□ 연구개발 목표 및 내용 ◎ 최종 목표 ○ 산재되어 있는 미세먼지 데이터 수집/정제/분석/적재 - 공공과 민간에 산재된 미세먼지 관측 데이터를 수집하고 품질관리를 통해 고해상도·고품질의 미세먼지 관측자료 생산 - 미세먼지 관측 공백 해결을 위한 위성 기반 미세먼지 추정 알고리즘 개발 및 생산 - 미래의 대기질 예측을 위한 하이브리드 예측 시스템 구축 - 수집/분석된 미세먼지 관측/위성/수치모델 데이터의 분석 및 DB 적재 ○ 다양한 사용자에게 공유하기 위한 미세먼지 서비스 통합 플랫폼 구축 - 연구자, 교육현장, 산업군 등 다양한 사용자에게 데이터 제공하기 위한 API 및 사용자 분석도구 개발 - 미세먼지 관측/위성/수치모델 데이터의 다양한 분야 연구자 공유를 통한 미세먼지 예보 정확도 향상 - 지자체, 보건 및 다양한 산업군에 사용자 분석도구 제공을 통한 서비스 활용도 제고 ○ 리빙랩 운영을 통한 다양한 사용자 의견 수집 및 반영 - 정부와 민간의 공기질 정보 수집체계 연동을 통한 리빙랩 구성 - 사용자 의견 수집/분석/피드백을 통한 서비스 플랫폼 실증환경 구축 및 운영 - 리빙랩을 통해 조사된 다양한 사용자 피드백을 반영한 플랫폼 보완 ◎ 전체 내용 o 사용자 중심 미세먼지 서비스 통합 플랫폼 개발 - 기존의 공급자 중심의 체계에서 벗어난 사용자 중심의 양방향 통합 서비스 플랫폼 - 다양한 산업군의 사용자 니즈가 반영된 분석도구 제공 o 사용자·연구개발자·생산자 선순환 체계 정립 - 리빙랩 활동을 통한 사용자·연구개발자·생산자 모두가 주도하는 다방향 소통의 체계 정립 o 고품질 자료 생산을 위한 통계 기반 및 인공지능 기반 품질관리 알고리즘 및 프로그램 개발 o 위성기반 고해상도 미세먼지 데이터 추정알고리즘 및 자동생산 프로그램 개발 o 하이브리드 기반의 미세먼지 예측정보 제공 프로그램 개발 o End Product - 사용자 중심 미세먼지 서비스 통합 플랫폼(SYS) - 통계 및 인공지능 기반 품질관리 알고리즘(SW) - 위성 미세먼지 생산 알고리즘 및 자동생산 프로그램(SW) - 하이브리드 기반의 미세먼지 예측정보 제공 프로그램(SW) o 주요기능 - 기존의 공급자 중심의 체계에서 벗어난 사용자 중심의 양방향 통합 서비스 플랫폼 - 리빙랩 수행을 통한 사용자의 미세먼지 데이터에 대한 관심 및 이해도 향상 - 다양한 관측환경에서 발생하는 오류 데이터를 제거하여 고품질의 자료를 생산할 수 있는 품질관리 시스템 - 공간적 초고해상도 위성관측 자료 및 지상의 조밀한 센서 관측 자료를 활용한 고해상도 PM2.5 알고리즘 및 자동 산출시스템 - 다양한 사용자가 활용 가능한 하이브리드 기반의 미세먼지 예측 정보 제공 기능 o 적용범위 - 사용자의 의견 수렴을 통한 맞춤형 데이터 지원 및 혁신 플랫폼을 통한 미세먼지 사회문제 해결 연구 활성화 가능 - 보건, 행정, 산업 등 타 분야 데이터와의 융합 분석을 통한 다양한 분야의 미세먼지 관련 사회문제 진단 및 해결 방안 수립 시 활용 가능 □ 연구개발성과 1. 정성적 성과 ○ 산재되어 있는 미세먼지 데이터 수집/정제/분석/적재 - 환경부 에어코리아 대기오염정보, 서울시 S-DoT 환경정보, KT Airmap 관측정보, Observer 관측정보의 과거자료와, 환경부 에어코리아 대기오염정보, 서울시 S-DoT 환경정보의 실시간자료 확보 - 미세먼지 고해상도 격자 관측 데이터 생산 : 미세먼지 관측자료를 이용한 격자데이터 생성은 기존 관측자료의 시공간적 불균일성을 해소하여 보건환경을 비롯한 다양한 분야에서 활용도를 높일 수 있으며, 미세먼지 예보 정확도 향상을 위한 많은 연구의 기초자료로 활용 가능 - 수집/분석된 미세먼지 관측/위성/수치모델 데이터의 분석 및 DB 적재 ○ 통계 및 인공지능 기반 품질관리 알고리즘 및 소프트웨어 개발 - 고품질 자료 생산을 위한 통계기반 품질관리 알고리즘 및 인공지능기반 품질관리 알고리즘과 소프트웨어 개발 - 기존에 IoT 미세먼지 데이터는 공간적 튐값을 제대로 탐지 및 제거하려면 전문인력이 직접 모니터링해야 하는 한계가 있어 실시간 처리 및 서비스에 한계가 있었는데, 이번에 개발한 품질관리 알고리즘은 이러한 부분을 해결해 고품질의 데이터를 실시간 제공할 수 있는 기술적 우수성을 확보 - 특허출원 및 소프트웨어 등록 ○ 위성 미세먼지 생산 알고리즘 및 자동생산 프로그램 개발 - 위성 AOD기반 고해상도(0.5kmx0.5 km) 미세먼지 데이터 추정 알고리즘 및 자동생산 프로그램 개발 - 공간적 초고해상도 위성관측 자료 및 지상의 조밀한 센서 관측자료의 구축 및 고해상도 PM2.5 추정을 위한 머신러닝 시스템 구축 - 부산 지역 지표 관측망 250-300여개 자료 구축 및 머신러닝 적용 시스템 구축 - 고해상도 AOD (2 km 격자) 자료 준비 및 활용 - 머신러닝 (Random forest) 기반 PM2.5 추정 초기 결과 목표로 삼았던 기준 (관측값 대비 R^2 = 0.5) 상회 확인 - 부산 지역 행정 구,동별 미세먼지(PM2.5) 분포 특성 (2019년) 및 부산 지역 동별,학교별 미세먼지(PM2.5) 분포 특성 (2019년) 보고서 작성 및 배포 ○ 하이브리드 기반의 미세먼지 예측정보 제공 프로그램 개발 - 하이브리드 고해상도 미세먼지 에측 모델 및 소프트웨어 개발 - CMAQ, 통계모델, AI모델에 비하여 높은 정확도 - 특허 출원 및 소프트웨어 등록 ○ 다양한 사용자 중심 미세먼지 서비스 통합 플랫폼 개발 - 미세먼지 통합 서비스 플랫폼 설계 : 현장검증단 및 전문가 자문 내용을 반영하여 시나리오 구체화(어디서, 누구에게, 무엇을) - 미세먼지 서비스 통합 플랫폼에 현장검증단 및 전문가 자문 내용을 적극 반영하여 사용자 중심의 플랫폼으로 개발 - 다양한 미세먼지 관측정보, 예측정보(CMAQ, 통계모델, AI모델, 에어코리아 예보)를 데이터 및 시각화하여 제공하는 미세먼지 통합 서비스 플랫폼 구축 - 연구자, 교육현장, 산업군 등 다양한 사용자에게 데이터 제공하기 위한 API 개발 - 지자체, 보건 및 다양한 산업군에 사용자 분석도구 개발 및 제공 : 분석도구 기획설계 및 개발 후 현장검증단 및 리빙랩 의견을 보완하여 고도화 ○ 리빙랩 운영을 통한 다양한 사용자 의견 수집 및 반영 - 현장검증단 운영을 통한 성과물 품질 향상, 서비스 보완 사항 피드백 수집/분석, 서비스 고도화 - 미세먼지 연구 정보 교류 심포지움, 미세먼지 예측연구 기술회의 및 기술협의회 세미나를 통한 범부처 미세먼지 과제와의 협력 - 큰 리빙랩 운영 : 전문가 자문위원(연구자, 공공기관, 민간 산업 종사자 등)을 대상으로, 1차년도에 통합 서비스 플랫폼 내용에 대한 전문가 의견을 수집하고, 2차년도에 통합 서비스 플랫폼 개방 후 데이터 신뢰도, 기술적 제안 등 전문가 의견을 수집하여 플랫폼 개선에 반영 - 작은 리빙랩(PNU 리빙랩) 운영 : 1차년도에 부산대학교 미세먼지 관련학과 학부생 및 대학원생을 대상으로 설문조사를 실시하여 학생들의 미세먼지에 대한 인식 및 미세먼지 데이터에 대한 이해도 사전 파악, 2차년도에 교내 미세먼지 관측 수행 및 데이터 분석, 플랫폼 분석 도구 사용 실습을 통해 잠재적 플랫폼 사용자 육성 ○ 연구개발 결과물 실질 활용 - 대전광역시 스마트시티 챌린지 사업 미세먼지 조밀측정망 구축 자문 - 충청남도 마을대기 측정망 품질관리 알고리즘 활용 - 국립기상과학원 국내 황사 감시 및 예보 활용 - 부산광역시보건환경연구원 미세먼지 현황 모니터링과 관련 연구 활용 - 한국기상산업기술원 환경 빅데이터 플랫폼 개방 기상기후 민간데이터 유통 활용 - 대전광역시 미세먼지 통합 서비스 플랫폼 활용 및 데이터 연계 협의 - 추가 활용 협의 추진 · 부산광역시 미세먼지 통합 서비스 플랫폼 활용 · 국립수산과학원 해양 미세먼지 관측망 확대 및 대기-해양 미세먼지 상호작용 연구 추진 2. 정량적 성과 ○ 특허 출원 3건 - 미세먼지 농도 데이터를 예측하는 서버 및 방법 - IoT센서 오류 탐지 장치 및 방법 - 학습모델을 이용한 센서의 데이터 이상을 탐지하기 위한 장치 및 이를 위한 방법 ○ S/W등록 8건 - 미세먼지 고해상도 하이브리드 예측 시스템 - 미세먼지 고해상도 격자 관측 데이터 생산 소프트웨어 - 미세먼지 예측정보 생산시스템 - 미세먼지 데이터 관리 시스템 - 통계기반 미세먼지 데이터 이강삼지 SW - 인공지능 기반 품질관리 알고리즘 - 위성 기반 미세먼지 생산 시스템 - 인공지능 기반 공기질 예측 프로그램 ○ 논문(SCIE) 게재 1건 - Comparison of PM2.5 in Seoul, Korea estimated from the various ground-based and satellite AOD ○ 국내 및 국제 학회발표 9회 - 한국대기환경학회 2021년 제64회 정기 학술대회 - 2022년 한국기상학회 관측 및 예보/대기물리분과 봄학술대회 - 2022년 한국기상학회 봄 분과 학술대회 - AMS 16th Conference on Atmospheric Radiation - AMS 16th Conference on Cloud Physics - 제3회 한국지구과학연합회 연례학술대회 - 2022년 한국기상학회 정기학술대회 - 2022년 한국기상학회 정기총회 및 가을학술대회 - 2022년 한국대기환경학회 정기학술대회 ○ 성과홍보 20건 - 신문뉴스기사 20건 ○ 사회문제해결 연구성과에 따른 서비스 3건 - 미세먼지 통합 서비스 플랫폼 개발 - 미세먼지 이상감지 및 품질관리 솔루션 - 미세먼지 통합 서비스 플랫폼 활용 □ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과 ○ 활용방안 (1) 통계 및 인공지능 기반 품질관리 시스템 솔루션화 - 사용자 플랫폼의 수집 단계와 분석 단계 사이에 솔루션을 탑재하여 오류 데이터로 인한 분석 영향을 최소화하고 유의미한 분석결과 도출을 가능케 함 (2) 국책 연구원과의 기술 제휴 - 연구소와의 연구 사업 또는 기술제휴를 통해 본 사업에서 확보한 머신러닝 기반 PM2.5 표출 시스템을 정책 활용 기반으로 적용하는 방법 모색 - 자치단체 지역 미세먼지 환경 대책을 마련하는데 중요하게 활용 (3) 양방향 소통형태의 리빙랩 플랫폼 현장 적용 - 사용자 참여형·개방형 혁신 플랫폼으로 단방향이 아닌 양방향 협력활동을 통한 문제 해결 - 혁신활동을 사용자 주도 상향식(bottom-up) 방식의 R&D 프로세스로 사용자 참여 확대 - 사용자가 체감하는 수요 발굴과 기술개발을 통하여 사용자 주체의 역량 및 참여도 제고 ○ 기대효과 (1) 기술적 측면 - 한반도에서 지상 및 위성 자료를 활용한 머신러닝 기법 활용 중 현재까지 가장 높은 시공간 해상도를 대상으로 수행한 결과를 확보. - 연구자 간 편리한 자료공유 및 사용자와 생산자와의 양방향 소통 - 다양한 종류의 관측자료를 융합함으로써 신뢰도 높은 연구결과 도출 (2) 경제적, 산업적 측면 - 대기환경 감시를 목적으로 하는 위성 사업 추진 및 관련 위성자료 정보 활용 시장의 확대 - 미세먼지 오염이 미치는 경제적 영향을 업종별로 보다 상세하게 진단할 수 있는 시금석 마련 - 연구개발과정에 사용자가 직접 참여하므로, 최종 플랫폼 제공 후 발생하는 서비스 개선 비용 절감 (3) 사회적 측면 - 미세먼지가 건강에 미치는 영향을 살피는 보건 분야에서 코호트 연구 등에 본격적으로 활용 가능할 것으로 기대 - 코로나19와 같은 재난 상황 발생시 미세먼지 오염도 변화 진단을 구별 행정단위에서 살펴볼 수 있는 가능성 제시 - 발전된 미세먼지 데이터 융합플랫폼 서비스 제공으로 국가 미세먼지 정책 신뢰도 향상 (출처 : 요약문 4p)

• 연구책임자 : 김영도
• 주관연구기관 : (주)웨더아이
• 발행년도 : 20230100
• Keyword : 1. 미세먼지;서비스 플랫폼;사회문제해결;예보정확도; 2. Particulate Matter;Service Platform;Social Problem Solving;Forecast Accuracy;

□ 연구개요 The final goal of this project is to clarify the impact of protostars on the formation and desorption of water and COMs in the surrounding environment. Toward this goal, we have achieved four objectives: (1) quantified the effects of suprathermal rotation induced by strong radiation from protostars on formation and desorption of ice and COMs, (2) investigated the effect of suprathermal rotation induced by energetic outflows from protostars on formation and desorption of COMs, (3) constrained dust grain sizes in star-forming regions by comparing synthetic modeling of dust emission and polarization with observational data, and (4) investigated the effect of outbursting protostars on water ice, COMs and dust □ 연구 목표대비 연구결과 ● Our results far exceeded the goal, as demonstrated by 30 SCI papers with major contribution published in the top-tier journals of astronomy and astrophysics (ApJ, AJ, A&A, MNRAS). ● For objective (1), we discovered two new physical effects induced by radiative torques (RATs) in the intense radiation of protostars on desorption of COMs from icy grain surfaces, which were termed rotational desorption and ro-thermal desorption. We successfully tested these new mechanisms with observational data from SOFIA and found convincing evidence of rotational desorption in several star-forming regions (SFRs). ● For objective (2), by studying the effect of protostellar outflows on surrounding dust, we found that shocks induced by outflows can spinup nanoparticles to suprathermal rotation and disrupt them into molecules and can also increase anomalous microwave emission from spinning nanoparticles due to grain spinup by mechanical torques (see RP2). We also studied the interaction of protostellar jets on dust grains. We found that it is efficient in destroying nanoparticles in Hoang & Lee (2020). ● For objective (3), we performed synthetic modeling of dust polarization caused by grain alignment and constrained the grain sizes in SFRs by comparing our numerical model of dust polarization with observational data from SOFIA/HAWC+. We found that grains in SFRs are smaller than in the diffuse ISM due to rotational disruption by RATs. ● For objective (4), we investigated the effect of episodic accretion to protostars on grain alignment and disruption by varying the protostar luminosity. We found that the increased luminosity extends the region of aligned grains. We extended our study for the case of massive protostars and found that icy grains in these intense sources are efficiently disrupted and the disruption zone is much broader than the case of low-mass protostars. □ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성) ● Our results were highlighted by 2020 American Astronomical Society and reported by major international news such as New York Times, American Scientists, Forbes, etc ● Awarded the Excellent Research Performance by the Chairman of National Research Council of Science and Technology (NST) in 2021. ● Awarded the Distinguished Academic Award from Korea Astronomical Society (2022). Four Grand Prizes from KASI (2019-2022) ● Gave ~ 10 invited talks at the major international conferences, invited colloquia, and invited lectures for international students/postdocs at various schools (source : 연구결과 요약문 2p)

• 연구책임자 : Thiem Hoang
• 주관연구기관 : 한국천문연구원
• 발행년도 : 20230300
• Keyword : 1. 원시성;별탄생 영역;얼음;복합 유기 분자;먼지 티끌; 2. protostars;star forming regions;ice;complex organic molecules;dust;

연구개요 본 과제는 위성과 지상에서 측정한 기상 데이터를 모두 이용하여 대기권을 통과하여 지표면 도달하는 일사량(solar irradiance)을 예측(forecast)하는 태양복사모델(solar radiation model)을 기계 학습(machine learning)과 연계하여 연구하고, 예측한 일사량으로 태양에너지(solar energy) 발전량을 예측하는 것을 목표로 한다. 국내에 적합하도록, 기상 데이터와 일사량 사이의 상관관계를 기반으로 하는 통계적 태양복사모델과 기상 데이터를 입력 변수로 하면서 복사 전달 방정식의 해를 구하는 물리적 태양복사모델을 개발한다. 기존의 통계적 모델과 물리적 모델에 기계 학습 방법을 적용하여 일사량의 예측 시간 범위, 시공간의 해상도, 예측 정확도를 향상할 수 있도록 태양복사모델을 연구한다. 연구 목표대비 연구결과 일사량 예측에서 널리 사용되는 통계적 모델과 물리적 모델을 이용하여 현재 수준에서 태양복사모델의 특성을 이해하고 장단점을 분석하였다. 하늘 영상 기반 모델, 위성영상 기반 모델, 수치 해석 모델의 모든 경우에 대해 기계 학습을 적용함으로써 분, 시간, 일의 다른 시간 스케일에 적용이 가능한 미래 일사량 예측 모델을 개발하였다. ANN(artificial neural network), LSTM(long short-term memory), GRU(gated recurrent unit), SVR(support vector regression), RF(random forest) 등 다양한 기계 학습 알고리즘을 검토한 후, 시계열 데이터에 적합한 LSTM이나 GRU 같은 딥러닝(deep learning)이 일사량 예측에 더욱 효과적인 것을 증명하였다. 태양차단지수(sun blocking index)라는 새로운 변수를 제시하였고, 기계 학습의 입력 변수 및 하이퍼 파라미터 최적화를 통해 예측 정확도가 향상됨을 증명하였다. 예측 결과는 측정 결과와 비교하고 RMSE(root mean square error)와 MBE(mean bias error) 같은 오차 척도를 산출하여 기계 학습에 의한 예측 정확도 개선을 정량적으로 파악할 수 있도록 하였다. 몇 분 앞선 일사량 예측에서 RMSE는 대략 10~20%이고, 몇 시간 앞선 예측과 며칠 앞선 예측에서는 각각 RMSE 20~30%와 30~40% 수준으로 개선되었다. 전반적으로, 기계 학습 방법이 일사량 및 태양광 발전량 예측에서 정확도를 높였고, 특히 MBE 개선에 효과적으로 나타났다. 태양광 발전량 예측에서 일사량 예측의 중요성을 확인하였고, 기계 학습을 통해 특정 지역 및 시스템에 적합한 데이터를 더욱 정확하게 산출할 수 있음을 증명하였다. 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성) 본 과제를 통해 개발한 일사량 예측 기술은 다양한 에너지 관리 시스템(energy management system)에 활용할 수 있다. 국가 전력망 관리에서는 태양광 발전량 예측하면 전기 수요와 생산을 안정적으로 제어하고 급격한 전력 변동에 대처할 수 있다. 건물 및 자동차의 에너지 관리에서는 일사량에 따른 에너지 수요 변화를 예측하여 예비 공조, 수요 분산과 같은 효율적인 수요 관리를 적용할 수 있다. 이를 통해 전 세계적으로 패러다임의 변화를 겪고 있는 에너지 시장에서 경쟁하는 국내 업체에게는 기술력 향상에 도움을 주고, 재생에너지 확산을 촉진함으로써 온실가스 감축 및 기후 변화 대응에 적극적으로 참여하는 국가 이미지 제고에 기여할 수 있다. 학문적으로는 국내에서 태양복사모델에 관한 연구가 부족한 상황에서 기초연구의 다양성을 확대하는 데 중요한 역할을 할 것이다. 기계학습기술을 태양복사모델과 연계함으로써 향후 급격히 발전하는 기계학습기술의 성과를 태양에너지 기술까지 확대 가능한 학문적 교두보를 마련할 것이다. (출처 : 연구결과 요약문 2p)

• 연구책임자 : 이현진
• 주관연구기관 : 국민대학교
• 발행년도 : 20230300
• Keyword : 1. 태양복사모델;기계학습;일사량;태양에너지 발전량;예측; 2. solar radiation model;machine learning;solar irradiance;solar energy generation;forecast;

비공개항목입니다.

• 연구책임자 : 최돈철
• 주관연구기관 : 마이크로컴퍼지트
• 발행년도 : 20230600
• Keyword : 1. hBN 나노입자;hBN 표면처리;상온경화 코팅;분무형;열방사 코팅액; 2. nano hBN;surface treatment of hBN;room temp. curing coating;spray coating;thermal radiation;

본 과제의 목표는 방사선기기팹 공정장비 표준화 및 의료진단기기 전략제품 기반 한국형 강소 방사선기기 기업 육성 지원을 통한 방사선기기 지역 클러스터 조성이다. 과제 달성을 위해 한국형 방사선의료기기 기업육성 지원, 방사선기기 산업생태계 조성을 위한 클러스터 구축/운영, 방사선기기팹 연구장비 이용서비스 및 성능개선을 수행하였다. 그 결과 화합물 반도체 단결정 소재 성장 표준공정 확립, 반도체센서 표준공정 확립, 기술지원 14회, 실무교육 2회, 융복합 클러스터 협의체 운영 4회, 기업연계 기술사업화 R&D 아이템 발굴 1건, 기술사업화 지원 1건, 이용실적 204건, 단결정 소재 성장 장비 로드셀 자동화 시스템 구축, 연구장비 점검 및 검교정 11건, 연구장비 업그레이드 4건을 수행하였다. 본 연구에서는 기술사업화 지원을 통해 방사선의료진단기기용 방사선계측 소재 기술사업화, 방사선기기 인프라 조성 및 산업 생태계 조성에 기여하였다. 또한 지속적이고 안정적인 방사선기기팹 시설/장비 지원을 통해 국가 방사선기기 기업 육성에 기여할 계획이다. (출처 : 서지정보양식 73p)

• 연구책임자 : 강창구
• 주관연구기관 : 한국원자력연구원
• 발행년도 : 20230800
• Keyword : 1. 방사선기기팹센터;방사선 계측기;방사선기기;의료진단기기;반도체; 2. Radiation Equipment Fab. Center;Radiation detector;Radiation Equipment;Medical diagnosis system;Semiconductor;

비공개항목입니다.

• 연구책임자 : 남욱희
• 주관연구기관 : (주)오리엔트정공
• 발행년도 : 20231200
• Keyword : 1. 엔드플레이트;주조성;방열;강도;열전도도; 2. End plate;castability;radiation;strength;thermal conductivity;

□ 연구개요 본 연구 과제는 차세대 친환경 엑스선 조사 살균기술을 다양한 식품군에 적용하기 위해서 식품 내적·외적 스트레스 요인에 의한 미생물 내재특성 변화가 살균효과에 미치는 영향 규명, kinetics modeling을 통한 제어 효과의 정량적 분석, 저준위 엑스선 조사기술과 결합 가능한 비가열 기술의 선별 및 처리 조건 최적화를 통한 신규 조합 처리 기술 개발을 최종 목표로 함. 이를 통해 현재 식품 산업에서 사용되고 있는 식중독 균 제어 기술의 단점을 보완하고 식품공정의 최종라인에서 활용 가능한 첨단 식중독 균 제어 기술을 제시하고자 함. □ 연구 목표대비 연구결과 적·외적 스트레스 요인 규명 – 온도, pH 조건을 중심으로 ◆ 산성도의 변화(acidification)가 엑스선 조사기술의 살균효과에 미치는 영향을 버퍼 및 실제 식품을 기반으로 검증 완료 함. ◆ 미생물별 저온생장 조건이 엑스선 조사기술의 살균효과에 미치는 영향을 버퍼 및 실제 식품을 기반으로 검증 완료함. ◆ Kinetics modeling을 활용한 제어 효과의 정량적 분석을 완료함. 2차년도: 친환경 엑스선 조사기술의 식중독 균 제어 효과에 영향을 미치는 식품 내적·외적 스트레스 요인 규명 - 수분활성도, 각 요인 조합조건을 중심으로 ◆ 저온생장 조건이 엑스선 조사기술의 살균효과에 미치는 영향을 저온에서 생육하며 식중독을 일으키는 주요 병원균을 기반으로 검증 완료함. ◆ 수분활성도의 변화(Osmotic stress)가 엑스선 조사기술의 살균효과에 미치는 영향을 저수분 식품에서 식중독을 일으키는 주요 그람양성 병원균을 기반으로 검증 완료함. ◆ 수분활성도 변화에 의한 엑스선 저항성 변화가 일어나는 기작을 분자생물학적 분석을 통해 규명함. 3차년도: 친환경 엑스선 조사기술을 활용한 비가열 조합처리 기술 개발 ◆ 조합 가능한 비가열 기술 범위를 고찰하여 실제 조합기술을 발굴하였으며 최적의 synergistic effect 도출을 위한 공정 기준을 확립하였음. ◆ 적용 대상 샘플의 품질 변화 측정을 통한 최적 처리 조건을 확립함. ◆ 정량적, 정성적 분석 기술을 이용하여 조합기술의 식중독균 제어 및 synergy 유발 메커니즘을 구체적으로 규명함. □ 연구발성과의 활용 계획 및 기대효과 (연구개발결과의 중요성) - 본 연구를 통해서 식품 내·외부의 주요 환경적 스트레스인 온도, pH, 수분활성도 조건에 따른 엑스선 조사기술의 식중독 균 제어 효과를 상대적으로 평가함으로써 엑스선 조사 처리에 적합한 식품군 분별은 물론 산업 적용 시 효과를 극대화 할 수 있는 공정조건을 확보할 수 있음. - 저준위 엑스선 조사 및 비가열 조합처리 기술의 경우 낮은 용량(low dose)의 엑스선을 사용하면서 식중독 균을 효과적으로 제어할 수 있는 방안이므로 고용량(high dose)의 엑스선 사용에 의해 대두 될 수 있는 안전성 및 품질열하 문제의 해결책이 될 수 있음. - 엑스선 조사 및 비열 조합처리 기술은 현재 사용되어지고 있는 제한된 종류의 식중독 균 제어 기술들에 대한 새로운 대안이자 높은 투과력을 바탕으로 식품공정의 최종라인에서도 적용 가능한 차세대 제어 기술로 활용될 수 있음. (출처 : 연구결과 요약문 2p)

• 연구책임자 : 하재원
• 주관연구기관 : 국립한경대학교
• 발행년도 : 20230300
• Keyword : 1. 엑스선 조사;전리방사선;비가열 살균;이종 스트레스;조합처리 기술; 2. X-ray irradiation;Ionizing radiation;Non-thermal sterilization;Heterologous stress;Hurdle technology;

비공개항목입니다.

• 연구책임자 : 김효진
• 주관연구기관 : 동남권원자력의학원
• 발행년도 : 20230100
• Keyword : 1. 품질보증;선량평가;표준조사;전좌;인공지능; 2. QA;Dosimetry;Standard irradiation;Translocation;AI;

□ 연구개발 목표 및 내용 ◼ 최종 목표 The purpose of this work is to develop biodegradable amphiphilic copolymer coacervate-based blood-brain barrier permeable nano-sized delivery carrier for growth factor proteins to counteract aggregation of α-synuclein and track its mechanistic pathways via neuronal imaging. ◼ 전체 내용 • Two types of amphiphilic block copolymers will be synthesized with optimized chain length and functionalities – one of them will have polycation but the other polyanion as polyelectrolyte blocks while the lipophilic block will remain same in both of them. • Synthesized UCNPs of optimized size and brightness will be used as luminescence nano probe to track pathway of protein delivery via long time continuous 3D imaging of live-cell. Near Infra-Red (NIR) radiation will be used as excitation source (e.g., 980 nm, 808 nm, etc.) since they can excite UCNPs, do not damage cells and have high penetration depths. • Growth factor proteins to counteract aggregation of α -synuclein will be loaded on the copolymer (cationic/anionic) functionalized UCNP surfaces and protected from denaturation by the use of counter-ionic copolymer. • Finally, the protein (unmodified) loaded nano carrier(micelle, overall size <300 nm) will be made of dye tagged biodegradable amphiphilic copolymer to permeate BBB through 'transcellular lipophilic pathway'. This will not have any UCNP. • Thus, the final objective of this work is to concurrently and effectively establish both the therapeutic and imaging abilities to counteract aggregation of α-synu clein and track its pathway in neuronal cell which will contribute towards the treatment of Parkinson's Disease (PD). □ 연구개발성과 During this project the followings have been achieved, • Design and synthesis of polymer functionalized nanocarriers of optimized size for efficient uptake into neuroblastoma cells. • Developed a nanocarrier whose surface was modified with a pH-responsive polymer for the protection of therapeutic proteins and efficient delivery to cancer cells. • A technique has been developed to design sub-10 nm size nanoparticles using a rapid, single-pot and cost-effective method and employed for ROS detection in neuronal, kidney, and lung cells. □ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과 The findings obtained through these studies can be used to develop effective nanocarriers for drug delivery to different cells including the neuronal cells across the blood-brain barrier. (source : Summary 2p)

• 연구책임자 : De Ranjit
• 주관연구기관 : 포항공과대학교
• 발행년도 : 20230600
• Keyword :

연구개요 염증신호(inflammatory signals)는 Toll-like receptors(TLRs) 및 자가포식(autophagy)을 주로 매개하여 일어나며, 줄기세포 활성(증식, 분화 및 세포사멸)조절에 대한 염증신호의 역할 및 작용기전에 대한 연구는 미비함 본 연구는 두개안면영역(craniofacial region)의 주된 성체줄기세포인 중간엽줄기세포 및 신경줄기세포의 활성조절에 대한 염증신호들의 역할과 작용기전을 밝혀 두개안면 재생기술을 개발 하고자 함 연구 목표대비 연구결과 1. TLR5 수용체는 배아줄기세포로부터 신경분화를 촉진시켰으며, 그 기전으로 NF-KB/IL-6 and CREB pathway를 통해서 일어남을 규명하였음. TLR5 수용체는 해마 신경줄기세포의 증식을 감소시키지만, 신경분화를 촉진시킴을 밝힘 2. 치주염에서 자가포식이 치주조직의 섬유아세포로부터 염증 유발 물질 (inflammatory cytokines)들의 발현을 증가시켰으며, 그 기전으로 AKT/mTOR pathway를 통해서 발생함을 규명함 3. PC12 cell에서 자외선에 의해 생성된 ROS를 통한 세포고사를 EGCG가 MAPK를 통해서 세포고사를 억제함을 밝힘 4. 사람 Hep2 cell에서 Ascorbic acid가 MAPK와 Akt signal을 통해 세포고사를 일으킴을 밝힘 5. Radiation에 의한 해마신경줄기세포의 세포증식 및 분화 억제를 녹차의 주성분인 EGCG가 차단하여 신경줄기세포로부터 신경 재생을 촉진함을 밝혔으며, TLR4 수용체 및 NF-KB/inflammatory cytokine 신호기전을 억제함으로써 일어남을 밝힘 6. IKKβ는 학습 및 기억행동 실험과 해마 신경 줄기세포 증식 및 신경분화를 억제 하였고, 세포고사를 증가시킴을 밝힘 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성) • TLR5 수용체는 성체신경줄기세포 활성 조절을 증가시킴을 규명하여 신경계 퇴행성 질환(알쯔하이머병, 파킨씨병 등) 치료제로서 TLR5 항진제가 사용될 가능성을 제시한바, 향후 내제성 또는 외제성 TLR 항진제들을 탐색하고 개발 하는 연구에 활용될 수 있음 • 치주염의 발생의 주된 경로인 염증성 싸이토카인 조절에 자가포식이 관여함을 밝혀 치주염 치료제로서 자가포식 조절물질이 사용될 가능성을 제시하여 향후 자가포식 조절물질들을 탐색 및 개발하는 연구에 활용될 수 있음 • EGCG가 Radiation에 의한 단기기억 상실 및 인지기능 장애를 극복할 수 있는 약제가 될 수 있음을 제시하여 향후 환자를 대상으로 하는 연구에 활용될 수 있음 • 염증의 주된 매게 물질인 ROS에 의한 신경세포 손상을 EGCG가 예방하고 회복시킬 가능성을 제시하여 이에 대한 산업화에 활용될 수 있음 • 염증신호 전달자인 IKKβ가 학습 및 기억행동 실험과 해마 신경 줄기세포 증식 및 신경분화를 억제하였고, 세포고사를 증가시킴을 규명함으로써, 향후 IKKβ신호를 차단하는 약제개발에 활용될 수 있음 (출처 : 연구결과 요약문 2p)

• 연구책임자 : 김원재
• 주관연구기관 : 전남대학교
• 발행년도 : 20230300
• Keyword : 1. 성체줄기세포;염증;톨 수용체;자가포식;조직 재생; 2. Adult stem cell;inflammation;TLRs;Autophagy;Tissue regeneration;