• 한국식품영양과학회지
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• 제46권5호
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• pp.537-544
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• 2017

본 연구에서는 참까막살 에탄올 추출물(PAEE)의 항염증 활성을 확인하기 위하여 LPS로 자극된 RAW 264.7 세포에서의 pro-inflammatory cytokine 및 NO의 분비 생성량과 western blot으로 단백질 발현량을 측정하였다. 또한, croton oil로 유도된 귀 부종 모델을 이용하여 알아보았다. RAW 264.7 세포에서 PAEE를 $0.1{\sim}100{\mu}g/mL$ 농도로 처리 시 세포독성을 나타내지 않음을 확인하였다. 그 결과 PAEE는 pro-inflammatory cytokine(IL-6, $TNF-{\alpha}$, $IL-1{\beta}$) 및 NO의 분비량을 농도 의존적으로 억제시켰으며, iNOS와 COX-2의 발현량도 감소시킴을 확인하였다. 이러한 항염증 활성결과는 $NF-{\kappa}B$와 MAPKs 전사인자의 활성 억제에 의한 것으로 확인되었다. 또한, croton oil로 유도된 귀 부종 모델에서 PAEE를 50 mg/kg body weight 처리 시 귀 부종이 prednisolone(10 mg/kg body weight)과 유사한 정도로 억제됨을 확인하였다. 귀 조직 관찰에서도 PAEE는 croton oil에 의해 증가한 진피와 경피의 두께를 감소시켰으며, 진피로 침윤된 mast cell의 수도 감소시켰다. 이 결과를 종합해 보면 참까막살 에탄올 추출물은 $NF-{\kappa}B$와 MAPKs의 활성화 억제를 통해 염증 매개 물질의 생성을 억제시켜 항염증 활성을 나타내는 것으로 확인되었다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.103-128
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• 2021

최근 주식의 수익률과 거래량을 설명하는 주요 요인으로서 투자자의 관심도와 주식 관련 정보 전파의 영향력이 부각되고 있다. 또한 인공지능과 같은 혁신 신기술을 개발보급하거나 활용하려는 기업의 경우 거시환경 및 시장 불확실성 때문에 기업의 미래 주식 수익률과 주식 변동성을 예측하기 어렵다는 문제를 가지고 있다. 이는 인공지능 활성화의 장애요인으로 인식되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 인공지능 관련 기술 키워드의 인터넷 검색량을 투자자의 관심 척도로 사용하여, 기업의 주가 변동성을 예측하는 기계학습 모형을 제안하는 것이다. 이를 위해 심층신경망 LSTM(Long Short-Term Memory)과 벡터자기회귀(Vector Autoregression)를 통해 주식시장을 예측하고, 기술의 사회적 수용 단계에 따라 키워드 검색량을 활용한 주가예측 성능 비교를 통해 기업의 투자수익 예측이나 투자자들의 투자전략 의사결정을 지원하는 주가 예측 모형을 구축하였다. 또한 인공지능 기술의 세부 하위 기술에 대한 분석도 실시하여 기술 수용 단계에 따른 세부 기술 키워드 검색량의 변화를 살펴보고 세부기술에 대한 관심도가 주식시장 예측에 미치는 영향을 살펴보았다. 이를 위해 본 연구에서는 인공지능, 딥러닝, 머신러닝 키워드를 선정하여, 2015년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 5년간의 인터넷 주별 검색량 데이터와 코스닥 상장 기업의 주가 및 거래량 데이터를 수집하여 분석에 활용하였다. 분석 결과 인공지능 기술에 대한 키워드 검색량은 사회적 수용 단계가 진행될수록 증가하는 것으로 나타났고, 기술 키워드를 기반으로 주가예측을 하였을 경우 인식(Awareness)단계에서 가장 높은 정확도를 보였으며, 키워드별로 가장 좋은 예측 성능을 보이는 수용 단계가 다르게 나타남을 확인하였다. 따라서 기술 키워드를 활용한 주가 예측 모델 구축을 위해서는 해당 기술의 하위 기술 분류를 고려할 필요가 있다. 본 연구의 결과는 혁신기술을 기반으로 기업의 투자수익률을 예측하기 위해서는 기술에 대한 대중의 관심이 급증하는 인식 단계를 포착하는 것이 중요하다는 점을 시사한다. 또한 최근 금융권에서 선보이고 있는 빅데이터 기반 로보어드바이저(Robo-advisor) 등 투자 의사 결정 지원 시스템 개발 시 기술의 사회적 수용도를 세분화하여 키워드 검색량 변화를 통해 예측 모델의 정확도를 개선할 수 있다는 점을 시사하고 있다.

• 벤처창업연구
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• 제16권6호
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• pp.177-196
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• 2021

4차 산업혁명시대 신기술들은 현대 사회와 경제에 많은 변화를 야기하고 있으며 그 중 산업과 일자리의 변화는 미래 인재들에게 새로운 역량을 요구하고 있다. 이러한 변화와 요구에 대한 교육적 대안으로 메이커 교육과 디자인사고 방법이 세계적으로 확산되고 있으며 대학교육에서도 이러한 교육의 적극적 연구와 운영에 대한 필요성이 높아지고 있다. 이에 창의 교육 철학이자 환경으로서의 메이커 교육·환경과 혁신 교육 방법론으로서의 디자인 사고 방법의 특성 분석과 국내 대학생 역량과의 영향관계 파악을 토대로, 두 영역의 특징과 요소들을 상호 보완적으로 접목한 교육 모형을 제시하고자 한다. 이를 통하여 미래 산업의 발전과 일자리 창출에 주도적으로 대응할 수 있는 대학생 미래 역량 강화 교육의 활성화에 기여하고자 한다. 이를 위해 메이커 교육·환경과 디자인 사고 방법에 관한 선행 연구들을 조사하여 그 개념과 특징을 살펴보고, 메이커 교육·환경과 디자인사고 방법을 통하여 개발되는 학습자의 개인적, 사회적, 산업적 차원의 역량에 관하여 분석하였다. 그리고 각각의 교육을 통하여 개발되는 학습자의 역량과 대학생의 창업 역량 간에 영향관계를 분석하고 그 결과를 토대로 메이커 교육·환경과 디자인 사고 방법을 접목한 교육의 방향과 개념모델을 제시하였다. 본 연구 결과를 토대로 대학 과정에서 메이커 교육·환경과 디자인 사고 방법을 활용한 교육은 학습자의 인지적, 상호적, 기술적 역량 개발에 긍정적 영향을 미치고, 이러한 역량들은 대학생의 개인적, 사회적, 산업적 차원의 창업 역량 및 그 하위 요소들과 유의미한 관계를 가지고 대학생들의 창업 활동 촉진에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구를 통하여 디자인 사고 방법을 활용한 메이커 교육·환경은 각각의 교육적 특성들과 효과들이 상호 보완적으로 작동하여 대학생의 통합적 역량 개발을 통한 미래 인재 역량 개발과 창업 역량 개발을 위한 대학 교육 발전을 촉진할 것으로 기대한다. 그리고 본 연구에서 제안한 디자인 사고 방법을 활용한 메이커 교육·환경의 설계 방향과 개념 모델은 대학생의 창의혁신 교육 프로그램의 개발과 운영에 관한 다양한 연구의 기초 자료가 될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국노년학
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• 제40권4호
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• pp.707-727
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• 2020

본 연구는 확장된(Expanding) Andersen 행동 모델(2002)에 기반하여 독거노인의 고독사 가능성 인식이 지각된 사회적 지지와 시설 돌봄 선호와의 관계에서 어떠한 역할을 하는지 실증적으로 분석해 보고자 하였다. 이를 위해 2018년 서울시에서 실시한 노인실태조사에서 독거노인을 추출해 연구대상(n=676)으로 삼았으며, 지각된 사회적 지지를 독립변수, 시설 돌봄 선호를 종속변수, 고독사 가능성 인식을 매개변수로 Baron&Kenny(1986)의 3단계 매개 효과 분석을 위해 이항 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 연구 결과 지각된 사회적 지지는 시설 돌봄 선호와 고독사 가능성 인식에 부적인 영향을, 고독사 가능성 인식은 독거노인의 시설 돌봄 선호에 정적인 영향을 미칠 가능성이 있음을 확인하였다. 마지막으로 지각된 사회적 지지가 시설 돌봄 선호에 미치는 영향에서 고독사 가능성 인식은 부분 매개 효과가 있는 것으로 분석되었다. 연구의 목적과 주요결과에 따른 실천적 제안은 다음과 같다. 첫째, 증가하는 독거노인을 대상으로 시설 돌봄 선호의 가능성 요인으로 확인된 지각된 사회적 지지의 수준을 높이기 위한 다양한 프로그램의 개발과 지원이 요구된다. 둘째, 고독사 가능성 인식은 시설 돌봄 선호의 심리사회적 요인으로 확인된 바, 독거노인을 대상으로 고독사 준비를 위한 교육과 지원이 보다 활성화 될 필요가 있다. 본 연구결과는 노인돌봄 정책의 컨셉 중 하나인 "aging in place" 실현에 관한 논의의 기초자료로서 활용될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.71-90
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• 2020

최근 전 세계 보험업계에도 기계학습, 자연어 처리, 딥러닝 등의 인공지능 기술 활용을 통한 디지털 전환이 급속도로 확산하고 있다. 이에 따라 인공지능 기술을 기반으로 한 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스 성공을 이룬 해외 보험사들도 증가하고 있다. 대표적으로 중국 최대 민영기업인 평안보험그룹은 '금융과 기술', '금융과 생태계'를 기업의 핵심 키워드로 내세우며 끊임없는 혁신에 도전한 결과, 인슈어테크와 디지털플랫폼 분야에서 괄목할만한 성과를 보이며 중국의 글로벌 4차 산업혁명을 선도하고 있다. 이에 본 연구는 평안보험그룹 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스 활동을 ser-M 분석 모델을 통해 분석하여 국내 보험사들의 인공지능 기술기반 비즈니스 활성화를 위한 전략적 시사점을 제공하고자 했다. ser-M 분석 모델은 기업의 경영전략을 주체, 환경, 자원, 메커니즘 관점에서 통합적으로 해석이 가능한 프레임으로, 최고경영자의 비전과 리더십, 기업의 역사적 환경, 다양한 자원 활용, 독특한 메커니즘 관계가 통합적으로 해석되도록 연구하였다. 사례분석 결과, 평안보험은 안면·음성·표정 인식 등 핵심 인공지능 기술을 활용하여 세일즈, 보험인수, 보험금 청구, 대출 서비스 등 업무 전 영역을 디지털로 혁신함으로써 경비 절감과 고객서비스 발전을 이루었다. 또한 '중국 내 온라인 데이터'와 '회사가 축적한 방대한 오프라인 데이터 및 통찰력'을 인공지능, 빅데이터 분석 등 신기술과 결합하여 금융 서비스와 디지털 서비스 사업이 통합된 디지털 플랫폼을 구축하였다. 이러한 평안보험그룹의 성공 배경을 ser-M 관점에서 분석해 보면, 창업자 마밍즈 회장은 4차 산업혁명 시대의 디지털 기술발전, 시장경쟁 및 인구 구조의 변화를 빠르게 포착하여 새로운 비전을 수립하고 디지털 기술중시의 민첩한 리더십을 발휘하였다. 환경변화에 대응한 창업자 주도의 강력한 리더십을 바탕으로 인공지능 기술 투자, 우수 전문인력 확보, 빅데이터 역량 강화 등 내부자원을 혁신하고, 외부 흡수역량의 결합, 다양한 업종 간의 전략적 제휴를 통해 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스를 성공적으로 끌어냈다. 이와 같은 성공사례 분석을 통하여 인슈어테크와 디지털플랫폼 도입을 본격 준비하고 있는 국내 보험사들에게 디지털 시대에 필요한 경영 전략과 리더십에 대한 시사점을 줄 수 있다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제58권1호
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• pp.31-42
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• 2005

배 경 : peroxiredoxins는 거의 모든 생명체에 공통적으로 보존되어 있으며, 최근에 발견된, 특이한 peroxidases로 인체에서 6가지 동위효소가 알려져 있으며, 산화스트레스에 대한 방어역할을 담당하고, $H_2O_2$신호전달 과정에서 중요한 조절 역할을 한다. peroxiredoxin은 $H_2O_2$ 처리 과정 중에서 자신이 산화되어 불활성화 되는데, 산화된 후 다시 재생되는 것으로 보고되나 그 생리적은 의미는 분명하지 않다. 이에 저자들을 폐상 피세포주, 대식세포주, 폐포모세혈관 내피세포주 및 기타 섬유모세포주 들에서 $H_2O_2$ 에 의한 Prx의 산화과정과 재생을 알아보고자 하였다. 방 법 : 수술 환자에서 적출한 정상 폐조직과, 세포주로는 평상시 산화 스트레스에 노출이 많을 것으로 예상되는 세포들로써, 폐포상피세포의 I 형 및 II 형 세포에서 기원한 A549, WI 26, Raw 264.7, Rat2,및 폐포 모세혈관 내피세포주 등을 이용하여 이를 $50{\mu}M$. $100{\mu}M$, $500{\mu}M$ 의 $H_2O_2$로 산화시켜 불활성화 한 후, 추적관찰 하였으며, 시간대 별로(0. 10, 30, 60, 120, 240, 480 분) 수확하여, 이를 1차원 non-reducing SDS-PAGE 및 2차원 전기영동로 분리 후, silver stain 과 Western blot으로 분석 하였다. 결 과 : 1. 실험에 사용된 모든 세포주에서, $H_2O_2$ 농도에 비례하여 peroxiredoxin I, II, III 의 불활성화를 관찰할 수 있었고, 10분에 최고로 불활성화되었다. 2. 산화된 이후, 30분경부터 peroxiredoxin 의 재생이 관찰되기 시작 하였으며, 2시간 이후부터 확연하였다. 3. 다시 재생된 peroxiredoxin은 $H_2O_2$투여로서, 다시 불활성화되어, 재생된 Prx 가 활성을 지닌 단백질임을 알 수 있었다. 4. 재생의 속도는 사용된 세포주마다 차이가 있었으며 (A549 >Raw 264.7 >$Rat_2$ >WI26), 단백질 합성억제제인 cycloheximide ($10{\mu}g/ml$) 존재 하에서도 변함 없이 관찰되었다. 결 론 : 세포 내에는 산화되어 불활성화된 peroxiredoxin을 재생하는 체계가 존재 하며, 이는 활성부위 cysteine을 갖는 다른 단백질에도 공통적으로 적용될 수 있는 분자 스위치일 가능성이 높으며, 산화에 의한 신호전달과정이나, 질병 모델에서 Prx 단백의 재생 체계의 이상과 병인에 관한 추가적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.173-198
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• 2020

최근 온라인의 비약적인 활성화로 캠페인 채널들이 다양하게 확대되면서 과거와는 비교할 수 없을 수준의 다양한 유형들의 캠페인들이 기업에서 수행되고 있다. 하지만, 고객의 입장에서는 중복 노출로 인한 캠페인에 대한 피로감이 커지면서 스팸으로 인식하는 경향이 있고, 기업입장에서도 캠페인에 투자하는 비용은 점점 더 늘어났지만 실제 캠페인 성공률은 오히려 더 낮아지고 있는 등 캠페인 자체의 효용성이 낮아지고 있다는 문제점이 있어 실무적으로 캠페인의 효과를 높이고자 하는 다양한 연구들이 지속되고 있다. 특히 최근에는 기계학습을 이용하여 캠페인의 반응과 관련된 다양한 예측을 해보려는 시도들이 진행되고 있는데, 이 때 캠페인 데이터의 다양한 특징들로 인해 적절한 특징을 선별하는 것은 매우 중요하다. 전통적인 특징 선택 기법으로 탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm) 중 SFS(Sequential Forward Selection), SBS(Sequential Backward Selection), SFFS(Sequential Floating Forward Selection) 등이 많이 사용되었지만 최적 특징만을 학습하는 모델을 생성하기 때문에 과적합의 위험이 크고, 특징이 많은 경우 분류 예측 성능 하락 및 학습시간이 많이 소요된다는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 캠페인에서의 효과성 제고를 위해 개선된 방식의 특징 선택 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 목적은 캠페인 시스템에서 처리해야 하는 데이터의 통계학적 특성을 이용하여 기계 학습 모델 성능 향상의 기반이 되는 특징 부분 집합을 탐색하는 과정에서 기존의 SFFS의 순차방식을 개선하는 것이다. 구체적으로 특징들의 데이터 변형을 통해 성능에 영향을 많이 끼치는 특징들을 먼저 도출하고 부정적인 영향을 미치는 특징들은 제거를 한 후 순차방식을 적용하여 탐색 성능에 대한 효율을 높이고 일반화된 예측이 가능하도록 개선된 알고리즘을 적용하였다. 실제 캠페인 데이터를 이용해 성능을 검증한 결과, 전통적인 탐욕알고리즘은 물론 유전자알고리즘(GA, Genetic Algorithm), RFE(Recursive Feature Elimination) 같은 기존 모형들 보다 제안된 모형이 보다 우수한 탐색 성능과 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 제안 특징 선택 알고리즘은 도출된 특징들의 중요도를 제공하여 예측 결과의 분석 및 해석에도 도움을 줄 수 있다. 이를 통해 캠페인 유형별로 중요 특징에 대한 분석과 이해가 가능할 것으로 기대된다.

• 대한치과교정학회지
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• 제33권6호
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• pp.485-497
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• 2003

악안면 구조의 형태와 기능은 대개 유전자 정보에 의해 결정된다. 분자생물학의 발달로 인해 정상 성장과 형태 형성에 중요한 유전자에 대한 정보가 밝혀지고 있고 이는 현대 두개안면 생물학의 근간이 되고 있다. 밝혀진 사실들 중 주목할만한 것은 섬유아세포 성장인자2 (FGFR2)에 서 의 특이한 돌연변이 가 어 퍼트 증후군 (Apert syndrome) 의 발생과 관련이 있다는 것이다. 어퍼트 증후군은 두개 관상봉합의 조기 유합과 사지의 기형으로 특징지워진다. 그 중 특히 두개골 유합증의 병인과 형성기전을 연구하기 위해 본 연구에서 유전자 변환기법을 시도하여 어퍼트 증후군의 유발인자로 알려진 FGFR2에 서 의 단일 아미노산 치 환 돌연변이를 재연한 인위 유전자구조물을 제작하고 이를 미 세주입법으로 쥐의수정란에 삽입하여 형질변환 쥐를 제작하였다. 본 연구에서는 전체 조직이 아닌 골조직에서 특이하게 활성화되는 전사촉진자(promoter, 제 I형 교원질 유전자의 전사촉진자)를 이용하여 골조직에서만 돌연변이 유전자의 발현을 재현함으로써 이 시도가 쥐에서 두개골유합증을 유발하는지 검증하고자 하였다. 초기 표현형 분석을 통해 어퍼트 환자에서 기대되는 두개골 유합증을 확인하였다. 또한 본 연구에서 삽입된 변환유전자가 원활히 돌연변이 단백질을 생산하고 기능의 증가를 보임을 확인하였다. 이러한 동물 모델을 이용함으로써 이제 정상적 혹은 비정상적 두개골 및 봉합 발육에서의 FGFR2의 역할을 연구하는 것이 가능하리라 사료된다

• Spatial Information Research
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• 제11권3호
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• pp.261-274
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• 2003

기존의 웹 지리정보시스템에서는 타일링 개념을 도입하여 타일 단위로 전송하는 타일 기반의 데이터 구조를 가진다. 이는 지도의 초기 로딩 시간을 줄이는 효과는 있으나, 웹 지리정보시스템에서 사용자의 질의에 대한 전체 응답시간을 줄이지는 못하였다. 이러한 문제를 해결하기 위해 제안된 것이 프리페칭 알고리즘과 이와 연동하는 캐쉬대체 알고리즘이다. 프리페칭 알고리즘은 확률기반모델로 표현된 사용자의 타일접근패턴을 이용하여 앞으로 사용될 타일을 정확하게 예측하여 클라이언트에 미리 데이터를 전송하는 방법이고, 캐쉬대체 알고리즘은 클라이언트의 제한된 캐쉬공간에 서버로부터 가져온 타일을 캐쉬하기 위해서 사용자의 타일접근패턴을 이용하여 제거해야할 타일을 선정하는 정책이다. 웹 지리정보시스템은 확대 질의나 축소 질의 처리 시에 빠른 응답시간으로 서비스하기 위해 레벨링 기법이 사용된 다단계 추상화 데이터로 구성되어 있다. 그러나, 기존에 제안된 프리페칭 알고리즘은 다수 개의 레벨에서도 프리페칭이 적용되어야 하는 점은 고려하지 않고, 2차원적 공간에서만 프리페칭을 수행하였다. 본 논문에서는 다단계 추상화 데이터로 구성된 웹 지리정보시스템에서 확대 질의와 축소 질의 시, 다른 레벨로의 이동을 고려하여 프리페칭이 적용되는 알고리즘을 제안하였다. 프리페칭 공간을 다단계로 확장시킨 알고리즘의 성능을 평가한 결과, 사용자의 응답시간이 1.8％∼21.6％ 빨라지는 성능 향상이 있었다. 따라서, 웹 지리정보시스템에 제안된 프리페칭 알고리즘과 이와 연동하는 캐쉬대체 알고리즘을 적용함으로써 사용자들에게 보다 빠른 응답시간으로 서비스할 수 있다. 관능검사에서 전반적인 기호도는 점성, 향미, 입안에서의 질감 등이 기여도가 높고 색상의 영향은 적었다.프, 샐러드의 비율이 높은 반면, 남자는 육류, 어패류의 비율이 높았으며, 음식 선택시 기준은 '내가 좋아하는 음식'이 70.7%로 가장 높게 나타나 부페식당 이용자들이 바람직한 식사순서 및 음식선택에 대한 인식이 낮음을 알 수 있었다. 부페식당에서 가장 좋아하는 음식의 국적은 54.4%가 한국음식으로 나타났다. 부페식사에서 '약간' 또는 ‘대단히 과식했다'고 응답한 경우가 64.0%로 많은 대상자들이 과식하는 것으로 나타났는데 이로 인한 건강 및 영양문제에 대한 교육이 필요하고 운영면에서는 이러한 일종의 음식의 낭비를 줄일 수 있는 방안에 대한 연구가 필요하다고 사료되었다. 5) 향후 부페식당의 발전방향에 대한 의견 부페식당의 발전방향에 대해 '가지수를 줄여서라도 가격을 짜게 하자'는 의견이 82.9%로 대부분 조사 대상자들이 현재 부페가격에 대해 부정적인 반응을 보였다. '한국음식을 더 많이 해서 전통음식과 친밀한 장소로 발전시키자', '계절식품을 이용하고 비슷한 종류의 음식은 빼서 가격을 낮추자', '연령에 따라서, 또, 성인에서는 성별에 따라 가격 차이를 두자'는 의견 등이 있었다.이용한 배반포의 체외생산에 있어서 배양액내 항산화제의 첨가는 체외성숙단계에서만 효과적이었다. 이것은 아마도 항산화제가 체외성숙 시 난포란 내에서 일어나는 여러 가지 생화학 반응의 처리시간과 관련하여 활성화시킴으로써 난포란의 생존력을 높인 것이라고 사료되기 때문에 앞으로는 돼지 난포란의 효율적인 체외성숙에 대해서 배양액내 첨가물질은

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제53권1호
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• pp.5-16
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• 2002

연구배경 : 말초혈액 단핵구와 폐포 대식세포가 림프구에 의하여 활성화된 후 탐식된 세포내 결핵균을 제거하는 최종 효과기로 작용하지만 결핵균은 이러한 세포 내에서조차 살아남아 증식한다. 본 연구에서는 인체 감염의 경우와 유사하도록 낮은 감염률(결핵균:포식세포 1:10)을 이용하여 MAC(Mycobacterium avium)과 Mycobaterium tuberculosis $H_{37}Ra$에 대한 단핵구와 폐포 대식세포의 림프구 의존적 결핵균 살해능의 정도를 측정하고자 하였다. 방 법 : 정상인과 폐결핵 환자의 말초혈액 단핵구를 Ficoll gradient 방법을 이용하여 분리하고, 정상인의 폐포 대식세포를 기판지폐포 세척액에서 분리 하여 96well plate에 $1{\times}10^5$ 씩 분주하고 결핵균주 MAC과 $H_{37}Ra$에 낮은 감염률(결핵균:단핵구 1:10)로 감염시켰다. 일부는 비부착세포(림프구)를 림프구:포식세포 10:1 비율로 첨가하여 $37^{\circ}C$, 5% $CO_2$ 배양기에 배양하였다. 1일, 4일, 및 7일째 각각 수확하여 middlebrook 7H10/OADC agar plate에 접종 후 집락이 형성될 때까지 $37^{\circ}C$, 5% $CO_2$ 배양기에 배양하였다. 결핵균의 수는 lysate의 $m{\ell}$(세포수 $10^6$)당 CFU로 표시하였고, 결핵균의 살해능은 log killing ratio[logKR=$log_{10}$(Final CFU/Initial CFU)]로 표시하였다. 배양 1일째 상층액에서 TNF-${\alpha}$, 배양 4일째 상층액에서 ${\gamma}$-IFN을 Elisa kit를 사용하여 측정하였다. 결 과 : 단핵구의 세포내 결핵균 살해능은 정상대조군에 비하여 결핵환자군에서 ${\Delta}logKR$가 MAC -0.4, $H_{37}Ra$ -0.2 정도로 유의하게 증가되어 있었다(p<0.05). 정상대조군에서 폐포 대식세포의 결핵균 살해능은 단핵구에 비하여 ${\Delta}$logKR가 MAC과 $H_{37}Ra$ 모두 -0.2정도로 증가된 경향을 보였다. 단핵구와 폐포 대식세포내 결핵균 살해능은 림프구 의존적으로 림프구 첨가시의 ${\Delta}logKR$는 MAC -0.4, $H_{37}Ra$ -0.5 정도로 포식세포 단독에 비하여 유의하게 증가되었다 (p<0.05). ${\gamma}$-IFN은 말초 단핵구와 폐포 대식세포 단독배양시 분비량이 경미하였으나 림프구 첨가시에는 유의한 분비의 증가를 보였다. 결 론 : 본 연구는 낮은 결핵균 감염률을 이용한 인체 포식세포의 세포내 결핵균 감염 모델이다. 결핵균 살해능은 림프구 의존적이며, 포식세포의 결핵균 탐식 후 7일까지의 배양에서 결핵환자의 단핵구와 PPD 양성 정상인의 폐포 대식세포에 림프구를 첨가한 경우에만 실질적인 균 증식의 제한을 볼 수 있었다.