폐는 생리학적 기능과 해부 조직학적 구조 측면을 통합적으로 고려하여 분석해야만 하는 매우 복잡한 조직이기 때문에 폐질환의 병리학적 연구와 흡입독성 평가에 현재까지 주로 동물모델을 사용하고 있다. 그러나 실험동물 윤리와 동물복지를 이유로 점차적으로 실험동물 수를 줄이자는 전세계적인 움직임에 맞춰 생체 외 동물실험 대체법들이 집중적으로 개발되고 있다. 특히 경제협력개발기구(OECD)와 미국 환경보호청(USEPA)은 2030년대 이후, 동물실험을 금지하기로 잠정적으로 합의함에 따라 의생명공학과 제약 분야에서 생체 외 흡입 독성 및 폐질환 모델들을 확립하고 개발된 모델을 이용한 평가 법들의 표준화 연구가 활발하다. 그 모델 중에 예를 들어, 생체칩(organ-on-a-chip, OoC) 및 오가노이드(organoid) 모델은 3차원 바이오 프린터, 미세 유체 시스템, 인공지능(artificial intelligent) 기술들과 접목되어 연구되고 있다. 이러한 생체 장기를 모방한 복합 장기 생체 외 모델링 시스템은 개체 차이를 가지는 생체 내 동물 실험에 비해 복잡한 생물학적 환경을 보다 정확하게 모방할 수 있을 것으로 기대되고 있으나 생체 모방성, 재현성, 민감성, 기반 데이터베이스의 부족 등 아직은 여러 한계점도 가지고 있다. 따라서 본 리뷰 논문에서는 만능성 줄기 세포 또는 암세포를 이용한 폐포, 폐 공기액 인터페이스(air-liquid interface, ALI) 시스템, 트랜스웰 멤브레인(transwell membrane)을 포함하여 폐 OoC 및 오가노이드의 최근 생체 외 폐 시스템 연구결과들과 AI와 접목된 인실리코(in silico) 폐 모델링에 대한 결과들의 현황을 살펴보고자 한다.
In order to identify the anti-inflammatory and analgesic properties of natural herbal extracts, widely used in the Korean traditional medicine, an in vitro screening system was designed using pGL3, a luciferase reporter vector, and the tumor necrosis factor (TNF)-α and cyclooxygenase (COX)-II as target genes. The promoter regions of each gene was generated by PCR using the human chromosome as template DNA, and inserted into pGL3 vector with Kpnl and Hindlll. The final construct was transfected into human myleomonocytic leukemia cells (U937) that could be differentiated and activated by phorbol 12-myristate 13-acetate (PMA) or lipopolysaccharide (LPS). Using this system, we tested the anti-inflammatory and analgesic effects of several herbal extracts being regarded to have the medicinal effects of diminishing the body heat and complementing Qi. The well-known chemicals of PD98059 and berberine chloride were used as controls of the transcriptional inhibitors of TNF-α and COX-II, respectively. Among them, Salvia miltiorrhiza (Dan-Sam) was found to exhibit the significant medicinal properties of anti-inflammatory and analgesic effects.
Vincent Phua, Chee Ee;Tan, Boon Seang;Tan, Ai Lian;Eng, Kae Yann;Ng, Bong Seng;Ung, Ngie Min
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제14권4호
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pp.2243-2248
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2013
Background: To compare the dosimetric coverage of target volumes and organs at risk in the radical treatment of nasopharyngeal carcinoma (NPC) between intensity-modulated radiotherapy (IMRT) and three-dimensional conformal radiotherapy (3DCRT). Materials and Methods: Data from 10 consecutive patients treated with IMRT from June-October 2011 in Penang General Hospital were collected retrospectively for analysis. For each patient, dose volume histograms were generated for both the IMRT and 3DCRT plans using a total dose of 70Gy. Comparison of the plans was accomplished by comparing the target volume coverage (5 measures) and sparing of organs at risk (17 organs) for each patient using both IMRT and 3DCRT. The means of each comparison target volume coverage measures and organs at risk measures were obtained and tested for statistical significance using the paired Student t-test. Results: All 5 measures for target volume coverage showed marked dosimetric superiority of IMRT over 3DCRT. V70 and V66.5 for PTV70 showed an absolute improvement of 39.3% and 24.1% respectively. V59.4 and V56.4 for PTV59.4 showed advantages of 18.4% and 16.4%. Moreover, the mean PTV70 dose revealed a 5.1 Gy higher dose with IMRT. Only 4 out of 17 organs at risk showed statistically significant difference in their means which were clinically meaningful between the IMRT and 3DCRT techniques. IMRT was superior in sparing the spinal cord (less 5.8Gy), V30 of right parotid (less 14.3%) and V30 of the left parotid (less 13.1%). The V55 of the left cochlea was lower with 3DCRT (less 44.3%). Conclusions: IMRT is superior to 3DCRT due to its dosimetric advantage in target volume coverage while delivering acceptable doses to organs at risk. A total dose of 70Gy with IMRT should be considered as a standard of care for radical treatment of NPC.
In order to examine the anti-arthritic properties of ShinEumHur(SEH)-herbal acupuncture, an adjuvant-induced arthritic rat was generated by the intra-articular injection of dried cells of Mycobacterium tuberculosis emulsified in squalene into the right knee joint. Fifty microliter of SEH extract was injected into Zusanli(ST36) acupoint on the ipsilateral hind paw every other day for 2 weeks. The body weight, knee circumference, squeak threshold, and weight distribution ratio were analyzed as the assessment methods addressing arthritic symptoms such as arthritic pain, edema, and tenderness. The weight distribution ratio was measured by a digital-type analgesia instrument using the dual channel scale that separately measures the weight the arthritic rat distributes to each hind paw, and thus quantifies both of swelling and pain severities at once. The therapeutic effects of SEH-herbal acupuncture, assessed by squeaking threshold and weight distribution ratio, were observed on 8th day after the arthritis induction as compared to saline group and control group. On 10th day, SEH-herbal acupuncture therapy significantly started to alleviate the growing pattern of knee circumference of an arthritic rat in the range of 0.2㎝. However, the loss of body weight was not significantly recovered. Taken together, the SEH-herbal acupuncture exhibited the significant therapeutic efficiency to treat adjuvant-induced monoarthritis in rat.
최근 디지털 플랫폼을 활용한 민생 위협 범죄는 '15년 약 14만여 건, '16년 약 15만여 건 등 사이버범죄 지속 증가 추이이며 전통적인 수사기법을 통한 온라인 범죄 대응에 한계가 있다고 판단되고 있다. 현행 수기 온라인 검색 및 인지 수사 방식만으로는 빠르게 변화하는 민생 위협 범죄에 능동적으로 대처 할 수 없으며, 소셜 미디어 특성상 불특정 다수에게 게시되는 콘텐츠로 이루어 졌다는 점에서 더욱 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 민생 침해 범죄가 발생하는 온라인 미디어의 특성을 고려한 콘텐츠 웹 수집 방식 중 사이트 중심의 수집과 Open API를 통한 방식을 제시한다. 또한 불법콘텐츠의 특성상 신속히 게시되고 삭제되며 신조어, 변조어 등이 다양하고 빠르게 생성되기 때문에 수작업 등록을 통한 사전 기반 형태소 분석으로는 빠른 인지가 어려운 상황이다. 이를 해소 하고자 온라인에서 벌어지는 민생 침해 범죄를 게시하는 불법 콘텐츠를 빠르게 인지하고 대응하기 위한 데이터 전처리인 WPM(Word Piece Model)을 통하여 기존의 사전 기반의 형태소 분석에서 토크나이징 방식을 제시한다. 데이터의 분석은 불법 콘텐츠의 수사를 위한 지도학습 기반의 분류 알고리즘 모델을 활용, 투표 기반(Voting) 앙상블 메소드를 통하여 최적의 정확도를 검증하고 있다. 본 연구에서는 민생경제를 침해하는 범죄를 사전에 인지하기 위하여 불법 다단계에 대한 사례를 중심으로 분류 알고리즘 모델을 활용하고, 소셜 데이터의 수집과 콘텐츠 수사에 대하여 효과적으로 대응하기 위한 실증 연구를 제시하고 있다.
제주지역의 감자 줄기검은병징으로부터 분리한 12균주의 유전적 특성을 분석하기 위해 Eca-specific PCR, PCR-RFLP, ERIC-PCR을 실시하여 그 결과를 E. carotovora대조균들과 비교하였다. Eca-specific PCR 결과 Eca 대조균들은 특이적 밴드를 형성한 반면, 줄기검은병균은 특이적 밴드를 형성하지 않았다. 또한, pel유전자의 RFLP분석 결과 줄기검은병균은 pattern 2를 나타내었으나, Eca 균주는 pattern 3을 나타내어 Eca와는 다른 특성을 보여주었다. 16S rDNA의 RFLP분석결과 이번 실험에 이용된 대부분의 균주가 pattern 1을 나타냈지만, 12개의 줄기검은병균 중 11개의 균이 pattern 2을 나타내어 Ecc와도 다른 특성을 보여주었다. 제주지역의 무름병징과 줄기검은병징을 나타내는 균주들의 유전적 관계를 분석하기 위해 ERIC-PCR을 실시한 결과 줄기검은병균들은 특이적 밴드를 형성하였으며, 서로 높은 유연관계를 보여주었다. 따라서 제주지역의 줄기검은병징으로부터 분리한 균주들은 Eca, Ecc균들과는 다른 특성을 가지고 있음을 알 수 있었다.
다결정 실리콘에서 결정입계는 광생성된 반송자들의 재결합 중심으로 작용할 뿐 아니라 전위장벽으로 작용하여 태양전지의 변환효율을 감소시킨다. 결정입계의 영향을 줄이기 위해 열처리, 결정입계에 대한 선택적 식각, 결정입계로 함몰전극을 형성하는 방법, 다양한 전극 구조, 초박막 금속 형성 후 전극형성 등 여러가지 요소들을 조사하였다. 질소 분위기에서 $900^{\circ}C$ 전열처리, $POCl_3$ 확산을 통한 게터링, 후면전계 형성을 위한 Al 처리로 다결정 실리콘의 결함밀도를 감소시켰다. 결정입계에서의 반송자 손실을 감소시키기 위한 기판 처리로 Schimmel 식각액을 사용하였다. 이는 texturing 효과와 함께 결정입계를 선택적으로 $10{\mu}m$ 깊이로 식각하였다. 결점입계를 우선적으로 식각한 후면으로 Al을 확산하여 후면에서의 재결합 손실을 감소시켰다. 전극 핑거(grid finger) 간격이 0.4mm인 세밀한 전극 구조에 결정입계로 $0.4{\mu}m$ 깊이로 함몰전극을 추가로 형성하여 태양전지의 단락 전류 밀도가 개선되었다. 80% 이상의 광투과율을 보인 20nm 두께의 크롬 박막 형성으로 직렬 저항을 감소시켰다. 본 논문은 저가의 고효율, 지상 전력용 태양진지를 위해 결정입계에 대한 연구를 하였다.
육상 및 해상에서의 화재 사고는 심각한 인명피해를 발생시키며 특히 해양 플랜트 및 선박의 특성 상 밀폐공간으로 인한 질식사고 사망률이 육상보다 현저히 높다. 이러한 질식사고를 예방하기 위하여 화재에서 발생하는 유독가스를 외부로 배출할 수 있는 환기용 팬의 설치가 필수적이나, 해양화재의 규모를 고려하였을 때 대형 환기용 팬의 설치는 해양 구조물 특성 상 용이하지 않다. 따라서 본 연구에서는 DC 전기장을 인가하여 화재 유독가스를 제어하는 새로운 개념의 소방기술을 개발하고자 한다. 화재 발생 시 대부분의 화염은 화학 이온화로 인해 양전하와 음전하를 다수 함유하고 있고, 이때 전기장을 인가하게 되면 로렌츠 힘에 의해 "이온풍"이 발생하게 된다. 이러한 이온풍을 활용하여 일반건축물과 선박의 단열재로 많이 사용되는 종이와 스티로폼을 연소하여 발생되는 화재연기를 인위적으로 제어하는 실험적 연구를 수행하였다. 실험 결과, ± 5 kV 이상의 직류전압을 인가하였을 때 화재연기를 인위적으로 제어할 수 있었고, 양전압보다 음전압을 인가하였을 때 상대적으로 효과적인 제어가 가능하였다.
인터넷이 발달함에 따라 다양하고 복잡한 사이버공격들이 등장하기 시작했다. 공격들을 방어하기 위해 네트워크 외부에서 다양한 방식의 탐지 시스템들이 활용되었으나 내부에서 공격자를 탐지하는 시스템 및 연구는 현저히 드물어 내부에 들어온 공격자를 탐지하지 못해 큰 문제를 야기하기도 했다. 이를 해결하고자 공격자의 움직임을 추적하고 탐지하는 내부전파경로 탐지 시스템에 대한 연구가 등장하기 시작했다. 특히 그중에서도 Remote Desktop Protocol(RDP) 내 특징을 추출해 탐지하는 방식은 간편하면서도 매우 좋은 결과를 나타내었다. 하지만 그럼에도 불구하고 이전 연구들은 각 로그온 된 노드들 자체의 영향 및 관계성을 고려하지 않았으며, 제시된 특징 또한 일부 모델에서는 떨어지는 결과를 제공하기도 했다. 또한 왜 그렇게 판단했는지 판단에 대해 설명하지 못한다는 문제점도 존재했다. 이는 결과적으로 모델의 신뢰성 및 견고성 문제를 야기하게 된다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 PageRank 특징을 활용한 RDP기반 내부전파경로 탐지 및 SHAP를 이용한 설명가능한 시스템을 제안한다. 페이지랭크 알고리즘과 여러 통계적인 기법을 활용해 여러 모델에서 활용 가능한 특징들을 생성하고 SHAP을 활용해 모델 예측에 대한 설명을 제공한다. 본 연구에서는 이전 연구에 비해 대부분의 모델에서 더 높은 성능을 보여주는 특징을 생성했고 이를 SHAP을 이용해 효과적으로 증명했다.
최근 딥러닝 기반의 객체 검출 및 인식 연구가 발전해가면서 산업 및 실생활에 적용되는 범위가 넓어지고 있다. 건설 분야에도 딥러닝 기반의 시스템이 도입되고 있지만 아직은 미온적이다. 건설 도면에서 자재 산출이 수작업으로 이뤄지고 있어 많은 소요시간과 부정확한 적산 결과로 잘못된 물량산출의 거래가 생길 수 있다. 이를 해결하기 위해서 빠르고 정확한 자동 도면 인식시스템이 필요하다. 따라서 본 논문은 건설도면 내 철강 자재를 검출하고 인식하는 인공지능기반 자동 도면 인식 적산 시스템을 제안한다. 빠른 속도의 YOLOv4 기반에 소형 객체 검출성능을 향상하기 위한 복제 방식의 데이터 증강기법과 공간집중 모듈을 적용하였다. 검출한 철강 자재 영역을 문자 인식한 결과를 토대로 철강 자재를 적산한다. 실험 결과 제안한 방식은 기존 YOLOv4 대비 정확도와 정밀도를 각각 1.8%, 16% 증가시켰다. 제안된 방식의 Precision은 0.938, Recall은 1, AP0.5는 99.4%, AP0.5:0.95 68.8%의 향상된 결과를 얻었다. 문자 인식은 기존 데이터를 사용한 인식률 75.6%에 비해 건설도면에 사용되는 폰트에 맞는 데이터 세트를 구성하여 학습한 결과 99.9%의 인식률을 얻었다. 한 이미지 당 평균 소요시간은 검출 단계는 0.013초, 문자 인식은 0.65초, 적산 단계는 0.16초로 총 0.84초의 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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