본 논문에서는 스테레오 영상으로부터 자연스러우면서도 정확한 변이 정보를 추출하기 위한 변이 추정 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 영역 분할 기법을 이용한 계층적 변이 추정부와 편미분 방정식(PDE: Partial Differential Equation)을 이용한 에너지 기반 경계 보존 변이 평활화부로 구성되어 있다. 제안된 계층적 변이 추정 기법은 빠르면서도 신뢰도 있는 변이를 제공하며, 이러한 변이장은 정확도와 평활화도를 함께 고려한 에너지 모델의 최소화 기법에 의해 자연스럽고 정밀한 최종 변이장으로 추출된다. 에너지 모델의 최소화 과정은 대응되는 Euler-Lagrange 방정식으로 변형되어 유한차분법(FDM: Finite difference Method)을 이용한 근사화를 통해 구현된다. 실험을 통해 제안된 변이 추정 기법은 다양한 환경의 영상에 대해서도 자연스러우면서도 정확하고, 경계가 잘 보존된 변이를 추정해 낼 수 있음을 검증하였다.
인가성 종인 노랑 초파리의 제2염색체를 대상으로, 자연집단과 장기 유지시켜온 실험집단의 생존도 관련 유해유전자의 빈도를 조사하였다. 2년간 연속 조사한 부산 일원 자연집단내의 치사 및 반치사를 포함한 유해유전자의 빈도는 약 14.3∼25.4% 정도로서 년도 의존적 불안정 변이를 보인 반면 집단 형성 후 약 6570일과 약 7300일째의 실험집단내의 동 빈도는 약 26.5∼27.2% 정도로서 매우 안정적인 변이를 나타내고 있었다. 치사유전자 보유 염색체를 대상으로한 동좌율 조사에서는 자연집단에서 0.76%의 낮은 비율인데 반하여 실험집단에서는 9.76∼14.17%의 높은 동좌 비율을 보였다. 완전 정상 유전자 보유 계통만으로 형성, 장기 유지시켜온 실험집단내의 치사유전자의 유발과 축적은 세대를 거듭함에 따라 자연 돌연변이에 의해 6570일 현재 약 14.5%의 안정적 빈도를 보여주었다. 집단 내 치사 유전자의 동형접합체화로 인한 집단 내에서의 제거율은 6570일 현재 약 0.0106 정도이며, 이로부터 환산되는 실험집단내의 유효크기는 약 430개체 정도였다.
옥수수는 전세계적으로 다양한 형태로 소비되는 3대 식량작물로, 영양성분은 대부분은 전분으로 구성되어 있지만, 다량의 기능성 성분도 포함되어 있다. 옥수수는 형태적으로 찰옥수수, 단옥수수, 종실옥수수로 나뉘는데, 각 품종마다 쓰임이 다르기 때문에, 영양성분에서도 차이가 나타난다. 본 연구는 옥수수의 기능성 성분 함량을 분석하고 환경적 요인을 고려하여 자연변이 데이터를 생산하기 위해 수행하였다. 국내 3개지역(수원, 대구, 홍천)에서 재배한 옥수수 3가지 형태의(찰옥수수, 단옥수수, 종실옥수수) 시료를 수집하고, HPLC 및 GC-TOF-MS를 이용하여 성분을 분석하였다. ANOVA 및 다변량 통계분석, Pearson 상관분석을 통해, 형태별 그룹으로 비교하였을 때, 총 32개의 성분 항목 중 28개의 성분 항목이 유의적 차이를 보였으며(p<0.05), 지역별 그룹으로 비교한 결과, 15개의 성분이 유의적 차이를 보였다. 다변량 분석결과, 지역별보다 형태별로 군집 구분이 뚜렷하게 형성되었는데, 형태별 군집 형성 주요하게 기여한 성분은 α-carotene, lutein과 δ-tocopherol이었다. 본 연구에 따르면, 옥수수 기능성 성분은 환경적 요인보다 유전적 요인에 의해 영향을 더 많이 받는 것으로 사료된다. 자연변이 데이터는 옥수수 기능성 소재 연구분야 및 생명공학작물의 식품학적 안전성 평가시 기초자료로 활용될 수 있다.
최근 SARS-CoV-2 백신들의 예방접종이 진행됨에 따라 코로나 19 팬데믹의 종결이 예상되고 있다. 하지만 계속해서 출현 중인 변종 바이러스들은 팬데믹 종결의 위험요소로 남아있다. 본 논문에서는 사전학습된 단백질 BERT와 단백질-단백질 상호작용 모델을 활용한 SARS-CoV-2 스파이크 단백질의 변이 예측 분석 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기술은 변이 단백질 서열의 예측과 변이 단백질과 human ACE2 수용체의 친화도에 따른 자연선택으로 이루어진다. 이를 통해 시간이 지나며 나타날 수 있는 변종 바이러스들을 시뮬레이션 할 수 있어 변종 바이러스들의 해결에 기여할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 혼합현실의 핵심 기술인 실사와 가상 영상의 합성을 위해 스테레오 영상의 특성을 고려하여 효율적으로 미세 변이를 추정하는 알고리듬과, 추정된 깊이 정보를 이용해 영상을 자연스럽게 합성하는 알고리듬을 제안하며, 이를 모의실험을 통해 검증한다. 제안 방법은 낮은 해상도의 영상으로부터 고해상도로 변이를 찾아가는 계층적 변이 추정 방식으로, 영역분할 양방향 화소정합을 통해 변이 추정의 수행 속도를 향상시키는 동시에 신뢰도를 높이며, 에지 정보를 참조하여 화소 단위로 미세 변이를 할당하게 된다. 이렇게 추정된 깊이 정보는 모델링된 가상 객체의 깊이 정좌와의 비교를 통해 혼합 현실 스테레오 영상으로 합성된다. 제안된 방식을 통해 매우 안정적이면서도 경계 부분이 정확한 변이 정보를 얻을 수 있었고, 3차원 영상의 합성에 효율적으로 사용될 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.
제주 곶자왈 삼림욕 후 혈관연령타입, 혈관연령지수, 심박세기, 혈관탄성도, 심장의 잔혈량 및 평균맥박의 비율 변화를 조사하기 위하여 대조군은 14명과 실험군은 49명을 대상으로 손끝의 맥파 측정기로 측정하여 변화를 통계적으로 분석 연구하는 것이 목적이었다. 연구결과에서는 혈관연령타입, 혈관연령지수, 심박세기(b/a 비율), 심장의 잔혈량(d/a 비율), 평균맥박의 비율의 변화는 대조군은 사전·사후의 평균치 차이는 유의성이 없었으나, 실험군에서는 유의성이 있었으며(p<.011), 사후의 분산분석에서는 그룹 내 및 간에서도 유의한 차이를 보였다(p<.011). 혈관탄성도(c/a 비율)변화는 대조군과 실험군은 사전 사후의 평균치 차이는 유의성이 없었으며, 사후의 평균 측정치의 분산분석에서는 그룹 내에서는 유의한 차이가 있었으나, 그룹 간에서는 유의성이 없었다. 평균맥박의 변화는 그룹 내에서는 유의성이 없었으나, 그룹 간에는 유의성이 있었다. 결론적으로 제주 곶자왈숲에서 2시간 이상의 삼림욕 후에는 심박동변이(HRV)가 유의성이 높게 나타나서 b/a, c/a, d/a, e/a 비율 변이가 HRV의 변화 측정에 유용한 도구라 생각하며, 삼림욕이 심혈관의 건강 유지에 우수한 자연요법이라 판단한다.
유산균을 종균으로 하여 유제품을 만드는 경우에 종균의 취급관리는 매우 중요한 일이다. 종균을 취급하는 과정에서 어떤 원인으로 인하여 종균의 활력 특히 산생성력이 감퇴되어 종균으로 사용할 수 없는 경우가 발생한다. 이러한 경우의 원인을 분석하여 그 예방책을 수립하기 위한 기초 연구로써 발효유의 종균으로 사용하고 있는 L. casei YIT9018의 spontaneous lac 변이주의 발생빈도 및 이러한 Lac 변이주의 특성을 검토하였다. parent colony에서의 Lac의 발생빈도는 MRS 배지에서 400 coloney중에서 1개, 10% 환원 탈지분유에서는 984개중 1개의 배율로 나타났다. 분리된 Lac 변이주중에는 Lac Gal도 검출되었다 대부분의 Lac를 탈지유배지에 배양할 경우 10일이 지나면 우유를 응고시켰으나 Lac Gal는 30일이 지난뒤에 응고시켰다. Lac변이주를 MRS-lactose 배지의 plate에 도말하여 배양하면 4일 이후부터는 revertant가 나타났으나 Lac Gal Cell에서는 인정되지 않았다. 얻어진 Lac 변이주의 plasmid를 분리하여 parent와 비교한 결과 plasmid DNA가 소실되었음을 확인하였다.
다시점 영상은 관찰자가 원하는 시점을 선택할 수 있고, 자연스러운 입체감을 제공한다. 하지만 카메라의 수가 증가함에 따라 데이터양이 늘어나는 단점이 있다. 본 논문은 시.공간적 상관성을 고려한 시점 간 움직임 벡터 예측 기법을 제안한다. 인접한 시점의 영상이 비슷한 움직임 정보를 가지는 특징을 이용해 현재 블록의 움직임 벡터의 예측간을 계산한다. 또한 시간적으로 연속한 프레임의 경우 비슷한 변이 벡터를 가지므로, 이전 프레임의 변이 벡터 정보를 현재 매크로블록의 변이벡터로 활용하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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