위성 자료의 성능이 크게 개선됨에 따라 최근에는 위성을 이용하여 광범위한 영역에 대한 실시간 안개 탐지 알고리즘들이 개발되고 있다. 한반도 주변을 관측하는 기상위성 중 관측주기가 10분으로 시간해상도가 가장 우수한 GEO-KOMPSAT-2A/Advanced Meteorological Imager (GK2A/AMI)는 공간해상도가 500 m이다. 반면 GEO-KOMPSAT-2B/Geostationary Ocean Color Imager-II (GK2B/GOCI-II)는 해상도가 250 m지만, 1시간 주기로 관측하고 가시채널만 보유하고 있다. 따라서 본 연구에서는 한반도 주변에서 발생하는 안개를 10분 및 250 m 해상도로 탐지하기 위해 GK2AB 융합 안개 탐지 알고리즘(Fog Detection Algorithm, FDA)인 GK2AB FDA를 개발하였다. GK2AB FDA는 세 파트로 구성된다. 첫 번째로 현업 운용중인 GK2A 안개 탐지 알고리즘(GK2A FDA)으로 10분 및 500 m 해상도로 안개를 탐지한다. 두 번째 단계에서는 두 위성 자료 간 시공간 일치, 태양천정각과 파장역 차이를 보정한 GK2A normalized visible (NVIS)의 10분 변화량을 이용하여 GK2B NVIS를 10분 간격으로 외삽한다. 마지막 단계에서는 외삽된 GK2B NVIS, 태양천정각, GK2A FDA 산출물 등을 입력자료로 기계학습(의사결정나무)을 이용하여 개발된 GK2AB FDA로 지리적위치에 따라 안개를 탐지(250 m, 10분)한다. GK2AB FDA의 훈련에는 6개 사례, 검증에는 4개 사례가 이용되었다. GK2AB FDA의 정량적 검증에는 지상관측 시정, 풍속 그리고 상대습도 자료를 이용하였다. GK2AB FDA는 GK2A FDA에 비해 공간해상도가 4배 증가함에 따라 안개 및 비안개 화소가 보다 자세히 구분되었다. 또한 검증방법에 관계없이 GK2A FDA에 비해 probability of detection (POD)은 높고 Hanssen-Kuiper Skill score (KSS)는 높거나 비슷함을 보여 안개 탐지 수준이 개선된 것으로 보인다. 하지만 일부 사례에서는 GK2AB FDA의 false alarm ratio (FAR)와 Bias가 크게 나타나 안개를 과대탐지하는 문제를 보이고 있다.
갓김치로부터 분리된 유산균 5종(Lactobacillus acidophilus GK20, Lactobacillus brevis GK55, Lactobacillus paracasei GK74, Lactobacillus plantarum GK81, 및 Leuconostoc mesenteroides GK104)의 활성산소종에 대한 저항성 및 항산화 활성을 조사하였다. Hydrogen peroxide (0.5 mM)와 반응 5시간후 L. acidophilus GK20, L. brevis GK55, L. paracasei GK74 및 L. plantarum GK81들은 50% 이상의 생존율을 보였으며, superoxide anions에 의한 저해율은 L. acidophilus GK20와 L. paracasei GK74가 가장 낮았고, hydroxyl radical과의 반응에서는 L. paracasei GK74와 L. plantarum GK81이 가장 안정하였다. 한편, L. plantarum GK81는 실험 균주 중 가장 높은 DPPH 소거능($70.8{\pm}10.1%$)을 나타내었는데, 세포(IC)보다는 세포추출물(ICFE)의 활성이 더 높았다. 또한 L. plantarum GK81의 ICFE는 다른 균주들에 비해 높은 superoxide radical 소거능을 보였고, 이 균주의 IC와 ICFE에 의한 환원력은 BHA와 vitamin C보다 유의적으로 더 높게 나타났으며, L.paracasei GK74 IC의 환원력도 vitamin C와 비슷한 수준으로 나타났다. L. brevis GK55, L. paracasei GK74 및 L.mesenteroides GK104 IC의 $Fe^{2+}$-chelating 활성은 30% 이상이었고, L. plantarum GK81의 ICFE는 45% 이상의 활성을 나타내었다. 따라서 실험 균주 중 L. plantarum GK81은 다른 균들에 비해 ROS에 대해 비교적 안정하고, 항산화 활성도 가장 높은 것으로 확인되었다.
In this study, seven strains isolated from mustard leaf kimchi were screened for their tolerance to simulated gastric and bile juices, the adhesive properties to Caco-2 cells, and the inhibition ability of Salmonella Typhimurium ATCC 29631 adhesion. Lactobacillus acidophilus GK20, Lactobacillus paracasei GK74, and Lactobacillus plantarum GK81, which were resistant to bile as well as gastric juices, possessed high bile-salt hydrolase (BSH) activity towards both sodium glycocholate and sodium taurocholate. The strongest in vitro adherence of $53.96{\pm}4.49%$ was exhibited by L. plantarum GK81 followed by L. acidophilus GK20 with adhesion levels of $40.72{\pm}9.46%$. The adhesion of these strains was significantly (p < 0.05) reduced after exposure to pepsin and heating for 30 min at $80^{\circ}C$. Addition of $Ca^{2+}$ led to a significant (p < 0.05) increase of the adhesion of L. acidophilus GK20, but the adhesion ability of L. plantarum GK81 was not different from the control by the addition of calcium. In the competition and exclusion experiment, the adhesion inhibition of S. Typhimurium by L. plantarum GK81 strain was much higher than the other strains. Moreover, the exclusion inhibition of S. Typhimurium by L. acidophilus GK20 was considerably high, although the inhibition activity of this strain was lower than L. plantarum GK81.
GK2A(GEO-KOMPSAT-2A)satellite has been operating excellently since its launch in Dec 2018. The secondary payload called KSEM (Korean Space Environment Monitor) was equipped into the GK2A satellite along with AMI (Advanced Meteorological Imager) sensor. KSEM is the Korea's first operational geostationary space weather sensor and has been developed collaboratively by KHU (Kyung Hee University) and KARI (Korea Aerospace Research Institute). The interface works between KSEM and GK2A were conducted by KARI. Various interface tests, which aim for evaluating effective functionality of KSEM with the spacecraft, were intensively conducted at KARI facilities. Main tests consisted of mechanical and electrical check-up activities between the KSEM and GK2A. Interface tests of KSEM, which involve pre-launch tests such as ETB and GK2A system level tests, were conducted to evaluate functional and performance of KSEM before the launch. The tests carried out during the GK2A LEOP (Launch and Early Orbit Phase) and IOT (In Orbit Test) period (Dec 2018 ~ June 2019) showed excellent in-orbit performance of KSEM data.
Backgroud: Ginsenoside compound K (GK) is a major metabolite of protopanaxadiol-type ginsenosides and has remarkable anticancer activities in vitro and in vivo. This work used an ionic cross-linking method to entrap GK within O-carboxymethyl chitosan (OCMC) nanoparticles (Nps) to form GK-loaded OCMC Nps (GK-OCMC Nps), which enhance the aqueous solubility and stability of GK. Methods: The GK-OCMC Nps were characterized using several physicochemical techniques, including x-ray diffraction, transmission electron microscopy, zeta potential analysis, and particle size analysis via dynamic light scattering. GK was released from GK-OCMC Nps and was conducted using the dialysis bag diffusion method. The effects of GK and GK-OCMC Nps on PC3 cell viability were measured by using the 3-(4,5-dimethyl-2-thiazolyl)-2,5-diphenyl-2-H-tetrazolium bromide assay. Fluorescent technology based on Cy5.5-labeled probes was used to explore the cellular uptake of GK-OCMC Nps. Results: The GK-OCMC NPs had a suitable particle size and zeta potential; they were spherical with good dispersion. In vitro drug release from GK-OCMC NPs was pH dependent. Moreover, the in vitro cytotoxicity study and cellular uptake assays indicated that the GK-OCMC Nps significantly enhanced the cytotoxicity and cellular uptake of GK toward the PC3 cells. GK-OCMC Nps also significantly promoted the activities of both caspase-3 and caspase-9. Conclusion: GK-OCMC Nps are potential nanocarriers for delivering hydrophobic drugs, thereby enhancing water solubility and permeability and improving the antiproliferative effects of GK.
This paper presents bounding space(BS) management for real-time visual simulation when using GK-DEVS models. Since GK-DEVS, extended from DEVS formalism, has information of 3D geometry and 3D hierarchical structure, we employs three types of bounding spaces: BS of its own shape, BS of its children GK-DEVS, and total BS. In addition to next-event scheduling functionality of previous GK-Simulator, its abstract simulation algorithms is extended to manage the three types of BSs so that BSs can be utilized in the rendering process of a renderer, so called GK-Renderer, We have implemented the method and evaluated it with an automated manufacturing system. In the case study, the proposed BSs management method showed about 2 times improvement in terms of rendering process speed.
Replacement of the Asp-84 residue of the deoxyguanosine kinase subunit of the tandem deoxyadenosine kinase/deoxyguanosine kinase (dAK/dGK) from Lactobacillus acidophilus R-26 by Ala, Asn, or Glu produced increased $K_m$ values for deoxyguanosine on dGK. However, it did not seem to affect the binding of Mg-ATP. The Asp-84 dGK replacements bad no apparent effect on the binding of deoxyadenosine by dAK. However, the mutant dGKs were no longer inhibited by dGTP, normally a potent distal end-product inhibitor of dGK. Moreover, the allosteric activation of dAK activity by dGTP or dGuo was lost in the modified heterodimeric dAK/dGK enzyme. Therefore, it seems very likely that Asp-84 participates in dGuo binding at the active site of the dGK subunit of dAK/dGK from Lactobacillus acidophilus R-26.
지구온난화는 기후변화를 야기하며 전지구적으로 이상기상 현상을 유발하고 있다. 우리나라에서도 폭염, 가뭄과 같은 이상기상 현상이 증가하고 있는 상황이다. 이상기상 감시를 위하여 지표면온도(Land Surface Temperature, LST), 온도상태지수(Temperature Condition Index, TCI), 식생활력지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI), 식생상태지수(Vegetation Condition Index, VCI), 식생건강지수(Vegetation Health Index, VHI) 등의 위성자료가 활용되고 있다. TCI와 VCI를 이용하여 계산되는 VHI는 온도, 강수와 같은 기상 요인에 의한 식생 스트레스를 나타내며, 기후변화 상황에서 가뭄 평가에 주로 활용되고 있다. TCI, VCI는 날짜 및 장소에 따른 LST, NDVI의 과거 평년치를 참조해서 산출되기 때문에, 아직 2년여의 자료밖에 없는 천리안위성 2A호(GK2A) AMI (Advanced Meteorological Imager) 자료로부터 TCI, VCI, VHI를 산출하는 것은 현재로서는 쉽지 않은 일이다. 본 연구에서는 대안적인 방법으로 VIIRS (Visible Infrared Imaging Radiometer Suite) 센서의 LST, NDVI를 이용하여 GK2A의 VHI 산출 가능성을 모색하였다. GK2A와 VIIRS의 LST, NDVI는 상당히 높은 상관성을 보이기 때문에, GK2A에 존재하지 않는 과거 평년치를 VIIRS 자료로 대체하는 방식을 택하였다. 8일 간격으로 GK2A 격자에 해당하는 LST, NDVI의 최소·최대값 조견표를 구축하여 TCI, VCI, VHI를 산출하였고, 최근 우리나라 이상기상 현상에 대한 해석을 수행하였다. GK2A VHI는 2020년 3월과 6월의 폭염, 4월과 7월의 저온, 8월의 폭우 등으로 인한 식생 스트레스의 변화를 잘 표현하는 것으로 나타났지만, 미국 해양대기청(National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA)의 VHI 산출물은 그렇지 않았다. 본 연구에서 제시한 GK2A VHI는 향후 LST, NDVI의 과거 평년치에 대한 통계적으로 엄밀한 보완을 거친다면 폭염, 가뭄으로 인한 식생 스트레스 감시에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
장기간에 걸친 전 지구적인 위성관측 지표면 알베도 자료는 전 지구 기후 및 환경의 변화 감시에 활발히 이용되고 있으며 그 활용도와 중요성이 크다. 우리나라의 경우 정지궤도위성 천리안위성 1호(Communication, Ocean and Meteorological Satellite, COMS) MI(Meteorological Imager) 센서와 천리안위성 2A호(GEO-KOMPSAT-2A, GK-2A) AMI (Advanced Meteorological Imager) 센서의 세대교체를 통해 지속적인 지표면 알베도 산출물의 확보가 가능하다. 그러나 COMS/MI 및 GK-2A/AMI의 지표면 알베도 산출물은 센서 및 알고리즘의 차이로 인해 산출물 간의 차이가 존재한다. 따라서 COMS/MI와 GK-2A/AMI 지표면 알베도 산출 기간을 확장하고 지속적인 기후변화 감시 연계성 확보를 위해 두 위성 산출물 간의 오차 분석이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 COMS/MI 및 GK-2A/AMI 지표면 알베도 자료의 중복기간을 대상으로 지상관측자료 AERONET (Aerosol Robotic Network)와 타 위성자료 GLASS (Global Land Surface Satellite)와 함께 비교 분석하였다. 오차 분석 결과 AERONET과의 검증에서 COMS/MI의 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 0.043로 GK-2A/AMI의 RMSE인 0.015보다 높게 나타났다. 또한 GLASS와 비교하였을 때 COMS/MI의 RMSE는 0.029로 GK-2A/AMI의 0.038보다 낮게 나타났다. 이러한 오차특성을 이해하고 COMS/MI 및 GK-2A/AMI의 지표면 알베도 자료를 사용할 때 장기간 기후변화 감시에 적극적으로 활용할 수 있을 것이다.
Conceptual models to analyze both typhoon and Changma using products extracted by the GEO-KOMPSAT-2A (GK-2A) are suggested in this study. The GK-2A which is scheduled to be launched in 2018 has a high resolution, 16 channels, and 52 products. This means GK-2A is expected to obtain high quality images and products, which can detect severe weather earlier than the Communications, Ocean and Meteorological Satellite (COMS). Since there are not enough conceptual models for typhoon and Changma using satellite images and products, our conceptual model can increase both the applicability of satellite data and the accuracy of analysis. In the conceptual model, typhoons are classified as three types by prevailing factors; 1) heavy-rainfall type, 2) wind type, and 3) complex type. For Changma, two types are divided by the characteristics; band type and heavy-rainfall type. Among the high resolution 52 products, each type of typhoon and Changma are selected. In addition, the numerical products and dynamic factors are considered in order to improve conceptual models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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