• Journal of Periodontal and Implant Science
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• 제35권1호
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• pp.87-98
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• 2005

The purpose of present study was to investigate the effects of physiologically active compound (SD62-122) from Phlomidis Radix on the cell cycle progression and its molecular mechanism in human gingival fibroblasts(HGFs). For this purpose, fibroblasts were isolated and cultured from excisioned gingiva during crown lengthening procedure in healthy adult. The following parameter were evaluated that there are cell number counting, MIT assay, cell cycle progression, western blot analysis. The cell number and MIT assay of primary cultured fibroblast was not increased at 2 days but significant increased compare to negative control at 3days(p<0.05). S phase was increased and G1 phase decreased in both $10^{-8}M$ and $10^{-9}M$ of SD62-122 in cell cycle analysis. The cell cycle regulation protein levels of Cyclin $D_1$, Cyclin E, cdk 2, cdk 4 and cdk 6 were increased compare to control in both $10^{-8}M$ and $10^{-9}M$ of SD62-122. The protein levels of p21 and p53 were decreased compare to control, but the level of pRb was not changed compare to control in $10^{-9}M$ of SD2-122. These results suggested that physiologically active compound (SD62-122) isolated from Phlomidis Radix increases the cell proliferation and cell cycle progression in HGFs, which is linked to increased cell cycle regulation protein levels of Cyclin $D_1$, Cyclin E, cdk 2, cdk 4 and cdk 6, and decreased the levels of p21, p53.

• Spatial Information Research
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• 제20권3호
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• pp.27-38
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• 2012

산림의 보존과 관리에 대한 필요성이 점차 증가하면서 항공 라이다데이터를 이용한 산림연구가 활발히 수행되고 있다. 이러한 산림연구에서 수목고도는 정량적인 산림측정을 위한 중요한 변수로 이용된다. 이에 본 연구는 항공 라이다데이터로부터 수목고도 추정을 위한 대표적인 두 종류의 방법을 적용하고 그 결과를 비교분석한다. Local maximum 필터링에 기반한 개별수목탐지 방법으로 개별수목의 수, 위치, 높이 및 평균수고를, 수목고도모델 또는 히스토그램을 이용한 평균수고 추정방법으로 개별격자 또는 전체영역에 대한 최대, 평균수고, 평균 수관고를 추정한다. 현장에서 실측한 검증데이터와 비교한 결과 개별 수목은 76.6%의 정확도로 탐지되었으며 개별수고는 전체 수종의 경우 1.91m, 침엽수종에 대해서는 0.75m의 RMSE로 추정되었다. 반면 수목고도모델을 이용하여 추정된 평균수고는 약 1~2m의 RMSE를 보였으며, 히스토그램을 이용하여 추정된 평균수고는 약 0.6m 과소 추정되었다. 정확하고 다양한 산림정보 추출을 위해 수종 및 추정인자에 따라 적합한 상호보완적인 방법을 선택하고 융합하는 것이 필요하다.