Objective: Fat deposition in poultry is an important factor in production performance and meat quality research. miRNAs also play important roles in regulating adipocyte differentiation process. This study was to investigate the expression patterns of miRNAs in duck adipocytes after differentiation and explore the role of miR-214 in regulating carnitine palmitoyltransferases 2 (CPT2) gene expression during duck adipocyte differentiation. Methods: Successful systems for the isolation, culture, and induction of duck primary fat cells was developed in the experiment. Using Illumina next-generation sequencing, the miRNAs libraries of duck adipocytes were established. miRanda was used to predict differentially expressed (DE) miRNAs and their target genes. The expression patterns of miR-214 and CPT2 during the differentiation were verified by quantitative real-time polymerase chain reaction and western blot. Luciferase reporter assays were used to explore the specific regions of CPT2 targeted by miR-214. We used a miR-214 over-expression strategy in vitro to further investigate its effect on differentiation process and CPT2 gene transcription. Results: There were 481 miRNAs identified in duck adipocytes, included 57 DE miRNA candidates. And the 1,046 targets genes of DE miRNAs were mainly involved in p53 signaling, FoxO signaling, and fatty acid metabolism pathways. miR-214 and CPT2 showed contrasting expression patterns before and after differentiation, and they were selected for further research. The expression of miR-214 was decreased during the first 3 days of duck adipocytes differentiation, and then increased, while the expression of CPT2 increased both in the transcriptional and protein level. The luciferase assay suggested that miR-214 targets the 3'untranslated region of CPT2. Overexpression of miR-214 not only promoted the formation of lipid droplets but also decreased the protein abundance of CPT2. Conclusion: Current study reports the expression profile of miRNAs in duck adipocytes differentiated for 4 days. And miR-214 has been proved to have the regulator potential for fat deposition in duck.
이 연구는 서울시 찾아가는 동주민센터(이하 '찾동') 노인 방문건강관리 서비스를 이용해 본 경험이 있는 노인들을 대상으로, 건강관리 서비스 미충족에 영향을 미치는 요인을 분석하고, 향후 효과적인 커뮤니티케어 정착을 위한 동 단위 방문건강관리 사업의 방향성을 제시하고자 하는 목적으로 수행하였다. 이를 위해 찾동 2단계('16. 7. 1 ~ '17. 6. 30) 사업에 참여한 17개 자치구 만 65세, 만 70세 노인 중 1,000명을 자치구별 비례할당 및 임의 추출하여 대면 설문조사를 실시하였다. 서비스 미충족 영향요인의 경우, 개인 및 자치구 환경적 요인으로 나누어 다수준 회귀분석을 실시했다. 연구결과 서비스 미충족을 높이는 개인적 요인으로 사회경제적 수준(고소득, 독거 및 노인가구), 건강수준(복합만성질환, 건강문해력, 우울), 찾동 경험(간호사 1회 방문, 적은 서비스 제공시간 및 낮은 이해도), 사회신뢰(낮은 정부신뢰)로 나타났으며, 자치구 요인으로는 사업 시행기간이 짧을수록, 재정자주도가 낮을수록 서비스 미충족 확률이 높았다. 이를 통해, 커뮤니티케어의 효율성 제고를 위한 다음의 제언을 하고자 한다. 첫째, 건강관리 서비스 수혜 대상을 현재의 65세 및 70세 노인 전수 방문에서 중장기적으로 경제적 또는 건강 취약가구로 사업의 초점대상을 좁혀서, 제한된 예산 속에서 서비스의 질을 높이는 방안에 대한 고민이 요구된다. 둘째, 방문 대상 연령을 만 65세에서 만 66세로 전환하고 국민건강보험공단 생애주기별 건강검진사업과 결과를 공유하여, 사업의 효율성이 높이는 것을 고려할 필요가 있다. 서울시 찾동 사업은 시군구를 중심으로 운영되던 국민건강관리를 행정동 단위로 낮추어 국민들이 체감도를 높이고, 지역사회 건강관리의 패러다임을 바꾸었다는 점에서 의미가 크다. 이 연구가 향후 커뮤니티케어의 효과적인 정착을 위한 기초자료 및 정책 대안으로 활용되기를 기대한다.
Prolonged Russia-Ukraine war, and unstable situation of supply and demand of global crops including the COVID-19 pandemic have raised awareness regarding food crisis, and in addition to this situation, export restriction measures imposed by some countries have accelerated the rise in the prices. Since the Republic of Korea depends annual crop consumption (21.32 million tons) mostly on the imports (food self-sufficiency rate in 2020 was 45.8%, crop self-sufficiency rate was 20.2%), our main task is to stably secure food. Now we need to put focus on building capacity to secure stable food supply, and actively manage and respond to risks. To overcome this condition, the Korean government set robust food sovereignty as its policy task, and has been focusing on the policy capacity by providing financial and policy support in parallel. We need to implement mid- to long-term measures to strengthen food security as well as to ensure domestic price stability. While increasing the domestic capacity to supply food in the mid- to long-term perspective, we are implementing projects to bring in crops which are inevitable to be imported by private companies. Specifically, we are making efforts to expand infrastructure for the public reserve and domestic production of wheat and beans which have low self-sufficiency rate, and to secure food sovereignty by providing support to secure global crop supply chain to private companies. The Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs plans to set a target for food self-sufficiency rate and prepare a policy to strengthen mid- to long-term food security by establishing a task force to strengthen mid- to long-term food security in the Ministry. Especially, although wheat is the second staple food, domestic wheat production and the foundation for the industry is poor. Compared to the wheat imports, domestic production of wheat is 30 thousand tons (self-sufficiency rate of 1%), leading to a vulnerable status against internal and external shocks. Through the establishment of the Wheat Industry Promotion Act (Feb. 2020) and the First Master Plan for Wheat Industry Promotion (Nov. 2020), the Korean government has developed a policy basis, and has been providing financial support in overall across the production, distribution and consumption process. In addition, the government established a production complex for Korean wheat and beans in order to supply affordable government-supplied commodities, provide education and consulting services, and create a high-quality stable production system, including facilities and equipment. We are also continuing to increase the public reserve for wheat and beans with the purpose of stable supply and demand as well as food security. The Korean government will establish and implement mid- to long-term measures to strengthen the foundation for domestic production across production, distribution and consumption process, and to stably secure global supply chain including through diversified import channels.
두경부암(HNC)의 경우, 외과적 개입은 환자의 삶의 질에 심각한 영향을 미칠 수 있으며, 화학요법을 병행하게 된다. 그러나 화학요법에는 현저한 부작용이 있으므로 환자의 고통을 최소화하기 위한 보조 방법의 개발이 필요하다. 천궁(Ligusticum chuanxiong)은 동양 의학에서 뇌혈관 장애 및 두통에 사용되는 천연 허브이다. 본 연구에서는 네트워크 기반 약리학 및 분자 도킹 분석을 통해 천궁의 근본적인 항암기전을 예측하였다. 본 연구에서 HNC와 관련된 천궁의 공통 유전자를 밝혀내어 신경 활성 리간드의 대사 및 신경 전달 물질 경로와의 연관성을 확인했다. 본 연구는 천궁의 성분 중 하나인 (Z)-ligustilide 가 암세포 활성화에 관련된 heat shock protein 90의 ATP 결합 부위를 공유함을 입증했다. 이 결과는 천궁이 보조 항암제 개발을 위한 유망한 후보임을 시사하며, 향 후 더욱 새롭고 안전한 항암제의 연구개발에 과학적 근거를 제시하는 새로운 발견이다.
딥러닝을 활용한 스피치 애니메이션 생성은 영어를 중심으로 활발하게 연구되어왔지만, 한국어에 관해서는 사례가 없었다. 이에, 본 논문은 최초로 지도 학습 딥러닝을 한국어 스피치 애니메이션 생성에 활용해 본다. 이 과정에서, 딥러닝이 스피치 애니메이션 연구를 그 지배적 기술인 음성 인식 연구로 귀결시킬 수 있는 중요한 효과를 발견하게 되어, 이 효과를 한국어 스피치 애니메이션 생성에 최대한 활용하는 방법을 고찰한다. 이 효과는 연구의 최우선 목표를 명확하게 하여, 근래에 들어 활발하지 않은 한국어 스피치 애니메이션 연구를 효과적이고 효율적으로 재활성화하는데 기여할 수 있다. 본 논문은 다음 과정들을 수행한다: (i) 블렌드쉐입 애니메이션 기술을 선택하며, (ii) 딥러닝 모델을 음성 인식 모듈과 표정 코딩 모듈의 주종 관계 파이프라인으로 구현하고, (iii) 한국어 스피치 모션 캡처 dataset을 제작하며, (iv) 두 대조용 딥러닝 모델들을 준비하고 (한 모델은 영어 음성 인식 모듈을 채택하고, 다른 모델은 한국어 음성 인식 모듈을 채택하며, 두 모델이 동일한 기본 구조의 표정 코딩 모듈을 채택한다), (v) 두 모델의 표정 코딩 모듈을 음성 인식 모듈에 종속되게 학습시킨다. 유저 스터디 결과는, 한국어 음성 인식 모듈을 채택하여 표정 코딩 모듈을 종속적으로 학습시킨 모델 (4.2/5.0 점 획득)이, 영어 음성 인식 모듈을 채택하여 표정 코딩 모듈을 종속적으로 학습시킨 모델 (2.7/5.0 점 획득)에 비해 결정적으로 더 자연스러운 한국어 스피치 애니메이션을 생성함을 보여 주었다. 이 결과는 한국어 스피치 애니메이션의 품질이 한국어 음성 인식의 정확성으로 귀결됨을 보여 줌으로써 상기의 효과를 확인해준다.
본 논문에서는 단일 채널 다성 음악에서 리듬 악기 신호를 블라인드 (blind) 방식으로 추출하는 방법을 제안한다. 상업적으로 판매되는 음악 신호는 대부분 2개 이하만의 혼합된 채널 형태로 사용자에게 제공되는 반면, 그 혼합 채널 신호에는 각각 가창 음원 (vocal)을 비롯한 많은 종류의 악기가 포함되어 있는 형태이다. 따라서, 혼합 신호의 개수가 음원 개수와 같거나 더 많은 상황을 가정하는 기존의 음원 분리 방법처럼, 혼합 환경이나 신호의 통계적 특성을 모델링하는 것 보다는, 특정 음원의 고유 특성을 활용하는 것이 이처럼 적은 개수의 혼합 신호만을 가지고 있는 환경 (underdetermined)에 더욱 적합하다. 본 논문에서는 다른 화성 악기와 혼합되어 있는 상창에서 리듬 악기 음원만을 추출하는 것을 목표로 한다. 비음수 행렬 인수분해 (NMF: Nonnegative Matrix Factorization)의 변형된 알고리즘인 비음수 행렬의 부분적 공동 분해 (NMPCF: Nonnegative Matrix Partial Co-Factorization)가 입력 행렬의 시간적인 속성과 주파수적인 속성에서 다양한 관계성을 분석하기 위해 활용된다. 또한 특정 시간 단위로 입력 신호를 파편화 (segmentation)하고, 파편들에서 반복적으로 발생하는 성분을 리듬 악기가 공통적으로 포함하고 있는 특성이라고 가정한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 일반적으로 받아들여질 수 있을 정도의 성능을 보여주지만, 기본적으로는 사전 정보를 활용하는 타악기 음원 분리 방식보다 우수하지는 않다. 그러나 블라인드 방식의 특성상, 사전 정보를 획득한기에 용이하지 않은 경우, 또는 사전 정보와 현격히 다른 리듬 악기가 연주되는 경우 등에 보다 유연하게 대응할 수 있다.
최근 음성합성(text-to-speech, TTS) 기술의 발전은 합성음의 음질을 크게 향상하였으며, 사람의 음성에 가까운 합성음을 생성할 수 있는 수준에 이르렀다. 특히, 다양한 음성 특성과 개인화된 음성을 제공하는 TTS 모델은 AI(artificial intelligence) 튜터, 광고, 비디오 더빙과 같은 분야에서 널리 활용되고 있다. 따라서 본 논문은 훈련 중 보지 않은 화자의 발화를 사용하여 음성을 합성함으로써 음향적 다양성을 보장하고 개인화된 음성을 제공하는 원샷 다화자 음성합성 시스템을 제안했다. 이 제안 모델은 FastSpeech2 음향 모델과 HiFi-GAN 보코더로 구성된 TTS 모델에 RawNet3 기반 화자 인코더를 결합한 구조이다. 화자 인코더는 목표 음성에서 화자의 음색이 담긴 임베딩을 추출하는 역할을 한다. 본 논문에서는 영어 원샷 다화자 음성합성 모델뿐만 아니라 한국어 원샷 다화자 음성합성 모델도 구현하였다. 제안한 모델로 합성한 음성의 자연성과 화자 유사도를 평가하기 위해 객관적인 평가 지표와 주관적인 평가 지표를 사용하였다. 주관적 평가에서, 제안한 한국어 원샷 다화자 음성합성 모델의 NMOS(naturalness mean opinion score)는 3.36점이고 SMOS(similarity MOS)는 3.16점이었다. 객관적 평가에서, 제안한 영어 원샷 다화자 음성합성 모델과 한국어 원샷 다화자 음성합성 모델의 P-MOS(prediction MOS)는 각각 2.54점과 3.74점이었다. 이러한 결과는 제안 모델이 화자 유사도와 자연성 두 측면 모두에서 비교 모델들보다 성능이 향상되었음을 의미한다.
식물의 탈리(abscission)는 기관 혹은 조직이 분리되는 현상으로, 필요 없어진 기관을 떨어트리거나 종자와 과실을 널리 퍼트리기 위해 자연이 선택해온 전략이다. 하지만 농업적 관점에서 이러한 종자나 과실의 탈리는 작물의 생산성과 상품의 품질을 떨어트리는 주요 요인이 될 수 있다. 때문에 전통 농업의 작물화 과정을 통해 탈리가 저해된 돌연변이들이 선택되어 교배되면서 자연적으로 익은 과일이나 종자를 떨어트리지 않는 현대의 벼, 토마토, 유채, 콩과 같은 주요 작물 품종을 얻을 수 있었다. 한 세기 가량 진행된 quantitative trait loci (QTLs) 연구 및 애기장대에서의 유전학적・분자생물학적 연구를 통해 탈리 활성에 관여하는 다양한 세포생물학적 메커니즘과 신호전달 경로 및 전사조절인자가 규명되었다. 뿐만 아니라, 식물 생장에 관여하는 다양한 호르몬 신호전달 역시 탈리 활성을 조절하는 데에 중요함이 밝혀졌으며, 이들 호르몬과 신호전달에 작용하는 여러 케미칼 처리제가 개발되어 작물의 수확량을 증대시키는데 사용되어왔다. 본 리뷰에선 최근까지 밝혀진 탈리 활성에 관여하는 신호전달과 주요 조절인자에 대해 소개하고, smart farm 시대의 미래농업에 적용되어야할 작물의 탈리 조절 메커니즘 연구가 무엇일지, 또 이를 위해 모델시스템에서 앞으로 더 연구되어야 할 것이 무엇인지에 대해 논의하고자 한다.
본 연구는 국내외 프랜차이즈의 해외진출에 대한 연구들을 바탕으로 국제프랜차이징연구의 전체적인 연구체계를 세워보고, 연구체계를 형성하고 있는 연구요인들을 확인하여 각 연구요소별로 이루어지는 연구주제와 내용을 살펴보고, 앞으로의 연구주제들을 제안하고자 한다. 주요한 연구요소들은 국제프랜차이징의 동기 및 환경 요소과 진출의사결정, 국제프랜차이징의 진입양식 및 발전전략, 국제프랜차이징의 운영전략 및 국제프랜차이징의 성과이다. 이외에도 국제프랜차이징 연구에 적용할 수 있는 대리인이론, 자원기반이론, 거래비용이론, 조직학습이론 및 해외진출이론들을 설명하였다. 또한 국제프랜차이징연구에서 보다 중점적으로 개발해야 할 질적, 양적 방법론을 소개하였으며, 마지막으로 국내연구의 동향을 정리하여 추후의 연구방향을 종합적으로 정리하였다.
최근 여론조사 분야에서 데이터에 기반을 둔 분석 기법이 널리 활용되고 있다. 기업에서는 최근 출시된 제품에 대한 선호도를 조사하기 위해 기존의 설문조사나 전문가의 의견을 단순 취합하는 것이 아니라, 온라인상에 존재하는 다양한 종류의 데이터를 수집하고 분석하여 제품에 대한 대중의 기호를 정확히 파악할 수 있는 방안을 필요로 한다. 기존의 주요 방안에서는 먼저 해당 분야에 대한 감성사전을 구축한다. 전문가들은 수집된 텍스트 문서들로부터 빈도가 높은 단어들을 정리하여 긍정, 부정, 중립을 판단한다. 특정 제품의 선호를 판별하기 위해, 제품에 대한 사용 후기 글을 수집하여 문장을 추출하고, 감성사전을 이용하여 문장들의 긍정, 부정, 중립을 판단하여 최종적으로 긍정과 부정인 문장의 개수를 통해 제품에 대한 선호도를 측정한다. 그리고 제품에 대한 긍 부정 내용을 자동으로 요약하여 제공한다. 이것은 문장들의 감성점수를 산출하여, 긍정과 부정점수가 높은 문장들을 추출한다. 본 연구에서는 일반 대중이 생산한 문서 속에 숨겨져 있는 토픽을 추출하여 주어진 제품의 선호도를 조사하고, 토픽의 긍 부정 내용을 요약하여 보여주는 제품 평판 마이닝 알고리즘을 제안한다. 기존 방식과 다르게, 토픽을 활용하여 쉽고 빠르게 감성사전을 구축할 수 있으며 추출된 토픽을 정제하여 제품의 선호도와 요약 결과의 정확도를 높인다. 실험을 통해, K5, SM5, 아반떼 등의 국내에서 생산된 자동차의 수많은 후기 글들을 수집하였고, 실험 자동차의 긍 부정 비율, 긍 부정 내용 요약, 통계 검정을 실시하여 제안방안의 효용성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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