Objective: Apoptosis of ovarian granulosa cells (GCs) affects mammalian follicular development and fecundity. This study aimed to explore the regulatory relationship between microRNA-26a (miR-26a) and the 3β-hydroxysteroid-Δ24-reductase gene (DHCR24) gene in porcine follicular granular cells (pGCs), and to provide empirical data for the development of methods to improve the reproductive capacity of pigs. Methods: The pGCs were transfected with miR-26a mimic, miR-26a inhibitor and DHCR24-siRNA in vitro. The cell apoptosis rate of pGCs was detected by the flow cytometry. The secretion levels of estradiol (E2) and progesterone (P) in pGCs were detected by enzyme-linked immunosorbent assay. Double luciferase validation system was used to detect the binding sites between miR-26a and DHCR24 3'-UTR region. Qualitative real-time polymerase chain reaction and Western blotting were used to verify the DHCR24 mRNA and protein expression in pGCs, respectively, after transfecting with miR-26a mimic and miR-26a inhibitor. Results: Results showed that enhancement of miR-26a promoted apoptosis, and inhibited E2 and P secretion in pGCs. Meanwhile, inhibition of DHCR24 also upregulated the Caspase-3 expression, reduced the BCL-2 expression, promoted pGCs apoptosis, and inhibited E2 and P secretion in pGCs. There were the binding sites of miR-26a located within DHCR24 3'-UTR. Up-regulation of miR-26a inhibited DHCR24 mRNA and protein expression in pGCs. Conclusion: This study demonstrates that miR-26a can promote cell apoptosis and inhibit E2 and P secretion by inhibiting the expression of DHCR24 in pGCs.
섬망은 의식 장애, 주의력 장애 및 언어력 장애와 같은 일시적인 인지 장애가 있는 환자, 특히 노인에서 나타나는 가장 흔한 정신 장애 중 하나이다. 섬망은 환자와 가족에게 고통을 주고, 통증과 같은 증상의 관리를 방해할 수 있으며 노인 사망률 증가와 관련이 있다. 본 논문의 목적은 장기 요양 시설에서 섬망 환자를 구별하는데 사용될 수 있는 유용한 임상적 지식을 생성하는데 있다. 이러한 목적을 위해, 러프 하한 근사 영역을 갖는 로컬 커버링 규칙 기법을 활용하여 섬망과 관련된 임상적 분류 지식을 추출하였다. 제안된 방법의 임상적 적용 가능성은 전향적 코호트 연구로부터 수집된 데이터를 활용하여 확인하였다. 연구 결과, 섬망 기간이 12일 이상 지속될 수 있는 6가지 유용한 임상적 증거를 발견하였고, 체질량 지수, 동반질환 지수, 입원경로, 영양결핍, 감염, 수면박탈, 욕창, 기저귀 사용과 같은 8가지 인자들이 섬망 결과를 구별하는 데 중요한 요인이라는 것을 확인하였다. 제안된 방법의 분류 성능은 통계적 5-겹 교차검정 방법을 사용하여 3가지 벤치마킹 모델, 즉 ANN, RBF 커널 함수를 활용한 SVM, 랜덤 포레스트와 비교하여 검증하였다. 제안된 방법은 3가지 모델 중 가장 높은 성능을 제공한 SVM 모델과 비교했을 때 정확도와 AUC 기준에서 평균 0.6%와 2.7% 개선된 성능을 보였다.
KOMPSAT-5는 우리나라 최초의 X 밴드 Synthetic Aperture Radar (SAR) 탑재 인공위성으로, 2013년 8월부터 운영되고 있다. KOMPSAT-5는 운영 목적에 따라 지구환경 감시에 적극적으로 활용되고 있으며, 연안 환경 감시를 위한 고해상도 해상풍의 필요성이 강조되면서 KOMPSAT-5의 활용도도 부각되고 있다. 하지만, 기존의 해상풍 정확도 검증 연구에서는 다른 SAR 탑재 인공위성 기반 해상풍에 비해 정확도가 낮은 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서는 KOMPSAT-5 기반 해상풍의 정확도 개선을 위한 후방산란계수 보정식을 산출하였고, 보정식의 개선 효과를 해양 부이 자료를 활용하여 검증하였다. 18장의 미국 서부와 하와이 연안을 관측한 KOMPSAT-5 자료와 해양 부이 자료를 활용하여 후방산란계수 보정식을 산출하였고, 산출한 후방산란계수 보정식은 18장의 한반도 연안을 관측한 KOMPSAT-5 자료에 적용하여 해상풍을 산출하였다. 이론적으로 산출된 후방산란계수와 KOMPSAT-5에서 관측된 후방산란계수는 입사각에 따른 1차 함수 관계식을 따르는 것으로 나타났다. 보정식을 적용하기 전에는 2.89 m s-1의 상대적으로 큰 평균 제곱근 오차와 -0.55 m s-1의 편차를 보였다. 보정식을 적용한 후에는 각각 1.60 m s-1, -0.38 m s-1로 개선되었다. 입사각의 범위에 따라 후방산란계수 보정식의 개선 효과는 다르게 나타났다.
자외선, 가시광, 적외선 파장대역의 채널을 갖는 위성 관측에 기반한 다양한 에어로졸 정보산출 알고리즘에 대해 많은 연구가 이루어져 왔다. 본 연구에서는 최근 발사된 일본 기상위성 히마와리 8의 가시광-적외선 채널정보를 이용하여, 어두운 지표 위에서 에어로졸 광학정보를 산출하였다. 가시영역을 이용한 에어로졸 광학정보 산출은 지표신호의 정확한 제거가 매우 중요한데, 이는 최소반사도법을 사용하여 산출하였다. 본 알고리즘은 어두운 지표에서 에어로졸 광학정보를 산출을 하기에 구름, 사막 등과 같은 밝은 지표 위에서는 산출하지 않는다. AHI는 가시광채널 외에도, 다양한 적외 채널을 갖고 있어 공간 비균질성, 밝기온도차이(Brightness Temperature Difference, BTD) 등을 이용하여 구름제거가 가능하다. 밝기온도(Brightness Temperature, BT)를 이용해 하층운, 상층운 제거에 유리한 채널을 사용하여 구름을 제거하게 된다. Aerosol Optical Depth (AOD) 산출 결과로는 상관계수가 0.7, 기대오차(Expected Error, EE) 안에 있는 비율이 49%를 나타내고 있으며, 낮은 AOD에서도 정확한 산출이 이뤄지고 있음을 보이고 있다. 다만 베이징 허베이 지역에서는 에어로졸 광학두께를 과소모의하는 경향이 있는데, 이는 최소반사도법을 이용한 지표정보 산출이 실제 지표반사도보다 높게 지표면 정보를 추정하게 되기 때문으로 추정된다.
조종운동(操縱運動)의 정확(正確)한 예측(豫測)이 절실(切實)하게 요구되는 항만내(港灣內)에서의 조종운동(操縱運動)과 같이, 저속(低速)이며 또 천수역(淺水域)에서의 선박(船舶)의 조종운동(操縱運動)을 잘 표현(表現)하는 수학(數學) Model은 아직 얻어지지 않고 있는 것이 현재까지의 실정(實情)이라 할 것이다. 일본의 Kose는 저속시(低速時) 선체유체력(船體流體力)의 새로운 Model을 제안(提案)한 바 있으나 아직 그 유용성에 대해서는 다방면(多方面)에서 검토(檢討)가 필요(必要)하다고 할 것이다. 본(本) 논문(論文)은 이러한 현실(現實)에서, 우선 저속시(低速時)의 Hull 유체력(流體力)을 잘 표현(表現)할 수 있는 새로운 방법(方法)을 모색하여 이를 Kose의 Model이나 종래(從來)의 M.M.G.Model 또는 Cross-Flow Drag Model등과 비교하여, 저속시(低速時)의 선체(船體)에 작용(作用)하는 유체력(流體力)을 잘 나타낼 수 있는 Model을 개발하려고 한다. 수학(數學) Model의 우열(優劣)을 판정하는 방법으로서는, 일본의 RR-742부회(部會)에서 실험한 저속시(低速時)($f_n={\pm}0.06,\;U={\pm}0.3m/s$)의 전후진(前後進)에 대한 Bare Hull의 CMT결과로 얻어진 전후력, 횡력, 선회모멘트를 Data로 삼아 이들을 각각 Kose Model, Cross-flow Model, MMG Model 및 신(新) Model에 의하여 Fitting하고, Fitting의 표준편차(標準偏差)를 비교하였다.
작물 모형의 품종에 따른 특성을 나타내는 품종 모수를 추정하기 위해서는 많은 양의 생육 관측 자료가 요구되며, 이를 확보하기 위해서는 많은 비용과 노력이 요구된다. 고품질 자료는 아니더라도 공개되어 있는 작물 생육 자료를 활용하여 모수 추정에 사용할 수 있으나, 이러한 자료의 품질에 대한 평가가 선행되어야 한다. 본 연구에서는 농업자료에 대한 정량적 평가 도구인 DatasetRanker를 사용하여 벼에 대한 지역적응시험 자료를 평가하였다. 또한, 결과를 바탕으로 자료의 품질을 개선하기 위한 관측체계의 개선방안을 제시하고자 하였다. 평가 결과 각각의 품종들은 모두 네 등급 중 세 번째로 높은 은 등급으로 평가되었으며, 더 상위의 등급을 얻지 못한 것은 대체로 생육 및 생육환경에 대한 관측자료의 부족에 기인하였다. 결과를 개선하기 위해서는 추가적인 관측자료가 요구되며, 일부 재배관리 등의 기본적인 조건들에 대한 정보를 추가하는 것만으로도 품질에 대한 평가 점수가 약 10%정도 상승할 것으로 예상되었다. 또한, 정확한 위치정보가 공개될 경우 이를 기준으로 수집되는 토양 정보와 기상 정보의 불확실성을 감소시킬 수 있을 것이다. 생육기간 중 시계열적인 관측자료가 수집된다면 품질이 상당히 개선될 것으로 예상되었으며, 이를 위한 연구가 지속적으로 이루어져야 할 것이다.
저수지의 탁수 장기화는 몬순기후대의 많은 나라에서 물 공급시스템의 효율성과 지속가능성을 저하시킨다. 본 연구에서는 대청댐 저수지를 대상으로 홍수시 유입하는 탁수의 실시간 감시와 예측을 통해 탁수의 최적조절 대안을 효과적으로 분석할 수 있는 의사결정지원시스템인 RTMMS를 개발하였다. RTMMS는 실시간 계측자료를 수집하여 저장, 조회할 수 있는 데이터베이스관리시스템, 모델의 입력 자료를 자동 생성하기 위한 예측모듈, 2차원 저수지 탁수예측 모델, 그리고 모델의 수행결과 분석 및 다양한 시나리오에 따른 의사결정이 가능하도록 설계된 후처리시스템으로 구성되어 있다. RTMMS의 예측 신뢰도를 검증하기 위해 2004년 홍수기 동안 실시간 계측을 통해 수집된 자료를 이용하여 모델을 보정하고, 2006년 홍수사상을 대상으로 실시간 검증 모델링을 실시하였다. 저수지의 수온과 탁도의 시공간적인 변화를 모의하고 실측값과의 오차를 분석하였다. RTMMS는 저수지내 탁수의 밀도류 유동특성과 소멸과정을 비교적 잘 모의하였으며, 특히 시스템의 실시간 적용에 필수적인 조건인 계산효율이 매우 높은 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시된 RTMMS의 구성은 비슷한 탁수문제를 가지고 있는 많은 저수지에서도 물 공급시설의 최적관리와 하류 수생태계의 향상을 위해 효과적으로 적용될 수 있을 것이다.
쌀은 오랜 기간 동안 남한 지역의 주식임과 동시에 농부들의 주 수입원이며, 농업 분야 관련 정책 수립을 위한 수학적인 쌀 생산량 추정 모델의 구축이 필요하다. 본 연구의 목적은 (1) 쌀 생산량 추정을 위한 회선신경망 모델의 구축과, (2) 최고의 성능을 보이는 회선신경망의 파라미터를 결정하는 것과, (3) 인공신경망 모델과의 비교를 통해 회선신경망의 성능을 평가하는 것이다. 각 모델의 입력데이터로는 2000~2013년도의 4~9월까지에 해당하는 기상자료와 MODIS 위성자료를 사용하였으며, 정확도 평가를 위해 교차 검증을 실시하였다. 회선신경망과 인공신경망은 쌀 생산 표본점을 대상으로 각각 36.10kg/10a, 48.61kg/10a와 시군구 지역을 대상으로 각각 31.30kg/10a, 39.31kg/10a의 RMSE를 보였다. 회선신경망 모델은 인공신경망 모델보다 우수한 성능을 보였으며, 본 연구를 통해 쌀 생산량 추정 분야에 대한 회선신경망 모델의 적용 가능성을 확인할 수 있었다.
구미공단 대규모합성섬유제조업체들의 총괄 점오염원 및 개별 점오염원에 의한 각각의 트리메틸아민 관련 기여도 평가예측을 위하여 CALPUFF 모델링을 수행하였다. 또한 개별 점오염원의 총괄 점오염원에 대한 트리메틸 관련 상대적 기여도를 산출하였다. T사 배출설비 개선 후 총괄 점오염원의 트리메틸아민 배출에 의한 본 연구 CALPUFF 모델링 결과로서 2011년 겨울(1월), 봄(4월)에는 주로 구미 3공단에서, 여름(7월), 가을(10월)에는 주로 구미 1공단에서 트리메틸아민 농도의 최대값이 도출되었다. 한편 T사 배출설비 개선 후에는 구미 1공단의 경우에 트리메틸아민 예측 최대값 범위가 매우 개선되었음이 확인되었다. 반면에 구미3공단의 경우는 T사 배출설비 개선 후에 오히려 트리메틸아민 예측 최대값의 상한치가 더욱 커졌으나 그 상한치를 제외하였을 때는 T사 배출설비 개선 전의 트리메틸아민 측정치의 상한치와 비슷하였다. 이와 같이 T사 배출설비 개선이 공단별 트리메틸아민 농도에 미치는 영향이 구미 1공단에서는 컸으나 구미 3공단에서는 미미한 수준이었다. 한편 본 연구 CALPUFF 모델링 결과로서 트리메틸아민 농도 예측치는 트리메틸아민 농도의 측정치 범주와 거의 일치하므로 본 연구의 총괄 점오염원에 의한 트리메틸아민 기여도 평가에 대한 유효성을 보여주었다.
본 연구에서는 물이용특성을 평가할 수 있는 세부지표 및 주제별 중간지수를 과거자료 분석과 요인분석을 통하여 선정하고 주제접근방식의 구성체계로 구성하였다. 또한 이를 종합하여 유역의 물이용 특성을 평가할 수 있는 통합지수(이수취약성지수)를 개발하였다. 개발된 지수를 이용하여 1990년부터 2007년까지의 유관기관의 자료를 활용하여 북한을 제외한 812개의 표준유역에 대해 물이용 특성을 평가하였다. 지표산정에 있어 여러 표준화 및 가중치부여 방법 중 타당한 방법을 찾고자 민감도 분석을 실시하였으며 개발된 지표의 객관성을 높이고자 물이용 특성을 평가하기 위해 개발된 다른 지표와는 달리 피해이력을 세부지표에서 제외하였다. 또한 실증적인 지표 및 지수 개발과 신뢰성을 확보하기 위하여 피해이력 유무에 따른 결과 비교 분석과 2008년 강원지역에 현장 적용성 검토를 수행하였다. 이와 같은 지수의 검증 과정을 통하여 세부지표의 선정과 지수 산정 방법 및 산정식의 타당성을 확인하였다. 본 연구의 결과는 유역의 물이용 관련 취약성을 시 공간적으로 분석하고 이에 대한 관련 정보를 다양하게 제공함으로써 물이용 관련 사업이나 정책의 우선순위 결정, 취약부분에 대한 보완책 마련 등의 대책 및 수립을 지원하는 등 다양한 부분에 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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