본 논문에서는 폐암의 변이 형태 분석을 위한 정량적 분석 방법을 연구하였다. 보다 객관적인 분석의 필수적 요인인 정확한 분할을 이해 질감 특징과 통계학적 분류방법을 이용하였으며, 변이 형태 분석을 위해서 분할된 ROI 로부터 여러 가지 형태학적 특성값과 질감 특성값을 추출하여 변이 형태에 따라 비교분석하였다. 이러한 폐암의 변이 형태 분석을 위한 방법은 다른 기관으로의 원격전이가 쉬운 종양의 특성평가에 대한 객관적 병리진단의 보조도구로 사용될 수 있을 것이다.
프로그램 변이 분석은 분석대상 프로그램의 코드를 변형한 다양한 프로그램 변이를 활용해 분석대상 프로그램의 특성을 분석하는 기법이다. 효과적인 변이 분석을 위해서는 분석대상 프로그램의 동작을 다양하게 변화시키는 유용한 변형 연산자의 사용이 필수적이다. 현재까지 Java 프로그램을 대상으로 제안된 변이 생성 도구들은 변형 연산자의 종류가 제한적이거나, 최근 Java 언어 요소로 작성된 분석대상 프로그램의 경우 올바른 변이 생성을 지원하지 못하는 한계가 있다. 본 논문은 Java 프로그램을 위한 새로운 변이 생성 도구 Mutagen4J를 소개한다. Mutagen4J는 기존 연구를 통해 유용한 것으로 알려진 프로그램 변형 연산자를 추가로 지원하며, 최근 Java 언어요소를 처리함으로써, Java 프로그램에 대한 효과적인 변이 분석을 지원한다. 기존 Java 프로그램 변이 생성 도구와 비교 실험을 수행한 결과, Mutagen4J이 기존 도구보다 유용한 변이를 평균 2.3배 생성하였다.
오골계의 초기성장 단계별 근육과 근섬유의 변화를 살펴보면 흉근 무게는 부화 직후에서 3주령까지 증가가 가장 뚜렷했으며 근섬유의 크기도 증가하였다. 이러한 결과를 바탕으로 가슴 근육과 근섬유 변화는 오골계의 초기성장단계에 있어서 체중변화와 연관성이 높음을 확인하였으며, 핵산 함량 및 단백질 변이 분석을 통해 근육내 이화학적 변이 및 성장잠재력의 변이를 심도있게 분석할 수 있었다. 또한 가자미근의 경우 0주령에서 3주령까지developmental muscle fiber 의 감소 및 소진과 adult muscle fiber의 형성 및 증가도 각 개체의 체중, 근육의 무게, 성장특성 및 성장가능성과 연관성이 있어, 이후 오골계의 근육성장특성 분석 시 조직학적 분석기법의 활용도 및 이화학적 변이 분석의 참고자료 및 활용도가 클 것으로 기대된다.
본 논문에서는 여러 시간대에 걸쳐 획득한 영상 데이터 집합에 대하여 동적 모델을 이용한 데이터들의 동시 가시화를 수행하고, 각 모델들 간의 변이를 분석하여 객관적인 영상 분석결과를 가시화해주는 연구를 수행하였다. 먼저 동적 모델의 동시 가시화를 위하여 동적 모델 데이터의 저장 및 로딩 모듈을 설계하였고, 동적 모델들간의 변이 분석은 체적, 속도를 비교 가시화함으로써 이루어졌다. 이를 한 환자에대하여 치료기간 중 일정 시간대별로 획득된 심장영상 집합들에 적용함으로써 기존의 영상분석의 한계점을 극복하고 심장 질환의 진단을 효율적으로 도울 수 있도록 하였다.
폐암의 변이 형태는 크게 침륜형과 팽창형의 두 가지로 나눌 수 있는데, 팽창형은 암의 크기가 크고 성장속도는 느린 특징을 가지고 있으며, 침륜형은 암의 크기가 작고 성장 속도는 빠르며 괴사 부분이 많고 경계선이 불규칙적인 특성을 가지고 있다. 본 논문은 병리 전문가의 이와 같은 시각적인 진단요소를 폐암 변이 분석을 위한 영상의 특성으로 추출하여, 형태학적 특성과 절감특성으로 분석한 후 의료 영상에 대한 진단을 전문가의 진단 견해와 비교해 보았다. 의료 영상에 대한 진단은 영상의 특성과 함께 전문가의 진단 기준에 대한 특성을 최대한 반영하는 특성에 의한 것이어야 할 것이다.
이 논문은 유한상태변환기만을 이용하여 한국어 형태소 분석 및 품사 태깅 시스템을 제안한다. 기존의 한국어 형태소 분석 시스템들은 규칙기반 형태소 분석기가 주를 이루고 한국어 품사 태깅 시스템은 은닉마르코프 모델 기반 품사 태깅이 주를 이루었다. 한국어 형태소 분석의 경우 유한상태변환기를 이용한 경우도 있었으나, 이 방법은 변환기를 작성하기 위한 규칙을 수작업으로 구축해야 하며, 그 규칙에 따라서 사전이 작성되어야 한다. 이 논문에서는 품사 태깅 말뭉치를 이용해서 유한상태변환기에서 필요한 모든 변환 규칙을 자동으로 추출한다. 이런 방법으로 네 종류의 변환기, 즉, 자소분리변환기, 단어분리변환기, 단어형성변환기, 품사결정변환기를 자동으로 구축한다. 구축된 변환기들은 결합연산(composition operation)을 이용하여 하나의 유한상태변환기를 구성하여 한국어 형태소 분석과 동시에 한국어 품사 태깅을 수행한다. 이 방법은 하나의 유한상태변환기만을 이용하기 때문에 복잡도는 선형시간(linear complexity)을 가지면, 형태소 분석기와 품사 태깅 시스템을 매우 짧은 시간 내에 개발 할 수 있었다.
효율적인 외국인직접투자유치를 위해서는 투자의 증감요인을 적기에 파악하는 것이 중요하다. 본 논문은 선진국그룹을 모집단으로 한 동태적 변이-할당분석(dynamic shift-share analysis)을 실시하여 2003-2012년 기간 중 한국으로 유입된 외국인직접투자의 증감을 세계성장효과, 산업구성효과, 경쟁력효과 등의 3개 요인으로 분해한다. 또한 분석결과를 세계를 모집단으로 한 분석결과 및 일반적인 변이-할당분석 결과와 비교한다. 2003-2012년 기간 중 대한(對韓) 외국인직접투자의 증가세는 선진국그룹의 추세보다 낮은 수준이었으며, 그 결과 산업구성효과와 경쟁력효과는 전체적으로 부(-)의 효과를 기록한 것으로 나타났다. 산업별로는 섬유 직물 의류, 화공, 전기 전자, 운송용 기계, 음식 숙박, 비즈니스서비스 산업이 양(+)의 경쟁력효과를 나타냈다. 분석기간을 2003-2007년 및 2008-2012년의 2개 기간으로 구분하면 2003-2007년 기간에는 대부분의 업종이 부의 경쟁력효과를 나타냈으나 2008-2012년 기간에는 대부분의 제조업 세부업종들이 양의 경쟁력효과를 나타냈다. 이는 한국으로 유입되는 외국인직접투자가 금융위기의 영향을 비교적 적게 받은 것을 반영한 것으로 해석된다.
모든 암 세포는 체세포 변이를 동반한다. 따라서 암 유전체 변이 분석에 의하여 암을 발생시키는 유전자 및 진단/치료법을 찾아낼 수 있다. 본 연구에서는 차세대 시퀀싱 데이터를 이용하여 암 특이적 단이 반복 변이(copy number variation, CNV) 유형을 밝히는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방식은 암 환자의 정상 세포와 암세포로부터 얻어진 정상 유전체와 암 유전체를 동시 분석하여 각각 CNV 후보 영역을 추출하며, 통계적 유의성 분석을 통하여 암 특이적 CNV 후보 영역을 선별하고, 다음 후처리 과정에서 참조 표준 서열(reference sequence)에 존재하는 오류 영역 보정 작업을 수행하여 정확한 암 특이적 CNV 영역을 추출해 낸다. 또한 다수의 대용량 유전체 데이터 동시 분석을 위하여 맵리듀스(MapReduce) 기법을 기반으로 하는 병렬 수행 알고리즘을 제안한다.
본 연구는 2008년 환자조사 자료를 이용하여 위장질환과 충수염질환을 대상으로 지역간 입원의료이용의 변이정도와 양상을 파악하고, 변이 발생에 영향을 미치는 관련 요인을 분석한 후, 이를 기초로 변이를 최소화하여 의료 이용을 적정화 시킬 수 있는 방안을 모색하기 위해 수행하였다. Extremal Quotient(EQ)와 변이계수(CV) 지표를 사용하여 변이수준을 파악하였고, 다중회귀분석을 통해 입원의료이용의 차이에 영향을 미치는 주요 요인들을 분석하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 위장질환의 소규모 지역별 성 연령 표준화에 따른 입원율의 경우 EQ 15.1, CV 0.4의 변이를 보였으며, 특히 농어촌 지역에서 변이 10대 상위군이 높은 분포를 나타냈다. 또한, 인구만명당 병상수, 의사수, 특수의료장비수에 따라 입원의료이용량이 통계적으로 유의한 양의 관계를 보였다. 둘째, 충수염질환에서는 EQ 12.41, CV 0.4를 나타냈고, 회귀분석을 통해 입원의료이용의 차이에 영향을 미치는 요인을 분석한 결과 통계적으로 유의하지 않았다. 본 연구 결과의 정책적인 함의로는 급성질환자의 입원의료이용의 형평성을 제고할 수 있도록 지역별 병상의 적정한 공급 관리와 효율적인 자원배분 및 의료서비스의 질적 차이를 감소시킬 수 있는 다각적인 정책 방안이 추진되어야 함을 시사해 준다.
차세대 염기서열 분석 기술은 성능과 비용 면에서 매우 향상되어 한 개체 내 여러 세포의 유전자 분석이 가능한 수준이다. 한 개체 내 여러 조직 세포의 유전자는 모두 동일하지 않기 때문에 여러 조직 세포의 Lineage 를 계층적으로 표현하고 이를 조직 세포 간 변이 정도를 파악하는 데 활용한다면 암 돌연변이 발생 등을 미리 예측할 수 있다. 본 논문은 한 개체 내 여러 조직 간 변이를 관찰하기 위해 변이 검출 데이터를 계층적 군집 방법을 이용해 분석하고 이를 시각화 하는 방법을 제안한다. 실제의 8 개 조직 세포의 유전자를 분석하고 변이를 검출하여 Dendrogram 그래프로 시각화 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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