• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제42권6호
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• pp.862-870
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• 1995

연구배경: 산소기의 작용은 과거에는 세포독성이 주로 알려져 있었던 반면, 최근 들어 산소기의 세포내 신호전달체계에서의 역할에 많은 사람의 관심이 모이고 있다. 여러 cytokine의 전사인자(transcription factor)로 작용하는 $NF{\kappa}B$는 기저상태에서는 세포질에 존재하는데 $I{\kappa}B$와 결합되어 핵내로의 이동이 억제되고 있다. 여러 연구에 의해 $NF{\kappa}B$의 $I{\kappa}B$로부터의 분리는 외부자극에 의해 생성된 산소기에 의한 것으로 알려졌는데, 이렇게 하여 분리된 $NF{\kappa}B$가 핵내로 이동하면 핵내에서 전사인자로 작용하여 여러 유전자의 전사를 증가시키는 것이 보고되었다. IL-8 유전자는 5'flanking promotor region에 $NF{\kappa}B$-like motif가 있어 핵내 $NF{\kappa}B$ activity의 증가로 IL-8 유전자의 전사가 증가되는 것으로 알려졌고, 또한 내독소는 핵내의 $NF{\kappa}B$ activity의 증가와 함께 호중구에서의 산소기의 분비를 가져온다. 이러한 사실로부터 내독소에 의한 IL-8 유전자의 발현은 세포내에서 생성된 산소기에 의해 $NF{\kappa}B$가 $I{\kappa}B$로부터 분리되어 핵내로 이동하고 이로 인해 IL-8 유전자의 전사가 증가되는 가설을 생각할 수 있다. 저자들은 이러한 가설 검정의 첫번째 단계로써 체내 염증반응에서 중요한 역할을 하는 말초혈액 단핵구의 IL-8 및 IL-$1{\beta}$ 유전자 발현에 세포내의 산소기가 관여하는지의 여부를 평가하고자 본 연구를 시행하였다. 방법: Ficoll-Hypaque density gradient 법과 plastic 부착법을 이용하여 말초혈액 단핵구를 분리하였다. 외부에서 투여한 산소기의 농도에 따른 IL-8 및 IL-$1{\beta}$ mRNA 발현의 유무를 관찰하기 위하여 $H_2O_2$를 0, 10, 100, $300{\mu}M/L$, 1mM/L의 농도로 투여하고 6시간이 경과한후 IL-8 및 IL-$1{\beta}$에 대한 Northern blot analysis를 시행하였다. 시간에 따른 IL-8 및 IL-$1{\beta}$ mRNA 변화를 관찰하고자 $H_2O_2$를 $100{\mu}M/L$의 농도로 투여하고 0, 2, 4, 6, 8, 24시간이 경과한 후 Northern blot analysis를 시행하였다. 항산화제가 내독소에 의한 IL-8과 IL-$1{\beta}$ mRNA 발현에 미치는 영향을 평가하기 위하여 TMTU(10 mM/L) 1시간; PDTC($100{\mu}M/L$) 1시간, NAC(10 mM/L) 2.5시간, ME(10mM/(L) 2.5시간, Desferrioxamine(100mM/L) 15시간 동안 전처치 한 디음 내독소를 투여허여 4시간이 경과한 후 IL-8 및 IL-$1{\beta}$ mRNA에 대한 Northern blot analysis를 시행하였다. 결과: $H_2O_2$농도 및 시간에 따른 말초혈액 단핵구에서의 IL-8 및 IL-$1{\beta}$ mRNA의 발현에는 유의한 차이가 관찰되지 않았지만 항산화제로 전처치하였을 때 내독소에 의한 말초혈액 단핵구에서의 IL-8 및 IL-$1{\beta}$ mRNA의 발현이 억제되었고 그 억제정도는 TMTU에서 가장 현저하였다. 결론: 이상의 결과에서 말초혈액 단핵구에서의 IL-8 및 IL-$1{\beta}$ mRNA 발현에 $H_2O_2$가 아닌 다른 산소기가 일부 관여할 것으로 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.77-97
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• 2010

매매시점결정은 금융시장에서 초과수익을 얻기 위해 사용되는 투자전략이다. 일반적으로, 매매시점 결정은 거래를 통한 초과수익을 얻기 위해 언제 매매할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 몇몇 연구자들은 러프집합분석이 매매시점결정에 적합한 도구라고 주장하였는데, 그 이유는 이 분석방법이 통제함수를 이용하여 시장의 패턴이 불확실할 때에는 거래를 위한 신호를 생성하지 않는다는 점 때문이었다. 러프집합은 분석을 위해 범주형 데이터만을 이용하므로, 분석에 사용되는 데이터는 연속형의 수치값을 이산화하여야 한다. 이산화란 연속형 수치값의 범주화 구간을 결정하기 위한 적절한 "경계값"을 찾는 것이다. 각각의 구간 내에서의 모든 값은 같은 값으로 변환된다. 일반적으로, 러프집합 분석에서의 데이터 이산화 방법은 등분위 이산화, 전문가 지식에 의한 이산화, 최소 엔트로피 기준 이산화, Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 등의 네 가지로 구분된다. 등분위 이산화는 구간의 수를 고정하고 각 변수의 히스토그램을 확인한 후, 각각의 구간에 같은 숫자의 표본이 배정되도록 경계값을 결정한다. 전문가 지식에 의한 이산화는 전문가와의 인터뷰 또는 선행연구 조사를 통해 얻어진 해당 분야 전문가의 지식에 따라 경계값을 정한다. 최소 엔트로피 기준 이산화는 각 범주의 엔트로피 측정값이 최적화 되도록 각 변수의 값을 재귀분할 하는 방식으로 알고리즘을 진행한다. Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화는 Na$\ddot{i}$ve scaling 후에 그로 인해 분할된 범주값을 Boolean reasoning 방법으로 종속변수 값에 대해 최적화된 이산화 경계값을 구하는 방법이다. 비록 러프집합분석이 매매시점결정에 유망할 것으로 판단되지만, 러프집합분석을 이용한 거래를 통한 성과에 미치는 여러 이산화 방법의 효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 러프집합분석을 이용한 주식시장 매매시점결정 모형을 구성함에 있어서 다양한 이산화 방법론을 비교할 것이다. 연구에 사용된 데이터는 1996년 5월부터 1998년 10월까지의 KOSPI 200데이터이다. KOSPI 200은 한국 주식시장에서 최초의 파생상품인 KOSPI 200 선물의 기저 지수이다. KOSPI 200은 제조업, 건설업, 통신업, 전기와 가스업, 유통과 서비스업, 금융업 등에서 유동성과 해당 산업 내의 위상 등을 기준으로 선택된 200개 주식으로 구성된 시장가치 가중지수이다. 표본의 총 개수는 660거래일이다. 또한, 본 연구에서는 유명한 기술적 지표를 독립변수로 사용한다. 실험 결과, 학습용 표본에서는 Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 방법이 가장 수익성이 높았으나, 검증용 표본에서는 전문가 지식에 의한 이산화가 가장 수익성이 높은 방법이었다. 또한, 전문가 지식에 의한 이산화가 학습용과 검증용 데이터 모두에서 안정적인 성과를 나타내었다. 본 연구에서는 러프집합분석과 의사결정 나무분석의 비교도 수행하였으며, 의사결정나무분석은 C4.5를 이용하였다. 실험결과, 전문가 지식에 의한 이산화를 이용한 러프집합분석이 C4.5보다 수익성이 높은 매매규칙을 생성하는 것으로 나타났다.