미세먼지는 식품, 특히 식용작물이나 길거리 식품 등을 통해 인체에 유입될 가능성이 높은데, 위장관에 유입될 경우 염증을 유발하거나 장내 마이크로바이옴에 변화를 가져와 건강을 해칠 수 있다는 연구결과가 최근 보고되었다. 낮은 농도라 하더라도 미세먼지에 장시간 노출 될 경우 많은 양의 미세먼지가 식품에 축적될 수 있으므로 현대사회에 부응하는 수준의 식품안전을 위해서는 미세먼지에 대한 고려도 반드시 필요하다. 미세먼지가 식품 표면에 흡착하는 것은 여러 요인들의 영향을 받는 복잡한 현상으로 예측되지만 아직 이러한 현상에 관련된 체계적 연구는 거의 보고된 바가 없다. 미세먼지의 식품 흡착 현상은 식품 표면의 특성에 크게 영향을 받을 것으로 예상되는데, 농약 등 화학물질이나 미생물의 식품 흡착에 대한 연구보고를 고려할 때 특히 표면 젖음성, 표면 전하, 표면 미세구조 등의 요인들이 미세먼지의 식품흡착에 큰 영향을 줄 것으로 예상된다. 식품의 표면특성이 미세먼지 흡착에 미치는 영향을 이해한다면, 미세먼지에 취약한 식품군을 분류하고 재배, 저장, 조리 등의 환경을 조정하여 보다 효과적으로 미세먼지로부터 식품안전을 확보할 수 있으리라 판단된다.
Objectives: We studied for the adjustment of the patterns of 'The Diagnostic Tool for Climacteric and Postmenopausal Syndrome Pattern Identification (hereinafter CaPSPI)' (studyI) and the correlation between CaPSPI and Korean medicine doctors' diagnosis which was carried out without knowing the results of CaPSPI (studyII). Methods: The studyI followed the previous study method in 2018 (2018-3). The studyII was conducted from June 1, 2019 to July 10, 2020 with ◯◯ University Korean Medicine Hospital IRB's approval (2019-4). Doctors' diagnosis was conducted face-to-face with the subjects. Doctors' diagnosis was carried out based on the Kupperman's questionnaire, 'Diagnosis System of Oriental Medicine (hereinafter DSOM)' and four examinations (四診) records. The diagnosis was marked with 0 for 'no', 1 for 'somewhat', 2 for 'yes' and 3 for 'very yes'. The correlation between CaPSPI and the mean of doctors diagnostic scores were investigated statistically. Results: The studyI showed that heart-heat (心火) pattern was added. The Factor loading coefficient for heart-heat was 0.551 to 0.789, and the Cronbach's coefficient was 0.896. The studyII showed that the diagnosis (Kappa statistic) of two doctors showed statistically significant concordance (all eight patterns), with correlation of them were 0.3 or higher. And the correlation between the CaPSPI score and the mean of doctors' diagnostic score showed a statistically significant correlation, with liver qi depression (肝鬱) being the highest at 0.552 and dual deficiency of the heart-spleen (心脾兩虛) being the lowest at 0.301. Conclusions: Since the diagnosis results of CaPSPI showed a significant correlation with the diagnosis of Korean traditional medicine experts, it was believed that the CaPSPI results can be trusted and used for clinical purposes.
케일(Brassica oleracea var. acephala)은 필수 아미노산, 비타민, 미네랄과 같은 수많은 영양소를 함유하고 특히 글루코시놀레이트가 풍부하기 때문에 전 세계적으로 가장 많이 소비되는 잎 채소 중 하나이다. 그러나 케일 품종 간의 글루코시놀레이트 합성과 관련된 유전자 발현에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 전사체 및 대사체 분석을 사용하여 식물공장에서 재배된 녹색(만추 및 맛짱) 및 적색 케일 품종(적곱슬)을 포함한 3 가지 케일 품종에서 글루코시놀레이트를 조사하였다. 재배 후 6주된 녹색 케일 품종의 생육 및 발달이 적색 케일 품종에 비해 높았다. High-performance liquid chromatography (HPLC) 분석에서 7가지 글루코시놀레이트를 분석하였다; 만추 품종에서는 5종의 글루코시놀레이트가, 맛짱과 적곱슬 품종에서는 4종의 글루코시놀레이트가 분류되었다. Glucobrassicin은 3가지 케일 품종에서 가장 높은 글루코시놀레이트 였다. 총 글루코시놀레이트 함량은 적곱슬 품종에서 가장 높았다. 전사체 분석에서는 8개의 유전자가 글루코시놀레이트 합성에 관여됨을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 케일 품종에 따라 글루코시놀레이트 함량과 축적 패턴이 다르다는 것을 시사한다.
뇌에 전기적·자기적 자극을 가하는 뇌자극기술은 신경학적·정신학적 장애에 대해 다양한 범위에 걸쳐 상당한 치료 가능성을 보여준다. 뇌자극기술은 침습 여부에 따라 침습적 기술과 비침습적 기술로 구분되는데, 뇌심부자극술(이하, DBS)은 대표적인 침습적 뇌자극기술에 속한다. 현재 DBS는 식약처 고시인 "의료기기 품목 및 품목별 등급에 관한 규정"에 따라 4등급 의료기기로 분류되어 몇몇 질환에서 안정된 치료법으로 사용되고 있다. 동시에 날로 그 기술이 발전하여 다양한 방향에서 이용방법이 논의되고 있다. 반면, 이와 관련한 법적 규제에 대한 논의는 상대적으로 적은 편이다. 이러한 배경에서 본 글은 DBS의 기술 및 효과와 안전성을 간략하게 소개한 이후, DBS 이용에서 고려할 수 있는 주요한 법적 쟁점을 이용 목적별로, 즉 치료목적, 임상연구 목적, 표준적 치료법이 아니나 다른 치료법이 없는 경우, 향상 목적으로 구분하여 논의하고, 어떠한 목적의 이용이든 DBS 이용에 따른 법적 책임의 문제에서 새로이 공통적으로 부상하고 있는 쟁점-위험·이익평가, 의사의 설명의무, 환자의 동의능력, 기기의 조정, 보험의 보장-을 소개하고 논의한다.
이 논문은 문법적 추론에서 유전자 알고리즘의 진화대상으로 테이블 표현(Tabular representation: TBL)을 이용한 문맥자유 문법(Context-free grammar: CFG)을 학습하는 기존의 방법을 개선하여 더 효율적인 결과를 얻은 그 방법과 실험 결과를 제시한다. 이 논문에서 소개하는 개선된 점은 두가지로, 첫째는 적합도 함수를 긍정과 부정의 예들에 대한 학습 평가를 동시에 반영하도록 수식을 개선하고 둘째는 긍정적 학습 예들로부터 생성된 TBL들에 대응되는 파티션(partition)들을 학습 문자열의 크기별로 분류하여 부류별 진화 과정을 진행하며 그 성공률에 따라 구성 비율을 조정하여 다음세대에 생존에 연계하는 학습 방법을 적용한다. 이 개선점들은 학습 예들의 크기에 따른 TBL의 크기가 여러 개체들 사이의 교배와 일반화 단계에서 복잡성과 어려움을 해결하여 기존 방법보다도 좋은 효율을 제공한다. 이 연구는 기존 방법에서 제안된 언어들로 실험하고 그 결과는 기존 방법보다 같은 성공률을 갖는 상태에서 학습 완성의 평균 세대수가 적게 걸리는 다소 빠른 세대속도의 결과를 보여준다. 앞으로 이 방법은 확장된(extended) CYK에 시도할 수 있으며 더 나아가 좀 더 복잡한 파싱 테이블(parsing table)에도 적용할 가능성을 제시한다.
한반도의 산림식생은 낙엽참나무림으로 우점되는 대륙형의 한반도형으로 특징지어진다. 따라서 본 연구는 참나무과 산림식생이 우점하는 남산, 오대산, 울릉도 지역을 대상으로 이질적인 생태 특성에 따른 종조성과 환경인자의 상관관계를 비교하였다. 식생조사는 2018년 5월부터 8월까지 수행하였으며 총 75개소의 조사를 실시하였다. 식생유형분류결과 총7개 유형으로 구분되었으며, 최상위 수준에서는 내륙지역의 대표식생군락인 신갈나무군락과 도서지역의 대표식생군락인 너도밤나무군락으로 구분되었다. 신갈나무군락은 도시의 대표식생인 팥배나무군과 산악지역의 대표식생인 피나무군으로 세분되었다. 지역형에 따른 천이경향을 살펴보고자 중요치와 지표종 분석을 시행한 결과, 도시형과 도서형은 참나무군락으로 유지되며, 산악형의 경우 피나무 및 까치박달 등 활엽수종의 천이가 이루어질 것으로 판단되었다. 식생유형과 입지환경인자와의 CCA 분석결과, 동위도 상에서 종조성의 영향을 미치는 가장 큰 요인은 해발고도로 나타났다. 본 연구를 통해 한반도의 산림생태계 특성을 이해하고 이에 따른 체계적인 보전 및 복원 계획 수립 시 필요한 기초자료를 제공하고자 한다.
도시현상의 해석을 위해 공간정보는 필수적이다. 위치정보가 부족한 도시정보를 공간정보로 변환하기 위한 공간정보화 방법론이 꾸준히 개발되어왔다. 정형화된 주소정보나 지명 등을 이용한 Geocoding이나 이미 위치정보가 있는 공간정보와의 공간결합, 참조데이터를 활용한 수작업 형태 등이 대표적이다. 그러나 아직도 행정기관에서 작성되는 수많은 문서정보들은 비정형화된 문서형태로 인해 공간정보화의 수요가 있음에도 그동안 깊이 있게 다루어지지 못하였다. 본 연구는 자연어 처리 모델인 BERT를 활용하여 도시계획과 관련된 공개문서의 공간정보화를 진행한다. 주소가 포함된 문장 요소를 문서로부터 추출하고, 이를 정형화된 데이터로 변환하는 과정을 중점적으로 다룬다. 18년 동안의 도시계획 고시공고문을 학습 데이터로 사용하여 BERT 모델을 학습시켰으며, 모델의 하이퍼파라미터를 직접 조정하여 성능을 향상시켰다. 모델 학습 후의 테스트 결과, 도시계획시설의 유형을 분류하는 모델은 96.6%, 주소 인식 모델은 98.5%, 주소 정제 모델은 93.1%의 정확도를 보였다. 결과 데이터를 GIS 상에 맵핑하였을 때, 특정 지점의 도시계획시설에 관한 변경 이력을 효과적으로 표출할 수 있었다. 본 연구로 도시계획 문서의 공간적 맥락에 대한 깊은 이해를 제공하며, 이를 통해 이해관계자들이 더욱 효과적인 의사결정을 할 수 있게 지원하기를 기대한다.
일반적으로 사회문제 해결 연구는 과학기술을 활용하여 다양한 사회적 현안들에 의미있는 해결 방안을 제시함으로써 중요한 사회적 가치를 창출하는 것을 연구 목표로 한다. 그러나 사회문제와 쟁점을 완화하기 위하여 많은 연구들이 국가적으로 수행되었음에도 불구하고 여전히 많은 사회문제가 남아 있는 상황이다. 사회문제 해결 연구의 전 과정을 원활하게 하고 그 효과를 극대화하기 위해서는 사회적으로 시급한 현안들에 대한 문제를 명확하게 파악하는 것이 중요하다. 사회문제 해결과 관련된 기존 R&D 보고서와 같은 자료에서 중요한 사안을 자동으로 식별할 수 있다면 사회문제 파악 단계가 크게 개선될 수 있다. 따라서 본 논문은 다양한 국가 연구보고서에서 사회문제와 해결방안을 자동으로 감지하기 위한 기계학습 모델을 구축하는 데에 필수적인 데이터셋을 제안하고자 한다. 우선 데이터를 구축하기 위해 사회문제와 쟁점을 다룬 연구보고서를 총 700건 수집하였다. 수집된 연구보고서에서 사회문제, 목적, 해결 방안 등 사회문제 해결과 관련된 내용이 담긴 문장을 추출 후 라벨링을 수행하였다. 또한 4개의 사전학습 언어모델을 기반으로 분류 모델을 구현하고 구축된 데이터셋을 통해 일련의 성능 실험을 수행하였다. 실험 결과 KLUE-BERT 사전학습 언어모델을 미세조정한 모델이 정확도 75.853%, F1 스코어 63.503%로 가장 높은 성능을 보였다.
본 연구는 국립식량과학원에서 육성한 단옥수수 자식계통의 phytochemical 함량과 항산화 활성을 평가하여 고기능성 단옥수수 품종 육성을 위한 기초 자료로 이용하고자 수행하였다. 1. Carotenoid 함량이 가장 높은 계통은 KSE34 (1239.3±6.4 mg 100 g-1), flavonoid 함량이 가장 높은 계통은 KSE6(68.6±9.6 mg CE 100 g-1)으로 나타나 각 계통마다 화합물의 함량이 다양하였다. Phenolic compound 함량은 대부분의 단옥수수 자식계통에서 풍부하게 나타났으며, KSE8과 KSE25가 가장 높은 함량을 가진 계통이었다. 2. DPPH와 ABTS 라디칼 소거능으로 평가한 국내 단옥수수 자식계통의 항산화 활성 중 DPPH 활성은 계통 간에 다양하였으나, ABTS 활성은 차이가 적게 나타났다. KSE30과 KSE6이 각각 108.4±9.6 mg TE 100 g-1, 104.2±12.8 mg TE 100 g-1로 가장 좋은 DPPH 활성을 보인 계통이었으며 KSE47, KSE4, KSE21은 낮은 활성을 보였다. 3. 계층 군집 분석과 주성분 분석을 사용하여 단옥수수 자식계통의 농업적 특성을 비교하고 분류하였다. Carotenoid, polyphenol, flavonoid 함량이 높고 항산화 활성이 우수한 4개 계통(KSE6, KSE30, KSE34, KSE40)이 선발되었고, 향후 조합 능력 평가를 거쳐 고기능성 단옥수수 품종 개발에 활용할 것이다.
군용 웨어러블 어플리케이션은 기존에는 상상할 수 없었던 개인 상태 점검 및 모니터링을 가능케 함으로써 큰 주목을 받고 있다. 그 중에서도 인간의 동작 상태를 인식하기 위한 기술은 개별 병력의 운용 현황 및 이동 상태를 즉각적으로 수집하여 능동적인 병력 관장을 허용한다는 점에서 그 필요성이 매우 높다. 본 논문에서는 군용 웨어러블 어플리케이션 연구의 일환으로 전투 상황 중의 군인이 어떤 환경에서 어떤 동작을 수행하고 있는지에 대한 정보를 취득하는 발목형 웨어러블 디바이스를 제안한다. 실제상황을 가정했을 때, 군인의 상지는 상황에 대한 변동성에 쉽게 노출되므로 지면과 상시 상호작용하고 있는 발목 부근에 측정 모듈을 부착한다. 측정 데이터는 각 동작 중의 3축 가속도 및 3축 각속도로 이들은 인간이 설정한 알고리즘으로는 해석이 불가능하다는 특징이 있다. 본 논문에서는 이러한 동적 데이터를 활용해 인간의 행동양식을 파악하기 위해 데이터의 이동 양상을 모델링하는 과정을 소개한다. 데이터로부터 추출되는 특징은 총 네 가지로 (최댓값, 최솟값, 평균, 표준편차) 딥러닝 모델의 인풋으로 활용돼 총 여덟 종류의 주요 군사 동작(Sitting, Standing, Walking, Running, Ascending, Descending, Low Crawl, High Crawl)을 분류하는데 활용된다. 그 결과, 임의의 시험 상황에 대해 95.16%의 정확도로 군인의 이동 현황을 파악해낼 수 있었다. 본 연구는 웨어러블 기술 및 인공지능을 융합하여 군용 어플리케이션으로 확장될 동작 인식의 새로운 접근 방식을 제안했다는 점에서 의미가 크다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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