• Journal of Plant Biotechnology
• /
• 제47권1호
• /
• pp.46-52
• /
• 2020

본 실험은 딸기 조직배양 시 BA 처리에 따른 변이 발생 및 변이 연속성을 확인하고자 실시하였다. 본 실험에 사용된 공시 품종은 '고하'이며, 본 실험에 사용한 BA 농도는 0.0, 0.5, 1.0, 2.0 mg·L^-1로 처리하였다. 변이는 형태적, 유전적 검정을 실시하였으며, 변이 연속성 검정은 3년간 실시하였다. BA 처리 시 형태적 변이는 10.5 ~ 20.0%로 매우 높게 나타났으나, 유전적 변이는 재배 1년차에 7.0 ~ 15.0%, 재배 2년차에는 1.8 ~ 10.0%, 재배 3년차에는 5.0%로 재배연수가 길어짐에 따라 유전적 변이 발생율이 낮아졌다. 뿐만 아니라 재배1년차와 2년차에는 BA 1.0 mg·L^-1과 BA 2.0 mg·L^-1에서 유전적 변이가 발생한 반면, 재배 3년차에는 BA 2.0 mg·L^-1에서만 유전적 변이가 발생하였다. 따라서 딸기 조직배양묘의 증식을 위해서 BA는 1.0 mg·L^-1미만으로 처리하고, 반드시 변이 검정 후 보급하는 것이 바람직하다고 판단되었다.

• 생명과학회지
• /
• 제18권4호
• /
• pp.435-440
• /
• 2008

RAPD 분석을 이용하여 지황 육성 계통과 지역 수집종 들을 구분할 수 있는 분자표지자를 선발하고, 집단 간, 집단 내 유전적 다양성을 평가하기 위하여 본 실험을 수행하였다. 총 20개의 임의 primer를 이용하여 PCR 한결과, 육성 계통과 수집종 들을 구별할 수 있는 OPA-1 등 10개의 재현성과 다형성이 좋은 프라이머 들을 선발하였다. 특히 OPA-10, OPA-11 및 OPA-19는 고려지황과 지황1호를 다른 계통 및 수집종 들과 구별할 수 있었으며, 이들 프라이머를 이용하여 0.9 kb, 1.2 kb, 1.3 kb 및 1.4 kb등의 육성계통 특이적인 DNA 밴드들을 확보할 수 있었다. 한편 이들의 결과를 토대로 통계처리에 의한 유전분석 결과, 고려지황, 지황1호 및 일본지황은 집단 내 유사도가 높아 다른 집단들과 구별되었다. 결론적으로, RAPD 분석을 통한 결과는 지황의 유전적 다양성 이해와 특정 계통을 다른 계통 및 수집종 들과 구분할 수 있는 방법으로 이용될 수 있다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
• /
• 제19권6호
• /
• pp.49-58
• /
• 2014

This study was implemented as a part of the experiment to develop two kinds of soil-based Benzo[a]pyrene (BaP) proficiency testing materials (PTMs) for soil analysis. A test was carried out for the check of solubility of the reference material (high purity reagent) using several solvents. Another test was also conducted for the evaluation of homogeneity and stability of two kinds of candidate soil reference materials. The test analysis of BaP in terms of the candidate materials was conducted according to the Standard Soil Analytical Methods by Ministry of Environment. Dissolution of the reference material was shown to vary depending on solvent type and was higher in the order of Dichloromethane > Acetone > Acetone/MeOH (9 : 1) > N-hexane. In addition, the slope on calibration curve for BaP standard solutions was largest on BaP standard solutions prepared with dichloromethane of the tested solvents. Such tendency appeared egually in the commercial BaP standard solution. Therefore, it is thought to be reasonable to use dichloromethane as the solvent in case of the standard stock solution that is used for the measurement of BaP concentration in soil. ISO 13528 and IUPAC protocol were used for verification of homogeneity on the two kinds of soil candidate materials, Both candidate materials were sufficiently homogeneous. Stability assessment of the two candidate materials was made according to ISO Guide 35 and the result showed that both batches did not have any long-term and short term stability issues that might occur during shipping. However, monitoring results of BaP concentration in soil showed that BaP concentration of the two batches measured at 15 days after the sample preparation was reduced by about 24~37% compared with that of the samples measured on 0 day of the sample preparation. Identification was done with several treatments such as irradiation and sterilization etc. The major cause was shown to be irradiation to the samples.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제20권7호
• /
• pp.622-629
• /
• 2019

최근 정부는 건설 산업의 재해율과 사고 사망률이 전체 산업 중 높은 비율을 차지한다는 점을 개선하기 위하여 새로운 대책을 강구하고 있다. 특히 4차 산업혁명의 시대적 흐름에 맞춰 ICT 기술과 융합된 건설 기술 개발에 집중적으로 투자하고 있다. 이런 상황에 대응하고자 본 논문에서는 건설 기계를 사용하는 작업에서 작업자의 안전성 향상을 위한 방법으로, 건설 기계 운전자와 주변 작업자 간의 작업 상황 정보를 공유하고 인지할 수 있는 개념을 제시하였다. 그리고 해당 개념의 일부를 실현하고자 카메라를 이용한 인공 지능 기반 영상처리 기술을 활용하여 토공 작업에 접목시켰다. 그 중에서도 다짐 장비를 이용한 실험을 통해 YOLO-v3 기반의 영상 처리 알고리즘으로 토공 작업 중에 주변 작업자 상황을 인지하고 위험 상황 여부를 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하였다. 그 결과 본 알고리즘은 동영상에서 초당 15.06프레임을 처리하며 90.48%의 정확도로 건설 기계 주변 위험 상황을 인지할 수 있다. 향후 이 같은 기술을 활용하여 건설 현장의 안전사고 예방에 기여하고자 한다.

• 한국환경보건학회지
• /
• 제48권5호
• /
• pp.282-289
• /
• 2022

Background: Airborne fungi are ubiquitous in the air and exposure to an airborne fungus can be a significant risk factor. The composition of fungi has been potentially important for human health, especially for respiratory diseases like asthma and atopic dermatitis. Therefore, we attempted to ascertain what kind of airborne fungi affect human health at a nationwide level. Objectives: This study was carried out to provide information on indoor fungi distribution at multi-use facilities throughout South Korea. Methods: We classified our data by region and public facility after collection, cultivation, and identification via the sequencing of the ITS (internal transcribed spacer) region. We investigated whether or not the proliferation of HaCaT cells was affected by the identified airborne fungi. Results: In our data, the most isolated airborne fungi by region were Penicillium spp (Seoul, Daegu), Periconia sp (Gyeonggi-do), Iprex sp (Gangwon-do), Phanerochaete sp (Busan), Bjerkandera sp (Gwangju), and Aspergillus sp (Jeju-do). In the public facilities, the most detected fungi were Cladosporium sp (public transport), Penicillium sp (apartment house, retail market, financial institution, karaoke room), Bjerokandera sp (underground parking lot, public toilet, medical institution), Periconia sp (retail store), and Fusarium sp (general restaurant). Next, we selected twenty airborne fungi to examine their cytotoxicity and proliferation of human skin cells. In this experiment, the proliferation of the cells was influenced by most of the identified fungi. In case of the cytotoxicity test, most genera except for Rhodotorula sp and Moesziomyces sp showed cytotoxicity in HaCaT cells. Conclusions: The distribution of mold in the indoor air in multi-use facilities in South Korea differs from region to region, and this is an indicator that should be considered in future health impact studies. In addition, as a result of culturing about 20 types of bacteria dominant in indoor air, it was found that most (90%) inhibit the growth of skin cells, which can be harmful to health. An in-depth study of the health effects of floating fungi is needed.

• 한국동물생명공학회지
• /
• 제37권4호
• /
• pp.292-297
• /
• 2022

Direct injection of CRISPR/Cas9 into zygotes enables the production of genetically modified nonhuman primates (NHPs) essential for modeling specific human diseases, such as Usher syndrome, and for developing novel therapeutic strategies. Usher syndrome is a rare genetic disease that causes loss of hearing, retinal degeneration, and problems with balance, and is attributed to a mutation in MYO7A, a gene that encodes an uncommon myosin motor protein expressed in the inner ear and retinal photoreceptors. To produce an Usher syndrome type 1B (USH1B) rhesus macaque model, we disrupted the MYO7A gene in developing zygotes. Identification of appropriately edited MYO7A embryos for knockout embryo transfer requires sequence analysis of material recovered from a trophectoderm (TE) cell biopsy. However, the TE biopsy procedure is labor intensive and could adversely impact embryo development. Recent studies have reported using cell-free DNA (cfDNA) from embryo culture media to detect aneuploid embryos in human in vitro fertilization (IVF) clinics. The cfDNA is released from the embryo during cell division or cell death, suggesting that cfDNA may be a viable resource for sequence analysis. Moreover, cfDNA collection is not invasive to the embryo and does not require special tools or expertise. We hypothesized that selection of appropriate edited embryos could be performed by analyzing cfDNA for MYO7A editing in embryo culture medium, and that this method would be advantageous for the subsequent generation of genetically modified NHPs. The purpose of this experiment is to determine whether cfDNA can be used to identify the target gene mutation of CRISPR/Cas9 injected embryos. In this study, we were able to obtain and utilize cfDNA to confirm the mutagenesis of MYO7A, but the method will require further optimization to obtain better accuracy before it can replace the TE biopsy approach.

• 한국재난정보학회 논문집
• /
• 제18권4호
• /
• pp.839-846
• /
• 2022

연구목적:감염병 유행시 감염병 의심 환자의 구급활동을 위해 출동한 소방대원의 안전을 확보하고, 현장에서 수집된 정보를 바탕으로 지역별 감염병 의심환자 발생 현황을 파악하여 현장 통제 및 지원이 가능한 소방 감염병 관리 시스템을 개발하고자 한다. 연구방법: 감염병 의심 환자를 분류할 수 있는 스마트폰 앱을 개발하여 감염병 의심 여부를 확인하고, 감염병 의심 환자로부터 감염을 방지하기 위해 환자 식별용 NFC 태그를 1회용 형태로 개발한다. 현장에서 입력되는 감염병 의심 응급환자 관련 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 관리 시스템을 개발하여 해당 업무 관련자에게 제공하여 감염병 의심 응급환자의 이송을 개선하는지 평가한다. 연구결과: 실험결과 스마트폰 앱에 구현된 알고리듬을 통해 감염병 의심 여부를 판단할 수 있었으며, 적정 이송병원으로 이송함으로써 재이송 비율히 현저히 감소되었다. 결론:본 연구를 통해 응급의료 서비스에 ICT 기술을 적용하여 응급의료 서비스를 개선할 수 있는 가능성을 확인하였으며, 특히 감염병 의심환자에 대한 적정병원 이송으로 이송시간 단축 및 응급환자의 소생률 향상과 함께 구급대원의 안전을 적극적으로 확보할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국재난정보학회 논문집
• /
• 제19권3호
• /
• pp.532-544
• /
• 2023

연구목적: 신규로 사용되는 바이오연료를 기존 연료와 혼합하여 사용하는 경우 발생하는 위험성과 물성 변화를 열분석 방법(DSC, TGA)을 사용하여 화학 화재의 원인물질의 위험성을 확인하고, 평가할 방법과 그에 따른 물질의 위험성 관련 데이터를 확보함으로써 화재 원인 감식과 감정에 활용하기 위함이다. 연구방법: 본 실험에 사용된 연구 방법으로는 시차주사열량계(DSC : Differential Scanning Calorimeter)에 의하여 피크의 위치, 모양, 개수, 피크의 면적으로부터 열량 변화의 정량적인 정보를 통하여 열유속 차이(Difference in heat flux)를 측정하였고, 열중량분석(TGA : Analyzer)을 시행함으로써 특정한 온도에서 분해열 등에 의해 발생한 무게 변화를 연속적으로 측정하였다. 연구결과: 먼저 열 유속의 그래프에서 물질의 끓는점과 물질이 가지고 있는 고유 특성치 또는 분해에 필요한 에너지를 확인할 수 있다. 둘째 바이오디젤의 함량이 증가할수록 많은 피크를 확인 할 수 있었다. 셋째 비점이 낮은 물질들이 함유하고 있다는 것을 분석 결과로 확인할 수 있었다. 결론: 현재 새로운 에너지원으로 사용되고 있는 바이오디젤의 위험성을 다양한 물리·화학적 분석기법(DSC+TGA)을 통하여 사용함으로써 물질의 물적 위험성을 평가할 수 있음을 보여주었다. 아울러 본 연구의 시험방법별 차이의 비교와 실험에 대한 노하우를 축적하고 활용한다면 향후 위험물의 물성 연구와 물질 위험성 평가 연구에 있어 도움이 되리라 기대한다.

• 해양환경안전학회지
• /
• 제29권5호
• /
• pp.462-469
• /
• 2023

본 논문은 선박이 조우하는 상황에서 충돌의 위험에 대한 판단을 지원하여 충돌사고를 예방하기 위하여 선박충돌위험성을 평가하는 방법을 제안하고자 한다. 선박의 항해는 불확실성이 다수 내포되어 있기 때문에 충돌의 위험을 평가할 때 선박충돌위험성이 가진 불확실성을 고려할 필요가 있다. 본 논문은 불확실성을 처리하고 각 상대 선박의 충돌의 위험을 실시간으로 평가하기 위하여 Dempster-Shafer 이론을 적용한다. 선박충돌위험의 평가 요인으로 DCPA(distance at closest point approach), TCPA(time to closest point approach), 상대 선박과의 거리, 상대방위, 속도비율 등이 사용되며, 각 평가 요인별 멤버쉽 함수로 계산된 기본확률배정함수(basic probability assignment)는 Dempster-Shafer 이론의 융합 규칙을 통하여 융합된다. 선박들이 실제로 조우하는 상황에서 수집된 선박자동식별장치 데이터를 사용하여 제안된 방법을 실험한 결과 평가의 적합성이 검증되었다. 선박간 조우 상황에서의 실시간으로 충돌위험성을 평가함으로써 인적오류로 인한 충돌사고를 예방할 수 있으며, 해상교통관제시스템과 자율운항선박의 충돌회피시스템에도 활용될 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제12권4호
• /
• pp.159-172
• /
• 2023

일반적으로 사회문제 해결 연구는 과학기술을 활용하여 다양한 사회적 현안들에 의미있는 해결 방안을 제시함으로써 중요한 사회적 가치를 창출하는 것을 연구 목표로 한다. 그러나 사회문제와 쟁점을 완화하기 위하여 많은 연구들이 국가적으로 수행되었음에도 불구하고 여전히 많은 사회문제가 남아 있는 상황이다. 사회문제 해결 연구의 전 과정을 원활하게 하고 그 효과를 극대화하기 위해서는 사회적으로 시급한 현안들에 대한 문제를 명확하게 파악하는 것이 중요하다. 사회문제 해결과 관련된 기존 R&D 보고서와 같은 자료에서 중요한 사안을 자동으로 식별할 수 있다면 사회문제 파악 단계가 크게 개선될 수 있다. 따라서 본 논문은 다양한 국가 연구보고서에서 사회문제와 해결방안을 자동으로 감지하기 위한 기계학습 모델을 구축하는 데에 필수적인 데이터셋을 제안하고자 한다. 우선 데이터를 구축하기 위해 사회문제와 쟁점을 다룬 연구보고서를 총 700건 수집하였다. 수집된 연구보고서에서 사회문제, 목적, 해결 방안 등 사회문제 해결과 관련된 내용이 담긴 문장을 추출 후 라벨링을 수행하였다. 또한 4개의 사전학습 언어모델을 기반으로 분류 모델을 구현하고 구축된 데이터셋을 통해 일련의 성능 실험을 수행하였다. 실험 결과 KLUE-BERT 사전학습 언어모델을 미세조정한 모델이 정확도 75.853%, F1 스코어 63.503%로 가장 높은 성능을 보였다.