• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제44권1호
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• pp.44-51
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• 1997

연구배경 : 최근 알려진 ${\gamma}{\delta}$ 수용체는 결핵균 감염의 초기에 제2형 주요 조직적합성 복합계(MHC class II)의 인식없이 결핵균 항원에 반응하여 세포성 면역반응을 나타냄이 보고되었다. 이에 연구자등은 페결핵환자와 결핵성 흉막염 환자, 그리고 다른 원인의 흉막염 환자사이에 T 림프구의 조성과 ${\gamma}{\delta}$ T-림프구 수의 차이를 관찰하였다. 방법 : 대상은 폐결핵환자 30예(이중 결핵성 흉막염환자 15예), 폐암 환자 12예(이중 악성 흉막염 환자 9예), 폐렴 7예(이중 폐렴성 흉막염 6예)등 모두 49예였다. 혈청 ADA(adenosine deaminase)활성도는 Hitachi 747 자동화학분석기에서 측정하였다. T 세포 림프구 아형의 분류는 lysed whole blood method로 anti-Leu4, anti-Leu3a, anti-Leu2a, anti HLA-DR 그리고 anti-TCR-${\gamma}{\delta}$-1를 이용하여 flow cytometer로 분석하였다. 결과 : 1. 말초혈액내 ${\gamma}{\delta}$-T 림프구의 평균치는 $4.8{\pm}4.6%$ 였고, 결핵군(29예) $5.5{\pm}4.5%$, 비결핵군(14예) $3.3{\pm}2.9%$(폐암군 $4.0{\pm}3.2%$, 폐렴군 $2.2{\pm}1.6%$로 유의한 차이는 없었다(p=0.24). 질병의 이환기간 1개월 이내의 환자중에서도 결핵군(20예) $6.4{\pm}6.6%$, 비결핵군(14예) $3.3{\pm}2.9%$ 으로 유의한 차이는 없었다(p=0.16)(Table 1). 2. 흉막액내 T 세포 림프구 아형중 CD4 림프구는 결핵성 흉막액에서는 $54.6{\pm}13.8%$, 비결핵성 흉막액에서는 $36.2{\pm}25.3%$(악성 흉막액 $38.4{\pm}23.8%$, 폐렴정 흉막액 $30.1{\pm}34.0%$ 결핵성 흉막액에서 의의있게 높았다(p=0.04)(Table 2). 3. 흉막염이 있던 환자에서 말초혈액내 ${\gamma}{\delta}$-T 림프구는 결핵성 흉막염군(14예)이 $7.0{\pm}9.0%$, 비결핵성 흉막염군(11예) $3.0{\pm}2.0%$ (악성 흉막염군 $3.1{\pm}2.2%$, 폐렴성 흉막염군 $2.7{\pm}1.7%$로 차이는 없었다(p=0.16). 흉막액내 ${\gamma}{\delta}$-T 림프구는 결핵성 흉막염군(15예)이 $3.9{\pm}2.9%$, 비결핵성 흉막염군(10예) $2.1{\pm}2.2%$(악성 흉막염군 $2.0{\pm}2.5%$, 폐렴성 흉막염군 $2.4{\pm}1.7%$ 로 유의한 차이가 없었다(p=0.12). 4. 환자의 연령이나 성별과 말초혈액내 ${\gamma}{\delta}$-T 림프구수와는 상관관계가 없었고, 폐결핵 환자에서 병변의 정도, 혈청 및 흉막액내 ADA와 ${\gamma}{\delta}$-T 림프구수와도 상관관계가 없었다. 결론 : 결핵성 흉막염환자에서 말초혈액 및 흉막액내 ${\gamma}{\delta}$-T 림프구수의 유의한 증가는 없어 다른 질환과의 감별진단에 도움이 되지 못할 것으로 생각되며, ${\gamma}{\delta}$-T 림프구의 증가는 결핵 초기 환자들을 대상으로 추가 연구가 필요할 것으로 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.23-43
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• 2016

최근 IT기술의 발전에 따라 많은 사람들이 자신들의 여가활동에 대한 경험을 공유하고 있으며, 역으로 다른 사람들의 여가활동에 대한 경험을 참고하여 더 나은 여가활동을 누릴 수 있는 기회를 얻게 되었다. 이러한 현상은 영화, 숙박, 음식, 여행 등 여가활동 전반에 걸쳐 나타나고 있으며, 그 중심에는 여가활동에 대한 정보를 요약하여 제공하는 수많은 사이트가 있다. 대부분의 여가활동 정보 사이트는 각 상품에 대한 평균 평점뿐만 아니라 상세 리뷰를 제공함으로써, 해당 상품을 구매하고자 하는 잠재고객의 의사결정을 지원하고 있다. 하지만 기존 대부분의 사이트는 한 단계의 평가기준에 따라 평점과 리뷰를 제공하기 때문에, 각 평가기준을 구성하는 세부요소에 대한 특징과 평가기준 별 주요 이슈를 파악하기 위해서는 상당히 많은 수의 리뷰를 직접 읽어야 한다는 불편이 따른다. 즉 사용자는 자신이 중요한 것으로 생각하는 평가기준에 대한 조건을 파악하기 위해, 많은 수의 리뷰를 하나하나 읽어보는 과정에서 많은 시간과 노력을 소비하게 된다. 예를 들어 호텔의 접근성, 객실, 서비스, 음식 등 한 단계의 평가기준만을 사용하여 평점과 리뷰를 제공하는 사이트의 경우, 접근성 중 특히 지하철역과의 거리, 객실 중 특히 욕실의 상태를 살펴보고자 하는 사용자에게 필요한 정보를 충분히 제공하지 못하게 된다. 따라서 본 연구에서는 기존 여가활동 정보 사이트의 한계, 즉 평가기준별로 입력된 리뷰를 신뢰하기 어렵다는 점과 평가기준을 구성하고 있는 세부 내용을 파악하기 어렵다는 점을 극복하기 위한 방안을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 방법론은 사용자가 별도의 구분 없이 입력한 리뷰를 그 내용에 따라 평가기준별로 자동 분류하고, 각 평가 기준 별 주요 이슈를 요약하여 제공한다. 제안 방법론은 최근 텍스트 분석에 활발하게 사용되고 있는 토픽 모델링(Topic Modeling)에 기반을 두고 있으며, 각 리뷰를 하나의 문서 단위로 사용하는 것이 아니라 리뷰를 문장 단위로 끊어 개별 리뷰 유닛(Review Unit)으로 분해한 뒤, 평가기준별로 리뷰 유닛을 재구성하여 분석한다는 측면에서 기존의 토픽 모델링 기반 연구와 큰 차이가 있다고 할 수 있다. 본 논문에서는 제안 방법론을 실제 호텔 정보 사이트에서 수집한 423건의 리뷰 문서에 적용하여 6가지 평가기준에 대해 총 4,860건의 리뷰 유닛을 재구성하고, 이에 대한 분석 결과를 소개함으로써 제안 방법론의 유용성을 간접적으로 보인다.