• 대중서사연구
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• 제26권4호
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• pp.145-181
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• 2020

본 연구는 박경리의 장편소설에서 '계모'와 '자매' 유형의 변화를 분석하고 그 의미를 짚어보고자 하였다. 고전소설과 신소설에 등장하던 '부정적인 계모'의 패턴이 박경리의 장편소설에도 반복적으로 나타났는데, 후기 장편소설에서 변화가 일어났기 때문이다. 중점적으로 분석한 작품은 『재귀열』(1959), 『은하』(1960), 『김약국의 딸들』(1962), 『나비와 엉겅퀴』(1969) 등이다. 『은하』에 등장한 계모는 한국의 고전소설이나 신소설에 자주 등장하는 유형이다. 새롭게 '엄마'라는 역할과 지위를 얻었으나 여전히 가정의 구성원 되기를 거부하면서 전처의 딸과 경쟁관계를 형성하고 악행을 저질러 전처의 딸을 위기에 빠뜨린다. 그러나 『나비와 엉겅퀴』에서 젊은 계모는 오히려 전처의 딸로부터 악의적이고 병적인 괴롭힘을 당한다. 이 계모는 양육과 교육의 책임을 다하지 못했다는 죄의식을 보이는 선한 인물로, 결국 전쟁 중 폭격을 당하여 어린 친딸을 남겨둔 채 죽음에 이르는 희생자가 되고 있다. 한편, 『재귀열』과 『김약국의 딸들』에 등장하는 친자매는 결속력이 강하지는 않지만 한 인물이 위기에 빠졌을 때 조력을 자처하는 특징을 보인다. 이와는 달리 『나비와 엉겅퀴』에서 자매는 떼려야 뗄 수 없는 결속력을 지닌 관계이다. 이복자매인 이들은 서로 성장을 저해할 정도로 결박함으로써 결국 파국에 이른다. 이와 같은 분석을 통해 '젊은 계모'를 희생자의 위치에 자리하게 함으로써 기존의 통념에서 벗어나고 있는 점, 이전 작품들과는 달리 자매 갈등관계를 증폭시키면서 인간 본성의 문제를 더욱 첨예하게 다룬 점 등을 알 수 있다. 이 연구는 대작을 남기고자 하는 작가의 의지가 분명한 상황에서 기존에 반복되었던 인물 유형의 변화들이 장편소설에 어떻게 나타났는지 그 일면을 파악했다는 데에 의의가 있다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제53권1호
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• pp.29-34
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• 2011

본 연구에서는 Landrace, Large White와 Duroc 3품종의 3원 교잡 시스템으로 비육돈을 생산하는 9개 농가를 대상으로 Landrace와 Large White 교배를 통해 생산된 $F_1$ 모돈과 Duroc 웅돈 그리고 비육돈을 이용하여 기 보고한 바 있는 돼지 이력추적 및 브랜드육 식별을 위한 13종의 MS marker의 개체판별능과 혈연관계 추정 효율을 실증하였다. 우선 $F_1$ 모돈과 웅돈 즉 부모 집단을 대상으로 API-CALC version 1.0 프로그램을 이용하여 무작위 교배집단, 반형매 교배집단 그리고 전형매 교배집단으로 가정시 개체 판별능이 각 각 $4.94{\times}10^{-34}$, $8.16{\times}10^{-23}$ 그리고 $2.01{\times}10^{-08}$으로 추정되었으며, 비육돈을 포함한 추정치는 $3.74{\times}10^{-35}$, $5.48{\times}10^{-25}$ 그리고 $2.96{\times}10^{-11}$으로 추정되었다. 또한 Cervus version 2.0을 이용하여 친자감별률을 추정한 결과 100% 인 것으로 추정되었다. 이론적으로 산출된 상기의 수치들을 검증하기 위해 PAPA version 2.0 프로그램을 이용하여 비육돈 전체 452두에 대한 친자감별을 실시한 결과 100% 친부모를 확인 할 수 있었으며, Cervus 프로그램을 이용하여 전체 축군에서 동일한 대립유전자형을 가진 개체의 출현을 조사한 결과 동일개체는 존재하지 않는 것을 확인하였다. 비록 개체 판별능에 대한 실증은 제시한 이론적 판별능에 상응하는 두수를 검증하지는 못하였으나, 친자확인의 경우는 제시한 이론적 효율성 100%는 실증적으로 검증되었다. 따라서 현재 국내에서 행해지는 3 품종 교잡에 의한 비육돈 생산 시스템의 경우 본 연구의 결과로 비추어 볼 때 13 MS marker를 이용하여 체계화된 전산정보와 병행하여 계열화된 생산체계하의 브랜드 단위 또는 지역별 권역으로 구분하는 이력추적이 충분히 가능하다고 사료된다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제52권2호
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• pp.91-96
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• 2010

본 연구는 돼지고기 원산지 식별에 활용될 수 있는 최적의 SNP marker set을 개발 및 확립하기 위해 수행되었다. 선발된 51개의 SNP marker들의 효율성, 다형성 및 독립성 검증을 실시하였으며 51개의 SNP marker set은 MassARRAY method에 의해서 Multiplex-PCR panel 4개로 디자인 되었으며, 농장별, 생산조합별, 모돈별, 웅돈별로 효과적으로 고유 유전자형 지문분석이 가능하게 제작되었고, 다른형태의 SNP 유전자형 분석 플랫폼에 적용될 수 있는 적절한 마커 갯수이다. 또한 51개의 SNP marker set을 적용하여 모의 실험 및 친자감별확율을 계산하였을 때 무작위 교배 집단(PI), 반형매 교배집단($PI_{half-sib}$)과 전형매 교배집단($PI_{sibs}$)을 통해 모의 실험을 한 결과 $5.63{\times}10^{-33}$, $4.35{\times}10^{-15}$ 그리고 $1.32{\times}10^{-15}$로 분석되었으며 친자확인률에서도 모두 100%에 가까운 확률값을 나타내었다. 따라서 본 연구에서 개발된 SNP marker set을 이용하여 돈육제품의 원산지를 추적에 이용한다면 개별돼지의 고유한 DNA 지문 정보를 생성할 뿐만 아니라, 이를 통하여 모돈과 웅돈을 식별하여 농장원산지를 확인이 가능 할 수 있을 것으로 사료된다. 따라서 국내산 돼지의 생산에서부터 돈육제품으로의 소비까지 이력추적이 가능한 도구로 제공 될 것이다.

• 한국가금학회지
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• 제42권1호
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• pp.1-8
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• 2015

최근, 한국의 소비자들이 건강에 대한 관심이 증가하면서 단일불포화 지방산이 풍부해 건강에 긍정적인 영향을 줄 수 있는 오리고기의 수요가 급격하게 증가하고 있다. 하지만 대부분의 종 오리는 수입에 의존하고 있는 실정이기 때문에, 토종오리의 개발 및 보급이 필요한 실정이며, 이는 종자주권의 확립 및 농가 소득 증대에도 매우 필요한 일이라 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 24개의 microsatellite 마커를 확보하였으며, 이들 마커의 대립유전자수는 1~16개, 이형접합도는 0~0.865, 다형성은 0~0.841로 확인되었다. 이들 마커를 이용하여 임의 집단에서 동일개체 출현빈도를 계산한 결과는 임의 집단 $1.64{\times}10^{-16}$, 전형매 집단 $2.60{\times}10^{-7}$, 반형매 집단 $1.30{\times}10^{-12}$으로 높은 개체식별률과 친자확인도를 확인할 수 있었다. 하지만 이들 마커를 이용한 계통분석 결과, 토종오리와 실용오리 집단을 정확하게 구분하기에는 어려운 것으로 확인되었다. 따라서 추가연구를 통해 토종오리의 순종화 및 더 정확한 토종오리와 실용오리 집단 구분이 가능한 마커 개발이 필요할 것으로 사료된다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제51권3호
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• pp.201-206
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• 2009

돼지 원산지 추적 및 브랜드육 식별을 위한 MS marker set를 확립하기 위해 EU의 EID+DNA DNA Tracing 연구 project, 국제동물유전학회 및 Roslin 연구소 등에서 제안한 돼지의 다형성 분석에 사용되는 MS marker 중 17종을 선발하여 다형성지수, F-통계량, 동일개체 출현확률 및 친자감별확률 등을 MSA, CERVUS, FSTAT, GENEPOP 및 API-CALC 프로그램 등을 연계적으로 활용하여 추정하였다. 다형성지수 추정치를 1차 선발요인으로 하고, 각 MS marker의 PCR 결과물의 크기 및 분석 비용의 경제성을 추가로 감안하여 최종 13종의 MS marker (SW936, SW951, SW787, S00090, S0026, SW122, SW857, S0005, SW72, S0155, S0225, SW24 and SW632)와 성감별을 위한 2개의 성감별 primer로 조합된 하나의 Multiplexing PCR 시스템을 확립하였다. 이를 이용해 돼지 사육환경을 무작위 교배집단(PI), 반형매 교배집단 그리고 전형매 교배집단으로 가정하여 동일개체 출현확률을 분석한 결과 $2.47\times10^{-18}$, $6.39\times10^{-13}$ 그리고 $1.08\times10^{-8}$로 나타나 브랜드 식별 및 원산지 추적에 적합할 것으로 사료된다.