본 연구의 목적은 치과분야에서 줄기세포 공급원으로써 과잉치의 활용 가능성을 알아보고자 Real Time Quantitative Reverse Transcription Polymerase Chain Reaction (Real Time qRT-PCR)법을 이용하여 발치된 과잉치 치수 유래 줄기세포 (supernumerary dental pulp stem cells, sDPSCs)로부터 상아모세포로의 분화여부를 관찰해 보는 것이었다. 이를 위해 상아모세포의 대표적인 발현인자로 알려진 alkaline phosphatase (ALP), osteocalcin (OC), osteonectin (ON), dentin matrix acidic phosphoprotein 1 (DMP-1) 그리고 dentin sialophosphoprotein(DSPP)의 발현을 분화제 처리 후 0일, 8일 그리고 14일째에 각각 Real Time qRT-PCR 법을 통해 상대적인 mRNA의 발현 양을 비교하여 변화 양상을 알아보았다. 또한 Alizarin-red solution 의 염색을 통해 sDPSCs가 분화제 처리 7일, 14일, 21일 그리고 28일째에 석회화 결절을 형성하는 정도를 시각적으로 확인해 보았다. Real Time qRT-PCR 결과 분화제 처리 8일째에 가장 높은 발현 양을 보이다가 14일째에 감소하는 추세를 나타내었으며, Alizarin-red solution 염색 결과는 7일째부터 흐리게 나타나다가 14일째에는 배지 전반에 걸쳐 진하게 염색되는 소견을 보였다. 따라서, sDPSCs를 이용한 연구에서 Real Time qRT-PCR법을 위한 분화제의 처리 기간은 8일 정도가 적절하며, Alizarin-red solution 염색은 14일이 적당한 것으로 사료된다.
본 논문에서는 망막의 전기생리학적 기전을 바탕으로 실제 망막과 유사한 기능 및 응답 특성을 갖는 망막 모델을 제안하였다. 시세포에서 양극세포까지는 기존에 연구된 여러 망막 모델들을 종합하여 모델링하였고, 3 NDP 기전을 이용하여 움직임 정보를 검출한다고 알려져 있는 아마크린세포와 양극세포 터미널에 관한 새로운 모델을 제안하였다. 이 모델의 평가를 위하여, 공간상의 동적 자극과 정지 자극에 대한 응답 특성을 비교 분석을 하였을 뿐만 아니라 자극의 움직임 속도에 따른 특성에 대한 분석도 수행하여 제안한 망막 모델을 검증하였다. 본 연구결과는 움직임 정보를 검출하기 위한 비전 시스템에 대한 인간 시각 시스템의 적용 및 생체에 이식할 수 있는 인공 망막의 개발을 위한 기초 연구에 이용될 수 있을 것이다.
배회성거미류의 배후발생과정에서 형태적 분화가 행동학적 특성으로 발현되는 기전을 규명하기 위하여 광릉늑대거미(Arctosa kwangreungensis) 후기배아와 각 발생 단계의 유충을 실험재료로 그 조직학적 및 미세구조적 변화를 광학 및 주사전자현미경으로 분석하였다. 난황주머니를 가진 후기배아는 부속지의 근육조직과 신경절의 미분화로 비활성상태를 유지하며, 시각기의 신경절과 신경의 발달도 미약하였다. 제1령 유충의 두흉부에서는 미분화된 세포집단이 관찰되고 체색의 발현과 복부신경절의 분화가 현저하였다. 먹이 활동을 시작하는 제2령 유충의 중추신경계에는 신경섬유가 급격히 증가되었고, 성체와 유사한 부속지의 분절구조와 시각기의 조직학적 체제가 확립되었다. 제3령 이후의 유충들은 탈피를 거듭하여 두흉부에서 중추신경계가 차지하는 영역이 축소되었고 독선과 근육조직, 그리고 결합조직등의 활발한 분화가 진행되었다. 먹이활동을 시작하는 제2령 유충 단계에서 부속지와 시각기의 조직학적 발생과 이를 통제하는 신경계의 분화가 완료되는 것으로 미루어, 섭식환경이 배후발생과정을 조절할 수 있으며, 특히 시각과 부속지에 의존하여 먹이를 포획하는 배회성거미류의 행동 습성이 형태조직학적 분화와 연관되어 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 생물체의 세포 내에 존재하는 방대한 객체들 사이의 복잡한 관계들로 표현되는 상호작용 네트워크를 효율적으로 구축할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 바이오 도메인 지식을 사용하여 상호작용 네트워크를 관리 및 활용하기 쉽도록 구축하고, 단백질과 같은 단순 바이오 객체뿐만 아니라 여러 개의 바이오 객체들로 구성된 복합 객체도 관리 할 수 있다. 여기서, 사용자가 바이오 객체들과 이들간의 복잡한 상호작용 관계를 직관적으로 정의 할 수 있는 인터페이스를 제공한다. 또한, 정의된 객체 및 상호작용 관계 정보를 이용하여 바이오 네트워크를 개념적으로 단순하게 표현할 수 있으며, 시각적으로도 네트워크를 자동으로 최적화하여 사용자가 복잡한 네트워크를 쉽게 분석 할 수 있도록 지원한다.
In this paper, we present a method that can recognize face images by use of a sparse population code that is a learning model about a receptive fields of the simple cells in the primary visual cortex. Twenty front-view facial images form twenty persons were used for the training process, and 200 varied facial images, 20 per person, were used for test. The correct recognition rate was 100% for only the front-view test facial images, which include the images either with spectacles or of various expressions, while it was 90% in average for the total input images that include rotated faces. We analyzed the effect of nonlinear functon that determine the sparseness, and compared recognition rate using the sparese population code with that using eigenvectors (eigenfaces), which is compact code that makes contrast with the sparse population code.
뇌파는 뇌신경 세포의 활동으로 발생하는 전기적 변화를 두피 표면에서 측정하여 기록한 것이다. 뇌활동의 변화는 공간적 시각적으로 파악할 수 있는 지표이며, 바이오 센싱을 통해 측정된 데이터를 활용한 미디어 컨텐츠 적용이 최근 시도되고 있다. 본 연구는 미디어 컨텐츠 평가를 위한 감성 지표로 뇌파 데이터를 인간의 오감으로 느낄 수 있는 표현으로 변환하는 프로세스를 구현하는 함으로써 현재 행해지고 있는 많은 미디어 아트에 대해 뇌파를 활용한 실시간 객관적 감성지표를 완성하는데 목적이 있다. 이에 대한 사전 연구로 본 논문에서는 측정된 뇌파 데이터를 인터렉티브 컨테츠적인 요소인 사운드로 청각화 하는 과정을 구현하였다.
전사체(transcriptome) 분석이란 주어진 조건 하에서 현재 세포 내에 발현된 모든 트랜스크립트의 종류와 양을 밝히는 것을 의미하며, 분석 결과는 질병 관련성/유전적 요인 규명 등의 연구에 직접 활용한다. 우리는 선행 연구에서 RNA-Seq 데이터를 이용하여 선택 스플라이싱 과정에 의하여 생성되는 모든 트랜스크립트의 유형을 분류/추출하는 새로운 방법론을 제안한 바 있다. 그 후속 연구로서 본 연구에서는 시간/공간 효율적인 알고리즘 구현을 위한 최적화 방법론을 제안하고, 실용화를 위한 전사체 분석 도구 개발에 대하여 논한다. 개발된 전사체 분석 도구에서는 기존의 분석 도구와 달리 RNA-Seq 데이터의 단계적 분석 결과를 시각적 뷰어를 통하여 검색 가능하며, 이들 기능은 복잡한 전사체 분석 결과의 이해와 타당성 검증에 활용한다.
국소 광적응 기능을 가지는 윤곽검출용 시각칩을 픽셀수 $32{\times}32$의 방사형 구조로 CMOS 공정기술을 이용하여 설계 및 제조하였다. 생체의 망막은 넓은 범위의 입력 광강도에 대해서 물체의 윤곽을 검출할 수 있다. 본 연구에서는 시세포, 수평세포, 쌍극세포로 이루어진 망막의 윤곽검출 기능을 모델링하여 윤곽검출용 인공시각칩을 설계하였다 국소 광적응을 위해 입력 광강도에 따라 수용야의 크기를 국소적으로 바뀌게 하였다. 아울러 단위셀을 방사형으로 배치함으로써 영상데이터의 양을 감소시킴과 동시에 칩의 중심부분으로 갈수록 해상도가 높아지도록 설계하였다. 설계된 칩은 $0.6\;{\mu}m$ double-poly triple-metal 표준 CMOS 공정기술을 이용하여 제조되었으며, HSPICE 시뮬레이션으로 성능을 최적화 시켰다.
최근 의료영상의 발전에 따라 의료 영상 생성에 대한 다양한 연구가 제안되고 있는데, 이와 관련하여 생성된 의료 영상의 품질과 다양성을 정확하게 평가하는 것이 중요해지고 있다. 생성된 의료 영상을 평가하는 방법으로는 전문가의 시각적 튜링 테스트(visual turing test), 특징 분포 시각화, IS, FID를 통한 정량적 평가를 통해 평가하고 있으나 의료 영상을 품질(fidelity)과 다양성(diversity) 측면에서 정량적으로 평가 하는 방법은 거의 이루어지고 있지 않다. 본 논문에서는 DCGAN과 PGGAN 생성 모델을 통해 비소세포폐암 환자의 흉부 CT 데이터 셋을 학습하여 영상을 생성하고, 이를 품질(fidelity)과 다양성(diversity) 측면에서 두 생성 모델의 성능을 평가한다. 1차원 점수 기반 평가방법인 IS, FID와 2차원 점수 기반 평가방법인 Precision 및 Recall, 개선된 Precision 및 Recall을 통해 성능을 정량적으로 평가하고, 의료영상에서의 각 평가방법들의 특징과 한계점에 대해서도 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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