• 한국가금학회지
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• 제50권4호
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• pp.193-202
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• 2023

인플루엔자 A 바이러스(IAVs)는 많은 조류 종의 호흡 기관에 감염되며 사람을 비롯한 다른 동물로 전파될 수 있는 포장된 음극성 역전사 RNA 바이러스이다. 이 연구에서는 이전 연구의 마이크로어레이 데이터를 다시 분석하여 닭에서 공통 및 특이하게 발현되는 유전자(DEG) 및 그들의 생물학적 활동을 식별하였다. 고병원성(HPAIV) 및 저병원성(LPAIV) 인플루엔자 A 바이러스 감염된 닭 세포에서 각각 760개와 405개의 DEG가 발굴되다. HPAIV 및 LPAIV는 각각 670개와 315개의 DEG를 가지고 있으며, 이 중 90개의DEG가 두 바이러스에서 공유된다. HPAIV 감염으로 인해DEG의 기능 주석에 따르면 세포 주기의 기본적인 생물학적 기능과 연관된 다양한 유전자가 발굴되었다. 대상 유전자중에서 CDC Like Kinase 3(CLK3), Nucleic Acid Binding Protein 1(NABP1), Interferon-Inducible Protein 6(IFI6), PIN2 (TERF1) Interacting Telomerase Inhibitor 1(PINX1), 그리고Cellular Communication Network Factor 4(WISP1)의 발현은 polyinosinic:polycytidylic acid(PIC)로 처리된 DF-1 세포에서 변화되었다. 이것은 toll-like receptor 3(TLR3) 리간드인 TLR3 신호에 의해 이러한 유전자의 전사가 조절될 수 있음을 시사하며, 닭에서 AIV의 병리 생리학에 대한 더 나은 이해를 얻기 위해서는 AIV 감염 과정 중에 호스트 반응을 조절할 수 있는 메커니즘을 구명하는 데 더 많은 연구에 초점을 맞추는 것이 필요하다고 사료된다. 이러한 메커니즘에 대한 이해는 신규 치료 전략 개발에 활용될 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제43권1호
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• pp.9-18
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• 2024

최근 수중표적의 저소음화와 해상교통량의 증가로 인한 주변 소음의 증가로 능동 소나 시스템의 중요성이 증대되고 있다. 하지만 신호의 다중 경로를 통한 전파, 다양한 클러터와 주변 소음 및 잔향 등으로 인한 반향신호의 낮은 신호대잡음비는 능동 소나를 통한 수중 표적 식별을 어렵게 만든다. 최근 수중 표적 식별 시스템의 성능을 향상 시키기 위해 머신러닝 혹은 딥러닝과 같은 데이터 기반의 방법을 적용시키려는 시도가 있지만, 소나 데이터셋의 특성 상 훈련에 충분한 데이터를 모으는 것이 어렵다. 부족한 능동 소나 데이터를 보완하기 위해 수학적 모델링에 기반한 방법이 주로 활용되어오고 있다. 그러나 수학적 모델링에 기반한 방법론은 복잡한 수중 현상을 정확하게 모의하는 데에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 심층 신경망 기반의 소나 신호 합성 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 인공지능 모델을 소나 신호 합성 분야에 적용하기 위해, 음성 합성 분야에서 주로 사용되는 타코트론 모델의 주요 모듈인 주의도 기반의 인코더 및 디코더를 소나 신호에 적절하게 수정하였다. 실제 해상 환경에 모의 표적기를 배치해 수집한 데이터셋을 사용하여 제안하는 모델을 훈련시킴으로써 보다 실제 신호와 유사한 신호를 합성해낼 수 있게 된다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해, 합성된 음파 신호의 스펙트럼을 직접 분석을 진행하여 비교하였으며, 이를 바탕으로 오디오 품질 인지적 평가(Perceptual Quality of Audio Quality, PEAQ)인지적 성능 검사를 실시하여 총 4개의 서로 다른 환경에서 생성된 반사 신호들에 대해 원본과 비교해 그 차이가 최소 -2.3이내의 높은 성적을 보여주었다. 이는 본 논문에서 제안한 방법으로 생성한 능동 소나 신호가 보다 실제 신호에 근사한다는 것을 입증한다.

• 한국수의병리학회지
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• 제6권2호
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• pp.101-104
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• 2002

닭의 전신장기에 림프종 발생이 특정인 마렉병(Marek's disease; MD)은 림프구성 백혈병(Lymphoid leukosis; LL)과 병리학적 소견이 매우 유사하여 감별이 요구된다. 마렉병 바이러스(Marek's disease virus; MDV)는 질병초기에서 후기에 이르기까지 모낭상피세포에 세포용해성 감염을 지속적으로 일으킨다. 세포용해성 감염이 있는 모낭상피세포는 변성내지 괴사되어 있고 핵내봉입체가 관찰된다. 또한 세포용해성 감염이 있는 모낭상피세포 바로 밑의 진피와 깃털 수질(feather pulp)내의 혈관주위에 림프구 침윤이 관찰된다. 이러한 피부병변은 MD의 특징적인 병변들로서 LL과 감별할 수 있는 결정적인 단서이다. 본 고에서는 MD에 관한 전반적인 것과 특히 MD 진단을 위한 피부병변의 유용성에 대해서 자세히 논하고자 한다. 양계산업에 문제를 야기하고 있는 림프구 증식성 종양은 크게 마렉병(Marek’s disease; MD)과 백혈병(Lymphoid leukosis; LL)이 있다. 이들 질환의 원인체들이 분리되기 전까지는 이들 질병들은 발병부위에 따라 질병명을 붙였다. 즉, 내부장기냐 근육에 발생한 것은 visceral lymphomatosis, 피부에 발생한 것은 skin leukosis, 말초신경의 병변은 poly­n neuritis, neuritis, neurolymphomatosis gallinarum, range paralyis로 불리었다. 또한 눈에 발생한 것은 blindness, gray eye, iritis, uveitis, ocular lymphomatosis라고 불리었다. 1961년에 Biggs는 이러한 림프구 증식성 질병을 마렉병과 백혈병 으로 분류하자는 제안을 하였고, 드디어 1960년대 중반에 림프구 증식성 병변 중의 일부에서 herpesvirus가 분리되어서 Biggs가 제안한 병명인 마렉병을 본격적으로 사용하게 되었다. MD는 마렉병 바이러스(Marek’s disease virus; MDV)가 원 인제로서 닭에 전염성이 강한 염증성에서 종양성의 병변을 내부장기, 피부, 근육, 안구, 중추신경계, 말초신경계 등에 일 으킨다. MDV는 림프종을 유발하기 때문에 처음에는 사람에서 림프종을 유발하는 Epstein-Bar 바이러스와 관련이 있을 것으로 생각되어 gamma-herpesvirus로 분류되었지만, MDV의 게놈 구조와 세포배양에서 빠르게 성장한다는 점 때문에 지금은 alpha-herpesvirus로 재분류 되었다. MDV는 바이러스 중화시험과 한천 겔 침강법에 의해서 3개의 혈청형으로 분류 된다. 혈청형 1은 종양원성 바이러스와 종양원성 바이러스의 계대배양에 의한 약독주가 있다. 혈청형 2는 자연적으로 발 생하는 비종양원성 닭의 MDV이고, 혈정형 3은 바종양원성 칠면조 herpesvirus (HVT)이다. 림프종을 유발하는 MDV 감염은 4개의 과정, 즉 초기 세포용해성 감염, 잠복감염, 후기 세포용해성 감염, 마지막으로 종양화로 나눌 수 있다. 감염의 경로를 보면, 흡입된 MDV는 폐의 대식세포에 감염한 후 전선 장기로 MDV를 전파 시킨다. 특히, 흉선, F냥, 비장 등의 림프구에 초기 세포용해성 감염을 일으키는데, B 림프구가 주로 감염된다. 세포용해성 감염음 방어하기 위해 몰려든 T 림프구가 활성화가 되면, T 세포도 감염되게 된다. 잠복감염은 여러 가지 사이토카인 등 을 포함한 면역반응에 의해서 일어나며, 이 때 잠복감염된 세포는 특히 혈중의 T 세포라고 한다. 혈중 MDV 감염세포 는 피부 모낭상피세포, 선장 등 상피세포 유래의 조직에 MDV를 전파 시켜서 이들 조직에서 후기 세포용해성 감염이 일어나게 한다. 후기 세포용해성 감염을 유발하는 것은 이러한 MDV가 감염된 혈중 림프구라는 증거는 혈중의 세포 외에는 감염성 바이러스가 없기 때문이다. 후기 세포용해성 감염이 있는 후 육안적 혹은 현미경적으로 검출이 가능한 림프종이 여러 장기에서 관찰된다. MDV가 감염되면 병변 발생부위에 따라서 다양한 임상증상이 발생한다. 즉 내부장기에 병변이 있을 경우는 침울, 체중감소, 산란율 저하 등이 발생하며, 신경계는 발생부위별 신경증상이 일어난다. 이러한 장기나 조직에서는 육안적으로 백색에서 회백색의 종양성 병변이 관찰된다. 말초신경에 병변이 발생한 경우에는 특히 좌골신경 및 신경총에서 호발하는데, 이들 조직은 편측성 혹은 양측성으로 종창되어 있다. 안구는 간혹 육안적으로 식별이 가능한 홍채 퇴색 및 증식 병변이 관찰된다. 피부형 MD는 특히 육용계에서 문제가 되고 있으며, 산란계의 내장형 MD가 발생한 경우에도 피부를 자세히 설펴보면 피부형 MD를 간혹 관찰할 수 있다. 피부형 MD는 모낭주위에 원형의 결절형태로 발생하는데, 이들 병변이 커지면 바로 옆의 병변과 융합 되어 큰 결절을 형성하기도 한다. (중략)

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.57-78
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• 2023

2019년 11월 중국 우한시에서 발병한 코로나19는 2020년 중국을 넘어 세계로 퍼져나가 2020년 3월에는 전 세계적으로 확산되었다. 코로나19와 같이 전염성이 강한 바이러스는 예방과 확진시 적극적인 치료도 중요하지만 우선 전파 속도가 빠른 바이러스인 점을 감안할 때, 확진 사실을 재빠르게 파악하여 전파를 차단하는 것이 더욱 중요하다. 그러나 감염여부를 확인하기 위한 PCR검사는 비용과 시간이 많이 소요되고, 자가키트검사 또한 접근성은 쉽지만 매번 수시로 받기에는 키트의 가격이 부담이 될 수밖에 없는 실정이다. 이러한 상황에서 기침 소리를 기반으로 코로나19 양성 여부를 판단할 수 있게 된다면 누구나 쉽게 언제, 어디서든 확진 여부를 체크할 수 있어 신속성과 경제성 측면에서 큰 장점을 가질 수 있을 것이다. 따라서 본 연구는 기침 소리를 기반으로 코로나19 확진 여부를 식별할 수 있는 분류 모델을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해, 본 연구에서는 먼저 MFCC, Mel-Spectrogram, Spectral contrast, Spectrogram 등을 통해 기침 소리를 벡터화 하였다. 이 때, 기침 소리의 품질을 위해 SNR을 통해 잡음이 많은 데이터는 삭제하였고, chunk를 통해 음성 파일에서 기침 소리만 추출하였다. 이후, 추출된 기침 소리의 feature를 이용하여 코로나 양성과 음성을 분류하기 위한 모델을 구축하였으며, XGBoost, LightGBM, FCNN 알고리즘을 통해 모델 학습을 수행하고 각 알고리즘별 성능을 비교하였다. 또한, 기침 소리를 다차원 벡터로 변환한 경우와, 이미지로 변환한 경우에 대해 모델 성능에 대한 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과, 건강상태에 대한 기본정보와 기침 소리를 MFCC, Mel-Spectogram, Spectral contrast, 그리고 Spectrogram을 통해 다차원 벡터로 변환한 feature를 모두 활용한 LightGBM 모델이 0.74의 가장 높은 정확도를 보였다.

• The Korean Journal of Ecology
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• 제22권3호
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• pp.169-179
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• 1999

본 연구는 식물사회학적 방법에 의해 구 안동시역에 분포하는 춘계 귀화식물군락을 유형화하고 그 환경조건을 해석하기 위해 실시하였다. 구 안동시는 분지에 주택과 상가가 밀집하고 있어서 공터의 귀화식물군락은 많지 않았다. 따라서 본 연구에서는 도시부의 귀화식물의 전파경로에 있어서 중심적인 역할을 하고 있다고 생각되는 도로변 귀화식물군락을 주된 조사대상으로 하였으며, 공터에 출현하는 귀화식물군락은 소수 포함하였다. 군락을 분류한 결과 6군락 2하위단위를 식별하였다: A. 털빕새귀리군락, A-a. 참새귀리하위군락, A-b. 쌀새하위군락, B. 왕포아풀군락, C. 소리쟁이군락, D. 큰달맞이꽃군락, E. 돼지풀군락, F. 묵밭소리쟁이군락. 이상의 군락을 구성하는 총 식물 분류군은 31과 86속 114종 13변종이고, 이 중 귀화식물의 분류군은 8과 21속 25종 1변종이었다. 모든 조사구를 Bray-Curtis서열법에 따라 서열화 한 결과는 대체로 식물사회학적 표조작에 의해 얻어진 식생구분에 따라 분리되었다. 또 종간결합 관계도 검토하였다. 한편, 각 군락별 귀화율은 교통량이 비교적 많고 산업도로적 성격이 강한 도로변에서 높은 값을 나타내었으며, 반면에 교통량이 비교적 적고 전원적인 도로변에서는 다소 낮게 나타났다. 이처럼 귀화율의 계산 결과는 귀화식물의 번무와 인간에 의한 환경압과의 관계을 해석하는데 유효하였다. 한편 춘계와 추계 사이에 군락과 귀화율의 계절적 변화를 조사하였다. 봄에 출현한 많은 귀화식물군락이 가을에는 자생의 인가식물군락으로 대치되었으며, 귀화율은 양 계절 사이에 크게 감소하였다.이 비산화지보다 더 높은 값을 보였고, 유기물함량, 총탄소함량, 총질소함량, NH₄/sup +/-N함량은 비산화지보다 더 낮은 값을 보였다. 이상의 결과로 보아 본 조사지에서 산화지의 식생천이양상은 산화 당년에 억새와 참싸리, 산화 2년째에 참싸리와 졸참나무가 우점해 있고 앞으로 새로운 교란요인이 발생하지 않는다면 졸참나무군락으로 천이가 진행됨을 예상할 수 있다. 산불로 인해 식생이 파괴된 우, 그 이전의 상태로 회복되기까지 많은 시간이 걸린다는 점을 고려해서 장기적인 계획에 의한 더욱 구체적이고 체계적인 연구가 효율적인 산화지 관리면에서 수행될 필요성이 있다.생강, 꽁치, 해파리, 쑥갓, 갈치, 연근, 마늘 등이었다. 8. 식사량을 감량하는데 대한 의견을 5점 평점법으로 조사한 결과 남학생의 경우는 밥, 반찬의 수. 반찬의 양을 줄이는 데 대하여 높은 불만을 나타내어 평균점수 1.54-l.60이었고 여학생의 경우는 반찬의 수감량에 평균 1.79를 나타내 감량에 높은 불만을 나타내었다. 9. 음식물쓰레기에 대한 인식을 5점 평점법으로 조사한 결과에서 '음식물쓰레기의 양을 줄여야 한다'는 남학생이 3.94, 여학생이 4.05, '재활용이 꼭 필요하다'는 남학생이 4.18, 여학생이 4.10, '음식물쓰레기에 대한 개선방안이 제시되면 적극 참여하겠다'에서는 남학생이 3.98, 여학생이 3.09으로 높은 점수를 나타내고 있으나 '평소 음식물쓰레기를 줄이기 위해 노력하고 있다'에서는 남학생이 3.36, 여학생이 3.09로 나타났다. 10. 음식물쓰레기 처리방법을 알고 있는 경우는 남학생이 18.3%, 여학생이

• 한국해양학회지:바다
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• 제13권2호
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• pp.89-105
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• 2008

한국 동해 연안에서의 종관주기 해수면 변동 특성과 그 원인을 규명하기 위해 동해 연안 4개 정점에 대하여 1999-2005년까지 7년 동안의 해수면과 대기압 자료를 분석하였다. 해수면의 wavelet 스펙트럼 분석 결과 모든 연도에 걸쳐 약 3-17일에 이르는 종관주기에서 95% 신뢰수준의 유의한 해수면 변동성이 식별되었고, 그러한 변동성은 봄에서 초여름에 이르는 기간에 비교적 강하게 나타났다. 이러한 변동성의 원인을 찾기 위해 해수면과 대기압 간 교차 스펙트럼 분석을 한 결과, 종관주기에서 높은 상관성을 보여 종관주기 해수면 변동의 생성에 있어 역기압 효과(inverted barometric effect)가 중요하게 작용함을 알 수 있었다. 또한, 동해 연안의 인접 해수면 관측소간 교차 스펙트럼 분석결과 북에서 남으로 위상지연이 생기는 경우와 그렇지 않은 경우로 나뉘었다. 즉 1999, 2003, 2005년은 인접 해수면 관측소간 남쪽으로 점진적인 위상지연이 발생하였고 2000-2002, 2004년은 점진적인 위상지연이 발생하지 않았다. 위상지연이 발생하는 경우의 위상속도는 약 12-15m/s로 연안 켈빈파의 위상속도와 유사한 형태로 볼 수 있다. 이러한 점진적인 위상지연의 발생원인은 봄에서 초여름 기간에 동아시아 대륙에서 발달한 저기압이 동해 북부해역을 통과하여 동진할 때 발생하는 것으로 사료된다. 인접 관측소간 점진적인 위상지연이 발생하지 않은 경우는 동아시아 대륙에서 발달한 저기압이 종관주기를 가지고 동해 연안을 중부나 남부 구역을 통해 지날 때 나타남을 알 수 있었다. 이처럼 우리나라 동해안에서 점진적인 위상지연이 발생하지 않는 경우에는 일본 남서해안에서 북동쪽으로 연안을 따라 $5{\sim}8\;m/s$의 전파속도를 가지고 점진적인 위상지연이 발생함을 알 수 있었다.