• 한국물환경학회지
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• 제37권3호
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• pp.217-228
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• 2021

This paper discusses a methodology where an integrated modelling framework is used to quantify the risk derived from anthropic activities on habitats and species. To achieve this purpose, a tool comprising the Delft3D and HABITAT model, was applied in the Yeongsan river. Delft3D effectively simulated the operational condition and flow of weirs in river. In accuracy evaluation of the Delft3D-FLOW, the Bias, Pbias, Mean Absolute Error (MAE), Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE), and Index of Agreement (IOA) were used, and the result was evaluated as grade above 'Satisfactory'. The HABITAT calculated Habitat Suitability Value (HSV) for the following eight species: mammal, fish, aquatic plant, and benthic macroinvertebrate. An Area was defined as a suitable habitat if the HSV was larger than 0.5. HABITAT was judged accurately by measuring the Correct Classification rate (CCR) and the area under the ROC curve (AUC). For benthic macroinvertebrate, the CCR and AUC were 77% and 0.834, respectively, at thresholds of 0.017 and 4 inds/m² for HSV and individuals per unit area. This meant that the HABITAT model accurately predicted the appearance of the benthic macroinvertebrates by approximately 77% and that the probability of false alarms was also very low. As a result of evaluating the suitability of habitats, in the Yeongsan river, if the annual "lowest level" (Seungchon weir: 2.5 EL.m/ Juksan weir: -1.35 EL.m) was maintained, the average habitat improvement effect of 6.5%P compared to the 'reference' scenario was predicted. Consequently, it was demonstrated that the integrated modelling framework for habitat suitability assessment is able to support the remedy aquatic ecological management.

• 구강회복응용과학지
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• 제38권2호
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• pp.90-96
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• 2022

목적: 이 연구의 목적은 표고 버섯 추출물의 치주 병원체에 대한 항균 활성과 인간 치은 섬유아세포에 대한 세포 독성을 조사하는 것입니다. 연구 재료 및 방법: 표고버섯을 물과 아세톤에 닮근 후, 상등액을 건조하여 추출물을 채취하였다. 추출물에 대한 치주 병원체의 감수성을 조사하였다. 인간 치은 섬유아세포에 추출물을 처리하고 CCK-8 용액을 이용하여 세포 생존율을 측정하였다. 결과: 표고버섯 물추출물은 2.5 mg/ml에서 치주병원체의 증식을 유의하게 감소시켰다(P < 0.05). 아세톤 추출물은 0.32 mg/ml에서 Porphyromonas gingivalis와 Tannerella forsythia의 성장을 유의하게 억제하였고, 0.64 mg/ml에서 Treponema denticola의 성장을 유의하게 억제하였다(P < 0.05). 추출물의 세포독성은 2.5 mg/ml의 농도에서 나타났으며, 1.25 mg/ml 농도의 추출물이 4시간 후부터 세포 생존률을 감소시키는 것으로 나타났다. 결론: 표고버섯 추출물은 치주염 유발 세균에 대한 항균 활성과 염증 완화 효과를 보였다. 따라서 추출물은 치주질환 예방 및 치료에 대한 후보물질이 될 수 있다.

• ALGAE
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• 제37권3호
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• pp.227-237
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• 2022

Knowledge on the seaweeds of eastern Sorsogon in the Philippines is uneven. Not only is eastern Sorsogon among the areas of high seaweed diversity but locals there have interacted with seaweeds for ages. Despite seaweeds' assumed importance to Sorsoganon, ethnobotanical records are missing. In this study, we documented the traditional knowledge on seaweed use and determined the rate of knowledge transmission among the locals of eastern Sorsogon. Vernacular names and modes of preparation were given of the 12 identified species bearing culinary and medicinal importance. Ten species were eaten while three were used therapeutically. Based on ethnobotanical indices, Caulerpa chemnitzia ecad turbinata and Gelidiella acerosa were the most important seaweeds. The least cited was Caulerpa racemosa. Our study demonstrated that most of the seaweed resources in eastern Sorsogon remain largely untapped, as the identified ethnotaxa were only about 5% of the total seaweed species diversity reported for the area. The seaweed knowledge in eastern Sorsogon appeared to be homogenous across age groups with primary sources of knowledge biased towards female relatives (mothers and grandmothers) and to children as inheritors. Cessation of seaweed knowledge may come at a potential cost, as a significant fraction of the population did not transmit their knowledge to others. Our study furthered the interest in providing sophisticated resource management recommendations that consider the relationships of traditional and scientific knowledge of seaweed selection and use in eastern Sorsogon and beyond.

• Biomolecules & Therapeutics
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• 제31권2호
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• pp.227-239
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• 2023

Major depressive disorder is a leading cause of disability in more than 280 million people worldwide. Monoamine-based antidepressants are currently used to treat depression, but delays in treatment effects and lack of responses are major reasons for the need to develop faster and more efficient antidepressants. Studies show that ketamine (KET), a PCP analog, produces antidepressant effects within a few hours of administration that lasts up to a week. However, the use of KET has raised concerns about side effects, as well as the risk of abuse. 4 -F-PCP analog is a novel PCP analog that is also an NMDA receptor antagonist, structurally similar to KET, and might potentially elicit similar antidepressant effects, however, there has been no study on this subject yet. Herein, we investigate whether 4-F-PCP displays antidepressant effects and explored their potential therapeutic mechanisms. 4-F-PCP at 3 and 10 mg/kg doses showed antidepressant-like effects and repeated treatments maintained its effects. Furthermore, treatment with 4-F-PCP rescued the decreased expression of proteins most likely involved in depression and synaptic plasticity. Changes in the excitatory amino acid transporters (EAAT2, EAAT3, EAAT4) were also seen following drug treatment. Lastly, we assessed the possible side effects of 4-F-PCP after long-term treatment (up to 21 days). Results show that 4-F-PCP at 3 mg/kg dose did not alter the cognitive function of mice. Overall, current findings provide significant implications for future research not only with PCP analogs but also on the next generation of different types of antidepressants.

• 생명과학회지
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• 제33권8호
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• pp.623-631
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• 2023

본 연구는 차세대 염기서열 분석법(NGS)을 사용하여 벤자리의 microsatellite 마커를 개발하고, 개발한 마커를 사용하여 벤자리 집단의 유전학적 특성을 분석하기 위해 수행되었다. 차세대 염기서열 분석 장비인 Illumina Hiseq X ten을 사용하여 총 402,244,934개의 read들을 얻어 assembly를 실행한 결과, 전체의 약 0.33%에 해당하는 1,320,995개의 read들이 assembly 되었으며, 이 read들의 총 길이는 705,613,658 bp로 확인되었다. 크기가 640 bp 이상이 되는 contig는 952,326개로 나타났으며, 이 중 microsatellite 영역을 포함하는 contig를 151개(0.016%)로 1차 선별하고, PCR 증폭 여부를 통해 microsatellite 후보 34개를 2차로 선별하였다. 그 중 벤자리 집단의 마커로서 유용한 15개의 microsatellite 마커를 최종 선택하였다. 새로 개발한 15개의 microsatellite 마커를 사용하여 벤자리 집단을 대상으로 분석한 결과, 관찰된 유효 대립유전자 수(N_A)는 평균 12(6~25)로 나타났다. 평균 관측치 이형접합도(H_O)와 평균 기대치 이형접합도(H_E)는 각각 0.750(0.530-0.873)와 0.793 (0.647-0.895)으로 나타냈으며, 이는 해산어의 평균 값인 0.79와 유사한 수치를 나타내었다. 따라서 본 연구에서 개발한 15개의 microsatellite 마커는 벤자리 집단의 유전학적 특성 분석에 유용할 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.42-42
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• 2022

지금까지도 유역에서의 녹조 모니터링은 현장채수를 통한 점 단위 모니터링에 크게 의존하고 있어 기후, 유속, 수온조건 등에 따라 수체에 광범위하게 발생하는 녹조를 효율적으로 모니터링하고 대응하기에는 어려운 점들이 있어왔다. 또한, 그동안 제한된 관측 데이터로 인해 현장 측정된 실측 데이터 보다는 녹조와 관련이 높은 NDVI, FGAI, SEI 등의 파생적인 지수를 산정하여 원격탐사자료와 매핑하는 방식의 분석연구 등이 선행되었다. 본 연구는 녹조의 모니터링시 정확도와 효율성을 향상을 목표로 하여, 우선은 녹조 측정장비를 활용, 7000개 이상의 녹조 관측 데이터를 확보하였으며, 이를 바탕으로 동기간의 고해상도 위성 자료와 실측자료를 매핑하기 위해 다양한Machine Learning기법을 적용함으로써 그 효과성을 검토하고자 하였다. 연구대상지는 낙동강 내성천 상류에 위치한 영주댐 유역으로서 데이터 수집단계에서는 면단위 현장(in-situ) 관측을 위해 2020년 2~9월까지 4회에 걸쳐 7291개의 녹조를 측정하고, 동일 시간 및 공간의 Sentinel-2자료 중 Band 1~12까지 총 13개(Band 8은 8과 8A로 2개)의 분광특성자료를 추출하였다. 다음으로 Machine Learning 분석기법의 적용을 위해 algae_monitoring Python library를 구축하였다. 개발된 library는 1) Training Set과 Test Set의 구분을 위한 Data 준비단계, 2) Random Forest, Gradient Boosting Regression, XGBoosting 알고리즘 중 선택하여 적용할 수 있는 모델적용단계, 3) 모델적용결과를 확인하는 Performance test단계(R², MSE, MAE, RMSE, NSE, KGE 등), 4) 모델결과의 Visualization단계, 5) 선정된 모델을 활용 위성자료를 녹조값으로 변환하는 적용단계로 구분하여 영주댐뿐만 아니라 다양한 유역에 범용적으로 적용할 수 있도록 구성하였다. 본 연구의 사례에서는 Sentinel-2위성의 12개 밴드, 기상자료(대기온도, 구름비율) 총 14개자료를 활용하여 Machine Learning기법 중 Random Forest를 적용하였을 경우에, 전반적으로 가장 높은 적합도를 나타내었으며, 적용결과 Test Set을 기준으로 NSE(Nash Sutcliffe Efficiency)가 0.96(Training Set의 경우에는 0.99) 수준의 성능을 나타내어, 광역적인 위성자료와 충분히 확보된 현장실측 자료간의 데이터 학습을 통해서 조류 모니터링 분석의 효율성이 획기적으로 증대될 수 있음을 확인하였다.

• 한국항만경제학회지
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• 제39권2호
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• pp.129-141
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• 2023

본 연구는 오차교정모형을 활용해 건화물선과 유조선 일간 해상운임의 동태적 특성과 예측 정확도를 분석한다. 공적분된 시계열 자료의 오차를 계산하기 위해 본 연구는 공통 확률적 추세 모형(Common Stochastic Trend Model, CSTM 모형)과 벡터오차교정모형(Vector Error Correction Model, VECM 모형)을 활용한다. 먼저, CSTM 모형의 오차를 사용한 오차교정모형이 VECM 모형의 경우보다 교정계수(adjustment speed coefficient)가 경제학적 이론에 더 부합하는 결과를 보인다. 나아가 조정결정계수(adjR²) 측면에서도 CSTM 모형의 경우가 VECM 모형에 비해 모형 적합도가 큰 것으로 나타난다. 둘째, 예측 정확도를 판단하는 지표인 평균 절대 오차와 평균 절대 척도 오차를 살펴보면, CSTM 모형의 오차를 이용한 모형이 VECM 모형의 오차를 이용한 모형보다 총 15가지 경우 중에 12가지 경우에서 예측 정확도가 높은 것을 확인할 수 있다. 미래 연구주제로서 1) 두 가지 오차를 모두 활용하는 분석 및 예측 과제, 2) 원자재 및 에너지 자원 시장의 데이터를 추가하는 과제, 3) 오차항의 부호에 따라 교정계수를 다르게 추정하는 과제 등을 제시한다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제35권2호
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• pp.121-133
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• 2023

The demand for cement and limestone crushed materials has increased many folds due to the tremendous increase in construction activities in Pakistan during the past few decades. The number of cement production industries has increased correspondingly, and so the rock-blasting operations at the limestone quarry sites. However, the safety procedures warranted at these sites for the blast-induced ground vibrations (BIGV) have not been adequately developed and/or implemented. Proper prediction and monitoring of BIGV are necessary to ensure the safety of structures in the vicinity of these quarry sites. In this paper, an attempt has been made to predict BIGV using artificial neural network (ANN) at three selected limestone quarries of Pakistan. The ANN has been developed in Python using Keras with sequential model and dense layers. The hyper parameters and neurons in each of the activation layers has been optimized using randomized and grid search method. The input parameters for the model include distance, a maximum charge per delay (MCPD), depth of hole, burden, spacing, and number of blast holes, whereas, peak particle velocity (PPV) is taken as the only output parameter. A total of 110 blast vibrations datasets were recorded from three different limestone quarries. The dataset has been divided into 85% for neural network training, and 15% for testing of the network. A five-layer ANN is trained with Rectified Linear Unit (ReLU) activation function, Adam optimization algorithm with a learning rate of 0.001, and batch size of 32 with the topology of 6-32-32-256-1. The blast datasets were utilized to compare the performance of ANN, multivariate regression analysis (MVRA), and empirical predictors. The performance was evaluated using the coefficient of determination (R²), mean absolute error (MAE), mean squared error (MSE), mean absolute percentage error (MAPE), and root mean squared error (RMSE)for predicted and measured PPV. To determine the relative influence of each parameter on the PPV, sensitivity analyses were performed for all input parameters. The analyses reveal that ANN performs superior than MVRA and other empirical predictors, andthat83% PPV is affected by distance and MCPD while hole depth, number of blast holes, burden and spacing contribute for the remaining 17%. This research provides valuable insights into improving safety measures and ensuring the structural integrity of buildings near limestone quarry sites.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권3호
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• pp.209-223
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• 2024

4차 산업혁명 시대에 접어들어 데이터 기반의 의사결정이 보편화되고 있다. 하지만 데이터 품질이 확보되지 않은 채 수행되는 데이터 분석은 왜곡된 결과를 낳을 가능성이 존재한다. 수자원 관리의 기초가 되는 수위 데이터도 마찬가지로 결측, 스파이크, 잡음 등 다양한 품질 문제를 가진다. 본 연구에서는 잡음으로 인해 발생하는 데이터 품질 문제를 해결하고자 하였다. 잡음은 데이터의 트렌드 분석을 어렵게 하고 비정상적인 이상치를 생성할 가능성이 있다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 Wavelet Transform을 이용한 잡음 제거 접근 방안을 제안한다. Wavelet Transform은 신호처리에 주로 사용되는 방법으로 잡음 제거에 효과적인 것으로 알려져 있으며 수집된 데이터의 정답 데이터(True value) 수집을 요구하지 않으므로 시간과 비용을 줄일 수 있다는 점에서 적용이 용이한 편이다. 본 연구는 Wavelet Transform의 성능 평가를 위해 대표적인 머신러닝 기반 잡음 제거 방법인 Denoising Autoencoder와 성능 비교를 수행하였다. 그 결과 Wavelet Transform 중 Coiflets 함수는, Denoising Autoencoder에 비해 Mean Absolute Error, Mean Absolute Percentage Error, Mean Squared Error 등 모든 측면에서 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 환경에 맞는 적절한 웨이블릿 함수의 선택을 통한 잡음 문제를 효과적으로 해결할 수 있음을 시사한다. 본 연구는 수위 데이터의 품질을 향상시켜 수자원 관리 결정의 신뢰성에 기여하는 강력한 도구로서 Wavelet Transform의 잠재력을 확인한 의의가 있다.

• 한국어류학회지
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• 제35권4호
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• pp.361-365
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• 2023

2023년 5월 12일 경남 통영 욕지도 남부 해역에서 봉고네트로 홍메치목(Aulopiformes)에 속하는 치어 1개체(체장 37.6 mm)가 채집되었다. 우리 표본은 얇은 몸, 큰 입, 튜브처럼 생긴 큰 눈, 긴 뒷지느러미 기저부, 발달된 기름지느러미를 가지는 점에서 Scopelarchidae과로 확인되었다. 이후 우리 표본은 8개의 등지느러미, 20개의 가슴지느러미, 9개의 배지느러미, 26개의 뒷지느러미 줄기를 가지며, 배지느러미보다 앞쪽에 위치한 등지느러미, 가슴지느러미 아래쪽과 배지느러미 뒤쪽으로 2개의 흑색소포를 가지는 점에서 Scopelarchoides danae로 최종 분류되었다. S. danae는 적은 등지느러미 줄기(8개, 9~10개) 및 가슴지느러미 줄기 (20개, 22~25개)를 가지는 점에서 동속의 Scopelarchoides signifer와 잘 구분된다. 치어 시기의 S. danae는 옆줄의 상하 양쪽을 따라 암색 띠가 없다는 점에서 Scopelarchus guentheri 및 Scopelarchus analis와 구분되고, Scopelarchus michaelsarsi와는 더 많은 뒷지느러미 줄기(26개, 18~21개)를 가지는 점에서 잘 구분된다. 본 종이 속한 Scopelarchidae과 어류는 국내 처음 보고되는 분류군으로 눈이 튜브 모양인 점에 의거 '눈방울매퉁이과'로 국명 신칭하고, Scopelachoides danae는 '눈방울매퉁이'로 국명 신칭한다.