Ahmad Mohammad Allam;Mohamed Karam Elbayoumy;Alaa Abdelmoneam Ghazy
Clinical and Experimental Vaccine Research
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제12권3호
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pp.179-192
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2023
The world has watched the emergence of numerous animal viruses that may threaten animal health which were added to the perpetual growing list of animal pathogens. This emergence drew the attention of the experts and animal health groups to the fact that it has become necessary to work on vaccine development. The current review aims to explore the perspective vaccines for emerging viral diseases in farm animals. This aim was fulfilled by focusing on modern technologies as well as next generation vaccines that have been introduced in the field of vaccines, either in clinical developments pending approval, or have already come to light and have been applied to animals with acceptable results such as viral-vectored vaccines, virus-like particles, and messenger RNA-based platforms. Besides, it shed the light on the importance of differentiation of infected from vaccinated animals technology in eradication programs of emerging viral diseases. The new science of nanomaterials was explored to elucidate its role in vaccinology. Finally, the role of Bioinformatics or Vaccinomics and its assist in vaccine designing and developments were discussed. The reviewing of the published manuscripts concluded that the use of conventional vaccines is considered an out-of-date approach in eliminating emerging diseases. However, these types of vaccines are considered the suitable plan especially in countries with few resources and capabilities. Piloted vaccines that rely on genetic-based technologies with continuous analyses of current viruses should be the aim of future vaccinology. Smart genomics of emerging viruses will be the gateway to choosing appropriate vaccines, regardless of the evolutionary rates of viruses.
본 연구는 병 재배 느타리버섯 정밀재배를 위한 최적 생육모델 개발을 위하여 느타리 '수한1호' 농가를 대상으로 스마트팜 기술을 적용하여 생육환경을 분석한 결과를 보고하고자 한다. 실험 농가의 균상면적은 $88m^2$, 균상형태는 2열 5단, 냉동기는 5마력, 단열은 샌드위치 판넬 100T, 가습기는 초음파 가습기 2대, 난방은 12KW를 사용하였고, 5,000병을 입병하여 재배하고 있었다. 느타리버섯재배농가에서 생육환경 데이터를 수집하기 위하여 설치한 환경센서부로부터 버섯의 생육에 직접적으로 영향을 미치는 온도, 습도, 이산화탄소 농도, 조도 등을 수집 분석하였다. 수집한 온도자료를 분석한 결과, 균 긁기한 후 입상시 온도는 $22^{\circ}C$에서 시작하여 버섯이 발생되어 병을 뒤집기를 할때까지 거의 $25^{\circ}C$를 유지하고 자실체가 자라서 수확기에 가까워지면 $13^{\circ}C$에서 $15^{\circ}C$를 유지하면서 버섯을 수확하였다. 습도자료를 분석한 결과, 습도는 입상에서 생육전 과정동안 거의 100%를 유지하였다. 이산화탄소농도 자료를 분석한 결과, 입상후 3일까지는 서서히 증가하였으나, 그 이후 급격히 증가하여 거의 2,600 ppm 까지 증가하였고, 6일차부터는 환기를 통해 단계적으로 농도를 낮추어 수확기에는 1,000 ppm을 유지하였다. 조도 자료를 분석한 결과, 느타리버섯 입상후 초기에는 거의 빛을 주지 않았고 3~4일차에 17 lux의 빛을 조사하였으며, 그 이후 주기적으로 115~120 lux의 빛을 조사하면서 생육을 진행하였다. 농가에 재배하고 있는 '수한1호'의 자실체 특성은 갓 직경은 30.9 mm, 갓 두께는 4.5 mm이며, 대 두께는 11.0 mm, 대 길이는 76.0 mm였다. 대 경도는 0.8 g/mm, 갓 경도는 2.8 g/mm였고, 대와 갓의 L값은 79.9와 52.3이였다. 자실체 수량은 160.2 g/850 ml였고, 개체중은 12.8 g/10 unit였다.
기존의 대지저항률과 접지저항 현장 측정 방식은 일정한 간격의 측정전극을 설치하여 전류를 인가하여 대지의 저항값에 따른 전압강하를 측정하게 되는데 현장 대지의 층상 구조가 특이성을 갖게 되면 역산 시 경계 조건의 오차를 발생하게 되고 접지 설계 시 중요한 대지저항률 분석이 시뮬레이션 상과 많은 차이를 보이게 된다. 본 연구는 정보통신 융합환경에서 아두이노 모듈과 스마트 접지 측정 기술를 활용하여 대지의 층상이 특이성을 갖는 구조라도 신뢰할 수 있는 스마트 대지 저항 측정장치를 개발하여 대지저항을 분석하고 데이터를 축적하여 대지의 경년변화를 예측한다. 현장의 지형적인 특성을 고려하여 접지저항과 대지저항 측정 시 각도와 거리를 정확하게 위치시켜 보조전극을 설치할 수 있는 접지저항 측정장치 및 측정방법을 제안한다. 정확한 접지저항 값을 선정할 수 있게 하기 위해 설치된 전극을 통해 접지저항 값뿐만 아니라, 대지저항률을 취득할 수 있어 유사지역에 전기시설물 설치 시에 유용한 자료로 활용할 수 있다. 또한 신뢰성 높은 데이터를 활용하고 현장의 대지구조를 분석하여 공사비용 뿐 아니라 접지설계에서 중요한 비중을 차지하는 대지에 대한 정밀한 분석으로 전위상승 등의 접지설비설계에서 많은 활용이 기대된다.
자동화 기술을 통한 한국형 스마트팜의 발전이 비약적으로 이루어지고 있는 가운데 무인화를 위한 지능적인 스마트 시설환경 관찰 및 분석에 대한 요구가 점점 증가 하고 있다. 스마트 시설환경에서 취득 가능한 시계열 데이터는 온도, 습도, 조도, CO2, 토양 수분, 환기량 등 다양하다. 시스템의 경계가 명확함에도 해당 속성의 특성상 타임도메인과 공간도메인 상에서 정확한 추정 또는 예측이 난해하다. 시설 환경에 접목이 증가하고 있는 지능형 관리 기술 구현을 위해선 시계열 공간 데이터에 대한 신속하고 정확한 정량화 기술이 필수적이라 할 수 있다. 이러한 기술적인 요구사항을 해결하고자 시도되는 다양한 방법 중에서 공간 분해능 향상을 위한 다지점 계측 메트릭스를 실험적으로 구성하였다. $50m{\times}100m$의 단면적인 연동 딸기 온실을 대상으로 $3{\times}3{\times}3$의 3차원 환경 인자 계측 매트릭스를 설치하였다. 1 Hz의 주기로 4가지 환경인자(온도, 습도, 조도, CO2)를 계측하였으며, 계측 하는 시점과 동시에 병렬적으로 공간통계법을 이용하여 미지의 지점에 대한 환경 인자들을 실시간으로 추정하였다. 선행적으로 50 cm 공간 분해능에 대응하기 위하여 Kriging interpolation법을 횡단면에 대하여 분석한 후 다시 종단면에 대하여 분석하였다. 3 Ghz에 해당하는 연산 능력을 보유한 컴퓨터에서 1초 동안 획득한 데이터에 대한 분석을 마치는데 소요되는 시간이 15초 내외로 나타났다. 이는 해당 알고리즘의 매우 높은 시간 복잡도(Order of $O=O^3$)에 기인하는 것으로 다양한 시설 환경의 관리 방법론에 적절히 대응하기에 한계가 있다 할 수 있다. 실시간으로 시간 복잡도가 높은 연산을 수행하기 위한 기술적인 과제를 해결하고자, 근래에 관심이 증가하고 있는 NVIDIA 사에서 제공하는 CUDA 엔진과 Apple사의 제안을 시작으로 하여 공개 소프트웨어 개발 컨소시엄인 크로노스 그룹에서 제공하는 OpenCL 엔진을 비교 분석하였다. CUDA 엔진은 GPU(Graphics Processing Unit)에서 정보 분석 프로그램의 연산 집약적인 부분만을 담당하여 신속한 결과를 산출할 수 있는 라이브러리이며 해당 하드웨어를 구비하였을 때 사용이 가능하다. 반면, OpenCL은 CUDA 엔진이 특정 하드웨어에서 구동이 되는 한계를 극복하고자 하드웨어에 비의존적인 라이브러리를 제공하는 것이 다르며 클러스터링 기술과 연계를 통해 낮은 하드웨어 성능으로 인한 단점을 극복하고자 하였다. 본 연구에서는 CUDA 8.0(https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)버전과 Pascal Titan X(NVIDIA, CA, USA)를 사용한 방법과 OpenCL 1.2(https://www.khronos.org/opencl/)버전과 Samsung Exynos5422 칩을 장착한 ODROID-XU4(Hardkernel, AnYang, Korea)를 사용한 방법을 비교 분석하였다. 50 cm의 공간 분해능에 대응하기 위한 4차원 행렬($100{\times}200{\times}5{\times}4$)에 대하여 정수 지수화를 위한 Quantization을 거쳐 CUDA 엔진과 OpenCL 엔진을 적용한 비교한 결과, CUDA 엔진은 1초 내외, OpenCL 엔진의 경우 5초 내외의 연산 속도를 보였다. CUDA 엔진의 경우 비용측면에서 약 10배, 전력 소모 측면에서 20배 이상 소요되었다. 따라서 우선적으로 OpenCL 엔진 기반 하드웨어 가속 기술 최적화 연구를 통해 스마트 시설환경 실시간 시뮬레이션 기술 도입을 위한 기술적 과제를 풀어갈 것이다.
스마트 시설환경의 제어 요소는 난방기, 창 개폐, 수분/양액 밸브 개폐, 환풍기, 제습기 등 직접적으로 시설환경의 조절에 관여하는 인자와 정보 교환을 위한 통신, 사용자 인터페이스 등 간접적으로 제어에 관련된 요소들이 복합적으로 존재한다. PID 제어와 같이 하는 수학적 논리를 바탕으로 한 제어와 전문 관리자의 지식을 기반으로 한 비선형 학습 모델에 의한 제어 등이 공존할 수 있다. 이러한 다양한 요소들을 복합적으로 연동시키기 위해선 기존의 시퀀스 기반 제어 방식에는 한계가 있을 수 있다. 관행의 방식과 같이 시계열 상에서 획득한 충분한 데이터를 이용하여 제어의 양과 시점을 결정하는 방식은 예외 상황에 충분히 대처하기 어려운 단점이 있을 수 있다. 이러한 예외 상황은 자연적인 조건의 변화에 따라 불가피하게 발생하는 경우와 시스템의 오류에 기인하는 경우로 나뉠 수 있다. 본 연구에서는 실시간으로 변하는 시설환경 내의 다양한 환경요소를 실시간으로 분석하고 상응하는 제어를 수행하여 수학적이며 예측 가능한 논리에 의해 준비된 제어시스템을 보완할 방법을 연구하였다. 과거의 고성능 컴퓨팅(HPC; High Performance Computing)은 다수의 컴퓨터를 고속 네트워크로 연동하여 집적적으로 연산능력을 향상시킨 기술로 비용과 규모의 측면에서 많은 투자를 필요로 하는 첨단 고급 기술이었다. 핸드폰과 모바일 장비의 발달로 인해 소형 마이크로프로세서가 발달하여 근래 2 Ghz의 클럭 속도에 이르는 어플리케이션 프로세서(AP: Application Processor)가 등장하기도 하였다. 상대적으로 낮은 성능에도 불구하고 저전력 소모와 플랫폼의 소형화를 장점으로 한 AP를 시설환경의 실시간 제어에 응용하기 위한 방안을 연구하였다. CPU의 클럭, 메모리의 양, 코어의 수량을 다음과 같이 달리한 3가지 시스템을 비교하여 AP를 이용한 마이크로 클러스터링 기술의 성능을 비교하였다.1) 1.5 Ghz, 8 Processors, 32 Cores, 1GByte/Processor, 32Bit Linux(ARMv71). 2) 2.0 Ghz, 4 Processors, 32 Cores, 2GByte/Processor, 32Bit Linux(ARMv71). 3) 1.5 Ghz, 8 Processors, 32 Cores, 2GByte/Processor, 64Bit Linux(Arch64). 병렬 컴퓨팅을 위한 개발 라이브러리로 MPICH(www.mpich.org)와 Open-MP(www.openmp.org)를 이용하였다. 2,500,000,000에 이르는 정수 중 소수를 구하는 연산에 소요된 시간은 1)17초, 2)13초, 3)3초 이었으며, $12800{\times}12800$ 크기의 행렬에 대한 2차원 FFT 연산 소요시간은 각각 1)10초, 2)8초, 3)2초 이었다. 3번 경우는 클럭속도가 3Gh에 이르는 상용 데스크탑의 연산 속도보다 빠르다고 평가할 수 있다. 라이브러리의 따른 결과는 근사적으로 동일하였다. 선행 연구에서 획득한 3차원 계측 데이터를 1초 단위로 3차원 선형 보간법을 수행한 경우 코어의 수를 4개 이하로 한 경우 근소한 차이로 동일한 결과를 보였으나, 코어의 수를 8개 이상으로 한 경우 앞선 결과와 유사한 경향을 보였다. 현장 보급 가능성, 구축비용 및 전력 소모 등을 종합적으로 고려한 AP 활용 마이크로 클러스터링 기술을 지속적으로 연구할 것이다.
4차 산업혁명과 함께 국내외로 최첨단융합기술이 농업분야에 적용되기 시작하면서, ICT, 스마트팜 등이 농촌에 보급되기 시작하였다. 그러나 국내 농촌인구수의 지속적인 감소, 고령화로 인하여 최신 기술들의 전파에 어려움이 많은 실정이다. 이에, 다양한 농민 교육 프로그램이 필요한 가운데, 최근 가상현실 기술이 떠오르면서, 농민교육용 프로그램 개발에 활용을 고려해 볼 수 있다. 현재 가상현실 기술은 교육, 의료, 오락 등 다양한 분야에 응용되고 있으며, 교육효과의 증진, 경제적인 교육, 위험성 감소 등의 장점을 바탕으로 농업 분야에 접목이 가능할 것으로 판단하였다. 특히, 스마트팜의 경우 내부의 환경 조절을 위하여 다양한 기술이 집약되어 운영이 되기 때문에, 농민들이 이러한 공기역학적 환경 분포를 이해하는데 가상현실 기술이 매우 효과적일 수 있다. 이를 위해서는 유동, 온도, 가스 등의 분석 및 측정 결과를 바탕으로 가시화하는 기술이 필요하다. 현장에서 직접 환경 요소를 측정하는 것에 한계가 있기 때문에, 최근 연구가 활발하게 이루어지고 있는 전산유체역학을 통한 농업시설 내의 환경 분포 및 에너지 부하를 분석결과를 융합하면 용이할 것으로 사료된다. 또한 농민이 대상이기 때문에 사용자 편의성을 고려한 인터페이스 구축이 병행되어야 할 것이다.
본 논문에서는 소의 사료 취식량(Feed Intake), 반추(Rumination), 발정기(In Heat) 모니터링 기술을 이용하여, RFI(Residual Feed Intake) 모니터링 및 신진대상 이상을 예측하는 웨어러블 디바이스 및 PC용 웹과 스마트폰 어플리케이션을 이용한 모니터링 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 시스템의 개발로 농장주는 경제적 효율성의 증가가 기대된다. 사료 섭취량을 분석하면, 소의 체중에 근거한 추천 사료량과 소가 섭취하는 사료량과의 차이를 확인할 수 있으며, Metabolic disorder(신진대사 이상)에 대한 조기 발견이 가능할 것으로 예상된다. 본 논문의 결과물을 사용하는 농장주는 가장 효율적인 성과를 나타내는 소를 구별할 수 있으며, 소의 표피(목)에 부착하는 웨어러블 장치로부터 입력되는 6축 모션 센서 신호와 웨어러블 장치에 부착된 마이크를 통해 입력되는 소의 목넘김 소리를 통해서 소의 반추와 사료섭취량을 측정할 수 있다. 향후에는 심박, 호흡 등의 추가적인 생체신호를 측정할 수 있도록 개선 작업을 진행할 예정이다.
본 논문에서는 농작물 다중 분광 이미지에 대해 특징 융합 기법을 이용하여 의미론적 분할 성능을 향상시키기 위한 프레임워크를 제안한다. 스마트팜 분야에서 연구 중인 딥러닝 기술 중 의미론적 분할 모델 대부분은 RGB(red-green-blue)로 학습을 진행하고 있고 성능을 높이기 위해 모델의 깊이와 복잡성을 증가시키는 데에 집중하고 있다. 본 연구는 기존 방식과 달리 다중 분광과 어텐션 메커니즘을 통해 모델을 최적화하여 설계한다. 제안하는 방식은 RGB 단일 이미지와 함께 UAV (unmanned aerial vehicle)에서 수집된 여러 채널의 특징을 융합하여 특징 추출 성능을 높이고 상호보완적인 특징을 인식하여 학습 효과를 증대시킨다. 특징 융합에 집중할 수 있도록 모델 구조를 개선하고, 작물 이미지에 유리한 채널 및 조합을 실험하여 다른 모델과의 성능을 비교한다. 실험 결과 RGB와 NDVI (normalized difference vegetation index)가 융합된 모델이 다른 채널과의 조합보다 성능이 우수함을 보였다.
The main goal of this paper is to assess application of UAV (Unmanned Aerial Vehicle) remote sensing and GIS based images in detection and measuring of rice field drought area in South Korea. Drought is recurring feature of the climatic events, which often hit South Korea, bringing significant water shortages, local economic losses and adverse social consequences. This paper describes the assesment of the near-realtime drought damage monitoring and reporting system for the agricultural drought region. The system is being developed using drought-related vegetation characteristics, which are derived from UAV remote sensing data. The study area is $3.07km^2$ of Wonbuk-myeon, Taean-gun, Chungnam in South Korea. UAV images were acquired three times from July 4 to October 29, 2015. Three images of the same test site have been analysed by object-based image classification technique. Drought damaged paddy rices reached $754,362m^2$, which is 47.1 %. The NongHyeop Agricultural Damage Insurance accepted agricultural land of 4.6 % ($34,932m^2$). For paddy rices by UAV investigation, the drought monitoring and crop productivity was effective in improving drought assessment method.
Wu, Jiayao;Choi, Jaeyoung;Asiegbu, Fred O.;Lee, Yong-Hwan
Mycobiology
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제48권5호
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pp.373-382
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2020
Laccases (EC 1.10.3.2), a group of multi-copper oxidases (MCOs), play multiple biological functions and widely exist in many species. Fungal laccases have been extensively studied for their industrial applications, however, there was no database specially focused on fungal laccases. To provide a comparative genomics platform for fungal laccases, we have developed a comparative genomics platform for laccases and MCOs (http://laccase.riceblast.snu.ac. kr/). Based on protein domain profiles of characterized sequences, 3,571 laccases were predicted from 690 genomes including 253 fungi. The number of putative laccases and their properties exhibited dynamic distribution across the taxonomy. A total of 505 laccases from 68 genomes were selected and subjected to phylogenetic analysis. As a result, four clades comprised of nine subclades were phylogenetically grouped by their putative functions and analyzed at the sequence level. Our work would provide a workbench for putative laccases mainly focused on the fungal kingdom as well as a new perspective in the identification and classification of putative laccases and MCOs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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