• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제14권2호
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• pp.103-114
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• 2010

목적 : 자기공명영상을 이용한 치매연구에서 삼차원 T1강조 뇌 구조 영상으로 뇌기능을 분석할 경우 복셀 기반 형태분석 방법이 이용 된다. 그러나 일반적으로 The Montreal Neurological Institute (MNI) 152 라는 젊은 서양성인 뇌로 만들어진 표준판에 정규화되고 이는 분석오차가 생길 수 있어 한국 노인 및 치매환자의 뇌를 분석할 경우 부정확한 결과를 초래한다. 따라서, 본 연구의 목적은 뇌 분석을 최적화 하기 위해 한국 노인 및 치매 환자의 뇌 구조 영상의 표준판을 개발하는데 있다. 대상 및 방법 : 검사장비는 3테슬러를 이용하였으며 8채널 SENSE (sensitivity encoding) 머리코일을 이용하였다. 펄스열은 삼차원 T1 강조 터보 경사자장 타입으로 뇌의 해부학 영상을 획득하였다. 신경심리 검사 점수결과에 따라 정상 노인 43명, 경도인지장애 환자 44명, 알츠하이머성 치매 환자 36명 의 세 그룹으로 나누었다. 일반 선형 모델 방정식을 사용하여 나이와 성별 및 질환간의 차이에 의한 인자를 고려 하였으며, 평가된 인자는 쌍일치 접근 방법으로 한국 노인과 치매 환자의 뇌 표준판을 만들었다. 두 표준판의 Talairach 기준 점에 따른 평균거리와 뇌실의 거리를 계산하였다. 또한 뇌 전체 영역에서 회백질과 백질을 확률이 50% 이상인 복셀 개수를 세어 회백질과 백질의 영역을 계산하였다. 결과 : 최종 뇌 표준판은 MNI152뇌 표준판과 비교했을 경우 공간 분해능이 높았고, 평균거리와 뇌실의 크기에서 차이가 있었다. 회백질 및 백질의 영역은 본 연구에서 개발한 뇌 표준판의 회백질과 백질 모두에서 더 적었고, 백질보다 회백질에서 더 많은 차이가 있었다. 결론 : 본 연구에서 개발한 한국 뇌 표준판은 앞으로 한국 노인과 치매환자의 질환을 분석하는 연구에 유용할 것으로 생각된다.

• 식물병연구
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• 제27권4호
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• pp.172-179
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• 2021

본 연구에서는 겨울철 사료작물로써 중요성이 증가하고 있는 트리티케일에서 발생한 붉은곰팡이병 원인균의 동정 및 독소 type을 분석하고 트리티케일에 효율적으로 적용 가능한 방제 약제를 선발하고자 분리된 붉은곰팡이 균주의 농약저항성 발생 여부를 분석하였다. 조성, 신조성, 신영, 신성, 세영 등 5개 트리티케일 품종에서 평균 9.15%의 병 발생 이삭률을 보였으며, 병 발생 낱알률은 29.2%로 나타났다. 그 결과 트리티케일에서 발생한 붉은곰팡이병 발생률은 평균 3.52%로 나타났다. 붉은곰팡이병에 감염된 개체로부터 총 91개의 균주가 분리되었으며, 이 중 붉은곰팡이 균주는 총 72개를 분리하였다. 분리한 균주의 형태 및 internal transcribed spacer 1, translation elongation factor 1α 유전자의 염기서열 분석 결과, 트리티케일에서 분리한 균주들은 전부 Fusarium asiaticum으로 동정되었다. 분리 동정된 균주들의 독소 type을 PCR을 통해 분석한 결과, nivalenol (NIV) type 독소는 64.6%, 3-acetyldeoxynivalenol은 4.6%, 15-acetyldeoxynivalenol은 30.8%로 대부분이 NIV type독소를 생성하는 F. asiaticum으로 분석되었다. 최근 봄철 이상 기상현상으로 여러 식량 작물에 붉은곰팡이병 발생률이 높아지고 있다. 트리티케일의 경우 붉은곰팡이병을 방제할 수 있는 등록약제가 없다. 본 실험에서는 보리와 밀에 등록된 약제를 대상으로 트리티케일에서 분리된 붉은곰팡이병 균주들의 약제 내성을 측정한 결과 captan, hexaconazole, difenoconazole·propiconazole 합제는 균사 생장 억제 효과가 있었다. Fludioxonil의 경우 72개 균주 중 6개의 균주가 권장 농도에서 반수영향생육기준치인 42.5 cm를 넘은 47.96±3.15의 균사 생장율을 보여 fludioxonil에 대한 내성이 발생한 것으로 분석되었다. 본 연구는 국내에서 처음 보고 되는 F. asiaticum에 의한 트리티케일의 붉은곰팡이병 발생 사례이며, 또한 붉은곰팡이가 생성하는 독소 타입을 구명하고, 등록 방제 약제가 없는 트리티케일에 효율적으로 방제가 가능한 내성 미발생 약제를 제시하는 중요한 연구 결과이다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.1-23
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• 2013

융합 R&D가 추구해야 할 바람직한 방향은 이종 기술 간의 결합에 의한 맹목적인 신기술 창출이 아니라, 당면한 주요 문제를 해결함으로써 사회적 니즈를 충족시킬 수 있는 기술을 개발하는 것이다. 이와 같은 사회문제 해결형 기술 R&D를 촉진하기 위해서는 우선 우리 사회에서 주요 쟁점이 되고 있는 문제들을 선별해야 한다. 그런데 우선적이고 중요한 사회문제를 분별하기 위해 전문가 설문조사나 여론조사 등 기존의 사회과학 방법론을 사용하는 것은 참여자의 선입견이 개입될 수 있고 비용이 많이 소요된다는 한계를 지닌다. 기존의 사회과학 방법론이 지닌 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 사회적 이슈를 다루고 있는 대용량의 뉴스기사를 수집하고 통계적인 기법을 통하여 사회문제를 나타내는 키워드를 추출하는 시스템의 개발을 제안한다. 2009년부터 최근까지 3년 동안 10개 주요 언론사에서 생산한 약 백 30만 건의 뉴스기사에서 사회문제를 다루는 기사를 식별하고, 한글 형태소 분석, 확률기반의 토픽 모델링을 통해 사회문제 키워드를 추출한다. 또한 키워드만으로는 정확한 사회문제를 파악하기 쉽지 않기 때문에 사회문제와 연관된 키워드와 문장을 찾아서 연결하는 매칭 알고리즘을 제안하다. 마지막으로 사회문제 키워드 비주얼라이제이션 시스템을 통해 시계열에 따른 사회문제 키워드를 일목요연하게 보여줌으로써 사회문제를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 특히 본 논문에서는 생성확률모델 기반의 새로운 매칭 알고리즘을 제안한다. 대용량 뉴스기사로부터 Latent Dirichlet Allocation(LDA)와 같은 토픽 모델 방법론을 사용하여 자동으로 토픽 클러스터 세트를 추출할 수 있다. 각 토픽 클러스터는 연관성 있는 단어들과 확률값으로 구성된다. 그리고 도메인 전문가는 토픽 클러스터를 분석하여, 각 토픽 클러스터의 레이블을 결정하게 된다. 이를 테면, 토픽 1 = {(실업, 0.4), (해고, 0.3), (회사, 0.3)}에서 토픽 단어들은 실업문제와 관련있으며, 도메인 전문가는 토픽 1을 실업문제로 레이블링 하게 되고, 이러한 토픽 레이블은 사회문제 키워드로 정의한다. 그러나 이와 같이 자동으로 생성된 사회문제 키워드를 분석하여 현재 우리 사회에서 어떤 문제가 발생하고 있고, 시급히 해결해야 될 문제가 무엇인지를 파악하기란 쉽지 않다. 따라서 제안된 매칭 알고리즘을 사용하여 사회문제 키워드를 요약(summarization)하는 방법론을 제시한다. 우선, 각 뉴스기사를 문단(paragraph) 단위로 세그먼트 하여 뉴스기사 대신에 문단 세트(A set of paragraphs)를 가지게 된다. 매칭 알고리즘은 각 토픽 클러스터에 대한 각 문단의 확률값을 측정하게된다. 이때 토픽 클러스터의 단어들과 확률값을 이용하여 토픽과 문단이 얼마나 연관성이 있는지를 계산하게 된다. 이러한 과정을 통해 각 토픽은 가장 연관성이 있는 문단들을 매칭할 수 있게 된다. 이러한 매칭 프로세스를 통해 사회문제 키워드와 연관된 문단들을 검토함으로써 실제 우리 사회에서 해당 사회문제 키워드와 관련해서 구체적으로 어떤 사건과 이슈가 발생하는 지를 쉽게 파악할 수 있게 된다. 또한 매칭 프로세스와 더불어 사회문제 키워드 가시화를 통해 사회문제 수요를 파악하려는 전문가들은 웹 브라우저를 통해 편리하게 특정 시간에 발생한 사회문제가 무엇이며, 구체적인 내용은 무엇인지를 파악할 수 있으며, 시간 순서에 따른 사회이슈의 변동 추이와 그 원인을 알 수 있게 된다. 개발된 시스템을 통해 최근 3년 동안 국내에서 발생했던 다양한 사회문제들을 파악하였고 개발된 알고리즘에 대한 평가를 수행하였다(본 논문에서 제안한 프로토타입 시스템은 http://dslab.snu.ac.kr/demo.html에서 이용 가능함. 단, 구글크롬, IE8.0 이상 웹 브라우저 사용 권장).