서울市 工業地域 再開發 方案에 關한 硏究 : 九老區 工業地域을 中心으로

유호재 서울市立大學校 1995 국내석사

2인자 지분 분산성분 모형에서 신뢰구간의 범위에 관한 연구

유호재 동아대학교 교육대학원 1998 국내석사

2인자 지분(nested) 분산성분 모형 y_(ijk)=μ+A_(i)+B_(ij)+C_(ijk)에서 σ^(2)_(A)/σ^(2)_(C)에 대한 분산성분 모형의 신뢰 구간을 구하는 문제는 몇몇 학자들에 의하여 많이 연구되어 여러 결과를 얻었는데 그 결과를 요약하면, Graybill[12]은 2인자 지분 분산성분 모형에 대한 신뢰구간을 분산분석법으로 구하는 방법을 발표하였고, Broemeling[2]은 σ^(2)_(A)/σ^(2)_(C)과 σ^(2)_(B)/σ^(2)_(C)에 대한 신뢰구간을 발표하였다. 또, Wang[28]은, σ^(2)_(A)/σ^(2)_(C)과 σ^(2)_(A)/σ^(2)_(B)에 대한 신뢰구간을 발표하였는데, 그 결과는 Bromeling[2]의 σ^(2)_(A)/σ^(2)_(C)과 σ^(2)_(B)/σ^(2)_(C)에 대한 신뢰구간의 범위보다 더 좋게 나왔음이 밝혀졌다. Graybill과 Wang[13]은 σ^(2)_(A)/(σ^(2)_(A)+σ^(2)_(B)+σ^(2)_(C))의 신뢰구간과 σ^(2)_(B)/(σ^(2)_(A)+σ^(2)_(B)+σ^(2)_(C))의 신뢰구간 및 σ^(2)_(C)/(σ^(2)_(A)+σ^(2)_(B)+σ^(2)_(C))에 대한 신뢰구간, 즉 전분산에 대한 각각의 비의 신뢰구간을 발표하였다. 여기서 Graybill과 Wang[13]의 σ^(2)_(B)/(σ^(2)_(A)+σ^(2)_(B)+σ^(2)_(C))과 σ^(2)_(C)/(σ^(2)_(A)+σ^(2)_(B)+σ^(2)_(C))의 전분산에 대한 각각의 비에 대한 신뢰구간은 Satterthwaite[23]의 신뢰구간보다 더 좋은 결과를 보여 주었음이 밝혀졌다. Burdick[5]과 Graybill[12]은 σ^(2)_(A)/(σ^(2)_(A)+σ^(2)_(B)+σ^(2)_(C))에 대한 신뢰구간의 범위를 구하였다. 최근 Burch[4]는 2인자 분산을 갖는 혼합모형에서의 분산성분의 비에 대한 가장 좋은 "Lamotte-Mcwhorter type" 신뢰구간을 찾는 절차를 개발하였다. 그리고 Ofversten[20]은 반복추출법에 의하여 불균형 혼합모형에서의 분산성분을 검정하기 위한 정확한 절차를 유도하는 방법을 제시하였다. Fayyad 등[10]은 반복추출 검정의 멱에 대한 한계를 정하기 위한 등식을 유도하였고, Christensen[7]은 Wald의 검정과 함께 Ofversten [20] 방법의 통일된 처리 방법을 제시하였다. 그리고 Ueng과 Iyer[27]는 이 문제를 더 개선하고 확장시켜 좋은 결과를 얻었다. 위와 같은 신뢰 구간을 참는 문제들은 지금도 연구가 계속되어지고 있고, 또 앞으로도 연구가 되어져야 할 것이다. 왜냐하면 이 신뢰구간들이 100(1-α)%에 꼭 맞는 지 또는 꼭 맞지 않다던 그 신뢰구간이 어느 정도 근사한지가 밝혀져서 앞으로 더 좋은 신뢰구간이 필요한지에 대한 의문이 해결되기 때문이다. 따라서 이 논문의 목적은 그 신뢰구간 중에서 σ^(2)_(A)/σ^(2)_(C)에 대한 신뢰구간의 확률범위가 100(1-α)%보다 큰 지, 또는 작은 지 아니면 같은 지를 수학적인 증명에 의하여 그 범위를 보여주고자 한다. In the two-factor nested variance component model with equal numbers in the cells given by y_(ijk)=μ+A_(i)+B_(ij)+C_(ijk), the confidence intervals of the variance component models on σ^(2)_(A)/σ^(2)_(C) were obtained in various forms by many authors. An analysis of variance for the model is displaced in Graybill[12]. Bromeling[2] found out the confidence intervals on σ^(2)_(A)/σ^(2)_(C) and σ^(2)_(B)/σ^(2)_(C). Wang[28] found out the confidence intervals on σ^(2)_(A)/σ^(2)_(C) and σ^(2)_(A)/σ^(2)_(B). Then, the ranger of confidence intervals on σ^(2)_(A)/σ^(2)_(C) and σ^(2)_(A)/σ^(2)_(B) of Wang's ate better than Broemeling's σ^(2)_(A)/σ^(2)_(C) andσ^(2)_(B)/σ^(2)_(C). As well as, Graybill and Wang[13] found out the ratio of total variances of confidence intervals on σ^(2)_(A)/(σ^(2)_(A)+σ^(2)_(B)+σ^(2)_(C)), σ^(2)_(B)/(σ^(2)_(A)+σ^(2)_(B)+σ^(2)_(C)) and σ^(2)_(C)/(σ^(2)_(A)+σ^(2)_(B)+σ^(2)_(C)). Burdick[5] and Graybill[12] showed the range of confidence intervals σ^(2)_(A)/(σ^(2)_(A)+σ^(2)_(B)+σ^(2)_(C)), σ^(2)_(B)/(σ^(2)_(A)+σ^(2)_(B)+σ^(2)_(C)) and σ^(2)_(C)/(σ^(2)_(A)+σ^(2)_(B)+σ^(2)_(C)) of Graybill and Wang[13] were better than those of Satterthwate's. Lately, Burch[4] developed procedures for selecting the best "LaMotte-McWhorter type" confidence interval for a ratio of variance components in a mixed linear model with two sources of variation based on the unbiasedness and expected length of the intervals. fversten[20] presented a method for deriving exact procedures for testing variance components in unbalanced mixed lineat models by the so-called resampling method. Fayyad et al.[10] derived an equality to place a bound on the power of the resampling test. Christensen[7] proposed an unified treatment of fversten's method with Wald's test. And Ueng and Iyer[27] were more improved and extended in this problems. By the way, in the asymptotic confidence intervals of Wang's and Broemeling's on σ^(2)_(B)/(σ^(2)_(A), the simulation results were given in these paper. Then, this problems are still being studied and must continuous to be studied, they fit exactly the given confidence coefficient 1-α and to determine confidence intervals closer to the 100α percentile confidence coefficient. In this cases where the acquired confidence intervals do not exactly fit 1-α, they are asymptotically close to 1-α. So, the aims of in this paper, we would like to show by the mathematical computation that the probability range of these confidence intervals on σ^(2)_(A)/(σ^(2)_(C) are equals and whether greater than 1-α or not.

표면 탄화 은 나노와이어 기반 소변의 라만신호를 이용한 암 진단 방법 연구

유호재 성균관대학교 일반대학원 2021 국내석사

대사체학(Metabolomics)이란 세포 또는 조직 내 대사체의 변화 등을 확인 및 정량하고, 그 결과로부터 대사체군(Metabolome)을 다양한 생리․병리학적 상태와 관련지어 대사체 메커니즘을 밝히는 중요한 연구이다. 최근, 인체 유래의 저분자 대사물질을 연구하는 대사체학이 암의 조기 진단 및 모니터링을 위한 바이오마커로써 큰 잠재력을 보여주고 있다. 그러나 효과적인 진단 도구로서의 임상 적용을 위해서는 복잡한 생물학적 산물에 대한 개선된 분석 방법이 필요하다. 본 연구에서는 유리 섬유 필터(Glass fiber filter, GFF)에 은 나노와이어(Silver nanowire, AgNW)를 진공 환경에서 3차원으로 적층시킨 뒤, 적층된 은 나노와이어의 표면 코팅 물질(폴리머 층)을 탄화시켜 표면증강 라만 기판을 제작하였다. 제작된 기판은 은 나노와이어를 고밀도로 적층시킴으로써, 은 나노와이어 사이의 많은 교차점과 표면적을 포함할 수 있어, SERS 신호를 크게 향상시킬 수 있고, 은 나노 와이어의 표면 탄화 층은 소변 내 대사물질의 흡착을 향상시킬 수 있다. 표면 탄화 AgNW-GFF 기판을 기반으로 표면증강 라만 분광법(Surface-enhanced Raman spectroscopy, SERS)을 통해, 빠르고 신뢰할 수 있는 소변의 대사체 분석 시스템을 개발하였고, 이를 췌장암 및 전립선암의 스크리닝 연구에 적용하였다. 본 연구에서는 비극성물질을 분리 추출하고, 극성이 낮은 물질의 용해 및 분산도를 높이기 위해 소변을 원심분리한 후 클로로포름과 메탄올을 첨가한 후 분리 추출하는 방법을 시도하였다. 표면 탄화 AgNW-GFF 기판을 사용한 비표지 비침습적 소변의 SERS 검출은 정상 대조군(n=29), 췌장암 환자군(n=35), 전립선암 환자군(n=36)의 세 그룹에서 서로 다른 스펙트럼 패턴과 구별 가능한 특정 피크를 나타내었다. 주성분 분석(Principal component analysis, PCA) 및 직교부분 최소제곱 판별 분석(Orthogonal partial least squares discriminant analysis, OPLS-DA)을 사용한 SERS 스펙트럼의 다변량 분석은 정상 대조군과 암 그룹 환자군의 구분을 효과적으로 가능하게 해 주었다. 그 결과, 정상 대조군에 대해 췌장암은 민감도 100 % (35/35), 특이도 86 % (25/29)로 구별되었고, 정상 대조군에 대한 전립선암은 민감도 94 % (34/36), 특이도 79 % (23/29)로 구별되었으며, 전립선암에 대한 췌장암은 민감도 94 %, 특이도 89 %로 구별되었다. 표면 탄화 AgNW-GFF 기판의 SERS 검출법에서는 전립선암 환자 보다는 췌장암 환자에서 민감도 및 특이도가 높은 것으로 확인되었다. 표면 탄화 AgNW-GFF 기판 기반 소변 대사체 진단법은 비표지 비침습적인 저비용 검사 방법으로 상시 진단 및 모니터링이 가능하여, 암 환자 스크리닝을 통한 조기 진단에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. Metabolomics is an important study to identify and quantify changes in metabolites and to correlate groups of metabolites with various physiological and pathological conditions from the results to reveal metabolic mechanisms. Recently metabolomics, which studies small-molecular metabolites derived from the human body, shows great potential as a biomarker for early diagnosis and monitoring of cancer. However, an improved analysis method in complex biological products is required for clinical application. In this study, a surface-enhanced Raman substrate was fabricated by silver nanowires on a glass fiber filter as three dimensions in a vacuum environment, and carbonizing the surface coating material (polymer layer) of the AgNWs. The fabricated substrate can contain a large number of intersections and surface areas between AgNWs, so that the SERS signal and the surface carbonization layer of the AgNWs’s adsorption can be greatly improved. Based on the surface carbonized AgNW-GFF substrate, a fast and reliable urine metabolite analysis system was developed through surface-enhanced Raman spectroscopy. In this study, chloroform and methanol were added to increase the dissolution and dispersibility of urine. The detection of SERS in unlabeled, urine using AgNW-GFF platform was determined by different spectral patterns in the three groups: normal control (n=29), pancreatic cancer patient group (n=35), and prostate cancer patient group (n=36). It shows a specific peak that can be distinguished. Multivariate analysis of the SERS spectrum using PCA and OPLS-DA made it possible to effectively distinguish between the normal control group and the cancer patient group. As a result, pancreatic cancer was distinguished with a sensitivity of 100% and a specificity of 86% compared to the normal control group, and the prostate cancer to the normal control group had a sensitivity of 94% and a specificity of 79%. In the SERS detection method was confirmed that sensitivity and specificity were higher in pancreatic cancer patients than in prostate cancer patients. The surface carbonized AgNW-GFF platform based urine metabolite diagnosis method is a non-labeled, non-invasive, low-cost test method that enables constant diagnosis and monitoring, and is expected to contribute to early diagnosis through cancer patient screening.