율면에서 무작위 스크리닝과는 비교되지 않을 정도로 높을것으로 예상된다. 또한 본 연구와 같은 접근방법을 최적화 시킨다면, 방선균뿐만 아니라 다른 미생물부터 생리활성물질 및 생합성유전자 스크리닝에도 효과적으로 응용할 수 있을 것이다.
본 고는 인터네트와 내부(로컬) 네트워크 사이에 위치하여 내부 네트워크의 자원 및 중요한 정보를 해커 및 불법 침입자로부터 보호하기 위해서 사용되는 방화벽(Firewall) 시스템에 대해 분석하였다. 방화벽 시스템은 OSI 참조 모델의 계층 3과 계층 4에서 프로토콜 정보에 따라 패킷 필터링을 수행하는 스크리닝 라우터(Screening Router) 와 OSI 참조 모델의 상위 계층에서 트래픽을 허가 및 거절하는 게이트웨이 혹은 proxy로 크게 나눌 수 있다. 이러한 방화벽 시스템들은 인터네트 등의 외부 네트워크와 내부 네트워크 사이에서 네트워크 트래픽을 감시하고, 허가 및 거절하는 역할을 수행한다. 인터네트 등 외부 네트워크에 연결된 내부 네트워크를 보호하기 위해서는 강력한 암호화기법 및 정보보호 서비스를 내부 네트워크의 시스템에 구현하고, 방화벽 시스템을 사용하면 해커 등과 같은 불법 침입자로부터 내부 네트워크의 자원 및 정보를 보다 효율적으로 보호할 수 있다.
In the protein database search, 3D structural shape comparison for protein screening plays a important role. Protein databases have big size and have been grown rapidly. Exhaustive search methods cannot provide a satisfactory performance. As protein is composed of a set of spheres, the similarity calculation of two set of spheres is very expensive. Thus, a reasonable filtering method could be an answer for the speedup of protein screening. In this paper, we suggest a speedup method for protein screening with atom number and bounding sphere. We also show some experimental results for the validity of our method.
리튬 이온 배터리가 전기 자동차 및 다양한 어플리케이션에 적용됨에 따라 폐배터리의 수요 또한 증가하고 있다. 내부 화학적 상태가 상이한 배터리의 전기적 특성실험을 통해 파라미터를 선정할 수 있으며 전기적 특성 실험 전 후의 시간차에 따른 파라미터 변화를 반영하는 것이 필수적이다. 제조 공정과정의 파라미터의 측정값과 특성실험 후의 파라미터 재측정값을 비교함으로써 이를 3-D Kmeans Clustering 알고리즘에 반영하여 더욱 정밀한 셀 선별을 실시하였다.
리튬이온 배터리는 다른 배터리들에 비해서 높은 전압과 큰 용량을 갖고 있지만 EV와 ESS에 사용되기 위해서는 아직도 다수의 배터리를 직, 병렬로 연결하여 팩으로 구성하여 사용할 필요가 있다. 이 때 팩을 구성하는 리튬이온 배터리들이 셀 스크리닝 기법을 통해서 분류가 된 배터리라고 하여도 표면적인 원인과 직렬조합 배터리팩의 구조에 따라서 온도편차가 발생 할 수 있다. 이 때 이 배터리 팩을 사용하는 시스템의 BMS가 위의 상황을 고려하지 않는다면 BMS의 SOC 추정 값을 신뢰 할 수 없을 것이다. 본 논문에서는 실험결과를 토대로 구조가 다른 배터리 팩을 기존의 BMS로 각각의 SOC를 추정해 보고 배터리 직렬조합 구조에 의한 배터리 팩의 표면온도를 비교 분석해 보려한다.
본 연구는 우황청심원을 비롯한 상용되는 20종의 한약제제를 대상으로 9종의 시토크롬 동종효소에 대한 대사능의 저해정도를 고속 스크리닝 기법을 이용하여 탐색함으로써, 한약제제와 약물의 병용으로 인한 약물 상호작용 가능성을 평가하고자 하였다. 인체 간 마이크로좀 시료에 9종의 주요 시토크롬 약물대사효소의 지표약물과NADPH-generating system및 한약제제(500 ${\mu}g/ml$)를 첨가한 후 $37^{\circ}C$에서 15분간 반응시켜 생성된 각각의 대사물을 LC/MS/MS를 이용하여 정량하여 시토크롬 동종효소 활성의 변화를 평가하였다. 그 결과 우황청심원 현탁액 및 황련해독탕 물 추출물이 각각 CYP2B6 및 CYP2D6 효소 활성을 선택적으로 강력하게 저해하였다. 이러한 결과는 약국에서 쉽게 구입할 수 있는 한약제제들 중 일부는 인체 간 시토크롬 활성 저해능을 가지고 있고, 이들 효소에 의해 대사되는 약물과의 병용 복용시 약물상호작용 발생 가능성이 있음을 의미한다. 향후 한약제제에서 저해능을 나타내는 주된 성분을 규명하여 이 성분의 저해능과 저해 기전을 살피는 노력이 필요할 것이다.
본 연구에서는 형광측정기법을 사용하여 태안반도 인근 8지점의 표층 해수 내 미세플라스틱 정량분포를 조사하였다. 연구결과 미세플라스틱의 검출범위는 0~360.5 particles/l (평균 149.7 ± 46.0 particles/l)로 나타났다. 하지만 해양환경 내 미세플라스틱의 정량분석방법이 표준화되지 않아 타 연구결과와 직접비교 하는 것이 불가능한 상황이다. 본 연구결과 검출된 미세플라스틱을 크기별로 분류하면 < 50 ㎛ 크기가 우점하지만, St. 3의 경우 > 500 ㎛이 25.6%를 차지하여 지역별로 우점하는 미세플라스틱의 크기에 차이가 나타난다. 또한 채집지역, 저질의 종류, 검출되는 플라스틱 크기에 따른 미세플라스틱의 검출량 비교에도 뚜렷한 상관관계를 가지는 요인을 확인할 수 없었다. 이는 플라스틱의 재질에 따른 물리·화학적 특성, 해양의 동적 조건(해류, 바람, 파도, 조류 등), 지질학적 특성(지형, 경사 등), 연안 생물을 포함한 저질의 구성 및 특성, 상호작용, 인간활동(어업, 개발, 관광 등), 기상조건(홍수, 강우 등)과 같은 다양한 요인이 미세플라스틱의 거동에 영향을 주기 때문이다. 그러므로 향후 정량분석방법 표준화 및 환경요인에 대한 분석이 수반된 미세플라스틱 모니터링 기초연구가 필요한 상황이다.
Double-deck train has been attracted growing attention as next generation transportation around metropolis because of high passenger carrying capacity. To develop high-speed double-deck train with low operational costs, the carbody must be designed as light as possible. In addition, the carbody must be strong enough to ensure the safety of passengers. To meet these design requirements, we perform systematically weight minimization that determines thickness of aluminum extruded panels of the carbody. First, to reduce the design variables, we carry out the screening process that select sensitive or/and important design variables through design exploration. Then, weight minimization is accomplished under multi-loading condition such as vertical, compressive and torsional loads, while satisfying strength constraints of the design regulations. Finally, the result of design optimization is discussed by comparison with its initial design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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