대륙이동설로부터 시작되었고 이후 고지자기 및 해저퇴적물 등의 증거들에 의한 해저확장설을 통하여 정립된 판구조론은, 지각의 운동을 몇 개의 강체 판들이 비록 느리지만 수억 년 이상의 긴 시간 동안 꾸준히 일어나는 움직임으로서 설명하였다. 초기에는 지각판의 속도를 주로 수백만 년 동안의 고지자기 역전의 잔류 기록에 의거하여 판들 간의 상대적 운동으로 추산하였는데, 1980년대 이후에는 우주측지 기법들을 이용하여 현재 시점의 판운동을 직접적으로 조사할 수 있게 되었고, 일부 지역에서 판의 변형이 일어나는 것도 확인하게 되었다. 본 해설에서는 (1) 초기의 상대적인 판운동을 나타내는 모델들을 돌아보고, (2) 무회전 좌표계의 이론과 절대판운동 모델들을 요약-기술하며, (3) 판내부의 변형을 포함하는 최근의 모델을 소개하는 한편, (4) 국제 지구 기준계에 채택된 판운동 모델을 간략히 기술하였고, 끝으로 (5) 근래에 보고된 남미, 남극, 유럽 등 몇 지역과 (6) 한반도 및 동북아의 지각판 움직임 연구를 각각 소개하였다.
2013년 12월 말, 에볼라 바이러스는 서아프리카에서 발발했다. 기니를 시작으로 라이베리아, 시에라리온으로 빠르게 퍼지게 되었다. 에볼라 바이러스(자이르형 에볼라 바이러스)는 외피, 비분절, 음성단일가닥 RNA바이러스이다. 에볼라 바이러스는 인수공통 전염병이다. 바이러스는 처음 감염된 야생동물과 접촉 한 후, 혈액, 땀, 소변, 정액, 모유 등의 체액과의 직접적인 접촉을 통해 사람 대 사람으로 전염된다. 그러나 공기로 전염되지는 않는다. 잠복기는 2~21일이다. 에볼라 바이러스는 내피세포, 단핵 식세포, 간세포를 감염시킨다. 감염 후 바이러스가 숙주의 면역 시스템을 회피하기 위해 여러 메커니즘을 사용한다. 이것은 혈관, 간 등의 내부 조직 및 기관에 막대한 피해를 주어 죽음에 이르게 한다. RNA 바이러스에 대한 대부분의 실험은 역전사 중합효소 연쇄반응(RT-PCR)라 기술에 의존한다. 이 방법은 매우 민감하지만 숙련된 과학자, 전원 공급 장치 요구하며 비싸다. 스트립 분석기법(효소면역분석법, ELISA)은 에볼라 바이러스 항원 또는 항체를 검출한다. 이 기법은 저렴하며, 전기, 냉장 장치가 필요하지 않다. 실험적인 치료 및 백신 개발에 관한 지속적인 노력에도 불구하고, 에볼라 바이러스 질환은 현재 치료법에 제한이 있다. 그러므로 신속하고 정확한 진단이 환자관리, 감염예방, 관리대책에 있어서 매우 중요하다.
Aquaporins(AQPs)유전자는 다양한 조직의 상피세포와 내피세포에 존재하며 다량의 물 이동을 조절하는 막성 단백질로서, 세포간 또는 세포막 사이의 물 이동에 중요한 역할을 하는 것으로 알려져 있다. 발정기의 생쥐 자궁에서는 자궁내막세포의 증식과 함께 수화되는 특징을 보이며, 자궁내강으로 물이 이동되어 자궁내액의 점성이 낮아지는 현상이 나타난다. 따라서, 본 연구에서는 생쥐의 발정주기 동안 자궁에서의 형태학적인 변화와 관련하여 AQP유전자가 물 이동의 매개체로서 중요한 역할을 할 것으로 추측하여, 생쥐 발정주기 동안에 AQP유전자의 발현 양상을 역전사 중합효소 연쇄반응을 통하여 관찰하였다. 또한, laser capture microdissection(LCf을 이용하여 자궁내 세포의 종류에 따른 AQP유전자의 발현 양상을 조사하였다. AQP-4 전령체는 발정주기의 proestrus와 estrus 시기에 발현량이 유의하게 증가하는 반면, AQP-8 전령체는 동일한 시기에 유의하게 감소하는 것으로 관찰되었다. 또한, LCM 기법을 통해서 AQP-4와 -8 전령체가 자궁기질세포보다 자궁내막세포에서 강하게 발현이 유도됨을 관찰하였다. 결과적으로, 생쥐 자궁에서 AQP-4와 -8유전자가 발정주기에 따라 발현량이 변화하는 것으로 보아 난소내 호르몬인 estrogen과 progesterone에 의해 조절될 가능성이 있으며, proestrus와 estrus 시기에 자궁내강으로 자궁내액을 수송하는데 중요한 역할을 할 것으로 사료된다.
여러 분야에서 사용되는 이미지 분류를 위한 딥러닝(Deep Learning) 모델은 오류 역전파 방법을 통해 미분을 구현하고 미분 값을 통해 예측 상의 오류를 학습한다. 엄청난 계산량을 향상된 계산 능력으로 해결하여, 복잡하게 설계된 모델에서도 파라미터의 전역 (혹은 국소) 최적점을 찾을 수 있다는 것이 장점이다. 하지만 정교하게 계산된 데이터를 만들어내면 이 딥러닝 모델을 '속여' 모델의 예측 정확도와 같은 성능을 저하시킬 수 있다. 이렇게 생성된 적대적 사례는 딥러닝을 저해할 수 있을 뿐 아니라, 사람의 눈으로는 쉽게 발견할 수 없도록 정교하게 계산되어 있다. 본 연구에서는 임의의 잡음 신호를 추가하는 방법을 통해 적대적으로 생성된 이미지 데이터셋을 탐지하는 방안을 제안한다. 임의의 잡음 신호를 추가하였을 때 일반적인 데이터셋은 예측 정확도가 거의 변하지 않는 반면, 적대적 데이터셋의 예측 정확도는 크게 변한다는 특성을 이용한다. 실험은 공격 기법(FGSM, Saliency Map)과 잡음 신호의 세기 수준(픽셀 최댓값 255 기준 0-19) 두 가지 변수를 독립 변수로 설정하고 임의의 잡음 신호를 추가하였을 때의 예측 정확도 차이를 종속 변수로 설정하여 시뮬레이션을 진행하였다. 각 변수별로 일반적 데이터셋과 적대적 데이터셋을 구분하는 탐지 역치를 도출하였으며, 이 탐지 역치를 통해 적대적 데이터셋을 탐지할 수 있었다.
본 연구에서는 가스 하이드레이트 부존 예상지역인 한반도 동해 지역의 탄성파 탐사자료 처리 및 해석결과를 근거로 하여 가스 하이드레이트의 탄성파 탐사자료의 특성, 지층 정보 및 속도를 규명하기 위해서 탄성파 수치모형 실험을 실시하였다. Staggered grid를 이용한 유한차분법 탄성파 모델링 기법으로 통상적인 다중채널 탄성파 탐사, OBC 탐사 그리고 VCS 탐사에 대해여 적용하였다. 본 연구 결과 staggered grid를 이용한 유한차분법은 P파와 S파 그리고 밀도에 대한 변수를 자유롭게 적용할 수 있어서 심해저 가스 하이드레이트의 부존상황에 대한 탄성파 모델링 적용이 용이하였으며, 가스 하이드레이트의 부존 증거인 BSR (Bottom Simulating Reflector)과 같이 가스 하이드레이트층과 자유 가스(Free Gas)층 사이의 경계면에서 높은 임피던스 차이로 인한 큰 진폭의 반사파와 위상역전 현상을 관찰할 수 있었다. 그리고 수치모형 실험을 이용하여 획득한 자료에 대하여 수진기와 음원의 거리에 따른 반사계수를 계산하였으며 수치 모델링으로 획득한 인공합성 탄성파기록의 반사계수와 Shuey (1985)의 근사식에 의해 구해진 반사계수의 값이 거의 일치하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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