• 식물조직배양학회지
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• 제28권1호
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• pp.7-13
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• 2001

담배 (Nicotiana tabacum cv. BY4)의 약을 Nakata배지에 치상하여 반수체식물을 유도하였고, 반수체와 이배체 식물의 잎절편으로부터 0.5 mg/L 2,4-D가 첨가된 MS배지에서 캘러 스를 유도하였다. 이배체와 반수체의 캘러스를 배양 4주 후 2.0 mg/L 2,4-D와 0.1 mg/L BAP, 2.0 mg/L Kinetin이 조합 처리된 MS기본배지에서 계대배양 및 현탁배양을 실시하였 다. 현탁배양된 세포들을 100$\mu\textrm{m}$와 65$\mu\textrm{m}$의 나일론 망으로 걸러서 0.8% low melting agarose를 사용하여 카드뮴과 PFP 가 조합된 선발배지에 도말하였다. 도말 배양 30일 후 형성된 저항성 세포주를 선발하여 경화시키기 위해 카드뮴을 500 $\mu$M과 1,000 $\mu$M 을 처리한 다음 500 $\mu$M에서 세포주를 선발하였다. 선발된 세포주를 0.5, 1.5, 2.0 mg/L BAP 단독 및 500$\mu$M과 1,000$\mu$M의 카드뮴이 첨가된 BAP와 auxin의 조합처리구에서 식물체 재생을 유도하였다. 이때 식물체 재생은 카드뮴이 첨가되지 않은 처리구에서 일어났으며, 이배체인 경 우에는 카드뮴 단독처리시 선발된 세포주에서, 반수체인 경우에는 카드뮴과 PFP 조합처리시 선발된 세포주에서 식물체 재생이 일어났다. 세포의 생장이 왕성한 카드뮴 500$\mu$M의 것을 선발하여 식물체를 재생시켰고, 재생된 시물체의 잎, 줄기 및 뿌리의 단백질 유형을 분석하였다. 대조구로서는 스트레스를 받지 아니한 식물체를 사용하였다. Bradford방법으로 정량하였고, 그 함량은 재생된 식물체의 잎에서 6.5188 $\mu\textrm{g}$/mg.fr.wt., 줄기에서 5.3611 $\mu\textrm{g}$/mg.fr.wt. 뿌리에서 3.0213 $\mu\textrm{g}$/mg.fr.wt.이었다. 반면에 대조구의 잎에서는 5.9652 $\mu\textrm{g}$/mg.fr.wt., 줄기에서 3.5974 $\mu\textrm{g}$/mg.fr.wt. 뿌리에서 4.3766 $\mu\textrm{g}$/mg.fr.wt.이었다. 일차원 SDS-PAGE를 Laemmli 방법으로 수행한 경우 잎은 카드뮴 스트레스에 대하여 내성이 있는 것은 198.7 KD등 49개가 나타났다. 스트레스로 인하여 사라진 밴드는 160.5 KD등 4개, 합성된 단백질 밴드는 83.4 KD 등 3개이었다. 줄기에서는 카드뮴 스트레스 내성의 단백질 밴드는 43 KD등 41개가 나타났고, 사라진 밴드는 114.8 KD등 5개이었다. 또한 합성되어진 단백질 밴드는 128.7 KD 등 6개가 나타났다. 뿌리에서는 내성 단백질 밴드는 166.9 KD 등 27개, 사라진 밴드는 198.7 KD 이었고, 83.4 KD 등 5개의 단백질 밴드가 나타났다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제16권4호
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• pp.196-205
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• 2011

국내 해조류 양식종인 다시마(Saccharina japonica (Laminaria japonica Areschoug))의 영양염 및 무기탄소 흡수율과 광합성 특성을 살펴보기 위해, 부산시 기장군 일광해역 양식장에서 2011년 l월부터 5월동안 시료를 채집하여 실내 배양하였다. 배양 시료의 엽장과 엽폭 범위는 각각 46~288 cm, 4.8~22.0 cm였으며, 이들의 용존산소 평균 생산율은 $6.9{\pm}5.8{\mu}mol\;g^{-1}$ fresh weight(FW) $h^{-1}$, 질산염과 인산염 흡수율은 각각 $175.6{\pm}161.1\;nmol\;g^{-1}\;FW\;h^{-1}$, $12.7{\pm}10.1\;nmol\;g^{-1}\;FW\;h^{-1}$ 그리고 용존무기탄소 흡수율은 $8.9{\pm}7.9{\mu}mol\;g^{-1}\;FW\;h^{-1}$이었다. 다시마 엽장에 따른 이들 성분의 생산/흡수율은 로그함수 관계를 보여, 엽장 100~150 cm 이상부터는 다시마의 광합성 및 생장율이 다소 둔화되는 것으로 나타났다. 용존 산소 생산율과 질산염, 인산염, $TCO_2$ 흡수율은 각각 음의 선형관계를 보였으며, 특히 용존산소 생산율과 $TCO_2$ 흡수율은 높은 상관관계 ($r^2$=0.94)를 나타내어 서로에 대한 간접 지표가 될 수 있음을 의미한다. 다시마의 최대양지수율($F_v/F_m$)과 용존산소 및 무기탄소 생산/흡수율사이에 선형관계가 나타났으며, 양자수율이 높을수록 활발한 광합성작용으로 용존산소 생산이 활발함을 증명하였다. 광합성 형광특성 중 최대상대전자전달률은 비교적 엽체가 생장할수록 증가하였으며, 엽체의 부착부에 비해 상부 말단으로 갈수록 증가하였다. 이는 다시마가 생장할수록 광합성활성 조직 비(단위 면적당 습중량)가 증가하여 나타난 결과로 사료된다. 기장해역에서 다시마에 의한 연간 무기탄소 흡수량은 $1.0\sim1.7{\times}10^3C$ ton으로 추정되며, 이는 부산시 이산화탄소 배출량의 0.02~0.03%에 해당한다. 따라서 해조류에 의한 연안의 탄소 및 물질순환과 지구시스템에서의 역할을 파악하기 위해 추가적인 연구가 필요할 것으로 생각된다.

• 대한환경공학회지
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• 제27권2호
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• pp.163-169
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• 2005

본 연구에서는 인공 UV lamp의 대체에너지로 무한한 청정에너지인 태양광을 광원으로 이용하여 Cu(II)-EDTA 제거를 위한 광촉매 산화반응을 실시하였다. Cu(II)-EDTA의 광촉매 산화반응의 효율에 관한 연구를 위해 집광반사판의 형태, 집광반사판의 입사각, 광세기, 유량, 반응면적, $H_2O_2$의 효율, 그리고 광촉매 형태의 변화에 따라 실시하였다. Cu(II)와 DOC 제거율은 평판형의 집광반사판보다 반구형의 집광반사판 사용시 높게 나타났으며, 반사판의 각도를 $38^{\circ}$까지 증가시킬수록 제거속도 및 제거율이 각각 증가였다. $TiO_2$ 분말시스템은 $TiO_2$ 코팅 시스템보다 Cu(II)와 DOC 제거율에 있어서 약 4배 이상의 큰 제거율을 나타내어서 제거효율에 있어서는 우수한 것으로 조사되었다. Cu(II)와 DOC 모두 자외선 세기가 높은 맑은 날($0.372{\sim}2.265\;mW/cm^2$)에 제거효율이 가장 좋은 것으로 나타났는데, Cu(II)의 경우 흐린날($0.038{\sim}1.129\;mW/cm^2$에 비하여 약 3배, DOC의 경우 약 2배의 높은 제거율이 나타나서 광세기가 양자수율에 직접적으로 영향을 미침을 알 수 있었다. Cu(II)가 제거되는 경향은 반응기의 면적이 클수록 증가하였으며, 유량변동에는 비슷한 경향을 보였지만 일정유량 이상에서는 방해요인이 되는 것으로 나타났다. 코팅된 $TiO_2$를 광촉매로 사용하였을 때 $H_2O_2$ 농도증가에 따라 Cu(II)의 제거효율은 크게 증가하였지만 분말형 $TiO_2$ 사용시에는 이에 비해 $H_2O_2$ 주입효과가 크게 나타나지 않았다.

• 벤처창업연구
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• 제18권4호
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• pp.21-35
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• 2023

생성 AI 기술의 막대한 파급력에 대한 기대가 산업계를 휩쓸고 있다. 생성 AI 기술의 활용과 발전에 창업생태계가 중요한 역할을 할 것으로 기대되는 만큼, 이 분야의 벤처투자 현황과 특성을 더 잘 이해하는 것도 중요하다. 본 연구는 생성 AI 기술과 창업생태계를 주도하는 미국을 비교 대상으로 삼아 한국의 벤처투자 내역을 분석하고 향후 벤처투자 금액을 예측한다. 분석을 위해서 미국의 117개 생성 AI 스타트업의 2008년부터 2023년까지 286건의 투자 내역과 한국의 42개 생성 AI 스타트업의 2011년부터 2023년까지 144건의 투자 내역을 수집하여 새로운 분석 자료를 구축했다. 분석 결과, 생성 AI 기업의 창업과 벤처 투자가 최근 들어 급증하고 있으며, 초기 투자에 절대다수의 투자 건이 집중됐다는 점이 미국과 한국에서 공통적으로 확인됐다. 양국의 차이점도 몇 가지 발견됐다. 미국의 경우 한국과는 다르게 같은 투자 단계에서 최근의 투자 규모가 그 이전보다 285%에서 488%까지 증가했다. 단계별 투자 소요 기간은 한국이 미국보다 다소 길었으나 그 차이가 통계적으로 유의하지는 않았다. 또한, 전체 벤처투자 금액 중 생성 AI 기업에 대한 투자 비중도 한국이 미국보다 높았다. 생성AI의 세부 분야별로는 미국은 텍스트와 모델 분야에 전체 투자액의 59.2%가 집중된 반면, 한국은 비디오, 이미지, 챗 기술에 전체 투자액의 61.9%가 집중돼 차이를 보였다. 2023년부터 2029년까지 한국의 생성 AI 기업에 대한 벤처 투자 예상 금액을 네 가지 다른 모델로 예측한 결과, 평균 3조 4,300억 원(최소 2조 4,085억 원, 최대 5조 919억 원)이 필요할 것으로 추정됐다. 본 연구는 미국과 한국의 생성 AI 기술 분야의 벤처투자를 다각도로 분석하고, 한국의 벤처투자 예상 금액을 제시하였다는 점에서 실무적 의의를 찾을 수 있다. 또한, 아직 학술적 연구가 충분하지 않은 생성AI 벤처투자에 대한 현황을 구체적 자료와 실증근거를 통해 분석함으로써 향후 깊이 있는 학술 연구의 토대를 제시한다는 점에서 학술적 의의가 있다. 본 연구에서는 벤처투자 금액 예측을 위한 방법 두 가지를 새롭게 개발하여 생성 AI의 향후 벤처투자 금액을 예측하는데 적용했다. 이 방법도 후속 학술 연구에서 다양한 분야로 확장·적용되고 정제된다면 벤처투자 예상 금액 예측 방법을 풍부하게 하는 데 공헌할 수 있을 것이다.