하천, 호소 및 해양항만의 퇴적물은 수계로 배출된 오염물질의 종착점이면서 동시에 지속적으로 오염물질을 수계로 배출하는 오염원(source)으로 작용한다. 지금까지 오염퇴적물은 육상매립 또는 해양투기해왔던 것이 현실이었다. 하지만 육상매립은 고 비용, 해양투기는 런던협약으로 인해 전면 금지되었다. 따라서 본 연구에서는 대상부지인 왕궁축산단지의 오염퇴적토를 대상으로 토양정화방법을 적용하여 연구하였다. 토양정화방법은 해외 적용사례와 국내 처리 가능한 적용기술을 선별하여 전처리, 퇴비화, 토양세척, 동전기, 열탈착을 적용하였다. 오염특성파악을 위한 대상 부지 조사결과 수질은 용존산소(Disolved Oxigen, DO), 부유물질(Suspended Solid, SS), 화학적산소요구량(Chemical Oxygen Demand, COD), 총질소(Total Nitrogen, TN), 총인(Total Phosphorus, TP) 이 방류수 수질기준을 초과하였고 특히 SS, COD, TN, TP는 기준을 수십 배에서 수백 배 초과하였다. 토양은 돼지사료의 성장을 촉진하는 구리, 아연의 농도가 높게 나타났으며, 카드뮴이 토양환경보전법 기준치 1지역을 상회하였다. 전처리기술은 하이드로사이클론을 활용하여 입도분리를 실시하였으며, 미세토양이 80% 이상 분리되어 선별효율이 높게 나타났다. 퇴비화는 유기물 및 석유계 총 탄화수소(Total Petroleum Hydrocarbon, TPH) 오염토양을 대상으로 실시하였으며, TPH는 우려기준 이내로 처리되었고, 유기물의 경우 대장균이 높게 분석되어 70℃에서 퇴비화 최적조건을 적용하여 비료규격을 만족하였으나 비료규격에 비하여는 유기물함량이 낮게 분석되었다. 토양세척은 연속추출시험결과 Cd는 미세토에서 5단계인 잔류성(Residual)물질이 확연하게 존재하였고 Cu 및 Zn은 오염분리가 쉬운 이온교환성(1단계), 탄산염(2단계), 철/망간산화물(3단계)의 함량이 대부분을 차지했다. 산용출과 다단세척을 단계별로 적용결과 염산, 1.0M, 1:3, 200rpm, 60min이 최적 세척인자로 분석되었으며 다단세척실험결과 오염 퇴적토는 대부분 1단에서 토양환경보전법 우려기준을 만족하는 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구의 적용성 시험결과 중금속오염이 높은 오염토는 전처리 후 토양세척을 적용하여 처리토를 골재로 활용하고, 유기물 및 유류 오염토는 퇴비화를 적용하여 오염물질과 대장균을 사멸한 후 부숙토로 사용하는 것이 효율적임을 확인할 수 있었다.
최근, 국내에서 발생하는 대가축의 질병은 바이러스 혹은 세균 등과 같은 병원체가 사료 섭취, 가축 간의 신체접촉, 호흡 등 다양한 경로를 통해 전파되어 발병되는 전염성 질병이다. 전염성 질병은 가축의 건강을 위협하고 생산성을 감소시키기 때문에 현장에서 조기 진단하여 개체 격리와 같은 통제 관리가 필수적이다. 기존 사용되고 있는 진단 키트들은 현장에서 사용하기에 용이하지 않으며 극소량의 감도에서 진단이 제한적인 단점을 가지고 있다. 그러므로, 현장에서 극소량의 감도와 진단의 편이성을 고려하여 DNA와 RNA 수준에서 진단할 수 있는 CRISPR/Cas 시스템은 최적의 시스템이라 할 수 있다. 본 연구논문에서는 대가축의 전염성 질병들을 현장에서 조기 진단함에 있어 CRISPR/Cas 시스템의 활용전략에 대해 소개하고자 한다. 최근 발견된 CRISPR/Cas 효소들은 2개의 클래스와 6가지 하위유형으로 분류되었다. 이 중에서 클래스 2에 포함되는 Cas 효소들은 대표적으로 제 2형에 Cas9, 제 5형에 Cas12a와 Cas12b, 제 6형에 Cas13a와 Cas13b가 있다. 현재까지 개발된 CRISPR/Cas 시스템들은 간단한 시각 신호를 통해 표적에 대한 정량 및 다중 감지가 가능하고 특히, 극소량 수준의 초고감도에서도 표적만을 진단할 수 있으며 단시간 이내에 진단 결과를 얻을 수 있다. 하지만 초고감도 DNA 혹은 RNA를 진단하기 위해 최적의 신호 증폭 방법과 결합되어야 하고 표적 DNA 혹은 RNA를 진단에 적합하도록 DNA를 RNA로, RNA를 DNA로 전변해야 하는 단점이 있다. 따라서, 현장에서 대가축의 전염성 질병을 조기에 진단할 수 있는 CRISPR/Cas 바이오센서를 개발하는데 있어 가축의 전염 매개체로부터 추출되는 병원체 유형(DNA 혹은 RNA)을 고려하여 최적의 Cas 효소를 선정하여야 하고 이에 따른 적절한 신호 증폭 방법이 결합되어야 한다. 따라서, CRISPR/Cas 시스템은 유전자 편집 방법을 사용하는 빠르고 효율적인 진단 도구이며 이 시스템은 소의 전염병을 조기에 진단하고 감염 확산방지에 도움될 수 있을 것으로 판단 되어진다.
비록 전 세계적으로 많은 수의 소규모 시범 셀룰로식 에탄올 생산연구가 보고되고 있으며 셀룰로식 에탄올 생산을 위한 많은 연구들이 진행되고 있지만 현재까지 전분계나 설탕계 에탄올과 경쟁할 수 있을 정도의 경제적 생산이 가능한 상용화된 셀룰로식 에탄올 생산시설은 현재까지 보고 된 바 없다. 또한 일부 환경경제학자들은 옥수수 작물자체가 수확기까지 많은 양의 수분과 에너지를 필요로 하고 매년 토양을 침출시키는 작물이어서 환경적인 문제점을 불러 올 수 있다는 점, 이후 옥수수 바이오매스로부터 에탄올을 생산할 때까지 들어가는 에너지의 양이 높다는 점등을 지적하며 옥수수로부터의 에탄올대량생산에 신중해야 한다는 의견도 있다(24). 하지만 가까운 장래에 석유를 대체할 액체연료 중 에탄올이 가장 적합하다는 미국이나 유럽의 목표에 따라 옥수수 줄기나 잎을 이용한 셀룰로식 에탄올 생산계획은 계속해서 추진될 것으로 보이며 상용화도 미국정부의 계획대로라면 수년 내에 이루어 질 것으로 보인다. 셀룰로식 에탄올의 상용화를 위해서는 여러 점들을 고려하여야 한다. 첫째로, 분자 및 유전자 수준까지의 식물에 대한 이해가 필요하다. 왜냐하면 이러한 지식의 바탕에서 바이오매스를 효과적으로 정제할 수 있는 방안들이 가능하기 때문이다. 이를 위해서는 셀룰로스보다 상대적으로 덜 알려진 식물체 내에서의 리그닌 합성경로 및 결합구조나 헤미셀룰로스의 합성 및 리그닌과의 결합관계 둥에 대한 연구가 더욱 필요하다. 둘째로는 셀룰로식 에탄올생산의 상용화를 위해서는 화석연료의 수요를 대체할 수 있는 작물의 개발과 수확작물을 처리하여 공장이나 공업단지까지 경제적으로 수송할 수 있는 방법이 개발되어야 한다. 현재 거론되고 있는 셀룰로식 에탄올공장의 생산규모를 연간 1억 내지 1억 8천만 리터 정도의 규모로 생각하고 연간 250-300일 작업 기준으로 생각한다면 적어도 하루 2000톤 정도의 biomass를 처리하여야 됨으로 이 정도의 바이오매스가 지속적이고, 경제적으로 공급되어야 한다. 미국의 경우, 옥수수작물이 셀룰로식 에탄올 생산을 위해 가장 적합한 원료물질로 거론되고 있다. 이는 현재 옥수수 열매 는 전분이나 에탄올 생산을 위해 공장으로 수송되지만 엄청난 양의 잎과 줄기는 밭에 남겨져 있기 때문이다. 이들 corn stover로 통칭되는 식물원료 물질이 바이오매스 중 연간 생산량이 가장 많은 1억 건조 톤 이상으로 현재로도 공급이 가능하고 잠재적으로는 10억 톤까지도 생산될 수 있다고 전망하기 때문이다. 따라서 미국의 경우 셀룰로식 에탄올의 생산은 corn stover의 이용이 불가피해 보인다. 더불어 톱밥이나 임업부산물의 경우는 현재 3800만 건조 톤 정도의 공급이 가능하며 미래 3억 7000만 건조 톤이 공급될 수 있을 것으로 예상하고 있다(25). 하지만 이러한 자원은 부피가 크고 무게가 가벼워 수송밀도가 낮아 고밀도 형태로 운송할 수 있는 방법이 모색되어야 한다. 또한 원료물질을 처리 시설까지 운반하는 운송비를 줄일 수 이는 다른 방법들도 모색되어야한다. 셋째로는 바이오매스의 구조를 당화과정과 발효과정에 적합하게 변환시킬 수 있는 경제성 있는 전처리 방법의 개발이 필수적이다. 이상적 전처리 방법은 리그닌을 효과적으로 분리해내 이를 이용한 공정에 필요한 에너지로 사용하거나 차후 부가가치가 높은 물질의 원료로 사용할 수 있게 하여야 한다. 또한 헤미셀룰로스와 셀룰로스의 손실을 최소화하여 차후 이들 식물탄수화물을 이용한 에탄올 생산을 극대화할 수 있는 방법이어야 하며 이와 함께 경제성을 담보하여야 한다. 이러한 전처리방법의 개발은 현재까지 개발된 여러 전처리 방법들의 장단점들을 파악하고 이를 극복할 수 있는 방법들을 모색하는 노력으로 가능할 수 있겠다. 마지막으로 5탄당과 6탄당을 동시에 발효할 수 있는 미생물 균주의 개발이나 효소비용을 획기적으로 줄일 수 있는 생산방법이 개발되어야 하겠다. 이는 셀룰로식 에탄올이 90% 이상의 높은 수율과 시간당 1.5-2.5 g/L의 생산성을 보이고 있는 전분이나 설탕으로부터 생산되는 에탄올과 경쟁력을 갖기 위한 필수적인 요소이기 때문이다.
목 적: 저자들은 이유식에 대한 인지도를 설문조사를 통하여 조사하고, 영유아의 체중 증가와는 어떠한 관계가 있는지 알아보고자 하였다. 방 법: 2005년 9월 1일부터 2005년 12월 1일까지 동국대학교 소아과 외래를 방문한 6개월에서 18개월까지의 영유아의 양육자 141명을 대상으로 설문 조사를 실시하였다. 이유식에 대한 인지도에 관한 항목 10문항의 응답별 분포를 파악하고 응답자 각각의 총점을 구하였으며, 대상 영유아의 체중 백분위수의 증감 여부를 알아보았다. 결 과: 이유식에 대한 정보를 얻는 방법이 '주위 사람들'인 응답이 62명(44.0%)으로 가장 많았고, '의사'가 3명(3.1%)으로 나타났으며, 이유식의 정의를 '밥과 같은 고형식을 먹이기 위한 준비단계'라고 답한 사람이 54명(38.3%)이었다. 이유식의 시작시기는 모유 수유를 하는 경우에는 '4~6개월'이라고 답한 사람이 31명(60.8%), 조제유 혹은 혼합수유를 하는 경우에는 '6~8개월'이 41명(45.6%), '4~6개월'이 40명(44.4%)으로 거의 비슷한 비중을 차지하였으며, 아기가 아토피피부염이 있거나 알레르기의 가족력이 있을 경우에는 '6~8개월' (45.4%)이라는 대답이 가장 많았다. 이유식을 주는 방법으로는 '숟가락' (90.8%), 이유식으로 가장 먼저 시작하기에 가장 좋은 음식은 '쌀미음, 죽' (78.7%), 이유식을 새로 추가하여 줄 때의 음식의 가짓수는 '1가지' (58.2%), 이유식을 새로 추가하여 줄 때의 시간 간격은 '4일~1주일' (50.3%), 이유식을 주는 시간대는 '모유나 조제유를 먹기 전에' (55.3%), 생우유를 주기 시작하는 시기는 '12개월 전후' (77.3%), 이유식을 주는 동안 설사, 구토, 발진과 같은 부작용이 일어났을 때의 대처방식으로는 '주던 이유식을 즉시 중단하되 증상이 호전되면 1~3개월 후 다시 시도한다' (85.1%)라고 바르게 답한 사람이 가장 많았다. 평균 점수는 6.21이었고, 각 응답자의 총점과 대상 아기들의 체중 증감 여부에 대한 상관관계에서는 통계적으로 유의성이 없었다. 결 론: 본 연구에서의 이유식에 대한 전체적인 인지도는 과거의 조사에서보다 개선되었으나, '의사'로부터 이유식 정보를 얻는 사람들이 점차 감소하는 것으로 나타났다. 이유식에 대한 인지도와 아기들의 체중 증감과의 관계는 유의하지 않았으나, 앞으로의 이유식에 관한 연구에서는 여러 변수를 배제할 수 있는, 보다 통제된 집단을 대상으로 연구를 시행하는 것이 필요하리라 생각된다.
Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.
아열대산 MK-T2의 생태적 특성조사, 발근 특성 그리고 오디의 형태와 이화학적 특성, 사료가치 검정 평가, MK-T2로 사육한 5령3일차 누에의 아미노산 분석과 누에 에탄올 추출액의 약리효과에 대한 연구를 하여 다음과 같은 결과를 얻어 잎과 오디 등 다용도 $\ulcorner$청강상(淸江桑)$\lrcorner$ 자체개발 품종육성의 기본자료로 활용하였다. 1. 아열대산 MK-T2의 생태적 특성을 조사한 결과 발아 개엽기는 개량뽕과 비교하여 $9{\sim}10$일 빠르며 새순의 발육 또한 67.2 cm로 3 cm 정도 길었으며, 새순의 뽕잎수도 18.6 개로 2개가 많았다. 2. 엽의 형태는 엽장이 엽폭보다 약간 발달한 1.10 비율을 나타내었으며 엽두께, 엽면적은 각각 $228.2{\mu}m,\;225.6cm^2$로서 개량뽕보다 약간 얇거나 작은편이었다. 3. MK-T2는 화주부분이 0.7mm로 짧게 존재하며 주두내면에 드물게 미모(微毛)가 분포하여 장화계구(長花桂區) 계두유모류(桂頭有毛類)에 속한다고 판단이 된다. 4. 고손장비율은 5.7%로서 개량뽕의 12.9%와 비교하여 상당히 우수하지만 무농약재배의 조건에서 충해의 경우 주당 피해율이 88.6%로서 개량뽕의 47.5%의 거의 2배정도 약함을 보여주었다. 5 .무처리 신소삽목시 발근율이 가지의 굵기와 무관하게 100% 발근하여 온대지역의 개량뽕이 15mm 이상에서 10% 발근한 사실과 비교하여 매우 우수한 발근력을 보여주었으며 발근 형태적 특성은 토양과 물 모두 45%비율로 가지의 중부와 하부에서 발근하는 특성을 보여주어 하부에서 발근하는 온대지역의 뽕나무와는 많은 차이를 나타내었다. 6. MK-T2의 오디는 길이가 24.6 mm, 수분율 78.8%, 당도가 19.21 Brix%로 오디용으로 개발된 품보 20, 검설뽕과 비슷한 성적을 나타내었으나 특이하게 pH 4.7로 단맛과 신맛을 함께 지니고 있었다. 7. NK-T2의 사료가치 검정평가 결과 개량뽕과 비교하여 유충기간과 화용비율, 견충비율은 거의 비슷하였으나, 단견중, 견층중. 2만두 수견량은 약간 떨어지는 결과를 보여 엽질이 비교적 우량하다고 평가되었다. 8. MK-T2로 사육한 5령3일차 누에의 아미노산을 분석한 결과 개량뽕을 급이한 대조구 간에는 서로 거의 유사한 아미노산 조성을 보여주었으나 MK-T2를 급이한 시험구의 경우 대조구와 비교하여 Leu에서 차이를 보여주었으며 Ile는 대조구에서는 검출되지 않았으나 MK-T2 시험구에서는 검출되었다. 9. MK-T2로 사육한 5령3일차 누에 에탄올 추출물의 약리효과 검정결과 누에 에탄을 추출물을 투여한 쥐에서 적출한 신장조직에 대한 HE 염색 및 조직면역화학염색 모두에서 조직학적 병징이 나타나지 않았고 $TGF-{\beta}1$ 단백 발현이 거의 확인되지 않는 수준으로 낮아졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.