이 글에서는 현실과 가상이라는 개념을 중심으로 영화색채의 주황을 분석한다. 색채학에서 주황은 달콤하면서 신맛을 연상시킨다. 심리적으로는 자연에서 오렌지의 주황은 건강하지만, 도시에서 늦은 오후의 주황은 해롭다. 따뜻하고, 천진난만하고, 낭만의 주황이 다른 편에서는 낯설고 해롭다. 영화에서 주황은 가장 기본적인 색이다. 그것은 이미지를 재현하는 인공조명의 원천이 주황이기 때문이다. 한국영화에서 표현된 주황의 주요 특성을 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 영화에서 표현된 주황은 영화적 사실을 현실의 진실처럼 보이게 한다. 둘째, 주황은 가상의 역사를 표현하며, 가짜이미지와 기억에 해당한다. 셋째, 빛과 색으로서의 주황은 아우라이다. 일출과 일몰의 주황은 영화의 인공조명과 유사하며, 텅스텐 조명의 주황은 실재 인물들을 초현실적이고 신비스럽게 만든다. 넷째, 달콤한 환상으로서의 주황은 다른 세계와의 의사소통을 중개한다. 슈퍼마켓에 가고, 커피숍에서 친구와 노닥이고, 텔레비전 앞에서 시간을 보내는 일상에서 주황은 삶을 자유롭게 꿈꾸게 한다. 그것은 현존과 다른 세계 사이의 커뮤니케이션을 매개한다. 이상의 네 가지 범주의 규정은 이 글의 가정이자 결과이다.
김치로부터 강력한 H. pylori 생육 저해활성을 보이는 균주를 분리, 동정하여 Lb. plantarum NO1으로 명명하였다. Lb. plantarum NO1은 H. pylori 뿐만 아니라 그람 양성균 및 그람 음성균들에 넓은 범위의 저해활성을 나타내었다. Lb. plantarum NO1의 배양 상징액을 H. pylori배양액에 첨가한 후 H. pylori의 urease 활성을 측정한 결과 Lb. plantarum NO1의 강한 urease 억제활성($40{\sim}60%$ 저하)을 확인할 수 있었다. AGS위암 세포주에 H. pylori를 부착시킨 후 Lb. plantarum NO1의 배양액을 첨가하여 AGS세포에서 H. pylori 탈착능을 측정한 결과 Lb. plantarum NO1은 유산균 배양액 무첨가보다 33% 이상 높은 H. pylori 탈착능을 나타내었으며, 비교구로 사용된 Lb. rhamnosus GG, Lb. sakei SI3에 비해 더 우수한 H. pylori 탈착능을 나타내었다. 분리균주의 장내 생존성 여부 확인을 위하여 내산성, 인공위액에서 2시간동안 처리한 결과 Lb. plantarum NO1이 초기균수$(10^9CFU/ml)$를 유지하면서 높은 저항성을 나타내었다. Oxgall 농도 0.3%와 0.5%의 인공담즙에서 24시간 처리한 후에도 초기균수$(10^9CFU/ml)$를 유지하였다. 뿐만 아니라 인공위액에서 생존한 균주를 연속적으로 인공담즙으로 처리하였을 때에도 높은 생존율$(10^8{\sim}10^9CFU/ml)$를 유지하였다. Lb. plantarum NO1의 용혈성 반응 유무 결과 용혈반응이 일어나지 않았으므로 인체에 안전하다는 것을 간접적으로 확인할 수 있었다. 본 연구에서 김치로부터 분리한 H. pylori억제 유산균 Lb. plantarum NO1은 장내에 생존 가능성도 높으며, 동시에 위에서 효과적으로 H. pylori를 억제 할 수 있을 것으로 기대되어진다.
Benthic diatoms are known as a good food for shellfish in nature and in commercial hatchery of Jeju Island, Korea. Grammatophora marina is commonly found as dominant benthic micro-algae in Jeju coastal waters throughout the year. To know the best growth conditions of this species, culture was done in terms of three parameters; water temperature, salinity and nutrients. Each parameter was controlled by temperature of 15, 20 and 25°C; salinity of 25, 30 and 35 psu; and nutrient concentrations of 50, 100 and 200%. F/2 media was used with artificial seawater for the culture, which was continued for two weeks with L:D cycle 12:12 by using fluorescent light. Maximum specific growth rate was recorded 1.68 d–1 at temperature of 25°C with salinity of 35 psu and nutrient concentration of 200% on 6th day during the culture period. Maximum biomass was also observed 4.9 × 105 cells mL–1 in the same condition. This species may belong to the euryhaline and eutrophic habitat with warm condition. For nutritional aspects of this species, protein, lipid and carbohydrate were measured. The value of protein, lipid and carbohydrate was 4.96%, 15.82% and 5.65%, respectively. The antioxidant activities of 80% methanolic extract were 46.7%, 23.7% and 23.8% on DPPH (1,1-Diphenyl-2-picrylydrazy) radical, superoxide anion radical and hydrogen peroxide scavenging, respectively. Percentage metal chelating activity was 81.2%. Enzymatic extracts of Alcalase and Ultraflow showed remarkable scavenging activities on DPPH radical (86.5% and 57.2%, respectively), and superoxide anion scavenging activities were 45.3% and 41.4% from Kojizyme and Viscozyme extracts, respectively. Extract of Protomex revealed 24.8% activity on hydrogen peroxide and Neutase showed 30.8% on hydroxyl radical scavenging effects. Celluclast and Viscozyme extracts showed 33.2% and 32.1% activities on nitric oxide scavenging, respectively, while Alcalase showed 61.5% on metal chelating. This species contains higher lipids among the biochemical compounds and higher metal chelating activities from both 80% methanolic and enzymatic extracts.
방향족 화합물은 화학, 식품, 고분자, 화장품, 의약 산업 등에 이용되는 중요한 물질로, 현재까지 대부분 화학 합성법 또는 식물 추출법으로 만들어진다. 그러나, 화석 연료의 고갈, 지구 온난화, 환경규제의 강화, 식물자원의 과다한 채취 등의 많은 위협요인에 직면하면서 재생 가능한 생물자원을 이용한 미생물을 이용한 생물공학적 방법으로 방향족 화합물을 생산하는 것은 매우 유망한 대안이다. 대사공학이 합성생물학과 접목되면서, L-트립토판 생합성 경로 유래의 인공 생합성 경로가 재 구축되어 5-히드록시트립토판, 세로토닌, 멜라토닌, 7-염화-L-트립토판, 7-브로모-L-트립토판, 인디고, 인디루빈, 인돌-3-초산, 바이오라세인, 데옥시바이오라세인과 같은 다양한 고부가 화합물을 생산할 수 있게 되었다. 본 총설은 이러한 방향족 화합물의 특성, 용도, 생합성 경로를 요약하였다. 또한 방향족 화합물을 미생물을 이용하여 생산하기 위한 최신의 대사공학 전략과 생산 농도를 올리는데 제기되는 문제들을 극복하기 위한 해결방안 등을 정리하여 보고한다. 시스템 대사 공학에 기반한 균주 개발과 재생 가능한 생물자원을 사용한 배지 및 생물공정의 최적화가 이루어지면 방향족 화합물의 미생물 생산을 위한 상업적으로 실행 가능한 기술 개발을 가능하게 할 것으로 예상된다.
인공습지나 수변녹지 및 완충 저류지와 같은 수질정화시설을 조성하는데 이용할 수 있는 수생식물을 선발하고자 낙동강 하류에 자생하는 수생식물과 외래 수생식물, 습생작물을 대상으로 부영양화 성분(T-N, T-P) 및 EC 관련 무기성분에 대한 정화능력을 검정하였다. 수생식물의 생육기간 동안 $225{\sim}444\;L\;m^{-2}$ 범위의 생활오폐수를 사용하였으며, 건물생산량이 많았던 벼와 부들, 줄, 비자루국화, 율무, 털물참새피 등이 350 L $m^{-2}$ 이상으로 가장 많은 생활하수를 소모하였다. 질소와 인의 체내흡수량과 실제 정화능력(정화효율 및 정화량) 및 수확 후 토양을 분석한 결과, 초장이 크면서 건물량도 많았던 벼, 비자루국화, 부들, 율무, 털물참새피, 줄 등이 부영양화성분에 대한 우수 정화식물로 선발되었다. 무기성분 중 K에 대한 정화력은 부영양화성분의 우수 정화식물로 선발된 수생식물과 더불어 물상추와 부레옥잠이 높은 결과를 보였다. EC와 관련이 높은 Ca와 Na, Cl에 대한 정화효과가 우수한 수생식물로는 물상추와 부레옥잠, 털물참새피가 선발되었으며, 특히 털물참새피는 $SO_4$에 대한 정화효과도 뛰어났다.
전통 장류에서 유산균 성상을 보이는 균주를 분리하여, TLC와 PCR을 통하여 HoPS를 우수하게 생성하는 균주 HSB15, JSA22, JSA57, JSB22, JSB66 및 JSB89를 선발하였다. 선발된 6균주의 16S rDNA의 염기서열을 분석한 결과 HSB15는 L. alimentarius, JSA22는 L. plantarum, JSA57은 L. pentosus, JSB22는 L. brevis, JSB66는 L. alimentarius, JSB89는 L. parabrevis로 동정되었다. 항균 활성은 6균주 중에서 JSA22가 4개의 병원성균에 대한 항균을 나타내어 항균 활성이 가장 우수하게 나타났고, 인공위액 저항성은 HSB15, JSA22와 JSA57 균주가 70% 이상의 높은 인공위액 저항성으로 가장 우수했으며, 인공담즙 저항성은 HSB15를 제외한 5균주에서 80% 이상의 생존율을 나타내며 담즙액 저항성이 우수하게 나타났다. 또한 probiotic 특성을 지닌 분리 균주의 prebiotics로써 AOS를 이용한 성장율을 관찰한 결과, 모든 분리 균주가 AOS를 선택적으로 이용하며 성장하는 것을 관찰하였고 특히 JSB22가 AOS 이용 성장율이 가장 우수한 것으로 확인되었다. 본 연구를 통해 장류유래 probiotics를 선발하였고 AOS의 새로운 prebiotics로 활용을 검토한 바, synbiotics로 이용할 수 있는 가치가 있다고 판단되었다.
의료분야에서 질환별 유병률 차이로 인한 데이터 수적 불균형은 흔하게 발생되는 문제로 인공지능 학습 성능을 저하시켜 개발의 어려움을 초래한다. 최근 이러한 데이터 수적 불균형문제를 해결하기 위한 한 방법으로 적대적 생성 신경망(GAN) 기술이 도입되었고 다양한 분야에 성공적으로 적용되어왔다. 그러나 수적 불균형에 의해 저하된 성능 문제를 해결하는데 있어서 기존 연구들의 영상 해상도가 아직 충분하지 않고 영상 내 구조가 전역적으로 일관성 있게 모델링 되지 않아 좋은 결과를 얻기 어렵다. 본 논문에서는, 흉부 X선 영상 데이터의 수적 불균형문제를 해결하기 위하여 고해상도 영상을 생성할 수 있는 주목 메커니즘 기반 멀티 스케일 조건부 적대적 생성 네트워크를 제안한다. 해당 네트워크는 질환제어 조건변수에 의해 하나의 네트워크만으로 다양한 질환 영상을 생성할 수 있어 각 클래스별로 학습을 하는 비효율성을 줄였고, 자기 주목 메커니즘을 통해 영상 내 장거리 종속성 문제를 해결하였다.
공연에 사용하는 로봇이 인간과의 상호작용하기 위한 기본 성능 중 하나는 인간의 행동을 빠르고 정확하게 파악하는 것이다. 따라서 로봇이 인간의 자세를 추정할 때 자세 인식의 정확도를 높임과 동시에 가능한 빠른 속도로 인식할 수 있어야 한다. 그러나 현재 인공지능 기술의 대표적인 방식인 딥 러닝을 사용하여 인간의 자세를 추정할 경우, 인식의 정확도와 속도라는 두 가지 성능을 동시에 만족하지 못하고 있다. 따라서 사용 목적에 따라 추론정확도가 높은 하향식 자세추정과 처리속도가 빠른 상향식 자세추정 중 하나를 선택해서 사용하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 앞서 언급한 두 가지 방식이 가진 장점을 모두 포함하면서 단점을 보완한 두 가지 방식을 제안한다. 첫 번째는 다중 그래픽 처리 장치를 활용해 상향식 자세추정과 물체검출을 병렬로 사용하는 방식이고, 두 번째는 상향식 자세추정과 단항분류를 융합하는 방식이다. 실험을 통해 두 가지 방식 모두 속도가 개선됨을 증명했다. 공연로봇에 이 두 가지 방식 중 하나를 사용한다면, 관객과 신뢰도 높으며 보다 빠른 상호작용을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
1973년(年)부터 국내외(國內外)에서 수집(蒐集)한 계통(系統) 및 교배계통(交配系統) 13 균주(菌株)에 대(對)하여 배지상(培地上)에서 균사(菌絲)의 특성(特性)을 조사(調査)하고 기중(其中) 11계통(系統)을 선발(選拔), 골목상에서의 자실체발생(子實體發生) 시험(試驗)과 자실체(子實體)의 형태적(形態的) 특징(特徵)을 조사(調査)한 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 톱밥배지상(培地上)에서 균사발육(菌絲發育)이 양호(良好)한 계통(系統)은 11001, 12001,12004,13005,13012,13015,20101등(等) 7계통(系統)이었다. 2. 원목내(原木內)에서 균사(菌絲)의 활착(活着) 및 발육(發育)이 공(共)히 가장 양호(良好)한 계통(系統)은 20101과 11001으로 나타났다. 3. 골목상에서 6개년간(個年間) 총자실체(總子實體) 발생양(發生量)은 11001,12001,20101등(等) 3계통(系統)이 가장 많았다. 4. 종균(種菌)의 원목(原木) 접종후(接種後) 자실체발생(子實體發生)에 있어서 4년차(年次)에 최성기(最盛期)가 되는 계통(系統)이 가장 많았다. 5. 자실체(子實體) 건조회수률(乾燥回收率)은 13005과 20101계통(系統)이 가장 높았다. 6. 각(各) 계통(系統)에 따라서 초발생시기(發生時期)가 계통고유(系統固有)의 특징(特徵)으로 나타나고 있었으며 이것을 발생형(發生型)으로 구분(區分)하여보면 하추기 발생형이(夏秋期 發生型) 가장 많았다. 7. 자실체(子實體)의 형태적(形態的) 特徵(特徵)은 발생시(發生時)의 환경(環境)에 따라 어느 정도(程度) 다르나 장기적(長期的)으로 계속 관찰(觀察)하여 각(各) 계통특징(系統特徵)을 인정(認定)할 수 있었다. 8. 자실체(子實體)의 형태(形態)가 정일(整一)하고 후육계통(厚肉系統)은 20101이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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