• IMMUNE NETWORK
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• 제22권2호
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• pp.16.1-16.20
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• 2022

The gastrointestinal tract is the first organ directly affected by fasting. However, little is known about how fasting influences the intestinal immune system. Intestinal dendritic cells (DCs) capture antigens, migrate to secondary lymphoid organs, and provoke adaptive immune responses. We evaluated the changes of intestinal DCs in mice with short-term fasting and their effects on protective immunity against Listeria monocytogenes (LM). Fasting induced an increased number of CD103⁺CD11b^- DCs in both small intestinal lamina propria (SILP) and mesenteric lymph nodes (mLN). The SILP CD103⁺CD11b^- DCs showed proliferation and migration, coincident with increased levels of GM-CSF and C-C chemokine receptor type 7, respectively. At 24 h post-infection with LM, there was a significant reduction in the bacterial burden in the spleen, liver, and mLN of the short-term-fasted mice compared to those fed ad libitum. Also, short-term-fasted mice showed increased survival after LM infection compared with ad libitum-fed mice. It could be that significantly high TGF-β2 and Aldh1a2 expression in CD103⁺CD11b^- DCs in mice infected with LM might affect to increase of Foxp3⁺ regulatory T cells. Changes of major subset of DCs from CD103⁺ to CD103^- may induce the increase of IFN-γ-producing cells with forming Th1-biased environment. Therefore, the short-term fasting affects protection against LM infection by changing major subset of intestinal DCs from tolerogenic to Th1 immunogenic.

• IMMUNE NETWORK
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• 제22권3호
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• pp.24.1-24.12
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• 2022

Coronavirus disease 2019 (COVID-19) vaccination in immunocompromised, especially transplant recipients, may induce a weaker immune response. But there are limited data on the immune response after COVID-19 vaccination in liver transplant (LT) recipients, especially on the comparison of Ab responses after different vaccine platforms between mRNA and adenoviral vector vaccines. Thus, we conducted a prospective study on LT recipients who received two doses of the ChAdOx1 nCoV-19 (ChAdOx1), mRNA-1273, or BNT162b2 vaccines compared with healthy healthcare workers (HCWs). SARS-CoV-2 S1-specific IgG Ab titers were measured using ELISA. Overall, 89 LT recipients (ChAdOx1, n=16 [18%]) or mRNA vaccines (mRNA-1273 vaccine, n=23 [26%]; BNT162b2 vaccine, n=50 [56%]) received 3 different vaccines. Of them, 16 (18%) had a positive Ab response after one dose of COVID-19 vaccine and 62 (73%) after 2 doses. However, the median Ab titer after two doses of mRNA vaccines was significantly higher (44.6 IU/ml) than after two doses of ChAdOx1 (19.2 IU/ml, p=0.04). The longer time interval from transplantation was significantly associated with high Ab titers after two doses of vaccine (p=0.003). However, mycophenolic acid use was not associated with Ab titers (p=0.53). In conclusion, about 3-quarters of LT recipients had a positive Ab response after 2 doses of vaccine, and the mRNA vaccines induced higher Ab responses than the ChAdOx1 vaccine.

• Journal of Plant Biotechnology
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• 제50권
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• pp.56-62
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• 2023

35S cauliflower mosaic virus 프로모터의 조절을 받고 인트론이 포함된 β-Glucuronidase (gus) gene과 35S cauliflower mosaic virus (enhanced) 프로모터의 조절을 받는 blpR유전자가 있는 pCAMBIA3301 벡터가 포함된 AGL-1 균주를 사용하였다. 아그로박테리움을 이용한 형질전환 체계와 PPT (D-L-phosphinothricin) 선발을 통하여 나리 인편조직으로부터 형질전환 식물체가 획득되었다. 본 연구에서 나리 레드플레임'품종의 인편조직에 선발 및 목적유전자로 바스타 제초제저항성 유전자인 blpR 유전자를 도입하였다. 상기 실험 결과, 20분의 접종시간과 5일간의 아그로박테리움과의 공동배양이 100개의 접종된 인편개체에서 각각 24, 27개의 높은 PPT 저항성 개체가 관찰되었고 신초까지 형성된 인편을 19.6 및 22.7개를 생산하는 우수한 형질전환 결과를 보여주었다. 이렇게 제초제를 이용하여 선발되었을 뿐만 아니라 도입된 reporter 유전자인 gus도 발현되었음을 확인하였고 선발유전자이자 목적유전자인 blpR 유전자도 PCR 검정을 통해 도입되었음을 확인하였다. 12주 이상의 선발과정을 거치고 gus 및 PCR 검정을 거친 형질전환 개체들은 발근 배지를 거쳐 순화 후 화분으로 이식하여 높은 활착율을 보여주었다. 결론적으로 본 연구에서 확립한 프로토콜을 이용하면 평균 20% 이상의 형질전환 효율을 나타내고 본 연구에 기술된 아그로박테리움 매개 형질전환 체계에 향후 보완이 필요하지만, 우수 품종개발을 위한 나리 육종 프로그램에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 재활치료과학
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• 제13권2호
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• pp.69-84
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• 2024

목적 : 노인의 건강한 삶의 방식으로서 라이프스타일에 대한 연구가 증가하고 있다. 라이프스타일이 개개인의 가치와 삶의 태도를 반영하는 개념임에도 불구하고, 아직까지 개인의 어떠한 가치가 라이프스타일을 건강하게 유도하는지 파악한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 노인의 라이프스타일 유형을 두 가지로 분류하고, 머신러닝을 활용하여 어떠한 개인적 가치가 건강한 라이프스타일에 우선적으로 작용하는지 파악하고자 한다. 연구방법 : 본 연구는 지역사회에 거주하는 55세 이상 중고령 노인 300명을 대상으로 횡단 연구를 수행하였다. 라이프스타일은 Yonsei Lifestyle Profile-Active, Balanced, Connected, Diverse (YLP-ABCD) 응답을 사용하여 잠재프로파일 분석을 통해 유형화하였다. 라이프스타일 유형을 예측하는 개인적 가치는 YLP-V (Values) 응답을 수집하여, 예측성능이 가장 높은 머신러닝 알고리즘을 선정한 후 상대적 중요도를 파악하였다. 결과 : 잠재프로파일 분석 결과, 라이프스타일은 건강한 라이프스타일 실천형(48.87%), 비실천형(51.13%)으로 분류되었다. 실천형에 속한 중고령 노인은 비실천형에 비해 사회관계가 활발한 특성을 나타내었다. 본 연구에 포함된 머신러닝 알고리즘 중 가장 우수한 성능을 보인 모델은 서포트 벡터 머신으로, 정확도 96%, Receiver Operating Characteristic (ROC) 영역 95%로 나타났다. 본 알고리즘을 바탕으로 개인적 가치의 상대적 중요도를 분석한 결과, 건강한 식단, 건강 매체, 여가활동, 건강 제품 및 머신러닝에 주의를 기울일수록, 해당 가치에 따라 중고령 노인은 건강한 라이프스타일을 실천하는 그룹에 속할 가능성이 큰 것으로 나타났다. 결론 : 본 연구는 중고령 노인의 사회적 관계망을 포함한 건강한 라이프스타일을 유도하기 위해, 건강 식단, 매체, 여가, 제품 및 습관에 대한 가치 향상을 중점적으로 다루는 종합적인 프로그램 및 서비스의 필요성을 시사한다.

• 방사선산업학회지
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• 제17권1호
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• pp.19-32
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• 2023

The amount of radioactive waste is expected to dramatically increase with decommissioning of nuclear power plants such as Kori-1, the first nuclear power plant in South Korea. Accurate nuclide analysis is necessary to manage the radioactive wastes safely, but research on verification of radionuclide analysis has yet to be well established. This study aimed to develop the technology that can verify the results of radionuclide analysis based on artificial intelligence. In this study, we propose an anomaly detection algorithm for inspecting the analysis error of radionuclide. We used the data from 'Updated Scaling Factors in Low-Level Radwaste' (NP-5077) published by EPRI (Electric Power Research Institute), and resampling was performed using SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) algorithm to augment data. 149,676 augmented data with SMOTE algorithm was used to train the artificial neural networks (classification and anomaly detection networks). 324 NP-5077 report data verified the performance of networks. The anomaly detection algorithm of radionuclide analysis was divided into two modules that detect a case where radioactive waste was incorrectly classified or discriminate an abnormal data such as loss of data or incorrectly written data. The classification network was constructed using the fully connected layer, and the anomaly detection network was composed of the encoder and decoder. The latter was operated by loading the latent vector from the end layer of the classification network. This study conducted exploratory data analysis (i.e., statistics, histogram, correlation, covariance, PCA, k-mean clustering, DBSCAN). As a result of analyzing the data, it is complicated to distinguish the type of radioactive waste because data distribution overlapped each other. In spite of these complexities, our algorithm based on deep learning can distinguish abnormal data from normal data. Radionuclide analysis was verified using our anomaly detection algorithm, and meaningful results were obtained.

• 대한토목학회논문집
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• 제44권2호
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• pp.245-256
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• 2024

2020년 이후 경기 부양을 목적으로 양적완화 및 저금리 정책이 전 세계적으로 시행되었고, 이로 인해 부동산 가격이 급등하였다. 본 연구에서는 부산광역시를 대상으로 2018년부터 2022년까지의 부동산 급등 시기의 주택유형별 매매가격, 임대가격 간의 관계를 시공간적으로 분석하였다. 분석자료는 국토교통부 실거래가 자료를 바탕으로 읍면동 단위의 주택유형, 거래유형, 월별 실거래가 자료를 구축하였다. 분석모형으로는 시공간 분석 모델 중 변수간의 시간적, 공간적 영향을 파악하는데 사용되는 SpVAR(공간적 벡터자기회귀모델)과 각 지역이 해당 변수에서 미치는 영향을 파악하는데 사용되는 GSTAR(일반화 시공간자기회귀모델)을 사용하였다. 분석결과 부산광역시 아파트 매매가격은 대상 지역을 포함한 주변 지역 전체의 아파트, 연립다세대, 단독다가구 매매가격에 정의 영향을 주는 것으로 나타났다. 반면, 아파트 매매가격이 증가함에 따라 해당 수요가 주변 지역의 아파트 임대수요로 전환되며, 시간의 경과에 따라 아파트 매매가격이 다시 하락하는 모습을 확인할 수 있었다. 아파트의 경우 이러한 시공간적 전이효과가 긍정적으로 나타났으나, 연립다세대와 단독다가구 주택의 경우 원도심 지역에 정의 효과가 집중되는 것으로 나타났다.

• 한국항만경제학회지
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• 제39권4호
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• pp.243-254
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• 2023

본 연구는 해운시장의 불확실성과 각종 규제에 따라 해운회사의 중대한 경영 의사결정 중 하나인 선박 해체와 관련하여 선박 해체시장의 가격 변동 요인을 분석하였다. 해운선사는 운임의 하락, 선령 증가에 따라 비용이 증가 또는 새로운 환경규제나 규약에 따라 선박의 해체를 결정하게 된다. 그러나, 해운 4대 시장 중 운임시장과 더불어 해운회사에서 현금 유입을 정(+)의 방향으로 가져오는 해체선 시장가격에 관한 연구는 다른 시장에 비해서 상당히 미비하였다. 이에 본연구에서는 FMOLS 및 VECM 모형을 활용하여, 해체선 가격에 영향을 줄 수 있는 요인별 장기 탄력성을 탐색하고 단기적 인과관계를 알아보았다. 2015년 12월부터 2023년 4월까지 총 90개월의 동안의 시계열 자료를 활용하여, 해체선 시장의 대다수를 차지하는 인디아 및 방글라데시에서의 케이프사이즈 선박의 해체선 가격을 대상으로 연구를 시행하였다. 검증 결과 장기적으로는 선박 해체가격은 세계고철 가격, 20년차 중고케이프선 가격, 신조선 가격, 환율과 밀접한 관계를 가지고 있는 것으로 파악이 되었다. 단기 인과관계는 세계고철 가격의 증가는 선박 해체가격의 증가를 유발하지만, 나머지 변수는 선박 해체가격의 증가를 유발하지는 않았으며, 선박 해체가격 증가는 20년차 중고선 가격, 신조선 가격, 환율 증가를 유발하나, 나머지 변수는 유발하지 않는 것으로 파악되었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.23-37
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• 2024

디지털 트윈은 현실세계의 물리적 객체를 디지털 세계의 가상객체로 모사하고 시뮬레이션을 통해 미래에 발생 가능한 현상을 예측함으로써, 현실세계의 문제를 해결 또는 최적화하기 위해 고안된 M&S(Modeling and Simulation) 기술이다. 디지털 트윈은 지금까지 도시, 산업 시설 등 대규모 환경에서 특정 목적을 달성하기 위해 수집된 다양한 데이터 기반으로 정교하게 설계되고 활용되어 왔다. 이러한 디지털 트윈 기술을 실생활에 적용하고 사용자 맞춤형 서비스 기술로 확장하기 위해서는 개인정보 보호, 시뮬레이션의 개인화 등 실질적이지만 민감한 문제를 해결해야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 개인화 디지털 트윈을 위한 연합학습 기반의 클라이언트 훈련 가속 방식(FACTS)을 제안한다. 기본적인 접근 방식은 클러스터 기반의 적응형 연합학습 훈련 절차를 활용해 개인정보를 보호하면서 동시에 사용자와 유사한 훈련 모델을 선택하고 훈련을 가속하는 것이다. 다양한 통계적으로 이질적인 조건의 실험 결과 FACTS는 기존의 FL 방식에 비해 훈련 속도 및 자원 효율성 측면에서 우수한 것으로 나타난다.

• 감성과학
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• 제27권1호
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• pp.3-12
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• 2024

본 연구는 정서 영상을 보며 웨어러블 기구로 측정된 생리적 반응과 정서평정을 분석하여 유발된 정서가 어떻게 표상되는지 알아보고자 하였다. 연구 목적을 위해, 공유된 데이터셋을 다차원척도법(multidimensional scaling)을 통해 정서 영상, 생리적 반응 및 정서 평정을 2차원에 표상하였다. 또한, 참가자간 분류분석(cross-participant classification)을 활용해 참가자 간 정서표상이 얼마나 일관적인지 분석하였다. 추가적으로, 참가자들의 반응이 유사한 정도가 각 정서 조건 별로 다른지 확인하기 위해, 정서 영상 별 정확분류와 오분류를 혼동행렬(confusion matrix)을 통해 탐색하였다. 다차원척도법 결과, 정서 영상들과 정서 평정의 위치가 기존 이론과 부합하게 정서가 및 각성가 벡터에 따라 표상되어, Russell(1980)의 핵심정서이론을 지지하는 것을 확인했다. 표상된 생리적 반응 벡터를 통해, 심박률 증가-저각성, 높은 심박률변산성-부정정서 고각성, 피부전기활동 증가-부정정서 저각성의 관계를 시각화했다. 행동 및 생리 데이터로 학습한 참가자간 분류분석 결과, 평균 정확도가 우연수준보다 높았다. 이는 동일한 영상에 대한 참가자들의 공유되는 정서 표상이 있음을 지지한다. 혼동행렬표를 통해, 저각성 긍정정서로 표상된 감탄, 열정, 그리고 선호는 상대적으로 잘 분류되지 않았고, 서로 더 많이 오분류되는 것을 확인하였다. 다변량 분석인 다차원척도법과 분류분석을 통해, 본 연구는 영상 자극에 웨어러블 기구로 측정한 생리적 반응과 정서 평정도 핵심 정서 이론과 부합하는 결과를 얻은 것에 의의가 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제31권5호
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• pp.468-478
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• 2004

시퀀스 데이타베이스로부터 원하는 질의 패턴과 일치하는 모든 서브 시퀀스를 검색하는 것은 데이타 마이닝이나 바이오 인포매틱스 등 응용 분야에서 필수적인 연산이다. 예를 들어, 특정한 이벤트가 발생할 때마다 이벤트의 유형과 발생 시각을 기록하는 네트웍 이벤트 관리 시스템에서 네트웍 이벤트들의 연관 관계를 발견하기 위한 전형적인 질의 형태는 다음과 같다: 'CiscoDCDLinkUp이 발생한 후 MLMStatusUP과 TCPConnectionClose가 각각 20초 이내와 40초 이내에 순차적으로 발생하는 모든 경우를 검색하라.' 본 논문에서는 대규모 이벤트 시퀀스 데이타베이스를 대상으로 하여 위와 같은 질의를 효율적으로 처리할 수 있는 인덱싱 방법을 제안한다. 기존의 방법들이 비효율적인 순차적 검색이나 페이지화 하기 어려운 인덱스 구조에 의존하는데 반하여, 제안하는 방법은 저장 및 검색 효율이 입증된 다차원 공간 인덱스를 사용하여 질의를 만족하는 모든 서브 시퀀스를 착오 기각(false dismissal) 없이 신속하게 검색한다. 다차원 공간 인덱스의 입력은 이벤트 시퀀스 데이타베이스 상의 슬라이딩 윈도우 내에서 각 이벤트 유형이 최초로 발생한 시각을 기록한 n 차원 벡터가 된다. 여기서 n은 발생 가능한 이벤트 유형의 수이다. n이 큰 경우는 차원 저주(dimensionality curse) 문제가 발생할 수 있으므로 차원 선택이나 이벤트유형 그루핑을 이용하여 차원을 축소한다. 실험 결과에 의하면 제안된 방법은 순차적 검색이나 ISO-Depth 인덱스 기법에 비하여 몇 배에서 몇 십 배의 성능 향상 효과를 갖는 것으로 나타났다. 것으로 나타났다.예측치가 비교적 유사한 것으로 나타났으며, 평균 절도오차도 10% 수준이었다.HNP 처리구에서 가장 많았던 것으로 나타났다. 지상부 식생에 대한 총 양분함량은(N+P+K+Ca+Mg) 리기다소 나무가 703kg/ha 그리고 낙엽송이 869kg/ha였다.여 주었다.능성을 시도하였고, 그 결과는 다음과 같다. 1. Cholesterol을 제거한 cheese의 제조에서 최적조건은 균질압력 1200psi(70kg$cm^2$), 균질온도 $70^{\circ}$, $\beta$-cyclodextrin 첨가량 2%였으며, 이때 우유의 cholesterol의 제거율이 86.05%로 가장 높게 나타났다. 2. Cholesterol을 제거한 cheese들의 수율은 모두 12.53%(control 10.54%) 이상으로 균질 처리가 cheese의 수율을 18.88%이상 향상시키는 것으로 나타났다. 3. 유지방 함량 23.80%인 control 치즈의 cholesterol 함량은 81.47mg/100g이었고, 균질압력 1200psi(91kg/$cm^2$)에 $\beta$-cyclodextrin 2%를 첨가한 cheese에서는 cholesterol 함량이 20.15mg/100g으로 cholesterol 제거율이 75.27%로 가장 높게 나타났다. 4. Meltability는 균질압력 1200psi(91kg/$cm^2$)에 $\beta$-cyclodextrin 1과 2%로 처리한 치즈에서 2.25cm(control 3.34cm)로 가장 낮았으며,