• 생명과학회지
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• 제33권5호
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• pp.422-428
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• 2023

본 연구는 다양한 식물성 원료의 첨가에 따른 치킨스톡의 영양성분 향상 및 단백질 용출을 증가시키기 위한 목적으로 수행되었다. 유기산에 의한 단백질 용출 증가를 목적으로 사과를 첨가한 치킨스톡(CSA, chicken stock added apple)을 제조하여 사과를 첨가하지 않은 치킨스톡(CS, chicken stock)과 비교하였다. 시료의 당도 분석 결과 CSA군이 CS군에 비해 비교적 높은 당도를 나타냈다. CSA군의 조단백 함량을 측정한 결과, CS군과 비교하여 유의적으로 높게 나타났다. 사과 첨가로 당도가 높게 나타나 사과의 양을 줄이고 유기산 함량이 높은 토마토를 첨가한 군(CSA-T, chicken stock added apple and tomato)과 토마토 및 레몬을 첨가한 군(CSA-TL, chicken stock added apple, tomato and lemon)을 추가하여 성분을 비교하였다. 치킨스톡의 조단백 함량을 측정한 결과, CSA-TL군의 조단백질 함량은 CSA-T군에 비해 35% 증가하였다. 이러한 결과를 바탕으로 CS군, CSA-TL군 및 시판용 치킨스톡(CCS, commercial chicken stock)군의 영양소 분석을 하여 비교하였다. 조단백질의 경우 CSA-T군은 CS군에 비해 약 79% 향상되었으며, 시판용 치킨스톡에 비해 약 6.8배 정도의 단백질을 함유하고 있는 것으로 나타났다. 아미노산 분석 결과 CS군에 비해 CSA-TL군에서 glutamic acid, aspartic acid 및 각종 필수아미노산의 함량이 증가하였다. 본 연구에서 개발한 치킨스톡은 기존 제품을 대체할 수 있는 건강지향적 제품으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 식물병연구
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• 제23권4호
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• pp.355-362
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• 2017

국내에서 유통되고 있는 사과나무 묘목의 바이러스 감염 실태를 파악하기 위하여 사과 '홍로'와 '후지' 및 '후지' 아조변이 품종을 구입하여 5종류의 바이러스에 대한 감염 여부를 검정하였다. 그 결과, '홍로' 품종의 접수 부위는 ACLSV, ASPV 및 ASGV에 각각 100%, 81.3% 및 100%의 감염률을 보였고 ApMV와 ASSVd에는 전혀 감염되지 않았다. '홍로' 품종의 대목 부위에 대하여, ACLSV, ASPV 및 ASGV의 감염률은 각각 87.5%, 81.3% 및 100%이었고 ApMV와 ASSVd의 감염률은 각각 12.5% 및 6.3%이었다. '후지' 품종 및 '후지' 아조변이 품종의 접수 부위는 ACLSV, ASPV 및 ASGV에 각각 86.7%, 86.7% 및 100%의 감염률을 보였고 ApMV와 ASSVd에는 전혀 감염되지 않았다. 대목 부위는 ACLSV, ASPV 및 ASGV에 각각 86.7%, 93.3% 및 93.3%의 감염률을 보였고 ApMV와 ASSVd에 대한 감염률은 각각 12.5%와 6.3%이었다.

• 농업생명과학연구
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• 제43권6호
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• pp.105-109
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• 2009

경산 묘목단지는 대단위 과수종묘를 생산하고 있어 경쟁력 강화를 위하여 무독묘 보증 생산이 요구되고 있다. 특히 생산규모가 큰 사과종묘에 대한 빠르고 정확한 바이러스 진단이 시급하다. 본 연구에서는 사과바이러스 진단을 위하여 다량의 시료를 동시 분쇄할 수 있는 bead beater를 이용하였으며 분쇄 bead는 저가의 산업용 glass bead (0.4 mm 직경)를 일회용으로 채택하였다. RNA추출을 위하여서는 guanidine thiocyanate 용액이 Trizol 용액보다 효과적인 것으로 나타났으며 silica membrane tube의 이용으로 RNA추출 간편성을 높일 수 있었다. 사과바이러스는 RT-PCR에 의하여 검증하였다.

• 식물병연구
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• 제24권4호
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• pp.249-256
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• 2018

1992년부터 2010년까지 경북 군위를 비롯한 사과 주산지 8개 지역에서 사과의 잎에 발병하는 병의 발생상황을 조사하였다. 사과의 잎에 발병하는 주요 병은 붉은별무늬병, 잿빛곰팡이병, 점무늬낙엽병, 갈색무늬병이였다. 지난 19년간 사과 잎에 발병하는 병의 발생양상은 상당히 많이 변해왔는데, 1990년대 초반, 발생이 많아 문제가 되었던 붉은별무늬병, 검은별무늬병은 1990년대 후반 이후 발생이 감소하거나 발생하지 않았다. 잿빛곰팡이병은 일부 과원에 따라 발병이 관찰되었으며, 점무늬낙엽병과 갈색무늬병의 발병은 지속적으로 발병이 관찰되었다. 병해발생상황은 기상조건, 재배조건 및 방식, 약제 살포 체계 등 다양한 요인에 의해 변화한 것으로 판단된다. 이러한 병해들의 발생상황의 변화에 대한 조사는 장기적이고 지속적인 모니터링이 필요할 것으로 판단된다.

• The Plant Pathology Journal
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• 제35권2호
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• pp.164-171
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• 2019

An assay for detecting Apple scar skin viroid (ASSVd) was developed based on nucleic acid sequence based amplification (NASBA) in combination with realtime detection during the amplification process using molecular beacon. The ASSVd specific primers for amplification of the viroid RNA and molecular beacon for detecting the viroid were designed based on highly conserved regions of several ASSVd sequences including Korean isolate. The assay had a detection range of $1{\times}10^4$ to $1{\times}10^{12}$ ASSVd RNA $copies/{\mu}l$ with reproducibility and precision. Following the construction of standard curves based on time to positive (TTP) value for the serial dilutions ranging from $1{\times}10^7$ to $1{\times}10^{12}$ copies of the recombinant plasmid, a standard regression line was constructed by plotting the TTP values versus the logarithm of the starting ASSVd RNA copy number of 10-fold dilutions each. Compared to the established RT-PCR methods, our method was more sensitive for detecting ASSVd. The real-time quantitative NASBA method will be fast, sensitive, and reliable for routine diagnosis and selection of viroid-free stock materials. Furthermore, real-time quantitative NASBA may be especially useful for detecting low levels in apple trees with early viroid-infection stage and for monitoring the influence on tree growth.

• 한국전자거래학회지
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• 제27권1호
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• pp.63-79
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• 2022

최근 머신러닝 및 딥러닝 기법을 활용한 주식 가격 예측 연구가 다양하게 이루어지고 있다. 그 중에서도 최근에는 주식 매수 및 매도 주문 정보를 담고 있는 호가창을 이용하여 주가를 예측하려는 연구가 시도되고 있다. 하지만 호가창을 활용한 연구는 대부분 가장 최근 일정 기간 동안의 호가창 추이만을 고려하며, 호가창의 중기 추이와 단기 추이를 같이 고려하는 연구는 거의 진행되지 않았다. 이에 본 논문에서는 호가창의 중기와 단기 추이를 모두 고려하여 주가 등락을 보다 정확히 예측하는 딥러닝 기반 예측 모델을 제안한다. 더욱이 본 논문에서 제안하는 모델은 중단기 호가창 정보 외에도 해당 종목에 대한 동기간 뉴스 헤드라인까지 고려하여 기업의 정성적 상황까지 주가 예측에 반영한다. 본 논문에서 제안하는 딥러닝 기반 예측 모델은 호가창 변화의 특징을 합성곱 신경망으로 추출하고 뉴스 헤드라인의 특징을 Word2vec을 이용하여 추출한 뒤, 이들 정보를 결합하여 특정 기업 주식의 다음 날 등락 여부를 예측한다. 실제 NASDAQ 호가창 데이터와 뉴스 헤드라인 데이터를 사용하여 제안 모델로 5개 종목(Amazon, Apple, Facebook, Google, Tesla)의 일일 주가 등락을 예측한 결과, 제안 모델은 기존 모델에 비해 정확도를 최대 17.66%p, 평균 14.47%p 향상시켰다. 또한 해당 모델로 모의 투자를 수행한 결과, 21 영업일 동안 종목에 따라 최소 $492.46, 최대 $2,840.83의 수익을 얻었다.

• 식물조직배양학회지
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• 제28권1호
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• pp.33-36
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• 2001

고밀도 저수고형의 성공적인 왜화재배를 위한 사과 왜성대목인 M.9 T-337의 대량증식체계를 확립하기 위하여 실험한 결과를 요약하면 다음과 같다. 초기 생장점 배양은 채취한 경정조직을 ascorbic acid와 citric acid를 각각 100 mgL$^{-1}$와 150mgL$^{-1}$로 혼합한 용액에 30분간 전처리한 다음, IBA 0.1 mgL$^{-1}$, GA 0.5 mgL$^{-1}$와 sucrose 30 gL$^{-1}$가 첨가된 MS 액체배지에서 50 rpm으로 2주간 진탕배양한 후, 한천 8 gL$^{-1}$가 첨가된 동일조성의 MS 배지에서 배양하는 것이 신초형성에 가장 좋았다. 발근은 증식된 신초를 1주일간 Hormex 1,000배 액이 첨가된 1/2 MS 기본배지에 IBA 0.5 mgL$^{-1}$, sucrose 30 gL$^{-1}$ 등이 함유된 배지에서 50 rpm으로 진탕배양한 다음 Hormex를 제외한 동일 조성의 한천배지에 옮겨 배양하였을 때 배양된 모든 유묘로부터 정상적인 발근을 유도할 수 있었다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권2호
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• pp.109-115
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• 2023

This paper studied the problem of determining the optimal inventory level to meet the customer service target level in a situation where the customer demand for each branch of a nationwide retailer is uncertain. To this end, ISR (In-Stock Ratio) was defined as a key management indicator (KPI) that can be used from the perspective of a nationwide retailer such as Samsung, LG, or Apple that sells goods at branches nationwide. An optimization model was established to allow the retailer to minimize the total amount of inventory held at each branch while meeting the customer service target level defined as the average ISR. This paper proves that there is always an optimal solution in the model and expresses the optimal solution in a generalized form using the Karush-Kuhn-Tucker condition regardless of the shape of the probability distribution of customer demand. In addition, this paper studied the case where customer demand follows a specific probability distribution such as a normal distribution, and an expression representing the optimal inventory level for this case was derived.

• 식물병연구
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• 제25권1호
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• pp.43-47
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• 2019

Apple chlorotic leaf spot virus (ACLSV), Apple stem pitting virus (ASPV), Apple stem grooving virus (ASGV), and Apple scar skin viroid (ASSVd) are economically important viruses that infect pear tree species worldwide. To evaluate the prevalence of these viruses in Korea, we investigated infection degree of three viruses and one viroid for the commercial nursery trees of the pear cultivars, Niitaka, Chuwhang, Wonwhang, and Whasan in 2017 and 2018. The results showed that the infection ratio of ACLSV, ASPV, ASGV, and ASSVd for the scion of pear cultivar Niitaka was 10%, 45%, 77%, and 50%, respectively. From the scion of pear cultivar Chuwhang, infection ratios of ASPV, ASGV, and ASSVd were found to be 70%, 50%, and 60%, respectively. From the scion of pear cultivar Whasan, infection ratios of ACLSV, ASPV, ASGV and ASSVd were found to be 40%, 60%, 93%, and 20%, respectively. From the root stock of pear cultivar Wonwhang, infection ratios of ACLSV, ASPV, ASGV, and ASSVd showed 28%, 57%, 100%, and 14%, respectively. ASGV had the highest recorded infection rate, and ACLSV was characterized by the lowest infection rate. The mixed infection ratio of Niitaka, Chuwhang, Whasan, and Wonwhang was 45%, 60%, 70%, and 85%, respectively.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.541-544
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• 2021

본 논문은 어떤 기업의 주식 주문 정보를 담고 있는 호가창(limit order book)과 해당 기업과 관련된 뉴스 헤드라인을 사용하여 해당 기업의 주가 등락을 예측하는 딥러닝 기반 모델을 제안한다. 제안 모델은 호가창의 중기 변화와 단기 변화를 모두 고려하는 한편, 동기간 발생한 뉴스 헤드라인까지 예측에 고려함으로써 주가 등락 예측 정확도를 높인다. 제안 모델은 호가창의 변화의 특징을 CNN(convolutional neural network)으로 추출하고 뉴스 헤드라인을 Word2vec으로 생성된 단어 임베딩 벡터를 사용하여 나타낸 뒤, 이들 정보를 결합하여 특정 기업 주식의 다음 날 등락여부를 예측한다. NASDAQ 실데이터를 사용한 실험을 통해 제안 모델로 5개 종목(Amazon, Apple, Facebook, Google, Tesla)의 일일 주가 등락을 예측한 결과, 제안 모델은 기존 방법에 비해 정확도를 최대 17.14%, 평균 10.7% 향상시켰다.