꼬막 종류 중 하나인 Tegillarca granosa는 해양 이매패류로서 한국, 중국, 일본 등의 중요한 수산 자원 중 하나이다. 꼬막의 염색체 수는 2n=38로 알려져 있지만, 유전체의 크기와 유전 정보에 대해서는 아직 명확하게 알려져 있지 않다. 꼬막의 유전체 크기 예측을 위하여 NGS Illumina HiSeq 플랫폼을 이용하여 얻은 짧은 DNA 서열 정보를 통하여 in silico 분석으로 유전체 크기를 분석하였다. 그 결과 꼬막의 유전체 크기는 770.61 Mb로 예측되었다. 이후 MaSuRCA assembler를 통하여 드래프트 게놈 조립 작업을 수행하고, QDD pipeline을 이용하여 SSR (simple sequence repeats) 분석을 수행하였다. 꼬막의 유전체로부터 43,944개의 SSR을 발굴하였으며, 다이-뉴클레오타이드(di-nucleotide) 69.51%, 트라이-뉴클레오타이드(tri-nucleotide) 16.68%, 테트라-뉴클레오타이드(tetra-nucleotide) 12.96%, 펜타-뉴클레오타이드(penta-nucleotide) 0.82% 그리고 헥사-뉴클레오타이드(hexa-nucleotide) 0.03%로 구성되었다. 이후 꼬막의 유전적 다양성 연구에 활용할 수 있는 100개의 마이크로새틀라이트 마커의 프라이머 세트를 선별하였다. 앞으로 이번 연구를 통해서, 꼬막의 집단유전학적 연구와 유전적 다양성을 규명하는데 도움이 될 것이며, 나아가 동종들 간의 원산지 분류를 알아낼 수 있을 것이다.
본 논문은 스테레오 시각에서 3차원 정보를 얻기 위해 지역적 특징 정보를 이용한 유전 알고리즘 기반의 다해상도 스테레오 영상 정합 방법을 제안하고자 한다. 스테레오 영상에서 대응점을 찾아 변위를 계산하는 문제는 최적화 기법으로 해결할 수 있다. 최적화 문제 해결에 우수한 유전 알고리즘을 이용해 조밀한 변위도를 구하고 정합의 효율성을 위해 계층적 다해상도 구조를 적용하여 영상 피라미드를 만든다. 그리고 변위도의 정확도를 높이기 위해 변위 전파 과정에서 지역적 특징 정보를 추출하여 이용한다. 실험을 통해 제안한 방법이 변위 탐색 시간을 감소시킬 뿐만 아니라 정합의 타당성이 보장됨을 확인하고자 한다.
내연 기관의 엔진오일은 열화작용에 의해서 수명이 짧아지고 대기오염을 유발하게 된다. 엔진오일의 상태를 정확히 측정하여 새오일로 교환함으로 엔진의 수명 연장 및 환경오염을 줄일 수 있다. 정전용량 프로브는 엔진오일과 같은 유체의 유전율을 측정하는데 사용 할 수 있다. 본 논문은 엔진 오일의 열화 정도에 따라서 달라지는 유전율 특성을 분석하였다. 오일의 상태에 따라서 달라지는 프로브의 정전용량을 각각 LCR Meter로 측정하여 엔진오일의 유전율을 계산하였다. 또한, 프로브의 크기에 따른 정전용량의 변화를 측정하여 유전율 측정의 정확도를 제시한다. 오염된 오일 일수록 유전율이 증가하며, 유전율로 오일의 오염정도를 판단하는 것이 가능하다.
해양 석유 생산은 '해양'이라는 특성에 기인하는 여러 가지 변수를 동반하면서 막대한 비용과 시간을 필요로 한다. 모든 관련된 프로세스는 인명, 환경 그리고 재산의 손실을 줄이기 위한 치밀한 일련의 계획에 의하여 통제된다. 이 논문은 해양 석유 생산 및 수송의 최적화 문제를 다룬다. 문제 영역의 범위를 정의하기 위해 해양 석유 생산 및 수송 네트워크를 제시하고 그 문제를 해결하기 위한 혼합정수계획모형을 구축하였다. 제안된 최적화 모형의 타당성을 확인하기 위해 가상의 해양 유전과 수요 시장을 바탕으로 MS Office Excel의 해찾기를 이용하여 계산실험들을 수행하였다. 해양 석유 생산 및 수송 네트워크 하위 흐름은 해양 유전에서 생산된 원유를 수요 시장으로 배분하는 해사수송문제가 된다. 이 해사수송문제를 해결하기 위해 집합 패킹 모형을 이용하여 구축된 MoDiSS(Model-based DSS in Ship Scheduling)를 사용하였다. 이러한 연구결과들은 실제적인 해양 석유 생산 및 수송 최적화 문제에 의미 있게 적용될 수 있으리라 사료된다.
활성 윤곽선 모델은 스네이크 모델이라고도 하며 영상에서 물체의 경계를 검출하기위한 효과적인 방법으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 초기 윤곽선 문제와 효과적인 경계선 검출을 위해 다해상도 기반의 유전자 알고리즘을 이용한 활성 윤곽선 모델을 제안한다. 입력영상의 해상도를 영상 피마리드 기법으로 저해상도로 축소시키고 초기 윤곽선을 설정한다. 설정된 윤곽선상의 연속된 두 좌표를 유전인자로 선택하고, 유전 연산자를 적용하여 물체의 경계를 찾아간다. 경계가 검출된 저해상도 영상을 단계적으로 확대하여, 보간될 영역의 국부적 활성 윤곽선 에너지를 계산하여 최소 에너지를 갖는 위치에 새로운 윤곽선 좌표를 삽입하여 경계를 형성한다. 제안된 방법은 초기 윤곽선의 위치에 상관없이 경계선을 검출했으며, 형태가 복잡한 물체의 경우에도 효과적으로 경계선을 검출하고 계산 복잡도를 감소시켰다.
Actinobacteria 문 Beutenbergiaceae 과에 속하는 Miniimonas arenae KCTC $19750^T$는 해양모래에서 분리되었다. 본 연구에서는 KCTC $19750^T$의 비완전 유전체를 보고한다. 본 유전체는 3,402,690 bp의 크기와 73.6%의 평균 G + C 함량을 지니고 있으며, 2,947개의 단백질 코딩 유전자, 2개의 ribosomal RNA 및 44개의 transfer RNA로 구성되어 있다. 또한, 삼투압과 관련된 유전자를 포함하고 있다. 본 유전체 서열의 가용성은 Miniimonas 속의 유일한 구성원으로KCTC $19750^T$에 대한 더 많은 이해를 제공할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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