• 한국응용곤충학회지
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• 제60권4호
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• pp.387-401
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• 2021

시설재배지를 대상으로 고추 정식 이후 황색 끈끈이트랩으로 총채벌레 발생을 모니터링하였다. 아울러 토마토반점위조바이러스(Tomato spotted wilt virus: TSWV)가 유발하는 고추 칼라병을 유관으로 조사하였다. 고추 정식 직후(3월 말) 낮은 밀도로 대만총채벌레(Frankliniella intonsa)가 트랩에 포획되었으며 4월 중순부터는 꽃노랑총채벌레(Frankliniella occidentalis)도 발견되었다. 이후 5월부터는 두 종이 전체 총채벌레의 98% 이상을 차지하였고, 이 가운데 대만총채벌레가 꽃노랑총채벌레보다 다소 많은 발생 밀도를 보였다. 전체 총채벌레의 발생 피크를 보면 5월 중순에 낮은 피크를 기점으로 6-7월에 발생 최성기를 보였다. 이후 총채벌레의 발생은 급격하게 감소하였다. 포획된 꽃노랑총채벌레의 암수 비율이 일정하지 않았는데 이는 이 곤충의 특이적 단성생식 가능성으로 이에 대한 실험적 증거를 제공하였다. 지역간 꽃노랑총채벌레의 유전적 거리를 COI 서열로 비교한 결과 원거리에서 채집한 꽃노랑총채벌레 집단과는 차이를 보였지만 안동지역 내에서 발생한 꽃노랑총채벌레는 COI 서열에서 높은 유사성을 보였다. 이들 주요 두 종의 총채벌레가 전파할 것으로 추정되는 고추 칼라병이 일부 시설재배지를 중심으로 발견되었으며 항혈청 및 분자진단을 통해 확인되었다. 더불어 감염 고추에서 채집된 꽃노랑총채벌레에서도 분자진단을 통해 TSWV를 검출하였다. 감염 TSWV의 게놈 구조를 비교하기 위해 기능성 단백질을 갖는 NS_S, N, NS_M의 유전자 서열을 분석하였다. 서로 다른 지역별 이들 유전자는 다수의 점돌연변이가 존재하였고 이들 가운데는 아미노산 서열 차이를 초래하는 오류 돌연변이를 포함하였다. 추출된 TSWV를 비보독충 꽃노랑총채벌레에 섭식 처리한 유충과 성충 모두에서 감염으로 일어났으나, 유충에게서만 바이러스 증식이 일어나는 것을 확인하였다.

• 철학연구
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• 제116호
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• pp.251-281
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• 2017

연구자들이 제대로 주목하지 못한 파르메니데스적 '로고스' 전통은 존재-인식-담론이라는 삼원적 구조로 이루어진다. 그는 전통적 이해가 강조하듯 존재론자일 뿐만 아니라, 수정주의적 이해가 강조하기 시작한 것처럼 인식론자이기도 하며, 동시에 두 기존 이해가 담아내지 못한 담론론자의 면모 또한 갖고 있다. 파르메니데스의 이런 역동적, 통합적 면모를 온전히 포착하는 제3의 이해에 도달하려면, 진리편-의견편-서시라는 세 담론 부분의 유기적 구성에, 특히 서시와 메타 담론의 의의에 면밀히 주목해야 한다. 엘레아적 담론 전통 내에서 이런 파르메니데스 담론의 진면모를 분명히 파악하고 발전시킨 사람은 통상의 기대대로 2세대 엘레아주의자들이 아니라 오히려 그 반대편 자리에 흔히 정위되어 온 고르기아스다. 이 글은 파르메니데스적 로고스 전통을 과연 그가 어떻게 혁신하면서 계승하는지 추적한다. 특히 그의 담론을 전통 내부적 반론(안틸로기아)으로 규정한다. 파르메니데스적 전통을 하나의 커다란 지성적 훈련의 장으로 놓고 거기에 일종의 스파링 상대로 자신을 제공하면서 반론을 세워 줌으로써 파르메니데스적 설득을 보완하고 완성한 '악마의 대변자'로 자리 매김한다. "헬레네 찬양"이나 "팔라메데스 변명" 같은 수사학 연설에서 수행한 그런 반론 과정에서 그는 설득이 진리와 따로 놀 가능성을 실험하고 음미한다. 하지만 그것은 플라톤이 '철학적' 저작 "비존재에 관하여"에만 주목하며 문제 삼은 것처럼 그저 설득력과 그럴법함(에이코스)을 위해 진리를 희생하는 것이 아니었다. 오히려 진리와 앎에 지나치게 기울어 경직된 당대 지성에 균형과 유연성을 제공하기 위해 일부러 반대편에 힘을 실어 주려는 '반대를 위한 반대'요 진지한 유희였다. 이런 소피스트적 전통을, 플라톤의 과제가 아니라 우리 시대의 과제, 즉 진지한 유희를 나눌 수 있는 건강한 담론 문화를 만들어가야 한다는 과제를 위해 불러들이고 음미하는 것은 온전히 우리가 감당해야 할 '에라노스'(우리 몫의 기여)다.

• 산업식품공학
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• 제13권4호
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• pp.235-242
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• 2009

본 연구는 조청의 제조공정 및 품질 개선을 위한 기초자료를 마련하고자 수침시간(4, 8, 12시간)을 달리한 멥쌀을 증자기와 microwave로 제조한 고두밥의 일반성분과 수분 용해지수, 수분흡착지수, 환원당함량, 페이스트점도를 비교 하였고, 전처리를 달리한 고두밥으로 제조한 조청의 당고형분함량, 환원당함량과 포도당당량을 비교하였다. 멥쌀의 수침시간이 증가할수록 일반성분은 감소하였다. 멥쌀원료의 지방함량은 최대 60% 감소하였고, 회분과 단백질 함량 또한 수침시간이 증가함에 따라 유의적으로 감소하였다. 또한, 본 실험에서 사용된 엿기름의 $\beta$-amylase의 활성도는 1710 unit의 당화력을 보였다. 멥쌀 원료의 환원당 함량은 수침시간이 4-8시간으로 증가할 때 증가하였지만, 수침 12시간이후 다시 감소하는 경향을 나타내었고, 증자한 고두밥, microwave 처리한 고두밥의 환원당함량은 8시간까지 증가하다가 12시간 때 일정하게 유지되는 경향을 나타내었다. 멥쌀 원료와 전처리를 달리한 고두밥의 수분용해지수는 수침시간 4시간 이후에는 수침시간이 증가함에 따라 감소하는 경향을 보였고, 수분 흡착지수는 증자한 고두밥과 microwave 처리한 고두밥과는 크게 차이가 나지 않았다. 수침시간의 증가에 따른 최고점도, 최저점도, 구조파괴점도, 최종점도, 회복점도 등의 페이스트 점도지표는 증가하는 경향을 나타내었고, peak time은 큰 변화가 없었다. 멥쌀을 12시간 수침한 후 증자기와 microwave로 제조한 고두밥을 당화시간(4, 8, 12시간)을 달리하여 제조한 조청의 당고형분 함량과 환원당 함량은 당화시간이 증가할수록 그에 따라 비례하는 결과를 보였고, microwave 처리한 고두밥을 이용하여 제조한 조청보다 증자한 고두밥을 이용하여 제조한 조청의 환원당 함량과 포도당 당량이 높게 측정 되었다. 증자한 고두밥을 12시간 당화하였을 때 조청의 환원당함량과 포도당 당량이 59.40${\pm}$0.11%, 76.99${\pm}$1.78%로 가장 높 게 측정되었으며, 결과적으로 멥쌀을 12시간 수침하여 증자한 고두밥을 12시간 당화시켜 제조한 조청의 품질특성이 가장 높은 것으로 확인되었다.

• 청정기술
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• 제25권1호
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• pp.91-97
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• 2019

산화탈황반응은 디벤조티오펜(dibenzothiophenes, DBTs)과 같이 제거하기 어려운 구조의 황화합물들을 선택적으로 산화하여 설폭사이드(sulfoxide)와 설폰(sulfone) 등의 형태로 전환하고, 이들을 추출과 흡착에 의해 제거할 수 있기 때문에 최근 많은 주목을 받고 있다. 본 연구에서는 선박용 경유의 산화탈황반응을 회분식반응기에서 산화제 과산화수소($H_2O_2$)와 함께 다양한 헤테로폴리산 담지촉매에 의해 수행하였다. 제조 촉매들은 X-선 회절분석(XRD), X-선 형광분석(XRF), X-선 광전자분광분석(XPS) 및 질소 흡착등온선 등의 기법에 의해 특성분석이 이루어졌다. 유망한 지지체인 실리카에 30 wt% 담지된 헤테로폴리산 촉매 활성 순위는 황 제거율 기준으로, $30\;H_3PW_{12}/SiO_2$ > $30\;H_3PMo_{12}/SiO_2$ > $30\;H_4SiW_{12}/SiO_2$ 순으로 나타났으며, 이는 헤테로폴리산의 고유 산세기에 기인한 것으로 판단된다. $30\;H_3PW_{12}/SiO_2$ 촉매는 반응 온도 $30^{\circ}C$, 촉매량 $0.025g\;mL^{-1}$ (cat./oil), 반응 시간 1 h의 반응조건 하에서 약 66%의 가장 높은 초기 황 제거율을 보였다. 그러나 $H_3PW_{12}/SiO_2$ 촉매의 재사용성 실험을 통해 확연하게 활성이 저하됨을 확인하였으며 이는 활성 성분인 $H_3PW_{12}$의 용출에 기인한 것으로 보인다. $H_3PW_{12}/SiO_2$ 촉매로의 세슘 양이온($Cs^+$) 도입에 의한 용해도의 변화와 함께 촉매의 안정성이 개선되었으며, $Cs^+$ 이온교환 된 촉매는 최소 5회 이상 재사용이 가능함을 확인하였다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제34권1호
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• pp.1-12
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• 2019

신선한 농산물 섭취와 관련된 많은 장점들이 전세계적으로 발표되고 있으며, 지속적인 섭취를 장려하고 있다. 일반적으로 과일과 채소는 최소한으로 가공되기 때문에 천연의 성분들이 건강을 증진시키는 역할을 하기도 하지만 그만큼 질병을 일으킬 수 있는 매개체가 존재할 수 있는 가능성이 매우 높다. 세계 보건기구 (WHO)의 보고서에 따르면 10명 중 1명이 식품에 의해 발생하는 질병으로 고통 받고 있으며, 전 세계적으로 매년 42만 명이 식중독으로 사망하는 것으로 밝혀졌다. 이러한 신선 식품은 농장에서 수확할 때부터 소비자의 식탁에 오르기까지 다양한 경로에서 쉽게 오염 될 수 있다. 본 리뷰논문에서는 신선식품에 의해 발생할 수 있는 질병을 이해하기 위해 화학적, 생물학적, 그리고 물리학적 위험요소로부터 식중독을 일으키는 원인과, 증상, 그리고 검출 방법에 대해서 기술 하였다. 화학적 위험요소의 대표적인 예로는 농약(살충제, 살균제, 및 제초제), 천연 독소 (곰팡이 독소 및 식물 독소), 그리고 중금속 (수은 및 카드뮴) 등이 있으며 이는 크로마토그래피 및 나노 기술 등을 이용하여 검출 할 수 있다. 하지만, 여러 실험에도 불구하고 화학적 위험 요소는 그 구조가 다양하기 때문에 위험 요소를 검출하는 하나의 표준 방법을 수립하기 힘들다. 신선한 과일과 채소는 영양분과 수분이 풍부하기 때문에 박테리아성 병원균 (Salmonella, E. coli O157: H7, Shigella, Listeria monocytogenes, Bacillus cereus), 바이러스 또는 기생충에 의해 쉽게 오염이 되며, 이를 검출하기 위해 주로 다양한 분자 생물학적 기술이 사용되고 있다. 마지막으로 물리적 위험요소인 유리, 금속, 자갈 등과 같은 매개체는 가공 공정 중에 식품에 유입되어 소비자에게 신체적 상해를 줄 수 있다. 이러한 위험요소를 줄이기 위해서 X-선 검사와 같은 투시 시스템을 이용하여 위해물질을 탐지하거나, 생산에 관여하는 직원 교육을 통해 2차 감염을 줄일수 가 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.43-62
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• 2019

한때, 이상 탐지 분야는 특정 데이터로부터 도출한 기초 통계량을 기반으로 이상 유무를 판단하는 방법이 지배적이었다. 이와 같은 방법론이 가능했던 이유는 과거엔 데이터의 차원이 단순하여 고전적 통계 방법이 효과적으로 작용할 수 있었기 때문이다. 하지만 빅데이터 시대에 접어들며 데이터의 속성이 복잡하게 변화함에 따라 더는 기존의 방식으로 산업 전반에 발생하는 데이터를 정확하게 분석, 예측하기 어렵게 되었다. 따라서 기계 학습 방법을 접목한 SVM, Decision Tree와 같은 모형을 활용하게 되었다. 하지만 지도 학습 기반의 모형은 훈련 데이터의 이상과 정상의 클래스 수가 비슷할 때만 테스트 과정에서 정확한 예측을 할 수 있다는 특수성이 있고 산업에서 생성되는 데이터는 대부분 정답 클래스가 불균형하기에 지도 학습 모형을 적용할 경우, 항상 예측되는 결과의 타당성이 부족하다는 문제점이 있다. 이러한 단점을 극복하고자 현재는 클래스 분포에 영향을 받지 않는 비지도 학습 기반의 모델을 바탕으로 이상 탐지 모형을 구성하여 실제 산업에 적용하기 위해 시행착오를 거치고 있다. 본 연구는 이러한 추세에 발맞춰 적대적 생성 신경망을 활용하여 이상 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 시퀀스 데이터를 학습시키기 위해 적대적 생성 신경망의 구조를 LSTM으로 구성하고 생성자의 LSTM은 2개의 층으로 각각 32차원과 64차원의 은닉유닛으로 구성, 판별자의 LSTM은 64차원의 은닉유닛으로 구성된 1개의 층을 사용하였다. 기존 시퀀스 데이터의 이상 탐지 논문에서는 이상 점수를 도출하는 과정에서 판별자가 실제데이터일 확률의 엔트로피 값을 사용하지만 본 논문에서는 자질 매칭 기법을 활용한 함수로 변경하여 이상 점수를 도출하였다. 또한, 잠재 변수를 최적화하는 과정을 LSTM으로 구성하여 모델 성능을 향상시킬 수 있었다. 변형된 형태의 적대적 생성 모델은 오토인코더의 비해 모든 실험의 경우에서 정밀도가 우세하였고 정확도 측면에서는 대략 7% 정도 높음을 확인할 수 있었다.

• 대한임상검사과학회지
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• 제51권3호
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• pp.360-369
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• 2019

Cadherin은 원형질막에 존재하며 세포-세포 결합에 관여하며, 황체 구조 유지에 필수적인 단백질이다. 본 연구에서는 prostaglandin F2 alpha ($PGF2{\alpha}$)가 황체의 협막세포(luteal theca cells, LTCs)의 E-cadherin, N-cadherin 및 세포-세포부착에 미치는 영향에 대해서 수행하였다. 황체세포는 소의 황체중기 조직으로부터 분리하였으며, 황체세포 중에서 mesenchymal 세포 형태학적 특성을 가지는 세포만을 분리하여 LTCs로 판단하였다. 이 후 steroidogenic 기능 및 혈관세포 유무를 판단하기 위해 $3{\beta}$-HSD 및 VEGF2R mRNA 발현을 확인하였으며, E-cadherin 및 N-cadherin mRNA를 사용하여 LTCs 내 cadherin의 존재여부를 판단하였다. 또한 0, $10^{-5}$, $10^{-4}$ 및 $10^{-3}M$ $PGF2{\alpha}$를 24시간 동안 처리하여 LTCs의 E- 및 N-cadherin 단백질을 관찰한 후 세포-세포 접착 실험을 실시하였다. 그 결과, LTCs에서 $3{\beta}$-HSD mRNA가 발현되었지만, VEGFR2 mRNA는 발현되지 않았으며, E-cadherin 및 N-cadherin mRNA 모두 발현되는 것을 확인하였다. 또한 E-및 N-cadherin 단백질은 $10^{-5}$, $10^{-4}$ 및 $10^{-3}M$ $PGF2{\alpha}$를 처리한 LTCs에서 응집되어 발현되는 것을 확인하였으며, $PGF2{\alpha}$에 의해 LTCs의 세포부착 효율이 유의적으로 감소된 것을 확인하였다. 결론적으로 $PGF2{\alpha}$는 LTCs의 E- 및 N-cadherin을 붕괴시켜 세포부착을 감소시켰고, 이러한 결과는 황체퇴행의 새로운 원인을 밝혀 내기 위한 cadherin과 세포부착의 역할을 이해하는데 중요한 자료로 활용될 것으로 판단된다.

• 한국광물학회지
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• 제32권1호
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• pp.41-49
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• 2019

비정질 Na-규산염과 Na-알루미노규산염 내의 Na 이온의 원자 환경을 규명하는 것은 Na을 포함하는 지구 내부 마그마의 물성을 규명하는 데 중요하다. 특히 Na 원자 환경의 규명을 통해 이동 물성에 매우 중요한 역할을 하는 Na과 산소와의 거리를 밝힐 수 있다. 본 연구에서는 $^{23}Na$ magic angle spinning (MAS) NMR을 이용하여 비정질 Na 규산염과 알루미노규산염의 Na 주변 원자 환경을 규명하고자 하였고 Dmfit 프로그램을 이용한 시뮬레이션을 통해 ${\delta}_{iso}$ 값을 구했다. Dmfit 프로그램에서 제공하는 여러 모델 중 Q mas 1/2 모델과 CzSimple 모델을 사용하여 비정질 Na-알루미노규산염의 $^{23}Na$ MAS NMR 스펙트럼에 대해 시뮬레이션을 진행한 결과 Q mas 1/2 모델은 세 개의 피크로 CzSimple 모델은 하나의 피크로 실험값이 재현되는 것을 확인하였다. 조성에 따른 등방성 화학적 차폐(isotropic chemical shift, ${\delta}_{iso}$)의 변화를 관찰한 결과 비정질 Na-규산염과 Na-알루미노규산염에서 $SiO_2$의 함량이 증가할수록 ${\delta}_{iso}$ 값이 감소하는 경향성을 보였고 $SiO_2$ 함량이 고정되어 있는 조성에서는 $Na_2O$의 함량이 높을수록 높은 ${\delta}_{iso}$ 값을 보였다. 이전 연구에서 실험적으로 얻어진 값들과 본 연구에서 시뮬레이션을 통해 얻은 값을 비교해본 결과 ${\delta}_{iso}$ 값은 Al / (Al + Si) 값과 양의 상관관계를 보이는 것이 확인되었고 CzSimple 모델에 비해 Q mas 1/2 모델을 사용하여 시뮬레이션 한 값이 실험값을 더 잘 재현하였다. 본 연구의 결과를 통해 1D $^{23}Na$ MAS NMR 스펙트럼의 시뮬레이션을 통해 빠른 시간 내 Na 주변의 무질서도를 밝힐 수 있다는 것이 확인되었다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제21권1호
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• pp.167-175
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• 2019

차량화재가 대부분인 터널 화재 사고에 효과적으로 대응하기 위해서는 초기에 화재를 진압하는 것이 가장 효율적이다. 그러나 도심지 터널의 경우 화재 사고시 차량 정체로 인해 소방대 투입이 어려워 신속한 소화 활동에 제약을 받으며, 이러한 문제는 최근 장대화 및 대심도화 되고 있는 지하도로(복층터널)의 경우 더욱더 심하게 나타날 것으로 판단된다. 국내의 경우 터널에서 발생되는 재난 재해에 대비하여 터널연장과 터널 조건별로 정해지는 위험도 지수를 토대로 연장등급과 방재등급을 산정하여 방재시설 설치 범위를 규정하고 있으며, 특히 터널 화재에 직접적으로 대응하기 위한 설비로 소화기구, 옥내소화전설비, 물분무설비 등을 등급에 따라 기본시설로 지정하고 있다. 그러나 이런 소화설비는 현실적으로 기능적이고 기술적인 측면에서 많은 약점이 발생되어 개선방안이 필요한 실정이다. 특히, 하나의 단면을 중간 슬래브로 나눠 상하행선으로 사용하는 형태인 복층터널의 경우 일반 소화설비보다 더 신속하고 효과적으로 화재 진압이 가능한 설비가 필요할 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 기존 터널 방재시설(소화설비)이 가지는 문제점을 보완하고, 복층터널의 구조적 특수성에 최적화된 원격 자동소화 시스템을 개발하였다. 그 결과로 낮은 층고를 고려한 장거리용 설비와 보급성을 확대한 옥내소화전용 설비 등 두 가지 형태의 시스템 개발을 완료하여 성능을 검증하였으며, 실제 터널에 보급되어 널리 활용될 수 있도록 현재 실용화를 추진 중에 있다.

• 생물환경조절학회지
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• 제28권2호
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• pp.95-103
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• 2019

온도와 상대습도는 작물 재배에 있어서 중요한 요소로써, 수량과 품질의 증대를 위해서는 적절히 제어 되어야 한다. 그리고 정확한 환경 제어를 위해서는 환경이 어떻게 변화할지 예측할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 현시점의 환경 데이터를 이용한 다층 퍼셉트론(multilayer perceptrons, MLP)을 기반으로 미래 시점의 기온 및 상대습도를 예측하는 것이다. MLP 학습에 필요한 데이터는 어윈 망고(Mangifera indica cv. Irwin)을 재배하는 8연동 온실($1,032m^2$)에서 2016년 10월 1일부터 2018년 2월 28일까지 10분 간격으로 수집되었다. MLP는 온실내부 환경 데이터, 온실 외 기상 데이터, 온실 내 장치의 설정 및 작동 값을 사용하여 10~120분 후 기온 및 상대습도를 예측하기 위한 학습을 진행하였다. 사계절이 뚜렷한 우리나라의 계절에 따른 예측 정확도를 분석하기 위해서 테스트 데이터로 계절별로 3일간의 데이터를 사용했다. MLP는 기온의 경우 은닉층이 4개, 노드 수가 128개일 때($R^2=0.988$), 상대습도는 은닉층 4개, 노드 수 64개에서 가장 높은 정확도를 보였다($R^2=0.990$). MLP 특성상 예측 시점이 멀어질수록 정확도는 감소하였지만, 계절에 따른 환경 변화에 무관하게 기온과 상대습도를 적절히 예측하였다. 그러나 온실 내 환경 제어 요소 중 분무 관수처럼 특이적인 데이터의 경우, 학습 데이터 수가 적기 때문에 예측 정확도가 낮았다. 본 연구에서는 MLP의 최적화를 통해서 기온 및 상대습도를 적절히 예측하였지만 실험에 사용된 온실에만 국한되었다. 따라서 보다 일반화를 위해서 다양한 장소의 온실 데이터 이용과 이에 따른 신경망 구조의 변형이 필요하다.