• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제32권12호
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• pp.1942-1949
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• 2019

Objective: Leukocyte cell-derived chemotaxin 2 (LECT2) is associated with several physiological processes including inflammation, tumorigenesis, and natural killer T cell generation. Chicken LECT2 (chLECT2) gene was originally identified as one of the differentially expressed genes in chicken kidney tissue, where the chickens were fed with different calcium doses. In this study, the molecular characteristics and gene expression of chLECT2 were analyzed under the stimulation of toll-like receptor 3 (TLR3) ligand to understand the involvement of chLECT2 expression in chicken metabolic disorders. Methods: Amino acid sequence of LECT2 proteins from various species including fowl, fish, and mammal were retrieved from the Ensembl database and subjected to Insilco analyses. In addition, the time- and dose-dependent expression of chLECT2 was examined in DF-1 cells which were stimulated with polyinosinic:polycytidylic acid (poly [I:C]), a TLR3 ligand. Further, to explore the transcription factors required for the transcription of chLECT2, DF-1 cells were treated with poly (I:C) in the presence or absence of the nuclear factor ${\kappa}B$ ($NF{\kappa}B$) and activated protein 1 (AP-1) inhibitors. Results: The amino acid sequence prediction of chLECT2 protein revealed that along with duck LECT2 (duLECT2), it has unique signal peptide different from other vertebrate orthologs, and only chLECT2 and duLECT2 have an additional 157 and 161 amino acids on their carboxyl terminus, respectively. Phylogenetic analysis suggested that chLECT2 is evolved from a common ancestor along with the actinopterygii hence, more closely related than to the mammals. Our quantitative polymerase chain reaction results showed that, the expression of chLECT2 was up-regulated significantly in DF-1 cells under the stimulation of poly (I:C) (p<0.05). However, in the presence of $NF{\kappa}B$ or AP-1 inhibitors, the expression of chLECT2 is suppressed suggesting that both $NF{\kappa}B$ and AP-1 transcription factors are required for the induction of chLECT2 expression. Conclusion: The present results suggest that chLECT2 gene might be a target gene of TLR3 signaling. For the future, the expression pattern or molecular mechanism of chLECT2 under stimulation of other innate immune receptors shall be studied. The protein function of chLECT2 will be more clearly understood if further investigation about the mechanism of LECT2 in TLR pathways is conducted.

• 생태와환경
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• 제53권4호
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• pp.380-389
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• 2020

본 연구에서는 최근, 자연환경의 변화에 따른 생태계 예측과 지속가능한 개발과 보전의 정량적 근거 제시를 위해 전세계적으로 연구중요도와 활용도가 높아지고 있는 생태 조사연구 데이터의 정제와 표준화 및 서비스 방안에 대하여 제시하였다. 1997년부터 매 10년 단위로 전국을 대상으로 수행된 제2차, 제3차 전국자연환경조사 결과와 2014년부터 매 5년 단위로 수행된 제4차 전국자연환경조사 결과를 대상으로 전국자연환경조사 지침을 따라 별도 개발된 입력 오류 검증 프로그램을 통해 1차 정제 후 분야별 전문가의 검수를 거쳤다. 또한, 국내외 데이터 표준 사례들을 분석하여 국내의 자연환경과 생태조사 자료인 생태정보를 표준화하는 방안을 제시하였다. 전국자연환경조사 결과에 대해 (1) 조사자료인 데이터 용어의 표준화, (2) 유사한 유형의 데이터 테이블 통합 및 (3) 불필요한 속성과 입력오류를 제거하였고 (4) 현장 조사자 별로 상이한 입력항목의 단일화, (5) 데이터를 일련번호 코드로 정리하고 (6) 입력항목별 코드 매핑을 수행하였다. 연구결과, 연구자와 일반인들이 활용하기 쉽도록 전국자연환경조사 데이터를 정제하고 국내 최초의 생태데이터 표준안 마련의 기반을 수립하였다. 또한, 연구결과로 산출된 전국자연환경조사 데이터는 국내의 환경영향평가, 서식지 보전지역 설정, 멸종위기종 분포 예측, 기후변화에 따른 생태계 위험 예측은 물론, 국외 생태정보 연계 등에 손쉽게 공유 및 활용가능하여 다양한 환경정책수립과 관련 연구활성화에 기여할 것으로 기대된다. 본 연구를 통해 정제된 전국자연환경조사 데이터는 국립생태원에서 국내 최초로 개발중인 생태정보포털서비스 시스템인 에코뱅크 (http://nie-ecobank.kr)를 통해 개방하여 누구나 온라인상에서 쉽게 접근하고 활용할 수 있도록 하였다.

• 산업융합연구
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• 제21권1호
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• pp.159-165
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• 2023

최근 지진 발생 빈도가 증가하고 있는 반면 국내 지진 대응 체계는 취약한 현실에서, 본 연구의 목적은 통계분석 기법과 머신러닝 기법을 활용한 공간분석을 통해 건물의 지진취약도를 비교분석 하는 것이다. 통계분석 기법을 활용한 결과, 최적화척도법을 활용해 개발된 모델의 예측정확도는 약 87%로 도출되었다. 머신러닝 기법을 활용한 결과, 분석된 4가지 방법 중, Random Forest의 정확도가 Train Set의 경우 94%, Test Set의 경우 76.7%로 가장 높아, 최종적으로 Random Forest가 선정되었다. 따라서, 예측정확도는 통계분석 기법이 약 87%, 머신러닝 기법이 76.7%로, 통계분석 기법의 예측정확도가 더 높은 것으로 분석되었다. 최종 결과로, 건물의 지진취약도는 분석된 건물데이터 총 22,296개 중, 1,627(0.1%)개의 건물데이터는 통계분석 기법 사용 시 더 위험하다고 도출되었고, 10,146(49%)개의 건물데이터는 동일하게 도출되었으며, 나머지 10,523(50%)개의 건물데이터는 머신러닝 기법 사용 시 더 위험하게 도출되었다. 기존 통계분석 기법에 첨단 머신러닝 기법활용결과가 추가로 비교검토 됨으로써 공간분석 의사결정에 있어서, 좀더 신뢰도가 높은 지진대응책 마련에 도움이 되길 기대한다.

• 산업융합연구
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• 제21권1호
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• pp.175-185
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• 2023

최근 COVID-19와 같은 신종 바이러스 감염증이 확산하여 심각한 공중 보건 문제를 제기하고 있다. 특히 이러한 질병은 고령자에게 치명적으로 작용하여, 생명을 위협하고 심각한 사회적, 경제적 손실을 초래하였다. 이에 많은 산업분야에서 사물 인터넷(IoT) 및 인공 지능(AI)을 응용한 원격진료, 헬스케어, 질병예방 등의 애플리케이션이 소개되어 질병 감지, 모니터링 및 검역 성능을 향상하고 있다. 하지만 기존기술은 갑작스러운 전염병의 출현에 신속하고 통합적으로 적용되지 않기 때문에, 사회 속에 감염병이 대규모 감염 및 전국적 확산되는 것을 차단하지 못하였다. 따라서 본 논문에서는 바이러스 질병 정보 수집기를 통해 지역적 한계가 있는 다양한 감염 정보를 수집하고, AI 브로커를 통해 AI 분석 및 심각도 매칭을 수행하여 감염의 확산을 예측하고자 한다. 최종에는 질병관리본부를 통해 고령자에게 위험경보 발령, 확산 차단 문자 발송 및 감염지역 대피정보를 신속하게 제공한다. 현실적인 고령자 지원시스템은 감염자 발생지역 정보와 고령자의 위치정보를 비교하여 증강현실 기반의 스마트폰 애플리케이션으로 직관적인 위험지역(감염지역) 회피기능을 제공하고 감염지역 방문이 확인되면 자동으로 방역관리 서비스를 제공한다. 향후 제안시스템은 위치기반의 사용자 밀집도를 파악함으로써 갑작스런 인파 집중으로 인한 압사 사고를 사전에 예방하는 방법으로도 활용 가능할 것이다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.79-91
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• 2019

엔터테인먼트 산업은 투자 위험성으로 인해 경쟁력 확보를 통한 리스크 관리가 중요한 산업이다. 콘텐츠의 경쟁력은 산업 환경과 같은 외적 요인과 함께 몰입 기제를 중심으로 하는 내적 요소가 동시에 갖추어졌을 때 강화된다. 몰입 기제는 관람자의 인지 반응의 한 형태로 영상 콘텐츠 관람 시 뇌의 신호처리 과정을 통해 발생한다. 콘텐츠 시청과 관련된 뇌의 신호처리는 주로 작업기억(working memory) 영역에서 이루어지며 몰입도가 높은 콘텐츠의 경우 관람자에게 전달되는 콘텐츠 이외의 정보를 차단함으로써 일시적인 해리 상태를 발생시킨다. 최면이나 기억상실과 같은 증세와 유사한 해리상태는 관람객의 몰입도가 높은 수준에 도달했을 때 발생한다. 반면 관람자가 주의를 집중하고 있는 콘텐츠 정보는 외부정보 유입이 상대적으로 차단 또는 지연된 상태에서 일화 완충기(episodic buffer)를 통한 미래 사고(future thinking)의 구성을 위해 집중적으로 사용된다. 관람자의 미래사고 구성은 가설구성 행위(hypothesis forming activity)의 형태로 진행되며 뇌의 예측성(predictability)에 기반을 둔다. 이와 같은 가설 구성 행위가 뇌의 본질적 기능인 예측성과 스토리의 진화적 기능인 문제 해결 시뮬레이션과 조응할 때 관람자의 뇌는 콘텐츠에 높은 수준으로 몰입하게 된다. 가설 구성 행위가 효과적으로 이루어지기 위해서는 가설 구성의 배경, 가설구성의 주체, 인물의 내적 정보, 가설 발생 정보의 종류와 위치 및 규모, 정보의 가설 연관성과 유형 같은 요소들이 중요하다. 이와 같은 요소를 기준으로 김은숙 드라마<도깨비>를 분석한 결과 위의 요소들이 유기적이고도 효과적으로 작동하고 있음을 관찰할 수 있었다.

• 대한한의학회지
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• 제44권2호
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• pp.106-118
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• 2023

Objectives: Network pharmacology is a method of constructing and analyzing a drug-compound-target network to predict potential efficacy and mechanisms related to drug targets. In that large-scale analysis can be performed in a short time, it is considered a suitable tool to explore the function and role of herbal medicine. Thus, we investigated the potential functions and pathways of Chongmyunggongjin-dan (CMGJD) on Alzheimer's disease (AD) via network pharmacology analysis. Methods: Using public databases and PubChem database, compounds of CMGJD and their target genes were collected. The putative target genes of CMGJD and known target genes of AD were compared and found the correlation. Then, the network was constructed using Cytoscape 3.9.1. and functional enrichment analysis was conducted based on the Gene Ontology (GO) Biological process and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) Pathways to predict the mechanisms. Results: The result showed that total 104 compounds and 1157 related genes were gathered from CMGJD. The network consisted of 1157nodes and 10034 edges. 859 genes were interacted with AD gene set, suggesting that the effects of CMGJD are closely related to AD. Target genes of CMGJD are considerably associated with various pathways including 'Positive regulation of chemokine production', 'Cellular response to toxic substance', 'Arachidonic acid metabolic process', 'PI3K-Akt signaling pathway', 'Metabolic pathways', 'IL-17 signaling pathway' and 'Neuroactive ligand-receptor interaction'. Conclusion: Through a network pharmacological method, CMGJD was predicted to have high relevance with AD by regulating inflammation. This study could be used as a basis for effects of CMGJD on AD.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.267-283
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• 2023

2019년 12월부터 현재까지 지속되고 있는 코로나19 팬데믹으로 인해 대중들은 감염병 대응을 위한 정보를 필요로 하게 되었다. 하지만 소셜미디어에서 유포되는 코로나19 관련 가짜뉴스로 인해 대중들의 건강이 심각하게 위협받고 있다. 특히 코로나19와 관련된 가짜뉴스가 유사한 내용으로 대량 유포될 경우 사실인지 거짓인지 진위를 가리기 위한 검증에 소요되는 시간이 길어지게 되어 우리 사회의 전반에 심각한 위협이 될 수 있다. 이에 학계에서는 신속하게 코로나19 관련 가짜뉴스를 탐지할 수 있는 지능형 모델에 대한 연구를 활발하게 수행해 오고 있으나, 대부분의 기존 연구에 사용된 데이터는 영문으로 구성되어 있어 한국어 가짜뉴스 탐지에 대한 연구는 매우 드문 실정이다. 이에 본 연구에서는 소셜 미디어 상에서 유포되는 한국어로 작성된 코로나19 관련 가짜뉴스 데이터를 직접 수집하고, 이를 기반으로 한 지능형 가짜뉴스 탐지 모델을 제안한다. 본 연구의 제안모델은 언어학적 특성 중 하나인 품사별 빈도 정보를 추가적으로 활용하여, 기존 연구에서 주로 사용되어 온 문서 임베딩 기법인 Doc2Vec 기반 가짜뉴스 탐지 모델의 예측 성능을 제고하고자 하였다. 실증분석 결과, 제안 모델이 비교 모델에 비해 Recall 및 F1 점수가 높아져 코로나19 관련 한국어 가짜뉴스를 보다 정확하게 판별함을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권1C호
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• pp.43-52
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• 2006

동적 지반 거동을 해석하기 위해 많은 모델들이 제안되어 사용되고 있지만 여전히 모델에 대한 이해와 합리적인 해석 파라미터의 평가는 매우 어려운 작업이다. 더욱이 지반 진동 해석에서 침투에 의해 추가적인 체적변화가 발생하는 경우에는 이를 설명할만한 적당한 모델이 아직까지 개발되지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 공극수의 이동을 제어해 가면서 측방변위나 침하와 같이 액상화에 의해 일어나는 잔류변형을 정량적으로 산정할 수 있는 하이브리드 시뮬레이션 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 초기 전단을 받는 약간 기울어진 지반에 대한 일차원 동적 문제가 주요한 해석 대상이 되며 지반은 운동방정식과 연속조건식의 지배를 받는다. 또한, 이 시스템에서는 요소시험체가 흙의 구성관계를 대신하게 되며, 대상 지반의 동적 응답을 직접 공시체로부터 도입하며 해석을 수행하므로 액상화라고 하는 재료의 강한 비선형성을 재현하기 위한 파라미터의 입력과정을 생략할 수 있게 된다. 본 논문에서는 시스템의 기본 개념을 비롯한 여러 가지 구성요소에 대해 설명하며 해석 예제를 통해 지반 진동 해석에 있어서 투수성이 미치는 영향에 대해 검토하였다. 그 결과로 진동 도중 및 그 이후의 거동에도 체적 변화 특성이 모래의 동적 거동해석에 중대한 영향을 미치고 있음을 보였다.

• 한국지형학회지
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• 제18권1호
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• pp.41-56
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• 2011

이 연구에서는 미래의 토지피복도 작성을 위해 위성영상을 기반으로 토지피복 변화를 분석하고, 토지지목의 통계자료를 이용하여 미래의 토지지목 변화를 예측하였다. 토지지목 예측 방법에는 이중지수 평활법을 이용하였다. 위성영상을 이용한 각 연도별 토지피복 분류 결과, 천안·아산시의 토지피복 변화에서 가장 큰 증가 면적을 보인 유형은 인공구조물이며, 다음으로 수역, 초지, 나대지 등도 증가하였다. 반면에 산림지, 논, 습지, 밭 등은 감소하였다. 토지지목의 시계열분석 결과에서는 위성영상을 이용한 토지피복 분류 결과와 유사한 결과가 나타났다. 이중지수 평활법을 이용한 토지지목 변화를 예측한 결과, 2010년에서 2100년까지 논, 밭, 산림지와 습지는 지속적으로 감소하는 반면, 인공구조물, 수역, 나대지, 초지는 계속해서 증가할 것으로 예측되었다. 이상의 결과는 기후변화 대응전략 마련을 위한 기후변화에 따른 토지피복 변화 예측을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제24권6호
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• pp.498-511
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• 2023

Objective: To evaluate the diagnostic performance of chest computed tomography (CT)-based qualitative and radiomics models for predicting residual axillary nodal metastasis after neoadjuvant chemotherapy (NAC) for patients with clinically node-positive breast cancer. Materials and Methods: This retrospective study included 226 women (mean age, 51.4 years) with clinically node-positive breast cancer treated with NAC followed by surgery between January 2015 and July 2021. Patients were randomly divided into the training and test sets (4:1 ratio). The following predictive models were built: a qualitative CT feature model using logistic regression based on qualitative imaging features of axillary nodes from the pooled data obtained using the visual interpretations of three radiologists; three radiomics models using radiomics features from three (intranodal, perinodal, and combined) different regions of interest (ROIs) delineated on pre-NAC CT and post-NAC CT using a gradient-boosting classifier; and fusion models integrating clinicopathologic factors with the qualitative CT feature model (referred to as clinical-qualitative CT feature models) or with the combined ROI radiomics model (referred to as clinical-radiomics models). The area under the curve (AUC) was used to assess and compare the model performance. Results: Clinical N stage, biological subtype, and primary tumor response indicated by imaging were associated with residual nodal metastasis during the multivariable analysis (all P < 0.05). The AUCs of the qualitative CT feature model and radiomics models (intranodal, perinodal, and combined ROI models) according to post-NAC CT were 0.642, 0.812, 0.762, and 0.832, respectively. The AUCs of the clinical-qualitative CT feature model and clinical-radiomics model according to post-NAC CT were 0.740 and 0.866, respectively. Conclusion: CT-based predictive models showed good diagnostic performance for predicting residual nodal metastasis after NAC. Quantitative radiomics analysis may provide a higher level of performance than qualitative CT features models. Larger multicenter studies should be conducted to confirm their performance.