• 제목/요약/키워드: Coupled System

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흰쥐 악하선 세포에서 gap junction 봉쇄제인 octanol이 타액분비 및 세포내 $Ca^{2+}$ 농도 조절에 미치는 영향 (EFFECT OF OCTANOL, THE GAP JUNCTION BLOCKER, ON THE REGULATION OF FLUID SECRETION AND INTRACELLULAR CALCIUM CONCENTRATION IN SALIVARY ACINAR CELLS)

  • 이주석;서정택;이승일;이종갑;손흥규
    • 대한소아치과학회지
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    • 제26권2호
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    • pp.399-415
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    • 1999
  • 세포내 유리칼슘(free calcium, $Ca^{2+}$)은 세균에서 고등동물에 이르기까지 거의 모든 세포에서 세포 고유작용을 조절하는 중요한 세포내 신호전달체계(signal transduction system)의 매개체이다. 타액선 세포에서 부교감 신경 자극으로 타액분비가 증가될 때에도 세포내 $Ca^{2+}$ 농도 증가가 가장 중요한 역할을 한다. 그러나 췌장(pancreas)의 경우 세포내 $Ca^{2+}$ 이외에도 인접세포를 전기적 화학적으로 연결해주는 gap junction이 외분비 기능을 직접적으로 조절할 가능설이 제시되었다. 타액선 세포에서도 세포막에 고농도의 gap junction이 존재하고 있으며 gap junction을 통해 인접세포들이 전기적, 화학적으로 연계되어 있어 gap junction이 타액선 세포의 기능을 직접적으로 조절할 가능성을 내포하고 있다. 따라서 gap junction이 타액선의 타액분비 작용에도 중요한 역할을 하며 이러한 작용이 세포내 $Ca^{2+}$ 농도를 조절하여 이루어질 것이라는 가정하에 이를 확인하는 실험을 시행하였다. 흰쥐 악하선에서 유리되는 타액양을 측정하기 위해서 악하선으로 혈액을 공급하는 동맥에 가는 관을 삽입하여 생리 식염수를 관류하면서 타액선관을 통해 타액을 채취하였다. 세포내 $Ca^{2+}$ 농도는 분리한 악하선 acini 내에 $Ca^{2+}$ 농도 변화에 민감하게 반응하는 형광물질인 fura-2를 축적시키고 형광 분석기를 사용하여 형광강도를 측정하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. CCh 투여로 타액 분비가 증가하였을 때 gap junction을 봉쇄하는 약물인 octanol(1 mM)을 투여하면 타액분비가 봉쇄되었으며 이는 가역적 반응이었다. 2. CCh투여로 세포내 $Ca^{2+}$ 농도가 증가하였을 때 1mM octanol을 투여하면 세포내 $Ca^{2+}$ 농도가 CCh 투여전의 상태로 감소되었다. 3. Octanol은 CCh에 의하여 유발된 초기 $Ca^{2+}$ 증가를 억제하지는 못한 반면에 후기 $Ca^{2+}$ 농도를 감소시켰다. 4. 세포막 $Ca^{2+}$ 통로를 열어주는 약물인 thapsigargin($1{\mu}M$)을 투여하여 세포내 $Ca^{2+}$ 농도를 증가시킨 후 1mM octanol을 투여하면 세포내 $Ca^{2+}$ 농도가 thapsigargin 투여 전의 상태로 감소하였다. 5. 2,5-di-tert-butyl-1,4-benzohydroquinone(TBQ)의 투여로 세포막을 통한 $Ca^{2+}$ 농도의 주기적 변동인 $Ca^{2+}$의 oscillation이 유발되었는데, 이때 1mM octanol을 투여한 경우에 $Ca^{2+}$농도의 oscillation이 정지하여 역시 gap junction을 봉쇄하면 TBQ에 의해서 유발된 세포내 $Ca^{2+}$ 농도의 주기적 변동이 사라지고 $Ca^{2+}$ 농도의 감소가 나타남을 확인하였다. 6. Gap junction을 봉쇄하는 또 다른 약물인 glycyrrhetinic acid($100{\mu}M$)도 CCh 자극으로 인한 타액분비를 억제하였다. 이상의 결과로 미루어 gap junction은 흰쥐 악하선 세포로부터의 타액분비 조절에 중요한 역할을 하는데, 이는 gap junction이 세포막 $Ca^{2+}$ 통로를 조절함으로써 수용체 자극으로 유발된 세포내 $Ca^{2+}$ 농도 변화에 영향을 미친 결과인 것으로 추측된다.

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ICT 산업분야 신생기업의 IPO 이후 인수합병과 산업 집중도에 관한 연구 (Impact of Shortly Acquired IPO Firms on ICT Industry Concentration)

  • 장영봉;권영옥
    • 지능정보연구
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    • 제26권3호
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    • pp.51-69
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    • 2020
  • 본 논문은 ICT 산업분야에서 신생기업이 기업공개(IPO) 이후 단기간 내에 기존 기업에 인수합병됨으로써 산업의 집중도가 높아지는 현상을 실증적으로 규명하였다. 이를 위해 1990년대 이후 기업공개를 한 4,938개 기업에 대해 산업분야를 구분하고 인수합병 여부에 따른 상태 변화를 추적하여 산업의 집중도에 미치는 영향을 분석하였다. 먼저 시기별로 분석한 결과, 2000년대 이후 기업들은 1990년대 기업들에 비해 상대적으로 단기간 내에 기존 기업에 인수합병된 것으로 나타났다. 그러나 이들 기업은 규모, 수익성 및 연구개발비 등이 시장에서 퇴출된 기업에 비해 양호한 것으로 나타났다. 또한 산업분야별로 분석한 결과, 동일한 산업분야로 인수합병되는 경우가 증가할수록 산업의 집중도 역시 증가한 것으로 나타났다. 그리고 산업분야별로 지배적 기업의 존재여부를 분석한 결과, 지배적 기업이 존재할 경우 인수합병이 산업의 집중도에 미치는 영향이 더 큰 것으로 나타났다. 특히 지배적 기업의 비중이 높은 ICT 분야에서 산업의 집중도에 미치는 영향이 더욱 크게 부각되는 것으로 나타났다. 이는 알파벳, 아마존 등이 공격적으로 신생기업을 인수합병하고 시장에서의 지배력을 확장시켜나가고 있는 ICT 산업분야의 최근 추세를 보여주고 있다. 또한 인공지능 및 데이터 애널리틱스 등 ICT 기술기반 신생기업이 인수된 경우 산업 집중도의 변동은 더 큰 폭으로 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 디지털 경제시대에 ICT 분야의 산업 집중도가 높아지는 요인의 하나로서 신생기업이 단기간 내에 인수합병되는 추세를 실증적으로 규명하였다는 점에서 의의가 있다.

적응형 부스팅을 이용한 파산 예측 모형: 건설업을 중심으로 (Bankruptcy Forecasting Model using AdaBoost: A Focus on Construction Companies)

  • 허준영;양진용
    • 지능정보연구
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    • 제20권1호
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    • pp.35-48
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    • 2014
  • 2013년 건설 경기 전망 보고서에 따르면 주택건설경기 침체 상황의 지속으로 건설 기업의 유동성 위기가 지속될 것으로 전망된다. 건설업은 파산으로 인한 사회적 파급효과가 다른 산업에 비해 큰 편이지만, 업종의 특성상 다른 산업과는 상이한 자본구조와 부채비율, 현금흐름을 가지고 있어서 기업의 파산 예측이 더 어려운 측면이 있다. 건설업은 레버리지가 큰 산업으로 부채비율이 매우 높은 업종이며 현금흐름이 프로젝트 후반부에 집중되는 특성이 있다. 그리고 경기사이클에 따른 부침이 매우 심하여 경기하강국면에선 파산이 급증하는 양상을 보인다. 건설업이 레버리지 산업인 이상 건설업체의 파산율 증가는 여신을 공여한 은행에 큰 부담으로 작용한다. 그럼에도 그간의 파산예측모델이 주로 금융기관에 집중되어 왔고 건설업종에 특화된 연구는 드물었다. 기업의 재무 자료를 바탕으로 한 파산 예측 모델에 대한 연구는 오래 전부터 다양하게 진행되었다. 하지만, 일반적인 기업 전체를 대상으로 하는 모델이기 때문에, 건설 기업과 같이 유동성이 큰 기업의 예측에는 적절하지 못할 수 있다. 건설 산업은 오랜 사업 기간과 대규모 투자, 그리고 투자금 회수가 오래 걸리는 특징을 갖는 자본 집약 산업이다. 이로 인해 다른 산업과는 상이한 자본 구조를 갖기 마련이고, 다른 산업의 기업 재무 위험도를 판단하는 기준과 동일한 적용이 곤란할 수 있다. 최근에는 기계 학습을 바탕으로 한 기업 파산 예측 연구가 활발하다. 기계 학습의 대표적 응용 분야인 패턴 인식을 기업의 파산 예측에 응용한 것이다. 기업의 재무 정보를 바탕으로 패턴을 작성하고 이 패턴이 파산 위험 군에 속하는지 안전한 군에 속하는지 판단하는 것이다. 전통적인 Z-Score와 기계 학습을 이용한 파산 예측과 같은 기존 연구들은 특정 산업 분야가 아닌 일반적인 기업을 대상으로 하기 때문에 기업들의 특성을 전혀 고려하고 있지 못하다. 본 논문에서는 건설 기업을 규모에 따라 각 기법들의 예측 능력을 비교하여 적응형 부스팅이 가장 우수함을 확인하였다. 본 논문은 건설 기업을 자본금 규모에 따라 세 등급으로 분류하고 각각에 대해 적응형 부스팅의 예측력을 분석하였다. 실험 결과 적응형 부스팅이 다른 기법에 비해 예측 결과가 좋았고, 특히 자본금 규모가 500억 이상인 기업의 경우 아주 우수한 결과를 보였다.