본 논문은 정형외과영역인 대퇴부에 고정하여 사용하는 금속판으로 골 고정 골절치료의 유합술 골절치료를 할 수 있도록 구성하였는데, 사용되는 치료방법은 견고하고, 안정적이며, 역동적인 생물학적 금속판으로 고정 골수강 내 고정술을 적용되도록 견고한 골접촉 곡선형 시스템을 분석하였다. 금속판은 두 가지 유형으로 장형과 단형으로 구성되고, 금속판의 굴곡이 구조적이고 기하학적으로 경성 및 강도가 고루 분포하도록 최적화 하였다. 장 플레이트의 골접촉에 따른 곡선형으로 굽힙강도는 11,000N 이고, 단 플레이트의 골접촉에 따른 곡선형으로 굽힙강도는 6,525N 이며, 금속판에 골편간 압박을 주는 인장강도는 $1573N/m^2,\;1539N/m^2$정도이다. 금속판은 곡선부와 금속판부의 두 가지 부분으로 나뉘어져 있는데, 곡선부만 있는 단형과 밑 부분의 금속판이 달려있는 장형으로 진행되며, 곡선부의 단형은 전체적인 Profile이 낮고, 금속판이 달려있는 장형은 슬리브의 일체형으로 Profile보다 약간 높아져서 있다. 본 논문의 결과로 제공되는 것은 Hip Implant의 Revision case에 있어 보완뿐만 아니라 Hip Neck Fracture 경우에 사용되었던 Compression Hip Screw의 사용이 가능할 것으로 예상된다.
대청호에서 수화 발생시기인 2003년 7월에서 10월까지 분자생태학적 방법의 하나인 DGGE (denaturing gradient gel electrophoresis)를 이용하여 시간에 따른 세균군집구조의 변화를 연구하였다. 조사기간 동안 출현한 식물플랑크톤을 형태학적으로 분류한 결과 cyanobacteria, 규조류 및 녹조류가 발견되었고, 이 중 Microcystis, Chroococcus, Oscillatoria, Phormidium 속이 크게 우점하였다. 16S rDNA의 DGGE pronto 분석에 의하여 Microcystis flos-aquae와 Oscillatoria spp.가 우점하는 것으로 확인되었으며, Aphanizomenon flos-aquae는 8월 중순에 우점하는 것으로 확인되었다. DGGE profile을 토대로 cluster analysis를 적용하여 다양한 미생물 군집의 유사성을 비교한 결과, 9월 2일의 미생물 군집이 다른 시기의 시료와 확연히 다른 그룹으로 구분되었다. 결과적으로 분자 생물학적 방법은 형태적 분석방법과 유사한 결과를 보였으며, 일부 세균의 분포 및 변화, 미생물 군집의 유사성 등에 대한 추가적 정보를 제공하였다.
NGS (Next-generation sequencing), 즉 차세대염기서열분석은 유전체 수준의 방대한 DNA를 작은 절편으로 만들어서 그 절편들의 염기서열들을 동시에 읽어내는 기법이다. 현재 다양한 생명체의 유전체 염기서열 분석부터 cDNA (complementary DNA)나 ChIPed DNA (chromatin immunoprecipitated DNA)를 분석하는데 이 NGS 기법을 사용하고 있으며, 이 때 얻어진 데이터를 적절히 처리하고 분석하는 일은 생물학적으로 유의미한 결과를 얻기 위하여 중요하다. 하지만 대용량 데이터의 저장 및 활용, 그리고 컴퓨터 프로그래밍 바탕의 데이터 분석은 실험을 수행하는 일반 생물학자들에게 어려운 일이다. Galaxy 플랫폼은 다양한 NGS 데이터 분석 tool을 무료로 제공하는 웹 서비스이며, 생물정보학이나 프로그래밍에 대한 전문지식이 없는 연구자들에게 웹 브라우저만을 이용하여 데이터를 분석할 수 있는 환경을 제공한다. 본 논문에서는 ChIP-seq (chromatin immunoprecipitation-sequencing) 수행을 위한 라이브러리 제작 과정 및 Galaxy 플랫폼을 이용한 ChIP-seq 데이터 분석 과정을 설명하고, K562 세포주에서 수행한 히스톤 H3K4me1 ChIP-seq 결과가 public 데이터와 일치함을 보여준다. 따라서 Galaxy 플랫폼을 활용한 NGS 데이터 분석은 생물정보학에 대한 손쉬운 접근 방법을 제공할 것으로 기대된다.
일반적인 컴퓨터 프로그램의 구성적, 구문적 특징은 소스 코드로부터 추출한 키워드들의 서열로 나타낼 수 있다. 따라서 추출한 키워드의 서열을 비교하면 두 프로그램의 유사성과 상이점에 대해서 잘 파악할 수 있다. 서열의 유사성을 측정하는 여러 가지 방법은 생물학적 유전자 서열을 다루는 생물정보학에서 활발한 연구가 이루어져왔다. 본 논문에서 우리는 두 프로그램간의 유사성을 측정하고 서열 정렬 방법을 이용하여 부분 표절 검출을 하는 새로운 방법을 제안한다. 제시한 방법의 성능을 평가하기 위해서, 2001년 자료구조 수업에 참석한 수강생들이 제출한 프로그램을 실험 데이타로 사용하여 표절을 검사하였다. 실험결과는 제안된 기법이 표절 검사에 있어 가장 널리 사용되는 지문법(fingerprint)보다 더 효과적임을 보여 주었다.
마이크로어레이 실험 결과로부터 생존예측지표를 개발하는 일은 관찰 유전자수가 환자의 수보다 훨씬 많고 또 반응변수가 중도절단이 포함된 생존시간이기 때문에 어려운 작업이다. 또한 개별유전자 분석의 문제점이 대두되면서 동일한 대사기능을 수행하는 유전자들의 집합을 대상으로 분석하는 방법이 대두되고 있다. DLBCL 환자들의 마이크로어레이 유전자 발현 자료와 생존시간, 유전자들의 대사경로 정보를 바탕으로 생물학적 해석이 쉬운 생존예측지표를 찾고 그 정확성을 검정하는 pilot study를 실시하였다. 또한 유전자 걸러내기가 지표의 효율성에 미치는 영향력도 비교하여 보았다.
하천수변조사는 하천수변의 물리 화학 생물학적 특성 파악과 이들의 상호 연관성 및 변화양상을 분석하기 위한 기초자료 수집과정이다. 하천수변조사는 치수 및 이수기능뿐아니라 하천환경 기능을 보전, 재생 및 복원시키고자 하는 하천정비사업에 이용되고 있으며, 이에 따라 하천정비기본계획, 하천환경정비사업 등에서 많은 조사가 이루어지고 있다. 그러나 수집된 자료의 형태가 대부분 도면이나 이미지 형태로 관리되고 있어 향후에 수변의 변화 상태를 갱신하기가 어려운 실정이다. 본 연구에서는 행정중심복합도시 권역내의 국가하천, 지방하천, 소하천을 대상으로 하천수변조사를 실시하였으며 조사결과의 체계적 관리를 도모하기 위하여 하천수변조사지도 DB 구축과 이를 관리할 수 있는 시스템을 개발하였다. 본 연구의 성과는 단기적으로는 하천환경정비시 보전 및 복원 방향의 설정, 하천의 현재 상황을 파악하고 이를 공사 진행에 반영, 공사 과정 중에서 하천의 반응상태를 파악하여 사업진행이나 방식을 개선하는데 활용될 수 있다. 장기적으로는 행정중심복합도시 조성 전후의 하천환경 및 생태변화상을 제공할 수 있고 자연친화적인 하천환경 관리를 위한 하천환경정보를 제공할 수 있다.
다중 서열 정렬(multiple sequence alignment, MSA)은 단백질과 핵산 서열들의 분석에 필요한 가장 중요한 도구이다. 생물학적인 서열들은 그들 사이의 유사성과 차이점을 보여주기 위하여 각각의 서열들을 수직적으로 정렬한다. 본 논문에서는 클러스터링 분기를 이용하여 두 그룹의 서열들 사이에서 정렬을 수행하는 효율적인 그룹 정렬 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘(Multiple Sequence Alignment using Clustering Divergence : CDMS)은 하향식 발견 방법인 트리 형태의 병합을 위해 클러스터링 방법으로 구축하였다. 클러스터링 방법은 가장 긴 거리를 가지는 서열을 두 개의 클러스터로 나눌 수 있다는 것에 기초하였다. 제안한 새로운 서열 정렬 알고리즘은 기존의 Clustal W알고리즘 보다 질적 향상과 처리 시간 단축 O($n^{3} L^{2}$)이 기대된다.
MCP(Maximal Clique Problem)를 해결하기 위해 DNA 컴퓨팅이 사용되고 있다. 그러나 현재의 DNA 컴퓨팅을 MCP에 적용하였을 때, 정점과 간선을 효율적으로 표현할 수 없으며 제한 효소의 잘못된 사용으로 인하여 해를 찾을 수 없는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 MCP의 문제점을 해결하기 위해 DNA 컴퓨팅 기법에 DNA 코딩 방법을 적용한 ACO(Algorithm for Code Optimization)를 제안한다. 우리는 ACO를 MCP에 적용하였고, 그 결과 ACO는 Adleman의 DNA 컴퓨팅 알고리즘 보다 가변길이의 DNA 코드를 표현할 수 있으며, 불필요한 정점을 제거한 코드를 생성할 수 있었다. 또한 ACO는 Adleman의 DNA 컴퓨팅 알고리즘 보다 탐색 시간과 생물학적 오류율을 15% 정도 줄임으로써 4배 정도 많은 최종해를 얻을 수 있었다.
사회가 복잡해지면서 많은 사람들이 여러 경로를 통해 정신적 상처를 입고 마음의 병을 앓고 있다. 이런 사람들에 대한 도서관적 봉사방법으로 정선된 책을 통한 정신치료가 있는데 이것을 독서치료라고 한다. 우리나라에서는 독서치료에 대한 관심이 적어 그다지 많이 연구되지 않았고, 도서관에서의 봉사도 활발하지 않았지만 최근 이것에 대한 관심이 점차 높아지고 있다. 따라서 본 연구에서는 독서치료에 대한 도서관 봉사의 가장 기본적 도구인 상황별독서목록을 만들기 위하여 독서치료 대상자의 상황을 분류하기 위한 기준을 마련하였는데 제1차적 기준은 생물학적 특성으로서의 성과 연령이고 2차적 기준은 가정, 학교, 직장 등 공간적 특성, 3차적 기준은 인간관계이다.
본 논문에서는 18F-FDG PET과 CT에서 추출한 영상인자를 이용하여 비소세포폐암의 전이를 예측하는 머신러닝 모델을 생성하였다. 18F-FDG는 종양의 포도당 대사 시 사용되며 이를 추적하여 환자의 암 세포를 진단하는데 사용되는 의료영상 기법 중 하나이다. PET과 CT 영상에서 추출한 이미지 특징은 종양의 생물학적 특성을 반영하며 해당 ROI로부터 계산되어 정량화된 값이다. 본 연구에서는 환자의 의료영상으로부터 image texture 프절 전이 예측에 있어 유의한 인자인지를 확인하기 위하여 AUC를 계산하고 단변량 분석을 진행하였다. PET과 CT에서 각각 4개(GLRLM_GLNU, SHAPE_Compacity only for 3D ROI, SHAPE_Volume_vx, SHAPE_Volume_mL)와 2개(NGLDM_Busyness, TLG_ml)의 image texture feature를 모델의 생성에 사용하였다. 생성된 각 모델의 성능을 평가하기 위해 accuracy와 AUC를 계산하였으며 그 결과 random forest(RF) 모델의 예측 정확도가 가장 높았다. 추출된 PET과 CT image texture feature를 함께 사용하여 모델을 훈련하였을 때가 각각 따로 사용하였을 때 보다 예측 성능이 개선됨을 확인하였다. 추출된 영상인자가 림프절 전이를 나타내는 바이오마커로서의 가능성을 확인할 수 있었으며 이러한 연구 결과를 바탕으로 개인별 의료 영상을 기반으로 한 비소세포폐암의 치료 전략을 수립할 수 있을 것이라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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