• 터널과지하공간
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• 제34권4호
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• pp.374-392
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• 2024

고준위방사성폐기물 심층처분 시, 부지선정을 성공적으로 진행하기 위해서는 단계별 접근법과 그에 따라 국내 지질환경에 적합한 지질환경특성 평가인자의 체계적인 선정 및 조사평가가 중요하다. 본 연구에서는 실제 처분시설이 위치할 것으로 예상되는 고심도의 암반대수층을 대상으로, 수리지질분야의 가장 핵심적인 평가인자로 고려되고 있는 수리전도도 특성을 평가하였다. 특히 국내에 분포하는 다양한 암종지역(화강암/화산암/편마암/이암)에서 각각 500 m 이하 750 m에 이르는 깊은 심도까지, 직접 시추공 내 수리시험을 수행하여 현지 압력-유량 자료를 획득하고, 검증된 해석방법을 통해 암종별/심도별 수리전도도 값을 도출한 일련의 수행 과정과 분석 결과들은 국내 최초의 종합적 고심도 수리특성 연구 시도라 할 수 있다. 이를 위해, 본 연구를 통해 자체적으로 개발된 정밀수리시험장비가 사용되었으며, 표준시험법을 바탕으로 한 상세조사절차가 현장시험에 적용되었다. 분석 결과, 화강암/화산암/편마암 지역에서 모두 평균 10^-9 m/s 범위의 수리전도도 값이 나타났으며, 이암 지역에서는 이보다 100배(2 order)정도 낮은 수준인 평균 10^-11 m/s 수리전도도 값이 도출되었다. 또한 암반절리가 다수 포함되어 있는 균열암반대수층인 화강암과 화산암 지역에서는 전체적으로 심도에 따라 투수성이 약간 감소하는 경향을 보였다. 편마암 지역은 심도보다는 지층의 암상과 그에 따른 파쇄대의 발달 여부에 따라 국부적으로 투수성 차이가 큰 경향을 나타냈다. 균열 발달이 미약한 이암 지역에서는 심도에 따른 암반 투수성의 변동이나 뚜렷한 경향성이 관찰되지 않았다. 본 연구에서 제시된 암종별/심도별 수리전도도 결과 자료들은 국내 처분부지 선정과 처분시설 설계 및 건설을 위한 기반 데이터베이스 구축에 활용될 것으로 기대된다.

• 여성건강간호학회지
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• 제2권2호
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• pp.298-331
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• 1996

Recent improvements in living standard and development in medical care led to an increased interest in life expectancy and personal health, and also led to a more demand for higher quality of life. Thus, the problem of women's health draw a fresh interest nowadays. Since late-middle aged women experience various physical and socio-psychological changes and tend to have chronic illnesses, these women have to take initiatives for their health control by realizing their own responsibility. The basic elements for a healthy life of these women are understanding of their physical and psychological changes and acceptance of these changes. Health promoting behaviors of an individual or a group are actions toward increasing the level of well-being and self-actualization, and are affected by various variables. In Pender's health promoting model, variables are categorized into cognitive factors(individual perceptions), modifying factors, and variables affecting the likelihood for actions, and the model assumes the health promoting behaviors are affected by cognitive factors which are again affected by demographic factors. Since Pender's model was proposed based on a tool broad conceptual frame, many studies done afterwards have included only a limited number of variables of Pender's model. Furthermore, Pender's model did not precisely explain the possibilities of direct and indirect paths effects. The objectives of this study are to evaluate Pender's model and thus propose a model that explains health promoting behaviors among late-middle aged women in order to facilitate nursing intervention for this group of population. The hypothetical model was developed based on the Pender's health promoting model and the findings from past studies on women's health. Data were collected by self-reported questionnaires from 417 women living in Seoul, between July and November 1994. Questionnaires were developed based on instruments of Walker and others' health promotion lifestyle profile, Wallston and others' multidimensional health locus of control, Maoz's menopausal symptom check list and Speake and others' health self-rating scale. IN addition, items measuring self-efficacy were made by the present author based on past studies. In a pretest, the questionnaire items were reliable with Cronbach's alpha ranging from .786 to .934. The models for health promoting behaviors were tested by using structural equation modelling technique with LISREL 7.20. The results were summarized as follows : 1. The overall fit of the hypothetical model to the data was good (chi-square=4.42, df=5, p=.490, GFI=.995, AGFI=.962, RMSR=.024). 2. Paths of the model were modified by considering both its theoretical implication and statistical significance of the parameter estimates. Compared to the hypothetical model, the revised model has become parsimonious and had a better fit to the data (chi-square =4.55, df=6, p=.602, GFI=.995, AGFI=.967, RMSR=.024). 3. The results of statistical testing were as follows : 1) Family function internal health locus of control, self-efficacy, and education level exerted significant effects on health promoting behaviors(${\gamma}_{43}$=.272, T=3.714; ${\beta}_[41}$=.211, T=2.797; ${\beta}_{42}$=.199, T=2.717; ${\gamma}_{41}$=.136, T=1.986). The effect of economic status, physical menopausal symptoms, and perceived health status on health promoting behavior were insignificant(${\gamma}_{42}$=.095, T=1.456; ${\gamma}_{44}$=.101, T=1.143; ${\gamma}_{43}$=.082, T=.967). 2) Family function had a significance direct effect on internal health locus of control (${\gamma}_{13}$=.307, T=3.784). The direct effect of education level on internal health locus of control was insignificant(${\gamma}_{11}$=-.006, T=-.081). 3) The directs effects of family functions & internal health locus of control on self-efficacy were significant(${\gamma}_{23}$=.208, T=2.607; ${\beta}_{21}$=.191, T=2.2693). But education level and economic status did not exert a significant effect on self-efficacy(${\gamma}_{21}$=.137, T=1.814; ${\beta}_{22}$=.137, T=1.814; ${\gamma}_{22}$=.112, T=1.499). 4) Education level had a direct and positive effect on perceived health status, but physical menopausal symptoms had a negative effect on perceived health status and these effects were all significant(${\gamma}_{31}$=.171, T=2.496; ${\gamma}_{34}$=.524, T=-7.120). Internal health locus and self-efficacy had an insignificant direct effect on perceived health status(${\beta}_{31}$=.028, T=.363; ${\beta}_{32}$=.041, T=.557). 5) All predictive variables of health promoting behaviors explained 51.8% of the total variance in the model. The above findings show that health promoting behaviors are explained by personal, environmental and perceptual factors : family function, internal health locus of control, self-efficacy, and education level had stronger effects on health promoting behaviors than predictors in the model. A significant effect of family function on health promoting behaviors reflects an important role of the Korean late-middle aged women in family relationships. Therefore, health professionals first need to have a proper evaluation of family function in order to reflect the family function style into nursing interventions and development of strategies. These interventions and strategies will enhance internal health locus of control and self-efficacy for promoting health behaviors. Possible strategies include management of health promoting programs, use of a health information booklets, and individual health counseling, which will enhance internal health locus of control and self-efficacy of the late-middle aged women by making them aware of health responsibilities and value for oneself. In this study, an insignificant effect of physical menopausal symptoms and perceived health status on health promoting behaviors implies that they are not motive factors for health promoting behaviors. Further analytic researches are required to clarify the influence of physical menopausal symptoms and perceived health status on health promoting behaviors with-middle aged women.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.221-241
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• 2018

최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.

• 경영정보학연구
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• 제16권3호
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• pp.161-177
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• 2014

기업신용등급은 금융시장의 신뢰를 구축하고 거래를 활성화하는데 있어 매우 중요한 요소로서, 오래 전부터 학계에서는 보다 정확한 기업신용등급 예측을 가능케 하는 다양한 모형들을 연구해 왔다. 구체적으로 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA)이나 다항 로지스틱 회귀분석(multinomial logistic regression analysis, MLOGIT)과 같은 통계기법을 비롯해, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN), 사례기반추론(Case-based Reasoning, CBR), 그리고 다분류 문제해결을 위해 확장된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM)에 이르기까지 다양한 기법들이 학자들에 의해 적용되었는데, 최근의 연구결과들에 따르면 이 중에서도 다분류 SVM이 가장 우수한 예측성과를 보이고 있는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 이러한 다분류 SVM의 성능을 한 단계 더 개선하기 위한 대안으로 유전자 알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 활용한 최적화 모형을 제안한다. 구체적으로 본 연구의 제안모형은 유전자 알고리즘을 활용해 다분류 SVM에 적용되어야 할 최적의 커널 함수 파라미터값들과 최적의 입력변수 집합(feature subset)을 탐색하도록 설계되었다. 실제 데이터셋을 활용해 제안모형을 적용해 본 결과, MDA나 MLOGIT, CBR, ANN과 같은 기존 인공지능/데이터마이닝 기법들은 물론 지금까지 가장 우수한 예측성과를 보이는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안모형이 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.1-32
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• 2018

본 연구는 경제적으로 국내에 큰 영향을 주었던 글로벌 금융위기를 기반으로 총 10년의 연간 기업데이터를 이용한다. 먼저 시대 변화 흐름에 일관성있는 부도 모형을 구축하는 것을 목표로 금융위기 이전(2000~2006년)의 데이터를 학습한다. 이후 매개 변수 튜닝을 통해 금융위기 기간이 포함(2007~2008년)된 유효성 검증 데이터가 학습데이터의 결과와 비슷한 양상을 보이고, 우수한 예측력을 가지도록 조정한다. 이후 학습 및 유효성 검증 데이터를 통합(2000~2008년)하여 유효성 검증 때와 같은 매개변수를 적용하여 모형을 재구축하고, 결과적으로 최종 학습된 모형을 기반으로 시험 데이터(2009년) 결과를 바탕으로 딥러닝 시계열 알고리즘 기반의 기업부도예측 모형이 유용함을 검증한다. 부도에 대한 정의는 Lee(2015) 연구와 동일하게 기업의 상장폐지 사유들 중 실적이 부진했던 경우를 부도로 선정한다. 독립변수의 경우, 기존 선행연구에서 이용되었던 재무비율 변수를 비롯한 기타 재무정보를 포함한다. 이후 최적의 변수군을 선별하는 방식으로 다변량 판별분석, 로짓 모형, 그리고 Lasso 회귀분석 모형을 이용한다. 기업부도예측 모형 방법론으로는 Altman(1968)이 제시했던 다중판별분석 모형, Ohlson(1980)이 제시한 로짓모형, 그리고 비시계열 기계학습 기반 부도예측모형과 딥러닝 시계열 알고리즘을 이용한다. 기업 데이터의 경우, '비선형적인 변수들', 변수들의 '다중 공선성 문제', 그리고 '데이터 수 부족'이란 한계점이 존재한다. 이에 로짓 모형은 '비선형성'을, Lasso 회귀분석 모형은 '다중 공선성 문제'를 해결하고, 가변적인 데이터 생성 방식을 이용하는 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목함으로서 데이터 수가 부족한 점을 보완하여 연구를 진행한다. 현 정부를 비롯한 해외 정부에서는 4차 산업혁명을 통해 국가 및 사회의 시스템, 일상생활 전반을 아우르기 위해 힘쓰고 있다. 즉, 현재는 다양한 산업에 이르러 빅데이터를 이용한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있지만, 금융 산업을 위한 연구분야는 아직도 미비하다. 따라서 이 연구는 기업 부도에 관하여 딥러닝 시계열 알고리즘 분석을 진행한 초기 논문으로서, 금융 데이터와 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목한 연구를 시작하는 비 전공자에게 비교분석 자료로 쓰이기를 바란다.

• 한국농림기상학회지
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• 제15권3호
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• pp.171-177
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• 2013

본 연구는 기상청에서 제공하는 강수 실황 혹은 예보로부터 농업부문에서 활용 가능한 수준의 상세한 강수분포도를 제작하기 위한 방안으로서, 레이더 반사강도를 KLAPS 5km 강수자료에 적용하여 1km 격자해상도로 상세화 하는 1단계와, 고해상도 DEM에 근거한 지표면 경사방향(지향면)에 따라 고도-강수량 회귀 계수를 달리하여 지형효과를 반영하는 2단계 등으로 이루어진 추정기법을 고안하였다. 이 기법의 현실세계 적용방법 모색 및 신뢰도 평가를 위해 경상남도 하동군 악양면을 실험 집수역으로 설정하고 2013년 1월부터 5월까지 총 19사례의 강수에 대해 기상청으로부터 KLAPS 강수자료를 수집하였다. 1단계로는 강수일의 24시간 적산 레이더에코 자료를 이용하여 1km 해상도로 자료의 규모를 축소하였다. 2단계로는 1km 격자점의 값을 가상의 관측자료로 삼아 270m 해상도에서 PRISM 기반의 지형효과를 반영한 강수량 분포도를 생성하였다. 실험 집수역에 13대의 무인기상관측장비를 다양한 고도 및 지형조건에서 설치하고, 추정된 강수분포도로부터 13개 지점에 해당하는 격자점의 자료를 추출하여 실측값과 비교하였다. 일 강수량 10mm 이상의 사례에서는 모든 관측지점에서 추정오차 감소효과가 인정되었으며, 특히 일강수량이 30mm 이상인 사례에서 평균 35% 이상의 오차감소효과를 확인하였다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제47권4호
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• pp.359-364
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• 2008

싸리수염진딧물(Aulacorthum solani)의 온도별 발육상을 조사하기 위해 $12.5^{\circ}C$에서 $27.5^{\circ}C$까지 $2.5^{\circ}C$ 간격으로 7개 온도에서 조사를 하였으며, 상대습도는 $65{\pm}5%$, 광주기는 16L:8D 조건으로 처리하였다. 일반적으로 진딧물의 약충 단계는 1령${\sim}$4령까지로 구분하나 본 연구에서는 1${\sim}$2령과 3${\sim}$4령으로 구분하였다. 대부분의 온도에서 사망률은 1${\sim}$2령과 3${\sim}$4령 약충이 유사하였으나, $27.5^{\circ}C$에서는 오히려 3${\sim}$4령의 사망률이 66.7%로 대부분을 차지하였다. 온도별 발육기간은 $12.5^{\circ}C$에서 16.9일로 가장 길었고 온도가 상승함에 따라 점차 짧아져 $22.5^{\circ}C$에서는 6.6일로 가장 짧았으나, $25^{\circ}C$에서는 오히려 7.4일로 발육 기간이 길어지는 양상을 보였다. 약충의 발육영점온도는 $0.08^{\circ}C$이고, 유효적산온도는 162.8일도였다. 각 온도별 발육률은 변형된 Sharpe와 DeMichele의 비선형 모형에 잘 적합 되었다. 발육단계별 발육기간을 표준화하여 누적시킨 값을 3개의 변수를 갖는 Weibull function에 적용했을 때 1${\sim}$2령 < 3${\sim}$4령 < 전체 약충 순으로 발육기간이 짧아지는 경향을 보여 주었고, $r^2$는 0.86${\sim}$0.91로 나타났다.

• 한국조경학회지
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• 제48권3호
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• pp.34-44
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• 2020

본 연구는 식생기반 LID 시스템 모델을 기반으로 생태적 구성요소의 성능 분석 방향을 제시하기 위해, SWMM 전산모의와 강우·유출 모의장치를 이용하여 모니터링 결과 간의 통계적 유의성을 분석하고, 시스템 사전설계에 요구되는 기초자료를 제공하고자 한다. 또한, 선행연구에서 상대적으로 논의가 부족했던 식생기반 LID 시스템의 토양, 식생 모델 및 분석 방안을 종합하고, 장치형 LID 시스템을 대체할 수 있는 성능 정량화 방향을 제시하려 한다. 인공강우재현 모니터링 40분 경과 후 실험구와 대조구 모두 최대강우강도인 142.91mm/hr(n=3, sd=0.34), 142.24mm/hr(n=3, sd=0.90)로 집계되었다. 우량주상도 대비 10분, 50분 구간은 낮은 강우강도가 재현되었으며, 20분, 30분, 40분 구간은 높은 강우강도가 확인되었다. 우수유출 지연효과의 경우, 실험구의 유출강도 저감량은 대조구의 최대유출강도가 발생된 50분에 0.46mm/min을 기록하여, 79.8% 저감된 것으로 분석되었다. 전산모의의 경우, 실험구의 유출강도 저감량은 대조구의 최대유출강도가 발생된 50분에 0.05mm/min을 기록하여, 99.1% 저감된 것으로 모의되었다. 최대 강우유출강도의 경우, 실험구(Dv=30.35, NSE=0.36)는 인공강우 모니터링과 SWMM 전산모의가 동일하게 70분에 각각 0.77mm/min, 1.06mm/min을 기록하였다. 대조구(Dv=17.27, NSE=0.78)도 동일하게 50분에 각각 2.26mm/min, 2.38mm/min으로 집계되었다. 상기 연구결과를 통해 강우·유출 모의장치와 SWMM 전산모의 간의 통계적 유의성을 통해 단일 식생이 적용된 LID 시스템의 우수유출저감 성능의 사전설계 방향을 제시할 수 있었다. 또한, LID 시스템의 토양, 식생 모델 및 분석방법을 종합하여, 사전설계와 연계 가능한 식생 및 토양 부문의 매개변수 정량화 방안이 정리되었다. 다만, 단일 식생기반 LID 시스템으로 유형과 물리적 변수가 제한되었고, 모니터링, 전산모의 결과 간의 통계적 유의성 보정에 요구되는 알고리즘 연구가 후속되어야 할 것으로 판단된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제19권3호
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• pp.153-163
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• 2017

데이터 처리 속도는 예보 능력과 관련이 있다. 최신의 입력 자료를 이용한 예측 데이터의 고속 생산은 신속한 대처를 가능하게 한다. 또한 알고리즘 작성, 계산, 결과 평가, 알고리즘 개선으로 이어지는 순환 구조를 원활하게 할 뿐만 아니라 오류 발생시 빠른 시간 내에 복구할 수 있게 하는 등 매우 중요한 요소이다. 현재의 조기경보 시스템은 매 계산 주기 마다 섬진강 유역의 10개 시군에 대해 30미터 해상도의 격자형 자료를 400개 이상 생성하고 있으며(중간 데이터 포함) 최대 9일까지 예보되는 자료를 포함할 경우 600개 이상이다. 이는 전국을 30미터 해상도로 약 45개를 생성하는 계산양과 비슷하다. 또한 14,000여개의 필지에 대한 구역 통계와, 각 래스터의 평균, 최대, 최소 등의 통계자료 생성도 함께 수행 해야 한다. 이와 같은 대량의 데이터를 한정된 시간 내로 처리하기 위한 몇 가지 기법을 적용하여 적용하였으며, 아직 적용은 못하였으나 가능성의 여부를 평가해 보는 것으로 본 연구를 진행하였다. 그 결과 앞서 제시된 래스터 캐시, NFS 캐시, 분산 처리를 모두 적용할 경우 데이터 처리 시간을 1/8로 단축 시킬 수 있음이 확인되었다. 또한 GPU를 이용한 연산을 적용할 경우 일부 모듈에 대해 매우 큰 폭으로 수행 시간을 단축 시킬 수 있음을 확인하였다. 다만 캐시를 위한 추가적인 디스크, GPU라는 별도의 하드웨어, 추가된 하드웨어 지원을 위한 고출력 전원 장치와 이에 따른 UPS (Uninterruptible power supply, 무정전 전원공급 장치)까지 상대적으로 높은 사양으로 준비해야 하는 비용적인 문제가 발생할 수 있다. 본 연구에서 제시한 네 가지 기법 중 세 가지는 계산 서버 추가를 통한 수평적 성능 확장에 관한 것이다. 하지만 서버의 추가가 처리 속도 향상으로 이어지지 않음은 물론 오히려 저하시키는 경우가 있다. 본 연구에서는 특정 시간 내로 작업을 완료 시키지 못하면 해당 작업을 반환하여 다른 서버가 처리하는 간단한 방식을 이용한다. 하지만 이런 문제를 지속적으로 발생시키는 계산 서버가 발견된다면 정해진 기준에 따라 계산 작업에서 완전히 퇴출 시켜야 성능 향상에 도움이 된다. 따라서 처리 속도에 대한 정확한 원인을 검사하고 이를 실시간으로 반영할 수 있는 기법이 필요하다.

• Journal of Periodontal and Implant Science
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• 제24권2호
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• pp.219-237
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• 1994

치주조직재생에 중요하게 생각되는 요건으로는 치근면의 상태, 전구세포의 증식, 치유 부의 상피조직배제, 치유부의 안정화를 들 수 있으며 이중 가장 중요한 요건중의 하나가 치유부에 치주조직재생을 도모할 수 있는 전구 세포가 실수부로 이주하여 부착과 증식, 분화를 통하여 교원질섬유를 포함한 결체조직의 부착과 백악질, 골조직을 재형성하는 것이다. 최근에 이러한 전구세포들을 자극하고 원치 하는 세포들을 저지하기 위한 방법으로 성장 인자에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다 골조직을 조절하는 인자로 알려진 인슐린유사성장인자- I (Insulin-like growth factor-I)는 폴리펩타이드계 성장인자로서 골세포의 증식, 기질합성 등을 촉진시킨다고 보고되고 있으나, 치주조직 재생에 대한 IGF- I 의 영향을 잘 규명되어 있지 않으므로 배양된 치주인대세포에 IGF- I 을 농도별로 주입하여 세포의 증식능, 교원질 및 단백질 합성능, 알카린인산효소활성도를 측정해 보므로써 IGF- I 이 치주인대세포의 활성에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 교정치료를 위해 내원한 환자로부터 건강한 제일소구치를 발거하여 치주인대세포를 분리, 배양하여 IGF- I 을 주입시키지 않은 군을 대조군으로 하고, IGF- I 을 각각 0.1, 1, 10, 100 ng//ml로 주입시킨 군을 실험군으로 하여 DNA합성능, 총단백질과 교원질 합성능 및 알카린인산효소활성도를 측정하여 다음과 같은 결과를 얻었다. DNA 합성능에 미치는 IGF- I 의 효과는 농도가 증가함에 따라 0.1ng/ml를 제외하고는 DNA 합성능이 증가하는 경향을 보였고, 대조군에 비해 10, 100ng/ml투여군에서 통계적으로 유의한 차이(P<0/05)를 나타내었다. 치주인대세포의 총단백질 합성양에 미치는 IGF- I 의 효과는 농도가 증가함에 따라 총단백질 합성양이 증가하는 경향을 보였으며, 대조군에 비해 1, 10, 100ng/ml 투여군에서 통계학적으로 유의한 차이(P<0.001)를 나타내었다. 총단백질을 교원질(collagenase digestible protein : CDP)과 비교원성 단백질(non-collagenous protein : NCP)로 분류하여 비교하였을때 IGF- I 의 농도가 증가함에 따라 비교원성 단백질 합성양과 교원질 합성양이 증가하는 경향을 보였으며, 비교원성 단백질 합성양이 교원질 합성양보다 약간 높게 나타났고, 대조군에 비해 1, 10, 100ng/ml 투여군에서 통계적으로 유의한 차이(P<0.05, P<0.001)를 나타내었다. 총단백질에 대한 교원질합성의 상대적 비율은 농도가 증가함에 따라 각 군당 별차이를 보이지 않았으며, 대조군에 비해 통계적으로 유의한 차이 (P>0.05)를 나타내지 않았다. 알카린인산효소활성도에 미치는 IGF- I 의 효과는 모든군에서 7일째보다 14일째에서 약간 높은 알카린인산효소활성도롤 나타내었으며, 7, 14일 모두 농도가 증가함에 따라 효소활성도가 증가하였으며, 7일째 대조군에 비해 100ng/ml 투여군에서 통계적으로 유의한 차이(p<0.05)를 나타내었다.