• 생태와환경
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• 제43권2호
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• pp.255-262
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• 2010

본 연구는 2009년 5월과 9월 두 차례에 걸쳐 보청천 유역의 5개 지점에서 어류상의 분포와 물리적 서식지를 조사함으로써 수행되었다. 생물통합지수인 IBI (Index of Biological Integrity) 모델은 우리나라 하천의 특성에 맞게 수정 보완하여 총 8개 메트릭 시스템으로 구성하였으며, 물리적 서식지 평가는 11개의 다변수 메트릭 모델을 이용하였다. 이화학적 수질 분석은 2005년부터 2009년까지의 환경부 수질 측정망 자료를 통해 8가지 수질 항목을 평가하는 것으로 이루어졌다. 어류의 종 조성을 분석해보면 내성종이면서 잡식종인 피라미가 약 24.3%로 가장 우점하였으며, 조사지점 중 총 4곳에서 외래종인 배스(약 1.2%)가 발견되었고, B5에서는 보호종인 감돌고기와 꾸구리가 채집되었다. 보청천 유역의 1, 2차 조사 결과 생물통합지수는 평균 28로 B등급의 양호상태(Good)로 나타났으며, B1, B4, B5가 양호상태(Good), B2와 B3는 보통상태(Fair)로 나타났다. 물리적서식지평가(QHEI)는 평균 152로 양호상태임이 확인되었으며, 공사중인 B5를 제외하고 하류로 갈수록 증가하는 경향을 보였다. 이화학적 수질 자료의 분석 결과, 평균 BOD는 지난 5년간의 보청천 유역 5개 지점에서 하천수질환경 기준(환경정책기본법)에 의거할 때 모두 Ia (매우 좋음) 등급으로 나타났다. 영양염류(TN, TP)와 부유물질(SS)의 값은 하천주변의 토지이용도에 따라 비점오염원의 영향이 달라져 지점별로 약간의 변이 폭을 보였다.

• 생태와환경
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• 제43권1호
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• pp.150-160
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• 2010

본 연구는 형산강 수계의 7개의 하천 지점에서 이 화학적 수질의 시 공간적 변이 파악을 위하여 1999년~2008년까지 측정된 환경부 수질자료를 분석하였다. 수질 변수는 수온, 용존산소량(DO), 생화학적 산소요구량(BOD), 화학적 산소요구량(COD), 총인(TP), 총질소(TN), 부유물(SS) 및 전기전도도(EC)의 8개 항목을 이용하였으며, 수질 특성은 연별, 계절별, 조사지점별로 변이를 보였다. 이온 희석현상의 지표로 이용된 EC는 계절 분석에서 장마기에 크게 감소하는 현상을 보였고, 계절별 영양염류 (TN, TP)는 전 조사지점을 대상으로 평균했을 때 TN은 갈수기에 감소하는 경향을 보였으며, TP는 도심지역을 관통하는 중류부에서 장마기에 증가하는 경향을 보였다. BOD와 COD는 강우와 유의한 관계를 보이지 않았다. 계절별 SS 농도는 장마기에 크게 증가하였으며, 본류의 SS는 하류로 갈수록 증가하였다. 형산강 상 중류의 BOD, COD, TP, TN, SS 및 EC는 도심지역을 관통하는 H3 지점을 지나면서 모든 변수에서 크게 증가하여 수질 악화가 일어나는 것으로 나타났다. 즉, 경주시 및 포항시의 도심에서 흘러나오는 지천의 영향이 하류의 수질 악화에 큰 영향을 주는 것으로 나타나 효율적인 수질관리가 필요할 것으로 사료되었다.

• Journal of Species Research
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• 제11권4호
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• pp.266-277
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• 2022

The current surveys of Ulva in the subtidal area around Jeju Island give a chance to discover unrecorded green algal species of the Korean macroalgal flora. As a result of this investigation, we found Ulva adhaerens Matusmoto & Shimada, inhabiting the subtidal regions, up to 15 m deep, and conducted the DNA barcoding on plastid rbcL-3P and tufA regions with describing the morphological characteristics. Our specimens of U. adhaerens forms a monophyletic clade with the Japanese type specimen and U. piritoka Ngāti Kuri, Heesch & W.A. Nelson from New Zealand exhibiting each 0.3% sequence divergences, respectively, in the plastid rbcL-3P. The genetic variation of U. adhaerens clade is 1.0-3.9% in rbcL-3P and 4.8-9.8% in tufA to each Ulva species, including the generic type, U. lactuca Linneaus. The morphology of Korean U. adhaerens specimens is identical to the type specimens of U. adhaerens from Japan having the development of rhizoidal filaments from both of the cell layers of the distromatic blade and the extension of rhizoidal clumps with adhesive trait between blades by extended rhizoidal clumps at the basal blades. The thallus attachment to substrate is by numerous minute discoidal plates made up of rhizoids originating from the inner part of distromatic blades in basal. Although there are still some problems to resolve the relationship between U. adhaerens and U. piritoka in the rbcL dataset and the phylogenetic pattern of the Group II intron of rbcL, we propose the new record of U. adhaerens in Korean macroalgal flora based on the morphological characteristics of Korean specimens. Continued study of the genus Ulva by morphological and molecular assessment will delimit the species of Ulva, elucidate the relationships between them, and uncover the species diversity.

• 생태와환경
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• 제42권2호
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• pp.183-191
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• 2009

본 연구는 동진강 수계 중 동진강 본류의 상 중 하류의 3개 지점을 선정하여 조사를 실시하여 이 화학적 수질 및 서식지 분석을 통하여 생태 건강도 및 어류 분포특성을 진단하였다. 생물통합지수(Index of Biological Integrity, IBI)모델 분석은 국내 하천의 특성에 맞게 수정 보완하여 8개 다변수 메트릭 모델을 이용하였고, 물리적 서식지 평가 지수(Qualitative Habitat Evaluation Index, QHEI)분석은 11개의 다변수 메트릭 모델을 적용하였다. 이 화학적 수질 분석은 동진강 수계의 환경부 수질 측정망 자료 중 2005년부터 2008년까지 4년간의 자료를 이용하여 분석하였다. 내성종이면서 잡식성 어종인 피라미가 우점종으로 나타났으며, 동진강의 생물통합지수는 평균 19(n=3)로서 "보통상태" (Fair)로 나타났다. 지점별로 지점 1에서 28 "양호상태"(Good)로 가장 높게 나타난 반면에 지점 2와 3은 각각 18과 12로 "보통상태"(Fair), "불량상태"(Poor)로 나타났다. 서식지 평가 지수는 117(n=3)으로 "보통${\sim}$양호상태"(Fair${\sim}$Good)로 나타났으며, 상류에서 하류로 갈수록 악화되는 경향을 보였다. 이 화학적 수질자료의 분석 결과 지난 4년간 평균 BOD는 2.3 mg $L^{-1}$(범위:0.1${\sim}$8.9 mg $L^{-1}$)로서 우리나라 수질기준(2007년 1월의 환경부 기준고시)에 의거할 때 II(약간 좋음)등급을 보였다. COD는 펑균 5.5 mg $L^{-1}$(범위: 1.8${\sim}$12.6 mg $L^{-1}$)로 나타났고, 계절 및 지점별로 큰 변이폭을 보였다. TN의 평균값은 2.7 mg $L^{-1}$(범위: 0.9${\sim}$7.5 mg $L^{-1}$)이고, TP의 평균값은 0.127 mg $L^{-1}$(범위: 0.01${\sim}$0.391 mg $L^{-1}$)로 TN과 같이 하류로 갈수록 증가하는 보였다. EC는 평균값 174.9 ${\mu}s$ $cm^{-1}$(범위: 6.7${\sim}$547 ${\mu}s$ $cm^{-1}$)이고, SS는 17.7mg $L^{-1}$(범위: 0.5${\sim}$62.7 mg $L^{-1}$)로 나타났다. 본 연구에서 생물통합지수와 물리적 서식지 평가, 이 화학적 수질 분석에 따르면, 동진강의 수환경 건강 상태는 악화되어 있는 것으로 나타나 서식지와 농업 배수의 관리가 필요한 것으로 사료되였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권3호
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• pp.609-619
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• 2016

본 논문에서는 대용량 데이터를 처리 및 분석하기 위해 RHadoop 플랫폼에서 실제 데이터와 모의 실험 데이터를 가지고 K-평균 클러스터링을 구현하고, MapReduce의 컴바이너 사용여부에 따른 처리 속도를 비교하고자 한다. 또한, K-평균 클러스터링에서 최적의 군집수 결정방법을 MapReduce 프로그램으로 구현하여 실제 데이터에 적용하고자 한다. 그리고 제안된 RHadoop 플랫폼의 확장 가능성을 보이기 위해 실제 데이터에서 R의 기본 패키지에서 kmeans() 함수와 bigmemory 패키지 상에서 유용한 bigkmeans() 함수와 처리 속도를 비교하고자 한다.

• Genomics & Informatics
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• 제8권3호
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• pp.142-149
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• 2010

In recent years, genome-wide association (GWA) studies have successfully led to many discoveries of genetic variants affecting common complex traits, including height, blood pressure, and diabetes. Although GWA studies have made much progress in finding single nucleotide polymorphisms (SNPs) associated with many complex traits, such SNPs have been shown to explain only a very small proportion of the underlying genetic variance of complex traits. This is partly due to that fact that most current GWA studies have relied on single-marker approaches that identify single genetic factors individually and have limitations in considering the joint effects of multiple genetic factors on complex traits. Joint identification of multiple genetic factors would be more powerful and provide a better prediction of complex traits, since it utilizes combined information across variants. Recently, a new statistical method for joint identification of genetic variants for common complex traits via the elastic-net regularization method was proposed. In this study, we applied this joint identification approach to a large-scale GWA dataset (i.e., 8842 samples and 327,872 SNPs) in order to identify genetic variants of obesity for the Korean population. In addition, in order to test for the biological significance of the jointly identified SNPs, gene ontology and pathway enrichment analyses were further conducted.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제26권6호
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• pp.1124-1131
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• 2016

In this study, the global proteome of the IPEC-J2 cell line was evaluated using ultra-high performance liquid chromatography coupled to a quadrupole Q Exactive^™ Orbitrap mass spectrometer. Proteins were isolated from highly confluent IPEC-J2 cells in biological replicates and analyzed by label-free mass spectrometry prior to matching against a porcine genomic dataset. The results identified 1,517 proteins, accounting for 7.35% of all genes in the porcine genome. The highly abundant proteins detected, such as actin, annexin A2, and AHNAK nucleoprotein, are involved in structural integrity, signaling mechanisms, and cellular homeostasis. The high abundance of heat shock proteins indicated their significance in cellular defenses, barrier function, and gut homeostasis. Pathway analysis and annotation using the Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes database resulted in a putative protein network map of the regulation of immunological responses and structural integrity in the cell line. The comprehensive proteome analysis of IPEC-J2 cells provides fundamental insights into overall protein expression and pathway dynamics that might be useful in cell adhesion studies and immunological applications.

• Mycobiology
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• 제44권4호
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• pp.319-324
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• 2016

Dieback in strawberry (Seolhyang cultivar) was first observed during the nursery season (June to September) in the Nonsan area of Korea in the years 2012 and 2013. Initial disease symptoms included dieback on runners, as well as black rot on roots, followed by wilting and eventually blackened, necrotic discoloration in the crowns of daughter plants. A fungus isolated from the diseased roots, runners, and crowns is close to Lasiodiplodia theobromae based on morphological characteristics. Analysis of a combined dataset assembled from sequences of the internal transcribed spacer and translation elongation factor 1- alpha genes grouped nine fungal isolates with the type strain of L. theobromae. The isolates showed strong pathogenicity on strawberry cultivars Kumhyang, Seolhyang, and Akihimae, fulfilling Koch's postulates. Based on these results, the pathogen responsible for dieback on strawberry plants in Korea was identified as L. theobromae.

• Molecules and Cells
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• 제42권7호
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• pp.557-567
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• 2019

TSPAN12, a member of the tetraspanin family, has been highly connected with the pathogenesis of cancer. Its biological function, however, especially in ovarian cancer (OC), has not been well elucidated. In this study, The Cancer Genome Atlas (TCGA) dataset analysis revealed that upregulation of TSPAN12 gene expression was significantly correlated with patient survival, suggesting that TSPAN12 might be a potential prognostic marker for OC. Further exploration showed that TSPAN12 overexpression accelerated proliferation and colony formation of OVCAR3 and SKOV3 OC cells. Knockdown of TSPAN12 expression in A2780 and SKOV3 cells decreased both proliferation and colony formation. Western blot analysis showed that several cyclins and cyclin-dependent kinases (CDK) (e.g., Cyclin A2, Cyclin D1, Cyclin E2, CDK2, and CDK4) were significantly involved in the regulation of cell cycle downstream of TSPAN12. Moreover, TSPAN12 accelerated mitotic progression by controlling cell cycle. Thus, our data demonstrated that TSPAN12 could be a novel molecular target for the treatment of OC.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제40권2호
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• pp.48-54
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• 2019

This paper proposed a method of validation data augmentation for improving the grading accuracy of diabetic macular edema (DME) using deep learning. The data augmentation technique is basically applied in order to secure diversity of data by transforming one image to several images through random translation, rotation, scaling and reflection in preparation of input data of the deep neural network (DNN). In this paper, we apply this technique in the validation process of the trained DNN, and improve the grading accuracy by combining the classification results of the augmented images. To verify the effectiveness, 1,200 retinal images of Messidor dataset was divided into training and validation data at the ratio 7:3. By applying random augmentation to 359 validation data, $1.61{\pm}0.55%$ accuracy improvement was achieved in the case of six times augmentation (N=6). This simple method has shown that the accuracy can be improved in the N range from 2 to 6 with the correlation coefficient of 0.5667. Therefore, it is expected to help improve the diagnostic accuracy of DME with the grading information provided by the proposed DNN.