• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제31권8호
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• pp.1154-1162
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• 2021

The transcriptional capacities of target genes are strongly influenced by promoters, whereas few studies have focused on the development of robust, high-performance and cross-species promoters for wide application in different bacteria. In this work, four novel promoters (P_k.rtufB, P_k.r1, P_k.r2, and P_k.r3) were predicted from Ketogulonicigenium robustum and their inconsistency in the -10 and -35 region nucleotide sequences indicated they were different promoters. Their activities were evaluated by using green fluorescent protein (gfp) as a reporter in different species of bacteria, including K. vulgare SPU B805, Pseudomonas putida KT2440, Paracoccus denitrificans PD1222, Bacillus licheniformis and Raoultella ornithinolytica, due to their importance in metabolic engineering. Our results showed that the four promoters had different activities, with P_k.r1 showing the strongest activity in almost all of the experimental bacteria. By comparison with the commonly used promoters of E. coli (tufB, lac, lacUV5), K. vulgare (Psdh, Psndh) and P. putida KT2440 (JE111411), the four promoters showed significant differences due to only 12.62% nucleotide similarities, and relatively higher ability in regulating target gene expression. Further validation experiments confirmed their ability in initiating the target minCD cassette because of the shape changes under the promoter regulation. The overexpression of sorbose dehydrogenase and cytochrome c551 by P_k.r1 and P_k.r2 resulted in a 22.75% enhancement of 2-KGA yield, indicating their potential for practical application in metabolic engineering. This study demonstrates an example of applying bioinformatics to find new biological components for gene operation and provides four novel promoters with broad suitability, which enriches the usable range of promoters to realize accurate regulation in different genetic backgrounds.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제28권4호
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• pp.717-748
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• 2022

이 연구는 소셜 미디어에서 나타나는 사회갈등에 대한 게시글 및 댓글을 통해 개인에게 전염될 수 있는 정서, 특히 불안과 분노를 측정하는 소셜 미디어 불안과 분노 전염 척도(Social media Anxiety and Anger Contagion Scale: SAACS)를 개발하고 타당화하고자 실시하였다. 먼저 소셜 미디어 속 사회갈등을 주제로 문헌 탐색을 실시하여 12가지의 요인(성별, 범죄, 세대, 빈부, 정치, 지역에 대한 불안과 분노)을 선정하였으며, 이후 관련된 선행 연구 및 커뮤니티 게시글과 댓글들을 탐색하여, 문항을 개발하고, 내용타당도에 대한 검증을 거쳐 105개의 예비문항을 선정하였다. 다음으로 20-30대를 대상으로 탐색적 및 확인적 요인분석을 실시한 결과에 따라, SAACS를 12개의 요인(성별, 범죄, 세대, 빈부, 정치, 지역에 대한 불안과 분노)과 48개의 문항으로 수정하였다. 타당도를 검증한 결과, SAACS는 SNS 중독 경향성 척도, Rosenberg 자아존중감 척도, 한국판 공격성 질문지, 상태 특성 불안 척도(STAI-X)와 유의미한 상관관계를 보였고, 한국판 정서전염 척도(K-ECS)와의 상관은 의미 있는 수준이 아니었다. 결과를 토대로 이 연구의 시사점과 추후 연구에 대한 제언을 논의하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제33권2호
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• pp.113-125
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• 2012

열대강우관측(TRMM) 위성에 탑재된 두 독립적인 기기인 마이크로파 센서(TMI)와 강수레이더(PR)를 통해 추정된 지표에서의 강우강도와 강수 관련 변수들을 네 개의 주요 열대해양에서 비교하였다. 해수면의 온도가 가장 높은 서태평양에서 가장 많은 강수구름이 발생하며, 이는 동태평양과 대서양 보다 1.5배 많은 빈도수이다. 반면 대류형과 혼합형에서 동태평양이 가장 강한 강우강도를 나타냈으며, 전체 강수 화소에 대해서는 대서양이 가장 강한 강우강도를 보였다. 한편 PR의 강우강도를 참값으로 볼 때 TMI의 강우강도의 편향은 강수유형과 지역에 따라 그 크기가 매우 다르게 나타났다. 더욱이 강수유형별 편향은 서로 다른 부호를 보였다. 특히 이 연구에서 선정한 열대해양들은 비교적 유사한 지구물리적 환경을 가지고 있지만, 그 편향의 크기가 지역에 따라 2배 이상의 차이가 일어났다. 따라서 마이크로파로부터 추정된 강수량에 대한 검증은 강수유형별 및 지역적으로 수행되어야 하며, 또한 국지적 강수 특성을 고려한 보다 정교한 TMI 알고리즘의 개발 및 개선이 필요함을 의미한다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.1-25
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• 2020

본 연구에서는 모바일 기기를 이용하여 획득한 가스계량기 사진을 서버로 전송하고, 이를 분석하여 가스 사용량 및 계량기 기물 번호를 인식함으로써 가스 사용량에 대한 과금을 자동으로 처리할 수 있는 응용 시스템 구조를 제안하고자 한다. 모바일 기기는 일반인들이 사용하는 스마트 폰에 준하는 기기를 사용하였으며, 획득한 이미지는 가스 공급사의 사설 LTE 망을 통해 서버로 전송된다. 서버에서는 전송받은 이미지를 분석하여 가스계량기 기물 번호 및 가스 사용량 정보를 추출하고, 사설 LTE 망을 통해 분석 결과를 모바일 기기로 회신한다. 일반적으로 이미지 내에는 많은 종류의 문자 정보가 포함되어 있으나, 본 연구의 응용분야인 가스계량기 자동 검침과 같이 많은 종류의 문자 정보 중 특정 형태의 문자 정보만이 유용한 분야가 존재한다. 본 연구의 응용분야 적용을 위해서는 가스계량기 사진 내의 많은 문자 정보 중에서 관심 대상인 기물 번호 및 가스 사용량 정보만을 선별적으로 검출하고 인식하는 관심 문자열 인식 기술이 필요하다. 관심 문자열 인식을 위해 CNN (Convolutional Neural Network) 심층 신경망 기반의 객체 검출 기술을 적용하여 이미지 내에서 가스 사용량 및 계량기 기물번호의 영역 정보를 추출하고, 추출된 문자열 영역 각각에 CRNN (Convolutional Recurrent Neural Network) 심층 신경망 기술을 적용하여 문자열 전체를 한 번에 인식하였다. 본 연구에서 제안하는 관심문자열 기술 구조는 총 3개의 심층 신경망으로 구성되어 있다. 첫 번째는 관심 문자열 영역을 검출하는 합성곱신경망이고, 두 번째는 관심 문자열 영역 내의 문자열 인식을 위해 영역 내의 이미지를 세로 열 별로 특징 추출하는 합성곱 신경망이며, 마지막 세 번째는 세로 열 별로 추출된 특징 벡터 나열을 문자열로 변환하는 시계열 분석 신경망이다. 관심 문자열은 12자리 기물번호 및 4 ~ 5 자리 사용량이며, 인식 정확도는 각각 0.960, 0.864 이다. 전체 시스템은 Amazon Web Service 에서 제공하는 클라우드 환경에서 구현하였으며 인텔 제온 E5-2686 v4 CPU 및 Nvidia TESLA V100 GPU를 사용하였다. 1일 70만 건의 검침 요청을 고속 병렬 처리하기 위해 마스터-슬레이브 처리 구조를 채용하였다. 마스터 프로세스는 CPU 에서 구동되며, 모바일 기기로 부터의 검침 요청을 입력 큐에 저장한다. 슬레이브 프로세스는 문자열 인식을 수행하는 심층 신경망으로써, GPU에서 구동된다. 슬레이브 프로세스는 입력 큐에 저장된 이미지를 기물번호 문자열, 기물번호 위치, 사용량 문자열, 사용량 위치 등으로 변환하여 출력 큐에 저장한다. 마스터 프로세스는 출력 큐에 저장된 검침 정보를 모바일 기기로 전달한다.

• 대한두경부종양학회지
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• 제33권1호
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• pp.21-29
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• 2017

Methylation of CpG islands in the promoter region of genes acts as a significant mechanism of epigenetic gene silencing in head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC). DNA methylation markers are particularly advantageous because DNA methylation is an early event in tumorigenesis, and the epigenetic modification, 5-methylcytosine, is a stable mark. In the present study, we assessed the genome-wide preliminary screening and were to identify novel methylation biomarker candidate in HNSCC. Genome-wide methylation analysis was performed on 10 HNSCC tumors using the Methylated DNA Isolation Assay (MeDIA) CpG island microarray. Validation was done using immunohistochemistry using tissue microarray of 135 independent HNSCC tumors. In addition, in vitro proliferation, migration/invasion assays, RT-PCR and immunoblotting were performed to elucidate molecular regulating mechanisms. Our preliminary validation using CpG microarray data set, immunohisto-chemistry for HNSCC tumor tissues and in vitro functional assays revealed that methylation of the Homeobox B5 (HOXB5) and H6 Family Homeobox 2 (HMX2) could be possible novel methylation biomarkers in HNSCC.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권3호
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• pp.119-126
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• 2023

근감소증은 국내는 2021년 질병으로 분류되었을 만큼 잘 알려져 있지 않지만 고령화사회에 진입한 선진국에서는 사회적 문제로 인식하고 있다. 근감소증 진단은 유럽노인근감소증 진단그룹(EWGSOP)과 아시아근감소증진단그룹(AWGS)에서 제시하는 국제표준지침을 따른다. 최근 진단방법으로 절대적 근육량 이외에 신체수행평가로 보행속도 측정과 일어서기 검사 등을 통하여 근육 기능을 함께 측정할 것을 권고하고 있다. 근육량을 측정하기 위한 대표적인 방법으로 DEXA를 이용한 체성분 분석 방법이 임상에서 정식으로 실시하고 있다. 또한 MRI 또는 CT의 복부 영상을 이용하여 근육량을 측정하는 다양한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 근감소증 진단을 위해서 비교적 짧은 촬영시간을 갖는 CT의 복부영상기반으로 AI 영상 분할 모델을 개발하고 다기관 검증한 내용을 기술한다. 우리는 CT 영상 중에 요추의 L3 영역을 분류하여 피하지방, 내장지방, 근육을 자동으로 분할할 수 있는 인공지능 모델을 U-Net 모델을 사용하여 개발하였다. 또한 모델의 성능평가를 위해서 분할영역의 IOU(Intersection over Union)를 계산하여 내부검증을 진행했으며, 타 병원의 데이터를 활용하여 동일한 IOU 방법으로 외부검증을 진행한 결과를 보인다. 검증 결과를 토대로 문제점과 해결방안에 대해서 검증하고 보완하고자 했다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제34권4호
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• pp.365-373
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• 2010

제트 혼합 반응기(JSR) 내의 NOx와 같은 배출물질을 예측하기 위해서 화학반응기 모델을 개발했다. 본 연구에서는 JSR에 대한 화학반응기 모델로서 two-PSR 모델이 채택되었다. CHEMKIN 코드와 4가지 NO 생성 메커니즘을 포함한 GRI 3.0 메탄-공기 연소 메커니즘을 이용해서 JSR내의 희박 예혼합 메탄-공기 연소의 NO 생성예측을 실시하였다. 모델의 검증을 위해서 계산된 결과를 Rutar의 실험 데이터와 비교하였다. NO 생성의 중요 파라미터와 4 가지 NO 경로의 기여도를 조사하였다. 화염 영역에서는 prompt 메커니즘이 주된 경로이고, 화염후영역에서는 Zeldovich 메커니즘이 주된 경로이다. 희박 예혼합 조건에서는 N2O 메카니즘이가 화염 및 화염후 영역 모두에서 중요한 경로이다.

• International Journal of Fluid Machinery and Systems
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• 제6권2호
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• pp.105-112
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• 2013

The application of contra-rotating rotors for higher specific speed pump has been proposed in our studies, which is in principle effective for reducing the rotational speed and/or the pump size under the same specification of conventional axial flow pump. In the previous experiments of our prototype, the cavitation inception at the tip region of the rear rotor rather than that of the front rotor and the strong potential interaction from the suction surface of the rear rotor blade to the pressure surface of the front one were observed, indicating the possibility to further improve the pump performance by optimizing rotational speed combination between the two rotors. The present research aims at the design of rear rotor with lower rotational speed. Considering the fact that the incoming flow velocity defects at the tip region of the rear rotor, an integrated inflow model of 'forced vortex' and 'free vortex' is employed. The variation of maximum camber location from hub to tip as well as other related considerations are also taken into account for further performance improvement. The ideas cited above are separately or comprehensively applied in the design of three types of rear rotor, which are subsequently simulated in ANSYS CFX to evaluate the related pump performance and therefore the whole low speed design idea. Finally, the experimental validation is carried out on one type to offer further proofs for the availability of the whole design method.

• 한국균학회지
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• 제43권1호
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• pp.58-63
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• 2015

진균에 의한 오염은 재배사에서 톱밥 배지를 이용한 표고 재배에 중대한 영향을 미치기 때문에 표고 재배사 실내 공기에 존재하는 진균에 대한 모니터링을 수행하던 중 여러 진균을 분리하였다. 분리된 진균 중에는 국내 미기록인 Aspergillus pulverulentus와 Cosmospora butyri 등 2종을 비롯하여 기록은 있으나 균학적 확증이 부족한 Lecanicillium psalliotae와 L. antillanum 등 2종이 존재하였다. 본 논문에서는 이들 균류에 대한 형태적 특성과 더불어 internal transcribed spacer (ITS) rDNA region 또는 ${\beta}$-tubulin 유전자 염기서열에 기반한 계통학적 분석 결과를 기술하였다.

• 대기
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• 제20권4호
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• pp.415-426
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• 2010

A Land cover map over East Asian region (Kongju national university Land Cover map: KLC) is classified by using support vector machine (SVM) and evaluated with ground truth data. The basic input data are the recent three years (2006-2008) of MODIS (MODerate Imaging Spectriradiometer) NDVI (normalized difference vegetation index) data. The spatial resolution and temporal frequency of MODIS NDVI are 1km and 16 days, respectively. To minimize the number of cloud contaminated pixels in the MODIS NDVI data, the maximum value composite is applied to the 16 days data. And correction of cloud contaminated pixels based on the spatiotemporal continuity assumption are applied to the monthly NDVI data. To reduce the dataset and improve the classification quality, 9 phenological data, such as, NDVI maximum, amplitude, average, and others, derived from the corrected monthly NDVI data. The 3 types of land cover maps (International Geosphere Biosphere Programme: IGBP, University of Maryland: UMd, and MODIS) were used to build up a "quasi" ground truth data set, which were composed of pixels where the three land cover maps classified as the same land cover type. The classification results show that the fractions of broadleaf trees and grasslands are greater, but those of the croplands and needleleaf trees are smaller compared to those of the IGBP or UMd. The validation results using in-situ observation database show that the percentages of pixels in agreement with the observations are 80%, 77%, 63%, 57% in MODIS, KLC, IGBP, UMd land cover data, respectively. The significant differences in land cover types among the MODIS, IGBP, UMd and KLC are mainly occurred at the southern China and Manchuria, where most of pixels are contaminated by cloud and snow during summer and winter, respectively. It shows that the quality of raw data is one of the most important factors in land cover classification.