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【환경화학】 2023 국가공무원 5급(기술) 제2문 2023 국가공무원 5급(기술) 제2문] 추천글 : 【환경화학】 환경화학 목차 a. 산화환원반응 Q. 산성광산배수(acid mine drainage)는 폐광산 지역에서 발생하는 오염물질로서 주변 환경에 막대한 피해를 입힌다. 다음 물음에 답하시오. Q1. 산성광산배수의 주성분은 황철광(pyrite, FeS2)의 산화로 생성되는 황산이다. 황철광이 산화되어 발생되는 반응식을 쓰시오. A1. ○ 반응식 1. 4FeS2 + 11O2 = 2Fe2O3 + 8SO2 ○ (반응물) FeS2에서 Fe의 산화수 : +2 ○ (반응물) FeS2에서 S의 산화수 : -1 ○ (반응물) O2에서 O의 산화수 : 0 ○ (생성물) Fe2O3에서 Fe의 산화수 : +3 ○ (생성물) Fe2O3에서 O의 산화수 : -2 ○ (생성..
【환경화학】 2023 국가공무원 5급(기술) 제1문 2023 국가공무원 5급(기술) 제1문] 추천글 : 【환경화학】 환경화학 목차 a. 명명법 Q. 현대인이 사용하는 생활용품, 식품, 의약품 등에서 발견되는 일부 유기 화합물은 환경, 동식물, 인체에 심각한 영향을 미칠 수 있다. 다음 물음에 답하시오.  Q1. 방향족 유기 화합물 2,3,7,8-tetrachlorodibenzo-p-dioxin (TCDD)의 화학 구조식을 그리고, 대표적인 발생원을 쓰시오.  A1. ○ oxin : 헤테로 방향족에 탄소 1개 대신 산소 1개가 치환된 구조 ○ dioxin : 헤테로 방향족에 탄소 2개 대신 산소 2개가 치환된 구조○ p-dioxin : dioxin 중에서 한 쌍의 산소 원자가 para 배향, 즉 마주보는 구조○ dibenzo-p-dioxin : p-diox..
【유기화학】 28-1강. 분광학 예제 28-1강. 분광학 예제 추천글 : 【유기화학】 28강. 분광학 교보문고 Ⅰ. MEET/DEET 유기화학 2004년 23번 (IR, NMR)2005년 27번 (IR, NMR)2006년 22번 (NMR)2006년 27번 (IR)2008년 18번 (MS)2008년 19번 (IR, NMR)2009년 29번 (NMR)2010년 21번 (NMR)2010년 28번 (IR, NMR)2011년 27번 (NMR)2011년 28번 (MS)2012년 27번 (MS, IR, UV)2012년 28번 (NMR)2013년 27번 (NMR)2014년 18번 (NMR)2014년 25번 (IR, NMR)2015년 28번 (NMR)2016년 28번 (NMR)2023년 22번 (NMR) Ⅱ. 변리사 유기화학2008년 3번 (NMR)2010..
【생물정보학】 셀 타입 마커 유전자 셀 타입 마커 유전자(cell type marker genes) 추천글 : 【생물정보학】 생물정보학 분석 목차 1. 개요 [본문]2. 유형 1. 상피세포 [본문]3. 유형 2. 내피세포 [본문]4. 유형 3. 면역세포 [본문]5. 유형 4. 기질세포 [본문]5. 유형 5. 기타 [본문]a. 유전자 라이브러리b. 유전자 스코어 라이브러리 c. 리간드-수용체 상호작용 데이터베이스  1. 개요 [목차]⑴ 인간의 몸은 400 종류 이상의 세포로 구성 ⑵ 유전자를 지칭할 때는 이탤릭체로 표현하고, 유전자의 단백질 산물을 표현할 때에는 정자체로 표현함① 단, 여기에서는 정자체로 통일하기로 함⑶ Homo sapiens (human)① 유전자는 전부 대문자 ② GRCh38 레퍼런스 기준 36601개 (ENSG)  ⑷ ..
【유기화학】 23강. 대사경로의 유기화학 23강. 대사경로의 유기화학  추천글 : 【유기화학】 유기화학 목차1. 실험실 반응과 생물학적 반응 [본문]2. 대사경로의 유기화학 [본문] 1. 실험실 반응과 생물학적 반응 [목차]⑴ 차이 1. 반응의 개수① 실험실 반응 : 100 ~ 수백 여개○ 인류가 지금까지 개발한 약의 기본물질 종류는 400개 미만 (ref)② 생물학적 반응 ○ 하나의 생명체는 약 200 ~ 300여 개의 큰 biological process에 의존함 ○ 각 biological process는 수십 여 가지의 세부 반응으로 구성됨 ○ 그러므로 수천 개 이상의 화학 반응이 하나의 생명체 내에서 작동하고 있음 ○ 종 간에 화학 반응의 종류에 차이가 있으므로 전체 생물학적 반응의 개수는 훨씬 많음○ 예 : 포도당 분해반응(glucos..
【알고리즘】 13강. 앙상블 학습 13강. 앙상블 학습(autoencoder) 추천글 : 【알고리즘】 알고리즘 목차 1. 개요 [본문]2. 기법 [본문] 1.  개요 [목차]⑴ 정의 : 여러 가지 모델들의 예측, 분류 결과를 종합하여 의사결정을 하는 기법  ⑵ 특징 : 다양한 모형들의 예측 결과를 결합함으로써 단일 모형보다 신뢰성이 높음 ⑶ 절차 ① 1단계. 트레이닝 데이터에서 여러 학습 집합들을 도출 ② 2단계. 각 집합으로부터 모델을 학습 ③ 3단계. 각 학습 모델로부터의 결과를 조합④ 4단계. 학습된 모델들의 최적 의견을 도출 ⑷ 앙상블 베이스 모형의 독립성을 증가시키는 방법① 입력 변수를 다양하게 함 ② 서로 다른 알고리즘을 사용③ 매개변수를 다양하게 함  2. 기법 [목차]⑴ bootstraping : 중복을 허용하는 데이터의 ..
【알고리즘】 20강. 오토인코더 20강. 오토인코더(autoencoder) 추천글 : 【알고리즘】 알고리즘 목차 1. 개요 [본문]2. 종류 1. 가변 오토인코더 [본문]3. 종류 2. ZINB 오토인코더 [본문]4. 종류 3. matrix factorization [본문] 1.  개요 [목차]⑴ 정의 : 입력 데이터를 최대한 압축시킨 후, 압축된 데이터를 다시 본래의 형태로 복원시키는 신경망 ① 인코더(encoder) : 입력층에서부터 은닉층으로의 인공 신경망. 인지 네트워크라고도 함 ○ 인지 네트워크(recognition network) : 패턴을 감지하고 의미를 부여하는 특수화된 네트워크 ② 디코더(decoder) : 은닉층에서부터 출력층으로의 인공 신경망. 생성 네트워크라고도 함 ○ 생성 네트워크(generative networ..
【알고리즘】 17강. RNN 알고리즘 17강. RNN 알고리즘 추천글 : 【알고리즘】 알고리즘 목차 1. 개요 [본문]2. 고려사항 [본문]3. 종류 1. RNN 이전의 회귀 모델 [본문]4. 종류 2. LSTM [본문]5. 종류 3. GRU [본문] 1.  개요 [목차]⑴ RNN(recurrent neural network) : 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되는 다층 퍼셉트론에서 은닉층이 재귀적인 신경망을 갖는 알고리즘⑵ 구조 Figure. 1. RNN 알고리즘의 구조 ⑶ 용도① 자연어 : 텍스트 앞 단어와 뒷 단어를 이용② 음성 신호③ 시계열 데이터 : 현재 값에다 과거와 미래의 값을 같이 이용 시간이 가면서 데이터의 변화를 보고 미래를 예측하는 것은 어려운 일이지만 굉장히 중요한 일이다. 이러한 문제도 딥러닝 알고리즘을 이용하여 풀..

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