환경오염의 조기 경보 시스템으로 생체지표를 이용한 생태독성 모니터링이 최근 널리 연구되고 있다. 환경내의 생물종에서 측정한 생체지표를 이용한 환경 모니터링은 생태계 수준의 영향에 대한 예측 정보를 제공해 줄 수도 있다. 이를 위해서는 생체지표와 개체군 수준에서의 반응과의 인과관계가 밝혀져야 한다. 오염물질에 대한 생체의 반응은 분자, 세포, 생화학, 생리적, 개체, 개체군, 군집 수준에서 나타나게 되며, 이러한 각 단계별 반응은 반응 시간의 규모와 독성학적, 생태적 관련성에 따라 구분 지어 볼 수 있다. 각 개별 수준에서의 반응을 종합하면 오염물질에 노출된 생체의 전제적인 영향을 이해할 수 있으며, 이러한 이해를 바탕으로 개체군에서 나타나는 영향에 대한 인과관계를 추론할 수 있다. 생체지표와 개체군 수준의 반응과의 인과관계 정립은 효율적인 환경오염 예방기능 수행에 필수적인 과정이며, 다단계 생체 지표는 각 단계별 반응의 인과관계를 밝히기 위해 가장 적절한 접근 방법이다. 수서 무척추 생물인 Chironomus의 유충은 이러한 다단계 바이오마커 연구에 매우 적절한 생물학적 모델이다. 이 논문의 첫 번째 부분은 생체지표를 이용한 환경 모니터링을, 두 번째 부분은 Chironomus의 유충에서 생체지표의 적용에 대해서 다룬다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2014.04a
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pp.753-756
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2014
파킨슨병은 도파민계 신경이 파괴되는 질병으로 알츠하이머병과 함께 대표적인 퇴행성 뇌 질환으로 병의 진행을 완화시킬 수 있는 치료법이 존재하기 때문에 병의 진단이 굉장히 중요하다. 파킨슨병을 진단하기 위한 과거의 연구는 대부분 단일 생체지표를 이용하는 것이었지만 이러한 방법에는 한계성이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 생화학적 생체지표인 뇌척수액 내의 ${\alpha}-synuclein$ 단백질 수치와 영상학적 생체지표인 확산 텐서 영상의 여러 모수들을 결합한 융합 생체지표를 특징으로 사용하는 파킨슨병 진단 모델을 개발하고 성능을 평가하였다. 10-fold cross validation 에서 모든 성능지표에 대해 최고 100%를 보였으며, cross validation 의 과적합을 감안하더라도 파킨슨병의 조기진단에 유용하게 사용될 수 있는 가능성을 제시하였다.
Dredging is inevitably necessary for the management of water infrastructure such as waterways and polluted bottom sediment. Dredged material management options may be offshore dumping, wetland creation, beach nourishment and various other engineering uses depending on the given circumstances at the time of dredging. Among those options, wetland creation and beach nourishment are the preferred ones in Korea considering significant loss of wetland and beach erosion due to various development projects along the coastal region. In order to use dredged material beneficially, however, dredged material needs to be assessed its suitability with respect to its engineering purpose and environmental criteria. In this paper, we demonstrate that environmental risk of dredged material to be introduced into the marine environment can be easily assessed using biomarkers with relative low cost. Biomarkers can also compliment pollutant contents analysis that may not be specific to their impact on biological response. Biomarker information may be used to assist decision making process in selecting suitable treatment or beneficial use options for dredged materials.
The mechanism of emotion is complex and influenced by a variety of factors, so that it is crucial to analyze emotion in broad and diversified perspectives. In this study, we classified neutral and negative emotions(sadness, fear, surprise) using arousal evaluation, which is one of the psychological evaluation scales, as well as physiological signals. We have not only revealed the difference between physiological signals coupled to the emotions, but also assessed how accurate these emotions can be classified by our emotional recognizer based on neural network algorithm. A total of 146 participants(mean age $20.1{\pm}4.0$, male 41%) were emotionally stimulated while their physiological signals of the electrocardiogram, blood flow, and dermal activity were recorded. In addition, the participants evaluated their psychological states on the emotional rating scale in response to the emotional stimuli. Heart rate(HR), standard deviation(SDNN), blood flow(BVP), pulse wave transmission time(PTT), skin conduction level(SCL) and skin conduction response(SCR) were calculated before and after the emotional stimulation. As a result, the difference between physiological responses was verified corresponding to the emotions, and the highest emotion classification performance of 86.9% was obtained using the combined analysis of arousal and physiological features. This study suggests that negative emotion can be categorized by psychological and physiological evaluation along with the application of machine learning algorithm, which can contribute to the science and technology of detecting human emotion.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2000.11a
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pp.236-241
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2000
가상환경 하에서의 임장감을 객관적으로 계측하기 위한 방법으로 생체신호를 이용한 감성의 계측을 시도하였다. 여러 가지 가상환경 하에서 뇌파, 심전도, 호흡 등 다 채널의 생체신호를 계측하고 이때 피실험자가 느끼는 객관화된 임장감 지표들을 동시에 평가하여 이를 신경 회로망을 이용하여 분석하였다. 계측된 생체 신호를 사전 처리하여 일차적인 생체분석 지표들을 도출하고 이를 신경회로망의 입력으로 활용하였다. 임장감을 분석할 수 있도록 신경회로망을 학습시키고, 이를 이용하여서 가상환경 하에서 계측된 생체신호를 분석하여 임장감을 정량화하여 평가하였다.
Proceedings of the Korean Society of Toxicology Conference
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2003.05a
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pp.29-30
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2003
The heavy metal cadmium is a xenobiotic toxicant of environmental and occupational concern and it has been classified as a human carcinogen. Inhalation of cadmiumhas been implicated in the development of emphysema and pulmonary fibrosis, but, the detailed mechanism by which cadmium induces adverse biological effects is not yet known.(omitted)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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