128 research outputs found
CUDA Unified Memory๋ฅผ ์ํ ๋ฐ์ดํฐ ๊ด๋ฆฌ ๋ฐ ํ๋ฆฌํ์นญ ๊ธฐ๋ฒ
ํ์๋
ผ๋ฌธ(๋ฐ์ฌ) -- ์์ธ๋ํ๊ต๋ํ์ : ๊ณต๊ณผ๋ํ ์ปดํจํฐ๊ณตํ๋ถ, 2022. 8. ์ด์ฌ์ง.Unified Memory (UM) is a component of CUDA programming model which provides a memory pool that has a single address space and can be accessed by both the host and the GPU. When UM is used, a CUDA program does not need to explicitly move data between the host and the device. It also allows GPU memory oversubscription by using CPU memory as a backing store. UM significantly lessens the burden of a programmer and provides great programmability. However, using UM solely does not guarantee good performance. To fully exploit UM and improve performance, the programmer needs to add user hints to the source code to prefetch pages that are going to be accessed during the CUDA kernel execution.
In this thesis, we propose three frameworks that exploits UM to improve the ease-of-programming while maximizing the application performance. The first framework is HUM, which hides host-to-device memory copy time of traditional CUDA program without any code modification. It overlaps the host-to-device memory copy with host computation or CUDA kernel computation by exploiting Unified Memory and fault mechanisms. The evaluation result shows that executing the applications under HUM is, on average, 1.21 times faster than executing them under original CUDA. The speedup is comparable to the average speedup 1.22 of the hand-optimized implementations for Unified Memory.
The second framework is DeepUM which exploits UM to allow GPU memory oversubscription for deep neural networks. While UM allows memory oversubscription using a page fault mechanism, page fault handling introduces enormous overhead. We use a correlation prefetching technique to solve the problem and hide the overhead. The evaluation result shows that DeepUM achieves comparable performance to the other state-of-the-art approaches. At the same time, our framework can run larger batch size that other methods fail to run.
The last framework is SnuRHAC that provides an illusion of a single GPU for the multiple GPUs in a cluster. Under SnuRHAC, a CUDA program designed to use a single GPU can utilize multiple GPUs in a cluster without any source code modification. SnuRHAC automatically distributes workload to multiple GPUs in a cluster and manages data across the nodes. To manage data efficiently, SnuRHAC extends Unified Memory and exploits its page fault mechanism. We also propose two prefetching techniques to fully exploit UM and to maximize performance. The evaluation result shows that while SnuRHAC significantly improves ease-of-programming, it shows scalable performance for the cluster environment depending on the application characteristics.Unified Memory (UM)๋ CUDA ํ๋ก๊ทธ๋๋ฐ ๋ชจ๋ธ์์ ์ ๊ณตํ๋ ๊ธฐ๋ฅ ์ค ํ๋๋ก ๋จ์ผ ๋ฉ๋ชจ๋ฆฌ ์ฃผ์ ๊ณต๊ฐ์ CPU์ GPU๊ฐ ๋์์ ์ ๊ทผํ ์ ์๋๋ก ํด์ค๋ค. ์ด์ ๋ฐ๋ผ, UM์ ์ฌ์ฉํ ๊ฒฝ์ฐ CUDA ํ๋ก๊ทธ๋จ์์ ๋ช
์์ ์ผ๋ก ํ๋ก์ธ์๊ฐ์ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ์ด๋์์ผ์ฃผ์ง ์์๋ ๋๋ค. ๋ํ, CPU ๋ฉ๋ชจ๋ฆฌ๋ฅผ backing store๋ก ์ฌ์ฉํ์ฌ GPU์ ๋ฉ๋ชจ๋ฆฌ ํฌ๊ธฐ ๋ณด๋ค ๋ ๋ง์ ์์ ๋ฉ๋ชจ๋ฆฌ๋ฅผ ํ์๋ก ํ๋ ํ๋ก๊ทธ๋จ์ ์คํํ ์ ์๋๋ก ํด์ค๋ค. ๊ฒฐ๊ณผ์ ์ผ๋ก, UM์ ํ๋ก๊ทธ๋๋จธ์ ๋ถ๋ด์ ํฌ๊ฒ ๋์ด์ฃผ๊ณ ์ฝ๊ฒ ํ๋ก๊ทธ๋๋ฐ ํ ์ ์๋๋ก ๋์์ค๋ค. ํ์ง๋ง, UM์ ์๋ ๊ทธ๋๋ก ์ฌ์ฉํ๋ ๊ฒ์ ์ฑ๋ฅ ์ธก๋ฉด์์ ์ข์ง ์๋ค. UM์ page fault mechanism์ ํตํด ๋์ํ๋๋ฐ page fault๋ฅผ ์ฒ๋ฆฌํ๊ธฐ ์ํด์๋ ๋ง์ ์ค๋ฒํค๋๊ฐ ๋ฐ์ํ๊ธฐ ๋๋ฌธ์ด๋ค. UM์ ์ฌ์ฉํ๋ฉด์ ์ต๋์ ์ฑ๋ฅ์ ์ป๊ธฐ ์ํด์๋ ํ๋ก๊ทธ๋๋จธ๊ฐ ์์ค ์ฝ๋์ ์ฌ๋ฌ ํํธ๋ ์์ผ๋ก CUDA ์ปค๋์์ ์ฌ์ฉ๋ ๋ฉ๋ชจ๋ฆฌ ์์ญ์ ๋ํ ํ๋ฆฌํ์น ๋ช
๋ น์ ์ฝ์
ํด์ฃผ์ด์ผ ํ๋ค.
๋ณธ ๋
ผ๋ฌธ์ UM์ ์ฌ์ฉํ๋ฉด์๋ ์ฌ์ด ํ๋ก๊ทธ๋๋ฐ๊ณผ ์ต๋์ ์ฑ๋ฅ์ด๋ผ๋ ๋๋ง๋ฆฌ ํ ๋ผ๋ฅผ ๋์์ ์ก๊ธฐ ์ํ ๋ฐฉ๋ฒ๋ค์ ์๊ฐํ๋ค. ์ฒซ์งธ๋ก, HUM์ ๊ธฐ์กด CUDA ํ๋ก๊ทธ๋จ์ ์์ค ์ฝ๋๋ฅผ ์์ ํ์ง ์๊ณ ํธ์คํธ์ ๋๋ฐ์ด์ค ๊ฐ์ ๋ฉ๋ชจ๋ฆฌ ์ ์ก ์๊ฐ์ ์ต์ํํ๋ค. ์ด๋ฅผ ์ํด, UM๊ณผ fault mechanism์ ์ฌ์ฉํ์ฌ ํธ์คํธ-๋๋ฐ์ด์ค ๊ฐ ๋ฉ๋ชจ๋ฆฌ ์ ์ก์ ํธ์คํธ ๊ณ์ฐ ํน์ CUDA ์ปค๋ ์คํ๊ณผ ์ค์ฒฉ์ํจ๋ค. ์คํ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ํตํด HUM์ ํตํด ์ ํ๋ฆฌ์ผ์ด์
์ ์คํํ๋ ๊ฒ์ด ๊ทธ๋ ์ง ์๊ณ CUDA๋ง์ ์ฌ์ฉํ๋ ๊ฒ์ ๋นํด ํ๊ท 1.21๋ฐฐ ๋น ๋ฅธ ๊ฒ์ ํ์ธํ์๋ค. ๋ํ, Unified Memory๋ฅผ ๊ธฐ๋ฐ์ผ๋ก ํ๋ก๊ทธ๋๋จธ๊ฐ ์์ค ์ฝ๋๋ฅผ ์ต์ ํํ ๊ฒ๊ณผ ์ ์ฌํ ์ฑ๋ฅ์ ๋ด๋ ๊ฒ์ ํ์ธํ์๋ค.
๋๋ฒ์งธ๋ก, DeepUM์ UM์ ํ์ฉํ์ฌ GPU์ ๋ฉ๋ชจ๋ฆฌ ํฌ๊ธฐ ๋ณด๋ค ๋ ๋ง์ ์์ ๋ฉ๋ชจ๋ฆฌ๋ฅผ ํ์๋ก ํ๋ ๋ฅ ๋ฌ๋ ๋ชจ๋ธ์ ์คํํ ์ ์๊ฒ ํ๋ค. UM์ ํตํด GPU ๋ฉ๋ชจ๋ฆฌ๋ฅผ ์ด๊ณผํด์ ์ฌ์ฉํ ๊ฒฝ์ฐ CPU์ GPU๊ฐ์ ํ์ด์ง๊ฐ ๋งค์ฐ ๋น๋ฒํ๊ฒ ์ด๋ํ๋๋ฐ, ์ด๋ ๋ง์ ์ค๋ฒํค๋๊ฐ ๋ฐ์ํ๋ค. ๋๋ฒ์งธ ๋ฐฉ๋ฒ์์๋ correlation ํ๋ฆฌํ์นญ ๊ธฐ๋ฒ์ ํตํด ์ด ์ค๋ฒํค๋๋ฅผ ์ต์ํํ๋ค. ์คํ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ํตํด DeepUM์ ๊ธฐ์กด์ ์ฐ๊ตฌ๋ ๊ฒฐ๊ณผ๋ค๊ณผ ๋น์ทํ ์ฑ๋ฅ์ ๋ณด์ด๋ฉด์ ๋ ํฐ ๋ฐฐ์น ์ฌ์ด์ฆ ํน์ ๋ ํฐ ํ์ดํผํ๋ผ๋ฏธํฐ๋ฅผ ์ฌ์ฉํ๋ ๋ชจ๋ธ์ ์คํํ ์ ์์์ ํ์ธํ์๋ค.
๋ง์ง๋ง์ผ๋ก, SnuRHAC์ ํด๋ฌ์คํฐ์ ์ฅ์ฐฉ๋ ์ฌ๋ฌ GPU๋ฅผ ๋ง์น ํ๋์ ํตํฉ๋ GPU์ฒ๋ผ ๋ณด์ฌ์ค๋ค. ๋ฐ๋ผ์, ํ๋ก๊ทธ๋๋จธ๋ ์ฌ๋ฌ GPU๋ฅผ ๋์์ผ๋ก ํ๋ก๊ทธ๋๋ฐ ํ์ง ์๊ณ ํ๋์ ๊ฐ์ GPU๋ฅผ ๋์์ผ๋ก ํ๋ก๊ทธ๋๋ฐํ๋ฉด ํด๋ฌ์คํฐ์ ์ฅ์ฐฉ๋ ๋ชจ๋ GPU๋ฅผ ํ์ฉํ ์ ์๋ค. ์ด๋ SnuRHAC์ด Unified Memory๋ฅผ ํด๋ฌ์คํฐ ํ๊ฒฝ์์ ๋์ํ๋๋ก ํ์ฅํ๊ณ , ํ์ํ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ์๋์ผ๋ก GPU๊ฐ์ ์ ์กํ๊ณ ๊ด๋ฆฌํด์ฃผ๊ธฐ ๋๋ฌธ์ด๋ค. ๋ํ, UM์ ์ฌ์ฉํ๋ฉด์ ๋ฐ์ํ ์ ์๋ ์ค๋ฒํค๋๋ฅผ ์ต์ํํ๊ธฐ ์ํด ๋ค์ํ ํ๋ฆฌํ์นญ ๊ธฐ๋ฒ์ ์๊ฐํ๋ค. ์คํ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ํตํด SnuRHAC์ด ์ฝ๊ฒ GPU ํด๋ฌ์คํฐ๋ฅผ ์ํ ํ๋ก๊ทธ๋๋ฐ์ ํ ์ ์๋๋ก ๋์์ค ๋ฟ๋ง ์๋๋ผ, ์ ํ๋ฆฌ์ผ์ด์
ํน์ฑ์ ๋ฐ๋ผ ์ต์ ์ ์ฑ๋ฅ์ ๋ผ ์ ์์์ ๋ณด์ธ๋ค.1 Introduction 1
2 Related Work 7
3 CUDA Unified Memory 12
4 Framework for Maximizing the Performance of Traditional CUDA Program 17
4.1 Overall Structure of HUM 17
4.2 Overlapping H2Dmemcpy and Computation 19
4.3 Data Consistency and Correctness 23
4.4 HUM Driver 25
4.5 HUM H2Dmemcpy Mechanism 26
4.6 Parallelizing Memory Copy Commands 29
4.7 Scheduling Memory Copy Commands 31
5 Framework for Running Large-scale DNNs on a Single GPU 33
5.1 Structure of DeepUM 33
5.1.1 DeepUM Runtime 34
5.1.2 DeepUM Driver 35
5.2 Correlation Prefetching for GPU Pages 36
5.2.1 Pair-based Correlation Prefetching 37
5.2.2 Correlation Prefetching in DeepUM 38
5.3 Optimizations for GPU Page Fault Handling 42
5.3.1 Page Pre-eviction 42
5.3.2 Invalidating UM Blocks of Inactive PyTorch Blocks 43
6 Framework for Virtualizing a Single Device Image for a GPU Cluster 45
6.1 Overall Structure of SnuRHAC 45
6.2 Workload Distribution 48
6.3 Cluster Unified Memory 50
6.4 Additional Optimizations 57
6.5 Prefetching 58
6.5.1 Static Prefetching 58
6.5.2 Dynamic Prefetching 61
7 Evaluation 62
7.1 Framework for Maximizing the Performance of Traditional CUDA Program 62
7.1.1 Methodology 63
7.1.2 Results 64
7.2 Framework for Running Large-scale DNNs on a Single GPU 70
7.2.1 Methodology 70
7.2.2 Comparison with Naive UM and IBM LMS 72
7.2.3 Parameters of the UM Block Correlation Table 78
7.2.4 Comparison with TensorFlow-based Approaches 79
7.3 Framework for Virtualizing Single Device Image for a GPU Cluster 81
7.3.1 Methodology 81
7.3.2 Results 84
8 Discussions and Future Work 91
9 Conclusion 93
์ด๋ก 111๋ฐ
์กฐ์ ํ๊ธฐ ์์ค ๅฟ่พฐ็ฅญ์ ์คํ๊ณผ ์ด์
ๅฟ่พฐ็ฅญ๋ ์ฃฝ์ ์ฌ๋์ ๅฟๆฅ์ ์ง๋ด๋ ์ ์ฌ์ด๋ค. ๊ธฐ์ผ์ ์ง๋ด๋ ์ ์ฌ๋ ์๋์ ๋ฐ๋ผ ํน์ ์ ํํ๋ ์ข
๊ต ํน์ ์ฌ์์ ์ํด ๋ค๋ฅธ ํํ๋ก ์น๋ฅด๊ฒ ๋์๋ค. ๋ถ๊ต๊ฐ ์ง๋ฐฐํ์๋ ์๋์๋ ๅฟๆจ้ฝ์ ํํ๋ก ์์ค์์ ๅ
็๊ณผ ๅ
ๅ์ ๅฟๆฅ์ ๋ง์ ์ด๋ฅผ ์ถ๋ชจํ์ฌ ์ง๋ธ ๋ถ๊ต์ ๅฟ็ฅญ็ฅ๊ฐ ์์๋ค. ์ด์ ๋นํด ์ ๊ต์์ ๊ธฐ์ ์ฌ์๋ ๋ถ๊ต์๋ ๋ค๋ฅธ ํํ๋ก ๋ดํํ๋ ๅฟ่พฐ็ฅญ๊ฐ ์๋ค. ์ด ๋์ ๋ถ๊ต์ ์ ๊ต๋ผ๋ ์ข
๊ต์ ์ฐจ์ด์ ๋ง์ด ์๋ ๊ฒ์ด ์๋๋ผ ์ํํ๋ ๋ฐฉ๋ฒ๊ณผ ์ฅ์ ๋ฑ์์ ๋ง์ ๋ค๋ฅธ ์ ์ด ์์๋ค.
๊ณ ๋ ค์๋์๋ ๋ถ๊ต๊ฐ ์ญ์๋์์ผ๋ฏ๋ก ๋ถ๊ต์์ผ๋ก ๊ธฐ์ ์ฌ๊ฐ ์น๋ฃจ์ด์ ธ ๋ฌด๋ค์์ ์ง๋ด๋ ๊ฒ์ด ์๋๋ผ ์ฌ์์์ ํํด์ก๋ค. ์ด์ ๋นํด ์กฐ์ ์๋์ ํํด์ง ์ ๊ต์ ๊ธฐ์ ์ ๋ ๊ธฐ๋ณธ์ ์ผ๋ก๋ ์ฌ๋น์์ ์ง๋์ผ๋ฉฐ, ์์ ๊ฒฝ์ฐ ๋ฅ์์ ์ง๋ด๊ธฐ๋ ํ์๋ค. ๊ทธ๋ฐ๋ฐ ์กฐ์ ์ ๊ธฐ๊น์ง ๊ธฐ์ ์ ๋ ๋ถ๊ต์์ธ ๊ธฐ์ ์ฌ์ ํํ๋ก ๊ฑฐํ๋๋ค๊ฐ ์ค์ข
๋์์ผ ํํ๋์๋ค. ์ดํ ๊ธฐ์ ์ ๋ ์ ๊ต์ ๋ฐฉ์๋๋ก ์ง๋ด๊ฒ ๋์์ผ๋ ์กฐ์ ํ๊ธฐ์๋ ์๋ฆ์์ ์ง๋ด๊ฒ ๋จ์ผ๋ก์จ ํน๋ณํ ์๋ฏธ๋ฅผ ์ง๋๊ฒ ๋์๋ค.
์ ์กฐ ์ดํ์๋ ๋ถ๊ต์ ๊ธฐ์ ์ฌ๋ฅผ ๋์ฒดํ์ฌ ์๋ฆ์์ ๊ธฐ์ ์ ๊ฐ ํํด์ก๋ค. ๋๋ก๋ ๊ธฐ์ ์ ๊ฐ ์๋ฌ์์ ๊ฑฐํ๋๊ธฐ๋ ํ์์ผ๋ ์๋ฆ์์ ๊ฑฐํ๋๋ ๊ฒ์ด ์ผ๋ฐํ๋์๋ค. ํนํ ์์กฐ๋ ์๋ฆ์์ ํํ๋ ๊ธฐ์ ์ ์ ์ง์ ์ฐธ์ฌํ์ฌ ์นํํ๋ ์๋ฅผ ํํ์๋ค. ์ด์ ๋ฐ๋ผ ๊ตญ์์ด ์๋ฆ ๊ธฐ์ ์ ์ ์ฐธ์ฌํ๋ ์๊ฐ ๋ฑ์ฅํ์๊ณ , ์ด๋ฅผ ์์ ๋ก ๋ง๋ค์์ผ๋ฉฐ, ๊ตญ์ ๋ฟ๋ง์ด ์๋๋ผ ์์ธ์๊ฐ ์ฃผ์ฒด๊ฐ ๋๋ ๊ธฐ์ ์ ์๊ฐ ๋ฑ์ฅํ์๋ค. ๋ํ ์์กฐ ๋์ ์๋กญ๊ฒ ์ ๋น๋ ๅๅถ์ ์ํด ๅ์์ ์น๋ฌ์ง๋ ๊ธฐ์ ์ ์๋ ์ ๋น๋์๋ค
๊ด์ ์ถ์ ๊ธฐ๋ฒ์ ๊ธฐ๋ฐํ ์ค๋ด ๋ฌด์ ์ฑ๋์์์ ์ฌ์ฉ์ ์๋์ ์ํฅ
ํ์๋
ผ๋ฌธ (๋ฐ์ฌ)-- ์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ : ์ ๊ธฐยท์ปดํจํฐ๊ณตํ๋ถ, 2015. 8. ๊น์ฑ์ฒ .In this dissertation, the effects of user body on radio wave propagation in indoor wireless channels are analyzed. The user who is nearly always being close to mobile device influences very strongly and consistently on propagation channel. Therefore, exclusively focusing on the user body separately from other bodies, the shadowing effects caused by the user are investigated at 2.4 GHz by using the uniform theory of diffraction (UTD) and the ray-tracing technique.
First of all, the user body shadowing (UBS) effects on a single ray path are investigated deterministically by using the UTD. The UTD scattering solutions for diffraction at a smooth convex surface are adopted to analyze the effects of user body modeled as a circular cylinder. The UTD-based model for a single ray path is defined as the relative received signal power according to the relative position of user, which is validated by measurements in an anechoic chamber.
The validated UTD-based model is combined with the indoor ray-tracing technique in order to examine the UBS effects on multipath channels. Since the ray-tracing provides not only the powers of multipaths but also their angular profiles, it is possible to apply the UTD single path model according to the relationship between the users position and the direction of rays. This combination method is also verified by in-building measurements.
In realistic communications, however, the users position can be neither fixed at any one value and nor can its exact value be provided to systems in real time. Thus, a statistical analysis for the UBS is conducted taking into consideration the randomness of users position. First, the K-factor, defined as the ratio of the power in the dominant path and the sum of the powers in the other paths, is proposed as the most significant factor to determine the UBS effects. Because the UBS effects considerably depend on the extent of the dominant path and whether the dominant path is blocked. As a result, the distributions of total power losses caused by the UBS are link-by-link modeled by Nakagami-m distributions. Additionally, the estimated parameter m is proposed as a function of K-factor.
Finally, the enhanced UBS stochastic model is proposed based on the bimodal characteristics of UBS. The UBS model based on Nakagami-m distribution has a drawback of inaccuracies for the links with high K-factor because the distribution of total UBS losses for links with high K-factors has a bimodal shape that has two peaks in its histogram. Therefore, the distributions of total UBS losses were classified into unimodal and bimodal groups with the quantitative decision criterion of K-factor. For the unimodal model, Rician distribution is used to achieve the best accuracy, whereas Gaussian mixture model is exploited for the bimodal UBS model. The validity of these proposed models is verified using the ray-tracing simulation in various indoor environments.Chapter 1 Introduction....................................................1
1.1 Indoor Wireless Propagation Channel ........................1
1.2 User Body Effects on Wireless Propagation Channel....2
1.3 Dissertation Outline..................................................4
Chapter 2 User Body Shadowing Effects on Single Ray Path based on UTD..........................5
2.1 Introduction.............................................................5
2.2 Uniform Theory of Diffraction (UTD)............................6
2.3 UTD Solutions at a Smooth Convex Surface................7
2.4 UBS Effects on a Single Ray Path.............................12
2.5 Conclusion............................................................16
Chapter 3 Analysis of UBS Effects on Indoor Wireless Multipath Channels..............17
3.1 Introduction...........................................................17
3.2 Ray-Tracing Technique..........................................18
3.2.1 Image Method.....................................................18
3.2.2 Reliability ...........................................................19
3.3 Application of Single Ray UBS Model to Multipath Channel.........24
3.3.1 Methodology........................................................24
3.3.2 Validation............................................................27
3.4 Link-by-Link Model using Nakagami-m Distribution....29
3.5 Conclusion............................................................35
Chapter 4 Enhanced Statistical Model for UBS based on Bimodal Characteristics............36
4.1 Introduction...........................................................36
4.2 Methodology for Enhancement of UBS Model............39
4.2.1 Bimodal Characteristics of UBS Model...................42
4.2.2 Data Grouping.....................................................43
4.2.3 Other Factors......................................................45
4.3 Ray-Tracing Simulation..........................................48
4.4 Enhanced Statistical UBS Model..............................51
4.4.1 Bimodality in terms of K-factor..............................51
4.4.2 The Unimodal UBS Model....................................54
4.4.3 The Bimodal UBS Model......................................57
4.4.4 Application of the Proposed Model for Other Environments...61
4.5 Conclusion...........................................................64
Chapter 5 Conclusion ..............................................65
5.1 Summary...............................................................65
5.2 Expansion and Application of User Body Effects..........66
5.2.1 Other Frequency Bands.........................................66
5.2.2 Device-to-Device (D2D) Communications................67
5.2.3 Temporal Variation of UBS.....................................71
Bibliography................................................................72
Abstract in Korean.......................................................80Docto
๋ฐฐ์ ์ธ๊ฐ์ฌ์ ๋ชจ์ธํฌ์ ์ง๋ฐฉ์ค๊ธฐ์ธํฌ์ ๊ด๋ ธํ ํผ๋ถ์ฃผ๋ฆ ๊ฐ์ ํจ๊ณผ์ ๋ํ ๋น๊ต
ํ์๋
ผ๋ฌธ (๋ฐ์ฌ)-- ์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ : ์ํ๊ณผ, 2015. 2. ๊น์ํ.Introduction: We investigated the anti-wrinkle effects of cultured human fibroblasts and adipose-derived stem cells (ADSCs) and the mechanisms underlying the reduction of wrinkles in photoaged skin.
Methods: The fibroblasts and ADSCs were isolated from human tissue and cultured. A total of 28 six-week-old female BALB/c-nude mice were classified into 4 groups, including the normal control group and 3 groups that were irradiated 6 times a week for 6 weeks using ultraviolet B radiation to induce photoaged wrinkles. ADSCs were injected into the wrinkles in the skin of the second group and fibroblasts were injected into the wrinkles in the skin of the third group. The fourth group was the irradiated negative control group (no therapy). After 4 weeks of injections, wrinkles were compared by replica analysis, biopsies were performed, and the dermal thickness and collagen densities were measured. We determined the amounts of type 1 collagen and matrix metalloproteinases (MMPs) 1, 2, 3, 9, and 13 using real-time polymerase chain reaction and western blot analysis and assessed tropoelastin and fibrillin-1 expression in the dermis by immunohistochemistry.
Results: Replica analysis showed significant wrinkle reduction in the fibroblast group and the ADSC group. ADSCs stimulated collagen expression and decreased MMP expression. Although fibroblasts stimulated more collagen expression than ADSCs, they also increased MMP expression. Overall, the ADSC group showed higher collagen density and had better outcomes in the tropoelastin and fibrillin-1 assessments.
Conclusions: Cultured fibroblasts and ADSCs could both play an important role in wrinkle reduction despite differences in their mechanisms of action.Abstract โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ ั
List of table โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โโ โ โ โ โ โ โ โ โ
ฒ
List of figures โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ
ณ
โ
. Introduction โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ 1
โ
ก. Materials and Methods โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ 4
โ
ข. Results โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ 11
โ
ฃ. Discussion โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ 25
โ
ค. Conclusion โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ 30
References โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ 31
Abstract in Korean โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ โ 40Docto
๊ต์ก์ ๊ณต๊ฐ ๋ถํ๋ฑ ์์ธ์ ๊ดํ ์ฐ๊ตฌ
ํ์๋
ผ๋ฌธ (์์ฌ)-- ์์ธ๋ํ๊ต ํ๊ฒฝ๋ํ์ : ํ๊ฒฝ๊ณํํ๊ณผ, 2015. 2. ๊น๊ฒฝ๋ฏผ.๋์๋ ์ง์ญ์ ๊ฒฝ์ ์ฑ์ฅ์ ๋๋ชจํ๊ธฐ ์ํด์ ์์ฐ์ ์์์ธ ์ธ์ ์๋ณธ์ ์ญ๋ด๋ก ์ ์นํ๊ธฐ ์ํ ๋
ธ๋ ฅ์ ํ๋ฉฐ, ์ด๋ฅผ ํตํ์ฌ ์ง์ญ๊ฒฝ์ ๊ฐ ์ฑ์ฅํ๋ฉด ์ง๋ฐฉ์ ๋ถ์ ์ธ์์ด ํ๋๋๊ณ , ๊ณ ์ฉ์ด ์ฆ๋๋๋ฉฐ, ๋ถ๋์ฐ ๋ฑ ๋์์ ์์ฐ ๊ฐ์น๊ฐ ์์น๋๋ ๋ฑ ์ ๋ฐ์ ์ธ ๊ฐ์น๊ฐ ํฅ์๋ ์ ์๋ค. ๋ฐ๋ผ์ ์ธ์ ์๋ณธ์ ํตํ ๊ฒฝ์ ์ฑ์ฅ์ ๋์์ ์ ์ฒด์ ์ธ ์ด์ต์ด์ ๋์์ ์ฑ
์ ๋ชฉํ๊ฐ ๋๋ค. ๋์์ ์ฑ
์ค ์ธ์ ์๋ณธ ํ์ฑ์ ์ฌ์ฉ๋๋ ๊ต์ก์ง์ถ์ ์ ์๋ ๊ณ์ธต์ ํ์๋ค์๊ฒ ๊ต์ก์ ๊ธฐํ๋ฅผ ์ ๊ณตํ๋ ์ฌ๋ถ๋ฐฐ ์ ์ฑ
์ ํจ๊ณผ๊ฐ ์์ง๋ง, ๊ฒฝ์ ์ฑ์ฅ์ ์ํ ์ธ์ ์ธํ๋ผ๋ฅผ ๊ตฌ์ถํ๋ ๊ฐ๋ฐ์ ์ฑ
์ ํจ๊ณผ๋ ์๋ค.
๊ต์ก์ ์ฑ
์ ํจ๊ณผ๋ ๊ต์ก์ ์ฑ๊ณผ์ ์ํฅ์ ์ฃผ๋ฉฐ, ๊ต์ก์ ์ฑ๊ณผ๋ ๊ฐ์ธ์ ์๋์ ์ํฅ์ ๋ฏธ์น๊ธฐ ๋๋ฌธ์ ๊ต์ก ์ ์ฑ
์ด ๊ฐ๋ฐ์ ์ฑ
์ธ์ง ์ฌ๋ถ๋ฐฐ์ ์ฑ
์ธ์ง ์ฌ๋ถ์ ๋ฐ๋ผ์ ์ ์ฑ
์ ์ํ๋ฅผ ๋ฐ๋ ๊ณ์ธต์ด ๋ฌ๋ผ์ง๋ค. ์ด๋ฌํ ์ ์ฑ
์ ํจ๊ณผ๋ ๊ต์ก์ ์ฑ๊ณผ๋ฅผ ๋งค๊ฐ์ฒด๋ก ํ์ฌ ๊ฐ์ธ์ ์๋์ ์ํฅ์ ๋ฏธ์น๊ฒ ๋๊ธฐ ๋๋ฌธ์, ๊ต์ก ์ ์ฑ
์ ๊ฐ์ธ์ ์๋์๋ ์ค์ํ ์๋ฏธ๊ฐ ์๋ค. ๋ํ ์๊ฐ์ด ์ง๋จ์ ๋ฐ๋ผ์ ๊ณต๊ฐ์ ์ผ๋ก ๊ต์ก์ฑ๊ณผ์ ๋ถํ๋ฑ์ด ์ํ๋๊ณ ์๋์ง ์ฌํ๋๊ณ ์๋์ง ์ฌ๋ถ๋ ๋งค์ฐ ์ค์ํ๋ฐ, ์๋
๊ต์ก์ ์ํ ๊ฑฐ์ฃผ์ง ์ด๋์ ํตํด์ ๋ถ๋์ฐ ์์ฐ๊ฐ์น ๋ฑ์ ๋์ ๋ณํ๊ฐ ๋ํ๋ ์ ์์ผ๋ฉฐ, ๊ต์ก ๊ฒฉ์ฐจ๊ฐ ๋์์ ์ด๋ฉ๋ํฐ์ ์ํฅ์ ์ฃผ๋ฉด์ ๊ณ์ธต๊ฐ ๊ฑฐ์ฃผ์ง ๋ถํ ํ์์ด ์ผ์ด๋๊ณ , ์ง์ญ๊ฐ ์๊ทนํ์ ์ฌํ ๋ฌธ์ ๋ก ํ๋๋ ์ ์๊ธฐ ๋๋ฌธ์ด๋ค.
2003๋
์๋ ์ง์ญ๊ฐ ๊ต์ก ๊ฒฉ์ฐจ๋ฅผ ์ํ์ํค๊ธฐ ์ํ์ฌ ์ฌ๋ถ๋ฐฐ์ ์ฑ
์ผ๋ก์์ ๊ต์ก๋ณต์งํฌ์์ฐ์ ์ง์ญ ์ง์์ฌ์
์ด ์์๋์์ผ๋ฉฐ, ๋งค๋
๊ทธ ๋ฒ์๊ฐ ํ์ฅ๋์ด 41๊ฐ ํ๊ต์์ 2008๋
์๋ 222๊ฐ๋ก 441.5% ์ฆ๊ฐํ์ผ๋ฉฐ, ์์ฐ์ก ๋ํ 2003๋
30์ต3์ฒ1๋ฐฑ๋ง์์์ 2008๋
208์ต5์ฒ3๋ฐฑ๋ง์์ผ๋ก 687.9% ๋ํญ ์ฆ๊ฐํ์๋ค. ํ์ง๋ง, ์์ธ์ ์๋ฅ์์๊ตฌ์ ํ์๊ตฌ์ ๊ต์ก๊ฒฉ์ฐจ๋ 2000, 2005, 2009๋
์๊ฐ์ด ์ง๋จ์ ๋ฐ๋ผ ๋์ฑ ๋ฒ์ด์ง๊ณ ์๋ ์ํฉ์ด๋ค. 2000ํ๋
๋์ ๊ฒฝ์ฐ, ๊ฐ๋จ๊ตฌ์ ์์ด 1๋ฑ๊ธ ๋น์จ์ 8.2%์ธ๋ฐ ๋นํด, ๊ธ์ฒ๊ตฌ๋ 1.3%๋ก, ๋๊ฐ์ ๊ฒฉ์ฐจ๋ 5.93๋ฐฐ์ ๋ถ๊ณผํ์์ง๋ง, 2005ํ๋
์ด ๋๋ฉด ๊ฐ๋จ๊ตฌ๋ 11.94%, ๊ธ์ฒ๊ตฌ๋ 1.17๋ก ๊ฒฉ์ฐจ๊ฐ 10๋ฐฐ๋ก ๋์ด๋๊ฒ ๋์์ผ๋ฉฐ, 2009ํ๋
๋์๋ ๊ฐ๋จ๊ตฌ์ ์๋ฅ ์์ด 1๋ฑ๊ธ ๋น์จ์ด ๋ฌด๋ ค 14%์ธ๋ฐ ๋นํด ๊ธ์ฒ๊ตฌ๋ ๊ณ ์ 0.6%๋ก ๋๊ฐ์ ๊ต์ก๊ฒฉ์ฐจ๊ฐ 21.95๋ฐฐ๋ก ํฌ๊ฒ ํ๋๋์๋ค. ๋ฐ๋ผ์ ์๊ทนํ ํ์์ ์งํ์ ๋จ์ ์ํค๊ธฐ ์ํด์ ์ง์ญ๊ฐ ๊ต์ก๊ฒฉ์ฐจ๋ฅผ ํด์ํด์ผ ํ๋ ๊ฒ์ด ํ์ํ๋ฉฐ, ์ด๋ฅผ ์ํด์๋ ์ง์ญ๊ฐ ๊ต์ก ๊ฒฉ์ฐจ๋ฅผ ์ผ์ผํค๋ ์์ธ์ ๋ํ ์ฐ๊ตฌ๊ฐ ํ์์ ์ด๋ค.
๋ณธ ์ฐ๊ตฌ๋ ๊ต์ก์ ๊ณต๊ฐ ๋ถํ๋ฑ์ ์ผ๊ธฐํ๋ ์์ธ์ ๋ํด์ ๊ณต๊ฐ๊ณ๋๋ถ์ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ํตํ์ฌ ์ค์ฆ์ ์ผ๋ก ๋ฐํ๋๋ค. ์ฐ์ ํ์ ์ง๋จ์ ๊ฒฝ์ฐ ํ๊ต ๋ถ์๊ธฐ์ ๊ฐ์ธํ์ต๋ฅ๋ ฅ์ ํต์ ํ์ ๋, ์๋์ด๋ผ๋ ํ์ต ์ธ์ ํ๊ฒฝ์ด ์๋ฅ ์์ด์ฑ์ ์ ์ํฅ์ ์ฃผ๊ณ ์์์ ํ์ธ ํ ์ ์์๋๋ฐ, ์ด๋ ์๋ฅ ์์๋ฃ์ ๋ถ์๊ณผ ๊ต์ก๋ณต์ง ํฌ์์ฐ์ ์ง์ญ์ ์ฌ๋ถ๋ฐฐ ์ ์ฑ
์ ํ์ธ์์ ์ ์ ์๋ฏ์ด, ์๋ฅ ์์ด๊ณผ๋ชฉ์ ๋ํ ์ง์ญ๊ฐ ๊ต์ก๊ฒฉ์ฐจ๋ ๊ฐ์ธ์ด ๊ณต๋ถ๋ฅผ ์ด์ฌํ ํด์ ๊ทน๋ณตํ ์ ์๋ ๊ฐ์ธ๋ฅ๋ ฅ ์ฐจ์์ ๋ฌธ์ ๋ฅผ ๋ฒ์ด๋ฌ๋ค๊ณ ํ๋จํ ์ ์๋ค. 2003๋
๋ถํฐ ์์๋ ์ฌ๋ถ๋ฐฐ ์ ์ฑ
์ญ์ ์ง์ญ๊ฐ ๊ต์ก ๊ฒฉ์ฐจ๋ฅผ ํด์ํ๊ธฐ์๋ ๋ถ์กฑํ ๋ฉด์ด ์์๋ค.
๋ฐ๋ผ์ ๋จ๊ธฐ์ ์ธ ์ ์ฑ
์๋จ์ผ๋ก ์ง์ญ๊ฐ ์๋ ๊ฒฉ์ฐจ์ ์ฐจ์ด๊ฐ ๊ต์ก ์ฑ๊ณผ์ ๋ฏธ์น๋ ์ํฅ์ ์ํ์์ผ ์ค ์ ์๋ ๋ณด๋ค ๊ฐ๋ ฅํ ์ฌ๋ถ๋ฐฐ์ ์ฑ
์ ์คํ์ ๊ณ ๋ คํด ๋ณผ ์ ์์ผ๋ฉฐ, ์ฅ๊ธฐ์ ์ผ๋ก๋ ๊ต์ก์ด ๊ณ์ธต ๊ฐ ์ฌ๋ค๋ฆฌ ์ญํ ์ ํ ์ ์๋๋ก ์๋๊ณผ ๊ต์ก์ฑ๊ณผ์ ์ฐ๊ฒฐ๊ณ ๋ฆฌ ๋์ ๋์ด์ค ์ ์๋ ํ๊ฐ์ ๋ ๋ณ๊ฒฝ๊ณผ ๊ฐ์ ๊ฒ์์ ๋ฃฐ์ ๊ฐ์ ์ ์๊ฐํด ๋ณผ ์ ์๋ค. ๋ ๋์๊ฐ ๊ต์ก์ ์ฑ
๋ง์ผ๋ก๋ ์๋์ ๊ฒฉ์ฐจ๋ฅผ ํด์ํ๊ธฐ์๋ ํ๊ณ๊ฐ ์๊ธฐ ๋๋ฌธ์, ๊ต์ก ์ธ์ ์ธ ํตํฉ์ ์ ์ฑ
์ค๊ณ๋ฅผ ํตํ์ฌ ์๋๊ฒฉ์ฐจ๊ฐ ๊ต์ก๊ฒฉ์ฐจ๋ก ์ด์ด์ง์ง ์๋๋ก ๊ต์ก๋น๊ตญ๊ณผ ์ ๋ถ์ ์ธ์ฌํ ๋์ฑ
์ด ํ์ํ ์์ ์ด๋ค.I. ์๋ก 1
1. ์ฐ๊ตฌ์ ๋ฐฐ๊ฒฝ ๋ฐ ๋ชฉ์ 1
1) ์ฐ๊ตฌ์ ๋ฐฐ๊ฒฝ 1
2) ์ฐ๊ตฌ์ ๋ชฉ์ 4
3) ์ฐ๊ตฌ์ ์ฐจ๋ณ์ฑ 6
2. ์ฐ๊ตฌ์ ๋ฐฉ๋ฒ 7
1) ์ฐ๊ตฌ์๋ฃ์ ์ธก์ 7
2) ๋ถ์ ๋ฐฉ๋ฒ 8
II. ์ด๋ก ์ ๊ณ ์ฐฐ 12
1. ๋์ํ๊ณ๋ก ์ ๋ํ ์ฐ๊ตฌ 12
2. ๊ณต๊ฐ๊ณ๋ ๋ถ์๋ชจ๋ธ์ ๋ํ ์ด๋ก ์ ๊ณ ์ฐฐ 14
1) ๊ณต๊ฐ์๊ธฐ์๊ด 14
2) ๊ณต๊ฐ์๊ธฐ์๊ด์ ๊ฒ์ 15
3) ๊ณต๊ฐ๊ฐ์ค์นํ๋ ฌ 18
4) ๊ณต๊ฐ๊ณ๋ ๋ถ์๋ชจ๋ธ 19
III. ๊ธฐ์กด์ฐ๊ตฌ์ ๊ณ ์ฐฐ 20
1. ์ง์ญ๊ฐ ๊ต์ก ๊ฒฉ์ฐจ์ ๋ํ ์ฐ๊ตฌ 20
1) ๊ต์ก ๊ฒฉ์ฐจ์ ๊ฐ๋
20
2) ๊ต์ก ๊ฒฉ์ฐจ์ ์์ธ 22
(1) ๊ฐ์ธ์ ํน์ฑ ๋ณ์ธ 22
(2) ํ๊ต ๋ด์ ์์ธ 23
(3) ํ๊ต ์ธ์ ์์ธ 25
โ ๊ฐ์ ์ ์ฌํยท๊ฒฝ์ ์ ์๋ณธ๊ณผ ์ง์ญ์ ์ฌํ์ ์๋ณธ 25
โก ์ง์ญ์๋์ ํฌํจํ ์ง์ญ์ฌํ์ ํน์ฑ 26
3) ๊ต์ก ๊ฒฉ์ฐจ ํด์๋ฅผ ์ํ ์ฌ๋ถ๋ฐฐ์ ์ฑ
27
2. ์ง์ญ๊ฐ ์๋ ๋ถํ๋ฑ ๋ํ ์ฐ๊ตฌ 29
1) ์๋ ๋ถํ๋ฑ์ ๊ฐ๋
29
2) ์๋ ๋ถํ๋ฑ์ ์์ธ 30
(1) ์ธ์ ์๋ณธ์ด๋ก 30
(2) ์ด์ค๋
ธ๋์์ฅ์ด๋ก 31
(3) ์ ์์ ์ฃผ์์ ์ธ๊ณํ๋ก 32
3. ๊ต์ก๋ณต์ง ํฌ์์ฐ์ ์ง์ญ์ ์ฌ๋ถ๋ฐฐ์ ์ฑ
ํํฉ 35
1) ๊ต์ก๋ณต์ง์ ๊ฐ๋
35
2) ๊ต์ก๋ณต์งํฌ์์ฐ์ ์ง์ญ ์ง์์ฌ์
์ ๋ฐฐ๊ฒฝ 36
3) ๊ต์ก๋ณต์งํฌ์์ฐ์ ์ง์ญ ์ง์์ฌ์
์ ํํฉ 37
4) ๊ต์ก๋ณต์งํฌ์์ฐ์ ์ง์ญ ์ง์์ฌ์
์ ํ๊ณ 40
IV. ์ฐ๊ตฌ ๋ถ์ 42
1. ์๋ฅ ์์๋ฃ ๋ถ์์ ํตํ ์ง์ญ๊ฐ ๊ต์ก๊ฒฉ์ฐจ ํ์ธ 42
2. ์ง์ญ๊ฐ ๊ต์ก๊ฒฉ์ฐจ์ ์์ธ ๋ถ์ 44
1) ์ข
์๋ณ์์ ๋ํ ๋ถ์ 44
(1) ์๋ฅ ์์ด 1๋ฑ๊ธ ๋น์จ 44
(2) ์๋ฅ ์์ด 1๋ฑ๊ธ ๋น์จ๋ฐฐ์์ ์ ์ 46
(3) ์ข
์๋ณ์์ ์๊ธฐ์๊ด์ฑ ์ฌ๋ถ 48
(4) ์๋ฅ ์์ด์ฑ์ ์ LISA๊ฒฐ๊ณผ 48
2) ๋
๋ฆฝ๋ณ์์ ๋ํ ๋ถ์ 50
(1) ํ์
์ฑ์ทจ๋ํ๊ฐ ์ค๋ฌธ์๋ฃ์ ๋ํ ์ธ์๋ถ์ 50
(2) ์ธ์๋ถ์์ ํตํ ๋
๋ฆฝ๋ณ์์ ์ธ์๋ช
๋ช
53
(3) ์๋์ถ์ ๋ณ์ธ์ ๋ํ ๋ถ์ 54
3) ๊ณต๊ฐ๊ณ๋ ๋ถ์๊ฒฐ๊ณผ 56
V. ๊ฒฐ๋ก 63
โ ์ฐธ๊ณ ๋ฌธํ 66Maste
์กฐ์ ํ๊ธฐ ์ ํต๋ก ์ ์์ฉ๊ณผ ๊ทธ ๋ณํ -์์ฐ ์ด์ข ํ์ ใ๋์ฌใ๋ฅผ ์ค์ฌ์ผ๋ก-
The purpose of this study is to examine the historical position of the historical work Tongsa (ๆฑๅฒ) by Yi Chong-hwi in the late Choson dynasty. Yi Chong-hwi was affected by the historical conception of orthodoxy in late Choson. In particular, he accepted the Tan-Ki orthodoxy (็ฆฎ็ฎๆญฃ็ตฑ่ซ) that was explained in Tongguk Yoktae Chongmok (ๆฑๅๆญทไปฃ็ธฝ็ฎ) written by Hong Man-jong (ๆดช่ฌๅฎ). Yi Chong-hwis Choson Chunghwaron (ๆ้ฎฎไธญ่ฏ่ซ) is important in that it focuses on Tangun in ethnology, the North geographically, and the inheritance of kija culture (็ฎๅญ ๆๅ๏ผ Confucianism), That is different form the Chinese-Barbarian Thought that focused on Hanjok(ๆผขๆ) in ethnology. Chungguk(ไธญๅ) geographically, and Kija culture. Such a differentiation illustrates the understanding and adaption of Chinese thought according to the local conditions of Choson. which shows that Choson of the 18th century was culturally mature
A Study on Characteristics of Autonomous Coordination and Aesthetic Values of Colors in Residential Townscape
ํ์๋
ผ๋ฌธ (๋ฐ์ฌ)-- ์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ : ํ๊ฒฝ๊ณํํ๊ณผ, 2017. 2. ์ต๋ง์ค.๊ฒฝ๊ด์์ ์์ฑ๋ฅผ ๊ฐ์ธ์ ์์จ์ ์ ํ์ด ๋ง๋ค์ด๋ธ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฌผ๋ก ์ดํดํ๊ณ ์์ฑ๊ฒฐ์ ์ ์ํฅ์ ์ฃผ๋ ์์ธ์ ๋ถ์ํ์๋ค. ๊ธฐ์กด์ ์์ฐ๋ฐ์์ ์ธ ๋์๊ฒฝ๊ด์ ๊ตฌ์ฑ์๋ฆฌ๋ ์ง๊ธ๊ป ์๋ ค์ง ๋ฐ๊ฐ ๊ฑฐ์ ์๊ณ , ๋ฐ๋ผ์ ์ดํด์ ์ํด ๋ค์ํ ๋ฐฉ๋ฒ์ ํตํด ๋ถ์์ ์๋ํ์๋ค. ๋ถ์๊ฒฐ๊ณผ, ์์ฑ์ ๊ฒฐ์ ์ ์ง์ญ์ฑ, ๊ฐ๋ณ ๋ฌผ๋ฆฌ์กฐ๊ฑด, ์ธ์ ํ ์ฃผ๋ณ๊ณผ์ ๊ด๊ณ ๋ฑ์ ์ํฅ์ ๋ฐ๊ณ ์์๋ค. ์ด ์ค ์์ฑ๊ตฌ์ฑ ๋ฐ ์กฐํ์ ์ง์๋ฅผ ๋ง๋๋ ์ฃผ์ ์ธ์๊ฐ ์ฃผ๋ณ์์ฑ์์ ๊ด๊ณ์ ์ํ ๊ฒ์ผ๋ก ํ๋จ๋์๊ณ ์ํธ๊ด๊ณ์ฑ์ ์ค์ฌ์ผ๋ก ๋ณด๋ค ๋ฉด๋ฐํ ๋ถ์์ ์ค์ํ์๋ค.
์์ฑ๊ด๊ณ๋ถ์์ ์กฐ์ฌ๋ ์์ฑ์๋ฃ๋ฅผ ์์๊ด๊ณ, ํ ์์ฉ์ ๋ฐฐ์๊ด๊ณ, ๊ตฌ์ฑ์ ์กฐํ๊ด๊ณ์ ์ธ ๊ฐ์ง ์ธก๋ฉด์์ ์ดํด๋ณด๊ณ ๊ตฌ์ฑํน์ฑ์ ๋์ถํ์๋ค. ๋ํ ๊ด๊ณ์ฑ์ด ๋ง๋ค์ด์ง๋ ์์ธ๊ณผ ๊ตฌ์ฑ์๋ฆฌ๋ฅผ ๋ฐํ ์์จ์ ์์ฑ๊ฒฝ๊ด์ ๋ด์ฌ๋ ์ง์์ ํน์ฑ์ ์ ์ํ์๋ค. ์ดํ ํต๊ณ์ ํด์์ ํตํด ์์จ์ ์ง์๋ ์์ฑ์ ํ์์ ์ํธ ์กฐํํ๋ ค๋, ๋๋ ๋ณด์ํ๋ ค๋ ์์ง๊ฐ ๋ฐ์๋ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฌผ์์ ๊ฒ์ฆํ์๋ค.
๋ค์ ๋จ๊ณ๋ก ์์จ์ ์ผ๋ก ๊ตฌ์ฑ๋ ์์ฑ๊ฒฝ๊ด์ด ์ด๋ค ์กฐํ๊ฐ์น๋ฅผ ๊ฐ์ง๋๊ฐ๋ฅผ ๊ณ ์ ์ ์ธ ์์ฑ์กฐํ์ด๋ก ์ ๋น์ถ์ด ๋ถ์ํ๊ณ , ์ด๊ฒ์ด ์ ์ํ ๊ฒฐ๊ณผ์ธ์ง ์๋ฏผ ์ค๋ฌธํ๊ฐ๋ฅผ ํตํด ํ์ธํ์๋ค. ์ค๋ฌธ์ ์กฐํ์ด๋ก ์์ ์กฐํ๋กญ๊ฒ ํ๊ฐํ๋ ์์ฑ๊ตฌ์ฑ์ ์ค์ ๋ก ์กฐํ๋กญ๋ค๊ณ ๋๋ผ๋๊ฐ์ ์์จ์ ์ผ๋ก ๊ตฌ์ฑ๋ ๊ฒฝ๊ด๊ณผ ๊ณํ๊ฒฝ๊ด์ ๋น๊ตํ์์ ๋ ์ด๋ค ์ฌ์์ ์ฐจ์ด๋ฅผ ๊ฐ์ง๋๊ฐ๋ฅผ ์กฐ์ฌํ์๋ค. ๋ง์ง๋ง์ผ๋ก ์์จ์ ์ผ๋ก ๊ตฌ์ฑ๋ ์์ฑ๊ฒฝ๊ด์์ ๋ฐ๊ฒฌ๋ ์ฌ๋ฏธ์ , ๊ธฐ๋ฅ์ ๊ฐ์น์ ๊ฒฝ๊ด๊ณํ์์ ์ถ๊ตฌํ๋ ๊ฐ์น ๋ฐ ์ง์๊ฐ๋ฅ์ฑ์ ๋น๊ตํ์ฌ ์ ์ฑ
์ ์์ฌ์ ์ ๋์ถํ์๋ค.์ 1 ์ฅ ์๋ก 1
์ 1 ์ ์ฐ๊ตฌ๋ฐฐ๊ฒฝ ๋ฐ ๋ชฉ์ 1
์ 2 ์ ์ฐ๊ตฌ๋์ ๋ฐ ๊ตฌ์ฑ 3
์ 2 ์ฅ ์ด๋ก ๋ฐ ์ ํ์ฐ๊ตฌ ๊ณ ์ฐฐ 5
์ 1 ์ ๋ถ์์ ๊ทผ๊ฑฐ์ด๋ก 5
1. ๊ฒฝ๊ด์ฐ๊ตฌ ๊ด๋ จ ์ด๋ก 6
2. ์์ฑ์กฐํ์ด๋ก 8
3. ์ง๊ฐ ๋ฐ ์ธ์ง์ด๋ก 14
์ 2 ์ ์ ํ์ฐ๊ตฌ ๊ณ ์ฐฐ 19
1. ๊ฒฝ๊ด๊ณํ ๊ด๋ จ ์ฐ๊ตฌ 19
2. ํ๊ฒฝ๊ฒฐ์ ์ ์์จ์ฑ ๊ด๋ จ ์ฐ๊ตฌ 25
3. ์์ฑ๊ฒฝ๊ด์ ์ง๊ฐ ๋ฐ ์ธ์ง ๊ด๋ จ ์ฐ๊ตฌ 28
์ 3 ์ ๊ฒฝ๊ด์์ฑ๊ณํ์ ๋ ๊ณ ์ฐฐ 30
1. ๊ฒฝ๊ด์์ฑ๊ณํ์ ์ ๊ฐ๊ณผ์ 30
2. ๊ฒฝ๊ด์์ฑ ๊ด๋ จ๋ฒ๋ฅ ๋ฐ ๊ด๋ฆฌ์ฒด๊ณ 32
์ 3 ์ฅ ๋ถ์์ ํ 35
์ 1 ์ ๋์์ง ์ ์ 35
1. ๋ถ์๋์์ง 35
2. ๋น๊ต๋ถ์ ๋์์ง 40
์ 2 ์ ์กฐ์ฌ ๋ฐ ๋ถ์๋ฐฉ๋ฒ 42
1. ๋ถ์์ฒด๊ณ 42
2. ์์ฑ์กฐ์ฌ ๋ฐ ์์ฑ์ถ์ถ 44
์ 3 ์ ๋ถ์๊ธฐ์ค 47
1. ์์๊ด๊ณ ๋ถ์๊ธฐ์ค 47
2. ์ค์คํธ๋ฐํธ ์์ฑ์กฐํ๊ธฐ์ค 50
3. ๋ฌธ-์คํ์ ๋ฏธ๋ ๊ณ์ฐ์ 53
์ 4 ์ฅ ์์จ์ ์์ฑ๊ฒฝ๊ด์ ๊ตฌ์ฑํน์ฑ 60
์ 1 ์ ์์ฑ์ ๋ณด ๊ธฐ์ดํต๊ณ 60
1. ์กฐ์ฌ์ง์ญ ํ๋ณธ์ถ์ถ 60
2. ์์ยท๋ช
๋ยท์ฑ๋์ ๊ตฌ์ฑ ๋ฐ ๋ถํฌ 61
์ 2 ์ ์ฃผํ๊ท๋ชจ์์ ์๊ด๊ด๊ณ 64
1. ์์๊ณผ ์ฃผํ๊ท๋ชจ์ ์๊ด๊ด๊ณ 64
2. ๋ช
๋ยท์ฑ๋์ ์ฃผํ๊ท๋ชจยท์ง๊ฐ์ ์๊ด๊ด๊ณ 65
3. ์กฐ์ฌํ๋ณธ ์์ฑ๋ฉด์ ์ ํด์ 66
์ 3 ์ ์์๊ตฌ์ฑ์ ํจํด๋ถ์ 68
1. ์์๊ด๊ณ ํต๊ณ ๋ฐ ๋ถ์ 68
2. ์์ํ๋ฆ ๋ถ์ ๋ฐ ํจํด์ ์ 72
์ 4 ์ ์ ๊ฒฐ 76
์ 5 ์ฅ ์์จ์ ์์ฑ๊ฒฝ๊ด์ ์กฐํ์ฑ 78
์ 1 ์ ์กฐํ์ฑ ๋ถ์ 78
1. ์ค์คํธ๋ฐํธ ์์ฑ์กฐํ๋ ๋ถ์ 78
2. ๋ฌธ-์คํ์ ๋ฏธ๋ํ๊ฐ 80
3. ์ค์คํธ๋ฐํธ์ ๋ฌธ-์คํ์ ์์ฑ์กฐํ์ ์๊ด์ฑ 83
์ 2 ์ ์ฃผ๋ฏผ์ค๋ฌธํ๊ฐ 86
1. ์ฃผ๋ฏผ์ค๋ฌธ์กฐ์ฌ1 - ์ด์์ฐจ์ฒ๋ ์ด๋ฏธ์ง ํ๊ฐ 86
2. ์ฃผ๋ฏผ์ค๋ฌธ์กฐ์ฌ2 - ์์ฑ๊ตฌ์ฑ์ ๋ํ ์ ํธ๋ 87
3. ์ฃผ๋ฏผ์ค๋ฌธ์กฐ์ฌ3 โ์์ฑ๋ธ๋ก๋ณ ์กฐํ๋ 89
์ 3 ์ ์์ฑ๊ณํ์ดํ ์์จ์ ๋ณ๊ฒฝ 92
1. ๊ฒฝ๊ด์์ฑ๊ณํ์ ์กฐํ์ฑ 92
2. ์ฃผ๋ฏผ์ ์์ฑ๋ณ๊ฒฝ๊ณผ ์กฐํ์ฑ์ ๋ณํ 95
์ 4 ์ ์ ๊ฒฐ 100
์ 6 ์ฅ ๊ฒฐ๋ก 102
์ฐธ๊ณ ๋ฌธํ 108
๋ถ ๋ก 112
Abstract 113Docto
Effect of Na+,K+-ATPase inhibition by ouabain and [K+]e deprivation in cofilin regulatory mechanism
ํ์๋
ผ๋ฌธ(๋ฐ์ฌ)--์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ :์ ์ฝํ๊ณผ ๋ฏธ์๋ฌผ์ฝํํํ์ ๊ณต,2006.Docto
MOS-BJT๊ฐ ํผํฉ๋ ๊ตฌ์กฐ์ ๊ด์ผ์ ์ ์ ๋ฐ ๋ถ์
ํ์๋
ผ๋ฌธ(์์ฌ)--์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ :์ ๊ธฐ๊ณตํ๋ถ,2000.Maste
- โฆ