• BMB Reports
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• 제55권6호
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• pp.275-280
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• 2022

The treatment of atopic dermatitis (AD) is challenging due to its complex etiology. From epidermal disruption to chronic inflammation, various cells and inflammatory pathways contribute to the progression of AD. As with immunosuppressants, general inhibition of inflammatory pathways can be effective, but this approach is not suitable for long-term treatment due to its side effects. This study aimed to identify a plant extract (PE) with anti-inflammatory effects on multiple cell types involved in AD development and provide relevant mechanistic evidence. Degranulation was measured in RBL-2H3 cells to screen 30 PEs native to South Korea. To investigate the anti-inflammatory effects of Parasenecio auriculatus var. matsumurana Nakai extract (PAE) in AD, production of cytokines and nitric oxide, activation status of FcεRI and TLR4 signaling, cell-cell junction, and cell viability were evaluated using qRT-PCR, western blotting, confocal microscopy, Griess system, and an MTT assay in RBL-2H3, HEK293, RAW264.7, and HaCaT cells. For in vivo experiments, a DNCBinduced AD mouse model was constructed, and hematoxylin and eosin, periodic acid-Schiff, toluidine blue, and F4/80-staining were performed. The chemical constituents of PAE were analyzed by HPLC-MS. By measuring the anti-degranulation effects of 30 PEs in RBL-2H3 cells, we found that Paeonia lactiflora Pall., PA, and Rehmannia glutinosa (Gaertn.) Libosch. ex Steud. show an inhibitory activity of more than 50%. Of these, PAE most dramatically and consistently suppressed cytokine expression, including IL-4, IL-9, IL-13, and TNF-α. PAE potently inhibited FcεRI signaling, which mechanistically supports its basophil-stabilizing effects, and PAE downregulated cytokines and NO production in macrophages via perturbation of toll-like receptor signaling. Moreover, PAE suppressed cytokine production in keratinocytes and upregulated the expression of tight junction molecules ZO-1 and occludin. In a DNCB-induced AD mouse model, the topical application of PAE significantly improved atopic index scores, immune cell infiltration, cytokine expression, abnormal activation of signaling molecules in FcεRI and TLR signaling, and damaged skin structure compared with dexamethasone. The anti-inflammatory effect of PAE was mainly due to integerrimine. Our findings suggest that PAE could potently inhibit multi-inflammatory cells involved in AD development, synergistically block the propagation of inflammatory responses, and thus alleviate AD symptoms.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제23권3호
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• pp.23-29
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• 2022

본 연구에서는 오존의 용해효율 개선과 자가분해 촉진을 위해 나노기포와 초음파 캐비테이션을 동시에 적용한 오존 나노기포 공정을 조사하였다. 공정의 유기물 분해효율을 파악하기 위해 200mm × 200mm × 300mm 규모의 반응기를 제작하여 다양한 조건에서 페놀 분해 실험을 진행하였다. 나노기포의 사용은 60분 반응에서 페놀 분해 효율을 일반적인 폭기 방식에 비해 2.07배 증가시켰으며, 용존 오존의 최대 용해농도를 크게 증가시켜 오존의 용해효율 개선에 효과적이었다. 초음파 조사는 나노기포와 함께 사용될 때 페놀 분해 효율을 36% 증가시켰으며 오존의 자가 분해 촉진으로 용존 오존은 낮게 나타났다. 초음파 출력이 강할수록 페놀 분해 효율도 증가하였으며, 실험에서 사용한 28kHz, 132kHz, 580kHz 중 132kHz의 주파수에서 페놀의 분해 효율이 가장 높게 나타났다. 오존 나노공정은 기존 오존 공정과 같이 높은 pH에서 더 좋은 분해효율을 보였으나 중성에서도 60분 반응 후 페놀 100% 분해를 달성하여 pH에 의한 영향이 적은 것으로 나타났다. 이는 초음파에 의한 오존 자가분해 촉진에 의한 것으로 판단된다. 초음파 조사에 의한 기포 특성 변화를 확인하기 위해 Zetasizer를 이용하여 기포의 크기와 제타 전위 분석을 진행하였으며 초음파 조사가 기포의 평균 크기를 11% 감소시키고 기포 표면의 음전하를 강화하여 오존 나노기포의 물질전달과 수산화 라디칼 생성 효율에 긍정적인 효과를 끼치는 것을 확인하였다.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제15권2호
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• pp.285-298
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• 2022

본 연구는 공학 설계를 적용한 과학 수업이 참여 학생들의 창의공학적 문제해결성향에 미치는 효과를 알아보기 위한 연구이다. 본 연구에서 사용된 공학 설계를 적용한 과학 수업은 미국 미네소타대학과 퍼듀대학에서 공동 제작한 10차시의 프로그램을 번역하여 사용하였으며, P 광역시에 소재한 H 초등학교 6학년 24명의 학생들에게 적용하였다. 본 연구의 주요 데이터는 연구 사전과 사후에 수집한 창의공학적 문제해결성향 검사지이다. 창의적 공학문제해결력 검사는 대응표본 t-검증과 계층적 군집분석을 통해 분석하였다. t-검증 결과 공학 설계를 적용한 과학 수업은 전반적으로 참여 학생들의 창의공학적 문제해결성향에 긍정적인 효과를 미치는 것으로 나타났다. 군집분석 결과 창의공학적 문제해결성향은 2가지 군으로 분류할 수 있다는 것을 확인하였으며, 5명의 학생의 경우 사전과 사후에 유의미한 차이로 성향(분류군)이 바뀐 것을 확인할 수 있었다. 군집의 변화가 생긴 5명의 학생들을 인터뷰하여 중심도 분석을 실시하고 하이브리드 분석 방법에 따라 해석한 결과, 학생들이 공통적으로 경험한 것은 '협업을 통한 문제해결'과 '반복실험(재설계)를 통한 문제해결', 그리고 '과학 지식의 활용'으로 나타났으며, 소수반응으로 '최선의 실험방법 선택'과 '과학과 공학의 차이' 등이 나타났다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권7호
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• pp.1201-1208
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• 2022

일반적으로 부유식 해상풍력발전 에너지의 수급성과 효율을 극대화하기 위해서는 하부구조물의 파랑 감쇠로 인한 운동을 저감시키는 것이 중요하다. 선행 연구들에 따르면 파도 중 하부구조물에 설치된 감쇠판에 의해서 발생한 와류점성으로 인해 운동 응답이 감소되는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 5MW급 반잠수식 OC5 플랫폼과 감쇠판이 부착된 두가지 플랫폼을 설계하고, 와류점성으로 인한 운동저감효과를 확인하기 위해 자유감쇠실험과 수치계산을 수행하였다. 모형시험 결과로 낙하 높이를 30 mm, 40 mm, 50 mm에서의 상하 자유감쇠실험을 수행하였을 때 OC5 플랫폼 대비 두 가지의 형태의 감쇠판이 부착된 플랫폼이 상대적으로 운동감쇠성능이 향상되었다. 모형시험과 수치계산 결과에서 형상화한 감쇠판 모델(KSNU Plate 1, KSNU Plate 2)들이 각각 OC5 대비 상하운동 진폭이 1.1배, 1.3배 각각 감소했으며, KSNU Plate 2 플랫폼은 KSNU Plate 1 플랫폼보다 OC5 대비 약 2배 감쇠성능이 좋아진 것으로 나타났다. 본 연구에서는 감쇠판의 면적과 와류점성이 상하동요의 감쇠율과 밀접한 관련을 보여준다.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.345-349
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• 2023

본 논문은 영상장치를 이용한 차세대 스마트 LED 전광판의 불량픽셀 검출을 위한 딥러닝 구조 개발에 관한 연구를 제안한다. 이 연구에서는 영상장치를 활용하여 딥러닝을 통해 실외 LED 전광판의 결함을 자동으로 검출하는 기법을 제안한다. 이를 통해 LED 전광판의 효율적인 관리와 발생할 수 있는 다양한 오류와 문제를 해결하고자 한다. 연구 과정은 3단계를 거쳐 이루어진다. 첫 번째로, 평면화된 전광판 이미지 데이터를 calibration을 통해 배경을 완전히 제거하고 필요한 전처리 과정을 거쳐 학습 데이터셋을 생성한다. 두 번째로, 생성된 데이터셋은 객체 인식 네트워크를 학습을 시키는 데 활용된다. 네트워크는 Backbone과 Head로 구성된다. Backbone에서는 CSP-Darknet을 활용하여 특징 맵을 추출하고, Head에서는 추출된 Feature Map을 기반으로 물체를 검출한다. 이 과정에서 네트워크는 Confidence score와 IoU가 일치하도록 오차를 수정하며 지속적으로 학습된다. 세 번째에서는 생성된 모델을 활용하여 실제 실외 LED 전광판에서 불량픽셀을 자동으로 검출한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 적용하여 LED 전광판의 불량픽셀 검출에 대한 공인 측정 실험 결과로는 실제 LED 전광판에서 불량픽셀을 100% 검출한 결과를 얻을 수 있었다. 이를 통해 LED 전광판의 불량 관리와 유지보수의 효율성이 향상되었음을 확인할 수 있다. 이러한 연구 결과는 LED 전광판 관리의 획기적인 개선을 이룰 것으로 기대된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제25권5호
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• pp.357-371
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• 2023

TBM을 이용한 전력구 공사에서 수직구는 TBM 장비 및 전력선의 진출입을 위해 필수적인 구조물이다. 수직구는 지반을 수직으로 관통하여 굴착하기 때문에 암반을 굴착하는 경우가 많다. 암반 지반은 대부분 발파나 할암 공법을 적용하여 굴착하므로 이때 발생하는 소음 및 진동, 도로 점유로 인해 민원이 발생하고 있다. 따라서 기존 공법의 대안으로 기계식 굴착장비를 이용한 수직구 굴착을 고려하였다. 다만, 현 기술 수준에서 수직구 굴착장비는 암반의 압축강도 약 120 MPa 이상에서는 굴착성능이 현저히 저하되어 고강도 암반 지반 적용에 한계가 있다. 본 연구에서는 암반에서 기계식 굴착 성능 개선을 위해 연마재 워터젯 기술을 굴착 보조공법으로 활용하는 방안에 대해 검토하였다. 연마재 워터젯 절삭성능에 대한 검증을 위해 암석 절삭실험을 수행하고, 실험결과로부터 이격거리, 이송속도, 수압 조절을 통해 지반조건 변화에 대응하여 굴착성능을 확보하는 것이 적절할 것으로 판단하였다. 또한, 일축압축강도와 RQD, 굴진율의 관계를 이용하여 연마재 워터젯을 이용한 인위적인 절리생성을 통해 굴착성능을 향상시키는 방안을 제시하였다. 본 연구결과는 향후 수직구 기계식 굴착장비 도입을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한방사성의약품학회지
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• 제8권2호
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• pp.53-61
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• 2022

This study aimed to increase the targeting ability against PSMA in cell therapy using metabolic glycoengineering and biorthogonal chemistry and to visualize cell trafficking using PET imaging. Cellular membranes of THP-1 cells were decorated with azide(-N₃) using Ac₄ManNAz by metabolic glycoengineering. Engineered THP-1 cells were conjugated with DBCO-bearing fluorophore (ADIBO-Cy5.5) for 1 h at different concentrations and analyzed by confocal fluorescence microscopy and flow cytometry. For PSAM ligand conjugation to THP-1 cells, Ac₄ManNAz treated THP-1 cells were incubated with DBCO-PSMA ligand (ADIBO-GUL) at a final concentration with 100 µM for 1 h. To evaluate the effect on cell recognition, PSMA ligand conjugated THP-1 cells(as effectors) were co-cultured with PSMA positive 22RV1 (as target cells) at 3 : 1 a effector-to-target cell (E/T) ratio. The interaction between THP-1 and 22RV1 was monitored by confocal fluorescence microscopy. For preparing the radiolabeled THP-1, the cells were treated at the activity of ~ 740 kBq of [⁸⁹Zr]Zr(oxinate)₄/5 × 10⁶ cells. Radiolabeled cells were analyzed for determination of cell-associated radioactivity by gamma counting and viability using MTS assay. In the cytotoxicity assay, THP-1 cells did not have any cytotoxicity even when the Ac₄ManNAz concentration was 100 µM. In confocal microscopy and flow cytometry, THP-1 cells were efficiently labeled ADIBO-Cy5.5 in a dose-dependent manner, and the dose of 100 µM was the optimal concentration for the following experiments. The clusters of PSMA ligand-conjugated THP-1 cells and 22RV1 cells were identified, indicating cell-cell recognition over the cell surface between two types of cells. Cell radiolabeling efficiency was 54.5 ± 17.8%. THP-1 labeled with 0.09 ± 0.03 Bq/cell showed no significant cytotoxicity compared to unlabeled THP-1 up to 7 days. We successfully demonstrated that Ac₄ManNAz treated cells were efficiently conjugated with ADIBO-GUL for preparing the PSMA-targeting cells, and [⁸⁹Zr]Zr(oxinate)₄ could be used to label cells without toxicity. It suggested that PSMA-ligand conjugated cell therapy could be improved cell targeting and be monitored by PET imaging.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제62권3호
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• pp.363-380
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• 2023

본 연구의 목적은 초등학교 교사가 수학 교과서 과제를 수학적 모델링 과제로 변형하는 과정에서 경험하는 어려움과 수학적 모델링 과제 개발을 위한 지식 변화의 사례를 분석하는 것이다. 이를 위해 10년 경력의 초등교사가 교사연구공동체의 반복적인 논의에 참여하면서 초등학교 5학년 수학의 자료와 규칙성 영역 중 평균 지도를 위한 과제를 수학적 모델링 과제로 변형하였다. 연구결과, 첫째, 교사는 과제 변형 과정에서 현실성의 반영, 수학적 모델링 과제의 적절한 인지적 수준 설정, 수학적 모델링 과정에 따른 세부 과제의 제시에 어려움을 겪었다. 둘째, 반복된 과제 변형을 통해, 교사는 학습 내용과 학생의 인지적 수준을 고려한 현실성 있는 과제의 개발, 과제의 복잡성 및 개방성 조정을 통한 과제의 인지적 수준 조정, 학생의 과제 해결 과정에 대한 사고실험을 통한 수학적 모델링 과정에 따른 세부 과제의 제시를 수행할 수 있었으며, 이는 수학적 모델링의 개념과 과제의 특징 등 수학적 모델링 과제 개발을 위해 요구되는 교사 지식이 향상되었음 보여준다. 본 연구결과는 향후 수학적 모델링 교사교육과 관련하여, 교과서 과제 변형을 통한 수학적 모델링 과제 개발 역량 향상의 기회를 제공하는 교사교육, 수학적 모델링의 이론 및 실제를 결합한 교사교육, 교사연구공동체에의 참여를 통한 교사교육이 필요함을 보여준다.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제30권1호
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• pp.71-78
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• 2023

외부로부터 전원이 인가되지 않은 바이폴라 전극의 정량적 고찰을 통해 도금 두께 산포 개선의 가능성을 살펴보고자 하였다. 헐셀은 양극에 대해 기울어진 음극을 가짐으로써, 음극의 각 영역에서 양극에 대한 경로차에 의한 iR drop의 차이로 음극 근처의 전해액에서는 전위 분포가 다르게 되어 한눈에 다양한 반응 과전압에서의 전기화학적 반응성을 평가할 수 있다. 본 연구는 이러한 헐셀의 불균일한 전위분포에 대해 보조 양극이 있는 경우에 바이폴라 특성을 관찰하고자 하였다. 특히 이러한 바이폴라 특성을 활용하여 음극의 불균일 두께 산포를 개선할 수 있는 가능성을 평가하기 위해, 실험 및 시뮬레이션을 통해 검증하였으며, 이를 통해 바이폴라가 형성된 주변의 전위 및 전류밀도 분포를 분석해 보았다. 10 mA/cm² 전류밀도로 75분동안 도금을 진행하여, 평균 두께가 약 16 ㎛로 도금을 진행하였다. 보조 양극을 사용하지 않은 일반 헐셀에서는 두께의 표준 편차가 10 ㎛인 반면에 보조 양극을 사용한 경우에는 3.5 ㎛로 나타났다. 시뮬레이션 계산에서도 8.9 ㎛와 3.3 ㎛로 나타났으며, 비교적 실험결과와 시뮬레이션 결과의 정합성이 높은 것으로 나타났다. 이러한 보조 양극을 통해 외부에서 전원 인가를 하지 않더라도 바이폴라 현상에 의해 두께 산포가 개선될 수 있음을알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권4호
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• pp.159-172
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• 2023

일반적으로 사회문제 해결 연구는 과학기술을 활용하여 다양한 사회적 현안들에 의미있는 해결 방안을 제시함으로써 중요한 사회적 가치를 창출하는 것을 연구 목표로 한다. 그러나 사회문제와 쟁점을 완화하기 위하여 많은 연구들이 국가적으로 수행되었음에도 불구하고 여전히 많은 사회문제가 남아 있는 상황이다. 사회문제 해결 연구의 전 과정을 원활하게 하고 그 효과를 극대화하기 위해서는 사회적으로 시급한 현안들에 대한 문제를 명확하게 파악하는 것이 중요하다. 사회문제 해결과 관련된 기존 R&D 보고서와 같은 자료에서 중요한 사안을 자동으로 식별할 수 있다면 사회문제 파악 단계가 크게 개선될 수 있다. 따라서 본 논문은 다양한 국가 연구보고서에서 사회문제와 해결방안을 자동으로 감지하기 위한 기계학습 모델을 구축하는 데에 필수적인 데이터셋을 제안하고자 한다. 우선 데이터를 구축하기 위해 사회문제와 쟁점을 다룬 연구보고서를 총 700건 수집하였다. 수집된 연구보고서에서 사회문제, 목적, 해결 방안 등 사회문제 해결과 관련된 내용이 담긴 문장을 추출 후 라벨링을 수행하였다. 또한 4개의 사전학습 언어모델을 기반으로 분류 모델을 구현하고 구축된 데이터셋을 통해 일련의 성능 실험을 수행하였다. 실험 결과 KLUE-BERT 사전학습 언어모델을 미세조정한 모델이 정확도 75.853%, F1 스코어 63.503%로 가장 높은 성능을 보였다.