평균연령의 증가에 따른 인구고령화는 현대사회의 공통적 당면과제이며, 이에 따른 퇴행성 근감소증의 발생 및 증가는 이에 대한 새로운 해결책을 요구한다. 근감소증은 단백질의 불균형 및 운동부족, 염증 증가 등 다양한 요소에 의해 발생하므로, 과학적 원인분석을 통한 다각도적 접근이 필요하다. 이는 식품산업의 새로운 블루오션을 창조 할 수 있으나, 현재 국내의 근감소증 개선 식품성분에 관한 연구는 태동 단계라고 할 수 있다. 제품 개발 현황의 경우 단백질을 이용한 제품이 대다수인 반면, 미국의 경우 단백질 유래 원료뿐만 아니라 현미, 갈조류, 사과껍질 등 식물 유래 원료를 이용하여 다양한 제품을 출시하고 있다. 또한, 근감소증 개선 효과가 있는 원료에 대한 특허 출원 은 증가하는 추세지만, 지표성분에 대한 연구는 아직 미비하다. 국내와 비교했을 때 미국을 비롯한 국외 학계 및 산업계는 비교적 많은 연구와 개발을 이루고 있다. 하지만 제품의 소재가 주로 대두단백 및 유청단백 등에만 국한되어 있으며, 운동보조제 위주의 접근으로 인해 제형의 한계가 존재하는 상황이다. 따라서, 근감소증을 개선할 수 있는 다양한 과학적 기작 연구와 함께 소재개발을 통하여 식품 산업의 새로운 시장을 열어갈 선구적 연구가 필요하다.

고창 표준기상관측소(Gochang Standard Weather Observatory, GSWO)에서 3년간(2014-2016년) 관측한 겨울철 강수량 자료를 사용하여 겨울철 관측환경에 따른 강수량 관측 특성을 분석하였다. 이를 위해, 설치환경이 다른 강수량 계 4종인 NS(No Shield), SA(Single Alter), DFIR(Double Fence Intercomparison Reference), PG(Pit Gauge)를 사용하여, DFIR을 기준으로 누적 강수량 차이, 강수 유형별 특성, 풍속 변화에 따른 수집효율을 분석하였다. 강수 유형은 고창 종관기상관측장비(Automated Synoptic Observing System, ASOS)의 기온 관측 자료를 사용하여 강우, 혼합 강수, 강설로 분류하여 분석하였다. 겨울철 누적 강수량은 SA, NS, PG 순으로 DFIR과 유사하게 나타났으며, 통계 분석 결과에서는 SA가 DFIR과 가장 유사한 결과를 보였다. 결과적으로, 겨울철 강수량 관측에서는 SA가 기준 강수량계와 가장 유사하게 관측되었으며, PG는 겨울철 관측에 적합하지 않은 것으로 분석된다.

대한민국 기상청에서 사용하고 있는 UM (Unified Model, UM) 모델의 국지예측시스템(Local Data Assimilation and Prediction System, LDAPS)은 수치모델 모의 시 대기경계층 유형에 따라 물리과정을 다르게 계산하기 때문에 이 과정을 검증하는 것은 모델의 정확도 향상에 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 수치모델의 대기경계층 유형을 관측자료 를 기반으로 검증하였다. 관측자료를 기반으로 대기경계층 유형을 분류하기 위해서 보성 표준기상관측소에서 수행한 여름철 집중관측자료(라디오존데, 플럭스관측장비, 도플러 라이다, 운고계)를 활용하였으며, 2019년 6월 18일 부터 8월 17일 까지 61일 동안에 총 201회의 관측자료를 분석하였다. 또한 관측자료와 수치모델 결과가 다른 경우를 보면, 관측자료를 기반으로 한 대기경계층 유형 분류 결과에서 2유형으로 분류되는 사례가 수치모델에서는 1유형으로 분류된 사례가 53회로 가장 많이 나타났다. 그 다음으로는 관측자료를 기반으로 한 대기경계층 유형 분류 결과에서 5유형과 6유형 으로 분류되는 사례가 수치모델에서는 3유형으로 분류된 사례가 많이 나타났다(각각 24회, 15회). 관측결과와 수치모델 모의 결과가 일치하지 않은 사례는 모두 층적운 접합 여부 및 적운 모의 등 수치모델의 구름물리 부분의 모의 성능에 기인하여 발생한 것이라고 분석된다. 따라서, 대기경계층 유형 분류의 구름물리과정의 모의 정확도를 개선하면 수치모델 성능이 향상 될 것으로 판단된다.

한반도 남해안 지역의 여름철 대기 안정도 특성을 분석함으로써, 한반도 특성에 맞는 강수 예측을 위한 대기 안정도 지수의 정량적인 임계값을 도출하고자 하였다. 보성 표준기상관측소에서 관측한 2019년도 여름철 라디오존데 집중관측자료를 분석에 사용하였으며, 총 관측자료는 243개이다. 강수 유무 및 중규모 대기 현상에 대한 대기 안정도를 분석하기 위해서, 대류가용잠재에너지(Convective Available Potential Energy, CAPE)와 폭풍지수(Storm Relative Helicity, SRH)를 비교하였으며 특히 SRH 분석은 고도별로 총 4개의 층으로(0-1, 0-3, 0-6, 0-10 km) 세분화하였다. 강수 유무에 따른 분석은 강수가 없는 경우, 강수발생 전 12시간, 강수 발생 시로 구분하여 수행하였다. 그 결과, 2019년도 보성에서 발생한 여름철 강수 예측에는 CAPE 보다 SRH가 더 적합하며 0-6 km SRH가 약한 토네이도가 발생 가능한 기준과 같은 150 m 2 s−2 이상일 경우 강수가 발생한 것으로 분석 된다. 또한, 장마와 태풍 기간의 대기 안정도를 분석한 결과를 보면, 일반적으로 SRH는 대기 깊이가 두꺼워질수록 값이 커지는데 반해서 0-10 km SRH 평균값 보다 0-6 km 의 SRH 값이 더 크게 나타났다. 따라서, 2019년도 보성에서 발생한 태풍에 의한 강수를 판별하는 데는 0-6 km 의 SRH 값이 더 효과적이라고 할 수 있다.

Salivary duct carcinoma is a highly malignant tumor that arises from salivary gland. Pathologically, Salivary duct carcinoma is similar to high-grade breast ductal carcinoma. The tumor is commonly associated with pain and facial paralysis and is known to have high rates of recurrence and metastasis. Surgical resection and postoperative radiation is mainstream of the treatment. In this study, we report a case of this tumor which was seen predominantly benign-looking in fine needle aspiration biopsy. The features of this tumor are presented with a review of literature.

본 연구는 제주지역에서 사육되고 있는 제주 재래돼지기반의 제주흑돈(제주재래돼지 합성돈)에 대하여 산육형질인 등지방 두께, 일당증체량, 90 kg 도달일령에 대한 후보유전자 탐색을 위해 전장유전체 분석을 실시하였고, 유전체 육종가의 정확도 비교를 위해 베이지안 방법(BayesB, BayesC), π(0.00, 0.50, 0.90, 0.99)값과 개체 자신과 후대의 정보만 포함하고 조상의 정보에 대해 정보를 보정한 DEBVexcPA (Deregressed EBV exlude parents average)와 부모 평균을 포함한 DEBVincPA (Deregressed EBV include parents average)의 반응변수를 이용하였다. 산육형질에 대한 전장유전체 분석을 실시한 결과 등지방두께는 KIAA1549 유전자(SSC18 at 11Mb region), 일당증체량과 90 kg 도달일령에서 POLD3(SSC9 at 9Mb region), STX6(SSC9 at 134Mb region) 유전자가 공통적으로 탐색되었다. 유전체의 정확도 범위는 일당증체량 BayesB의 경우 DEBVexcPA와 DEBVincPA에서 각각 0.285~0.305와 0.497~0.510과 BayesC에서 0.287~0.296와 0.499~0.511으로 추정되었다. 90 kg 도달일령은 BayesB에서 DEBVexcPA와 DEBVincPA는 각각 0.284~0.305와 0.497~0.510, BayesC에서는 0.284~0.296와 0.498-0.511로 추정되었다. 특히, 등지방두께의 유전체 정확도가 BayesB방법론의 DEBVincPA에서 0.625로 가장 높게 추정되었다. 제주흑돈의 산육형질에 대한 유전적인 개량 속도를 가속화하기 위해 유전체 선발법을 적용하는데 있어 부모 평균을 포함한 DEBVincPA (Deregressed EBV include parents average)의 반응변수를 이용하는 것이 바람직하다고 판단된다.