• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제7권2호
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• pp.100-107
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• 2003

목적 : 급성심근경색을 진단하는데 있어 심장자기공명영상의 유용성을 알아보고, 생존심근을 평가하는데 있어 Tl-201 심근관류 SPECT와 비교하고자 하였다. 대상 및 방법 : 흉통 및 호흡곤란이 있는 환자 중 심장자기공명영상과 Tl-201 SPECT를 시행한 17명을 후향적으로 조사하였다. 심장자기공명영상에서는 T2강조영상에서 심벽의 고신호 강도 유무, 영화영상에서 심벽 운동, Gd-DTPA 조영 증강 후 좌심실 벽의 관류 결손 및 주입 15분 후의 지연조영증강 유무를 평가하였다. T1-201 SPECT에서는 아데노신 부하 영상과 휴식기 영상을 얻어 관류 결손 유무와 관류 결손시 가역성 여부를 평가하였다. 결과 심장자기공명영상과 T1-201 SPECT 모두 급성심근경색을 진단하는데 통계적으로 의미가 있었고, T2강조영상, T1-201 SPECT, 지연조영증강 및 심벽운동 순으로 연관성이 있는 것으로 나타났고, 관류 결손은 통계적 유의성이 없었다. 생존심근 평가에 있어서는 두 검사간 유의한 차이가 없었으며, T2강조영상과 관류영상에서 T1-201 SPECT와 높은 일치율, 지연조영증강 및 심벽운동은 낮은 일치율을 보였다. 결론 : 심장자기공명영상은 급성심근경색을 진단하는데 매우 유의한 진단율을 보였고, 생존 심근여부의 판단에 있어 SPECT와 높은 일치율을 보였다. 그러나 각 검사별 판독 기준과 방법에서 많은 연구가 필요할 것으로 생각된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.781-788
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• 2021

피부는 방사선에 대한 민감도가 높기 때문에 방사선치료 시에 피부에 조사되는 선량을 정확하게 측정하여 과도한 피폭을 방지할 필요가 있다. 임상에서는 film, OSLD, TLD, glass 선량계등과 같은 선량계를 사용하여 피부선량을 측정하고 있지만, 이러한 선량계들은 피부곡면에서의 정확한 선량측정이 힘든 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 인체 굴곡에 따라서 부착이 가능한 피부선량계를 개발하고 그 반응 특성을 평가하였다. 선량계 제작에는 높은 원자번호(Z_Pb: 82, Z_O: 8)와 밀도(9.53 g/cm³)로 방사선검출 측점에서 우수한 특성을 가지고 있는 Lead oxide(PbO)와 인체 굴곡에 따라 휘어질 수 있는 silicon 바인더를 사용하여 재조하였다. 한편 PbO 물질로 제작된 선량계의 경우 산화로 인한 성능 저하가 존재하기 때문에 parylene 등을 사용하여 성능저하를 방지해오고 있었지만, 기존에 사용된 parylene은 bending에 대한 영향을 받기 때문에 silicon을 이용한 새로운 형태의 passive layer를 제작하여 피부선량계에 적용하였다. 피부선량계의 특성평가는 SEM, 재현성, 선형성을 분석하여 평가하였다. SEM 분석을 통하여 bending에 영향을 받는지 평가하였으며, 6 MeV 에너지에서의 재현성, 선형성을 평가하여 피부선량계로 적용이 가능한지 평가하였다. SEM 분석을 통하여 선량계 표면을 관찰한 결과, parylene으로 passive layer가 올라간 parylene passive layer PbO 선량계는 구부러 졌을때, 표면에 crack이 발생하였다. 그에 반해 silicon passive layer가 올라간 silicon passive layer PbO 선량계에서는 crack 이 관찰되지 않았다. 재현성 측정 결과에서 silicon passive layer PbO 선량계의 RSD는 1.47%로 평가기준 RSD 1.5%를 만족하였으며, 선형성 평가 결과에서는 R²값이 0.9998로 나타나 평가기준 R² 0.9990을 만족하였다. silicon passive layer PbO 선량계는 bending에 따른 crack이 발생하지 않으며, 재현성, 선형성에서 높은 신호안정성과 정밀성, 정확성을 보여주어 피부선량계로의 적용이 가능한 것으로 평가되었다.

• 생명과학회지
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• 제30권12호
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• pp.1092-1100
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• 2020

Six-transmembrane epithelial antigen of prostate 4 (Steap4)는 철과 구리를 환원하여 철과 구리의 세포내 유입에 관여하는 금속 환원효소로, 구리 철의 항상성 뿐만 아니라 염증, 포도당 대사, 지질 대사에도 중요한 역할을 한다. 최근에 Steap4가 지방세포의 분화를 촉진한다는 보고가 발표되었으나, 이에 관련된 분자적 기전에 대해서는 알려지지 않았다. 그래서, 본 연구에서는 Steap4에 의한 지방세포분화 촉진에 관련된 기전을 연구하였다. 이를 위해 3T3-L1 백색지방세포, 불멸화된 갈색지방세포(iBA) 및 생쥐의 배아 섬유아 세포인 C3H10T1/3 세포에서 Steap4을 감소시킨 후 지방세포분화 초기단계에 관련된 신호들을 분석하였다. Steap4을 shRNA로 감소시켰을 때 지방세포분화 초기 단계에서 3종류 지방세포의 세포 증식이 억제되었으며, 세포주기 관련 단백질인 cyclin A, cyclin D 그리고 cdk2의 발현은 감소하는 반면 세포주기 저해 단백질인 p21과 p27의 발현은 증가하였다. 또한 세포주기 관련 신호인 p38, ERK 그리고 Akt의 활성화는 억제되었다. 한편 지방세포분화 초기 단계에 관여하는 지방세포분화 전사인자들을 분석하였을 때, Steap4의 감소는 지방세포분화 활성 전사 인자인 C/EBPβ, KLF4의 발현을 저해하는 반면, 지방세포분화 억제 전사 인자인 KLF2, KLF3 그리고 GATA2의 발현은 증가시켰다. 또한 Steap4의 과발현은 C/EBPβ promoter에 존재하는 전사억제 히스톤 표지자인 H3K9me2과 H3K27me3을 감소시켰다. 따라서, 이상의 결과를 종합하면 Steap4는 지방세포분화 초기단계인 mitotic clonal expansion을 촉진하고 지방세포분화 전사인자들의 발현을 조절함으로써, 지방세포분화를 촉진시킴을 알 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.145-154
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• 2022

자동 표적 인식(Automatic Target Recognition, ATR) 기술이 미래전투체계(Future Combat Systems, FCS)의 핵심 기술로 부상하고 있다. 그러나 정보통신(IT) 및 센싱 기술의 발전과 더불어 ATR에 관련이 있는 데이터는 휴민트(HUMINT·인적 정보) 및 시긴트(SIGINT·신호 정보)까지 확장되고 있음에도 불구하고, ATR 연구는 SAR 센서로부터 수집한 이미지, 즉 이민트(IMINT·영상 정보)에 대한 딥러닝 모델 연구가 주를 이룬다. 복잡하고 다변하는 전장 상황에서 이미지 데이터만으로는 높은 수준의 ATR의 정확성과 일반화 성능을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 이미지 및 텍스트 데이터를 동시에 활용할 수 있는 지식 그래프 기반의 ATR 방법을 제안한다. 지식 그래프와 딥러닝 모델 기반의 ATR 방법의 핵심은 ATR 이미지 및 텍스트를 각각의 데이터 특성에 맞게 그래프로 변환하고 이를 지식 그래프에 정렬하여 지식 그래프를 매개로 이질적인 ATR 데이터를 연결하는 것이다. ATR 이미지를 그래프로 변환하기 위해서, 사전 학습된 이미지 객체 인식 모델과 지식 그래프의 어휘를 활용하여 객체 태그를 노드로 구성된 객체-태그 그래프를 이미지로부터 생성한다. 반면, ATR 텍스트는 사전 학습된 언어 모델, TF-IDF, co-occurrence word 그래프 및 지식 그래프의 어휘를 활용하여 ATR에 중요한 핵심 어휘를 노드로 구성된 단어 그래프를 생성한다. 생성된 두 유형의 그래프는 엔터티 얼라이먼트 모델을 활용하여 지식 그래프와 연결됨으로 이미지 및 텍스트로부터의 ATR 수행을 완성한다. 제안된 방법의 우수성을 입증하기 위해 웹 문서로부터 227개의 문서와 dbpedia로부터 61,714개의 RDF 트리플을 수집하였고, 엔터티 얼라이먼트(혹은 정렬)의 accuracy, recall, 및 f1-score에 대한 비교실험을 수행하였다.

• 한국자연치유학회지
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• 제12권2호
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• pp.56-66
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• 2023

배경: 기존 수기 요법의 한계를 보완한 자가 중력 지압 (self-gravity acupressure, SGA)은 기분을 좋게할 것으로 예상되며 스트레스 감소 효과가 기대된다. 목적: SGA에 의한 기분 상태 변화를 평가하고 스트레스 해소 및 면역과 관련된 효과를 토의하고자 한다. 방법: SGA 프로그램을 75분간 체험한 118명(남:21명, 여:97명)을 대상으로, SGA 전과 후에 6가지 요인으로 구분된 총 65문항으로 구성된 기분 상태 척도(K-POMS)를 이용하여 5단계(0-4점)로 평가했다. K-POMS의 총점 (iTMDS) 계산을 위해, 유일하게 긍정적 요인인 '생동과 여유'에 대한 항목의 점수를 역으로 처리하여, iTMDS가 부정적인 기분과 양의 상관성이 증가하도록 했다. 결과: K-POMS의 iTMDS은 SGA 전 1.09±0.54에서 SGA 후 0.63±0.40으로 11.50%가 감소했다 (p<0.001). K-POMS의 유일한 긍정적인 요인인 '생동과 여유'의 평균 점수는 체험 전 1.93±1.17에서 체험 후 2.38±1.31로 10.78% 증가했다 (p<0.001). 반면 5가지 부정적인 요인 중 '피곤과 산만함'의 평균 점수는 SGA 전 1.19±1.24에서 체험 후 0.40±0.85로 16.73% 감소해 가장 큰 변화를 보였다(p<0.001). 나머지 4가지 부정적인 요인(우울한 상태, 불안과 공포, 분노와 적개심, 피곤과 산만함, 무력감과 불확실성)은 7.75 % ~ 11.33% 범위에서 감소하는 것으로 나타났다(p<0.001). 결론: K-POMS의 값의 변화로부터 SGA은 대상자의 기분을 크게 증진하는 것으로 확인되었다. 기분 상태는 스트레스 및 면역과 깊게 관련되기 때문에, SGA은 스트레스 해소 및 면역력 증진에 효과가 있을 것으로 예상된다. 본 연구의 결과를 추가적으로 확증하고 SGA의 임상적인 유용성을 높이기 위해, 자가 중력 지압의 스트레스 관리 및 면역력 증진 효과를 평가하기 위한 생체 신호 측정 및 임상 병리학적 검사를 포함하는 후속 연구가 제안된다.

• 핵의학기술
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• 제13권3호
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• pp.102-109
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• 2009

목적 : Siemens사의 Flash 3D(Pixon(R) method, 3D OSEM)는 검사 시간을 단축하면서 재구성을 통해 영상의 질을 높일 수 있도록 개발된 소프트웨어 프로그램으로써 핵의학 단층 촬영 시 유용하게 적용되고 있는 영상처리기법이다. 그러나 감산된 영상을 Flash 3D로 재구성하여 시행하는 뇌 혈류 부하 검사 시에 영상 획득시간을 짧게 하여 검사를 시행하면 재구성된 감산 영상의 신호 대 잡음비가(SNR, signal to noise ratio) 기저 영상에 비해 낮아지는 문제점이 있었다. 감산 영상의 SNR을 높이기 위해 LEAP 검출기를 사용하였고, 뇌혈관의 해상력보다는 혈관 확장의 예민도에 더 중점을 두었다. 본 실험은 뇌혈관 부하 단층 촬영 시 LEAP 검출기의 적용 가능성을 확인하고, Flash 3D를 이용한 적정 수준의 재구성 매개 변수를 파악하는 데 목적이 있다. 실험재료 및 방법 : (1) 팬텀 평가: $^{99m}Tc$을 넣은 Hoffman 3D Brain $Phantom^{TM}$을 이용하였다. LEAP와 LEHR 검출기로 첫 번째 영상을(부하 영상에 해당) 획득하고 $^{99m}Tc$의 반감기인 6시간 후 동일한 방법으로 두 번째 영상을(기저 영상에 해당) 획득하였다. 또한, 각각의 기저 영상과 감산 영상의 SNR 및 백질과 회백질의 비를 측정하였다. (2) 환자 영상의 평가: 2008년 5월부터 2009년 1월까지 LEAP 검출기로 촬영하여 정상으로 판독된 15명과 LEHR 검출기로 촬영하여 정상으로 판독된 13명의 환자를 대상으로 영상을 정성분석 하였다. Phantom에서 얻은 재구성 매개 변수를 대입하여 평가하였다. 하루 검사 프로토콜로 시행하였으며 기저에서 925 MBq, 부하에서 925 MBq의 $^{99m}Tc$-ECD를 투여하였다. 결과 : (1) 팬텀 평가: 각 검출기에서 획득한 계수치를 측정한 결과 LEHR 기저에서는 41~46 kcount, 부하에서 79~90 kcount, 감산에서 40~47 kcount가 측정되었다. LEAP의 경우 기저에서 102~113 kcount, 부하에서 188~210 kcount, 감산에서 94~103 kcount가 측정되었다. LEHR 감산 영상의 SNR은 LEHR 기저 영상과 비교하면 37% 감소하여 나타났고, LEAP 감산 영상의 SNR은 LEAP 기저 영상과 비교하면 17% 감소하여 나타났다. 회백질과 백질의 비는 LEHR 기저에서 2.2:1 감산에서 1.9:1로 측정되었고, LEAP 기저에서는 2.4:1 감산에서 2:1로 측정되었다. (2) 환자 영상의 평가: LEHR 검출기로 획득한 계수는 기저에서 대략 40~60 kcount, 부하에서 80~100 kcount 사이였다. 기저 및 부하 영상은 FWHM을 7 mm로 (타 장비의 Cutoff에 해당), 감산 영상은 FWHM을 11 mm로 설정하는 것이 적절하였다. LEAP는 기저에서 대략 80~100 kcount, 부하에서 180~200 kcount로 측정되었다. LEAP 영상은 기저 및 부하에서 FWHM을 5 mm로, 감산에서 7 mm로 설정해야 영상의 흐림을 줄일 수 있었다. 기저 및 부하 영상은 LEHR 영상이 LEAP 영상보다 해상력이 우수했다. 그러나 감산 영상의 경우 팬텀 실험과 같이 LEHR 영상의 SNR이 떨어져 영상이 거칠게 보였다. 감산 영상은 LEAP 영상이 LEHR 영상에 비해 SNR 및 예민도가 높게 평가되었다. LEHR과 LEAP 검출기의 모든 영상에서 subset과 iteration은 8회가 적절하였다. 결론 : LEAP 검출기를 이용해 적정 수준의 필터를 사용함으로써 SNR을 높여 보다 선명한 감산 영상을 획득할 수 있게 되었다. 하루 검사 프로토콜을 적용하여 Flash 3D로 재구성하는 경우, 보다 나은 감산 영상을 얻기 위해 LEAP 검출기의 적용을 고려해 볼 수 있을 것으로 판단된다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제42권6호
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• pp.862-870
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• 1995

연구배경: 산소기의 작용은 과거에는 세포독성이 주로 알려져 있었던 반면, 최근 들어 산소기의 세포내 신호전달체계에서의 역할에 많은 사람의 관심이 모이고 있다. 여러 cytokine의 전사인자(transcription factor)로 작용하는 $NF{\kappa}B$는 기저상태에서는 세포질에 존재하는데 $I{\kappa}B$와 결합되어 핵내로의 이동이 억제되고 있다. 여러 연구에 의해 $NF{\kappa}B$의 $I{\kappa}B$로부터의 분리는 외부자극에 의해 생성된 산소기에 의한 것으로 알려졌는데, 이렇게 하여 분리된 $NF{\kappa}B$가 핵내로 이동하면 핵내에서 전사인자로 작용하여 여러 유전자의 전사를 증가시키는 것이 보고되었다. IL-8 유전자는 5'flanking promotor region에 $NF{\kappa}B$-like motif가 있어 핵내 $NF{\kappa}B$ activity의 증가로 IL-8 유전자의 전사가 증가되는 것으로 알려졌고, 또한 내독소는 핵내의 $NF{\kappa}B$ activity의 증가와 함께 호중구에서의 산소기의 분비를 가져온다. 이러한 사실로부터 내독소에 의한 IL-8 유전자의 발현은 세포내에서 생성된 산소기에 의해 $NF{\kappa}B$가 $I{\kappa}B$로부터 분리되어 핵내로 이동하고 이로 인해 IL-8 유전자의 전사가 증가되는 가설을 생각할 수 있다. 저자들은 이러한 가설 검정의 첫번째 단계로써 체내 염증반응에서 중요한 역할을 하는 말초혈액 단핵구의 IL-8 및 IL-$1{\beta}$ 유전자 발현에 세포내의 산소기가 관여하는지의 여부를 평가하고자 본 연구를 시행하였다. 방법: Ficoll-Hypaque density gradient 법과 plastic 부착법을 이용하여 말초혈액 단핵구를 분리하였다. 외부에서 투여한 산소기의 농도에 따른 IL-8 및 IL-$1{\beta}$ mRNA 발현의 유무를 관찰하기 위하여 $H_2O_2$를 0, 10, 100, $300{\mu}M/L$, 1mM/L의 농도로 투여하고 6시간이 경과한후 IL-8 및 IL-$1{\beta}$에 대한 Northern blot analysis를 시행하였다. 시간에 따른 IL-8 및 IL-$1{\beta}$ mRNA 변화를 관찰하고자 $H_2O_2$를 $100{\mu}M/L$의 농도로 투여하고 0, 2, 4, 6, 8, 24시간이 경과한 후 Northern blot analysis를 시행하였다. 항산화제가 내독소에 의한 IL-8과 IL-$1{\beta}$ mRNA 발현에 미치는 영향을 평가하기 위하여 TMTU(10 mM/L) 1시간; PDTC($100{\mu}M/L$) 1시간, NAC(10 mM/L) 2.5시간, ME(10mM/(L) 2.5시간, Desferrioxamine(100mM/L) 15시간 동안 전처치 한 디음 내독소를 투여허여 4시간이 경과한 후 IL-8 및 IL-$1{\beta}$ mRNA에 대한 Northern blot analysis를 시행하였다. 결과: $H_2O_2$농도 및 시간에 따른 말초혈액 단핵구에서의 IL-8 및 IL-$1{\beta}$ mRNA의 발현에는 유의한 차이가 관찰되지 않았지만 항산화제로 전처치하였을 때 내독소에 의한 말초혈액 단핵구에서의 IL-8 및 IL-$1{\beta}$ mRNA의 발현이 억제되었고 그 억제정도는 TMTU에서 가장 현저하였다. 결론: 이상의 결과에서 말초혈액 단핵구에서의 IL-8 및 IL-$1{\beta}$ mRNA 발현에 $H_2O_2$가 아닌 다른 산소기가 일부 관여할 것으로 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.77-97
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• 2010

매매시점결정은 금융시장에서 초과수익을 얻기 위해 사용되는 투자전략이다. 일반적으로, 매매시점 결정은 거래를 통한 초과수익을 얻기 위해 언제 매매할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 몇몇 연구자들은 러프집합분석이 매매시점결정에 적합한 도구라고 주장하였는데, 그 이유는 이 분석방법이 통제함수를 이용하여 시장의 패턴이 불확실할 때에는 거래를 위한 신호를 생성하지 않는다는 점 때문이었다. 러프집합은 분석을 위해 범주형 데이터만을 이용하므로, 분석에 사용되는 데이터는 연속형의 수치값을 이산화하여야 한다. 이산화란 연속형 수치값의 범주화 구간을 결정하기 위한 적절한 "경계값"을 찾는 것이다. 각각의 구간 내에서의 모든 값은 같은 값으로 변환된다. 일반적으로, 러프집합 분석에서의 데이터 이산화 방법은 등분위 이산화, 전문가 지식에 의한 이산화, 최소 엔트로피 기준 이산화, Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 등의 네 가지로 구분된다. 등분위 이산화는 구간의 수를 고정하고 각 변수의 히스토그램을 확인한 후, 각각의 구간에 같은 숫자의 표본이 배정되도록 경계값을 결정한다. 전문가 지식에 의한 이산화는 전문가와의 인터뷰 또는 선행연구 조사를 통해 얻어진 해당 분야 전문가의 지식에 따라 경계값을 정한다. 최소 엔트로피 기준 이산화는 각 범주의 엔트로피 측정값이 최적화 되도록 각 변수의 값을 재귀분할 하는 방식으로 알고리즘을 진행한다. Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화는 Na$\ddot{i}$ve scaling 후에 그로 인해 분할된 범주값을 Boolean reasoning 방법으로 종속변수 값에 대해 최적화된 이산화 경계값을 구하는 방법이다. 비록 러프집합분석이 매매시점결정에 유망할 것으로 판단되지만, 러프집합분석을 이용한 거래를 통한 성과에 미치는 여러 이산화 방법의 효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 러프집합분석을 이용한 주식시장 매매시점결정 모형을 구성함에 있어서 다양한 이산화 방법론을 비교할 것이다. 연구에 사용된 데이터는 1996년 5월부터 1998년 10월까지의 KOSPI 200데이터이다. KOSPI 200은 한국 주식시장에서 최초의 파생상품인 KOSPI 200 선물의 기저 지수이다. KOSPI 200은 제조업, 건설업, 통신업, 전기와 가스업, 유통과 서비스업, 금융업 등에서 유동성과 해당 산업 내의 위상 등을 기준으로 선택된 200개 주식으로 구성된 시장가치 가중지수이다. 표본의 총 개수는 660거래일이다. 또한, 본 연구에서는 유명한 기술적 지표를 독립변수로 사용한다. 실험 결과, 학습용 표본에서는 Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 방법이 가장 수익성이 높았으나, 검증용 표본에서는 전문가 지식에 의한 이산화가 가장 수익성이 높은 방법이었다. 또한, 전문가 지식에 의한 이산화가 학습용과 검증용 데이터 모두에서 안정적인 성과를 나타내었다. 본 연구에서는 러프집합분석과 의사결정 나무분석의 비교도 수행하였으며, 의사결정나무분석은 C4.5를 이용하였다. 실험결과, 전문가 지식에 의한 이산화를 이용한 러프집합분석이 C4.5보다 수익성이 높은 매매규칙을 생성하는 것으로 나타났다.