• 환경영향평가
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• 제29권2호
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• pp.79-92
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• 2020

본 연구에서는 생태계 분야 기후변화 적응대책 수립 및 이행 단계에서 정책 실무자에게 주어지는 정보 현황과 수요를 파악하고 향후 생태계 분야 기후변화 지식 발전방향에 대한 시사점을 도출하였다. 우리나라 17개 광역지자체 및 이하 기초지자체 생태계 분야 소관부서에서 적응 실무를 수행하는 공무원을 대상으로, "생태계 분야 기후적응 지식기반 진단 및 정보수요"설문조사를 실시하여 실무에 활용되는 생태정보활용현황을 분석하고 활용도 증진 방안을 제시하였다. 설문응답자 전체(231명)의 75%(광역 85%, 기초 72%)는 생태정보의 존재 및 활용이 적응사업 수행과 관련이 있다고 생각하고 있었으며 적응업무를 포함한 생태계 소관부서 내 업무 전반을 위해 생태정보가 필요하다고 응답하였다(광역 82%, 기초 72%). 그러나 실제로 국가 및 지자체에서 생산하는 생태정보를 업무에 활용하는 비율은 크게 낮았다(광역 28%-64명, 기초 18%-42명). 지자체 행정 실무자들이 현업에서 생태정보를 활용할 때 느끼는 주요 한계점은 생태정보의 존재에 대한 인식과 업무 연계방안 등 정보 자체에 대한 사전 지식의 부족이었다. 이에 현존하는 기후변화 지식과 생태정보를 지자체 행정 실무자에게 교육 및 홍보를 통해 전달하는 것이 급선무로 나타났다. 향후 지자체 실무자들에게는 지자체 정책 목적에 따라 생태계 보전 또는 주민생활 지원 사업 등 생태계서비스 증진 측면의 활용을 동시에 충족시킬 수 있도록 생태계 현황에 대한 기초 정보와 지역개발 및 보전사업에 활용할 수 있는 생태정보가 마련되어야 한다. 정보 활용체계를 강화하기 위해 생태정보 활용방안에 대해 구체적 가이드라인을 제공하는 동시에 이용활성화를 위한 제도의 운영 및 관리가 필요하다. 국가적으로 양질의 정보를 제공하고 관련 정보에 대한 홍보, 업무 활용방안에 대해서 교육을 제공함으로써 지자체의 적응지식 및 생태정보 활용역량을 강화시킬 필요가 있다.

• 생명과학회지
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• 제26권12호
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• pp.1383-1391
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• 2016

타목시펜과 같은 항에스트로젠은 ER 양성의 초기 유방암 환자에게 사용되고 있다. 그러나 대부분의 환자에서 이 항에스트로젠에 대한 내성 발현은 불가피하게 발생한다. BCAR3 유전자는 사람의 에스트로젠 의존성 유방암에서 tamoxifen 내성유도를 야기하는 단백질로 발견되었다. 우리들은 이전에 이 BCAR3 유전자가 세포주기 진행과 EGF와 인슐린에 의한 DNA 합성 신호전달경로를 조절한다고 보고하였다. 본 연구에서는, 비종양성 정상적인 인간유방상피세포인 MCF-12A세포에서 c-Jun 전자의 조절에 대한 BCAR3유전자의 기능적인 역할을 조사하였다. BCAR3의 일시적인 발현 또는 지속적인 발현이 c-Jun mRNA와 단백질의 발현을 증가하는 것을 발견하였다. 또한 BCAR3 발현 유전자의 미세주사에 의해 세포 증식이 증가하였다. 이 c-Jun의 발현 증가는 promoter의 활성화를 통해 일어난다. 또한 BCAR3에 의한 c-Jun 발현 유도가 억제성 Ras, Rac, Rho에 의해 억제되었다. 다음으로 EGF 성장인자에 의한 c-Jun 발현 유도에 대한 BCAR3의 영향을 단일 세포 미세주사법에 의해 조사하였다. BCAR3 항체, BCAR3의 siRNA와 같은 BCAR3의 기능을 억제할 수 있는 물질들을 세포로 미세주사하면 EGF에 의한 c-Jun의 발현을 억제하였지만, IGF-1 성장인자에 의한 c-Jun 발현은 억제하지 않았다. 이러한 결과들로부터 BCAR3는 c-Jun 단백질 발현 유도와 세포 증식에 중요한 역할을 하며, 여기에는 Ras, Rac, Rho와 같은 GTPase들이 필요하다는 것을 발견하였다.

• 한국조경학회지
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• 제38권1호
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• pp.39-48
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• 2010

산림과 계곡 속에서 휴양을 통한 개인의 자아개발과 주위사람들과의 교류의 장소, 환경에 대한 교육의 장소, 심리적 안정과 정신적 편안함을 누리기 위한 장소로서 자연휴양림이 각광을 받고 있다. 1988년부터 급격히 설립되기 시작한자 연휴양림은 이용객 또한 증가되고 있으며, 지역적 여건이나 환경적 여건에 따라 그 특징이 세분화 되어 가고 있다. 그리고 주 5일제의 영향과 휴식, 여가, 웰빙 등에 대한 관심 증대 그리고 여름이나 행락철 또는 주말에 집중되는 이용객들로 인해 조용히 심신의 휴양을 원하는 방문객들은 기대한 휴양 욕구를 충족하지 못하였다. 이에 따라 본 연구에서는 이용객의 효율적 만족도 향상을 위해 전국 국 공유 85개 자연휴양림을 군집분류한 선행연구를 바탕으로 각각의 군집별 만족도의 차이를 검증하였다. 설문은 각각의 군집별로 적절히 배분하여 1,132부를 회수하여 유효한 설문지 1,015부를 분석에 이용하였으며, 설문의 신뢰성과 구축된 모형식의 통계적 적절함을 검증하였다. 그 결과, 군집별로 만족도에 영향을 미치는 독립변수의 순위에 유의한 차이가 있음을 알 수 있었다. 수용잠재적 자연휴양림군집, 내부활동적 자연휴양림군집, 내부활동, 수용잠재혼합 자연휴양림군집에서는 휴양 및 피로회복의 변수가 만족도에 가장 큰 영향력을 미치고 있으며, 그 외의 변수들의 영향력 순서도 다름을 알 수 있었다. 그리고 이용실적지표 자연휴양림군집에서는 방문비용의 적절함이, 교육적지 표 군집에서는 주변관광지와의 연계성이 만족도에 가장 큰 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 이러한 연구 결과는 군집별로 차별화된 자원의 배분을 통하여 이용객에 대한 효율적인 만족도 향상을 위한 서비스 및 자연휴양림 환경의 정비작업에 우선순위를 제공하여 줄 수 있을 것이다.

• 한국조경학회지
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• 제43권4호
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• pp.87-97
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• 2015

도시이미지 형성 및 지역 경제 활성화를 위해 국가 및 지자체별 야간경관계획 사업이 활발하게 추진되는 추세이지만, 현재까지 야간경관 관련 연구 부족 및 객관적인 평가 방법의 부재로 체계적인 야간경관계획이 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 피조사자들의 눈의 움직임 평가 및 설문조사를 통해 야간경관 특성을 분석하여, 향후 바람직한 야간경관계획에 시사점을 제공하고자 한다. 나아가 아이트래킹 기법(Eye-tracking method)이 경관 평가에 있어 객관적인 평가 방법이 될 수 있는지 검증하고자 하였다. 연구 대상지는 미국 버지니아 공과주립대 캠퍼스이며, 다양한 야간경관 이미지 중 전문가 평가를 통해 대표 야간경관을 선정하였다. 선정된 야간경관 이미지의 특성을 분석하기 위하여 사용된 변수는 선호도, 안전함(두려움), 선명도이며, 눈의 움직임 분석을 위한 변수는 고정 지속시간(fixation duration), 순간적 움직임 지속시간(saccade duration), 주사경로 길이(scan path length), 동공 크기(pupil size)이다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 다변량 분산분석(MANOVA)을 통하여 야간경관의 유형에 따라 선호도, 선명도, 안전함(두려움)의 차이가 통계적으로 유의하였으며, 상관관계 분석을 통해 선호도, 안전함, 선명도 사이에 정적인 영향관계가 있음을 도출하였다. 둘째, 야간경관의 유형에 따라 눈의 움직임 변수들(고정 지속시간, 지속시간, 주사경로 길이) 차이가 유의함을 파악하였으며, 상대적으로 오픈된 경관이 폐쇄된 경관보다 눈의 움직임 변수 수치가 낮은 것으로 조사되었다. 셋째, 눈 움직임 강도 지도(Heat map) 비교 분석에서는 피조사자들이 무의식적으로 응시한 강도 지도 결과와 선호되는 구역 및 선명하게 보이는 구역 응시를 지시했던 강도 지도 결과가 유사하게 나타나는 결과를 확인하였다. 이는 사람들이 무의식적으로 야간경관을 응시할 때, 다른 구역에 비하여 주로 선호하고, 선명하게 보이는 구역을 강하게 응시한다는 것을 의미한다. 종합해볼 때, 본 연구에서는 야간경관의 유형에 따라 전체적인 선호도, 선명도, 안전함(두려움) 등의 지각하는 특성 및 눈의 움직임 차이를 검증할 수 있었으며, 나아가 야간경관 구역별 강하게 응시하는 구역과 해당 구역이 의미하는 특성을 파악할 수 있었다. 본 연구 결과는 경관 평가에 있어 아이트래킹 기법 적용하여 환경별 유의미한 차이를 입증했다는 데에 의미하는 바가 크며, 향후 경관 평가에 시사점 제시 및 야간경관의 이용 만족도 향상을 위한 야간경관계획 시 전략적으로 참고할 수 있을 것이다.

• 한국조경학회지
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• 제49권2호
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• pp.61-73
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• 2021

본 연구는 사용자의 경험에 의해 생성된 SNS 데이터를 활용하여 이용자의 경관 인식과 경관 특성을 파악하고자 하였다. 이에 섬에서 나타나는 주요 장소와 경관은 어떻게 인지하고 있는지, 주요 경관 특성은 무엇인지 온라인상의 텍스트 데이터와 사진 데이터를 활용하여 분석하였다. 텍스트 데이터는 텍스트마이닝과 네트워크 구조분석을 시행하였으며, 사진 데이터는 경관파악모델과 색채분석을 실시하였다. 연구의 결과는 첫째, 박지·반월도 주제어의 빈도분석 결과, 지역 경관 대상 키워드인 '퍼플교', '두리마을'과 장소, 행태, 경관 이미지 키워드를 도출할 수 있었으며, 이 중 경관 이미지는 감성분석을 동시해 수행함으로써 긍정의 키워드와 함께 도출하여 경관 대상 및 인식을 파악할 수 있었다. 둘째, 네트워크 구조 분석 결과, 주요 키워드와 도출되지 않은 키워드간의 연결을 보다 구체적으로 분석할 수 있어 색채를 활용한 경관 조성이 지역 활성화에 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 셋째, 경관파악모델을 활용하여 분석한 결과, 주대상인 '퍼플교', '두리마을'을 활용한 선호 경관을 조성하기 위해선 인공요소가 배제되고, 원경으로 대상장인 바다와 하늘이 보이는 조망점을 설정하는 것이 효과적일 것으로 파악되었다. 넷째, 박지·반월도는 색채를 테마로 하여 조성한 최초의 섬으로 인공시설물에 사용된 색채는 주변 환경과 유사한 색채 계열, 상반되는 명도, 채도 값으로 주변 환경과 조화를 이루고 있음을 알 수 있었다. 본 연구는 경관분야에서 방문객이 직접 업로드한 온라인 데이터를 활용하여 이용자의 인식과 경관 대상을 파악하였다. 또한, 텍스트 및 사진 데이터를 모두 활용하여 경관 인식 및 특성을 파악한 것은 어떤 경관과 자원을 선호하고 인지하고 있는지 구체적으로 파악할 수 있다는 점에서 큰 의의가 있다. 또한, 지역의 경관에 대해 방문객의 인식을 파악함에 있어 정량적인 빅데이터 분석 방법과 정성적인 경관파악모델을 활용함은 대규모 이용자의 인식을 파악하고, 결과를 바탕으로 이루어지는 논의를 통해 경관을 보다 구체적으로 이해할 수 있을 것이다.

• 생명과학회지
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• 제31권2호
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• pp.199-208
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• 2021

Euonymus porphyreus는 노박덩굴과에 속하는 식물로 동아시아 지역에 널리 분포하며, 식물학상의 특징에 대한 보고는 있으나 항산화능과 항암활성 등에 관한 연구는 아직까지 밝혀진 바가 없다. 이에 본 연구에서는 인체 폐암세포인 A549를 사용하여 E. porphyreus 에탄올 추출물(EEEP)의 항산화 및 항암활성과 그 분자적 기전에 관하여 연구하였다. 먼저 EEEP의 총 폴리페놀 화합물과 플라보노이드 함량을 측정한 결과, 각각 115.42 mg/g, 23.07 mg/g이었다. EEEP의 DPPH radical 소거활성을 측정한 결과, IC50가 11.09 ㎍/ml로 뛰어난 항산화능을 보유한 것을 확인하였다. 또한 EEEP는 농도의존적으로 인체폐암세포주인 A549의 세포 성장을 저해하였으며, 세포 주기 변화를 분석한 결과 A549 세포의 SubG1기 세포비율이 증가하는 것을 확인하였다. Annexin V 염색과 DAPI 염색으로 EEEP 처리에 의해 apoptotic 세포와 apoptotic body가 증가하는 것을 확인하였으며, 이러한 결과는 EEEP에 의해 A549 세포의 apoptosis가 유도되는 것을 시사한다. 또한 관련 단백질들의 발현변화를 분석한 결과, EEEP에 의해 Fas, p53, Bax의 발현이 증가하고 Bcl-2의 발현은 감소하였으며, caspase-8, -9와 caspase-3의 활성화를 통해 PARP가 분해되어 apoptosis가 유도되었음을 확인하였다. 이러한 결과들로부터 EEEP는 내인성 및 외인성 경로를 통한 apoptosis 유도에 의하여 A549 세포의 증식을 억제하는 항암활성을 보유하였음을 확인하였다.

• 대한핵의학회지
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• 제39권6호
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• pp.413-420
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• 2005

목적: 수용체 결합능 정량화를 위해서는 방사성추적자의 동태를 충분히 관찰하기 위해서 보통 뇌 PET 영상을 60-120분 정도 얻어야 한다. 이처럼 장기간 PET 영상을 얻게 되는 경우 보통 피험자의 수의적/불수의적 움직임을 피할 수 없고 이러한 피험자의 머리 움직임은 재구성된 PET 영상의 공간해상도를 저하시키고 측정된 방사능 농도의 정확성을 떨어뜨리는 요인이 된다. 이 연구에서는 동적 영상 정보만을 이용하여 피험자의 머리 움직임을 보정할 수 있는 방법을 개발하고 이를 피험자의 움직임이 불가항력적인 뇌활성화 도파민 D2 수용체 영상에 적용하여 움직임 보정이 리간드 결합능 및 외부 자극에 의한 도파민 유리(release) 정량화에 미치는 영향을 평가하였다. 대상 및 방법: 4명의 정상인 자원자에서 비디오 게임에 의한 도파민 유리를 평가하기 위한 실험으로 순간+연속 주입법을 이용하여 얻은 $[^{11}C]raclopride$ PET 영상을 이용하였으며 실제로 도파민 유리를 계산하기 위해서 필요한 프레임들만을 선별해서 영상 정합 기법을 적용하였다. 즉, $[^{11}C]raclopride$을 투여한 후 선조체에서의 리간드의 특이적 결합이 항정상태(steady state)에 최초로 도달하는 과제 수행 전 (30-50 분) 영역과, 비디오 게임 과제에 의해 도파민이 유리된 후 다시 항정상태에 도달하는 70-90분, 비디오 게임을 멈춘 후 다시 항정상태에 도달하는 110-120 분 데이터에만 움직임 보정 기법을 적용하는 방식이다. 각 항정상태 구간은 보통 2-4개의 프레임으로 구성되므로 먼저 이들 프레임들간의 영상정합을 수행(intra-condition registration)하여 평균 영상을 만들고 이들 평균 영상들을 정합하여 최종적으로 움직임 보정(inter-condition registration)을 하였다. 게임 수행 전후의 도파민유리를 평가하기 위하여 머리 움직임 보정 전후의 게임 과제 수행 전후의 결합능 백분율 변화를 구하였으며 각 조건에 대한 결합능 파라미터 영상을 구하고 움직임 보정 전후의 결합능 영상의 화소별 차이를 SPM2를 이용한 t-test(쌍체 검정)로 알아보았다. 결과: 움직임 보정 전후의 영상을 비교하였을 때, 움직임 보정 전 영상에서, 게임 수행시 영상이 게임을 위한 스크린 위치에 따른 시야 변동으로 게임 수행전 영상에 비하여 앞쪽 아래로 기울어져 있음을 알 수 있었으며 이러한 경향은 대상 피험자 모두에서 관찰되었다. 보정 전 영상으로부터 측정된 비디오 게임에 의한 도파민 유리는 putamen에서 29%, caudate head에서 57%, ventral striatum에서 17% 였으나, 보정 후 영상으로부터 구한 도파민 유리는 이들 영역에서 각각 3.9%, 14,1%, 0.6%로 움직임 보정을 하지 않은 경우 선조체 모든 구소물에서 결합능 감소, 즉 게임에 의한 도파민 유리가 과대평가됨을 알 수 있다. SPM 분석결과에서도 움직임을 보정하지 않은 영상을 이용한 경우, 선조체 구조물에서의 결합능 감소와 움직임에 의한 영상강도 저하가 복합적으로 영향을 주어 결합능 차이가 매우 유의하게 평가되었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화가 선조체 영역에서 국한되어 나타나며 그 유의성이 움직임 보정 전에 비하여 낮음을 알 수 있었다. 결론: 뇌활성화 과제 수행시에 동반되는 피험자의 머리 움직임에 의하여 도파민 유리가 과대평가되었으며 이는 이 연구에서 제안한 영상정합을 이용한 움직임 보정기법에 의해서 개선되었다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.139-156
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• 2021

이미지 분류에서 딥러닝 모형을 사용하는 가장 큰 이유는 이미지의 전체적인 정보에서 각 지역 특징을 추출하여 서로의 관계를 고려할 수 있기 때문이다. 하지만 이미지의 지역 특징이 없는 감정 이미지 데이터는 CNN 모델이 적합하지 않을 수 있다. 이러한 감정 이미지 분류의 어려움을 해결하기 위하여 매년 많은 연구자들이 감정 이미지에 적합한 CNN기반 아키텍처를 제시하고 있다. 색깔과 사람 감정간의 관계에 대한 연구들도 수행되었으며, 색깔에 따라 다른 감정이 유도된다는 결과들이 도출되었다. 딥러닝을 활용한 연구에서도 색깔정보를 활용하여 이미지 감성분류에 적용하는 연구들이 있어왔으며, 이미지만을 가지고 분류 모형을 학습한 경우보다 이미지의 색깔 정보를 추가로 활용한 경우가 이미지 감성 분류 정확도를 더 높일 수 있었다. 본 연구는 사람이 이미지의 감정을 분류하는 기준 중 많은 부분을 차지하는 색감을 이용하여 이미지 감성 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 이미지의 RGB 값에 K 평균 군집화 방안을 적용하여 이미지를 대표하는 색을 추출하여, 각 감성 클래스 별 해당 색깔이 나올 확률을 가중치 식으로 변형 후 CNN 모델의 최종 Layer에 적용하는 이-단계 학습방안을 구현하였다. 이미지 데이터는 6가지 감정으로 분류되는 Emotion6와 8가지 감정으로 분류되는 Artphoto를 사용하였다. 학습에 사용한 CNN 모델은 Densenet169, Mnasnet, Resnet101, Resnet152, Vgg19를 사용하였으며, 성능 평가는 5겹 교차검증으로 CNN 모델에 이-단계 학습 방안을 적용하여 전후 성과를 비교하였다. CNN 아키텍처만을 활용한 경우보다 색 속성에서 추출한 정보를 함께 사용하였을 때 더 좋은 분류 정확도를 보였다.