Lee, Ki Man;Shim, Hong;Lee, Geum Seon;Park, Il Ho;Lee, Ok Sang;Lim, Sung Cil;Kang, Tae Jin
Biomolecules & Therapeutics
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v.21
no.3
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pp.246-250
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2013
We previously reported that the extract from cuttlebone (CB) has wound healing effect in burned lesion of rat. In present study, the main component of CB extract was analyzed and its wound healing activity was evaluated by using in vitro acute inflammation model. The extract of CB stimulated macrophages to increase the production of TNF-${\alpha}$. The extract also enhanced the production of TGF-${\beta}$ and VEGF, which were involved in angiogenesis and fibroblast activation. The treatment with CB extract enhanced proliferation of murine fibroblast. CB extract also induced the activation of fibroblast to increase the secretion of matrix metalloproteases 1 (MMP1). The constituent of CB extract which has wound healing activity was identified as chitin by HPLC analysis. The mechanism that the CB extract helps to promote healing of burned lesion is associated with that chitin in CB extracts stimulated wound skins to induce acute inflammation and to promoted cell proliferation and MMP expression in fibroblast. Our results suggest that CB or chitin can be a new candidate material for the treatment of skin wound such as ulcer and burn.
Jin, Ju Hyun;Ju, Hyeon Ok;Kim, Kyoung Soo;Park, Youn Mi
Journal of Korean Clinical Nursing Research
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v.23
no.2
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pp.142-150
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2017
Purpose: Nursing workplace spirituality (NWS) has received attention as a new and meaningful subject for nursing to consider, but little is known about the relation of NWS to nursing. The purpose of this study was to identify the effect of NWS on job satisfaction, burnout and turnover intention. Methods: Participants were 145 clinical nurses, who had worked for over 6 months in one of four general hospitals in B city. Data were collected using self-reported questionnaires and analyzed using descriptive statistics, independent t-test, ANOVA, Pearson coefficient and hierarchical multiple regression. Results: In the second hierarchy controlling general characteristics, significant predictors of job satisfaction were burnout and NWS, which explained 45.0% of the variance. NWS had more influence on job satisfaction than burn out, and the model was suitable. NWS showed no statistically significant effect on burnout and turnover intention, when general characteristics and job related factors were controlled. Conclusion: Findings indicate that nursing workplace spirituality has a positive influence on job satisfaction, but no direct influence on burnout or turnover intention, which may indicate an indirect influence. Nurse managers need to develop the NWS enhancement program and provide them to nurse to improve job satisfaction.
Discoidin domain receptor 1 (DDR1) is involved in tumorigenesis and angiogenesis. However, its role in lymphangiogenesis has been unknown. Here, we tested whether downregulation of DDR1 expression by miR-199a/b can suppress lymphangiogenesis. We also aimed to identify miRNA target site(s) in the 3' untranslated region (UTR) of DDR1. Transfection with miR-199a/b-5p mimics reduced expression of DDR1 and tube formation in primary human dermal lymphatic endothelial cells, whereas miR-199a/b-5p inhibitors showed the opposite effects. Critically, injection of miR-199a/b-5p mimics suppressed DDR1 expression and lymphangiogenesis in a corneal alkali-burn rat model. The three well-conserved seed matched sites for miR-199a/b-5p in the DDR1 3'-UTR were targeted, and miRNA binding to at least two sites was required for DDR1 inhibition. Our data suggest that DDR1 promotes enhanced lymphangiogenesis during eye injury, and miR-199a/b-5p suppresses this activity by inhibiting DDR1 expression. Thus, this miRNA may be useful for the treatment of lymphangiogenesis-related eye diseases.
Hwarang, Shin;Seonghee, Lim;Yeachan, Lee;Hyun Wook, Kang
Journal of Biomedical Engineering Research
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v.44
no.1
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pp.85-91
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2023
Stress urinary incontinence (SUI) occurs when abdominal pressure increases, such as sneezing, exercising, and laughing. Surgical and non-surgical treatments are the common methods of SUI treatment; however, the conventional treatments still require continuous and invasive treatment. Laser have been used to treat SUI, but excessive temperature increase often causes thermal burn on urethra tissue. Therefore, the optimal conditions must be considered to minimize the thermal damage for the laser treatment. The current study investigated the feasibility of the laser irradiation condition for SUI treatment using non-ablative 980 nm laser from a safety perspective through numerical simulations. COMSOL Multiphysics was used to analyze the numerical simulation model. The Pennes bioheat equation with the Beer's law was used to confirm spatio-temporal temperature distributions, and Arrhenius equation defined the thermal damage caused by the laser-induced heat. Ex vivo porcine urethral tissue was tested to validate the extent of both temperature distribution and thermal damage. The temperature distribution was symmetrical and uniformly observed in the urethra tissue. A muscle layer had a higher temperature (28.3 ℃) than mucosal (23.4 ℃) and submucosal layers (25.5 ℃). MT staining revealed no heat-induced collagen and muscle damage. Both control and treated groups showed the equivalent thickness and area of the urethral mucosal layer. Therefore, the proposed numerical simulation can predict the appropriate irradiation condition (20 W for 15 s) for the SUI treatment with minimal temperature-induced tissue.
Cavani, Ricardo;Rubio, Marcela da Silva;Alves, Khauston Augusto Pereira;Pizauro, Lucas Jose Luduverio;Cardozo, Marita Vedovelli;Silva, Paulo Lourenco;Silva, Iran Jose Oliveira;Avila, Fernando Antonio
Food Science of Animal Resources
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v.42
no.2
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pp.313-320
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2022
Brazil is considered as a great broiler feet exporter, especially for the Chinese trade. Contact lesions at the tibiotarsal region are responsible for economic losses and there is no model for its classification, thereby this study presents a fast and practical grade system to be used in the poultry industry and proposes these lesion characterizations into three different grades. For this, correlation was made between macroscopic, histological findings and microbiological quantification (Escherichia coli, Staphylococcus spp., Streptococcus spp. and sulphite-reducing clostridia) from contact lesions in the tibiotarsal region of 112 broiler carcasses, divided in four groups (n=28), accordingly to the lesion's intensity. There were no significant differences in microbiological quantification among the groups (p>0.05) except for the grade 3 group, as grade 1 and 2 lesions were in the early stages and histopathological changes such as ulceration were not observed. In grade 3 lesion group, it was observed bacterial cocci grume and ulceration at the articular region and significantly higher microbiological count (p<0.05) for E. coli and Staphylococcus spp. In conclusion, the visual standard proposed in this work, correlated and confirmed by the histopathologic, and microbiologic characterization, allows to precise and fast ascertainment of the contact lesion grade in the tibiotarsal regions of broiler carcasses. Moreover, it should be highlighted that grades 1 and 2 alterations are not caused by an inflammatory process caused by pathogenic agents and should not be considered a public health risk.
This study was conducted to investigate the genetic relationships among four reproductive traits. Data for this study were 7616 records from 1910 Landrace (L) and 10,454 records from 2283 Yorkshire (Y) in a closed nucleus swine herd. Traits considered on this study were gestation length (GL), total number of piglets born (TNB), wean to first service (WFS), and number of stillborn per litter (NSB). Heritabilities and genetic correlations were estimated by using the Bayesian inferences via Gibbs sampling in a four trait linear-threshold repeatability animal mixed model by designating NSB as a categorical trait in the L and Y purebred populations. Effects on the statistical model were considered for parity, contemporary group as fixed and service sire, permanent environmental, animal additive genetic effects as random. Estimates of heritability were 0.21, 0.23, 0.16, and 0.09 for GL, WFS, TNB, and NSB in the L population and 0.35, 0.16, 0.14 and 0.10 for corresponding traits in the Y population, respectively. Genetic correlation for GL was -0.59 and -0.28 with TNB and -0.58 and -0.17 with NSB in the L and Y populations, respectively. The NSB was positively correlated with TNB in the L and Y populations in genetic and environmental aspects. Therefore, the NSB should be taken into account in selecting sows for improving prolificacy of dam line breeding swine stock.
In South Korea with forest as a major land cover class (over 60% of the country), many wildfires occur every year. Wildfires weaken the shear strength of the soil, forming a layer of soil that is vulnerable to landslides. It is important to identify the severity of a wildfire as well as the burned area to sustainably manage the forest. Although satellite remote sensing has been widely used to map wildfire severity, it is often difficult to determine the severity using only the temporal change of satellite-derived indices such as Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Normalized Burn Ratio (NBR). In this study, we proposed an approach for determining wildfire severity based on machine learning through the synergistic use of Sentinel-1A Synthetic Aperture Radar-C data and Sentinel-2A Multi Spectral Instrument data. Three wildfire cases-Samcheok in May 2017, Gangreung·Donghae in April 2019, and Gosung·Sokcho in April 2019-were used for developing wildfire severity mapping models with three machine learning algorithms (i.e., Random Forest, Logistic Regression, and Support Vector Machine). The results showed that the random forest model yielded the best performance, resulting in an overall accuracy of 82.3%. The cross-site validation to examine the spatiotemporal transferability of the machine learning models showed that the models were highly sensitive to temporal differences between the training and validation sites, especially in the early growing season. This implies that a more robust model with high spatiotemporal transferability can be developed when more wildfire cases with different seasons and areas are added in the future.
Journal of Nuclear Fuel Cycle and Waste Technology(JNFCWT)
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v.13
no.1
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pp.21-34
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2015
Source term analysis should be carried out to prepare the decommissioning of the nuclear power plant. In the planning phase of decommissioning, the classification of decommissioning wastes and the cost evaluation are performed based on the results of source term analysis. In this study, the verification of MCNP/ORIGEN-2 model is carried out for preliminary source term calculation for Wolsung Unit 1. The inventories of actinide nuclides and fission products in fuel bundles with different burn-up were obtained by the depletion calculation of MCNPX code modelling the single channel. Two factors affecting the accuracy of source terms were investigated. First, the neutron spectrum effect on neutron induced activation calculation was reflected in one-group microscopic cross-sections of relevant radio-isotopes using the results of MCNP simulation, and the activation source terms calculated by ORIGEN-2 using the neutron spectrum corrected library were compared with the results of the original ORIGEN-2 library (CANDUNAU.LIB) in ORIGEN-2 code package. Second, operation history effect on activation calculation was also investigated. The source terms on both pressure tubes and calandria tubes replaced in 2010 and calandria tank were evaluated using MCNP/ORIGEN-2 with the neutron spectrum corrected library if the decommissioning wastes can be classified as a low level waste.
Youngmin Seo;Youjeong Youn;Seoyeon Kim;Jonggu Kang;Yemin Jeong;Soyeon Choi;Yungyo Im;Yangwon Lee
Korean Journal of Remote Sensing
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v.39
no.6_1
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pp.1413-1425
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2023
The increasing frequency of wildfires due to climate change is causing extreme loss of life and property. They cause loss of vegetation and affect ecosystem changes depending on their intensity and occurrence. Ecosystem changes, in turn, affect wildfire occurrence, causing secondary damage. Thus, accurate estimation of the areas affected by wildfires is fundamental. Satellite remote sensing is used for forest fire detection because it can rapidly acquire topographic and meteorological information about the affected area after forest fires. In addition, deep learning algorithms such as convolutional neural networks (CNN) and transformer models show high performance for more accurate monitoring of fire-burnt regions. To date, the application of deep learning models has been limited, and there is a scarcity of reports providing quantitative performance evaluations for practical field utilization. Hence, this study emphasizes a comparative analysis, exploring performance enhancements achieved through both model selection and data design. This study examined deep learning models for detecting wildfire-damaged areas using Landsat 8 satellite images in California. Also, we conducted a comprehensive comparison and analysis of the detection performance of multiple models, such as U-Net and High-Resolution Network-Object Contextual Representation (HRNet-OCR). Wildfire-related spectral indices such as normalized difference vegetation index (NDVI) and normalized burn ratio (NBR) were used as input channels for the deep learning models to reflect the degree of vegetation cover and surface moisture content. As a result, the mean intersection over union (mIoU) was 0.831 for U-Net and 0.848 for HRNet-OCR, showing high segmentation performance. The inclusion of spectral indices alongside the base wavelength bands resulted in increased metric values for all combinations, affirming that the augmentation of input data with spectral indices contributes to the refinement of pixels. This study can be applied to other satellite images to build a recovery strategy for fire-burnt areas.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.11
no.4
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pp.192-205
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2009
The unexpected wind over the Mt. Hwawang on 9 February 2009 was deadly when many spectators were watching a traditional event to burn dried grasses and the fire went out of control due to the wind. We analyzed the fatal wind based on wind flow simulations over a digitized complex terrain of the mountain with a localized heating area using a three dimensional computational fluid dynamics model, CFD_NIMR_SNU (Computational Fluid Dynamics_National Institute of Meteorological Research_Seoul National University). Three levels of fire intensity were simulated: no fire, $300^{\circ}C$ and $600^{\circ}C$ of surface temperature at the site on fire. The surface heat accelerated vertical wind speed by as much as $0.7\;m\;s^{-1}$ (for $300^{\circ}C$) and $1.1\;m\;s^{-1}$ (for $600^{\circ}C$) at the center of the fire. Turbulent kinetic energy was increased by the heat itself and by the increased mechanical force, which in turn was generated by the thermal convection. The heating together with the complex terrain and strong boundary wind induced the unexpected high wind conditions with turbulence at the mountain. The CFD_NIMR_SNU model provided valuable analysis data to understand the consequences of the fatal mountain fire. It is suggested that the place of fire was calm at the time of the fire setting due to the elevated terrain of the windward side. The suppression of wind was easily reversed when there was fire, which caused updraft of hot air by the fire and the strong boundary wind. The strong boundary wind in conjunction with the fire event caused the strong turbulence, resulting in many fire casualties. The model can be utilized in turbulence forecasting over a small area due to surface fire in conjunction with a mesoscale weather model to help fire prevention at the field.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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