최근 대기 중 미세먼지의 농도가 높은 일수가 급증하면서, 미세먼지를 저감하고자 하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 미세먼지는 주로 자동차 혹은 공장 등 인간 활동에 의한 오염물질 배출에 의해 발생하는 것으로 알려져 있으며, 태양복사에너지, 토양수분, 강우, 풍속 등의 수문기상학적 인자에 의해 발생, 이동, 소멸의 과정을 거친다. 현재 우리나라에서는 미세먼지 농도를 관측하기 위해 지점 기반의 관측소를 운영하고 있으며, 관측소가 위치하지 않은 지역의 미세먼지 농도는 선형 보간법 등을 활용한 내삽 기법을 통해 제공하고 있다. 그러나 미세먼지 농도는 다양한 수문기상인자들의 영향에 의한 차이가 크게 나타나기 때문에 지점 기반의 자료로는 해당 지역의 미세먼지 농도를 추정하는 데 어려움이 많다. 본 연구에서는 미세먼지의 공간적인 분포를 추정하고자 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 에어로졸 자료와 Global Land Data Assimilation System (GLDAS) 수문기상인자를 활용하여 미세먼지 농도에 영향을 주는 것으로 판단되는 다양한 수문기상인자들과의 상관성을 분석하였다. 미세먼지와 각 인자간의 상관성을 분석하여 높은 상관성을 갖는 수문기상인자들을 도출하고 최적의 선형회귀분석 모델을 구축하기 위해 베이지안 모델 평균(Bayesian Model Averaging, BMA)을 사용하였으며, 지점 데이터와의 비교를 통해 활용성을 검증하였다. 전체적으로 수문기상인자를 사용한 선형회귀분석 결과에서는 미세먼지농도 변화의 경향을 반영하고 있는 것을 확인할 수 있었으나, 계절별, 지역별 등 대기 특성을 고려하지 않아 각 기간의 급격한 농도 변화를 감지하기에 어려움이 있었다. 이러한 연구를 바탕으로 수문기상인자와 미세먼지 농도의 패턴이 더욱 정확히 분석된다면, 미세먼지 농도 모니터링과 정확한 예보 시스템의 구축에 효과적으로 활용 될 것으로 기대된다.
현재까지 다양한 암의 발병 원인이 밝혀졌는데, 그 중 하나로써 DNA에 돌연변이가 축적되어 유전체가 불안정 해짐에 따라 암이 발생될 수 있는 기작들이 주목받고 있다. 생물정보학과 유전체학의 발달에 따라 질병 연구에 있어서 보다 더 정확하고 신뢰성 있는 바이오마커를 찾는 것이 가능해졌다. 따라서, 생물정보학과 유전체학의 연구 기반을 바탕으로 한 암의 바이오마커는 암의 조기진단뿐만 아니라, 더 나아가 암 발생 예측과 암환자의 예후 진단에 적용될 수 있다. 최근 들어 인간 유전체에서 약 45%를 차지하는 이동성 유전인자(transposable elements, TEs)가 유전자의 발현 조절과 DNA의 돌연변이를 유도함으로써 다양한 질병에 영향을 미친다는 사실이 밝혀짐에 따라, 이러한 이동성 유전인자들이 암의 발생과 어떤 연관이 있는지에 대한 연구 또한 활발히 진행되고 있다. 따라서 우리는 이동성 유전인자가 대장암과 어떤 연관성이 있는지에 대해 조사를 하였으며, 이를 어떻게 바이오마커로 활용할 수 있는지 알아보았다. 우선, 이동성 유전인자 중 인간 유전체에 많이 존재하면서 유전체에 많은 영향을 미치는 LINE-1 (long interspersed nuclear element-1, L1)과 Alu, LTR (long terminal repeat) 위주로 확인하였다. 흥미롭게도, 대장암 세포에서 LINE-1의 저메틸화, APC 유전자 내에 LINE-1 삽입, Alu의 저메틸화와 과메틸화, LTR 삽입에 따른 isoform 발생 등이 특징적으로 나타나는 것을 알 수 있었다. 또한 원발암유전자에서의 L1 저메틸화가 대장암 전이의 바이오마커로 쓰일 수 있다는 것과 Alu에 의한 MLH1 돌연변이가 가족성 및 유전성 대장암에서 흔히 발견된다는 것을 알 수 있었다. 이 때 이동성 유전인자에 의하여 영향 받는 유전자들의 발현을 in silico 발현 분석을 통하여 분석하였으며, 조직별, 성별 특이적 발현 양상을 제시하였다. 이들을 토대로 대장암 바이오마커를 개발하여 유전성 대장암의 예측 및 대장암 진단 또는 대장암 예후 예측을 통한 개인 맞춤형 치료에 활용할 수 있을 것으로 예상된다.
등골나물은 오랫동안 음식으로 사용되어 왔으며 한방에서 한약재로 사용되어왔으며, 특히 등골나물 추출물은 항염 및 항산화 효과가 보고되었다. 심혈관 질환인 동맥경화증은 동맥 혈관에서 발생하는 만성 염증이며 다양한 질환에 관여하고 있다. 재협착 및 신경병증 증식과 같은 심혈관 질환은 주로 혈관 평활근 세포의 다중 성장인자로 인한 비정상적인 성장과 이동으로 인해 발생하며, 혈소판유래 성장인자는 손상된 혈관벽에서 방출되며 혈관 평활근 세포의 증식 및 이동에 관여한다. 본 연구에서는 혈관 평활근 세포의 비정상적인 증식 및 이동에 대한 등골나물 추출물의 효과를 확인하였고, 혈소판유래 성장인자로 유도된 혈관 평활근 세포내에서 신호전달 경로를 조사하였다. 혈소판유래 성장인자로 유도된 혈관 평활근 세포에서 등골나물 추출물의 전처리는 세포 증식 및 이동을 효과적으로 감소시켰다. 또한, 세포 내 신호전달 경로 AKT, phospholipase C gamma (PLC-γ) 및 mitogen-activated protein kinase (MAPK)의 웨스턴 블롯 실험 결과, 이들 경로의 인산화 억제를 확인하였다. 유세포분석 데이터는 혈관 평활근 세포의 세포주기가 등골나물 추출물에 의해 차단되었음을 보여주었다. 이 결과는 혈소판유래 성장인자가 세포주기와 세포 내 신호전달 인자를 조절하여 혈관 평활근 세포의 증식과 이동을 억제 할 수 있음을 시사한다. 또한, 이는 등골나물 추출물이 혈관 평활근 세포의 비정상적인 증식 및 이동을 차단하여 심혈관 질환 예방에 하나의 소재로 사용될 수 있음을 시사한다.
상수도의 합리적인 운용과 관리를 위해서는 급수량 예측이 매우 중요하다. 기존 급수량 예측은 신경망과 칼만 필터법을 사용한 연구들이 대부분이었다. 이러한 연구결과들은 높은 상관결과를 갖고 있지만 이는 자기상관계수에 대한 높은 의존도에 따른 결과로 볼 수 있다. 즉, 예측의 결과가 전날 수요량을 거의 그대로 따라오는 경향을 띄어, 급수량 예측 그래프가 기존 그래프를 오른쪽으로 이동시킨 것과 같이 나타난다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 물수요량을 예측하는데 있어서 효과적인 예측인자를 도출하는 것이 우선되어야 할 것으로 판단되었다. 이에, 물수요량 특성을 효과적으로 나타내어 줄 수 있는 예측인자로서 강수량, 최저온도, 최고온도, 평균온도 등을 1차적으로 선정하였다. 이들 예측인자들과 서울시 물수요량과의 상관성을 평가하여 최적의 예측인자 Set과 지체시간 등을 산정하였다. 이렇게 선정된 예측인자와 Bayesian 통계기법 기반의 회귀분석 모형을 구축하여 물수요량을 예측하였다. 본 연구에서 적용하고자 하는 계층적 Bayesian 모형은 유사한 특성을 가지는 자료계열들 사이에서 서로 보완이 될 수 있는 정보들을 추출함으로써 모형이 갖는 불확실성을 상당히 줄일 수 있는 방법이다. 이러한 모형적 특징은 생산량 예측에 대한 불확실성 저감 측면에서 장점이 있을 것으로 판단된다. 본 연구에서는 광암, 암사, 구의, 뚝도, 영등포, 강북 정수장을 대상으로 모형의 적합성을 평가하였다. 이러한 연구결과는 향후 정수장 운영계획 및 동일한 시스템을 갖는 상수도 급수량 예측 시 유용하게 사용할 수 있을 것이다.
연구용원자로 해체비용은 해체대상물에 대한 특성 및 제원에 맞게 해체작업을 분류하고 구성요소를 설정하여 단위비용인자를 바탕으로 한 공학적 비용 산정 방법으로 해체비용을 산정한다. 연구용원자로에 대한 해체비용은 크게 인건비, 장비 및 재료비로 구성이 되는데 해체작업에 소요되는 인건비는 해체대상물에 소요되는 작업시간을 바탕으로 계산을 한다. 본 논문에서는 연구용원자로 해체비용 산정 시 인건비 계산에 필요한 단위비용인자 및 작업 난이도 인자를 산출하였다.
축열조에 대한 연구에서 유입되는 유입수와 초기 저장수와의 사이에 필연적으로 일어나는 혼합 현상을 최대로 억제함으로서 열성층을 형성시켜야 한다. 열성층을 지배하는 인자로는 각종 동적, 기하학적 인자 등이 있다. 동적 인자는 유입 유동율이며 기하학적 인자로는 유출입구 형상이다. 출구 온도를 이용하여 축열조 내의 열성층 정도를 파악할 수 있는 새로운 개념의 성층도를 제시하였고 동적 인자와 더불어 열성층에 영향을 미치는 여러 지배 물성치들을 차원 해석하여 적절한 무차원 형태로 단순화 시켜 얻어진 Peclet수, Richardson수와 성층도의 관계를 확립함으로써 가장 안정된 열성층을 얻을 수 있는 동적 임계 조건을 밝혔다.
본 연구에서는 이중게이트(Double Gate; DG) MOSFET에 스켈링이론을 적용할 때 두 개의 게이트에 의한 효과를 반영하기 위하여 스켈링인자에 가중치를 적용하여 문턱전압이하 특성을 해석하였다. 포아송방정식에 의한 전위분포를 구하기 위하여 전하분포는 가우스분포함수를 이용할 것이며 이의 타당성은 이미 여러 논문에서 입증하였다. 이 전위분포를 이용하여 단채널효과 중 문턱전압이동, 문턱전압이하 스윙, 드레인유도장벽감소 등을 스켈링인자에 대한 가중치의 변화에 따라 관찰하였다. 이중게이트 MOSFET의 구조적 특성상 채널길이에 대한 가중치는 0.1에서 1까지 사용하였으며 채널두께에 대한 가중치는 1에서 2까지 가중치를 사용하였다. 결과적으로 문턱전압 이하 스윙은 스켈링인자에 따라 거의 변화가 없었으나 가중치에 따라 변화하였으며 문턱전압이동 및 드레인유도 장벽감소 등은 스켈링인자에 따라 그리고 가중치에 따라 큰 변화를 보이는 것을 알 수 있었다.
지하수위 변동은 지반의 응력 상태에 변화를 일으켜 기초구조물의 지지력 및 침하에 직·간접적인 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 연구 대상지역을 선정하여 지하수위 영향인자 분석을 수행하였다. 그 결과 대상지역에 따라 지하수위에 미치는 영향인자들이 각각 달랐으며, 규모가 큰 하천변에 위치한 도심지역의 경우 하천수위가 지하수위 변동에 영향을 미치는 주요 인자였으며, 지표면 포장율이 낮은 도외지역의 경우는 선행강우를 고려하기 위해 도입된 강우이동평균이 주요 인자였다. 또한, 여러 입력 인자 조합을 고려하여 인공신경망을 통한 지하수위를 예측을 수행하였다. 분석결과 주요 지하수위 영향인자가 지하수위 예측 성능에 미치는 영향이 큰 것으로 나타났다. 결과적으로, 인공신경망을 이용하여 지하수위를 예측할때, 적절한 지하수위 영향인자 평가가 수행되어야 하며 이를 예측에 적용할 필요가 있는 것을 나타낸다.
이산화망간 건전지에 실사용되고 있는 전해액 ZnCl$_2$-$H_2O$의 조성 변화에 따른 건전지의 특성변화를 비교 검토하여, 건전지성능향상의 기본인자 및 그 변화정도를 조사코자 하였다. ZnCl$_2$ 주사용 전지계는 특히 중부하연속방전이 우수하였으며 그 이유로는 농도분극현상이 적음에 기인되며 이는 $Zn^{++}$이 본계에서는 쉽게 이동함에 있다고 간주되며 그 $Zn^{++}$ 이온의 바른 이동은 이론치보다도 다량사용하게 되는 물의 역할에 기인되고 방전에 직접 필요한 수분량과, 기타의 목적 즉 반응 침전물의 재용해, ion carrier 등으로서 이용되는 수분량은, MnO$_2$와의 비율 및 방전 부하크기에 따라 다르다.
웰빙문화의 확산으로 안전한 식자재에 대한 소비자의 욕구가 대두되면서 온도와 습도 등의 환경 인자에 민감한 식자재, 의약품, 혈액 등의 물류 유통 상의 신선하고 안전한 환경을 제공할 수 있도록 냉동/냉장 이동 컨테이너 안의 온도와 습도 등의 환경 상태 등을 관리하기 위한 센서 네트워크를 적용한 냉동/냉장 컨테이너의 관리 기법을 연구한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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