본 연구에서는 식물에 의한 표면적 증가와 생리작용이 미세먼지 정화에 미치는 영향을 추정하기 위하여 대조구(Control; Type C)을 설정하고, 관엽식물(Spathiphyllum wallisii; Type P)과 인조식물(Artificial Plant; Shape of Spathiphyllum wallisii; Type A.P)을 활용하여 미세먼지 정화소요시간을 측정하고 비교ㆍ분석하였다. 그 결과, 각 실험구별 미세먼지 정화에 소요된 시간은 Type C에 비하여 Type A.P는 57~64%, Type P는 31~32% 수준으로 감소하였다. 이후, LMM(Liner Mix Model)을 활용하여 각 실험구별 시간변화에 따른 교호작용을 검정한 결과, 표면적증가와 시간변화(PM10 : t=3.123, p<0.05, PM2.5 : t=3.180, p<0.05), 생리작용과 시간변화(PM10 : t=4.065, p<0.05, PM2.5 : t=4.307, p<0.05)는 통계적으로 유의한 것으로 분석되어 각 요인과 시간변수의 교호작용이 있음을 확인할 수 있었다. 마지막으로 식물의 미세먼지 정화요인에 따른 효율은, 정화요인이 존재하지 않는 대조구(Type C)에 비하여 표면적 증가로 1.40배, 생리작용으로 1.95배, 총 평균 2.74배의 정화시간이 더 짧은 것으로 비선형회귀분석을 통해 추정하였다. 이상의 결과를 종합하여 식물체의 미세먼지 정화매커니즘 중 생리작용(방출 및 흡수 등)이 표면적 증가(흡착)보다 더 큰 영향을 미치고 있음을 예상하였으며, 이에 따라 미세먼지 정화 기능을 목적으로 하는 녹지에서 비배 및 관수관리등 녹지관리가 중요한 요인임을 피력하였다.
Obesity, a global health concern characterized by excessive fat accumulation, necessitates the discovery of anti-obesity compounds. Rottlerin, known for its anti-cancer effects as a mitochondrial uncoupler, has been a subject of interest. However, its impact on reducing intracellular lipid accumulation remains a gap in our understanding. This study aimed to fill this gap by dissecting the mechanism of rottlerin in 3T3-L1 adipocytes. We treated differentiated 3T3-L1 cells with 0-20 mM of rottlerin for 48 hours to assess its capability to induce lipid accumulation. Notably, we observed no cytotoxicity associated with the treatment of rottlerin up to 20 mM, indicating its safety at these concentrations. Lipid accumulation, measured by oil Red O, was downregulated dose-independently by rottlerin. We also found that key lipogenic enzymes, including SCD1 and DGAT1, were decreased. The transcription factor of lipogenic genes, SREBP1, was reduced by approximately 80% with rottlerin. LRP6, a crucial link between de novo lipogenesis mechanism reactions and Wnt signaling, was also degraded by around 70%. Interestingly, the downstream regulation of LRP6, b-catenin, and TCFL2 was diminished by rottlerin. Our data indicate that rottlerin alleviates adipocyte lipid accumulation by suppressing the LRP6/β-catenin/SREBP1c pathway. These findings underscore the potential of rottlerin as a safe nutraceutical for combating obesity.
기후위기, 전지구적 팬데믹의 시대에 세계와 인간의 관계가 생태적으 로 재구성되어야 한다는 사회‧문화적 요구와 학문적 필요성이 제기됨에 따라 본 논문은 인간을 둘러싼 자연과 생태 환경을 성찰하고 개항기 한 국 생태문화의 특성을 고찰하였다. 개항을 전후해서 한국에 대한 자연탐 사가 증가한 가운데 개항기 한국의 정치, 문화, 역사 전반을 소개했던 『코리안 리포지터리』(1892-1898)는 한국의 자연기행, 지역탐사, 생태 환 경, 역사 및 인문지리에 대한 다층적인 학술기사를 소개함으로써 개항기 한국의 자연과 지역을 생태적 관점에서 검토할 수 있는 귀중한 자료를 제공했다. 본 논문은 『코리안 리포지터리』의 기사 가운데 개항기 한국의 자연과 생태관련 기사를 전수조사하고 목록화한 후, 개항기 근대적 관점 에서 한국의 자연과 생태 환경이 다루어지는 양상을 조망했다. 또한 『코 리안 리포지터리』가 국제적 차원에서 한국의 자연과 지역 정보를 생산, 유통하고 자연과 그를 둘러싼 생태 환경 담론을 형성하는데 기여했음을 진단하였다.
Obesity, characterized by excessive fat accumulation, poses global health risks, including metabolic disorders like type 2 diabetes and cardiovascular diseases, with its prevalence steadily rising. This study proposes that rottlerin induces anti-obesity effects by enhancing non-shivering thermogenesis in beige adipocytes D16 via LRP6 inhibition. As a result, treatment of D16 cells with rottlerin up to 5 mM showed no cytotoxicity. Rottlerin significantly increased the expression of proteins involved in substrate oxidation, such as UCP1 and PGC1a, while decreasing the expression of C/EBPb associated with adipogenesis. Additionally, PRDM16, regulating brown adipocyte development, exhibited increased expression. The phosphorylation of LRP6, an indicator for Wnt signaling and nutrient-sensing pathway, is decreased by rottlerin. In conclusion, the study highlights the reduced phosphorylation of LRP6 as a pivotal mechanism by which rottlerin promotes the “beigeing” of D16 adipocytes, subsequently inducing non-shivering thermogenesis. This underscores rottlerin’s potential as a natural bioactive compound with anti-obesity effects.
Liquefied hydrogen is attracting attention as an energy source of the future due to its hydrogen storage rate and low risk. However, the disadvantage is that the unit price is high due to technical difficulties in production, transportation, and storage. This study was conducted to improve the design accuracy and development period of needle valves, which are important parts with a wide technical application range among liquefied hydrogen equipment. Since the needle valve must discharge an appropriate flow rate of the liquefied fluid, it is important to determine the needle valve design parameters suitable for the target flow rate. Computational Fluid Dynamics and Artificial Neural Network technology used to determine the design variables of fluid flow were applied to improve the setting and analysis time of the parameter. In addition, procedures and methods for applying the design parameter of needle valves to Convolutional Neural Networks were presented. The procedure and appropriate conditions for selecting parameters and functional conditions of the Convolutional Neural Network were presented, and the accuracy of predicting the flow coefficient according to the design parameter was secured 95%. It is judged that this method can be applied to other structures and machines.
본 연구는 공기 중 음이온이 미세먼지(PM10, PM2.5) 정화에 미치는 영향을 파악하고, 식물이 공기 중 음이온 발생과 미세먼지 정화에 미치는 영향을 평가하기 위하여 음이온 발생요인별 음이온 발생량을 측정하고, 각 요인별, 식물 용적별 미세먼지 저감 모형을 구축하여 비교하였다. 음이온 발생요인별 특성은 Type N.I(Negative ion generator; 204,133.33ea/㎤) > Type P₃₀(Plant Vol. 30%; 362.55ea/㎤) > Type C(Control; 46.22ea/㎤)의 순으로 음이온 발생량 을 살펴보면 무처리구에 비하여 음이온 발생기 처리구에서 약 4,417배, 식물 배치구에서 약 8배 많았다. 이에 따른 음이온 발생원별 미세먼지 저감 특성은 PM10에서 Type NI가 Type C에 비하여 정화효율이 2.52배, Type P30이 1.46배 높았으며, PM2.5의 경우, Type NI가 Type C에 비하여 정화효율이 2.26배, Type P30이 1.31배 높은 것으로 분석되었다. 식물의 용적별 미세먼지 정화 효율은 Type P₂₀(84.60분) > Type P₃₀(106.50분) = Type P₂₅(115.50분) = Type P₁₅(117.60분) > Type P₅(125.25분) = Type P₁₀(129.75분)의 순이었으며, 초미세먼지의 경우 Type P₂₀ (104.00분) > Type P₃₀(133.20분) = Type P₂₅(144.00분) = Type P₁₅(147.60분) > Type P₅(161.25분) = Type P₁₀ (168.00분)의 순이었다. 이렇게 음이온의 미세먼지 정화 능력과 식물의 미세먼지 정화능력을 정량적으로 분석하였으며, 향후 미세먼지 정화를 고려한 녹지계획 및 식물식재에 고려해야할 사항을 제안하였다.
PURPOSES : This study aimed to predict the number of future COVID-19 confirmed cases more accurately using public and transportation big data and suggested priorities for introducing major policies by region. METHODS : Prediction analysis was performed using a long short-term memory (LSTM) model with excellent prediction accuracy for time-series data. Random forest (RF) classification analysis was used to derive regional priorities and major influencing factors. RESULTS : Based on the daily number of COVID-19 confirmed cases from January 26 to December 12, 2020, as well as the daily number of confirmed cases in Gyeonggi Province, which was expected to occur on December 24 and 25, depending on social distancing, the accuracy of the LSTM artificial neural network was approximately 95.8%. In addition, as a result of deriving the major influencing factors of COVID-19 through random forest classification analysis, according to the number of people, social distancing stages, and masks worn, Bucheon, Yongin, and Pyeongtaek were identified as regions expected to be at high risk in the future. CONCLUSIONS : The results of this study can help predict pandemics such as COVID-19.
본 연구는 자일로올리고당의 과학적이고 체계적인 표준 화된 시험법을 마련하여 다양한 제형의 제품에 적용하고 자 하였다. 최적화된 시험법을 마련하기 위해 초음파 처 리 시간, 산 가수분해 시간 및 농도를 검토하여 전처리 방 법을 비교 평가하였으며, HPLC-UVD를 이용하여 시료 중 의 자일로올리고당을 분석하였다. 분석 시 1-phenyl-3- methyl-5-pyrazoline (PMP)으로 유도체화하고, photo diode array (PDA)가 장착된 high performance liquid chromatography (HPLC) (Nanospace SI-2)를 사용하였으며, 칼럼은 Cadenza C18 (4.6 × 250 mm, 3 μm)이었으며, 이동상은 pH를 6.0으 로 맞춘 20 mM 인산완충용액과 아세토니트릴을 78:22 비 율로 혼합하여 사용하였고, 0.5 mL/min 유속으로 254 nm 로 하여 분석하였다. 건강기능식품 등 시험법 마련 표준 절차에 관한 가이드라인에 따라 밸리데이션을 수행하고, 표준화된 시험법을 이용하여 유통 중인 건강기능식품 대 상 품목에 대해 시험법 적용 여부를 확인하였다. 표준화 된 시험법은 자일로올리고당을 함유한 건강기능식품 품질 관리에 대한 신뢰성을 더 높일 것으로 본다.
본 연구는 그린커피빈추출물이 「건강기능식품의 기준 및 규격」에 추가로 등재될 경우를 대비하여 표준화된 클 로로겐산 시험법을 설정하고, 카페인이 동시 분석되도록 최적화하는 연구를 진행하였다. 최적화된 시험법을 마련 하기 위해 기기분석 및 전처리 조건을 비교·분석하여 클 로로겐산과 카페인을 30% 메탄올 추출하여 인산용액과 인산 함유 아세토니트릴으로 액체크로마토그래프를 통해 330 nm, 280 nm에서 분석하도록 시험법을 설정하였다. 시 험법 밸리데이션 결과, 직선성 정량범위 내에서 상관계수 (R2) 0.999 이상의 유의수준을 보였고, 클로로겐산과 카페 인 검출한계는 0.5와 0.2 μg/mL, 정량한계는 1.4와 0.4 μg/ mL로 나타났다. 정밀도와 정확도 결과는 AOAC 밸리데 이션 가이드라인를 통해 적합함을 확인하였고, 클로로겐 산 및 카페인 동시분석법을 최종적으로 마련하였다. 또한, 시제품과 유통제품을 통해 제형별 적용성 검토하여 클 로로겐산과 카페인을 동시에 정량 가능한 시험법임을 재확인하였다. 최적화된 시험법은 클로로겐산을 함유한 건강기능식품 품질관리에 대한 신뢰성을 더 높일 것으 로 본다.
해상특수교량은 특수한 환경적 조건뿐 아니라 고주탑의 구조형식, 보호재로 쌓여있는 케이블 등 특 수한 형식을 가지고 있어 일반적인 육안전검으로 안전점검을 할 수 없는 사각지대가 존재한다. 주탑의 외부 손상상태 및 케이블의 손상에 대해서는 정밀안전점검에서도 점검이 되지 않는 경우가 대부분이 므로 이에 대한 대책 마련이 시급하다. 또한 해상특수교량에 대한 전문적인 경험과 기술이 부족한 관 리자도 대상교량의 손상과 이상거동을 직관적으로 확인하고 판단할 수 있는 지원체계가 필요하다. 이 에 본 연구에서는 해상특수교량 고주탑에 대한 손상정보를 파악하기 위하여 드론의 자동비행 기술을 개발하고 이를 이용하여 주탑 외부 균열 손상에 대한 안전점검을 실시하고 이를 분석하였다.
최근 지방정부는 지역경제 활성화를 위한 관광객 유치를 위해 다양한 모양 구조를 가지는 출렁다리 를 경쟁적으로 건설하고 있다. 이러한 출렁다리의 안전관리는 자체 가이드라인이나 국토교통부에서 발 간한 매뉴얼을 통해 관리되고 있으나 실제로는 관광이나 공원 관리 부서에서 관리하고 있어 안전관리 에 소홀한 실정이다. 국토교통부에서는 제3종시설물에 대한 안전점검 매뉴얼 발간하고 안전등급 평가 기준을 강화하여 기존 3분위(양호, 보통, 불량) 평가기준을 5분위(우수, 양호, 보통, 미흡, 불량) 평가체 계로 개정하였으며, 기존 세부지침과 평가기준도 일원화 하였다. 그러나 출렁다리의 경우 제1종, 제2 종 시설물인 교량과 달리 점검 방식 및 체크리스트가 달라져야 하므로 출렁다리 정기안전점검을 위한 점검 수준에 맞게 개선되어야 한다. 본 연구에서는 출렁다리에 안전전검에 체계 개선을 위한 출렁다리 정기안전점검 매뉴얼(안)을 제시하였다.
본 연구는 남북한 공영방송국의 날씨방송 영상을 비교·분석하기 위한 연구이다. 이를 위하여 먼저 날씨방송을 이론적으로 고찰하고, 지난 1년 간 우리나라 공영방송인 KBS 뉴스의 날씨방송과 북한 공영방송인 조선중앙TV 뉴스의 날씨방송을 연구 대상으로 삼아, 영상구성과 의미연결망분석을 실시하 였다. 결과는 다음과 같았다. 첫째, 우리나라 날씨방송은 북한 날씨방송에 비 하여 약 3배 정도 짧게 구성되었다. 둘째, 우리나라 날씨방송은 ‘기온’, ‘서울’ 등이 의미연결망의 중심부에 있었고, 북한 날씨방송은 ‘지역’, ‘기온’이 의미 연결망 중심부에 있었다. 셋째, 우리나라 날씨방송이 전달하는 날씨 건강주의 정보는 ‘대기질’이었고, 북한은 ‘지자기’로 분석되었다. 이를 통하여 우리나라 날씨방송은 그 길이가 짧고 주요도시를 중심으로 한 빠른 전개가 특징이었던 반면, 북한 날씨방송은 그 길이가 길고 지역을 중심으로 한 느린 전개가 특징 이었다. 또한 건강주의 정보로 우리나라는 미세먼지 등 대기질 정보를 건강주 의 정보로 전달하는 반면, 북한은 협심증, 고혈압 등 순환기질병 지자기 정보 를 건강주의 정보로 전달하고 있었다. 끝으로 본 연구는 기후변화 및 기후위 기의 시대에 들어, 한반도를 공유하고 있는 남북한 공영방송국의 날씨방송이, 향후 어떤 지점을 어떻게 교류·개선할 수 있는지 추가적인 논의체계가 필요할 수 있다는 점을 밝히며 본 연구를 마쳤다.
본 연구는 오픈소스 라이브러리인 OpenCV를 활용해 다양 한 시설과채류의 표현형 분석에 적용 가능한 컴퓨터 비전 기 술을 탐구하였다. 토마토에 대해서는 이미지의 색상을 분석 하여 숙성도를 판정하며, support vector machine(SVM) and histogram of oriented gradients 기법을 통해 숙성된 토마토 를 효과적으로 검출하였다. 파프리카의 경우, 색상 분포를 시 각화한 후, 가우스 혼합 모델로 클러스터링을 실행하여 수확 파프리카의 색상 특성을 분석하였다. 네트 멜론의 품질 평가 에서는 LAB 색상 공간, 이진화 이미지 및 깊이 매핑을 활용하 여 멜론의 네트 패턴을 정량화하였다. 추가로, 오이 온실에서 화방 검출을 위해 깊이 정보와 색상 정보를 조합하여 다양한 크기와 거리의 화방을 성공적으로 검출하였다. 이 연구의 결 과로, 해당 컴퓨터 비전 기술들이 시설과채류의 생장 모니터 링, 숙성 및 품질 평가 등에서의 유효성을 확인하였다. 농산업 에서 컴퓨터 비전의 효과적 적용을 위해, 후속 연구자나 개발 자들이 재배 생리와 연관된 지표를 기반으로 이 기술들을 보 완할 경우, 실제 농업 현장 및 연구에서 널리 활용될 가능성이 크다.
최근 국내에서 개발된 송풍식 양파 줄기절단기를 수확기 양 파 엽 절단에 활용할 경우 적정 작업 조건을 구명하기 위해서 이 실험을 수행하였다. 처리구 중 식물체 엽 건조가 가장 많이 진행된(엽 건조 정도 : 66.3%, 엽 수분함량 : 50.5%) 6월 20일 엽 절단 처리구에서 평균 잔여 엽장은 6.7±3.5cm로서 작업 후 적정 잔여 엽장에 해당되는 범위인 4-10cm에 포함되므로 기계 엽 절단 성능이 처리구 중 가장 우수한 것으로 판단된다. 줄기절단기 이용 양파 엽 기계 절단 시 평균 작업 속도는 0.17m·s-1였는데, 이는 인력 엽 절단 처리구의 평균 작업 속도 인 0.05m·s-1보다 3.4배 정도 빨랐으며, 이를 통해 해당 기종 을 이용하여 10a 면적을 작업할 경우에는 인력 작업(1인 기준) 에 비해 2.6시간 정도를 절감할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 기계 엽 절단 처리구에서의 손상구 발생률은 1.3%로서 인력 엽 절단 처리구의 0.0%에 비해 높았는데, 이로 인해 기계 엽 절단 처리구가 인력 엽 절단 처리구보다 저장 중 양파 구 부패 율이 평균적으로 높았던 것으로 판단된다. 처리별 저장 특성 을 살펴보면, 저장 8개월 후 구 부위(기부, 정부)별 부패율은 기계 엽 절단 후 잔여 엽장이 5.0cm 미만인 처리구에서 잔여 엽장이 5.0cm 이상인 처리구보다 높았다. 이는 잔여 엽 길이 가 5.0cm 미만인 처리구에서는 5.0cm 이상인 처리구보다 저 장 중 구 부패를 유발하는 병원균의 감염이 쉬우므로 장기 저 장 시 부패율이 높은 것으로 생각된다. 본 실험 결과와 실험 기 종의 성능 목표(작업 후 잔여 엽장 : 5cm) 및 양파 수확 시 적정 잔여 엽장에 관한 기존의 연구결과 등을 종합적으로 고려할 경우, 본 실험에 사용된 줄기절단기 이용 양파 엽 절단 시 양파 의 적정 잔여 엽장은 5-10cm 정도일 것으로 판단된다.