aube 스토어

aube

개인인증

팔로워0 팔로우

소개

등록된 소개글이 없습니다.

전문분야 등록된 전문분야가 없습니다.

판매자 정보

학교정보

입력된 정보가 없습니다.

직장정보

입력된 정보가 없습니다.

자격증

입력된 정보가 없습니다.

판매지수

판매중 자료수

9개
전체 판매량

210개
최근 3개월 판매량

6개
자료후기 점수

평균A+
자료문의 응답률

-

전체자료 9개

판매자 표지

[A+레포트] 생명의 수학 (이언스튜어트) 요약문, 독후감 (수리생물학 과제)

생명의 수학이언스튜어트학번 :1이름 :생물학은 지금까지 다섯 가지 혁명을 거쳐 왔으며, 여섯 번째 혁명은 아직 진행 중이다. “처음에 일어난 다섯 혁명들은 각각 현미경을 발명하고, 지구에 사는 생명체들을 체계적으로 분류하고, 진화이론이 나타나고, 유전자를 발견하고, DNA의 구조를 알게 되면서 일어났다.” 그리고 여섯 번째 혁명은, 수학이다. 은 이 다섯 가지 혁명부터 여섯 번째 혁명인 수학이 어떻게 진행되어 왔고 진행되고 있는지 설명하고 있다.먼저 첫 번째 혁명인 ‘현미경의 발견‘은 인간의 시각을 넘어 생명 내부의 복잡함을 들여다 볼 수 있게 하였다.“사람은 물체에 이름을 붙이고, 그렇게 해서 그것의 본질을 잡아냈다고 생각한다. … 망원경은 크고 먼 우주의 구조들을 인간의 척도로 끌어내렸다. 현미경은 정반대의 일을 했다. 지구 위에 있는 것들, 특히 생명체들의 아주 작은 구조들을 인간의 척도로 끌어올렸다.”2장에서는 렌즈와 현미경의 발견을 통해 세포 구조와 세포의 움직임 등에 대해서 그에 얽힌 일화들과 각 구조의 이름과 역할을 소개한다. 저자는 세포를 ”단지 화학물질이 든 주머니“가 아닌,”고도로 자동화된 공장에 더 가깝다“라 말한다.또한, 난자의 발생에 관해 덧붙여 ”성장, 운동, 죽음과 같은 물리적 과정과 유전이 여러 가지로 얽혀“ 있으며 ”그 과정을 밝히는 일은 생물학자, 물리학, 화학자, 그리고 수학자들에게 매력적인 도전이 될 것이“라고 2장을 끝맺는다.매우 거대한 생물학은 두 번째 혁명인 ‘분류’를 통해 파악할 수 있었는데, 린네의 분류체계와 그것을 비판하는 의견들을 간략히 서술하며, 식물의 분류 기준을 결정하는 중요 특성이 ”사람의 눈에 잘 띄지 않“는, ”암술, 수술, 꽃받침, 꽃잎과 같은 아주 작은 생식기관일 때가 많았“으며, 식물의 기관을 세면서 처음으로 수학이 생물학의 문제에 활용되기 시작하였다며 다음 장인 4장에서 이어 이에 대해 자세히 설명한다.앞서 말했듯, 생물학의 앞선 두 혁명으로 학자들은 다양한 생물을 목록으로 정리하였는데, 그 중 만든 가설“이 아닌 ”다양한 곳에서 얻은 수많은 증거로 확인된, 셀 수 없이 많은 반론 속에서도 살아남은 논리정연하고 일관된 설명“임에 동의함, 그리고 기독교의 에 대한 비판으로 저자인 이언 스튜어트의 진화론적인 생각이 듬뿍 들어가 있는 부분이었다.”지나치게 단순한 스펜서의 ‘적자생존’이 생물학에서 말하는 자연 선택을 정확하게 설명한다는 생각이다. … 중요한 것은 선택이다. 어떤 생명체는 살아남고 어떤 생명체는 죽는다. 그 과정은 깔때기와 같아서, … 그리고 깔때기에서는 무작위로 지나가거나 막히지 않는다. … 생물은 누가 이길지를 가려내기 위해 서로의 적합성을 견주지 않는다. 그저 경쟁을 하고 나면 누가 이기는지 알게 된다.“6장과 7장에서는 유전자와 염색체에 대해 설명하는데, 6장에서는 멘델의 실험과 그에 쓰인 통계의 필요성, 더 나아가 확률론과 조합론을 설명하기 위해 진핵생물의 복제를 다룬다.”사람의 자유 의지와, 생물학의 발생, 자연 선택의 기계적 과정을 혼동해서는 안 된다. … DNA가 중요하다는 것은 분명하다. DNA의 놀라운 분자 구조를 발견한 것은 현대의 가장 큰 과학 혁명일 것이다. 하지만 DNA 는 훨씬 더 복잡한 이야기의 한 부분일 뿐이다.“ -7장 中7장에서 DNA가 발견된 과정 ? 엑스선 회절 기법부터 그리피스의 실험까지 ? 과 DNA의 이중 나선 구조와 복제의 과정을 설명한다. 이 부분에서 토포이소머레이즈, 헬리케이즈, 오카자키 조각 등 생물학 강의에서 배운 내용을 통해 한 편의 이야기를 읽듯 술술 읽어낼 수 있었다.또한 DNA 돌연변이를 통해 진화를 엿볼 수 있으며, 하지만 현재의 유전 공학에 대해서 저자는 ”현재의 유전 공학자들은 사실 똑똑한 해커들일 뿐이며, 아무도 유전 ‘운영 체제’가 실제로 어떻게 작동하는지 제대로 아는 사람은 없다“라며 회의감을 표했다.”비행기를 만들기 위해서는 ‘청사진’말고도 많은 것이 필요하다 청사진 속에 내포된 모든 공학 기술과, 부품을 만드는 방법, 알맞은 재료를 선택해서 구하는 방법도 알아야 하며 적통해 염기서열을 밝힐 수 있는 굉장히 신선하고 좀 더 현대적인 방법이었다.이렇게 DNA 염기서열이 밝혀지면서 사람들은 유전자를 통해 사람의 행동과 여러 질병의 소인을 찾을 수 있다고 생각했다. 그에 따라 몇몇 실험실에서 인간 수준의 특성과 특정 유전자 사이의 관련성을 찾는 실험을 진행하였고, 그 예에는 ‘게이 유전자’, ‘키 유전자’가 있다.두 실험은 서로 모순된 결론이 도출되었는데, 그 이유를 저자는 ‘통계 해석’의 차이라고 말한다. 하지만, 여전히 “몇몇 대표적인 예외를 제외하면 유전자는 질병을 일으키지도, 심지어는 예측하지도 못한다”는 것이 사실이다. 인간 유전체 사업은 훌륭한 과학이지만, 7장에서 말했듯 저자는 “어떤 생명체의 DNA 염기서열을 밝히는 것과 그 생물이 어떻게 기능하는지를 아는 것 사이의 공백은 대부분의 사람들이 희망했던 정도보다 훨씬 크다는 사실이 분명해졌다.”고 말하였고, 나도 이에 대해 동감하는 바이다.9장은 4장의 린네의 분류법에서 나아가서 생명의 나무에 얽힌 수학에 대해 설명한다. 생명의 나무는 비유이며 생물학적 용어로는 ‘분기도(cladogram)’이라고 하며, ‘분기점’과 ‘분기 시기’정도로 구성된다. “분기 시점은 분기의 순서를 나타내는 정도로서, 아주 정확하지는 않”지만, DNA 염기 배열 순서나 ‘유전 시계’를 사용해 분기시점을 추론하여 나타낸다.“분기도의 구성은 우리가 찾고 있는 것이 나무라는 가정에서 시작한다.” 가능한 나무의 수는, 종의 수가 n이면, 나무의 수는 1×3×5×7×…×(2n-3)이다. 수학은 이 중 데이터에 적합한 나무를 찾아낼 수 있다. ‘메트릭’(나무가 데이터와 얼마나 일치하는지를 나타내는 수)과 ‘발견술’을 사용한다.하지만, 이 생명의 나무에 수평 유전자 전달이 추가 되면, 단순한 분기점이 아닌 “강물이 꼬여 있는 듯한” 모양이 만들어 진다. 그리고 2010년 더글러스 시어벌드의 연구로 “한 그루 나무가 존재할 가능성이 두 그루 혹은 그 이상의 나무 집합에 비해 약 10{}^{2860}배 더 크다을 더 단순화 시켜 만든 ‘피츠휴-나그모 방정식’을 통해 신경 세포의 신호를 보내는 기작 중 하나인 ‘흥분성’을 볼 수 있다.이러한 여러 신경 세포로 이루어진 신경 세포망 결과의 예로, 동물의 보행(움직임)과 지각을 든다. 동물은 다양한 걸음걸이를 가지는데 이 걸음걸이를 주기로 표현하여 패턴을 찾을 수 있다. 또한 지각에서는, 환각성 알칼로이드 실험을 통해 약물이 ‘눈’이 아니라 ‘뇌’에 영향을 주어 환각을 ”뇌의 시각 체계가 눈으로 본 이미지라고 해석하도록“ 한다는 것을 알 수 있었다.현재, ”신경 과학은 수리 생물학 영역에서 가장 활발한 영역에 속한다. … 뇌는 어마어마하게 복잡하므로, 지금으로서는 전체를 한 번에 이해하려하기보다 신경계의 특정 부분에 초점을 맞추는 것이 나을 것이다. 역설적으로 우리 인간의 뇌는 스스로 자신을 이해하기에 너무 복잡한지도 모른다.“12장의 제목은 매듭과 접기로, 위상학을 통한 DNA를 알아본다. 일반생물학 강의에서 배웠듯, 토소이소머라이제는 DNA를 조각조각 잘라 낸다. “그러므로 토포이소머라이제로 DNA 일부를 잘라 어떤 형태가 나오는지 보면, 그 효소가 어떻게 일을 하는지, 그 결과 DNA에 어떤 일이 일어나는지 알게 되는 것이다. … 닫힌 DNA 고리를 절단하면 되는데, … 그렇게 하면 DNA 매듭이나 서로 연결된 DNA 고리가 나타나게 된다. … 그런데 문제가 생긴다. 매듭과 고리 중 어느 쪽인가?” 이에 대한 해답을 위상수학에서 찾을 수 있다. 매듭의 종류로, 책에서는 호프 고리, 8자 매듭, 화이트헤드 고리 등을 나열한다.이에 더 나아가 분자 생물학에서는 ‘단백질 접기’에 대한 연구가 진행되었는데, 아미노산 사슬이 특정 단백질이 되도록 접는 배경 작용이 무엇일까에 대한 의문이 등장한다. “그동안 아미노산 서열에서 단백질의 형태를 추론하는 과정은 매우 어려운 관제였으나, 1990년경 일리노이 대학교의 조지프 브린젤슨과 피터 울린스가 ‘에너지지형’을 이용한 수학 공식을 만들어 내면서 진전이 이루어졌다. … 에너지 지형은 주황색을 이긴다.가위-바위-보가 떠오르며, 적자 생존이라는 말이 무색하게 된다. 저자는 “적자생존에서 말하는 생존은 자연 선택이 작동하는 주요 기준이 아니며, 중요한 것은 생명체가 어떻게든 번식할 수 있는가이다.”라고 한다. 도마뱀 게임과 관련된 수학 이론이 ‘게임 이론’이다. 이 게임이론의 발명 중 하나안 ‘최대 손실의 최소화 정리’의 진전으로 ‘내시 균형’이 나왔다. 게임 이론을 진화 생물학에 적용하여 ‘진화적 안정 전략’ (어떤 돌연변이도 개체군에 성공적으로 침입할 수 없는 상황을 설명하는 전략)을 고안해 내었다. 이에 이어 5장에서 설명한 종의 기원에 대해 좀 더 구체적으로 종 분화에 대해서 이지역성 종 분화와 동지역성 종 분화에 대해 아프리카 코끼리인 초원 코끼리와 숲 코끼리를 예로 들며 이 또한 진화론을 설명할 수 있다고 말한다. 이 종 분화를 연구하기 위해 군집 분석이 행해졌는데, 군집 분석은 통계학의 분야로 데이터를 이용해 점다발 그래프와 적합성 함수 등으로 연구할 수 있었다.“망은 생물학과 수학의 관심이 집중된 뜨거운 영역이다.” 11장에서는 뇌의 신경망에 대해서 설명했다면, 15장에서는 자연의 정보망에 대한 예를 들고 있다. 그 예는 바로 ‘피사룸 폴리케팔룸’이다 이들은 점균 종으로, 일본의 한 연구팀은 이들로 하여금 철도 시스템을 설계할 수 있다는 것을 밝혔다. 점균으로 “만들어진 망은 도시를 잇는 실제 철로망과 아주 비슷했”던 것이다. 이러한 특성과 역학을 결합하여 수송 효율성은 같지만 비용 대비 수익은 더 높은 훨씬 효율적인 연결망을 찾을 수 있었다. 마치 사람이 네트워크를 이루듯 자연에서도 종 안에서 혹은 종간 상호작용을 통해 망을 형성하며 그 망을 다양한 변수를 조절하고 계싼을 통해 예측할 수 있다는 것을 저자가 말하고 싶은 것이 아닐까 생각한다.“경쟁 배타의 원리. 이 법칙에 따르면 어떤 환경에서든 그 속에 사는 종의 수는 들어갈 수 있는 ‘자리(niche)’ - 생존을 유지하는 방법 ? 의 수보다 많아서는 안 된다. … 여기서

독후감/창작| 2026.03.11| 9페이지| 3,000원| 조회(26)

일반생물학, 과학독후감, 이언스튜어트, 수리생물학, 생명의 수학

미리보기

닫기
[A+자료] 반도체 물성과 소자 9~10장 정리

< MOS vs. MOSFET >• 우선 MOS 란 Metal-Oxide-Semiconductor 로 이루어진 접합물질을 말한다.< MOS Capacitor Structure >• 2-terminal = 2개의 전극을 지님• 상단에 V_G (전압을 조절하여 컨트롤)• 하단에 V_sub (주로 ground 처리)• 검은 상단 부분 = 금속 혹은 도핑이 많이 된 Si의 사용도 무방하다 (Gate)• ε_ox = 절연체로 주로 SiO2를 사용한다. 그 이유는 반도체 물질로서 사용하는 게 Si이고 이 물질이 산화되었을 때 SiO2가 나와 만들기 수월하기 때문이다.• SiO2의 물리적 특성을 결정짓는 중요한 파라미터는 밴드갭과 ε_r이다.< Energy Band Diagram >• 이제 MOS에 대한 에너지 밴드 다이어그램을 그려보자.• 먼저 x축 상에 MOS를 그리기 편하게 눕혀 놓고 이를 밴드 다이어그램으로 나타내면…(Guidelines)• 페르미 준위 E_F는 열평형 상태에서 전체 시스템을 통해 일정하다.• 산화막에서 밴드 벤딩은 선형적이다 (oxide 에 전하 없음 -> ρ = 0 -> dE/dx = 0 -> E는 일정하다.(반도체 내에서는 oxide 층에의해 캐리어 움직임이 막혀 전류 흐름이 발생하지 않는다)• 가우스 법칙에서 실리콘 표면의 전계 E_si 는 산화막의 표면 전계 E_ox 와 연관되어 있다• 이때 변하지 않고 고정되는 값; 산화막의 전자친화도 (Xi), 금속의 일함수 (©m), 실리콘의 전자친화도 (X)• 이렇게 그려진 다이어그램을 살펴보면 ms junction 과 pn junction 처럼 에너지 밴드 벤딩이 생성되어 공핍영역이 형성됨을 확인 가능하다.< Flat Band Voltage >• 그렇다면 이 접합에 전압을 인가하였을 때 에너지 밴드가 어떻게 변하는 지 보자• 만약 금속 부분에 전압을 일정 부분만큼 인가하면 Si의 에너지 밴드 벤딩이 완벽하게 사라지게 된다.• 이때의 전압을 V_FB라고 부르고 이는 외부에서 전압을 인가하여 Si가 평평해지기까지 필요한 전압이다.• 평탄대 전압 (Flat-band voltage) 은 반도체 내의 대역의 휘어짐이 없고 이 영역 내에 순간전하아 0이 되도록 인가된 게이트 전압이다. (V_FB = E_metalF - E_semiF)

공학/기술| 2023.07.17| 3페이지| 4,000원| 조회(513)

반도체개론, 반도체공학개론, 재료공학개론, 반도체 물성과 소자 요약 정리

미리보기

닫기
[A+자료] 반도체 물성과 소자 8장~9장 정리 평가A+최고예요

• Zero bias : 열평형 상태의 pn junction 은 에너지 밴드 다이어그램에서 수평한 E_F를 갖는다. 이때 전위 장벽 (qV_bi)이 생성되며 홀의 이동을 막는다.• Reverse bias : reverse bias 가 걸리면 p영역에는 -전압이, n영역에는 +전압이 인가된다. 따라서 페르미 준위도 E_Fp, E_Fn 2가지로 변동된다. 이때 둘 사이의 거리는 V_R 만큼 추가되어 전위 장벽 (q(V_bi+V_R)) 이 더 높아져 전자와 홀의 이동이 불가능하다.= 전류가 잘 흐르지 않는다.• Forward bias : forward bias 가 걸리면 p영역에는 + 전압이, n 영역에는 = 전압이 인가된다. 따라서 페르미 준위는 E_Fp, E_Fn 2가지로 변동된다. 이때 둘 사이의 거리는 V_a 만큼 감소되어 전위 장벽 (q(V_bi-V_a)) 이 더 높아져 전자와 홀의 이동이 가능하다.= 전류가 잘 흐른다.< Ideal Diode Analysis : Assumption >1) non-degenerately doped step junction, depletion approximation: 도핑농도가 매우 높지 않고 적당한 수준의 pn junction + 도핑 농도가 위치에 대해서 일정한 junction, + depletion 근사2) Boltzmann approximation: 도핑 농도가 높지 않은 경우3) Low-level injection conditions prevail in the quasi-neutral regions: Forward bias 인가시 기존의 다수 캐리어 농도에서 크게 벗어나지 않는 선에서 전압 인가. 너무 많은 추가 캐리어 생성 x4) Recombination-generation negligible in the depletion region: depletion region 에서 재결합 & 생성은 고려하지 않는다.

공학/기술| 2023.07.17| 14페이지| 4,000원| 조회(385)

반도체개론, 반도체공학개론, 재료공학개론, 반도체 물성과 소자 요약 정리

미리보기

닫기
[A+자료] 반도체 물성과 소자 6~7장 정리 평가A+최고예요

<섬네일을 확인해주세요.>

학교| 2023.07.17| 12페이지| 4,000원| 조회(578)

반도체개론, 반도체공학개론, 재료공학개론, 반도체 물성과 소자 요약 정리

미리보기

닫기
[A+자료] 반도체 물성과 소자 4~5장 정리

<섬네일을 확인해주세요.>

학교| 2023.07.17| 14페이지| 4,000원| 조회(540)

반도체개론, 반도체공학개론, 재료공학개론, 반도체 물성과 소자 요약 정리

미리보기

닫기