西海岸地域 海成堆積土의 壓縮指數와 흙의 特性에 關한 硏究

허동녕 漢陽大學校 1988 국내석사

Silver-sulfadiazine loaded gelatin/polyurethane nanofiber scaffold for burn wound healing

허동녕 경희대학교 대학원 2010 국내석사

In this study, we prepared synthetic and natural polymers blended into nanofiber scaffolds using polyurethane (PU) and gelatin respectively. Electrospinning was utilized to prepare a material for burn-wound dressing. In order to confirm the properties of the gelatin/PU blended nanofiber scaffolds, we performed scanning electron microscopy (SEM), atomic force microscopy (AFM), attenuated total reflectance Fourier-transform infrared spectroscopy (ATR-FT-IR), thermal gravimetric analysis (TGA), contact angle, water uptake, mechanical properties, in vitro degradation tests, and cellular response. According to the results, we set the blend ratio (50:50) of gelatin/PU nanofiber scaffold so as to include the advantages of both natural and synthetic polymers. For burn-wound healing, Silver-sulfadiazine (SSD) was incorporated into the fabricated scaffold. The SSD released from the SSD loaded nanofiber scaffold was able to prevent the growth of a wide array of bacteria and accelerate the wound healing by preventing infection, therefore it could accelerate the burn-wound closure rate. Hence, the SSD loaded gelatin/PU composite nanofiber scaffolds might eventually lead to enhanced regeneration of burn-wounds. 본 연구에서는 화상치료 향상을 위해 전기방사법을 이용하여 젤라틴과 폴리우레탄이 다양한 비율로 혼합된 나노섬유 지지체를 제작하였다. 제작된 지지체는 표면형태 분석, 접촉각 및 함수율 측정, 물리적 성질과 화학적 구조 분석을 하였다. 또한, 세포 점착능 및 증식률을 확인하였다. 그 결과, 폴리우레탄의 비율이 증가할수록 물리적 성질은 높아지지만 상대적으로 생체적합성은 낮아진다. 반면, 젤라틴의 혼합 비율이 증가하게 되면 높은 세포 점착능 및 증식률을 보이므로 창상치료용 부직포로서의 최소한의 물리적 성질을 갖추면서 젤라틴의 비율이 가장 높은 50:50의 혼합 비율의 지지체를 선택하여 동물실험을 진행하였다. 혼합 비율을 고정한 지지체내에 화상치료약물인 실버설파디아진을 탑재하여 2도 화상 동물모델을 통해 그 효능을 알아보았다. 그 결과, 실버설파디아진이 서방출되는 형태로 탑재된 그룹에서 가장 뛰어난 화상치료 효과를 보였다. 따라서, 약물이 함유된 지능형 복합 나노섬유지지체는 그 탑재약물에 따라 다양한 분야에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

Gold nanoparticles in biomedical application : diagnostics, therapies, and bone tissue regeneration

허동녕 경희대학교 일반대학원 2013 국내박사

Gold nanoparticles (GNPs) are widely used in diagnostics, drug delivery, biomedical imaging, photo-thermal therapy, and biomedical engineering due to their unique physical and chemical properties. In this study, we describe the application of GNPs through their unique properties in diagnostics, therapies, and bone tissue regeneration. In Chapter 1, we describe whether the GNP-5ʹ surface-functionalized with PEG, biotin, paclitaxel (PTX) and rhodamine B linked beta-cyclodextrin (β-CD) can be useful as a theranostic agent for cancer therapy without the cytotoxic effect of normal cells. Prior to surface-functionalizing GNPs, the cytotoxicity of the nanoparticles was evaluated, followed by their biocompatibility. PTX, an anticancer agent, formed inclusion complexations with β-CD conjugated GNPs, and effectively released from the GNP-2ʹ surface-functionalized with PEG, β-CD and PTX using the intracellular glutathione (GSH) level (10 mM). Two types of GNPs-4 surface-functionalized with PEG and rhodamine B linked β-CD and 5 were used for evaluating their specific interaction on cancer cells such as HeLa, A549 and MG63. These were also tested against normal NIH3T3 cell determining that the GNP-5 was more effectively involved with the cancer cells. Confocal laser scanning microscopy (CLSM), fluorescence-activated cell-sorting (FACS) and cell viability analyses showed that the GNP-5ʹ plays a significant role in the diagnosis and therapy of the cancer cells at the same time such as theranostic agents. The aim of Chapter 2 was to develop a new approach for bone tissue regeneration based on the utilization of biodegradable hydrogel loaded with GNPs. We have used photo-curable gelatin hydrogels (Gel) in order to provide a proof of principle of GNPs in regeneration strategies for bone tissue repair. We have investigated the effects of these Gel-GNP composite hydrogels both in vitro and in vivo. The in vitro results showed that the hydrogels loaded with GNPs promote proliferation, differentiation, and alkaline phosphate (ALP) activities of ADSCs as they differentiate towards osteoblast cells in dose-dependent manner. Moreover, the in vivo results showed that these hydrogels loaded with a high concentrations of GNPs had a significant influence on new bone formation. Through these in vitro and vivo tests, we found that the Gel-GNP can be a useful material for bone tissue engineering. GNPs have been previously reported to inhibit osteoclast (OC) formation. However, the precise biological mechanisms which drive this inhibitory effect towards OC differentiation remain unclear. In Chapter 3, we prepared functionalized GNPs covered with β-CD/curcumin (CUR) inclusion complex (CUR-CGNPS), and used these to investigate the inhibitory effect and biological mechanisms on the receptor activator of nuclear factor- κb ligand (RANKL)-induced osteoclastogenesis in bone marrow-derived macrophages (BMMs). The CUR-CGNPs significantly inhibited the formation of tartrate-resistant acid phosphatase (TRAP)-positive multinuclear cells in BMMs without cytotoxicity. The mRNA expression of c-Fos, nuclear factor of activated T cells 1 (NFATc1), TRAP, and osteoclast associated receptor (OSCAR), which are genetic markers of OC differentiation, were significantly decreased in the presence of CUR-CGNPs. Also, the CUR-CGNPs inhibited OC differentiation of BMMs through suppression of the RANKL-induced signaling pathway. Additionally, CUR-CGNPs caused a decrease in RANKL-induced actin ring formation, which is an essential morphological characteristic of OC allowing them to carry out bone resorption activity. Therefore, CUR-CGNPs may prove to be useful as novel therapeutic agents for preventing and treating osteoporosis. 금나노입자는 100 nm 이하의 미세 나노입자크기로 제조가 가능하며 입자의 크기조절이 용이하며 표면에 약물이나 치료 물질들을 결합시킬 수 있는 특징을 가지고 있어 다양한 방면의 의학적 의료기술에 적용되고 있다. 나노입자가 의학적 적용으로 사용되기 위해서는 입자 자체의 안정성이 요구되는데 금나노입자는 생체안전성이 높으며 세포독성도가 낮다는 장점이 있다. 최근에는 진단과 치료를 함께 할 수 있는 theragnosis 분야에서 금나노입자에 관한 연구가 급속히 증가하고 있으며 표적화된 치료제전달 방법을 접목시켜 그 효율을 극대화하고 있다. 본 연구에서는 금나노입자의 표면에 암세포 특이적 표적인자, 암세포치료 약물과 형광물질을 동시에 결합시킴으로써 진단과 치료가 동시에 가능한 기능성 금나노입자를 제작하여 그 특성을 평가하였다. 제작된 기능성 금나노입자는 30 nm 크기로 암세포에 특이적으로 반응하여 세포내부로 들어가게 되며, 침투된 금나노입자는 형광을 발현함과 동시에 항암제를 암세포 내로 전달함으로써 암세포를 사멸시키는 효능을 보이게 된다. 이 결과는 개발된 기능성 금나노입자가 암세포 진단 및 치료에 효과적임을 볼 수 있다. 금나노입자의 또다른 장점으로 금나노입자 자체만으로 줄기세포의 골분화를 유도할 수 있다는 연구가 보고되고 있다. 이에 관련해 최근의 많은 연구자들이 금나노입자의 골분화 유도체로써의 사용에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 금나노입자 단독으로 손상된 골조직 부위를 재생하기에는 어려움이 많기에 이를 담지하면서 골조직 재생을 향상시킬 수 있도록 금나노입자를 광가교성 하이드로젤에 봉입하여 기능성 하이드로젤을 개발하였다. 세포실험과 동물실험을 통해 금나노입자의 봉입량이 많아질수록 골세포로의 분화능이 높아지는 것을 볼 수 있으며 손상된 골조직 부위에 많은 신생골들이 생성되는 결과를 보였으며 이는 골조직 재생을 위한 생체재료로 유용하게 사용될 수 있을 것이다. 기존에 보고되었던 연구결과에서 금나노입자는 파골세포의 분화를 억제한다는 연구가 보고되었다. 하지만 파골세포의 분화 억제능이 어떠한 생물학적 메커니즘에 의해 일어나는지에 관해서는 연구되어지지 않았다. 따라서 본 연구에서 제작된 Beta-cyclodextrin이 결합된 골드나노입자에 골다공증치료제인 커큐민을 탑재하여 receptor activator of nuclear factor- κb ligand (RANKL)에 의해 유도되는 파골세포의 분화능을 억제하는 효과에 관해 연구하였다. 커규민이 탑재된 골드나노입자는 세포독성을 나타내지 않으며 tartrate-resistant acid phosphatase (TRAP)-positive multinuclear cells의 형성을 억제하는 것을 보였다. 이러한 결과는 단백질과 유전자의 발현을 통해 확인되었으며, 이를 통해 금나노입자가 RANKL에 의해 유발되는 signaling pathway를 억제시켜 파골세포로의 분화를 억제한다는 것을 알 수 있다. 따라서 본 연구에 사용된 기능성 금나노입자는 골다공증 치료제로도 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

Training Graph Neural Networks for Service Function Chaining

허동녕 한동대학교 일반대학원 2021 국내석사

In network management systems, software-defined networking (SDN) and network function virtualization (NFV) led to great developments in software based control technology decreasing expenditures. In the software based control systems, the service function chaining (SFC) modules play an important role that is generating paths of network traffics as chains of physical servers in which virtualized network functions (VNF) are deployed. To provide the highest quality of services (QoS), the SFC module should generate a valid path quickly even in various network topology situations including dynamic VNF resources, various requests, and changes of topologies. Although some works have been conducted for SFC tasks with high-level intelligent models such as deep neural networks (DNNs), those approaches were not efficient in utilizing the topology information of the network structures and were unable to be applied when the network topology changes because they assume that the topology is fixed. In this paper, we propose a new neural network architecture for the SFC task, which is based on the graph neural network (GNN) that is considering the graph-structured properties of network topology explicitly. The proposed SFC model consists of an encoder and a decoder, where the encoder finds the representation of the network topology, and then the decoder estimates probabilities of each node where network traffic is going to traverse and probabilities to process a VNF on the next node. Based on the GNN model architecture, we propose two learning methods: supervised learning and reinforcement learning. In the experiments, our proposed GNN based models outperformed previous DNN based model. Furthermore, the proposed GNN based models could find paths on various network topologies without re-designing and re-training while preserving the performances. 네트워크 시스템 관리에서, 소프트웨어 기반 네트워킹 및 네트워크 기능의 가상화 기술들의 등장은 소프트웨어 기반 제어 기술들을 크게 발전시키며 네트워크 서비스 제공 시스템의 유지, 설치 비용을 낮추었다. 소프트웨어 기반 제어 시스템에서 서비스 기능 체이닝 (Service Function Chaining, SFC) 모듈은 가상화 네트워크 기능(Virtualized Network Function, VNF)이 배치된 물리적 서버의 체인으로 구성되는 네트워크 트래픽 경로를 생성하는 중요한 역할을 한다. 최고 품질의 서비스를 제공하기 위해 SFC 모듈은 동적인 VNF 리소스 할당 상황, 다양한 요청, 토폴로지의 변경 등 다양한 네트워크 토폴로지 상황에서도 유효한 경로를 신속하게 생성해야 한다. 이전부터 심층신경망 (Deep Neural Netowrk, DNN)과 같은 높은 수준의 지능을 모방한 모델을 사용한 SFC 연구가 있었지만, 네트워크 토폴로지의 구조 정보를 활용하는 데 비효율적이었으며 네트워크 토폴로지가 변경될 시 적용 할 수 없는 단점이 있었다. 본 논문에서는 네트워크 토폴로지 그래프의 구조적 특성을 명확히 고려하는 그래프 신경망 (Graph Neural Network, GNN)을 기반으로하여 SFC 작업을 위한 새로운 신경망 모델구조를 제안한다. 제안된 SFC 모델은 인코더와 디코더로 구성되며 인코더는 네트워크 토폴로지 노드들의 저차원 은닉 공간에서의 표현벡터를 계산하고, 디코더는 네트워크 트래픽이 통과하게 될 각 노드들의 확률들과 정해진 다음 노드에서 VNF를 처리할 확률을 추정한다. 본 논문에서는 GNN 모델 아키텍처를 학습하기 위해 지도 학습과 강화학습을 활용한 학습방법들을 제안한다. 제안한 GNN 기반 모델은 실험에서 이전 DNN 기반 모델의 성능을 능가했다. 또한 제안된 GNN 기반 모델은 원래 네트워크 토폴로지에서 보여주던 성능을 유지하면서 재설계 및 재학습 없이도 다양한 네트워크 토폴로지에서 SFC 임무를 수행할 수 있다는 것을 보였다.