화장품 및 뷰티산업에서 고객 맞춤형 제품과 서비스를 제공하는 것은 주요 기술 트렌드이고, 피부상태 진단과 관리는 중요한 필수기능이다. 고객의 요구 수준은 더욱더 높아지고 있으며 이에 대한 다양하고 섬세한 고민과 요구 사항이 소셜미디어 커뮤니티에서 활발하게 다루어지고 있다. 소셜미디어 상의 이미지는 매우 다양하고 비정형적이므로 피부상태 진단 및 관리에 필요한 체계적인 피부 이미지 식별을 위한 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 소셜미디어 인스타그램에서 수집한 빅데이터로부터 피부 이미지 데이터를 지능적으로 식별하고, 피부상태 진단 및 관리를 위한 정형화된 피부 샘플 데이터를 추출하는 시스템을 개발하였다. 본 논문에서 제안한 시스템은 빅데이터수집분석단계, 피부이미지분석단계, 훈련데이터준비단계, 인공신경망훈련단계, 피부이미지식별단계로 구성된다. 빅데이터수집분석단계에서는 인스타그램으로부터 빅데이터를 수집하고 피부 상태 진단 및 관리를 위한 이미지 정보를 분석결과로 저장한다. 피부이미지분석단계에서는 전통적인 이미지 처리 기법을 사용하여 피부 이미지의 평가 및 분석 결과를 획득한다. 훈련데이터준비단계에서는 피부이미지 분석결과로부터 피부 샘플데이터를 추출하여 훈련데이터를 준비하였다. 그리고 인공신경망훈련단계에서는 이 훈련데이터를 사용하여 지능적으로 피부 이미지 유형을 예측하는 인공신경망 AnnSampleSkin을 단계별 고도화와 훈련을 통해 모델을 완성하였다. 피부이미지식별단계에서는 소셜미디어로부터 수집된 이미지에 대해 피부샘플을 추출하고, 훈련된 인공신경망 AnnSampleSkin의 이미지 유형 예측 결과들을 통합하여 최종 피부 이미지 유형을 지능적으로 식별한다. 본 논문에서 제안된 피부이미지식별 방법은 약 92% 이상의 높은 피부 이미지 식별 정확도를 나타내고 있고, 정형화된 피부 샘플 이미지 빅데이터를 제공할 수 있게 되었다. 추출된 피부샘플 세트는 피부 상태를 진단하고 관리하는데 매우 효율적이고 유용한 정형화된 피부 이미지 데이터로 사용될 것으로 기대된다.
인공위성 영상레이더 위상간섭기법은 널리 활용되고 있는 원격탐사 기술로서 지진, 화산, 지반침하 등으로부터 발생한 단단한 지각 표면의 변위를 매우 정밀하게 주기적으로 관측할 수 있는 연구 활용분야의 한 종류이다. 습지대 환경처럼 수상 표면에 식생이 존재하는 경우에는 지표면과 동일한 방법을 적용하여 넓은 지역에 대한 높은 공간해상도의 수위 변화 지도 제작이 가능하다. 현재 다양한 파장 대역의 인공위성 영상레이더 시스템이 운용 중에 있으며 여기에는 넓은 지역에 대한 영상을 효과적으로 획득할 수 있는 광역 관측 ScanSAR 모드를 제공하는 위성도 다수 포함되어 있다. 본 논문의 연구 지역인 콜롬비아 북부의 Ciénaga Grande de Santa Marta (CGSM) 습지대는 카리브 해안을 따라 고지대에 위치한 광대한 습지 지역이다. CGSM 습지대는 해수면 상승과 기후 변화와 같은 자연적인 원인 뿐만 아니라 20세기 후반부터 시작된 농업개발 및 도시확장 등의 다양한 인간 활동으로 인한 심각한 환경적 위협을 받고 있다. 최근 해당 습지 지역에 대한 생태학적 중요성이 대두되면서 해당 습지를 보호하고 복원하기 위한 다양한 계획이 진행 중에 있다. 주기적인 습지대 환경 모니터링에 있어 수위 변화 관측은 매우 중요한 자료를 제공하며 일반적으로 수위계와 같은 현장관측 자료 등에 의존하는 경우가 많다. 수위계의 경우 시간적으로 연속적인 자료 관측이 가능하지만 공간적 분포를 이해하기에는 어려운 경우가 많다. 본 연구에서는 현장 관측의 공간적 해상도의 부족함을 보완하기 위한 L-밴드 ALOS-2 PALSAR-2 ScanSAR 광역 관측 모드 자료의 영상레이더 위상간섭기법 습지대 수위 변화 관측 활용 가능성에 대해 평가하고자 한다. 광역 관측 모드의 공간해상도 및 위상간섭도 품질 비교를 위해 ALOS-2 PALSAR-2 stripmap 고해상 모드와 함께 분석하였다.
본 연구는 노니와 해죽순을 혼합 급여하였을 때 흰점박이꽃무지유충(꽃벵이)에 미치는 물리화학적 변화를 관찰하기 위해 수행되었다. 노니와 해죽순을 복합 급여 시 꽃벵이 절식 동안에 사멸율, 수율 등을 개선하는 것으로 나타났다. 건조굼벵이 분말의 처리구에서 pH는 소량 증가하였으며, 명도가 증가되는 반면에, 적색도는 감소되는 것으로 나타났다. 일반성분 분석에서 지방이 약간 증가되었지만, 단백질 및 탄수화물은 유사한 것으로 관찰되었다. 처리구에 미네랄 함량은 전반적으로 상승되었으며, 특히 칼륨이 매우 높게 관찰되었다. 처리구에서 총구조아미노산은 감소된 반면에, 총유리아미노산은 증가되어 상반되는 결과를 보였다. 처리구에 구조아미노산들은 전반적으로 감소되는 경향성을 보였다. 그러나 유리아미노산은 특이적인 경향성을 보이지 않았고, 각 성분별 다른 결과를 보였다. 유리아미노산 중 트립토판, 포스포-세린, 메틸-히스티딘은 높게 증가한 반면에, 트레오닌, 메티오닌, 아스파라긴 등은 높은 감소를 보였다. 처리구에서 총포화지방산은 증가되었지만, 일가 및 다가불포화지방산은 감소되었다. 포화지방산 중에서 Heptadecanoic acid (C17:0)가 특이적으로 증가했다. 다른 한편으로 다가불포화지방산 중에서 오메가-3계열인 cis-5,8,11,14,17-Eicosapentaenoic acid (C20:5n3)가 약간 상승되는 경향성을 보였지만, 오메가-6계열은 감소되었다. 따라서 본 연구에서 미네랄, 총유리아미노산, 오메가-3 계열 지방산 등이 증가되었기 때문에, 노니와 해죽순 복합급여 사료는 기능성 증진 물질 생산을 위한 먹이원으로써 활용가능성이 있는 것으로 제의된다.
해양 염분은 전 지구 규모에서 해수 순환에 영향을 미칠 뿐만 아니라, 연·근해 지역 저염분수가 어족자원 및 수산업에 피해를 줄 수 있는 등 해양 식생환경의 변화를 줄 수 있다. 해수의 표면 특성인 sea surface salinity (SSS)에 따라 마이크로웨이브 영역의 방사율이 달라지며, 이를 통해 Soil Moisture Active Passive (SMAP) 등 위성 센서를 활용한 SSS 산출물이 제공되고 있다. 하지만 마이크로파 위성 센서 기반의 SSS 산출물은 낮은 시공간해상도로 자료를 생산하며, 연안지역과 고위도 지역에서 정확도가 낮다. 이러한 이유로 연·근해 지역 SSS의 상세한 시공간적 변화를 관측하기에는 적합하지 않다. 본 연구에서는 Jang et al. (2022)에서 제시한 기계학습 기반의 개선된 SMAP SSS (SMAP SSS (Jang))를 참조자료로 활용하여, 정지궤도해색센서(Geostationary Ocean Color Imager, GOCI) 영상으로부터 고해상도 SSS를 추정하는 Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 기반의 모델을 개발하였다. 3가지 입력변수 조합을 테스트하였고, Multi-scale Ultra-high Resolution Sea Surface Temperature (SST) 자료가 추가된 scheme 3가 가장 높은 정확도를 보였다(R2 = 0.60, RMSE = 0.91 psu). 이를 바탕으로 본 연구영역에서 SST가 SSS 모의에 효과적인 환경변수로 작용함을 보였다. 본 연구에서 제시한 LGBM 기반의 GOCI SSS는 SMAP SSS (Jang)와 비슷한 시공간적 패턴을 보였지만, 더 높은 공간해상도를 바탕으로 SSS의 보다 상세한 공간적 분포와 더불어 SMAP SSS (Jang)에서 산출하지 않는 연안 지역의 정보까지 모의하였다. 또한, 중국 남방지역에 대홍수가 발생하였던 2020년 8월을 대상으로 양자강 유출수(Changjiang Diluted Water)의 거동을 분석한 결과, GOCI SSS는 한국 해양수산연구원의 보도자료와 비교하여 일관성 있는 시공간적 변화를 보였다. 본 연구의 결과로 연안 지역의 저염수 뿐 아니라, 원해 지역에서 광학위성 신호를 활용한 고해상도 SSS 산출의 가능성을 제시하였다.
농업용 저수지는 수자원이 계절적으로 편중된 한반도에서 갈수기 용수 공급을 위한 필수적인 구조물이다. 효율적인 물 관리를 위해서는 중소규모 저수지에 대한 체계적이고 효과적인 모니터링이 필요하며, 합성개구 레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 영상은 전천후 관측이 가능하다는 특징과 함께 연속적인 저수지 모니터링을 위한 도구가 된다. 본 연구에서는 10 m급 해상도를 갖는 Sentinel-1 SAR 영상과 1 m급 해상도의 Capella X-SAR 영상을 활용하여 울산광역시 차리, 갈전, 뒷골 저수지의 수체를 탐지하였으며, 이를 통해 국내 중소규모 저수지 모니터링에의 활용성을 평가하고자 하였다. Z fuzzy function 기반 임계값 산정을 통한 영상분할기법과 객체 탐지 기반 분할기법인 Chan-vese (CV) 기법을 통해 수체 영역을 산정하였으며, UAV 영상과의 비교를 통해 성능을 정량적으로 평가하였다. 임계값 기반 탐지 정확도는 Sentinel-1의 경우 약 0.87, 0.89, 0.77 (차리, 갈전, 뒷골), Capella의 경우 약 0.78, 0.72, 0.81로 나타났으며, CV 기법 적용 시 모든 저수지에서 정확도가 향상되는 것을 확인하였다(Sentinel-1: 0.94, 0.89, 0.84, Capella: 0.92, 0.89, 0.93). Capella는 모든 저수지/분할기법에 대해 수체와 비수체의 경계를 비교적 뚜렷하게 모의하였으나, 고해상도로 인한 speckle noise가 충분히 평활화되지 않아 오탐지 및 미탐지가 다소 발생하였다. 오탐지의 제거를 위해 광학 센서 기반 보조자료를 활용하여 마스킹한 결과, 정확도가 최대 13% 향상되는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 바탕으로 SAR 위성 기반 더욱 정확한 저수지 탐지가 이루어진다면 소규모 저수지를 포함, 종합적인 가용수량에 대한 연속적인 모니터링이 가능할 것이며, 효과적인 수자원 관리에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
마이크로웨이브 소성로를 이용하여 굴 패각을 소성하여 CaO 제조하였다. 제조된 CaO를 수화 반응시켜서 Ca(OH)2를 분석하였다. 합성한 Ca(OH)2를 주성분으로하여 외부용 수성 도료 배합하였다. 굴 패각(325 mesh, 43 ㎛)은 (a) 950 ℃/1 시간와 (b) 1,150 ℃/1 시간 동안 탈탄산화반응을 시켜 CaO를 제조하였다. (a)의 소성 조건에서는 CaO 56.7 wt%이고 (b)의 소성 조건에서는 CaO 100 wt%였다. 굴 패각의 소성에 의한 CaO를 석회석의 경우와 비교하기 위하여 석회석(25~30 mm)을 950 ℃/1 시간 동안 탈탄산화 반응시켜서 CaO를 제조하였으며, XRD 분석 결과 CaO 100 wt%로 분석 되었다. 굴 패각의 소성 조건인 (b) 1,150 ℃, 1시간으로 CaO를 제조하여 수화 반응을 통하여 Ca(OH)2를 합성하였다. 제조된 CaO의 수화 조건은 (a) CaO : H2O(100 g : 200 g)과 (b) CaO : H2O(100 g : 400 g)로 수화 반응성을 실시하였다. 수화 반응 결과, 저 반응성으로 확인 되었다. 100 wt%의 Ca(OH)2를 합성하였다. 특히 (a)의 수화 조건에서 합성한 Ca(OH)2는 판상형으로 분석되었다. 굴 패각으로 합성한 Ca(OH)2를 주성분으로 외부용 수성 도료를 배합하였다. 외부용 수성 도료 표준 규격(KS M 6010)의 15개 항목에 대하여 분석하였을 때 냉동안정성을 제외한 다른 모든 기준에 적합한 것을 확인하였다.
치주조직에 존재하는 주요한 세포의 한 형태인 인체 치은섬유아세포는 다양한 구강유해세균으로부터 염증이 유발되어지며, 그중 대표적으로 치주염 원인균인 P. gingivalis의 내독소인 LPS-PG로부터 염증성 자극에 반응하여 다양한 염증매개 물질을 분비한다. 본 연구에서는 치주염을 일으키는 주요한 원인균 중 하나인 P. gingivalis로 부터 분리한 LPS-PG를 이용하여 인체 치은섬유아세포주인 HGF-1 세포에 염증을 유도한 후 LRE에 대한 항염증 및 항산화 효과를 분석하였다. 실험 결과, LRE는 LPS-PG 유도에 따라 iNOS에 의한 NO 생성과 COX-2에 의한 PGE2와 같은 염증 매개 인자의 발현 및 생성 억제와 함께 염증성 싸이토카인(TNF-α, IL-1β및 IL-6)의 생성 또한 억제하였다. 신호전달계에서 염증성 전사인자의 발현 경로를 확인하기 위하여 TLR4/Myd88/NF-κB의 활성을 확인한 결과, LRE 처리에 따라 농도 의존적으로 억제되는 것을 확인하였다. 또한 산화 환원 효소로 항염증효과를 나타내는 것으로 알려진2상 효소 중 하나인 NQO-1과 이의 전사인자인 Nrf2를 분석 한 결과 LRE 처리에 의해 효소의 활성이 높아지는 것을 확인할 수 있었다. 결론적으로 LRE는 TLR4/Myd88/NF-κB 신호전달 경로를 억제하고 NQO1/Nrf2 활성을 유도함으로써 HGF-1 세포에서 LPS-PG에 의해 유도된 염증을 억제하는 것으로 사료되며, 향후 LRE는 식·의약품 소재 개발에서 치주질환 개선의 가능성이 있는 후보물질이 될 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 2019년 5월부터 2021년 5월까지 무인센서카메라를 이용하여 설악산과 지리산 국립공원에 서식하는 다람쥐(Tamias sibiricus)의 연중 관찰 양상과 행동 패턴을 파악하기 위해 실시하였다. 주차별 관찰빈도를 지표로 하여 관찰빈도의 연중 변화를 파악하였고 봄과 여름, 가을의 시간별 관찰빈도를 이용하여 계절별 일일 행동 패턴을 분석하였다. 다람쥐의 일일 행동 패턴은 지역 및 계절에 따른 차이 없이 주행성인 것으로 나타났다. 두 지역에 서식하는 다람쥐는 연중 관찰 기간에 차이가 있었다. 설악산에서 18~45주차에, 지리산에서는 7~48주차에 다람쥐가 관찰되었으며, 이는 동면시기에 영향을 받은 것으로 판단된다. 두 지역에서 다람쥐는 가을에 가장 많이 관찰되었다. 계절에 따른 다람쥐의 개체군 동태 및 활동량 변화가 무인센서카메라 관찰빈도에 반영되는 것으로 판단된다. 무인센서카메라의 관찰빈도는 간접적인 지표로서 대상종의 서식 밀도와 활동량을 구분해낼 수 없다는 한계점이 존재하지만, 방법이 쉽고 조사자에 따른 편차가 적어 효율적인 모니터링 방법으로 제시될 수 있을 것으로 판단된다.
주요 곡물 생산 지역에 대한 작황 계절 예측을 위해 작물모형과 기상 예보자료들이 활용되고 있다. 이 때, 작물모형의 입력자료로 활용되는 기상자료의 불확실성이 작황 예측 결과에 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 기상 예보자료에 따른 작물모형 결과에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 주요 곡물 생산 지역인 미국의 콘벨트 지역을 대상으로 중규모 수치예보 모형인 Weather Research and Forecasting (WRF)로 10km 해상도의 계절 예측 자료를 생산하였다. 보다 상세한 기상 예보자료 생산을 가정하기 위해 통계적 기법인 Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model (PRISM) 기법을 활용하여 WRF 자료를 기반으로 5km 해상도로 예측 자료를 생산하였다. WRF와 PRISM 계절 예측 자료로 CROPGRO-SOYBEAN 모형을 구동하여 두 기상 예보자료에 따른 작물 생육 모의 결과를 얻었다. 2011~2018 기간에 대하여 4월 10일부터 8일 간격으로 11개의 파종일을 설정하였으며, 3개의 콩 성숙군에 대한 품종 모수가 사용되었다. 기상 자료의 불확실성을 파악하기 위해 작물 재배기간 동안의 누적 생육도일과 누적 일사량을 비교하였다. 예측된 수량 및 성숙일 등의 주요 변수들을 비교하였다. 두 기상 자료로부터 얻어진 변수들 사이의 일치도 통계량 계산을 위해 root mean square error (RMSE), normalized root mean square error (NRMSE) 및 structural similarity(SSIM) index가 사용되었다. WRF와 PRISM에서 계산된 누적 생육도일 사이의 일치도가 낮았던 연도에 콩 성숙일 모의 값에 대한 오차가 크게 나타났다. 콩 모의 수량 또한 성숙일 및 온도의 오차가 크게 나타났던 연도에 상대적으로 낮은 일치도를 가졌다. 또한 파종일이 수량 및 성숙일 예측의 일치도에 상당한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 WRF와 PRISM 자료 사이에 온도 자료의 불확실성이 작황 예측의 불확실성에 영향을 주었으며, 재배 시기에 따라 그 불확도의 크기가 상이할 수 있음을 암시하였다. 따라서 신뢰도 높은 작황 예측 자료 생산을 위해 작물별 재배기간을 고려한 불확실성 평가 등의 추가적인 연구가 진행되어야 할 것으로 보인다.
보리는 베타글루칸, 폴리페놀, 안토시아닌 등을 이용한 건강식품 소비 증가로 최근 관심이 높아지고 있다. 따라서 보리에 대한 수요자의 기호에 맞춘 기능성 품종개발과 소재로서 유전자원 활용성을 증대시키기 위해서는 자원의 특성 분석과 종, 원산지과의 관계, 군집화(Clustering)을 통한 유사성과 대표성, 형질 간의 상호관계 등과 같은 유전자원의 다양성 연구가 선행되어야 할 것이다. 본 연구는 농업유전자원센터에서 보존하고 있는 보리 25,104 유전자원(25종, 국적미상을 포함한 102개 원산지)을 대상으로 종과 원산지에 따른 다양성 분석을 수행하였다. 특히 종에 대한 작물 유효수(ENCS)는 1.17로 원산지(24.73)에 비해 매우낮게 나타났다. 이는 보존하고 있는 보리 유전자원의 대부분이 Hordeum vulgare subsp. vulgare 로 확인되었는데, 원산지에 비해 보존 자원이 특정 종에 편중된것을 알 수 있지만, 형태적으로 구분한 20가지 특성평가 항목에 대하여 종과 원산지에 따라 유의적인 차이(P-value < 0.05)가 검정되었다. 비록 종 다양성은 낮지만 종과 종간의 차이와 종 내에서도 다양한 특성이 존재함을 추정할 수 있었으며, 이를 토대로 특성평가 항목을 이용한 군집화를 통해서 특성에 대한 다양성을 확인하였다. 특성평가 항목을 바탕으로 cacGMS 알고리즘을 이용한 군집 분석을 수행했을 때, 전체 97%의 자원이 분류된 1번~7번 군집에서 병와성, 도복, 깜부기병 항목이 공통적으로 동일한 형질을 보였다. 반면에 군집 별 특이성에서는 특성평가 항목에 대한 조합의 차이와 함께 생장습성, 망활, 한해, 파성, 보리누른모자이크병에서 다른 군집과 차별되는 특이성이 확인되었다. 이러한 특성평가 항목에 의한 대표성과 특이성, 그리고 각 군집에 따른 특성의 조합은 특성 간의 상호적 관계와 관련이 있을 것으로 추정되어 상관관계를 분석하였다. 그 결과 1수립수와 보리누른모자이크병이 높은 상관성(상관계수 0.79)을 보였고, 종자연구에서 중요한 지표로 사용되고 있는 천립중은 낮은 상관계수이지만 이삭조성(0.31), 이삭길이(0.23), 병와성(0.24), 이삭모양(0.28), 보리누른모자이크병(0.23), 1수립수(0.43), 조단백함량(0.29)과 관련이 있을 것으로 추정된다. 본 연구에서 사용된 연구방법과 결과는 신품종개발, 육종산업에 활용가능한 정보를 제공하고, 이를 통해 농업유전자원의 활용성 제고와 연구 선진화에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
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제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
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제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.