• 지구물리와물리탐사
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• 제10권3호
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• pp.173-182
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• 2007

북동태평양 클라리온-클리퍼톤 균열대 지역의 해저평원에는 여러 유용 금속을 함유한 망간단괴가 다량 분포하는 것으로 알려져 있다. 심해저카메라(DSC)를 이용하여 지형과 단괴 부존량과의 상관관계를 제시하는 연구 결과마다 단괴 생산 유망 지역의 단괴부존량과 지형과의 관계를 다르게 설명하고 있다. 또한, 수중에 위치하는 DSC 위치추정 방법론에 대한 정확한 근거가 명확하게 제시되지 않았다. 북동태평양 대한민국 심해연구(KODOS) 지역에서 현장탐사를 수행하여 지형에 따른 단괴 채광조건의 변화를 관찰하였다. 이 연구에서는 망간단괴 분포 경향 및 채광가능지역을 분석하고자 할 때, DSC를 이용한 근접 해저면 영상관찰 방법의 활용가능성을 제시하고자 하였다. 이를 위해 해저산이 없는 심해평원지역인 KODOS 지역의 남쪽구역($132^{\circ}10'W$, $9^{\circ}45'N$ 부근)에서 DSC 영상으로부터 단괴 부존량을 추출하고 다중빔음향측심기를 사용하여 해저면 수심 변화를 동시에 측정하였다. 또한, DSC 수중 위치추정의 정확성을 제고하고자, DSC 위치 계산 방식에 적절한 가정을 도입하였고, DSC 측선의 교차점에서 측정한 부존량을 이용하여 간접적으로 위치 추정의 정확도를 검증하였다. DSC 영상을 관찰하면 단괴 및 퇴적물뿐만 아니라 해저면의 함몰지역인 균열대를 다수 발견할 수 있다. 또한, DSC 영상을 통해 관찰된 해저 균열대의 발견시간 자료로 부터 채광 장애지역으로 예상되는 균열대의 위치 추정을 시도하였다. 분석 결과 채광장비가 주행할 수 없는 채광 장애지역은 해저사면과 해저구릉지역임을 확인할 수 있었다.

• KSBB Journal
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• 제21권2호
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• pp.110-117
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• 2006

일반적인 세포주의 동결보존은 혈청이 첨가된 배양배지에 10% DMSO를 첨가하여 실행하게 된다. 그러나 무혈청 환경에서 배양되는 세포주를 이용하여 생물의약품을 생산하는 공정에 사용되는 세포주의 경우는 교차오염 방지를 위해 동결보존 역시 혈청을 제거한 상태에서 실시되어야 한다. 본 실험은 무혈청 동결보존이 CHO 세포에 어떠한 영향을 미치는지 알아보기 위하여 실시되었다. 우선, 무혈청 동결보존에서 세포 생존율을 높이기 위해 투과성 및 비투과성 첨가제를 배지에 첨가하는 방법으로 동결보존 및 해동하여 생존율을 측정하였다. 그 결과, 10% DMSO와 0.03 M raffinose를 동시에 첨가한 경우에 76%의 생존율을 확보할 수 있었지만 기존의 혈청을 이용하는 동결보존에는 미치지 못하였다. 두 번째로 무혈청 배지의 동결보존 능력을 알아보기 위해 시판 중인 무혈청 배지와 무혈청 동결보존제를 사용하여 동결 보존 후의 생존율을 비교한 결과, 무혈청 배지를 이용한 실험에서는 혈청 배지를 이용한 동결보존과 유사한 95% 이상의 생존율을 확인할 수 있었다. 이는 무혈청 동결보존제의 동결보존 능력보다 우수한 결과이다. 마지막으로 무혈청 배지를 이용한 장기간 동결보존에서 CHO 세포의 안정성을 확인하기 위하여 무혈청 배지로 동결보존된 CHO 세포를 3개월 단위로 해동하여 생존율 및 성장 회복율을 측정하고, real-time RT-PCR을 통해 삽입된 CHO DHFR 유전자의 안정성을 평가하였다. 혈청배지와 비교할 때, 생존율과 성장 회복율, 유전자 안정성 측면에서 모두 동일한 결과를 보여, 무혈청 배지를 이용한 18개월 이상의 동결보존이 안정적임을 검증할 수 있었다. 결과적으로 생물의약품 공정에서 무혈청 배지를 이용한 동결보존이 혈청을 이용한 동결보존을 대체할 수 있을 것으로 생각된다.

• Journal of Chest Surgery
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• 제37권5호
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• pp.416-422
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• 2004

급성신부전증은 심장수술 후 가장 흔하게 경험하는 합병증 중 하나이다. 급성신부전증의 원인은 매우 다양하며 독립적으로 증상을 일으키는 경우보다는, 여타 합병증을 동반하는 경우가 많고, 환자의 전신상태를 악화시키며 적극적인 약물 및 수액요법을 방해하는 등으로 동반된 다른 합병증의 치료를 까다롭게 하여 환자의 회복에 중요한 장애요인으로 작용한다. 저자들은 일반적인 체외순환하 시행하였던 관상동맥수술 후 발생하는 급성신부전증의 임상적 의의를 확인하고 이를 예측할 수 있는 요인들을 밝혀 수술 후 발생하는 급성신부전증의 효과적인 예방법을 밝히기 위하여 본 연구를 시행 하였다. 대상 및 방법: 2000년 1월부터 2002년 12월까지 단일 술자에 의해 체외순환하 관상동맥우회 술을 시행받았던 97명의 환자들의 의무기록을 후향적으로 조사하였다. 모든 증례들에서 수술 전 요인으로 연령, 성별, 혈중크레아티닌이 2.0 mg/㎗ 이상 증가하였던 기왕력, 수술 전 마지막으로 검사한 혈중 크레아티닌 농도, 당뇨와 고혈압, 좌심실구출률, 수술 중 요인으로 응급수술 여부, 체외순환시간, 대동맥교차감자시간, 우회도관 말단부 문합수를 조사하였고, 수술 후에는 대동맥내 풍선펌프(intra aortic balloon pump)의 사용 여부를 조사하였다. 이들 인자들과 수술 후 혈중 크레아티닌의 농도가 2.0mg/㎗ 이상 증가하였던 증례와의 상관관계를 통계적 검증을 통하여 확인하였다. 결과: 총 97예의 환자 중 수술 후 혈액 크레아티닌 소견이 2.0 mg/㎗ 이상으로 증가하였던 경우는 19예였으며, 폐부종, 요량의 현저한 감소 등으로 복막투석을 시행하여야 하였던 경우는 3예였다. 이들 19명 중 8명에서 동반하는 합병증이 있어 합병증 발생률은 42.16%로, 크레아티닌의 증가 소견이 없었던 환자군의 78명중 5명(6.4%)에 비하여 유의한 차이를 보였다. 또한 사망률도 각각 10.5%와 1.3%로 유의한 차이를 보였다. 수술 후 크레아티닌의 증가와 관련된 인자는 당뇨, 수술 전 크레아티닌이 2.0 mg/㎗ 이상 증가하였던 기왕력, 좌심실구출률이었다. 결론: 관상동맥우회술을 시행한 후 발생하는 급성신부전증은 수술 전 당뇨와 급성신부전증의 기왕력 및 좌심실구출률과 상관관계가 있으며, 수술 후 발생하는 기타의 합병증의 유병률을 높이고 사망률을 증가시키는 것이 확인되었다. 그러므로 이상과 같은 위험요인이 있는 환자에서는 체외순환을 시행하지 않는 수술 법 등, 급성신부전증의 발생을 예방하기 위하여 적극적인 노력을 기울이는 것이 좋을 것으로 사료된다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제27권4호
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• pp.432-441
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• 2012

Wild type Listeria monocytogenes 균주에 오염된 돈육으로부터 다른 돈육, 컨베이어벨트, 스테인리스 스틸로 일정시간(30, 60, 120분)동안 접촉시킨 후 $5^{\circ}C$와 $10^{\circ}C$에서 각각의 전이율을 조하였다. $5^{\circ}C$에서 돈육에서 돈육으로 L. monocytogenes의 평균 전이율은 30분에서 120분으로 시간이 지남에 따라 0.02%에서 0.42%로 증가하였고, 평균 전이율은 0.284%로 나타났다. 돈육에서 컨베이어 벨트와 스테인리스 스틸로의 평균 전이율은 30분 후 각각 0.05%, 0.002%의 전이율을 나타냈으나 120분 후에는 더욱 감소하여 0.013%, 0.0003%를 나타내었다(p < 0.05). 두 조건 모두 30분에서 가장 높은 전이율을 보였으나 120분 후에는 감소하였다. $10^{\circ}C$에서 돈육, 컨베이어벨트, 스테인리스 스틸 모두 60분에서 가장 높은 전이율을 나타냈지만 120분에서는 감소하였다. 반면에 식품접촉면에서 돈육으로의 전이율은 돈육에서 식품접촉면으로의 전이율 보다 높게 나타났다(p < 0.01). 시간대별로는 30분이 가장 높았으며, 시간의 경과에 따라 감소하였고 컨베이어벨트가 스테인리스 스틸보다 전이율이 높았다(p < 0.05). 상기의 결과로부터 돈육 공정과정의 오염원에 대한 미생물학적 계량모델을 제시하여 예측모델을 검증한 결과, 대부분의 전이율 예측모델이 신뢰도가 높게 나타났으며, 개발된 예측 모델은 교차오염 발생을 예방할 수 있을 것으로 기대된다.

• 정신신체의학
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• 제24권1호
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• pp.83-93
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• 2016

연구목적 역학연구 우울척도 개정판은 우울 증상을 평가하는 데에 유용성이 입증된 척도로 알려져 있으며 '정신장애의 진단 및 통계 편람 제4판(DSM-IV)'에 기술되어 있는 주요우울장애의 주요한 우울 증상들을 포괄하고 있다. 이 연구에서는 한국판 역학연구 우울척도 개정판을 제작하여 척도의 신뢰도, 타당도와 특성을 평가하고자 하였다. 방 법 DSM-IV의 진단기준에 근거한 MINI를 사용하여 주요우울증, 기분부전증, 달리 분류되지 않는 우울장애로 진단된 48명의 환자군과 48명의 정상 대조군이 연구에 참여하였다. 연구 참여자들은 한국판 역학연구 우울척도 개정판, 몽고메리-아스버그 우울증 평가척도, 우울증 선별척도, 단축형 우울증상 평가 척도, 상태-특성 불안척도를 포함한 척도검사를 시행하여 교차 검증하였다. Cronbach's alpha 계수, Pearson 상관계수, 주성분 분석, Receiver Operating Characteristic(ROC) 곡선, 최적 절단점 산출을 위한 통계분석을 시행하였다. 결 과 한국판 역학연구 우울척도의 Cronbach's alpha 계수는 0.98이었으며, 한국판 역학연구 우울척도 개정판의 총점은 본 연구에서 시행하였던 다른 우울 및 불안척도의 점수와 높은 상관 관계를 보였다. 주성분 분석에서는 두 요인이 전체 분산의 76.29%를 설명하였으며, ROC 곡선을 이용하였을 때, 한국판 역학연구 우울척도 개정판의 최적 절단점은 13점이었다. 결 론 본 연구는 한국판 역학연구 우울척도 개정판의 표준화를 위한 첫 번째 연구로, 한국판 역학연구 우울척도는 우울 증상을 평가하는데 있어 신뢰성 있고, 타당한 척도임을 밝혔다. 또한 이 척도가 진료 및 역학 연구에서 유용한 선별검사 도구로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1739-1756
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• 2021

대기 중 이산화질소(NO₂)는 주로 인위적인 배출요인으로 발생하며 화학 반응을 통해 이차오염 물질 및 오존 형성에 매개 역할을 하는 인체 건강에 악영향을 미치는 물질이다. 우리나라는 지상 관측소에 의한 실시간 NO₂ 모니터링을 수행하고 있지만, 이는 점 기반의 관측 값으로써 미관측 지역의 공간 분포 분석이 어렵다는 한계점을 지닌다. 본 연구에서는 선형 회귀 기반 모델인 다중 선형 회귀와 회귀 크리깅, 기계학습 알고리즘인 Random Forest (RF), Support Vector Regression (SVR)을 적용한 공간 내삽 모델링을 통해 서울 지역의 지상 NO₂ 농도 지도를 제작하였고, 일별 Leave-One-Out Cross Validation (LOOCV) 교차 검증을 시행하였다. 2020년 연구기간 내 일별 LOOCV에서 MLR, RK, SVR 모델의 일별 평균 Index of agreement (IOA)는 약 0.57로 유사한 성능을 보였으며, RF (0.50)보다 높은 성능이 확인되었다. RK의 일별 평균 nRMSE는 0.9483%으로 MLR (0.9501%)보다 상대적으로 낮은 오차를 나타냈다. MLR과 RK, RF 모델의 계절별 공간 분포는 비슷한 양상을 보였으며, RF는 다른 모델에 비해 좁은 NO₂ 농도 범위가 확인되었다. 본 연구에서 제안된 선형 회귀 기반 공간 내삽은 지상 NO₂ 뿐 아니라 다른 대기 오염 물질의 도시 지역 공간 내삽을 위해 활용 가능성이 높을 것으로 기대된다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제36권3호
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• pp.1028-1040
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• 2019

본 연구는 내리막 달리기(downhill running, DR) 후 초음파 영상분석을 이용해 대퇴사두근 무리(quadriceps group, QG) 내 근손상의 국소화 여부를 검증하고, DR 동안 운동 강도가 운동유발성 근손상(exercise-induced muscle damage, EIMD) 및 근육 반향세기 변화에 미치는 영향을 규명하려는 목적으로 수행되었다. 규칙적인 신체활동이 없는 건강한 남성 11명이 무작위 교차설계에 따라 서로 다른 강도[low-intensity DR session($50%HR_{max}$), LDR; high-intensity DR session($70%HR_{max}$), HDR]의 DR 운동을 수행하였다. DR 후 EIMD의 심각성은 혈청크레아틴 키나아제(creatine kinase, CK) 활성 수준 변화와 함께 신경근 기능 지수로서 무릎 신전근의 최대 수의적 등척성 수축(maximal voluntary isometric contraction, MVIC) 및 관절가동범위(range of motion, ROM) 변화를 통해 결정되었다. 회색조 분석을 적용한 근육 반향세기 평가는 DR에 따른 QG 내 국소 근육별(rectus femoris, RF; vastus lateralis, VL; vastus medialis, VM; vastus intermedius, VI) 손상 양상을 탐지하기 위해 활용되었다. 모든 세션에서 혈청 CK 활성 수준과 VL 및 VM의 근통증 정도는 운동 후 24시간째(RF의 경우 각각 LDR 24시간째와 HDR 48시간째) 최대에 이르렀으며, 혈청 CK 수준에서 운동 강도에 따른 유의한 차이(p<.05)가 나타난 반면 근통증에서 세션 간 통계적 차이는 없었다. 무릎 관절을 이용한 MVIC 및 ROM과 같은 신경근 기능 지표 및 VM을 제외한 모든 QG 근육 반향세기는 운동 직후 극적으로 감소 또는 증가 후 72시간까지 점진적 회복 양상을 나타내었다. 그러나 신경근 기능 지표에서 운동 강도에 따른 통계적 차이는 없었으나 RF 및 VL 반향세기에서 세션 내 및 세션 간 유의한 차이(p<.01)를 나타내었다. 본 연구의 결과로 ECC를 함유한 DR 운동 시 운동 강도는 DOMS 및 신경근 기능 지표에 부분적으로 영향을 미칠 가능성이 있으며, 특히 혈청 CK 수준과 함께 RF 및 VL의 근육 반향세기는 운동 강도의 영향을 직접적으로 반영한다는 사실을 알 수 있다. 또한, 현재 연구결과는 DR 동안 ECC를 겪는 QG 내 국소 근육 간 근손상 정도가 다를 수 있으며 초음파 근육 반향세기가 국소 근육의 EIMD 심각성을 차별화할 수 있는 유용한 평가기법임을 뒷받침하고 있다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.127-146
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• 2022

최근 워드 임베딩이 딥러닝 기반 자연어 처리를 다루는 다양한 업무에서 우수한 성능을 나타내면서, 단어, 문장, 그리고 문서 임베딩의 고도화 및 활용에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 예를 들어 교차 언어 전이는 서로 다른 언어 간의 의미적 교환을 가능하게 하는 분야로, 임베딩 모델의 발전과 동시에 성장하고 있다. 또한 핵심 기술인 벡터 정렬(Vector Alignment)은 임베딩 기반 다양한 분석에 적용될 수 있다는 기대에 힘입어 학계의 관심이 더욱 높아지고 있다. 특히 벡터 정렬은 최근 수요가 높아지고 있는 분야간 매핑, 즉 대용량의 범용 문서로 학습된 사전학습 언어모델의 공간에 R&D, 의료, 법률 등 전문 분야의 어휘를 매핑하거나 이들 전문 분야간의 어휘를 매핑하기 위한 실마리를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 하지만 학계에서 주로 연구되어 온 선형 기반 벡터 정렬은 기본적으로 통계적 선형성을 가정하기 때문에, 본질적으로 상이한 형태의 벡터 공간을 기하학적으로 유사한 것으로 간주하는 가정으로 인해 정렬 과정에서 필연적인 왜곡을 야기한다는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 데이터의 비선형성을 효과적으로 학습하는 딥러닝 기반 벡터 정렬 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 서로 다른 공간에서 벡터로 표현된 전문어 임베딩을 범용어 임베딩 공간에 정렬하는 스킵연결 오토인코더와 회귀 모델의 순차별 학습으로 구성되며, 학습된 두 모델의 추론을 통해 전문 어휘를 범용어 공간에 정렬할 수 있다. 제안 방법론의 성능을 검증하기 위해 2011년부터 2020년까지 수행된 국가 R&D 과제 중 '보건의료' 분야의 문서 총 77,578건에 대한 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 선형 벡터 정렬에 비해 코사인 유사도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 생명과학회지
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• 제32권12호
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• pp.947-955
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• 2022

최근 건강 기능성 식품으로 주목받고 있는 누에가 품종 간 기능성 차이를 나타냄에 따라 품종판별에 대한 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 누에의 유전체 내에 존재하는 단일염기가형성(SNP)를 바이오 마커로 이용해 10개의 누에 품종(백황잠, 백옥잠, 대백잠, 대박잠, 대황잠, 골든실크, 항생잠, 주황잠, 금강잠 및 금옥잠)을 판별하기 위하여 전장유전체를 분석하였다. 또한 각 품종 특이적인 SNP를 선발하여 품종을 판별하고자 9개의 SNP를 선발하고 각 품종을 교차 검증 할 수 있는 결정 트리를 작성하여 순차적인 분석을 통한 품종 구분을 실시하였다. 대황잠과 골든실크 그리고 금강잠과 대박잠을 구분하는 각각의 SNP867 및 SNP9183에 대해서는 Restriction fragment length polymorphism을 이용하고, 그 외의 SNP에 대해서는 Tetra-primer Amplification Refractory Mutation System을 이용하여 분석하였다. 그 결과 SNP780부터 SNP9183까지 9개의 SNP를 이용하여 동일 집단을 분리하거나 품종을 선발할 수 있었으며, 해당 영역에 대한 염기서열 분석 결과 대립 유전자가 일치함을 확인하였다. 이러한 결과를 종합해볼 때, 누에 전체 게놈의 SNP와 결정 트리를 이용한 방법은 누에 품종 구분을 위한 판별마커로 이용 가치가 높을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.1031-1042
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• 2023

인공위성은 시공간적으로 연속적인 지구환경 데이터를 제공하므로 위성영상을 이용하여 효율인 작물 수확량 예측이 가능하며, 딥러닝(deep learning)을 활용함으로써 더 높은 수준의 특징과 추상적인 개념 파악을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 Landsat 8 위성 영상을 활용하여 다시기 영상 데이터를 이용하여 5대 수급 관리 채소인 배추와 무의 수확량을 예측하기 위한 딥러닝 모델을 개발하였다. 2015년부터 2020년까지 배추와 무의 생장시기인 6~9월 위성영상을 이용하여 강원도를 대상으로 배추와 무의 수확량 예측을 수행하였다. 본 연구에서는 수확량 모델의 입력자료로 Landsat 8 지표면 반사도 자료와 normalized difference vegetation index, enhanced vegetation index, lead area index, land surface temperature를 입력자료로 사용하였다. 본 연구에서는 기존 연구에서 개발된 모델을 기반으로 우리나라 작물과 입력데이터에 맞게 튜닝한 모델을 제안하였다. 위성영상 시계열 데이터를 이용하여 딥러닝 모델인 convolutional neural network (CNN)을 학습하여 수확량 예측을 진행하였다. Landsat 8은 16일 주기로 영상이 제공되지만 구름 등 기상의 영향으로 인해 특히 여름철에는 영상 취득에 어려움이 많다. 따라서 본 연구에서는 6~7월을 1구간, 8~9월을 2구간으로 나누어 수확량 예측을 수행하였다. 기존 머신러닝 모델과 참조 모델을 이용하여 수확량 예측을 수행하였으며, 모델링 성능을 비교했다. 제안한 모델의 경우 다른 모델과 비교했을 때, 높은 수확량 예측 성능을 나타내었다. Random forest (RF)의 경우 배추에서는 제안한 모델보다 좋은 예측 성능을 나타내었다. 이는 기존 연구 결과처럼 RF가 입력데이터의 물리적인 특성을 잘 반영하여 모델링 되었기 때문인 것으로 사료된다. 연도별 교차 검증 및 조기 예측을 통해 모델의 성능과 조기 예측 가능성을 평가하였다. Leave-one-out cross validation을 통해 분석한 결과 참고 모델을 제외하고는 두 모델에서는 유사한 예측 성능을 보여주었다. 2018년 데이터의 경우 모든 모델에서 가장 낮은 성능이 나타났는데, 2018년의 경우 폭염으로 인해 이는 다른 년도 데이터에서 학습되지 못해 수확량 예측에 영향을 준 것으로 생각되었다. 또한, 조기 예측 가능성을 확인한 결과, 무 수확량은 어느 정도 경향성을 나타냈지만 배추의 경우 조기 예측 가능성을 확인하지 못했다. 향후 연구에서는 데이터 형태에 따라 CNN의 구조를 조정해서 조기 예측 모델을 개발한다면 더 개선된 성능을 보일 것으로 생각된다. 본 연구 결과는 우리나라 밭 작물 수확량 예측을 위한 기초 연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.