220 research outputs found
Categorization์ ์ด์ฉํ WiFi ๊ธฐ๋ฐ ์ ๋ณต์ก๋ ํ๋ ์ธ์ ๊ธฐ๋ฒ
ํ์๋
ผ๋ฌธ(์์ฌ) -- ์์ธ๋ํ๊ต๋ํ์ : ๊ณต๊ณผ๋ํ ์ปดํจํฐ๊ณตํ๋ถ, 2022.2. ์ ํ์.As smart homes and augmented reality (AR) become popular, the convenient human-computer interaction (HCI) methods are also attracting attention. Among them, many researchers have paid attention to gesture recognition that is simple and intuitive for humans. Camera-based and sensor-based gesture recognition have been very successful, but have limitations including privacy issues and inconvenience. On the other hand, WiFi-based gesture recognition using channel state information (CSI) does not have these limitations. However, since the WiFi signal is noisy, Deep learning (DL) models have been commonly utilized to improve the gesture recognition performance. DL models require large training data, large memory, and high computational complexity, resulting in long latencies that disrupt real-time systems. To solve this problem, support vector machines (SVMs) that require less computation and memory than powerful deep learning models can be utilized. However, the SVM shows poor performance when there are many target classes. In this paper, we propose a categorization method that can divide ten gestures into four categories. Since only two or three target gestures belong to each category, a traditional machine learning model like support vector machine (SVM) can achieve high accuracy while requiring less computation and memory consumption than the DL models. According to the experimental results, when using the SVM alone, the accuracy is about 58%. However, when used with categorization, it can improve up to 90%. Furthermore, the gesture recognition performance of the DL models can also be improved by combining the proposed categorization method if the hardware has sufficient memory and computational complexity.์ค๋งํธํ๊ณผ ์ฆ๊ฐํ์ค(AR)์ด ๋ณดํธํ๋๋ฉด์ ํธ๋ฆฌํ ์ธ๊ฐ-์ปดํจํฐ ์ํธ์์ฉ ๋ฐฉ์๋ ์ฃผ๋ชฉ๋ฐ๊ณ ์๋ค. ๊ทธ ์ค ๋ง์ ์ฐ๊ตฌ์๋ค์ด ์ธ๊ฐ์๊ฒ ๊ฐํธํ๊ณ ์ง๊ด์ ์ธ Gesture Recognition์ ์ฃผ๋ชฉํด ์๋ค. ์นด๋ฉ๋ผ ๊ธฐ๋ฐ ๋ฐ ์ผ์ ๊ธฐ๋ฐ Gesture Recognition์ ๋งค์ฐ ์ฑ๊ณต์ ์ด์์ง๋ง ๊ฐ์ธ ์ ๋ณด ๋ณดํธ ๋ฌธ์ ๋ฐ ๋ถํธํจ ๋ฑ์ ํ๊ณ๊ฐ ์๋ค. ๋ฐ๋ฉด, ์ฑ๋ ์ํ ์ ๋ณด(CSI)๋ฅผ ์ด์ฉํ WiFi ๊ธฐ๋ฐ Gesture Recognition์ ์ด๋ฌํ ์ ํ์ด ์๋ค. ๊ทธ๋ฌ๋ WiFi ์ ํธ์ ๋
ธ์ด์ฆ๊ฐ ๋ง๊ธฐ ๋๋ฌธ์ Gesture Recognition ์ฑ๋ฅ์ ํฅ์์ํค๊ธฐ ์ํด ๋ฅ๋ฌ๋ ๋ชจ๋ธ์ด ์ผ๋ฐ์ ์ผ๋ก ํ์ฉ๋์๋ค. ๋ฅ๋ฌ๋ ๋ชจ๋ธ์ ๋๊ท๋ชจ ํ๋ จ ๋ฐ์ดํฐ์ ๋์ฉ๋ ๋ฉ๋ชจ๋ฆฌ๊ฐ ํ์ํ๊ณ ๋์ ๊ณ์ฐ ๋ณต์ก๋๋ก ์ธํด ์ค์๊ฐ ์์คํ
์ ๋ฐฉํดํ๋ ๊ธด ์ง์ฐ ์๊ฐ์ ์ด๋ํ๋ค. ์ด ๋ฌธ์ ๋ฅผ ํด๊ฒฐํ๊ธฐ ์ํด ๊ฐ๋ ฅํ ๋ฅ๋ฌ๋ ๋ชจ๋ธ๋ณด๋ค ์ฐ์ฐ๊ณผ ๋ฉ๋ชจ๋ฆฌ๊ฐ ๋ ํ์ํ SVM์ ํ์ฉํ ์ ์๋ค. ํ์ง๋ง SVM์ ๋์ ํด๋์ค๊ฐ ๋ง์์๋ก ์ฑ๋ฅ์ด ํฌ๊ฒ ์ ํ๋๋ ๋ฌธ์ ๊ฐ ์์๋ค. ๋ฐ๋ผ์ gesture๋ฅผ ์ฌ๋ฌ ๋ฒ์ฃผ๋ก ๋๋์ผ๋ก์จ ๋์ ํด๋์ค๋ฅผ ์ค์ด๋ ๋ฒ์ฃผํ ๋ฐฉ๋ฒ์ ์ ์ํ๋ค. gesture segment๋ผ๊ณ ํ๋ gesture unit์ ์ฐพ๋ ๊ฒ์ด ๋ฒ์ฃผํ ๋ฐฉ๋ฒ์ ํต์ฌ์ด๋ค. ๊ฐ Gesture๋ ๊ณ ์ ํ gesture segment ๊ฐ์๋ฅผ ๊ฐ์ง๋ฏ๋ก gesture๋ฅผ ์ซ์๋ก ๋ฒ์ฃผํํ ์ ์๋ค. ์๋ฅผ ๋ค์ด, ๋ฐ๊ธฐ ๋ฐ ๋น๊ธฐ๊ธฐ์ ๊ฐ์ ์ฐ์ gesture์๋ ๋ ๊ฐ์ segment๊ฐ ์๋ค. ์ฒซ ๋ฒ์งธ segment๋ ๋ฐ๊ธฐ์ด๊ณ ๋ ๋ฒ์งธ segment๋ ๋น๊ธฐ๊ธฐ์ด๋ค. ์ฌ๋๋ค์ด ํ์ฌ gesture segment๋ฅผ ์ค์งํ๊ณ ๋ค์ gesture segment๋ฅผ ์ํํ ๋ segment ์ฌ์ด์ short pause๊ฐ ๋ฐ์ํ๋ค. ์ฐ๋ฆฌ๋ CSI ์งํญ์ ๋ณ๋์ ๋ถ์ํ์ฌ ์ด๋ฌํ short pause๋ฅผ ์ฐพ์ ์ ์์์ ๊ด์ฐฐํ๋ค. CSI์ ์งํญ์ ์ฌ๋์ด ์์ง์ผ ๋ ๋ ์ปค์ง๊ณ ๊ทธ ๋ฐ๋๋ ๋ง์ฐฌ๊ฐ์ง์ด๋ค. ์ด๋ฅผ ๋ฐํ์ผ๋ก ์งํญ์ ๋ณํ๋ฅผ ์ด์ฉํ์ฌ short pause๋ฅผ ์ฐพ๊ณ gesture segment๋ฅผ ๋๋๋ ๋ฒ์ฃผํ ๋ฐฉ๋ฒ์ ์ ์ํ๋ค. ๋ฒ์ฃผํ ์ดํ ๋ฒ์ฃผ์ ํด๋นํ๋ SVM์ด CSI ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ์ฌ์ฉํ์ฌ ๋ฐ์ํ gesture๋ฅผ ๊ฒฐ์ ํ๋ค. ์ ์๋ ๋ฒ์ฃผํ ๋ฐฉ๋ฒ์ 98.5%์ ์ ํ๋๋ฅผ ๋ณด์๊ณ ์ต์ข
์ ์ผ๋ก 10๊ฐ์ gesture์ ๋ํด SVM์ ์ฑ๋ฅ์ ์ฝ 30% ํฅ์์ํฌ ์ ์์๋ค. ๋ํ ์ฐ๋ฆฌ๊ฐ ์ ์ํ ์์คํ
์ ๋ฅ๋ฌ๋ ๋ชจ๋ธ์ ํ์ฉํ ๋น๊ต๋์์ ๋นํด ํจ์ฌ ์ ์ ๋ฉ๋ชจ๋ฆฌ์ ์ง์ฐ ์๊ฐ์ ํ์๋ก ํ๋ค. ์ด ๊ฒฐ๊ณผ๋ ์ ์๋ ๋ฐฉ๋ฒ์ด ์ค์ํ ์ ํ๋๋ฅผ ๊ฐ์ง๋ฉฐ AP ๋ฐ IoT ์ฅ์น์ ๊ฐ์ ์ ํ๋ ํ๋์จ์ด์๋ ๋ฐฐํฌํ ์ ์์์ ๋ณด์ฌ์ค๋ค.Abstract - i
Contents - iii
List of Figures - iv
List of Tables - v
Chapter 1. Introduction - 1
Chapter 2. System Model - 4
Chapter 3. Proposed Scheme - 6
3.1 Overview - 6
3.2 Preprocessing - 8
3.3 Gesture Segmentation and Categorization - 10
3.4 Feature Extraction - 12
3.5 Classification - 13
Chapter 4. Performance Evaluation - 15
4.1 Experimental Setup - 15
4.2 Categorization Performance - 16
4.3 Overall Performance - 18
4.4 Performance comparison with baseline - 19
4.5 Effect of the channel - 21
Chapter 5. Conclusion - 22
Bibliography - 24
Abstract in Korean - 26์
์ค๋ชจ์์ ๊ฐ๋ฒ ๋ชจํ์ ์ํ ์๋ก์ด ๋ค์ค ์ฌ๋กฏ ๋จธ์ ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ
ํ์๋
ผ๋ฌธ (๋ฐ์ฌ)-- ์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ : ์์ฐ๊ณผํ๋ํ ํต๊ณํ๊ณผ, 2019. 2. PaikCho, Myunghee.Contextual multi-armed bandit (MAB) algorithms have been shown promising for maximizing cumulative rewards in sequential decision tasks under uncertainty when contextual information is given. Applications include news article recommendation systems, web page ad placement algorithms, revenue management, and mobile health. However, most of the proposed contextual MAB algorithms rely on strong, linear assumptions between the reward and the context of the action. This thesis proposes a new contextual MAB algorithm for a relaxed, semiparametric reward model that supports nonstationarity. The proposed method is less restrictive, easier to implement and faster than two alternative algorithms that consider the same model. It can be shown that the high-probability upper bound of the regret incurred by the proposed algorithm has the same order as the Thompson sampling algorithm for linear reward models without restricting action choice probabilities. The proposed algorithm and existing algorithms are evaluated via simulation and also applied to Yahoo! news article recommendation log data provided by Yahoo! Webscope.๋ค์ค ์ฌ๋กฏ ๋จธ์ (MAB) ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ ์์ฐจ ๊ฒฐ์ ๋ฌธ์ ๋ฅผ ๋ค๋ฃจ๋ ์ฐ๊ตฌ ๋ถ์ผ๋ก์, ํน์ ํ๊ฒฝ ์์์ ํ์ต์์๊ฒ ์ ํ ๊ฐ๋ฅํ ๋ค์์ ํ๋๋ค์ด ์ฃผ์ด์ก์ ๋, ์ด๋ค ์ค ๋ณด์์ ์ต๋ํํ๋ ํ๋์ ์ ํํ๋ ๋ฐฉ๋ฒ๋ก ์ด๋ค. ํ์ต์๋ ํ๋์ ์ ํํ๊ณ ๋ณด์์ ๋ฐ๋ ๊ณผ์ ์ ๋ฐ๋ณตํ๋ฉด์ ๋ณด์ ๋ฉ์ปค๋์ฆ์ ๋ํ ์ ๋ณด๋ฅผ ์ถ์ ํ๊ณ ํ์ตํ์ฌ ์๊ฐ์ด ์ง๋จ์ ๋ฐ๋ผ ์ต์ ์ ํ๋์ ๊ฐ๊น์ด ํ๋์ ์ ํํ๊ฒ ๋๋ค. ์ฌ์ด๋ ์ ๋ณด๋ฅผ ํ์ฉํ๋ ๋ค์ค ์ฌ๋กฏ ๋จธ์ (Contextual MAB) ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ ์์ฐจ์ ์์ฌ ๊ฒฐ์ ์์ ์ฌ์ด๋ ์ ๋ณด๋ฅผ ํ์ฉํ๋ MAB ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ด๋ฉฐ ์ต๊ทผ Yahoo!์ ๋ด์ค ๊ธฐ์ฌ ์ถ์ฒ ์์คํ
์ ์ ์ฉ๋์ด ๊ธฐ์กด์ ๋นํด ๊ธฐ์ฌ ํด๋ฆญ์๋ฅผ ํฌ๊ฒ ์ฆ๊ฐ์ํค๋ฉด์ ๋ง์ ์ฑ๊ณผ๋ฅผ ๊ฑฐ๋์๋ค. ์ด์ธ์๋ Contextual MAB ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ด ์ฃผ๋ก ์ด์ฉ๋๋ ๋ถ์ผ๋ก๋ ์น ํ์ด์ง ๊ด๊ณ ๋ฐฐ์น ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ, ์์ต ๊ด๋ฆฌ, ๋ชจ๋ฐ์ผ ํฌ์ค ์์คํ
๋ฑ ๋ค์ํ๋ค. ๋ ์ข์ MAB ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ ๋ ๋ง์ ๋ณด์๊ณผ ์์ต์ ์ฐฝ์ถํ ์ ์๋ค๋ ์ ์์ ๋งค์ฐ ์ค์ํ ์ฐ๊ตฌ ๋ถ์ผ๋ค. ๊ทธ๋ฌ๋ ํ์ฌ๊น์ง ์ ์๋ ๋๋ถ๋ถ์ Contextual MAB ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ ๋ณด์๊ณผ ์ฌ์ด๋ ์ ๋ณด ์ฌ์ด์ ์ ํ์ ์ธ ์ ํ ๋ชจํ์ ๊ฐ์ ํ๋ค. ํนํ ๋ณด์ ๊ฐ์ ๋ถํฌ๊ฐ ์๊ฐ์ ๋ฐ๋ผ ๋ณํ์ง ์๋ ๋ค๋ ๊ฐ์ ์ ์์ ์๊ฐํ ์ค์ ๋ฌธ์ ๋ค์ ์ ์ฉํ๊ธฐ์๋ ๋นํ์ค์ ์ด๋ผ๋ ์ง์ ์ ๋ฐ๋๋ค. ๋ณธ ๋
ผ๋ฌธ์์๋ ์ ํ ๊ฐ์ ๋ณด๋ค ์ํ๋ ์ค๋ชจ์์ ๊ฐ๋ฒ ๋ชจํ ํ์์๋ ์ข์ ์ฑ๋ฅ์ ๊ฐ์ง๋ ์๋ก์ด Contextual MAB ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ ์ ์ํ๋ค. ์ค๋ชจ์์ ๋ณด์ ๋ชจํ ํ์์ ์ ์๋ ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ ์ํด ๋ฐ์๋๋ ๋์ ๋ณด์์ด ์ต์ ๋ณด์์ผ๋ก ์๋ ดํ๋ ์๋๋ ๋ ์ ํ์ ์ธ ์ ํ ๋ชจํ ํ์์ ํฐ์จ ์ํ๋ง ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ ์ํด ๋ฐ์๋๋ ๋์ ๋ณด์์ด ์๋ ดํ๋ ์๋์ ์ ์ฌํ๋ค. ๋ํ, ์ ์๋ ๋ฐฉ๋ฒ์ ๋์ผํ ๋ชจํ์ ๋ค๋ฃจ๋ ๋๊ฐ์ ์ ํ ์ฐ๊ตฌ์ ๋นํด ๋ ์ ํ์ ์ด๊ณ ๊ตฌํํ๊ธฐ ์ฌ์ฐ๋ฉฐ, ๊ตฌํ ์๋๊ฐ ๋ ๋น ๋ฅด๋ค. ์๋ฎฌ๋ ์ด์
์ ํตํด ์ ์๋ ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ๊ณผ ๊ธฐ์กด ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ ํ๋ณธ ์ฑ์ง์ ๋น๊ตํ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ์๊ฐํ๋ค. ๋๋ถ์ด, Yahoo! ์น์ค์ฝํ๊ฐ ์ ๊ณตํ๋ Yahoo! ๋ด์ค ๊ธฐ์ฌ ์ถ์ฒ ๋ก๊ทธ ๋ฐ์ดํฐ์ ์ ์๋ ๋ฐฉ๋ฒ์ ์ ์ฉํ ๊ฒฐ๊ณผ๋ ์๊ฐํ๋ค.Abstract i
1 Introduction 1
2 Literature Review 6
2.1 The multi-armed bandit problem . . . . . . . . . . 6
2.2 Linear contextual MAB . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.2.1 Upper confidence bound (UCB) algorithm . 8
2.2.2 Thompson sampling (TS) algorithm . . . . 15
2.3 Adversarial MAB . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.3.1 EXP4.P algorithm . . . . . . . . . . . . . . 21
2.4 Semiparametric contextual MAB . . . . . . . . . . 23
2.4.1 Action-centered TS algorithm . . . . . . . . 25
2.4.2 BOSE algorithm . . . . . . . . . . . . . . . 28
3 Proposed method 31
3.1 Proposed algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
3.2 Proof . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
3.2.1 Stage (a) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
3.2.2 Stage (b) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
3.2.3 Stage (c) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
3.2.4 Stage (d) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
3.2.5 Stage (e) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
3.2.6 Stage (f) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
4 Simulation study 46
5 Real data analysis 50
5.1 Off-policy evaluation method . . . . . . . . . . . . 52
5.1.1 Assumptions . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
5.1.2 Algorithm : when L selects each arm uniformly
at random. . . . . . . . . . . . . . . 52
5.1.3 Algorithm 2 : when L does not select each
arm uniformly at random. . . . . . . . . . . 55
5.2 Application results . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
6 Concluding remarks 59
Abstract (in Korean) 64Docto
Macrophage polarization in obese diabetic patients and its potential role as a predictive marker of diabetic improvement after bariatric surgery
ํ์๋
ผ๋ฌธ (๋ฐ์ฌ) -- ์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ : ์๊ณผ๋ํ ์์์๊ณผํ๊ณผ, 2021. 2. ์ดํ์ค.Background: In the adipose tissue of obese patients, infiltration of macrophages is commonly observed, and among them, polarization of M1 macrophages, which have proinflammatory characteristics, is more prominent than that of anti-inflammatory M2 macrophages. Therefore, the purpose of this study was to analyze the polarization pattern of M1 macrophages and inflammation in visceral fat obtained during bariatric surgery in obese patients with diabetes in comparison to that of obese patients without diabetes, and to explore the possibility of M1 polarization as a preoperative predictor.
Methods: The study subjects were the experimental group (obese type patients with diabetes with a body mass index of 30 kg/m2 or higher), control group 1 (obese type patients without diabetes with a body mass index of 30 kg/m2 or higher), control group 2 (normal 45 body weight early gastric cancer patients with diabetes), and control group 3 (normal body weight early gastric cancer patients without diabetes). Stromal vascular fraction cells were isolated from visceral adipose tissue obtained during bariatric surgery (in control groups 2 and 3, during gastric cancer surgery), and M1 and M2 polarization was analyzed using flow cytometry. The number of macrophages and crown like structures (CLS) was confirmed by immunohistochemistry. Expression levels of M1 macrophage-related genes (NOS2, PELI1), and M2 macrophage-related genes (ARG1) were measured. Blood tests were performed in each group to measure inflammation indices (white blood cell count, neutrophil count, lymphocyte count, and C-reactive protein), and visceral fat area and subcutaneous fat area were measured usingl computed tomography. In the experimental group, the difference was determined by measuring glycosylated hemoglobin (HbA1c) levels before and 3 months after surgery, and the existing predictive clinical scores of surgical results, and the association of visceral fat with M1 polarization before surgery was confirmed.
Results: In total, 12 experimental groups, 8 control groups 1, 3 control groups 2, and 11 control groups 3 were enrolled. Flow cytometry results indicated that macrophages were the highest in the experimental group (5.77ยฑ2.49, P=0.0032). Immunohistochemistry analysis showed that the number of CLS was the significantly high in the experimental group (2.71ยฑ1.7, P<0.0001). In the experimental 46 group, a significant lowexpression level of the M2 gene (ARG1) was observed in the qRT-PCR (P=0.0085), and in the blood test, the leukocyte (9.51ยฑ1.82, P=0.0009), neutrophil (603.21ยฑ154.52, P=0.0047), lymphocyte (258.14ยฑ69.13, P=0.0020 counts were significantly the highest in the experimental group in comparing to the other groups. Computed tomography showed that the visceral fat mass (23.39ยฑ7.25, P<0.0001) was significantly the highest in the experimental group. There was a positive correlation between M1 polarization and HbA1c reduction at 3 months postoperatively (R=0.9048, P=0.0020).
Conclusion: In the visceral fat of obese type patients with diabetes, inflammatory response and M1 macrophage polarization were significantly higher than those observed in obese type patients without diabetes. Thus, it was confirmed that M1 polarization and inflammatory response of adipose tissue owing to obesity were related to diabetes in obese patients, and the possibility of M1 polarization is suggested as aapredictor of the outcome of bariatric surgery.๋ฐฐ๊ฒฝ: ๋น๋ง ํ์์ ์ง๋ฐฉ์กฐ์ง์์๋ ํํ ๋์์ธํฌ์ ์นจ์ค์ด ๊ด์ฐฐ๋๋ฉฐ, ๊ทธ ์ค ์ ์ผ์ฆ์ฑ ํน์ง์ ๊ฐ์ง M1 ๋์์ธํฌ ๋ถ๊ทนํ๊ฐ ํญ์ผ์ฆ์ฑ M2 ๋์์ธํฌ์ ๋ถ๊ทนํ๋ณด๋ค ๋๋๋ฌ์ง์ด ์ต๊ทผ ๋ณด๊ณ ๋๊ณ ์๋ค. ์ด์ ๋น๋งํ ๋น๋จ๋ณ ํ์์์ ๋น๋ง์์ ์ค ์ป์ด์ง ๋ด์ฅ์ง๋ฐฉ์ ํตํ์ฌ M1 ๋์์ธํฌ์ ๋ถ๊ทนํ ์์๊ณผ ์ผ์ฆ๋ฐ์์ ๋น๋ง์ด๋ฉด์ ๋น๋จ๋ณ์ ๋๋ฐํ์ง ์์ ํ์์ ๋น๊ตํด๋ถ์ํด๋ณด๊ณ ์์ ์ ์์ธก์ธ์๋ก์ M1 ๋ถ๊ทนํ์ ๊ฐ๋ฅ์ฑ์ ๋ชจ์ํด ๋ณด๊ณ ์ ํ๋ค.
๋ฐฉ๋ฒ: ์ฐ๊ตฌ๋์์๋ ์คํ๊ตฐ(์ฒด์ง๋์ง์ 30 kg/m2 ์ด์์ ๋น๋ง์ด๋ฉด์ ๋น๋จ๋ณ์ ๋๋ฐํ ํ์), ๋์กฐ๊ตฐ1 (์ฒด์ง๋์ง์ 30 kg/m2 ์ด์์ ๋น๋ง์ด๋ฉด์ ๋น๋จ๋ณ์ ๋๋ฐํ์ง ์์ ํ์), ๋์กฐ๊ตฐ2 (์ ์ ์ฒด์ค์ ๋น๋จ๋ณ์ ๋๋ฐํ ์กฐ๊ธฐ์์ ํ์), ๋์กฐ๊ตฐ3 (์ ์ ์ฒด์ค์ ๋น๋จ๋ณ์ ๋๋ฐํ์ง ์์ ์กฐ๊ธฐ์์ ํ์)์ผ๋ก ์ ํ์๋ค. ๋น๋ง๋์ฌ์์ ๋๋ ์์์์ ์ค ์ป์ด์ง๋ ๋ด์ฅ์ง๋ฐฉ์กฐ์ง์์ stromal vascular fraction (SVF)์ธํฌ๋ฅผ ๋ถ๋ฆฌํ์ฌ ์ ์ธํฌ๋ถ์์ ํตํ M1, M2 ๋ถ๊ทนํ ์์์ ๋ถ์ํ๊ณ , ๋ฉด์ญ์กฐ์งํํ๊ฒ์ฌ๋ฅผ ํตํ ๋์์ธํฌ ์ซ์ ๋ฐ crown like structures (CLS)๋ฅผ ํ์ธํ์์ผ๋ฉฐ, ์ค์๊ฐ ์คํฉํจ์์ฐ์๋ฐ์๋ฒ์ ํตํ์ฌ M1 ๋์์ธํฌ ์ฐ๊ด ์ ์ ์(NOS2, PELI1)์ M2 ๋์์ธํฌ ์ฐ๊ด ์ ์ ์(ARG1)๋ฅผ ์ธก์ ํ์๋ค. ๊ฐ ๊ตฐ์์ ํ์ก๊ฒ์ฌ๋ฅผ ์ค์ํ์ฌ ์ผ์ฆ์งํ(๋ฐฑํ๊ตฌ ์, ์ค์ฑ๊ตฌ ์, ๋ฆผํ๊ตฌ ์, C-๋ฐ์์ฑ ๋จ๋ฐฑ)์ ์ธก์ ํ๊ณ , ์ปดํจํฐ ๋จ์ธต์ดฌ์์ ํตํ์ฌ ๋ด์ฅ์ง๋ฐฉ๋, ํผํ์ง๋ฐฉ๋์ ์ธก์ ํ์๋ค. ์คํ๊ตฐ์์ ๊ธฐ์กด์ ์์ ์์์งํ ๋ฐ ์์ ์ , ์์ 3๊ฐ์ ํ ๋นํํ์์๋ฅผ ์ธก์ ํ์ฌ ์ฐจ์ด๊ฐ์ ๊ตฌํ๊ณ , ์์ ์ ๋ด์ฅ์ง๋ฐฉ์ M1 ๋์์ธํฌ์์ ์ฐ๊ด์ฑ์ ํ์ธํ์๋ค.
๊ฒฐ๊ณผ: ์คํ๊ตฐ 12๋ช
, ๋์กฐ๊ตฐ1 8๋ช
, ๋์กฐ๊ตฐ2 3๋ช
, ๋์กฐ๊ตฐ3 11๋ช
์ด ๋ฑ๋ก๋์๋ค. ์ ์ธํฌ๋ถ์ ๊ฒฐ๊ณผ ๋์์ธํฌ๋ ์คํ๊ตฐ์์ ๋์กฐ๊ตฐ์ ๋นํด ์ ์ํ๊ฒ ์ฆ๊ฐ๋์ด ์์๋ค(5.77ยฑ2.49, P=0.0032). ๋ฉด์ญ์กฐ์งํํ๊ฒ์ฌ ๊ฒฐ๊ณผ, ๋์์ธํฌ ๋ฐ CLS ๊ฐ์๋ ์คํ๊ตฐ์์ ๋์กฐ๊ตฐ๋ค์ ๋นํด ์ ์ํ๊ฒ ์ฆ๊ฐ๋์ด ์์๋ค (2.71ยฑ1.7, P<0.0001). ์คํ๊ตฐ์์ ์ค์๊ฐ ์คํฉํจ์์ฐ์๋ฐ์์์ M2 gene (ARG1)์ด ์ ์ํ๊ฒ ๋ฎ๊ฒ ๋ํ๋ฌ๊ณ (P=0.0085), ํ์ก๊ฒ์ฌ์์๋ ์คํ๊ตฐ์์ ๋ฐฑํ๊ตฌ ์(9.51ยฑ1.82, P=0.0009), ์ค์ฑ๊ตฌ ์(603.21ยฑ154.52, P=0.0047), ๋ฆผํ๊ตฌ ์(258.14ยฑ69.13, P=0.0020)๊ฐ ์ ์ํ๊ฒ ๋๊ฒ ๋ํ๋ฌ๋ค. ์ปดํจํฐ ๋จ์ธต์ดฌ์์์๋ ์คํ๊ตฐ์์ ๋ด์ฅ์ง๋ฐฉ๋(23.39ยฑ7.25, P<0.0001)์ด ์ ์ํ๊ฒ ๋๊ฒ ๋ํ๋ฌ๋ค. M1 ๋ถ๊ทนํ์ ์์ ํ 3๊ฐ์ ๋นํ ํ์์์ ๊ฐ์ ํญ์ ์ ์ํ ์์ ์๊ด ๊ด๊ณ๋ฅผ ๋ณด์๋ค(R=0.9048, P=0.0020).
๊ฒฐ๋ก : ๋น๋งํ ๋น๋จ๋ณ ํ์์ ๋ด์ฅ์ง๋ฐฉ์์ ๋น๋ง์ด๋ฉด์ ๋น๋จ๋ณ์ ๋๋ฐํ์ง ์์ ํ์์ ๋นํด์ ์ผ์ฆ๋ฐ์ ๋ฐ M1 ๋์์ธํฌ ๋ถ๊ทนํ ์์์ด ์ ์ํ๊ฒ ๋๊ฒ ํ์ธ๋์๋ค. ๋น๋ง ํ์์์, ๋น๋ง์ผ๋ก ์ธํ ์ง๋ฐฉ์กฐ์ง์ M1 ๋ถ๊ทนํ ๋ฐ ์ผ์ฆ๋ฐ์์ด ๋น๋จ๋ณ๊ณผ์ ๊ด๋ จ์ด ์์์ ํ์ธํ์๊ณ , ๋น๋ง์์ ์ ๊ฒฐ๊ณผ์ ๋ํ ์์ธก์ธ์๋ก์ M1 ๋ถ๊ทนํ์ ๊ฐ๋ฅ์ฑ์ ์ ์ํ์๋ค.ABSTRACT...........................................................................................i
CONTENTS..........................................................................................iii
LIST OF TABLES AND FIGURES.............................................................iv
INTRODUCTION...................................................................................1
MATERIALS AND METHODS................................................................5
RESULTS.............................................................................................11
DISCUSSION.......................................................................................26
REFERENCES......................................................................................35
ABSTRACT IN ENGLISH.......................................................................44Docto
๋ฃจ๋ถ์์ฌ์ด๋์ ์๋ก์ด ํญ์ฐ์ ํน์ฑ ์ฐ๊ตฌ์ ๋ฐฐ๋น์ฒด ํฉ์ฑ
ํ์๋
ผ๋ฌธ (์์ฌ)-- ์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ : ๊ตญ์ ๋์
๊ธฐ์ ๋ํ์ ๊ตญ์ ๋์
๊ธฐ์ ํ๊ณผ, 2018. 8. ๊น๋๋ง.Rubusoside (Ru, 13-O-ฮฒ-glucosyl-19-O-ฮฒ-D-glucosyl-steviol) is the main component of Rubus suavissmimus S. Lee (Roasaceae), which is known as Chinese sweet leaf. In this study, Ru was characterized as anti-cariogenic materials. Ru was produced from stevioside (Ste) using ฮฒ-galactosidase from Thermus thermophilus, which was expressed in E. coli BL21 (DE3) pLysS through lactose induction. The enzyme was purified by heat-treatment at 70โ for 15 min. The 73.3% of mesophilic proteins was eliminated and it showed 85.3% activity yield. Enzyme reaction was carried out with immobilized ฮฒ-galactosidase and Ru was purified with medium performance liquid chromatography (MPLC) equipped with ESLD detector. Ru at 50 mM showed 97.1 ยฑ 0.2% inhibition activity against 0.1 U/mL mutanscrase from Streptococcus mutans. It was shown competitive inhibition activity with IC50 of 2.3 mM and Ki value of 1.1 ยฑ 0.2 mM. MIC and MBC of Ru against S. mutans growth were 7 mM and 10 mM, respectively. MBC was higher than MIC, that is, Ru inhibits S. mutans as a bacteriostatic agent. Additionally, fructosyl-rubusoside (Ru-Frcs) was synthesized using levansucrase from Leuconostoc mesenteroides to improve the taste of rubusoside. Optimal condition for synthesizing Ru-Frcs was 217.8 mM Ru, 723.2 mM sucrose and 22.8 U/mL levanuscrase with 33.5% conversion. Purified Ru-Frc was prepared with high-performance liquid chromatography (HPLC) equipped with NH2 column at flow rate of 4 mL/min. The structure of Ru-Frc 1 and Ru- Frc 2 were confirmed with nuclear magnetic resonance (NMR) Spectrometer 850 MHz as 13-O-[ฮฒ-fructofuranosyl-(2โ6)-ฮฒ-D-glucosyl]-19-O-ฮฒ-D-glucosyl-steviol), 13-O-ฮฒ-D-glucosyl-19-O-[ฮฒ-fructofuranosyl-(2โ6)-ฮฒ-D-glucosyl]-steviol, respectively.Review of Literature 1
1. Steviol glycosides 1
1.1. Stevioside 3
1.2. Rubusoside 4
2. ฮฒ-galactosidase from Thermus thermophilus 7
3. Mutansucrase from Streptococcus mutans 8
4. Levansucrase from Leuconostoc mesenteroides 9
5. Hypothesis and objectives 10
Materials and Methods 11
1. Preparation of rubusoside 11
1.1. Expression of ฮฒ-galactosidase (ฮฒ-glypi gene) in E.coli 11
1.2. ฮฒ-galactosidase hydrolytic activity assay 12
1.3. Immobilization of ฮฒ-galactosidase 12
1.4. Production and purification of rubusoside 13
2. Study for anti-cariogenicity of rubusoside 14
2.1. Preparation of mutansucrase from Streptococcus mutans 14
2.2. Purification of mutansucrase 14
2.3. Characterization of mutansucrase 15
2.4. Inhibition activity of rubusoside against mutansucrase 15
2.5. Antimicrobial susceptibility test for S. mutans 17
2.6. Minimum inhibition concentration (MIC) and minimum bactericidal concentration (MBC) test for S. mutans 17
3. Synthesis and characterization of fructosyl-rubusoside (Ru-Frcs) 19
3.1. Expression of levansucrase (m1ft gene) in E. coli 19
3.2. Levansucrase hydrolytic activity assay 19
3.3. Synthesis of Ru-Frcs using levansucrase 20
3.4. Optimization for acceptor reaction using response surface methodology (RSM) 21
3.5. Purification of Ru-Frcs 22
3.6. Structural elucidation of Ru-Frcs 23
Results and Discussion 24
1. Preparation of rubusoside 24
1.1. Expression and partial purification of ฮฒ-galactosidase 24
1.2. Production of rubusoside 28
2. Study for anti-cariogenicity of rubusoside 30
2.1. Characterization of mutansucrase from S. mutans 30
2.2. Inhibition activity of rubusoside against mutansucrase 30
2.3. Antimicrobial susceptibility test for S. mutans 34
3. Synthesis and characterization of fructosyl-rubusoside (Ru-Frcs) 37
3.1. Synthesis and optimization of Ru-Frcs using levansucrase 37
3.2. Purification and structural elucidation of Ru-Frcs 44
Conclusion 50
References 52
Abstract in Korean 59Maste
๋ฉ์์ง์ ์์ํจ๊ณผ ๊ตฌ์ฒด์ฑ์ ์ค์ฌ์ผ๋ก
ํ์๋
ผ๋ฌธ (์์ฌ) -- ์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ : ์ฌํ๊ณผํ๋ํ ์ธ๋ก ์ ๋ณดํ๊ณผ, 2021. 2. ๊นํ์.์ด ์ฐ๊ตฌ๋ ๊ฒฝ์ฐฐ ํ๋ณด๋ฌผ์ ๋ฉ์์ง ํน์ฑ์ ๋์ถํ๊ณ , ๊ทธ๋ฌํ ๋ฉ์์ง ํน์ฑ์ด ๊ฒฝ์ฐฐ ํ๋ณด๋ฌผ์ ํ์ฐ๊ณผ ์ค๋์ ๋ฏธ์น๋ ์ํฅ์ ๊ฒฝํ์ ์ผ๋ก ๊ฒ์ฆํ๋ค. ์์
๋ฏธ๋์ด๋ฅผ ํ์ฉํ ๊ฒฝ์ฐฐ์ ํ๋ณดํ๋์ ๊ด์์ ๋ฒ์ฃ์๋ฐฉ์ ์ฑ๊ฒฉ์ ์ง๋ ์ค์ํ ์น์ํ๋์์๋ ๋ถ๊ตฌํ๊ณ , ๊ฒฝ์ฐฐ ํ๋ณด๋ฌผ ๊ทธ ์์ฒด์ ๋ฉ์์ง ํน์ฑ์ ๊ธฐ์ธํ ํ์ฐ๊ณผ ์ค๋ ํจ๊ณผ๋ฅผ ์ดํด๋ณธ ์ฐ๊ตฌ๋ ๋ถ์กฑํ๊ธฐ ๋๋ฌธ์ด๋ค.
๊ตฌ์ฒด์ ์ผ๋ก, ๋ค๋ฅธ ์ ๋ถ ํ๋ณด๋ฌผ๊ณผ ์ฐจ๋ณํ๋๋ ๊ฒฝ์ฐฐ ํ๋ณด๋ฌผ์ ๋ํ์ ์ธ ๋ฉ์์ง ํน์ฑ์ผ๋ก ์์ํจ(vividness)๊ณผ ๊ถ๊ณ ์ ๊ตฌ์ฒด์ฑ(recommendation specificity)์ ๋์ถํ๋ค. ๋์๊ฐ ๊ฒฝ์ฐฐ ํ๋ณด๋ฌผ์ด ์ด์ผ๊ธฐ(narrative)์ ํ์์ ์ง๋ ์์
๋ฏธ๋์ด ๋ฉ์์ง์์ ๊ท๋ช
ํ๊ณ , ์ด์ผ๊ธฐ์ ํจ๊ณผ๋ ์์ฉ์์ ๋ชฐ์
(transportation) ๊ณผ์ ์ ํตํด ๋ฐ์ํ๋ค๋ ๊ธฐ์กด์ ์ด๋ก ์ ยท๊ฒฝํ์ ์ฐ๊ตฌ์ ์ฃผ๋ชฉํ์ฌ ๊ฒฝ์ฐฐ ํ๋ณด๋ฌผ์ ํ์ฐ ๋ฐ ์ค๋ ํจ๊ณผ๋ ์์ฉ์์ ๋ชฐ์
์ ํตํด ๋ํ๋ ๊ฒ์ด๋ผ๊ณ ์์ธกํ๋ค. ๋ํ ๊ฒฝ์ฐฐ์ ๋ํ ๊ธฐ์กด ํ๋ ๋ฐ ๋ชฐ์
์ฑ(transportability)๊ณผ ๊ฐ์ ์ด์ผ๊ธฐ ์์ฉ์์ ๊ฐ์ธ์ ํน์ฑ์ด ๊ฒฝ์ฐฐ ํ๋ณด๋ฌผ์ ๋ฉ์์ง ํน์ฑ์ด ๋ชฐ์
์ ๋ฏธ์น๋ ์ํฅ์ ์ด๋ ํ ์กฐ์ ํจ๊ณผ๋ฅผ ๊ฐ๋์ง ํ์ํ๋ค. ์ด์ ๊ฐ์ ์กฐ์ ๋ ๋งค๊ฐํจ๊ณผ(moderated mediation)๋ฅผ ํตํด ๋ํ๋ ์ ์๋ ๊ฒฝ์ฐฐ ํ๋ณด๋ฌผ์ ํ์ฐ ํจ๊ณผ๋ ์์ฉ์๋ค์ด ๊ฒฝ์ฐฐ ํ๋ณด๋ฌผ์ ๋ํด ๊ฐ๊ฒ ๋๋ ๋ํ ์๋ ๋ฐ ๊ณต์ ์๋๋ฅผ ํตํด, ๊ฒฝ์ฐฐ ํ๋ณด๋ฌผ์ ์ค๋ ํจ๊ณผ๋ ์ฌ๋๋ค์ ๊ฒฝ์ฐฐ ํ๋ณด๋ฌผ์ ๋ํด ์ธ์ง๋ ํจ๊ณผ์ฑ ๋ฐ ๊ฒฝ์ฐฐ์ ๋ขฐ๋๋ฅผ ํตํด ํ์ธํ๊ณ ์ ํ๋ค.
์ด๋ฅผ ์ํด ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ๋ 2(์์ํจ[์คํ์ฐธ์ฌ์ ๊ฐ]: ๋์ vs. ๋ฎ์)ร2(๊ถ๊ณ ์ ๊ตฌ์ฒด์ฑ[์คํ์ฐธ์ฌ์ ๊ฐ]: ๋์ vs. ๋ฎ์)ร2(๊ฒฝ์ฐฐ ํ๋ณด๋ฌผ ๋ด์ฉ[์คํ์ฐธ์ฌ์ ๋ด]: ๊ฒ๊ฑฐ vs. ๊ตฌ์กฐ)์ ํผํฉ ์ค๊ณ(mixed design) ์คํ์ ์ค์ํ๋ค. ์ฐ๊ตฌ ๊ฒฐ๊ณผ, ๊ฒฝ์ฐฐ ํ๋ณด๋ฌผ์ ๋ฉ์์ง ํน์ฑ ์ค ์์ํจ์ด ๋ชฐ์
์ ๊ฑฐ์ณ ๋ํ ์๋, ๊ณต์ ์๋, ์ธ์ง๋ ํจ๊ณผ์ฑ, ๊ฒฝ์ฐฐ์ ๋ขฐ๋์ ์ ์ ์ธ ํจ๊ณผ๋ฅผ ๊ฐ์ก์ผ๋ฉฐ, ์ด๋ฌํ ํจ๊ณผ๋ ๊ฒฝ์ฐฐ์ ๋ํ ๊ธฐ์กด์ ํ๋๊ฐ ๋ ์ฐํธ์ ์ธ ์ฌ๋์๊ฒ์๋ง ๋ํ๋ฌ๋ค. ์ฐ๊ตฌ ๊ฒฐ๊ณผ๊ฐ ํ์ฐ ๋ฐ ์ค๋ ์ปค๋ฎค๋์ผ์ด์
์์์ ๋ฉ์์ง ํจ๊ณผ ์ด๋ก , ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ์์
๋ฏธ๋์ด๋ฅผ ํ์ฉํ ์ ๋ต์ ์ปค๋ฎค๋์ผ์ด์
๋ฐฉ์์ ๋ํด ๊ฐ๋ ์ด๋ก ์ ยท์ค์ฒ์ ํจ์๋ฅผ ๋
ผ์ํ๋ค.This study examined how message features affect the virality and persuasiveness of online police promotional videos that feature police officers arresting criminals or rescuing citizens and present their testimonials. Specifically, the study tested how (a) the vividness of the testimonials of police officers and (b) the specificity of recommendations to call 112 shape the extent to which such narrative-based police videos trigger social sharing and facilitate persuasion by prompting transportation into the videos. The study also explored how individual differences, such as prior attitudes toward police and transportability, moderate the indirect effects of message vividness and recommendation specificity on diffusion and persuasion via narrative transportation. An online experiment (N = 538) was conducted with a 2 (vividness [between-subjects]: high vs. low [audiovisual vs. text testimonial]) ร 2 (recommendation specificity [between-subjects]: high vs. low [detailed vs. brief information about how to call 112]) ร 2 (video topic[within-subjects]: arrest vs. rescue) mixed design. The results showed that prior attitudes toward police moderated the indirect effect of message vividness on diffusion and persuasion via narrative transportation. Specifically, individuals who watched more vivid police promotional videos, as compared to those exposed to less vivid videos, experienced greater narrative transportation, which in turn led them to (a) report higher intention to talk about and share the videos with their social networks and (b) perceive the videos more persuasive and show greater trust in police, but only among those who had unfavorable prior attitudes toward police. Such moderated mediation effects were not found among individuals who had more favorable police attitudes. The findings are discussed in light of their theoretical and practical implications.์ 1 ์ฅ ์ ๋ก 1
์ 1 ์ ์ฐ๊ตฌ์ ๋ฐฐ๊ฒฝ 1
์ 2 ์ ์ฐ๊ตฌ์ ๋ชฉ์ 4
์ 2 ์ฅ ์ด๋ก ์ ๋ฐฐ๊ฒฝ 12
์ 1 ์ ๊ฒฝ์ฐฐ ํ๋ณด๋ฌผ์ ๋ฉ์์ง ํน์ฑ 12
1. ์์ํจ 12
2. ๊ถ๊ณ ์ ๊ตฌ์ฒด์ฑ 14
์ 2 ์ ๊ฒฝ์ฐฐ ํ๋ณด๋ฌผ์ ๋ฉ์์ง ํจ๊ณผ 17
1. ๊ฒฝ์ฐฐ ํ๋ณด๋ฌผ์ ํ์ฐ ํจ๊ณผ: ๋ํ, ๊ณต์ 17
2. ๊ฒฝ์ฐฐ ํ๋ณด๋ฌผ์ ์ค๋ ํจ๊ณผ: ์ธ์ง๋ ํจ๊ณผ์ฑ, ๊ฒฝ์ฐฐ์ ๋ขฐ๋ 19
์ 3 ์ ๊ฒฝ์ฐฐ ํ๋ณด๋ฌผ์ ๋ฉ์์ง ํน์ฑ์ด ํ์ฐ๊ณผ ์ค๋์ ๋ฏธ์น๋ ์ํฅ 21
1. ์์ํจ์ด ํ์ฐ๊ณผ ์ค๋์ ๋ฏธ์น๋ ์ํฅ 21
2. ๊ถ๊ณ ์ ๊ตฌ์ฒด์ฑ์ด ํ์ฐ๊ณผ ์ค๋์ ๋ฏธ์น๋ ์ํฅ 23
์ 4 ์ ๋ชฐ์
์ ๋งค๊ฐํจ๊ณผ 25
1. ๋ชฐ์
25
2. ๊ฒฝ์ฐฐ ํ๋ณด๋ฌผ์ ํ์ฐ๊ณผ ์ค๋์ ๋ชฐ์
์ด ๊ฐ๋ ๋งค๊ฐํจ๊ณผ 26
์ 5 ์ ๊ฒฝ์ฐฐ์ ๋ํ ๊ธฐ์กด ํ๋์ ๋ชฐ์
์ฑ์ ์กฐ์ ํจ๊ณผ 30
1. ๋ชฐ์
์ ๋ํด ๊ธฐ์กด์ ํ๋๊ฐ ๊ฐ๋ ์กฐ์ ํจ๊ณผ 30
2. ๋ชฐ์
์ ๋ํด ๋ชฐ์
์ฑ์ด ๊ฐ๋ ์กฐ์ ํจ๊ณผ 33
์ 3 ์ฅ ์ฐ๊ตฌ๋ฌธ์ ๋ฐ ์ฐ๊ตฌ๊ฐ์ค 36
์ 1 ์ ์ฐ๊ตฌ๋ฌธ์ ๋ฐ ์ฐ๊ตฌ๊ฐ์ค 36
1. ๊ฒฝ์ฐฐ ํ๋ณด๋ฌผ์ ๋ฉ์์ง ํน์ฑ์ด ๋ชฐ์
์ ๋ฏธ์น๋ ์ํฅ 36
2. ๊ฒฝ์ฐฐ ํ๋ณด๋ฌผ์ ๋ฉ์์ง ํน์ฑ์ด ๋ชฐ์
์ ๋ฏธ์น๋ ์ํฅ์ ๋ํ ๊ฒฝ์ฐฐ์ ๋ํ ๊ธฐ์กด ํ๋์ ๋ชฐ์
์ฑ์ ์กฐ์ ํจ๊ณผ 37
3. ๊ฒฝ์ฐฐ ํ๋ณด๋ฌผ์ ๋ํ ๋ชฐ์
์ด ํ์ฐ๊ณผ ์ค๋์ ๋ฏธ์น๋ ์ํฅ 38
์ 2 ์ ์ฐ๊ตฌ๋ชจํ 39
์ 4 ์ฅ ์ฐ๊ตฌ๋ฐฉ๋ฒ 40
์ 1 ์ ์คํ ์ค๊ณ ๋ฐ ์ ์ฐจ 40
1. ์คํ ์ค๊ณ 40
2. ์คํ ์ฐธ๊ฐ์ ๋ฐ ์คํ ์งํ ์ ์ฐจ 41
์ 2 ์ ์คํ ์๊ทน 42
์ 3 ์ ์ฃผ์ ๋ณ์ธ์ ์ธก์ 51
1. ์ข
์๋ณ์ธ 51
2. ๋งค๊ฐ๋ณ์ธ: ๋ชฐ์
54
3. ์กฐ์ ๋ณ์ธ 55
4. ๊ณต๋ณ์ธ(covariates) 56
์ 4 ์ ์๋ฃ ๋ถ์ ๋ฐฉ๋ฒ 59
์ 5 ์ฅ ์ฐ๊ตฌ๊ฒฐ๊ณผ 61
์ 1 ์ ์๊ด๊ด๊ณ ๊ฒ์ฆ 61
์ 2 ์ ๊ฐ์ค ๊ฒ์ฆ ๊ฒฐ๊ณผ 63
1. ๊ฒฝ์ฐฐ ํ๋ณด๋ฌผ์ ๋ฉ์์ง ํน์ฑ์ด ๋ชฐ์
์ ๋ฏธ์น๋ ์ํฅ 66
2. ๊ฒฝ์ฐฐ ํ๋ณด๋ฌผ์ ๋ฉ์์ง ํน์ฑ์ด ๋ชฐ์
์ ๋ฏธ์น๋ ์ํฅ์ ๋ํ ๊ฒฝ์ฐฐ์ ๋ํ ๊ธฐ์กด ํ๋์ ๋ชฐ์
์ฑ์ ์กฐ์ ํจ๊ณผ 67
3. ๊ฒฝ์ฐฐ ํ๋ณด๋ฌผ์ ๋ํ ๋ชฐ์
์ด ํ์ฐ๊ณผ ์ค๋์ ๋ฏธ์น๋ ์ํฅ 69
4. ๊ฐ์ค ๊ฒ์ฆ ๊ฒฐ๊ณผ ์ข
ํฉ 69
์ 6 ์ฅ ๊ฒฐ๋ก ๋ฐ ๋
ผ์ 73
์ 1 ์ ์ฐ๊ตฌ ๋ด์ฉ์ ์์ฝ 73
์ 2 ์ ๊ฐ์ค ๊ฒ์ฆ ๊ฒฐ๊ณผ์ ๋ํ ๋
ผ์ 74
1. ๊ฒฝ์ฐฐ ํ๋ณด๋ฌผ์ ๋ฉ์์ง ํน์ฑ์ด ๋ชฐ์
์ ๋ฏธ์น๋ ์ํฅ 74
2. ๊ฒฝ์ฐฐ ํ๋ณด๋ฌผ์ ๋ฉ์์ง ํน์ฑ์ด ๋ชฐ์
์ ๋ฏธ์น๋ ์ํฅ์ ๋ํ ๊ฒฝ์ฐฐ์ ๋ํ ๊ธฐ์กด ํ๋์ ๋ชฐ์
์ฑ์ ์กฐ์ ํจ๊ณผ 76
3. ๊ฒฝ์ฐฐ ํ๋ณด๋ฌผ์ ๋ํ ๋ชฐ์
์ด ํ์ฐ๊ณผ ์ค๋์ ๋ฏธ์น๋ ์ํฅ 78
์ 3 ์ ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์ ํ๊ณ ๋ฐ ํ์ ์ฐ๊ตฌ๋ฅผ ์ํ ์ ์ธ 79
๋ถ๋ก 1: ์คํ์๊ทน๋ฌผ์ ์์ํจ ์ฒ์น 82
๋ถ๋ก 2: ์คํ์๊ทน๋ฌผ์ ๋ฉ์์ง ํน์ฑ 85
์ฐธ๊ณ ๋ฌธํ 94
Abstract 104Maste
4๋ ์ค์ฆ์งํ ๋ณด์ฅ์ฑ ๊ฐํ์ ์ฑ ์ดํ ์๋ฃ์ด์ฉ ํํ์ฑ ๋ฐ ๊ณผ๋ถ๋ด์๋ฃ๋น ๋ฐ์๋ฅ ๋ณํ
ํ์๋
ผ๋ฌธ(์์ฌ)--์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ :๋ณด๊ฑด๋ํ์ ๋ณด๊ฑดํ๊ณผ(๋ณด๊ฑด์ ์ฑ
๊ด๋ฆฌํ์ ๊ณต),2019. 8. ์ดํ์ง.ํ๊ตญ ๊ฑด๊ฐ๋ณดํ์ ๋ฎ์ ๋ณด์ฅ์ฑ์ ์ง์์ ์ผ๋ก ๋ฌธ์ ๋ก ์ ๊ธฐ๋์ด ์๋ค. ์ ๋ถ๋ ๊ฑด๊ฐ๋ณดํ์ ๋ฎ์ ๋ณด์ฅ์ฑ์ ๊ฐ์ ํ๊ธฐ ์ํด ์๋ฃ๋น ์ง์ถ์ด ํฐ 4๋ ์ค์ฆ์งํ(์, ์ฌ์ฅ์งํ, ๋ํ๊ด์งํ, ํฌ๊ท๋์น์งํ)์ ์ค์ฌ์ผ๋ก 2013๋
์์ 2016๋
๊น์ง 4๋ ์ค์ฆ์งํ ๋ณด์ฅ์ฑ ๊ฐํ์ ์ฑ
์ ์ํํ์๋ค.
์ด ์ฐ๊ตฌ๋ 4๋ ์ค์ฆ์งํ ๋ณด์ฅ์ฑ ๊ฐํ์ ์ฑ
์ํ ์ดํ ์ ์ฑ
๋์์์ ๋น ๋์์์ ์๋ฃ์ด์ฉ์ ์ํ์ ํํ์ฑ ๋ฐ ๊ณผ๋ถ๋ด์๋ฃ๋น ๋ฐ์๋ฅ ์ ๋ณํ ์ถ์ด๋ฅผ ํ์
ํ์ฌ ์ดํ์ ๋ณด์ฅ์ฑ ๊ฐํ์ ์ฑ
๋์ ์๋ฆฝ์ ๊ธฐ์ด์๋ฃ๋ฅผ ์ ๊ณตํ๊ณ ์ ํ์๋ค.
์ฐ๊ตฌ ๊ฒฐ๊ณผ, ์ ์ฑ
๋์์์ ์ธ๋ ์ด์ฉ ํ์๋ ๊พธ์คํ ์ ์๋์ธต์ ์ ๋ฆฌํ ๋ถํํ์ด ๋ํ๋ฌ๊ณ , ์ ์ฑ
๋น๋์์์ ์ธ๋ ์ด์ฉ ํ์๋ ๋์ฒด๋ก ๊ณ ์๋์ธต์ ์ ๋ฆฌํ ๋ถํํ์ด ๋ํ๋ฌ์ง๋ง ํต๊ณ์ ์ผ๋ก ์ ์ํ์ง ์์๋ค. ๋ํ ์ํ๋น ๋๋น ์๋ฃ๋น ์ง์ถ์ด 40% ์ด์์ธ ๊ฒฝ์ฐ ๊ณผ๋ถ๋ด์๋ฃ๋น ๋ฐ์์ผ๋ก ์ ์ํ์์ ๋, ์ ์ฑ
๋น๋์์ ๊ฐ๊ตฌ์ ๊ณผ๋ถ๋ด์๋ฃ๋น ๋ฐ์๋ฅ ์ด ์ ์ฑ
๋์์ ๊ฐ๊ตฌ์ ๋นํด ๋๊ฒ ๋ํ๋ฌ์ผ๋ฉฐ, ์ ์๋์ธต์ ๋์ฑ ์ง์ค๋ ์์์ ๋ณด์๋ค.
์ด๋ฌํ ๊ฒฐ๊ณผ๋ ํฅํ ์งํ ์ค์ฌ๋ณด๋ค๋ ํ์์ ๋ถ๋ด์ด ํฐ ์๋น์ค๋ฅผ ์ค์ฌ์ผ๋ก ๊ฑด๊ฐ๋ณดํ์ ๋ณด์ฅ์ฑ ๊ฐํ๊ฐ ํ์ํ๊ณ ์๋ ์์ค์ด ๋ฎ์ ๊ณ์ธต์ ์๋ฃ๋น ๋ถ๋ด์ ์ค์ด๊ธฐ ์ํ ์ ์ฑ
๋ฐฉ์์ด ๋ง๋ จ๋์ด์ผ ํจ์ ์์ฌํ๋ค. ๋ ๋์๊ฐ ํฅํ ์ ์ฒด ๋์์ ๋ํ ์๋ฃ์ ๊ทผ์ฑ ๋ฐ ๊ฐ๊ตฌ๊ฐ ๊ฒฝํํ๋ ๊ฒฝ์ ์ ์ํ์ ๋ํ ์ง์์ ์ธ ๊ด์ฌ๊ณผ ์ด์ ๊ธฐ๋ฐํ ์ ์ฑ
์๋ฆฝ์ด ํ์ํจ์ ์์ฌํ๋ค.In South Korea, low coverage of National health insurance has been a constant problem. In order to improve the coverage of national health insurance, Ministry of health and welfare has implemented the 'Plan to strengthen the four major diseases' and enhanced the coverage of the four major diseases with high medical expenditure from 2013 to 2016.
The purpose of this study is to analyze the horizontal equity of healthcare utilization and incidence of the household catastrophic health expenditure 2013 to 2016 using the Korean Health Panel (KHP).
The results of this study showed that the outpatient and inpatient utilization equity of non-policy beneficiaries have not been improved, the incidence of catastrophic health expenditure was higher than that of the beneficiaries, and concentrated in the low income groups. In addition, healthcare utilization equity and the incidence of catastrophic health expenditure of policy beneficiaries were not improved.
These results suggest that policy improvement should be taken to reduce the burden of medical expenses for those with lower income levels, to strengthen the financial protection function of national health insurance. Further, it suggests that there is a need for continuous monitoring of health service accessibility and financial protection.I. ์๋ก 1
1. ์ฐ๊ตฌ๋ฐฐ๊ฒฝ ๋ฐ ํ์์ฑ 1
2. ์ฐ๊ตฌ ๋ชฉ์ 4
II. ๊ด๋ จ๋ฌธํ๊ณ ์ฐฐ 6
1. ์๋ฃ์ด์ฉ์ ํํ์ฑ 6
1.1. ์ด๋ก ์ ๊ณ ์ฐฐ 6
1.2. ๊ตญ๋ด ์ ํ์ฐ๊ตฌ 8
2. ๊ณผ๋ถ๋ด์๋ฃ๋น 11
2.1. ์ด๋ก ์ ๊ณ ์ฐฐ 11
2.2. ๊ตญ๋ด ์ ํ์ฐ๊ตฌ 12
III. ์ฐ๊ตฌ๋ฐฉ๋ฒ 14
1. ์๋ฃ์ ๋ฐ ์ฐ๊ตฌ๋์ 14
1.1. ์๋ฃ์ 14
1.2. ์ฐ๊ตฌ๋์ 14
2. ๋ถ์๋ฐฉ๋ฒ 16
2.1. ์๋ฃ์ด์ฉ์ ์ํ์ ํํ์ฑ 16
2.2. ๊ณผ๋ถ๋ด์๋ฃ๋น 18
3. ๋ณ์์ ์ ์ 20
3.1. ์๋ฃ์ด์ฉ์ ํํ์ฑ 20
3.2. ๊ณผ๋ถ๋ด์๋ฃ๋น 22
IV. ์ฐ๊ตฌ ๊ฒฐ๊ณผ 23
1. ์ฐ๊ตฌ๋์์์ ์ผ๋ฐ์ ํน์ฑ 23
1.1. ๊ฐ์ธ ๋จ์ 23
1.2. ๊ฐ๊ตฌ ๋จ์ 27
2. ์๋ฃ์ด์ฉ์ ํํ์ฑ ๋ถ์ 29
2.1. ์ธ๋ ์ด์ฉ ํ์ 30
2.2. ์
์ ์ด์ฉ ํ์ 33
3. ๊ณผ๋ถ๋ด์๋ฃ๋น ๋ถ์ 36
3.1. ์๋ฃ๋น ์ง์ถ ๋ถ์ 36
3.2. ๊ณผ๋ถ๋ด์๋ฃ๋น ๋ฐ์ ์ถ์ด 37
3.3. ๊ฑด๊ฐ๋ฌธ์ ํน์ฑ๋ณ ๊ณผ๋ถ๋ด์๋ฃ๋น ๋ฐ์ ์ง์ค๋ 41
V. ๊ณ ์ฐฐ ๋ฐ ๊ฒฐ๋ก 45
1. ์ฐ๊ตฌ๊ฒฐ๊ณผ์ ๋ํ ๊ณ ์ฐฐ 45
1.1. ์๋ฃ์ด์ฉ์ ์ํ์ ํํ์ฑ 45
1.2. ๊ณผ๋ถ๋ด์๋ฃ๋น 47
2. ์ฐ๊ตฌ์ ์ ํ์ ๋ฐ ์์ 49
3. ๊ฒฐ๋ก 51
VI. ์ฐธ๊ณ ๋ฌธํ 52
VII. ๋ถ๋ก 56
Abstract 58Maste
Island Water Environmental Plan Based on Rainwater Management System : Focusing on Woo-Jeon Village in Jeung-Do
ํ์๋
ผ๋ฌธ (์์ฌ)-- ์์ธ๋ํ๊ต ํ๊ฒฝ๋ํ์ : ํ๊ฒฝ์กฐ๊ฒฝํ๊ณผ, 2014. 8. ์ด์ ๋ฏธ.3,201๊ฐ์ ๋ฌํ๋ ์ฐ๋ฆฌ๋๋ผ์ ๋์์ง์ญ์ ์๋ก๋ถํฐ ์ง๋ฆฌ์ ํน์ฑ์ ๊ณ ์ง์ ์ธ ๋ฌผ๋ฌธ์ ๋ก ๋ถํธ์ ๊ฒช์ด ์๊ณ ์ด๋ฅผ ํด๊ฒฐํ๊ธฐ ์ํด 1988๋
๋ถํฐ ์ข
ํฉ๊ฐ๋ฐ๊ณํ์ ํตํด ๊ธ์ยท์ ๊ธฐ์์ค ๋ฑ ์ํ ๊ธฐ๋ฐ ์์ค์ ํ์ถฉํด ์๋ค. ํ์ง๋ง ์ต๊ทผ ํ๋์ ๋ผ์ดํ ์คํ์ผ๋ก์ ๋ณํ์ ๋์์ง์ญ์ ๊ด๊ด๊ฐ๋ฐํ๋ก ์ธํด ๋ฌผ ๋ถ์กฑ ๋ฌธ์ ๊ฐ ๋ ๊ทน์ฌํด์ก๋ค. ๋ฟ๋ง ์๋๋ผ ๊ฐ๋ฐ๋ก ์ธํ ๋ถํฌ์์ธต์ ์ฆ๊ฐ์ ๊ธฐ์กด ์ํ๊ฒฝ์ ๋ถ์ ์ ๋ณํ๋ ์์ํ์ ๋จ์ ์ํค๊ณ ์ํ๊ณ๋ฅผ ์ํํ๊ณ ์๋ค.
ํ์ฌ ๋์์ง์ญ์์๋ ์งํ์, ์งํ์, ํด์๋ด์ํ ๊ธฐ์ , ๋น๋ฌผ๊ด๋ฆฌ๋ฅผ ํตํ ์ฉ์๊ณต๊ธ๋ฐฉ๋ฒ์ ์ฌ์ฉํ๊ณ ์๋๋ฐ ์ ์์ง์ ์งํ ๊ด์ ๊ฐ๋ฐ, ํด์๋ด์ํ ์์ค ๋ฑ์ ๊ฐ๋ฐ์ ๋น์ฉ์ด ๋ง์ด ๋ค๊ณ , ์ง์ค์ ๋ฌผ ๊ด๋ฆฌ๋ฒ์ผ๋ก ์ค์ ์์คํ
์ ๋ฌธ์ ๊ฐ ์๊ฒผ์ ๋ ๋จ์๊ฐ ๋์ด ๋์์ง์ญ ์ฃผ๋ฏผ๋ค์ ์ํํ๊ฒฝ์ ์ํํ๋ ๋ฑ ์์ ์ฑ์ด ํฌ๊ฒ ๋จ์ด์ง๋ ๊ฒฝํฅ์ด ์๋ค. ์ด์ ๋ฐํด ๋ถ์ฐ์ ๋น๋ฌผ๊ด๋ฆฌ๋ ๋น๊ต์ ์ ์ง๋น์ฉ์ด ์ ๊ณ ์ ๋ฌธ๊ฐ๊ฐ ์๋ ์ฃผ๋ฏผ๋ ๋ฌผ ๊ด๋ฆฌ์ ์ ๊ทน ์ฐธ์ฌํ ์ ์๋ ๋ฐฉ๋ฒ์ด๋ฉฐ, ์ํ๊ณ์ ํ๊ฒฝ์ ๋ณด์กดํ๋๋ฐ๋ ํฐ ๋์์ด ๋๋ค.
๋ฐ๋ผ์ ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ๋ ๋น๋ฌผ๊ด๋ฆฌ ์์คํ
์ ์ธ ๊ฐ์ง ๊ธฐ๋ฅ์ธ ์ง์, ์ ํ, ์นจํฌ ๊ธฐ๋ฅ์ ํ์ฉํ ์ํ๊ฒฝ ๊ณํ์ ํตํด ์ฒซ์งธ, ๋ณด์กฐ์ฉ์๊ณต๊ธ์์ ํ๋ณดํ์ฌ ๋์์ง์ญ์ ์ฉ์๊ณต๊ธ์ ๋ถ์์ ๋ฌธ์ ๋ฅผ ํด๊ฒฐํ๊ณ , ๋์งธ, ๊ฐ๋ฐ๋ก ์ธํ ์์ํ ์ฒด๊ณ์ ํ๊ดด๋ฅผ ๊ฐ์ ํ๋ฉฐ, ๋ง์ง๋ง์ผ๋ก ์ง์ญ ์์ฐ์ธ ์ํ๊ฒฝ ์์๋ฅผ ์ฌ์ํ์ฌ ์น์ ์ปค๋ฎค๋ํฐ ๊ณต๊ฐ์ ํ๋ณต์ผ๋ก ๋ง์ ์ฃผ๋ฏผ๋ค์ ์ ํต์ ์ธ ์ํ๊ด์ต์ ๋ณด์กดํ๊ณ ์ ํ์๋ค.
๋จผ์ ๊ธฐ์กด์ ๋์์ง์์ ํ์ฉํ์๋ ๋น๋ฌผํฑํฌ์ ์ฒ๋ง์ ๋น๋ฌผ๋ฐ์ด, ํํต์ ์ฌ๋ฐฐ์นํ๊ณ ๊ด๋ฆฌํ์ฌ ๋น๋ฌผ์ ์ฐจ์ง ํ ์ ์๋๋ก ํ์๋ค. ์ง๋ถ์ ์ง์๋ฉด์ผ๋ก ํ์ฌ ์ง์๋ ๋น๋ฌผ์ ์์๋ ๊ณต๊ธ๋์ ์ต์ 31%์์ ์ต๋ 66%๊น์ง ๋์ฒดํ ์ ์์ด ๋ณด์กฐ์ฉ์๊ณต๊ธ์์ผ๋ก์ ์ํ์ฉ์์ ๊ด๊ด๊ฐ์ ์ํ ์๋น์ค ์ฉ์๋ฅผ ์์ ์ ์ผ๋ก ๊ณต๊ธํ ์ ์๊ฒ ํ๊ณ ๋์๊ฐ ์์์์ ์ ์ฝํ ์ ์๋ ํจ๊ณผ๊ฐ ์๋ค.
๋ค์์ผ๋ก ๋น๋ฌผ๊ด๋ฆฌ ์์คํ
์ ์ ํ์ ์นจํฌ ๊ธฐ๋ฅ์ ์ ์ฉํ์ฌ ๋จ์ ๋ ์์ํ ์ฒด๊ณ๋ฅผ ํ๋ณตํ ์ ์๋ค. ๋์์ง์์ ๊ฐ์น ์๋ ์ง์ญ ์์ฐ์ธ ๋ชจ๋์น์ ๋ ๋ฒ, ๋๋์ ํ๋ณตํ์ฌ ๋น๋ฌผ์ด ์ ๋ฅ, ์ ํ, ์นจํฌ๋ ์ ์๋๋ก ํ๊ณ ๋ฐฐ์๋ก๋ฅผ ๊ฐ์ ํ์ฌ ๋น๋ฌผ์ ์ค์ผ๋๋ฅผ ๋ฎ์ถ ์ ์๋๋ก ์ ์ํ์๋ค. ๋ ๊ธฐ์กด ์นจํฌ์ง์ญ์ ๋ณด์กดํ๊ณ ์์ฐ์ ์ผ๋ก ์นจํฌํ ์ ์๋ ๋ฉด์ ์ ๊ณํํ์ฌ ์งํ์์๋ฅผ ํ๋ณตํด ์ฐ๋ฌผ์ ๋ค์ ํ์ฉํ ์ ์๋ ํจ๊ณผ๋ฅผ ๊ธฐ๋ํ ์ ์๋ค.
๋ง์ง๋ง์ผ๋ก ์ ํต์ ์ผ๋ก ๋ฌผ์ ๊ณต์ ํ๋ฉฐ ๊ต๋ฅํ์๋ ์ง์ญ์ฃผ๋ฏผ๋ค์ ์ํ๊ด์ต์ ๋ณด์กดํ๊ณ ์ง์ญ์ ์์ด๋ดํฐํฐ๋ก ์ ๋นํ๊ธฐ ์ํด ์น์ ์ปค๋ฎค๋ํฐ ๊ณต๊ฐ์ ํ๋ณตํ๋ ๊ณํ์์ ์ ์ํ์๋ค. ๋ง์ ์
๊ตฌ์ ์ปค๋ฎค๋ํฐ ๊ณต๊ฐ๋ถํฐ ๋ ๋ฒ์ ๋ฐ๋ผ ๋ชจ๋์น๋ก ์ด์ด์ง๋ ์ฐ์ฑ
๋ก์ ๊น๋ฐญ ์ปค๋ฎค๋ํฐ ์ผํฐ์ ๋ ์ธ ๊ฐ๋ ๊ณผ ๋ฌผ ๋์ดํฐ๋ฅผ ๊ณํํ์ฌ ์ง์ญ ์ฃผ๋ฏผ๊ฐ์ ์ํต๊ณผ ๊ต๋ฅ๊ฐ ์๊ณต๊ฐ์ ์ค์ฌ์ผ๋ก ์ผ์ด๋ ์ ์๋๋ก ํ์๋ค.
๋ณธ ์ฐ๊ตฌ๋ ๋์์ง์ ์ ํต์ ์ํ๊ฒฝ ์์์ ํ์ฌ ํ์ฉํ ์ ์๋ ์์, ์ง์ญ ์ฃผ๋ฏผ์ ์ํ๊ด์ต์ ๋ฉด๋ฐํ ๊ด์ฐฐํ์ฌ ๊ณํ์ ์ ๊ทน ๋ฐ์ํ๋ค๋ ๋ฐ ์์๊ฐ ์๊ณ , ์ฐ๋ฆฌ๋๋ผ์ ์ฌ๋ฌ ๋์์ง์ญ์ด ํ์ฌ ๋์์ง์ ๊ฐ์ ๋ฌผ ๋ถ์กฑ ๋ฌธ์ ์ ๊ฐ๋ฐ๋ก ์ธํ ํ๊ดด๋ ์ํ๊ฒฝ์ ๋ฌธ์ ๋ฅผ ๊ฐ์ง๊ณ ์์ผ๋ฏ๋ก ์ด๋ฅผ ํ๋ณตํ ์ ์๋ ๋ง์ ๋จ์์ ๊ฐ์ด๋๋ผ์ธ์ ์ ์ํจ์ผ๋ก์จ ์์๋ณ๋ก ํ์ฉํ ์ ์๋๋ก ํ์๋ค.์ 1์ฅ ์๋ก 1
1์ ์ฐ๊ตฌ์ ๋ฐฐ๊ฒฝ ๋ฐ ๋ชฉ์ 1
1. ์ฐ๊ตฌ์ ๋ฐฐ๊ฒฝ 1
2. ์ฐ๊ตฌ์ ๋ชฉ์ 3
2์ ์ฐ๊ตฌ์ ๋ฒ์ 4
1. ๊ณต๊ฐ์ ๋ฒ์ 4
2. ๋ด์ฉ์ ๋ฒ์ 5
3์ ์ฐ๊ตฌ์ ๋ฐฉ๋ฒ 6
4์ ์ ํ์ฐ๊ตฌ ๊ณ ์ฐฐ 7
1. ๊ด๋ จ ์ ํ์ฐ๊ตฌ์ ํ๋ฆ 7
2. ์์ฌ์ ๋ฐ ์ฐจ๋ณ์ฑ 10
์ 2์ฅ ์ด๋ก ์ ๊ณ ์ฐฐ 12
1์ ๋น๋ฌผ๊ด๋ฆฌ ์์คํ
12
1. ์ง์ค์ยท๋ถ์ฐ์ ๋น๋ฌผ๊ด๋ฆฌ 12
2. ๋ถ์ฐ์ ๋น๋ฌผ๊ด๋ฆฌ ์์คํ
์ ๊ตญ๋ด์ธ ์ฌ๋ก 14
2์ ๋น๋ฌผ์ด์ฉํํฉ 16
1. ์ผ๋ณธ์ ๋น๋ฌผ์ด์ฉ 17
2. ๋
์ผ์ ๋น๋ฌผ์ด์ฉ 18
3. ๋ฏธ๊ตญ์ ๋น๋ฌผ์ด์ฉ 19
3์ ๋์์ง์ญ ์์์ ์ด์ฉ 20
1. ๋์์ง์ญ ์ฉ์๊ณต๊ธํํฉ 20
2. ๋์์ง์ญ ์์์ ๊ด๋ฆฌ 22
3. ๊ตญ๋ด๋์์ง์ญ ์ฉ์๊ณต๊ธ ๋ฐ ์ฌ์ฉ ์ฌ๋ก 24
4์ ๋์์ง์ญ ๋น๋ฌผํ์ฉ 27
1. ์ง์ญ ์ฃผ๋ฏผ ์ํ์์์ ํ์ฉ 28
2. ์ธ๋ถ์ธ ๋ฐ ๊ด๊ด๊ฐ์ ํ์ฉ 29
5์ ๋์ ๊ด๊ด๊ฐ๋ฐ ๊ณํ 30
1. ๋์์ข
ํฉ๊ฐ๋ฐ๊ณํ 30
2. ์ง์๊ฐ๋ฅํ ๋์๊ด๊ด๊ฐ๋ฐ 33
3. ์ง์๊ฐ๋ฅํ ๋์๊ด๊ด๊ฐ๋ฐ ๊ตญ๋ด์ธ ์ฌ๋ก 35
์ 3์ฅ ๋์์ง์ ์ดํด 39
1์ ๋์์ง์ ๊ฐ์ 39
1. ๋์์ง ์์น 39
2. ๋์์ง ์ผ๋ฐํํฉ 40
3. ๋์์ง ๊ด๋ จ ๊ณํ ๋ฐ ๋ฒ๊ท 40
2์ ๋์์ง์ ์ธ๋ฌธยท์ฌํ์ ์ดํด 43
1. ๋์์ง ์ผ๋ฐ ํต๊ณ 43
2. ๋์์ง ์ญ์ฌยท๋ฌธํ 45
3. ๋์์ง ๊ฐ๋ฐ์ ํ๋ฆ 47
3์ ๋์์ง์ ์ํยทํ๊ฒฝ์ ์ดํด 48
1. ๋์์ง ์ํ์์ฐ๋ 48
2. ๋์์ง ๋ง์ ๊ฒฝ๊ด ์์ ํํฉ 51
4์ ๋์์ง์ ์์์ ํํฉ 58
1. ์ฐ์ ๋ง์ ์์์ ํํฉ 58
2. ๋์์ง ์์์ ์ธ์๋ถ์ 61
3. ๋์์ง ๊ฐ์๋ ๋ถ์ 67
4. ์ฐ์ ๊ด๊ฑฐ ๋ฐ ์ ์ญ 69
5. ์์์ ํ์ฉ ์์ ํํฉ๋ 71
5์ ์ค๊ณ ๋์์ง ๋ถ์์ ์ข
ํฉ 75
์ 4์ฅ ์ฐ์ ๋ง์ ์ํ๊ฒฝ ๊ณํ 78
1์ ๊ณํ์ ๊ธฐ๋ณธ๋ฐฉํฅ ๋ฐ ๊ตฌ์ 78
1. ๊ณํ์ ๊ธฐ๋ณธ๋ฐฉํฅ 78
2. ๊ณํ์ ๊ตฌ์ 80
2์ ์ ์ฒด ์ํ๊ฒฝ ๊ณํ 83
3์ ์ง์์ญ๋ณ ์ํ๊ฒฝ ๊ณํ 85
1. ์ฃผ๊ฑฐ์ง์ญ 86
2. ์๋น์ค์ง์ญ 88
3. ๋์
์ง์ญ 89
4. ์ง์์ญ ์ธ ์ง์ญ 92
4์ ์์๋ณ ์ํ๊ฒฝ ๊ณํ 93
1. ๋น๋ฌผํฑํฌ, ๋น๋ฌผ๋ฐ์ด, ํํต 93
2. ๋ชจ๋์น 96
3. ๋ฐฐ์๋ก 98
4. ๋ด์ฅ 101
5. ๊น๋ฐญ ์ปค๋ฎค๋ํฐ์ผํฐ 104
์ 5์ฅ ๊ฒฐ๋ก ๋ฐ ์ ์ธ 107
[์ฐธ๊ณ ๋ฌธํ] 110
[Abstract] 113Maste
A study on the link between ROS recovery by HDAC6 inhibition and amyloid beta induced axonal transport impairment
ํ์๋
ผ๋ฌธ (์์ฌ)-- ์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ : ์๊ณผํ๊ณผ, 2015. 2. ๋ฌต์ธํฌ.์์ธ ํ์ด๋จธ ๋ณ์์๋ ์ ๊ฒฝ์ธํฌ ๋ด์ ๋ฒ ํ ์๋ฐ๋ก์ด๋ ๋จ๋ฐฑ์ง (Amyloid ฮฒAฮฒ)์ ๊ณผ๋ํ ์ถ์ ์ผ๋ก ์ ๊ฒฝ์ธํฌ ๋ด ์ถ์ญ์์ก์ ์ ํด์ ํ์ฑ์ฐ์์ข
์ ์ฆ๊ฐํ์์ด ๋ํ๋๊ฒ ๋๋ค. ์ ํ๋ ์ถ์ญ์์ก์ ํ์คํค ๋์์ธํธ๋ผ์์ 6 (Histone deacetylase 6HDAC6)์ ์ ํด์ ์ํด ํ๋ณต๋ ์ ์์์ด ๋ณด๊ณ ๋์ด์๋ค. ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์์๋ ์์ธ ํ์ด๋จธ ๋ณ ์ํฉ์์ HDAC6์ ๊ธฐ์ง์ธ ํผ๋ก์๋ ๋
์ ์ ํญ์ฐํ๋ฅ์ ํ๊ฐ ํ์ฑ์ฐ์์ข
์ ์ฆ๊ฐ๋ฅผ ์ผ๊ธฐํ๋ฉฐ, ํํฅ์กฐ์ ๋ก ์ธํฌ ๋ด Ca2+๋๋๋ฅผ ๋์ธ๋ค๋ ์ฌ์ค์ HT22 ์ธํฌ์ฃผ์ Aฮฒ์ HDAC6 ์ ํด์ ์ธ Tubastatin A (TBA)๋ฅผ ์ฒ๋ฆฌํ์ฌ ํ์ธํ์๋ค. ๊ฒฐ๊ณผ์ ์ผ๋ก, ์ฆ๊ฐ๋ ํ์ฑ์ฐ์์ข
๊ณผ Ca2+์ด ์ถ์ญ์์ก์ ๋ง๊ฐํธ๋ฆฌ๋๋ฐ ๊ด์ฌ๋์ด์์์ live cell imaging์ ์ด์ฉํ ๋ฏธํ ์ฝ๋๋ฆฌ์ ์ด๋์ฑ ๊ด์ฐฐ์ ํตํด ๊ท๋ช
ํ์๋ค.
๊ทธ๋ฆฌ๊ณ , Aฮฒ์ ์ํด ์ ํด๋ ๋ฏธํ ์ฝ๋๋ฆฌ์์ ์ถ์ญ์์ก์ด HDAC6 ์ ํด์ ์ ์ํด ํ๋ณต๋๋ ์ ์ ์ฐฉ์ํ์ฌ, HDAC6๋ฅผ ๋ชฉํ ๋จ๋ฐฑ์ง๋ก ํ ์ ํด๋ฌผ์ง๋ค์ western blot๊ณผ live cell imaging์ ํตํด ์ ๋ณํ๋ ์คํฌ๋ฆฌ๋ ๋ฐฉ๋ฒ์ ํ๋ฆฝํ์๋ค.
์ฐ๊ตฌ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ๋ฐํ์ผ๋ก, ์์ธ ํ์ด๋จธ ๋ณ์์ ์ถ์ญ์์ก์ ๋ง๊ฐ์ง์ด HDAC6์ ์ฃผ์๊ธฐ์ง์ธ ฮฑ-tubulin ์ธ์ peroxiredoxin๋ ์ฐ๊ด๋์ด ์๋ค๋ ๊ฐ๋ฅ์ฑ์ ์ ์ํ๊ณ ์ ํ๋ค.์ด๋ก i
๋ชฉ์ฐจ iii
ํ ๋ฐ ๊ทธ๋ฆผ ๋ชฉ๋ก iv
์๋ก 1
์คํ์ฌ๋ฃ ๋ฐ ๋ฐฉ๋ฒ 5
๊ฒฐ๊ณผ 12
๊ณ ์ฐฐ 38
์ฐธ๊ณ ๋ฌธํ 45
์ด๋ก (์๋ฌธ) 49Maste
Anticancer effect of nucleoline-aptamer-conjugated gemcitabine loaded atellocollagen (IO401) in pancreatic cancer patient-derived orthotropic xenograft model
Introduction: We investigated the anticancer effect and systemic effect of the atelocollagen (AC) patch coated nucleoline-aptamer-conjugated Gemcitabine (IO401 patch) by directly implanting to the tumor cell in pancreatic cancer patient-derived xenograft (PDX) model to purpose a future potential adjuvant surgical strategy during curative pancreatic resection for pancreatic cancer.
Methods: Pancreatic cancer PDX model was established. Animals were grouped randomly (7 mice per group) into three types of patch transplantation groups: G1 = Null AC patch, G2 = Gemcitabine AC patch, G3 = IO401 patch. Tumor volume (length ร width2, mm3), Tumor weight (mg), and Tumor inhibition rate [1-(Ti-To)/(average tumor volume of group) ร 100, Ti = endpoint tumor volume, To = start tumor volume] were calculated. Anticancer therapy-related toxicity was evaluated by hematologic and histological findings.
Results: G3 (IO401 patch) showed the most significant reduction of tumor growth and tumor weight comparing with G1 (Null AC patch) and G2 (Gemcitabine AC patch) (p = 0.014, p = 0.018). G3 also showed the most significant tumor inhibition rate comparing with G1 and G2 (p = 0.011). G2 and G3 has the low necrosis proportion in histological finding comparing with G1 (p = 0.005, p < 0.05). Moreover, no leukopenia, no anemia, and no neutropenia were observed in G3.
Conclusions: We demonstrated the anticancer effect of the IO401 patch by directly implanting to tumor cell in pancreatic cancer PDX model. This directaly implantable aptaber-drug conjugate system on tumor cell is expected to be a new surgical strategy to further increase the oncological importance of margin negative resection in pancreatic cancer surgery. Further research will be needed.ope
Safety and feasibility of laparoscopic pancreaticoduodenectomy in octogenarians
Introduction: With continued technical advances in surgical instruments and growing surgical expertise, many laparoscopic pancreaticoduodenectomies (LPDs) have been safely performed with favorable outcomes, and this approach is being used more frequently. With an increase in the life expectancy, interest in treatments for elderly patients has increased. In this study, we investigated the safety and feasibility of LPD in octogenarians.
Methods: From September 2005 to February 2020, resectable/borderline resectable periampullary tumors (PATs) were diagnosed in 71 octogenarians at Sincheon Severance Hospital and CHA Bundang Medical Center. Patients were divided into two groups: those who underwent surgery (PD, N = 38) and those who did not (NPD, N = 33). The group that underwent surgery was further divided into two groups: those who underwent open PD (OPD, N = 19), and those who underwent LPD (LPD, N = 19). Perioperative outcomes, including long-term survival, were retrospectively compared between these groups.
Results: There was no significant difference in age, sex, comorbidities, diagnosis, and chemo-radiotherapy between the surgery and non-surgery groups. The PD group had a better survival rate than the NPD group (p 0.999). There was no significant difference in overall survival and disease-free survival between the OPD and LPD groups (p = 0.816, p = 0.446, respectively).
Conclusions: LPD is a good alternative for octogenarians with PAT requiring PD.ope
- โฆ