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인진쑥 및 녹차 추출물을 이용한 무항생제 닭고기 생산 연구 (Studies for Antibiotic Free Chicken Production Using Water Extracts from Artemisia capillaris and Camellia sinensis)

  • 김동욱;김지혁;강근호;강환구;박성복;박재홍;방한태;김민지;나재천;채현석;최희철;서옥석;김상호;강창원
    • 한국축산식품학회지
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    • 제30권6호
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    • pp.975-988
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    • 2010
  • 본 연구는 무항생제 닭고기 생산을 위한 성장촉진용 항생제를 대체할 천연생리활성물질 개발을 목표로 실험 1에서는 인진쑥 및 녹차의 추출수율, 총 페놀화합물 함량, 항산화 활성, 항균 활성 및 면역 활성을 in vitro 실험을 통해 구명하는 한편, 실험 2에서는 이들 추출물을 육계에 음수 급여하여 생산성, 조직 및 소장의 변화, 장내 미생물 균총, 혈액 특성 및 비장 cytokines mRNA 발현량에 미치는 영향을 조사하였다. 인진쑥 및 녹차 추출물의 추출수율은 각각 16.8%, 26.5% 이었으며, 총 페놀화합물 함량은 15.28 및 26.74 GE mg/mL이었다. 또한 이들 추출물의 항산화, 항균 활성 및 닭의 splenocyte 증식에 미치는 영향을 조사한 결과, DPPH radical을 50% 감소시키는 농도인 $SC_{50}$은 각각 0.30 mg, 0.06 mg으로 나타냈으며, 유해균 3종(E. coli, S. aureus, S. Typhimurium)에 대해 항균 활성은 인진쑥 추출물이 33.7%, 21.6%, 28.5%, 녹차 추출물이 52.3%, 42.1%, 45.6%의 성장 저해율을 나타냈다. 닭의 splenocyte 증식에도 효과가 나타냈는데, 특히 인진쑥 추출물은 2.5 ${\mu}L$, 5.0 ${\mu}L$ 농도에서 림프구분열촉진인자로 알려진 Echinacea 및 concanavalin A보다 우수한 세포 증식도를 보였다. 실험 1에서 항산화, 항균 및 면역조절효과가 확인된 인진쑥, 녹차 추출물을 육계에 음수 급여한 결과, 인진쑥, 녹차 추출물 처리구가 무항생제 대조구(NC)에 비해 종료체중 및 증체량이 유의하게 증가하였으며(p<0.05), 맹장 내 Salmonella 수에서는 무항생제 대조구(NC)에 비해 유의하게 감소하거나, 감소하는 경향을 나타내었다(p<0.05). 혈액 생화학 조성에 있어서는 인진쑥, 녹차 추출물 처리시 총콜레스테롤, 간 및 신장의 이상 측정 지표인 AST 및 ALT가 대조구에 비해 유의하게 감소하였다(p<0.05). 본 연구를 통해 인진쑥 및 녹차 추출물의 생리활성효과를 구명하였으며, 이들 추출물은 육계 생산성을 향상시키고 유해균의 성장 및 증식을 억제시켜 장내 미생물 균총 안정화에 긍정적인 영향을 미치는 한편, 조직 발달 및 혈액 성상에 부정적인 영향을 미치지 않아 항생제 대체제로서의 이용 가능성을 확인하였다.

소비자-브랜드 관계 품질 측정에 관한 연구 (Measuring Consumer-Brand Relationship Quality)

  • 강명수;김병재;신종칠
    • 마케팅과학연구
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    • 제17권2호
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    • pp.111-131
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    • 2007
  • 브랜드의 중요성이 증대됨에 따라 다양한 브랜드 관련 연구가 이루어지고 있는데, 최근 들어서는 소비자-브랜드 관계가 브랜드 연구의 중심이 되어가고 있다. 본 논문은 이러한 소비자-브랜드 관계에 있어서 높은 품질과 지속적인 연대를 가능하게 하는 브랜드 관계 품질의 측정을 다루고 있다. 소비자-브랜드 관계에 대한 대부분의 기존 연구들은 Fournier(1994, 1998)가 제시한 6개 구성요소 또는 하위 차원을 바탕으로 하고 있다. 그러나 많은 연구들에서 소비자-브랜드 관계를 구성하는 6가지의 요소 또는 하위차원들이 소비자-브랜드 관계 품질이라는 하나의 단일차원을 이루고 있는지 확인하지 못한 채 소비자-브랜드 관계를 측정하기 위해 이들 하위차원들을 결합하여 점수를 계산하고서 연구를 진행하고 있다. 이러한 문제와 관련하여 본 연구에서는 소비자-브랜드 관계 품질을 구성하고 있는 상호의존, 몰입, 사랑/정열, 자아연관, 친밀감, 브랜드 파트너 품질 등의 6개의 차원들이 단일차원의 개념인가를 검토하였고, 이를 실증적으로 검토하였다. 구체적으로 본 연구에서는 구성개념들의 하위차원들이 단일차원의 구성개념인가를 검토한 선행연구들(Naver & Slater, 1990; Cronin & Taylor, 1992; Chang & Chen, 1998)에서 사용한 방법론을 활용하여 소비자-브랜드 관계를 구성하는 하위차원들이 단일차원을 이루고 있는가를 살펴보았다. 이러한 실증연구를 통해 소비자-브랜드 관계를 구성하고 있는 6개 차원들의 신뢰성, 수렴타당성, 판별타당성을 확인할 수 있었고, 소비자-브랜드관계를 구성하는 6개의 하위차원들이 단일차원을 이루고 있다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 연구결과는 소비자-브랜드 관계를 구성하는 6개의 하위차원을 결합하여 소비자-브랜드 관계를 연구하였던 기존 연구들, 소비자-브랜드관계를 구성하는 하위차원을 통합하여 소비자-브랜드 관계를 종합적으로 살펴보려는 여러 연구들에 있어서 방법론상의 실증적 근거를 제시하고 있다.

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빅데이터와 딥러닝을 활용한 동물 감염병 확산 차단 (Animal Infectious Diseases Prevention through Big Data and Deep Learning)

  • 김성현;최준기;김재석;장아름;이재호;차경진;이상원
    • 지능정보연구
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    • 제24권4호
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    • pp.137-154
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    • 2018
  • 조류인플루엔자와 구제역 같은 동물감염병은 거의 매년 발생하며 국가에 막대한 경제적 사회적 손실을 일으키고 있다. 이를 예방하기 위해서 그간 방역당국은 다양한 인적, 물적 노력을 기울였지만 감염병은 지속적으로 발생해 왔다. 최근 빅데이터와 딥러닝 기술을 활용하여 감염병의 예측모델을 개발하고자 하는 시도가 시작되고 있지만, 실제로 활용가능한 모델구축 연구와 사례보고는 활발히 진행되고 있지 않은 실정이다. KT와 과학기술정보통신부는 2014년부터 국가 R&D사업의 일환으로 축산관련 차량의 이동경로를 분석하여 예측하는 빅데이터 사업을 수행하고 있다. 동물감염병 예방을 위하여 연구진은 최초에는 차량이동 데이터를 활용한 회귀분석모델을 기반으로 한 예측모델을 개발하였다. 이후에는 기계학습을 활용하여 좀 더 정확한 예측 모델을 구성하였다. 특히, 2017년 예측모델에서는 시설물에 대한 확산 위험도를 추가하였고 모델링의 하이퍼 파라미터를 다양하게 고려하여 모델의 성능을 높였다. 정오분류표와 ROC 커브를 확인한 결과, 기계 학습 모델보다 2017년 구성된 모형이 우수함을 확인 할 수 있었다. 또한 2017에는 결과에 대한 설명을 추가하여 방역당국의 의사결정을 돕고 이해관계자를 설득할 수 있는 근거를 확보하였다. 본 연구는 빅데이터를 활용하여 동물감염병예방시스템을 구축한 사례연구로 모델주요변수값, 이에따른 실제예측성능결과, 그리고 상세하게 기술된 시스템구축 프로세스는 향후 감염병예방 영역의 지속적인 빅데이터활용 및 분석 모델 개발에 기여할 수 있을 것이다. 또한 본 연구에서 구축한 시스템을 통해 보다 사전적이고 효과적인 방역을 할 수 있을 것으로 기대한다.