• Weed & Turfgrass Science
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• 제4권4호
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• pp.308-314
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• 2015

본 연구는 식물세포막을 파괴시켜 제초활성을 나타내게 하는 화합물(막과산화형 제초제)을 미지의 많은 화합물로부터 신속하게 탐색하기 위한 새로운 검정법을 확립하기 위하여 실시되었으며, 확립한 전체적인 검정과정은 다음과 같다. 96-well microplate에 시험용액 $200{\mu}L$ 넣고 여기에 오이자엽으로부터 적출한 직경 4 mm의 절편 1개씩을 띄운다. 항온실의 광조건 하에서 회전진탕기로 조금씩 흔들어주면서 8시간 배양한 후 절편을 제거한 다음, 배양액에 HVA와 HRP를 첨가하여 반응시킨 후 마이크로평판용 형광검출기를 이용하여 형광도(Ex 320 nm, Em 425 nm)를 측정한다. 형광변화량이 높을수록 제초활성이 높은 것으로 판단한다. 본 방법은 96-well microplate에서 작업을 수행할 수 있고 형광검출 기술을 이용함으로써 검정과정과 작업을 간편하게 하여 검정효율을 기존보다 현저히 높인 것이 특징이다. 아울러 활성검정을 추출된 효소가 아닌 잎 절편수준에서 수행하기 때문에 보다 실용화에 근접한 정량적 데이터를 얻을 수 있는 장점을 가진다.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.1902-1918
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• 1993

노이만 계산 모델의 병렬처리 구조는 구조 속성상의 취약성으로 인해 대량 병렬처리 구조로서는 한계가 있다. 데이터 플로우 계상 모델은 소프트웨어적 고 프로그램성과 하드웨어적 높은 개발 가능성을 갖고 있다. 그러나 실제 데이터 플로우 구조에서는 프로그래밍과 실험을 행하고자 할때, 노이만 방식의 기계는 많지만 실제 데이터 플로우 컴퓨터가 없으므로 대단히 어렵다. 본 논문에서는 일반적 재래 병렬처리기계중 하나인 이완결합 다중프로세서 시스템위에서 데이터 플로우 방식의 계산을 수행시킬 수 있는 프로그래밍 환경을 제시하였다. 에뮬레이터는 iPSC/2 하이퍼 큐프를 이용하여 Tagged Token 데이터 플로우 구조를 구축하였다. 본 에뮬레이터는 iPSC/2시스템에서 소프트웨어적 박층 실험으로 프로그래머의 입장에서는 iPSC/2 시스템이 데이터 플로우 주고로서 농작하는 것으로 간주한다. 여러 가지 수치 혹은 비수치 알고리즘을 데이터 플로우 어셈블리어로 구현하여 재래식 C 언어에 의한 것과 프로그램의 성능을 비교하였다. 이로써, 재래식 병렬처리 기계상의 에뮬레이터를 통한 실험적 데이터 플로우 계산을 행할 때 이 프로그래밍 환경의 효율성에 대하여도 검정하였다.

• 한국잠사곤충학회지
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• 제47권1호
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• pp.5-11
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• 2005

이 연구는 백강잠(B. corus)의 대량생산을 위한 B. bassiana의 효과적인 접종법을 구명하고 백강잠의 간보호 활성을 조사하기 위하여 실시하였던 바 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 백강잠 대량생산을 위한 B. bassiana의 접종시험에서 포자농도를 1.0${\times}$$10^8$ spores/m/로 할 경우 접종후 고습도 처리시간에 관계없이 높은 감염율을 나타내었으나, 1.0${\times}10^7$ spores/m/의 농도에서는 감염율이 낮았다. 2. B. bassiana 종균의 보관온도 및 보관일수별 활력 검정에서 $4^{\circ}C$에서는 12일까지 보관시 감염률 90% 이상 유지하였으나, 상온($25^{\circ}C$ 내외) 보관시에는 48시간이 지나면 감염율이 급격히 저하(5% 이하)하였다. 또한 모균주 보존기간별 감염율은 $4^{\circ}C$에 12개월 보존시에도 초기값과 활력에 차이가 없었으며 감염율 역시 90% 이상으로 균보관은 $4^{\circ}C$에서 12개월까지 보관하여도 활력에는 별 차이가 없었다. 3. B. bassiana 101A의 간기능 보호활성도 측정에서 galactosamine으로 독성을 유발한 처리구에서는 물분획층에서 대조물질 silymarin과 DDB 대비 각각 43.5%, 65.7%의 간보호 회복 효과를 나타내었으며 사염화탄소($CCl_4$)로 독성을 유발한 처리구에서는 에틸아세테이트 분획층에서 대조 물질대비 각각 100%, 69.3%의 간보호 회복 효과가 있었다.

• 한국자원식물학회지
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• 제30권1호
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• pp.38-49
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• 2017

본 연구에서는 벼 유전자원의 이화학적 대량 분석체계 구축을 위하여 비파괴 분석 방법 중의 하나인 근적외선 분광분석(NIRS) 예측모델을 개발하고, 미지 시료 적용 시 분석 정확도와 실재 적용가능성을 평가하기 위해 교차 검정과 외부 검정을 수행하였다. NIRS 예측모델 개발을 위해 농업유전자원센터 보유자원 중 511자원을 사용하였고, 그 중 아밀로스 농도 대표자원 200점을 추가 선정하여 보존자원과 증식자원의 아밀로스 및 단백질 성분 변화를 비교하였다. 습식분석 상호비교, t-Test를 통한 통계처리 결과로 볼 때 저장고 보존자원과 증식자원 간의 중대한 이화학적 성질의 변이 현상은 관측되지 않았으므로 NIRS 예측모델 개발에 보존자원을 사용하는 것은 가능할 것으로 판단되었다. 511 자원의 습식분석 결과 아밀로스 농도는 6.15-32.25%, 단백질 농도는 4.72-14.81%였다. 현미와 현미가루의 두 가지 시료 형태에 대한 NIR 스펙트럼을 얻었고 일련의 통계적 처리를 이용하여 NIRS 예측모델을 얻었다. 현미의 $R^2$, SEC, Slope 값은 아밀로스 농도의 경우 0.906, 1.741, 0.995였고, 단백질 농도의 경우 0.941, 0.276, 1.011 이었다. 현미가루의 $R^2$, SEC, Slope 값은 아밀로스 농도의 경우 0.956, 1.159, 1.001이었고, 단백질 농도의 경우 0.982, 0.164, 1.003이었다. 이와 같은 결과로 NIRS 예측모델 개발에는 가루형태의 시료가 효율적임을 알 수 있었다. 아밀로스 농도의 경우 9.62-16.58%의 자원밀도가 상대적으로 낮은 구간에 대한 보완을 위해 추가 200자원의 습식분석, NIRS 측정 수행하였으며, 보완된 최적 NIRS 예측모델의 $R^2$, SEC, Slope 값은 아밀로스 농도의 경우 0.970, 1.010, 1.000 이었고 단백질 농도의 경우 0.983, 0.158, 0.998이었다. 최적 NIRS 예측모델의 미지시료 적용 시 정확도를 평가하기 위해 아밀로스는 132자원, 조단백질은 124자원을 검정자원으로 사용하여 외부 검정과정을 거친 결과 $R^2$, SEP 값은 아밀로스 농도의 경우 0.962, 2.349였고, 단백질 농도의 경우 0.986, 0.415였다. 이상의 결과를 종합해 볼 때 본 연구에서 개발된 NIRS 예측모델은 습식분석방법을 대체하여 벼 유전자원의 아밀로스 및 단백질 농도의 대량 분석에 효율적으로 적용 가능할 것으로 판단된다.