본 연구에서는 차량-교량 상호작용 시스템의 고유진동수 변화를 분석하였다. 차량이 주행하는 교량의 동특성은 차량의 질량 및 진 동을 무시하지 않는 경우 상호작용을 반영해야 하는데, 이때 시스템은 시간가변적이므로 고유진동수 또한 시간가변적인 특성을 보인 다. 따라서 본 연구에서는 차량과 교량을 각각 2자유도를 갖는 시스템으로 모델링하여 차량의 위치와 질량비 그리고 시스템 강성비에 따른 시간가변적 고유진동수를 산출하였다. 분석 결과 일반적으로 초기 고유진동수가 작은 시스템은 상호작용으로 인하여 증폭비가 낮아지는 추세를 보이나 상호작용이 발생할 경우 증폭비는 분기점을 보이며 비선형적 추세를 보이는것을 알 수 있다. 따라서 상호작 용이 발생하는 시스템차수에 대한 이해가 필요함을 알 수 있다.

인터넷 기술의 발전으로 2004년에 웹2.0이라는 용어가 등장하면서부터 인터넷을 활용하는 여러 분야에서 관심의 대상이 되고 있으며 학습자의 의견을 수렴하고 이를 반영하여 강의를 개선하고 발전시킬 수 있는 환경이 요구되고 있다. 이러한 요구를 반영하여 웹 2.0 환경의 Open-API, RSS, Mash-Up 등 웹 2.0의 참여·공유·개방을 촉진시키는 융합기술은 교육 분야에도 변화를 주고 있는데, 교육 분야에서의 융합은 ’이러닝 2.0’으로의 진회를 뭇하며 이러한 웹 2.0의 사조가 반영된 기술 환경에서의 새로운 교육을 ’이러닝 2.0’이라고 지칭한다. 웹 2.0을 반영한 교쥬L학습의 특성은 사용자 참여 중심이며, 개방성을 근간으로 사회적 상호작용과 개인의 참여가 핵심인 것으로 요약할 수 있다. 우리나라의 경우 웹2.0 사조를 반영한 ’이러닝 2.0’ 교육서비스는 아직 운영되지 않고 있는데，이는 시스랩을 최신화하는 수준이 아니라 교육하는 방법과 기술에 대한 다OJ=한 의미를 가지기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 웹2.0 서비스가 줄 수 있는 장점을 어떻게 결합시킬 것인지 고민하는 것에서 출발하여 발전된 웹 2.0 기술을 기반으로 학습자의 참여를 증진시키고 활성화시키며 교육 내용의 수준을 한층 꿀어올리기 위해 웹 2.0 사 조를 반영한 ’이러닝 2.0’ 교육서비스 구현에 필요한 영향 요인을 도출하여 소셜 웹 시대 온라인 교육 콘텐츠의 접근에 대하여 조명하고자 하였다.

Cross-species translation of genomic information may play a pivotal role in applying biological knowledge gained from one species to other genomes. Abiotic stress-responsive genes in Arabidopsis have been translated to a legume model system, Medicago truncatula. A total of 1,370 Arabidopsis genes were identified by searching TAIR database, expression profiling data and literatures. For purposes of cross-genome identification of orthologous genes, tBlastX or BlastP were employed between these two model systems. Candidate genes potentially associated with abiotic stress responses were classified into 18 functional criteria and corresponding genomic locations were analyzed by Circos program. To do this, user-friendly bioinformatic analysis platform was established. In order to discover abiotic stress-associated genes, gene network and/or interactome analyses were conducted using a combination of AraNet web-based platform and CytoScape program. As a result, we could identify 240 key genes that appeared to play an important role within central gene networks. We anticipate that these genes may impact molecular breeding programs by developing them into genetic markers and discovering trait-associated nucleotide variations.