• 제목/요약/키워드: Complex Microbe Incubator

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Differential Induction of PepTLP Expression via Complex Regulatory System against Fungal Infection, Wound, and Jasmonic Acid Treatment during Pre-and Post-Ripening of Nonclimacteric Pepper Fruit

  • Jeon, Woong-Bae;Kim, Kwang-Sang;Lee, Hyun-Hwa;Cheong, Soo-Jin;Cho, Song-Mi;Kim, Sun-Min;Pyo, Byoung-Sik;Kim, Ynung-Soon;Oh, Boung-Jun
    • The Plant Pathology Journal
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    • 제20권4호
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    • pp.258-263
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    • 2004
  • Ripe fruit of pepper (Capsicum annuum) showed resistance to Colletotrichum gloeoporioides, but unripe fruit was susceptible. We previously isolated the PepTLP gene that induced in both unripe and ripe fruit by fungal infection and wound, and only in ripe fruit by jasmonic acid (JA) treatment. To examine further regulation of PepTLP, the action of specific agonist and antagonists of known signaling effector on the .PepTLP expression by fungal infection, wound, and JA was investigated. A similar dephosphorylation event negatively activated all the PepTLP expression in the ripe fruit by fungal infection, wound, and JA. The induction of PepTLP expression by wound is differentially regulated via phosphorylation and dephosphorylation step during pre- and post-ripening, respectively. In addition, the induction of PepTLP expression in the ripe fruit by wound and JA is differentially regulated via dephosphorylation and phosphorylation step, respectively. Only both wound and JA treatment has synergistic effect on the PepTLP expression in the unripe fruit. Both SA and JA treatments on the unripe fruit, and both wound or JA and SA on the ripe fruit could not do any effect on the expression of PepTLP. These results suggest that the induction of PepTLP expression is differentially regulated via complex regulatory system against fungal infection, wound, and JA treatment during pre- and post-ripening of pepper fruit.

복합 미생물 배양기의 제어시스템 개발 (Development of control system for complex microbial incubator)

  • 김홍직;이원복;이승호
    • 전기전자학회논문지
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    • 제27권1호
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    • pp.122-126
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    • 2023
  • 본 논문에서는 복합 미생물 배양기의 제어시스템을 제안하였다. 제안하는 제어시스템은 복합 미생물 배양기의 제어부, 통신부, 전원부, 제어시스템 등으로 구성된다. 복합 미생물 배양기의 제어부는 아날로그 신호와 디지털 신호의 변환, LCD 패널을 이용한 디스플레이, 수위센서, 온도센서, pH 농도센서 등과 같은 센서들의 신호 제어를 하도록 설계 및 제작한다. 사용하는 수위센서는 기존 수위센서가 거품과 같은 이물질 등으로 인해 측정이 어려운 문제점을 해결하고자 직진성이 우수한 IR 레이저 방식을 사용하여 정확한 수위 측정이 가능하도록 설계 및 제작한다. 온도센서는 열 저항 원리를 사용하여 측정함으로써, 높은 정확도와 누적 저항 오차가 없도록 설계하여 사용한다. 통신부는 2개의 LAN 포트와 1개의 RS-232 포트로 구성하여 복합 미생물 배양기에서 사용되는 LCD 패널, PCT 패널, 로드셀 컨트롤러 등의 신호를 제어부에 전달할 수 있도록 설계 및 제작한다. 전원부는 제어부와 통신부가 원활하게 동작할 수 있도록 24V, 12V 5V 등 3개의 전압 공급 단자로 구성하여 전원을 공급하도록 설계 및 제작한다. 복합 미생물 배양기의 제어시스템은 PLC를 사용하여 pH 농도센서, 온도센서, 수위센서 등의 센서값과 배양에 사용되는 써큘레이션 펌프, 써큘레이션 밸브, 로터리 펌프와 인버터 로드셀 등의 동작을 제어한다. 제안된 복합 미생물 배양기의 제어시스템의 성능을 평가하기 위하여 공인인증기관에서 실험한 결과는 수위 측정감도의 범위가 -0.41mm~1.59mm로, 물 온도의 변화 폭이 ±0.41℃로 현재 상용으로 판매되는 제품들 성능보다 우수한 성능으로 동작됨이 확인되었다. 따라서, 본 논문에서 제안한 복합 미생물 배양기의 제어시스템의 효용성이 입증되었다.

딥러닝 예측 결과 정보를 적용하는 복합 미생물 배양기를 위한 딥러닝 구조 개발 (Development of deep learning structure for complex microbial incubator applying deep learning prediction result information)

  • 김홍직;이원복;이승호
    • 전기전자학회논문지
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    • 제27권1호
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    • pp.116-121
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    • 2023
  • 본 논문에서는 딥러닝 예측 결과 정보를 적용하는 복합 미생물 배양기를 위한 딥러닝 구조를 개발한다. 제안하는 복합 미생물 배양기는 수집한 복합 미생물 데이터에 대해 복합 미생물 데이터 전처리, 복합 미생물 데이터 구조 변환, 딥러닝 네트워크 설계, 설계한 딥러닝 네트워크 학습, 시제품에 적용되는 GUI 개발 등으로 구성된다. 복합 미생물 데이터 전처리에서는 미생물 배양에 필요한 당밀, 영양제, 식물엑기스, 소금 등의 양에 대해 원-핫 인코딩을 실시하며, 배양된 결과로 측정된 pH 농도와 미생물의 셀 수에 대해 최대-최소 정규화 방법을 사용하여 데이터를 전처리한다. 복합 미생물 데이터 구조 변환에서는 전처리된 데이터를 물 온도와 미생물의 셀 수를 연결하여 그래프 구조로 변환 후, 인접 행렬과 속성 정보로 나타내어 딥러닝 네트워크의 입력 데이터로 사용한다. 딥러닝 네트워크 설계에서는 그래프 구조에 특화된 그래프 합성곱 네트워크를 설계하여 복합 미생물 데이터를 학습시킨다. 설계한 딥러닝 네트워크는 Cosine 손실함수를 사용하여 학습 시에 발생하는 오차를 최소화하는 방향으로 학습을 진행한다. 시제품에 적용되는 GUI 개발은 사용자가 선택하는 물 온도에 따라 목표하는 pH 농도(3.8 이하) 복합 미생물의 셀 수(108 이상)를 배양시키기 적합한 순으로 나타낸다. 제안된 미생물 배양기의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과는, pH 농도의 경우 평균 3.7로, 복합 미생물의 셀 수는 1.7 × 108으로 측정되었다. 따라서, 본 논문에서 제안한 딥러닝 예측 결과 정보를 적용하는 복합 미생물 배양기를 위한 딥러닝 구조의 효용성이 입증되었다.