• 제목/요약/키워드: Bio-application

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피마자유기반 바이오폴리머를 활용한 다층다공성 호안의 수리적 안정성 검토 (A Study on the Hydraulic Stability of a Multi-Layered Porous Riverbank Revetment Using Castor Oil-Based Biopolymer)

  • 이상훈;강준구;안홍규
    • Ecology and Resilient Infrastructure
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    • 제9권4호
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    • pp.228-236
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    • 2022
  • 하천의 안정성과 이용도를 높이기 위하여 설치하는 하천 호안이 최우선으로 여기는 가치는 홍수에 견딜 수 있는 치수적인 안전성 확보이다. 이러한 구조물은 물의 하천의 안정성을 확보하면서 호안의 세굴을 막기위해 설치된다. 기존에 하천에 설치된 호안 기술은 사석, 돌망태 및 콘크리트 등으로 구성되어 있다. 하지만 사석 및 돌망태 기술은 급격한 홍수로 인해 쉽게 유실 및 파괴되는 단점을 지니고 있으며, 콘크리트 기술은 소재의 안정성은 강하지만, 물속에 오랜 시간동안 존재할 경우 수생태계에 악영향을 미치는 강염기가 약 10년간 용출되고, 콘크리트 표면에 식생이 성장하지 못하기 때문에 환경 및 생태적인 이유로 문제가 되고 있다. 이에 피마자유에서 추출된 바이오폴리머 소재를 활용하여 다층다공성 하천호안보호기술을 개발하였으며, 한국건설기술연구원 안동하천실험센터에서 실규모 하천실험을 통해 수리학적 안정성 검토결과, 유속 8.0 m/s 및 최대 허용 소류력은 67.25 kgf/m2 (659.05 N/m2)에서 수리적인 안정성을 확인하였다.

향기농업: 휘발성 물질을 이용한 식물병 진단과 방제 (Aromatic Agriculture: Volatile Compound-Based Plant Disease Diagnosis and Crop Protection)

  • 류명주;손진수;오상근;류충민
    • 식물병연구
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    • 제28권1호
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    • pp.1-18
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    • 2022
  • 휘발성물질은 자연에서 어디에나 존재한다. 생태학적으로 식물이나 미생물이 생산하는 휘발성물질은 식물-미생물이나 미생물-미생물간 대화에 중요한 역할을 수행한다. 정족수 인식신호는 세균과 세균 사이의 짧은 거리에서만 영향을 미치지만 휘발성물질은 20 cm 이상의 거리에서 생명체 간 신호전달이 가능하다. 이번 리뷰에서는 휘발성물질을 이용한 식물병진단과 진균, 세균, 바이러스병의 생물적방제의 최신 결과를 소개하였다. 더불어 이러한 휘발성물질을 농업에 적용하기 위한 다양한 기술들도 소개하였다. 휘발성물질의 캡슐화와 서방형 제제화 그리고 바이오나노 융합기술은 기존의 휘발성 물질 적용 한계를 넘게 해 줄 것이다. 종합하면 휘발성물질은 식물병을 효과적으로 방제할 수 있는 새로운 방법이다. 이번 리뷰를 통하여 농민들과 젊은 연구자들이 휘발성물질에 대한 이해를 높이고 향기농업으로의 전환을 앞당기는 계기가 되기를 희망한다.

Anti-atopic dermatitis effects of Parasenecio auriculatus via simultaneous inhibition of multiple inflammatory pathways

  • Kwon, Yujin;Cho, Su-Yeon;Kwon, Jaeyoung;Hwang, Min;Hwang, Hoseong;Kang, Yoon Jin;Lee, Hyeon-Seong;Kim, Jiyoon;Kim, Won Kyu
    • BMB Reports
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    • 제55권6호
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    • pp.275-280
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    • 2022
  • The treatment of atopic dermatitis (AD) is challenging due to its complex etiology. From epidermal disruption to chronic inflammation, various cells and inflammatory pathways contribute to the progression of AD. As with immunosuppressants, general inhibition of inflammatory pathways can be effective, but this approach is not suitable for long-term treatment due to its side effects. This study aimed to identify a plant extract (PE) with anti-inflammatory effects on multiple cell types involved in AD development and provide relevant mechanistic evidence. Degranulation was measured in RBL-2H3 cells to screen 30 PEs native to South Korea. To investigate the anti-inflammatory effects of Parasenecio auriculatus var. matsumurana Nakai extract (PAE) in AD, production of cytokines and nitric oxide, activation status of FcεRI and TLR4 signaling, cell-cell junction, and cell viability were evaluated using qRT-PCR, western blotting, confocal microscopy, Griess system, and an MTT assay in RBL-2H3, HEK293, RAW264.7, and HaCaT cells. For in vivo experiments, a DNCBinduced AD mouse model was constructed, and hematoxylin and eosin, periodic acid-Schiff, toluidine blue, and F4/80-staining were performed. The chemical constituents of PAE were analyzed by HPLC-MS. By measuring the anti-degranulation effects of 30 PEs in RBL-2H3 cells, we found that Paeonia lactiflora Pall., PA, and Rehmannia glutinosa (Gaertn.) Libosch. ex Steud. show an inhibitory activity of more than 50%. Of these, PAE most dramatically and consistently suppressed cytokine expression, including IL-4, IL-9, IL-13, and TNF-α. PAE potently inhibited FcεRI signaling, which mechanistically supports its basophil-stabilizing effects, and PAE downregulated cytokines and NO production in macrophages via perturbation of toll-like receptor signaling. Moreover, PAE suppressed cytokine production in keratinocytes and upregulated the expression of tight junction molecules ZO-1 and occludin. In a DNCB-induced AD mouse model, the topical application of PAE significantly improved atopic index scores, immune cell infiltration, cytokine expression, abnormal activation of signaling molecules in FcεRI and TLR signaling, and damaged skin structure compared with dexamethasone. The anti-inflammatory effect of PAE was mainly due to integerrimine. Our findings suggest that PAE could potently inhibit multi-inflammatory cells involved in AD development, synergistically block the propagation of inflammatory responses, and thus alleviate AD symptoms.

Bacillus속 세균 유래 박테리오신의 특성과 응용 (Biochemical Properties and Application of Bacteriocins Derived from Genus Bacillus)

  • 이지영;강대욱
    • 생명과학회지
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    • 제33권1호
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    • pp.91-101
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    • 2023
  • 박테리오신은 리보솜에서 합성된 항균 펩타이드로, 박테리아에 의해 생성되어 유사하거나 밀접한 관련이 있는 박테리아 균주의 성장을 억제한다. 니신이 처음 발견된 이래로, 독특한 구조와 다양한 항균활성 방식을 가진 많은 박테리오신들이 기술되었고, 생산, 분비, 면역을 암호화하는 유전자들이 보고되었다. 니신은 치즈와 액체 달걀, 소스, 통조림 식품에 적용되는 박테리오신 중 하나이다. 많은 Bacillus 속 박테리오신들은 변역 후 변형된 펩타이드인 란티바이오틱스에 속한다. 다른 속의 Bacillus는 또한 많은 다른 비-란티바이오틱스 박테리오신을 생산한다. Bacillus 속 박테리오신은 때때로 더 넓은 항균 스펙트럼 때문에 더욱 중요해지고 있다. 박테리오신은 식품 및 제약 산업에서 식품 부패 및 병원성 세균 증식을 방지하기 위한 매력적인 화합물로 간주된다.박테리오신은 식품계에서 다양한 방식으로 생물학적 방부제로 사용될 수 있다. 생물 보존은 미생물 및/또는 그 대사산물을 사용하는 식품의 유통기한 연장 및 안전성 향상을 의미한다. 새로운 항균 화합물에 대한 수요는 식품 미생물학적 안전성을 향상시킬 수 있는 새로운 기술에 대한 큰 관심을 가져왔다. 박테리오신의 응용은 식품에서 인간의 건강으로 확대되고 있다. 오늘날 많은 연구자들은 박테리오신에 대한 관심을 식품보존에서 감염과 항생제 내성 질병을 유발하는 박테리아의 처리로 전환하고 있는 추세이다. 박테리오신 연구의 이 흥미로운 새로운 시대는 의심할 여지없이 새로운 발명과 새로운 응용으로 이어질 것이다. 이 리뷰에서 우리는 Bacillus 속에 의해 생산되는 박테리오신의 다양한 특성과 응용을 요약한다.

생활권 가로수를 기주로 하는 나비목 곤충의 발생양상 (Occurrence of Lepidopteran Insects in Urban Forests)

  • 안수정;이수진;김준헌;남영우;최성환;정종국
    • 한국응용곤충학회지
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    • 제61권3호
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    • pp.481-496
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    • 2022
  • 주요 생활권 수목인 벚나무류, 단풍나무류, 느티나무, 철쭉류, 무궁화에 대한 효과적인 방제 전략 수립에 필요한 기초 자료 확보를 위해, 해당 수종별 나비목 곤충의 발생 양상을 2019년부터 2021년까지 조사하였고, 2020년 곤충의 발생 시기와 밀도를 조사하였다. 확인된 곤충으로는 벚나무류에서 14과 76종, 단풍나무류에서 8과 40종, 느티나무에서 10과 43종, 철쭉류에서 7과 28종, 무궁화에서 4과 10종이 발생하고 있음을 확인하였다. 그중 미국흰불나방은 느티나무를 제외한 모든 수목에서, 매미나방은 무궁화를 제외한 모든 수목에서 발생이 확인되었다. 발생밀도 조사 결과, 왕벚나무는 미국흰불나방, 갈색뿔나방이 많았으며, 느티나무는 느릅애기잎말이나방이, 무궁화는 점노랑들명나방의 발생이 가장 많았다. 미국흰불나방과 매미나방은 경남지역보다 경기지역에서 밀도가 높게 조사되어 지역별로 방제 전략을 달리해야 할 것으로 생각된다. 왕벚나무는 확인된 나비목 곤충 종수가 가장 많고, 광식성인 종이 많아 주의가 필요한 반면, 단풍나무는 나비목 곤충 피해가 크지 않는 것으로 파악되었다. 생활권 수목은 사람과 근접한 거리에 있어, 생활권 수목의 나비목 해충의 방제를 위해서는 페로몬을 이용하여 발생시기와 발생량을 예찰함으로써 농약 살포를 최소한으로 줄이는 것이 바람직할 것이다.

오일 추출에 의해 물성이 향상된 커피 찌꺼기 활성탄소기반 슈퍼커패시터 제조 및 그 전기화학적 특성 (Preparation of Coffee Grounds Activated Carbon-based Supercapacitors with Enhanced Properties by Oil Extraction and Their Electrochemical Properties)

  • 김경수;민충기;이영석
    • 공업화학
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    • 제34권4호
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    • pp.426-433
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    • 2023
  • 바이오 폐기물의 활용도를 높이기 위해 오일 추출 및 KOH 활성화를 통해 제조된 커피 찌꺼기 기반 활성탄소를 이용하여 슈퍼커패시터 성능을 고찰하였다. 커피 찌꺼기에 오일 추출은 노말헥산 및 아이소프로필 알코올 용매를 사용한 용매 추출로 수행되었다. 오일 추출 후 KOH 활성화를 통해 제조된 AC_CG-Hexane/IPA는 오일 추출 없이 KOH 활성화로만 제조된 AC_CG보다 비표면적은 최대 16% 및 평균 기공 크기는 최대 2.54 nm로 증가되었다. 또한, 커피 찌꺼기의 오일 추출함에 따라 제조된 활성탄소의 pyrrolic/pyridinic N 작용기는 증가되었다. 순환전압전류법 측정 실험으로부터, 10 mV/s의 전압 주사 속도에서 AC_CG-Hexane/IPA의 비정전용량은 133 F/g으로, AC_CG (100 F/g)의 비정전용량에 비해 33% 향상된 값을 나타냈다. 그 결과 커피 찌꺼기의 오일 추출을 통한 성분 제거를 통하여 활성탄소의 메조기공의 크기 및 비표면적의 부피 향상과 pyrrolic/pyridinic N 작용기가 전기화학적 활성으로 전기전도도를 증가로 인한 시너지 효과로 향상된 전기화학적 특성을 나타낸다. 본 연구에서는 바이오 폐기물인 커피 찌꺼기의 재활용 방법 및 적용에 대해 제시하였으며, 고성능 슈퍼커패시터의 전극 재료로 활용할 수 있는 효율적인 방법 중 하나라고 판단된다.

텍스트 마이닝을 이용한 인공지능 활용 신약 개발 연구 동향 분석 (Analysis of Research Trends in New Drug Development with Artificial Intelligence Using Text Mining)

  • 남재우;김영준
    • 생명과학회지
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    • 제33권8호
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    • pp.663-679
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    • 2023
  • 본 리뷰 논문은 2010년부터 2022년까지의 인공지능을 활용한 신약개발 관련 연구동향을 분석하여 정리하였다. 이러한 분석을 통해 2,421개 연구의 초록을 코퍼스로 구성하고, 전처리를 거쳐 빈도가 높고 연결 중심성이 높은 단어를 추출하였다. 분석 결과 2010-201년과 2020-2022년 단어빈도 추이는 비슷한 것으로 구분되어 나타났다. 연구 방법으로는 2010년부터 2020년까지 머신 러닝을 활용한 연구가 많이 진행되었고, 2021년부터는 딥러닝을 활용한 연구가 증가하고 있다. 이러한 연구를 통해 이루어지고 있는 인공지능 활용연구 동향에 대해 분야별로 살펴보고 관련 연구의 장점, 문제점, 도전과제 등을 살펴보았다. 파악되어진 연구 동향은 2021년 이후로 약물의 재배치를 인공지능 활용 연구, 항암제 개발을 위한 컴퓨터 활용 연구, 임상시험에 인공지능 적용 연구 등과 같이 인공지능 적용 분야가 확대되고 있다는 점이다. 이러한 과정을 통해 향후 이루어질 것으로 예상되는 인공지능 활용 신약개발 연구의 전망에 대해 간략히 제시하였다. 위의 인공지능 기술 발전과 함께 바이오와 의료데이터의 신뢰성과 안전성이 확보되어진다면 인공지능 활용 신약개발의 방향이 개인 맞춤형 의료와 정밀의료 분야로 진행되어질 것으로 판단하기에 이에 대한 지속적인 노력이 필요하리라 본다.

나노셀룰로오스 분말 개발과 폴리젖산 내 핵제 적용 연구 (Development and Application of Cellulose Nanofiber Powder as a Nucleating Agent in Polylactic Acid)

  • 주상현;이아정;신영은;박태훈
    • 한국포장학회지
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    • 제29권1호
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    • pp.51-57
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    • 2023
  • 이 연구에서는 고압 균질기를 통해 제작된 CNF 수 분산액을 PLA에 적용시키는데 있어 비용과 생산 효율성을 고려하여 동결 건조 방식이 아닌 오븐 건조를 통해 수분을 제거한 ODCNF를 제조하였다. 건조 후 고형화된 CNF 분말을 생분해성 고분자인 PLA에 접목시켜 압출, 사출 공정에서 발생하는 전단응력으로 재분산을 유도하였고, 성공적으로 시편이 만들어졌다. 제작된 시편에 대하여 진행된 전계방사 전자현미경 측정을 통해 셀룰로오스 입자가 PLA 매트릭스 내에 함침되어 있는 것을 확인하였다. 또한 시차주사열량계 측정에서 ODCNF가 PLA에 적용되었을 때 결정화도 상승과 냉 결정화 온도가 앞당겨지는 것을 확인하였다. 그리고 냉각 과정에서 결정이 생성되는 것을 통해 실제 생산 공정에 적용할 경우, 친환경 핵제로써 역할을 수행할 수 있을 것으로 판단하였다. 추가적으로 유변물성 측정기를 통해 첨가된 ODCNF가 PLA의 점도를 과도하게 증가시키지 않아 기존 공정 조건에 그대로 적용할 수 있음을 확인하였고, 이는 제작된 시편을 통해서도 알 수 있었다. 동적 점탄성 특성에서는 첨가된 ODCNF 입자의 필러 효과와 향상된 결정화도로 인해 유리상과 고무상에서 모두 저장 탄성율의 비율이 PLA에 비해 높게 유지되는 것으로 밝혀졌다. 이러한 연구결과를 바탕으로 대량 생산이 가능하고, 생산단가를 낮춘 ODCNF를 이용하여 CNF/PLA 기반의 100% 생분해성 복합재 개발이 가능할 것으로 기대된다.

호흡 조절식 연장기법을 이용한 말더듬치료 장치개발 및 적용사례 연구 (The Development of Stuttering Therapy Device and Clinical Application Cases Using Breathing Control Prolonged Speech Method)

  • 이근민;권상남;정효재
    • 재활복지
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    • 제15권2호
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    • pp.147-173
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    • 2011
  • 본 논문에서는 호흡 조절식 연장기법을 활용한 말더듬 치료 장치를 개발하여 임상적용을 통해 개발된 말더듬 치료 장치가 실제로 말더듬 치료에 효과가 있는지 검증하였다. 이 연구를 수행하기 위한 연구 방법은 다음과 같다. 첫째, 연구의 목적을 달성하기 위해 국내외에서 많이 활용되고 있는 말더듬 연장기법을 분석하여 이것을 바탕으로 한 말더듬 치료 장치를 설계하였다. 둘째, 연장기법을 활용하기 위해 시각적 피드백, 발성 상태 유지, 충분한 흡기, 한글화, 일상생활 전이 및 유지가 이루어질 수 있는 말더듬 치료 장치를 개발하였다. 셋째, 임상적용을 통해 개발된 말더듬 치료 장치가 실제로 말더듬 치료에 효과가 있는지 검증하였다. 개발된 호흡 조절식 연장기법을 활용한 말더듬 치료 장치를 피험자 A, B, C, D를 통해 3개월 동안 적용하여 말더듬 평가 프로그램 SI-B를 이용하여 평가한 결과 피험자 A는 사전평가 3.20 SW/M에서 사후평가는 0.5 SW/M으로 말더듬 빈도수가 줄었고, 피험자 B는 사전평가 1.90 SW/M에서 사후평가는 0.7 SW/M으로 말더듬 빈도수가 줄었고, 피험자 C는 사전평가 3.37 SW/M에서 사후평가는 0.34 SW/M으로 말더듬 빈도수가 줄었고, 피험자 D는 사전평가 0.51 SW/M에서 사후평가는 0 SW/M으로 말더듬 빈도수가 줄었다. 이상과 같이 호흡 조절식 연장기법 말더듬 치료 장치를 이용한 말더듬 치료프로그램이 말더듬인의 말더듬 빈도를 감소시키는데 효과가 있음을 확인하였다.

Transfer Learning based DNN-SVM Hybrid Model for Breast Cancer Classification

  • Gui Rae Jo;Beomsu Baek;Young Soon Kim;Dong Hoon Lim
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제28권11호
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    • pp.1-11
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    • 2023
  • 유방암은 전 세계적으로 여성들 대다수에게 가장 두려워하는 질환이다. 오늘날 데이터의 증가와 컴퓨팅 기술의 향상으로 머신러닝(machine learning)의 효율성이 증대되어 암 검출 및 진단 등에 중요한 역할을 하고 있다. 딥러닝(deep learning)은 인공신경망(artificial neural network, ANN)을 기반으로 하는 머신러닝 기술의 한 분야로 최근 여러 분야에서 성능이 급속도로 개선되어 활용 범위가 확대되고 있다. 본 연구에서는 유방암 분류를 위해 전이학습(transfer learning) 기반 DNN(Deep Neural Network)과 SVM(support vector machine)의 구조를 결합한 DNN-SVM Hybrid 모형을 제안한다. 전이학습 기반 제안된 모형은 적은 학습 데이터에도 효과적이고, 학습 속도도 빠르며, 단일모형, 즉 DNN과 SVM이 가지는 장점을 모두 활용 가능토록 결합함으로써 모형 성능이 개선되었다. 제안된 DNN-SVM Hybrid 모형의 성능평가를 위해 UCI 머신러닝 저장소에서 제공하는 WOBC와 WDBC 유방암 자료를 가지고 성능실험 결과, 제안된 모형은 여러 가지 성능 척도 면에서 단일모형인 로지스틱회귀 모형, DNN, SVM 그리고 앙상블 모형인 랜덤 포레스트보다 우수함을 보였다.