여러분 새해복 많이 받으세요

스포츠토토결과20171205,IT과학,블로터,AWS 클라우드 DB 제품군 강화,아마존웹서비스 AWS 가 미국 라스베이거스에서 열린 연례 기술 컨퍼런스 AWS 리인벤트 2017 에서 아마존 오로라 및 아마존 다이나모DB 를 위한 새로운 데이터베이스 기능을 발표했다. 또 완전형 그래프 데이터베이스 서비스인 아마존 넵튠 을 새롭게 공개했다. 아마존 오로라에는 여러 데이터센터에 걸쳐 데이터베이스 읽기 및 쓰기를 확장할 수 있는 기능이 추가됐다. 이에 따라 보다 향상된 성능 및 가용성을 제공할 수 있게 됐다. 아마존 오로라 서버리스는 새로운 배포 옵션으로 초당 과금을 통해 용량을 자동 조정해 예측이 불가능하거나 주기적인 워크로드를 가진 애플리케이션을 쉽고 비용효율적으로 운영하도록 돕는다. 이와 더불어 아마존 넵튠은 AWS의 빠르고 신뢰할 수 있는 완전 관리형 그래프 데이터베이스로 개발자들이 상호연결성 높은 데이터를 활용해 애플리케이션을 쉽게 구축·운영할 수 있도록 지원한다. 라주 굴라바니 AWS 데이터베이스 담당 부사장은 AWS의 클라우드 기반 데이터베이스 서비스는 보다 뛰어난 확장성 및 비용효율성을 제공하고 AWS의 다른 서비스와 효과적으로 통합될 뿐 아니라 고객들이 모든 워크로드에 동일한 데이터베이스를 적용해야 하는 제약에서 벗어나도록 한다 라며 AWS는 앞으로도 계속해서 혁신을 지속함으로써 고객의 요구사항을 충족시키는 적합한 도구를 제공할 계획 이라고 말했다. 한수연 기자 again bloter.net 저작권자 주 블로터앤미디어 저작권자를 명기하고 내용을 변경하지 않으며 비상업적으로 이용하는 조건아래 재배포 가능합니다.온라인카지노주소20171205,IT과학,디지털타임스,대유그룹 사랑의열매 ‘희망 2018 나눔캠페인 참여 기부금 전달,디지털타임스 김은 기자 대유그룹이 지난 4일 사랑의열매 전달식을 갖고 기부금 2억5329만5000원을 전달했다고 5일 밝혔다. 이번 행사는 사회복지공동모금회가 희망 2018 나눔캠페인 으로 오는 2018년 1월31일까지 73일간 모금을 진행하는 것에 맞춰 마련했다. 사회복지공동모금회는 사랑의 열매 라는 이름으로 모금된 성금을 매년 위기가정 지원 저소득측 의료비 지원 등에 활용하고 있다. 박영우 대유그룹 회장이 사재 5000만원을 기부했고 계열사인 스마트저축은행에서 1억원 대유에이텍이 5000만원 대유에이텍 임직원 일동 329만5000원 대유위니아가 5000만원 상당의 현물 등 총 2억5329만5000원에 달하는 기부금과 물품을 기탁했다. 이날 KBC 광주방송 사장실에서 열린 전달식에는 대유그룹 계열사인 임원효 스마트저축은행 대표 권의경 대유에이텍 대표 박성관 대유위니아 대표 등이 참여했다. 김은기자 silverkim dt.co.kr 김상균 광주사회복지공동모금회 사무처장 왼쪽부터 과 임원효 스마트저축은행 대표 박성관 대유위니아 대표 권의경 대유에이텍 대표 조억헌 KBC광주방송 대표가 사랑의 열매 전달식을 갖고 기념촬영을 하고 있다.사설바둑이20171206,IT과학,연합뉴스,KAIST 암세포 유형별 맞춤치료 응용 기술 개발,조광현 바이오및뇌공학과 교수 연구팀 네이처에 논문 게재 KAIST 조광현 교수 오른쪽 와 최민수 박사 KAIST 제공 연합뉴스 대전 연합뉴스 이재림 기자 한국과학기술원 KAIST 은 조광현 바이오및뇌공학과 교수 연구팀이 암세포 유형에 따라 최적 약물 표적을 찾는 기술을 개발했다고 6일 밝혔다. 인간 암세포는 유전자 돌연변이나 유전체 단위 반복적 변이 등 여러 형태로 나타낸다. 변이는 같은 암종에서도 암세포에 따라 많은 차이를 보이기 때문에 약물에 대한 반응도 제각각이다. 학계는 암 환자에게서 빈번하게 발견되는 유전자 변이를 파악하는 한편 특정한 약물에 반응하는 유전자 변이를 찾고자 노력하고 있다. 환자 유전변이를 반영해 구축한 분자네트워크 동역학 분석을 통해 약물 반응을 예측하는 설명도. 이 분석결과를 토대로 최적의 약물 또는 약물조합을 탐색할 수 있다고 KAIST는 설명했다. KAIST 제공 연합뉴스 암세포 유전자 변이는 해당 유전자 기능뿐 아니라 유전자와 상호작용하는 다른 유전자나 단백질에 영향을 미친다. 결과적으로는 분자 네트워크 분자 간 상호 작용 체계 동역학 특성에 변화를 일으킨다고 KAIST는 설명했다. 이런 특성을 무시하고 소수의 암 관련 유전자를 표적으로 삼아 치료한다면 약물 저항성을 갖는 많은 환자에게 효과를 거둘 수 없다는 뜻이다. 컴퓨터시뮬레이션을 통한 암세포 유형별 약물 반응 예측과 세포실험 비교 검증 KAIST 제공 연합뉴스 조 교수 연구팀은 슈퍼컴퓨팅을 이용한 대규모 시뮬레이션과 세포실험을 융합해 암세포 분자네트워크 동역학 변화를 분석했다. 이를 통해 약물 반응을 예측해 유형별 암세포 최적 약물 표적을 발굴하는 기술을 고안했다. 폐암 유방암 골종양 피부암 신장암 난소암 등 다양한 암세포 주를 대상으로 약물 반응 실험도 수행해 비교 검증했다. 이 기술을 활용하면 다양한 약물 반응 원인을 특정 유전자나 단백질뿐만 아니라 상호조절작용까지 종합적으로 고려해 분석할 수 있다고 연구팀은 전했다. 아울러 약물 저항성 원인을 사전에 예측하는 한편 이를 억제하는 방안도 살필 수 있게 했다. 기존 약물의 새로운 적용대상을 찾는 핵심 원천기술을 확보한 셈이라고 KAIST는 덧붙였다. 암세포별 분자네트워크 동역학 분석에 기반한 약물 반응 예측도. 약물 반응에 따라 암세포를 군집화할 수 있다. KAIST 제공 연합뉴스 조광현 교수는 암세포별 유전변이는 약물 반응 다양성 원인이지만 지금까지 이에 대한 총체적 분석이 이뤄지진 못했다 며 시스템생물학을 통해 암세포 유형별 분자네트워크 약물 반응을 시뮬레이션으로 분석해 약물 반응 원리를 파악하고 새로운 개념의 최적 약물 타깃을 찾은 것 이라고 말했다. 최민수 시 주 Shi Jue 주 양팅 Zhu Yanting 양 루젠 Yang Ruizhen 씨가 참여한 이 연구는 과학기술정보통신부·한국연구재단 중견연구자지원사업과 바이오의료기술개발사업 지원으로 수행했다. 성과를 담은 논문은 네이처 커뮤니케이션즈 Nature Communications 5일 자 온라인 판에 실렸다.