• Journal of Ginseng Research
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• 제47권4호
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• pp.534-542
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• 2023

Background: Ginsenoside Rg1, a bioactive component of Ginseng, has demonstrated anti-inflammatory, anti-cancer, and hepatoprotective effects. It is known that the epithelial-mesenchymal transition (EMT) plays a key role in the activation of hepatic stellate cells (HSCs). Recently, Rg1 has been shown to reverse liver fibrosis by suppressing EMT, although the mechanism of Rg1-mediated anti-fibrosis effects is still largely unclear. Interestingly, Smad7, a negative regulator of the transforming growth factor β (TGF-β) pathway, is often methylated during liver fibrosis. Whether Smad7 methylation plays a vital role in the effects of Rg1 on liver fibrosis remains unclear. Methods: Anti-fibrosis effects were examined after Rg1 processing in vivo and in vitro. Smad7 expression, Smad7 methylation, and microRNA-152 (miR-152) levels were also analyzed. Results: Rg1 significantly reduced the liver fibrosis caused by carbon tetrachloride, and reduced collagen deposition was also observed. Rg1 also contributed to the suppression of collagenation and HSC reproduction in vitro. Rg1 caused EMT inactivation, reducing Desmin and increasing E-cadherin levels. Notably, the effect of Rg1 on HSC activation was mediated by the TGF-β pathway. Rg1 induced Smad7 expression and demethylation. The over-expression of DNA methyltransferase 1 (DNMT1) blocked the Rg1-mediated inhibition of Smad7 methylation, and miR-152 targeted DNMT1. Further experiments suggested that Rg1 repressed Smad7 methylation via miR-152-mediated DNMT1 inhibition. MiR-152 inhibition reversed the Rg1-induced promotion of Smad7 expression and demethylation. In addition, miR-152 silencing led to the inhibition of the Rg1-induced EMT inactivation. Conclusion: Rg1 inhibits HSC activation by epigenetically modulating Smad7 expression and at least by partly inhibiting EMT.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권6D호
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• pp.697-705
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• 2010

본 연구에서는 환경의식과 철도이용행동의 관련성 분석을 통해 환경의식이 철도이용 촉진에 미치는 시사점에 대해 고찰하고자 하였다. 본 연구의 위상은 2008년 대구광역권 철도이용실태조사의 환경의식과 철도이용행동에 관한 실증적 분석이라는데 있고, 저탄소 녹색성장의 정책을 제언하는 데 있다. 본 연구 결과, 이용교통수단별 4개 인자의 환경의식이 각각 다르다는 점을 통계적으로 증명하였다. 이것은 환경의식이 교통수단선택행동에 긍정적 또는 부정적인 영향을 미치고 있다. 이는 사회적 환경의식이 높을수록 철도이용을 선호한다는 점을 의미한다. 즉, 환경문제에 대한 자동차 이용을 둘러싼 사회적 딜레마를 해결하는 정책으로써 철도이용촉진도 생각할 수 있다. 또한 환경의식지표를 고려해 철도와 승용차와 철도와 버스에 대한 이항프로빗 모형으로부터는 사회적인 환경의식지표가 철도이용의향행동에 긍정적인 영향을, 이기적인 환경의식지표는 부정적 영향을 미치고 있음을 확인할 수 있었다. 이는 사회적인 환경의식이 높고 이기적인 환경의식이 낮을수록 승용차로부터 철도로의 수단 전환 가능성이 높다는 것을 의미한다. 이 결과에 근거하면 철도이용촉진은 철도서비스 개선뿐만 아니라 환경의식의 계도도 중요하다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권2호
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• pp.113-128
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• 2022

코로나19 이후 '지속가능한 관광'에 대한 관심이 커지면서 '지속가능한 관광'을 하고자 하는 관광객 또한 증가하였다. 그러나, '지속가능한 관광'을 할 수 있는 프로그램과 방법 등이 구체적이지 않다는 문제점이 있다. 또한, 대부분의 '지속가능한 관광'의 관심사가 '환경' 및 '탄소중립' 등에 초점을 맞추고 있어 지역사회에 공헌할 수 있는 프로그램이나 정책들이 많지 않다. 따라서 본 연구에서는 '지속가능한 관광'을 활성화하기 위하여 뉴스 데이터와 리뷰 데이터를 분석하였다. 우선, 본 연구에서는 뉴스 빅데이터 분석을 통해 지속가능한 여행의 주요한 주제들을 도출하였다. 이를 통해 지속가능한 여행의 정책적 주제 및 사건들을 분석한다. 지속가능한 여행과 관련된 뉴스 빅데이터를 분석하여 아직까지 한국에서 지속가능한 여행이 활성화되지 못한 이유들을 분석하고 이를 해결할 수 있는 방안으로 지역사회가 직접 혜택을 볼 수 있는 방안을 도출하고자 한다. 최종적으로, 제주시의 지속가능한 여행 활성화를 위하여 제주 지역화폐인 '탐나는전' 가맹점의 이용자 리뷰 데이터를 분석하고 지역사회와 공생할 수 있는 방안을 제안한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권4호
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• pp.311-325
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• 2023

본 연구는 가리왕산, 유명산에 자생하는 주요 밀원수종인 음나무, 벚나무류, 피나무류 및 쪽동백나무를 대상으로 머신러닝기법(i.e., MaxEnt)을 활용하여 서식지 적합성 분석을 수행하였다. 분석 결과, 모형의 예측정확도인 AUC 값은 대부분의 밀원수종이 0.7 이상이었으며, 주요 환경 변수에 대한 반응 곡선 결과 주요 밀원수종의 서식지 적합성에 영향을 미치는 환경적 요인은 고도, 연평균 강수량, 연평균 기온으로 나타났다. 이는 고도 구배에 따른 기후 인자가 주요 밀원수종의 분포 패턴 설명에 있어 주요한 환경 변수임을 의미한다. 본 연구는 우리나라 밀원수림의 조성 및 관리 전략수립 뿐만 아니라 밀원수종의 분포도 제작 시 근거 자료로써 기여할 수 있을 것이다. 향후 다양한 층위에서의 꿀과 화분의 생산량 증대 및 꿀의 주년 생산을 위해서는 생물학적 변수를 반영한 다양한 지역 단위의 추가적인 데이터 수집 및 분석이 필요할 것이다.

• 한국조경학회지
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• 제51권5호
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• pp.70-83
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• 2023

최근 산림청이 기후 변화 대응 대책으로써 지자체 바람길숲 조성 사업을 시행함에 따라 다양한 바람길에 대한 연구가 수행되어 오고 있다. 바람길숲 조성을 위해서는 바람길 기능에 대한 평가가 선행되어야 한다. 하지만, 현재 바람길을 직접적으로 평가하고, 바람길의 유형에 따라 공간을 구분할 평가 지표가 없어 간접적인 지표를 기준으로 분석을 수행하고 있다. 따라서 본 연구에서는 냉각에너지 분석을 찬공기 생성에 대한 평가 지표로 활용함으로써 바람길을 평가 및 분류하는 방법을 제안하였다. Kaltluftabflussmodell_21(KLAM_21)이라는 찬공기 분석 모형을 활용하여 냉각에너지 분석을 하였다. 그리고 시뮬레이션 분석 결과에 따라 바람길을 찬공기 생성지역, 찬공기 취약지역, 찬공기 유동지역으로 분류하였다. 냉각에너지량을 기준으로 상위 5퍼센트를 찬공기 생성지역, 하위 5퍼센트를 찬공기 취약지역으로 분류하였다. 또한 찬공기 유동지역은 찬공기 생성지역에서 이동하는 찬공기의 흐름을 파악하여 분류하였다. 분석 결과, 대구광역시의 바람길 6개의 바람 생성지역이 존재하며, 찬공기 취약지역은 시가지 내부에 집중되어 있었고, 찬공기 유동지역은 대구광역시의 주요 하천과 도로를 따라 형성되어 있었다. 본 연구의 방법론을 통해 바람길의 효과를 정량적 평가 방법으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한 바람길숲 조성 사업지 선정에 제시할 수 있는 평가 지표로 활용될 것으로 판단된다.

• 자원리싸이클링
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• 제32권6호
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• pp.25-33
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• 2023

이차전지 산업의 성장과 함께 이차전지의 생산량과 사용량의 급격한 증가가 예상되며, 이와 맞물려 생산 스크랩을 포함한 폐이차전지의 재활용에도 많은 관심과 노력이 이루어지고 있다. 그동안 폐이차전지 재활용은 양극재를 중심으로 많은 노력이 이루어졌지만, 핵심 광물의 공급망 확보와 재활용률 향상을 위해 음극재의 재활용에도 많은 관심이 기울이기 시작하였다. 음극재의 주성분인 흑연 분석을 위해 석탄의 함량을 측정하는 공업분석이 활용될 수 있지만, 기존의 석탄 분석에 활용되는 공업분석 방법은 블랙 매스의 구성 성분 간의 상호작용으로 인해 정확한 측정이 불가능하다. 이에 본 연구에서는 산소 분위기에서 950℃까지의 온도 상승에 따른 블랙 매스 각 성분의 열중량 변화를 측정하였다. 측정 결과 양극재의 경우에는 양극재에 포함된 바인더와 도전재의 산화에 의한 약 5%의 질량 감소 이외에는 질량 변화가 측정되지 않았으며, 음극재의 경우에는 약 2%의 바인더에 의한 질량 감소 이외에는 모두 고정 탄소에 의한 질량 감소로 측정되었다. 또한 블랙 매스에 함유될 수 있는 금속 전극(Al, Cu)들은 온도가 상승함에 따라 산화되어 질량이 증가하는 현상이 관찰되었다. 다양한 혼합 비율의 양극재/음극재 혼합 시료의 열중량 변화 측정 결과는 양극재와 음극재 각각의 열중량 변화를 통해 계산할 수 있는 예측값과 유사한 결과를 보여, 블랙 매스의 열중량 특성 변화를 통해 음극재의 함량 도출이 가능할 수 있음을 확인하였다.

• 자원리싸이클링
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• 제32권6호
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• pp.45-53
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• 2023

본 연구에서는 축산 분야에서 배출되는 암모니아를 효과적으로 회수할 수 있는 흡착기술의 연구개발 동향 및 향후 전략에 대해 논의하였다. 적절한 암모니아 흡착제는 표면의 산성기나 수소결합기를 가지며 높은 비표면적과 암모니아 흡착에 적절한 표면구조를 지니어야 한다. 일반적인 암모니아 흡착제로는 활성탄이나 제올라이트 등의 광물질이 널리 쓰이나 대체로 흡착효과가 낮아 표면 개질 등을 통한 개선이 필요하다. 일례로 금속염화물이 다공성 흡착제에 포함되었을 때, 활성탄이나 제올라이트의 표면에 흡착 시보다 암모니아 흡착량이 더 증가하는 것으로 알려져 있다. 최근에는 MOFs (Metal-Organic Frameworks)나 POPs (Porous Organic Polymers) 같은 새로운 종류의 흡착제가 개발 및 적용되고 있으며 조절가능한 높은 비표면적과 다공성으로 매우 높은 암모니아 흡착용량을 보였다. 그 외에 프러시안 블루가 높은 암모니아 흡탈착성능 및 선택성을 보였는데. 이는 축산폐기물 배출 암모니아 회수에 관련하여 상대적으로 유리한 측면으로 보인다. 향후 다양한 흡착제를 이용, 축산현장에 맞는 조건에서 암모니아 흡탈착 효율 및 순도를 평가하는 연구가 더 활발히 진행되어야 할 것이다. 아울러 암모니아 회수를 극대화하기 위한 효과적인 전/후처리 공정도 병행되어야 한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1143-1150
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• 2023

세계적 기후 위기와 저탄소 정책 이행으로 신재생 에너지에 관한 관심이 높아지고 이와 관련된 산업이 증가하고 있다. 이 중에서 태양 에너지는 고갈되지 않고 오염 물질이나 온실가스를 배출하지 않는 대표적인 친환경 에너지로 주목받고 있으며, 이에 따라 세계적으로 태양광 발전 시설 보급이 증가하고 있다. 하지만 태양광 발전은 지리, 날씨와 같은 환경의 영향을 받기 쉬우므로 안정적인 운영과 효율적인 관리를 위해 정확한 발전량 예측이 중요하다. 하지만 변동성이 큰 태양광 발전을 수학적 통계 기술로 정확한 발전량을 예측하는 것은 불가능하다. 이를 위해서 정확하고 효과적인 예측을 위해 딥러닝 기반의 기술에 관한 연구는 필수적이다. 또한, 기존의 딥러닝을 활용한 예측 방식은 장, 단기적인 예측을 나누어 수행하기 때문에 각각의 예측 결과를 얻기 위한 시간이 길어진다는 단점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 시계열 특성을 가진 태양광 발전량 데이터를 사용하여 장단기 통합 예측을 수행하기 위해 순환 신경망의 다대다 구조를 활용한다. 그리고 이를 다양한 딥러닝 모델들에 적용하여 학습을 수행하고 각 모델의 결과를 비교·분석한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.385-391
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• 2023

최근 탄소배출을 최소화하기 위해 전기자동차의 사용이 증가함에 따라 핵심 부품인 리튬이온 배터리의 상태 및 성능 분석의 중요성이 대두되고 있다. 따라서 배터리의 상태 및 성능에 영향을 줄 수 있는 배터리의 전압, 전류 및 온도뿐만 아니라 전기 자동차의 운행 데이터 및 충전 패턴 데이터를 활용한 종합적인 분석이 필요하다. 따라서 전기적 이동 수단에서 수집되는 배터리 데이터 수집 및 데이터 전처리, 단순 배터리 데이터에 추가적인 운전자 운전 습관에 대한 데이터 수집 및 전처리, 분석된 영향인자를 기반으로 인공지능 알고리즘 세부 설계 및 수정, 해당 알고리즘을 기반으로 하는 배터리 분석 및 평가 모델 설계하였다. 본 논문에서는 실시간 전기버스를 대상으로 운행 데이터와 배터리 데이터를 수집하여 Random Forest 알고리즘 활용하여 학습시킨 후, XAI 알고리즘을 통해 배터리 상태 중요 영향인자로 배터리의 상태, 운행 및 충전 패턴 데이터 등을 종합적으로 고려하여 운행 패턴에서 급가속, 급 감속, 급정지와 충 방전 패턴에서 일 주행횟수, 일일 누적 DOD와 셀 방전에서 셀 전압 차 , 셀 최대온도, 셀 최소온도의 요소가 배터리 상태에 많은 영향을 미치는 인자로 확인되었으며, Random Forest 알고리즘 기반으로 배터리 분석 및 평가 모델을 설계하고 평가하였다.

• 생명과학회지
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• 제34권1호
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• pp.68-77
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• 2024

다양한 원인에 의하여 발생하는 미세먼지(particulate matter, PM)는 강력한 환경 오염 물질로 대두되고 있다. PM은 서로 다른 구성과 크기의 고체 입자와 액체 방울로 구성되며, 유해 화학 성분에는 원소 및 유기 탄소, 유기 화합물, 생물학적 화합물 및 금속이 포함된다. 급성 및 만성 PM 노출 시 생체 내 생리학적 시스템에 의하여 유입되고 축적되어 세포내 소포체 스트레스, 미토콘드리아 기능 장애, 산화 스트레스, 염증, 지질 축적 및 세포 주기 정지와 함께 세포 구조 변화를 촉진한다. 궁극적으로 이러한 세포 반응은 노화의 주요 특성을 발달시키는 원인으로 작용하며, 세포 노화와 관련된 자가포식 플럭스 및 리소좀 기능 장애를 향상시킨다. 선행 연구에서 PM과 사망률 증가 또는 수명 감소 사이의 긍정적인 연관성을 강조했지만, 노화에 대한 PM의 직접적인 증거는 여전히 제한적이다. 이 총설에서는 관찰 연구뿐만 아니라 노화 진행 및 연령 관련 질병 발병에 대한 PM의 시험관 내 및 생체 내 증거를 평가하였다. 이러한 평가는 소포체 스트레스, 미토콘드리아 기능 장애, 산화 스트레스, 염증, 지방 축적, 자가포식을 포함하여 PM 노출과 노화 사이의 연관성을 강화하는 연령 관련 세포 변화를 기반으로 한다. 이러한 자료는 PM에 따른 기본적인 세포 반응의 이해를 토대로 PM으로 인한 노화에 대한 새로운 치료법 개발에 기여할 수 있을 것이다.