한의학과 대체의학의 조우

신지훈 조선대학교 보건대학원 2006 국내석사

“The scientistic description never say without accidents." If someone could prove the contrary of it, the orthodox doctors may tell patients who are eager to know what has driven them to be sick the truth. But the subject is not solved yet, so the doctors can't say it. However the patients are not anxious the name but the meaning, the cause, and the result of disease. Although a lot of money and lives are supported to the medical treatment sufficiently in the world, the scientific medicine couldn't be improved well. That means the present scientific medicine reaches uppermost limit. Thus complementary alternative medicine(CAM) began as a concept of holistic health. It is more meaningful than an accident, more respectful personality than I-it relation. But it is no wonder that CAM is shown not medicine but folk remedies because it is unstructured, omnipresent and immense. The Korean medicine of them is similar to the Chinese medicine, that get a big write-up the part of physical constitution. This manuscript makes CAM and the Korean medicine escape from each territory and rearranges many remedies of CAM by the theory of the Korean medicine. Though they are pseudo-science and so lose yet recognition from the public, this coordinative conspiracy is progressed for making healthier men, healthier society and healthier nature as constitution of the world health organization which says "Health is a state of complete physical, mental and social well-being and not merely the absence of disease or infirmity".

(A)CMOS Image Sensor Acquiring Fingerprint Pattern with 1-bit Resolution for Pointing Device Applications

신지훈 고려대학교 대학원 2008 국내석사

As digital convergence that includes a variety of applications in a single mobile device was realized, a pointing device for mobile devices has become an important research area. Among various pointing devices, the optical finger navigator is based on the motion of fingerprint images. It measures change in position by processing the fingerprint image data received from an image acquisition system. Thus, a CMOS image sensor is very important system in the optical finger navigator. In addition, low power consumption and small chip area are the key issues in the design. This paper describes a CMOS Image Sensor (CIS) that acquires the fingerprint pattern generated by ridges and valleys of the finger for the optical finger navigator. In order to reduce the amount of calculation in the digital back-end that performs the motion vector estimation, the proposed CIS acquires the fingerprint pattern using only 1-bit image data. However, the proposed CIS leads to lower image quality compared to general CMOS imagers. To mitigate this weakness, it has a reference voltage controller, which adjusts a reference voltage to the optimal level to distinguish between ridge images and valley images of the fingerprint accurately. And the reference voltage is controlled automatically by Successive Approximation Register (SAR) structure. As a result, the proposed CIS can acquire the accurate fingerprint pattern without losing the image integrity. The proposed CIS is fabricated in a standard 0.5um 1-Poly 3-Metal CMOS process. The pixel array has 30×30 pixels with the unit pixel size of 30um×30um. The core size of CIS is 1.65mm×1.45mm and the power consumption is about 500uW at 3.3V power supply.

아동 마케팅 전략과 스포츠 브랜드인지도와의 관계

신지훈 한국체육대학교 사회체육대학원 2007 국내석사

본 연구에서는 아동과 부모의 성향을 분석하고 조사하여 마케팅 전략을 제시하고 그 전략과 스포츠 브랜드 인지도와의 관계를 실증적으로 규명하고자 한다. 즉, 인구통계학적 특성에 따른 아동마케팅 전략요인의 차이를 보고, 인구통계학적 특성에 따른 스포츠 브랜드인지도와의 차이를 보며, 마지막으로 아동 마케팅 전략에 따라 스포츠 브랜드 인지도에 영향을 미치는지를 보려고 한다. 본 연구는 서울 강남지역에 소재하고 스포츠 브랜드를 이용하고 있는 이용자들을 모집단으로 설정하여 유층집략무선표집법(stratified cluster random sampling method)을 이용, 초등학생 학부모 중 552명을 추출하였다. 본 연구에서 사용한 설문지의 신뢰도는 Cronbach' α 값이 .667 ∼ .844로 나타났으며, 사용한 통계분석방법은 독립 t-검정(independent t-test), 일원변량분석(one-way ANOVA), 표준중다회귀분석(standard multiple regression analysis) 이었다. 이상과 같은 연구방법 및 절차를 통하여 본 연구에서 도출한 결론은 다음과 같다. 첫째, 인구통계학적 특성에 따른 마케팅 전략 요인 차이에서 성별, 연령, 직업, 최종학력, 소득수준, 월 평균 의복구입비에 따라서 제품전략요인, 가격전략요인, 유통전략요인, 촉진전략요인에서 모두 통계적으로 유의한 차이를 나타냈다. 둘째, 인구통계학적 특성에 따른 소비자 집단의 스포츠 브랜드 인지도 차이에서 성별과 아동의 월평균 의복 구입비를 제외한 각 연령대별, 직업별, 최종 학력별, 소득수준별 집단이 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 셋째, 아동마케팅 전략이 스포츠 브랜드 인지도에 미치는 영향에서 브랜드 인지도에 영향을 미치는 마케팅 믹스요인은 제품전략과 가격전략의 순으로 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 유통전략과 촉진전략은 브랜드 인지도에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. The purpose of this study is to analyze the propensity of children and their parents in order to provide marketing strategy and to verify the correlations between the strategy and the perception of sports brands. We will be focusing on the different factors of children marketing and perception of sports brand according to demographic statistics. Finally we will be discussing the influence of children marketing on the perception of sports brand. For this study, we sampled 552 people from the population of sports brand users in Kangnam area with stratified cluster random sampling method. The reliability of the questionnaire used in the study is marked .667 ∼ .844 of alpha value of Cronbach. The statistical methods used were independent t-test, one-way ANOVA and standard multiple regression analysis. The conclusion drawn from the methodology and procedures mentioned above is as follows. First, the different factors of marketing strategy according to demographic statistics showed significant differences of product strategy factors, pricing strategy, distribution strategy and promotion strategy according to sex, age, occupation, educational background, income and average expenditure on clothing. Second, perception of sports brand by consumer groups marked statistically important differences according to age, occupation, educational background and income. Finally, for the influence of children marketing on perception of sports brand, it is shown that marketing mixture factors are product strategy and pricing strategy statically influencing the brand perception in the successive order. However, distribution and promotion strategy are not shown to have statistically important influences.

Correctness by construction 기반 안전 필수 Ada 프로그램 연구

신지훈 高麗大學校 大學院 2010 국내석사

정보혁명이 시작된 이후 컴퓨터 시스템은 우리생활의 곳곳에서 사용되며 인간에게 많은 편리함을 제공하고 있다. 높은 기능성에 대한 요구사항 때문에 컴퓨터시스템이 복잡해짐에 따라 시스템 내부의 치명적인 오류의 잠재성도 증가했다. 오류로 인한 기능실패로 재산적, 인명적인 피해를 초래할 수 있는 시스템을 안전필수시스템이라고 한다. 안전필수시스템을 개발할 때는 정확성(Correctness)과 고 무결성(High-Integrity)을 보증하는 것이 중요하다. 시스템 개발 초기부터 시스템의 정확성과 고 무결성을 보증하기 위한 개발방법으로 Correctness by Construction이 있다. Correctness by Construction은 정확성을 보증하기 위한 정형기법과 생산성을 높이기 위한 애자일 방법론이 결합된 방법이다. 이 방법은 영국의 Praxis사에서 처음 제안했으며 많은 사례연구를 통해 그 유용성이 알려져 있다. 하지만 기존 Correctness by Construction의 프로세스로는 제어정보를 표현하기가 힘들기 때문에 반응형 시스템과 같이 제어부분이 중요한 시스템들은 Correctness by Construction 개발 방법을 적용하기가 쉽지 않다. 따라서 Correctness by Construction 개발 방법에 제어 정보를 표현하는 명세 및 코드를 도출하는 프로세스가 필요하다 본 논문에서는 Correctness by Construction프로세스에 컨트롤을 명세, 개발하는 프로세스를 추가하여 개선된 Correctness by Construction 프로세스를 제안한다. 또한 개선된 Correctness by Construction 개발방법을 거리제어모듈 개발에 적용한 사례연구를 수행한다. 거리제어모듈은 철도제어시스템 중 열차의 간격을 제어하는 모듈로서 안전필수시스템이다. 이 사례연구의 결과를 통해 정확성과 고 무결성을 가지는 안전필수시스템의 개발가이드를 제안한다.

景觀影響評價를 위한 物理的 指標設定에 관한 硏究 : 建築物의 規模를 中心으로

신지훈 서울大學校 大學院 1995 국내석사

KTCS-2 적용을 위한 STM 레벨 전환 절차 연구 : Study of STM Level Transition Procedures for KTCS-2 Implementation

신지훈 우송대학교 일반대학원 2025 국내석사

최근 일반철도와 고속철도 노선 간 연계운행 수요의 증가 및 LTE(Long Term Evolution) 무선통신기술을 활용하는 국산화 신호시스템 개발 요구에 따라 국내에서는 ETCS Level 2(European train control system) 수준의 KTCS-2(Korea Train Control System)를 국가연구개발 사업으로 개발(2018년 개발 완료)하고 2018년부터 2021년까지 전라선(약 180km 구간)을 대상으로 시범사업을 성공적으로 마무리하였다. KTCS-2가 전국적으로 상용화되기 위해서는 기존 국내 열차제어시스템인 ATS(Automatic Train Stop) 및 ATC(Automatic Train Control)가 설치된 구간에 주행, 진입 또는 진출 시 레벨 전환이 되기 위한 방법이 필요하다. 향후 경부고속철도 1단계 구간에 적용될 가능성이 높은 KTCS-2의 상호운용성을 만족하고 철도시설의 호환성과 안전성을 확보하기 위해 본 논문에서 제시한 레벨 전환 절차가 유효하게 적용될 수 있을 것이다.

하이브리드 딥러닝 기반 녹조 예측 모델 개발

신지훈 서울시립대학교 일반대학원 2023 국내박사

Harmful algal blooms (HABs) are a critical issue in water quality and resource management. The accelerating climate crisis and anthropogenic eutrophication have led to a global increase in the frequency, duration, and magnitude of HABs. Therefore, proactive management is necessary to minimize socio-economic consequences associated with HABs, and to sustainably utilize water resources. A predictive model that can quantify the relationship between cyanobacteria abundance and environmental factors, and accurately forecast HABs prior to their occurrence, can be a useful tool for timely implementation of proactive measures. Deep learning approaches show great applicability in forecasting HABs, which are interactively influenced by numerous environmental drivers. However, further efforts are required to improve limitations that hamper the benefits of adopting deep learning approaches as decision-support tools for proactive HAB management. In this study, hybrid deep learning models were developed to address the lack of explainability in black-box deep learning models, the limited temporal resolution due to insufficient monitoring frequency, and the difficulty in expanding spatial resolution due to varying monitoring schemes among different sites. The usefulness of the developed hybrid models was demonstrated by their applications at the Gangjeong·Goryeong weir section in the Nakdong River, South Korea, where HABs management is necessary for safe water supply. Explainability is crucial to gain more insights for decision making in HABs management. In this study, reverse time attention (RETAIN) was adopted to improve explainability of HAB forecasts. RETAIN was applied to one-week forecasts of HABs for the study site using weekly basis data. Input features encompassing water quality, meteorological, and hydrological factors were used to forecast cyanobacteria cell counts. In addition, long short-term memory (LSTM) and gated recurrent unit (GRU) were adopted for comparisons of predictability with RETAIN. RETAIN yielded a high degree of prediction accuracy with test R2 of 0.79, NSE of 0.78, RMSE of 1.93, and MAE of 1.41 on natural log scales. Despite similar predictability to LSTM and GRU, RETAIN could provide relative importance of environmental factors at both time- and feature-levels without the need for post-hoc explanation techniques. Cyanobacteria abundance, water temperature, and total nitrogen from the past week were most important features in forecasting HABs. Increases in mean contributions with increasing water temperature and weekly residence time were pronounced in summer than other seasons. Furthermore, the temporal patterns of mean contributions and their corresponding individual forecasts were highly correlated. The study results demonstrate the utility of RETAIN in terms of both predictability and explainability. Insufficient monitoring frequency hindered the applicability of deep learning approach in forecasting HABs. To improve temporal resolution of HAB forecasts, this study developed a novel hybrid deep learning models by combining multiple feature engineering and attention mechanism. The hybrid deep learning models were applied to HABs forecast on a daily scale at the study site with varying forecast horizons (i.e., 7, 14, and 28 days). Input feature pertaining to meteorological, upstream and tributary water quality, and hydrological factors used to forecast cyanobacteria cell counts. Regardless of feature engineering and attention mechanisms, 7-day forecasts (NSE = 0.64–0.73, RMSE = 2.11–2.46; on natural log scale) were more accurate than 14-day (NSE = 0.55~0.62, RMSE = 2.51~2.72; on natural log scale) and 28-day (NSE = 0.48–0.57, RMSE = 2.68–2.94; on natural log scale). The prediction accuracy of hybrid models was higher when both feature engineering and attention mechanism explored the input sequence in the same direction. Despite similar performance exhibited by RETAIN with backward recurrent imputation of time series (RETAIN–RITS_B) and dual-stage attention based recurrent neural network with forward RITS, explanations derived by former had clearer distinctions in the relative importance of different input features and time steps. The difference in explainability is consistent for 7-day forecasts in which both models yielded highest prediction accuracy. Therefore, RETAIN–RITS_B exhibited great suitability in supporting proactive HAB management. Moreover, the comprehensive investigation of the various mechanisms based on real-world application provided in this study can serve as a guideline for wide range of domains that could benefit from forecasting with enhanced temporal resolution. Multi-site forecasts of HABs for upstream to downstream sections of river can effectively provide a useful basis for bloom management. In this study, the segment-wise node embedding mechanism was proposed to improve spatial resolution of HAB forecasts while reflecting hierarchical structure of river. Here, mechanisms from previously developed models were used as modules of the proposed embedding mechanism to overcome different monitoring schemes among sites. Consequently, node embedding network structure that encompassing water quality, algae monitoring sites and waste water treatment plant (WWTP) in study area were constructed. The node embedding network model was applied to 4-day forecasts of HABs for two sites in study area. The model exhibited high prediction performance for forecast target sites with R2 of 0.64–0.71, NSE of 0.63–0.69, RMSE of 2.23–2.26, and MSE of 1.38~1.62 for test data on natural log scales. The node embedding network model can provide the importance of input features from linked nodes. The features linked from nearby nodes for segment consistently exhibited higher importance for all forecasts target sites. These results indicate that proposed embedding mechanism successfully distinguish the hierarchical structure of the upstream and downstream segment. Furthermore, the node embedding network model could provide simulations of cyanobacteria abundance on a daily scale according to the point source and weir operation scenarios based on network structure. The results of scenario analysis suggested that reduction of effluent total nitrogen concentration of WWTP and combined operation of upstream and downstream weirs were effective in managing HABs in the study area. These results demonstrate the remarkable usefulness of segment-wise node embedding mechanism in HAB management. Moreover, the proposed node embedding mechanism is applicable to various water bodies that require integrated analysis reflecting spatial characteristics. The hybrid deep learning models developed in this study successfully addressed the limitations of current deep learning-based HAB forecasts. I expect that proposed hybrid deep learning models would be applicable to wide variety of water quality and resource management domains that can benefit from improved explainability, temporal resolution, and spatial resolution. 유해남조류의 대발생으로 인한 녹조현상은 수질 및 수자원 관리의 중요한 관심사이다. 그러나 인간 활동에서 기인한 부영양화와 가속화되는 기후위기는 녹조현상의 범지구적인 증가를 촉진하고 있다. 따라서 녹조현상으로 인한 사회경제학적 피해를 최소화하고 안전한 수자원의 활용을 지속하기 위해서는 사전적 녹조 관리가 필요하다. 이러한 상황에서 유해남조류와 환경요인 간의 관계를 정량화할 수 있고 녹조 발생에 앞선 정확한 예측이 가능한 모델은 예방적 조치를 적시에 취하기 위한 유용한 의사결정 지원도구로 활용될 수 있다. 딥러닝은 다양한 환경요인의 상호복합적인 영향을 받는 녹조현상의 예측에 있어 높은 적용성을 보인다. 그러나 사전적 녹조 관리를 위한 정책 의사결정 지원도구로서 딥러닝 기반 모델이 제공할 수 있는 이점을 극대화하기 위해서는 새로운 모델링 시도가 요구된다. 본 연구에서는 블랙박스적 특성으로 인한 해석력의 부족, 불충분한 모니터링 빈도로 인한 예측 시간해상도의 제약, 그리고 상이한 모니터링 체계와 측정항목의 부조화로 인한 공간해상도 확장의 어려움을 개선하고자 다양한 형태의 하이브리드 딥러닝 모델들을 개발했다. 개발된 모델들의 활용도는 수자원의 안전한 공급을 위해 녹조 관리가 요구되는 낙동강 강정고령보 구간에 대한 적용을 통해 검토했다. 해석력은 녹조 관리에서 의사결정의 근거로써 활용될 수 있는 새로운 통찰을 얻기 위해 필수적이다. 따라서 첫 번째 연구에서는 녹조 예측 모델의 해석력을 개선하기 위해 시간 역순 어텐션(RETAIN, Reverse time attention)을 채택하여 일주 후 유해남조류 세포 수 예측 모델을 개발했다. 입력변수로는 주 단위로 통합된 수질, 기상, 그리고 수문변수를 활용했다. RETAIN의 예측 성능을 평가하기 위한 비교모델로는 LSTM(Long short-term memory)과 GRU(Gated recurrent unit)를 채택했다. RETAIN은 일주 후 유해남조류 세포 수 예측에 있어 테스트 기간에 대해 로그 스케일에서 R2 0.79, NSE 0.78, RMSE 1.93, MAE 1.41의 우수한 예측 성능을 보였다. RETAIN은 비교모델인 LSTM 및 GRU와 유사한 예측 성능을 나타냄에 더해 별도의 사후해석 기법의 요구 없이 예측 결과에 대한 환경요인의 시점별 중요도를 제공할 수 있었다. 일주 후 유해남조류 세포 수를 예측하는 데 있어 당해 주차의 세포 수, 수온, 총 질소의 순으로 높은 변수 중요도를 나타냈다. 이때 환경요인 중 수온 및 주 평균 체류시간의 증가는 개별 예측값에 대한 해당 변수들의 기여도를 증가시켰으며, 이 같은 경향은 여름철에 더욱 뚜렷했다. 이처럼 RETAIN은 단일 프레임워크로 예측과 동시에 다각적 해석결과를 제공할 수 있었다. 따라서 녹조 관리를 위한 의사결정 지원도구로서 예측 성능과 해석력 측면 모두에서 높은 활용도를 보인다고 판단된다. 고빈도 모니터링 자료의 부재는 녹조 예측을 위한 딥러닝의 적용성을 저해한다. 이에 두 번째 연구에서는 녹조 예측의 시간해상도를 개선하기 위해 특징 가공 메커니즘(Feature engineering mechanism)과 어텐션 메커니즘을 연계하여 새로운 형태의 하이브리드 모델들을 개발했다. 개발된 여섯 종의 모델들은 다양한 예측 간격으로 연구대상지의 일 단위 유해남조류 세포 수 예측에 적용되었다. 입력변수로는 기상, 상류 및 유입지류 수질, 수문변수를 활용했다. 개발된 하이브리드 모델들은 모델을 구성하는 메커니즘에 상관없이 로그 스케일에서 7일 예측(NSE = 0.64~0.73, RMSE = 2.11~2.46)이 14일(NSE = 0.55~0.62, RMSE = 2.51~2.72)과 28일 예측(NSE = 0.48~0.57, RMSE = 2.68~2.94) 보다 높은 예측 성능을 나타냈다. 이때 모든 예측 간격에서 입력 시계열에 대한 특징 가공과 어텐션 메커니즘의 학습 체계가 합치할 때 예측 성능이 높았다, 동일한 방향으로 입력 시계열을 학습하는 RETAIN과 역방향 RITS (RITS_B, Backward recurrent imputation of time series), 그리고 듀얼 어텐션 기반 순환신경망(Dual-stage attention based recurrent neural network)과 정방향 RITS(Forward RITS)의 연계 모델은 유사한 예측 성능을 나타냈다. 그러나 RETAIN-RITS_B로부터 얻어진 변수 중요도 분석 결과가 입력변수의 변수 및 시점별 중요도를 더욱 뚜렷하게 구분할 수 있었다. 이러한 변수 중요도 분석 결과의 차이는 0.72 이상의 NSE와 2.11 이하의 RMSE로 두 모델 모두 가장 예측 성능이 높았던 7일 예측에서도 동일하게 나타났다. 따라서 7일 앞서 일 단위로 녹조 발생을 예측하고 대응전략 수립을 위한 의사결정 근거를 제공하는 데 있어 RETAIN-RITS_B가 가장 높은 적합도를 지닌다고 판단된다. 더 나아가 본 연구에서 제시한 실제 하천에 대한 적용을 기반으로 하는 메커니즘 간의 비교 결과는 시간해상도의 개선이 필요한 다양한 분야에서 가이드라인으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 하천의 상·하류 구간을 아우르는 통합적인 녹조 예측 모델은 효율적으로 정책 의사결정을 지원할 수 있다. 따라서 세 번째 연구에서는 하천의 계층적인 구조를 반영하여 녹조 예측 모델의 공간해상도를 개선하기 위해 구획 단위의 절점 임베딩 메커니즘을 제안했다. 제안된 메커니즘은 잠재변수를 기반으로 측정망별로 추출된 정보를 네트워크의 형태로 연계하여 상류로부터 학습된 정보를 순차적으로 하류로 전달한다. 이때 앞 장에서 개발된 모델 내 메커니즘들을 상이한 모니터링 체계에 따른 측정항목의 부조화를 극복하기 위한 모듈로써 활용했다. 이를 통해 연구대상지 내 본류 및 유입지류 수질측정망, 조류모니터링 지점, 그리고 점오염원을 연계하여 절점 임베딩 네트워크 모델을 개발했다. 절점 임베딩 네트워크 모델은 최상류의 경계지점을 제외한 두 조류모니터링 지점들에 대한 4일 후 유해남조류 세포 수 동시예측에 적용되었으며, 로그 스케일에서 R2 0.64~0.71, NSE 0.63~0.70, RMSE 2.06~2.26, MAE 1.13~1.62의 우수한 예측 성능을 나타냈다. 변수 중요도 분석 결과는 모든 예측대상 지점에서 근접한 절점 혹은 구획에서 연계된 변수들의 높은 중요도를 제시했다. 이를 통해 개발된 모델이 상·하류의 계층적인 구조를 성공적으로 구분할 수 있음을 확인했다. 또한, 절점 임베딩 네트워크 모델은 연계 구조를 기반으로 점오염원 및 수리구조물 운영 시나리오 적용에 따른 일 단위 유해남조류 세포 수 모의 결과를 제공할 수 있었다. 시나리오 분석 결과는 점오염원의 방류수 총 질소 농도의 감축과 상·하류 수리구조물의 연계 운영이 연구대상지의 여름철 녹조 관리에 효과적임을 시사했다. 향후 광범위한 지역 혹은 수계 단위로 모델의 적용 범위를 확장한다면, 모델의 활용도를 더욱 증진할 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구에서는 다양한 메커니즘을 채택, 연계 및 보완하여 사전적 녹조 관리에 있어 딥러닝 기반 모델이 제공할 수 있는 이점을 저해하는 걸림돌들을 효과적으로 극복할 수 있었다. 녹조 관리를 비롯하여 물환경관리 전반에 걸쳐 인공지능 기반 관리체계로의 전환이 이루어지고 있는 현시점에서 본 연구를 통해 개발된 하이브리드 딥러닝 모델들은 예측에 집중되어 있던 딥러닝의 활용 범위를 모델링의 목적 및 적용 분야에 따라 최적화된 의사결정 지원 시스템으로 확장하기 위한 기반이 될 수 있을 것으로 기대된다.

앙상블 알고리즘을 통한 운동 자세 분석에 관한 연구

신지훈 강원대학교 대학원 2025 국내석사

처음 근력 운동을 시작한 초보자가 본인의 힘으로 정자세를 습득하여 수행하기 어렵다. 부족한 지식으로 본인에게 무리한 무게로 운동을 진행하거나 특히 잘못된 자세로 운동을 진행하게 되면, 근육과 뼈에 무리가 가해져 큰 부상 가능성이 존재한다. 그래서 사고 방지의 필요성을 인지하였다. 또한 모든 사람이 고가의 PT를 받을 수 있는 상황이 아니며 자세가 좋으면 부상 위험의 감소와 함께 적절한 신체적 외형의 변화로 보디빌딩 관점에서 좋은 결과가 나타난다. 본 연구에서는 개선된 성능의 운동 자세 유사도 측정으로 본인이 정자세와 얼마나 유사한지 파악이 가능한 모델을 제시한다. 초보자를 포함하여 다양한 사람들이 부상 위험을 줄이고 원하는 신체 결과를 내기 위해 모델을 제작하였다.

스테롤 유도체 기반의 양이온성 지질 조합에 의한 유전자 전달 효율 증가

신지훈 영남대학교 대학원 2023 국내석사

콜레스테롤은 생분해성, 생체 적합성, 함입 효율 개선 등의 장점이 있어 유전자 전달체의 일부로 많은 연구가 있어왔으며, 콜레스테롤 기반의 양이온성 리포솜을 활용한 유전자 전달체도 널리 사용되고 있다. 최근 여러 연구에서 베타-사이토스테롤이 물리 화학적 특성 차이에 의해 세포내 전달과 엔도솜 탈출을 촉진하여 콜레스테롤보다 유전자 전달을 향상시킨다는 것이 입증되었다. 다른 연구에서 지질나노입자에 콜레스테롤의 25% 혹은 50%를 7α-하이드록시콜레스테롤로 대체하여 mRNA 전달을 개선할 수 있음을 확인했다. 본 연구에서는 기존에 합성된 스테롤 기반의 양이온 지질로 세 가지 유형의 양이온 리포솜을 형성하였다. 각각의 리포솜은 콜레스테롤 기반의 양이온성 지질으로 구성되거나(CCL), 베타-사이토스테롤 기반의 양이온성 지질으로 구성되거나(SCL) 두 가지의 양이온성 지질을 동일한 몰 비로 구성되었다(CCL+SCL). CCL+SCL은 CCL, SCL 보다 크기가 크고 제타전위가 높은 물리화학적 특성을 나타내었다. CHO-K1세포와 HeLa 세포에서 CCL+SCL은 plasmid DNA와 mRNA의 전달에서 CCL, SCL보다 우월한 전달 효율을 보여주었고, CCL+SCL 리포솜 형성을 위한 co-lipid로서 DOPE는 DSPC, DPPC, DOPC 등 다른 지질보다 높은 유전자 전달 효율을 나타내었다. 유세포분석기로 측정한 세포내 전달 실험에서 CHO-K1세포와 HeLa 세포에서 CCL+SCL은 CCL, SCL보다 빠른 세포내 전달과 속도를 보여주었다. 공초점 현미경으로 측정한 엔도솜 탈출 측정에서도 CCL+SCL은 CCL, SCL보다 높은 엔도솜 탈출효율을 보여주었다. 결론적으로, 본 연구는 CCL+SCL은 전달체의 크기와 제타전위 등의 물리화학적 특성에서 CCL, SCL 등과 차이가 있었으며, 세포내 전달과 엔도솜 탈출의 증가 등으로 plasmid DNA와 mRNA의 유전자 전달을 향상시킴을 확인하였다. The CCL+SCL enhanced gene delivery efficiency of plasmid DNA and mRNA prominently, although SCL also showed better transfection efficiency of plasmid DNA compared to CCL. It was consistent with several recent studies using β-sitosterol. Due to modified physiochemical properties of LNP affected by additional C-24 ethyl group at alkyl chain of β-sitosterol, LNP that contains β-sitosterol has shown improved the encapsulation ability, cellular uptake, and endosomal escape than LNP containing cholesterol [23]. LNP composed of β-sitosterol improved mRNA delivery efficiency than using cholesterol [21, 22, 25]. It was also a similar result that the substitution of 25% and 50% 7α- hydroxycholesterol that has additional hydroxyl groups for normal cholesterol in LNP enhanced mRNA delivery [26]. CCL+SCL was larger and showed more positive zeta potential than other liposomes, and these characteristics could induce increased transfection efficiency compared to other liposomes. Transfection efficiencies according to the kinds of helper lipids and the weight ratios of liposome and nucleic acids were investigated. Transfection efficiency of CCL+SCL according to neutral helper lipids was enhanced in the order of DOPE, DOPC, DPPC and DSPC. Among these helper lipids, DOPE is the only lipid having primary amine head, it can be the reason for the superior property in transfection efficiency like previous study [27, 28]. The weight ratio of CCL+SCL: plasmid DNA = 10:1 or 12:1 was the optimal weight ratio for the transfection of plasmid DNA in CHO-K1 and HeLa cells. Since the cellular uptake of liposome is one of the early events of the gene delivery process, the percentages of cells containing liposomes one hour after transfection were measured by flow cytometry. CCL+SCL and SCL showed more cellular uptake compared to CCL in CHO-K1 and HeLa, and this higher uptake might the cause of efficient gene expression. It is the consistent result that LNP that contains β-sitosterol has shown improvement over LNP containing cholesterol [23]. To compare each liposome’s endosomal escape which is important event in gene delivery [29], the intracellular distributions of each liposome in CHO-K1 were observed by confocal microscopy. The co-localization ratios between liposome and lysosome were calculated through the merged images. There was no significant difference in the proportion of between CLL and SCL, while co-localization ratio of CLL+SCL is almost half compared with other liposomes. It demonstrated that the combination of cholesterol-based cationic lipids and β-sitosterol-based cationic lipid in composition of liposome improve endosomal escape like a previous study [21-23]. Although it is possible that the combination of sterol-derivatives-based cationic lipids in CCL+SCL may be causing morphological changes to the liposome that impact cellular uptake and endosomal escape [22], further investigations are needed to clarify the mechanism of this enhancement of gene delivery. In conclusion, the combination of β-sitosterol based cationic lipid and cholesterol based cationic lipid in forming liposomes increased the particle size and zeta potential, and enhanced the efficiency of gene delivery by improving cellular uptake, and endosomal escape.

미활용특허의 생성 원인과 기업의 활동이 미활용특허에 미치는 영향 연구

신지훈 서울대학교 대학원 2011 국내석사