• 한국버섯학회지
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• 제10권3호
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• pp.109-114
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• 2012

느타리 버섯류의 새로운 품종을 개발하기 위하여 고품질의 짙은 회색느타리 신품종을 육성하였다. 2003년부터 2004년까지 느타리 유전자원의 특성검정을 하였다. 2008년에 육종모본수한과 '농기201호'의 단핵체간 교잡하여 04-154 교잡주를 육성하였다. 이 교잡주 04-154와 품종 '청풍'의 단핵체와 다시 교잡하여 우수한 Po2008-275를 선발하여 특성검정, 확대재배를 실시하여 농작물 직무육성 신품종 선정심의회에서 '구슬'로 명명되었다. 주요특성으로 균사 생장 적온이 $25{\sim}30^{\circ}C$이며 버섯 원기형성 및 발생 온도는 $10{\sim}16^{\circ}C$이였다. 자실체의 갓 색깔은 짙은 회색으로 자연 상태에서 봄, 가을에 재배가 알맞은 특성을 가지고 있다. 균사체 배양기간은 25~30일이며 균 긁기 후 초발이소요일수는 3~5일로 온도가 높을수록 단축된다. 자실체 형태는 얕은 깔때기형이다. 대굵기는 $16.8{\pm}1.6mm$, 대길이는 $51.0{\pm}4.4mm$로 다른 느타리 종에 비해 자실체 대가 굵고 다소 짧은 편이다. 자실체 수량은 상자 당($43{\times}43{\times}11cm$) 1,545g으로 04-154 계통친이 100일 때 '구슬' 137, '청풍'이 146이었다. 가변특성으로는 감자배지와 버섯완전배지에서 균사를 배양한 결과 버섯완전배지에서 생장이 양호하였다. 또한 3종류의 primer를 이용하여 새로운 품종 '구슬'과 모균주에 대한 DNA profile을 분석한 결과 primer URP 1, primer URP 2, primer URP 5에서 양친주의 주요 밴드를 가지며 대조구인 '춘추2호'와는 뚜렷하게 구분되었다. 신품종 느타리 '구슬'은 소비자들이 가장 선호하는 짙은 회색의 갓을 나타내어 고품질을 요구하는 소비자를 만족시키는데 기여 할 것으로 기대된다.

• 사상체질의학회지
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• 제10권1호
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• pp.215-233
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• 1998

본 연구(硏究)는 1998.1월(月)에서 1998.6월(月)사이에 동의대학교(東義大學校) 한의과대학(韓醫科大學) 부속한방병원(附屬韓方病院)에 입원(入院) 가료중(加h療中)인 환자 27명을 대상(對象)으로 하였으며, 사상체질(四象體質)의 판별(判別)은 사상체질분류검사(四象體質分類檢査)(QSCCII)를 중심으로 하였다. 본 결과는 사상체질분류검사(四象體質分類檢査)(QSCCII)와 사상학회(四象學會) 부산시지부(釜山市支部)에서 사용하고 있는 설문지(說問紙)를 비교하여 얻은 것이다. 1. 얼굴모양에 있어서는 태음인(太陰人)과 소양인(少陽人)에 비하여 소음인(少陰人)이 "눈코입이 작고 섬세한 편"이라고 대답하는 빈도가 높았다. 2. 걸음걸이에 있어서는 태음인(太陰人)과 소음인(少陰人)이 소양인(少陽人)에 비하여 "걸음이 빠르고 몸을 흔든다."라고 대답하는 빈도가 낮았다. 3. 피부(皮膚)에 있어서는 소양인(少陽人)에 비하여 소음인(少陰人)이 "희고 마른 편이다"라고 대답하는 빈도가 높았으며, 태음인(太陰人)은 빈도가 낮았다. 4. 피부(皮膚)에 있어서는 "피부가 부드럽고 마른 편이다."라는 항목에서는 소양인(少陽人)과 태음인(太陰人)이 소음인(少陰人)에 비하여 낮은 빈도를 보이고 있었다. 5. 전반적인 얼굴에서 느껴지는 느낌에서는 "단정하다."라는 항목에서 태음인(太陰人)에 비하여 소음인(少陰人)은 높은 빈도의 대답을 하였으며, 소양인(少陽人)은 낮은 빈도의 대답을 하였다. 6. 한출(汗出)에 있어서는 태음인(太陰人)이 소양인(少陽人)과 소음인(少陰人)에 비하여 "대체로 땀이 적은 편이거나 땀이 다른 사람보다 적다"라고 대답하는 빈도가 낮았다. 7. 식욕(食慾)에 있어서는 소양인(少陽人)과 태음인(太陰人)에 비하여 소음인(少陰人)이 "기분에 따라 식욕이 증가되거나 감소되는 편차가 심하다"라고 대답하는 빈도가 높았다. 8. 대변(大便)에 있어서는 "평소에 대변이 무른 것보다 단단해야 건강 상태가 좋다."라는 항목과 "대변이 무르거나 설사가 나면 건강 상태가 나빠진다.(찬 것, 기름진 것을 먹으면 심하다.)"라는 항목에서 소양인(少陽人)에 비하여 소음인(少陰人)은 그렇다고 대답하는 빈도가 높았으며 태음인(太陰人)은 그 빈도가 낮았다. 9. 소변(小便)에 있어서는 소음인(少陰人)에 비하여 소양인(少陽人)과 태음인(太陰人)이 "몸에 열이 많으면 갈증이 나서 물을 먹는데 먹는 것보다 소변량이 더 많이 보게 된다."라고 대답하는 빈도가 낮았다. 10. 피부(皮膚)에 있어서는 소양인(少陽人)과 태음인(太陰人)에 비하여 소음인(少陰人)은 "피부가 매끈매끈하다."라고 대답하는 빈도가 높았다. 11. 평소에 느끼는 자각증세에 있어 소음인(少陰人)에 비하여 소양인(少陽人)과 태음인(太陰人)에게서 "건망증(健忘症)"이라고 대답하는 빈도가 낮았다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.181-199
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• 2010

인구의 고령화 및 건강에 대한 관심이 증가됨에 따라 유헬스케어 서비스는 발병 후 관리관점에서 발병 전의 예방 관점으로 그 목적이 점차 이동하고 있다. 그러나 기존의 유헬스케어 서비스는 원격진료 차원의 의료 서비스 성격이 강하여, 만성 성인병과 같은 대사 증후군을 예방 및 관리하기에는 한계가 있을 뿐만 아니라, 관리자 중심의 단방향 서비스를 제공함으로 인해 사용들이 중도에 이용을 포기하는 비율이 높았다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여, 본 연구에서는 사회 네트워크를 이용한 사용자 기반 유헬스케어 서비스 추천 시스템을 제안하였으며, 실세계에서 유헬스케어 서비스 추천 시스템의 활용 가능성을 제시하기 위하여 실제 의료원에서 대사 증후군 예방 및 관리를 위해 처방한 식단 및 운동 정보를 기반으로 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 적용가능한 시스템을 구현하였다. 본 연구에서 제안한 시스템은 사용자가 선호하지 않는 서비스가 네트워크를 통해 확산될 가능성을 낮추는 동시에 추천의 신뢰성 제고를 위해 네이버들이 이용한 서비스를 공유함으로써 전체적인 추천 품질을 높인다. 즉, 사용자의 식습관 및 운동습관 등과 같은 생활습관을 개선하기 위하여 사회 네트워크를 활용함으로써 사용자간의 자율협업을 통한 개인화된 추천이 가능하다. 따라서 본 연구에서 제안하는 유헬스케어 서비스 추천 시스템은 생활습관 개선을 위하여 사용자에게 적합한 식단 및 운동을 제공하고, 생활습관의 개선을 통해 만성 성인병과 같은 대사증후군을 사전에 예방할 수 있을 것으로 기대된다.

• 환경생물
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• 제39권3호
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• pp.362-373
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• 2021

본 연구는 모기 매개체 감염병 예방을 위한 방역사업의 계획수립을 위하여 세종시의 모기 밀도 및 서식환경을 분석하여 방역 가이드라인 기초자료를 확립하는 것을 목적으로 수행되었다. 세종시 전반적인 모기분포 현황 조사를 위해 2019년 8월~10월까지 MOSHOLE과 유문등을 사용하여 일주일에 1회 1박2일 간의 모기 개체수를 조사하였으며, 구도심(조치원읍)과 신도심(보람동)의 밀도차 분석을 위해 2020년 4월~10월까지 DMS를 활용하여 매일의 모기 개체수를 조사하였다. 연구 결과 금남면에서 가장 많은 모기가 포집되었으며 서식하는 우점 모기 종은 큰검정들모기, 빨간집모기인 것으로 나타났다. 모기 개체수에 영향을 미치는 토지피복 유형은 산림지역과 초지지역으로 나타났다. 질병 매개 가능성이 있는 모기 종 분석 결과 연서면과 금남면에서 다수 발견되었으며, 흰줄숲모기, 얼룩날개모기류, 작은빨간집모기 순서로 확인되었다. 각각 CO₂와 빛을 유인제로 사용하는 MOSHOLE과 유문등의 채집효율을 비교 분석한 결과, CO₂의 유인률이 높아 모기 포집 효율성과 생태계 안정성 보존을 위해 CO₂를 유인제로 사용하는 것이 적합한 것으로 나타났다. 세종시의 모기 개체수는 구도심이 신도심보다 약 2배 정도 개체수가 많은 것으로 나타났다. 세종시는 구도심과 신도심으로 나누어져 있기 때문에 획일적인 방식으로는 눈에 띄는 방역 효과를 보기가 어려우며 효과적인 방역을 위해서는 방역의 차별성을 두어야 할 것으로 사료된다. 본 연구는 세종시의 통합적인 모기 방제 가이드라인의 기초작업으로 이루어졌으며, 본 연구의 결과로 모기를 매개로 하는 질병 확산을 제어하고, 모기로부터의 피해를 줄이는 데 일조하기를 바란다.

• 생명과학회지
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• 제31권2호
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• pp.126-136
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• 2021

산화적 스트레스에 의한 망막 색소상피 세포의 손상 및 퇴화는 시력 소실을 포함한 다양한 망막질환의 원인으로 알려져 있다. 본 연구에서는 천연물 유래 14종 단일 성분과 합성 화합물 2종을 대상으로 망막질환 개선 가능성을 평가하기 위해, 사람 유래 망막 색소상피 세포를 대상으로 산화적 스트레스에 의한 세포 손상에 대한 보호 효능을 평가하였다. 그 결과, 16종의 후보물질 중 H2O2에 의해 유발된 세포독성을 개선시키는 효능을 보인 5종(auranofin, FK-509, hemistepsin A, honokiol 및 spermidine)을 선별하였다. 이를 기반으로 H2O2에 의한 미토콘드리아 기능 손상 및 활성 저하 억제능을 평가하였으며, auranofin을 제외한 4종에서 유의한 세포 보호 효능이 관찰되었다. 더불어 H2O2에 의해 유도된 DNA 손상에 미치는 영향을 조사한 결과, FK-506, honokiol과 spermidine이 DNA 손상을 개선시켰음을 확인하였다. 그러나 5종의 후보물질이 활성 산소종의 생성에는 뚜렷한 억제 효능을 나타내지 않았으며, 이는 5종의 후보 물질이 ROS-비의존적 기전을 통해 세포 보호효과를 나타낼 것으로 사료된다. 이상의 결과를 바탕으로, 조사 대상 후보물질 중에서 spermidine이 산화적 스트레스로부터 망막 색소상피 세포의 보호 효능이 가장 우수한 천연물 유래 단일 물질임을 규명하였으며, 동시에 합성물질로는 FK-506이 망막 세포 보호 효능이 우수한 것으로 나타났다. 비록 작용 기전에 대한 추가 연구가 필요하겠지만, 본 연구 결과는 spermidine과 FK-506이 산화적 스트레스에 의한 망막질환의 위험을 억제할 가능성이 있음을 시사한다.

• 생명과학회지
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• 제31권12호
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• pp.1110-1119
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• 2021

본 연구의 목적은 LPS가 처리된 RAW 264.7 대식세포에서의 염증 반응이 미세먼지(PM_2.5)에 의해 더욱 증가될 수 있는지를 조사하는 것이다. 이를 위하여 LPS와 미세먼지(PM_2.5)가 단독으로 처리되거나 LPS가 존재하는 조건에서 미세먼지(PM_2.5)가 처리된 RAW 264.7 세포에서 염증 매개변수와 ROS의 생성 정도 및 염증 조절 유전자들의 발현 수준을 조사하였다. 본 연구의 결과에 의하면 세포 독성이 없는 범위에서 LPS가 처리된 세포에서 미세먼지(PM_2.5)는 염증성 매개 인자(NO 및 PGE₂) 및 cytokine (IL-6 및 IL-1β)의 생성 수준이 각각의 단독 처리군에 비하여 매우 증가되었으며. 이는 이들의 생성에 관여하는 유전자들의 전사 및 번역 수준에서의 발현 증가와 연관성이 있었다. 또한, LPS가 처리된 RAW 264.7 세포에 미세먼지(PM_2.5)가 노출되었을 때, 핵에서 NF-κB의 발현이 더욱 증가하였고, 세포질에서는 NF-κB 뿐만 아니라 IκB-α의 발현이 감소되었다. 이러한 결과는 LPS와 미세먼지(PM_2.5)의 단독 처리에 비하여 동시 처리된 경우 NF-κB 신호계의 활성이 더욱 증가하여 염증성 유전자들의 전사 활성촉진에 기여하였음을 의미한다. 나아가 LPS가 처리된 RAW 264.7 세포에서 미세먼지(PM_2.5)에 의해 ROS 생성이 크게 증가되었지만 NF-κB 억제제는 ROS의 생성을 감소시키지 못하였다. 그러나, ROS 생성을 인위적으로 억제하였을 경우, 미세먼지(PM_2.5)에 의해 증가된 염증 매개 인자의 발현 및 생성과 NF-κB의 활성화가 모두 감소되었다. 따라서, 본 연구의 결과는 LPS가 처리된 RAW 264.7 세포에서 미세먼지(PM_2.5)에 의해 유도된 NF-κB 매개 염증반응의 증가는 ROS 생성 의존적 현상임을 시사한다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제38권3호
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• pp.123-130
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• 2023

본 연구에서는 수산물 시료 중 Salmonella spp. 검출을 위해 단시간의 전배양(2시간 이내)과 탈염과정을 포함한 DNA 추출법을 사용하여 분자생물학적 검출을 위한 수산물 전처리 방법에 대해 연구하였다. 배양 시간에 따른 증균 효율을 탐색하기 위해 10⁰, 10¹ 및 10² CFU/mL농도의 Salmonella spp. 5종을 NB 0.5에 접종하여 증균 전, 1시간 및 2시간 동안의 증균 효율을 비교하였다. 그 결과, 2시간 동안 모든 농도에서 약 1 log CFU/mL가 증균되어 초기 농도와 유의적인 차이가 나타났다. 또한 지역별 패류시료에 S. Typhimurium을 인위적으로 감염시킨 뒤 DNA를 추출하여 염농도를 측정한 결과, 모든 시료의 염농도가 0%로 DNA 추출과 동시에 탈염이 이루어진 것을 확인하였다. 이후 추출한 DNA를 사용하여 PCR을 수행한 결과 모든 시료에서 S. Typhimurium의 특이적 양성밴드가 확인되었다. 다음으로 수산물 시료 중 Salmonella spp. 검출을 위한 증균 과정과 탈염을 포함한 DNA 추출방법의 검증을 위해 멸균 홍합시료 및 비멸균 홍합시료에 Salmonella spp. 5종을 인공적으로 약 10⁰, 10¹, 10² CFU/g의 농도로 오염시켜 전배양과 DNA를 추출하여 PCR로 특이적 증폭 밴드의 여부를 확인한 결과, 모든 농도의 Salmonella spp. 5종에서 특이적 밴드가 확인되었다. 결과적으로 본 연구에서 제시한 전배양 및 DNA 추출방법을 포함한 전처리 방법과 PCR을 사용하여 수산물 시료에서 10 CFU/g 미만의 Salmonella spp.를 검출하였으며, 시간과 비용면에서 효율적이며 과정이 복잡하기 않기 때문에 수산물의 처리 현장에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.127-148
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• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.