• Journal of Applied Biological Chemistry
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• 제66권
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• pp.467-476
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• 2023

오미자(Schisandra chinensis)는 오미자과에 속하는 낙엽활엽덩굴식물로 한국, 일본, 중국, 대만 등 동아시아에 널리 분포한다. 오미자에 함유된 주요 성분에는 리그난 화합물뿐만 아니라 트리테르페노이드 화합물도 포함되어 있는 것으로 보고되었다. 한국 산지별 오미자의 특성을 구별하기 위해 대사산물 프로파일링과 다변량 통계 분석 기법인 PCA을 수행하여 판별식을 설정하였고, 그 결과 triterpenoids 16종, lignan 9종, flavonoid, phenylpropanoid, fatty acid 각 1종을 동정하였다. 또한 다변량 통계분석을 통해 OPLS-DA의 s-plot 모델을 적용하여 단양, 문경, 거창, 평창의 4개 그룹을 구분하는 것을 확인하였고, lanostane, cycloartane, 그리고 schiartane triterpenoid, dibenzocyclooctadiene lignan 이 각각 화학적마커로 동정하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제27권1호
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• pp.37-50
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• 2024

MT 탐사는 측점 주변의 지형과 바다와 같은 외부적 환경 요인에 의해서도 자료에 영향을 받는데, 특히 섬에서 수행된 MT 탐사 자료에는 지형효과와 해양효과가 복합적으로 작용하게 되며, 올바른 해석을 위해서는 두 효과에 대한 이해가 필요하다. 본 연구에서는 지형과 해양의 영향이 포함된 MT 반응(겉보기비저항, 위상)을 분석하기 위해 깊은 바다에 둘러싸인 원뿔 형태의 소규모 섬 모델을 생성하였다. 지형만을 고려한 지형모델, 지형과 바다를 동시에 고려한 섬 모델에 대하여 2차원 순산모델링과 3차원 순산모델링을 수행하고 MT 반응을 확인하였다. 3차원 섬 모델에 대해 2차원 모델링을 수행하면, 측선의 직교 방향에 대한 지형 변화와 바다를 고려하지 못하는데, 3차원 모델링을 수행함으로써 모든 방향의 지형 변화와 섬을 둘러싼 바다를 고려한 MT 반응을 얻을 수 있었다. 언덕과 같이 주변의 기복이 심한 지형에서는 겉보기비저항 XY 성분과 YX 성분의 벌어짐 현상이 전형적으로 발생하였다. 저비저항 이상체가 해수면 아래 1 km 심도에 존재할 경우, MT 반응에서 지형과 바다로 인한 변동과 구분할 수 있으며, 심도 증가에 따라 이상체의 영향이 감쇠하였다. 다양한 조건에서 모델링을 수행하고 MT 반응을 분석함으로써, 현장 MT 자료에 대한 이해를 높이고 자료 해석에 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제14권4호
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• pp.211-217
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• 2003

주성분분석은 잘 알려진 데이터 분석 방법으로써 높은 차원의 데이터를 낮은 차원의 데이터로 표현하는데 효과적이어서 얼굴인식, 데이터 압축 등에 이용되고 있다. 주성분분석을 하게 되면 원 데이터의 공분산 행렬로부터 정규직교한 고유벡터와 해당하는 고유치를 얻게 되고 그 중 큰 값을 가지는 고유벡터 들을 선택하여 선형 변환함으로써 데이터의 차원을 줄일 수 있게 된다. 망막에 빛 자극이 인가되면 시세포 층에서 전기신호로 변환된 후 복잡한 신경회로를 거쳐 최종적으로 신경절세포 층에서 활동전위의 형태로 출력되게 된다. 본 연구에서는 다채널전극을 사용하여 여러 개 망막 신경절세포로부터 유래되는 활동전위를 기록한 후 개개의 신호를 구분하는 과정을 거치고, 이어서 그 신호를 만들어 내는 각 뉴론들끼리의 시간적, 공간적 흥분발사 패턴을 이해함으로써 궁극적으로 시각정보 인코딩 기전을 밝히려는 연구 목표하에 그 첫 단계로서 망막 신경절세포의 활동전위를 기록한 후 분류하는 과정을 성공적으로 수행하였기에 그 내용을 서술하고자 한다. 망막에서 기록되는 신경절세포 활동전위는 불규칙하고 확률적이기 때문에 주성분분석을 통하여 그 유형을 분류할 수 있었다. 토끼 눈으로부터 망막을 박리하여 망막조각을 얻은 후 신경절세포 층이 전극표면을 향하도록 전극에 부착하였다. 8${\times}$8의 microelectrode array (MEA)를 전극으로 사용하였고, 증폭기는 MEA 60 system을 사용하여 신경절세포 활동전위를 기록하였다. 활동전위 기록 후 파형 분류를 하였다. 잡음이 섞여있는 기록으로부터 신호를 검출하기 위하여, 잡음역치($\pm$3$\sigma$)를 설정하였다. 역치를 넘는 파형 만을 획득한 후 주성분분석을 통해 각 파형의 첫 번째 주성분, 두 번째 주성분을 계산하여 2차원 평면에 투사함으로써 몇 개의 의미있는 클러스터를 얻었다. 이 클러스터는 곧 각 신경절세포에서 유래되는 파형을 반영하므로 주성분분석을 통하여 망막 신경절세포의 활동전위를 각 세포별로 분류할 수 있음을 확인하였다.

• 핵의학기술
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• 제19권1호
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• pp.12-16
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• 2015

주성분분석(Principal component analysis, PCA)은 고차원 변수들 사이의 복잡한 상관성 구조를 더 낮은 차원으로 단순화하여 상관성의 구조를 쉽게 설명하기 위한 다변량분석기법으로 뇌영상 분석에서 자주 사용되는 방법이다. 주성분분석의 기본개념은 서로 직교하는 변수들의 선형결합을 통해서 원래의 뇌영상 자료가 가지고 있는 전체정보를 최대한 설명할 수 있는 서로 독립적인 새로운 변수들을 유도하는 것이다. 뇌영상분석에서 주성분분석의 효율성과 유용성을 알아보기 위해서 C[11]-PIB 영상을 이용하여 분석하였다. 대상 및 방법으로는 평균나이가 같은 9명의 정상인, 10명의 알츠하이머/경도인지장애환자들의 C[11]-PIB 영상을 이용하였다. PET-CT 장비로는 Biograph 6 Hi-Rez (Siemens-CTI, Knoxville, TN)를 영상을 획득하였고 9.6 MBq/kg C[11]-PIB를 정맥주사 한 후 40분 후에 20분 동안 3D acquisition mode로 방출영상을 얻었다. Attenuation map은 X-ray CT scan을 이용하여 재구성하였다(130 kVp, 240 mA). PIB template을 만들기 위해서 정상인에서 3T MRI T1-weighted 영상을 동시에 얻었다. 주성분분석을 위한전처리과정으로서 공간정규화 및 공간편평화를 SPM8을 이용하여 실시하였고 주성분분석은 Matlab2012b를 이용하여 분석하다. 결과는 주성분분석을 통해서 서로 독립적인 주성분영상들을 얻을 수 있었다. 주성분분석을 통해서 얻어진주성분영상은 C[11]-PIB brain PET 영상의 패턴을 몇 개의 주성분으로 단순화 할 수 있었으며 주로는 neocortex를 변동 나타내는 영상, white matter의 변동을 나타내는 영상 그리고 pons등 deep brain의 변동을 나타내는 영상 등으로 단순화되었다. 결론으로는 주성분분석은 C[11]-PIB brain 영상을 단순화하여 영상의 패턴을 해석하는데 매우 유용하였다. 이러한 주성분분석은C[11]-PIB영상 분석뿐만 아니라 뇌의 포도당 대사를 측정하는 FDG-PET 또는 뇌기능영상등의 다변량분석 방법으로서 그 적용범위가 클 것으로 기대된다.