성체 간엽 줄기세포가 표피의 재생에 미치는 영향

학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 의과대학 의학과, 2018. 2. 박경찬.최근 조직 재생 공학에서 줄기세포를 많이 이용하고 있다. 그 중 성체 간엽 줄기세포는 몸의 다양한 조직에서 분리가 가능하며 윤리적인 제약 조건이 적어 창상 치유, 피부 노화의 분야에서 이들 세포에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구에서는 창상 후 발생하는 표피 재생 과정에서 이들 줄기세포가 갖는 진피-표피 상호작용을 3차원 인공피부를 배양하여 모델링하고, 줄기세포가 관여하는 표피 재생 과정에서 중요한 역할을 하는 단백질에 대해 알아보고자 연구를 시행하였다. 성체 간엽 줄기세포의 표피 재생 효과를 알아보기 위해 세 가지 다른 종류의 세포 (섬유모세포, 지방 줄기세포, 골수 간엽 줄기세포)로 3차원 인공피부 모델을 구현하였다. 각각의 진피 구성 세포에서 배양된 인공피부에서 나타나는 기저 세포의 증식 정도, 기저막의 형태, 그리고 표피와 기저막의 두께 등을 비교하였고, 표피 증식 관련 단백, 표피 분화 관련 단백, 기저막 발현 단백, 그리고 피부 창상 관련 단백 등 다양한 단백질에 대해 면역형광염색을 시행하였다. 또한 세 종류의 진피 구성 세포의 유전자 발현을 high-throughput mRNA sequencing으로 분석하였고, 발현양의 차이를 보이는 유전자와 관련된 단백질을 직접 비교하기 위해 추가적인 면역형광염색을 시행하고 육안 평가 및 이미지 분석을 하였다. 성체 줄기세포를 이용하여 배양한 인공피부는 섬유모세포 기반의 인공피부와 비교할 때, 표피의 구조 및 기저층 세포의 형태 면에서 정상 피부와 더 유사한 양상을 보였다. 면역형광염색 결과에서도 표피증식 관련 단백인 PCNA (proliferating cell nuclear antigen) 또는 p63이 줄기세포 기반의 인공피부에서 더 강하게 발현하였고, 기저막 구성 단백질인 integrin 역시 더 강하게 발현하였다. 이는 성체 줄기세포에서 증가되어 있는 EGF-like domain 클러스터에서 발현되는 단백질과 성체 줄기세포가 가지는 항산화 효과 때문인 것으로 생각된다. 표피에서 주로 발현하는 창상 관련 단백인 galectin-7은 성체 줄기세포를 기반으로 만든 인공피부의 표피에서 더 강하게 발현하였고 이는 기존에 보고한 연구 결과와 유사하였다. Activin A는 high-throughput mRNA sequencing 분석 결과, 섬유모세포에 비해 성체 줄기세포에서 유의하게 많이 발현했고, 면역형광염색에서도 표피와 진피에서 유의하게 많이 발현됨을 확인한 단백질이다. 본 단백질은 근거리 분비 효과 (paracrine effect)로 각질형성세포에 영향을 주어 더 많은 activin A를 발현하도록 하고 완성도가 더 높은 인공피부를 만드는데 기여하며, 각질형성세포가 만드는 activin A는 다시 진피에 영향을 주어, 진피-표피의 상호작용의 선순환을 연결하는 중요한 매개 단백질로 추정된다.I. 서론 1 II. 연구 재료 및 방법 6 III. 연구 결과 12 IV. 고찰 31 V. 결론 38 참고문헌 39 영문초록 45Docto

malondialdehyde-conjugated peptide에 대한 단세포군항체의 생산과 특성분석

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :의학과 생화학전공,2000.Maste

The Relationship Between Constitutive Pigmentation and Excimer Laser Radiation Induced Erythema

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 의학과, 2012. 2. 박경찬.홍반반응은 자외선에 의한 대표적인 급성반응으로 피부색 등 여러 조건에 따라 다르게 나타나는데 이와 같은 자외선 감수성에 어떠한 요인이 작용하는지는 아직 잘 알려져 있지 않다. 이 연구에서는 엑시머 레이저를 조사한 후 피부에 나타나는 홍반 반응의 정도를 알아보고, 이를 피부색에 따라 비교 분석해 보았다. 또한 햇볕 노출에 따라 부위별로 차이가 있는지 분석해 보았다. 연구 방법은 6명의 건강한 한국인 남성을 대상으로 멜라닌지수(MI)를 측정하고 한 부위 당 엑시머 레이저(350mJ/cm2)를 한 번 조사한 후 레이저 조사 전후의 홍반지수 변화량(△EI)을 측정하였다. 각 조사부위를 과거의 광노출 정도에 따라 세 그룹(비노출부, 간헐적 노출부, 주기적 노출부)으로 나누었다. 한 피험자에서는 모두 36 부위를 조사하였고, 한 그룹에 12 부위가 속하도록 하였다. Sun exposure index(SEI)도 계산하였으며, 전체 그리고 세 그룹에서 각각 △EI와 MI 그리고 △EI와 SEI의 관련성을 알기 위해 상관분석을 하였다. 비노출부의 평균 △EI는 주기적 노출부의 평균 △EI보다 높았지만, 간헐적 노출부의 △EI보다는 낮았다. 전체적으로 △EI와 MI는 유의한 상관성이 있었다(R2=0.135). 하지만 간헐적 노출부에서는 유의한 상관성이 없었다. △EI와 SEI의 상관 분석한 결과, 보다 강한 음의 상관성이 있었고(R2=0.344), △EI와 MI간의 분석과는 대조적으로 간헐적 노출부에서도 통계적으로 유의한 상관성을 나타냈다. 결론적으로, 피부의 위치에 따라 자외선 감수성이 달랐으며, 광노출 빈도에 따라 시행한 분석에서도 그룹 간에 서로 다른 양상을 보였다. 엑시머 레이저에 의한 자외선 유발 홍반반응의 정도는 피부색(baseline pigmentation)과 상관성이 있지만 SEI와 더 연관성이 높은 것으로 나타났다.There are reports of erythema response to UV radiation but it is not clear which factors mostly affects UV sensitivity. In this study, six healthy Korean adult men were enrolled and baseline melanin index (MI) and increment of erythema index (△EI) were measured. In one individual, twelve different body sites were selected and a total of 3 spots at each site were irradiated with a single shot of monochromatic excimer laser with a dose of 350mJ/cm2 using XTRAC® Excimer Laser. Considering cumulative sun-exposure, site was categorized into three groups (UZ: unexposed zone, FEZ: frequently exposed zone, IEZ: intermittently exposed zone). According to literature, the sun exposure indexes (SEI) were also calculated. Both baseline MI and △EI varied significantly among three groups. Acute erythema response (△EI) in UZ was significantly higher than that of FEZ, but lower than that of IEZ. Regression analysis between baseline MI and △EI showed statistical significance (R2=0.135). Noteworthy, significant results were demonstrated in FEZ (R2=0.073) and UZ (R2=0.311) but not in IEZ (R2=0.011). The average SEI of FEZ, IEZ and UZ were 48.3±46.2, 18.9±25.0, and 8.2±48.7 respectively. Interestingly, higher value of coefficient of determination (R2=0.306) was obtained when regression analysis was done between SEI and △EI. All three groups also showed much higher R2 compared to previous analysis using MI. There were significant site variations in UV sensitivity to excimer laser irradiation along with skin pigmentation. Furthermore, significant differences were observed according to different categories of skin. Interestingly, erythema response did not correlated well with basal skin pigmentation in IEZ. In contrast, all of regression square was significantly higher by analyzing with SEI. These results suggested that induced pigmentation above constitutive level will be a better indicator for UV sensitivity. We also suggest that different pattern of UV exposure and local differences with adaptive cutaneous response accounts for discrepancies in UV sensitivity at different sites.Maste

Uncertainty-Aware Deep Detection Neural Networks with Probabilistic Modeling

학위논문(박사) -- 서울대학교대학원 : 공과대학 전기·정보공학부, 2021.8. 이혁재.Object detection combines the localization and classification tasks to classify and localize one or more objects in an image or video data. The development of GPU along with deep learning algorithm has accelerated research of deep learning-based object detection. Recently, deep learning-based object detection achieves a better level of accuracy than humans and has become an essential method in various applications such as autonomous driving systems or unmanned stores. Although object detection combines both the localization and classification tasks, conventional object detection algorithms rely on classification-based confidence score to estimate object category and location information. Conventional method cannot estimate a confidence score of the localization task and therefore it cannot cope with false positive caused by mislocalization. Especially, this problem leads to severe accidents in autonomous driving application, thereby, it is essential to resolve this problem. In addition, conventional object detection algorithms require a large amount of labeled data to obtain high accuracy. While crawling a large amount of image data is a trivial task, labeling these data is an expensive and time-consuming activity. An image typically contains multiple objects, and each object requires a category and a bounding box information. To solve this problem, active learning has been studied actively. However, most of active learning studies for object detection are based on multiple models or are straightforward extensions of active learning for classification, hence using only the classification-based information. Thus, these previous methods require high computing costs and fail to utilize localization-based information for active learning, therefore these methods cannot be a complete solution. As a solution to reduce labeling cost, semi-supervised learning for object detection is also being actively studied. Semi-supervised learning is a method of using labeled data with annotation and unlabeled data consisting only of images in training. In general, the amount of unlabeled data has a much larger than that of labeled data. The conventional semi-supervised learning increases the training time by using all these data during training without grasping the usefulness of unlabeled data, thereby reducing efficiency in training. This dissertation proposes solutions to the three problems mentioned above. First, this dissertation proposes a method of localization uncertainty modeling and novel localization loss function to solve the false positive problem caused by mislocalization. By utilizing the predicted localization uncertainty in the inference step, the proposed method significantly reduces the false positive and improves the accuracy. Second, this dissertation proposes a high accuracy and low-cost active learning method for object detection. The proposed method estimates both classification and localization uncertainties with a single model and a single forward pass, and leverages them in active learning, thereby achieving outstanding performance gains in terms of accuracy and computational cost. Third, this dissertation proposes a method of an uncertainty-based unlabeled data filtering for semi-supervised learning. The proposed method significantly reduces the training time and improves the accuracy by selecting only the unlabeled data that helps to improve the performance of the model. The problems and proposed methods are dealt with in detail in each chapter of this dissertation.Object detection (객체 탐지)은 이미지 내 여러 물체들에 대해 각 물체의 카테고리 정보를 예측하는 classification과 각 물체의 크기 및 위치 정보를 예측하는 localization이 결합된 문제이다. 딥러닝과 GPU의 발전으로 object detection 알고리즘이 활발히 연구되고 있으며, 최근 object detection 알고리즘은 높은 정확도와 빠른 처리 속도로 자율주행과 무인 편의점 등 실시간 처리 속도를 요구하는 다양한 application에서 그 활용도가 높아지고 있다. Object detection이 classification과 localization task가 결합된 문제임에도 불구하고, 기존 object detection 알고리즘은 classification 기반의 confidence score에 의존하여 물체의 카테고리와 위치 및 크기 정보를 예측한다. Localization 자체에 대한 confidence는 예측하지 못하기 때문에 localization에 의한 false positive에 대응하지 못한다는 문제가 있다. 특히, 자율주행과 같이 false positive로 인해 치명적인 사고가 유발되는 application에서는 이러한 mislocalization 문제를 해결하는 것이 필수적이다. 이뿐만 아니라, object detection 알고리즘은 높은 정확도를 달성하기 위해 annotation된 많은 양의 labeled 데이터를 학습 시 필요로 한다. 일반적으로 학습을 위한 이미지 데이터는 쉽게 수집이 가능하지만, 수집된 이미지에서 여러 물체에 대한 카테고리 정보와 물체의 위치 및 크기 정보를 얻는 것은 굉장히 많은 resource와 시간을 요구한다. 이러한 labeling cost 문제를 해결하기 위해 object detection을 위한 능동적 학습 (active learning)이 활발히 연구되어 왔다. 하지만, 기존의 object detection을 위한 능동적 학습 연구들은 uncertainty 예측을 위해 여러개의 모델을 사용하기 때문에 높은 연산량을 요구한다는 문제가 있으며, 능동적 학습 시 localization 정보는 사용하지 않고 classification 정보에만 의존하기 때문에 완전한 해결책이 되지 못한다. Labeling cost를 줄이기 위한 또 다른 해결책으로 object detection을 위한 반지도 학습 (semi-supervised learning)이 활발히 연구되고 있다. 반지도 학습은 annotation 정보가 있는 labeled 데이터와 이미지로만 구성된 unlabeled 데이터를 함께 학습에서 사용하는 학습 방법이다. 일반적으로 unlabeled 데이터는 labeled 데이터에 비해 데이터 양이 훨씬 많은데, 기존 반지도 학습은 unlabeled 데이터의 유용성을 고려하지 않은 채 모든 데이터를 학습 시 사용한다. 그리하여 학습 시간을 대폭 증가시키는 문제가 있다. 본 논문은 앞서 언급한 3가지 문제에 대한 해결책을 제시한다. 첫째로, localization에 의한 false positive 문제를 해결하기 위해 localization uncertainty 모델링 방법과 이를 학습하기 위한 새로운 localization loss function을 제안한다. 제안 모델링으로 예측한 localization uncertainty를 검출 과정에서 활용하여, localization에 의한 false positive를 대폭 감소시킨다. 둘째로, 저비용 고성능의 object detection을 위한 새로운 능동적 학습 방법을 제안한다. 제안 방법은 능동적 학습 시 classification uncertainty 뿐만 아니라 localization uncertainty를 함께 고려하며, uncertainty 예측 시 single model과 single forward pass를 사용해 기존 대비 연산량을 대폭 줄이면서도 높은 정확도를 달성한다. 셋째로, 반지도 학습에서 uncertainty 기반 unlabeled 데이터 필터링 방법을 제안한다. 제안 방법으로 모델의 성능 향상에 도움이 되는 unlabeled 데이터만을 학습에 사용함으로써 기존 대비 학습 시간을 대폭 감소시키면서도 정확도를 향상시킨다. 앞서 언급한 문제들과 이를 해결하기 위한 제안 방법들을 본 논문의 각 장에서 자세히 소개한다.제 1 장 서 론 1 1.1 연구의 배경 1 1.2 연구의 내용 3 1.3 논문 구성 5 제 2 장 연구의 배경지식 6 2.1 객체 탐지 (object detection) 6 2.1.1 Two-stage object detection 7 2.1.2 One-stage object detection 8 2.2 능동적 학습 (active learning) 9 2.3 반지도 학습 (semi-supervised learning) 11 제 3 장 Localization uncertainty를 사용한 정확하고 빠른 객체 탐지기 15 3.1 본 연구의 서론 15 3.2 본 연구의 배경 19 3.3 Gaussian YOLOv3 22 3.3.1 Gaussian 모델링 22 3.3.2 Loss function 재설계 25 3.3.3 Localization uncertainty의 활용 28 3.4 본 연구의 실험 결과 29 3.4.1 Localization uncertainty 평가 30 3.4.2 Gaussian YOLOv3의 성능 평가 32 3.4.3 False positive와 true positive의 시각적, 수치적 평가 38 3.5 본 연구의 결론 44 제 4 장 혼합 밀도 네트워크를 사용한 심층 객체 탐지 신경망을 위한 능동적 학습 46 4.1 본 연구의 서론 46 4.2 본 연구의 관련 연구 49 4.2.1 객체 탐지를 위한 심층 능동적 학습 49 4.2.2 혼합 밀도 네트워크 50 4.3 객체 탐지를 위한 능동적 학습 51 4.3.1 객체 탐지를 위한 mixture 모델링 53 4.3.2 능동적 학습을 위한 scoring function 57 4.4 본 연구의 실험 결과 59 4.4.1 객체 탐지에서 mixture 모델링의 효과 60 4.4.2 능동적 학습 평가 65 4.4.3 확장성과 데이터 transferability 74 4.4.4 Parameter 민감도 76 4.4.5 Classification loss에 대한 논의 80 4.5 본 연구의 결론 82 제 5 장 반지도 학습을 위한 unlabeled 데이터 필터링 및 uncertainty 기반 반지도 능동적 학습 83 5.1 본 연구의 서론 83 5.2 본 연구의 관련 연구 84 5.3 Unlabeled 데이터 필터링 87 5.4 Uncertainty 기반 반지도 능동적 학습 90 5.5 본 연구의 실험 결과 93 5.5.1 Unlabeled 데이터 필터링 93 5.5.2 Uncertainty 기반 반지도 능동적 학습 96 5.6 본 연구의 결론 98 제 6 장 결 론 99 참고문헌 101 Abstract 116박

A Single-Pass Estimation of the Secondary Motion Vector in Frame Rate Up Conversion

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 전기·정보공학부, 2017. 2. 이혁재.최근 상용화되는 디스플레이 패널의 frame rate이 120~240Hz 까지 증가하면서 전송되는 video의 frame rate을 증가시키는 frame rate up conversion(FRUC) 기술이 널리 사용되고 있다. FRUC는 비디오 영상에서 서로 인접한 프레임들을 이용하여 영상의 시간적 연속성을 증가시키는 기술이다. 최근에는 FRUC의 화질 향상을 위하여 영상 내부 객체들의 움직임을 추정하고, 이에 대응하는 프레임을 생성하는 motion-compensated(MC) FRUC 기술이 각광받고 있다. MC-FRUC에 필요한 움직임 추정 과정(motion estimation, ME)은 복잡한 연산을 필요로 하며 하드웨어 구현이 까다롭다. 즉, FRUC에 필요한 움직임 추정은 전체 시스템의 cost를 크게 증가시키는 요인이 되므로, 하드웨어 구현이 용이한 FRUC 용 알고리즘 개발이 필요하다. Cost 감소를 위해 block 기반의 움직임 추정을 수행하는데, motion vector(MV)가 생성되는 대상 object의 크기가 작을 경우 MV가 제대로 생성되기 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해 dual MV estimation 알고리즘이 제안되었으나, 이 알고리즘은 ME를 2번 수행해야 하므로 프레임 메모리에 2번 접근을 해야 한다. FRUC 시스템에서 bottle neck은 메모리영역에서 발생하고, 이로 인해 전체적인 시스템 속도가 떨어지게 된다. 즉, 2번의 ME로 발생되는 메모리 접근 횟수를 줄일 필요가 있고 이를 위해 본 논문에서 1번의 ME로 dual MV estimation 알고리즘과 성능 차이가 크지 않은 single pass dual MV estimation 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 픽셀 당 64 버퍼 크기를 가질 때, dual MV estimation 알고리즘과 0.36%의 MV 오차율을 가지며 필요 버퍼 메모리는 1.21% 증가한다. 또한 hierarchical estimation 대비 평균 partial PSNR은 1.58dB 개선되며, 평균 PSNR은 0.23dB 개선된다.제1장 서론 1 제2장 관련 연구 5 제3장 Single Pass Dual MV Estimation 알고리즘 15 제4장 실험 결과 및 분석 52 제5장 결론 66 참고문헌 68 Abstract 70Maste

적응 OFDM 무선 송수신기 설계

Thesis(doctoral)--서울대학교 대학원 :전기·컴퓨터공학부,2004.Docto

포도당결핍에 의한 면역활성화된 성상교세포의 사멸

Thesis(doctoral)--서울대학교 대학원 :약학과 약물학전공,2006.Docto

노화에 따른 저산소와 산화적 스트레스의 유전자 전사에 대한 영향

Thesis(doctoral)--서울대학교 대학원 :의학과 생화학전공,2006.Docto

파일럿 채널 DS-CDMA 시스템에서의 적응 채널 추정 기법

Thesis (master`s)--서울대학교 대학원 :전기공학부,2000.Maste

Nitric oxide (NO) involvement in the potentiated cell death of glucose-deprived C6 glioma cells by immunostimulation C6 glioma cell에서 포도당결핍으로 인한 세포독성의 면역활성화에 의한 가속화 및 NO의 관련성 규명

Thesis (master`s)--서울대학교 대학원 :약학과 약물학전공,2000.Maste