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이영복,백남호 한국화학공학회 1981 Korean Chemical Engineering Research(HWAHAK KONGHA Vol.19 No.6
1976년 이래 서울특별시 동북부 변두리지역의 한 지점(한국에너지연구소)에서 대기중의 아황산가스 농도를 연속측정한 결과를 정리하여 종합분석하였다. 대기중에 배출되는 오염물질의 확산은 기상학적인 특성과 지형적 인자와 밀접하게 관련되어있다. 아황산가스의 경우 기온의 역전현상이 심화됨에 따라 혼합효과가 크게 감소되며 확산이동거리는 매우 길어서 발생원으로부터 5∼20㎞ 지점에서 지표면 최고농도를 나타내게 된다. 대기혼합높이는 일사량, 풍속의 변화에 따라 변하며 일출시에 가장 낮고 오후시간에 가장 높아지게 된다. 대기오염도는 일출후 한 두시간경에 일최고치를, 그리고 일몰직전에 일최저치를 나타낸다. 임의 관측 지점에서의 기상학적 인자와 발생원에 대한 지형적 특성을 고려하여 년 평균농도를 추정하는 관계식 χ=55(F/S)^(0.58)(r.Q/U)이 성립하였다. The sulfur dioxide concentration has been measured in the outskirts of Seoul (KAERI) since 1976, and the accumulated data have been statistically analyzed to modify the simple urban air pollution model developed by Gifford and Hanna. The dispersion of the effluents in the air depends on the meteorological characteristics and topographical factors in an area. The sulfur dioxide concentration increases due to decreases in the mixing effect of the atmosphere in accordance with the deepening of the inversion and may travel over 5 to 20㎞ from the source. The mixing height is usually lowest before sunrise and highest in late afternoon, while the concentration of sulfur dioxide peaks at about 1 or 2 hours after sunrise and is lowest before sunset. The modified urban air pollution model, χ=(㎍/㎥)=55(F/S)^(0.58)(r.Q/U) seems to give a correct prediction of annual average concentration from the two meteorological factors, wind direction and the frequency of calm. It was also assumed that the predominant emission sources are located in the west to southwest region of Seoul.
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휴면기(休眠期) 딸기의 내생(內生) Cytokinin-like Substances의 활성(活性)에 관(關)한 연구(硏究)
이영복,Lee, Young-bok 충남대학교 농업과학연구소 1977 Korean Journal of Agricultural Science Vol.4 No.2
딸기의 휴면기(休眠期)에 있어서의 내생(內生) Cytokinin-like 물질(物質)의 활성(活性)은 휴면(休眠)의 정도(程度)에 따라 변화(變化)를 보였고, 이 활성(活性)의 변화(變化)는 생육상(生育相)의 변화와 비슷한 결과(結果)를 나타냈다. 딸기의 Crown 부분(部分) 20g을 Methyl alcohol로 추출하여 Column chromatography로 분류, Soybean callus bioassay 한 결과 두 부분(部分)에서 활성(活性)을 보였고, 이 중 Ethyl acetate/methyl alcohol; 50/50 및 90/10에서 강한 활성(活性)을 보였다. 생육상과의 관계는 생육(生育)이 비교적 왕성한 시기에 강한 활성(活性)이 나타났으며, 휴면(休眠)이 깊은 시기에 활성(活性)이 낮았다. 그러나 일정(一定)한 저온기간(低溫期間)의 경과와 함께 다시 활성화(活性化)되었으며, 이 결과로 휴면(休眠)의 깊이의 정도(程度)와 내생(內生) Cytokinin의 양적증대(量的增大)와는 역비례적인 상관성을 보여주고 있다. The activity of endogenous cytokinin-like substance in dormant plants(Fragaria ananassa) was different depending on the degree of dormancy and their activity was showed the similar trend as that of growth phase. When strawberry plant crowns were extracted in methyl alcohol, and the extract was seperated by column chromatography, it showed that the activity was observed in two places by soybean callus bioassay. Activity of cytokinin-like substance was appeared when ethyl acetate/methyl alcohol (90/10v. and 50/50v.) were used. In relation to growth phase of strawberry plants, cytokinin-like activity increased at vigorous growth periods, whereas decreased in deep dormant period. However, cytokinin-like substance activity occurred again after strawberry plants passed through a certain chilling periods. Accordingly, it showed to have a negative correlation between the degree of dormancy and a mount of endogenous cytokinin-like substance.
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녹섹(NOGSEC): A NOnparametric method for Genome SEquence Clustering
이영복,김판규,조환규 한국미생물학회 2003 미생물학회지 Vol.39 No.2
비교유전체학의 주요 주제 중 유전자서열을 분류하고 단백질기능을 예측하는 연구가 있으며, 이를 위해 단백질 구조, 공통서열 및 바인딩 위치 예측등의 방법과 함께, 전유전체 서열에서 구해지는 유사도 그래프를 분석해 상동유전자를 검색하는 계산학적인 접근방법이 있다. 유사도그래프를 사용한 방법은 서열에 대한 기존 지식에 의존하지 않는 장점이 있지만 유사도 하한값과 같은 주관적인 임계값이 필요한 단점이 있다. 본 논문에서는 반복적으로 그래프를 분해하는 이전의 방법을 일반화시켜, 유사도 그래프에 기반한 유전자 서열군집분석 방법론과 객관적이고 안정적인 파라미터 임계값 계산 방법을 제안한다. 제시된 방법으로 알려진 미생물 유전체 서 열을 분석하여 이전의 방법인 BAG 알고리즘 결과와 비교했다. One large topic in comparative genomics is to predict functional annotation by classifying protein sequences. Computational approaches for function prediction include protein structure prediction, sequence alignment and domain prediction or binding site prediction. This paper is on another computational approach searching for sets of homologous sequences from sequence similarity graph. Methods based on similarity graph do not need previous knowledges about sequences, but largely depend on the researcher's subjective threshold settings. In this paper, we propose a genome sequence clustering method of iterative testing and graph decomposition, and a simple method to calculate a strict threshold having biochemical meaning. Proposed method was applied to known bacterial genome sequences and the result was shown with the BAG algorithm's. Result clusters are lacking some completeness, but the confidence level is very high and the method does not need user-defined thresholds.
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