Human hydatid disease (cystic echinococcosis, CE) is a chronic parasitic infection caused by the larval stage of the cestode Echinococcus granulosus. As the disease mainly affects the liver, approximately 70% of all identified CE cases are detected in this organ. Optical molecular imaging (OMI), a noninvasive imaging technique, has never been used in vivo with the specific molecular markers of CE. Thus, we aimed to construct an in vivo fluorescent imaging mouse model of CE to locate and quantify the presence of the parasites within the liver noninvasively. Drug-treated protoscolices were monitored after marking by JC-1 dye in in vitro and in vivo studies. This work describes for the first time the successful construction of an in vivo model of E. granulosus in a small living experimental animal to achieve dynamic monitoring and observation of multiple time points of the infection course. Using this model, we quantified and analyzed labeled protoscolices based on the intensities of their red and green fluorescence. Interestingly, the ratio of red to green fluorescence intensity not only revealed the location of protoscolices but also determined the viability of the parasites in vivo and in vivo tests. The noninvasive imaging model proposed in this work will be further studied for long-term detection and observation and may potentially be widely utilized in susceptibility testing and therapeutic effect evaluation.
수목을 3차원 구조로 정량화하는 것은 다양한 환경분석 모델링의 입력 자료로써 매우 중요하다. 그러나 3차원 측량이 가능한 라이다는 고비용과 전문인력이 필요해 파편화된 소규모의 도시녹지를 측량하기에는 경제적 장비운용적 차원에서 현실적이지 않다. 또한 수목은 계절에 따라 민감하게 변화하므로 시계열 모니터링으로 도시생태계를 이해하려면 높은 빈도로 쉽고 빠르게 수관구조를 측량할 수 있는 디바이스와 이에 맞는 정량화기법의 개발이 필요하다. 환경분석 모델링의 입력 자료로써의 필요가 아니더라도, 도시내 수목의 크기와 나이는 관리비용, 생태계서비스, 경관, 안전 등과 직결되므로 반드시 정보화될 필요성이 있다. 본 연구에서는 도시내 수목의 3차원 환경정보 데이터를 생성하기 위한 디바이스와 방법론으로써 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)와 SfM-MVS(Structure from Motion-Multi View Stereo), solid modeling을 제시하였다. 따라서 제시된 device와 방법론의 검증을 목표로 하여 다음과 같이 분석을 수행하였다. 첫째, stereo image들로부터 생성된 point cloud로 측량한 결과의 정확도를 지상 라이다 자료와 비교 검증하였다. 두 번째, UAV촬영 사진개수를 감소시킴에 따라 변화하는 point cloud의 밀도가 수목의 부피 및 크기 정량화 결과에 어떤 영향을 주는지를 살펴봄으로써 고해상도의 point cloud가 정밀한 수목 측량에 꼭 필요한 요소인지를 확인하여 보았다. 마지막으로, 수목 부피의 정량화 및 형상화를 위해 solid model이 얼마나 적합한가를 검증하고자 다른 3D type의 측정치와 비교하였다. 분석의 결과를 통해, UAV와 SfM-MVS 그리고 solid model을 이용하면 단일수목을 손쉽게 저비용 높은 시간해상도로 정량화 및 형상화가 가능함을 확인하였다. 다만, 본 연구는 단일 개체목만을 대상으로 한 연구이므로 더 넓은 녹지에 적용하기 위해서는 이에 맞는 비행계획의 수립, 다양한 공간정보 데이터와의 융합, 녹지규모 확대에 따른 정량화 기법의 개선 등 앞으로 이를 발전시킬 수 있는 후속연구가 필요하다.
Seungchon Weir was constructed in 2010 on the downstream region of Yeongsan River watershed for four major river projects. The purpose of our study was to determine whether fish compositions and distributions differ between the upper ($U_w$) and lower regions ($L_w$) of Seungchon Weir during May - December 2011 along with hydroacoustic fish surveys using Eco-Sounder monitoring ($E_SM$) technique. Total number of fish species sampled by conventional fish sampling at all sites was 29, and 21 and 24 species occurred in the $U_w$ and $L_w$, respectively. Most dominant species was Hemiculter eigenmanni (43%) in the $U_w$ and Opsaiichthys uncirostris amurensis (21%) in the $L_w$, indicating a distinct differences of the species composition. According to hydroacoustic approach of ESM, fish density was significantly higher (p < 0.05) in the $L_w$ section of 250 m than any other sections, This outcome indicates that fishes moving toward the upstream were blocked by weir construction. According to analysis of tolerance guilds, tolerant species (TS) were made of 88% and 79% in the $U_w$ and $L_w$ region, respectively, while the proportions of sensitive species were < 0.1% of the total in the both regions. Trophic guild analysis showed that the proportion of omnivore species were 58% and 40% in the $U_w$ and $L_w$ region, respectively, while insectivores were made of 16% and 21% in the $U_w$ and $L_w$ region, respectively. Both analyses of tolerance guilds and trophic guilds indicate the biological degradation of the waterbody. Fish community structure analysis, based on species diversity, dominance, and evenness indices, showed higher community stability in the $L_w$ region than $U_w$ region. Exotic species of largemouth bass were largely increased in this survey (14%), compared to the past (< 1%), indicating a modification of fish trophic structure.
기존의 건설기술 대부분은 주변 환경을 고려하지 않은 채 개발 적용되어 왔으며, 이는 일부 시설을 혐오시설로 받아들이는 지역주민들과의 마찰, 불투수층의 증가로 인한 도시내 환경수리학적문제 등과 같은 다양한 문제점을 야기하고 있다. 이와 더불어, 국내 강우유출수 관리에 대한 관심과 인식이 높아지면서 도시의 경제적인 측면뿐만 아니라 심미적인 측면, 환경적인 측면 등을 동시에 고려한 지속가능한 개발 및 친환경 건설기술이 요구되고 있다. LID(Low Impact Development)는 기존의 수리학적 기능을 최대한 유지하면서 강우시 발생되는 비점오염물질을 효율적으로 관리하는 기술로 국내외적으로 이에 대한 연구와 기술개발이 지속적으로 이루어지고 있다. 본 연구는 도시지역(도로, 주차장 등)에 적용하기 위한 소규모 인공습지 기술을 개발하고자, Test-bed 시설 설치 및 모니터링을 실시하였다. SCW-1의 경우, TSS 65.9%, $COD_{Cr}$ 52.9%, TN 45.6%, TP 55.4%, Total Fe 67.2%, Total Pb 50.4%의 평균저감효율을 보이는 것으로 나타났으며, SCW-2는 TSS 82.4%, $COD_{Cr}$ 61.9%, TN 51.4%, TP 48.2%, Total Fe 73.8%, Total Pb 41.9%로 나타나, 도시지역의 주된 비점오염물질인 입자상물질과 중금속물질의 저감효과가 비교적 뛰어난 것으로 분석되었다. 본 연구결과는 소규모 인공습지가 향후 도시내 효율적인 물순환 시스템을 구축하고, 수생태계 보전에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 새로운 시공간적 가뭄해석 방법을 제안하기 위해, 강우관측지점별 가뭄사상을 추출하여 가뭄사상의 시작 시점이 동일한 강우관측지점을 선정하여 CASE를 구분하였다. 그 결과 SPI3에서는 36개, SPI6에서는 38개, SPI9에서는 40개, SPI12에서는 39개의 CASE가 분석대상으로 선정되었으며, 이를 이용한 연구방법의 적용성을 검토하기 위해, 과거 우리나라의 대표적 가뭄사상으로 알려진 장기가뭄과 단기가뭄에 대한 시공간적 가뭄발생특성을 재현하여 비교분석한 결과, 실제 과거가뭄사상에 잘 부합하는 것으로 확인되었다. 또한, 가뭄의 이동경로 및 전이특성을 분석하기 위한 방안으로 질량모멘트 개념을 이용하여 가뭄의 중심 및 영향권을 결정하는 새로운 가뭄해석 기법을 제안하였다. 그 결과 시간의 흐름에 따라 가뭄이 발생한 지역의 순서를 확인할 수 있었으며, 시공간적 가뭄패턴분석을 수행하기 위해서는 크게 두 가지로 구분되는 가뭄의 중심 및 영향권의 변화양상을 선행적으로 고려해야 함을 확인할 수 있었다.
소는 인간에게 고기와 우유를 제공하는 영양자원으로서 뿐만 아니라 노동력을 제공하는 중요한 가축 동물 중의 하나이다. 또한 사람의 질병을 규명하고 예방 및 치료의 실험적 도구로서도 많이 이용되고 있으나, 대동물이라는 점과 경제적인 이유로서 일반적인 응용과 실험적 적용에 어려움이 되어왔다. 저자들은 이와 같은 사정을 감안하여 실험적 기초 자료를 얻기 위하여, 한우를 대상으로 말초혈액상과 특히 림프아군의 특성을 알아본 결과 다음과 같이 일부 결과를 얻었다. 즉, 한우 22마리(암컷 12마리, 숫컷 10마리)의 말초혈액을 채혈하여 림프구 표면항원의 특성을 단클론항체와 반응시키고 flow cytometry로 측정한 결과 CD2는 숫컷에서 53%, 암컷에서 54%의 반응을 보였고, CD4는 숫컷에서 30% 암컷에서 32%의 반응을 보였으며, CD8에서는 숫컷에서 13%, 암컷에서 13%의 반응을 보였다. 그리고 말초혈액상은 RBC가 숫컷 7.20$\times10^6{mm}^3$, 암컷 6.35$\times10^6{mm}^3$이었고 WBC는 숫컷 8.09$\times10^3{mm}^3$, 암컷 7.09$\times10^3{mm}^3$었으며 leukocyte differential counts 에서는 lymphocytes, Neutrophils, Eosinophils의 순으로 높은 성적을 보였다.
The production of grain for export and domestic use is one of Australia's most important agricultural industries, and the NIR technique has been used extensively over many years for the routine monitoring of grain quality, particularly moisture and protein content. Because most Australian grain is intended for human food production, the determinants of grain quality for livestock feed, apart from protein, have been largely ignored. However the increasing use of grain for feeding to pigs, poultry, beef cattle and dairy cows has led to an important national research project entitled “Premium Grains for Livestock”. Two of the objectives of this project are to determine the compositional and functional characteristics of grains which influence their nutritional quality for the various classes of livestock, and to adopt rapid and objective analytical tests for these quality criteria. NIR has been used in this project firstly to identify a set of grain samples from a large population of breeders' lines which showed a wide spectral variation, and hence a potentially wide variation in nutritional value. The selected samples were not only subjected to an extensive array of chemical, physical and in vitro analyses, but also were grown out to produce sufficient quantities of grain to feed to animals in vivo studies. Additional grains were also strategically selected from farms in order to include the effect of weather damage, such as rain, drought and frost. In this study to date, NIR calibrations have been derived or attempted, on both ground and whole grains, for in vivo dry matter digestibility (DMD), pepsin-cellulase dry matter disappearance, protein, fat, acid detergent fibre, neutral detergent fibre, starch, in sacco DMD and in vitro assays to simulate starch digestion in the lumen and small intestine. Results so far indicate high calibration accuracy for chemical components (SECV 0.3 to 2.6%) and very promising statistics for in vivo DMD (SECV 1.8, $R^2$ 0.93, SD 7.0, range 61.9 to 92.3, n=60). There appears to be some potential for NIR to estimate some in vitro properties, depending upon the accuracy of reference methods and appropriate sample populations. Current work is in progress to extend the range of grains with in vivo DMD values (a very laborious and expensive process) and to increase the robustness of the various NIR calibrations, with the aim of implementing uniform testing procedures for nutritional value of grains throughout Australia.
In linear discriminant analysis there are two important properties concerning the effectiveness of discriminant function modeling. The first is the separability of the discriminant function for different classes. The separability reaches its optimum by maximizing the ratio of between-class to within-class variance. The second is the stability of the discriminant function against noises present in the measurement variables. One can optimize the stability by exploring the discriminant variates in a principal variation subspace, i. e., the directions that account for a majority of the total variation of the data. An unstable discriminant function will exhibit inflated variance in the prediction of future unclassified objects, exposed to a significantly increased risk of erroneous prediction. Therefore, an ideal discriminant function should not only separate different classes with a minimum misclassification rate for the training set, but also possess a good stability such that the prediction variance for unclassified objects can be as small as possible. In other words, an optimal classifier should find a balance between the separability and the stability. This is of special significance for multivariate spectroscopy-based classification where multicollinearity always leads to discriminant directions located in low-spread subspaces. A new regularized discriminant analysis technique, the principal discriminant variate (PDV) method, has been developed for handling effectively multicollinear data commonly encountered in multivariate spectroscopy-based classification. The motivation behind this method is to seek a sequence of discriminant directions that not only optimize the separability between different classes, but also account for a maximized variation present in the data. Three different formulations for the PDV methods are suggested, and an effective computing procedure is proposed for a PDV method. Near-infrared (NIR) spectra of blood plasma samples from daily monitoring of two Japanese cows have been used to evaluate the behavior of the PDV method in comparison with principal component analysis (PCA), discriminant partial least squares (DPLS), soft independent modeling of class analogies (SIMCA) and Fisher linear discriminant analysis (FLDA). Results obtained demonstrate that the PDV method exhibits improved stability in prediction without significant loss of separability. The NIR spectra of blood plasma samples from two cows are clearly discriminated between by the PDV method. Moreover, the proposed method provides superior performance to PCA, DPLS, SIMCA md FLDA, indicating that PDV is a promising tool in discriminant analysis of spectra-characterized samples with only small compositional difference.
Space-borne Earth observation technique is one of the most cost effective and rapidly advancing Earth science research tools today and the potential field and micro-wave radar applications have been leading the discipline. The traditional optical imaging systems including the well known Landsat, NOAA - AVHRR, SPOT, and IKONOS have steadily improved spatial imaging resolution but increasing cloud covers have the major deterrent. The new Earth observation satellites ENVISAT (launched on March 1 2002, specifically for Earth environment observation), ALOS (planned for launching in 2004 - 2005 period and ALOS stands for Advanced Land Observation Satellite), and RADARSAT-II (planned for launching in 2005) all have synthetic aperture radar (SAR) onboard, which all have partial or fully polarimetric imaging capabilities. These new types of polarimetric imaging radars with repeat orbit interferometric capabilities are opening up completely new possibilities in Earth system science research, in addition to the radar altimeter and scatterometer. The main advantage of a SAR system is the all weather imaging capability without Sun light and the newly developed interferometric capabilities, utilizing the phase information in SAR data further extends the observation capabilities of directional surface covers and neotectonic surface displacements. In addition, if one can utilize the newly available multiple frequency polarimetric information, the new generation of space-borne SAR systems is the future research tool for Earth observation and global environmental change monitoring. The potential field strength decreases as a function of the inverse square of the distance between the source and the observation point and geophysicists have traditionally been reluctant to make the potential field observation from any space-borne platforms. However, there have recently been a number of potential field missions such as ASTRID-2, Orsted, CHAMP, GRACE, GOCE. Of course these satellite sensors are most effective for low spatial resolution applications. For similar objects, AMPERE and NPOESS are being planned by the United States and France. The Earth science disciplines which utilize space-borne platforms most are the astronomy and atmospheric science. However in this talk we will focus our discussion on the solid Earth and physical oceanographic applications. The geodynamic applications actively being investigated from various space-borne platforms geological mapping, earthquake and volcano .elated tectonic deformation, generation of p.ecise digital elevation model (DEM), development of multi-temporal differential cross-track SAR interferometry, sea surface wind measurement, tidal flat geomorphology, sea surface wave dynamics, internal waves and high latitude cryogenics including sea ice problems.
최근 IoT 기술을 다양한 분야에 적용하는 사례가 늘어나고 있는 추세이다. 특히 각종 환경 센서를 통해 수집되는 대량의 데이터를 분석하여 적절한 정보를 제공하는 기술에 대해 연구되고 있다. 이러한 기술은 각 산업분야 중 농산업분야에서도 연구가 활발히 진행되고 있다. 농산업 분야에서 생장환경의 조성을 위한 모니터링 및 제어에 대한 연구가 많이 진행되고 있으나 병해충 및 기상재해 정보는 우리나라 평균 기상환경에 맞추어 방제 매뉴얼을 작성하여 제공됨으로 인해 실제 지역별 환경에 매우 힘든 실정이다. 특히, 특용과수는 전남지역에 생산량이 매우 높은편으로 지역 실정에 맞는 정보를 효율적으로 제공하기 위해서는 지역별 정보에 대한 수집에서 전문가 정보 제공에 이르는 다양한 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 미세기상 기후 수집 및 영상 정보를 통한 이미지 분석, 예찰 모형 등을 통해 병해충 및 기상 재해에 대한 피해를 최소화하기 위한 통합지원 플랫폼을 제안한다. 특용과수의 병해충에 대한 피해를 줄이기 위해 다양한 IoT 기술들을 활용하여 이를 통해 병해충에 대한 방제시기를 적절하게 알려주고, 생장환경을 적절하게 유지함으로써 특용과수 농가의 피해를 최소화하고 생산성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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