• 문화기술의 융합
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• 제5권3호
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• pp.271-282
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• 2019

본 연구의 목적은 아카시아 잎의 생리활성을 평가하고 고분자 미셀과 세포투과 펩티드를 이용한 피부흡수 증진에 관한 것이다. 아카시아 잎을 열수 및 에탄올 추출한 후에, 항노화, 미백, 항균 등 다양한 생리활성을 측정하였다. 총 polyphenol 함량은 열수 추출에서 56.88 mg/g, 에탄올 추출에서 47.42 mg/g이고, DPPH radical 소거능은 농도 $1,000{\mu}g/mL$에서, 에탄올 추출물의 경우 44.24% 저해율을 나타냈고 이는 열수 추출물의 값(41.50%)보다 더 좋은 효능을 나타냈다. Elastase 저해능 실험결과에서 농도 의존성을 보였으며, 아카시아 잎 에탄올 추출물 $500{\mu}g/mL$에서 가장 높은 54.09% 저해능, 열수 추출물은 36.95% 저해능을 보였다. SOD 유사 활성능 결과에서 농도 의존적인 결과를 보였고, 모든 농도에서 아카시아 잎 에탄올 추출물이 열수 추출물의 값보다 높았다. $500{\mu}g/mL$에서 76.41%, 같은 농도에서 아카시아 잎 에탄올 추출에서 86.31%로 더욱 높은 활성을 나타냈다. Tyrosinase 저해능 실험에서는 아카시아 잎 에탄올 추출물 농도 20 mg/mL에서 56.47% 저해율, 아카시아 잎 열수 추출물은 23.05% 저해율이 나타났다. 항균실험 결과에서는 아카시아 열수 추출물은 항균효과를 나타내지 못했지만, 아카시아 에탄올 추출물은 P ropionbacterium acnes 균주에서 11.00 mm의 최대 clear zone을, Bacillus subtilis 균주에선 10.50 mm로 최대 clear zone을 제시하였다. 난용성 문제와 피부 흡수율을 증진시키기 위하여, 아카시아 에탄올 추출물과 1.0% 세포투과 펩티드(6개 알르기닌, R6)을 함유한 108.23, 126.47 nm로 약 1/10배 미세한 나노입자 크기를 갖는 PCL-PEG 고분자 미셀이 성공적으로 제조되었고, 우수한 경피흡수 증진 효과를 나타낼 수 있었다.

• 미생물학회지
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• 제54권4호
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• pp.384-397
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• 2018

본 연구는 전통 발효식품에서 반려동물의 사료 및 보조식품 등에 사용될 수 있도록 안전성 확보와 프로바이오틱스 활성 등 기능성을 갖춘Bacillus 속 균주를 선발하고자 하였다. 전국에서 수집한 전통 장류에서 약 300종의 분리주를 확보하였고, Bacillus cereus가 생성하는 구토와 설사 독소 유전자 6종, ${\beta}$형 용혈성, 발암 관련 효소 3종 등을 보유하지 않거나 생성하지 않는 4종의 균주를 선별하였다. 4종의 분리주를 대상으로 항생물질 유전자 보유 여부, 세포 표면 소수성, 항생제 감수성과 당 이용성 등을 분석하였고, 최종적으로 항생물질 생성 유전자 3종을 모두 보유하고, 혈전 용해 및 세포 표면 소수성이 가장 우수한 SRCM 100731을 선정하였다. 최종 선별된 SRCM 100731의 16S rRNA 염기서열 분석 결과 Bacillus amyloliquefaciens로 동정 되었으며, 펫 사료 및 식품 등 산업적 적용을 위하여 균체 성장 최적화를 수행하였다. SRCM 100731의 배지 성분 선별을 위하여 Plackett-Burman design (PBD)을 사용하였으며, 최적 성장을 위한 배지 성분으로는 molasses와 sodium chloride, potassium chloride가 예측되었다. PBD를 통해 선정된 배지 성분의 농도를 최적화하기 위하여 central composite design (CCD)을 사용하였으며, 실험 결과 7.0% molasses, 1.1% sodium chloride, 0.5% potassium chloride로 예측되었다. 이때 최대 균체량은 12.6625 g/L로 예측되었으며, 최종적으로 실험 모델의 예측값과 실 측정값이 $12.6625{\pm}0.0658g/L$로 오차 범위내의 결과를 나타내어 실험 모델의 신뢰성을 검증할 수 있었다. 이는 실험 모델에 의해 예측된 최적 배지 사용 시 최적화 이전 배지에서의 균체량($1.8273{\pm}0.0214g/L$) 대비 약7배로 균체량이 증가함을 확인할 수 있었다. 향후 B. amyloliquefaciens SRCM 100731의 제품 개발 등 후속 연구의 진행이 필요하나 본 연구를 통해 산업 적용이 가능한 프로바이오틱스 소재의 발굴 및 산업화 배양 조건이 확립 되었으므로 앞으로 성장하고 있는 반려동물 산업에 유용하게 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.

• 생명과학회지
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• 제29권1호
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• pp.60-68
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• 2019

갯질경이(Limonium tetragonum)는 질경이과에 속하는 여러해살이 풀로 습지에 자생하는 염생식물의 일종이며, 항산화, 항종양 및 간보호 효능이 있는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 갯질경이 추출물로부터 용매 극성에 따라 분획한 분획물($H_2O$, n-BuOH, 85% aq. MeOH 및 n-Hexane)을 이용하여 지방세포내 중성지방 생성 및 지방세포 분화조절 인자 발현에 미치는 영향을 검토하였다. 마우스 유래 지방전구세포3T3-L1을 지방세포로 분화하여 Oil Red O염색법으로 지방 세포 분화정도를 확인한 결과, 갯질경이 분획물에 의해 지방세포의 형성이 농도의존적으로 억제되었다. 또한 지방생성조절에 관여하는 전사인자 $PPAR{\gamma}$, $C/EBP{\alpha}$ 및 SREBP-1c의 발현을 mRNA와 단백질 수준에서 확인한 결과 갯질경이 분획물 처리시 지방세포 분화 인자의 발현이 유의적으로 감소하였다. 지방세포 분화에 관여하는 것으로 알려진 MAPK 신호 전달 경로를 확인한 결과 갯질경이 분획물 처리군에서 p38, ERK 및 JNK의 인산화가 억제되었다. 용매 분획물중에서 $H_2O$ 및 n-Hexane 분획물이 가장 우수한 지방생성 억제활성을 나타내었는데 이는, 분획물 중 페놀 또는 지방 유도체에 의한 것으로 사료된다. 본 연구 결과로부터 갯질경이 분획물의 MAPK 신호전달 경로 억제를 통한 항비만 효과를 확인하였으며, 나아가 건강기능성 식품 소재로서의 개발 가능성이 기대된다.

• 한국자원식물학회지
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• 제32권2호
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• pp.116-123
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• 2019

본 연구는 참당귀 뿌리의 가공 과정을 통해 분류되는 신, 대미, 중미, 세미 부위에서 지표성분과 항산화 활성을 분석함으로써, 약재로 이용되지 않는 세미 부위의 부산물 활용가능성을 평가하기 위해 수행하였다. 참당귀 뿌리의 가공 시 세미 부위의 회수율은 100kg당 $15{\pm}1.0%$로 비교적 많은 부분을 차지하였다. 지표성분 함량은 참당귀 뿌리의 직경이 작을수록 증가하는 경향성을 나타내었으며, 세미 부위에서 decursin ($4.42{\pm}0.27%$)과 decursinol angelate ($4.46{\pm}0.28%$)의 함량이 가장 높았다. 항산화 활성도 뿌리의 직경이 작아질수록 증가하는 경향성을 나타내었으며, 세미 부위의 항산화 활은 유통되는 한약재와 유사하거나 우수하였다. 세미의 지표성분 함량 및 항산화 활성의 우수성과 회수율을 고려하면, 참당귀 부산물인 세미를 건강기능성 식품, 화장품 등의 추출물 원료로 활용이 가능할 것으로 생각된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권1호
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• pp.51-60
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• 2019

본 연구에서는 Cosmic-ray 토양수분량 관측시스템 구축 시 필요한 검증 네트워크 설계 기법 개발에 목적을 두고 유전율식(dielectric constant) 장비인 Frequency Domain Reflectometry (FDR)와 연계하여 Cosmic-ray 검증시스템을 구축 운영하였다. Cosmic-ray 검증시스템 평가에 필요한 시범지역은 기존 계측 장비와의 연계성과 다양한 수문자료의 활용성을 고려하여 설마천 유역에 구축하였다. 시범지역은 Cosmic-ray 장비와 FDR 센서(10개소)로 구축하였으며 2018년 7월부터 현재까지 운영되고 있다. 본 연구에서는 검증시스템의 신뢰도를 높이기 위해 코어법(soil core sampling method)을 통해 산출한 용적수분함량(volumetric water content)을 유전율식 장비와 정기적으로 검증하였다. 연구기간 중 수행한 코어법과 FDR 센서를 검증한 결과, 두 자료의 통계량이 $bias=-0.03m^3/m^3$과 $RMSE=0.03m^3/m^3$의 유의한 값을 보였다. 또한 연구기간 동안 FDR 센서의 시계열 특성은 모든 강우에 정상적으로 반응하였다. 그러나 일부 지점에서는 낙엽 및 캐노피의 차단과 상부사면의 유출 등으로 인해 상이한 특성을 보였다. Cosmic-ray 영향원(influence line) 내 FDR 센서의 대표성 분석은 시간 안정성 해석법(temporal stability analysis, TSA)을 이용하여 토심별(10 cm, 20 cm, 30 cm, 40 cm)로 분석하였다. 10개소에 대한 토심별 토양수분량의 대표성을 TSA로 분석한 결과, 토심 10 cm에서는 FDR 5, 토심 20 cm에서는 FDR 8, 토심 30 cm에서는 FDR 2, 토심 40 cm에서는 FDR 1에서 가장 우수한 대표 특성을 보였다. 본 연구의 시범지역 운영 기간이 짧다는 한계는 있지만 지금까지의 분석 결과를 토대로 하여 볼 때, Cosmic-ray 관측시스템 구축 시에는 검증 장비로는 유전율식을 활용하고, Cosmic-ray 영향원 내 토양수분량의 대표성 분석은 TSA 방법으로 수행하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.

• 한국육종학회지
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• 제50권4호
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• pp.442-452
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• 2018

본 연구에서는 고랭지 적응성이 우수한 43개 콩 품종을 대상으로 각 지역별 생육특성과 이소플라본 함량 변이를 분석하였다. 재배 지대별 개화기는 대관령 7월 15일에서 8월 12일, 진부 7월 18일에서 8월 11일 그리고 강릉에서 7월 23일에서 8월 13일 이었다. 또한 개화기에서 성숙기까지의 소요일수는 61~79일 이었으며 이 기간중의 적산온도는 대관령 $1,297^{\circ}C$, 진부 $1,391^{\circ}C$, 강릉 $1,685^{\circ}C$로 나타났으며 3지역 모두 전 재배기간 중의 적산온도가 $2,000^{\circ}C$ 이상으로 경제적 콩 재배가 가능할 것으로 판단되었다. 43개 품종을 장류 두부용, 나물용, 밥밑용 그리고 풋콩 올콩용으로 구분하여 이소플라본 함량을 분석하였을 때 평균 이소플라본 함량은 장류 두부용 $2,579{\mu}g/g$으로 높게 나타내었다. 품종별 이소플라본 함량 비교에서 대관령에서 재배된 '팔달콩', '신팔달2호', '일미콩', '신팔달콩', '대풍' 5품종이 $4,000{\mu}g/g$ 이상을 보였다. 지역간 이소플라본 함량은 강릉과 대관령간 비교에서 p=0.061로 유의수준 0.1에서 유의차가 인정되었으며 강릉과 진부 간에서는 유의차가 인정되지 않았다. 이는 재배기간 중 특히 성숙기의 저온이 이소플라본 함량에 영향을 끼친 것으로 판단된다. 대관령, 진부, 강릉 3개 지역에서 $3,000{\mu}g/g$ 이상의 이소플라본 함량을 보이는 품종은 'L29', 'Williams 82', '일미콩', '대풍'으로 유전 및 환경적으로 안정된 경향을 보였다. 이번 연구를 통하여 콩의 기능성 육종과 지역별 품종선택에 있어서 기초자료로 이용할 수 있을 것이며 고지대에서의 콩 재배 확대에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국도시환경학회지
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• 제18권4호
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• pp.531-546
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• 2018

동아시아지역을 대상으로 황사배출량 산정 모듈 및 이를 적용한 예보시스템을 개발하였고, 개발된 모형의 화학수송모델링 정합도 및 실시간 예보 운영 평가를 진행하였다. 2015년 화학수송모델링 정합도 평가 결과, 중국 지역에서는 황사 배출량을 적용한 예보 모형이 과대평가하는 기간이 있으나 대부분 지역에서 저평가 되었던 $PM_{10}$ 을 보완하고, 통계수치가 개선되는 것을 확인할 수 있었다. 한국 지역에서는 황사 발생일인 2월 22일~24일, 3월 16일~17일(서울지역대상)에는 황사의 유입을 적절히 모사하였으나 황사가 관측되지 않은 4월에는 황사를 적용한 예보모델이 과대평가하는 것을 확인할 수 있었다. 그러나 황사를 적용한 예보모형은 한반도 대부분 지역에서 저평가 되었던 $PM_{10}$ 을 보완하고, 통계수치가 개선되는 것을 확인할 수 있었다. 2017년 예보 성능 평가 결과, 황사배출량을 적용한 예보모델은 기존 모델과 비교하였을 때, POD는 대부분 개선되지만, A는 유사 또는 감소, FAR는 대부분 증가하는 경향이 나타났다. 황사배출량을 적용한 예보모형은 동아시아 지역에 저평가 하고 있는 $PM_{10}$ 을 보완하는 장점이 있지만, 황사배출량 산정의 불확실성 등이 내제되어 모델이 측정값을 과대모의하여 오경보율이 높다. 따라서 한반도 지역에 대표 대기질 예보모형으로 사용하기는 부적절하다고 판단된다. 그러나 황사 기간에는 황사배출량 모델의 모사성능은 우수하였으므로, 황사가 발생하는 기간에는 기존 모델과 융합하여 예보관이 예보하는 것이 필요하다고 사료된다.

• 터널과지하공간
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• 제31권5호
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• pp.374-384
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• 2021

본 논문에서는 암석시료의 CT 촬영 이미지상의 균열을 자동으로 탐지하는 새로운 인공지능 딥러닝 기법을 제안한다. 본 제안 기법은 2단계 딥러닝 객체인식 알고르즘인 Faster R-CNN을 기반으로 회전 가능한 경계박스(bounding box) 개념을 도입하여 알고리즘을 개조하였다. 회전 경계박스의 도입은 관심 균열 영역 밖의 배경의 불균질성 및 균열의 크기와 형태에 영향을 받는 딥러닝 객체인식기법 상의 고유한 어려움을 극복하기 위한 핵심 역할을 한다. 본 회전형 경계박스의 사용은 일반적으로 사용되는 영상 수평축과 평행한 경계박스 사용의 경우와 비교하여 긴 형태의 균열 형상 특성에 매우 잘 부합된다. 즉, 좋지않은 영향을 끼치는 경계박스 내 균열 이외 배경영역의 비율을 최소화 시킬 수 있다. 이외에도, 회전 경계박스의 추가적인 이점은 인식된 균열의 방향에 따라 회전하여 추론되는 경계박스를 통해 균열의 방향과 길이에 대한 정보를 직접적으로 얻을 수 있다. 본 제안기법의 적용성을 검증하기 위하여, 이미지상에서 매우 불균질한 화강암 시료에 인공적으로 균열을 발생시킨 다수의 암석시료 영상을 딥러닝 학습에 사용하고 추론 성능 실험을 진행하였다. 그 외에도, 동일 조건에서 사암과 셰일 암석 시료에도 적용하여 검증하였다. 결론적으로, 제안된 기법을 통해 균열 객체 인식의 평균 추론정확도(mAP)값이 0.89 정도 수준의 우수한 추론 성능을 보였으며, 기존 기법에 비해 추론된 경계박스 내 균열과 배경 영역의 비율 측면에서 배경의 비율이 획기적으로 최소화되는 유리한 추론 검증 결과를 보였다.

• 한국산림과학회지
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• 제110권2호
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• pp.198-209
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• 2021

본 연구는 졸참나무, 물푸레나무, 느티나무를 대상으로 용기 규격이 시설양묘 과정에 질소 양분 특성에 미치는 영향을 구명하기 위해 수행되었다. 16 종류의 용기[4 생육밀도(100, 144, 196, 256본/m²) × 4 용적(220, 300, 380, 460 cm³/구)]에서 생산된 묘목의 질소 양분 특성을 조사·분석하였다. 생육밀도와 용적에 따른 용기묘의 질소 양분 농도 및 함량 변화를 알아보기 위해 이원분산분석 및 다중회귀분석을 이용하였다. 세 수종 모두 용기 규격에 따라 묘목의 질소 양분 특성은 유의적 차이를 보였으며, 생육밀도와 용적 두 요인간의 상호작용이 질소 농도 및 함량에서 확인되었다. 세 수종 모두 질소 함량과 용적은 정의 상관관계를 보였지만, 물푸레나무의 질소 함량은 생육밀도와 부의 상관관계를 나타냈다. 추가적으로 양분벡터분석을 실시하여, 용기 규격에 따른 시비 효과 차이로 양분결핍, 과량집적 등의 양분저장능력이 다르다는 것을 확인하였다. 묘목 질소 함량을 기준으로 다중회귀분석기법을 적용한 결과, 졸참나무는 180~210본/m²과 410~460 cm³/구, 물푸레나무는 100~120본/m²과 350~420 cm³/구, 느티나무는 190~220본/m²과 380~430 cm³/구가 최적 용기 규격으로 최종 도출되었다. 수종별 적정 용기 적용으로 시설양묘 과정에서 양분저장능력이 높은 묘목 생산과 함께 조림 후에도 우수한 생장을 기대할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.75-94
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• 2021

저출산 문제로 인한 병역자원 감소와 병 복무기간 단축에 따른 군 간부 대비 병 복무 선호 현상은 우수한 군 간부확보정책에 대한 추가적인 고찰을 필요로 한다. 이와 관련된 연구들은 대부분 사회과학에서 주로 사용되는 방법론으로 분석하였으나, 본 연구는 대량의 문헌조사에 적합한 텍스트 마이닝의 방법론으로 접근한다. 이를 위해, 본 연구는 공군 부사관 지원자 자기소개서에서 차별적인 특성의 단어들을 추출하고 합격 및 불합격의 극성을 분석한다. 본 연구는 총 3단계로 이루어졌다. 첫번째, 지원분야를 일반분야와 기술분야로 나누고, 자기소개서에서 특성을 가지는 단어들을 분야별 빈도수 비율의 차이대로 순서화 한다. 각 지원분야별 비율의 차이가 클수록 해당 지원분야의 특성을 나타내는 것으로 정의하였다. 두번째, 이 특성을 나타내는 단어들을 LDA를 통해 단어들의 Topic을 군집화하고 이를 바탕으로 Label을 정의하였다. 세번째, 이 군집화 된 지원분야별 단어들을 L-LDA를 통해 합격과 불합격의 극성을 분석하였다. L-LDA값의 차이가 합격에 가까울수록 합격자들이 많이 사용하는 단어로 정의하였다. 본 연구를 통해, 공군 부사관 자기소개서의 차별적 특성을 추출하기에는 LDA보다 L-LDA가 더 적합함을 알 수 있다. 또한, 이러한 방법론은 별도의 서면 또는 대면 설문 방식이 아니라, 대량 문서에 대한 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 분석시간을 단축하고, 전체 모집단에 대한 신뢰성을 높일 수 있다. 따라서 본 연구인 공군 부사관 선발결과 분석을 통해, 선발제도 및 홍보제도에 활용 가능한 정보를 제공하고, 군 인력획득 분야 연구에 있어 활용 가능한 방법론을 제안하고자 한다.