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  • 12091

    2023.11.30

  • 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;
  • 12089

    2023.02.28

    □ 연구개요 - Liquid metals (LMs) have been studied for the use as heat transfer fluids in nuclear energy systems such as liquid Na for sodium cooled fast reactors (SFRs) and energy storage systems. In addition to these traditional applications, LMs have been attracting large attention as advanced functional materials in various fields, such as flexible electronics, biomedical application, soft robot, catalyst, etc. - For these applications, the chemistry of LMs, such as reactivity and corrosion characteristics, is important. However, the comprehensive database and understanding of the LM chemistry are still not available. - In this project, we aimed to first develop computational methods to efficiently and accurately calculate the solution enthalpy and diffusion coefficients as important physio-chemical properties of LMs, and then to construct all-element database taking liquid Na as a test case. □ 연구 목표대비 연구결과 - < Task-1: Acquisition of first-principles calculation data > We obtained first-principles molecular dynamic (FPMD) calculation data for 96 elements (from H to Cm) in liquid Na for the use in Tasks-2, 3 and 4. - < Task-2: Construction of all-element database for chemical states of impurity > Excluding 2 elements which showed bad convergence in the first-principles calculations and are not important for liquid Na application in nuclear engineering (Sm-62 and Yb-70), we determined the charge state, atomic radius, coordination number, etc, of 94 elements as impurity atoms in liquid Na at 600 K and 1000 K. - < Task-3: Development of machine-learning potential models based on FPMD simulation results > We established an efficient and automated method to construct accurate machine-learning (ML) moment tensor potentials (MTPs) based on FPMD calculation results. Using the established method and the FPMD calculation data prepared in Task-1, we developed MTPs for 94 elements in liquid Na. - < Task-4: Calculation of solution enthalpy and diffusion coefficients by classical molecular dynamics (CMD) using MTPs > We established all-element database (= 94 elements) for solution enthalpies and diffusion coefficients of impurities in liquid Na at 600 K and 1000 K by CMD using MTPs constructed in Task-3. - < Task-5: Validation of calculation results > We compared the calculated solution enthalpies and diffusion coefficients with available experimental data, and confirmed good agreement with experiments for solution enthalpies, except for several elements whose experimental data are likely to be affected by oxide formation. For diffusivity, due to very low availability of experimental data, we only compared the calculation and experiment for self-diffusion coefficient of liquid Na, showing good agreement. - < Task-6: Derivation of correlation between fundamental impurity properties with solution enthalpy and diffusion coefficient > We analyzed the correlation between fundamental properties of impurities, such as electronegativity and atomic radius, with solution enthalpy and diffusion coefficient, and established model equations to describe all-element data of solution enthalpy and diffusion coefficient as functions of fundamental impurity properties. - < Task-7: Conclusion and identification of future research directions > As a future research direction, we proposed new liquid alloy discovery for nuclear energy systems applications by means of materials informatic approach using the computational methods established in this project. □ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성) - The constructed all-element database can be used as fundamental data to improve the safety on the use of liquid Na. For example, the database can be used to effectively design new materials/devices to mitigate the consequence of Na fire and to establish reliable and efficient safety regulation. - Through this project, we established an efficient computational framework to construct all-element database. This framework can be easily applied to other LMs, such as liquid Pb, and liquid Li, and can help design new LM alloys of low chemical reactivity as well as corrosion-resistant structural materials for the applications in nuclear energy systems, flexible electronics, soft robotics, etc. The methods can be also applied to molten salts for the R&D of molten salt reactors (MSRs). - The all-element database established in this study is a first-of-kind database in the world, and significantly advanced the chemistry of LM. (source : 연구결과 요약문 2p)
    • 연구책임자 : Takuji Oda
    • 주관연구기관 : 서울대학교
    • 발행년도 : 20230300
    • Keyword : 1. 액체 금속;용해 엔탈피;확산 계수;불순물;원자론적 시뮬레이션; 2. liquid metal;solution enthalpy;diffusion coefficient;impurity;atomistic simulation;
  • 12088

    2023.06.30

    비공개항목입니다.
    • 연구책임자 : 서진우
    • 주관연구기관 : (유)성경글라스
    • 발행년도 : 20230700
    • Keyword : 1. 나노탄소소재소재;고방열;흑연 시트;열계면 소재;대면적 코팅; 2. Nano Carbon Material;High Thermal Conductivity;Graphite Sheet;Thermal Interface;Large Area Coating;
  • 12087

    2023.02.28

    연구개요 본 연구에서는 플라이애시를 활용하여 중성자 차폐 성능을 보유한 무(無)시멘트 기반 무기 결합재 개발과 이를 활용한 비정질 (amorphous) 형태의 인공 경량 골재 제조 기술 개발 하고, 개발된 골재와 중성자 차폐 섬유를 혼합하여, 중성자 차폐 및 충격하중 저항 성능이 강화된 (=고인성) 경량 HPFRCC (High Performance Fiber Reinforced Cementitious Composites) 콘크리트를 개발한다. 마지막으로 개발된 콘크리트에 대한 MCNP (Monte Carlo N-particle Transport Code) 시뮬레이션 해석과 실제 차폐 실험을 통한 콘크리트 재료 디자인 모델을 제안하는 것이 최종목표이다. 연구 목표대비 연구결과 본 연구의 목표는 크게 네 가지이다. 첫째 중성자 차폐 성능을 보유한 무시멘트기반 무기 결합재의 개발, 둘째 저온 제조가 가능한 중성자 차폐형 비정질 인공 경량 골재 기술 개발, 셋째 중성자 차폐, 경량성 및 고인성이 확보된 HPFRCC 콘크리트 개발, 넷째 MCNP 시뮬레이션 해석과 실제 차폐 실험을 통한 재료 디자인 모델 개발이다. 다양한 실험을 통해 네 가지 연구목표를 모두 만족시켰으며, 그 결과는 다음과 같다. 기존 중성자 차폐 물질은 포틀랜드 시멘트와의 혼합 시 응결을 저해하고 강도 발현을 저해해 일반 콘크리트 제조에서는 사용이 사실상 불가능하지만 본 연구에서는 포틀랜드 시멘트와 달리 차폐 물질을 함유해도 문제가 없는 새로운 플라이애시 기반 고강도 무기계 결합재 (무시멘트 결합재)를 개발에 성공하였다. 기존의 인공경량골재 기술들은 킬른을 이용하여 1,300℃ 이상의 고온소성으로 인해 중성자 차폐 물질을 함유시켜도 제조 과정에서 소실되지만, 본 연구는 저온 조건 (90℃ 이하)만을 사용하여 비정질 형태의 인공경량골재를 개발에 성공하였다. 개발된 골재와 중성자 차폐 섬유를 혼합하여, 중성자 차폐 및 충격하중 저항 성능이 강화된 (=고인성) 경량 HPFRCC (high-performance fiber-reinforced cementitious composites) 콘크리트를 개발하였고, 압축강도, 인장강도, 탄성계수, 흡수율, 비중, 철근 부식 및 동결융해 저항성을 측정하여 개발된 콘크리트의 역학적 성능 및 내구성을 평가하였다. 추가로, Monte Carlo N-Particle transport code (MCNP) 시뮬레이션을 통해 개발된 중성자 차폐 HPFRCC 콘크리트의 강화된 중성자 차폐 성능을 확인하였으며, 다양한 미세구조 분석을 통해 개발된 인공골재 내에 존재하는 중성자 차폐 물질들의 화학적 안정성을 평가하였다. 최종적으로 모든 연구 결과를 고려하여 최적의 사용후핵연료 저장용기용 HPFRCC 콘크리트 배합표를 제시하였다. 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성) - 중성자 차폐성능이 크게 향상된 고강도 경량 HPFRCC 콘크리트를 사용하여, 사용 후핵연료 저장 용기의 경량화, 고인성화 및 중성자 차폐 능력 향상을 통해 수송/설피 비용 및 파손 위험성을 감소할 수 있으며 저장용기의 수평 적재 간격을 좁혀 저장시설의 저장밀도를 크게 향상시킬 수 있다. - 콘크리트의 두께를 늘리거나 밀도 높은 중량 콘크리트를 사용하였던 기존의 차폐 방식을 개선함으로써 안전성 및 공간 확보로 인해 가속기연구소 등 방사선을 이용한 연구시설이나 원자력 구조물등의 건설재료로 적용이 가능하며, 과도한 방사선 노출 방지를 위한 의료 시설 등에서도 활용이 가능하다. - 향상된 중성자 차폐 성능과 더불어 비정질의 안전한 인공경량골재를 사용함으로써 원자력시설의 높은 안전성 및 신뢰성 확보를 기대할 수 있다. (출처 : 연구결과 요약문 2p)
    • 연구책임자 : 오재은
    • 주관연구기관 : 울산과학기술원
    • 발행년도 : 20230300
    • Keyword : 1. 중성자 차폐 콘크리트;인공경량골재;비정질 중성자 차폐 골재;사용후핵연료 저장용기;고인성 다기능 콘크리트 (HPFRCC); 2. Neutron shielding concrete;Artificial lightweight aggregate;Non-crystalline neutron shielding aggregate;Spent nuclear fuel canister;High performance Fiber Reinforced Cementitious Composites;
  • 12086

    2023.02.28

    □ 연구개요 • 본 연구의 목표는 직업적 방사선 노출에 의한 건강영향을 파악하고, 이를 통해 국내 의료방사선종사자들의 직업적 방사선 노출과 1) 사망률 및 사망원인과의 관련성, 2) 암 발생률 및 암 발생과의 역학적 관련성 파악, 3) 생체지표 분석을 통하여 질병 이전 단계의 건강영향을 파악함. □ 연구 목표대비 연구결과 • 직업적 방사선 노출과 암 발생, 자살, 심혈관질환 사망 및 발생, 그리고 심혈관질환 관련 생체지표와의 연관성을 파악하였으며, 직업적 방사선 노출로 인해 추가되는 생애기여암위험도를 산출함. • 다양한 건강영향 지표들 (표준화발생비, 표준화사망비, 상대위험도, 초과상대 및 절대위험도)을 통해 일반인구와의 비교에서부터, 노출선량 집단별 비교, 방사선량당 건강 위험도까지의 전반적인 영향을 분석함. • 의료방사선종사자들의 뱃지 착용 순응도에 따른 노출 오분류 및 뱃지 선량의 정확도를 정량적으로 평가하였으며, 다중 대체법을 통해 전체 의료방사선종사자들에서 생활 습관 요인과 작업 특성값을 추정함. • 프랑스와 미국에서 진행하고 있는 의료방사선종사자 연구와의 공동연구를 착수하였으며, 미국 국립암센터 연구자와는 방사성요오드 치료에 의한 암 위험도 평가 연구를 수행하였고, 방사선 역학 전문 서적의 출판 및 관련 전문분야 인력을 양성함. • 본 연구에서 설정하였던 의료방사선종사자들의 직업성 방사선 노출에 의한 건강영향 평가에 대한 기존 연구 목표를 달성함. □ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과 (연구개발결과의 중요성) • 외부비교군 및 내부비교군에 따른 위험도, 선량구간별 만성질환 위험도 산출은 향후 선량당 위험도 규명 연구를 수행하는 데 기초자료로 활용됨. • 직업적 방사선 노출과 암, 자살, 심혈관질환 등 건강영향 위험도 산출을 통해 향후 심도있는 분석이 필요한 건강영향을 선정하는데 활용됨. • 생체지표 결과는 대규모 역학 분석 결과를 보다 심층적으로 이해하는데 기여하며, 기 확보된 자세한 노출정보의 장점을 통해 국제적으로 경쟁력 있는 연구 결과를 제공함. • 국제 공동연구를 통해 향후 대규모 직업성 코호트 구축을 위한 기초자료로 활용되며, 궁극적으로 방사선 노출로 인한 질환 감소를 통해 사회경제적 손실을 최소화하는데 기여함. (출처 : 연구결과 요약문 2p)
    • 연구책임자 : 이원진
    • 주관연구기관 : 고려대학교
    • 발행년도 : 20230300
    • Keyword : 1. 방사선 노출;직업성;종사자;건강영향;생체지표; 2. Radiation exposure;Occupation;Workers;Health effects;Biomarkers;
  • 12085

    2022.12.31

    연구 목표 · 물성에서 창발하는 시공간을 머신러닝을 이용하여 찾고 시공간으로부터 새로운 물성을 예측하고 설명 · 광학 전도도를 홀로그래피 쌍대성으로 해석하는 과정에서 기계학습을 활용할 수 있는 방안 연구 · ‘Neural ODE’라는 방법과 위 방법에 Bayesian Interpretation을 적용한 ‘Bayesian Neural ODE’를 간단한 물리문제에 적용함으로서 머신러닝의 활용 가능성과 신뢰도를 측정 연구 과정 · 이에 앞서, 유사한 현상에서 기계학습이 올바르게 활용된 성공 사례를 분석 · 성공 사례와 본 연구의 물리 현상이 갖는 차이를 고려하여 기계학습 모델을 수정 연구 결과 · 본 연구에 사용한 학습 데이터에 한정하여 기계학습이 의도한 결과를 산출 · 학습 데이터를 달리한 경우에도 동작하도록 후속 연구가 필요 (출처 : 초록 4p)
    • 연구책임자 : 김근영
    • 주관연구기관 : 광주과학기술원
    • 발행년도 : 20230100
    • Keyword : 1. 홀로그래픽 쌍대성;기계 학습;신경망;핵물리;응집물질물리; 2. Holographic duality;Machine learning;Neural network;nuclear physics;condensed matter physics;
  • 12084

    2023.01.31

    □ 연구개발 목표 및 내용 ■ 최종 목표 ○ 최상위 분석법인 방사화 분석을 이용해 미세먼지를 보다 정밀하게 분석하고, 미세먼지 내 방사성 핵종을 마커로서 활용하는 오염원 평가 기술을 개발 ■ 전체 내용 ○ 방사화 분석을 이용한 미세먼지 성분분석 - 방사화 분석 정밀도 향상 및 미세먼지 적용 연구 - 타 분석 기법과의 비교 분석 및 연계 연구수행 - 방사선을 이용한 미세먼지 농도 분석 기술 개발 ○ 미세먼지 내 방사성 핵종 분석을 통한 오염원 평가 - 측정소 설계 및 운영 - 지각물질 성분비를 이용한 오염원 기여도 평가 - 동위원소 비를 이용한 오염원 평가 연구 ○ 방사능을 이용한 미세먼지 모니터링 연구 - 방사선량률 이용 미세먼지 실시간 모니터링 기술 연구 - 베타, 알파선원 이용 미세먼지 오염원 연구 - 방사성 핵종 거동 이용 대기 환경 모니터링 연구 ■ 1단계 ● 목표 ○ 방사화분석 및 기타 분석법을 이용한 미세먼지 내 방사성 핵종 오염원 평가 연구 ● 내용 ○ 1차년도 (2018.07.18. - 2018.12.31.) - 미세먼지 내 방사화 원소 결정 - 미세먼지 측정소 설계 및 구축 - 대기 환경 샘플 확보 - 미세먼지 모니터링을 위한 방사선 정보 수집 및 분석 ○ 2차년도 (2019.01.01. - 2019.12.31.) - 미세먼지 매트릭스 확립 및 방사화 분석 정밀도 측정 - 측정소 운영을 통한 미세먼지 포집 및 분석 - 오염원별 미세먼지 샘플 확보 및 분석 - 대기 방사선정보와 미세먼지의 상관관계 분석 ■ 2단계 ● 목표 ○ 미세먼지 내 방사성 핵종 분석에 대해 정밀도 평가 및 검출하한 연구와 방사선학적 영향을 고려한 미세먼지 영향 모델링 연구 수행 ● 내용 ○ 3차년도 (2020.01.01. - 2020.12.31.) - 타 분석 기법 간 정밀도 평가 및 검출하한 향상 - 기상 조건 별 미세먼지 성분 분석 - 미세먼지 내 방사성 핵종 분석 - 방사선 정보를 이용한 시간별 대기 미세먼지 영향 모델링 ○ 4차년도 (2021.01.01. - 2021.12.31.) - 타 분석과 방사화 분석 동시 활용 절차 개발 - 지각 물질 성분 비 및 동위원소 비를 활용한 오염원 평가 방법론 개발 - 방사선 정보를 이용한 계절별 대기 미세먼지 영향 모델링 ○ 5차년도 (2022.01.01. - 2022.12.31.) - 방사선 이용 시공간별 미세먼지 성분 분석 - 개발된 방법론을 활용한 오염원 평가 - 평가 결과를 통한 방법론 보완 - 방사선정보를 이용한 지역별 대기 미세먼지 영향 모델링 □ 연구개발성과 ○ (국가 분석 역량 동원) 미세먼지를 최상위* 분석법인 방사화 분석 기술을 활용하여 일부 핵종 분석 정밀도 2배 향상 * 국제도량협회가 인정하는 기준 분석법 ○ (미세먼지 내 방사능 분석) 황사와 함께 날라오는 우라늄, 토륨, 라돈 등의 방사성 물질을 이용하여 국외 발 미세먼지 오염원 평가 정확도 향상 ○ 전체 연구개발기간 목표: 국내외 논문 게재 22건/학술 발표 30건/특허 출원 10건/특허 등록 6건/기술이전 1건/기술인증 1건/인력양성 7명 □ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과 ○ (경제적) 기존 방사능 측정 시설을 미세먼지 측정소로 활용 가능케 하는 기술로 실시간 미세먼지 측정소 170개소 및 미세먼지 성분 분석 측정소 15개소 확장 효과 ※ 성분 분석 측정소 구축비용만 약 150 억원 이상 절감 ○ (과학적) 방사능을 미세먼지 분석의 새로운 마커로서 활용하여 새로운 데이터 산출 (출처 : 요 약 문 2p)
    • 연구책임자 : 김지석
    • 주관연구기관 : 한국원자력연구원
    • 발행년도 : 20230200
    • Keyword : 1. 미세먼지;방사화 분석;미세먼지 오염원;핵 분석 기술;질소산화물; 2. particulate matter;activation analysis;PM emission source;Nuclear analytical technology;Nitrogen oxides;
  • 12083

    2022.12.31

    비공개항목입니다.
    • 연구책임자 : 김준영
    • 주관연구기관 : (주)에네스지
    • 발행년도 : 20230100
    • Keyword : 1. 비파괴검사;등가열부하;지능형 보상;디지털 신호처리;자동화 탐상; 2. Nondestructive testing;Equivalent heat transfer;Smart compensation;Digital signal processing;Automated inspection;
  • 12082

    2023.05.31

    □ 연구개발 목표 및 내용 ◼ 최종 목표 -방사선 조사를 이용한 건성안 마우스 모델 구축. -건성성안과 NFAT5 발현과의 연관성을 검증하고, NFAT5와 안구표면 고삼투압 환경, 염증인자의 상호 역할 및 후생학적 조절기전 규명. -안구표면 및 눈물샘 등 염증성 안질환의 병태생리를 이해하고 새로운 건성안 유발 기전을 확인하고, 치료 타겟 도출. ◼ 전체 내용 방사선 조사를 이용한 건성안 마우스 모델 구축하여 건성안과 NFAT5 발현과의 연관성을 검증하고, 치료 타겟 도출하기 위함. ◼ 1단계 ❏ 목표 눈물샘 방사선 조사를 통한 건성안 마우스 동물 모델 확립 ❏ 내용 ◾방사선 조사 건성안 마우스 모델 유발 조건 구축 ◾시기별 NFAT5 발현 변화와 안구 표면 및 눈물샘 내 염증과의 관련성 연구 ◼ 2단계 ❏ 목표 NFAT5에 의한 건성안 유발 조절 분자생물학적 기전 규명 ❏ 내용 ◾ 조직 (눈물샘과 안구 표면) 손상과 NFAT5 발현 변화 관계 조사(in vivo) ◾ 세포배양 (Primary acinar/ductal cells과 corneal epithelial cells)을 통해 방사선조사에 따른 NFAT5 발현 변화 변화 관계 조사 (in vitro) ◼ 3단계 ❏ 목표 NFAT5 특이적 건성안 유발 및 치료 타겟 검증 ❏ 내용 ◾ NFAT5 과발현과 knock-down으로 인한 기능적 변화 추적 ◾ NFAT5 과발현과 knock-down으로 인한 조직, 세포보호효과 및 작용기전 규명 ◾ NFAT5 작용기전을 토대로 한 알파리포산 등 NFAT5 억제유도제의 임상적용타진 및 프로토콜 디자인 □ 연구개발성과 -눈물샘 방사선 조사를 통한 건성안 마우스 동물 모델을 확립함. -NFAT5에 의한 건성안 유발 조절 분자생물학적 기전 규명함. -NFAT5의 건성안 치료 타겟 가능성 검증함. □ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과 - 건성안 병태생리에서 NFAT5 전사인자의 관련성을 확인함으로써 건성안 뿐만 아니라 백내장, 황반변성과 녹내장과 같은 다른 안과 질환의 병태생리에 적용할 수 있는 지식 확보 - 안질환 외 자가면역 질환등 여러 염증성 질환에서 염증 반응 경로를 이해하는 학문적 핵심자료로 활용 가능 - 선택적/정량적 방사선 조사를 통한 눈물샘, 시신경, 망막 손상을 유도, 개체간차가 적고 재현성을 높인 실험적 동물 모델확립 - 건성안 병태생리에서 NFAT5 전사인자의 관련성을 확인함으로써 이의 발생을 억제하고 치료할 수 있는 약제 개발을 위한 기반 기술 확보 - 건성안의 억제는 치료에 따른 경제적 부담을 줄이고 건조증에 따른 각막염 등 여러 합병증 예방이 가능하도록 하여 국민 건강증진에 이바지할 것임. (출처 : 요약문 2p)
    • 연구책임자 : 김성재
    • 주관연구기관 : 경상국립대학교
    • 발행년도 : 20230600
    • Keyword : 1. 안구건조증;건성안;마우스모델;방사선조사; 2. dry eye syndrome;mouse model;radiation;