• 한국식품과학회지
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• 제42권4호
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• pp.494-501
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• 2010

영 유아용 식품에 주로 사용되는 원료에 대한 미생물 오염도를 조사한 결과, 총 10종(n=20)의 원료 중 B. cereus가 검출된 원료는 2종(n=4, 20%) 이었고, $1.02{\pm}1.36\;\log\;CFU/g$으로 나타났으며, B. cereus가 검출된 원료로는 organic brown rice powder(C사)와 mixed orgarnic vegetable powder(C사) 이었다. 미생물이 검출되지 않거나 낮게 검출된 원료는 제조공정에 살균, 분무건조, 팽화 및 압출 등의 열처리 공정이 있었다. 각 원료에 대한 일반세균수를 알아보기 위해 10종(n=20) 검사결과 4종(n=8) 검출(40%)되었으며, $3.21{\pm}3.64\log\;CFU/g$으로 나타났다. 원료에서 분리한 미생물 분포를 조사한 결과 총 11종이 분리 되었으며, 분리된 일반세균 중 76%를 차지하는 우점종은 S. paucimobilis, P. fluorescens, R. radiobactor, St. maltophilia 순으로 나타났다. 본 연구에서는 영 유아식의 미생물 안전성 확보를 위해 원료 생산공정에 살균 등의 열처리 공정이 필요하며, 미생물에 오염된 원료를 사용할 경우에도 생산공정에 드럼건조(drum surface temperature: $100-135^{\circ}C$), 분무건조(inlet air temperature: $135-204^{\circ}C$), 살균(pasteurization, UHT $130-150^{\circ}C$/1-4 sec), 미생물 저감화 방안의 제조공정을 거쳐 생산된 제품은 일반세균, 대장균군, B. cereus가 검출되지 않아 안전한 제품의 생산이 가능하였다. 또한, 영 유아용 식품을 제조할 경우 명확한 살균조건을 설정하고, 공정품의 품질평가를 거쳐야만 제품의 안전성을 확보할 수 있을 것으로 보인다.

• Pediatric Infection and Vaccine
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• 제28권2호
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• pp.92-100
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• 2021

목적: 중추신경계 감염의 적절한 치료를 위해서 신속한 원인 병원체의 확인이 중요하다. 본 연구는 열이 있는 영아의 뇌척수액 검체에서 원인 병원체 검출을 위한 BioFire^® Meningitis/Encephalitis (ME) panel 검사 방법의 진단적 가치를 평가하고자 수행되었다. 방법: 2016년 1월부터 2019년 7월까지 발열을 주소로 서울대학교 어린이병원에 내원한 90일 미만의 영아로부터 채취한 뇌척수액으로 기존검사(세균 배양, Xpert^® enterovirus assay, herpes simplex virus-1 and -2 중합효소 연쇄반응 검사)를 시행한 후 -70℃ 초저온 냉동고에 보관된 검체를 대상으로 BioFire^® ME panel 검사를 시행하였다. 결과: 총 72개 검체(원인 병원체가 검출된 24개와 검출되지 않은 48개)가 포함되었다. BioFire^® ME panel 검사 결과, 기존검사로 원인 병원체가 검출되지 않은 48개의 검체 중 41개(85.4%)는 음성이었고 원인 병원체가 검출된 24개 검체 중 22개(91.7%)가 동일한 결과(enterovirus 19개, Streptococcus agalactiae 2개, Streptococcus pneumoniae 1개)를 보여 전체 일치율은 87.5% (63/72)였다. 병원체가 기존검사에서 검출되지 않았으나 BioFire^® ME panel에서 검출된 7개의 검체 중 6개에서 human parechovirus (HPeV)가 검출되었다. 결론: 열이 있는 90일 미만 영아에서 BioFire^® ME panel 검사법은 원인 병원체가 밝혀진 기존검사 결과와는 비교적 높은 일치도를 보이며, HPeV를 추가적으로 진단할 수 있었다. 향후, 소아청소년 진료 영역에서 BioFire^® ME panel 검사법을 적용할 근거를 마련하기 위한 임상적 유용성과 비용 효과에 대한 연구가 필요하다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제37권2호
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• pp.46-54
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• 2022

당살초(Gymnema sylvestre)는 다이어트와 당뇨에 효과가 있다고 알려지면서 미국, 일본, 인도에서 다양한 제품들이 판매, 유통되고 있다. 하지만 권장용량이 불분명하고 안전성이 입증되지 않았다. 따라서 식품에서 당살초를 확인할 수 있는 분석법 개발이 필요하다. 이 연구에서는 LC-ESI-MS/MS와 KASP 마커를 이용해 식품 속에서 당살초를 확인할 수 있는 분석법을 마련하였다. LC-ESI-MS/MS에서는 negative 이온화 모드에서 gymnemic acid 와 deacylgymnemic acid를 동시 분석법을 최적화 하였으며 고체시료와 액체시료에 대한 유효성 검증 마쳤다. 또한 염기서열 분석을 통해서 ITS2와 matK에서 당살초 특이적인 SNP를 찾아 KASP 마커를 제작하였다. 제작한 2개의 KASP 마커는 당살초와 결합해 FAM 형광 양성을 나타내며 당살초 원물에서 이러한 양상을 확인하였다. 인터넷을 통해 구매한 21개의 당살초 함유 식품 및 건강기능식품에 대해 적용성 검토를 진행하였다. LC-ESI-MS/MS에서 gymnemic acid 와 deacylgymnemic acid의 비율 차이는 있지만 21개의 제품 모두에서 지표성분이 검출되었다. KASP 분석에서는 9개의 제품에서 FAM 양성이 나타났으며 분석이 되지 않은 제품들은 추출물인 것으로 밝혀졌다. 이 연구는 LC-ESI-MS/MS와 KASP를 이중 시스템으로 당살초를 분석한 첫 번째 연구이며, 2개의 분석법이 식품에서 당살초 판별에 적용되는 것을 확인하였다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제38권3호
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• pp.123-130
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• 2023

본 연구에서는 수산물 시료 중 Salmonella spp. 검출을 위해 단시간의 전배양(2시간 이내)과 탈염과정을 포함한 DNA 추출법을 사용하여 분자생물학적 검출을 위한 수산물 전처리 방법에 대해 연구하였다. 배양 시간에 따른 증균 효율을 탐색하기 위해 10⁰, 10¹ 및 10² CFU/mL농도의 Salmonella spp. 5종을 NB 0.5에 접종하여 증균 전, 1시간 및 2시간 동안의 증균 효율을 비교하였다. 그 결과, 2시간 동안 모든 농도에서 약 1 log CFU/mL가 증균되어 초기 농도와 유의적인 차이가 나타났다. 또한 지역별 패류시료에 S. Typhimurium을 인위적으로 감염시킨 뒤 DNA를 추출하여 염농도를 측정한 결과, 모든 시료의 염농도가 0%로 DNA 추출과 동시에 탈염이 이루어진 것을 확인하였다. 이후 추출한 DNA를 사용하여 PCR을 수행한 결과 모든 시료에서 S. Typhimurium의 특이적 양성밴드가 확인되었다. 다음으로 수산물 시료 중 Salmonella spp. 검출을 위한 증균 과정과 탈염을 포함한 DNA 추출방법의 검증을 위해 멸균 홍합시료 및 비멸균 홍합시료에 Salmonella spp. 5종을 인공적으로 약 10⁰, 10¹, 10² CFU/g의 농도로 오염시켜 전배양과 DNA를 추출하여 PCR로 특이적 증폭 밴드의 여부를 확인한 결과, 모든 농도의 Salmonella spp. 5종에서 특이적 밴드가 확인되었다. 결과적으로 본 연구에서 제시한 전배양 및 DNA 추출방법을 포함한 전처리 방법과 PCR을 사용하여 수산물 시료에서 10 CFU/g 미만의 Salmonella spp.를 검출하였으며, 시간과 비용면에서 효율적이며 과정이 복잡하기 않기 때문에 수산물의 처리 현장에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.53-69
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• 2011

로봇 자체 또는 로봇에 탑재된 콘텐츠와의 상호작용을 위해 일반적으로 영상 또는 음성 인식 기술이 사용된다. 그러나 영상 음성인식 기술은 아직까지 기술 및 환경 측면에서 해결해야 할 어려움이 존재하며, 실적용을 위해서는 사용자의 협조가 필요한 경우가 많다. 이로 인해 로봇과의 상호작용은 터치스크린 인터페이스를 중심으로 개발되고 있다. 향후 로봇 서비스의 확대 및 다양화를 위해서는 이들 영상 음성 중심의 기존 기술 외에 상호보완적으로 활용이 가능한 인터페이스 기술의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 로봇 인터페이스 활용을 위한 가속도 센서 기반의 제스처 인식 기술의 개발에 대해 소개한다. 본 논문에서는 비교적 어려운 문제인 26개의 영문 알파벳 인식을 기준으로 성능을 평가하고 개발된 기술이 로봇에 적용된 사례를 제시하였다. 향후 가속도 센서가 포함된 다양한 장치들이 개발되고 이들이 로봇의 인터페이스로 사용될 때 현재 터치스크린 중심으로 된 로봇의 인터페이스 및 콘텐츠가 다양한 형태로 확장이 가능할 것으로 기대한다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제45권4호
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• pp.736-745
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• 1998

연구배경: 횡격막의 운동은 흉부 단순 촬영과 fluoroscopy로 관찰해 왔으나 근래 초음파에 의해서 횡격막의 운동거리와 두께를 측정하는 연구들이 있어왔다. 초음파 검사의 장점을 살펴보면 간편하고 비침습적이며 방사선조사가 없고 재현성과 정확성이 있다는 점을 들 수 있다. 본 연구에서는 이러한 횡격막 운동 측정에 대한 초음파의 장점을 이용하여 정상인과 만성폐쇄성 폐질환 환자에서 횡격막 운동을 조사하고 그 결과를 폐기능 지표들과 비교하였다. 연구방법: 정상 성인 28례(의과대학생 16례, 나이를 고려한 대조군 12례)와 만성폐쇄성 폐질환 환자 17례를 대상으로 각각에서 폐기능 검사, 최대 흡기압, 최대 호기압과 초음파상 횡격막의 이동 거리를 측정하여 비교하였다. 초음파는 Aloka 사의 KEC-620 모델을 이용하였으며 앙와위 상태에서 환자의 쇄골 중심선에 해당하는 부위의 우상복부에 횡으로 3.5MHz 탐촉자를 대고 간을 에코창으로 이용하여 M-mode 상에서 평상 호흡시와 폐활량 호흡 또는 최대 호흡시의 횡격막 이동 거리를 3회 측정하여 그 평균값을 얻었으며 최대 흡기압과 최대호기압은 Chest사의 Vitalopower KH-101을 이용하여 3회 측정하여 그 평균값을 얻었다. 결 과: 정상인에서의 횡격막 이동거리는 평상호흡에는 1.5cm-1.7cm를 보였고 최대호흡시에는 5.7cm-6.7cm를 보였다. 정상인에서의 최대호흡시에 횡격막 이동거리는 $FEV_1$ $FEV_1/FVC$, PEF, PIF, 신장과 유의한 상관관계를 보였으나 다중 희귀분석에서는 $FEV_1$ 만이 유용한 예측지표로 계산되었다. 만성폐쇄성 폐질환 환자에서의 횡격막 이용거리는 평상호흡시에는 $1.5{\pm}0.6cm$로 정상인과 유의한 차이가 없었으나 최대호흡시에는 $3.7{\pm}1.3cm$로 대조군에 비해 유의하게 감소되어 있었다. 만성폐쇄성 폐질환 환자군의 각 병기에 따라 횡격막 이동거리를 비교해 본 결과 최대호흡시 횡격막의 이동거리는 $FEV_1$이 감소할수록 짧은 경향을 보였으나 통계적 의의는 없었다. 만성폐쇄성 폐질환 환자에서의 최대호흡시에 횡격막 이동거리는 연령, PEmax, %FVC와 유의한 상관관계를 보였으나 다중 회귀분석에서는 최대호기압(PEmax)과 연령이 유의한 예측인자로 계산되었다. 결 론: 만성폐쇄성 폐질환 환자의 횡격막 이동거리는 정상인에 비해 유의하게 감소하였으며 최대호기압과 가장 좋은 상관관계를 보였다. 그러나 만성폐쇄성 폐질환 환자에서 횡격막 이동거리는 $FEV_1$과 유의한 상관관계를 발견할 수 없어서 초음파를 통한 횡격막 운동검사가 폐기능 평가의 또다른 생리적 지표로 이용될 수 있음을 시사하였다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.1-23
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• 2013

융합 R&D가 추구해야 할 바람직한 방향은 이종 기술 간의 결합에 의한 맹목적인 신기술 창출이 아니라, 당면한 주요 문제를 해결함으로써 사회적 니즈를 충족시킬 수 있는 기술을 개발하는 것이다. 이와 같은 사회문제 해결형 기술 R&D를 촉진하기 위해서는 우선 우리 사회에서 주요 쟁점이 되고 있는 문제들을 선별해야 한다. 그런데 우선적이고 중요한 사회문제를 분별하기 위해 전문가 설문조사나 여론조사 등 기존의 사회과학 방법론을 사용하는 것은 참여자의 선입견이 개입될 수 있고 비용이 많이 소요된다는 한계를 지닌다. 기존의 사회과학 방법론이 지닌 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 사회적 이슈를 다루고 있는 대용량의 뉴스기사를 수집하고 통계적인 기법을 통하여 사회문제를 나타내는 키워드를 추출하는 시스템의 개발을 제안한다. 2009년부터 최근까지 3년 동안 10개 주요 언론사에서 생산한 약 백 30만 건의 뉴스기사에서 사회문제를 다루는 기사를 식별하고, 한글 형태소 분석, 확률기반의 토픽 모델링을 통해 사회문제 키워드를 추출한다. 또한 키워드만으로는 정확한 사회문제를 파악하기 쉽지 않기 때문에 사회문제와 연관된 키워드와 문장을 찾아서 연결하는 매칭 알고리즘을 제안하다. 마지막으로 사회문제 키워드 비주얼라이제이션 시스템을 통해 시계열에 따른 사회문제 키워드를 일목요연하게 보여줌으로써 사회문제를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 특히 본 논문에서는 생성확률모델 기반의 새로운 매칭 알고리즘을 제안한다. 대용량 뉴스기사로부터 Latent Dirichlet Allocation(LDA)와 같은 토픽 모델 방법론을 사용하여 자동으로 토픽 클러스터 세트를 추출할 수 있다. 각 토픽 클러스터는 연관성 있는 단어들과 확률값으로 구성된다. 그리고 도메인 전문가는 토픽 클러스터를 분석하여, 각 토픽 클러스터의 레이블을 결정하게 된다. 이를 테면, 토픽 1 = {(실업, 0.4), (해고, 0.3), (회사, 0.3)}에서 토픽 단어들은 실업문제와 관련있으며, 도메인 전문가는 토픽 1을 실업문제로 레이블링 하게 되고, 이러한 토픽 레이블은 사회문제 키워드로 정의한다. 그러나 이와 같이 자동으로 생성된 사회문제 키워드를 분석하여 현재 우리 사회에서 어떤 문제가 발생하고 있고, 시급히 해결해야 될 문제가 무엇인지를 파악하기란 쉽지 않다. 따라서 제안된 매칭 알고리즘을 사용하여 사회문제 키워드를 요약(summarization)하는 방법론을 제시한다. 우선, 각 뉴스기사를 문단(paragraph) 단위로 세그먼트 하여 뉴스기사 대신에 문단 세트(A set of paragraphs)를 가지게 된다. 매칭 알고리즘은 각 토픽 클러스터에 대한 각 문단의 확률값을 측정하게된다. 이때 토픽 클러스터의 단어들과 확률값을 이용하여 토픽과 문단이 얼마나 연관성이 있는지를 계산하게 된다. 이러한 과정을 통해 각 토픽은 가장 연관성이 있는 문단들을 매칭할 수 있게 된다. 이러한 매칭 프로세스를 통해 사회문제 키워드와 연관된 문단들을 검토함으로써 실제 우리 사회에서 해당 사회문제 키워드와 관련해서 구체적으로 어떤 사건과 이슈가 발생하는 지를 쉽게 파악할 수 있게 된다. 또한 매칭 프로세스와 더불어 사회문제 키워드 가시화를 통해 사회문제 수요를 파악하려는 전문가들은 웹 브라우저를 통해 편리하게 특정 시간에 발생한 사회문제가 무엇이며, 구체적인 내용은 무엇인지를 파악할 수 있으며, 시간 순서에 따른 사회이슈의 변동 추이와 그 원인을 알 수 있게 된다. 개발된 시스템을 통해 최근 3년 동안 국내에서 발생했던 다양한 사회문제들을 파악하였고 개발된 알고리즘에 대한 평가를 수행하였다(본 논문에서 제안한 프로토타입 시스템은 http://dslab.snu.ac.kr/demo.html에서 이용 가능함. 단, 구글크롬, IE8.0 이상 웹 브라우저 사용 권장).