초다수성 밀 계통의 프로테옴 분석에 의한 생태생리대사를 해석해 보고자 본 연구를 수행하였다. 초다수성 밀 계 통의 저분자 단백질 변화를 SELDI-TOF/MS로 CM10과 Q10의 두 단백질 칩을 이용하여 2kDa ∼ 15kDa의 범위에서 분석하였다. 저분자 단백질을 분석하여 검출된 단백질 결과는 CM10을 사용하여 총 106개, Q10을 사용하여 총 84 개의 바이오마커 가능성을 가진 단백질을 검출할 수 있었다. 총 190개의 저분자 단백질을 탐색하여 금강밀과 초다 수성 밀계통간의 단백질을 비교하였다. Q10에서 p < 0.01의 유의성을 가진 피크 클러스터들로 PCA 분석을 통해 3차원적 군집화하여 그 군집분포를 통하여 Q10에서 금강밀을 제외한 나머지 13GHW059, 78, 80, 143의 밀계통이 군집화되는 것을 확인할 수 있었다. CM10에서 p < 0.05, Q10에서 p < 0.01의 유의성을 가진 피크 크러스터들로 heat map한 결과 각 칩별로 CM10에서 2,182 kDa, 2,411 kDa, 2,542 kDa, 2,629 kDa, 2,775 kDa, 2,857 kDa, 2,964 kDa, 3,002 kDa, 3,511 kDa, 4,040 kDa, 4,379 kDa, 4,818 kDa, 5,479 kDa, 5,739 kDa, 6,257 kDa, 7,104 kDa, 7,988 kDa, 11,659 kDa, 16,404 kDa, 25,270 kDa 총 20개의 바이오마커를 찾았고, Q10에서 2,967 kDa, 3,831 kDa, 4,075 kDa, 5,374 kDa, 5,409 kDa, 5,424 kDa, 7,774 kDa, 8,161 kDa, 13,128 kDa, 16,336 kDa, 24,614 kDa, 25,162 kDa, 25,615 kDa, 25,917 kDa, 27,635 kDa 총 15개의 바이오마커를 찾아, 각 칩별 초다수성 밀 계통의 바이오마커를 유추할 수 있었다.

초다수성 밀 계통의 프로테옴 분석에 의한 생태생리대사를 해석해 보고자 본 연구를 수행하였다. 초다수성 밀 계 통의 저분자 단백질 변화를 SELDI-TOF/MS로 CM10과 Q10의 두 단백질 칩을 이용하여 2kDa ∼ 15kDa의 범위에서 분석하였다. 저분자 단백질을 분석하여 검출된 단백질 결과는 CM10을 사용하여 총 106개, Q10을 사용하여 총 84 개의 바이오마커 가능성을 가진 단백질을 검출할 수 있었다. 총 190개의 저분자 단백질을 탐색하여 금강밀과 초다 수성 밀계통간의 단백질을 비교하였다. Q10에서 p < 0.01의 유의성을 가진 피크 클러스터들로 PCA 분석을 통해 3차원적 군집화하여 그 군집분포를 통하여 Q10에서 금강밀을 제외한 나머지 13GHW059, 78, 80, 143의 밀계통이 군집화되는 것을 확인할 수 있었다. CM10에서 p < 0.05, Q10에서 p < 0.01의 유의성을 가진 피크 크러스터들로 heat map한 결과 각 칩별로 CM10에서 2,182 kDa, 2,411 kDa, 2,542 kDa, 2,629 kDa, 2,775 kDa, 2,857 kDa, 2,964 kDa, 3,002 kDa, 3,511 kDa, 4,040 kDa, 4,379 kDa, 4,818 kDa, 5,479 kDa, 5,739 kDa, 6,257 kDa, 7,104 kDa, 7,988 kDa, 11,659 kDa, 16,404 kDa, 25,270 kDa 총 20개의 바이오마커를 찾았고, Q10에서 2,967 kDa, 3,831 kDa, 4,075 kDa, 5,374 kDa, 5,409 kDa, 5,424 kDa, 7,774 kDa, 8,161 kDa, 13,128 kDa, 16,336 kDa, 24,614 kDa, 25,162 kDa, 25,615 kDa, 25,917 kDa, 27,635 kDa 총 15개의 바이오마커를 찾아, 각 칩별 초다수성 밀 계통의 바이오마커를 유추할 수 있었다.

In this paper, the seismic performance of RC frame with deterioration of structural capacity was evaluated by using capacity spectrum method. And the efficiency of retrofit by using infilled masonry was checked from the evaluation of its seismic capacity for various layout. As a results, it was found that the masonry infill wall increased the stiffness and strength, but reduced ductility.

전 세계적으로 자연재해의 빈도와 그 규모가 커지고 있으며, 그에 따른 피해도 늘어나고 있다. 우리나라도 그러한 피해에서 자유롭지 못한 것이 사실이다. 그에 대응하기 위해 세계 각국에서는 사전 예방시스템의 정비, 응급대응 및 사후 복구 시스템의 구축에 힘을 쏟고 있다.본 연구는 자연 재해에 대응하기 위한 응급대응 시스템의 일부인 응급대응자원관리 시스템에 대한 연구이다. 본 연구에서는 수변구조물에 재해가 발생하여 응급대응이 필요할 경우 사용되는 자원의 관리를 위한 데이터베이스의 구조, 정보의 갱신에 관한 시스템, 현재 상태와 속성에 맞추어 자동으로 분류하는 분류 시스템을 제안한다. 해당 시스템은 정보의 지속적인 갱신에 맞추어 자원의 현재 상태정보를 갱신하고, 그에 맞도록 갱신된 분류결과를 제공하여 자원의 추가 수급계획과 자원의 사용계획을 세우는데 도움이 되고자 한다.본 연구에서는 피해 정보 및 자원 정보를 위한 데이터베이스의 구조를 제안하고, 정보 갱신과 관리를 위한 시스템을 설계하였다. 그리고 해당정보를 적용한 분류 알고리즘을 개발하였고, 시뮬레이션을 통하여 분류 알고리즘의 성능을 시험하였다. 마지막으로 피해대응자원관리 시스템에 대한 프로토타입을 제안하고, 해당 시스템의 유용성에 대하여 논하였다.

In this study, we searched for bioactive compounds from natural resources with a supercritical extract. We selected the extracts of Chrysanthemum zawadskii, Lufa cylindrica, Paeonia lactiflora, Gardenia jasminoides and Scutellaria baicalensis, as natural materials, and evaluated the effects of their skin barrier function. We found that these extracts increased the transactivation activity of the PPAR-responsive element (PPRE) and the anti-oxidation with different priorities, respectively. In addition, these extracts promoted the expression of proteins related to cornified envelope (CE) formation, such as involucrin. From these results, we suggest that natural materials from supercritical extracts will be pertinent candidates for the improvement of the epidermal permeability barrier function.

SELDI-TOF MS를 활용한 저분자 펩타이드 분석을 위해 서는 분석시료에 대한 최적화 분석조건을 확립하는 것이 필수적으로 선행되어야 한다. 본 연구는 수수 종자 내 존재하는 10 kDa 이하의 저분자 펩타이드를 프로파일링하기 위하여 활용된 SELDI-TOF MS의 최적화 분석조건을 확립하는데 있다. 분석조건은 (1) 프로테인 칩: CM10(weak cationexchanger), Q10(strong anion exchanger), (2) 바인딩 버퍼의 희석배수: 1/2, 1/5, 1/10, 1/20, 1/50, 1/100, 1/200, (3)Q10의 바인딩 버퍼 강도: 10 mM, 100 mM, (4) 단백질 추출버퍼: sodium borate, sodium borate + acetone, phenol,TCA 버퍼로 하였다.1. 바인딩 버퍼의 희석배수는 CM10과 Q10 모두 1/20과1/50이 최적화로 나타났다.2. Q10의 바인딩 버퍼 강도는 농도가 약한 10 mM에서 더많은 피크가 검출되었다.3. SELDI-TOF MS 분석에 적합한 수수 종자단백질 추출버퍼로는 2~10 kDa 범위에서는 sodium borate 버퍼와10~20 kDa 범위에서는 phenol 버퍼로 분석되었다.

석산은 6개의 소화(小花)가 완전 모양을 갖추고 출현한 뒤 개화되어 폐화까지의 기간은 7일 정도 소요되었다. 1번 소화의 개화에서 폐화까지는 5일 정도 소요되었다. 소화가 개화하는 시간대는 주로 15:00 이후인 것으로 나타났으며, 09:00-13:00까지는 소화의 형태 변화는 거의 없었다. 석산 꽃의 개화 과정은 본 연구에서와 같이 꽃봉오리의 출현 이후 경과 일과 시간에 따라 일정한 형태 변화를 나타내었다.

Guava (Psidium guajava) contain a great deal of polyphenol compound and work on the treatment of Diabetes mellitus effectively. In this study, the bioactivities of aqueous extract (GLEx) of guava leaf were investigated. Total phenolic contents of GLEx was 266.9 mg tan/g. The effects of GLEx on digestive enzymes, α-amylase, maltase and sucrase were investigated. IC50 values of GLEx against α-amylase, maltase and sucrase were 0.65 mg/ml, 2.0 mg/ml and 3.5 mg/ml respectively. The effect of GLEx on oral glucose tolerance test (OGTT) was performed in normal ICR mouse, control (dstilled water) and GLEx (aqueous extract of Guava leaf) were co-administered orally with glucose, showed reducing effect on the blood glucose level. The guava is likely to useful for prevention or improvement of hyperglycemia by lowering the blood glucose level and inhibiting glycoside hydrolase activity.