• 식물병연구
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• 제12권3호
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• pp.298-302
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• 2006

전형적인 줄무늬 모자이크 증상을 나타낸 칸나로부터 Cucumber mosaic virus(CMV)의 한 계통(Can-CMV)을 분리하고, 특성을 조사하였다. Can-CMV는 대부분의 전신감염 기주에서 병징이 발현되지 않았고, 이들 기주의 접종엽 및 상엽에서 RT-PCR로 바이러스의 감염여부를 조사한 결과, N. benthamiana와 N. glutinosa에서만 바이러스가 검출되었으며, 다른 기주로부터는 확인되지 않았다. 한편 Chenopodium amaranticolor의 접종엽에 발현된 국부 괴사병반은 대조로 접종한 Fny-CMV나 LS-CMV에 의해서 형성된 병반보다 매우 작은 크기의 반점을 형성하는 특성을 보였다. 또한 Vigna unguiculata의 접종엽에는 Fny-CMV나 LS-CMV가 접종 2-3일 후에 뚜렷한 괴사병반을 형성하는데 반해서, Can-CMV는 접종 4-5일 후에 윤곽이 확실치 않은 퇴록병반을 형성하였다. Can-CMV에 감염된 N. benthamiana로부터 추출한 dsRNA는 4종의 밴드가 검출되었으며, 이들 분자의 크기 및 종수는 Fny-CMV나 LS-CMV와 차이를 나타내지 않았다. Can-CMV의 항원은 Fny-CMV의 항혈청에 대해서 한 종의 뚜렷한 침강선을 형성하였으며, Fny-CMV의 항원에 의해서 형성된 침강선과 융합하였고, LS-CMV의 침강선과는 분지선을 형성함으로서, 혈청학적으로 서브그룹 I에 속하는 계통으로 판단되었다. 또한 Can-CMV에 감염된 N. benthamiana로부터 RNA를 추출하여 CMV-specific 프라이머를 이용한 CMV-RNA3의 외피단백질 유전자를 포함하는 3'영역에 대해서 RT-PCR을 실시하였다. Can-CMV는 Fny-CMV나 LS-CMV와 마찬가지로 예상되었던 약 950bp크기의 cDNA가 증폭되었으며, 이 cDNA를 EcoRI으로 처리하였을 때에는 절단되지 않았고, MspI에서는 595bp 및 350bp의 절편으로 절단되었다. 이와 같은 결과는 Fny-CMV의 패턴과 일치하였으며, 이러한 결과로부터 Can-CMV가 서브그룹 IA에 속하는 계통으로 확인되었다. 이상과 같은 결과들로부터, Can-CMV는 앞으로 바이러스와 기주의 다양한 상호관계를 이해하는데 있어서 중요한 병원학적 성질을 가지고 있는 것으로 생각되었다.

• 한국산림과학회지
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• 제112권1호
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• pp.40-56
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• 2023

사시나무속 수종은 생장이 빠르고 우수한 탄소흡수 능력을 보여주며, 환경정화 효과가 큰 수종으로 이상기후 및 환경오염 문제에 대응하는 기후적응성 품종개발 및 육종집단 조성에 적합하다. 따라서 유전연관지도 작성 및 양적형질 유전자좌 탐색을 통하여 포플러 육종을 신속하게 진행할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 차세대 염기서열 분석기술 방법인 genotyping-by-sequencing 기법을 이용해 인공교배 차대에 대한 고밀도 유전연관 지도를 작성하였다. 또한 사시나무의 수고와 근원경 생장 그리고 해충피해에 대한 회복력 형질을 조사하여 유전연관지도에 위치한 양적형질 유전자좌를 탐색하였다. 서울대학교 학술림에 조성된 사시나무 4년생 육종집단(오대19 × 봉현4 인공교배 차대집단)에서 수고 및 근원경 생장을 조사하였으며, 식엽성 해충인 꼬마버들재주나방 유충의 피해를 받은 후 이에 대해 회복 능력을 조사하였다. 잎 시료의 DNA 추출 후 5개 microsatellite 마커를 이용하여 유전자형을 확인하였으며 친자로 확인된 개체만을 연구재료로 사용하였다. 친자 확인이 완료된 시료의 DNA는 제한효소를 이용해 절단하였으며, 이렇게 얻은 DNA 조각들은 GBS 라이브러리로 제작하여 염기서열을 분석하였다. 분석된 결과는 Populus trichocarpa를 참조유전체로 하여 정렬하였다. 정렬된 SNP 마커는 총 58,040개였으며, 그 가운데 17,755개의 SNP 마커를 유전연관지도 작성에 사용하였다. 유전연관지도는 19개의 연관군으로 나누어졌으며, 전체 길이는 2,129.54 cM으로 나타났다. 조사된 세 가지 형질에 대한 양적형질 유전자좌 분석을 실시한 결과, 수고와 근원경 생장과 연관된 양적형질 유전자좌는 찾을 수 없었으나 전장유전체연관연구(GWAS)를 통하여 4번 연관군(염색체)에 해충피해 회복력과 관련이 있을 것으로 추정되는 유전자를 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.57-73
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• 2021

ICT 인프라의 이상탐지를 통한 유지보수와 장애 예방이 중요해지고 있다. 장애 예방을 위해서 이상탐지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 지금까지의 다양한 이상탐지 기법 중 최근 연구들에서는 딥러닝을 활용하고 있으며 오토인코더를 활용한 모델을 제안하고 있다. 이는 오토인코더가 다차원 다변량에 대해서도 효과적으로 처리가 가능하다는 것이다. 한편 학습 시에는 많은 컴퓨터 자원이 소모되지만 추론과정에서는 연산을 빠르게 수행할 수 있어 실시간 스트리밍 서비스가 가능하다. 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 오토인코더에 2가지 요소를 가미하여 이상탐지의 성능을 높이고자 하였다. 먼저 다차원 데이터가 가지고 있는 속성별 특징을 최대한 부각하여 활용하기 위해 멀티모달 개념을 적용한 멀티모달 오토인코더를 적용하였다. CPU, Memory, network 등 서로 연관이 있는 지표들을 묶어 5개의 모달로 구성하여 학습 성능을 높이고자 하였다. 또한, 시계열 데이터의 특징을 데이터의 차원을 늘리지 않고 효과적으로 학습하기 위하여 조건부 오토인코더(conditional autoencoder) 구조를 활용하는 조건부 멀티모달 오토인코더(Conditional Multimodal Autoencoder, CMAE)를 제안하였다. 제안한 CAME 모델은 비교 실험을 통해 검증했으며, 기존 연구들에서 많이 활용된 오토인코더와 비교하여 AUC, Accuracy, Precision, Recall, F1-score의 성능 평가를 진행한 결과 유니모달 오토인코더(UAE)와 멀티모달 오토인코더(Multimodal Autoencoder, MAE)의 성능을 상회하는 결과를 얻어 이상탐지에 있어 효과적이라는 것을 확인하였다.