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우각승마탕이 LPS로 유도된 RAW 264.7 세포에서 NO 생산에 미치는 영향 (The Effect of Woogakseungmatang Extract on NO Production in LPS- Stimulated RAW 264.7 Cells)

  • 조나영
    • Korean Journal of Acupuncture
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    • 제35권4호
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    • pp.166-173
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    • 2018
  • 목적 : 우각승마탕은 한의학에서 안면마비 등 안면부의 통증 및 마비를 동반하는 질환에 주로 사용하는 처방이다. 본 연구의 목적은 LPS로 염증 반응을 유도한 대식세포에서 우각승마탕의 항염증 및 항산화 효과를 알아 보는 것이다. 방법 : 동의보감 처방에 기반한 우각승마탕을 열수 추출한 후 동결건조 하였다. MTT 방법을 이용하여 세포 독성을 평가하였고, 우각승마탕 추출물을 처리한 RAW 세포에서 NO 생산 및 $PGE_2$ 생성량을 조사 하였다. 또한 염증과 관련된 사이토카인($IL-1{\beta}$, IL-6, and $TNF-{\alpha}$)의 생성량 변화를 조사 하였다. 우각승마탕의 항산화 효능은 DPPH 법으로 측정 하였다. 결과 : 우각승마탕 추출물을 처리 한 대식세포는 $100{\mu}g/ml$ 농도에서 $92.18{\pm}2.97%$의 세포 생존율을 보였다. 150과 $200{\mu}g/ml$ 농도에서 세포생존율은 각각 $85.39{\pm}1.54$ and $76.11{\pm}2.81%$로 통계적으로 유의한 감소가 있었다. $100{\mu}g/ml$ 농도에서 NO 생성량은 $85.13{\pm}1.93%$ 였으며, 대조군과 비교하여 유의한 감소가 나타났다. $PGE_2$ 생성량은 $100{\mu}g/ml$ 농도에서 $82.64{\pm}2.54%$ 이었고, 통계적으로 유의한 감소가 있었다. $IL-1{\beta}$, IL-6, $TNF-{\alpha}$$100{\mu}g/ml$에서 각각 $85.24{\pm}1.18$, $86.18{\pm}3.37$, $84.20{\pm}3.94%$였으며, 대조군과 비교하여 통계적으로 유의한 감소를 나타내었다. DPPH free radical 소거능은 $100{\mu}g/ml$에서 $50.89{\pm}3.59%$를 나타내었다. 결론 : 본 연구의 결과로 미루어 볼 때 우각승마탕은 세포독성을 보이지 않는 최고 농도인 $100{\mu}g/ml$에서 미약한 항염증 효과를 나타내었고 농도의존적 항염증 효과를 확인되지 않았다. 따라서 본 연구는 우각승마탕의 잠재적 항염증 효과를 확인하는 의미가 있었다. 이 연구를 바탕으로 우각승마탕의 안전하고 효과적인 임상적 사용을 위하여 체계적이고 다양한 연구가 수행되어야 할 것이다.

SNS에서의 개선된 소셜 네트워크 분석 방법 (Improved Social Network Analysis Method in SNS)

  • 손종수;조수환;권경락;정인정
    • 지능정보연구
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    • 제18권4호
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    • pp.117-127
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    • 2012
  • 최근 온라인 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 사용자가 크게 늘어나고 있으며 다양한 분야에서 SNS의 사용자 관계 구조 및 메시지를 분석하기 위한 연구를 진행하고 있다. 그러나 대부분의 소셜 네트워크 분석 방법들은 노드 사이의 최단 거리를 기초로 하고 있으므로 계산 시간이 오래 걸린다. 이는 점차 대형화 되어가는 SNS의 데이터를 여러 분야에서 활용하는데 걸림돌이 되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 SNS의 사용자 그래프에서 사용자간 최단거리를 빠르게 찾기 위한 휴리스틱 기반의 최단 경로 탐색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 1) 트리로 표현된 소셜 네트워크에서 시작 노드와 목표 노드를 설정한다. 그리고 2) 만약 목표 노드가 경사 트리의 단말에 있다면 경사 트리가 시작하는 노드를 임시 골 노드로 설정한다. 마지막으로 3) 연결의 차수를 평가값으로 하는 휴리스틱 기반 최단거리 탐색을 수행한다. 이렇게 최단거리를 탐색한 후 매개 중심성 분석(Betweenness Centrality) 및 근접 중심성(Closeness Centrality)를 계산한다. 제안하는 방법을 사용하면 소셜 네트워크 분석에서 가장 많은 시간이 필요한 최단거리 탐색을 빠르게 수행할 수 있으므로 소셜 네트워크 분석의 효율성을 기대할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법을 검증하기 위하여 약 16만 명으로 구성된 SNS에서의 실제 데이터를 이용하여 매개 중심성 분석과 근접 중심성 분석을 수행하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 전통적 방식에 비하여 매개 중심성, 근접 중심성의 계산 시간이 각각 6.8배, 1.8배 더 빠른 결과를 보였다. 본 논문에서 제안한 방법은 소셜 네트워크 분석의 시간을 향상시켜 여러 분야에서 사회 현상 및 동향을 분석하는데 유용하게 활용될 수 있다.