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- 저자 : Lau, Nancy (검색결과 101 건)
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Lau, Hui-Chong 경북대학교 대학원 2014 국내박사
최근 선진 기술들은 간단하고 경제적이며 결과를 신뢰할 수 있는 질병 진단법 개발에 주력하여 발전되어 왔으며, 향상된 기술력과 비침습적인 샘플추출법을 결합한 의학 진단법이 새롭게 제안되고 있다. 이를 바탕으로 본 연구에서는 타액과 날숨을 사용하여 정상인과 알츠하이머(AD) 환자, 파킨슨 병(PD) 환자를 구분하는 스크리닝 방법을 개발하고자 하였다. 실험을 위해 정상인과 알츠하이머 환자, 파킨슨병 환자 각 그룹별 20명의 타액과 날숨을 채취하였으며, 모든 피실험자들은 실험 전 임상진단을 받고 실험에 참가하였다. 날숨샘플 분석에는 호흡센서 어레이와 LUSH기반 확장 게이트- 감이온 전계효과 트랜지스터 (ISFET), 기체크로마토그래피/질량분석기(GC-MS)를 사용하였고 타액에 존재하는 당인 트레할로소 (trehalose) 분석에는 세포기반 감이온 전계효과 트랜지스터를 사용하였다. 추가로 생체센서와 더불어 타액내의 Aβ 42, t-tau, p-tau 분석 및 AD관련 유전자 발현과 pH분석 또한 함께 실시하였다. 실험 결과, 환자들의 호흡샘플에서 나타나는 화학성분이 정상인과 다른 것으로 분석되어 호흡센서 어레이가 피실험자들 중 정상인을 대부분 구별해 낼 수 있는 것으로 나타났다. 또한 GS-MS 결과로 PD환자에서 siloxane이 높게 발생되었고, 면적비율도 높게 발견되었다. 그리고 1,2 benzenedicarboxylic acid diethyl ester, 1-phenanthrenol, 및 ethyl 3-cyano2,3 bis (2,5 dimethyl -3 thienyl)-acrylate 는 PD환자와 정상인에 비해 AD환자에게서만 일관되게 높은 면적비율로 발견되었다. 이러한 결과들은 휘발성 유기화합물이 정상인을 질병그룹으로부터 구별해낼 수 있는 새로운 수단이 될 가능성이 있음을 보여준다. 한편, 세포기반센서(세포기반 확장게이트 ISFET 센서)도 Gr5a발현-세포기반 확장게이트 ISFET를 이용함으로써 AD환자의 타액에서 발생되어진 반응전류로 PD 환자와 정상인을 뚜렷히 구분해 낼 수 있었는데 이것은 AD환자와 정상인의 타액에 있는 당의 구성에 차이가 있다는 것을 의미한다. 또한 AD환자에서 타액 내의 p-tau의 수준이 정상인 및 PD환자보다 약간 높게 발견되었고, AD관련 유전자 발현도 정상인보다 증가된 것으로 나타났다. 한편 정상인의 pH는 AD, PD환자들보다 더 알칼리성질을 띄었다. 이상의 연구 결과로 보아, 가까운 장래에 타액과 날숨이 비침습적인 표본샘플로써 질병진단에 매우 유용하게 이용될 수 있을 것으로 전망된다. Recent advanced technologies have focused on the development of simple, cost effective, and reliable screening methods for diseases. The combination of improved technology and non-invasive sampling has been proposed as a new approach in medical prognostics. In this study, we developed a screening-based method to distinguish between normal healthy persons and patients with Alzheimer’s (AD) and Parkinson’s diseases (PD) using saliva and exhaled breath. We collected 20 each human samples of saliva and exhaled breath from those AD and PD patients and also normal healthy persons. All the participants recruited were clinically diagnosed before being used in this study. Exhaled breath samples were analysed using breath sensor array, LUSH-based extended gate-ion-sensitive field-effect transistor (EG-ISFET) biosensor, and gas chromatography-mass spectrophotometry (GC-MS). Salivary trehalose was determined from those samples using cell-based ISFET and EG-ISFET biosensors. In addition to biosensors, salivary Aβ 42, total tau (t-tau), phosphorylated tau (p-tau), expression of AD related genes, and pH have also been carried out. Our results showed that chemical compounds in the exhaled breath of patients were varied from those normal persons. Breath sensor array could distinguish most of the normal individuals from patients. In addition, GC-MS results showed that PD patients had higher occurrence and area percentage of siloxane than others. Besides, 1,2 benzenedicarboxylic acid diethyl ester, 1-phenanthrenol, and ethyl 3-cyano-2,3 bis (2,5 dimethyl-3 thienyl)-acrylate were consistently found in higher area percentage in AD patients compared others. On the other hand, cell-based EG-ISFET sensor demonstrated that the change of current for human saliva of patients with AD were distinctively different from the PD patients and normal persons. This suggests that the content of sugar present in the saliva differed among them. We also found slightly higher levels of salivary p-tau in patients with AD compared to normal persons and PD patients. Expression of AD-related genes increased in those AD patients than the normal persons. In addition, the pH of normal persons was more alkaline than those patients. The findings of this study may suggest the potential and great prospects of saliva and exhaled breath as non-invasive specimen samples for disease prognostic in the near future.
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Multi-Item Inventory Control Model with a Budget Constraint using Reinforcement Learning
LAU, XIA JIUN 이화여자대학교 대학원 2021 국내석사
Finding the optimum order quantity for the inventory control model is an important mechanism in the supply chain management, where the amount of order quantity plays an important role to maintain high profitability in the company. Budget constrained inventory control model is one of the scenarios in supply chain management where the goal is to minimize the total inventory cost under a preset budget constraint. However, some of the problems of the supply chain such as the bullwhip effect can affect the company profit severely. Traditionally, heuristic approach was used to solve this problem, but the results are not optimal. Therefore, to overcome these challenges, we used the variant of reinforcement learning which is Q-Learning to solve the inventory control problem in order to find the optimum order quantity that minimizes the total inventory cost. Since our problem also involves budget constraint, a quadratic program OptLayer is used to find the optimal solutions that satisfy our goal. We also came out with other approaches, namely Q-Learning model without using OptLayer, heuristic approach and Economic Order Quantity (EOQ) approach, so that we can compare our results. Our framework shows promising results based on the experimental evaluations. 최적주문량을 찾는 것은 재고관리 모형의 중요한 메커니즘으로 최적주문량이 회사의 높은 수익성을 유지하는데 중요한 역할을 한다. 예산이 제약되는 재고관리 모델은 예산이 제약돼있는 상황에서 총 재고 비용을 최소화하는 것을 목표로 하는 공급망 관리(Supply Chain Management) 중 하나이다. 그러나 공급망 관리 문제 중에는 회사 이익에 심각한 영향을 미칠 수 있는 채찍효과(Bullwhip effect)가 있다. 전통적으로 이 문제를 해결하기 위해 휴리스틱 기법을 사용했지만 최고의 결과를 찾지 못했다. 따라서 이러한 문제를 해결하고 최적주문량을 찾기 위해 Q-Learning이라는 강화학습 기법을 이용하였고 예산이 제약되는 재고관리 문제를 이차계획법(Quadratic Programming) OptLayer로 목표를 충족시키는 최적의 해결책을 찾기 위해 사용된다. 이것이 본 연구에서 사용되는 모델이다. 또한, 이 모델과 비교하기 위해 OptLayer를 사용하지 않는 Q-Learning 모델, 휴리스틱 기법 및 경제적 주문량 모형(EOQ)도 같이 실험했다. 여러 모델 중 결과적으로 이번 연구에서 제시한 모델이 제일 좋은 성능을 보여줬다.
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Polyethylenimine coated carbon nanotube sensor for monitoring degradation level of oxidized oil
Fai, Vincent Lau Chun Graduate School, Korea University 2012 국내석사
Chemical detection is still a continuous challenge when it comes to designing single-walled carbon nanotube (SWCNT) sensors with high selectivity, especially in complex chemical environments. A perfect example of such an environment would be in thermally oxidized soybean oil. At elevated temperatures, oil oxidizes through a series of chemical reactions which results in the formation of monoacylglycerols, diacylglycerols, oxidized triacylglycerols, dimers, trimers, polymers, free fatty acids, ketones, aldehydes, alcohols, esters, and other minor products. In order to detect the rancidity of oxidized soybean oil, carbon nanotube chemiresistor sensors have been coated with polyethylenimine (PEI) to enhance the sensitivity and selectivity. PEI functionalized SWCNTs are known to have a high selectivity towards strong electron withdrawing molecules. XPS analysis was used to confirm the physiosorption interaction between PEI and the SWNT network. The sensors, as predicted, were very responsive to different oil oxidation levels up to 2.0mgKOH/g and furthermore, displayed a rapid recovery of more than 90% in ambient air without the need of heating or UV exposure. The SWNT sensors were also tested for their selectivity towards acceptor molecules with simple immersions in both acetic acid and hexanal.
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