• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.207-221
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• 2023

본 연구는 천리안위성 2A호의 Level 1B (L1B) 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 심층신경망(deep neural network, DNN) 기법을 적용하고 검증을 실시하였다. 지상기온은 지면으로부터 1.5 m 높이의 대기온도로 일상생활뿐만 아니라 폭염이나 한파와 같은 이슈에 밀접한 관련을 갖는다. 지상기온은 지표면 온도와 대기의 열 교환에 의해 결정되므로 위성으로부터 산출된 지표면 온도(land surface temperature, LST)를 이용한 지상기온 추정 연구가 활발하였다. 하지만 천리안위성 2A호 산출물 LST는 Level 2 정보로 구름영향이 없는 픽셀만 산출되는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 Advanced Meteorological Imager 센서에서 측정된 원시데이터에 오직 복사와 위치보정을 마친 L1B 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 DNN 모델을 제시하고 그 성능을 가늠하기 위해 위성 LST와 지상관측 기온 사이의 선형회귀모델을 기준모델로 사용하였다. 연구기간은 2020년부터 2022년까지 3년으로 평가기간 2022년을 제외한 기간은 훈련기간으로 설정했다. 평가지표는 기상청의 종관기상관측소에서 정시에 관측된 기온정보로 평균 제곱근 오차를 사용하였다. 관측지점에서 추출된 픽셀 중 손실된 픽셀의 비율은 LST는 57.91%, L1B는 1.63%를 보였으며 LST의 비율이 낮은 이유는 구름의 영향 때문이다. 제안한 DNN의 구조는 16개 L1B 자료와 태양정보를 입력 받는 층과 은닉층 4개, 지상기온 1개를 출력하는 층으로 구성하였다. 연구결과 구름의 영향이 없는 경우 DNN 모델이 root mean square error (RMSE) 2.22℃로 기준모델의 RMSE 3.55℃ 보다 낮은 오차를 보였고, 흐린 조건을 포함한 총 RMSE는 3.34℃를 나타내면서 구름의 영향을 제거할 수 있을 것으로 보였다. 하지만 계절과 시간에 따른 분석결과 여름과 겨울철에 모델의 결정계수가 각각 0.51과 0.42로 매우 낮게 나타났고 일 변동의 분산이 0.11과 0.21로 나타났다. 가시채널을 고려해 태양 위치정보를 추가한 결과에서 결정계수가 0.67과 0.61로 개선되었고 시간에 따른 일 변동의 분산도 0.03과 0.1로 감소하면서 모든 계절과 시간대에 더 일반화된 모델을 생성할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1341-1352
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• 2023

위성영상 기반의 정규식생지수(normalized difference vegetation index, NDVI)는 넓은 영역에서 주기적인 정보를 수집할 수 있어 산림 및 농업 모니터링에 주로 사용된다. 그러나 광학센서 기반 식생지수는 구름 등의 영향으로 일부 지역에서 결측을 가지기 때문에, 본 연구는 전천후 및 주야에 관계없이 관측 가능한 Sentinel-1의 합성 개구 레이더(synthetic aperture radar, SAR) 영상을 활용하여 Sentinel-2 NDVI 결측값을 복원하는 모델을 개발하였다. 이는 광학적으로 관측이 어려운 구름 조건이나 야간에도 NDVI를 추정할 수 있는 잠재력을 보여준다. Automated machine learning (AutoML)을 활용한 비선형 결측복원모델의 5폴드(fold) 교차검증 결과, 절대오차 7.214E-05, 상관계수 0.878의 NDVI 복원 성능을 보였다. 이를 통해 시공간 연속적인 NDVI 생산 방법론을 발전시켜, 전천후 식생 모니터링에 필요한 정보 생산에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1211-1224
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• 2023

구름은 광학위성을 이용한 국토 관측 및 재난 대응, 변화 탐지 등 지표의 현상을 관측하는데 있어 많은 어려운 문제를 야기한다. 구름의 존재는 영상 처리 단계 뿐만 아니라 최종적으로는 데이터의 품질에 영향을 미치므로 이를 반드시 식별하고 제거하는 과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 위성영상 내 구름의 분광패턴에 가장 근접한 화소를 탐색 및 추출해 최적의 임계값을 선정하고 임계값을 바탕으로 구름 산출물을 제작하는 일련의 과정을 자동으로 수행하는 새로운 구름 탐지 기법을 개발하고자 하였다. 구름 탐지 기법은 크게 세 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 Digital Number (DN) 단위 영상을 대기상층 반사율 단위로 변환하는 과정을 수행한다. 두 번째 단계에서는 대기상층 반사율 영상을 이용하여 Hue-Value-Saturation (HSV) 변환 및 삼각형 임계 처리, 최대우도 분류 등의 전처리를 적용하고 각 영상별로 초기 구름 마스크 생성을 위한 임계값을 결정한다. 세번째 후처리 단계에서는 생성된 초기 구름 마스크에 포함된 노이즈를 제거하고 구름 경계 및 내부를 개선한다. 구름 탐지를 위한 실험 자료로 구름의 공간적, 계절적 분포의 다양성을 보여주는 4~11월 시기에 한반도 지역에서 촬영된 국토위성 L2G 영상을 사용하였다. 제안 방법의 성능을 검증하기 위해 단일 임계화 방법으로 생성된 결과를 비교하였다. 실험 결과, 제안 방법은 기존 방법과 비교하여 전처리 과정을 통해 각 영상의 방사학적 특성을 고려할 수 있어 보다 정확하게 구름을 검출할 수 있었다. 또한, 구름 개체를 제외한 나머지 밝은 물체(판넬식 지붕, 콘크리트 도로, 모래 등)의 영향을 최소화하는 결과를 보여주었다. 제안 방법은 기존 방법 대비 F1-score 기준으로 30% 이상의 개선된 결과를 보여주었으나 눈이 포함된 특정 영상에서 한계점이 있었다.

• 한국습지학회지
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• 제26권1호
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• pp.41-50
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• 2024

식물 미생물 연료전지(P-MFC)는 식물과 근계의 미생물 군집에서 전기를 생성하는 바이오매스 활용 에너지 기술로 지속가능한 환경을 고려하는 자연기반해법의 적정기술이다. 국내 수변공간에 적합한 P-MFC 기술 개발을 위해서는 국제적인 연구 동향에 대한 분석이 선행되어야 할 필요가 있다. 이에 따라 본 연구에서는 Web of Science에서 조회되는 P-MFC 관련 연구논문 총 700편을 대상으로 동시 출현단어 분석 프로그램인 VOSviewer을 사용해 핵심 키워드를 도출하고 연구 동향을 분석하였다. 분석 결과, 첫째, P-MFC 관련 연구는 1998년부터 지속적으로 증가하고 있으며 특히 2010년대 중후반부터 크게 증가 추세에 있다. 국가별 논문 투고 수는 '중국'-'미국'-'인도' 순으로 가장 많았으며 2010년대 이후 P-MFC에 관해 관심이 커지기 시작해 수변공간과 습지 환경이 풍부한 필리핀, 우크라이나, 멕시코 등의 나라에서도 게재 수가 늘어나고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 기간별 연구 경향의 경우, 1998년~2015년에는 다양한 환경에서 미생물 연료전지의 성능 검증에 대한 연구가 주를 이루었다. 2016년~2020년에는 미생물 연료전지 사용의 구체적인 조건, P-MFC의 구조 및 발전 방식과 관련된 연구가 주를 이루었다. 2021년~2023년에는 P-MFC 발전 과정의 제약 요소와 효율성 향상을 위한 구체적인 연구가 주로 진행되었다. 본 연구를 통해 파악된 P-MFC 관련 국제적 연구 동향은 향후 국내 수변공간에 적합한 기술 개발 시 유용한 자료로 사용될 수 있을 것이다. 향후 본 연구 외에 세부 분야별 연구 동향 및 수준에 대해서도 추가적인 연구가 필요하며 국내에서 P-MFC 기술의 발전과 활성화를 위해서는 현장 적용성에 대한 연구 확대와 정책, 제도적 개선도 병행되어야 할 것이다.

• 대한영상의학회지
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• 제82권6호
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• pp.1477-1492
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• 2021

목적 Dedicated breast CT (이하 DBCT)는 유방 압박의 고통이 없는 영상 진단 기법으로 최근 주목받고 있다. 본 연구에서는 DBCT 영상에서 약하게 조영증강된 작은 병변의 검출률을 높이기 위해 피사체의 기하학적 정보를 이용하여 최적의 영상 문턱값을 제공하는 adaptive image rescaling (이하 AIR) 기법을 제안하였다. 대상과 방법 5개의 동일 크기의 구멍과 서로 다른 크기의 구멍을 가지는 두 개의 디스크를 각각 제작하고, 이를 60 kVp와 100 kVp로 스캔하여 single-energy CT (이하 SECT), dual-energy CT (이하 DECT), 그리고 AIR 영상을 생성하였다. 전임상 평가를 위해 돼지 조직 영상도 획득하였다. Image contrast (이하 IC)와 contrast-to-noise ratio (이하 CNR)로 화질을 평가하였으며, student's t test를 이용하여 영상 간 화질의 차이를 검증하였다. 결과 AIR의 평균 IC (0.70)는 DECT (0.94)의 74.5%로 나타났으며, SECT (0.22) 보다 318.2% 높았다. 또한 AIR의 평균 CNR (5.08)은 SECT (14.30)의 35.5%로 나타났고 DECT (2.28) 보다 222.8% 높게 측정되었다. 돼지 조직의 전임상 평가 결과도 비슷한 양상을 보였다. 결론 AIR은 SECT보다 높은 영상 대조도를 가지며, 50% 선량만으로도 DECT에 비견할 만한 화질 성능을 제공할 수 있음을 확인하였다. 따라서 AIR은 DBCT 영상에서 약하게 조영증강된 병변의 검출률을 개선할 수 있을 것으로 생각된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권4호
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• pp.351-361
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• 2024

위성영상은 구름, 구름 그림자, 지형 그림자 등을 포함한 다양한 요소를 포함하고 있으며, 이러한 요소들을 정확히 식별하고 제거하는 것은 원격 탐사 분야에서 위성영상의 신뢰성을 유지하기 위해 필수적이다. 이를 위해 Landsat-8, Sentinel-2, Compact Advanced Satellite 500-1 (CAS500-1)과 같은 위성들은 분석준비자료(Analysis Ready Data)의 일환으로 영상과 함께 사용가능한 데이터 마스크(Usable Data Mask, UDM)를 제공하고 있으며, UDM 데이터의 정확한 구축을 위해 구름 및 구름 그림자 탐지가 필수적이다. 기존의 구름 및 구름 그림자 탐지 기법은 임계값 기반 기법과 인공지능 기반 기법으로 나뉘며, 최근에는 많은 양의 데이터를 처리하는 데 유리한 딥러닝 네트워크를 활용한 인공지능 기법이 많이 사용되고 있다. 본 연구에서는 오픈소스 데이터 셋을 통해 훈련된 딥러닝 네트워크 기반 구름 및 구름 그림자 탐지를 통해 고해상도 위성영상의 UDM 구축 가능성을 분석하고자 하였다. 딥러닝 네트워크의 성능을 검증하기 위해 Landsat-8, Sentinel-2, CAS500-1 위성영상과 함께 제공된 기구축된 UDM 데이터와 딥러닝 네트워크가 생성한 탐지 결과 간의 유사성을 분석하였다. 그 결과, 딥러닝 네트워크가 생성한 탐지 결과는 높은 정확도를 나타냈다. 또한 UDM을 제공하지 않는 고해상도 위성영상인 KOMPSAT-3/3A 영상에 적용하였다. 실험 결과, 딥러닝 네트워크를 통하여 고해상도 위성영상 내에 존재하는 구름 및 구름 그림자를 효과적으로 탐지한 것을 확인하였다. 이를 통해 고해상도 위성영상에서도 딥러닝 네트워크를 사용하여 UDM 데이터를 구축할 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.107-122
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• 2017

주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제45권4호
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• pp.846-860
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• 1998

연구배경: 내독소는 생체 내에서 단구와 내피세포에 강한 자극을 주나 호중구, 림프구, 호염기구, 섬유모세포 등 여러 세포에도 자극효과가 있어 염증반응이 시작된다. 그중 대식세포는 내독소의 자극을 받아 활성화되면 interleukin-1 (IL-1), IL-6, tumor necrosis factor-alpha (TNF-$\alpha$)를 분비하여 조직손상을 일으킨다. 내독소의 작용기전은 CD14 의존성 경로와 비의존성 경로의 두 개로 나뉘어진다. 체내로 들어온 내독소는 혈청 내에서 내독소 운반에 관여하는 LPS-binding protein(LBP)과 결합하여 혈중내에서 세포와 결합되거나 조직으로 이동되어 조직내 세포와 결합하게 된다. 그러나 고농도의 LPS는 CD14항원에 비의존적으로 대식세포를 자극 할 수 있는 것으로 알려져 있다. 현재까지 LPS자극에 의한 대식세포의 CD14 항원 의존성 IL-1, IL-6, TNF-$\alpha$의 형성과정은 많이 밝혀져 있으나, 내독소에 의한 TGF-$\beta$의 형성 여부는 밝혀져 있지 않으며, CD14 항원 비의존성으로 IL-1, IL-6, TNF-$\alpha$ TGF-$\beta$가 형성되는 과정도 별로 밝혀져 있지 않다. 본 연구에서는 혈청이 없는 상태 (LBP가 없는 상태)에서, 즉 LPS 자극시 LBP-CD14 비의존성으로 말초혈액단핵구에서 형성된 proinflammatory cytokines인 IL-1, IL-6, TNF-$\alpha$과 섬유화 cytokine인 TGF-$\beta$의 생성유무를 규명하고자 하였다. 방 법: 정상인의 헤파린 처리된 말초혈액정맥혈을 비중 1.077의 Ficoll-Hypaque 용액 위에 중첩시킨 후 500g에서 30분간 원심분리하여 말초혈액단핵구를 얻었다. 분리된 말초혈액단핵구를 우태아혈청이 없는 RPMI에 부유시킨 후 $37^{\circ}C$, 5% $CO_2$ 보온기에서 0.1 ${\mu}g$, 1 ${\mu}g$, 10 ${\mu}g$, 100 ${\mu}g/ML$의 LPS와 1, 2, 4, 8, 12, 24, 48 시간 혼합 배양 후 상층액을 분리하여 IL-6, TNF-$\alpha$, TGF-$\beta$의 측정 cytokines의 양을 bioassay로 측정하였다. 세포층은 slide에 고정시킨 후 단 클론 항체를 이용한 이중 면역조직화학염색법과 RNA probe를 이용한 in situ hybridization에 이용하였다. 결 과: 실험사약내 내독소 존재 여부에 대한 검증결과 내독소 함유량은 10 ng/mL 이하로 되어 있어 본 실험에서는 10 ng/mL 이상의 농도로 실험을 하였기 때문에 오염된 내독소는 실험에 영향이 없었을 것으로 사료되었다. 말초혈액단핵구에서 LPS 자극에 의하여 IL-6는 1시간째부터 형성되기 시작하였으며 96 시간까지 지속적으로 상승하였고 LPS용량의존성으로 형성됨을 알 수 있었다. TNF-$\alpha$는 LPS 자극 4시간째부터 상승하기 시작하여 시간이 갈수록 생성양은 증가하며 72 시간째까지 지속적으로 형성되었다. TGF-$\beta$형성도 LPS 용량에 의존성을 보이며 8시간째 일차로 TGF-$\beta$의 형성이 증가 한 후 12 시간째는 오히려 감소하였다가 시간이 지남에 따라 다시 증가하여 2차로 96 시간에 최대 형성을 보였다. 각각 cytokine의 24시간째 생성양은 IL-6의 경우 $1{\times}10^5/mL$의 말초혈액단핵구에서 10 ${\mu}g/mL$의 LPS에 의해서 19.8 ng 이 생성되었고 LPS 자극이 없는 상태의 자연생성능도 3.2 ng이었으며, $1{\times}10^6/mL$의 말초혈액단핵구에 의해서 자연 생성양은 증가하여 24시간째에 0.38 ng/mL, 10명/mL의 농도에서 24시간째 4.1 ng/mL의 TNF-$\alpha$의 생성능을 보였다. TGF-$\beta$의 경우 $2{\times}10^6/mL$의 말초혈액단핵구에 의하여 34.4 pg/mL가 생성되었고 자연생성능은 5.2 pg/mL의 생성농을 보였다. 말초혈액단핵구의 IL-1$\beta$, IL-6, TNF-$\alpha$, TGF-$\beta$ 단백과 m-RNA 발현 IL-1$\beta$, IL-6, TNF-$\alpha$단백은 주로 단구세포에서, TGF-$\beta$ 단백은 단구세포와 림프구에서 발현되었으며, CD14항원 발현과는 상관이 없었다. TNF-$\alpha$, IL-1$\beta$, IL-6, TGF-$\beta$ m-RNA 양성세포는 주로 세포질이 풍부한 것으로 보아 단구세포로 사료되었다. TGF-$\beta$의 경우 단구세포외에도 세포질이 적은 림프구에서도 약하게 양성반응을 보여 링프구에서도 분비될 가능성을 보여 주었다. 결 론: 내독소로 말초혈액 단핵구를 자극시 IL-6, TNF-$\alpha$는 조기에 분비되기 시작하며 TGF-$\beta$는 후기에 분비되기 시작하여 96시간까지 지속적으로 분비된다. 주 분비세포는 IL-1$\beta$, IL-6, TNF-$\alpha$의 경우 단구세포가 되며 TGF-$\beta$도 단구세포가 주세포가 되나 림프구도 분비에 관여한다.

• 한국토양비료학회지
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• 제45권2호
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• pp.293-300
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• 2012

본 연구에서는 국내 한 토양관련전문기관에서 실시한 석유류저장시설에 대한 법정누출검사와 자체정밀조사에서 실제 특정토양오염관리대상시설로부터 오염물질이 누출되는 기준으로는 25.7%, 저장탱크의 결함 등으로 부적합 경우를 포함하면 53.6%가 부적합으로 나타나 환경부의 누출검사 통계의 평균 부적합률 3.1%와는 현저한 차이가 있으며, 누출검사를 실시하는 동기와 점검방식 등에 따른 부적합률이 매우 다르게 나타났다. 또한, 제작 당시에 발생된 결함이 남아 누출의 잠재적 요인이 되고 있는 탱크가 약 20%에 이르고 있으며, 시설의 사용년수 경과에 따른 조사에서는 설치 후 10년 이하 시설의 부적합률이 상대적으로 높게 나타났다. 이와 같은 결과들을 토대로 도출한 특정토양오염관리대상시설에 대한 최적의 사후관리방안은 다음과 같다. 본 연구 결과를 토대로 한 법정누출검사의 이상적인 부적합률은 직접법의 경우 53.6%, 간접법의 경우 30.7%로서 현재의 부적합률과는 많은 차이가 있으며 이는 누출이 되더라도 이를 감지하는 확률이 떨어지는 간접법과, 누출이 없더라도 결함 등으로 부적합으로 판정되는 직접법 등 검사방식에서 비롯된 원천적 차이와, 검사자의 부정 또는 부실검사 등 운용상의 문제로부터 야기되는 결과로 판단되며, 이를 개선하기 위해서는 현재 누출의 감지율이 극히 낮은 가압법 등의 검사방식은 전문적인 실험을 통해 실제 누출을 감지할 수 있는 수준의 시험기준을 마련하는 한편, 토양관련전문기관 및 이에 소속된 검사자에 대한 교육과 검사결과에 대한 사후검증을 통해 부실 부정검사가 이루어지지 않도록 해야 한다. 설치경과년수 10년 이하의 시설이 업소단위의 부적합률, 저장탱크 및 배관계통의 시설단위 부적합률에서 공히 상대적으로 높은데 이는 부실 시공 등으로 인한 문제가 초기에 집중적으로 발생하는 결과로 보이며, 이와 같은 문제를 해소하기 위해서는 신규 시설에 대한 관리제도를 개선하는 한편, 특정토양오염관리대상시설을 설치한 후 10년이 경과하였을 때에는 6개월 이내 누출검사를 받도록 한 현재의 토양환경보전법 시행령 제8조제1항제2호의 규정은 설치 후 5년이 경과한 시점으로 변경하는 방안을 고려해야 한다. 시설을 설치한 후 10년 이상 경과하면 업소단위의 부적합률은 년평균 약 1.4%씩, 시설로부터 누출 발생률은 약 0.25% 씩 증가하고 있는데, 누출검사의 주기는 새로이 발생되는 누출로 인한 환경적 피해와 복구비용, 누출검사에 따른 직접적인 경제적 비용, 행정규제에 따른 국가차원의 득실을 고려하여 결정하는 것이 타당하나 누출검사와 정화에 따른 직접적인 비용만을 비교하여 결정하는 것도 하나의 방안이 될 수 있다. 예를들어, 누출검사 비용을 업소당 150만원, 오염된 업소의 토양정화비용을 1억원으로 하면 경제성 관점에서의 바람직한 점검주기는 약 6년이 된다. 그러나, 업소에 설치된 저장탱크와 배관계통의 품질은 거의 동등하여 하나의 탱크나 배관에서 문제가 발생되면 나머지 시설에서도 순차적으로 유사한 문제가 발생되고, 시설이 내구연한에 도래할수록 그 경향이 뚜렷해지므로, 일련의 시설계통에서 누출이 발생된 경우에는 검사주기를 점차 단축하여 적용하는 것을 고려할 필요가 있다. 본 연구에서 검사방식에 따른 점검결과를 보면, 업소단위의 부적합률에서는 58.9%와 22.5%, 저장탱크에 대한 검사에서 23.1%와 1.6%, 주입배관의 경우 4.1%와 0.5%, 주유 배관의 경우 5.5%와 4.1% 등 직접법으로 점검한 경우가 간접법에 비해 현저히 높아, 간접법으로만 점검을 지속하는 경우 그 차이만큼 누출을 방치하는 결과가 초래되는 것으로 나타났다. 이와 같은 문제를 해소하기 위해서는, 일정 주기마다 반드시 직접법으로 점검을 실시토록 하거나 직접법과 간접법을 교차하여 적용토록 개선할 필요가 있다. 비파괴검사에서 부적합 된 저장탱크를 결함의 유형별 분류한 결과 기공 또는 미용접 등 제작하는 과정에서 발생되는 선천적 결함으로 부적합 된 것이 약 20%에 이르고 있는데, 이는 시설의 노후화로 인한 두께미달과 국부부식 등의 후천적 결함에 의한 불합격률 보다 높은 것이다. 이와 같은 선천적 결함은 당해 저장탱크를 제작할 당시의 기술수준과 점검제도 등에서 기인한 것으로 이를 해소하기 위해서는 차기의 누출검사를 반드시 직접법으로 실시하여 원천적 결함을 보수하도록 하고, 현재의 위험물안전관리법에 의한 탱크 성능시험기준을 개정하여 새로이 설치되는 저장탱크는 모두 비파괴시험을 실시하여 제작과정에서 발생된 결함이 제거되도록 하여야 한다. 검사를 실시하게 된 동기를 자체정밀조사와 법정누출검사로 분류하여 평가한 결과, 자체정밀조사에서의 부적합률이 법정누출검사에서의 부적합률에 비해 현저히 높게 나타났는데, 검사결과 부적합 되는 경우 수반되는 2차적인 부담을 회피하려는 심리가 크게 작용하고 있는 것으로 판단된다. 즉, 법정누출검사에서 부적합 되는 경우 행정관서로부터 받게 되는 시설에 대한 보완 및 재검사, 토양정밀조사 및 오염토양 정화 등 일련의 조치를 회피하기 위하여 검사를 취소하거나 즉시 보수를 행하여 재검사를 받도록 함으로서 검사결과가 왜곡되고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해서는 법정누출검사 결과 부적합된 시설에 대한 시정명령을 시설 보완과 재검사로 한정하여 특정토양오염관리대상시설의 소유자가 사실적으로 점검할 수 있도록 하고, 시설로부터 저장물질의 누출에 의한 부지의 오염은 소유주가 상황을 고려하여 자발적으로 사후조치를 하게 하거나 차기토양오염도 검사를 통해 오염여부를 확인하도록 부담을 완화 할 필요가 있다. 특정토양오염관리대상시설은 설치시기가 오래된 것 일수록 높은 부적합률을 나타내고 있다. 철판의 부식속도를 시설의 설치경과년수에 따른 평균최소두께의 추이에서 확인된 $0.1mm\;yr^{-i}$을 적용할 경우, 6 mm의 철판을 사용한 탱크는 위험물안전관리법상 탱크의 최소두께 (3.2 mm)에 이르기까지 이론상 내구연한은 28년으로서, 2012년 기준 내구연한을 초과한 시설이 7.3%에 이르고 있으며, 동시기에 설치된 주유배관 (표준두께 3.7 mm)의 경우 이론상의 잔존두께는 0.9 mm에 불과하다는 결론이다. 이와 같이 한계수명에 다다른 시설이나 이론상 내구연한을 초과한 시설에 대하여는 조속히 국가적 차원의 조사를 통해 그 실태를 파악하고 그 결과에 따라 폐쇄 또는 Upgrade 방안을 강구해야 한다.

• Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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• 제41권3호
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• pp.234-240
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• 2007

목적: 본 연구에서는 컴프턴 카메라의 투사데이터를 재구성하기 위하여 부분집합 개수에 비례하여 고속화된 수렴속도를 보이는 통계학적 영상재구성 방법인 OSEM 알고리즘을 적용하였다. 또한 연산시간 및 퍼센트 오차 측면에서 컴프턴 투사데이터의 부분집합 구성 시 여러 구분방법에 대한 비교연구를 수행함으로써 컴프턴 투사데이터의 최적화된 OSEM 알고리즘을 제안하고자 하였다. 대상 및 방법: 산란부와 흡수부로 구성된 컴프턴 카메라의 투사데이터를 재구성하기 위하여 단순역투사, 기댓값 최대화 방법과 OSEM 알고리즘을 구현하였다. 그리고 OSEM의 경우 컴프턴 투사데이터는 산란부 및 흡수부의 검출위치 및 산란각에 따라 부분 집합으로 구분하였다. EM 알고리즘은 64번의 반복연산을 수행하였으며 OSEM은 16개의 부분집합에 대해 4번의 반복연산을 수행하였다. 각 재구성 방법과 부분집합 구분방법에 대한 정량적 성능평가를 위하여 계산 시간과 퍼센트 오차를 측정하였다. 결과: SBP 방법에 비해 모든 통계학적 영상재구성 방법의 결과들이 보다 정확하였다. 64번 반복연산을 수행한 EM 알고리즘에 비해 4번의 반복연산과 16개의 부분집합을 가지는 모든 OSEM 알고리즘은 유사한 퍼센트 오차를 나타내면서 14배 빠른 수렴속도를 보였다. OSEM의 경우, 부분집합의 구분방법에 따라 연산속도와 재구성된 영상의 정확도 면에서는 거의 차이가 없었다. 결론: 본 연구의 실험 결과를 통하여 핵의학 영상 분야에서 사용하는 OSEM 알고리즘이 컴프턴 카메라에 대한 재구성 알고리즘으로 유용함을 확인하였으며 OS-EM 방법은 EM에 비해 유사한 결과영상을 재구성하면서 14배 빠른 수렴속도를 보이며 컴프턴 투사데이터를 부분집합으로 구분 시 검출위치와 산란각을 모두 이용하는 것이 가장 효율적인 것으로 간주된다.NIS와 EGFP의 이중 리포터 유전자를 가지고 있는 HepG2 세포주가 성공적으로 만들어졌다. 세포의 약 50% 정도가 형광 현미경 아래에서 관찰되었다. NIS 유전자의 발현은 역전사효소 중합효소 연쇄반응 실험을 통해서 확인하였고, NIS가 발현된 세포의 방사능옥소 섭취량은 대조군에 비하여 약 9배 정도 높게 나타났다. 방사능옥소 유출량 실험에서는 약 9분에 반 정도의 옥소가 유출되는 것이 확인되었다. 구축된 세포주를 이식한 후 획득한 형광 영상, 감마카메라과 소동물용 PET 영상에서는 반대쪽의 대조군 세포를 이식한 것에 비하여 뚜렷한 형광신호가 보였고, 더 높은 방사능옥소 섭취가 확인되었다. 결론: NIS와 EGFP의 이중 리포터 유전자를 가지는 간암 세포주가 성공적으로 구축되었고, 소동물에서 두 유전자를 각각 치료용 리포터 유전자와 영상 리포터 유전자로의 사용이 가능할 것이라고 생각된다.타내는 중요한 효소로 인정되고 있으며, 조직의 손상, 발암, 염증, 성인병 및 노화 등과 같은 여러 가지 유해 작용을 일으킨다. 정상군에 비해 대조군은 1.74배 수치가 증가되었으며, RCM투여군의 대조군과 비교 시 57.4% 감소되는 효과를 볼 수 있었다. 본 연구는 LPS로부터 유도된 산화적 스트레스에 대한 복분자의 선투여 후 예방효과를 알아보았다. 생약재의 일종인 복분자의 경우 LPS로 유도된 산화적 스트레스 억제 및 지질대사로부터의 개선 효과가 있는 것으로 판단되며 지질과산화에 대해서 강한 억제 활성을 나타내는 것을 알 수 있었다. 이러한 결과로 복분자는 생활 습관병의 예방과 개선에 유효한 것으로 사료되었으며, 지질대사와 과산화지표의 검증을 통해 기능성 식품소재로 활용될 수 있음을 보여주었다.로서 역시 CTV 치료계획에서 적게 조사되었다(p=0.005). 기존의 ICRU 치료계획은