• IMMUNE NETWORK
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• 제21권4호
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• pp.31.1-31.16
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• 2021

Gastric cancer (GC) is the fourth most common cause of cancer-related death globally. The classification of advanced GC (AGC) according to molecular features has recently led to effective personalized cancer therapy for some patients. Specifically, AGC patients whose tumor cells express high levels of human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) can now benefit from trastuzumab, a humanized monoclonal Ab that targets HER2. However, patients with HER2^negative AGC receive limited clinical benefit from this treatment. To identify potential immune therapeutic targets in HER2^negative AGC, we obtained 40 fresh AGC specimens immediately after surgical resections and subjected the CD45⁺ immune cells in the tumor microenvironment to multi-channel/multi-panel flow cytometry analysis. Here, we report that HER2 negativity associated with reduced overall survival (OS) and greater tumor infiltration with neutrophils and non-classical monocytes. The potential pro-tumoral activities of these cell types were confirmed by the fact that high expression of neutrophil or non-classical monocyte signature genes in the gastrointestinal tumors in The Cancer Genome Atlas, Genotype-Tissue Expression and Gene Expression Omnibus databases associated with worse OS on Kaplan-Meir plots relative to tumors with low expression of these signature genes. Moreover, advanced stage disease in the AGCs of our patients associated with greater tumor frequencies of neutrophils and non-classical monocytes than early stage disease. Thus, our study suggests that these 2 myeloid populations may serve as novel therapeutic targets for HER2^negative AGC.

• IMMUNE NETWORK
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• 제19권1호
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• pp.7.1-7.11
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• 2019

Sjögren's syndrome (SS) is a chronic inflammatory autoimmune disorder that affects mainly salivary and lacrimal glands, but its cause remains largely unknown. Clinical data indicating that SS occurs in a substantial proportion of patients with lupus points to common pathogenic mechanisms underlying the two diseases. To address this idea, we asked whether SS develops in the lupus-prone mouse strain sanroque (SAN). Owing to hyper-activation of follicular helper T (Tfh) cells, female SAN mice developed lupus-like symptoms at approximately 20 wk of age but there were no signs of SS at that time. However, symptoms typical of SS were evident at approximately 40 wk of age, as judged by reduced saliva flow rate, sialadenitis, and IgG deposits in the salivary glands. Increases in serum titers of SS-related autoantibodies and numbers of autoantibody-secreting cells in cervical lymph nodes (LNs) preceded the pathologic manifestations of SS and were accompanied by expansion of Tfh cells and their downstream effector cells. Thus, our results suggest that chronic dysregulation of Tfh cells in salivary gland-draining LNs is sufficient to drive the development of SS in lupus-prone mice.

• 지구물리와물리탐사
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• 제13권1호
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• pp.80-87
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• 2010

본 연구는 Athabasca 오일샌드광구의 역청 생산방법인, SAGD 수행에 영향을 주는 불균질한 유효투수도의 분포도를 만드는 저류층 모델링 작업 공정을 개발하기 위한 것이다. 암석학적 상 분포는 연구 지역 역청 저류층 내의 불균질성의 주요 원인이다. 대상 매질은 사암과 이암으로 구성된 하천에서 바다로 이어지는 채널로서 이암이 유체의 흐름을 방해해 유효 투수도를 감소시키고 있다. 본 연구에서는 암석학적 상등을 이암의 모양에 따라 마른 특성의 유효투수도를 갖는 세 종류로 분류하였다. 본 연구의 저류층 모델링 작업과정은 상 모델과 투수도 모델링, 두 가지 주요 모듈로 구성되어 있다. 상 모델링은 확률적인 접근을 이용하여 유효투수도 결정에 중요한, 세가지 상등 중에 어떤 종류에 속하는지를 알려준다. 투수도 모델링은 먼저 이암의 체적율을 구하고 그것을 유효투수도로 변환시킨다. 암석상들의 소형 모델에 대한 일련의 시뮬레이션 적용을 통해 이암 체적율을 유효투수도로 변환시키는 변환함수를 얻는다. 탄성파 자료는 지구통계학적 방법으로 상 모델링에 입력되는 상등의 우선 확률을 제공함으로써 상 모델링에 기여한다. 특히, 본 연구에서는 상들의 우선 확률을 개선하기 위해 상등의 예측 시 다양한 탄성파 속성들을 복합적으로 사용하는 신경망 방법을 이용하였다. 상 구분에 있어서의 얼마만큼 개선되었는지를 보여주기 위해 상 모델링 시 개선된 우선 확률을 사용한 결과를 단일 탄성파 속성을 이용하는 기존 방법의 결과와 비교하였다. 다중 탄성파 속성들의 복합적인 사용에서 밀도와 P파 속도를 조합해서 이용하는 것이 상구분을 향상시키는데 필수적이다. 또한 본 연구에서는 검층으로부터 얻은 공극률과 P파 속도, 사진찍은 것 같이 예측된 이암의 부피를 이용하여 sand matrix의 공극률이 정확하게 평가원 연구지역에서, 다른 상등 사이에서 P파 속도가 달라지게 하는 sand matrix의 공극률에 대해서도 논의하였다.

• 환경영향평가
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• 제24권2호
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• pp.134-153
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• 2015

도시 계획적 측면에서 도시의 구조적 변화에 따른 기후영향을 파악하여 그 결과를 도시계획에 반영하는 것은 중요하다. 서울시에서는 도시계획 시나리오 정보를 제공하기 위해 도시계획정보시스템(Urban Plan Information System, UPIS)을 활용 중이다. 지자체의 실제 도시계획에 따른 기후영향을 평가하고 분석하기 위해서는 UPIS에서 제공하는 도시계획시나리오와 도시기후분석모델을 손쉽게 연계할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 국립기상과학원의 도시기후분석모델(Climate Analysis Seoul, CAS)과 도시계획 시나리오를 연계하는 기술을 개발하였다. CAS는 건물과 식생의 물리적 배치에 따른 온도, 바람 등의 국지규모 변화와 중규모 기상모델인 MetPhoMod(METeorology and atmospheric PHOtochemistry mesoscale MODel)의 분석결과를 바탕으로 찬공기의 생성, 이동, 정체와 바람흐름, 열적환경 등을 분석하는 기능을 가지고 있다. 정밀한 도시정보를 모델에 적용하기 위해 고해상도의 항공 LiDAR(LIgit Detection And Ranging) 측량을 통해 생성된 래스터자료(1m 해상도)와 KOMPSAT-2(KOrea Multi-Purpose SATellite) 위성영상 자료(4m 해상도)를 이용하여 토지피복 및 수치표고자료로 활용할 입력자료를 생성하였다. 보다 정확한 도시지면 특징을 반영하기 위해 수치표면모델인 DSM(Digital Surface Model)과 수치지형모델인 DTM(Digital Terrain Model)을 전산유체역학모델(Computational Fluid Dynamics, CFD) 입력자료로 사용하여 상세바람분석을 수행하였다. 8방위의 유입류를 고려하여 재정비 전후의 도시구조물 주변의 흐름 및 풍속 분포와 녹지축 형성 전후의 열환경 변화를 분석하였다. 현실적인 기상상태 반영을 위해 CAS의 중규모 기상장을 입력자료로 사용하였으며, 그 결과 재정비에 따른 도시구조물 변화에 의해 바람길에 큰 변화가 확인되었다. 녹지축 형성 이후 전반적으로 재정비지역 주변의 온도가 감소하였다. CAS와 CFD의 연동을 통해 도시지역 재정비와 녹지축 형성 전후의 주변 바람길과 열환경에 대한 실제적인 평가가 가능하며, 도시개발계획과 녹지조성계획 수립에 유용할 것으로 기대된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제20권4호
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• pp.126-138
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• 2017

최근 환경에 대한 국민적 관심이 증대되고 있으며 물환경 관련 문제에 대한 신속하고 정확한 대응을 위해 GIS를 활용한 물환경데이터의 분석에 대한 지원요구가 증가함에 따라 물환경데이터의 공간분석을 지원하는 공간네트워크 데이터기반의 하천망분석도를 개발하여 제공하고 있다. 그러나 오염사고 등 사용자의 필요에 따라 수시로 요구되는 공간자료인 집수구역의 분할에 어려움을 겪고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 수치표고모델 및 흐름방향도를 이용한 집수구역 자동 분할 알고리듬 및 모듈 개발을 포함하는 자동분할 프로그램의 개발이 이루어졌다. 집수구역 자동분할 프로그램의 개발은 집수구역 분할 방법 설계, 알고리듬 개발, 모듈 개발의 순서로 진행하였다. 집수구역 분할을 위해 수치표고자료와 이를 기반으로 제작된 흐름방향도를 활용하였다. 집수구역 분할을 위한 알고리듬은 집수구역 격자추출단계, 경계점 추출단계 및 경계선 분할 단계의 3단계로 개발되었으며 집수구역 분할모듈은 프로그램의 생산성과 활용성을 고려하여 ESRI사의 ArcGIS를 기반으로 하는 Add-in 모듈로 개발하였다. 집수구역 자동분할 모듈을 이용하여 실제 집수구역을 분할하였으며, 현재 활용중인 집수구역과 비교 분석하였다. 집수구역 분할 결과 수치표고자료 기반의 집수구역 분할이 원활하게 이루어지는 것을 확인하였다. 특히 지형학적 경사가 명확한 지역은 집수구역의 분할이 정확하고 신속하게 이루어지는 것을 확인할 수 있었다. 논, 밭, 도심지역 등 평평한 곳이나 배수시설이 정비된 지역의 경우 집수구역의 분할이 이루어지지 않는 경우가 있었으나 전반적으로 기존 집수구역의 분할시간을 줄이는데 기여가 클 것으로 판단되었다. 향후에는 보다 정밀한 수치표고자료의 활용이 가능하면서 자료 크기로 인한 계산 시간을 줄이기 위한 알고리듬의 개발이 필요하다.

• 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.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.25-38
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• 2019

정보화 시대의 넘쳐나는 콘텐츠들 속에서 사용자의 관심과 요구에 맞는 양질의 정보를 선별해내는 과정은 세대를 거듭할수록 더욱 중요해지고 있다. 정보의 홍수 속에서 사용자의 정보 요구를 단순한 문자열로 인식하지 않고, 의미적으로 파악하여 검색결과에 사용자 의도를 더 정확하게 반영하고자 하는 노력이 이루어지고 있다. 구글이나 마이크로소프트와 같은 대형 IT 기업들도 시멘틱 기술을 기반으로 사용자에게 만족도와 편의성을 제공하는 검색엔진 및 지식기반기술의 개발에 집중하고 있다. 특히 금융 분야는 끊임없이 방대한 새로운 정보가 발생하며 초기의 정보일수록 큰 가치를 지녀 텍스트 데이터 분석과 관련된 연구의 효용성과 발전 가능성이 기대되는 분야 중 하나이다. 따라서, 본 연구는 주식 관련 정보검색의 시멘틱 성능을 향상시키기 위해 주식 개별종목을 대상으로 뉴럴 텐서 네트워크를 활용한 지식 개체명 추출과 이에 대한 성능평가를 시도하고자 한다. 뉴럴 텐서 네트워크 관련 기존 주요 연구들이 추론을 통해 지식 개체명들 사이의 관계 탐색을 주로 목표로 하였다면, 본 연구는 주식 개별종목과 관련이 있는 지식 개체명 자체의 추출을 주목적으로 한다. 기존 관련 연구의 문제점들을 해결하고 모형의 실효성과 현실성을 높이기 위한 다양한 데이터 처리 방법이 모형설계 과정에서 적용되며, 객관적인 성능 평가를 위한 실증 분석 결과와 분석 내용을 제시한다. 2017년 5월 30일부터 2018년 5월 21일 사이에 발생한 전문가 리포트를 대상으로 실증 분석을 진행한 결과, 제시된 모형을 통해 추출된 개체명들은 개별종목이 이름을 약 69% 정확도로 예측하였다. 이러한 결과는 본 연구에서 제시하는 모형의 활용 가능성을 보여주고 있으며, 후속 연구와 모형 개선을 통한 성과의 제고가 가능하다는 것을 의미한다. 마지막으로 종목명 예측 테스트를 통해 본 연구에서 제시한 학습 방법이 새로운 텍스트 정보를 의미적으로 접근하여 관련주식 종목과 매칭시키는 목적으로 사용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 한국조경학회지
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• 제51권3호
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• pp.153-165
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• 2023

도시 열섬현상을 완화하기 위하여 본 연구는 아파트 단지 내 바람의 흐름과 열쾌적성을 고려하여 녹지 연결성을 향상시키기 위한 효과적인 녹지 계획 시나리오를 제안하는 것에 있다. 연구의 사례 대상지는 서울특별시를 대상으로 2020년 6월부터 8월까지 수집된 온도 및 불쾌지수 자료를 비교하여 강동구 고덕동에 위치한 아파트 단지로 선정하였다. 먼저, 연구대상지 현재의 열환경과 바람환경을 분석하였다. 이를 바탕으로 녹지의 패치와 코리도 형태의 요소를 고려하여 시나리오 1(패치), 시나리오 2(코리도), 시나리오 3(패치+ 코리도)의 세 가지 시나리오를 계획하였다. 이후, 각각의 시나리오별 풍속, 풍향, 그리고 열쾌적성을 ENVI-met로 분석하여 도시 열섬현상의 완화효과를 비교하였다. 연구의 결과, 패치 형태의 녹지는 풍속의 증가 및 풍량 개선에 기여하여 예상온열감(PMV)가 31.20% 감소하는 효과를 보였으며(시나리오 1), 열쾌적성 지표(PET)가 68.59%감소하는 것으로 나타났다. 반면 코리도 형태의 녹지로 계획한 경우 바람길의 연결이 용이하여 패치 형태의 녹지 계획에 비하여 풍속이 더욱 높아지는 결과가 나타나 예상온열감(PMV)은 92.47%, 열쾌적성 지표(PET)는 90.14% 감소하였다 (시나리오 2). 녹지 패치와 녹지 코리도를 복합적으로 계획한 경우 가장 큰 풍속의 증가와 연결성을 보여 예상온열감(PMV)에서 95.75%, 열쾌적성 지표(PET)에서 95.35% 감소하는 것으로 나타났다(시나리오 3). 그러나 대상지 내에서 협소한 지역의 경우 패치형 녹지계획이 코리도형의 녹지 계획에 비하여 열쾌적성을 개선하는 데에 더 효과적으로 나타났다. 따라서, 연구의 결과에 근거하여 도시열섬현상을 효과적으로 완화하기 위해서는 패치형태의 녹지와 코리도 형태의 녹지의 계획의 복합적인 형태로 계획될 수 있도록 제안하고자 한다. 본 연구의 결과는 향후 도시형 아파트단지의 도시열섬현상 완화를 위한 녹지계획의 가이드를 제시하여 도시열섬현상에 따른 회복력을 향상시키기 위한 기초자료를 제시할 수 있을 것이다.

• 대순사상논총
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• 제46집
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• pp.69-122
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• 2023

본 논문은 대순진리회 성지(聖地)인 상제 강세지에 대해 현장 풍수 답사를 통해 형기론을 중심으로 강세지 일대와 그와 관련된 전반적인 풍수 국세를 탐색하였다. 연구방법의 중심은 전통적인 풍수지리 이론 중에서 형기론적인 관점에서 시루산 일대까지 이어지는 지맥의 연결과정을 통해 상제 강세지의 전반적인 풍수 국세를 고찰하였다. 고찰의 방법으로 풍수 형기론을 기반으로 객망리 일대의 풍수적 국세와 시루산을 이루기까지 지맥의 과정을 답산하고 객망리 일대의 지세와 형국, 물의 흐름과 지맥 등을 살펴 전반적인 풍수 국세를 밝히고자 하였다. 현장답사 과정에서 먼저 호남의 삼신산 중에서 영주산이라고도 불리는 두승산과 방장산을 살피고, 그다음으로 동죽산과 망제봉, 매봉산, 시루산으로 이어지는 지맥의 흐름이 연면부절하고 기복변화하는 과정에서 시루산을 이루기까지 전체적인 용맥의 변화와 산과 물의 흐름을 형기론의 관점에서 전래 된 전통 지리서 등 제반 이론들을 토대로 학술적 접근을 통해 근 본의를 논증하고자 하였다. 결과적으로 풍수적 관점에서 현지답사를 통해 살펴본 상제 강세지 객망리 일대의 지맥의 연결과정과 풍수적 특징과 요건들을 종합하여 볼 때 호남정맥으로부터 호남의 삼신산을 비롯해 유기적인 관계를 형성하며 뻗어내린 뭇산들과의 상호 결합 등으로 인해 대국의 풍수적 국세를 형성하고 있음을 알 수 있다. 신인조화의 땅을 이룰 지리적 조건과 상제의 강세를 예시한 주변의 지명 등을 고려해 볼 때 풍수의 공간적 배합이 잘 이루어진 국세를 간직한 곳이며, 인간의 힘으로는 가늠할 수 없는 천혜의 큰 기운이 응집된 혈(穴)을 간직한 곳으로 판단된다.

• 대한교통학회지
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• 제33권4호
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• pp.379-392
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• 2015

우리나라의 화물 통계는 다양한 기관에 의해 다양한 목적으로 구축되고 배포되고 있다. 그러나 각 기관별로 통계 수집 목적과 발표되는 통계의 형식 상이하여 자료의 활용성이 매우 제한적인 한계를 지니고 있다. 각 목적에 따라 수집된 원시자료는 특정 항목을 기준으로 집합화(aggregated)된다. 화물 통계에서 이 항목들은 대표적으로 품목, 수단, 출 도착지가 될 수 있다. 본 연구는 이러한 집합화의 과정을 다루고 있으며 다음의 세 가지 연구 목적을 가지고 있다. 우선, 기관별로 집계하고 발표하는 다양한 형태의 화물 물동량 자료를 총체적으로 살펴보고 이를 요약 하고자 한다. 둘째, 여러 기관에서 제시하는 물동량 자료를 수리적 형태로 표현하고자 한다. 셋째, 이 수리표현이 OR(Operations Research)기법을 적용한 네트워크모형에 어떻게 적용될 수 있는지를 타진하고자 한다. 국내 물동량 자료를 살펴본 결과 14개 기관이 각기 다른 목적으로 물동량 데이터를 제공하고 있었고, 물동량의 수리표현을 한 결과 4개의 집계수준이 도출되었다. 한편, 구축된 수리표현은 실제 자료와 연관하여 OR기법을 적용한 화물 네트워크 문제의 결정변수 및 입력 자료와 연관성이 있는 것으로 파악되었다. 비록 본 연구에서는 특정 정량적 연구 방법론을 적용하는 등 일반적인 연구논문의 형식을 따르지 않았다. 그 이유는 본 연구에서 다루는 자료의 종류가 국내 모든 화물 자료를 총 망라하고 있고, 그 자료로 공통적으로 이용할 수 있는 수식은 존재치 않기 때문이다. 본 연구의 의의는 국내 화물자료가 가진 한계와 적용방안을 총체적으로 살펴봄으로써 화물 네트워크 모형을 비롯한 화물 관련 연구의 발전을 위한 기초자료 확립을 위한 구체적인 방안을 찾는 방향을 제시했다는 것에서 찾을 수 있을 것이다. 본 연구가 제안하는 화물 데이터 구득의 한계는 최근 정부가 지향하는 정부 3.0의 필요성을 역설한다 할 수 있다.