• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제34권4호
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• pp.182-188
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• 2013

This study aims to develop a practical algorithm which can detect freezing of gait(FOG) in patients with Parkinson's disease(PD). Eighteen PD patients($68.8{\pm}11.1yrs.$) participated in this study, and three($68.7{\pm}4.0yrs.$) of them showed FOG. We suggested two time-domain algorithms(with 1-axis or 3-axes acceleration signals) and compared them with the frequency-domain algorithm in the literature. We measured the acceleration of left foot with a 3-axis accelerometer inserted at the insole of a shoe. In the time-domain method, the root-mean-square(RMS) acceleration was calculated in a moving window of 4s and FOG was defined as the periods during which RMS accelerations located within FOG range. The parameters in each algorithm were optimized for each subject using the simulated annealing method. The sensitivity and specificity were same, i.e., $89{\pm}8%$ for the time-domain method with 1-axis acceleration and were $91{\pm}7%$ and $90{\pm}8%$ for the time-domain method with 3-axes acceleration, respectively. Both performances were better in the time-domain methods than in the frequency-domain method although the results were statistically insignificant. The amount of calculation in the time-domain method was much smaller than in the frequency-domain method. Therefore it is expected that the suggested time domain algorithm would be advantageous in the systematic implementation of FOG detection.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제16권2호
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• pp.253-267
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• 2012

본 연구는 창의성이 발현되는 인지적 과정이 무엇인지에 대한 관점을 이론적으로 고찰한 후, 이를 토대로 수학적 창의성을 계발하고 측정하는데 바람직한 과제와 수업 방향을 제시하는 것을 목적으로 한다. 먼저, 창의성에 대한 영역-특수적 관점과 영역-일반적 관점을 이론적으로 고찰하였다. 창의성 발현에 대한 이 두 관점은 이론적 논의에 그치지 않고 수학적 창의성을 계발하고 신장시키기 위해 고안된 과제와 프로그램에 영향을 미친다. 창의성에 대한 교육학적 고찰에서는 수학적 창의성을 검사하고 계발하기 위한 과제와 수업 프로그램이 구비해야할 조건을 이론적으로 탐색한 후, 이를 바탕으로 실제 수학 수업에서 활용가능한 과제와 수업 사례를 제시하였다. 이 연구의 핵심적인 결론은 창의성의 발현되는 과정에 대한 연구는 수학적 창의성 연구의 핵심이 되어야 하며, 아울러 확산적 사고는 수학적 창의성 계발을 위한 필요조건이지만 충분조건은 될 수 없으므로, 수학적 창의성을 계발하기 위해서는 일반화, 추상화 등 다양한 수학적 추론과 수학적 지식을 고려할 필요가 있다.

• 과학교육연구지
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• 제33권1호
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• pp.31-43
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• 2009

본 연구는 창의성의 영역 특수적인 입장에서 과학적 창의성을 다룬 논문들을 내러티브 리뷰의 방법을 사용하여 탐색한 것이다. 창의성을 바라보는 2가지 입장 중에서 한 가지인 영역 특수적인 입장은 창의성에 대해 "그 아동이 얼마나 창의적인가?"라는 창의성의 일반적인 입장에서 "그 아동은 어느 영역에서 창의적인가"라는 영역 특수적인 접근방법으로 창의성을 바라보는 것이다. 이러한 관점에서 본 연구는 과학을 바라보았을 때, 과학적 창의성은 어떻게 정의될 수 있으며, 또 어떤 구성 요인들로 이루어졌는가를 탐색해 본 연구이다. 과학적 창의성 관련 논문들에 대한 리뷰를 통해 본 연구는 과학적 창의성은 과학적인 지식을 바탕으로 논리적이고 분석적인 사고를 통해 새롭고 적절한 것을 찾아내는 능력으로 정의할 수 있었으며, 과학적 창의성의 구성 요인은 정의적, 인지적, 환경적 요인으로 나눠 살펴본 결과, 영역 특수적인 관점에서 가장 두드러지게 차이를 보이는 과학적 창의성의 인지적 요인은 과학 관련 지식, 과학 탐구과정, 문제 발견력, 문제 해결력 등으로 구성되어짐을 알 수 있었다. 이러한 과학적 창의성에 대한 논의는 보다 과학적 창의성에 대한 실증적인 연구에 대한 좋은 길잡이가 될 것으로 사료된다.

• Molecules and Cells
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• 제19권2호
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• pp.223-227
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• 2005

We have identified TMPRSS6, a novel type 2 transmembrane serine protease. TMPRSS6 possesses all the signature motifs of the family of transmembrane serine proteases (TMPRSSs), including a transmembrane domain, an LDL receptor class A (LDLRA) domain, a scavenger receptor cysteine-rich (SRCR) domain, and a serine protease domain. The substrate specificity of TMPRSS6 is slightly different from those of other TMPRSS family members. Combined with the finding that TMPRSS6 is expressed strongly in the thyroid and weakly in the trachea, this may indicate that TMPRSS6 has a specialized role.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제10권4호
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• pp.299-308
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• 2004

최근 단백질 및 도메인과 관련된 방대한 양의 데이타들이 인터넷상에 공표되고 축적됨에 따라, 단백질간의 상호작용에 대한 예측 시스템의 필요성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 이러한 데이타를 이용하여 계산적으로 도메인 조합 쌍에 기반하여 단백질의 상호작용 확률을 예측하는 새로운 단백질 상호작용 예측 시스템을 제안한다. 제안된 예측 시스템에서는 기존의 도메인 쌍(domain pair)의 제약성을 극복하기 위하여 도메인 조합(domain combination)과 도메인 조합 쌍(domain combination pair)의 개념이 새롭게 도입하였다. 그리고 도메인 조합 쌍(domain combination pair 또는 dc-pair)을 단백질 상호작용의 기본 단위로 간주하고 예측을 시도한다. 예측 시스템은 크게 예측 준비 과정과 서비스 과정으로 구성되어 있다. 예측 준비 과정에서는 상호작용이 있는 것으로 알려진 단백질 쌍 집합과 상호작용이 없는 것으로 추정되는 단백질 도메인 쌍 집합으로부터 각각 도메인 조합 정보와 그 출현 빈도를 추출한다. 추출된 정보들은 출현 확률 배열(Appearance Probability Matrix 또는 AP matrix)로 불리는 배열 구조에 저장된다. 논문에서는 출현 확률 배열에 기반을 두어, 단백질-단백질 상호작용을 예측하는 확률식 PIP(Primary Interaction Probability)를 고안하고, 고안된 확률식을 이용하여, 상호작용이 있는 것으로 알려진 단백질 쌍 집합과 상호작용이 없는 것으로 추정되는 단백질 도메인 쌍 집합의 확률 값 분포를 생성시킨다. 예측서비스 과정에서는 예측 준비 과정에서 얻어진 분포와 확률식을 이용하여 임의의 단백질 쌍의 상호작용 확률을 계산한다. 예측 모델의 유효성은 효모(yeast)에서 상호작용이 있는 것으로 보고된 단백질 쌍 집합과 상호작용이 없는 것으로 추정되는 단백질 쌍 집합을 이용하여 검증하였다. DIP(Database of Inter-acting Proteins)의 상호작용이 있는 것으로 알려진 효모 단백질 쌍 집합의 80%를 학습 집단으로 사용했을 때, 86%의 sensitivity와 56%의 specificity를 나타내어, 도메인을 기반으로 한 기존의 예측 시스템에 비해서 우월한 예측 정확도를 보여주었다. 이와 같은 예측 정확도의 개선은 본 예측 시스템이 상호작용의 기본 단위로 dc-pair를 채택한 점과 분류를 위하여 새롭게 고안하여 사용한 PIP식이 유효했던 것으로 판단된다.

• 식물조직배양학회지
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• 제27권5호
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• pp.407-409
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• 2000

Outer envelope membrane proteins of chloroplasts encoded by the nuclear genome are transported without the N-terminal transit peptide. Here, we investigated the targeting mechanism of AtOEP7, an Arabidopsis homolog of small outer envelope membrane proteins in vivo. AtOEP7 was expressed transiently in protoplasts or stably in transgenic plants as fusion proteins with GFP. In both cases AtOEP7:GFP was targeted to the outer envelope membrane when assayed under a fluorescent microscope or by Western blot analysis. Except the transmembrane domain, deletions of the N- or C-terminal regions of AtOEP7 did not affect targeting although a region closed to the C-terminal side of the transmembrane domain affected the targeting efficiency. Targeting experiments with various hybrid transmembrane mutants revealed that the amino acid sequence of the transmembrane domain determines the targeting specificity The targeting mechanism was further studied using a fusion protein, AtOEP7：NLS：GFP, that had a nuclear localization signal. AtOEP7：NLS：GFP was efficiently targeted to the chloroplast envelope despite the presence of the nuclear localization signal. Taken together, these results suggest that the transmembrane domain of AtOEP7 functions as the sole determinant of targeting specificity and that AtOEP7 may be associated with a cytosolic component during translocation to the chloroplast envelope membrane.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제33권7호
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• pp.964-972
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• 2023

Bacteriophage endolysins are peptidoglycan hydrolases composed of cell binding domain (CBD) and an enzymatically active domain. A phage endolysin CBD can be used for detecting bacteria owing to its high specificity and sensitivity toward the bacterial cell wall. We aimed to develop a method for detection of Enterococcus faecalis using an endolysin CBD. The gene encoding the CBD of ECP3 phage endolysin was cloned into the Escherichia coli expression vector pET21a. A recombinant protein with a C-terminal 6-His-tag (CBD) was expressed and purified using a His-trap column. CBD was adsorbed onto epoxy magnetic beads (eMBs). The bacterial species specificity and sensitivity of bacterial binding to CBD-eMB complexes were determined using the bacterial colony counting from the magnetic separations after the binding reaction between bacteria and CBD-eMB complexes. E. faecalis could bind to CBD-eMB complexes, but other bacteria (such as Enterococcus faecium, Staphylococcus aureus, Escherichia coli, Acinetobacter baumannii, Streptococcus mutans, and Porphyromonas gingivalis) could not. E. faecalis cells were fixed onto CBD-eMB complexes within 1 h, and >78% of viable E. faecalis cells were recovered. The E. faecalis recovery ratio was not affected by the other bacterial species. The detection limit of the CBD-eMB complex for E. faecalis was >17 CFU/ml. We developed a simple method for the specific detection of E. faecalis using bacteriophage endolysin CBD and MBs. This is the first study to determine that the C-terminal region of ECP3 phage endolysin is a highly specific binding site for E. faecalis among other bacterial species.

• 한국식물생명공학회:학술대회논문집
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• 한국식물생명공학회 2005년도 춘계학술대회 및 국제심포지움 초록집
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• pp.174-174
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• 2005

• Molecules and Cells
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• 제19권2호
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• pp.246-255
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• 2005

Retroviral integrases insert viral DNA into target DNA. In this process they recognize their own DNA specifically via functional domains. In order to analyze these functional domains, we constructed six chimeric integrases by swapping domains between HIV-1 and HFV integrases, and two point mutants of HFV integrase. Chimeric integrases with the central domain of HIV-1 integrase had strand transfer and disintegration activities, in agreement with the idea that the central domain determines viral DNA specificity and has catalytic activity. On the other hand, chimeric integrases with the central domain of HFV integrase did not have any enzymatic activity apart from FFH that had weak disintegration activity, suggesting that the central domain of HFV integrase was defective catalytically or structurally. However, these inactive chimeras were efficiently complemented by the point mutants (D164A and E200A) of HFV integrase, indicating that the central domain of HFV integrase possesses potential enzymatic activity but is not able to recognize viral or target DNA without the help of its homologous N-terminal and C-terminal domains.

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2003년도 제2차 연례학술대회 발표논문집
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• pp.7-16
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• 2003

In this paper, we propose a probabilistic framework to predict the interaction probability of proteins. The notion of domain combination and domain combination pair is newly introduced and the prediction model in the framework takes domain combination pair as a basic unit of protein interactions to overcome the limitations of the conventional domain pair based prediction systems. The framework largely consists of prediction preparation and service stages. In the prediction preparation stage, two appearance pro-bability matrices, which hold information on appearance frequencies of domain combination pairs in the interacting and non-interacting sets of protein pairs, are constructed. Based on the appearance probability matrix, a probability equation is devised. The equation maps a protein pair to a real number in the range of 0 to 1. Two distributions of interacting and non-interacting set of protein pairs are obtained using the equation. In the prediction service stage, the interaction probability of a protein pair is predicted using the distributions and the equation. The validity of the prediction model is evaluated fur the interacting set of protein pairs in Yeast organism and artificially generated non-interacting set of protein pairs. When 80% of the set of interacting protein pairs in DIP database are used as foaming set of interacting protein pairs, very high sensitivity(86%) and specificity(56%) are achieved within our framework.