초식, 포식, 분해 등 생태학적 서비스를 제공하는 지표 배회성 절지동물은 사과원의 중요한 구성 요소이며, 이들의 군집에 영향을 미치는 잡초는 유기재배와 관행재배 사과원에서 다르게 관리된다. 잡초 관리와 관련된 과수원 관리가 지표 배회성 절지동물의 풍부도와 다양도에 미치는 영향을 평가하기 위해 3년간 연구를 수행하였다. 대부분의 절지동물은 상위분류군과 섭식 기능군으로 분류하였으며, 딱정벌레류는 종 수준으로 분류하였다. 지표 배회성 절지동물의 주요 우점군은 딱정벌레목으로 나타났다. 초식자와 포식자의 풍부도는 유기재배 사과원에서 높은 결과를 보였으며, 딱정벌레류의 풍부도와 다양도 또한 관행재배 과원보다 유기재배 사과원에서 높은 결과를 보였다. 거미목, 딱정벌레목 또는 딱정벌레류의 풍부도는 잡초 관리 빈도와 음의 상관관계를 보였다. 지표 배회성 절지동물은 농업 시스템보다 잡초 관리에 영향을 더 많이 받는 것으로 나타났다.
네트워크 내의 다양한 악성코드는 변종들이 빠르게 생성되고 그 행위는 점차 지능화되어 피해도 커지고 있다. 본 논문에서는 효과적인 악성코드 탐지를 위해 탐지규칙 생성에 효과적인 척도선정 방법을 제안한다. 실험에 헤더 정보만을 활용함으로써 페이로드 데이터를 검사하는 과부하를 최소화하였고, 패킷의 단순한 정보가 아닌 네트워크 연결정보인 다양한 척도를 사용하여 악성코드의 특징 파악을 용이하게 한다. 실험에 사용된 80개의 연결정보 중 유용한 탐지척도를 선정하기 위해 히스토그램 방법을 이용해 확률 분포를 구하고, 단순 추정량에 적용한 후, 상대 복잡도를 이용한다. 단순 추정량 방법은 기존 방법인 히스토그램 방법의 단점인 임의로 나눈 경계 부근의 값에 대한 오분류를 해결하고, 악성코드 탐지에 유용한 척도의 선택을 유도한다. 선정된 척도를 바탕으로 탐지규칙을 생성하고, 탐지실험을 하여, 그 결과를 기존 방법과 비교 평가함으로써 제안하는 기법이 유용함을 보인다.
본 연구는 중소 제조 기업들의 스마트 팩토리 관련 기술의 도입 및 사용과 관련하여 발생할 수 있는 혁신저항에 대한 연구이다. 확장된 혁신저항모델을 활용하여 혁신저항 선행요인들이 혁신저항에 미치는 영향 및 혁신저항이 사용의 도에 미치는 영향을 연구하는 것이다. 총 176부의 설문데이터를 연구에 활용하였으며, SPSS 25와 Smart PLS 2.0을 활용하여 연구를 진행하였다. 상대적 이점, 적합성, 지각된 위험, 사회적 영향, 조직특성은 혁신저항에 유의한 영향을 미치며, 혁신저항은 사용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 검정되었다. 연구에 따른 시사점으로서 확장된 혁신저장모델을 활용하여 스마트 팩토리 도입 및 사용의 수준을 제고하기 위한 방안을 긍정적인 요인과 부정적인 요인을 구분하여 제시하였으며, 이를 통해 제고하여야 하는 요인과 감소시켜야 하는 요인들을 구체적으로 제시하였다.
Kim, Yun Hak;Chung, Sun-Ju;Udalski, A.;Bond, Ian A.;Jung, Youn Kil;Gould, Andrew;Albrow, Michael D.;Han, Cheongho;Hwang, Kyu-Ha;Ryu, Yoon-Hyun;Shin, In-Gu;Shvartzvald, Yossi;Yee, Jennifer C.;Zang, Weicheng;Cha, Sang-Mok;Kim, Dong-Jin;Kim, Hyoun-Woo;Kim, Seung-Lee;Lee, Chung-Uk;Lee, Dong-Joo
천문학회지
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제53권6호
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pp.161-168
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2020
We report the discovery of a giant exoplanet in the microlensing event OGLE-2017-BLG-1049, with a planet-host star mass ratio of q = 9.53 ± 0.39 × 10-3 and a caustic crossing feature in Korea Microlensing Telescope Network (KMTNet) observations. The caustic crossing feature yields an angular Einstein radius of θE = 0.52 ± 0.11 mas. However, the microlens parallax is not measured because the time scale of the event, tE ≃ 29 days, is too short. Thus, we perform a Bayesian analysis to estimate physical quantities of the lens system. We find that the lens system has a star with mass Mh = 0.55+0.36-0.29 M⊙ hosting a giant planet with Mp = 5.53+3.62-2.87 MJup, at a distance of DL = 5.67+1.11-1.52 kpc. The projected star-planet separation is a⊥ = 3.92+1.10-1.32 au. This means that the planet is located beyond the snow line of the host. The relative lens-source proper motion is μrel ~ 7 mas yr-1, thus the lens and source will be separated from each other within 10 years. After this, it will be possible to measure the flux of the host star with 30 meter class telescopes and to determine its mass.
Sayson, Leandro Val;Kim, Mikyung;Jeon, Se Jin;Custodio, Raly James Perez;Lee, Hyun Jun;Ortiz, Darlene Mae;Cheong, Jae Hoon;Kim, Hee Jin
Biomolecules & Therapeutics
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제30권3호
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pp.238-245
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2022
Previous reports have demonstrated that genetic mechanisms greatly mediate responses to drugs of abuse, including methamphetamine (METH). The circadian gene Period 2 (Per2) has been previously associated with differential responses towards METH in mice. While the behavioral consequences of eliminating Per2 have been illustrated previously, Per2 overexpression has not yet been comprehensively described; although, Per2-overexpressing (Per2 OE) mice previously showed reduced sensitivity towards METH-induced addiction-like behaviors. To further elucidate this distinct behavior of Per2 OE mice to METH, we identified possible candidate biomarkers by determining striatal differentially expressed genes (DEGs) in both drug-naïve and METH-treated Per2 OE mice relative to wild-type (WT), through RNA sequencing. Of the several DEGs in drug naïve Per2 OE mice, we identified six genes that were altered after repeated METH treatment in WT mice, but not in Per2 OE mice. These results, validated by quantitative real-time polymerase chain reaction, could suggest that the identified DEGs might underlie the previously reported weaker METH-induced responses of Per2 OE mice compared to WT. Gene network analysis also revealed that Asic3, Hba-a1, and Rnf17 are possibly associated with Per2 through physical interactions and predicted correlations, and might potentially participate in addiction. Inhibiting the functional protein of Asic3 prior to METH administration resulted in the partial reduction of METH-induced conditioned place preference in WT mice, supporting a possible involvement of Asic3 in METH-induced reward. Although encouraging further investigations, our findings suggest that these DEGs, including Asic3, may play significant roles in the lower sensitivity of Per2 OE mice to METH.
Objective: Poor experience with Invisalign treatment affects patient compliance and, thus, treatment outcome. Knowing the potential discomfort level in advance can help orthodontists better prepare the patient to overcome the difficult stage. This study aimed to construct artificial neural networks (ANNs) to predict patient experience in the early stages of Invisalign treatment. Methods: In total, 196 patients were enrolled. Data collection included questionnaires on pain, anxiety, and quality of life (QoL). A four-layer fully connected multilayer perception with three backpropagations was constructed to predict patient experience of the treatment. The input data comprised 17 clinical features. The partial derivative method was used to calculate the relative contributions of each input in the ANNs. Results: The predictive success rates for pain, anxiety, and QoL were 87.7%, 93.4%, and 92.4%, respectively. ANNs for predicting pain, anxiety, and QoL yielded areas under the curve of 0.963, 0.992, and 0.982, respectively. The number of teeth with lingual attachments was the most important factor affecting the outcome of negative experience, followed by the number of lingual buttons and upper incisors with attachments. Conclusions: The constructed ANNs in this preliminary study show good accuracy in predicting patient experience (i.e., pain, anxiety, and QoL) of Invisalign treatment. Artificial intelligence system developed for predicting patient comfort has potential for clinical application to enhance patient compliance.
건설 분야에서 머신러닝(Machine learning)에 필요한 방대한 공사비 자료를 확보하는 데 어려움이 있어, 아직은 실용적으로 활용되지는 못하고 있다. 본 연구에서는 이러한 공사비 예측을 위하여 최신의 인공신경망(ANN) 방법을 사용하여, 공사비 예측성능을 향상 시키기 위한 방법을 제시하고자 한다. 특히 타겟변수를 로그 변환하는 방식, 피처스케일링 방식을 적용하고자 하였으며, 이들의 공사비 예측성능을 비교 분석하고자 한다. 이는 향후 다양한 조건을 갖는 공사비 예측과 적정 공사비 검증에 도움을 줄 수 있을 것으로 예측된다.
LNG는 미래 친환경으로 가는 과도기적 에너지원으로서, 세계적인 친환경 규제, COVID-19 팬데믹, 러시아-우크라이나 전쟁 등을 계기로 엄청난 시장의 주목을 받고 있으며, 미국과 호주 등 새로운 LNG 공급처도 다양화되고 있어 LNG 스팟시장이 갈수록 커질 것으로 예상된다. 이에 반해 LNG 운송시장에 관한 연구는 그동안 소외됐었다. 본 연구는 LNG 160K 스팟운임의 단기예측에 연구를 시도하였으며 인공신경망과 ARIMA 모형을 활용하여 예측성능을 비교하였다. 본 논문의 결과, ARIMA와 인공신경망의 예측성능에 관한 우열을 가리기는 어려웠으나 ARIMA모형이 가지는 데이터 제약이 있으므로 ANN의 상대적인 자유로운 제약조건을 고려하면 LNG 160K 스팟운임 예측에 활용 가능성을 확인하였다. 본 논문은 LNG 160K 스팟운임에 관하여 인공신경망을 적용한 최초의 시도로서 학문적인 의의가 있으며, 스팟운임의 단기예측 정확성을 높여 시장 참여자들의 단기투자 의사결정의 질을 높일 수 있다는 측면에서 실무적인 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.
Background: At the therapeutic doses, diclofenac sodium (DFS) has few toxic side effects on mammals. On the other hand, DFS exhibits potent toxicity against birds and the mechanisms remain ambiguous. Objectives: This paper was designed to probe the toxicity of DFS exposure on the hepatic proteome of broiler chickens. Methods: Twenty 30-day-old broiler chickens were randomized evenly into two groups (n = 10). DFS was administered orally at 10mg/kg body weight in group A, while the chickens in group B were perfused with saline as a control. Histopathological observations, serum biochemical examinations, and quantitative real-time polymerase chain reaction were performed to assess the liver injury induced by DFS. Proteomics analysis of the liver samples was conducted using isobaric tags for relative and absolute quantification (iTRAQ) technology. Results: Ultimately, 201 differentially expressed proteins (DEPs) were obtained, of which 47 were up regulated, and 154 were down regulated. The Gene Ontology classification and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes pathway analysis were conducted to screen target DEPs associated with DFS hepatotoxicity. The regulatory relationships between DEPs and signaling pathways were embodied via a protein-protein interaction network. The results showed that the DEPs enriched in multiple pathways, which might be related to the hepatotoxicity of DFS, were "protein processing in endoplasmic reticulum," "retinol metabolism," and "glycine, serine, and threonine metabolism." Conclusions: The hepatotoxicity of DFS on broiler chickens might be achieved by inducing the apoptosis of hepatocytes and affecting the metabolism of retinol and purine. The present study could provide molecular insights into the hepatotoxicity of DFS on broiler chickens.
Cholangiocarcinoma (CCA) is a complex and refractor type of cancer with global prevalence. Several barriers remain in CCA diagnosis, treatment, and prognosis. Therefore, exploring more biomarkers and therapeutic drugs for CCA management is necessary. CCA gene expression data was downloaded from the TCGA and GEO databases. KEGG enrichment, GO analysis, and protein-protein interaction network were used for hub gene identification. miRNA were predicted using Targetscan and validated according to several GEO databases. The relative RNA and miRNA expression levels and prognostic information were obtained from the GEPIA. The candidate drug was screened using pharmacophore-based virtual screening and validated by molecular modeling and through several in vitro studies. 301 differentially expressed genes (DEGs) were screened out. Complement and coagulation cascades-related genes (including AHSG, F2, TTR, and KNG1), and cell cycle-related genes (including CDK1, CCNB1, and KIAA0101) were considered as the hub genes in CCA progression. AHSG, F2, TTR, and KNG1 were found to be significantly decreased and the eight predicted miRNA targeting AHSG, F2, and TTR were increased in CCA patients. CDK1, CCNB1, and KIAA0101 were found to be significantly abundant in CCA patients. In addition, Molport-003-703-800, which is a compound that is derived from pharmacophores-based virtual screening, could directly bind to CDK1 and exhibited anti-tumor activity in cholangiocarcinoma cells. AHSG, F2, TTR, and KNG1 could be novel biomarkers for CCA. Molport-003-703-800 targets CDK1 and work as potential cell cycle inhibitors, thereby having potential for consideration for new chemotherapeutics for CCA.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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