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DNA chip을 사용한 myeloid cell의 유전자 발현분석
박형선,신길상,이미영 순천향대학교 기초과학연구소 2000 순천향자연과학연구 논문집 Vol.6 No.1
Total RNAs were extracted from promyeloid cell(HL60)and myeloid cell(U937). Reverse-transcriptions of the RNAs were performed by using AMV-reverse transcriptase. The RNAs of promyeloid cell and myeloid cell were labelled with fluorescent dye of Cy5-dUTP and Cy3-dUTP, respectively. The reverse-transcribed and labelled RNA was hybridized to a DNA chip containing 384 human cDNAs. Comparative analyses of the gene expression profiles for promyeloid cell and myeloid cell were monitored by gene pie plot or scatter plot, and the gene expression ratios of promyeloid cell/myeloid cell were determined. The expression ratios for thymosin beta-10 gene, immunophilin homolog ARA9/HBV-X associated protein gene, Bcl-w/KIAA0271 actin beta gene and heat shock protein86 gene were determined to be 31%/69%, 26%/74%, 11%/89%, 51%/49% and 79%/2l%, respectively.
진동수 영역의 분광학 스펙트럼 분석을 위한 심층 기계학습 모델 적용
박형선,박성흠,이현복,김흥식 한국물리학회 2020 새물리 Vol.70 No.11
A data-driven study of material properties and functional materials design based on it requires high-throughput and comparative analyses of the results of experimental spectroscopy with those from first-principles electronic structure calculations. Hence, an efficient machine-learning-based computational tool to extract electronic structure information from experimental data without human intervention is in high demand. Here, we test the capability of deep neural network models to fit photoemission spectroscopy (PES) data in the frequency domain with unknown PES peak positions, numbers, and widths. A one-dimensional convolution neural network (CNN) was employed in combination with fully connected layers (FCL), and the trained model was applied to photoemission spectra for the sulfur 2p states in poly(3-hexylthiophene) (P3HT) molecules and oxygen 1s states in indium tin oxide (ITO). We conclude by further discussing potential ways to improve the performance of the model. 최근 들어 학계 및 산업계에서는 데이터 사이언스를 이용한 물질 분석 및 신물질 디자인이 중요한 연구주제로 떠오르고 있으며, 이를 위한 필수 요소 중 하나는 실험적 분광학 결과 및 제일원리 전자구조계산결과에 대한 고속대량 데이터 스크리닝 작업이다. 이러한 작업에는 대량의 실험적 분광학 데이터와제일원리 전자구조계산 결과들로부터 유용한 정보들을 최소한의 인간의 개입만으로 추출할 수 있는기계학습 기반 방법론이 필수적이다. 이를 위하여, 본 연구에서는 1차원 진동수 영역에서의 광전자 분광학(photoemission spectroscopy, PES) 실험 결과들을 입력받아, 이로부터 전자의 여기 에너지, 여기 상태의수 및 각 PES 피크의 에너지 폭을 얻어 내는 심층 신경망 모델을 만들고 훈련시켜 보았다. 본 모델에서는1차원 합성곱 신경망(convolution neural network, CNN)을 완전연결 신경망(fully-connected layers, FCL)과 조합하여 사용하였으며, 훈련된 모델은 Poly(3-hexylthiophene) (P3HT) 분자 내 황의 2p 상태및 인듐 주석 산화물 내 산소의 1s 상태로부터의 PES 스펙트럼을 분석하는데 사용되었다. 마지막으로현재의 모델을 보다 개선하기 위한 방법에 대한 논의를 덧붙인다.
박형선,윤준규,임종한 한국인터넷방송통신학회 2014 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.14 No.4
자동차가 도로를 주행하는데 있어, 도로설계기준에 미흡한 노면의 상태와 도로환경은 운전자에게 큰 영향을 미친다. 특히, 과거에는 도로설계를 경험적이고 관념적인 판단으로 설계하고 수행하였으나, 최근에는 3, 4차원의 요소들을 동시에 검토하고 조정하는 새로운 기술개발이 시도되고 있다. 본 연구에서는 교통사고 재현을 위한 PC-crash 프로그램을 이용하여 빙판도로의 최고점에서 제동시 주행속도와 종단경사 변화에 따른 차량의 거동특성을 분석하였다. 그 결과로, 교차로 종단경사에 대한 차량거동특성에 노면상태에 따른 마찰계수와 차량속도가 영향을 미친다는 사실을 확인하였으며, 도로설계에 대한 문제점을 사전에 해결하기 위한 시뮬레이션을 통하여 검증의 적합성을 보여주었다. When a vehicle is running on the road, the surface conditions and environment of road by reason of insufficient road design standards is so greatly that have an effect on drivers. In particular, the road design of the past is conducted empirical and ideal judgment, but recently, the new technical development is attempted that three and four dimensional parameters is reconsidering and adjusting at the same time. In this study, we analyzed the vehicle behavior characteristics according to the change of driving speed and vertical grades on braking at the peak point of the frozen road by using a PC-crash program for traffic accident reconstruction. As a result, we were conformed the fact that the friction coefficient of road surface and the vehicle speed is affected by vehicle behavior characteristics for intersection vertical grades and were showed the feasibility of verification through a simulation in order to solve the problem of road design in advance.