18세기 후반, 맬더스는 최초로 집단의 개체군 성장에 대해 연구하였고 버룰스트는 맬더스 모델을 수정하여 로지스틱 모델을 창안하였다. 종간의 포식경쟁에 대한 모델로서 록카-볼테라모델이 만들어졌으며 가우스는 박테리아를 이용한 실험을 통해 록카-볼테라 모델을 변형 발전시켰다. 종간의 포식 작용과 경쟁에 대해 연구하는 와중에 불안정 공존 부동점의 존재가 밝혀지면서 솔로몬과 홀링은 피식자에 대한 포식자의 제한된 능력을 고려한 기능 반응과 수반응을 록카-볼테라 모델에 적용하였다. 니콜슨과 베일리는 숙주와 기생포식자 사이의 포식활동을 연구하여 이산 모델을 만들었다. 20세기에 들어와서 질병 역학에 대한 수학적 모델이 연구되었고 실제 자료와의 비교 연구가 진행되었다. 질병 역학 모델은 역학적 현상에 따라 SIS, SIR 또는 SEIR과 같은 다양한 모델로 명명되었는데, 이들 대부분은 SlR모델을 기본으로 하여 발전되었다.
다양한 신경성 퇴행 질병을 유발하는 아밀로이드 섬유의 기계적 특징에 대한 이해는 아밀로이드 성장 메커니즘에 직접 관련되어 있기 때문에 질병 역학적 관점에서 많은 연구 진행 되어 왔다. 최근 아밀로이드 섬유의 높은 물성 값과 자가 결합능력을 통해 새로운 재료로 이용 하려는 시도가 진행되고 있다. 본 연구에서는 심혈관 질환을 유발하는 transthyretin($TTR_{105-115}$)의 핵심 영역의 기계적 특성을 분자 동역학 전산 역학을 통해 평가했다. 특히 end-terminal capping의 효과가 $TTR_{105-115}$의 구조적 안정성에 미치는 영향을 평가했다. 인장모사 분자 동역학을 통해(steered molecular dynamics, SMD) 기계적 거동과 물성을 측정하였다. 재료의 기계적 특성에 영향을 주는 인자를 밝히고 자연 모사 재료로써의 활용 가능성에 대한 제시를 하였다.
EEG(electroencephalogram)는 주로 전문가의 판독에 따른 주관적 판단에 의존하여 임상에서 사용되어져 왔다. 그러나 비선형 동역학 분석을 이용한 해석학적인 정량화 연구가 진행 되어짐에 따라 특이 패턴을 이용한 환자의 질병진단 이외에도 정상인의 뇌 활동 및 인지기능 둥을 이해하기 위한 도구로써 그 활용범위가 넓어지고 있다. 본 논문에서는 정상인에게 다양한 자극을 준 후 측정한 EEG를 상관차원 분석법을 이용하여 다양한 자극에 대한 뇌파의 특징을 분석하였다. 그 결과 각 자극에 따른 뇌 활동도의 차이를 정량적으로 분석할 수 있었으며, 뇌 활동 부위와 자극과의 관계도 정량적으로 분석할 수 있었다.
기계학습법의 신경망 기술을 이용한 자료분석은 질병 유전자 탐색 및 진단, 신약 개발, 약인성 간 손상 예측 등과 같은 다양한 분야에서 활용되고 있다. 질병 특징 발견을 위한 자료분석은 DNA 정보를 기반으로 이루어질 수 있다. 본 연구에서는 DNA의 분자 정보 중 DNA의 길이와 용액 내 DNA의 길이별 종 개수를 예측하는 신경망을 개발하였다. 겔 전기영동을 통한 기존 방법론의 시간 소요 한계점을 해결하고자, 미세유체역학적 농축 장치의 동역학 자료를 분석 대상으로 하여 실험 분석 과정 중의 시간 소요 문제점을 해결하였다. 동역학 자료를 공간시간 지도로 재구성하여 학습 및 예측에 필요한 계산용량을 낮추었으며, 공간시간 지도에 대한 분석 정확도를 높이기 위해 합성곱 신경망을 활용하였다. 그 결과, 단일 변수 회귀로써의 단일 DNA 길이 예측과 복합 변수 회귀로써의 다종 DNA 길이의 동시 예측 및 이진 분류로써의 DNA 혼합 종 개수 예측을 성공적으로 수행하였다. 추가적으로, 예측 과정 중 발생할 수 있는 예측 편향을 학습 자료 구성 방식을 통한 해결책을 제시하였다. 본 연구를 활용한다면, 광학 측정 자료를 이용하는 액체생검 기반의 세포유리 DNA 분석 및 암 진단 등의 의학 자료 분석을 효과적으로 수행할 수 있을 것이다.
2003년 12월 10일 국내에서 첫 AI 발생이후 2018년 3월 17일까지 우리는 총 11차례의 AI(조류인플루엔자) 피해를 겪었다. 정부는 매번 AI 예방 대책을 발표하고 있지만 축산농가들에게만 책임을 전가하고 가중시키는, 실효성이 전혀 없는 공염불 대책이라는 지적이다. AI 발생 때마다 실시하는 역학조사 결과는 매번 철새에 의해 국내로 유입된 바이러스가 차량이나 사람 등을 통해 농장 내로 유입된 것으로 추정만 하고 있다. 결국 AI의 정확한 발생원인 조차 명확히 밝혀내지 못하면서 해당 축산농가와 축산관련 종사자들에게 그 책임을 떠넘기고 있는 것이다. 정녕 눈에 보이지 않는 바이러스로 인한 질병 발생의 책임을 계속해서 농가가 떠안아야 하는 것일까? 2017년 평창 동계올림픽을 대비해 시범적으로 실시하였던 겨울철 오리농가 사육제한 사업이 올해로 3번째 시행을 앞두고 있다. 세계 어느 나라에서도 전례가 없는 반강제적 사육제한이 우리나라에서는 정례화되고 있는 것이다. 매년 겨울철마다 30%에 달하는 오리농가들이 사육을 제한당하면서 오리고기의 수급 불안이 가중되고 있지만 정작 피해을 입은 오리농가를 위한 정책은 전혀 없다. 97%가 계열화되어 있는 오리산업의 특성상 관련 종오리장 부화장 도축장 등으로 피해가 직결되고 있지만 이에 대한 보상대책은 전무한 것이다. AI 뒤에 남은 오리업계의 피눈물은 과연 누가 책임 질 것인가?
Ixodes persulcatus 진드기의 표면구조 관찰을 위하여 교미중에 있는 자웅 성충 표본을 주사전자현미경으로 사진을 촬영하여 영상을 분석하였으며 아울러 생태와 질병과의 관련성에 대하여 문헌고찰을 하였던 바, 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 자웅표본간에 성별에 따른 외형상의 차이가 명백하였으며 자충은 웅충에 비하여 대형의 모습을 나타냈다. 2. 생식구는 깊게 잘 발달되어 있으며, 항문구는 항문주변의 전방으로 명확하고 특징적인 구조를 나타냈다. 3. 제4촉지는 단축되어 있는 형태를 나타내며, 제3촉지의 복방상부에 얹혀져 있었다. 치열에 대한 치식은 일반적으로 3/3을 나타냈다. 4. 웅충에 있어서의 악체부의 배면후방바닥은 반듯한 직선장을 나타냈다. 5. 각종 전염병과 철새와의 관련성에 있어서 동 진드기유는 매개체로서 작용하며 역학상 중요성이 있는 것으로 고찰되었다.
심장비대증은 흉부 X선 영상에서 흔히 보이는 질병 중 하나이지만 조기에 발견을 하지 못하면 심각한 합병증을 유발할 수도 있다. 이러한 점을 고려하여 최근에는 여러 과학기술 분야의 발전으로 인공지능을 이용한 딥러닝 알고리즘을 의료에 접목시키는 영상 분석 연구들이 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 Inception V3 딥러닝 모델을 흉부 X선 영상을 이용하여 심장비대증의 분류에 유용한 모델인지 평가하고자 한다. 사용된 영상의 경우 총 1026장의 경북대학교병원 내 정상 심장 진단을 받은 환자와 심장비대증 진단을 받은 환자의 흉부 X선 영상을 사용하였다. 실험결과 Inception V3 딥러닝 모델의 심장비대증 유무에 따른 분류 정확도와 손실도 결과값은 각각 96.0%, 0.22%의 결과값을 나타내었다. 연구결과를 통해 Inception V3 딥러닝 모델은 흉부 영상 데이터의 특징 추출 및 분류에 있어 우수한 딥러닝 모델인 것을 알 수 있었다. Inception V3 딥러닝 모델의 경우 흉부 질환의 분류에 있어 유용한 딥러닝 모델이 될 것으로 판단되며 조금 더 다양한 의료 영상 데이터를 이용한 연구를 진행하여 이와 같은 우수한 연구결과를 얻게 된다면 향후 임상의의 진단 시 많은 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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