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1-MCP 및 고농도 CO₂ 전처리 ‘마도카’ 복숭아의 저온 저장 중 품질 변화 특성 및 유전체 분석
정민재(Minjae Jeong),최한률(Han Ryul Choi),백민우(Min Woo Baek),이희철(Hee Cheol Lee),최종항(Jong Hang Choi),정천순(Cheon Soon Jeong),시멜레스 틸라훈(Shimeles Tilahun) 한국원예학회 2021 한국원예학회 학술발표요지 Vol.2021 No.10
저온저장고에 저장된 복숭아는 특정 저온에서 저온장해를 유발할 수 있다. 1-MCP 및 고농도-CO₂ 전처리는 복숭아 과실의 저온장해를 경감시키거나 연화를 감소시키는 것으로 보고되었다. 그러나 1-MCP 및 고농도-CO₂ 전처리가 복숭아 과실에 미치는 변화에 대한 분자적 자료는 충분하지 않은 실정이다. 본 연구에서는 수확 직후의 과실과 0°C에서 12일간 저온 저장된 과실(저온저장, 1-MCP 전처리 + 저온저장, 고농도-CO₂ 전처리 + 저온저장)간의 물리화학적 성분, 품질특성 및 유전체 수준에서의 변화를 비교 분석하였다. 저장종료일에 경도, 생체중 감소량, 호흡량, 에텔렌 발생량, 저온장해 지수(CI, Chilling injury Index) 및 관능평가를 실시하였고, 처리군별로 샘플링하여 펙틴함량, polygalacturonase(PG) 활성 등을 확인하였다. 또한 유전체 분석을 통해 차등적으로 발현된 12개의 유전자들을 선별 후 qRT-PCR을 통하여 재확인하였다. 물리화학적 성분 및 품질특성 변화를 비교하였을 때 1-MCP 및 고농도-CO₂ 처리구가 일반 저온저장에 비해 저온장해 발생을 줄이고 후숙을 지연시켰으며 과실의 품질유지 기간을 증가시키는 결과를 나타내었다. 유전체 분석을 통해 대조구와 저온저장, 1-MCP 전처리 + 저온저장 및 고농도-CO₂ 전처리 + 저온저장 처리구를 각각 비교하였을 때 1465, 1904 및 1648개의 유전자 발현량이 조절되는 것을 확인하였다. 이러한 실험 결과들을 통해, 저온저장과 1-MCP 전처리, 고농도-CO₂ 전처리 처리구를 비교하여 공통적, 독자적으로 상향 또는 하향 조절하여 발현된 유전자의 목록을 나열할 수 있었고, 저장기간 동안의 품질특성의 변화와 연관시켜 분류할 수 있었다. 이 데이터는 복숭아의 저온저장중 전처리에 대한 분자적 작용기작과 유전자 발현양상에 대한 기초자료로 이용될 수 있으며, ‘마도카’ 같이 저온에 민감한 품종의 유전체 수준에서의 이해와 저온 저항성이 있는 품종의 개발 그리고 저장 전처리를 통한 저온장해를 더 효과적으로 완화시킬 수 있는 수확후 관리 기술개발에 도움이 될 수 있을 것으로 사료된다.
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인공지능 서비스 플랫폼 기반 제조경보시스템 개발: 연속주조공정을 대상으로
채희철(Hee Chel Che),이정한(Joung-Han Lee),이준석(Junseok Lee),백민재(Minjae Baek),이성락(SeongRak Lee),김창원(ChangWon Kim) 한국지능시스템학회 2021 한국지능시스템학회논문지 Vol.31 No.5
빅데이터, 인공지능, IoT기술과 같은 디지털 기술의 발달은 오늘날 많은 산업 분야의 변화와 혁신을 이끌고 있다. 제조업 분야에서도 디지털 기술의 적용을 통해 많은 혁신이 이루어지고 있으며, 대표적으로는 스마트공장이 있다. 디지털 트랜스포메이션을 위해서는 많은 디지털 기술이 필요하며, 그 중 인공지능은 응용가능성이 높은 기술 중 하나이다. 하지만, 아직까지 AI서비스 및 서비스 플랫폼에 대한 표준이 정립되어있지 않고, 관련 인력도 부족하여 AI서비스 개발과 운영이 매우 어려운 실정이다. 본 연구에서는 제조업에서 이러한 어려움 해소에 도움이 될 수 있는 AI서비스 플랫폼을 제안하며, 인공지능 서비스를 제조업에 활용한 제조경보시스템도 같이 제안한다. 제안한 인공지능 서비스 플랫폼과 제조경보시스템에 대해 본 연구에서는 제철공정 중 하나인 연주공정을 대상으로 수행하였으며, 제안된 시스템의 활용가능성을 확인할 수 있다. Today, the development of digital technology, such as big data, Artificial Intelligence, and the Internet of Things, leads to changes and innovations in various industries. For example, a lot of manufacturing companies try to apply digital technology to improve productivity. It is smart factory. Digital transformation is needed a lot of digital technology. Among them, AI is higher technology for applicability. However, the standard of AI services and service platform is not fixed yet. Also, AI developers and data scientists are not enough to satisfy demand. Due to these reasons, new service-based AI is challenging to apply in the manufacturing industry. In this study, we suggest the manufacturing warning system based on an artificial intelligence platform for helping the above problem. The proposed system is applied in continuous casting processing of the steel manufacturing industry, and we are able to find out the feasibility for the proposed.
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