• 식물병연구
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• 제29권4호
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• pp.440-444
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• 2023

2021년 8월 부산광역시 강서구에서 아주까리의 잎과 줄기에 점무늬병의 발생이 확인되었다. 아주까리 분리균은 tryptic soy agar에서 점액성이 없고 연한 녹색을 띠는 둥근 콜로니를 형성하였다. 세균은 단극성으로 다수의 편모를 가진 막대 모양이었다. 세균을 건전한 아주까리 유묘에 접종했을 때, 동일한 점무늬 증상의 괴사 반응이 나타났다. 병징이 나타난 부위에서 세균을 재분리하여 동일균 여부를 확인하였다. 분리균은 감자 무름 반응과 D-fucose 대사반응이 양성이었으며, troleandomycin에서 생장할 수 있었다. 16S rRNA와 항존유전자(gyrB, rpoD) 염기서열의 상동성을 비교하였을때, Pseudomonas capsici와 유연관계가 가장 높았다. 결과적으로 아주까리에서 분리된 균은 배양적, 생화학적, 유전적 특성에 의해 P. capsici로 동정되었다. 본 연구는 국내 아주까리에서 P. capsici에 의한 점무늬병의 최초 보고이다.

• 한국버섯학회지
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• 제22권2호
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• pp.67-72
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• 2024

본 연구에서는 느타리버섯의 생육단계별 미생물 군집을 species수준에서 조사하였다. 살균전 배지에서는 그람 양성균이 우점하였다. 반면 배양완료 배지, 수확 후 배지, 그리고 자실체에서는 그람 음성균이 우점하였다. 미생물의 다양성을 확인한 결과 살균 전 배지가 다른 생육단계에 비해 다양한 미생물을 포함하고 있는 것을 확인하였으며, 배양완료배지, 자실체, 수확 후 배지의 순서로 다양성이 감소하는 경향을 보였다. 미생물의 유사도분석을 한 결과 배양완료배지와 수확 후 배지가 유사한 미생물군집을 보이는 것을 확인하였고, 자실체의 경우 일부 유사성을 보이지만 전반적으로는 차이를 나타내었다. 이러한 결과를 토대로 확인하였을 때 살균과정을 거치지 않은 살균 전 배지에서는 검출되지 않은 Pseudomonas tolaasii가 살균 과정을 거친 배양완료배지, 수확후 배지에서 검출된 것으로 보아 살균 이후 접종 혹은 배양하는 과정에서 미생물이 유입하였을 것으로 추정된다. 또한 유해균이 유입되었지만 병징이 나타나지 않은 것은 유해균을 억제하는 유익균의 존재와 병징을 일으키는 농도보다 낮은 것의 영향으로 추정된다. 앞으로, 유해균이 유입되었지만 병징이 나타나지 않은 원인과 기작에 대한 연구가 필요하다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권6호
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• pp.80-89
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• 2024

본 연구는 지속적인 의류 환경 문제에 대응하기 위해, 지속 가능한 대안인 업사이클링(Upcycling)을 3D 의류 시뮬레이션 프로그램 Z-weave를 사용하여 해결책을 모색해 보는데 그 목적이 있다. 업사이클링 제품은 한정된 소재와 자원으로 샘플 제작이 어렵고, 폐의류들로 바로 완성품을 제작해야 한다는 한계점이 있다. 이러한 제약을 극복하기 위해 3D 의류 시뮬레이션 프로그램을 도입해 폐의류의 한정된 자원을 효과적으로 활용하고자 한다. 본 연구의 목표는 Z-weave를 통해 생성된 가상공간에서의 의류 원단과 현실 원단의 유사도를 확인하고, 이를 통해 실제 패션 산업에서의 활용 가능성을 평가하는 것이다. 연구 방법은 실제 작품과 유사하게 표현하기 위해 Z-weave 프로그램 안에서 물성을 조절해 실제 소재와 비교하고 전공자들을 대상으로 설문 조사와 인터뷰를 시행하였다. 이로써 Z-weave 프로그램의 패션업계에서 활용 가능성과 잠재적 한계점을 알아보고자 한다. 이 연구는 디지털 기술이 패션 산업에 미치는 영향에 관한 내용과 3D 의류 시뮬레이션 프로그램이 지속 가능한 패션 제작에 어떻게 활용될 수 있는지를 알아보고자 한다.

• 공업화학
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• 제35권1호
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• pp.23-28
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• 2024

세슘은 높은 수용성으로 인하여 인체에 쉽게 침투하여 암 또는 DNA의 변형을 유발하는 잠재적인 독성 오염물질이다. 본 연구에서는 활성탄소의 세슘 흡착 능력을 향상시키고자 오존 처리를 통하여 활성탄소 표면에 산소 작용기를 도입하였다. 오존 처리 시간의 증가에 따라 활성탄소 표면의 산소함량이 증가하였다. 이후 활성탄소와 세슘 사이의 정전기적 상호작용이 더욱 원활하게 이루어져 모든 시료의 세슘 이온 흡착 효율이 향상되었다. 특히 반응기 내부 오존 농도를 50000 ppm으로 하여 7 min 동안 오존 처리한 시료는 약 12%의 높은 산소 작용기 함량을 보이며 97.6%의 가장 높은 세슘 제거 효율을 보였다. 한편, 5 min 동안 처리된 시료는 7 min간 반응한 시료와 비교하여 0.3%의 근소한 세슘 제거율 차이를 보였으며, 이는 오존 기체의 반응 특성으로 인한 두 시료의 표면화학적 유사성에 기인한다. 그러나, 오존 처리된 활성탄소의 세슘 흡착 성능은 활성탄소의 비표면적 및 기공 구조도 중요하지만 표면에 도입된 산소 작용기 양이 주된 영향을 미치는 것으로 판단된다.

• 대한영상의학회지
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• 제83권6호
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• pp.1286-1297
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• 2022

목적 고관절 인공치환물을 가진 환자에서 여러 가지 금속인공물 감소 효과를 비교하였다. 대상과 방법 이 연구는 고관절 인공치환술과 이중에너지 전산화단층촬영을 시행한 47명 환자에서 시행하였다. 금속에서 발생한 인공물 감소효과는 서로 다른 3개의 영상(고식적 영상, 금속인공물 감소영상, 가상 단일에너지 영상)에서 비교하였다. 이를 위해 인공관절 주변 7곳에서 금속인공물에 대한 정량적 분석과 정성적 분석을 시행하였다. 결과 금속인공물 감소영상에서 가장 낮은 영상잡음과 인공물 지수를 보였고, 다음으로는 가상 단일에너지 영상이었다. 금속인공물 감소영상은 저음영 인공물이 매우 심한 영역에서만 높은 대조도를 보인 반면, 가상 단일에너지 영상은 인공물 주변 골조직과 그 외 영역에서 높은 대조도를 보였다. 연부조직 분석에서도 금속인공물 감소영상이 더 우수함을 보여 주었다. 정성적 분석에서도 금속인공물 감소영상이 가상 단일에너지 영상보다 인공물 감소 효과가 뛰어남을 밝혔지만, 이차적인 인공물 발생도 가장 흔히 발생하였다. 결론 금속인공물 감소영상이 심한 금속인공물감소에 가장 뛰어난 효과를 보였지만 새로운 이차적 인공물을 발생시켰다. 가상 단일에너지 영상은 인공물 주변 골조직 평가에서 우수함을 보였다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제24권4호
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• pp.294-304
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• 2023

Objective: We aimed to investigate whether image standardization using deep learning-based computed tomography (CT) image conversion would improve the performance of deep learning-based automated hepatic segmentation across various reconstruction methods. Materials and Methods: We collected contrast-enhanced dual-energy CT of the abdomen that was obtained using various reconstruction methods, including filtered back projection, iterative reconstruction, optimum contrast, and monoenergetic images with 40, 60, and 80 keV. A deep learning based image conversion algorithm was developed to standardize the CT images using 142 CT examinations (128 for training and 14 for tuning). A separate set of 43 CT examinations from 42 patients (mean age, 10.1 years) was used as the test data. A commercial software program (MEDIP PRO v2.0.0.0, MEDICALIP Co. Ltd.) based on 2D U-NET was used to create liver segmentation masks with liver volume. The original 80 keV images were used as the ground truth. We used the paired t-test to compare the segmentation performance in the Dice similarity coefficient (DSC) and difference ratio of the liver volume relative to the ground truth volume before and after image standardization. The concordance correlation coefficient (CCC) was used to assess the agreement between the segmented liver volume and ground-truth volume. Results: The original CT images showed variable and poor segmentation performances. The standardized images achieved significantly higher DSCs for liver segmentation than the original images (DSC [original, 5.40%-91.27%] vs. [standardized, 93.16%-96.74%], all P < 0.001). The difference ratio of liver volume also decreased significantly after image conversion (original, 9.84%-91.37% vs. standardized, 1.99%-4.41%). In all protocols, CCCs improved after image conversion (original, -0.006-0.964 vs. standardized, 0.990-0.998). Conclusion: Deep learning-based CT image standardization can improve the performance of automated hepatic segmentation using CT images reconstructed using various methods. Deep learning-based CT image conversion may have the potential to improve the generalizability of the segmentation network.

• Korean Journal of Radiology
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• 제23권7호
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• pp.720-731
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• 2022

Objective: We aimed to develop and test a deep learning algorithm (DLA) for fully automated measurement of the volume and signal intensity (SI) of the liver and spleen using gadoxetic acid-enhanced hepatobiliary phase (HBP)-magnetic resonance imaging (MRI) and to evaluate the clinical utility of DLA-assisted assessment of functional liver capacity. Materials and Methods: The DLA was developed using HBP-MRI data from 1014 patients. Using an independent test dataset (110 internal and 90 external MRI data), the segmentation performance of the DLA was measured using the Dice similarity score (DSS), and the agreement between the DLA and the ground truth for the volume and SI measurements was assessed with a Bland-Altman 95% limit of agreement (LOA). In 276 separate patients (male:female, 191:85; mean age ± standard deviation, 40 ± 15 years) who underwent hepatic resection, we evaluated the correlations between various DLA-based MRI indices, including liver volume normalized by body surface area (LV_BSA), liver-to-spleen SI ratio (LSSR), MRI parameter-adjusted LSSR (aLSSR), LSSR × LV_BSA, and aLSSR × LV_BSA, and the indocyanine green retention rate at 15 minutes (ICG-R15), and determined the diagnostic performance of the DLA-based MRI indices to detect ICG-R15 ≥ 20%. Results: In the test dataset, the mean DSS was 0.977 for liver segmentation and 0.946 for spleen segmentation. The Bland-Altman 95% LOAs were 0.08% ± 3.70% for the liver volume, 0.20% ± 7.89% for the spleen volume, -0.02% ± 1.28% for the liver SI, and -0.01% ± 1.70% for the spleen SI. Among DLA-based MRI indices, aLSSR × LV_BSA showed the strongest correlation with ICG-R15 (r = -0.54, p < 0.001), with area under receiver operating characteristic curve of 0.932 (95% confidence interval, 0.895-0.959) to diagnose ICG-R15 ≥ 20%. Conclusion: Our DLA can accurately measure the volume and SI of the liver and spleen and may be useful for assessing functional liver capacity using gadoxetic acid-enhanced HBP-MRI.

• Korean Journal of Radiology
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• 제23권12호
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• pp.1251-1259
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• 2022

Objective: T1 mapping provides valuable information regarding cardiomyopathies. Manual drawing is time consuming and prone to subjective errors. Therefore, this study aimed to test a DL algorithm for the automated measurement of native T1 and extracellular volume (ECV) fractions in cardiac magnetic resonance (CMR) imaging with a temporally separated dataset. Materials and Methods: CMR images obtained for 95 participants (mean age ± standard deviation, 54.5 ± 15.2 years), including 36 left ventricular hypertrophy (12 hypertrophic cardiomyopathy, 12 Fabry disease, and 12 amyloidosis), 32 dilated cardiomyopathy, and 27 healthy volunteers, were included. A commercial deep learning (DL) algorithm based on 2D U-net (Myomics-T1 software, version 1.0.0) was used for the automated analysis of T1 maps. Four radiologists, as study readers, performed manual analysis. The reference standard was the consensus result of the manual analysis by two additional expert readers. The segmentation performance of the DL algorithm and the correlation and agreement between the automated measurement and the reference standard were assessed. Interobserver agreement among the four radiologists was analyzed. Results: DL successfully segmented the myocardium in 99.3% of slices in the native T1 map and 89.8% of slices in the post-T1 map with Dice similarity coefficients of 0.86 ± 0.05 and 0.74 ± 0.17, respectively. Native T1 and ECV showed strong correlation and agreement between DL and the reference: for T1, r = 0.967 (95% confidence interval [CI], 0.951-0.978) and bias of 9.5 msec (95% limits of agreement [LOA], -23.6-42.6 msec); for ECV, r = 0.987 (95% CI, 0.980-0.991) and bias of 0.7% (95% LOA, -2.8%-4.2%) on per-subject basis. Agreements between DL and each of the four radiologists were excellent (intraclass correlation coefficient [ICC] of 0.98-0.99 for both native T1 and ECV), comparable to the pairwise agreement between the radiologists (ICC of 0.97-1.00 and 0.99-1.00 for native T1 and ECV, respectively). Conclusion: The DL algorithm allowed automated T1 and ECV measurements comparable to those of radiologists.

• Korean Journal of Radiology
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• 제20권1호
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• pp.171-179
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• 2019

Objective: For localization of the motor cortex, seed-based resting-state functional MRI (rsfMRI) uses the contralateral motor cortex as a seed. However, research has shown that the location of the motor cortex could differ according to anatomical variations. The purpose of this study was to compare the results of rsfMRI using two seeds: a template seed (the anatomically expected location of the contralateral motor cortex) and a functional seed (the actual location of the contralateral motor cortex determined by task-based functional MRI [tbfMRI]). Materials and Methods: Eight patients (4 with glioma, 3 with meningioma, and 1 with arteriovenous malformation) and 9 healthy volunteers participated. For the patients, tbfMRI was performed unilaterally to activate the healthy contralateral motor cortex. The affected ipsilateral motor cortices were mapped with rsfMRI using seed-based and independent component analysis (ICA). In the healthy volunteer group, both motor cortices were mapped with both-hands tbfMRI and rsfMRI. We compared the results between template and functional seeds, and between the seed-based analysis and ICA with visual and quantitative analysis. Results: For the visual analysis, the functional seed showed significantly higher scores compared to the template seed in both the patients (p = 0.002) and healthy volunteers (p < 0.001). Although no significant difference was observed between the functional seed and ICA, the ICA results showed significantly higher scores than the template seed in both the patients (p = 0.01) and healthy volunteers (p = 0.005). In the quantitative analysis, the functional seed exhibited greater similarity to tbfMRI than the template seed and ICA. Conclusion: Using the contralateral motor cortex determined by tbfMRI as a seed could enhance visual delineation of the motor cortex in seed-based rsfMRI.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.499-503
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• 2024

방송 프로그램은 자체 방송 송출 외에도 인터넷 다시 보기, OTT, IPTV 서비스 등 다양한 매체에 제공되고 있다. 이 경우 콘텐츠 특성을 잘 나타내는 검색용 키워드 제공은 필수적이다. 방송사에서는 제작 단계, 아카이브 단계 등에서 주요 키워드를 수동으로 입력하는 방법을 주로 사용한다. 이 방식은 양적으로는 핵심 메타데이터 확보에 부족하고, 내용 면에서도 타 매체 서비스에서 콘텐츠 추천과 검색에 한계를 드러낸다. 본 연구는 EBS에서 개발한 DTV 자막방송 서버를 통해 사전 아카이빙 된 폐쇄형 자막 데이터를 활용하여 다수의 메타데이터를 확보하는 방법을 구현했다. 먼저 구글의 자연어 처리 AI 기술을 적용하여 핵심 메타데이터를 자동으로 추출하였다. 다음 단계는 핵심 연구 내용으로 우선순위와 콘텐츠 특성을 반영하여 핵심 메타데이터를 찾는 방법을 제안한다. 차별화된 메타데이터 가중치를 구하는 기술로는 TF-IDF 계산법을 응용하여 중요도를 분류했다. 실험 결과 성공적인 가중치 데이터를 얻었다. 이 연구로 확보한 문자열 메타데이터는 추후 문자열 유사도 측정 연구와 결합하면 타 매체에 제공하는 콘텐츠 서비스에서 정교한 콘텐츠 추천용 메타데이터를 확보하는 기반이 된다.