• 대한화장품학회지
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• 제45권2호
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• pp.185-198
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• 2019

인체 조직은 노화 현상을 겪으면 산화로 인한 손상이 진행되어 구조적인 변화가 일어나고 물성 저하를 겪는다. 피부가 겪는 노화 과정은 잘 알려져 있고 많은 평가가 수행되고 있지만 상대적으로 모발(머리카락)의 노화에 의한 평가는 잘 진행되어 있지 않아 모발의 노화를 케어하는 연구가 어려운 실정이다. 이에 본 연구는 모발의 노화 현상을 케어할 효능 기작을 적용할 수 있도록 노화된 모발 샘플을 제작하고 물성을 평가하여 안티에이징 효능을 확인하는 것을 목적으로 진행하였다. 먼저 내인성 노화가 진행된 모발의 지질량을 외인성 노화를 진행시킨 시료들과 비교한 결과, 펌 1회 처리 모발이 60대의 모발 지질량과 가장 유사함을 발견하였고, 이 모발을 통해서 원자 현미경으로 나노 스케일의 거칠기와 매크로 스케일의 인장강도를 평가하여 내인성 노화 모발과 유사한 물성 값을 가지고 있음을 확증하였다. 실제로 펌 처리를 통해 외인성으로 노화시킨 모발에 카르보디이미드와 펩타이드 결합을 적용하여 DSC로 구조적 변화와 거칠기 및 인장강도를 확인한 결과, 외인성 요인으로 노화된 모발을 에이징 이전의 상태의 물성 쪽으로 개선시키는 효과를 확인할 수 있었다. 뿐만 아니라 내인성 노화에 의해서 소실 된 내부 구성 성분을 프로폴리스를 이용하여 보강한 경우에도 외인성 노화가 유도된 모발의 물성이 에이징 이전 상태의 물성으로 회복되는 안티 에이징 효능이 발생함을 확인하였다. 본 연구에서 사용한 외인성 노화 유발 모발 시료 및 평가는 모발의 외인성 노화 연구에 유용하게 적용될 수 있음을 최초로 확인하였다.

• 벤처창업연구
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• 제16권2호
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• pp.51-78
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• 2021

'스케일업(scale-up)'은 '스타트업(startup)'에 이어 기업 현장이나 정책 현장에서 모두에서 중요한 주제로 다루어지고 있다. 특히 산업계와 정책 분야에서는 범용적으로 사용되는 용어임에도 불구하고, 학술적인 측면에서는 이에 대한 '개념 정의' 조차도 이루어지지 못했다. 학술적인 측면에서의 '기업 성장(firm growth)'과 경영 현장에서의 '비즈니스 성장(business growth)'은 서로 다른 이해를 갖고 있는 실정이다(Achtenhagen et al., 2010). 기업의 성장과 관련한 그간의 관련 연구는 Penrose(1959)의 '자원의 결합체(bundle)로서의 기업'과 '관리자의 역할론' 관점에서 크게 벗어나지 못하고 있다. 경제학 이론 및 배경을 기초로 주로 성장 요인 및 패턴을 살피는 차원에서의 연구가 주류를 이루고 있다. 기업의 경영현장에서 관심을 갖는 '스케일업' 맥락의 연구, 즉 상대적으로 성장의 속도와 지속성-일정기간의 '매출액 연평균 성장률'-관점의 연구는 활발히 이루어지지 못하였다. 기업의 초기 단계에는 매출액 규모가 작기 때문에 연간 단위 매출액 성장률은 상대적으로 높은 특성을 지닌다. 그러나, 한국 기준 '중견기업'으로 분류되기 시작하는 연간 매출액 1천억원 이상 수준이 되면 기업의 성장률은 이전과 같이 높은 수준을 보이기 쉽지 않다. 본 연구의 표본이 되는 최근 3년간의 연평균 매출액 성장률이 15% 이상 되는 '고성장 기업' 5천개 중 매출액 1억 달러 이상 기업은 6.7%인 333개에 한정된다. 그만큼 일정한 기업 규모 이상의 수준에서 지속적인 '고성장'을 보인다는 것은 쉽지 않다. 본 연구는, 기업/산업 미디어인 'Inc.'의 '2020 고성장(fastest-growing) 기업 5,000' 리스트 중 연간 매출액 1억 달러(원화 약 1천2백 억원) 이상 기업 333개를 대상으로, 1) 고성장 기업군(최근 3년-2016~19년- CAGR 15%~39.9%), 2) 초고성장 기업군(40.0%~99.9%), 3) 슈퍼 고성장 기업군(100% 이상)으로 구분 짓고, 각 성장속도 군 별 특성을 심층적으로 분석해 보았다. 또한, 기업의 매출액 성장률과 개별 기업의 전략 선택(시장 지향성, 본원적 전략, 성장 전략, 선도 전략), 산업 및 시장 환경, 기업의 업력 간의 상호관계를 양적 탐색을 통해 규명하였다. 따라서 본 연구결과를 토대로 개별 기업의 측면에서는 성장전략의 경로와 요인을 조합하여 구성하는 '초고성장 모델(Hyper-Growing Model)'을 참고할 수 있도록 하고, 정책적인 측면에서는 기업의 성장을 촉진하기 위해 어떤 요소나 환경을 '최적 유효 조합'의 형태로 다루어야 하는지 그 참고를 제공하고자 한다. 그리고 학술적인 측면에서는 21세기 기업환경에서 '스케일업 이론' 및 '기업 성장 이론'을 후속적으로 연구 하는데 그 기초 참고를 제공하고자 한다.

• 한국항만경제학회지
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• 제38권3호
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• pp.105-131
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• 2022

2019년 개선 이후에도 글로벌 컨테이너 항만시장의 성과를 평가하는 UNCTAD의 정기선해운연계지수(LSCI)는 사용이 제한적이다. 특히 정기선해운연계지수는 관계의 거리만을 기준으로 성과를 평가하기 때문에 기항 매력을 결합한 성과지수가 더 효율적일 것이다. 본 연구에서는 일본 Ocean-Commerce사의 2007, 2017, 2019년 데이터에 수정된 Huff 모델, 소셜 네트워크 분석의 허브-권한 알고리즘 및 고유벡터 중심성, 그리고 상관관계 분석을 사용하였다. 연구 결과는 다음과 같다: 첫째, 기항 매력도와 항만의 전반적 성과가 항상 일치하지는 않았다. 기항 매력도 분석에 따르면 부산은 10위권 안에 머물렀다. 더불어 우리나라의 다른 항만에 대한 기항 매력도도 분석 기간 중 낮은 수준에서 서서히 개선됐다. 둘째, 글로벌 컨테이너항은 일반적으로 항로별로 반입항과 반출항 역할로 장기 특화되어 있으며, 전 기간에 걸쳐 전문성을 유지하면서 성장하고 있다. 그러나 우리나라의 항만은 분석 시기마다 역할이 계속 바꿨다. 마지막으로 본 연구에서 제시한 기간별 항만물동량과 확장항만연계지수(Extended Port Connectivity Index, EPCI)는 0.77에서 0.85사이의 상관관계를 보였다. 비록 대서양 자료가 EPCI 분석에 제외되고 항만물동량 대신 선박의 처리능력을 사용하였지만 둘은 높은 상관관계를 보였다. 이러한 결과는 글로벌 항만을 평가하고 분석하는 데 도움이 될 것이다. 연구에 따르면 한국의 항만은 전문성을 유지하면서 성과를 향상하기 위한 장기 전략이 필요하다. 특히 항만의 바람직한 역할을 유지·발전시키기 위해서는 보완항과의 협력과 파트너십을 활용하고 보완항에 기항하는 선사들의 서비스를 유치하는 것이 바람직하다. 본 연구가 장기간에 걸친 많은 데이터와 방법론을 사용한 복잡한 분석을 수행하였지만, 전세계 항만 대상의 연구, 장기적 패널 분석, 기항 매력도 분석에 대한 과학적 매개변수 추정이 수행되면 연구의 완성도가 더욱 높여질 것이다.

• 식물병연구
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• 제28권3호
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• pp.113-121
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• 2022

벼 도열병은 전 세계적으로 발병하여 쌀 수확량을 크게 감소시키는 주요 식물병이다. 벼 도열병은 한국에서도 주기적으로 대발생하여 사회경제적으로 큰 피해를 입힌다. 이를 예방하기 위해서는 병 발생 예찰 시스템이 필요하다. 또한 병 발생에 대한 역학 조사는 식물병 관리를 위한 의사결정을 내릴 때 도움을 줄 수 있다. 현재 도열병 예찰 및 역학 조사는 주로 작물의 생육량, 기상 환경 요인 등 정량적으로 측정 가능한 정형 데이터를 기반으로 수행되고 있다. 정형 데이터와 함께 도열병 발생과 관련한 텍스트 자료들도 많이 축적되고 있다. 그러나 이러한 비정형 데이터를 이용한 역학 조사는 이루어지지 않고 있다. 비정형 데이터를 활용하여 유용한 정보를 추출한다면 도열병을 포함한 앞으로의 식물병 관리에 사용할 수 있을 것이다. 이 연구는 텍스트 마이닝을 통해 도열병 관련 뉴스 기사를 분석하여 우리나라에서 벼 도열병이 다발생한 연도와 지역을 조사하였고, 해당 지역의 평균 기온, 합계 강수량, 일조시간, 공급된 벼 품종을 분석하였다. 이를 통해 2020년 평년에 비해 낮은 기온과 일조시간 및 높은 강수량이 전국적인 도열병 다발생의 원인에 기여했고, 2021년 전라북도와 경상북도 일부 지역의 다발생은 비슷한 기상학적 요인에 의한 것으로 추측할 수 있었다. 더하여 같은 벼 품종의 연작에 의한 도열병 다발생 가능성과 질소 비료의 시비량이 병 발생에 미치는 영향에 대한 추후 연구가 필요하다. 결론적으로, 쏟아지는 정보의 홍수속에서 관련 기사를 종합적으로 보기 어렵다. 따라서, 텍스트 마이닝을 통해 얻은 결과로 특정 키워드들이 많이 관찰될 때 적극적 방제에 대한 의사결정을 할 수 있는 시스템이 구축될 필요가 있다. 이는 추후 딥러닝 기술과 접목되어 벼 도열병 역학 조사 도구로 사용될 수도 있을 것이다. 텍스트 마이닝을 통해 얻은 유의미한 정보를 기존의 정형 데이터 기반의 모델과 결합한다면 농업현장에서 병발생 예측 또는 방제기술 개선에 필요한 고품질 정보를 제공해줄 수 있을 것이라고 예상한다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제61권2호
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• pp.335-347
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• 2022

중국 동북부지역 랴오닝성의 단둥(40°07'N 124°23'E)과 지린성의 궁주링(43°30'N 124°49') 및 룽징(42°46'N 129°26'E)에서 2020년과 2021년 벼 재배기간 중에 성페로몬트랩으로 이화명나방(Chilo suppressalis)(나비목: 포충나방과)의 성충 발생 시기를 조사하였다. 1화기 성충은 5월 중순부터 7월 하순 사이, 2화기 성충은 7월 중순부터 9월 중순 사이에 발생하여 세 지역 모두 연중 2회 성충 발생양상이 뚜렷하게 확인되었다. 위도가 높은 지역에서 발생시기가 더 늦었다. 각 지역에서 관찰된 1화기 발생 시기를 기준으로 발생 시기 모델링을 통해 2화기 발생 시기를 추정하고 관찰된 시기와 비교하였다. 네 개의 선행연구 자료로부터 성충, 알, 유충, 용 발육단계의 온도의존 생명현상(발육속도, 발육완성분포, 생존율, 성충 노화율, 총산란수, 산란완성분포, 성충 생존완성분포) 모델들을 수집하거나 작성하였고, 이들을 선행 연구에 따라 단독으로 사용하거나 혼합하여 곤충 발생 시기 추정 소프트웨어인 PopModel에서 결합하였다. 모델링 결과에서 유충 발육기간이 짧게 관찰된 선행연구 자료를 기반으로 하여 구성된 모형들이 2화기 성충 발생 시기를 더 근접하게 추정하였다. 2021년에는 단둥과 룽징에서 성충 조사 시기에 맞추어 이화명나방에 의한 벼 피해주율의 변화를 조사하였다. 피해주율은 벼 재배기간 중 누적되어 2번의 증가시기가 뚜렷하게 나타났고, 이화명나방의 각 세대 유충에 의해 발생한 것으로 추정되었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권1호
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• pp.28-36
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• 2023

일사량은 작물 생산성 평가를 위한 작물 생육 모델의 주요 입력 변수 중 하나로 사용되지만 관측이 어려워 다른 기상 변수들에 비해 관측값의 확보가 어렵다. 천리안 2A호와 히마와리 8호 위성 일사량 자료가 제공되기 시작하면서, 작물 생육과 태양광 발전을 결합한 영농형 태양광 시설 하에서의 작물 생산성 평가를 위한 일사량 자료를 확보하기 용이해졌다. 본 연구의 목적은 이들 인공위성 일사량 자료의 신뢰도를 비교하는 것이다. 이를 위해 2020년 5월부터 10월까지 인공위성 일사량 자료를 수집하여 일별 일사량의 평균 제곱근 편차(RMSE)와 정규 평균 제곱근 편차(NRMSE)를 계산하였다. 인공위성 일사량 자료가 작물 생육 모의 결과의 신뢰도에 미치는 영향을 파악하기 위해 연구기간 동안의 일사량 누적값을 비교하였다. 본 연구의 결과 히마와리 8호 일사량 자료가 천리안 2A호 일사량 자료보다 RMSE와 NRMSE가 작은 것으로 나타났다. 누적 일사량을 비교한 결과에서도 히마와리 8호 일사량 자료 누적값이 천리안 2A호 일사량 자료 누적값보다 오차가 작았다. 본 연구의 결과는 작물 생산성 평가에 히마와리 8호 일사량 자료를 사용하는 것이 천리안 2A호 일사량 자료를 사용하는 것보다 불확도를 줄일 수 있다는 것을 시사한다. 후속 연구에서 히마와리 8호 일사량 자료를 사용한 영농형 태양광 시설 하에서의 작물 생산성 및 태양광 발전량에 대한 분석이 이루어져야 할 것이다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권1호
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• pp.111-129
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• 2023

디지털 혁신의 확산에 따라 의료 분야에서도 인공지능을 기반으로 한 혁신의료기술의 채택이 활발해지고 있다. 이에 따라 인공지능 기반 소프트웨어형 의료기기인 SaMD(Software as a Medical Device)의 출시 및 도입도 촉진되고 있지만, 의료기관의 SaMD 도입 요인에 대한 연구는 미흡한 편이다. 본 연구의 목적은 '인공지능 기반 SaMD' 도입에 대한 의료기관의 의사결정에 영향을 미치는 중요한 요인들을 찾고, 이들 요인의 가중치와 우선순위를 분석하는 것이다. 이를 위해 의료계의 기술수용 모델, 의료 인공지능 및 SaMD 등에 관한 문헌연구 결과를 바탕으로 델파이 조사를 실시하였으며, HOTE(Human, Organization, Technology and Environment) 프레임워크와 HABIO(Holistic Approach {Business, Information, Organizational}) 프레임워크를 결합하여 연구 모형을 개발하였다. 5가지 주기준과 22개의 하부기준으로 구성된 연구 모형을 바탕으로 국내 의료기관과 SaMD 공급자의 전문가들을 대상으로 AHP(Analytic Hierarchy Process) 분석을 실시하여 SaMD 도입 요인을 실증적으로 분석하였다. 본 연구의 결과, 인공지능 기반의 SaMD 도입을 결정하는 주기준의 우선순위는 기술적 요인, 경제적 요인, 인적 요인, 조직적 요인, 환경적 요인의 순으로 나타났고, 하부기준의 우선순위는 신뢰성, 진료원가 절감, 의료진의 수용도, 안전성, 최고 경영자의 지원, 보안성, 인허가 및 규제 수준의 순이었다. 특히, 신뢰성, 안전성, 보안성 등의 기술적 요인이 SaMD 도입에 있어서 가장 중요한 것으로 나타났다. 또한, 각 집단별 가중치와 우선순위를 비교·분석한 결과, SaMD 도입 요인의 가중치와 우선순위는 기관의 유형, 의료기관의 유형 및 의료기관 보직의 유형에 따라 매우 다른 것으로 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.1043-1060
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• 2023

최근 기후변화의 가속화로 바다에 의한 탄소의 흡수 작용을 칭하는 '블루 카본(blue carbon)'에 대한 관심이 많아지고 있지만, 탄소 순환의 핵심이 되는 해양 생태계에 대한 우리의 이해는 아직 부족한 실정이다. 본 연구는 탄소 순환을 고려한 글로벌 해양 생태 권역(marine eco-province)을 k-means clustering 기법을 활용하여 분류·분석하였다. 지난 20년 간(2001-2020) 위성을 활용하여 생산된 Carbon-based Productivity Model (CbPM) 순 일차 생산량(Net primary production, NPP), particulate inorganic and organic carbon (PIC and POC), 위성 관측과 재분석모델을 결합하여 생산한 해수면 염분(sea surface salinity, SSS) 및 온도(sea surface temperature, SST) 총 다섯가지 자료를 활용하였다. 최적화 과정을 거쳐 총 9개의 생태권역을 도출하였으며, 각 권역의 공간분포와 특성을 분석하였다. 이 중 5개의 권역은 주로 대양의 특성을 반영하고, 4개의 권역은 연안 및 고위도 해역의 특성을 반영하는 것으로 나타났다. 또한, 기존에 알려진 해양 생태 권역과의 정성적 비교를 통하여 탄소순환을 고려한 해양 생태권역의 특징을 상세히 분석하였다. 마지막으로 과거 5년 단위(2001-2005, 2006-2010, 2011-2015, 2016-2020)로 생태 권역의 변화를 분석하였으며, 연안생태계의 빠른 변화와 특히 담수유입으로 인해 생산량이 높고 생태적으로 중요한 권역의 감소를 확인하였다. 이러한 연구 결과는 탄소 순환 및 기후변화를 고려한 해양 생태 권역 분류 및 연안 관리에 대한 중요한 참고자료로 활용 될 수 있으며, 기후 변화에 취약한 지역에 대한 체계적인 관리 지침 개발에 활용될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.1-23
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• 2013

융합 R&D가 추구해야 할 바람직한 방향은 이종 기술 간의 결합에 의한 맹목적인 신기술 창출이 아니라, 당면한 주요 문제를 해결함으로써 사회적 니즈를 충족시킬 수 있는 기술을 개발하는 것이다. 이와 같은 사회문제 해결형 기술 R&D를 촉진하기 위해서는 우선 우리 사회에서 주요 쟁점이 되고 있는 문제들을 선별해야 한다. 그런데 우선적이고 중요한 사회문제를 분별하기 위해 전문가 설문조사나 여론조사 등 기존의 사회과학 방법론을 사용하는 것은 참여자의 선입견이 개입될 수 있고 비용이 많이 소요된다는 한계를 지닌다. 기존의 사회과학 방법론이 지닌 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 사회적 이슈를 다루고 있는 대용량의 뉴스기사를 수집하고 통계적인 기법을 통하여 사회문제를 나타내는 키워드를 추출하는 시스템의 개발을 제안한다. 2009년부터 최근까지 3년 동안 10개 주요 언론사에서 생산한 약 백 30만 건의 뉴스기사에서 사회문제를 다루는 기사를 식별하고, 한글 형태소 분석, 확률기반의 토픽 모델링을 통해 사회문제 키워드를 추출한다. 또한 키워드만으로는 정확한 사회문제를 파악하기 쉽지 않기 때문에 사회문제와 연관된 키워드와 문장을 찾아서 연결하는 매칭 알고리즘을 제안하다. 마지막으로 사회문제 키워드 비주얼라이제이션 시스템을 통해 시계열에 따른 사회문제 키워드를 일목요연하게 보여줌으로써 사회문제를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 특히 본 논문에서는 생성확률모델 기반의 새로운 매칭 알고리즘을 제안한다. 대용량 뉴스기사로부터 Latent Dirichlet Allocation(LDA)와 같은 토픽 모델 방법론을 사용하여 자동으로 토픽 클러스터 세트를 추출할 수 있다. 각 토픽 클러스터는 연관성 있는 단어들과 확률값으로 구성된다. 그리고 도메인 전문가는 토픽 클러스터를 분석하여, 각 토픽 클러스터의 레이블을 결정하게 된다. 이를 테면, 토픽 1 = {(실업, 0.4), (해고, 0.3), (회사, 0.3)}에서 토픽 단어들은 실업문제와 관련있으며, 도메인 전문가는 토픽 1을 실업문제로 레이블링 하게 되고, 이러한 토픽 레이블은 사회문제 키워드로 정의한다. 그러나 이와 같이 자동으로 생성된 사회문제 키워드를 분석하여 현재 우리 사회에서 어떤 문제가 발생하고 있고, 시급히 해결해야 될 문제가 무엇인지를 파악하기란 쉽지 않다. 따라서 제안된 매칭 알고리즘을 사용하여 사회문제 키워드를 요약(summarization)하는 방법론을 제시한다. 우선, 각 뉴스기사를 문단(paragraph) 단위로 세그먼트 하여 뉴스기사 대신에 문단 세트(A set of paragraphs)를 가지게 된다. 매칭 알고리즘은 각 토픽 클러스터에 대한 각 문단의 확률값을 측정하게된다. 이때 토픽 클러스터의 단어들과 확률값을 이용하여 토픽과 문단이 얼마나 연관성이 있는지를 계산하게 된다. 이러한 과정을 통해 각 토픽은 가장 연관성이 있는 문단들을 매칭할 수 있게 된다. 이러한 매칭 프로세스를 통해 사회문제 키워드와 연관된 문단들을 검토함으로써 실제 우리 사회에서 해당 사회문제 키워드와 관련해서 구체적으로 어떤 사건과 이슈가 발생하는 지를 쉽게 파악할 수 있게 된다. 또한 매칭 프로세스와 더불어 사회문제 키워드 가시화를 통해 사회문제 수요를 파악하려는 전문가들은 웹 브라우저를 통해 편리하게 특정 시간에 발생한 사회문제가 무엇이며, 구체적인 내용은 무엇인지를 파악할 수 있으며, 시간 순서에 따른 사회이슈의 변동 추이와 그 원인을 알 수 있게 된다. 개발된 시스템을 통해 최근 3년 동안 국내에서 발생했던 다양한 사회문제들을 파악하였고 개발된 알고리즘에 대한 평가를 수행하였다(본 논문에서 제안한 프로토타입 시스템은 http://dslab.snu.ac.kr/demo.html에서 이용 가능함. 단, 구글크롬, IE8.0 이상 웹 브라우저 사용 권장).

• 대한핵의학회지
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• 제37권6호
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• pp.418-427
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• 2003

목적: $^{99m}-lactosylated$ serum albumin ($^{99m}Tc-LSA$)은 간세포에 특이적으로 결합하는 간수용체 영상용 방사성의약품으로 새로이 합성되었다. 간섬유화를 유발하는 dimethylnitrosamine (DMN)을 투여한 간 손상 흰쥐 모델에서 $^{99m}Tc-LSA$의 역동학적인 간섭취를 조사하고 간효소치의 변화와 조직학적 소견을 비교하여, LSA의 간섭취가 간기능의 변화를 반영하는지를 연구하였다. 대상 및 방법: SD계 흰쥐에 DMN를 27 mg/kg으로 복강 내 주사하여 급성 간손상을 유도하고 대조군과 비교하였다. DMN을 주사한 흰쥐를 3일(DMN-3), 8일(DMN-8), 21일(DMN-21)에 $^{99m}Tc-LSA$ (1,665 mg/kg) 29 MBq를 정맥 주사하여, 30분 동안 동적 영상을 획득하고 간과 심장부위에 관심영역을 설정하여 간과 심장부위의 시간방사능 곡선을 얻었다. 간기능 평가를 위해 시간방사능 곡선을 이용하여 간섭취지수와 혈중제거지수를 구하였고 곡선 최적화를 시행하였다. DMN 투여군과 대조군의 간효소치의 변화와 간조직의 광학현미경 소견을 비교하였다. 결과: 대조군에서는 $^{99m}Tc-LSA$가 빠르게 간에 섭취되고 혈중에서 제거되었으나 DMN을 처리한 군에서는 간섭취가 낮았다. 간섭취지수의 비교에서 대조군에 비해 DMN 처리군에서 유의하게 간섭취지수가 낮았다(DMN-3: 0.842, BMN-8: 0.898, DMN-21: 0.91, 대조군: 0.96, p<0.05). 혈중제거지수의 비교에서도 대조군에 비해 DMN 처리군에서 혈중제거지수가 유의하게 높았다(DMN-3: 0.731, DMN-8: 0.654, DMN-21: 0.604, 대조군: 0.473, p<0.05). 비선형 회귀분석에서 $R_2$값은 0.9이상으로 좋은 일치를 보였고, 대조군에서 K값이 DMN처리군에 비해 크고 (DMN-3: 0.28, DMN-8: 0.41, DMN-21: 0.46, 대조군: 0.97, p<0.05), $T_{1/2}$값은 작았다(DMN-3: 2.5, DMN-8: 1.7, DMN-21: 1.5, 대조군: 0.7, p<0.05). 간효소치의 변화는 DMN-3군에서는 대조군에 비해 상승하였으나 DMN-8, DMN-21군에서는 간효소치의 상승이 관찰되지 않았다. 간조직 소견의 경우 DMN-3군에서 중심정맥 주위에 괴사가 관찰되었으나 DMN-8군, DMN-21군에서는 미약한 정도의 염증세포 침윤만이 관찰되었다. 결론: $^{99m}Tc-LSA$ 간신티그래피의 간섭취 정도는 간손상과 반비례하였으며 간섭취의 변화는 조직학적 손상이 심한 정도와 간손상후 회복되는 과정을 반영하여 주었다. $^{99m}Tc-LSA$ 간신티그래피가 간손상을 평가하고 간손상후 회복되는 과정을 추적하는 간수용체 영상용 방사성 의약품으로 사용될 수 있을 것으로 생각된다.