• 한국수정란이식학회지
• /
• 제20권2호
• /
• pp.169-176
• /
• 2005

수정란의 성 판별은 유전적으로 우수한 유전형질을 보유하고 있는 소의 수정란을 성 판별하므로서 희망하는 성의 송아지를 생산할 수 있으며, 부가가치가 높은 수정란을 확보할 수 있는 기술이다. 수정란의 손상을 최소화하면서 할구를 biopsy하는 기술을 개발하고, 간단하고 빠른 시간에 성 판별이 가능한 Loop-mediated isothermal amplification방법으로 수정란을 성 판별을 실시한 결과는 다음과 같다. 1. 한우 체내 수정란의 성비는 암컷이 $56.5\%$, 수컷이 $43.5\%$였고, 체외 수정란은 암컷이 $49.2\%$, 수컷이 $33.9\%$였다. 그리고, 젖소 체외 수정란의 성비는 암컷이 $29.2\%$, 수컷이 $70.8\%$를 나타내어 한우 체내 및 체외 수정란보다 젖소 체외수정란의 수컷비율이 유의적으로 높게 나타내었다(p<0.05). 또한, 한우 체외 수정란에서 성 판별이 불가능한 것이 $16.9\%$를 나타내어 한우 체내 수정란 및 젖소 체외 수정란과는 유의적인 차이를 나타내었다.(P<0.05). 2. Biopsy한 체내 수정란의 체외 발달율은 $100\%$였으나 체외 수정란에서는 정상적으로 발달하지 못하고 퇴화된 수정란이 $13.2\%$로 체내 수정란보다 유의적으로 높은 결과를 나타내었다.(P<0.05). 3. Punching 방법으로 수정란의 biopsy 후 정상적으로 발달하지 못하고 퇴화된 수정란은 체내 및 체외 수정란에서는 없었으나 biopsy 방법으로 biopsy한 수정란은 체내 및 체외 수정란에서 각각 $16.7\%$ 및 $22.6\%$를 나타내어 Punching 방법보다 유의적으로 높은 결과를 나타내었다(P<0.05). 이상의 결과로 보아 한우 체내 수정란은 LAMP방법을 이용하여 간단하고 신속하게 성 판별이 가능하며, 수정란의 biopsy는 punching 방법이 수정란에 손상을 적게 주는 것으로 사료된다.

• 생명과학회지
• /
• 제27권2호
• /
• pp.247-266
• /
• 2017

동충하초(Cordyceps)는 B.C. 2,000년 이후로부터 지금까지 중국, 한국, 일본 등 아시아 국가에서 잘 알려진 전통적인 불로장생의 비약으로 사용되어져 왔다. 곤충기생 곰팡이균으로서 원조 동충하초로 불리는 Cordyceps속에 속하는 Cordyceps sinensis는 우리나라 한반도에서는 발견되지 않고 있다. 그 이유는 해당 곰팡이균에 특정적인 기주곤충인 박쥐나방(Hepialus armonicanus)이 우리나라에는 존재하지 않기 때문으로 보인다. 따라서 차선책으로서 한국형의 동충하초, 즉 Paecilomyces tenuipes 동충하초균에 대한 곤충생체배지로서 누에(Silkworm, Bombyx mori)를 기주곤충으로 사용하는 누에동충하초의 인공적인 생산방법을 세계 최초로 개발하게 된 것이다. 따라서 본 총설은 누에동충하초를 개발하게 된 역사적 배경과 생산방법 및 약리학적 효능과, 비곤충유래 동충하초인 인공배지 배양동충하초(밀리타리스동충하초: Cordyceps militaris, 붉은자루동충하초: Cordyceps pruinosa 등)의 배양조건과 동충하초 품종육성, 배지배양조건, 동충하초의 식품에의 응용 가능성, 화학적 구성성분 및 약리적 효능 등에 대해 고찰하였다. 곤충유래의 누에동충하초 및 비곤충유래동충하초균사체 및 자실체동충하초의 주요 약리작용은 항종양, 면역증강, 항피로, 항스트레스, 항산화, 항노화, 항당뇨, 항염증, 항혈전, 항지질 및 해충방제 효능으로 요약된다. 동충하초의 주요 생리활성물질들은 단백다당체(헥소스, 헥소사민), 코디세핀, 만니톨, 산성다당체 등이다. 단백다당체와 부타놀 추출물은 매우 강한 항종양 효과를 보이나 세포독성은 나타내지 않았다. 만니톨은 종양유발쥐의 수명을 유의성 있게 연장하였다. 에르고스테롤은 항종양 활성은 보이지 않았으나 왕성한 식세포활성을 보였다. 따라서 우리가 높은 관심을 가지고 있는 누에동충하초의 항종양 활성은 세포독성효과보다는 면역력증강효과에 기인하는 것으로 사료된다[164].

• 한국산림과학회지
• /
• 제87권4호
• /
• pp.535-542
• /
• 1998

한반도(韓半島) 고산지대(高山地帶)에 자생(自生)하는 주목림에 대한 군락(群落)과 환경(環境)과의 상관관계(相關關係)를 구명(究明)하기 위하여 중요치(重要値)와 TWINSPAN 및 DCCA 방법(方法)에 의하여 분석(分析)을 하였던 바, 그 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 주목의 지역별(地域別), 층위별(層位別) 중요치(重要値)는 상층(上層)에서 대부분 100이상 높게 나타났으나 지리산(智異山), 한라산(漢拏山) 지역은 비교적 낮게 나타났으며, 중층(中層)은 상층(上層)에 비하여 낮은 값이었고 지리산(智異山) 지역(地域)에서는 전혀 출현(出現)되지 않았다. 하층(下層)에서는 한라산(漢拏山), 오대산(五帶山), 소백산(小白山) 지역(地域)에서만 출현(出現)하였으며 중요치(重要値)도 10 내외(內外)로 낮은 값이었다. TWINSPAN에 의한 군락(群落) 분류(分類)는 주목 - 털야광나무, 주목 - 분비나무, 주목 - 구상나무, 주목 - 고로쇠나무, 주목 - 둥근잎참빗살나무 등(等) 5개 그룹으로 나누어졌다. 분류(分類)된 5개(個) 그룹과 환경요인(環境要因)들과의 관계(關係)를 보면 주목 - 구상나무 군락(群落)은 해발고(海拔高)가 다른 군락(群落)들 보다 상대적으로 높은 산정(山頂)의 동향(東向)에 주로 분포(分布)하고 있고, 주목 - 고로쇠나무 군락(群落)과 주목 - 분비나무 군락(群落)은 해발고(海拔高)가 다른 군락(群落)들 보다 상대적으로 낮은 산복부에 주로 분포하고 있으며, 주목-둥근잎참빗살나무 군락은 해발고가 상대적으로 높은 산정(山頂)의 북(北) 동향(東向)에, 주목 - 털야광나무 군락(群落)은 해발고(海拔高)가 중간(中間)정도인 능선부(稜線部)의 남(南) 서향(西向)에 분포(分布)하는 것으로 나타났다. 군락(群落)과 환경요인(環境要因)과의 관계(關係)는 제1축에서 방위(方位), 지형(地形), 해발고(海拔高)가 제2축에서는 해발고(海拔高), 경사도(傾斜度) 등(等)과 상관관계(相關關係)가 있는 것으로 나타났다.

• 생명과학회지
• /
• 제28권11호
• /
• pp.1339-1346
• /
• 2018

국내 식용버섯 생산은 인공배지에 의존하고 있으며, 버섯 수확후의 폐 배지는 년간 200만톤 이상이 부생되고 있다. SMS에는 다량의 버섯 균사체와 자실체가 포함되어 있으며, 상당량의 영양성분 및 생리활성물질이 잔존하고 있으나, 현재 특별한 용도없이 폐기되고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 표고버섯 SMS의 고부가가치화를 위해 무접종 살균배지, 1차 SMS 및 3차 SMS의 이화학적, 영양적 및 효소적 특성을 평가하였다. 그 결과, 3차 SMS에서는 대부분의 목질부가 표고버섯 균사체에 의해 분해되어, 미접종 살균배지 및 1차 SMS보다 높은 함량의 조단백, 조지질, 회분 함량을 나타내어 우수한 영양성을 나타내었으며, 미접종 살균배지보다 칼슘은 2.95배, 마그네슘 및 나트륨은 2.35배, 인은 2.1배 이상 높게 나타났다. 유해 중금속인 비소와 카드늄은 검출되지 않았다. 또한 3차 SMS의 경우 pH, brix와 산도는 각각 4.6, 20.0 및 1.4로 나타나, 1차 SMS 보다 가용성 물질 및 유기산의 증가가 월등함을 확인하였다. 무접종 배지와 수확횟수에 따른 SMS 분말 및 추출물의 색차는 유의적으로 변화되어 쉽게 구분가능하였다. 한편 APIZYM kit을 이용한 SMS의 효소 활성 평가결과, 평가한 19종의 효소 모두 우수한 활성을 나타내었으며, 특히 esterase (C4), leucine arylamidase, valine arylamidase, cystine arylamidase, trypsin, ${\alpha}$-chymotrypsin, acid phosphatase, naphtol-AS-BI-phosphohydrolase, ${\alpha}$-galactosidase, ${\beta}$-galactosidase, ${\beta}$-glucuronidase, ${\alpha}$-glucosidase, ${\beta}$-glucosidase, N-acetyl-${\beta}$-glucosaminidase, ${\alpha}$-mannosidase 및 ${\alpha}$-fucosidase는 매우 강력한 활성을 나타내었다. 본 연구결과는 표고버섯 SMS를 이용한 축산, 수산 사료 개발 및 환경정화, 고분자 분해 산업, 생물 전환 산업에 효율적으로 이용 가능함을 제시하고 있다.

• Korean Journal of Radiology
• /
• 제24권8호
• /
• pp.807-820
• /
• 2023

Objective: To assess whether computed tomography (CT) conversion across different scan parameters and manufacturers using a routable generative adversarial network (RouteGAN) can improve the accuracy and variability in quantifying interstitial lung disease (ILD) using a deep learning-based automated software. Materials and Methods: This study included patients with ILD who underwent thin-section CT. Unmatched CT images obtained using scanners from four manufacturers (vendors A-D), standard- or low-radiation doses, and sharp or medium kernels were classified into groups 1-7 according to acquisition conditions. CT images in groups 2-7 were converted into the target CT style (Group 1: vendor A, standard dose, and sharp kernel) using a RouteGAN. ILD was quantified on original and converted CT images using a deep learning-based software (Aview, Coreline Soft). The accuracy of quantification was analyzed using the dice similarity coefficient (DSC) and pixel-wise overlap accuracy metrics against manual quantification by a radiologist. Five radiologists evaluated quantification accuracy using a 10-point visual scoring system. Results: Three hundred and fifty CT slices from 150 patients (mean age: 67.6 ± 10.7 years; 56 females) were included. The overlap accuracies for quantifying total abnormalities in groups 2-7 improved after CT conversion (original vs. converted: 0.63 vs. 0.68 for DSC, 0.66 vs. 0.70 for pixel-wise recall, and 0.68 vs. 0.73 for pixel-wise precision; P < 0.002 for all). The DSCs of fibrosis score, honeycombing, and reticulation significantly increased after CT conversion (0.32 vs. 0.64, 0.19 vs. 0.47, and 0.23 vs. 0.54, P < 0.002 for all), whereas those of ground-glass opacity, consolidation, and emphysema did not change significantly or decreased slightly. The radiologists' scores were significantly higher (P < 0.001) and less variable on converted CT. Conclusion: CT conversion using a RouteGAN can improve the accuracy and variability of CT images obtained using different scan parameters and manufacturers in deep learning-based quantification of ILD.

• 식물병연구
• /
• 제30권1호
• /
• pp.66-77
• /
• 2024

목이버섯(A. auricula-judae)은 중국, 일본, 한국에서 경제적으로 중요한 버섯이다. 인공 배지에서 목이버섯을 재배할 경우 자연적으로 나무에서 키울 때보다 시간과 비용 면에서 더 효율적이다. 그러나 배지 재배의 경우 빠르게 자라는 곰팡이에 감염할 경우 성장이 느린 목이버섯이 배지 경쟁에서 밀려나 경제적 손실이 발생한다. 이 연구에서는 전라남도 장흥과 순천에서 목이버섯 재배용 배지에 감염한 푸른곰팡이들을 분리 및 동정하였다. 총 54개의 균주를 수집한 뒤 ITS 염기서열 분석 및 형태학적 동정을 수행하였다. 총 54개 균주 중 Trichoderma spp.가 92.6%, Penicillium spp.가 5.6%, Talaromyces sp.가 1.8%였다. 친환경 방제제를 선발하기 위해 우리는 6개의 Streptomyces spp. 균주를 선발하고 Benomyl을 대조군으로 사용하여 분리균주인 Trichoderma spp.와 Penicillium spp.에 대한 길항성 검정을 수행하였다. 이 중 Streptomyces sp. 203-3이 Trichoderma spp.와 Penicillium spp.에 가장 높은 균사저지 효과를 보여, 목이버섯 배지에 감염하는 곰팡이에 대한 잠재적인 방제제로의 가능성을 보였다.

• 지능정보연구
• /
• 제20권1호
• /
• pp.35-48
• /
• 2014

2013년 건설 경기 전망 보고서에 따르면 주택건설경기 침체 상황의 지속으로 건설 기업의 유동성 위기가 지속될 것으로 전망된다. 건설업은 파산으로 인한 사회적 파급효과가 다른 산업에 비해 큰 편이지만, 업종의 특성상 다른 산업과는 상이한 자본구조와 부채비율, 현금흐름을 가지고 있어서 기업의 파산 예측이 더 어려운 측면이 있다. 건설업은 레버리지가 큰 산업으로 부채비율이 매우 높은 업종이며 현금흐름이 프로젝트 후반부에 집중되는 특성이 있다. 그리고 경기사이클에 따른 부침이 매우 심하여 경기하강국면에선 파산이 급증하는 양상을 보인다. 건설업이 레버리지 산업인 이상 건설업체의 파산율 증가는 여신을 공여한 은행에 큰 부담으로 작용한다. 그럼에도 그간의 파산예측모델이 주로 금융기관에 집중되어 왔고 건설업종에 특화된 연구는 드물었다. 기업의 재무 자료를 바탕으로 한 파산 예측 모델에 대한 연구는 오래 전부터 다양하게 진행되었다. 하지만, 일반적인 기업 전체를 대상으로 하는 모델이기 때문에, 건설 기업과 같이 유동성이 큰 기업의 예측에는 적절하지 못할 수 있다. 건설 산업은 오랜 사업 기간과 대규모 투자, 그리고 투자금 회수가 오래 걸리는 특징을 갖는 자본 집약 산업이다. 이로 인해 다른 산업과는 상이한 자본 구조를 갖기 마련이고, 다른 산업의 기업 재무 위험도를 판단하는 기준과 동일한 적용이 곤란할 수 있다. 최근에는 기계 학습을 바탕으로 한 기업 파산 예측 연구가 활발하다. 기계 학습의 대표적 응용 분야인 패턴 인식을 기업의 파산 예측에 응용한 것이다. 기업의 재무 정보를 바탕으로 패턴을 작성하고 이 패턴이 파산 위험 군에 속하는지 안전한 군에 속하는지 판단하는 것이다. 전통적인 Z-Score와 기계 학습을 이용한 파산 예측과 같은 기존 연구들은 특정 산업 분야가 아닌 일반적인 기업을 대상으로 하기 때문에 기업들의 특성을 전혀 고려하고 있지 못하다. 본 논문에서는 건설 기업을 규모에 따라 각 기법들의 예측 능력을 비교하여 적응형 부스팅이 가장 우수함을 확인하였다. 본 논문은 건설 기업을 자본금 규모에 따라 세 등급으로 분류하고 각각에 대해 적응형 부스팅의 예측력을 분석하였다. 실험 결과 적응형 부스팅이 다른 기법에 비해 예측 결과가 좋았고, 특히 자본금 규모가 500억 이상인 기업의 경우 아주 우수한 결과를 보였다.