• IMMUNE NETWORK
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• 제21권3호
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• pp.23.1-23.16
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• 2021

Chemokines are key factors that influence the migration and maintenance of relevant immune cells into an infected tissue or a tumor microenvironment. Therefore, it is believed that the controlled administration of chemokines in the tumor microenvironment may be an effective immunotherapy against cancer. Previous studies have shown that CCL3, also known as macrophage inflammatory protein 1-alpha, facilitates the recruitment of dendritic cells (DCs) for the presentation of tumor Ags and promotes T cell activation. Here, we investigated the role of CCL3 in regulating the tumor microenvironment using a syngeneic mouse tumor model. We observed that MC38 tumors overexpressing CCL3 (CCL3-OE) showed rapid regression compared with the wild type MC38 tumors. Additionally, these CCL3-OE tumors showed an increase in the proliferative and functional tumor-infiltrating T cells. Furthermore, PD-1 immune checkpoint blockade accelerated tumor regression in the CCL3-OE tumor microenvironment. Next, we generated a modified CCL3 protein for pre-clinical use by fusing recombinant CCL3 (rCCL3) with a non-cytolytic hybrid Fc (HyFc). Administering a controlled dose of rCCL3-HyFc via subcutaneous injections near tumors was effective in tumor regression and improved survival along with activated myeloid cells and augmented T cell responses. Furthermore, combination therapy of rCCL3-HyFc with PD-1 blockade exhibited prominent effect to tumor regression. Collectively, our findings demonstrate that appropriate concentrations of CCL3 in the tumor microenvironment would be an effective adjuvant to promote anti-tumor immune responses, and suggest that administering a long-lasting form of CCL3 in combination with PD-1 blockers can have clinical applications in cancer immunotherapy.

• 한국간담췌외과학회지
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• 제28권1호
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• pp.14-24
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• 2024

This study aims to assess the quality and performance of predictive models for colorectal cancer liver metastasis (CRCLM). A systematic review was performed to identify relevant studies from various databases. Studies that described or validated predictive models for CRCLM were included. The methodological quality of the predictive models was assessed. Model performance was evaluated by the reported area under the receiver operating characteristic curve (AUC). Of the 117 articles screened, seven studies comprising 14 predictive models were included. The distribution of included predictive models was as follows: radiomics (n = 3), logistic regression (n = 3), Cox regression (n = 2), nomogram (n = 3), support vector machine (SVM, n = 2), random forest (n = 2), and convolutional neural network (CNN, n = 2). Age, sex, carcinoembryonic antigen, and tumor staging (T and N stage) were the most frequently used clinicopathological predictors for CRCLM. The mean AUCs ranged from 0.697 to 0.870, with 86% of the models demonstrating clear discriminative ability (AUC > 0.70). A hybrid approach combining clinical and radiomic features with SVM provided the best performance, achieving an AUC of 0.870. The overall risk of bias was identified as high in 71% of the included studies. This review highlights the potential of predictive modeling to accurately predict the occurrence of CRCLM. Integrating clinicopathological and radiomic features with machine learning algorithms demonstrates superior predictive capabilities.

• 식물분류학회지
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• 제46권2호
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• pp.247-255
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• 2016

천주교 대구교구청에 심어져 있는 오래된 왕벚나무의 기원을 추적하기 위하여 제주도에 자생하는 야생 왕벚나무와 재배 왕벚나무(Somei-yoshino cherry)의 계통분류학적 유연관계를 알아보았다. 한국과 일본에서 채집한 야생 왕벚나무, 재배 왕벚나무 및 근연종인 올벚나무, 총 25 개체에 대하여 cpDNA 두 구간(rpl16 유전자, trnS-trnG intergenic spacer)의 염기서열을 사용하여 계통수와 반수체형(haplotype) 네트워크를 작성하여 두 분류군을 비교하였다. 야생 왕벚나무와 재배 왕벚나무는 서로 구별되는 분류군으로 드러났으며, 비록 적은 샘플을 대상으로 비교적 짧은 유전자위가 사용되었지만 야생 왕벚나무는 재배 왕벚나무보다 반수체형 다양성이 높은 것으로 나타났다. 이는 야생 왕벚나무의 교배 기원에 모계쪽으로 기여한 것으로 알려진 올벚나무의 유전적 다양성에서 기인하는 것으로 추정된다. 따라서, 야생 왕벚나무와 재배 왕벚나무의 계통분류학적 관계를 보다 명확하게 파악하기 위하여 올벚나무를 한국과 일본의 다양한 분포 지역에서 넓게 채집하여 추가 연구를 실시할 필요가 있다고 생각된다. Taquet 신부가 제주에서 채집하여 대구에 옮겨 심었다고 추정되었던 천주교 대구교구청의 오래된 왕벚나무는 야생 왕벚나무가 아닌 재배 왕벚나무로 보는 것이 타당하다.

• 대한토목학회논문집
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• 제38권4호
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• pp.579-586
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• 2018

단기 통행속도 예측을 위해 데이터 기반 비모수적 기법들을 활용한 다양한 연구들이 수행되고 있다. 그럼에도 교통신호 및 교차로로 인한 복잡한 동적 특성을 가지는 도시부의 예측 연구는 상대적으로 부족한 실정이다. 본 연구는 도시부 통행 속도를 예측하기 위해 앙상블 경험적 모드 분해법(EEMD)과 인공신경망(ANN)을 이용한 하이브리드 접근법을 제안하는 것을 목적으로 한다. EEMD는 통행속도의 시계열 자료를 고유모드함수(IMF)와 오차항으로 분해한다. 분해된 IMF는 시간단위의 국지적 특성을 반영하며, ANN을 통해 개별적으로 예측된다. IMF는 원본데이터가 가진 비선형성, 비정상성, 진동 등의 복잡성을 완화하기 때문에, 원래의 통행속도에 비하여 더 정확하게 예측될 수 있다. 예측된 IMF들은 합산되어 예측 통행속도를 표현한다. 본 연구에서 제시된 방법을 검증하기 위하여 대구시의 DSRC로부터 구득된 통행속도 데이터가 활용된다. 성능평가는 도시부 링크 중 특히 예측이 어려운 지점에 대해 수행되었으며, 분석 결과 제시된 모형은 15분 후 예측에 대해 각각 평상시 10.41%, 와해상태시 25.35%의 오차율을 가지며, 단순 ANN 기법에 비하여 우수한 성능을 보이는 것으로 확인된다. 본 연구에서 개발된 모형은 도시교통관리체계의 신뢰성 있는 교통정보를 제공하는 데에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.1-14
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• 1998

본 논문에서는 초고속 정보통신망에 이용할 수 있는 이동수신 시스템 단말기의 RF 핵심부품인 안테나, 저잡음 증폭기, 혼합기, VCO와 베이스밴드 처리부에서의 변복조 시스템을 연구하였다. 고속 디지털 통신을 행하는 경우, 안테나의 대역폭과 멀티패스에 의해 생기는 선택성 페이딩이 커다란 문제가 될 수 있는 데 이를 해결하기 위한 방안으로 루프구조의 자계 안테나 특성을 갖는 광대역 소형 MSA(Microstrip Antenna)를 설계 제작하였다. 2단 저잡음 증폭기는 잡음 특성이 우수한 NE32584C를 사용하여 첫단에서 0.4dB 이하의 잡음지수를 갖도록 최적화 하였으며, 두 번째 단은 충분한 이득을 얻을 수 있도록 설계하였다. 그 결과 전체 잡음 지수는 중심 주파수에서 약 0.5dB, 이득은 39dB를 얻었다. 분포형 주파수 혼합기는 Dual-Gate GaAs MESFET를 사용하여 입력단에 하이브리드를 사용하지 않고 10dB 이상의 LO/RF 분리도를 얻었고, 회로의 크기를 최소화하였다. 또한, 선형적인 혼합 신호를 출력하여 베이스밴드에서의 신호왜곡을 감소 시켰으며, 주파수 혼합작용과 증폭작용이 동시에 이루어지므로 변환이득을 얻을 수 있고 분포형 증폭이론을 적용하여 광대역특성을 갖도록 설계하였다. VCO(voltage control oscillator)의 설계는 대신호 해석을 통한 발진기 이론을 도입하여 비교적 안정된 신호를 출력할 수 있도록 설계 제작하였다. 베이스밴드 처리부의 변복조 시스템은 선호의 대역폭을 넓히고 내잡음 간섭성 등에 우수한 방식으로 알려져 있는 DS/SS(Direct Sequence/spread Spectrum) 방식의 시스템 설계이론을 적용하였다. 본 연구에서는 BER 특성이 우수하고 고속 디지털 신호처리에 유리한 DQPSK 변/복조방식을 채택하였으며 PN 부호 발생기는 m-계열 부호를 출력하도록 하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.649-655
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• 2020

본 연구는 제4차 산업혁명기반 스마트팜 분야의 중소·중견기업 종사자를 대상으로 관련 교육 수요를 조사·분석하여 효과적인 교육전략을 제시하는 데 목적이 있다. 교육전략 도출을 위해 스마트팜 기술 분야 도출, 교육수요조사 실시, 교육수요조사 결과를 바탕으로 IPA 분석과 Borich 요구도 분석을 시행하였다. 연구결과, 교육수요조사에서는 생산시스템 분야와 지능형 농작업기에 대한 요구가 높게 나타났다. 세부적으로 Borich 요구도 분석에서 병충해 방지 및 진단기술(8.03), 네트워크 및 분석SW 연계기술(7.83), 지능형 농작업기-농업동력 기계시스템-전기에너지 하이브리드 기술(7.43)의 순으로 높게 나타났다. 반면, 스마트 식물 공장(4.09), 생육조절을 위한 조명기술(4.46), 구조물 건설기술(4.62)은 낮은 요구도를 보였다. 이를 기반으로 한 IPA 포트폴리오 분석 결과는 집중노력영역의 네트워크 및 분석SW연계기술, CAN기반 복합센터 활용 기술은 시급히 교육이 이루어져야 하는 분야로 나타났다. 그러나 스마트공장플랫폼개발, 생육조절조명기술, 구조물건설기술 등과 같이 이미 상용화된 기술에 대해서는 과잉영역으로 나타났다. 본 연구결과를 바탕으로 스마트팜 분야의 수요를 반영하여 중소·중견기업 산업현장 맞춤형 교육 프로그램을 전략적으로 제시하고, 교육프로그램 운영방안의 제안이 가능하다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.32-38
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• 2012

센서 네트워크에서의 각 노드들은 지리적 위치에 기반을 둔 정보를 처리해야할 경우에 다양한 방법으로 자신의 위치를 알 수 있다. GPS를 이용한 위치 획득 방법은 전파의 가시성을 요구하므로 위치 정보를 획득할 수 없는 경우가 존재하고 비용이 많이들며, 전력소모가 많다. GPS 없이 센서 노드들의 위치를 알아내는 방법은 복잡한 수학적 알고리즘을 요구하며, 위치 추정의 정확도 측면에서 불리하다는 단점을 가지고 있다. AHLoS는 GPS를 이용한 위치 측정과 위치 추정 알고리즘을 모두 사용하는 혼합 방식이다. AHLoS에서 GPS 노드는 GPS로부터 수신한 자신의 위치를 자신과 인접한 GPS 기능이 없는 일반 노드로 방송한다. 일반 노드는 최소한 3개 이상의 이웃 노드의 위치 정보를 수신할 경우 삼각 측량 위치 계산 알고리즘의 반복 수행을 통해 자신의 위치를 계산할 수 있다. 그러나, 센서 네트워크에서 노드 이동성 네트워크 밀도 지리적 조건에 따라 노드가 3개 이상의 이웃 신호를 수신하지 못할 경우가 존재한다. 본 연구에서는 GPS 노드로부터 위치 정보를 3개 이상 직접 수신하기 어려운 저밀도 환경에서 각 센서 노드가 간접적으로 자신의 위치를 획득하는 방법을 제안한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.7-13
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• 2018

현재의 연구에서는 소음을 제거하기 위해 블라인드 소스 분리(BSS)접근 방식에 의해 최적화된 두뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)를 제안했다. 모터 이미지(MI)신호와 정상 상태 시각적 제거 전위(SSVEP)신호는 신호 대 잡음비(SNR)의 증가로 인해 쉽게 검출되었다. 또한, MI와 SSVEP사이의 조합은 일반적으로 현재 BCI에서 생성되는 명령 수를 증가시킬 수 있다. 현재 시스템은 계산 시간을 줄이고 BCI를 실제 용도에 가깝게 하기 위해 단일 채널 EEG신호를 사용했다. 또한, 복잡한 신경 네트워크(CNN)가 다중 클래스 분류 모델로 사용되었다. 우리는 비 MS/BCI와 BBS/BCI사이의 정확성 측면에서 성능을 평가했다. 결과적으로 BBS+BCI의 정확도는 비 BBS+BCI의 정확도보다 $16.15{\pm}25.12%$더 높은 수준에 도달했다. 사용하지 않을 때보다 BBS를 사용함으로써 전반적으로 제안된 BCI시스템은 비교적 정확한 다차원 제어 애플리케이션에 적용될 가능성을 입증했다.

• 전기전자학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.388-396
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• 2017

얼굴 검출에는 다양한 포즈, 빛의 세기, 얼굴이 가려지는 현상 등의 많은 변수가 존재하므로, 높은 성능의 검출 시스템이 요구된다. 이에 영상 분류에 뛰어난 Convolutional Neural Network (CNN)이 적절하나, CNN의 많은 연산은 고성능 하드웨어 자원을 필요로한다. 그러나 얼굴 검출을 위한 소형, 모바일 시스템의 개발에는 저가의 저전력 환경이 필수적이고, 이를 위해 본 논문에서는 소형의 FPGA를 타겟으로, 얼굴 검출에 적절한 3-Stage Cascade CNN 구조를 기반으로하는 CPU-FPGA 통합 시스템을 설계 구현한다. 가속을 위해 알고리즘 단계에서 Adaptive Region of Interest (ROI)를 적용했으며, Adaptive ROI는 이전 프레임에 검출된 얼굴 영역 정보를 활용하여 CNN이 동작해야 할 횟수를 줄인다. CNN 연산 자체를 가속하기 위해서는 FPGA Accelerator를 이용한다. 가속기는 Bottleneck에 해당하는 Convolution 연산의 가속을 위해 FPGA 상에 다수의 FeatureMap을 한번에 읽어오고, Multiply-Accumulate (MAC) 연산을 병렬로 수행한다. 본 시스템은 Terasic사의 DE1-SoC 보드에서 ARM Cortex A-9와 Cyclone V FPGA를 이용하여 구현되었으며, HD ($1280{\times}720$)급 입력영상에 대해 30FPS로 실시간 동작하였다. CPU-FPGA 통합 시스템은 CPU만을 이용한 시스템 대비 8.5배의 전력 효율성을 보였다.

• 정보화정책
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• 제18권3호
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• pp.88-107
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• 2011

본 논문의 목적은 2010년 3월 22일 개정된 전기통신사업법 제32조(이용자보호) 제3항, 제4항, 제5항과 제38조(전기통신서비스 도매제공) 신설 관련 3G(WCDMA) MVNO를 통한 선불요금제 활성화 정책을 제시하는 것이다. 한국은 '11년 6월 현재 선불요금, 상호접속, 사업자선택, 도매제공 그리고 번호이동성 등의 제도개선의 부족으로 인하여 이동전화 선불요금제 가입자가 매우 미미한 수준이다. 그러나 해외 통신서비스 규제기관 및 사업자들은 스마트폰 및 데이터 사용 비중을 높이는 다양한 고객수요를 수용하기 위해 이동전화 선불요금제에 점차 더 많은 정책과 전략을 보이고 있다. 본 논문은 현행 전기통신사업법 하에서 3G MVNO를 통한 선불요금제 활성화를 위해서는 선불데이터시스템과 이동망 분리, 선불요금의 월정액제 하이브리드와 무선망을 통한 휴대폰의 직접충전(Top-up) 시스템 도입, USIM 제도 개선, 이동망 사업자선택제 도입, 선 후불 간 소매가할인 차등, 도매제공의 소매가할인 개정과 의무제공사업자 확대, 그리고 선 후불 간 번호이동성 도입 정책의 심도 있는 검토를 제안하고 있다.