• 제목/요약/키워드: Discovery method

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알츠하이머성 치매에서 혈액 진단을 위한 바이오마커 (Blood Biomarkers for Alzheimer's Dementia Diagnosis)

  • 박창은
    • 대한임상검사과학회지
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    • 제54권4호
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    • pp.249-255
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    • 2022
  • 알츠하이머병은 주요한 공중보건 문제로 나타나며 연구분야에서도 최우선적인 과제이다. 알츠하이머병(AD)에서 뇌척수액(CSF)을 활용한 바이오마커인 아밀로이드-β(Aβ42), 총 타우(T-tau) 및 인산화 타우(P-tau)가 알츠하이머병 병태생리학의 핵심 요소를 반영한다. 임상 연구 및 새로운 측정법을 통한 임상적으로 활용되는 진단은 전임상 알츠하이머병에 대해 민감적이고 특이적이며 신뢰할 수 있는 바이오마커의 발굴, 뿐만 아니라 치매의 조기 발견 및 감별 진단과 질병 진행 모니터링에 도움이 되는 검사법의 개발에도 중요할 것이다. 증상 전 단계에서 AD의 조기 발견은 시냅스 손상 및 신경 손실이 확장되기 전에 개입이 수행되기 때문에 치료 개입을 조기에 가능하게 하고 치료 성공을 위한 가능성이 더 큰 좋은 기회로 이어진다. 따라서 새롭고 접근하기 쉽고 비용이 적게 드는 바이오마커를 임상 진단에 활용하는 것이 매우 유익할 것이다. 치매의 초기단계에 일어나는 병리학적 변화나, 질병의 진행정도를 추적할 수 있는 다양한 바이오마커들의 진단방법을 찾는 일은 치료제 개발처럼 중요한 연구 분야이다. 조기진단을 위해 임상증상을 대변하거나(surrogate marker), 증상이 나타나기 이전 상태를 측정할 수 있는 새로운 진단마커가 필요한 상황이다. 이러한 이유로 인지기능 저하정도를 측정하여 정상, 경도인지장애(mild cognition impairment, MCI) 및 전임상(preclinical) 상태의 사람을 판별할 수 있는 바이오마커(biomarker)를 활용한 조기진단법 개발의 중요성이 강조되고 있다.

정상, 낭종 및 법랑아세포종 세포에서의 유전자 발현 차이 분석 (ANALYSIS OF DIFFERENTIAL GENE EXPRESSION IN NORMAL, CYST AND AMELOBLASTOMA CELLS)

  • 양철희;백병주;양연미;김재곤
    • 대한소아치과학회지
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    • 제32권1호
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    • pp.75-88
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    • 2005
  • 법랑아세포종은 1868년에 처음 보고된 이래 명칭, 발생기전, 분류 그리고 치료 방법 등에 관하여 수 많은 논란이 있어 왔는데 이는 법랑세포종이 양성종양임에도 불구하고 종양자체의 진행이 파괴적이고, 외과적 처치를 한 후에도 재발이 잘되며, 흔하지는 않지만 악성종양과 유사하게 전이를 보이는 등 독특한 특성을 지니고 있기 때문이다. 정상세포와 암 세포 간에 차이를 보이는 유전자 혹은 정상세포에서 변형이 일어날 때 특이적으로 발현하는 유전의 분리 및 분석하는 것은 암세포의 생성과정을 이해하는데 있어서 중요한 열쇠를 제공할 수 있다. 이에 본 연구는 RNA differential display 방법 중 재연성과 반복성이 개선된 Ordered differential display(ODD)RT-PCR과 보다 개선된 $GeneFishing^{TM}$기술을 이용하여 악성과 양성종양 사이의 유전자 발현의 차이를 조사하고, 특이 유전자의 profile을 확보하고자 하였다. $GeneFishing^{TM}$기술과 RT-PCR을 수행한 결과 nasopharyngeal carcinoma gene을 제외한 9개의 유전자는 악성에서 특이적으로 발현되는 것을 확인하였다. 따라서 $GeneFishing^{TM}$을 이용하면 각 시료간의 mRNA 상에서 발현차이를 보이는 DEG를 비교 분석하면 암관련 유전자, 항생제 태성 유전자, 그리고 분화 관련 유전자들에 대한 연구가 용이하게 수행할 수 있을 것으로 생각된다.

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백제 지하저장시설(地下貯藏施設)의 구조와 기능에 대한 검토 (A Study on the Structure and Function of the Underground Storage Facility in Baekje)

  • 신종국
    • 헤리티지:역사와 과학
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    • 제38권
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    • pp.129-156
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    • 2005
  • 최근 백제유적에 대한 발굴조사에서는 토광형태 또는 목재나 석재를 이용하여 축조한 지하식의 저장시설이 발견되는 사례가 늘어나고 있다. 본고는 이러한 백제시대 지하저장시설을 형태 및 축조방법별로 복주머니형(플라스크형), 목곽형, 석곽형 시설로 구분하고 각각의 구조와 기능에 대해 검토하는 것을 목적으로 하였다. 복주머니형 저장공은 백제 한성시기~사비시기의 금강 및 한강유역의 많은 유적에서 현재까지 600기 이상 조사된 백제의 가장 대표적인 지하저장시설로 3~7세기대 한강유역과 금강유역의 백제의 독특한 저장문화를 구성하는 유구로서 그 구조나 중국의 예를 통해 볼 때 곡물의 장기저장을 위한 시설이었을 가능성이 있으며, 그 외에도 토기의 저장 등 다양한 물품이 저장되었다고 보인다. 목곽형과 석곽형의 저장시설은 사비시기의 유적에서 주로 확인되고 있어 6세기 이후 복주머니형 저장공의 축조가 줄어들면서 그 기능을 일부 대체했을 것으로 보이며, 특히 그 축조방법이나 구조상 공력이 많이 소모되는 것으로 도성이나 성곽유적에서 공적인 용도로 사용되었던 것으로 추정된다. 목곽형 저장시설은 평면 장방형인 것과 방형인 것, 축조방식에 따라 가구식(架構式)과 주혈식(柱穴式)으로 구분할 수 있으며, 이는 축조하고자 하는 지점의 지형이나 지질에 의해 결정되었을 가능성이 있다. 이러한 목곽형 저장시설은 관북리유적과 월평동유적의 예를 통해 볼 때 과일과 같은 식품류의 저장과 군사주둔지에서의 중요물품 저장 등 필요에 따라 다양한 품목의 물건이 저장된 것으로 보인다. 지하 저장시설의 기능적 특성상 식품류의 장기저장과 일본의 예를 통해 볼 때 화재시 중요물품의 안전한 보관과 관련하여 목곽이나 석곽의 저장시설이 채용되었을 가능성이 있다.

다이내믹 토픽 모델링의 의미적 시각화 방법론 (Semantic Visualization of Dynamic Topic Modeling)

  • 연진욱;부현경;김남규
    • 지능정보연구
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    • 제28권1호
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    • pp.131-154
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    • 2022
  • 최근 방대한 양의 텍스트 데이터에 대한 분석을 통해 유용한 지식을 창출하는 시도가 꾸준히 증가하고 있으며, 특히 토픽 모델링(Topic Modeling)을 통해 다양한 분야의 여러 이슈를 발견하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 초기의 토픽 모델링은 토픽의 발견 자체에 초점을 두었지만, 점차 시기의 변화에 따른 토픽의 변화를 고찰하는 방향으로 연구의 흐름이 진화하고 있다. 특히 토픽 자체의 내용, 즉 토픽을 구성하는 키워드의 변화를 수용한 다이내믹 토픽 모델링(Dynamic Topic Modeling)에 대한 관심이 높아지고 있지만, 다이내믹 토픽 모델링은 분석 결과의 직관적인 이해가 어렵고 키워드의 변화가 토픽의 의미에 미치는 영향을 나타내지 못한다는 한계를 갖는다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 다이내믹 토픽 모델링과 워드 임베딩(Word Embedding)을 활용하여 토픽의 변화 및 토픽 간 관계를 직관적으로 해석할 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로 본 연구에서는 다이내믹 토픽 모델링 결과로부터 각 시기별 토픽의 상위 키워드와 해당 키워드의 토픽 가중치를 도출하여 정규화하고, 사전 학습된 워드 임베딩 모델을 활용하여 각 토픽 키워드의 벡터를 추출한 후 각 토픽에 대해 키워드 벡터의 가중합을 산출하여 각 토픽의 의미를 벡터로 나타낸다. 또한 이렇게 도출된 각 토픽의 의미 벡터를 2차원 평면에 시각화하여 토픽의 변화 양상 및 토픽 간 관계를 표현하고 해석한다. 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하기 위해 DBpia에 2016년부터 2021년까지 공개된 논문 중 '인공지능' 관련 논문 1,847건에 대한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안 방법론을 통해 다양한 토픽이 시간의 흐름에 따라 변화하는 양상을 직관적으로 파악할 수 있음을 확인하였다.

데이터기반의 신규 사업 매출추정방법 연구: 지능형 사업평가 시스템을 중심으로 (A Data-based Sales Forecasting Support System for New Businesses)

  • 전승표;성태응;최산
    • 지능정보연구
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    • 제23권1호
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    • pp.1-22
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    • 2017
  • 사업타당성 분석이나 기업 기술가치평가 등 미래의 사업에 대한 진입이나 투자 타당성을 분석하기 위해서는 새로운 사업과 관련한 시장을 추정하고 그 안에서 확보 가능한 매출을 객관적으로 추정하는 과정이 필수 불가결하다. 이런 신규 매출이나 시장규모의 추정 방법은 다양한 방법으로 구분이 가능한데 크게 정량적인 방법과 정성적인 방법으로 구분할 수 있다. 그러나 두 가지 방법 모두 많은 자원과 시간을 필요로 한다. 그래서 우리는 신규 사업의 평가지원을 위한 데이터 기반의 지능형 매출 예측 시스템을 제안하고자 한다. 본 연구는 사업타당성 분석이나 기술가치평가를 위한 신규 사업의 매출 추정 시스템을 개발하는데, 알고리즘 기반으로 전통적인 정량 예측방법 중 하나인 유추방법에 주목했다. 동일한 국내 산업에서 최근 창업한 기업의 매출 실적을 국내 신규 사업의 매출액을 추정하는 유추 대상 변수로 활용할 수 있는지 검토한다. 여기서 유추예측 대상은 최초 매출액과 초기 성장률이며, 주요 비교 차원은 산업분류, 창업시기 등이 고려된다. 특히 본 연구는 우리나라 창업 기업이 가지는 매출 성장률의 평균회귀 현상을 활용하는 지능형 정보 지원 시스템을 제안하다. 본 연구에서는 신규 매출 추정을 위해서 역사적 자료인 창업 매출 실적을 활용하는 방법이 적절한지 판단하기 위해서 잠재성장모형 등을 활용해 산업분류에 따른 신규 사업의 초기 매출액과 연도별 성장률이 산업분류별로 차이가 있는지 분석한다. 기존 기업의 창업 후 4년간 매출 성과의 종단자료를 잠재성장모형으로 분석하는데, 특정 산업분류에서 차이를 보여주는지 분석해 산업분류가 유추 예측에서 고려해야할 유의미한 변수인지 분석하는 것이다. 본 연구의 결과는 신속하고 객관적인 신규 사업 매출 추정을 가능하게 하는 지능형 정보시스템을 개발하게 해서 사업성타당성 분석이나 기술가치평가 과정의 효율성을 개선시켜 줄 것으로 기대된다.

PET/CT 3차원 영상 획득에서 부분용적효과 감소를 위한 재구성법의 최적화 (The Optimization of Reconstruction Method Reducing Partial Volume Effect in PET/CT 3D Image Acquisition)

  • 홍건철;박선명;곽인석;이혁;최춘기;석재동
    • 핵의학기술
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    • 제14권1호
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    • pp.13-17
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    • 2010
  • PVE는 PET/CT 3D 영상 획득에서 발생되는 것으로 평가값이 저평가되어 영상의 정확도를 떨어뜨리는 현상이다. 특히 이는 병소의 크기가 작고 분해능이 저하될수록 더 큰 오차를 초래하여 검사 결과에 영향을 줄 수 있다. 본 연구는 PVE에 영향을 줄 수 있는 매개변수의 변화를 이용하여 최적의 영상 재구성법을 알아보고자 한다. GE Discovery STE16 장비에서 NEMA 2001 IEC phantom을 이용하여 각기 다른 크기의 구체(직경 37, 28, 22, 17, 13, 10 mm)에 $^{18}F$-FDG를 열소와 배후방사능비 4:1로 주입하여 10분간 영상을 획득하였다. 재구성은 반복재구성법(iterative reconstruction)을 사용하였으며, 반복 횟수(iteration) 2~50회, 부분집합 수(subset number) 1~56개로 변화를 주었다. 분석은 영상의 구체부분에 관심영역(ROI)을 설정하고 최대 표준섭취계수($SUV_{max}$)를 이용하여 백분율 차이(% difference)와 신호대잡음비(SNR)를 산출하였다. 반복 횟수 2, 6, 13, 30, 50회 변화를 준 10 mm 구체의 $SUV_{max}$는 2.32, 3.60, 3.88, 3.88, 3.90이고, SNR은 0.36, 0.49, 0.47, 0.43, 0.41이었으며, 백분율 차이는 58.9, 38.5, 34.8, 35.7, 35.4%로 측정되었다. 또한 6회로 고정한 반복 횟수에 2, 5, 8, 20, 56으로 부분집합 수를 변화시킨 평균 $SUV_{max}$는 10mm의 구체에서 1.46, 3.10, 3.10, 3.48, 3.78로 측정되었으며, SNR은 0.19, 0.30, 0.40, 0.48, 0.45로 나타났다. 또한 각 구체의 SNR의 합은 2.73, 3.38, 3.64, 3.63, 3.38로 측정되었다. 반복 횟수 6회부터 20회까지는 평균 백분율 차이($73{\pm}1%$)와 평균 SNR ($3.47{\pm}0.09$)은 비슷한 값을 나타내었으며, 20회 이상에서는 noise의 영향으로 SUV가 저평가되는 현상이 증가하였다. 또한 동일한 반복 횟수의 경우에 부분집합 값의 변화에서 SNR은 8회부터 20회가 높은 구간($3.63{\pm}0.002$)으로 나타났다. 따라서 작은 병소의 PVE를 줄이기 위해서는 재구성 시간을 고려하여 반복 횟수 6회, 부분집합 수 8~20회에서 PVE를 가장 저감할 수 있다.

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ROSIS 자료 기반 방사선 사고 사례 분석 : 경향과 빈도 (Radiotherapy Incidents Analysis Based on ROSIS: Tendency and Frequency)

  • 구지혜;윤명근;정원규;김동욱
    • 한국의학물리학회지:의학물리
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    • 제25권4호
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    • pp.298-303
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    • 2014
  • 방사선치료안전보고시스템(ROSIS)을 기반으로 방사선치료 중 발생하는 사고의 경향성 및 유형별 빈도를 살펴보고 빈발사고의 유형과 발생원인, 발견 방법에 따라 향후 사고 유발인자 제어방법 연구의 발전방향을 살펴보고자 한다. 이에 따라 본 연구에서는 2003년부터 2013년까지 최근 11년간 1163건에 달하는 ROSIS 사고 자료에 대하여 분석을 수행하였다. 분석을 위하여 치료법, 발견 시점, 발견 방법, 발견자의 직종 등으로 규격화한 후, 각 항목별로 분류 및 백분율화 하였다. 근접사고(Near Miss)를 포함한 1163건의 사고 사례에 대하여 외부방사선치료가 97%이고 근접방사선치료가 2%로 조사되었으며 그 외 기타로 1%가 분류되었다. 계획 선량이 잘못 전달된 사례가 44% (497건)에 달했고 이중 대부분을 차지하는 429건(86%)이 3회 분할치료이전에 발견되었고 13건의 경우는 11회 분할치료 이후에 발견된 것으로 조사되었다. 또한, 발견 시점은 다양하게 분포되는 것으로 조사되었는데, 약 42%가 환자 치료 중에 발견되었고 29%는 차트 검사 중에 발견되었다. 방사선 사고 발견빈도가 가장 높은 직업군은 치료실에서 근무하는 방사선사(53%)인 것으로 조사되었다. 1163건의 사고 사례 중에서 환자치료 이전에 오류를 발견한 경우가 24% (273건)로 조사 되어 대부분의 사고(70%, 813건)는 사고가 발생한 이후에 발견된 것으로 조사되었다. ROSIS 분석을 통해 획득한 이러한 경향은 한국의 경우에서도 크게 다르지 않을 것으로 사료되므로 사고 예방과 조기 발견을 위한 보다 다양하고 체계적인 연구가 필요할 것으로 예상된다.

새롭게 확인된 고려(高麗) 묘지명(墓誌銘) : 「김용식(金龍軾) 묘지명」·「상당현군(上黨縣君) 곽씨(郭氏) 묘지명」·「민수(閔脩) 묘지명」 (The Newly Identified Goryeo Memorial Inscriptions)

  • 강민경
    • 미술자료
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    • 제96권
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    • pp.224-238
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    • 2019
  • 고려 건국 1,100주년을 맞아 국립중앙박물관과 국사편찬위원회는 고려 묘지명 조사·공개 사업을 협업하여 진행하고 있다. 이를 통해 현재까지 새롭게 확인된 고려 묘지명은 모두 4건이다. 그중 국외 소재 고려 묘지명 2건과 국립중앙박물관에 소장되었음이 처음 파악된 고려 묘지명 1건을 소개하고자 한다. 고려 중기 관료의 묘지명인 「김용식 묘지명」은 현재 미국 스미스소니언박물관 프리어새클러갤러리에 소장되어 있다. 이 묘지명은 당시 관료의 전형이라고도 할 수 있는 삶을 보여주고 있어 그 의미가 크다. 현재 남아 있는 이 시기 관료계층의 묘지명은 대개 고급 관료나 그 가족의 것이고, 이처럼 중·하급 관료가 남긴 묘지명은 상대적으로 드물다. 거기에다 주인공의 관력(官歷)과 세계(世系), 행적이 상세하게 기재되어 있어, 앞으로 고려 중기의 사회사·정치사를 연구하는 데 큰 기여를 할 사료로 여겨진다. 현재 일본 교토대학 총합박물관에 소장되어 있는 「상당현군 곽씨 묘지명」은 연대가 분명한 고려관료계층 여성의 묘지명으로 주목된다. 아쉽게도 내용이 소략하나, 당시의 장례문화와 지리 인식 등을 알 수 있는 귀한 자료이다. 국립중앙박물관 소장으로 확인된 「민수 묘지명」은 그 존재와 내용은 오래 전부터 알려져 있었지만, 소재가 분명히 파악되어 앞으로 연구자들이 실물을 열람·활용하는 것이 가능해졌다. 아울러 벼루라는, 흔치 않은 소재에 새겨진 고려 묘지명의 사례를 확보했다는 데도 의의가 있다.

지역민요의 발굴과 확산: 메밀도리깨질소리 사례 (Study on the Discovery and Spread of Local Folk Songs: In the Case of Memil-dorikkaejil-sori)

  • 이창식
    • 공연문화연구
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    • 제40호
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    • pp.193-222
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    • 2020
  • 이 논문은 봉평메밀도리깨질소리 밭농사요유산의 가치전승을 위하여 전통 콘텐츠 개발을 천착한 것이다. 농사요(農事謠)유산의 정체성을 진단하고 역사맥락화 가치와 전승공동체적 가치를 문화재적 가치로 부각시키고 전통문화산업론의 차원에서 논의까지 확장하였다. 봉평메밀도리깨질소리의 내재적 예술성과 교육체험적 가치수월성, 농사요의 소멸 극복 요소, 메밀 스토리텔링 추진방향 등을 제시하였다. 봉평메밀도리깨질소리의 형식화, 박제화를 벗어나 현대적 맥락에서 농업유산 상징-화전과 부데기 유전자-의 생활화, 확산화에 역점을 둔 것이다. 인식 방법론이나 역사성, 창의성의 측면에서 봉평메밀도리깨질소리, 메밀노래의 문제의식을 통해 생태적 생업민요의 대안론을 제시하였다. 무형문화재 지정의 현장맥락화를 재론하면서 전승 활력에 조언하였으며, 향후 메밀농업유산의 상징적 등재론까지 거론하였다. 평창, 강원을 대표할 수 있는 농업문화유산을 발굴하여 브랜드화가 필요하다. 마당 '마뎅이소리 전통음악'에서 고유한 것이 무엇인지 찾아내어 세계인들이 공감하고 활용할 수 있는 포인트-지역 브랜드화-를 적용하는 것이 중요하다. 농사요로서 봉평메밀도리깨질소리의 재발견을 통해 다목적 문화콘텐츠로 지속적인 위상을 만들고 전통민요 활성화를 위한 전문가들의 네트워크를 마련하여 양적인 성장보다 질적인 내실과 확산의 기회를 마련하고 농사요 발전의 중심에 각 지역별 축제-특히 평창지역축제-의 활용 스토리텔링을 적극 개발해야 한다.

R&D 기술 선정을 위한 시계열 특허 분석 기반 지능형 의사결정지원시스템 (An Intelligent Decision Support System for Selecting Promising Technologies for R&D based on Time-series Patent Analysis)

  • 이충석;이석주;최병구
    • 지능정보연구
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    • 제18권3호
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    • pp.79-96
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    • 2012
  • 기술의 발전과 융합이 빠르게 이루어지고 있는 오늘날 유망기술을 어떻게 파악하여, 다양한 후보군들 중에서 최적의 R&D 대상을 어떻게 선정할 것인가에 대한 문제는 주요한 경영의사결정문제 중 하나로 부상하고 있다. 본 연구에서는 이러한 R&D 기술 선정 의사결정을 지원할 수 있는 새로운 지능형 의사결정지원시스템을 제안한다. 본 연구의 의사결정지원시스템은 크게 3가지 모듈로 구성되는데, 우선 첫 번째 모듈인 '기술가치 평가' 모듈에서는 기업이 관심을 갖고 있는 분야의 특허들을 분석하여 유망기술 파악에 요구되는 다양한 차원의 기술가치 평가지수 값들을 산출하는 작업이 이루어진다. 이를 통해, 현재 시점에서의 각 기술의 가치가 다양한 차원에서 평가가 이루어지고 나면, 두 번째 모듈인 '미래기술가치 예측' 모듈에서 이들의 시간 흐름에 따른 변화를 학습한 인공지능 모형을 토대로 각 후보기술들이 미래 시점에 어떤 가치지수값을 갖게 될 것인지 예측값을 산출하게 된다. 마지막 세 번째 모듈인 '최적 R&D 대상기술 선정 지원' 모듈에서는 앞서 두 번째 모듈에서 산출된 각 차원별 예상 가치지수값들을 적절히 가중합하여 기술의 종합적인 미래가치 예측값을 산출하여 의사결정자에게 제공하는 기능을 수행한다. 이를 통해 의사결정자가 자사에 적합한 최적의 R&D 대상기술을 선정할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 제안된 시스템의 적용 가능성을 검증하기 위해, 10년치 특허데이터에 인공신경망 기법을 적용하여 실제 기술가치 예측모형을 구축해 보고, 그 효과를 살펴본다.