근교약세의 요인으로는 열성유해유전자의 호모 접합체화에 의한 적응성의 저하가 생각되어진다. 그 중에서도 가장 유해성이 높은 유전자로는 열성치사유전자가 있다. 그러나, 이러한 열성 치사유전자을 보유한 개체는 죽어버리기 때문에 직접적인 검출은 불가능하다. 따라서, 동조염색체의 호모화가 되는 교배실험과 표식유전자에 의한 연사분석이 필요하다. 본 연구는 참전복의 열성치사유전자의 유무을 명확히 파악하기 위하여 형매교배와 비형매교배을 포함한 전체교배를 하였으며, 참전복을 대상으로 개발한 마이크로사데라이트(microsatellite)좌을 유전표식으로 이용하여 각 교배구의 유전자형의 분리를 조사했다. (중략)
Gammaproteobacteria에 속하는 Pseudoalteromonas sp. meg-B1을 제주도 해양 퇴적물로부터 분리하였다. 본 연구에서는 대략 4.15 Mb의 크기와 41.2%의 평균 G + C 함량을 가진 meg-B1 균주의 완전한 유전체를 보고한다. 유전체는 3,606개의 코딩 서열, 9개의 리보솜 RNA 및 94개의 전사 RNA 유전자가 존재하며, 한 개의 완전한 프로파지 영역이 발견되었다. 본 유전체는 해양환경에서 생존하기 위한 삼투화합성 용질합성과 관련된 유전자(예, choline dehydrogenase)들이 확인되었다.
엔진오일 상태에 따라서 엔진 오일의 유전율이 변화하게 된다. 오일의 유전율은 프로브의 특성 임피던스와 관계가 있으며, 프로브의 특성 임피던스는 프로브 입력단의 반사 신호를 결정한다. 본 논문에서는 프로브의 등가회로를 유도하고 정전용량 측정에 의해서 구한 유전율의 변화에 따른 프로브의 반사 계수를 이론적으로 계산 하였다. 결과로 오일의 상태가 열화 되면 반사 계수가 증가 되는 것을 알 수 있다.
해양플랜트 서비스 산업은 고상장 산업임에도 불구하고 국내기업의 진출은 거의 전무한 상태이다. 해양플랜트 수요는 고유가와 심해유전 개발의 확대로 산업 시장성은 충분하고 석유 가스 개발이외에도 방대한 해양자원 개발에 필수적이다. 해양플랜트 서비스 산업은 진입장벽이 매우 높은 산업이며 진출을 위해선 인력양성이 필수적이다. 또한 서비스 산업은 고수익 업종으로 선원 및 조선산업 유휴인력과 조선해야공학 전공자에게 고급 일자리 기회를 제공할 수 있다. 이에 본 원고에서는 우리나라 해양플랜트 서비스산업 현황과 전문인력 양성방안에 대해 제시하고자 한다.
Flavobacteriaceae에 속하는 해양 Flavobacteria인 Flagellimonas eckloniae DOKDO $007^T$은 독도에서 서식하는 조류(Ecklonia kurome)에서 분리되었다. DOKDO $007^T$ 균주의 유전체는 4,132,279 bp 크기로 3,527개의 코딩 서열과 37.85%의 GC 함량을 가지며, 하나의 스케폴드에서 두 개의 콘티그로 구성되어 있다. 이 균주는 태양광을 에너지원으로써 이용할 수 있는 여러 레티날 생합성 유전자들과 마찬가지로 프로테오로돕신을 인코딩하는 유전자를 함유하고 있다. 속명과는 달리 편모 형성에 관여하는 유전자가 충분하지 못한 것을 감안하여 속명의 개정이 필요하다.
해양 센서 네트워크에서 클러스터링 문제는 네트워크 수명 및 확장성을 향상시키기 위한 문제 중 하나이다. 본 논문은 모든 노드가 클러스터 헤더를 통하여 싱크 노드로 데이터를 전송하는데 사용되는 전송 에너지를 최소화할 수 있는 클러스터링 문제의 최적 결과를 찾는 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 네트워크에서 노드의 수가 증가하면 적절한 클러스터 구성을 위한 계산량은 급격히 늘어나게 된다. 본 논문에서는 적정한 시간 내에 최적의 클러스터 구성을 위한 유전 알고리즘을 제안하며, 효율적인 검색을 위해 유전 알고리즘의 효과적인 이웃해 생성 동작을 제안한다. 제안된 알고리즘은 전송 에너지와 실행시간 관점에서 성능을 평가하며, 평가 결과에서 제안된 알고리즘이 해양 센서 네트워크에서 클러스터를 효과적으로 구성함을 보인다.
고세균 (Archaea)의 보존적 유전자를 파악하고 각 분류 단계별로 추가되는 보존적 유전자를 밝히기 위해 그리고 해양성 Euryarchaeota와 육지성 Euryarchaeota의 유전자 조성을 비교하기위해 COG (clusters of orthologous groups of proteins) 알고리즘을 이용하였다. 총 9종의 고세균이 공통적으로 보유하는 보존적 유전자는 340개로 나타났고 8종의 Euryarchaeota는 388개의 유전자가 보존적이었다. Euryarchaeota 각 종이 보유하는 orthologous에 대한 보존적 유전자의 비율은 20.73∼31.54%로 나타났다. 세균과 S.cerevisiae에는 없고 고세균 수준에서만 공통적인 265개 COG의 조성은 유전정보의 보존과 처리에 관여하는 COG가 94개 (35.5%)이고 대사에 관여하는 COG가 82개 (30.9%)로 유전정보와 물질대사와 관여하는 COG의 보존성이 높은 것으로 나타나 고세균이 독특한 생명체계를 이루고 있는 것으로 사료되었다. Euryarchaeota를 Crenarchaeota와 비교하면 핵산대사에서는 상당한 차이를 보이며 유전정보의 저장과 처리에서는 큰 차이가 없는 것으로 판단되었다. 해양성 Euryarchaeota의 보존적 COG는 기능분류별 종류가 육지성 Euryarchaeota와 달랐고 물질대사 관련 COG의 경우 육지성이 해양성보다 다양한 것을 알 수 있었다. 그리고 육지성과 해양성 Euryarchaeota는 탄수화물대사 등을 비롯한 생리적 측면에서 서로 차이가 있을 가능성이 높을 것으로 사료되었다. 본 연구는 해양 극한미생물인 해양성 Euryarchaeota의 기원과 분류단계에 따른 보존적 유전자를 파악하는데 도움을 줄뿐만 아니라 향후 해양미생물 등의 유용유전자 탐색 등에서도 Manco (Arch. Biochem. Biophy. 373, 182 (2000)) 등의 보고와 같이 충분한 연구가치가 있는 것으로 사료되었다.
본 논문에서는 다목적 구조물인 다중연결 해양부유체를 대상으로 변형 기반 모드 차수축소법을 적용하고 차수축소모델의 구조응답 예측 성능을 향상시키기 위해 유전 알고리즘 기반의 센서 배치 최적화를 수행하였다. 다중연결 해양부유체의 차수축소모델 생성에 필요한 변형 기반 모드 데이터를 얻기 위해 다양한 규칙파랑하중조건에 대한 유체-구조 연성 수치해석을 수행하고 변형 기반 모드의 직교성, 자기상관계수를 이용하여 주요 변형 기반 모드를 선정하였다. 다중연결 해양부유체의 경우 차수축소모델의 구조응답 예측 성능이 계측 및 예측 구조응답 위치에 따라 민감하기 때문에 유전 알고리즘 기반의 최적화를 수행하여 최적의 센서 배치를 도출하였다. 최적화 결과, 모든 센서 배치 조합에 대한 차수축소모델 생성 및 예측 성능 평가 대비 약 8배의 계산 비용을 절감하였으며, 예측 성능 평가 지표인 평균 제곱근 오차가 초기 센서 배치보다 84% 감소하였다. 또한, 다중연결 해양부유체 모형시험 결과를 이용하여 불규칙파랑하중에 대한 최적화된 센서 배치의 차수축소모델의 구조응답 예측 성능을 평가 및 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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