• 원예과학기술지
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• 제33권6호
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• pp.883-890
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• 2015

토양 전염균인 Fusarium oxysporum f. sp. lilii(Fol)은 식물에 심각한 위협을 주는 균으로 특히 백합의 구근과 꽃에 심각한 영향을 준다. 따라서 저항성 품종의 육성이 중요시되고 있는데, 저항성 품종이 육성되기 위해서는 신속, 간편한 검정법 체계와 유전적 다양성이 요구되는 상황이다. 본 실험에서는 기내배양시스템을 이용하여 백합의 Fol에 대한 저항성 정도를 효율적으로 검정하는 방법을 확립하고자 하였다. 병원균의 배양조건, 병원균의 식물체 접종 농도, 대상 절편체 종류, 접종 후 적정 발병 기간 등과 같은 조건을 단독, 혹은 조합하여 실험 한 결과 다음의 기내검정조건을 확립하였다. Fol균을 6일 동안 PDA 배지에서 배양한 후 포자 현탁액을 $1.0{\times}10^4$ $spores{\cdot}mL^{-1}$농도로 조절하여 기내배양 중인 식물체의 잎을 $1.5{\times}2.0cm^2$의 크기로 절단하여 $25^{\circ}C$, 암조건에서 22시간 침지시켜 접종하였다. 접종이 끝난 잎절편체는 0.6% 한천배지에 치상하여 온도 $25^{\circ}C$, 습도 50%, 16시간 광조건(광도 $40{\mu}mol{\cdot}m^{-2}{\cdot}s^{-1}$)을 유지하면서 병의 발달을 관찰하였다. 발병 정도를 지수화하여 통계처리를 하였다. 기내검정을 통하여 저항성 및 민감성으로 선발한 백합종들을 토양검정법으로 실험한 결과 동일한 저항성 정도를 얻을 수 있었으며, 이는 본 연구에서 확립한 Fol에 대한 구근부패병 기내검정법이 효율적으로 품종 선발에 이용될 수 있음을 보여준다고 하겠다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제46권4호
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• pp.523-532
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• 1999

연구배경: 폐암은 조기진단이 어려운 대표적인 종양이다. 최근 정상세포에서 악성조직으로 진행되는 각각의 과정에 대한 연구가 활발해 지면서 폐암의 발병과 진행에 관계하는 여러 유전자와 염색체의 이상들이 발견되고 있다. 이에 근거하여 폐암 중에서도 객담 세포진검사나 기관지내시경 검사 등으로 진단이 용이하고, 조기진단의 의의가 높은 편평상피 폐암을 대상으로 종양세포와 인접 정상 세포에서의 p53 및 c-erbB2의 발현율과 그 의의를 알아보았다. 대상 및 방법: 1995년 5월부터 1996년 11월까지 15개월 동안 편평상피 폐암으로 진단되어 폐절제술을 받은 25명의 환자를 대상으로 하여, 종양부위 및 그 인접 정상세포에서의 p53과 c-erbB2의 발현 여부를 면역조직화학적 검사법을 이용하여 조사하고 폐암의 병리적 병기 및 환자의 생존기간에 따른 발현율의 차이를 후향적으로 조사하였다. 결 과: 25명의 환자 중에서 병리적 병기 I, II가 각각 5명, IIIA가 8명, IIIB가 4명 및 IV가 3명이었다. 종양조직에서의 p53은 12명(48%), erb-B2는 3명(12%)에서 발현되었다. 인접 정상 기관지세포에서는 erb-B2는 3명(12%)에서 발현되었으나 p53은 한 예에서도 발현되지 않았다. 종양세포에서, 병기 II기 이하인 군 10명과 IIIA기 8명 및 IIIB와 IV기의 7명으로 나눠서 비교한 결과 p53이 발현된 경우는 각각 2예, 4예 및 6예로 병기가 진행될수록 발현율은 유의하게 높아졌다(p=0.009 by test of trend). 그러나 종양세포에서 이들의 발현여부에 따른 생존기간은 차이가 없었다. 결 론: p53은 정상 기관지세포에서는 전례에서 발현되지 않았으나 페종양조직에서는 발현율이 48%로 나왔으며, 발현율은 병기가 진행할수록 높아졌다. 따라서 기관지 생검조직에 p53을 이용한 면역조직화학적검사를 병행할 경우 편평상피세포 폐암의 경우 조기진단이나 병기판정에 도움이 될 것으로 추정되나 더 많은 환자를 대상으로 한 연구가 필요할 것으로 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.139-153
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• 2017

기업의 부도는 이해관계자들뿐 아니라 사회에도 경제적으로 큰 손실을 야기한다. 따라서 기업부도예측은 경영학 연구에 있어 중요한 연구주제 중 하나로 다뤄져 왔다. 기존의 연구에서는 부도 예측을 위해 다변량판별분석, 로짓분석, 신경망분석 등 다양한 방법론을 이용하여 모형의 부도 예측력을 높이고 과적합의 문제를 해결하고자 시도하였다. 하지만 기존의 연구들이 시간적 요소를 고려하지 않아 발생할 수 있는 문제점들을 갖고 있음에도 불구하고 부도 예측에 있어서 동적 모형을 이용한 연구는 활발히 진행되고 있지 않으며 따라서 동적 모형을 이용하여 부도예측모형이 더욱 개선될 여지가 있다는 점을 확인할 수 있었다. 이에 본 연구에서는 RNN(Recurrent Neural Network)을 이용하여 시계열 재무 데이터의 동적 변화를 반영한 모형을 만들었으며 기존의 부도예측모형들과의 비교분석을 통해 부도 예측력의 향상에 도움이 된다는 것을 확인할 수 있었다. 모형의 유용성을 검증하기 위해 KIS Value의 재무 데이터를 이용하여 실험을 수행하였고 비교모형으로는 다변량판별분석, 로짓분석, SVM, 인공신경망을 선정하였다. 실험 결과 제안된 모형이 비교 모형에 비해 우수한 예측력을 보이는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 변수들의 변화를 포착하는 동적 모형을 부도예측에 새롭게 제안하여 부도예측 연구의 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.