• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제21권1호
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• pp.35-41
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• 2010

본 연구는 생체 외 $^1H$ 고분해능 매직앵글스핀닝($^1H$ High-Resolution Magic Angle Spinning; $^1H$ HR MAS) 기술을 이용하여 정상군 adult mice의 뇌에서의 부위별 뇌 신경화학 대사물질(brain neurochemical metabolites)을 정량적으로 분석하고, 이를 이용하여 정상군의 뇌 대사물질의 표준 data base를 정립하기 위함이다. 실험에 사용된 adult mice는 C57BL/6J 모델의 체중 25~28 g, 40주령 수컷 10마리를 사용하였으며, 연령과 성별을 일치시켰다. 또한 뇌의 전두엽(frontal cortex), 측두엽(temporal cortex), 해마(hippocampus), 시상(thalamus) 총 4개의 부위를 채취하여 생체 외 $^1H$ 고분해능 매직앵글 스핀닝 실험을 진행 하였다. 생체 조직의 뇌 대사물질의 절대농도를 획득하기 위하여 대표적인 대사물질(Ace, NAA, NAAG, tCr, Cr, tCho, Cho, mIns, GPC+PC, Lac, GABA, Glu, Gln, tau, Ala)을 각 피크의 면적과 대사물질의 프로톤 개수를 계산하였다. 결과적으로 정상 군에서의 mice 뇌의 신경화학 대사물질들을 Acet, NAA, NAAG, Cho, mIns가 부위별로 절대농도차의 유의성을 나타내었으며, 이 외의 대사물질에서는 유의성이 없는 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 토대로 $^1H$ HR-MAS을 이용한 생체조직 실험은 뇌조직 내 대사물질의 절대농도를 측정하고 기본적인 지표를 확보하는데 매우 정확하고 정량적인 방법이 될 수 있을 것으로 사료되며, 더 나아가 mice를 이용한 인간질병 모델의 실험동물에서의 뇌 신경화학 대사물질의 표준 자료화 하는데 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.73-95
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• 2021

본 연구는 Node2vec 그래프 임베딩 방법과 Light GBM 링크 예측을 활용해 우리나라 식음료 산업의 미개척 수출 후보국가를 탐색한다. Node2vec은 네트워크의 공통 이웃 개수 등을 기반으로 하는 기존의 링크 예측 방법에 비해 상대적으로 취약하다고 알려져 있던 네트워크의 구조적 등위성 표현의 한계를 개선한 방법이다. 따라서 해당 방법은 네트워크의 커뮤니티 탐지와 구조적 등위성 모두에서 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구는 이상의 방법을 우리나라 식음료 산업의 국제 무역거래 정보에 적용했다. 이를 통해 해당 산업의 글로벌 가치사슬 관계에서 우리나라의 광범위한 마진 다각화 효과를 창출하는데 기여하고자 한다. 본 연구의 결과를 통해 도출된 최적의 예측 모델은 0.95의 정밀도와 0.79의 재현율을 기록하며 0.86의 F1 score를 기록해 우수한 성능을 나타냈다. 이상의 모델을 통해 도출한 우리나라의 잠재적 수출 후보국가들의 결과는 추가 조사를 통해 대부분 적절하게 나타난 것을 알 수 있었다. 이상의 내용을 종합하여 본 연구는 Node2vec과 Light GBM을 응용한 링크 예측 방법의 실무적 활용성에 대해 시사할 수 있었다. 그리고 모델을 학습하며 링크 예측을 보다 잘 수행할 수 있는 가중치 업데이트 전략에 대해서도 유용한 시사점을 도출할 수 있었다. 한편, 본 연구는 그래프 임베딩 기반의 링크 예측 관련 연구에서 아직까지 많이 수행된 적 없는 무역거래에 이를 적용했기에 정책적 활용성도 갖고 있다. 본 연구의 결과는 최근 미중 무역갈등이나 일본 수출 규제 등과 같은 글로벌 가치사슬의 변화에 대한 빠른 대응을 지원하며 정책적 의사결정을 위한 도구로써 충분한 유용성이 있다고 생각한다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제22권2호
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• pp.77-90
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• 2004

종양 발생 과정에 관여되고 있는 분자 생물학적 기전을 직접 공격해 보자고 하는 치료 방침은 암 치료에 있어서 아주 유망한 치료방법의 하나로 인정되고 있다. Epidermal growth factor receptor (EGFR) 수용체에 여러 ligands가 결합하게 되면 발암 단계에서부터 암의 진행 과정과 전이 과정 그리고 방사선에 대한 저항성과 관련된 여러 가지중요한 신호전달체계를 활성화시킨다. 특히 진행된 두경부 암 환자들에서 EGFR이 과발현 된 경우에는 매우 불량한 예후를 나타내고 있기 때문에 이러한 signaling pathway의 selective targeting을 위한 많은 임상 시도가 이루어지고 있다. 현재까지 알려진 표적치료 항암제로는 크게 EGFR에 대한 monoclonal antibody와 tyrosin kinase Inhibitors로 대별될 수 있는데 이와 같은 약제들은 여러 xenograft에서 고무적인 실험 결과들이 입증되어 곧 바로 임상 현장에서 적용되고 있다. 그러나 기대와는 달리 EGFR Inhibitor 단독으로 치료한 초기 임상연구 결과들을 보면 극히 소수의 환자에서만 미미한 효과를 나타내고 있고, 방사선 치료와의 병용치료에서도 괄목할만한 항암 효과를 보여주지 않고 있다. 그럼에도 불구하고 많은 실험적 데이터로부터 여러 가지 생물학적 이점이 밝혀져 있고 또 미래 지향적인 치료법의 하나로 각광을 받고 있기 때문에 현재 많은 연구자들은 어떤 환자 군에서 이러한 표적 치료가 도움이 될 것이며, 방사선 치료 또는 항암 치료와는 어떤 방식으로 조합할 것인지, 또 그 순서는 어떻게 할 것이며, 또 환자 선정에 있어 reliable marker는 무엇인지, 어떻게 체내에서 신호 전달체계의 효과적인 차단을 확인할 수 있겠는지, 또한 multiple targ리ed therapy가 필 요하도록 하는 targeted agent에 대 한 Intrinsic 또는 acquired resistance의 기전은 무엇인지 등등, 현재 당면하고 있는 많은 문제점을 규명하고자 노력하고 있다. 특히 EGFR-signaling pathway를 표적으로 하는 표적 지향적 방사선 치료를 위한 translation research의 적절한 모델이 되고 있는 두경부 암 환자에서 이러한 제반 문제점을 해결하기 위해서는 더 많은 임상 연구와 함께 well-Integrated laboratory clinical research program이 필요할 것으로 생각된다 또한 EGFR antagonist 외에도 anglogenlc pathway나 cell-cycle pathway를 표적으로 하는 새로운 약제들이 계속 개발되고 있고 이에 관한 연구가 활발히 진행 중이다. 따라서 이 고찰에서는 두경부 암 환자에서 이러한 약제들을 방사선 치료와 병용하였을 때의 임상 연구 결과들을 재검토해 보고 부가적으로 EGFR blockade에 따르는 내성 문제 그리고 방사선 치료를 병용하면서 여러 표적을 동시에 차단시키는 multiple-targeted therapy의 개발 현황을 간략히 소개하고자 한다

• Maxillofacial Plastic and Reconstructive Surgery
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• 제28권5호
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• pp.375-395
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• 2006

Purpose: Lingual nerve (LN) damage may be caused by either tumor resection or injury such as wisdom tooth extraction, Although autologous nerve graft is sometimes used to repair the damaged nerve, it has the disadvantage of necessity of another operation for nerve harvesting. Moreover, the results of nerve grafting is not satisfactory. The nerve growth factor (NGF) is well-known to play a critical role in peripheral nerve regeneration and its local delivery to the injured nerve has been continuously tried to enhance nerve regeneration. However, its application has limitations like repeated administration due to short half life of 30 minutes and an in vivo delivery model must allow for direct and local delivery. The aim of this study was to construct a well-functioning $rhNGF-{\beta}$ adenovirus for the ultimate development of improved method to promote peripheral nerve regeneration with enhanced and extended secretion of hNGF from the injured nerve by injecting $rhNGF-{\beta}$ gene directly into crush-injured LN in rat model. Materials and Methods: $hNGF-{\beta}$ gene was prepared from fetal brain cDNA library and cloned into E1/E3 deleted adenoviral vector which contains green fluorescence protein (GFP) gene as a reporter. After large scale production and purification of $rhNGF-{\beta}$ adenovirus, transfection efficiency and its expression at various cells (primary cultured Schwann cells, HEK293 cells, Schwann cell lines, NIH3T3 and CRH cells) were evaluated by fluorescent microscopy, RT-PCR, ELISA, immunocytochemistry. Furthermore, the function of rhNGF-beta, which was secreted from various cells infected with $rhNGF-{\beta}$ adenovirus, was evaluated using neuritogenesis of PC-12 cells. For in vivo evaluation of efficacy of $rhNGF-{\beta}$ adenovirus, the LNs of 8-week old rats were exposed and crush-injured with a small hemostat for 10 seconds. After the injury, $rhNGF-{\beta}$ adenovirus($2{\mu}l,\;1.5{\times}10^{11}pfu$) or saline was administered into the crushed site in the experimental (n=24) and the control group (n=24), respectively. Sham operation of another group of rats (n=9) was performed without administration of either saline or adenovirus. The taste recovery and the change of fungiform papilla were studied at 1, 2, 3 and 4 weeks. Each of the 6 animals was tested with different solutions (0.1M NaCl, 0.1M sucrose, 0.01M QHCl, or 0.01M HCl) by two-bottle test paradigm and the number of papilla was counted using SEM picture of tongue dorsum. LN was explored at the same interval as taste study and evaluated electro-physiologically (peak voltage and nerve conduction velocity) and histomorphometrically (axon count, myelin thickness). Results: The recombinant adenovirus vector carrying $rhNGF-{\beta}$ was constructed and confirmed by restriction endonuclease analysis and DNA sequence analysis. GFP expression was observed in 90% of $rhNGF-{\beta}$ adenovirus infected cells compared with uninfected cells. Total mRNA isolated from $rhNGF-{\beta}$ adenovirus infected cells showed strong RT-PCR band, however uninfected or LacZ recombinant adenovirus infected cells did not. NGF quantification by ELISA showed a maximal release of $18865.4{\pm}310.9pg/ml$ NGF at the 4th day and stably continued till 14 days by $rhNGF-{\beta}$ adenovirus infected Schwann cells. PC-12 cells exposed to media with $rhNGF-{\beta}$ adenovirus infected Schwann cell revealed at the same level of neurite-extension as the commercial NGF did. $rhNGF-{\beta}$ adenovirus injected experimental groups in comparison to the control group exhibited different taste preference ratio. Salty, sweet and sour taste preference ratio were significantly different after 2 weeks from the beginning of the experiment, which were similar to the sham group, but not to the control group.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.43-56
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• 2020

추천 시스템은 사용자가 다양한 옵션 중에서 최선의 선택을 할 수 있도록 도와준다. 그러나 추천 시스템이 상업적으로 성공하기 위해서는 극복할 몇 개의 문제점이 존재한다. 첫째, 추천시스템의 투명성 부족 문제이다. 즉, 추천된 상품이 왜 추천되었는지 사용자들이 알 수 없다. 둘째, 추천시스템이 사용자 선호의 변화를 즉각적으로 반영할 수 없는 문제이다. 즉, 사용자의 상품에 대한 선호는 시간이 지남에 따라 변함에도 불구하고, 추천시스템이 사용자 선호를 반영하기 위해서는 다시 모델을 재구축해야 한다. 따라서 본연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 토픽 모델링과 순차 연관 규칙을 이용한 추천 방법론을 제안하였다. 토픽 모델링은 사용자에게 아이템이 왜 추천되었는지 설명하는데 유용하며, 순차 연관 규칙은 변화하는 사용자의 선호를 파악하는데 유용하다. 본 연구에서 제안한 방법은 크게 토픽 모델링 및 사용자 프로파일 생성 등 토픽 모델링에 기반한 사용자 프로파일 생성 단계와 토픽에 사용자 선호 확인 및 순차 연관 규칙 발견 등 순차 연관 규칙에 기반한 추천 단계로 구분된다. 벤치마크 시스템으로 협업 필터링 기반 추천 시스템을 개발하고, 아마존의 리뷰 데이터 셋을 이용하여 제안한 방법론의 성능을 비교 평가하였다. 비교 분석 결과, 제안한 방법론이 협업 필터링 기반 추천시스템보다 뛰어난 성능을 보였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 추천 방법을 통해 추천 시스템의 투명성을 확보할 수 있을 뿐만 아니라, 시간에 따라 변화하는 사용자의 선호를 반영할 수 있다. 그러나 본 연구는 토픽과 관련된 상품을 추천하기 때문에, 토픽에 포함된 상품의 수가 많을 경우 추천이 정교하지 못하는 한계점이 있다. 또한 토픽의 수가 적기 때문에 토픽에 대한 순차 연관 규칙이 너무 적은 문제점이 있다. 향후 연구에서 이러한 문제점을 해결한다면 좋은 연구가 될 것으로 판단된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.77-88
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• 2017

최근 지식과 정보가 가치를 생산하는 지식기반사회로 접어들면서 지식재산권의 대표적인 형태인 특허에 대한 중요성이 매우 높아지고 있으며 출원되는 특허의 양도 매년 증가하고 있다. 방대한 양의 특허정보를 효과적으로 이용하기 위해서 특허문서를 그 발명의 기술적 주제에 따라 적절하게 분류하는 것이 필요하며 이를 위해 IPC(International Patent Classification)가 주로 사용되고 있다. 현재 주로 사람의 손으로 이뤄지는 특허문서의 IPC 분류과정의 효율성을 높이기 위하여 다양한 데이터마이닝과 기계학습 알고리즘을 기반으로 IPC 자동분류에 관한 연구들이 수행되어 왔다. 하지만 기존의 IPC 자동분류에 관한 연구의 대부분은 특허문서의 구조적 특징과 같은 특허문서 고유의 데이터 특성에 대한 고려보다는 다양한 기계학습 알고리즘을 특허문서로 적용하는 것에 초점을 맞춰왔다. 이에 본 논문에서는 IPC 자동분류를 위해 특허문서의 특징과 구조적 필드의 역할을 기반으로 특허문서 분류에 영향을 끼치는 두 가지 필드, 기술분야 및 배경기술 필드의 활용을 제안한다. 그리고 특허문서가 동시에 다수의 IPC 분류코드를 가지는 점을 반영하여 다중 레이블 분류(multi-label classification) 모델을 구축한다. 또한 IPC 다중 레이블 분류의 실제 현장에서의 적용 가능성 확인을 위해 630개의 범주를 가지는 IPC 서브클래스 레벨까지 분류 가능한 수법을 제안한다. 이를 위해 국내에서 등록된 564,793건의 특허문서를 대상으로 특허문서의 구조적 필드의 영향을 확인하기 위한 IPC 다중 레이블 분류 실험을 수행하였고, 그 결과 제목, 요약, 청구항, 기술분야 및 배경기술 필드를 활용한 실험에서 87.2%의 싱글매치 정확도를 얻었다. 이를 통해 기술분야 및 배경기술 두 필드가 IPC 서브클래스 레벨까지의 다중 레이블 분류의 정확도를 향상시키는데 중요한 역할을 하고 있음을 확인하였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제19권2호
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• pp.95-101
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• 2008

본 기초연구에서는 강제수영검사(forced swimming test, FST)에 의해 우울증이 유발된 쥐의 해마(hippocampus) 부위에서 뇌 대사물질(brain metabolites)중에 choline 신호의 변화를 관찰하였다. 본 연구의 목적은 우울증이 유발된 쥐에 항우울제인 desipramine-HCl을 투여하여 정상 쥐와 약물을 투여한 쥐 사이의 뇌 대사물질의 차이를 자기공명분광법(magnetic resonance spectroscopy: MRS)을 통하여 알아보는 것이다. 실험대상으로는 6주령의 SD rat을 사용하였으며 우울증을 유발시키고 항우울제의 약물평가를 위한 모델링 방법으로 강제수영검사를 시행하였다. 자기공명분광법을 시행하기 위한 localization 방법으로는 PRESS 펄스시퀀스를 사용하였다(TR: 2,500 ms, TE: 144 ms, averaging: 512, complex data point: 2048, scan time: 25 min). 정상 쥐 그룹과 우울증을 유발시킨 뒤 항우울제를 투여한 쥐 그룹 모두 양쪽 해마부위에서의 NAA/Cr, Cho/Cr 비율(ratio)은 차이가 나지 않았다. 또한 왼쪽 해마에서 정상 쥐와 항우울제를 투여한 쥐 사이에서 NAA/Cr, Cho/Cr 비율도 차이가 나지 않았고, 오른쪽 해마부위에서도 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 본 연구를 통하여 anti-immobility효과를 나타내는 항우울제를 투여함으로써 choline 신호가 정상 쥐와 비슷하게 회복되는 것을 관찰하였다. 이는 앞으로의 항우울제 약물 평가에 있어 자기공명분광법을 도입함으로써 기존의 주관적인 판단을 배제할 수 없었던 행동변화분석만으로 항우울제의 효과를 평가하는 방법에 비해 객관적이고 정량적인 분석을 할 수 있다는 점에서 아주 유용한 방법이라 사료된다.

• Journal of Plant Biotechnology
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• 제39권1호
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• pp.33-48
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• 2012

작물의 구조와 기능을 이해하려는 과학적 탐구심과 이를 작물 육종에 적용하려는 실험적 노력의 일환으로 다양한 작물에서 유전자 지도가 개발되었다. 특히, 배추과 작물의 경우 모델식물인 애기장대의 유전체 정보가 공개된 이후 다양한 정보 (염기서열 정보, 유전자 구조 및 기능정보 등)의 이용이 가능해져 유전자 지도 작성이 가속화 되었으며 이는 최근 $B.$ $rapa$ A genome (배추)유전체 해독이라는 결과를 가져왔다. 배추과 작물의 유전자 지도 작성에 있어서 초기에는 RFLP 마커들이 사용되었으나 이후 분자마커, 즉, RAPD, AFLP, SSR 등과 같이 비교적 사용이 간단하고 시간적 제약이 없는 PCR 마커의 형태로 점차 바뀌었다. 배추과 작물의 경제적, 학문적 가치가 고려되어 $B.$ $rapa$ (배추)를 표준재료로 A genome 유전체 염기서열 해독이라는 목표로 다국적 유전체 프로젝트가 결성되었고 2011년 국내연구진이 주도적으로 참여한 국제 컨소시엄 (BrGSPC, $B.$ $rapa$ Genome Sequencing Project Consortium)에 의해 배추 (10개 염색체)의 유전자 영역(gene space), 약 98% (83.8 Mb)의 염기서열이 해독되어 발표되었다. 유전체 해독 과정에서 축적된 염기서열 정보는 대량의 SSR, SNP, IBP 마커의 개발을 가능하게 하였고 이들 마커는 $B.$ $rapa$ A genome 유전자 지도와 물리 지도 작성에 이용되어 이후 배추과 작물연구 전반에 널리 적용되고 있다. 대량의 분자마커 개발은 유전자 지도 작성을 가속화하여 더욱 정밀한 유전자 지도를 가능하게 하였고 공통의 분자마커 정보는 애기장대와 배추과 작물 간 비교유전체 연구를 통해 농업적 우수 형질의 클로닝, 마커도움선발 (MAS)등의 방법으로 분자육종의 기반을 제공하고 있다. 뿐만 아니라. 최근 등장한 NGS 유전체 해독 기술로 생산된 대량의 정보는 분자육종 실현 가능성을 높여 분자육종 실용화에 박차를 가하는 계기가 되고 있다. 본 논문에서는 $B.$ $rapa$에서 분자마커를 이용한 유전자 지도 개발의 과정과 농업적 유용형질 탐색을 위한 양적 형질 유전자좌 (QTLs)의 연구 현황에 대하여 알아보고 유전체연구에서 유전자 지도의 중요성과 육종에의 응용에 대하여 서술하였다. 또한 다양한 유전체 정보와 오믹스 정보를 국내 배추과 분자육종에 효율적으로 활용하여 분자육종 실용화를 가능하게 하기 위해 사용자가 쉽게 사용할 수 있는 데이터베이스를 구축함으로서 연구자와 육종가 간의 간격을 좁히고 원활한 정보교환의 필요성을 제기하였다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제12권2호
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• pp.73-82
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• 2019

최근 이상기후로 인한 집중호우에 따른 하천변 사회기반시설의 침수피해가 증가하고 있으며, 침수 가능성 여부에 대한 신속한 예 경보가 필요한 실정이다. 일반적인 홍수 예 경보는 하천수위를 이용하고 있으며, 수치모형을 이용하여 하천수위를 예측하는 연구가 대부분이었다. 그러나 수치모형을 이용한 하천수위 예측은 결과가 정확한 반면 수치모의 시간이 오래 소요된다는 한계점이 있어 최근에는 인공신경망 등을 적용한 자료기반의 수위예측 모형이 많이 이용되고 있다. 하지만 기존의 인공신경망을 활용한 수위예측 연구는 시간적 매개변수를 고려하지 못하였다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 시간적 매개변수(Time delay= 2시간)를 고려한 NARX 신경망 모형을 사용하여 한강대교의 수위를 예측하였다. 또한 NARX 모형의 적합성을 판단하기 위하여 인공신경망(ANN) 모형과, 순환신경망(RNN)모형의 결과와 비교하였다. 2009년에서 2018년까지 10년간의 수문자료를 이용하여 70%를 학습시키고 검정과 평가에 15%를 사용하여 2018년의 한강대교 3시간 후 수위를 예측한 결과 평균제곱근오차(RMSE)의 경우 ANN, RNN, NARX model이 각각 0.20 m, 0.11 m, 0.09 m, 평균절대오차(MAE)의 경우, 각각 0.12 m, 0.06 m, 0.05 m, 첨두수위 오차(Peak Error)는 각각 1.56 m, 0.55 m, 0.10 m로 나타났다. 연구 대상지역에 대한 시간적 매개변수를 고려한 예측 결과의 오차분석을 통하여 NARX 신경망 모형을 사용하는 것이 수위예측 모형 구축이 가장 적합한 것으로 나타났다. 이는 NARX 신경망 모형이 과거의 입력자료를 고려함으로써 시계열 자료의 변동 추세도 학습 할 수 있으며, 또한 모형 내 활성함수를 쌍곡선탄젠트(Hyperbolic tangent) 및 Rectified Linear Unit(ReLU) 함수를 사용하여 고수위 예측 시에도 정확한 예측 값을 도출할 수 있기 때문이다. 그러나 NARX 신경망 모형은 시퀀스 길이가 길어짐에 따라 기울기 소실문제(Vanishing gradient)가 발생하는 한계점이 있어 향후에는 이를 보완한 LSTM(Long Short Term Model)모형을 이용하여 수위예측의 정확도를 검토하고자 한다.

• 생명과학회지
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• 제29권8호
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• pp.861-870
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• 2019

본 연구에서는 경제성 있는 생물학적 만니톨 고생산을 위해 선별균주의 만니톨 생산 최적화 배지조성을 RSM 방법을 이용하여 확립하고자 하였다. 먼저 김치로부터 분리된 10균주의 만니톨 생산량과 과당으로부터 만니톨 전환율 분석을 통하여 SRCM201425 균주를 선발하였으며, 선발균주는 16S rRNA 유전자 염기서열과 당 발효 분석을 통하여 Leuconostoc mesenteroides로 동정하였다. Plackett-Burman design (PBD)을 이용하여 만니톨 생산에 영향을 주는 배지 인자를 선별하기 위해 총 11개의 탄소원, 질소원, 무기원소의 영향을 조사하였으며, 통계학적 분석을 통하여 최종적으로 fructose와 sucrose, peptone을 선정하였다. 만니톨 생산을 위한 선별된 각 변수의 최적 농도를 결정하기 위한 방법으로 central composite design (CCD)과 반응표면 분석법을 이용하였으며, 최종적으로 CCD를 통해 만니톨 생산을 위한 배지 조성의 최적 농도는 fructose 38.68 g/l, sucrose 30 g/l, peptone 39.67 g/l으로 예측되었으며, 통계학적 분석을 통해 실험모델의 적합성을 확인하였다. 최종적으로 MRS 배지에서의 생산량의 약 20배의 만니톨을 생산할 수 있었으며, 100 g/l의 fructose가 포함된 MRS 배지 대비 97.46%의 만니톨을 생산하면서, 산업화시 기존 배지 대비 생산비용을 크게 절감할 수 있을 것으로 예상되었다. 본 연구를 통하여 만니톨 생산을 위한 배지 조성의 최적화를 확립하였으며, 만니톨을 생산하기 위한 방법으로 주로 사용되고 있는 고비용의 촉매환원 방법을 대체할 방법을 제시할 수 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.