• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제53권5호
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• pp.497-509
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• 2002

연구배경 : 대표적 세포내 감염질환인 결핵에 대한 숙주의 방어기전 및 면역반응은 아직도 정확히 이해되지 못하고 있으며 이러한 병리기전을 연구하기 위하여서는 적절한 감염모델이 필요하다. 전혈 (whole blood)은 체액성 면역과 세포성 면역을 모두 포함한 생체의 상태를 반영하므로 다양한 대상에서 면역상태의 차이에 따른 개체간 결핵균 살균력의 차이를 비교 할 수 있는 적절한 모델로 추정된다. 따라서 본 연구의 목적은 인체의 결핵균 전혈 배양모델을 개발하여 궁극적으로 시험관내에서 숙주면역의 정도를 측정하는 대리 표지자를 개발하고자하는 것이다. 방 법 : PPD 양성 정상인을 대상으로 제대혈, 결핵환자, 당뇨 및 폐암환자와 비교하였다. 전혈을 희석하여 결핵균 Mycobacterium avium과 M. tuberculosis $H_{37}Ra$에 낮은 감염률로 감염시키고 $37^{\circ}C$, 5% $CO_2$ 배양기 속의 회전교반기에서 회전시키면서 배양(rotating culture) 하였다. 배양 1 일, 3일 및 4일 뒤 증류수로 긴장저하용해 시킨 후 Middlebrook 7H10/OADC 평판배지에서 결핵균 집락이 형성될 때까지 3-4주간 $37^{\circ}C$, 5% $CO_2$ 배양기에 배양하여 집락수를 계산하였다. 일부실험에서 TNF-${\alpha}$의 분비능을 90%이상 감소시키 기 위하여 methylpredmsolone과 pentoxifylline을 첨가하여 면역조정을 하였으며, CD4+ T-림프구와 CD8+ T-림프구를 magnetic bead에 코팅된 단클론 항체를 사용하여 제거하였다. 결핵균의 수는 용해질 $m{\ell}$ 당 CFU로 계산하였다. 살균력은 ${\Delta}$ log killing ratio로 표시하였다. ${\Delta}$ logKR=$log_{10}$(Final CFU/Initial CFU). 결 과 : 1. 제대혈의 결핵균 살균력이 PPD 양성 대조군에 비하여 다소 감소된 경향을 보였으며, 결핵환자의 결핵균 살균력은 PPD 양성 대조군과 특별한 차이를 보이지 않았다. 또한 당뇨군과 폐암군의 결핵균 살균력도 정상 대조군에 비하여 특별한 차이를 보이지 않았다. 2. Methylprednisolone과 pentoxyfylline을 사용한 면역조정 시에 제대혈, PPD 양성 정상 대조군과 결핵군 모두에서 전혈에서의 결핵균의 살균력이 감소되는 경향을 보였다. 3. CD4+ 및 CD8+ T-림프구 삭제시 log KR가 증가되어 유의하게 결핵균 살균력이 감소되었으며 CD4+ 및 CD8+ T-림프구 동시 삭제시 현저한 상승효과를 보였고 이러한 결과는 Mycobacterium avium보다는 독력이 없는 균인 Mycobacterium tuberculosis $H_{37}Ra$에서 보다 뚜렷하였다. 4. 폐결핵 치료후의 결핵균 살균력은 치료 전과 비교하여 유의하게 ${\Delta}$ logKR가 감소하였으며, 배양 3-4일에도 현저한 결핵균 증식의 억제를 보였다. 결 론 : 인체의 결핵균에 대한 감수성인 개체간의 면역상태를 전혈에서 결핵균 살균력을 통하여 비교할 수는 없었다. 그러나 인체 전혈 모델은 간단하고 임상경과 관찰이 쉬우며 결핵환자에서 치료 전과 후에 현저한 결핵균 살균력의 차이를 보이므로, 최근 결핵연구의 가장 중요한 과제의 하나인 백신 개발에서 그 성과를 판단하는 vaccine trial에 이용할 수 있을 가능성을 시사한다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.109-122
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• 2014

현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.

• 마케팅과학연구
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• 제17권4호
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• pp.141-173
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• 2007

본 연구는 점포를 방문하는 동안 노출되는 매장의 물리적 환경 특성이 서비스 브랜드 개성과 재구매의도에 미치는 영향력을 규명하기 위해 시도되었다. 이를 위해 연구모형을 개발하여, 특정 서비스 브랜드의 이용객을 대상으로 설문조사를 실시하고 구조방정식을 이용하여 분석하였다. 연구 결과는 우선, 서비스의 물리적 환경은 주변요인, 디자인요인, 사회요인으로, 그리고 서비스브랜드 개성은 유능함, 성실함, 흥분됨, 세련됨, 강인함 차원으로 분류되었다. 둘째, 물리적 환경의 모든 차원들이 모든 서비스 브랜드 개성차원에 정(+)의 영향을 주었으며, 물리적 환경의 서비스 브랜드 개성에 대한 영향력은 각 차원별로 상이하였다. 셋째, 서비스 브랜드 개성은 모두 재구매의도에 정(+)의 영향을 주었으며, 특히 세련됨 차원에 미치는 영향이 가장 켰다. 넷째, 서비스의 물리적 환경은 재구매의도에 정(+)의 영향을 주었으며, 특히 물리적 환경 중 사회요인이 재구매의도에 가장 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과들은 물리적 환경 연출은 브랜드 개성 형성의 결정요인으로 서비스 브랜드 차별화의 핵심요인으로 작용하므로, 호의적인 브랜드 개성 창출을 위해서는 우선적으로 물리적 환경에 대한 효율적 관리 방안이 강구되어야 함을 보여준다.