$2{\beta}$, $3{\alpha}$, 23-trihydroxyrus-12-ene-28-oic acid처리에 의한 인간 간암세포주 HepG2의 apoptosis 유도

유기현,이종민,황보전,송명종,양혜정,백남인,김성훈,김대근,권병목,박미현,정인식,Yoo, Ki-Hyun,Lee, Jong-Min,HwangBo, Jeon,Song, Myoung-Chong,Yang, Hye-Joung,Baek, Nam-In,Kim, Soung-Hoon,Kim, Dae-Keun,Kwon, Byoung-Mok,Park, Mi-Hyun,Chung, 한국응용생명화학회 2006 Applied Biological Chemistry (Appl Biol Chem) Vol.49 No.4

Triterpenoid를 포함하고 있는 $2{\beta},\;3{\alpha}$, 23-trihydroxyrus-12-ene-28-oic acid를 애기마름으로부터 분리하였다. 이것은 pentacyclic triterpenes의 공통 구조를 가지며 amyrin ursolic acid 그룹에 속해 있다. 본 연구에서는 이 화합물의 독성 영향을 인간 간암 세포주인 HepG2에서 조사하였다. $2{\beta},\;3{\alpha}$, 23-trihydroxyrus-12-ene-28-oic acid는 처리한 양에 비례하여 HepG2 세포주에서 독성을 보였다. 그리고 Confocal microscopy 결과는 $2{\beta},\;3{\alpha}$, 23-trihydroxyrus-12-ene-28-oic acid를 HepG2 세포에 처리한 시간에 비례하여 녹색 형광의 증가를 보여주었다. $2{\beta},\;3{\alpha}$, 23-trihydroxyrus-12-ene-28-oic acid는 또한 HepG2 세포의 sub-G1 cell population 뿐만 아니라 DNA 분절(fragmentation) 현상의 증가를 보여 주었다. 이러한 결과는 $22{\beta},\;3{\alpha}$, 23-trihydroxyrus-12-ene-28-oic acid가 HepG2 세포에서 apoptosis를 통한 세포 사멸 유도를 의미한다. [ $2{\beta},\;3{\alpha}$ ], 23-trihydroxyrus-12-ene-28-oic acid was isolated from Trapa pseudoincisa S. et Z. It has a common structure of pentacyclic triterpenes and belongs to the amyrin ursolic acid group. The cytotoxic effect of this compound was investigated in human hepatoma cell line HepG2. $2{\beta},\;3{\alpha}$, 23-trihydroxyrus-12-ene-28-oic acid showed dose-dependent cytotoxicity in HepG2 cells. Confocal microscopy data showed that green fluorescence was increased in $2{\beta},\;3{\alpha}$, 23-trihydroxyrus-12-ene-28-oic acid treated-HepG2 cells in a time-dependent manner. $2{\beta},\;3{\alpha}$, 23-trihydroxyrus-12-ene-28-oic acid also increased the sub-G1 cell population of HepG2 cells as well as ladder-like DNA fragmentation. Taken together, our results indicate that $2{\beta},\;3{\alpha}$, 23-trihydroxyrus-12-ene-28-oic acid induced apoptosis in HepG2 cells.

공간 데이터스트림을 위한 조인 전략 및 비용 모델

유기현,남광우,Yoo, Ki-Hyun,Nam, Kwang-Woo 한국공간정보학회 2008 한국공간정보시스템학회 논문지 Vol.10 No.4

GeoSensor 네트워크란 지리공간상에서 발생하는 다양한 현상들을 모니터링하는 특정형태의 센서네트워크 인프라 및 관련 소프트웨어를 의미한다. 그리고 이러한 GeoSensor 네트워크는 데이터스트림과 공간 속성의 데이터를 가진 스트림, 또는 공간 릴레이션과의 조합으로 구현될 수 있다. 하지만, 최근까지 연구된 센서 네트워크 시스템은 공간 정보를 배제한 센서 데이터스트림에 대한 저장 및 검색 방안 연구에 치중되어 있다. 따라서 본 논문은 GeoSensor 네트워크에서 데이터스트림과 공간 데이터가 결합된 형태의 공간 데이터스트림의 정의 및 그들 간의 조인 전략들을 제안한다. 본 논문에서 정의하고 있는 공간 데이터스 트림에는 이동 객체 형태의 동적 공간 데이터스트림과 고정된 형태의 정적 공간 데이터스트림이 있다. 동적공간 데이터스트림은 GPS와 같이 동적으로 이동하는 센서에 의해 전송되는 데이터스트림을 말한다. 반면, 정적 공간 데이터스트림은 일반 센서 형태의 데이터스트림과 이러한 센서들의 위치 값을 가지고 있는 릴레이션과의 조인으로 만들어 진다. 본 논문은 동적 공간 데이터스트림과 정적 공간 데이터스트림의 조인 및 조인 비용을 추정하는 모델을 제안하고 있다. 또한, 실험을 통해 제안하는 비용 모델의 검증 및 조인 전략에 따른 조인 성능을 보이고 있다. GeoSensor network means sensor network infra and related software of specific form monitoring a variety of circumstances over geospatial. And these GeoSensor network is implemented by mixing data stream with spatial attribute, spatial relation. But, until a recent date sensor network system has been concentrated on a store and search method of sensor data stream except for a spatial information. In this paper, we propose a definition of spatial data stream and its join strategy model at GeoSensor network, which combine data stream with spatial data. Spatial data stream s defining in this paper are dynamic spatial data stream of a moving object type and static spatial data stream of a fixed type. Dynamic spatial data stream is data stream transmitted by moving sensor as GPS, while static spatial data stream is generated by joining a data stream of general sensor and a relation with location values of these sensors. This paper propose joins of dynamic spatial data stream and static spatial data stream, and cost models estimating join cost. Finally, we show verification of proposed cost models and performance by join strategy.

미생물,발효,생물공학 : 2β, 3α, 23-trihydroxyrus-12-ene-28-oic acid 처리에 의한 인간 간암세포주 HepG2의 apoptosis 유도

유기현 ( Ki Hyun Yoo ),이종민 ( Jong Min Lee ),황보전 ( Jeon Hwangbo ),송명종 ( Myoung Chong Song ),양혜정 ( Hye Joung Yang ),백남인 ( Nam In Baek ),김성훈 ( Soung Hoon Kim ),김대근 ( Dae Keun Kim ),권병목 ( Byoung Mok Kwon ),박 한국응용생명화학회 2006 Applied Biological Chemistry (Appl Biol Chem) Vol.49 No.4

물류 위치 추적 및 배송 효율화를 위한 센서 태그 네트워크 시스템 설계 및 구현

유기현 ( Ki Hyun Yoo ),양평우 ( Pyoung Woo Yang ),하태석 ( Tae Suk Ha ),남광우 ( Kwang Woo Nam ) 한국정보처리학회 2007 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.14 No.2

최근 ‘정보기반 물류망’에서 ‘u-기반 물류망’으로 발전해 가고 있는 시점에서 ‘u-기반 물류망’을 위해 다양한 기반 기술들이 요구되고 있다. 본 논문에서는 물류 관리 시스템 구축을 위해 GPS 기반의 물류위치 추적 기법과 센서 Tag를 이용한 물류 배송 효율화 시스템을 설계하고 구현한다. 또한, 물류 배송 효율화를 위해 센서 Tag 네트워크 시스템을 제안하며, 이 센서 Tag 네트워크를 기반으로 수집된 센싱정보를 이용하여 물류의 위치와 상태, 이동경로 등을 파악함으로서 물류의 배송이 효율적으로 이루어질 수 있도록 지원한다. 제안된 시스템은 관리자에 의해 유지·보수 될 수 있는 제어 가능한 센서 Tag 네트워크(Controlled Network Layer)와 무제어 이동 센서 Tag 네트워크(Uncontrolled Moving Objects Layer)로 구분하여, 일반적인 센서 네트워크 시스템의 배터리 문제를 보완하고자 한다.

공간 데이터스트림 조인 전략과 비용 모델

유기현(Ki Hyun Yoo),하태석(Tae Suk Ha),남광우(Kwang Woo Nam) 대한공간정보학회 2008 한국지형공간정보학회 학술대회 Vol.2008 No.6

현재의 센서 네트워크 시스템은 공간적 정보를 배제한 센서 데이터스트림에 대한 저장 및 검색 방안에 대한 연구에 치중되어 있다. 하지만, 이러한 센서 네트워크가 공간적 정보와 결합하게 되면 훨씬 더 많은 응용과 의미 있는 데이터로 가공될 수 있다. 본 논문은 GeoSensor Network에서 공간적 정보와 데이터스트림이 결합된 공간 데이터스트림 정의 및 공간 데이터스트림간 조인 전략들과 그에 따른 조인 전략들 간의 비용을 추정하는 비용 모델을 제시하였다. 공간 데이터스트림간 조인 전략을 위해 Nested Loop 조인, Grid File. R-tree 알고리즘을 사용하였고, 단방향 Nested Loop 조인, 단방향 Grid 조인, 단방향 R-tree 조인 기법들을 조합하여 조인 전략들 간의 비용을 추정하였다.

궤적 데이터의 효율적인 연산 및 질의 처리 방법 연구

유기현(Ki Hyun Yoo),양평우(Pyoung Woo Yang),조현구(Hyun Gu Cho),남광우(Kwang Woo Nam) 한국컴퓨터정보학회 2015 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.23 No.1

최근 모바일 장비 및 시스템의 발달로 위치정보와 이동 객체에 관련된 많은 서비스들이 연구되고 있다. 궤적은 이동 객체가 시간에 따라 변하는 위치정보들의 모음이다. 기존의 데이터베이스 시스템에서는 이동 객체 데이터 타입을 지원하지 않는다. 이 논문에서는 공간 데이터베이스로 많이 활용되고 있는 PostgreSQL/PostGIS 상에서 궤적 데이터의 연산 및 질의 처리가 가능한 확장형 모듈로써 PostTrajectory를 제안하고 있다. 또한, 궤적 데이터에 대한 다양한 질의 요구 조건들을 충족시킬 수 있는 함수들을 구현하여 궤적 데이터의 효율적인 질의 처리를 가능하게 하였다.

방배동 주상복합 현장

김종인,유기현,Kim, Jong-In,Yoo, Ki-Hyun 한국건축시공학회 2003 한국건축시공학회지 Vol.3 No.4

본 방배동 주거복합빌딩 신축공사는 서초구 방배본동에 위치하고 있으며 이곳에서는 아파트 4개동 222세대와 오피스텔 61세대의 주거 및 부대시설로는 지하 주민생활시설, 근린생활시설이 신축되며 옥외 대지부분은 중앙광장과 공개공지, 분수대 설치 등으로 입주민뿐 아니라 지역주민과의 휴게공간으로 제공된다. 또한 지상25층 높이 약81M로서 이수교차로변에 위치하여 4통 발달의 교통요지에서 LANDMARK적인 건물로 자리잡게 될 것이다.(중략)

공간 소셜 분석을 위한 마이크로블로그 데이터의 맵리듀스 기반 공간 집계 알고리즘

조현구(Hyun Gu Cho),양평우(Pyoung Woo Yang),유기현(Ki Hyun Yoo),남광우(Kwang Woo Nam) 한국정보과학회 2015 정보과학회논문지 Vol.42 No.6

인터넷과 모바일 환경의 발전에 따라 최근에는 마이크로블로그가 성행하고 있다. 마이크로블로그에는 부가적인 데이터가 담겨있다. 그 중 위치 정보에 대한 데이터를 포함하는 마이크로블로그 데이터를 공간 소셜 웹 객체라고 지칭한다. 이러한 마이크로블로그 데이터에 대한 일반 집계는 사용자별 데이터 집계 등이 있으나, 단일 정보에 대한 집계만 가능하다. 본 연구는 공간 소셜 웹 객체의 특성을 갖는 마이크로블로그 데이터의 공간 소셜 분석을 위해, 일반 집계와 공간 데이터를 결합하고 지오해시와 맵리듀스를 이용한 공간 집계에 대한 알고리즘을 제시한다. 이를 통해 의미있는 공간 소셜에 대한 분석의 기반을 마련하였다. In recent times, microblogs have become popular owing to the development of the Internet and mobile environments. Among the various types of microblog data, those containing location data are referred to as spatial social Web objects. General aggregations of such microblog data include data aggregation per user for a single piece of information. This study proposes a spatial aggregation algorithm that combines a general aggregation with spatial data and uses the Geohash and MapReduce operations to perform spatial social analysis, by using microblog data with the characteristics of a spatial social Web object. The proposed algorithm provides the foundation for a meaningful spatial social analysis.

Spark 기반 공간 분석에서 공간 분할의 성능 비교

양평우(Yang, Pyoung Woo),유기현(Yoo, Ki Hyun),남광우(Nam, Kwang Woo) 대한공간정보학회 2017 대한공간정보학회지 Vol.25 No.1

본 논문은 인 메모리 시스템인 Spark에 기반 한 공간 빅 데이터 분석 프로토타입을 구현하고, 이를 기반으로 공간 분할 알고리즘에 따른 성능을 비교하였다. 클러스터 컴퓨팅 환경에서 빅 데이터의 컴퓨팅 부하를 균형 분산하기 위해, 빅 데이터는 일정 크기의 순차적 블록 단위로 분할된다. 기존의 연구에서 하둡 기반의 공간 빅 데이터 시스템의 경우 일반 순차 분할 방법보다 공간에 따른 분할 방법이 효과적임이 제시되었다. 하둡 기반의 공간 빅 데이터 시스템들은 원 데이터를 그대로 공간 분할된 블록에 저장한다. 하지만 제안된 Spark 기반의 공간 분석 시스템에서는 검색 효율성을 위해 공간 데이터가 메모리 데이터 구조로 변환되어 공간 블록에 저장되는 차이점이 있다. 그러므로 이 논문은 인 메모리 공간 빅 데이터 프로토타입과 공간 분할 블록 저장 기법을 제시하였다, 또한, 기존의 공간 분할 알고리즘들을 제안된 프로토타입에서 성능 비교를 하여 인 메모리 환경인 Spark 기반 빅 데이터 시스템에서 적합한 공간 분할 전략을 제시하였다. 실험에서는 공간 분할 알고리즘에 대한 질의 수행 시간에 대하여 비교를 하였고, BSP 알고리즘이 가장 좋은 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있었다. In this paper, we implement a spatial big data analysis prototype based on Spark which is an in-memory system and compares the performance by the spatial split algorithm on this basis. In cluster computing environments, big data is divided into blocks of a certain size order to balance the computing load of big data. Existing research showed that in the case of the Hadoop based spatial big data system, the split method by spatial is more effective than the general sequential split method. Hadoop based spatial data system stores raw data as it is in spatial-divided blocks. However, in the proposed Spark-based spatial analysis system, there is a difference that spatial data is converted into a memory data structure and stored in a spatial block for search efficiency. Therefore, in this paper, we propose an in-memory spatial big data prototype and a spatial split block storage method. Also, we compare the performance of existing spatial split algorithms in the proposed prototype. We presented an appropriate spatial split strategy with the Spark based big data system. In the experiment, we compared the query execution time of the spatial split algorithm, and confirmed that the BSP algorithm shows the best performance.

aQP-tree : 공간 웹 객체의 효율적인 집계 질의

양평우(Pyoung Woo Yang),조현구(Hyun Gu Joe),유기현(Ki Hyun Yoo),배석찬(Seok-Chan Bae),남광우(Kwang Woo Nam) 한국정보과학회 2015 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2015 No.12