• 생명과학회지
• /
• 제30권3호
• /
• pp.221-229
• /
• 2020

비만의 원인은 유전적, 대사적 및 환경적 요인 등 다양한 가운데 특정 세균 및 바이러스 감염에 의해 비만이 유도되는 것이 확인되며 이러한 비만은 감염성 비만이라고 한다. 또한 감염성 비만을 유발하는 병원체 가운데 아데노바이러스 36이 밝혀졌다. 현재 비만 예방 및 치료제 개발에 대한 연구가 활발히 진행되는 가운데 감염성 비만의 예방 및 치료제 개발에 대한 연구는 불충불한 실정이다. 이와 관련하여 본 연구에서는 제주에 자생하는 조록나무 잎을 이용하여 분획물을 제조하고, 비만을 유도하는 사람아데노바이러스 36 증식에 미치는 영향을 평가하고자 한다. A549세포에 사람아데노바이러스 36을 감염시키고, 조록나무 잎 에틸 아세테이트 분획물을 처리하여 바이러스 역가를 측정하였다. 그 결과, 조록나무 잎 에틸 아세테이트 분획물을 처리한군에서 농도 의존적으로 바이러스 증식 억제능을 확인하였다. 또한 조록나무 에틸 아세테이트 분획물의 물질 분리를 한 결과, quercitrin이 확인되었으며, 표준물질 quercitrin의 사람아데노바이러스 36에 대한 증식 억제능을 확인하였다. 이러한 결과 조록나무 잎 에틸 아세테이트 분획물은 감염성 비만 치료제 개발을 위한 효과적인 후보 물질로 사료되며, 본 연구는 감염성 비만 치료제 개발을 위한 기초 자료로 유용할 것으로 보인다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
• /
• 제11권1호
• /
• pp.127-136
• /
• 2009

이 논문은 RFID 데이터 스트림의 변화 특성을 고려하면서 단일 패스로 이동궤적 패턴을 실시간 추출하는 새로운 기법을 제안한다. RFID, 센서와 무선 네트워크 기술의 발달로 인해 현실 세계에서 실시간으로 데이터를 수집하고 유용한 패턴을 탐사하는 연구에 많은 관심이 집중되고 있다. 스트림 데이터에서 순차 패턴 또는 이동궤적 패턴을 탐사하는 기존의 연구 기법들은 반복적으로 데이터베이스 또는 트리를 탐색하는 고비용 문제점과 시간의 변화에 따르는 동적 특성을 실시간으로 패턴에 반영하지 못하는 단점이 있다. 제안하는 기법은 시간에 따라 RFID 데이터 스트림의 변화를 정확히 반영하기 위해 시간진화 그래프를 이용하여 이진 시간관계 테이블에 빈발한 2-길이 항목간 정보를 유지한다. 또한 다중 패스의 문제점을 해결하기 위해 t 시점에 이진 시간관계 테이블을 이용하여 k-길이의 후보 이동궤적 패턴을 추론하고, t+1 시점에서 후보 패턴을 검증하는 과정을 통해 k-길이 이동궤적 패턴을 단일 패스로 추출한다. 실험결과 제안하는 기법은 기존의 Apriori-계열 기법들과 비교하여 약 7% 정도 후보 패턴의 비율이 적게 생성되어 시간 및 공간 복잡도 측면에서 우수한 성능을 보였다.

• 생명과학회지
• /
• 제25권11호
• /
• pp.1298-1303
• /
• 2015

후박나무(녹나무과)는 한국과 일본 등지에 서식하는 상록 교목으로 한국, 중국, 일본에서 부종, 복통, 복부 팽만 등의 질병 치료를 위해 오랫동안 사용되어오고 있다. 본 연구에서는 후박나무 껍질을 메탄올에 추출하고 메탄올 추출물을 헥산, 클로로포름, 부탄올에 순차적으로 분획하였다. 클로로포름 분획물로부터 2종의 화합물을 분리하였으며 분리된 화합물1과 2의 구조는 ¹H-, ¹³C-NMR과 참고 문헌 데이터에 의해 dibenzylbutane lignin 화합물인 macelignan (1)과 meso-dihydroguaiaretic acid (2)로 동정되었다. 분리된 화합물들의 tyrosinase 저해 활성을 측정한 결과, 화합물 2는 tyrosinase 저해 활성 중 monophenolase (IC₅₀ = 10.2 μM)에 대해 높은 저해활성을 나타내는 경쟁적 저해제였으며 효소에 결합하는 화합물 2의 저해 상수(K_i 값)는 4.8 μM였다. 따라서 meso-dihydroguaiaretic acid (2)는 멜라닌 생합성과 관련된 피부 질환 치료를 위한 잠재적 후보가 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국유기농업학회지
• /
• 제20권1호
• /
• pp.49-58
• /
• 2012

무농약 재배 토마토에서 발생이 많은 온실가루이를 방제하기 위해 유기농자재를 이용하여 방제한 결과와 천적 방사시기 및 천적과 유기농자재를 적절하게 이용하기 위해 유기농 자재가 담배장님노린재에 미치는 영향을 조사한 결과는 다음과 같다. 친환경농자재를 1주 간격 3회 연속 살포하면 $Beauveria$ $bassiana$, 고삼추출물, 제충국추출물, 멀구슬+고삼추출물, 고삼+계피추출물, 고삼추출물2가 70% 이상의 방제가를 보였다. 온실가루이 밀도가 높아진 이후 담배장님노린재를 방사하면 정착이 잘 되지 않아 방제가가 59.7%로 낮아 발생초기인 정식 1주일째부터 방사한 경우 5주째에 방제가가 90.8%로 높게 나타나 온실가루이를 방제할 수 있었다. 친환경 자재의 살포 방법별 담배장님노린재의 살충율은 살포 직후나 살포 후 약액이 다 마른 이후 천적을 방사하는 경우 살충율이 아주 낮았으나 방사이후 자재를 살포하면 67.7-70.5%의 살충율을 나타내므로 주의가 필요하였다. 그러나 해충인 온실가루이가 방제가 된 이후 담배장님노린재의 밀도가 급격히 증가하여 해충화 될 경우에는 멀구슬+고삼추출물과 제충국추출물, 고삼추출물을 살포할 필요가 있었다.

• 한국유기농업학회지
• /
• 제25권2호
• /
• pp.445-460
• /
• 2017

본 연구는 국내 단감 유기재배 선도농가의 병해충 방제 실태조사, 주요 병해충에 대한 친환경 방제자재 선발, 수립한 방제시스템의 현장실증시험을 2013년부터 2015년까지 3년 동안 수행하였다. 유기재배 선도농가의 주 재배품종은 "부유"였으며, 병해충 방제를 연간 9~17회 유기농업 자재를 살포하였다. 피해가 가장 심한 병해충은 탄저병, 노린재, 감꼭지나방, 깍지벌레 등이었으며, 사용한 방제자재는 결정석회황합제, 황토유황, 유화제, 보르도액 그리고 마늘, 은행, 소나무를 이용한 자가제조 식물추출물제를 이용하였다. 탄저병 방제에 효율적인 자재는 결정석회황, 황토유황이었고, 마늘유+ 시트로넬라유제, 고삼종자 추출물+차추출물제가톱다리개미허리노린재와 독나방에 효과적이었다. 감꼭지나방 교미교란트랩을 60개/10a 설치하면 감 착과율을 30% 향상시켰다. 유기재배 단감에 연간 10회 방제하는 방제시스템의 현장실증시험 결과 70.7%의 과일을 수확할 수 있었다. 그러나, 수확기 즈음인 9월, 10월에는 약제를 살포할 수 없기 때문에 이때 가해하는 노린재류의 피해는 감소하지 않았으며, 추가적인 연구가 필요하다.

• 생명과학회지
• /
• 제23권12호
• /
• pp.1445-1453
• /
• 2013

사람의 피부는 자외선, 오염된 공기, 화학제품 등 환경에 끊임없이 노출된다. 특히 자외선은 피부에 다양한 형태로 영향을 주어 주름, 잔주름, 피부거침, 피부건조와 같은 현상을 발생시켜 피부노화를 유발시킨다. 미백효과를 확인하기 위하여 tyrosinase 저해활성을 측정한 결과 열수 추출물에서 49.4%, 에탄올 추출물에서 80.0%의 효과를 나타내어 열수 추출물에 비해 에탄올 추출물의 효과가 높게 나타났으며, 노간주나무 에탄올 추출물이 B16F10 흑세포종에 대하여 멜라닌 색소 생성 억제 및 tyrosinase, MITF, TRP-1, TRP-2의 억제 효과를 가지고 있는 것을 확인하였다. 이와 같은 결과로 미루어 보아 열수 추출물보다 에탄올 추출물이 더 높은 효과를 나타냄을 확인할 수 있었으며, 노간주나무 추출물의 미백효과를 이용하여 기능성 화장품 소재로서의 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국약용작물학회지
• /
• 제18권3호
• /
• pp.143-150
• /
• 2010

This study showed the increase of antitumor activities of water soluble E. sinica extract by nano-encapsulation process with lecithin. Five groups of lecithin only group (LO), lecithin nano-encapsulated E. sinica group (LE), E. sinica only group (EO), one negative control group (NCO) and positive control group (PCO) were set for several anticancer experiment and fed into Sarcoma-180 injected mice. The cytotoxicity of LE on the human normal kidney cell (HEK293) showed 14.8% lower than 19.2% of EO and 18.4% of LO. Growth of human liver carcinoma cell and human stomach carcinoma cell as representative of digestive system in vitro was inhibited up to about 85.1% and 87.3%, in adding 1.0 mg/$m{\ell}$ of LE, which values 15% higher than that from conventional EO. The survival rates of each mice group were 40%, 63%, 48%, 33% and 100%, respectively after 40 days of injecting Sarcoma-180. The increment of their body weights of the extract feeding groups was suppressed down to 10~15%, compared to the negative control. The nano-particles also reduced the hypertrophy of the internal organs such as spleen and liver down to 15~20%, compared to those as the other groups. Among them, LE effectively reduced the size of tumor form to 20%. From these results, in vitro and in vivo antitumor activities of E. sinica could be enhanced by using nano-encapsulation process with lecithin because of better permeation into the cancer cells by confocal observations.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
• /
• 제9권1호
• /
• pp.105-115
• /
• 2007

데이터마이닝은 데이터베이스에 저장되어 있는 많은 일반적인 정보들을 가지고 의미있는 정보를 찾아내는 것이다. 많은 데이터 마이닝 기법들 중에 클러스터링과 연관규칙을 다루는 연구가 많이 이뤄지고 있다. 클러스터링 기법에는 공간데이터를 다루거나 속성데이터(비공간 데이터)를 다루는 많은 기법들이 연구되고 있고, 연관규칙 또한 빈발 패턴을 찾아내는 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 연구 중 apriori 연관규칙 알고리즘을 개선하는 방법으로 비트 클러스터링을 이용하는 방법이 있다. 우리는 apriori 연관규칙 보다 더 나은 성능을 나타내는 FP-Growth에 대해 살펴보고 FP-Growth의 문제점을 찾아 이를 해결하기 위한 방법으로 비트 클러스터링을 이용하여 해결할 수 있는지에 대해 연구하였다. 본 논문에서는 전체 데이터베이스를 비트 클러스터링을 통해 몇 개의 클러스터로 나누어 FP-Growth 방법에 사용할 것을 제안하였다. 이렇게 하면 기존의 FP-Growth 방법보다 더 나은 성능을 가질 수 있으며 이를 증명하기 위한 실험을 수행하였다. 실험은 패턴 마이닝 연구에서 사용하는 chess 데이터를 이용하였으며, 최소지지도를 다르게 적용하면서 FP-Tree를 생성하는 실험을 하였다. 최소지지도가 높은 경우에는 기존의 방법과 비슷한 결과를 얻었지만 그 외 경우에는 기존의 방법보다 본 논문에서 제안하는 방법이 더 우수한 결과를 얻을 수 있었다. 본 논문의 주요 결론으로서 비트 클러스터링을 이용한 방법이 상대적으로 우수한 데이터 마이닝 방법임을 정리하였으며, 아울러 GML 데이터를 위한 비트 클러스터링의 적용방법론에 대하여도 논의하였다.적 성분으로 평가된다. 이러한 잠재적 추적자들에 근거할 때, 한국 서남해에 발달하고 있는 니질 퇴적대의 전퇴적물은 한국과 중국의 혼합 기원으로 해석되나, 실트와 점토 구간의 퇴적물로 나누어 볼 때 그기원이 각각 다르게 나타났다. 즉, 점토 퇴적물은 한국과 중국의 혼합 기원으로, 실트 퇴적물은 한국 기원이 우세한 것으로 해석된다. 과립에 황금입자가 표지되었다. 따라서 1일 동안 배설되는 분비배설항원은 선모충 유충의 표피와 stichocyte의 ${\alpha}_0\;{\alpha}_1$ 과립에서 유도되는 반면에 3일 동안 배설되는 분비배설항원은 표피와 stichocyte의 ${\alpha}_0$ 과립에서 유도되고, 선모충유충 감염후 1주, 4주에 실험쥐에서 형성되는 감염항체는 선모충의 표피와 기저층 그리고 EIM에서 분비되는 항원에 의하여 생성된다. 이상의 결과로 선모충의 분비배설항원과 감염항원은 선모충 유충의 표피와 EIM및 stichocyte의 ${\alpha}_0\;{\alpha}_1$ 과립에서 유도되며 이들은 45 kDa 단백을 포함하고 있는 것으로 생각된다.성하고 있는 세포들에는 세포질이 어두운 세포와 밝은 세포가 있었으며, 세포질내에는 전자밀도가 높은 분비과립이 관찰되었다. 전체적인 특징은 눈물샘분비세포 중 장액세포의 것과 비슷하였으나, 과립의 크기는 작았다. 분비관을 구성하는 세포들 사이에도 연접복합체가 매우 잘 발달되어 있었다. 샘포에서 사이관으로 이행되는 곳에서도 샘포세포와 사이관세포 사이에서도 연접복합체가 관찰되었다. 분비관세포의 분비과립 가운데는 중심부분에 전자밀도가

• 지능정보연구
• /
• 제21권3호
• /
• pp.101-116
• /
• 2015

많은 기관들이 데이터에 기반을 둔 의사결정을 수행해 왔으며, 특히 수치자료를 비롯한 정형 데이터가 이러한 목적으로 널리 활용되어 왔다. 하지만 최근에는 스마트기기와 소셜미디어의 발달로 인해 다양한 형태를 가진 방대한 양의 정보가 생성, 공유, 저장되면서, 전통적인 정형 데이터 기반 의사결정으로부터 비정형 빅데이터 기반 의사결정으로 관심의 전환이 이루어지고 있다. 데이터 기반 의사결정의 대표적 분야인 추천시스템 분야에서도 성능 향상을 위해 비정형 데이터를 활용해야 한다는 필요성이 최근 꾸준히 제기되고 있다. 특히 사용자의 성향이나 선호도는 고객의 니즈와 직결되기 때문에, 비정형 데이터 분석을 통해 사용자의 성향을 파악하고 이를 통해 상품 추천 및 구매 예측의 정확도를 향상시키기 위한 노력이 매우 시급하게 이루어질 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 성향을 측정하여 재구매 예측 정확도, 특히 카테고리별 재구매 예측 정확도를 높임으로써, 궁극적으로 추천시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로는 사용자의 일상적인 인터넷 사용 기록을 분석하여 고객이 조회하는 뉴스 기사의 이슈를 식별하고 다양한 이슈에 대한 고객의 관심을 계량화한 후, 이를 활용하여 고객의 카테고리별 재구매 여부를 예측하는 모델을 제안하고자 한다. 실제 웹 트랜잭션으로부터 도출된 인터넷 뉴스 조회 기록 및 쇼핑몰 구매 기록을 대상으로 실험을 수행한 결과, 고객의 과거 구매이력만을 활용한 카테고리 재구매 예측 모형에 비해 본 연구에서 제안한 모형, 즉 고객의 과거 구매이력과 관심 이슈를 모두 활용한 예측 모형의 정확도가 다소 우수한 것으로 나타났다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제14권6호
• /
• pp.1-8
• /
• 2013

거대한 데이터베이스로부터 중요하고 의미 있는 정보를 찾아내기 위해 데이터 마이닝 기법들이 사용되며, 패턴 마이닝은 이러한 데이터 마이닝을 위한 중요한 기법 중에 하나이다. 패턴 마이닝은 거대 데이터베이스로부터 유용한 패턴을 찾아내는 기법이며, 패턴 마이닝 분야 중에 하나인 빈발 패턴 마이닝은 데이터베이스에서 최소 임계치 이상의 빈도수를 가지는 빈발 패턴을 마이닝 한다. 전통적인 빈발 패턴 마이닝은 전체 데이터베이스에 대한 단일 최소 임계치를 기반으로 중요 빈발 패턴을 마이닝 한다. 단일 최소 임계치 모델은 데이터베이스 내 모든 아이템이 동일한 특성을 가진다고 암묵적으로 가정한다. 그러나 실제 응용에서는 각 아이템들이 개별적인 특성을 가지고 있을 수 있으며, 따라서 이를 반영한 패턴 마이닝 기법이 요구된다. 데이터베이스 내 아이템들의 이러한 특성이 반영되지 않은 빈발 패턴 마이닝 모델에서, 중요한 희귀 아이템이 포함된 패턴을 마이닝 하기 위해서는 낮은 최소 임계치를 설정해야 한다. 그러나 너무 낮은 최소 임계치는 의미 없는 아이템들을 포함하는 수많은 패턴을 야기한다. 반대로 높은 최소 임계치는 희귀 아이템이 포함된 패턴을 마이닝 하지 못하는 희귀 아이템 문제라 불리는 딜레마가 발생한다. 이러한 문제의 해결을 위한 초기 연구들은 아이템 빈도수에 따라 데이터를 몇 개의 블록으로 분할하거나 관련 희귀 아이템들을 하나의 그룹으로 만드는 방법을 사용한 근사적 접근법을 제안하였다. 그러나 이러한 기법들은 근사적 방법의 적용에 의해 모든 희귀 패턴을 포함한 빈발 패턴을 마이닝 하지 못한다. 다중 최소 임계치를 고려한 패턴 마이닝 모델은 아이템들의 개별적인 특성을 반영하여 희귀 아이템 문제를 해결하기 위해 제안되었다. 다중 최소 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 모델에서 각 아이템은 MIS (Minimum Item Support)라고 불리는 개별 최소 임계치를 가지며, 아이템들의 데이터베이스 내 빈도수를 기반으로 계산된다. 다중 최소 임계치 모델은 MIS를 통해 수많은 의미 없는 패턴을 생성하지 않고도 손실 없이 모든 희귀 빈발 패턴을 찾아낸다. 한편, 빈발 패턴을 마이닝 하는 과정에서 후보 패턴들이 생성되며, 단일 최소 임계치 모델에서는 각 후보 패턴의 빈도수가 유일한 최소 임계치와 비교된다. 따라서, 희귀 아이템 문제가 발생할 뿐만 아니라 후보 패턴을 구성하는 아이템들의 특성이 고려되지 않는다. 다중 최소 임계치 모델에서는 이 문제를 다루기 위해 후보 패턴을 구성하는 아이템들의 MIS 값 중에서 가장 작은 MIS 값을 해당 후보 패턴의 최소 임계치로 설정하여 패턴 내 아이템들의 특성을 반영한다. 이를 적용하여 효율적으로 희귀 빈발 패턴을 마이닝 하기 위해 트리 구조 기반의 알고리즘은 빈도수 내림차순으로 트리 내 아이템들을 정렬하는 단일 최소 임계치 모델과는 달리 MIS 내림차순으로 아이템들을 정렬하여 마이닝을 수행한다. 본 논문에서는 다중 최소 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 알고리즘에 대한 특성을 살펴보고, 일반 단일 임계치 기반 알고리즘과의 성능평가를 수행한다. 성능평가는 실행 속도, 메모리 사용량, 그리고 확장성의 관점에서 수행된다. 성능평가 결과, 다중 최소 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 알고리즘은 희귀 빈발 패턴을 포함한 모든 빈발 패턴을 단일 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 알고리즘보다 더 빠른 속도로 마이닝 하였으며, 각 아이템의 최소 임계치 정보를 위한 추가적인 메모리를 필요로 하였다. 또한, 비교 알고리즘들은 좋은 확장성 결과를 보였다.