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염분 변화에 따른 자바틸라피아(Oreochromis mossambicus)의 산소소비, 아가미 호흡수 및 암모니아 배설 (Oxygen Consumption, Operculum Movement Number and Ammonia Excretion of Cultured Tilapia (Oreochromis mossambicus) by Salinity Changes)

  • 이춘희;한상우;허준욱;이정열
    • 환경생물
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    • 제26권3호
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    • pp.138-144
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    • 2008
  • 본 연구에서는 자바틸라피아(체장 10$\pm$1.0cm, 체중 173$\pm$4.2g)를 사용하여 염분의 변화에 따른 산소소비율, 아가미 호흡수 및 암모니아 배설률을 조사하였다. 담수(0 psu)에서 사육하던 자바틸라피아를 염분 0(대조구), 3, 9. 15, 21 및 32 psu로 이동하였을 때 시간경과에 따른 생존율을 조사하였다. 단계적 인 염분변화는 담수(0 psu, 대조구)로부터 염분을 1일 3psu씩 증가시켜 3, 9, 15, 21 및 32 psu가 되도록 조절하였다. 급격한 변화는 각 사육 염분(0, 9, 15, 21, 32 psu)에서 각각 4개의 다른 염분으로 순화 없이 바로 옮겨 조사하였다. 본 연구결과에서 나타난 갑작스런 염분변화는 96시간 반수치사농도(96 hr-TL$_{50}$)는 23.3 psu로 나타났다. 단계적으로 염분을 옮겼을 때 3 psu로부터 27 psu까지 염분증가에 따라 산소소비율과 호흡수는 높아지는 것으로 나타났으며, 32 psu에서는 0 psu보다 낮아지는 경향을 보였다. 암모니아 배설량은 15 psu에서 가장 높은 배설률을 보이고 21 psu이상에서는 불규칙한 배설률을 보였다. 이러한 결과로 볼 때, 담수에서 15 psu 이상으로 갑작스런 이동은 항상성 유지에 문제가 있는 것으로 나타났으며, 염분에 적응사육한다고 할 때 15 psu 이하에서 단계적인 순화를 거쳐서 사육하는 것이 안전하다고 판단되어진다.

The Role of CYP2B6*6 Gene Polymorphisms in 3,5,6-Trichloro-2-pyridinol Levels as a Biomarker of Chlorpyrifos Toxicity Among Indonesian Farmers

  • Liem, Jen Fuk;Suryandari, Dwi A.;Malik, Safarina G.;Mansyur, Muchtaruddin;Soemarko, Dewi S.;Kekalih, Aria;Subekti, Imam;Suyatna, Franciscus D.;Pangaribuan, Bertha
    • Journal of Preventive Medicine and Public Health
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    • 제55권3호
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    • pp.280-288
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    • 2022
  • Objectives: One of the most widely used pesticides today is chlorpyrifos (CPF). Cytochrome P450 (CYP)2B6, the most prominent catalyst in CPF bioactivation, is highly polymorphic. The objective of our study was to evaluate the role of CYP2B6*6, which contains both 516G>T and 785A>G polymorphisms, in CPF toxicity, as represented by the concentration of 3,5,6-trichloro-2-pyridinol (TCPy), among vegetable farmers in Central Java, Indonesia, where CPF has been commonly used. Methods: A cross-sectional study was conducted among 132 vegetable farmers. Individual socio-demographic and occupational characteristics, as determinants of TCPy levels, were obtained using a structured interviewer-administered questionnaire and subsequently used to estimate the cumulative exposure level (CEL). TCPy levels were detected with liquid chromatography-mass spectrometry. CYP2B6*6 gene polymorphisms were analyzed using a TaqMan® SNP Genotyping Assay and Sanger sequencing. Linear regression analysis was performed to analyze the association between TCPy, as a biomarker of CPF exposure, and its determinants. Results: The prevalence of CYP2B6*6 polymorphisms was 31% for *1/*1, 51% for *1/*6, and 18% for *6/*6. TCPy concentrations were higher among participants with CYP2B6*1/*1 than among those with *1/*6 or *6/*6 genotypes. CYP2B6*6 gene polymorphisms, smoking, CEL, body mass index, and spraying time were retained in the final linear regression model as determinants of TCPy. Conclusions: The results suggest that CYP2B6*6 gene polymorphisms may play an important role in influencing susceptibility to CPF exposure. CYP2B6*6 gene polymorphisms together with CEL, smoking habits, body mass index, and spraying time were the determinants of urinary TCPy concentrations, as a biomarker of CPF toxicity.

특허의 기술이전 활성화를 위한 소셜 태깅기반 지적재산권 추천플랫폼 (Social Tagging-based Recommendation Platform for Patented Technology Transfer)

  • 박윤주
    • 지능정보연구
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    • 제21권3호
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    • pp.53-77
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    • 2015
  • 국내에서 출원되는 특허건수는 매년 증가하고 있으나, 이러한 특허들 중 상당수는 활용되지 못하고 사장되고 있다. 2012년 국정감사 자료에 따르면, 우리나라 대학 및 공공연구기관이 보유한 특허의 약 73%가 사회적 가치창출로 연결되지 못하는 휴면특허라고 한다. 즉, 대학/연구소 또는 사업화가 어려운 개인이 소유하고 있는 특허가, 이를 필요로 하는 수요기업에 성공적으로 기술 이전되지 못하는 것을 휴면특허 증가의 주요 문제점으로 생각할 수 있다. 본 연구는 급격히 축적되는 방대한 특허 자원들 속에서, 기업의 관심분야에 적합한 지식재산을, 보다 쉽고, 효과적으로 선별할 수 있도록 하는 소셜태깅 기반의 특허 추천플랫폼을 제안한다. 제안된 시스템은 기존 특허들로부터 핵심적인 내용 및 기술 분야를 추출하여 초기 추천을 수행하고, 이후 사용자들의 태그정보가 축적되면, 사회적 지식 (social knowledge)을 추천에 함께 반영하게 된다. 이러한 연구에는 특허청에서 운영하고 있는 KIPRIS(Korea Industrial Property Rights Information Service) 시스템에서 실제 특허자료 총 1638건을 수집한 후, 현재 특허 데이터에는 존재하지 않는 가상의 태그 정보를 추가한 반가상(semi-virtual) 데이터를 구성하여 활용하였다. 제안된 시스템은 프로그래밍 언어 JAVA를 활용하여 핵심 알고리즘을 구현하였으며, 그래픽사용자 인터페이스(Graphic User Interface)에 대한 프로토타입의 설계를 수행하였다. 또한, 시나리오테스트 방식으로 시스템의 운영타당성 및 추천 효과성을 확인하였다.

인도네시아 파찌딴 광화대 함 금속 광체의 안정동위원소 특성 (Stable Isotopes of Ore Bodies in the Pacitan Mineralized District, Indonesia)

  • 한진균;최상훈
    • 자원환경지질
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    • 제48권1호
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    • pp.15-24
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    • 2015
  • 인도네시아 동부 자바의 남서익부에 위치하는 파찌딴 광화대 금속광화작용은 스카른형 교대광체와 열극을 충진 발달하는 열수 맥상광체로 크게 분류할 수 있다. 스카른 형 교대광체는 올리고신 후기 퇴적암류 중 석회암층을 따라 관계화성암체인 석영반암 주변에 발달한다. 본 광체는 스카른광물과 함께 자철석 및 천금속 황화광물이 수반된다. 열수광체로는 관계화성암체인 석영반암으로 부터의 거리를 기준으로 근지성 함 동-아연 망상광체와 원지성 함 연-아연(-금) 맥상광체가 발달 분포한다. 황화광물의 황 동위원소 값으로부터 계산된 $H_2S$의 황 동위원소 값은 스카른광체의 경우 5.6-7.1‰, 열수광체의 경우 0.9-6.8‰ 이었다. 이는 원지성 열수 맥상 광체의 후기 광화작용으로 진행하면서 파찌딴 열수계 내 $SO_4/H_2S$의 비가 증가하면서 $H_2S$의 황동위원소 값이 감소한 것으로 확인된다. 광화대 내 산소 동위원소 값은 스카른 광체 내 자철석, 9.6과 9.7‰; 스카른 광체 내 석영, 6.3-9.6‰; 스카른 광체 내 방해석, 4.7 and 5.8‰; 열수 망상광체 내 석영, 3.0-7.7‰; 열수 망상광체 내 방해석, 1.2 and 2.0‰; 열수 맥상광체 내 석영, -3.9 - 6.7‰로서, 계산된 ${\delta}^{18}O_{water}$ 값은 근지성 스카른 및 열수 망상광체에서 원지성 열수 맥상광체에 이르면서 감소하는 경향성을 보인다. 열수계 ${\delta}D_{water}$ 값은 광체 유형에 관계없이 -65 to -88‰의 값을 보여준다. 이러한 산소 수소 안정동위원소 값의 경향성은 근지성 스카른 및 열수 망상광체 초기 광화작용을 지배한 마그마 기원의 열수 또는 상대적으로 낮은 water/rock 비 값을 갖는 환경하에서 동위원소 교환반응을 이루어 평형상태에 이른 열수가 풍부한 파찌딴 열수계 내에 광화작용의 진행 및 관계화성암과의 거리에 따라 높은 water/rock 비 값을 갖는 환경하에서 동위원소 교환반응을 이루어 진 열수 또는 동위원소 교환반응이 거의 이루어지지 않은 천수의 유입이 점증하며 광화작용이 진행되었음을 의미 한다.

토픽 모델링을 이용한 트위터 이슈 트래킹 시스템 (Twitter Issue Tracking System by Topic Modeling Techniques)

  • 배정환;한남기;송민
    • 지능정보연구
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    • 제20권2호
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    • pp.109-122
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    • 2014
  • 현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.