목적: 골의 거대세포종양의 재발과 면역조직화학적 표지자와의 연관성을 연구하였다. 대상 및 방법: 골에서 유발된 거대세포종양 10례를 대상으로 하였다. 6명은 남자, 4명은 여자였다. 모든 환자는 수술 전 생검을 통해 확진 후 수술을 시행하였다. 방사선학적 분류는 Enneking grading system에 의하여 이루어졌다. 면역조직화학적 연구를 위해 MCM3, Ki-67 그리고 HH3 표지자가 사용되었다. 면역조직화학적 검사는 Microarray block을 사용하여 시행하였다. 결과: 10례 중 3례(30%)에서 같은 위치에서 재발되었다. 재발된 3례 중 2례는 방사선학적 단계 상 단계 2였고, 1례는 단계 1이었다. 면역조직화학적 표지자의 발현율이 방사선학적 단계 1보다 2, 3에서 증가되었다. 하지만 결과의 일관성이 없어 세포 증식율과 방사선학적 단계의 연관성은 판별하기 어렵다. 평균 MCM3 표지자의 발현율은 재발하지 않은 종양에서 11.2%, 재발한 종양에서 7.2%였다. Ki-67은 12%, 8.9% 였고, HH3는 66.9%, 75.4%였다. MCM3 와 Ki-67 표지자는 재발한 종양에서 오히려 감소된 결과를 보여 재발율과는 연관이 없을 것으로 생각된다. HH3표지자는 재발한 종양에서 증가된 소견을 보여 거대세포종양의 재발과 연관이 있음을 보여주었다. 결론: 본 연구는 면역조직화학적 표지자 중 HH3표지자가 거대세포종양의 재발 가능성을 판정하는데 기준이 될 수 있을 것으로 생각된다.
본 총설에서는 산림생태계의 생태수문시스템을 복잡계의 관점에서 바라 보았을 때, (1) 생태수문계의 구성 요소들이 상호작용을 통해 망을 형성하고 집단적인 반응을 하며, (2) 복잡정교한 정보 처리를 수행하고, (3) 자기-조직화 과정을 통해 적응해 가는 복잡계의 특징들을 볼 수 있을 것이라고 가정하였다. 제시된 과정망 그리기의 결과는 생태수문계에 관여하는 다양한 시공간 규모의 과정들이 실제로 관련 변수들 간의 되먹임과 정보 흐름의 망을 형성하고 있음을 명확히 보여준다. 또한 구성 변수들이 독특한 형태(즉, 차별화된 결합 형태, 방향성 및 시간 지연 규모)로 정보를 교환함으로써, 망 안에 또 다른 망을 형성하며 일관되게 조직화되어 특정한 하부계들을 구성하는 계층적(hierarchical) 구조를 잘 나타낸다. 이러한 하부계들이 종관 하부계(SS), 대기경계층 하부계(ABLS), 생물리 하부계(BPS), 생물리화학 하부계(BPCS) 등으로 다양하게 나타남을 보여준다. 주목할 점은, 이러한 하부계들이 서로 되먹임 고리들을 맺거나 끊음으로써 지역하부계(RS)와 같은 새로운 하부계의 집합체를 생성하거나, 또는 분리시킨다는 것이다. 이러한 과정은 바로 복잡계의 특성인 자기-조직화 과정의 증거로서, 생태계가 계층적으로 조직화되어 성장하고 발전하면서, 자연적/인위적 교란 속에서도 자기-조직화를 통해 동적 평형을 유지하며, 환경 변화에 적응하고 진화해 나감을 함축적으로 의미한다. 생태계의 건전성은 시스템의 자기-조직화 과정들이 유지될 때에 비로소 보존되는 것이기 때문에, 이러한 관점에서 과정망 연구방법은 의미있고 이치에 닿는다.
원충성 질병인 Neospora caninum은 소와 개를 비롯한 여러 동물에서 유ㆍ사산 및 신경증상을 유발하는 질병으로 전 세계적으로 그 피해가 증가하고 있으며, 최근국내에서도 젖소농가를 중심으로 발생보고가 있으나, 한우에 대해서는 거의 역학적조사가 되어있지 않은 바, 본 연구에서는 도축되는 한우, 유ㆍ사산 및 기형송아지를 중심으로 간접형광 항체검사법(IFAT)을 이용한 혈청학적 조사 및 면역조직화학적 방법에 의한 Neospora caninum의 동정을 실시하였다. (중략)
핀테크 시대가 본격화 되면서 결제/송금, 인터넷전문은행, 클라우드 펀딩 등 모든 분야의 핀테크 서비스는 금융 소비자의 개인 정보를 활용해야 하는 비대면 거래로 이뤄지는 만큼 보안 대책은 필수적이다. 핀테크에서 보안의 중요성은 아무리 강조해 다 지나치지 않는다. 금융사고 발생시 기업의 브랜드 가치는 물론 기업의 존폐 위기 까지 발생한다. 하루에도 악성코드가 수백만개씩 발생하고 있는 상황에서 금전적 이득을 노리는 피싱/파밍/스미싱/랜섬웨어 등 보안 위협은 날로 조직화되고 지능화되고 있다. 이렇게 지능화되고 조직화되고 있는 보안 위협으로 부터 소비자를 보호하고 안정적인 서비스를 제공하기 위해서는 보안 활동에 대해 알아본다.
코호넨(T. Kohonen)의 자기조직화지도(Self-Organizing Map; SOM)은 저차원 그리드 공간에 고차원 다변량 자료를 축약하여 시각적으로 나타내는 비지도 학습법의 일종으로 최근 들어 통계 분석자들이 많은 관심을 가지고 있는 분야이다. 그러나 SOM은 개체공간의 연속형으로 표현되는 개체를 저차원 그리드공간에 승자노드에 비연속적으로 표현한다는 단점을 지니고 있다. 본 논문에서는 SOM을 통계적 목적으로 사용하기 위해 요구되는 그리드공간에 개체를 연속적으로 표현하는 방법들을 제안하고 활용 예를 제시하고자 한다
1. 배추벌레를 써서 성충안의 원추체의 기원과 그 형성에 관한 조직학적 연구를 하는 동시에 원추체의 조직화학적 분석을 하였다. 2. 조기용의 시판 연변에 왕성하게 세포분열을 일으키는 곳이 두군데 있다. 하나는 시판의 내연에 있어서 원추체세포를 만들어내고 또하나는 외연에 있어서 망막세포들을 형성한다. 3. 원추체는 척추동물의 각막과 마찬가지로 mucopolysaccharide-protein complex 로 되어 있다. 4. 원추체세포속 polysaccharides 는 처음에는 가용상태로 원추체 속에 분필되나 후에 중합과 단백질의 결합으로 불용상태로 된다.
위성이 보내어오는 영상의 량은 인간이 일일이 실시간으로 검색할 수 없을 정도의 방대한 양이다. 그러므로 위성이 보내어오는 영상을 자동적으로 빠른 시간내에 분석하기 위하여 원패스로 성질이 유사한 영역을 묶어서 분류하는 알고리즘이 필요하다. 본 연구에서는 자기조직화 신경망(SOM)을 인공위성 영상을 원패스에 분할할 수 있도록 학습방법을 개선하였으며 개선된 SOM 알고리즘이 같은 원패스 알고리즘인 온라인 K-means과 비교하여 유효함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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