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혈액 투석 환자에서 나타나는 rHuEPO 저항성 빈혈에 대한 Desferrioxamine의 장기 효과 (Long-term Effect of Desferrioxamine to rHuEPO Resistant Anemia in Hemodialysis Patients)

  • 임상우;정항재;배성화;도준영;윤경우
    • Journal of Yeungnam Medical Science
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    • 제14권2호
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    • pp.399-414
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    • 1997
  • 신 부전 환자에게 발생하는 빈혈의 원인은 여러 가지가 있다. 그러나 rHuEPO를 투여할 시 이러한 요인들을 극복하고 빈혈을 교정할 수가 있다. 하지만 약 10%의 환자들에서는 고용량의 rHuEPO에도 불구하고 rHuEPO 저항성 빈혈을 나타낸다. 이러한 경우 DFO는 이러한 저항성을 극복할 수 있다고 하며, 이에 대한 기전은 아직 논란이 많다. 따라서 저자들은 DFO를 투여시 나타나는 여러 인자들을 고려해보고 기존의 보고보다 장기적인 관찰을 통하여 이러한 환자에게서 DFO가 빈혈을 교정할 수 있을지 여부를 알아보고 DFO가 rHuEPO 저항성 빈혈을 극복하는 기전을 추측해보고자 하였다. 영남대학교 의과대학 부속병원 투석실에서 투석을 시행하는 만성 신부전 환자 중 rHuEPO의 효과에 저항성을 나타내는 7명의 환자가 실험군(DFO+EPO)으로 정해지고, 다른 7명이 대조군으로 선정되었다. 실험군은 주당 4000 U의 고용량의 rHuEPO에도 불구하고 혈색소치가 9 g/dL이하 이며 출혈이나 철결핍성 빈혈같은 뚜렷한 원인 없이 정구성 정색소성 빈혈을 나타낸 환자들이었으며 대조군은 나이, 평균 투석 기간에 있어서 대조군과 차이를 보이지 않으며 rHuEPO에 비교적 적절한 반응을 보이는 환자들이었다. DFO는 8주간 rHuEPO와 함께 투여 되어 졌고 rHuEPO의 사용 용량은 지난 6개월의 평균 용량과 같게 투여 되었다(평균 사용 용량은 123.5 U/Kg/Wk). 8주간 DFO가 투여된 후 15 개월간 혈색소치와 rHuEPO 사용 용량을 추적하였다. 이 15개월간은 각 개인의 혈색소치와 경제 사정에 의해 rHuEPO의 용량이 결정지어 졌다. 대조군에서는 같은 기간 실험군에서와 같은 방법으로 rHuEPO가 투여되어 졌으나 DFO는 사용되지 않았다. DFO가 투여된 15 개월의 추적기간은 Time I(DFO투여후 7개월간)과 Time II(Time I 이후 8개월간)으로 나누었다. 성적은 다음과 같다: DFO 투여 전, 실험군의 평균 혈색소치는 대조군과(평균 8.2 g/dL) 같은 정도의(p>0.05) 수준인 7.8 g/dL 이었다. 하지만 rHuEPO의 사용 용량은 평균 123.5 U/Kg/Wk으로서 대조군의 그것(평균 41.6 U/Kg/Wk)보다 의미있게 많은(p<0.05) 용량을 사용하여 rHuEPO에 대한 저항성을 나타내었다. 하지만 DFO사용후 실험군에서 혈색소치는 의미있게 상승되었고(p<0.05) 이것은 Time II에 이르기까지 지속되었다(Time I; 평균 8.6 g/dL, Time II; 평균 8.6 g/dL). 즉, 혈색소치에 대한 DFO의 효과는 투여 후 15 개월간 Time I, Time II의 시기에 걸쳐 균등한 정도로 지속되었다. 또한 실험군에서 rHuEPO의 사용 용량은 DFO투여후 대조군과 유사한 수준으로 감소하였고 이것도 마찬가지로 15개월간 지속되었다(Time I; 평균 48.1 U/Kg/Wk. Time II; 평균 51.8 R/Kg/Wk. 한편, 같은 기간 대조군에서의 혈색소치와 rHuEPO사용 용량의 변화는 없었다. 특히, 실험군에서 혈색소치의 증가와 rHuEPO의 사용 용량의 감소는 DFO투여 후 1개월동안에 극대점을 이루었다. 즉, DFO 사용 후 감소된 rHuEPO사용 용량으로도 조혈 작용을 증강시킬 수 있었고 따라서 DFO를 사용함으로써 rHuEPO의 저항상을 극복할 수 있으리라고 생각된다. 보다 대규모의 실험과 잠재적으로 위험한 DFO의 부작용을 최소화 할 수 있는 적절한 용량과 투여 방법에 대한 연구가 더 필요하다고 사료된다.

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협력필터링과 사회연결망을 이용한 신규고객 추천방법에 대한 연구 (The Research on Recommender for New Customers Using Collaborative Filtering and Social Network Analysis)

  • 신창훈;이지원;양한나;최일영
    • 지능정보연구
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    • 제18권4호
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    • pp.19-42
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    • 2012
  • 고객이 상품을 구매하는 패턴이 빠르게 변화하고 있다. 오프라인에서 고객이 직접 상품을 보고, 체험한 후 구매하던 패턴이 TV홈쇼핑, 인터넷 쇼핑 등 고객이 편리한 장소에서 자유롭게 구매하는 방법으로 확산되었다. 이처럼 구매 가능한 상품의 범위는 점점 더 다양해지고 있지만 이로 인하여 고객이 상품을 구매할 때 생기는 번거로움은 더욱 커지고 있다. 오프라인에서는 물건을 직접보고 구매하기 때문에 반품율이 낮은 반면에 온라인 구매 물품은 배송과 환불 등에서 복잡한 일들이 많이 발생한다. 온라인을 통해서 물건을 구매할 때 상품에 대한 사전 정보는 매우 한정적이며 실제로 물건을 구매했을 경우 고객이 생각했던 것과 다를 수 있다. 이러한 결과는 결국 고객의 불만족 및 구매취소로 이어진다. 또한 TV홈쇼핑이나 인터넷 쇼핑 등을 통해서 물건을 구매할 때 고객들은 이미 상품을 구매한 고객의 리뷰에도 관심을 기울이고 있다. 좋은 평가를 받은 상품은 더 많은 매출로 이어질 수 있기 때문에 기업은 이에 관심을 기울일 필요가 있다. 고객의 욕구를 만족시킬 수 있는 적절한 상품을 추천해 주고 이를 구매로 연결시키는 것은 기업의 이윤 창출과 직결되기 때문에 그 중요성이 강조된다. 고객을 위한 추천방법은 베스트셀러기반 추천방법, 인구통계 정보기반 추천방법, 최소질의대상 상품결정방법, 내용필터링기법, 협력필터링기법 등이 존재하며, 이에 대한 많은 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 위의 방법들을 신규고객에게 적용하는 것에는 문제가 발생할 수 있다. 신규고객은 상품에 대한 과거 구매이력이 존재하지 않기 때문이다. 이를 해결하기 위한 방안으로 가입 시, 고객의 인구통계적 정보나 선호도에 대한 응답을 유도하는 방법을 활용할 수 있다. 그러나 고객이 이에 대한 번거로움을 느낄 수도 있으며, 불완전한 답변을 하게 되면 추천의 정확도는 감소한다. 최근 이미 상품을 구매한 고객의 리뷰 및 기업에서 추천하는 제품에 의존하는 고객들이 증가하면서 이를 악용하는 사례도 자주 등장한다. 결국 추천에 대한 고객들의 신뢰는 감소하게 될 것이다. 따라서 좀 더 명확한 방식의 추천시스템이 절실하며, 이것이 개선된다면 는 곧 고객들의 신뢰 증가로 이어질 것이다. 본 연구에서는 협력필터링기법과 사회연결망기법의 중심성을 결합한 분석을 시도하였다. 중심성은 신규고객의 선호도를 기존고객들의 데이터를 통하여 유추하기 위하여 활용되는 정보이다. 기존 연구들에서는 기존고객들의 구매 가운데 구매성향이 유사한 고객들의 정보에 초점을 맞추고 있으며 구매성향이 다른 고객들의 정보에 대한 분석은 이루어지고 있지 않다. 그러나 이처럼 구매성향이 서로 다른 고객들의 정보를 활용한다면 추천의 정확성이 더 향상되지 않을까 하는 점을 기반으로 데이터들을 다양한 방식으로 분석하였다. 연구에 사용된 데이터는 미네소타대학의 GroupLens Research Project팀이 협력필터링기법을 통하여 영화를 추천하기 위해 만든 MovieLens의 데이터이다. 이는 1,684편의 영화에 대한 선호도를 943명이 응답한 정보로 총 100,000개의 데이터가 있다. 이를 시간 순으로 구분하여 초기 50,000개의 데이터를 기존고객의 데이터로, 후기 50,000개의 데이터를 신규고객의 데이터로 사용하였다. 이 때, 신규고객과 기존고객은 연구자가 임의로 구분한 것이다. 따라서 신규고객이라고 표현되는 고객의 데이터는 실제로 추천시스템을 통해 정보를 제공받은 고객이라고는 볼 수 없다. 그러나 현실적으로 실제 신규고객의 데이터를 수집하는 것이 쉽지 않기 때문에 전체 고객의 정보를 시간 순으로 구분하고 신규고객으로 분류한 것임을 밝혀둔다. 제시된 추천시스템은 [+]집단 추천시스템, [-]집단 추천시스템, 통합 추천시스템으로 총 3가지이다. [+]집단 추천시스템은 기존의 연구들과 유사한 방식으로 유사도가 높은 고객들을 신규고객의 이웃고객으로 분석하였다. 유사도가 높다는 것은 다른 고객들과 상품 구매에 대한 성향이 유사한 것을 의미한다. 또한 [-]집단 추천시스템은 유사도가 낮고 다른 고객들과 상품의 구매패턴이 반대에 가까운 고객들의 데이터를 활용하였으며, 통합 추천시스템은 [+]집단 추천시스템과 [-]집단 추천시스템을 결합한 방식이다. [+]집단 추천시스템과 [-]집단 추천시스템에서 각각 추천된 영화 가운데 중복되는 영화만을 신규고객에게 추천하는 방식이다. 다양한 방법의 시도를 통하여 적절한 추천시스템을 찾고, 추천시스템의 정확도를 향상시키는데 그 목적이 있다. 활용된 데이터의 분석 결과는 통합 추천시스템이 정확도가 가장 높았으며 [-]집단 추천시스템, [+]집단 추천시스템의 순인 것으로 나타났다. 이는 통합 추천시스템이 가장 효율적일 것이라는 연구자의 추측과 일치하는 결과이다. 각각의 추천시스템은 정확도의 변화를 쉽게 비교할 수 있도록 등고선지도 및 그래프를 이용하여 나타냈다. 연구의 한계점으로는 연구자가 제시한 통합 추천시스템과 [-]집단 추천시스템에 대한 정확도는 향상되었지만 이는 임의로 구분한 기준을 바탕으로 분석하였다는 점이다. 실제 추천된 영화를 바탕으로 신규고객이 영화를 선택 한 것이 아니라 기존고객의 데이터를 임의로 분류하였기 때문이다. 따라서 이는 추천 영화가 실제 고객에 미친 영향이 아니라는 한계가 존재한다. 또한 영화가 아닌 다른 상품에 대해서 이 추천시스템을 적용하였을 경우 추천 정확도에는 차이가 있을 수 있다. 따라서 추천시스템을 적용할 때에는 각 상품 및 고객집단의 특성에 적합한 적용이 필요하다.

In Vitro 내독소 유도성 급성 폐손상에서 Pentoxifylline과 Neutrophil Elastase Inhibitor의 항염효과 (Anti-inflammatory Effects of Pentoxifylline and Neutrophil Elastase Inhibitor on Lipopolysaccharide-Induced Acute Lung Injury In Vitro)

  • 김영균;김승준;박용근;김석찬;김관형;문화식;송정섭;박성학;김상호
    • Tuberculosis and Respiratory Diseases
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    • 제49권6호
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    • pp.691-702
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    • 2000
  • 연구배경 : 내독소 유도성 급성 폐손상(acute lung injury : ALI)은 비교적 임상에서 흔히 접하는 호흡기질환으로서, 조기에 적절한 치료가 이루어지지 않을 경우 예후가 좋지 않은 것으로 알려져 있다. 하지만 최근 몇 가지 보조치료약제가 임상에서 사용되고 있기는 하지만, 아직 ALI를 효과적으로 치료할 수 있는 약제는 개발되어 있지 않은 실정이다. 이에 본 연구지들은 최근 ALI의 새로운 보조치료약제로서의 가능성이 대두 pentoxifylline (PF) 및 ONO-5046(specific neutrophil elastase inhibitor)이 백서의 내독소 유도성 ALI와 관련된 염증반응에 대해 어떤 효과를 나타내는지 알아보고자 하였다. 방법 : 내독소 유도성 ALI의 생체외(in vitro) 모델을 확립하기 위해 백서의 폐포대식세포 및 말초혈액 호중구를 다양한 비율(1:0, 5:1, 1:1, 1:5, 0:1)로 혼합하여 내독소 자극 하에서 백서의 폐포상피세포주(L2 cells) 혹은 혈관내피세포주(IP2-E4 cells)와 함께 혼합 배양하였다. 모든 실험은 5군(대조군, LPS군, LPS+PF군, LPS+ONO군, LPS+PF+ONO군)으로 나누어 비교하였는데, 우선 다양한 비율로 혼합된 백서 폐포대식세포 및 말초혈액 호중구의 배양상층액으로부터 내독소 유도성 과산화음이온 생성능을 측정하고, 이들 염증세포들이 각 폐조직세포에 미치는 세포독성능을 측정하였다. 아울러 백서의 폐포대식세포로부터 내독소 유도성 TNF-$\alpha$, MCP-1, IL-6, IL-$1{\beta}$, IL-10 분비 및 TNF-$\alpha$ iNOS, MCP-1 mRNA 발현을 관찰하였다. 결과 : (1) 세포혼합비가 1:5일 때 LPS+PF+ONO군을 제외하고는 세포혼합비에 상관없이 LPS+PF군, LPS+ONO군 및 LPS+PF+ONO군 모두에서 각 세포혼합비의 LPS군에 비해 백서 폐포대식세포와 말초혈액 호중구로부터 내독소 유도성 과산화 음이온 생성능이 억제되는 경향을 보였다. (2) 백서 혈관내피세포(IP2-E4 cells)에 대한 염증세포들의 내독소 유도성 세포독성능은 세포혼합비에 상관없이 LPS+PF군, LPS+ONO군 및 LPS+PF+ONO군 모두에서 각 세포혼합비의 LPS군에 비해 감소하는 경향올 보였다. 하지만 백서 폐포상피세포(L2 cells)에 대한 염증세포들의 내독소 유도성 세포독성능은 세포혼합비 및 각 실험군에 따라 다양한 양상을 보였다. (3) LPS+PF군 및 LPS+PF+ONO군 포두에서 백서 LPS군에 비해 TNF-$\alpha$ 분비가 LPSrns에 비해 통계적으로 유의하게 감소되었으며, MCP-1 및 IL-10 분비도 LPS군에 비해 다소 감소 하는 경향을 보였다. 반면에 LPS+ONO군은 LPS군과 비교하여 백서 폐포대식세포로부터 내독소 유도성 cytokines 분비에 별 차이가 없었다. LPS+PF군, LPS+ONO군 및 LPS+PF+ONO군 모두에서 백서 폐포대식세포로부터 내독소 유도성 IL-$1{\beta}$ 및 IL-6 분비는 LPS군에 비해 오히려 증가하는 경향을 보였다. (4) LPS+PF군, LPS+ONO군 및 LPS+PF+ONO군 모두에서 백서 폐포대식셰포로부터 내독소 유도성 TNF-$\alpha$ 및 MCP-l mRNA 발현이 억제되는 경향을 보였으나, iNOS mRNA 발현은 오히려 증가하는 경향을 보였다. pentoxifylline은 백서의 염증세포들로부터 내독소 유도성 과산화 음이온 생성을 억제하였고 폐포대식세포로부터 TNF-$\alpha$ 및 MCP-1 mRNA 발현과 억제하여 폐조직세포 손상을 감소시켰으며 ONO-5046은 과산화 음이온 생성억제 및 TNF-$\alpha$ MCP-1 mRNA 발현억제, MCP-1의 분비를 억제하였을 뿐 아니라 항염증 매개물질인 IL-10 분비를 증가시킴으로써 폐조직세포의 손상을 방지할 수 있음을 확인하였다. pentoxifylline과 ONO-5046의 병용투여시에도 과산화 음이온 생성 및 일부 염증성 물즐의 mRNA의 발현 및 분비를 억제함으로써 폐조직세포의 손상을 방지함을 확인할 수 있었다. 결론 : 이상의 결과들로 보아 PF 및 ONO-5046은 내독소 유도성 ALI의 염증반응을 완화시키는 역할을 하는 것으로 추측되며, 향후 이 약제들은 ALI의 새로운 보조 치료제로 사용하기 위해서는 추가 연구가 필요할 것으로 생각되는 바이다.

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영화 추천 시스템의 초기 사용자 문제를 위한 장르 선호 기반의 클러스터링 기법 (Clustering Method based on Genre Interest for Cold-Start Problem in Movie Recommendation)

  • 유띳로따낙;누르지드;하인애;조근식
    • 지능정보연구
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    • 제19권1호
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    • pp.57-77
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    • 2013
  • 소셜 미디어는 모바일 어플리케이션과 웹에서 가장 많이 사용되는 미디어 중 하나이다. Nielsen사의 보고서에 따르면 소셜 네트워크 서비스와 블로그가 온라인 사용자의 주 활동 공간으로 사용되고 있으며, 미국인 중에서 온라인 활동이 왕성한 5명의 사용자중 4명은 매일 소셜 네트워크 서비스와 블로그를 방문하고 온라인 활동 시간의 23%를 소비한다고 집계하고 있다. 미국의 인터넷 사용자들은 야후, 구글, AOL 미디어 네트워크, 트위터, 링크드인 등과 같은 소셜 네트워크 서비스중 페이스북에서 가장 많은 시간을 소비한다. 최근에는 대부분의 회사들이 자신의 특정 상품에 대하여 "페이스북 페이지(Facebook Page)"를 생성하고 상품에 대한 프로모션을 진행한다. 페이스북에서 제공되는 "좋아요" 옵션은 페이스북 페이지를 통해 자신이 관심을 가지는 상품(아이템)을 표시하고 그 상품을 지지할 수 있도록 한다. 많은 영화를 제작하는 영화 제작사들도 페이스북 페이지와 "좋아요" 옵션을 이용하여 영화 프로모션과 마케팅에 이용한다. 일반적으로 다수의 스트리밍 서비스 제공업들도 영화와 TV 프로그램을 즐기며 볼 수 있는 서비스를 사용자들에게 제공한다. 이 서비스는 일반 컴퓨터와 TV 등의 단말기에서인터넷을 통해 영화와 TV 프로그램을 즉각적으로 제공할 수 있다. 스트리밍 서비스의 선두 주자인 넷플릭스는 미국, 라틴 아메리카, 영국 그리고 북유럽 국가 등에 3천만 명 이상의 스트리밍 사용자가 가입되어 있다. 또한 넥플릭스는 다양한 장르로 구성된 수백만 개의 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있다. 하지만 수많은 콘텐츠로 인해 사용자들은 자신이 선호하는 장르에 관련된 영화와 TV 프로그램을 찾기 위해 많은 시간을 소비해야 된다. 많은 연구자들이 이러한 사용자의 불편함을 줄이기 위해 아이템에 대한 사용자가 보지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 높은 예측값을 갖는 아이템을 사용자에게 제공하기 위한 추천 시스템을 적용하였다. 협업적 여과 방법은 추천 시스템을 구축하기 위해 가장 많이 사용되는 방법이다. 협업적 여과 시스템은 사용자들이 평가한 아이템을 기반으로 각 사용자 간의 유사도를 측정하고 목적 사용자와 유사한 성향을 가진 사용자 그룹을 결정한다. 군집된 그룹은 이웃 사용자 집단으로 불리며 이를 이용하여 특정 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 예측 값이 높은 아이템을 목적 사용자에게 추천해 준다. 협업적 여과 방법이 적용되는 분야는 서적, 음악, 영화, 뉴스 및 비디오 등 다양하지만 논문에서는 영화에 초점을 맞춘다. 이 협업적 여과 방법이 추천 시스템 내에서 유용하게 활용되고 있지만 아직 "희박성 문제"와 "콜드 스타트 문제" 등 해결해야 할 과제가 남아있다. 희박성 문제는 아이템의 수가 증가할수록 아이템에 대한 사용자의 로그 밀도가 감소하는 것이다. 즉, 전체 아이템 수에 비해 사용자가 아이템에 대해 평가한 정보가 충분하지 않기 때문에 사용자의 성향을 파악하기 어렵고, 이로 인해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대해서 선호도를 추측하기 어려운 것을 말한다. 이 희박성 문제가 포함된 경우 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자들에게 제공되는 아이템 추천의 질이 떨어지게 된다. 콜드 스타트 문제는 시스템 내에 새로 들어온 사용자 또는 아이템으로 지금까지 한 번도 평가를 하지 않은 경우에 발생한다. 즉, 사용자가 평가한 아이템에 대한 정보가 전혀 포함되어 있지 않거나 매우 적기 때문에 이러한 경우 또한 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도 예측의 정확성이 감소되게 된다. 본 논문에서는 영화 추천 시스템에서 발생될 수 있는 초기 사용자 문제를 해결하기 위하여 사용자가 평가한 영화와 소셜 네트워크 서비스로부터 추출된 사용자 선호 장르를 활용하여 사용자 군집을 형성하고 이를 활용하는 방법을 제안한다. 소셜 네트워크 서비스로부터 사용자가 선호하는 영화 장르를 추출하기 위해 페이스북 페이지의 '좋아요' 옵션을 이용하며, 이 '좋아요' 정보를 분석하여 사용자의 영화 장르 관심사를 추출한다. 페이스북의 영화 페이지는 각 영화를 위한 페이스북 페이지로 구성되고 있으며, 사용자는 자신의 선호도에 따라서 "좋아요" 옵션을 선택할 수 있다. 사용자의 페이스북 정보는 페이스북 그래프 API를 활용하여 추출되고 이로부터 사용자 선호 영화를 알 수 있게 된다. 시스템에서 활용되는 영화 정보는 인터넷 영화 데이터베이스인 IMDb로부터 획득한다. IMDb는 수많은 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있으며, 각 영화에 관련된 배우 정보, 장르 및 부가 정보들을 포함한다. 논문에서는 사용자가 "좋아요" 표시를 한 영화 페이지를 이용하여 IMDb로부터 영화 장르 정보를 가져온다. 그리고 추출된 영화 장르 선호도와 본 시스템에서 제안하는 영화 평가 항목을 이용하여 유사한 이웃 사용자 집단을 구성한 후, 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 높은 예측 값을 갖는 아이템을 사용자에게 추천한다. 본 논문에서 제안한 사용자의 선호 장르 기반의 사용자 군집 기법을 이용한 시스템을 평가하기 위해서 IMDb 데이터 집합을 이용하여 사용자 영화 평가 시스템을 구축하였고 참가자들의 영화 평가 정보를 획득하였다. 페이스북 영화 페이지 정보는 참가자들의 페이스북 계정과 페이스북 그래프 API를 통해 획득하였다. 사용자 영화 평가 시스템을 통해 획득된 사용자 데이터를 제안하는 방법에 적용하였고 추천 성능, 품질 및 초기 사용자 문제를 벤치마크 알고리즘과 비교하여 평가하였다. 실험 평가의 결과 제안하는 방법을 적용한 추천 시스템을 통해 추천의 품질을 10% 향상시킬 수 있었고, 초기 사용자 문제에 대해서 15% 완화시킬 수 있음을 볼 수 있었다.

홍삼 유래 성분들의 면역조절 효능

  • 조재열
    • 식품저장과 가공산업
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    • 제8권2호
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    • pp.6-12
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    • 2009
  • 면역반응은 외부 감염원으로부터 신체를 보호하고 외부감염원을 제거하고자 하는 주요항상성 유지기전의 하나이다. 이들 반응은 골수에서 생성되고 비장, 흉선 및 임파절 등에서 성숙되는 면역세포들에 의해 매개된다. 보통 태어나면서부터 얻어진 선천성 면역반응을 매개하는 대식세포, 수지상 세포 등과, 오랜기간 동안 감염된 다양한 면역원에 대한 경험을 토대로 얻어진 획득성 면역을 담당하는 T 임파구 등이 대표적인 면역세포로 알려져 있다. 다양한 면역질환이 최근 주요 사망률의 원인이 되고 있다. 최근, 암, 당뇨 및 뇌혈관질환 등이 생체에서 발생되는 급 만성염증에 의해 발생된다고 보고됨에 따라 면역세포 매개성 염증질환에 대한 치료제 개발을 서두르고 있다. 또한 암환자의 급격한 증가는 암발생의 주요 방어기전인 면역력 증강에 대한 요구들을 가중시키고 있다. 예로부터 사용되어 오던 고려인삼과 홍삼은 기를 보호하고 원기를 회복하는 명약으로 알려진 대표적인 우리나라 천연생약이다. 특별히, 홍삼은 단백질과 핵산의 합성을 촉진시키고, 조혈작용, 간기능 회복, 혈당강하, 운동수행 능력증대, 기억력 개선, 항피로작용 및 면역력 증대에 매우 효과가 좋은 것으로 보고되고 있다. 홍삼에 관한 많은 연구에 비해, 현재까지 홍삼이 면역력 증강에 미치는 효과에 대한 분자적 수준에서의 연구는 매우 미미한 것으로 확인되어져 있다. 홍삼의 투여는 NK 세포나 대식세포의 활성이 증가하고 항암제의 암세포 사멸을 증가시키는 것으로 확인되어졌다. 현재까지 알려진 주요 면역증강 성분은 산성다당류로 보고되었다. 또 한편으로 일부 진세노사이드류에서 항염증 효능이 확인되어졌으며, 이를 통해 피부염증 반응과 관절염에 대한 치료 효과가 있는 것으로 추측되고 있다 [본 연구는 KT&G 연구출연금 (2009-2010) 지원을 받아 이루어졌기에 이에 감사드린다]. 면역반응은 외부 감염물질의 침입으로 유도된 질병환경을 제거하고 수복하는 중요한 생체적 방어작용의 하나이다. 이들 과정은 체내로 유입된 미생물이나 미세화학물질들과 같은 독성물질을 소거하거나 파괴하는 것을 주요 역할로 한다. 외부로 부터 인체에 들어온 이물질에 대한 방어기전은 현재 두 가지 종류의 면역반응으로 구분해서 설명한다. 즉, 선천성 면역 반응 (innate immunity)과 후천성 면역 반응 (adaptive immunity)이 그것이다. 선천성 면역반응은 1) 피부나 점막의 표면과 같은 해부학적인 보호벽 구조와 2) 체온과 낮은 pH 및 chemical mediator (리소자임, collectin류) 등과 같은 생리적 방어구조, 3) phagocyte류 (대식세포, 수지상세포 및 호중구 등)에 의한 phagocytic/endocytic 방어, 그리고 4) 마지막으로 염증반응을 통한 감염에 저항하는 면역반응 등으로 구분된다. 후천성 면역반응은 획득성면역이라고도 불리고 특이성, 다양성, 기억 및 자기/비자기의 인식이라는 네 가지의 특징을 가지고 있으며, 외부 유입물질을 제거하는 반응에 따라 체액성 면역 반응 (humoral immune response)과 세포성 면역반응 (cell-mediated immune response)으로 구분된다. 체액성 면역은 침입한 항원의 구조 특이적으로 생성된 B cell 유래 항체와의 반응과 간이나 대식세포 등에서 합성되어 분비된 혈청내 보체 등에 의해 매개되는 반응으로 구성되어 있다. 세포성 면역반응은 T helper cell (CD4+), cytotoxic T cell (CD8+), B cell 및antigen presenting cell 중개를 통한 세포간 상호 작용에 의해 발생되는 면역반응이다. 선천성 면역반응의 하나인 염증은 우리 몸에서 가장 빈번히 발생되고 있는 방어작용의 하나이다. 예를 들면 감기에 걸렸을 경우, 환자의 편도선내 대식세포나 수지상세포류는 감염된 바이러스 단독 혹은 동시에 감염된 박테리아를 상대로 다양한 염증성 반응을 유도하게 된다. 또한, 상처가 생겼을 경우에도 감염원을 통해 유입된 병원성 세균과 주위조직내 선천성 면역담당 세포들 간의 면역학적 전투가 발생되게 된다. 이들 과정을 통해, 주위 세포나 조직이 손상되면, 즉각적으로 이들 면역세포들 (주로 phagocytes류)은 신속하게 손상을 극소화하고 더 나가서 손상된 부위를 원상으로 회복시키려는 일련의 염증반응을 유도하게 된다. 이들 반응은 우리가 흔히 알고 있는 발적 (redness), 부종 (swelling), 발열 (heat), 통증 (pain) 등의 증상으로 나타나게 된다. 즉, 손상된 부위 주변에 존재하는 모세혈관에 흐르는 혈류의 양이 증가하면서 혈관의 직경이 늘어나게 되고, 이로 인한 조직의 홍반과, 부어 오른 혈관에 의해 발열과 부종이 초래되는 것이다. 확장된 모세혈관의 투과성 증가는 체액과 세포들이 혈관에서 조직으로 이동하게 하는 원동력이 되고, 이를 통해 축적된 삼출물들은 단백질의 농도를 높여, 최종적으로 혈관에 존재하는 체액들이 조직으로 더 많이 이동되도록 유도하여 부종을 형성시킨다. 마지막으로 혈관 내 존재하는 면역세포들은 혈판 내벽에 점착되고 (margination), 혈관벽의 간극을 넓히는 역할을 하는 히스타민 (histamine)이나 일산화질소(nitric oxide : NO), 프로스타그린딘 (prostagladins : PGE2) 및 류코트리엔 (leukotriens) 등과 같은 chemical mediator의 도움으로 인해 혈관벽 사이로 삼출하게 되어 (extravasation), 손상된 부위로 이동하여 직접적인 외부 침입 물질의 파괴나 다른 면역세포들을 모으기 위한 cytokine (tumor necrosis factor [TNF]-$\alpha$, interleukin [IL]-1, IL-6 등) 혹은 chemokine (MIP-l, IL-8, MCP-l등)의 분비 등을 수행함으로써 염증반응을 매개하게 된다. 염증과정시 발생되는 여러 mediator 중 PGE2나 NO 및 TNF-$\alpha$ 등은 실험적 평가가 용이하여 이들 mediator 자체나 생성관련효소 (cyclooxygenase [COX] 및 nitric oxide synthase [NOS] 등)들은 현재항염증 치료제의 개발 연구시 주요 표적으로 연구되고 있다. 염증 반응은 지속기간에 따라 크게 급성염증과 만성염증으로 나뉘며, 삼출물의 종류에 따라서는 장액성, 섬유소성, 화농성 및 출혈성 염증 등으로 구분된다. 급성 염증 (acute inflammation)반응은 수일 내지 수주간 지속되는 일반적인 염증반응이라고 볼 수 있다. 국소반응은 기본징후인 발열과 발적, 부종, 통증 및 기능 상실이 특징적이며, 현미경적 소견으로는 혈관성 변화와 삼출물 형성이 주 작용이므로 일명 삼출성 염증이라고 한다. 만성 염증 (chronic inflammation)은, 급성 염증으로부터 이행되거나 만성으로 시작된다. 염증지속 기간은 보통 4주 이상 장기화 된다. 보통 염증의 경우에는 염증 생성 cytokine인 Th1 cytokine (IL-2, interferone [IFN]-$\gamma$ 및 TNF-$\alpha$ 등)의 생성 후, 거의 즉각적으로 항 염증성 cytokine인 Th2 cytokine(IL-4, IL-6, IL-10 및 transforming growth factor [TGF]-$\beta$ 등)이 생성되어 정상반응으로 회복된다. 그러나, 어떤 원인에서든 면역세포에 의한 염증원 제거 반응이 문제가 되면, 만성염증으로 진행된다. 이 반응에 주로 작용을 하는 염증세포로는 단핵구와 대식세포, 림프구, 형질세포 등이 있다. 암은 전세계적으로 사망률 1위의 원인이 되는 면역질환의 하나이다. 산화적 스트레스나 자외선 조사 혹은 암유발 물질들에 의해 염색체내 protooncogene, tumor-suppressor gene 혹은 DNA repairing gene의 일부 DNA의 돌연변이 혹은 결손 등이 발행되면 정상세포는 암화과정을 시작하게 된다. 양성세포 수준에서 약 5에서 10여년 후 악성수준의 암세포가 생성되게 되면 이들 세포는 새로운 환경을 찾아 전이하게 되는데 이를 통해 암환자들은 다양한 장기에 동인 오리진의 암세포들이 생성한 종양들을 가지게 된다. 이들 종양세포는 정상 장기의 기능을 손상시켜며 결국 생명을 잃게 만든다. 이들 염색체 수준에서의 돌연변이 유래 암세포는 거의 대부분이 체내 면역시스템에 의해 사멸되는 것으로 알려져 있다. 그러나 계속되는 스트레스나 암유발 물질의 노출은 체내 면역체계를 파괴하면서 최후의 방어선을 무너뜨리면서 암발생에 무방비 상태를 만들게 된다. 이런 이유로 체내 면역시스템의 정상적 가동 및 증강을 유도하게 하는 전략이 암예방시 매우 중요한 표적으로 인식되면서 다양한 형태의 면역증강 물질 개발을 시도하고 있다. 인삼은 두릅나무과의 여러해살이 풀로써, 오랜동안 한방 및 민간에서 원기를 회복시키고, 각종 질병을 치료할 수단으로 사용되고 있는 대표적인 전통생약이다. 예로부터 불로(不老), 장생(長生), 익기(益氣), 경신(經身)의 명약으로 구전되어졌는데, 이는 약 2천년 전 중국의 신농본초경(神農本草經)에서 "인삼은 오장(五腸)을 보하고, 정신을 안정시키고, 혼백을 고정하며 경계를 멈추게 하고, 외부로부터 침입하는 병사를 제거하여주며, 눈을 밝게 하고 마음을 열어 더욱 지혜롭게 하고 오랫동안 복용하면 몸이 가벼워지고 장수한다" 라고 기술되어있는 데에서 유래한 것이다. 다양한 연구를 통해 우리나라에서 생산되는 고려인삼 (Panax ginseng)이 효능 면에서 가장 탁월한 것으로 알려져 있으며 특별이 고려인삼으로부터 제조된 고려홍삼은 전세계적으로도 그 효능이 우수한 것으로 보고되어 있다. 대부분의 홍삼 약효는 dammarane계열의 triterpenoid인 ginsenosides라고 불리는 인삼 saponin에 의해 기인된 것으로 알려져 있다. 이들 화합물군의 기본 골격에 따라, protopanaxadiol (PD)계 (22종) 및 protopanaxatriol (PT)계 (10종)으로 구분되고 있다 (표 1). 실험적 접근을 통해 인삼의 약리작용 이해를 위한 다양한 노력들이 경주되고 있으나, 여전히 많은 부분에서 충분히 이해되고 있지 않다. 그러나, 현재까지 연구된 인삼의 약리작용 관련 연구들은 심혈관, 당뇨, 항암 및 항스트레스 등과 같은 분야에서 인삼효능이 우수한 것으로 보고하고 있다. 그러나 면역조절 및 염증현상과 관련된 최근 연구결과들은 많지 않으나, 향후 다양하게 연구될 효능부분으로 인식되고 있다.

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Hierarchical Attention Network를 이용한 복합 장애 발생 예측 시스템 개발 (Development of a complex failure prediction system using Hierarchical Attention Network)

  • 박영찬;안상준;김민태;김우주
    • 지능정보연구
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    • 제26권4호
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    • pp.127-148
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    • 2020
  • 데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.