모바일의 확산과 더불어 정형화된 자료뿐만 아니라 다양한 형태의 비정형화된 자료로부터 정보가 생성되고 정보 전달 및 공유가 활발히 이루어지고 있다. 최근에는 다양한 SNS 매체들로부터 생산 및 배포되는 많은 자료들 중에서 유의미한 정보를 추출하는 기술로 빅데이터 기술을 많이 사용하며, 빅데이터 분석 기법 중 하나인 데이터 마이닝 기법을 사용한다. 특히, SNS로부터 수집된 방대하고 다양한 자료들을 이용하여 대중의 집단지성에 표출된 일반적인 감정을 분석하여 다양한 분야에 활용한다. 본 논문에서는 SNS를 통해 작성된 짧은 문단 내 함축된 키워드와 키워드들 간의 연관성을 이용하여 문단에 나타난 감정을 예측하고 사용자별 감정에 따른 적절한 답변이나 예측된 감정과 유사한 상품이나 영화 등 다양한 추천시스템에 사용될 수 있도록 형태소 분석과 변형된 n-gram방법을 혼합하여 효율적인 감정 예측 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 평균 82.25%의 재현율을 보여 기존의 시스템에 비해 더욱 향상된 성능을 보여 주었고, 형태소분석을 통해 의미 있는 키워드 추출에 도움이 될 것으로 기대한다.
국내에 분포하는 대사초절에 속하는 3분류군의 외부형태형질을 분석하고 분자계통학적 연구를 수행하여 이들 간의 유연관계를 밝혔다. 대사초절 내의 기본종인 대사초의 외부형태학 특징을 재검토하여 기존 문헌과의 차이를 파악하였으며, 식물상 문헌 및 표본을 통해 국내 분포도를 작성하였다. 문헌에 언급된 형질들 중에서 잎의 형태는 생육지 조건에 따라 변이가 심하였지만, 지하경 생장 양상, 잎과 과낭의 털의 존재 등은 종수준에서 구분하는데 좋은 형질이었다. 분자계통학적 연구에서 털대사초는 독립된 종으로 처리되는 것을 지지하였다.
Ginsenoside (G)-F1 is an enzymatic metabolite generated from G-Rg1. Although this metabolite has been reported to suppress platelet aggregation and to reduce gap junction-mediated intercellular communication, the modulatory activity of G-F1 on the functional role of skin-derived cells has not yet been elucidated. In this study, we evaluated the regulatory role of G-F1 on the cellular responses of B16 melanoma cells. G-F1 strongly suppressed the proliferation of B16 cells up to 60% at 200 ${\mu}g/mL$, while only diminishing the viability of HEK293 cells up to 30%. Furthermore, G-F1 remarkably induced morphological change and clustering of B16 melanoma cells. The melanin production of B16 cells was also significantly blocked by G-F1 up to 70%. Interestingly, intracellular signaling events involved in cell proliferation, migration, and morphological change were up-regulated at 1 h incubation but down-regulated at 12 h. Therefore, our results suggest that G-F1 can be applied as a novel anti-skin cancer drug with anti-proliferative and anti-migration features.
Baeja(背子), which was excavated from the tomb of Sim, Su-ryun(沈秀崙, 1534-1589), a civil official, has a distinctive pattern. Two rectangles are connected by button knots on both shoulders and below the armpits, and surround the front and back of the upper body. Also, the back is shorter than the front, while the center-front is not opened. It also has a round neckline without a collar. Jeojuji(楮注紙), which is a traditional Korean paper made from mulberry bark, is put between the outer shell and lining of this clothing as an interlining. The purpose of this study is to perform a morphological feature analysis of the Baeja to examine its characteristics and name, and clothes with similar features, attire relic, pictorial and ceramic materials as well as precedent studies were used in the analysis. The Baeja, which was excavated from the tomb of Sim, Su-ryun, has the same pattern as Yangdang(裲檔), which was worn in the ancient northern region and China. Its composition and the way it was worn are very simple. Also, the shorter back length can be used as evidence that it was worn as everyday outer clothing, and not in a ceremony. Jeojuji, used as an interlining, made it easy to sew and maintain attire pattern and played a role of maintaining warmth. Therefore, this Baeja is presumed to be an outer clothing simply worn in the everyday life for convenience and warmth. In regards to its morphological feature, it was most likely a Yangdang in Joseon Dynasty.
In 2007, a total of 77 isolates of Fusarium spp. were obtained from ear rot symptoms of corns collected from 5 locations in Gangwon Province, Korea. The fungal isolates were identified based on their morphological features. Out of the isolates, fifteen isolates were identified as Fusarium verticillioides which formed microconidia in long chains on monophialides. Four isolates were identified as F. subglutinans which formed microconida only on false heads. Six isolates were identified as F. graminearum which produced red pigment in PDA culture. Besides these Fusarium species, F. napiform, F. nygamai, and F. oxysporum were identified from the rest isolates. To assess for genetic diversity of the isolates, a random amplified polymorphic DNA(RAPD) technique was carried out using URP primers. The results from the RAPD analysis showed that the isolates from corn were divided into 6 groups. These RAPD groups of the Fusarium species corresponded to morphological characters of the Fusarium species. The phylogenetic analysis of most isolates by DNA sequencing of EF-1$\alpha$ gene corresponded to morphological characters of the Fusarium species. The results of pathogenicity tests by two inoculation methods revealed that F. verticillioides, F. graminearum and F. subglutinans are strongly pathogenic to corn stalks.
북아메리카 원산이며, 일본에서는 외래식물로 알려진 미국잔디갈고리(Desmodium paniculatum)가 국내의 화성시와 대전시에서 발견되었다. 본종은 다년생 초본이며, 협과는 4-5개의 소절과로 연결되고, 소절과 사이의 배축면이 완만하게 좁아지는 점에서 국내의 근연분류군들과 구분된다. 미국잔디갈고리는 강변과 도로변에서 자라고 있어, 하천정비나 도로 공사를 통해 유입된 것으로 추측된다. Internal transcribed spacer 계통수상에서 한국산 미국잔디갈고리는 일본산 개체와 단계통을 형성하였다. 본 연구는 미국잔디갈고리의 형태적 특징에 대한 기재와 사진, 도해, 분포 위치에 대해 보고하였다.
본 논문에서는 전립선 초음파 영상에서 형태학적 특징을 이용하여 전립선 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 첫 단계에서는 전립선 영역의 상단 경계선을 추출한다. 초음파 촬영으로 획득한 영상에서 히스토그램 정보를 이용해 명암대비를 조정하여 전립선 영역의 상단 경계선을 검출하기 위한 기준 객체들을 추출하고, 기준 객체들의 하단 경계선을 Monotone cubic spline 보간법을 적용하여 상단 경계선을 추출한다. 두 번째 단계에서는 전립선 초음파 영상에서 추출한 상단 경계선보다 아래에 위치한 영역에 대해 오츠 이진화를 적용하여 전립선 하단 경계선을 추출한다. 마지막으로 전립선 상단 경계선과 하단 경계선을 연결하여 전립선 영역을 추출한다. 수동으로 측정한 전립선 영역과 비교 분석한 결과, 전립선 초음파 영상이 갖는 형태학적 특징을 이용한 방법으로 전립선 영역을 추출할 수 있는 것을 확인하였다.
Sunmi Yoon;Napissara Boonpraman;Chae Young Kim;Jong-Seok Moon;Sun Shin Yi
BMB Reports
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제56권5호
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pp.308-313
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2023
Phenotypic features such as ataxia and loss of motor function, which are characteristics of Parkinson's disease (PD), are expected to be very closely related to cerebellum function. However, few studies have reported the function of the cerebellum. Since the cerebellum, like the cerebrum, is known to undergo functional and morphological changes due to neuroinflammatory processes, elucidating key functional factors that regulate neuroinflammation in the cerebellum can be a beneficial therapeutic approach. Therefore, we employed PD patients and MPTP-induced PD mouse model to find cytokines involved in cerebellar neuroinflammation in PD and to examine changes in cell function by regulating related genes. Along with the establishment of a PD mouse model, abnormal shapes such as arrangement and number of Purkinje cells in the cerebellum were confirmed based on histological finding, consistent with those of cerebellums of PD patients. As a result of proteome profiling for neuroinflammation using PD mouse cerebellar tissues, fetuin-A, a type of cytokine, was found to be significantly reduced in Purkinje cells. To further elucidate the function of fetuin-A, neurons isolated from cerebellums of embryos (E18) were treated with fetuin-A siRNA. We uncovered that not only the population of neuronal cells, but also their morphological appearances were significantly different. In this study, we found a functional gene called fetuin-A in the PD model's cerebellum, which was closely related to the role of cerebellar Purkinje cells of mouse and human PD. In conclusion, morphological abnormalities of Purkinje cells in PD mice and patients have a close relationship with a decrease of fetuin-A, suggesting that diagnosis and treatment of cerebellar functions of PD patients might be possible through regulation of fetuin-A.
우리나라에서 붉평치는 2014년 11월 삼척에서 정치망으로 채집되어 Jeong et al.(2015)에 의해 Lampris guttatus로 처음 보고되었다. 이후, Underkoffler et al. (2018)에 의해 1종(L. lauta)의 학명 부활 및 3종(L. australensis, L. incognitus, L. megalopsis)이 새롭게 보고되어, 국내 붉평치의 학명 재검토가 필요한 실정이다. 국내 미기록종 표본은 현재 서대문자연사박물관에 박제 표본으로 보존되어 있으며, 박제 표본은 다음의 형태적 특징을 가진다: 안경이 가랑이체장의 5%보다 크다; 머리, 흉부, 새개부를 포함한 몸 전체에 둥근 반점이 산재한다; 둥근 반점의 크기는 불규칙적이다; 지느러미가 모두 붉다. 또한, L. guttatus는 북대서양에 분포하는 반면 L. megalopsis는 전 세계의 온대 및 열대 해역에 분포한다. 따라서, 본 연구 결과는 형태 및 분포 특징에 의거 한국산 붉평치의 학명이 L. guttatus에서 L. megalopsis로 변경되어야 함을 시사한다.
본 연구에서는 고분자 전해질막 연료전지용 가스확산층의 투과도를 예측하기 위해 삼차원 합성곱 신경망 모델을 사용하는 방법론을 소개한다. 먼저, 기계학습 모델을 학습시키기 위해 X-선 단층 촬영을 통해 얻은 실제 가스확산층 이미지에서 형태학적 특성을 추출해 가스확산층의 대표 체적 요소로 이루어진 인공 데이터셋을 생성한다. 이러한 형태학적 특성은 다공성, 섬유 배향, 직경의 통계적 분포가 포함된다. 구축한 인공 데이터셋 대표 체적 요소들의 투과도를 평가하기 위해 격자 볼츠만 방법이 사용되었으며 각각의 대표 체적 요소들의 투과도를 도출하였다. 이러한 인공 데이터셋을 통해 삼차원 합성곱 신경망 모델을 학습시켰으며 인공 데이터셋을 학습한 삼차원 합성곱 신경망 모델이 실제 가스확산층의 대표 체적 요소 투과도 또한 잘 예측하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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