마이크로어레이 기술이 널리 이용됨에 따라 마이크로어레이 이미지 데이터와 이미지 분석 데이터들이 급격히 늘어나고 있다. 그러나 국내에서는 그 데이터들을 효율적으로 관리하기 위한 시스템이 개발되어 공개된 경우가 없다. 그리고 마이크로어레이 실험은 한 실험실에서 분석하고 연구할 수 있는 유전자의 수가 제한되어 있으므로 서로 다른 연구실에서 실험한 연구 결과들을 공유함으로써 실험의 중복을 막을 수 있고 그 연구 결과들을 축척할 수 있다. 본 논문에서는 마이크로어레이 이미지 데이터를 처리 및 관리하기 위한 통합 시스템, WEMA(Web management of MicroArray)를 개발하였다. WEMA는 마이크로어레이 데이터 표준 규정의 제안인 MIAME(Minimal Information About a Microarray Experiment)에서 정의한 데이터 요소를 바탕으로 데이터 스키마를 설계하였으며 마이크로어레이 실험 설계에 따라 체계적으로 데이터를 관리하기 위해서 공동적인 데이터 단위를 정의하였다. WEMA의 주요 기능은 마이크로어레이 이미지 및 분석 데이터의 효율적인 관리, 데이터입출력의 통합 기능, 메타 파일 생성 등이다. 본 WEMA 시스템을 이용해서 실제로 한 식물 분자 생물학 연구실에서 만들어내는 마이크로어레이 이미지 데이터를 처리, 관리한 결과 생물학자들이 마이크로어레이 데이터를 체계적으로 관리, 분석할 수 있었으며 연구자들간의 데이터 교환 및 의사 소통이 원활히 이루어졌다.
Background MicroRNAs (miRNAs) are a class of noncoding RNAs found in various organisms such as plants and mammals. However, most of the mRNAs regulated by miRNAs are unknown. Furthermore, miRNA targets in genomes cannot be identified by standard sequence comparison since their complementarity to the target sequence is imperfect in general. In this paper, we propose a kernel-based method for the efficient prediction of miRNA targets. To help in distinguishing the false positives from potentially valid targets, we elucidate the features common in experimentally confirmed targets. Results The performance of our prediction method was evaluated by five-fold cross-validation. Our method showed 0.64 and 0.98 in sensitivity and in specificity, respectively. Also, the proposed method reduced the number of false positives by half compared with TargetScan. We investigated the effect of feature sets on the classification of miRNA targets. Finally, we predicted miRNA targets for several miRNAs in the Caenorhabditis elegans (C. elegans) 3' untranslated region (3' UTR) database. Condusions The targets predicted by the suggested method will help in validating more miRNA targets and ultimately in revealing the role of small RNAs in the regulation of genomes. Our algorithm for miRNA target site detection will be able to be improved by additional experimentalknowledge. Also, the increase of the number of confirmed targets is expected to reveal general structural features that can be used to improve their detection.
We report an ultra-precision lathe designed to machine micron-scale features on a large-area roll mold. The lathe can machine rolls up to 600 mm in diameter and 2,500 mm in length. All axes use hydrostatic oil bearings to exploit the high-precision, stiffness, and damping characteristics. The headstock spindle and rotary tooling table are driven by frameless direct drive motors, while coreless linear motors are used for the two linear axes. Finite element method modeling reveals that the effects of structural deformation on the machining accuracy are less than $1{\mu}m$. The results of thermal testing show that the maximum temperature rise at the spindle outer surface is approximately $0.5^{\circ}C$. Finally, performance evaluations of the error motion, micro-positioning capability, and fine-pitch machining demonstrate that the lathe is capable of producing optical-quality surfaces with micron-scale patterns with feature sizes as small as $20{\mu}m$ on a large-area roll mold.
Kumar, S.K. Asok;Babu, B. Ramesh;Rao, P. Nageswara
한국문헌정보학회지
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제45권4호
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pp.309-326
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2011
There have been several milestones in the history of library classification but most of the schemes failed to meet the new challenges in the organisation of information. Dr. S. R. Ranganathan tried to revolutionise the whole thinking on classificatory approach, when he devised the Colon Classification (CC) in 1933. He developed the Colon Classification scheme with a sound theoretical background based on normative principles, Five laws of Library science, canons, etc. One important feature of CC is that, its use is not confined to information storage and retrieval alone. This paper presents an over view of different editions of the CC highlighting the salient features of the editions. Further the implication of Five Laws of Library Science has been described. The authors stressed that the features of such as greater hospitality, specificity and mixed notation has paved the way to design and develop the depth schedules on various micro level subjects and so far about 130 micro schedules have been published. The impressions by the leading LIS professionals during and after Ranganathan's time have been highlighted. The authors expressed the fear that when the library world would see the complete version of the seventh edition of CC? It may be due to lack of institutional support engaging in the research or financial constraints. The authors are of the opinion that any scheme to flourish needs a sound research body to bring out the revised editions as done in the case of Dewey Decimal Classification. The relevance of the CC in the contemporary world of Librarianship is discussed. Finally concludes that CC needs to be resuscitated as it is a precious national heritage; and still a force for the management of libraries.
사물인터넷 (IoT, Internet of Things)의 최종단 장치들은 배터리로 운영되는 제품군이므로 초저전력(Ultra-low power: ULP)에 대한 세심한 고려가 필요하다. 마이크로 컨트롤러 (Micro Controller Unit: MCU) 업계는 에너지 절약을 위해 매우 효과 적인 기능을 개발해 왔으며, 제조사 별로 서로 다른 에너지 소비를 줄일 수 있는 여러 가지 동작 모드를 적용하고 있기 때문에, 개발자들은 MCU 선택에 어려움을 겪을 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 다양한 벤더 및 기능 세트의 MCU를 비교할 수 있는 표준화 된 벤치마크 방법인 ULPMark 벤치마크에 대해서 소개하고, 이 평가에서 우수한 평가를 받은 2개의 플랫폼이 초저전력 동작을 위해 제공하고 있는 하드웨어 기능에 대해서 분석하였다. 또한, 드라이버 API와 세부 레지스터 제어를 통해 개발자들이 이 기능 들을 활용할 수 있는 방법에 대해 조사하고 분석 하였다.
MicroRNA (miRNA)는 약 22 nt의 작은 RNA 조각으로 이루어져 있으며 stem-loop 구조의 precursor 형태에서 최종적으로 만들어 진다. miRNA는 mRNA의 3‘UTR에 상보적으로 결합하여 유전자의 발현을 억제하거나 mRNA의 분해를 촉진한다. miRNA를 동정하기 위한 실험적인 방법은 조직 특이적인 발현, 적은 발현양 때문에 방법상 한계를 가지고 있다. 이러한 한계는 컴퓨터를 이용한 방법으로 어느 정도 해결될 수 있다. 하지만 miRNA의 서열상의 낮은 보존성은 homology를 기반으로 한 예측을 어렵게 한다. 또한 기계학습 방법인 support vector machine (SVM) 이나 naive bayes가 적용되었지만, 생물학적인 의미를 해석할 수 있는 generative model을 제시해 주지 못했다. 본 연구에서는 우수한 miRNA 예측을 보일 뿐만 아니라 학습된 모델로부터 생물학적인 지식을 얻을 수 있는 Bayesian network을 적용한다. 이를 위해서는 생물학적으로 의미 있는 특질들의 선택이 중요하다. 여기서는 position weighted matrix (PWM)과 Markov chain probability (MCP), Loop 크기, Bulge 수, spectrum, free energy profile 등을 특질로서 선택한 후 Information gain의 특질 선택법을 통해 예측에 기여도가 높은 특질 25개 와 27개를 최종적으로 선택하였다. 이로부터 Bayesian network을 학습한 후 miRNA의 예측 성능을 10 fold cross-validation으로 확인하였다. 그 결과 pre-/mature miRNA 각 각에 대한 예측 accuracy가 99.99% 100.00%를 보여, SVM이나 naive bayes 방법보다 높은 결과를 보였으며, 학습된 Bayesian network으로부터 이전 연구 결과와 일치하는 pre-miRNA 상의 의존관계를 분석할 수 있었다.
본 연구는 바람통로의 세밀도와 편이성을 향상시켜 도시 녹지계획 활용도를 높이는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 유체역학적 거칠기 특성을 나타내는 거칠기길이($z_0$)로부터 바람통로 네트워크 추출기법을 제안하였다. 지적필지 단위로 산출된 $z_0$에 IDW, Spline, Kriging 내삽기법을 적용해 표면이 연속적인 수치거칠기길이모델(DZoM)을 생성한 후 수계망 추출 기법을 적용해 바람통로 네트워크를 산출하였다. 내삽기법 적용 결과들을 비교하여 가장 적합한 내삽 기법을 정하고 산출된 바람통로와 토지피복 및 지표온도의 공간적 관계를 분석하였다. 연구결과 DZoM 산출기법 중 Kriging 기법의 적용성이 IDW 및 Spline 기법보다 우수한 것으로 나타났다. Kriging 기법을 이용하여 선형 추출한 바람통로 네트워크(Type B)와 Landsat-7 ETM+에서 산출한 여름철과 겨울철 야간 지표온도 분포를 비교한 결과는 공간적 일치도가 높았다. 주목할 부분으로 산출된 바람통로의 흐름이 도시의 야간 열 부하들을 완화하는 것으로 보인다. 추출된 바람통로 네트워크 사상들(features)에 대한 엄밀한 평가와 개선이 수행된다면 녹지계획 실무에 효과적으로 활용될 수 있을 것이다. 이를 위해서는 (1) 거칠기길이 개선, (2) 녹지계획 목적에 맞는 바람통로의 해석 및 편집, (3) 분절된 바람통로 네트워크 연결, (4) 관련 자료의 상세한 구축 및 무결성 확보 등이 선행되어야 할 것이다. 제안된 바람통로 네트워크의 녹지계획 적용을 위해 향후 연구범위를 수도권으로 확장할 계획이다.
우리나라는 산지와 구릉지가 전 국토 면적의 70% 이상을 정하고 있어 국토 확장, 고속도로 건설, 지하철공사 등의 대형 토목사업과 도심지 아파트 신축과 재개발, 고층건물 신축 등 부지공사 과정에서 암반굴착이 불가피한 경우가 많다. 이러한 대 소형 공사 시 ~ 차질을 받는 경우가 많다. 이에 따라 소음과 지반진동을 감소시키는 발파방법의 적용이 필요하다. 이러한 경우에 적합한 발파방법으로 지금까지 미진동발파, 기계식 굴착공법(할암, Breaker 등), 유사 발파 공법(플라즈마, 겔파쇄 등)이 있다. 본 연구에서는 기존의 미진동 발파에서 사용되고 있는 New KINECKER-I의 순폭성과 배합비 등을 개선하여 경제성 및 시공성을 높인 New KINECKER-II의 특징과 성능을 알아보고 발파진동 추정식을 산출하여 표준 발파패턴 및 시공 방법을 제시하여 사용자의 제품 사용편의를 제공하고자 한다. 또한 연결캡을 사용하여 하나의 뇌관으로 공내 모든 폭약이 순폭됨을 확인하였다.
Multiple-lightning impulse currents are a general feature of the lightning ground f=flash. It is therefore necessary for lightning arresters used in power systems to be estimated by applying not only a single-lightning impulse current but also a multiple-lightning impulse currents. This paper presents the effects of multiple-lightning impulse currents on deterioration of ZnO arrester blocks. The multiple-lightning impulse generator which can produce quadruple 8/20$[\mus]$ 5[kA] with separation time of 30~120[ms] is designed and fabricated. The total energy applied to the arrester block at each impulse is about 1,200[J]. In experiment, various parameters such as leakage current component, reference voltage, and temperature are measured with the number of applied impulse current. Also, micro-structure changes of the ZnO blocks after applying the single and the multiple-lightning impulse currents of 200 times are compared. The experimental results indicate that the types of arrester blocks are more vulnerable to deterioration or damage by multiple-lightning impulse currents.
본 연구에서는 콘센트용 누설전류 감지 및 자동차단 모듈을 개발하였다. 제안된 누설전류 검출 모듈은 저항성 누설전류 검출 칩을 사용한 콘센트용 누설전류 검출 모듈과는 차별화된, 전력 프로세서인 MSP430 MCU(Micro Controller Unit)를 이용하여 합성 누설전류에서 저항성 누설전류를 프로그램으로 분리 검출한다. 제안된 방법으로 구현된 모듈은 저항성 누설전류 5mA 이상에서 조기 검출 및 자동차단 기능이 있을 뿐만 아니라, 저항성 누설전류 검출 기능이 프로그램으로 구현되어 있어 저항성 누설전류 5mA 이하 또는 이상으로도 쉽게 조정이 가능한 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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