새만금 염생식물로부터 염 저항성 근권미생물의 분리 및 특성 연구

( Khongorzul Erdenebaatar ),김나연 ( Na-yeon Kim ),김서은 ( Seo Eun Kim ),김승남 ( Seungnam Kim ),나준영 ( Jun-yeong Na ),박가현 ( Gahyun Park ),박주혜 ( Ju Hye Park ),박지원 ( Ji-won Park ),성나윤 ( Na Youn Sung ),신선웅 ( Seo 전북대학교 과학교육연구소 2023 과학과 과학교육 논문지 Vol.48 No.1

본 연구는 전북 새만금 간척지에서 서식하는 염생식물로부터 염 저항성 근권 미생물을 발굴하고 그특성을 이해하는 것에 목적을 두었다. 새만금 방조제에서 채집한 염생식물은 갯메꽃, 갯씀바귀, 해당화, 갯완두, 해홍나물, 갈대, 갯개미자리, 갯잔디를 포함하여 9종이었고, 이들의 근권으로부터 염 저항성을 갖는 다양한 유형의 박테리아 균주를 선발하였다. 이 중 9개의 균주는 4M NaCl 농도까지도 염 저항성을 나타냈다. 선발된 균주는 콜로니 형태, 색깔 및 염 저항성 특성을 통해 29개의 균주로 분류하였고, 16S rRNA 기반의 ribo-typing을 통해 최종 19종의 염 저항성 박테리아를 동정하였다. 이들 중 일부는 기존에 식물의 생장을 촉진하거나 식물의 염 저항성을 증가시키는 것으로 보고된 박테리아로 Marinilactibacillus piezotolerans, Priestia aryabhattai, Bacillus xiamenensis, Rossellomorea arthrocnemi, Exiguobacterium acetylicum, Glutamicibacter halophytocola, Kushneria phyllosphaerae를 포함한다. 따라서 본 연구에서 분리한 염 저항성 박테리아는 식물생장 촉진 미생물로서의 활용뿐만 아니라 향후 새만금과 같은 고농도 염 토양에서 식물 재배나 경작을 가능하게 하는 중요한 생물학적 도구로 이용될 수 있을 것으로 기대한다. The purpose of this study was to discover halotelerant bacteria from the rhizosphere of halophytes distributed in Saemangeum reclamation site in Jeollabuk-do. The halophytes used in this study include Spergularia marina, Calystegia soldanella, Suaeda maritima, Phragmites australis, Lathyrus japonicas, Rumex crispus, Zoysia sinica, Rosa rugosa, and Ixeris repens. The varous bacterial strains with salt resistance were isolated from their roots. Nine of them showed salt resistance up to 4M NaCl. They were further classified into the 29 individual strains based on colony morphology, pigments and an extend of salt resistance. A total of 19 bacterial species were identified through ribo-typing based on 16S rRNA. Among them, some strains were identified as species of Priestia aryabhattai, Bacillus xiamenensis, Rossellomorea arthrocnemi, Exiguobacterium acetylum, Gluticoptera, and Khylophaea. among others. According to literature, these bacteria might confer the plant growth promotion activity or salt resistance to plants. Therefore, it is anticipated that the bacteria isolated in this study will be useful not only as microorganisms to promote plant growth but also as important biological tools for cultivating non-halophytic plants in saline soils such as Saemangeum.

Innovations in family planning : Case studies from India

Khongorzul Amarsanaa Asian Center for Women's Studies : Ewha Womans Uni 2018 Asian Journal of Women's Studies(AJWS) Vol.24 No.3

Sexual Violence: Women’s survival experiences

Khongorzul AMARSANAA 이화여자대학교 아시아여성학센터 2018 이화여자대학교 아시아여성학센터 학술대회자료집 Vol.2018 No.1

Sexual violence is a silent war against women. Women around the world survive differently according to their social support, living condition, and socio-economic background. When we look at the gender-based violence, we have to use intersectionality lens without judging women through one particular angle. Intersectionality is to look at women’s multiple identities, recognizing and acknowledging diverse experiences/and identities. Women survivors have their own distinctive experiences that belong only to them. Intersectionality allows to analyse socio-economic background and age along with gender identity. Lived experiences of trauma caused by sexual violence, family and social support are crucial part. This paper discusses theoretical background of intersectionality and how art is used for activism to end violence against wome. Beautiful Hearts Against Sexual Violence (Beautiful Hearts) uses various art mediums and media for activism and artivism (using art for activism), and it employs intersectionality reaching out women from all background. Beautiful Hearts used painting, storytelling, photo documentation, zentangle, music, podcast, tv talk show calling public to end violence against women and children. Artivism opens a door to survivors to express themselves creatively, their voices heard, and support each other.

Advisor application for child healthcare

Khongorzul Munkhbat,Lkhagvadorj Munkhdalai,Erdenebileg Batbaatar,Keun Ho Ryu 한국콘텐츠학회 2018 한국콘텐츠학회 ICCC 논문집 Vol.2018 No.12

Multivariate Outlier Removing for the Risk Prediction of Gas Leakage based Methane Gas

Khongorzul Dashdondov,Mi-Hye Kim 한국융합학회 2020 한국융합학회논문지 Vol.11 No.12

본 연구에서는, 천연가스(NG) 데이터와 가스 관련 환경 요소 간의 관계를 기계학습 알고리즘을 사용하여 가스 누출 데이터를 직접 측정하지 않고 가스 누출 위험 수준을 예측하였다. 이번 연구는 서버가 제공하는 오픈 데이터인 IoT 기반 원격 제어 피카로(Picarro) 가스 센서 사양을 기반으로 사용했다. 천연 가스는 공기 중으로 누출이 되며, 대기 오염, 환경, 그리고 건강에 큰 문제가 된다. 본 연구에서 제안하는 방법은 천연 가스의 누출 위험 예측을 위한 랜덤 포레스트(Random Forest) 분류 기반 다변량 특이치 제거 방법이다. 비지도 k-평균 클러스터링 후에 실험 데이 터 집합은 불균형 데이터이다. 따라서 우리는 제안된 모델이 중간과 높은 위험 수준을 가장 잘 예측할 수 있다는 점에 초점을 맞춘다. 이 경우 각 분류 모델에 대한 수신자 조작 특성(ROC) 곡선, 정확도, 평균 표준 오차(MSE)를 비교했다. 실험 결과로 정확도, 수신자 조작 특성의 곡선 아래 영역(AUC, Area Under the ROC Curve), MSE가 각각 MOL_RF 의 경우 99.71%, 99.57%, 및 0.0016의 결과 값을 얻었다. In this study, the relationship between natural gas (NG) data and gas-related environmental elements was performed using machine learning algorithms to predict the level of gas leakage risk without directly measuring gas leakage data. The study was based on open data provided by the server using the IoT-based remote control Picarro gas sensor specification. The naturel gas leaks into the air, it is a big problem for air pollution, environment and the health. The proposed method is multivariate outlier removing method based Random Forest (RF) classification for predicting risk of NG leak. After, unsupervised k-means clustering, the experimental dataset has done imbalanced data. Therefore, we focusing our proposed models can predict medium and high risk so best. In this case, we compared the receiver operating characteristic (ROC) curve, accuracy, area under the ROC curve (AUC), and mean standard error (MSE) for each classification model. As a result of our experiments, the evaluation measurements include accuracy, area under the ROC curve (AUC), and MSE; 99.71%, 99.57%, and 0.0016 for MOL_RF respectively.

아트광고 유형이 소비자의 제품평가 및 럭셔리 인지도에 미치는 영향

Gantumur Khongorzul,노정숙,장형유 한국경영학회 2016 한국경영학회 통합학술발표논문집 Vol.2016 No.8

최근 들어 국내외적으로 아트마케팅을 제품 및 광고를 비롯한 마케팅 활동에 많이 활용해왔으나, 이와 관련한 아트마케팅에 대한 학문적 접근과 이론적 체계가 상대적으로 부족하며 비즈니스 측면에서의 아트마케팅 활용 또는 부족한 실정이다. 본 연구의 목적은 아트광고 유형(아트이미지, 일반이미지, 무이미지)이 소비자의 제품 평가 및 소비자의 제품에 대한 럭셔리 인지도에 미치는 영향을 검증하는 것이다. 또한 이러한 영향이 소비자의 심미적 성향에 따라 어떻게 달라질 것인지를 확인할 것이다. 본 연구 목적달성을 위해 두 차례 걸쳐 사전조사가 이루어졌으며, 이를 통해 제품 및 아트를 선정하였다. 본 연구의 결과를 다음과 같이 예측하고 있다. 먼저 아트광고유형이 아트이미지는 제품평가 및 럭셔리 인지도에 높은 영향이 결과를 보여 줄 것이며, 일반이미지와 무이미지는 낮은 효과를 보일 것이다. 또한 소비자의 심미적 성향에 따라 아트이미지는 제품평가 및 럭셔리 인지도에 높은 영향을 줄 것이며, 일반이미지와 무이미지는 심미적 성향에 따라 제품 평가 및 럭셔리 인지도에 큰 효과를 보여 주지 않을 것이다. 최근 실험결과가 도출되면 이트광고의 소비자인지도를 강화할 수 있는 다양하고 핵심적인 시사점들을 도출할 수 있을 것이다.

고혈압 위험 예측에 적용된 특징 선택 방법의 비교

dashdondov khongorzul,김미혜 한국정보처리학회 2022 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.11 No.3

In this paper, we have enhanced the risk prediction of hypertension using the feature selection method in the Korean National Healthand Nutrition Examination Survey (KNHANES) database of the Korea Centers for Disease Control and Prevention. The study identifiedvarious risk factors correlated with chronic hypertension. The paper is divided into three parts. Initially, the data preprocessing stepof removes missing values, and performed z-transformation. The following is the feature selection (FS) step that used a factor analysis(FA) based on the feature selection method in the dataset, and feature importance (FI) and multicollinearity analysis (MC) were comparedbased on FS. Finally, in the predictive analysis stage, it was applied to detect and predict the risk of hypertension. In this study, wecompare the accuracy, f-score, area under the ROC curve (AUC), and mean standard error (MSE) for each model of classification. Asa result of the test, the proposed MC-FA-RF model achieved the highest accuracy of 80.12%, MSE of 0.106, f-score of 83.49%, and AUCof 85.96%, respectively. These results demonstrate that the proposed MC-FA-RF method for hypertension risk predictions is outperformedother methods. 본 논문에서는 질병관리청 국민건강영양조사(KNHANES: Korea National Health and Nutrition Examination Survey) 데이터베이스에서 특징선택 방법으로 고혈압을 감지 예측하는 방법을 개선했다. 또한 만성 고혈압과 관련된 다양한 위험 요인을 확인하였다. 본 논문은 3가지로 나누어,첫째 결측값을 제거하고 Z-변환을 하는 데이터 전처리 단계이다. 다음은 데이터 셋에서 특징선택법을 기반으로 하는 요인분석(FA)을 사용하는특징선택 단계이며, 특징선택을 기반으로 다중공선형 분석(MC)와 특징중요도(FI)을 비교했다. 마지막으로 예측분석단계에서 고혈압 위험을 감지하고예측하는데 적용했다. 본 연구에서는 각 분류 모델에 대해 ROC 곡선(AUC) 아래의 평균 표준 오차(MSE), F1 점수 및 면적을 비교한다. 테스트결과 제안한 MC-FA-RF모델은 80.12% 가장 높은 정확도를 보이고, MSE, f-score, AUC 모델의 경우 각각 0.106, 83.49%의, 85.96% 으로 나타났다. 이러한 결과는 고혈압위험 예측에 대한 제안된 MC-FA-RF 방법이 다른 방법에 비해 우수함을 보이고 있다.

시니어 창업지원 프로그램 참여의도의 선행변수에 관한 연구

Gantumur Khongorzul,Enkhnomin,김원종 한국경영정보학회 2023 한국경영정보학회 학술대회논문집 Vol.2023 No.06

신제품 구매시 광고의 시간적 거리 인식이 소비자 태도에 미치는 영향 : 신제품과 기존제품, 아트와 비아트

Gantumur Khongorzul 동중앙아시아경상학회 2015 한몽경상학회 학술대회 Vol.2015 No.04

기업가정신이 창업동기 및 창업교육 프로그램 참여의도에 미치는 영향에 관한 연구

Gantumur Khongorzul,Batmunkh Shurentsetseg,김원종 한국경영정보학회 2023 한국경영정보학회 학술대회논문집 Vol.2023 No.06