최근 전 지구적인 기후변화 및 온난화의 영향으로 태풍 및 집중호우가 빈번하게 일어나고 있으며, 이로 인한 한천범람 등 홍수재해로 인명 및 재산 피해가 크게 증가하고 있다. 우리나라에서도 태풍 및 집중호우로 인한 호수피해는 매년 발생하고 있으며, 피해 빈도와 강도가 증가하고 있는 실정이다. 이러한 현실을 고려하였을 때에 하천 인근 주민의 생명과 재산을 보호하기 위하여 실시간으로 홍수위 예측을 수행하는 것은 매우 중요하다 할 수 있다. 국내에서 수위예측을 위하여 대표적으로 저류함수모형(Storage Function Model, SFM)을 채택하고 있지만, 유역면적이 작아 홍수 도달시간이 짧은 중소하천에서는 충분한 선행시간과 정확도를 확보하기 어려운 문제점이 있다. 이는 유역면적이 작은 중소하천에서는 유역 및 기상 특성과 관련된 여러 인자 사이의 비선형성이 대하천 유역에 비해 커지는 문제점이 있기 때문이다. 본 연구에서는 위와같은 문제를 해결할 수 있도록, 수문자료와 딥러닝 기법을 적용하여 실시간으로 홍수위를 예측할 수 있는 방법론을 제시하였다. 지난 태풍 및 집중호우로 인하여 급격한 수위상승이 있던 낙동강 지류하천에 대하여 LSTM(Long-Short Term Memory) 모형 기반 실시간 수위예측 모형을 개발하였으며, 선행시간 30~180분 별로 홍수위를 예측하고 관측 수위와 비교함으로써 모형의 적용성을 검증하였다. 선행시간 180분 기준으로 영강 유역 수위예측 결과와 실제 관측치의 평균제곱근 오차는 0.29m, 상관계수는 0.92로 나타났으며, 밀양강 유역의 경우 각각 0.30m, 0.94로 나타났다. 본 연구에서 제시된 딥러닝 기반모형에 10분 단위 실시간 수문자료가 입력된다면, 다음 관측자료가 입력되기 전 홍수예측 결과가 산출되므로 실질적인 홍수예경보체계에 유용하게 사용될 수 있을 것이라 보인다. 모형에 적용할 수 있는 더욱 다양한 수문자료와 매개변수 조정을 통하여 예측결과에 대한 신뢰성을 더욱 높일 수 있다면, 기존의 저류함수모형과 연계하여 홍수대응 능력을 향상시키는데 도움이 될 수 있다.
식용 해조류의 일종인 모자반을 추출, 분획 하여 in vitro에서의 항발암효과를 실험하였다. 모자반을 추출, 분획하여 3종의 암세포주(HepG2, HT-29, HeLa)를 이용하여 암세포 독성 효과를 본 결과, 모자반의 ethylether 분획층(SFMEE)과 ethylacetate분획층(SFMEA)에서 3종의 사용 암세포주인 HepG2, HT29 및 HeLa 모두 아주 높은 cytotoxicity를 보였으며, HT29와 HeLa에서는 mathanol 추출물(SFM)과 hexane 분획층(SFMH)에서도 유의적인 암세포 독성 효과를 나타내었다. 정상세포인 liver세포는 모자반의 모든 용매 분획층에서 암세포 독성효과가 낮게 나타났다. 이상과 같이 3종의 암세포에 대한 독성 실험에서 전반적으로 SFMEE층과 EFMEA층에 월등히 높은 암세포 독성 물질이 존재함을 알 수 있었다. 한편 인체 간암세포주인 HepG2를 이용하여 QR 효소 유도 활성 여부를 측정한 결과 SFMEE층은 아주 낮은 초기 첨가 농도인 25 $\mu\textrm{g}$/mL에서, 대조군에 비해 이미 2.89배의 높은 QR 유도 활성 효과를 보였고, SFMH층은 농도의존적으로 그 효과가 증가하여 최종 농도인 100 $\mu\textrm{g}$/mL에서 2.50배의 QR 유도 활성효과를 나타내었다. 모자반의 DPPH radical 소거능을 실험 하였으며 모자반의 메탄을 추출물의 DPPH 소거능 결과는 대조군인 항산화제인 BHT와 Vit C의 결과와 유사하였다. 본 실험의 결과로 모자반은 메탄올 추출물속에 DPPH소거능을 가진 물질이 존재하고 있으며 이 결과는 모자반의 in vitro 항발암활성을 설명하는데 그 기초배경이 될 수 있다. 본 실험 결과를 종합 검토해 보면 모자반 추출물과 용매별 각 분획 층에서의 암세포 독성 효과는 주로 비극성 분획층에서 높게 나타났으며, QR유도 활성 효과도 비극성 분획층인 SFMEE층과 SFMH층에서 나타났다. 특히 SFMEE층은 적은 농도에서 암세포 독성 효과, QR 유도 활성 효과를 나타내었으며 이 연구결과에 대한 단계적인 물질의 분리 동정이 이루어져 SFMEE층에서의 유용한 생리활성물질 개발이 기대되는 바이다.
수문모형의 최적 매개변수를 추정하기 위해서 자동최적화기법이 자주 이용되며, 이러한 최적화기법은 관측값과 모의값의 오차를 최소로 하기 위해 목적함수를 필요로 한다. 다만, 다양한 목적함수 선택에 따라 각기 다른 수문응답 결과를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 국내·외에서 사용되는 다양한 목적함수를 활용하여 단기 강우-유출 수문모형의 매개변수를 추정하고, 목적함수에 따른 수문곡선의 재현성을 평가하고, 적정 목적함수를 제시하고자 하였다. 강우-유출 모형으로는 현행 홍수예보에서 유역 유출모의에 활용되고 있는 집중형 수문모형인 저류함수모형을 선택하였으며, 모형의 5개 매개변수에 대해서 전역최적화기법인 SCE-UA를 적용하여 모형의 최적매개변수를 추정하였다. 목적함수별 수문곡선의 재현성 평가를 위해 용담댐 상류유역인 천천유역을 대상으로 9개의 강우사상을 추출하였으며, 7개의 목적함수를 선택하여 개별 강우사상별로 저류함수모형의 매개변수를 추정하고, 이를 활용한 모의 수문곡선의 재현성을 비교·분석하였다. 분석결과, 목적함수에 오차제곱을 포함하고 있는 RMSE, NSE, RSR이 Event 7을 제외한 모든 강우사상에 대해 가장 높은 정확도를 나타냈으며, 관측유량과 모의유량의 오차만을 반영한 ABIAS의 경우, 정확도가 가장 낮은 것으로 분석되었다. 또한, 관측유량 대비 오차 항을 포함하고 있는 PBIAS 및 VE의 경우 역시, 상기 3개(RMSE, NSE, RSR)의 결과와 유사하게 비교적 안정적인 수문곡선 재현성을 보여주었다. 다만, 고유량과 저유량을 동시에 고려하여 이에 민감한 매개변수를 조정하도록 개발된 MIA의 경우, 수문곡선 재현성 성능이 매우 낮은 것으로 나타났다.
본 연구는 한중일과 OECD 가입국을 포함한 총 18개국의 제조업을 11개 부문으로 구분하여 각 국의 산업별 기술적 효율성을 추정하고 비교 분석하였다. 생산성의 전통적인 관점은 기술혁신이나 공정혁신 등을 통해 생산능력을 높이는 것이지만 생산과정의 기술적 효율성에 의해서 가장 큰 영향을 받게 되는데 이러한 생산의 기술적 효율성을 추정하는 대표적인 방법이 확률적 프런티어 생산모형(Stochastic Frontier Production Model: SFM)을 이용한 분석 방법이다. 먼저 산출변수를 총산출 또는 부가가치로 각각 설정하여 확률적 프런티어 생산함수를 추정한 결과, 둘 다 노동, 자본, 중간재 투입의 경우 모든 제조업 부문에서 투입량이 늘어날수록 산출량이 유의하게 증가하는 것으로 나타났다. 한편, 연구개발 투자는 화학, 전자, 기계 산업 등에서 산출량에 미치는 영향이 큰 것으로 나타났다. 이어서 생산함수를 통해 기술적 효율성을 추정한 결과를 보면, 산출변수를 총산출로 설정한 경우 부문별 전체 평균이 0.8이상의 값을 보이면서 대부분 높은 수준의 효율성을 나타내었다. 하지만 부가가치로 설정한 경우에는 일본이 대부분의 제조업 부문에서 가장 높은 수준을 나타내었으며, 다른 국가들은 총산출 기준의 효율성보다 낮은 수준으로 나타났다. 한중일 3개국을 비교해보면, 대부분의 제조업 부문에서 일본이 가장 높은 효율성을 나타내었으며 우리나라는 일본의 절반이나 3분의 1 수준, 중국은 우리나라 보다 낮은 수준으로 나타났다. 하지만 식품과 전자 부문에서는 중국이 우리나라보다 높게 나타나 이들 부문에서는 중국의 생산 효율성이 크게 향상되었음을 알 수 있다. 이처럼 우리나라는 중국의 빠른 성장에 비해 상대적으로 일본과의 격차를 좁히지 못하고 있으므로 산업별로 기술개발을 촉진하는 다양한 정책적 지원이 요구된다. 이와 함께 제조업 생산성 향상을 위해서는 기술개발뿐만 아니라 기술적 효율성을 제고할 수 있는 경제구조로의 전환도 필요하다고 할 수 있다.
플래쉬 콘크리트의 유동성 및 유동성 감소는 유기 화학혼화제의 종류에 영향을 받는다는 것은 잘 알려져 있다. 유기화학 혼화제는 콘크리트의 물성을 증가시킬 수 있다. 술포네이트 나프탈렌 포름알데하이드(SNF, Sulfonated Naphthalene-Formaldehyde) 고유동화제(superplasticizer)가 대표적으로 많이 사용되고 있으나, 유동성 감소의 문제점이 있다. 본 연구에서는 술포네이트 멜라민 포름알데하이드(SFM, Sulfonated Melamine-Formaldehyde) 고유동화제를 합성하여 SNF 고유동화제의 물리적 특성을 보완하고자 한다. SNF계 고유동화제를 4단계로 나누어 반응을 진행하였고, Step.1은 hyydroxymethylation 단계이고, Step.2는 sulfonation단계이고, Step.3은 중합단계이고, Step.4는 안정화 단계이다. SMF 고유동화제의 합성은 pH, 반응온도 및 반응시간에 영향을 받는다 본 합성에서 우리는 멜라민과 포름알데하이드의 몰비를 1:3, 1:4로 변화시키고, Step. 3에서 촉매의 양을 조절하면서 반응을 진행하였다. 그리고, SMF 고유동화제 및 SNF계 고유동화제와 혼합한 시료에 대해서 시멘트 대비 0.5, 1.0, 1.5wt% 첨가하여 물리적 특성을 비교하였다. 고유동화제를 첨가한 시료는 첨가하지 않은 시료 CEM보다 높은 압축강도, 슬럼프 값을 나타내었고, 미세한 기공과 낮은 기공율을 보였다.
영상 열을 이용한 3차원 구조 복원 기법은 기하학 기반의 전통적인 3차원 모델링 기법의 대안으로 복잡한 대규모 장면을 쉽고 빠르게 모델링 할 수 있는 효과적인 수단이다. 이러한 모델은 모션을 통한 구조 복원기법을 통해 주로 얻어진다. 그러나 모션을 통한 구조복원 기법은 매우 복잡한 기하학 구조와 현란한 컬러를 포함한 물체의 경우, 적용하기에 어려움이 있다. 이러한 어려움을 해결하기 위해, 본 논문에서는 움직이는 평면거울 기반의 새로운 물체 복원 기법을 제안한다. 본 기법은 장면에 포함된 기하구조의 암묵적인 단서를 이용하는 대신 장면 속에 기하학적 단서 즉, 거울의 위치 정보를 강제로 삽입하여 가상 카메라의 위치 정보를 추출한다 구해진 가상 카메라의 위치 정보를 통해 장면의 복잡도에 무관한 3차원 기하 구조를 복원할 수 있다. 이를 위해 먼저 복원하고자 하는 장면을 포함한 평면거울의 영상 열을 포착한다. 다음으로 거울의 위치 정보를 이용하여 가상 카메라의 내, 외부 파라미터를 추정한다. 구해진 카메라 파라미터는 거울의 위치 정보 추출 시 발생하는 에러를 포함하고 있기 때문에 영상 열에 존재하는 코너점들의 대응관계를 이용하여 재 보정한다 마지막으로 구해진 가상 카메라의 내부 및 외부 파라미터 정보를 통해 3차원의 구조를 복원한다 본 논문에서 제안한 알고리즘을 다양한 영상을 통해 실험한 결과 신뢰할만한 구조 복원이 가능하였다.
제브라피쉬 배아 유래세포의 최적 성장조건을 확립하기 위해 3종류의 배지 DMEM, K-NAC, D-NAC 그룹에서의 세포 성장률을 비교하였다. 실험 결과, 접종밀도에 따른 성장률의 경우, DMEM에 비해 K-NAC 그룹에서 초기 접종 효율이 높게 나타났으며, 후기 성장률은 DMEM 그룹에서 높게 나타났다. K-NAC, DMEM 그룹 모두 FBS 농도에 의한 성장차는 보이지 않았으며, 0.1% embryo extract를 첨가한 배지에서 효과는 낮게 나타났으나 1% trout serum 첨가한 경우 매우 높은 성장률을 보였다(p<0.05). $2-3{\times}10^5$ 밀도로 접종한 그룹에서는 유의차가 없었으나, $4{\sim}5{\times}10^5$ 밀도에서는 DMEM 그룹이 K-NAC 그룹보다 다소 높은 성장률을 보였다(p<0.1). DMEM과 D-NAC 그룹에서의 FBS 농도에 따른 성장률을 비교한 결과, FBS 농도에 따른 성장차는 유의하지 않았으나(p<0.05), D-NAC의 모든 실험군이 DMEM 그룹에 비해 높은 성장률을 보였다(p<0.05).
Ki, Min-Hyo;Paik, Kee-Joo;Lee, Ji-Hyeon;Chung, Hae-Young;Lee, Kyung-Hee;Kim, Kyu-Won;Kim, Nam-Deuk
Archives of Pharmacal Research
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제21권3호
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pp.298-304
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1998
Retinoids are applied to not only cancer prevention but also cancer chemotherapy by stimulating differentiation of cells. We studied differentiation inducing effect of all-trans retinoic acid (ATRA) by studying proportion of high dense fractions of stem-like cells and the size of S phase fraction in cell cycle. From mammary organoids obtained from 7- to 8-week old F344 female rat mammary gland, we cultured rat mammary epithelial cells (RMEC) and treated physiological doses of $10^{-6}$, $10^{-7}$, and $10^{-8}$ M ATRA from the first day and then cultured for 4, 7, and 14 days. After that, immunostaining was performed using peanut agglutinin (PNA) and anti-Thy-1.1 monoclonal antibody (Thy-1.1) that can be used as markers of differentiation. We separated four different cell subpopulations by flow cytometry: cells negative to both reagents (B-), PNA-positive cells (PNA+), Thy-1.1-positive cells (Thy-1.1+), and cells positive to both reagents (B+). We observed continuous decreases of high dense fractions of stem-like cells (PNA+ subpopulations) for 14 days and as much decreases as high doses of ATRA, which were thought to be proportional to doses of ATRA. We labeled RMEC with bromodeoxyuridine and investigated cell cycle fractions that went through S phase. We observed a tendency of decrease of S phase fraction with time in culture, which, is thought to be related to continuous decreases of PNA+ subpopulations and inhibitory role of ATRA on cell cycle. These results suggest that physiological doses of ATRA could stimulate differentiation of RMEC and convert stem-like RMEC to differentiated cells in SFM for a relatively long period of 14 days.
원격탐사 기법을 이용하여 산출된 태양 유도 엽록소 형광(Sun-Induced Fluorescence, SIF)을 통해 식생의 광합성 효율 및 스트레스 상태를 이해하기 위한 노력이 세계적으로 진행되고 있다. 최근 SIF 관측을 위한 광학 기기 개발과 SIF 산출 방법론이 정립되고 있으나 아직 국내에서는 SIF 관측이 드물며 관측 자료의 수도 적다. 본고에서는 나주에서 2020년 6월 10일부터 2020년 10월 5일까지 벼 생육기간 동안 광학 기기를 이용하여 관측된 SIF 자료를 공개하였다. SFM 방법과 iFLD 방법으로 O2A과 O2B 흡수 대역의 SIF를 산출하였으며, 광합성 유효 복사량에 대한 정보도 제공하였다. 또한, 태양천정각, 센서의 광 포화상태, 관측 순간의 태양광의 급격한 변화, 태양광 정반사 영향 등을 고려하여 품질이 낮은 SIF 자료를 필터링하였다. 본 자료를 통해 연구자들이 SIF에 대한 이해를 높이고, 제안된 SIF 자료 필터링 방법으로 SIF 산출물 품질관리에 도움이 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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