• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.88-88
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• 2021

최근 수자원과 수질관리 분야에 자료기반 머신러닝 모델과 딥러닝 모델의 활용이 급증하고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 Blackbox 모델의 특성상 고전적인 질량, 운동량, 에너지 보존법칙을 고려하지 않고, 데이터에 내재된 패턴과 관계를 해석하기 때문에 물리적 법칙을 만족하지 않는 예측결과를 가져올 수 있다. 또한, 딥러닝 모델의 예측 성능은 학습데이터의 양과 변수 선정에 크게 영향을 받는 모델이기 때문에 양질의 데이터가 제공되지 않으면 모델의 bias와 variation이 클 수 있으며 정확도 높은 예측이 어렵다. 최근 이러한 자료기반 모델링 방법의 단점을 보완하기 위해 프로세스 기반 수치모델과 딥러닝 모델을 결합하여 두 모델링 방법의 장점을 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다(Read et al., 2019). Process-Guided Deep Learning (PGDL) 방법은 물리적 법칙을 반영하여 딥러닝 모델을 훈련시킴으로써 순수한 딥러닝 모델의 물리적 법칙 결여성 문제를 해결할 수 있는 대안으로 활용되고 있다. PGDL 모델은 딥러닝 모델에 물리적인 법칙을 해석할 수 있는 추가변수를 도입하며, 딥러닝 모델의 매개변수 최적화 과정에서 Cost 함수에 물리적 법칙을 위반하는 경우 Penalty를 추가하는 알고리즘을 도입하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 모델을 훈련시킨다. 본 연구의 목적은 대청호의 수심별 수온을 예측하기 위해 역학적 모델과 딥러닝 모델을 융합한 PGDL 모델을 개발하고 적용성을 평가하는데 있다. 역학적 모델은 2차원 횡방향 평균 수리·수질 모델인 CE-QUAL-W2을 사용하였으며, 대청호를 대상으로 2017년부터 2018년까지 총 2년간 수온과 에너지 수지를 모의하였다. 기상(기온, 이슬점온도, 풍향, 풍속, 운량), 수문(저수위, 유입·유출 유량), 수온자료를 수집하여 CE-QUAL-W2 모델을 구축하고 보정하였으며, 모델은 저수위 변화, 수온의 수심별 시계열 변동 특성을 적절하게 재현하였다. 또한, 동일기간 대청호 수심별 수온 예측을 위한 순환 신경망 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 개발하였으며, 종속변수는 수온계 체인을 통해 수집한 수심별 고빈도 수온 자료를 사용하고 독립 변수는 기온, 풍속, 상대습도, 강수량, 단파복사에너지, 장파복사에너지를 사용하였다. LSTM 모델의 매개변수 최적화는 지도학습을 통해 예측값과 실측값의 RMSE가 최소화 되로록 훈련하였다. PGDL 모델은 동일 기간 LSTM 모델과 동일 입력 자료를 사용하여 구축하였으며, 역학적 모델에서 얻은 에너지 수지를 만족하지 않는 경우 Cost Function에 Penalty를 추가하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 훈련하고 수심별 수온 예측결과를 비교·분석하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.133-153
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• 2023

본 논문에서 우리는 뇌 신호 측정 기술 중 하나인 뇌전도를 활용한 새로운 접근방식을 제안한다. 전통적으로 연구자들은 감정 상태의 분류성능을 향상시키기 위해 뇌전도 신호와 생체신호를 결합해왔다. 우리의 목표는 뇌전도와 결합된 생체신호의 상호작용 효과를 탐구하고, 뇌전도+생체신호의 조합이 뇌전도 단독사용 또는 임의로 생성된 의사 무작위 신호와 결합한 경우에 비해 감정 상태의 분류 정확도를 향상시킬 수 있는지를 확인한다. 네 가지 특징추출 방법을 사용하여 두 개의 공개 데이터셋에서 얻은 데이터 기반의 뇌전도, 뇌전도+생체신호, 뇌전도+생체신호+무작위신호, 및 뇌전도+무작위신호의 네 가지 조합을 조사했다. 감정 상태 (작업 대 휴식 상태)는 서포트 벡터 머신과 장단기 기억망 분류기를 사용하여 분류했다. 우리의 결과는 가장 높은 정확도를 가진 서포트 벡터 머신과 고속 퓨리에 변환을 사용할 때 뇌전도+생체신호의 평균 오류율이 뇌전도+무작위신호와 뇌전도 단독 신호만을 사용한 경우에 비해 각각 4.7% 및 6.5% 높았음을 보여주었다. 우리는 또한 다양한 무작위 신호를 결합하여 뇌전도+생체신호의 오류율을 철저하게 분석했다. 뇌전도+생체신호+무작위신호의 오류율 패턴은 초기에는 깊은 이중 감소 현상으로 인해 감소하다가 차원의 저주로 인해 증가하는 V자 모양을 나타냈다. 결과적으로, 우리의 연구 결과는 뇌파와 생체신호의 결합이 항상 유망한 분류성능을 보장할 수 없음을 시사한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제26권4호
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• pp.475-491
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• 2006

최근 과학교육에서 학생들이 현재 가지고 있는 개념의 특성을 분석하고 개념형성에 영향을 미친 요인들을 확인하며 이들 요인들이 개념변화과정에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 심층적인 논의의 한 가지 이론적 배경으로 정신모형에 대한 관심이 높아지고 있다. 정신모형이란 학습상황에서의 외부 정보와 장기기억 속에 저장되어 있는 지식과 믿음 사이의 상호작용의 결과로서 작업기억 속에 형성된 역동적인 표상이다. 따라서 문제 상황에서 형성된 정신모형과 정신모형 형성과정을 조사하는 데에는 학생의 인식론적 신념, 존재론적 신념, 메타인지 등 인지적 요인, 동기, 불안, 목표 등의 정의적 요인, 수업, 제시된 과제 등의 맥락요인과 같이 다면적인 접근을 시도할 수 있다. 이에 본 연구에서는 학생들의 원운동 정신모형 형성에 영향을 미치는 관련 변인들을 사례연구와 문헌연구를 통해 확인한 후, 윈운동 단원을 가지고 정신모형 이론에 기반 한 수업모형을 개발하여 경기도 소재의 인문계 고등학교 2학년 물리수업에 적용한 후, 이 수업에 참여한 한 학생의 수업 전, 직후, 지연 사후의 각 시기마다 이 학생이 원운동 문항에 관해 어떤 정신모형을 형성시켰는지, 그리고 각 시기를 거치면서 원운동 문항에 관한 정신모형이 어떻게 변하였으며 이에 영향을 미친 요인들에 관해 알아보았다. 사례 분석 결과, 학생들이 각 시기의 문제 상황에서 떠올린 정신모형은 통합된 정신모형 이론에서 논의한 바와같이 수업이전 획득한 관련 지식과 인식론적 신념 등과 같은 인지적 요인, 과학학습에 대한 흥미 등의 정의적 요인, 메타인지 활동 등을 강조한 교수전략이 사용된 수업 등의 맥락요인들이 역동적으로 상호작용한 결과로 형성된 것임을 확인할 수 있었다. 한편, 겉으로 표현된 정신모형은 수업 후 어느정도 변화가 가능한 것으로 확인되었으나, 인식론적 신념과 같은 부분은 수업후에도 쉽게 변화지 않음을 알 수 있었다.

• 생명과학회지
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• 제29권6호
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• pp.747-753
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• 2019

인지기능 저하는 장 단기 기억 및 주의력 소실과 우울증, 불안증의 증가를 특징으로 한다. 또한, 인지기능 저하는 알츠하이머, 파킨슨병과 같은 다양한 퇴행성 뇌질환과 연관되어 있다. 경제적 부담, 안전 위협을 포함하는 인지기능 저하와 관련된 사회적 문제는 고령화가 진행됨에 따라 증가하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 전 세계적으로 많은 연구가 수행되고 있다. 일반적으로 인지기능 저하를 유발할 가능성이 있는 원인으로는 노화에 따른 대사 및 호르몬 불균형, 감염, 약물 오남용, 신경세포 손상 등이 알려져 있지만 다양한 요인이 관련되어 있으므로 원인 규명이 어려운 한계점 때문에 뚜렷한 치료전략 수립이 어려운 실정이다. 최근의 연구에 따르면 퇴행성 뇌질환 발생의 원인과 이에 대한 치료전략 수립에 있어서 장내미생물의 역할이 중요하게 제시되고 있다. 특히, 알츠하이머병과 파킨슨병에서 장내미생물 조성의 변화 및 이들에 의한 대사산물에 따른 분자생물학적, 신경행동학적 증상의 변화가 밝혀졌다. 알츠하이머병 동물모델에서 장내미생물의 변화는 NMDA 수용체와 글루탐산의 변화를 통해 기억능력 소실을 야기하였다. 반면, 알츠하이머병 동물모델에 프로바이오틱스를 투여하였을 때, 비정상적인 신경학적 행동이 유의적으로 감소하였다. 파킨슨병은 장내미생물 군집의 변화와 직접적인 연관성을 보였으며 이는 이차적 증상인 변비 발생에도 영향을 미치는 것으로 나타났다. 파킨슨병 동물모델에 투여한 프로바이오틱스는 단쇄지방산 중 하나인 뷰티르산 증가를 통한 신경세포 보호효과를 나타내었다. 또한, 알츠하이머병과 파킨슨병에서 뇌-혈관장벽의 기능이상이 밝혀졌으며, 뇌-혈관장벽 변화는 장내미생물 불균형에 의한 전신성 염증에 따른 미세소관의 파괴 및 투과성 증가와 연관된 것으로 나타났다. 더불어 장내미생물 대사과정에서 생성된 대사산물은 퇴행성 뇌질환의 발생과 치료에 영향을 미친다. 본 논문에서는 인지기능 저하의 진행을 지연시킴으로써 심화를 방지할 수 있는 효과적인 접근법을 제시하기 위하여 인지기능 저하와 장내미생물의 연관성을 심층적으로 고찰하여 치료적 대안으로 제시하고자 한다.

• Asia Marketing Journal
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• 제12권2호
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• pp.53-81
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• 2010

소비자체험에 대해 기업들과 학자들이 많은 관심을 가져 왔지만 브랜드로부터 유발된 총체적인 체험에 대해서는 제한적으로 연구가 진행되어 오고 있다. 구매의사결정의 모든 과정에서 다양한 체험이 이루어질 뿐만 아니라 브랜드 아이덴티티와 브랜드 커뮤니케이션과 같은 브랜드 체험제공 수단들을 통해서도 소비자체험이 유발될 수 있음에도 불구하고 이러한 총체적인 체험에 대한 논의가 부족하였다. 따라서 본 연구는 기존 문헌들을 토대로 브랜드 체험을 개념화하고 브랜드 체험의 유형을 고찰하고자 하였다. 또한 브랜드의 총체적 체험은 소비자와 브랜드의 정서적 유대관계에 영향을 미칠 것이라 가정하고 그 효과를 규명하고자 하였으며, 브랜드 애착이 브랜드 몰입에 미치는 효과도 함께 검증하였다. 연구결과에 의하면 브랜드 체험의 네 가지 유형 가운데 감성적 체험, 행동적 체험, 그리고 지성적 체험이 브랜드 애착에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며 특히 행동적 체험의 영향력이 가장 높은 것으로 밝혀졌다. 반면 브랜드의 감각적 체험은 브랜드 애착에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한 브랜드 애착의 열정과 자아연관은 브랜드 몰입에 유의한 영향을 미친 반면에 애정은 브랜드 몰입에 유의한 영향을 미치지 않은 것으로 나타났다. 실증분석을 바탕으로 소비자와 브랜드간의 강력한 정서적 유대관계를 형성하기 위해서는 소비자들이 브랜드로부터 감성적, 행동적, 그리고 지성적 체험을 경험해야 하는 것으로 해석할 수 있다. 또한 소비자들이 체험 브랜드와의 관계를 유지하기 위한 의지를 형성하기 위해서는 애정과 자아연관으로 구성된 애착이 선행되어야 함을 알 수 있다.

• 지질공학
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• 제32권4호
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• pp.697-723
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• 2022

본연구에서는 제주도의 중제주 수역 내에 위치하는 총 12개 지하수 관정에서 미래 30일 기간의 지하수위를 예측할 수 있는 모델을 개발하였다. 예측 모델개발을 위해 시계열 예측에 적합한 딥러닝 기법의 하나인 누적 장단기 메모리(stacked-LSTM) 기법을 이용하였으며, 2001년에서 2022년 동안 관측된 일 단위 강수량, 지하수 이용량 및 지하수위 자료가 예측 모델개발에 활용되었다. 특히, 본 연구에서는 입력자료의 종류 및 과거 자료의 순차 길이에 따라 다양한 모델을 구축하고 성능을 비교함으로써 딥러닝 기반 예측 모델개발에서 고려하여야 할 사항에 대한 검토와 절차를 제시하였다. 예측 모델개발 결과, 강수량, 지하수 이용량 및 과거 지하수위를 모두 입력자료로 활용하는 모델의 예측성능이 가장 뛰어난 것으로 확인되었으며, 입력으로 활용되는 과거 자료의 순차가 길수록 예측의 성능이 향상됨을 확인하였다. 이는 제주도의 깊은 지하수위 심도로 인하여 강수와 지하수 함양 간 지연시간이 길기 때문으로 판단된다. 이뿐만 아니라, 지하수 이용량 자료의 경우, 모든 이용량 자료를 활용하는 것보다 예측하고자 하는 지점의 지하수위에 민감한 영향을 주는 관정을 선별하여 입력자료로 이용하는 것이 예측 모델의 성능 개선에 긍정적 영향을 주는 것을 확인하였다. 본 연구에서 개발된 지하수위 예측 모델은 현재의 강수량 및 지하수 이용량을 기반으로 미래의 지하수위를 예측할 수 있어 미래의 지하수량에 대한 건전성 정보를 제공함에 따라 적정 지하수량 유지를 위한 다양한 관리방안 마련에 도움이 될 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.127-148
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• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.253-266
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• 2018

본 연구는 질의 응답(QA) 시스템에서 사용하는 개체명 인식(NER)의 성능을 향상시키기 위하여 시퀀스 태깅 방법론을 적용한 새로운 방법론을 제안한다. 사용자의 질의를 입력 받아 데이터베이스에 저장된 정답을 추출하기 위해서는 사람의 언어를 컴퓨터가 알아들을 수 있도록 구조화 질의어(SQL)와 같은 데이터베이스의 언어로 전환하는 과정이 필요한데, 개체명 인식은 사용자의 질의에서 데이터베이스에 포함된 클래스나 데이터 명을 식별하는 과정이다. 기존의 데이터베이스에서 질의에 포함된 단어를 검색하여 개체명을 인식하는 방식은 동음이의어와 문장성분 구를 문맥을 고려하여 식별하지 못한다. 다수의 검색 결과가 존재하면 그들 모두를 결과로 반환하기 때문에 질의에 대한 해석이 여러 가지가 나올 수 있고, 계산을 위한 시간복잡도가 커진다. 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 신경망 기반의 방법론을 사용하여 질의가 가지는 문맥적 의미를 반영함으로써 이러한 문제를 해결하고자 했고 신경망 기반의 방법론의 문제점인 학습되지 않은 단어에 대해서도 문맥을 통해 식별을 하고자 하였다. Sequence Tagging 분야에서 최신 기술인 Bidirectional LSTM-CRF 모델을 도입함으로써 신경망 모델이 가진 단점을 해결하였고, 학습되지 않은 단어에 대해서는 온톨로지 기반 특성치를 활용하여 문맥을 반영한 추론을 사용하였다. 음악 도메인의 온톨로지(Ontology) 지식베이스를 대상으로 실험을 진행하고 그 성능을 평가하였다. 본 연구에서 제안한 방법론인 L-Bidirectional LSTM-CRF의 성능을 정확하게 평가하기 위하여 학습에 포함된 단어들뿐만 아니라 학습에 포함되지 않은 단어들도 포함한 질의를 평가에 사용하였다. 그 결과 L-Bidirectional LSTM-CRF 모형을 재학습 시키지 않아도 학습에 포함되지 않은 단어를 포함한 질의에 대한 개체명 인식이 가능함을 확인하였고, 전체적으로 개체명 인식의 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.

• Journal of Acupuncture Research
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• 제22권6호
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• pp.229-239
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• 2005

목적: 알레르기비염은 이환율이 높은 질환이다. 비폐색은 알레르기비염의 주요 증상으로 수면장애, 우울, 주의력 저하, 기억력 감퇴 등을 유발한다. 비염에 대한 침치료는 문헌에 언급되어 있고 임상에서 많이 사용되지만 잘 디자인된 임상연구는 많지 않다. 본 연구는 알레르기비염환자의 비폐색에 대한 침치료의 효과에 대해 알아보고자 하였다. 방법: 본 연구는 단일맹검, 무작위배정, 대조군연구로 치료혈은 영향(Il20), 상성(GV23), 합곡(IL4)으로 하였고, 유효성 평가는 음향비 강통기도검사를 통한 총비강용적, 총비강최소단면적의 변화로 하였다. 결과: 101명의 피험자가 연구를 종료하였으며 연령, 성별, 체중, 신장, 맥박, 호흡수, 지속성 비염의 중증도, 양성반응을 보인 항원의 수에서 대조군과 침치료군에서 차이는 없었다. 침치료군과 대조군 모두에서 치료직후 총비강용적이 유의성(침치료군: p=0.0007, 대조: p=0.0175)있게 증가하였고, 치료15 분후 침치료군에서 대조군에 비하여 증가된 총비강용적이 경계수준의 유의성(p=0.0871)으로 유지되었다. 침치료군과 대조군 모두에서 치료직후 총비강최소단면적이 유의성(침치료군: p<0.0001, 대조군: p=0.0005)있게 증가하였고, 치료15분후 침치료군에서 대조군에 비하여 증가된 총비강최소단면적이 경계수준의 유의성(p=0.0929)으로 유지되었다. 결론: 지속성 알레르기비염의 비폐색에 대한 침치료는 비강용적과 비강단면적을 증가시켜 비폐색을 완화시키는 효과가 있었으나 지속적인 효과에 대하여는 추가적 연구가 필요하다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제59권6호
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• pp.631-637
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• 2005

배 경 : 폐를 포함한 인체내 여러 조직에서 상피세포의 분화 및 증식에 중요한 역할을 담당한다고 알려진 Retinoid acid(RA)와 여러 유전자들에서 전사조절인자로 성장관여 유전자들의 활성화에 관여하며 세포증식 및 분화에 매우 중요한 세포내 조절인자인 cAMP response-element binding protein(CREB)의 폐암종에서의 발현정도를 알아보고 조직학적 차이에 따른 발현도를 비교분석하여 발암과정에서의 관여여부와 역할을 파악하고자 하였다. 방 법 : 중앙대학교 의과대학 부속병원에서 최근 10년간 시행한 기관지내시경 및 흉부외과적 적출을 통해 얻어진 폐암종 조직중 파라핀 포매의 보관상태가 양호한 120예(선암종 60예, 편평세포암종 60예)를 연구대상으로 면역조직화학적 염색을 시행하였다. 결 과 : RAR과 CREB 모두 편평세포암종에 비해 선암종에서 발현이 의의있게 높았고(P<0.05) 선암종에서는 조직학적으로 분화도가 좋을수록 높은 발현율을 보였다(P<0.01). 총 120예의 폐암종에서 RAR과 CREB의 발현을 비교하면 65.8%의 동시발현율을 나타냈다(P<0.05) 결 론 : RAR과 CREB은 폐조직에서 점액상피세포의 분화와 상관관계가 있으며 편평세포암종보다는 선암종의 발암과정에서 일부 의미있는 역할을 수행하리라 생각되었다. 또한 RAR과 CREB의 발현부위도 통계적으로 의미 있는 일치양상을 나타내어 이들은 서로 상호작용에 의해 발암과정 중 일부 역할을 수행하리라 생각된다.