Xylose 발효효모를 토양에서 분리하였으며 (X-6-41) 이는 Lodder씨 분류기준에 따라 Candida 속으로 동정되었다. 삼각플라스크 정치배양법에 의한 xylose 발효시 2% xylose, N원 asparagine, pH 4에서 발효율 약 80%로 나타났고 Mini-Jar for mentor를 이용하여 glucose와 xylose를 1 : 1로 혼합한 총당 5% 기질에서 발효를 시켜 본 바 발효율은 총당에 대해 약 72.3%(alcohol 2.3%(v/v)였다. 본 균주에 의한 xylose 발효는 일반적으로 보고된 바와 같이 호기적 발효과정이였으며 glucose와 xylose 혼합기질의 경우 glucose가 먼저 이용되고 xylose가 나중에 이용되는 것으로 나타났다. 5% xylose를 기질로 하여 Mini-Jar fermentor에서 발효시켰을 때 최대 발효율 69%(alcohol 2.2%(v/v)로 나타났으며 발효중에 xylitol이 생성되었다.
본 논문에서는 햅틱 피드백과 스테레오 비쥬얼 큐를 혼합한 다중 감각 기반의 지능형 3차원 형상 분석 방법을 소개한다. 지능형 형상 분석 방법은 3차원 모델의 구조에 대한 보다 상세한 정보를 제공한다. 특히 의료 분야에 사용될 경우 전문가의 개입을 최소화하여 질병 진단 및 치료 등에 사용될 수 있다. 본 연구에서는, MRI나 CT 영상으로부터 생성된 3차원 매개변수형 모델을 이용하여 유사 모델 집단을 대표하는 통계 형상을 구축한 후, SVM (Support Vector Machine) 학습 알고리즘을 이용하여 두 집단간 형상 차이를 분석한다. 3차원 형상에 대한 신속한 시각적 이해와 직관적 조작감은 물체 표면의 형상 변화를 분석하는데 효과적으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 물체 조작 및 관찰 등의 작업을 수행할 때, 햅틱 피드백과 스테레오 비쥬얼 큐를 혼합한 인터랙션 기법을 사용하여 공간감과 깊이감을 향상시켜 형상 분석 결과를 효과적으로 분석한다. 본 연구에서는 해마, 관상 동맥, 뇌와 같은 인체 장기를 실험 데이터로 사용하여 제안한 SVM 기반의 분석 방법과 인터랙션 환경의 성능을 평가한다. 본 연구에서 구현한 SVM 기반 이진 분류기는 두 집단간 형상 차이를 효과적으로 분석하며, 또한 다중 감각 인터랙션은 사용자가 분석 결과를 관찰하고 카메라 및 형상을 효율적으로 조작하는 데 도움을 준다.
Landsat OLI 위성영상은 다양한 분광정보 밴드를 포함하고 있기 때문에, 토지피복지도 생성, 도심지역의 분석, 식생지수의 추출, 변화탐지 모니터링 등과 같은 다양한 원격탐사 분야에 활용할 수 있다. 또한, 토지피복지도는 GIS 및 국토 모니터링에 있어서 필수적인 정보이다. 본 연구에서는 Landsat OLI 위성과 기존의 토지피복지도를 활용하여 토지피복지도를 생성하고자 하였다. 이를 위해, 기존의 토지피복지도와 K-means 기법의 상관관계를 활용하여 훈련자료를 자동으로 생성하였으며, 생성된 훈련자료를 이용하여 각 클래스 별 분광 반사율 값을 추정하였다. 최종적으로, 반복적인 분광혼합분석을 통하여 각 클래스 별 점유 비율 영상과 토지피복지도를 생성하였다. 청주시 일대에 대한 토지피복지도와 Landsat OLI 위성영상을 활용한 실험을 수행하였으며, 감독분류 기법에 대한 결과 및 기존 토지피복지도와의 비교평가를 통하여 본 연구에서 제안된 기법이 수동으로 취득한 훈련자료가 없어도 효과적으로 토지피복지도를 생성할 수 있음을 정량적, 시각적으로 확인하였다.
본 연구는 다변량 기법을 도입하여 치아 크기의 다양성을 고려하면서 정확성이 높은 혼합치 열기 분석법을 개발하기 위해 시행되었다. 견치 및 소구치 크기를 예측하는 데 이용된 변수는 상악 중절치, 상악 제1대구치, 하악 중절치, 하악 측절치 및 하악 제1대구치로서 총 5개 치아 크기 변수가 이용되었다. 우선 정상교합자 연구 표본 307명을 5개 치아 변수를 이용하여 k-means 군집 분석으로 치아 크기에 따라 나눈 후 판별식을 이용, 치아 크기가 큰 그룹과 작은 그룹으로 분류하였다. 이후 견치와 소구치 크기의 합을 예측하기 위하여 남녀별, 상하악별, 치아 크기 그룹별로 다중선형 분석을 이용하여 회귀식을 구했다. 검증 표본에는 504명의 부정교합자가 이용되었으며, 이들에 대하여 정상교합자로부터 도출된 판별식을 이용하여 2그룹으로 할당한 후 정상교합자로부터 도출된 회귀식을 이용하여 상악과 하악의 견치 및 소구치 크기 합을 예측하였다. 오차 분석 결과 정상교합자는 최대 0.71, 부정교합자 검증표본은 최대 0.82 mm의 residual standard deviation 값을 보였다. 부정교합 분류별, 치아 크기 패턴별로 예측 오차의 유의한 차이는 없었다. 1 mm 및 2 mm 이상의 예측 오차를 보인 빈도는 각각 17.3%와 1.8%였다. 본 연구 결과 도출된 혼합치열기 분석법은 기존의 연구들과 비교하여 그 정확성이 높은 것으로 고찰되었다. 다만, 임상 적용 시 복잡한 계산 과정으로 인하여 전산화 환경에서 더욱 유용할 것으로 생각된다.
양산단층 남부지역에 분포하는 화강암류들은 야외산상 및 암석기재적 특징에 의해 다섯 암상으로 분류되며, 이 다섯 암상은 다시 성인과 관련하여 두 그룹(그룹 I과 그룹 II)으로 분류된다 그룹 I의 화강섬록암, 포유암 함량이 많은 반상화강암, 그리고 포유암 함량이 적은 반상화강암은 마그마혼합의 영향을 받은 특징을 잘 나타낸다. 반면에 이들을 관입한 그룹 II의 등립질화강암과 미문상화강암에서는 마그마혼합의 증거들이 나타나지 않는다. 양산단층을 경계로 그룹별로 나타나는 매우 뚜렷한 미량원소 및 동위원소 조성은 이 두 그룹의 마그마가 서로 다른 마그마로부터 진화된 것으로 해석된다. 그룹 I내의 세 암상은 사장석의 분별과정을 포함하는 마그마 혼합의 정도차이에 의해 형성되었으며, MME는 흑운모의 분별과정을 겪었다. 그룹 II의 두 암상은 그룹 I과는 다른 모 마그마로부터 정장석의 분별과정을 통하여 형성되었다. 그룹별로 Rb-Sr 전암연령을 구하여 보면, 동측지괴와 서측지괴의 그룹 I이 각각 $59.2\pm2.9Ma,\;58.9\pm6.2Ma$이고 그룹 II가 $53.3\pm2.2$(모두 $2{\sigma}$ 오차)Ma, 51.7Ma로 나타나, 양측지괴에서 그룹별로 서로 다른 군집된 연령을 보여주었다. Sm-Nd 동위원소 연구결과, 화강암류들의 근원물질은 그룹별로 달랐을 것으로 판단되며, 결핍맨틀에 의한 모델연령은 그룹 I이 약 $0.8\~0.9Ga$이며, 그룹 II는 이보다 $0.1\~0.2Ga$ 정도 젊은 약 $0.6\~0.7Ga$에 해당된다
목적 : 본 연구에서는 COVID-19 양성 판정자의 라이프스타일 변화와 이로 인해 건강과 삶의 질에 미치는 영향에 대해서 알아보고자 하였다. 연구방법 : 2020년 9월 생활치료센터에 입소한 양성 판정자 15명을 대상으로 혼합연구방법을 사용하였다. 입소자들의 COVID-19 전·후의 라이프스타일 패턴과 양을 이해하기 위해 The Yonsei Lifestyle Profile을 사용하였으며 건강 및 삶의 질을 분석하기 위해 Korean version of WHOQOL-BREF, MSBS-8, ISI-K를 사용하였다. 이후 심층 인터뷰를 시행하였으며 이를 통해 얻은 결과는 Colaizzi의 주제 분석법에 따라 분석하였다. 결과 : COVID-19 전·후 비교 결과, The Yonsei Lifestyle Profile(p<.01), WHOQOL-BREF(p<.01), MSBS-8(p<.01), ISI-K(p=.05) 모두 통계적으로 유의한 변화를 보였다. 질적 연구 결과 총 179개의 의미 있는 진술, 14개의 부주제, 11개의 주제, 3개의 범주로 분류되었다. 최종 분류된 범주는 양성 판정자들의 감정, 생활치료센터에서의 경험, 입소자 관점에서의 니즈(Needs)이다. 결론 : COVID-19로 인해 양성 판정자들은 라이프스타일, 건강, 삶의 질에 부정적인 영향을 받았다. 이에 대하여 입소자들은 다양한 활동, 상담 및 면담과 같은 의사소통을 필요로 하였다. 따라서 경한 증상을 가진 COVID-19 양성 판정자에게 라이프스타일, 삶의 질, 건강에 도움이 될 수 있는 프로그램 개발이 필요할 것으로 사료된다.
우리는 유학생이 작성한 한국어 쓰기 답안지의 점수 구간을 예측하는 문제에서 세 개의 딥러닝 기반 한국어 언어모델의 예측 성능을 조사한다. 이를 위해 총 304편의 답안지로 구성된 실험 데이터 세트를 구축하였는데, 답안지의 주제는 직업 선택의 기준('직업'), 행복한 삶의 조건('행복'), 돈과 행복('경제'), 성공의 정의('성공')로 다양하다. 이들 답안지는 네 개의 점수 구간으로 구분되어 평어 레이블(A, B, C, D)이 매겨졌고, 총 11건의 점수 구간 예측 실험이 시행되었다. 구체적으로는 5개의 '직업' 답안지 점수 구간(평어) 예측 실험, 5개의 '행복' 답안지 점수 구간 예측 실험, 1개의 혼합 답안지 점수 구간 예측 실험이 시행되었다. 이들 실험에서 세 개의 딥러닝 기반 한국어 언어모델(KoBERT, KcBERT, KR-BERT)이 다양한 훈련 데이터로 미세조정되었다. 또 두 개의 전통적인 확률적 기계학습 분류기(나이브 베이즈와 로지스틱 회귀)도 그 성능이 분석되었다. 실험 결과 딥러닝 기반 한국어 언어모델이 전통적인 기계학습 분류기보다 우수한 성능을 보였으며, 특히 KR-BERT는 전반적인 평균 예측 정확도가 55.83%로 가장 우수한 성능을 보였다. 그 다음은 KcBERT(55.77%)였고 KoBERT(54.91%)가 뒤를 이었다. 나이브 베이즈와 로지스틱 회귀 분류기의 성능은 각각 52.52%와 50.28%였다. 학습된 분류기 모두 훈련 데이터의 부족과 데이터 분포의 불균형 때문에 예측 성능이 별로 높지 않았고, 분류기의 어휘가 글쓰기 답안지의 오류를 제대로 포착하지 못하는 한계가 있었다. 이 두 가지 한계를 극복하면 분류기의 성능이 향상될 것으로 보인다.
표준화된 설계를 위해 UML이 이용되고 있으나, 설계된 UML 정보를 재사용 가능하도록 저장할 필요성이 있다. 그리고 기존의 설계 정보를 재사용하기 위해 설계 정보를 표준화하고 분류하여 재사용 해야 하는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 방안으로 설계 정보를 패턴화하여 표준화된 설계 정보와 비 표준화된 설계 정보의 특성을 함께 표현하여 재사용하기 위한 혼합형 저장소 HYREP(HYbrid REPository)를 설계하였다. 그리고 표준화에 의한 설계 유연성을 잃는 단점을 보완하기 위해, 표준화된 설계 정보는 공유 영역에 비 표준화된 설계 정보는 개인 영역에 저장하도록 설계하였다. 그리고 저장소에 저장된 설계정보를 표현하기 위해 OMG의 UML 1.3을 이용하여 객체와 관계를 표현하였다. 따라서 본 논문에서는 패턴-지향형 설계 도구의 구축을 위한 방안으로 설계 정보의 재사용을 위해 설계 정보를 패턴화 하였으며, 패턴화된 설계 정보의 중복 저장을 피하기 위해 설계 정보를 저장할 때 재사용된 설계 정보는 코드화하여 표준화된 설계 정보와 비 표준화된 설계 정보를 표현할 수 있는 혼합형 저장소를 설계하였다.
예혼합 분무화염의 유적군 연소 기구를 평가하기 위하여 레이저 가시화법, MICRO (multi-color integrated Cassegrain receiving optics) 및 PDA (phase Doppler anemometer) 광학계측 시스템을 이용하여 동시 시계열 계측을 실시하였다. 또한 유적군의 군연소수를 실험적으로 산출하여 이론해석에 적용하였을 경우 실제로 관찰되는 군연소 형태와 일치하는지에 대하여 검토하였다. 유적군 단면화상에 의해 확인된 모든 유적군에 대하여 실험적으로 군연소수 $G_c$를 산출한 결과 주로 내부 군연소와 외부 군연소로 분류되었으며 이론해석과 일치하였다. 또한 실제 관찰된 군연소 형태와 그 유적군의 군연소수를 이론해석에 적용한 경우에 군연소 형태가 일치하는 경우와 일치하지 않는 경우가 있었다. 일치하지 않는 원인은 군연소수를 유적의 기하학적 배치만으로 결정한 것이나 현상의 3차원성이 측정 결과에 영향을 미친 것이라고 생각되어진다.
유기염소계 농약은 화학적으로 안정하고, 지용성이 크며 체내 대사에 대해 저항성을 가지고 있어서 인체 및 생태계의 생물체 중 축적성이 매우 크다. 또한 대부분 내분비계 장애물질로 분류되어 있어 관심의 대상이 되고 있다. 유기염소계 농약은 잔류성으로 인하여 사용이 금지되었음에도 불구하고 인체에서 검출되고 있으며 한국인의 지방조직을 분석한 결과 9종의 유기염소계 농약이 주로 축적되어 있음이 보고된 바 있다. 본 연구에서는 이들 유기염소계 농약의 에스트로겐 활성을 MCF-7 BUS cell을 이용한 E-screen assay competitive binding assay 및 pS$_2$ gene experession assay에 의해 조사하였다. o,p'-DDT,p, p'-DDT,p,p'-DDD,p,p'-DDE등 4종의 유기염소계 농약은 에스트로겐 수용체에 대한 ligand의존적인 작용기전에 의해 에스트로겐 활성을 가지며, $\alpha$-, $\beta$-, ${\gamma}$-, $\delta$-BHC, dieldrin등 5종의 유기염소계 농약은 lingand-비의존적 작용기전에 의해 에스트로겐 활성을 보였다. 또한 이들 유기염소계 농약을 혼합 투여하여 에스트로겐 활성을 관찰한 결과 DDT류의 경우에는 단독투여시 보다 그 대사체와 혼합 투여할 때 에스트로겐 활성에 상승적 효과가 나타났으며 o,p'-와 p,p'-DDT의 두 이성질체를 혼합 투여할 경우가 단독 투여시 보다 상승적 효과가 나타났다. 따라서 지방조직에서 검출되는 유기염소계농약은 상호작용에 의해 개별 물질이 나타내는 내분비계장애작용 보다 실제로는 강한 효과를 나타낼 것으로 추정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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