자체 조직문화평가도구(Ex-CAI)를 이용한 한국도로공사 사례를 중심으로

학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 행정대학원 공기업정책학과, 2022. 8. 최종원.본 연구는 ESG의 등장, MZ세대의 출현 등 조직을 둘러싼 환경변화에 따라 SOC공기업 조직문화에 어떤 변화가 있었는지, 그 변화에는 어떤 요인이 동인으로 작용하였는지를 확인하기 위해 우리나라의 SOC분야의 대표적인 공기업인 한국도로공사의 조직문화 변화를 살펴보았다. 최종적으로 SOC분야의 타 공기업들의 조직문화 변화를 포착하고 그 변화의 동인에 대해 선제적으로 이해하며 관련 배경이 되는 이론의 제공에 그 목적이 있다. 한국도로공사는 1969년에 설립되었고 고속도로의 계획, 설계, 건설, 관리 및 휴게시설운영 등의 업무를 담당하고 있다. 1990년대에서 2009년까지는 경영효율화를 위한 혁신 및 선진화를 추구하였으며, 성장기인 2010년도에서 2017년도까지는 미래지향 및 가치 창출의 내실화을 추구하였다. 하지만, 2017년 이후 정부의 국정방향과 코로나19 등장으로 인해 한국도로공사는 사회적 가치를 보다 중요시하고 포용과 융합, 지능화를 우선시하는 모습으로 변화되는 공기업의 모습을 보였다. 이러한 환경변화에 따라 본 연구에 적용하고자 하는 조직변화이론으로 내부의 개인차원과 집단차원에서 조직문화 변화요인을 정의한 경쟁가치모형(Competing Values Approach)을 선택하여 분석하였다. 경쟁가치모형은 크게 두 가지 차원으로 분류된다. 첫째, 조직의 초점을 내부에 두느냐 외부에 두느냐에 따라 내부지향·통합·단결을 강조하는 차원과 외부지향·분화·경쟁을 강조하는 차원으로 구분할 수 있다. 둘째, 조직 구조의 안정을 강조하는가 아니면 유연을 강조하는가에 따라 안정성·통제·질서를 강조하는 차원과 신축성·재량성·역동성을 강조하는 차원으로 구분할 수 있다. 따라서 이러한 내·외부 및 안정·유연을 반영한 최종적으로 발전문화, 합리문화, 위계문화, 집단문화로 최종적으로 조직문화유형을 나누었다. 본 연구에서는 내외부 환경변화에 따라 2017년을 기준으로 5년이 지난 2021년의 조직문화유형의 변화를 살펴보고, 그 변화의 동인은 무엇인지에 대해 알아보았다. 실증자료의 분석은 한국도로공사에서 실시하고 있는 조직문화평가도구(Ex-CAI)의 설문항목으로 사용된 설문 중 이론적 바탕인 4가지 경쟁가치모형을 측정할 수 있는 항목을 선택하였다. 내부 설문자료를 이용한 실증분석결과, 한국도로공사의 조직문화유형은 5년 동안 변화가 있었으며, 기존 2017년에 지배적이였던 발전문화-집단문화-위계문화-합리문화는 2021년에는 발전문화-합리문화-위계문화-집단문화의 순서로 변화되었다는 것을 알 수 있었다. 세부적으로는 성별에 따른 차이분석에서는 여전히 남성보다는 여성에게 더 위계적이고 집단적인 남성우위의 문화인 것으로 유추할 수 있었으며, 5년 사이 여성에 비해 남성의 위계 및 집단문화의 인식이 조금 더 높아진 것을 확인하였다. 또한, 근무부서 및 직종에서는 전통적으로 건설현장인 사업단과 토목직에서 위계적이고 집단적인 성향이 지속되었으며, 직급과 근속년수에서는 4급, 5∼10년차에서 위계적이고 집단적이라는 성향이 지속적으로 높게 나타나는 현상이 분석되었다 이러한 1차적인 실증연구 분석을 바탕으로 조직문화유형의 변화를 포착한 것을 바탕으로 2차 분석에서는 변화의 요인을 포착하기 위해 직원 인터뷰를 실시하였다. 특히 MZ세대를 대표하는 30세 이하의 직원들과 추가적인 인터뷰를 실시하여 조직문화의 변화요인을 탐색하였다. 또한, 변화요인 추출의 내실을 위해 추가적으로 내외부 환경분석 및 내부자료를 보완하였으며, 최종적으로 복합적 질적연구 방법을 통해 조직문화 변화요인의 주요 키워드 3가지 및 주요 속성 6가지를 도출하였다. 결과적으로 SOC분야 공기업인 한국도로공사의 조직문화 변화를 설명하는 3가지 주요 키워드는 보상, 소통, 혁신이였며, 6가지 주요 속성은 몰입성, 혁신성, 유연성, 투명성, 응집성, 공정성으로 분류되었다. 이러한 요소들을 다시 개인차원과 집단차원의 특성 분류를 통해 최종적인 한국도로공사의 조직문화 변화요인을 보상의 공정화(개인차원), 소통의 다양화(개인 및 집단차원), 혁신의 공감화(집단차원)으로 도출하였으며, 이러한 조직문화 변화요인을 SOC공기업의 대표적인 조직문화 변화요인으로 결정하였다.In this study, the representative public corporations in Korea's SOC field were to determine what changes occurred in the organizational culture of SOC public corporations according to changes in the environment surrounding the organization, such as the emergence of ESG and the emergence of the MZ generation, and what factors acted as drivers for the changes. Changes in organizational culture of Korea Expressway Corporation were examined. Finally, the purpose of this study is to capture changes in the organizational culture of other public companies in the SOC field, to preemptively understand the drivers of the change, and to provide a relevant theoretical background. This study examines the change in organizational culture type in 2021, five years after 2017, according to changes in the internal and external environment, and examines the drivers of the change. For the analysis of empirical data, items that can measure the theoretical basis of four competitive value models were selected from among the questionnaires used as the questionnaire items of the Organizational Culture Assessment Tool (Ex-CAI) ​​conducted by Korea Expressway Corporation. As a result of empirical analysis using internal questionnaire data, the organizational culture type of Korea Expressway Corporation has changed for 5 years, the " development culture - group culture - hierarchy culture - rational culture, " which was dominant in 2017, seems to have changed in 2021 in the order of " development culture - rational culture - hierarchy culture - group culture ". Based on this primary empirical research analysis, the change in organizational culture type was captured, and in the secondary analysis, employee interviews were conducted to capture the factors of change. In addition, internal and external environmental analysis and internal data were additionally supplemented to improve the extraction of change factors, and finally, 3 main keywords and 6 main attributes of organizational culture change factors were derived through a complex qualitative research method. As a result, the three main keywords explaining the organizational culture change of Korea Expressway Corporation, a public company in the SOC field, were Compensation, Communication and Innovation and the six main attributes were Immersion, Innovativeness, Flexibility, Transparency, Cohesiveness, Fairness. By classifying these factors again at the individual level and the group level, the factors that ultimately change the organizational culture of Korea Expressway Corporation are identified as Fair Compensation (individual level), Diversification of Communication (individual and group level), Innovation of Sympathy (group level), and these organizational culture change factors were determined as representative organizational culture change factors of SOC public enterprises.제 1 장 서 론 1쪽 제 1 절 연구의 배경 및 필요성 1쪽 제 2 절 연구의 대상 4쪽 제 3 절 연구의 방법 및 구성 6쪽 제 2 장 이론적 논의와 선행연구 검토 7쪽 제 1 절 조직문화에 대한 이론적 논의 7쪽 1. 조직문화 7쪽 2. 조직문화 강도 9쪽 제 2 절 조직문화유형에 대한 이론적 논의 10쪽 1. 조직문화의 유형 10쪽 2. 조직문화의 유형변화 11쪽 제 3 절 경쟁가치모형에 대한 이론적 논의 13쪽 1. 경쟁가치모형 13쪽 2. 경쟁가치모형과 조직문화와의 관계 15쪽 제 4 절 공공기관 조직문화 관련 선행연구 17쪽 1. 공공기관 조직문화 연구 17쪽 2. 경쟁가치모형 이용한 공공기관 조직문화 분석 18쪽 제 3 장 연구설계 및 분석방법 21쪽 제 1 절 연구설계 21쪽 1. 연구질문(문제의식) 21쪽 2. 분석모형 22쪽 제 2 절 분석방법 24쪽 1. 기초자료 수집 방법 24쪽 2. 측정도구 및 분석방법 25쪽 제 4 장 데이터의 실증 분석 32쪽 제 1 절 실증연구의 방법 32쪽 1. 자료수집 32쪽 2. 연구방법 32쪽 3. 분석대상의 특성 34쪽 제 2 절 타당도 및 신뢰도 분석 37쪽 1. 타당도 분석 37쪽 2. 신뢰도 분석 41쪽 3. 상관관계 분석 42쪽 제 3 절 변수간 차이분석 43쪽 1. 성별에 따른 차이분석 43쪽 2. 근무부서에 따른 차이분석 45쪽 3. 직급에 따른 차이분석 47쪽 4. 직종에 따른 차이분석 50쪽 5. 근속년수에 따른 차이분석 53쪽 제 4 절 실증분석 소결 56쪽 제 5 장 조직문화 변화요인 도출 58쪽 제 1 절 질적연구의 방법 58쪽 1. 인터뷰(FGI) 58쪽 2. 대내외 환경분석 및 내부자료 59쪽 3. 혼합적 방법론(Mixed-Method) 61쪽 제 2 절 질적연구 분석 62쪽 1. 인터뷰(FGI) 분석 62쪽 2. 대내외 환경분석 및 내부자료 분석 67쪽 3. 혼합적 방법론(Mixed-Method) 분석 72쪽 제 6 장 결 론 74쪽 제 1 절 연구결과의 토의 74쪽 제 2 절 SOC공기업의 조직문화 정책적 제언 77쪽 제 7 장 시사점 및 연구한계 79쪽 제 1 절 연구 시사점 79쪽 제 2 절 연구의 한계 및 향후 연구방안 81쪽석

Diagnostic Classification of Solid Tumor Types Based on XGBoost

학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 치과대학 치의과학과, 2022.2. 김홍기.Introduction: Studies have recently been conducted to analyze genetic data such as gene expression to reveal the mechanisms of diseases. Various types of carcinomas have distinct expression profiles for specific genes, and the difference can be trained by machine learning models and used to classify carcinomas. Recently, advanced learning methods have been developed in the field of medical diagnosis and are used to solve classification problems, but there is still need for improvement in the field of judging carcinomas by studying characteristics from tumor samples. Cancer of unknown primary site (CUP) is a well-known clinical disease that accounts for 3-5% of all malignant epithelial tumors, but is characterized by aggressive disease accompanied by early metastasis. In addition, patients diagnosed with CUP have histologically combined metastases for which the clinician cannot identify the primary site of the tumor. Although the primary site cannot be identified due to clinical or technical insufficiency, tumors in the primary site may regress or remain in a resting state, and malignant metastasis may metastasize to secondary organs early. Therefore, it is particularly important to find the primary site in the clinical stage of cancer treatment. In this study, a machine learning-based carcinoma classification model was developed to more accurately diagnose the primary site by selecting the gene expression profile. Methods: In this study, data were collected based on the gene expression profile and featured genes were extracted and selected as training data for the machine learning model. The featured genes were selected as a feature of the differential expression gene between each carcinoma group and the normal group. A total of five machine learning techniques, XGBoost, KNN, NB, SVM, and RF, were used to select appropriate techniques among the various machine learning techniques, and ACC, Precision, Recall, F1, and AUC were used as metrics to compare performance between models. In addition, in order to test the overfitting of the generated model, validation was performed using test data not used for training. Results: As a result of comprehensive evaluation of performance using cross-validation, the XGBoost model showed the most stable and high carcinoma classification performance. The XGBoot classification model showed the most stable performance as a test data by selecting projects conducted with data not used for model training, while SVM, RF based classification models did not show stable performance than KNN, NB based classification models and the overfitting of the model could be suspected. Overall, it can be confirmed that XGBoost is one of powerful algorithm in the classification of cancer diagnosis.서론: 유전자 발현 정보와 같은 유전체 데이터를 분석하여 질환과 생물체의 기작을 밝히는 연구들이 진행되고 있다. 다양한 암종 유형은 특정 유전제에 대해서 뚜렷한 발현 프로필을 가지며 그 차이는 기계 학습 모델에 의해 학습되어 암종을 분류하는 데 사용할 수 있다. 최근 의료 진단 분야에 고급 학습 방법들이 개발되어 분류 문제를 해결하기 위해 사용되는 추세이나 종양 샘플의 정보들로부터 특징을 연구하여 암종을 판단하는 분야는 아직 향상될 여지가 존재한다. 1차 부위 미상의 암(CUP: Cancer of unknown primary site)은 모든 악성 상피종양의 3-5%를 차지할 정도로 잘 알려진 임상 질환이지만 조기 전이를 동반해 공격적인 질병으로 특징지어진다. 또한, CUP으로 진단된 환자는 임상의가 종양의 1차 부위를 식별할 수 없는 조직학적으로 결합된 전이암을 가지고 있다. 임상적 또는 기술적 부족으로 1차 부위를 식별하지 못하기도 하지만, 1차 부위의 종양이 퇴보하거나 휴식 상태에 머물며 악성 전이가 2차 분위로 조기에 전이되기도 한다. 따라서 암 치료의 임상 단계에서는 1차 부위를 찾는 것이 특히 중요하다. 본 연구에서는 유전자 발현 프로파일을 데이터로 선정하여 1차 부위를 보다 정확하게 진단할 수 있도록 기계 학습 기반의 암종 분류 모델을 개발하였다. 방법: 본 연구에서는 유전자 발현 프로파일을 기반으로 데이터를 수집 및 특징 유전자를 추출하여 기계 학습 모델의 훈련 데이터로 선정하였다. 특징 유전자는 각 암종군과 정상군간의 차등발현유전자를 선별하였다. 다양한 기계 학습 기법 중 적절한 기법을 선택하기 위하여 XGBoost, KNN, NB, SVM, RF 총 5개의 기계 학습 기법들을 사용하였으며, 모델간의 성능을 비교하기 위한 성능지표로 ACC, Precision, Recall, F1, AUC가 사용되었다. 또한, 생성된 모델의 과적합을 최종 테스트하기 위해 학습에 사용되지 않은 테스트 데이터를 이용하여 최종 검증을 실시하였다. 결론: 교차검증을 사용하여 성능을 종합적으로 평가한 결과, XGBoost 모델이 가장 안정적이고 높은 암종 분류 성능을 보였다. 학습에 사용되지 않은 테스트 데이터를 선정하여 테스트 측정 결과로는 XGBoot 분류 모델이 가장 안정적인 성능을 보여주었지만 SVM, RF 분류 모델은 KNN, NB 분류 모델보다 종합적으로 안정적인 성능을 보여주지 못했으며 모델의 과적합을 의심할 수 있었다. 이는 전반적으로 암종 진단 분류에서 XGBoost가 강력한 알고리즘임을 확인할 수 있다제 1 장 서론 1 제 1 절 연구의 배경 1 제 2 절 연구의 내용 4 제 2 장 방법 5 제 1 절 데이터의 획득 및 전처리 5 제 2 절 특징 선택 9 제 3 절 학습 방법 11 제 4 절 성능 평가 방법 17 제 3 장 결과 19 제 1 절 결론 19 제 2 절 한계 및 고찰 23석

IMPLANTABLE NEURAL DEVICES FOR REGENERATIVE NEURAL AXON REGENERATION AND INJURY MONITORING OF SPINAL CORD

학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 전기·컴퓨터공학부, 2013. 2. 전국진.중추신경계(CNS)에 속하는 척수 신경이 손상을 받으면 감각 및 운동 기능의 영구적 손실이 발생하기 때문에, 척수의 기능 회복을 위한 많은 연구가 수행되었다. 생체적합성 스캐폴드 및 재생을 돕는 약물을 이용한 다양한 연구가 수행되었고, 동물 모델을 통해서 상당히 긍정적인 재생효과를 확인하였지만, 아직까지는 그 효과에 한계가 있다. 그 대안으로써 인공 보철 장치의 신경 인터페이스 소자의 개념이 제안되어 연구되어 왔으나, 여전히 손상된 척수로부터의 신경 신호 획득은 어려운 문제이다. 본 연구에서는, 재생적인 방법을 이용하여 손상된 척수 신경으로부터 신경 신호를 직접적으로 획득할 수 있는 이식형 신경 소자를 제안하였다. 신호 획득 시에 염증 반응에 의해 발생할 수 있는 부정적인 효과를 억제하기 위해, 근래에 들어 점차 항염증 효과가 밝혀지고 있는 그렐린(ghrelin)을 수화젤 스캐폴드를 통해 신경소자에 적용하였다. 10nM 농도의 아가로즈(agarose) 스캐폴드를 전임상 이식 실험을 통해 이식하여 재생 효과를 확인해 본 결과 렛(rat)의 운동 기능에 통계학적으로 의미 있는 회복을 확인할 수 있었다. 추가로, 척수의 손상 수준을 모니터링할 수 있는 이식형 신경 센서를 제안하였다. 제안한 센서는 신경 교상흔의 주요 물질로써 신경의 재생을 억제하는 것으로 보고된 CSPG (chondroitin sulfate proteoglycan)의 양을 측정할 수 있다. 제안한 센서의 가능성을 확인하기 위하여 1~20μg/ml 농도 범위의 CSPG의 양을 센서로 측정해 보았다. 그 결과 신경의 성장을 억제하는 수준인 10μg/ml 농도의 CSPG를 충분히 측정할 수 있음을 확인할 수 있었다. 여섯 개의 시브형 신경 전극을 가진 폴리이미드에 기반한 연성 신경 소자를 MEMS 공정을 통해서 제작하였다. 제작한 소자의 전기화학적 임피던스를 삼전극법을 이용하여 측정하였으며, 1kHz에서 17.9kΩ의 낮은 임피던스 값을 얻어 신경 신호의 측정에 문제가 없음을 확인하였다. 소자의 모든 전극은 살아 움직이는 쥐의 몸에 단단히 고정할 수 있도록 특별히 고안된 인터페이스 보드에 연결되어, 연성 기판 커넥터를 통해 외부로 연결되도록 하였다. 소자가 이식된 쥐는 통상적인 후관리를 받았으며 1개월 이상 생존하였다. 신경 신호 측정을 위한 전임상 실험을 수행하였다. 렛을 마취한 후 이식한 신경 소자의 인터페이스보드에 신호 측정 장비의 커넥터를 연결하였다. 부드러운 솔을 이용하여 쥐의 하부 다리를 자극함으로써 강제작인 신경 신호를 형성하였고, 이 방법을 통해 200~400μV 크기의 신경 신호를 획득할 수 있었다. 주파수 영역의 분석에 따르면, 피크 주파수의 범위는 500Hz에서 1kHz의 범위에서 나타났으며, 자극에 의한 신경 신호임을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 제안한 신경 소자는 추후 척수 손상 장애인을 위한 인공 보철의 신경 인터페이스로 활용 가능할 것으로 기대 된다.요약문 목차 그림 목차 표 목차 1. 서론 1.1. 연구 배경 1.2. 조직 공학 및 신경 전극 연구의 동향 1.2.1. 조직 공학 연구 동향 1.2.2. 신경 전극 연구의 동향 1.3. 연구의 목적 1.4. 연구의 수월성 1.5. 논문의 구성 2. 척수 신경 재생용 스캐폴드 2.1. 스캐폴드의 디자인 2.1.1. 스캐폴드 재질의 선택 2.1.2. 신경 재생 약물의 선택 2.1.3. 스캐폴드의 구조 설계 및 제작 2.2. 전임상 이식 수술 2.3. 기능 회복 테스트 2.4. 기능 회복의 의미 2.5. 조직학적 검증 2.5.1. 조직 처리 과정 2.5.2. 조직 염색 결과 2.6. 스캐폴드 전임상 이식 실험의 결론 3. 척수 손상 평가용 이식형 신경 소자 3.1. 척수 손상 평가 센서의 개념 및 원리 3.1.1. Chondroitin Sulfate Proteoglycan (CSPG) 3.1.2. CSPG 센서의 개념 3.1.3. CSPG 센서의 원리 3.2. 나노와이어 특성 평가 3.2.1. 나노 와이어의 종류 3.2.2. 나노와이어 그물망의 제작 3.2.3. 나노와이어 임피던스 특성 평가 3.2.4. 나노와이어 독성 평가 3.2.5. 나노와이어 세포 형상 평가 3.2.6. 나노와이어 특성 실험 결론 3.3. CSPG 센서의 제작 3.3.1. CSPG 센서의 연성 기판 선택 및 공정 조건 3.3.2. Polyimide의 금속 배선을 위한 접착력 향상 3.3.3. Polyimide 식각 조건 3.3.4. CSPG 센서의 제작 공정 3.4. CSPG 센서 측정 4. 척수신경 신호 측정용 이식형 신경 소자 4.1. 신호 측정용 신경 소자의 설계 4.1.1. 신호 측정용 신경 소자의 개념 및 신호 측정 원리 4.1.2. 시브형태 신경 전극의 설계 4.1.3. 시브형태 신경 전극의 공정 설계 4.2. 스캐폴드와 시브형태 신경 전극의 일체화 4.3. 신경 소자 이식 수술 4.3.1. 신경 소자의 척수 고정법 4.3.2. 신경 소자 인터페이스 보드 고정법 4.4. 신경소자의 신경 신호 측정 4.4.1. 신경소자의 임피던스 측정 4.4.2. 신경 신호의 측정 방법 4.5. 신경 신호 측정 결과 분석 4.5.1. 측정된 신경 신호 4.5.2. 신경 신호의 주파수 분석 5. 결론 5.1. 결론 5.2. 추후 과제 ABSTRACTDocto

국내외 오픈액세스 출판 동향과 시사점: Web of Science 등재지를 중심으로

개방형 과학을 통한 글로벌 난제 공동해결의 필요성이 부각되면서 지식정보의 공유와 자유로운 접근을 보장하는 오픈사이언스·오픈액세스의 중요성이 강조되고 있다. 1991년 프리프린트 서버 arXiv가 지식의 공유와 확산에 신기원을 열었고, 2002년 부다페스트 선언으로 학술정보 이용에 법적·경제적·기술적 장벽이 없는 오픈액세스 운동이 본격화되었다. 논문의 저자가 자신의 논문을 공개된 저장소(리포지터리)에 셀프아카이빙 함으로써 오픈액세스를 추구하는 green road 중심의 오픈액세스가 20여년간 진행되었다. 2015년부터 유럽을 중심으로 기존 저널 구독료를 출판비로 전환하는 오픈액세스 전환계약을 통해 비용장벽을 해체하려는 OA2020 이니셔티브가 태동하여 전 세계로 확산 중이다. 세계 연구기금기관 컨소시엄 ‘cOAlition S’는 연구비 지원 과제에 대하여 2021년부터 OA 저널 또는 OA 플랫폼에 즉시 공개하는 것을 의무화하는 ‘Plan s’를 발표하였다. 2021년에는 유네스코의 오픈사이언스 권고안이 193개 참가국 만장일치로 승인되었다. 2021년 우리나라 국가과학기술자문회의는 ‘학술정보 지원체계 개선 및 오픈액세스 전환정책(안)’을 의결하였다. 국회 차원에서 오픈사이언스 결의가 논의되고 있으며, 대학을 비롯한 연구기관의 오픈액세스에 대한 관심이 높아져가고 있다. 오픈액세스는 학술연구 성과물을 누구나 자유롭게 접근 활용하도록 하는 공개와 출판이 선행되어야 가능해진다. 우리나라는 2020년 Web of Science 등재 교신저자 논문을 기준으로 세계 생산량의 약 3%를 점하며, 이는 세계 8위에 해당한다. 2021년 10월 IMF에서 발표한 대한민국의 국가별 명목 GDP 순위 10위에 2계단 앞서는 논문 생산국이다. 오픈액세스에 대한 관심이 고조되고 있는 지금 국내외 오픈액세스 출판 동향을 살펴본다. 이를 통해 우리나라의 오픈액세스 출판 활성화를 위한 개선점과 국가 차원의 정책적 방향성을 제안한다

Factors that predict a positive response on gonadotropin-releasing hormone stimulation test for diagnosing central precocious puberty in girls

Purpose The rapid increase in the incidence of precocious puberty in Korea has clinical and social significance. Gonadotropin-releasing hormone (GnRH) stimulation test is required to diagnose central precocious puberty (CPP), however this test is expensive and time-consuming. This study aimed to identify factors that can predict a positive response to the GnRH stimulation test. Methods Clinical and laboratory parameters, including basal serum luteinizing hormone (LH), follicle-stimulating hormone (FSH), and estradiol (E2), were measured in 540 girls with clinical signs of CPP. Results Two hundred twenty-nine of 540 girls with suspected CPP had a peak serum LH level higher than 5 IU/L (the CPP group). The CPP group had advanced bone age (P<0.001), accelerated yearly growth rate (P<0.001), increased basal levels of LH (P=0.02), FSH (P<0.001), E2 (P=0.001), and insulin-like growth factor-I levels (P<0.001) compared to the non-CPP group. In contrast, body weight (P<0.001) and body mass index (P<0.001) were lower in the CPP group. Although basal LH was significantly elevated in the CPP group compared to the non-CPP group, there was considerable overlap between the 2 groups. Cutoff values of basal LH (0.22 IU/L) detected CPP with 87.8% sensitivity and 20.9% specificity. Conclusion No single parameter can predict a positive response on the GnRH stimulation test with both high sensitivity and specificity. Therefore, multiple factors should be considered in evaluation of sexual precocity when deciding the timing of the GnRH stimulation test.ope

고정밀 단백체 분석 기술을 통한 류마티스 관절염 환자의 Tocilizumab 반응 예측 다중 바이오마커 패널 구축에 대한 연구

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :융합과학기술대학원 분자의학 및 바이오제약학과,2019. 8. Yi, Eugene C..Rheumatoid arthritis (RA) is a chronical systemic autoimmune disease that cause inflammation in synovial lining layer of the joints. Interleukin-6 (IL-6), along with TNF- and several inflammatory cytokines, acts a vital role in activation of local synovial leukocyte and induction of chronic inflammation. A humanized anti-IL-6 receptor (IL-6R) monoclonal antibody, Tocilizumab (TCZ), has been demonstrated a significant clinical efficacy for RA patients. However, like other inflammatory cytokine blockers such as TNF-, Interleukin-1 (IL-1), or CD20 inhibitors, some patients are still partially responsive or resistant to the treatment. This study therefore aimed at identifying protein biomarkers that could predict clinical response against TCZ in RA patients by implementing high-precision proteomics approach. We first identified 54 serum protein biomarker candidates from a large-scale serum proteome profiling of TCZ responder and non-responder groups. Selected protein biomarker candidates combined with known RA biomarkers from the literature data mining were verified by two different targeted quantification methods; multiple reaction monitoring (MRM) and parallel reaction monitoring (PRM) with Triple-quadrupole (QqQ) and Q-Exactive (QE), respectively. Moreover, we validated the results with 47 individual serum samples using MRM and developed as a multi-biomarker panel. The constructed 4-biomarker panel, consisted of APOB, CRP, SERPINA3, and C4A showed 83% discriminate power in average between response and non-response groups with high AUC value of 0.859. The panel also shows 82% sensitivity and 84% specificity. Collectively, our multi-biomarker panel implies that 4 selected proteins were able to serve as diagnostic assessments to predict the TCZ non-responders in RA patients and possible to supplement serum biomarker discovery-validation process in the clinical field based on integrative proteomic approach.류마티스 관절염(RA)은 관절 조직의 염증을 유발하는 만성 전신성 자가 면역 질환이다. RA는 주로 복잡한 시토카인 네트워크의 불균형이 원인으로 알려져 있고, 이 중 염즘성 시토카인 중 하나인 인터루킨-6 (IL-6)는 국소적 윤활막 부위의 백혈구 활성화와 만성 염증 유도에 중요한 역할을 하고 있다. 따라서 IL-6는 RA 환자들에 대해 중요한 치료 표적이며, IL-6 수용체 항체인 tocilizumab (TCZ)는 RA환자들에게 높은 치료효과를 보인다. 그러나 여전히 일부 RA환자들에서 해당 항체에 부분적으로 반응하거나 저항 반응을 나타내고 있다. 본 연구에서는, 통합 프로테오믹스 분석법을 기반으로 RA환자들의 TCZ반응과 비 반응을 예측하는 혈청 바이오마커 발굴에 목적을 두고 있다. 1차적인 바이오마커 후보군은 TCZ처리 전 RA 환자 혈청 시료를 수집하고 TCZ 처리 12주 후 반응과 비 반응을 보이는 시료에 대한 프로테오믹스 정성 분석과 이미 보고된 TCZ특이적 바이오마커에 대한 문헌 조사를 통해 54개의 후보를 선정하였다. 선택된 후보군을 대상으로 선행 다중반응탐지법(MRM)과 동시반응탐지법(PRM)을 통해 최종적으로 각각 47개와 50개의 혈액 바이오마커 후보군을 선정하였다. 해당 결과를 기반으로 다중 바이오마커 패널 구축을 위해 47명의 RA환자들을 training set으로 선정하였고, 이를 치료 반응군 (n= 26)과 비 반응군(n= 21)으로 분류하여 다중반응탑지법 분석을 시행하였다. 정량 분석 결과를 기반으로 통계 분석을 수행한 결과 최종적으로 4개의 단백질(APOB, CRP, SERPINA3, 그리고 C4A)이 다중 바이오마커 패널에 포함되었다. 구축된 다중 바이오마커 패널은 개별 단백질의 AUC 값보다 상대적으로 높은 0.859의 AUC값을 보였고 개별 시료들 간의 높은 예측도(TCZ 반응군= 88.52%, TCZ 비 반응군= 76.23%)를 보였다. 결론적으로, 본 연구를 통해 구축된 4개의 단백질들이 RA 환자들 중 TCZ에 대해 저항 반응을 예측하는 지표로 사용 될 수 있으며, 동시반응탐지법과 다중반응탐지법 기반의 혈액 바이오마커 발굴 프로세스 또한 임상적인 검증 과정에서 유용하게 활용될 수 있을 것이라고 사료된다.Contents Abstracts…………………………………………………………...........………i Abbreviations……...…………………………………………..........…………iii Table of Contents……..........…………………………….......................……..ⅴ List of Tables…………….............…………………………...………..........…ⅵ List of Figures…………………………………....…………...……….........…ⅶ Introduction………………………………………….….………………1 Methods with Materials……………………………………...…………5 Results……………………………………………………………….…16 Discussion……………………………………………………………....59 Conclusion…………………………………………………...……...….65 References...............................................................................................67 Abstract in Korean.................................................................................73Maste

A Study on the factors of integration in ministry merger

학위논문(박사)--서울대학교 대학원 :행정학과 행정학전공,2000.Docto

Advancing Front Method를 이용한 대변형 쉘 구조물의 적응 유한 요소 자동 생성법

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :조선해양공학과,1999.Maste

유한요소 기반의 단백질 동역학 시뮬레이션에 대한 가속화된 프레임워크

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :공과대학 기계항공공학부,2019. 8. 김도년.Understanding the behaviors of proteins is one of the most important but challenging problems these days. Molecular Dynamics(MD) simulation is one of the popular all-atom method for protein simulation, but the method requires high computational cost. On the other hand, Coarse-Grained(CG) simulations which mimic desired behavior of the system could be useful due to its computational efficiency. Some CG models especially consider solvent effects, being expected to have higher accuracy, but some unphysical phenomena such as bead overlapping problems are remained issues. Fortunately, the finite element based Brownian dynamics simulation of proteins do not make those problems, showing higher accuracy in comparison with other bead based Brownian dynamics simulation frameworks. However, the finite element based simulation consumes relatively high computational cost in comparison with other coarse-grained models, so that it cannot be proper for high throughput tasks. In this paper, an accelerated framework of finite element based Brownian dynamics simulation is proposed. Here, each calculation of friction matrices and trajectories is accelerated by using substructure static condensation with plug-in method and component mode synthesis method, respectively. Also, the runtime for several proteins simulations of previous and accelerated framework are compared.단백질의 거동을 이해하는 것은 인류가 당면한 가장 중요하고도 어려운 문제들 가운데 하나이다. 분자동역학 시뮬레이션은 많은 단백질 시뮬레이션과 관련된 연구에서 사용되는 all-atom 방법이지만, 계산 부하가 굉장히 크다. 반면, Coarse-Grained(CG) 모델은 계산 부하는 줄이면서 관심있는 거동은 비슷하게 모사하도록 고안되었는데, 단백질 시뮬레이션에서 굉장히 유용하게 사용될 수 있다. 몇몇 CG모델은 생체 용매가 단백질에 미치는 감쇠 효과를 고려하는데, 진공상태의 시뮬레이션에 비해서 높은 시뮬레이션 정확도를 기대할 수 있으나, bead overlapping과 같은 비현실적인 문제가 발생한다. 다행히, 유한요소에 기반한 단백질의 브라운동역학 시뮬레이션은 이러한 문제가 없기 때문에, 좀더 높은 정확도를 기대할 수 있다. 그러나, 유한요소에 기반한 브라운동역학 시뮬레이션은 다른 CG모델에 비해서 비교적 계산 부하가 높기 때문에, 높은 처리량을 요구하는 목적으로는 적합하지 못하다. 본 연구에서는 가속화된 유한요소 기반의 브라운동역학 시뮬레이션을 개발하였다. 병목현상을 일으키는 friction matrix계산은 substructure static condensation과 plug-in method를 이용하여 가속화 하였고, trajectory계산은 component mode synthesis를 이용하여 가속화 함으로써, 해당 프레임워크의 병목현상을 해결하였다. 기존의 프레임워크와 가속화된 프레임워크를 이용하여 몇가지 단백질에 대해 시뮬레이션을 하여 계산시간을 비교하였다.Abstract i Nomenclature iv List of Tables and Figures v 1. Introduction 1 2. Methods 4 2.1. Finite element procedures for Brownian dynamics simulation 4 2.1.1 Langevin and Brownian dynamics 4 2.1.2. Finite element modeling 5 2.1.3. Dynamic simulation 8 2.2. Accelerated finite element procedures for Brownian dynamics simulation 10 2.2.1. Accelerated calculation of friction matrix 10 2.2.2. Accelerated calculation of trajectory 14 3. Results and discussion 18 3.1. Acceleration performances in friction matrix calculation 18 3.2. Acceleration performances in trajectory calculation 19 4. Concluding remarks 22 Tables 23 Figures 24 References 37 Abstract (Korean) 43Maste