• 한국초지조사료학회지
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• 제38권4호
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• pp.310-319
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• 2018

본 연구는 제주지역에서 초식동물의 방목을 위해 주로 이용되고 있는 한지형 목초의 경우에 여름철 하고기에 생산성이 저하되고 있어 여름철에 생산성을 높일 수 있는 난지형 목초를 도입하여 이용하기 위한 목적으로 수행되었다. 시험에 사용된 난지형목초는 Bermudagrass 품종(Cynodon dactylon (L.)Pers. : Giant, Cheyenne, Mohawk, Panchero Frio, Common, Tifton 85)과 Bahiagrass 품종(Paspalum notatum : TifQuik, Tifton 9)을 이용하였으며, 해발 450m고지에서 월동 후에 수확시기별 생산성 및 영양소 함량의 변화를 조사하였다. 시험구는 품종별로 8처리 3반복 난괴법으로 배치하여 수행하였다. 파종방법은 산파와 조파형태로 파종되었으며, Tifton 85품종은 줄기 파종되었다. 시험결과를 보면 월동 후에 Bermudagrass와 Bahiagrass 품종 모두에서 동해에 의한 피해로 봄철에 재생이 대체로 늦었으며, 이중 줄기 파종되었던 Bermudagrass의 Tifton 85와 TifQuik, Tifton 9 품종이 다른 품종에 비해 동해에 비교적 강한 것으로 평가되었다. 생초와 건물수량은 품종에 따라 유의성 있는 차이를 보여 주었는데(p<0.05). Tifton 85, TifQuik 및 Tifton 9 품종의 생초수량이 다른 품종에 비하여 우수하였으며, 건물수량은 Tifton 85와 Tifton 9 품종이 다른 품종에 비하여 우수하였다. 건물 함량에 있어서도 품종에 따라서 유의있는 차이를 보여주었고(p<0.05), Giant 품종이 다른 품종에 비하여 높은 결과를 나타내었다. 수확시기별 건물 함량은 Bermudagrass의 모든 품종에서 수확시기에 따른 차이를 보였다(p<0.05). 조단백질 함량도 품종에 따라 유의있는 차이를 나타내었고(p<0.05), Cheyenne, Mohawk, Panchero Frio와 Common 품종이 다른 품종에 비하여 높은 결과를 보여주었으며, Giant 품종에서는 파종방법과 수확시기에 따른 차이를 나타내었다(p<0.05). 조섬유 함량도 품종에 따라 차이를 나타내었으며(p<0.05), Tifton9 품종이 다른 품종에 비하여 유의있게 높은 함량을 보여주었고, 수확시기별 조섬유 함량은 Mohawk과 Tifton 85 품종에서 유의있는 결과를 나타내었다(p<0.05). 그리고 조회분 함량에 있어서도 품종에 따른 유의있는 차이를 보였으며(p<0.05), Cheyenne이 다른 품종에 비하여 유의있게 높은 함량을 보였다. 수확시기별 조회분 함량은 Cheyenne, Panchero Frio와 Tifton 85 품종에서 유의있는 결과를 나타내었고(p<0.05), 파종방법에 따른 차이는 Giant 품종에서 유의있는 결과를 보였다(p<0.05). 이러한 결과에 따르면 난지형 목초류는 품종에 따라 동해에 따른 재생능력, 생산성, 영양소 함량이 차이가 크게 나타나고 있어 이용목적에 따라 선택할 필요가 있으며, 이용을 확대하기 위하여서는 다양한 해발고도에서의 평가가 필요한 것으로 사료되었다.

• 생명과학회지
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• 제28권11호
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• pp.1347-1353
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• 2018

본 연구는 한국전통약용식물(구기자, 오미자 잎)의 발효물로부터 분리한 Bacillus coagulanse NRR1207의 발효 특성을 파악하고 Bacillus coagulans NRR1207의 ${\alpha}$-galactosidase의 활성과 이를 통한 대두박의 비소화성분의 분해를 확인하였다. Bacillus coagulans NRR1207이 생산하는 효소 중 ${\alpha}$-galactosidase, ${\beta}$-galactosidase, ${\alpha}$-glucosidase가 가장 높은 40 nmol 이상의 활성을 나타내었다. Bacillus coagulans NRR1207의 발효 특성은 10% skim milk에서 배양했을 때, pH는 급속히 감소했고 적정 산도는 1.9%까지 증가했고 생균수도 발효 24시간에 8.8 log CFU/ml로 증가했다. 유당은 배양 72시간째 완전히 고갈되었고 유산 생산 능력도 탁월했다. Bacillus coagulans NRR1207을 대두박에 접종 후 배양시간에 따른 생균수의 변화는 배양 시작 시 7.6 log CFU/ml, 배양 16시간에 최고에 도달하여 9.0 log CFU/ml이었고 배양 72시간에 8.3 log CFU/ml로 Bacillus coagulans NRR1207이 왕성하게 잘 성장하였다. 대두박의 비소화성분 분해는 Bacillus coagulans NRR1207 접종 후 발효 24, 48, 72시간이 경과하면서 이 균이 생산한 ${\alpha}$-galactosidase에 의해 비소화성분인 stachyose와 raffinose가 대부분 분해되고 galactose가 생성되었다. 따라서 Bacillus coagulans NRR1207은 대두박의 비소화성분을 분해하는 생균제(Probiotics)로써 이용하여 식품 및 가축 사료 이용성 증대에 활용이 가능할 것으로 사료된다.

• 생명과학회지
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• 제31권12호
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• pp.1094-1099
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• 2021

동애등에(Hermetia illucens)에 대한 몇 가지 약리적 효능이 보고된 바 있으나, 이 추출물의 항비만 및 작용기전에 대한 보고는 전무한 실정이다. 본 연구에서는 3T3-L1 지방전구세포를 지방세포로 분화시키는 과정에 동애등에 유충 에탄올 추출물을 첨가하여 분화 억제를 통한 항비만 효과를 확인하고자 하였다. 지방세포 분화에서 나타나는 중성지방의 양을 Oil red O 염색을 통하여 지방 축적 정도를 측정하였고, 지방세포의 분화와 지방 합성에 관련된 인자들의 발현량을 western blot을 통해 확인하였다. 동애등에 추출물에 의해 지방세포의 지방구 형성은 유의한 수준으로 억제되었다. 또한, 지방세포의 분화에 관여하는 전사인자인 peroxisome proliferator-activated receptor γ (PPARγ)와 CCAAT enhancer-binding protein α (C/EBPα)의 단백질 발현은 400 ㎍/ml 동애등에 추출물에 의해 현저하게 감소되었다. 이에 본 연구결과를 토대로 동애등에 추출물은 지방세포 분화 및 지방 축적 억제를 통한 항비만 소재로 활용하기에 적합할 것으로 판단된다.

• 생명과학회지
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• 제32권8호
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• pp.601-610
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• 2022

동애등에는 파리목(Diptera) 동애등에과(Stratiomyidae)에 속한다. 최근에 곤충 산업은 식품, 동물사료 및 환경개선 이점으로 주목받고 있다. 가바 및 멜라토닌은 수면 및 우울증 조절에 관여하며, 가바는 억제성 신경전달물질이며, 유산균에 의해 MSG가 가바로 생체전환되어 합성된다. 본 연구에서는 MSG를 동애등에에 급여하여 가바 생성이 증가된 동애등에 추출물을 사용하였다. 스트레스 및 불면증에 대한 작용은 코르티코스테론에 의해 유도된 ER 스트레스 및 만성 구속 스트레스(CRS)에 노출된 마우스 모델과 마우스에 펜토바르비탈(45 mg/kg)-유도 수면개선에 미치는 메커니즘에 대해 조사하여 확인하였다. 본 연구에서 MSG를 급여하지 않은 동애등에 추출물과 MSG를 급여한 동애등에 추출물을 HPLC-ELSD기기분석을 통해 GABA 피크를 확인한 결과, MSG를 급여한 동애등에 추출물에서만 GABA 피크가 나타남을 확인하였다. 또한, MSG를 급여한 동애등에 물 추출물 및 동애등에 70% 에탄올 추출물이 CORT에 의해 유도된 인산화된 ERK1/2 및 CREB의 하향 조절에 대해 보호함으로써 신경세포 보호 효과가 있을 확인하였다. 동애등에 물 추출물(300 mg/kg)은 CRS-노출된 마우스에서 혈청 코르티코스테론 수치를 유의적으로 감소시켰다. 더 나아가, 동애등에 물 추출물(100 및 300 mg/kg)는 혈청 멜라토닌 증가에 관여하여 펜토바르비탈(45 mg/kg)로 유도된 수면 행동에서 입면시간 감소 및 총 수면 시간을 증가시켰다. 결론적으로, 동애등에 물 추출물은 혈청 코르티코스테론 및 멜라토닌 수치를 조절함으로써 항스트레스 및 수면 향상 효과가 있는 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.205-225
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• 2018

Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.