• 제목/요약/키워드: R&D 성과 평가

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LPS로 자극된 RAW 264.7 세포에서 찹쌀떡버섯 균사체로 생물전환된 루모라고사리 추출물의 항염증 효과 (Anti-inflammatory Effects of Rumohra adiantiformis Extracts Fermented with Bovista plumbea Mycelium in LPS-stimulated RAW 264.7 Cells)

  • 홍지혜;장은서;길명철;이계원;조영호
    • 생명과학회지
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    • 제33권6호
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    • pp.471-480
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    • 2023
  • 본 연구에서는 LPS로 자극된 RAW 264.7 세포에서 생물전환 루모라고사리 추출물(B-RAE)의 항염증 효과 및 작용기전을 연구하였다. B-RAE의 총 폴리페놀과 총 플라보노이드 함량을 측정한 결과 379.26±7.77 mg/g과 50.85±3.08 mg/g으로 각각 나타났다. B-RAE의 항산화효과를 측정한 결과 DPPH, ABTS, superoxide anion radical을 농도의존적으로 소거하는 것으로 확인되었다. 또한, B-RAE는 세포생존에 영향을 미치지 않으면서 NO 생성을 처리 농도의존적으로 저해하였다. 전염증성 사이토카인(TNF-α, IL-1β, IL-6) 발현에 미치는 영향을 정량적 실시간 PCR로 측정한 결과 전염증성 사이토카인의 mRNA발현량을 LPS 처리군과 비교하여 B-RAE 처리 농도 의존적으로 유의성 있게 감소시키는 것으로 나타났다. 염증 관련 단백질(iNOS, COX-2)의 발현 및 전사인자인 NF-κB와 MAPK 신호경로 단백질의 인산화에 미치는 영향을 Western blot분석으로 평가하였다. 그 결과 LPS 처리에 의하여 증가된 iNOS와 COX-2의 발현을 유의적으로 억제하였다. 또한, LPS 처리에 의하여 증가된 NF-κB와 IκB의 인산화가 B-RAE 처리에 의하여 감소되는 것으로 나타났다. MAPK 신호경로 단백질의 인산화에 미치는 영향을 측정한 결과 ERK와 p38 MAPK 단백질의 인산화는 농도의존적으로 감소하는 것으로 나타났으나 JNK의 인산화는 증가하는 것으로 나타났다. 따라서 이러한 B-RAE의 항염증 효과는 높은 항산화 활성, iNOS와 COX-2 발현 억제를 통한 NO 생성 억제, NF-κB경로 저해, MAPK 신호경로 조절 및 전염증성 사이토카인 발현 저해에 의해 가능하다는 것을 제시한다.

뇌기반 진화적 과학 교수학습 모형의 개발 (Development of a Model of Brain-based Evolutionary Scientific Teaching for Learning)

  • 임채성
    • 한국과학교육학회지
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    • 제29권8호
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    • pp.990-1010
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    • 2009
  • 이 연구에서는 뇌기반 진화적 교육 원리를 도출하기 위하여, 인간 뇌의 구조적 기능적 특징, 개체간과 개체내에서 일어나는 생물학적 진화, 뇌내에서 일어나는 진화적 과정, 과학 자체와 개별 과학자의 과학적 활동에 내재된 진화적 속성에 관한 연구물을 리뷰하였다. 이렇게 하여 도출된 인간 뇌의 주요 특징과 생성-선택-파지를 핵심 요소로 하는 보편 다윈주의 혹은 보편 선택주의를 토대로, 뇌기반 진화적 과학 교수 학습 모형을 개발하였다. 이 모형은 세 가지 요소와 세 가지 단계 및 평가로 이루어진다. 세 가지 요소는 정의적, 행동적, 인지적 요소이고, 각 요소를 구성하는 세 단계는 다양화 $\rightarrow$ 비교 선택 $\rightarrow$ 확장 적용(ABC-DEF; Affective, Behavioral, Cognitive components - Diversifying$\rightarrow$Emulating, Estimating, Evaluating $\rightarrow$ Furthering steps)이다. 이 모형에서 정의적 요소 (A)는 인간 뇌에서 감성을 관장하는 대뇌변연계에 토대를 두고 자연 사물과 현상에 대한 학습자의 흥미 호기심과 관련된다. 행동적 요소(B)는 시각 정보를 처리하는 후두엽, 언어 정보의 이해.생성과 관련된 측두엽, 감각운동 정보를 처리하는 감각운동령을 수반하고 과학적 활동의 직접 해보기와 관련된다. 인지적 요소(C)는 사고, 계획, 판단, 문제해결과 관련된 전두엽합령에 토대를 둔다. 이 모형은 이러한 측면에서 '뇌기반(brain-based)'이다. 이 모형의 세 가지 각 요소를 구성하는 세 단계에서, 다양화 단계(D)는 각 요소에서 다양한 변이체를 생성하는 과정이고, 가치나 유용성에 비추어 비교.선택하는 단계(E)는 변이체들 중 유용하거나 가치 있는 것을 검증하여 선택하는 과정이며, 확장.적용 단계(F)는 선택된 것을 유사한 상황으로 확장하거나 적용하는 단계이다. 이 모형은 이러한 측면에서 '진화적(evolutionary)'이다. ABC 세 요소에 대해, 과학적 활동에서 감성적 요인이 출발점으로 갖는 중요성과 뇌에서 사고 기능과 관련되는 신피질에 비해 감성을 관장하는 대뇌변연계의 우세한 역할을 반영하여 DARWIN (Driving Affective Realm for Whole Intellectual Network) 접근법을 강조한다. 이 모형은 학교 현장에서 다루는 과학 주제와 학생의 특징에 따라 다양한 형태와 수준으로 융통성 있게 실행될 수 있다.

이물 객체 탐지 성능 개선을 위한 딥러닝 네트워크 기반 저품질 영상 개선 기법 개발 (Development of deep learning network based low-quality image enhancement techniques for improving foreign object detection performance)

  • 엄기열;민병석
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제25권1호
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    • pp.99-107
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    • 2024
  • 경제성장과 산업 발전에 따라 반도체 제품부터 SMT 제품, 전기 배터리 제품에 이르기 까지 많은 전자통신 부품들의 제조과정에서 발생하는 철, 알루미늄, 플라스틱 등의 이물질로 인해 제품이 제대로 동작하지 않거나, 전기 배터리의 경우 화재를 발생하는 문제까지 심각한 문제로 이어질 가능성이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 초음파나 X-ray를 이용한 비파괴 방법으로 제품 내부에 이물질이 있는지 판단하여 문제의 발생을 차단하고 있으나, X-ray 영상을 취득하여 이물질이 있는지 판정하는 데에도 여러 한계점이 존재한다. 특히. 크기가 작거나 밀도가 낮은 이물질들은 X-Ray장비로 촬영을 하여도 보이지 않는 문제점이 있고, 잡음 등으로 인해 이물들이 잘 안 보이는 경우가 있으며, 특히 높은 생산성을 가지기 위해서는 빠른 검사속도가 필요한데, 이 경우 X-ray 촬영시간이 짧아지게 되면 신호 대비 잡음비율(SNR)이 낮아지면서 이물 탐지 성능이 크게 저하되는 문제를 가진다. 따라서, 본 논문에서는 저화질로 인해 이물질을 탐지하기 어려운 한계를 극복하기 위한 5단계 방안을 제안한다. 첫번째로, Global 히스토그램 최적화를 통해 X-Ray영상의 대비를 향상시키고, 두 번째로 고주파 영역 신호의 구분력을 강화하기 위하여 Local contrast기법을 적용하며, 세 번째로 Edge 선명도 향상을 위해 Unsharp masking을 통해 경계선을 강화하여 객체가 잘 구분되도록 한다, 네 번째로, 잡음 제거 및 영상향상을 위해 Resdual Dense Block(RDB)의 초고해상화 방법을 제안하며, 마지막으로 Yolov5 알고리즘을 이용하여 이물질을 학습한 후 탐지한다. 본 연구에서 제안하는 방식을 이용하여 실험한 결과, 저밀도 영상 대비 정밀도 등의 평가기준에서 10%이상의 성능이 향상된다.