본 증례에서는 비-류마티스성에 의한 GLA가 관찰되어 이를 초음파검사한 사례를 보고하고자 하였다. 증례 환자는 60세 남성으로 호흡곤란과 심계항진으로 응급실을 내원하였다. 영상의학적 검사는 흉부 엑스선 검사와 CT검사를 진행하였고 거대 좌심방을 확인하였다. 거대 좌심방의 원인을 찾기 위해 심장초음파 검사를 시행하였다. 심장 초음파 검사 좌심방의 크기와 볼륨을 simpson's method로 평가하였으며 일반적인 거대 좌심방보다 LVEDVI가 6배 큰 거대 좌심방을 평가 할 수 있었다. 또한 류마티스성 심질환이 없는 환자에게 발생한 거대 좌심방은 매우 드문 증례로 평가된다. 비-류마티스성 거대 좌심방은 기능적인 이첨판 역류증, 이완기 기능장애 등에 의해 발생할 수 있으므로 형태학 및 혈류역학적 검사가 모두 가능한 초음파검사가 유용한 사례임을 확인하였다.
억새는 에너지 원료로 사용되는 마른줄기 수량이 많고 다른 작물을 재배하기 어려운 척박한 땅에서도 자랄 수 있어 유망한 에너지 원료작물로 각광받고 있다. 이에 농촌진흥청에서는 2009년부터 바이오에너지 작물에 대한 연구를 시작하여 바이오에너지용으로 적합한 '거대1호'와 '우람' 등 거대 억새와 '줄기이용 꺾꽂이 방법'을 개발하였다.
거대한 피부편평세포암은 드문 피부 종양이다. 편평세포암은 모든 피부 악성 종양 중 20%을 차지한다. 피부편평세포암은 주로 햇빛의 노출되는 것이 주요 원인으로 알려져 있으며, 때때로 피하층을 침범을 하는 경향이 있다. 편평세포암이 흔한 종양인 것과는 다르게, 5cm 이상의 거대 편평세포암은 보고된 바가 드물다. 이에 저자는 경부에 발생한 $14.5cm{\times}11.5cm{\times}9.5cm$ 크기의 거대한 피부편평세포암을 피부이식술을 통해 성공적으로 치료하여 이에 대해서 문헌 고찰과 함께 보고하는 바이다.
건막 거대세포종은 관절내에 드물게 발생하는 병변으로 이를 보고하는 문헌도 제한되어 있으며 특히 후방십자인 대에 발생한 거대세포종의 국내 보고는 없었다. 저자들은 슬관절 후방십자인대에 발생한 거대세포종 2례를 관절경하에서 절제 후 병리학적으로 확진 하였으며 임상적으로 좋은 결과를 보였기에 문헌고찰과 항께 보고하고자 한다.
최근에는 질의응답(Question Answering, QA) 분야에서 거대 언어 모델(Large Language Models, LLMs)의 파라미터에 내재된 지식을 활용하는 방식이 활발히 연구되고 있다. Open Domain QA(ODQA) 분야에서는 기존에 정보 검색기(retriever)-독해기(reader) 파이프라인이 주로 사용되었으나, 최근에는 거대 언어 모델이 독해 뿐만 아니라 정보 검색기의 역할까지 대신하고 있다. 본 논문에서는 거대 언어 모델의 내재된 지식을 사용해서 질의 응답에 활용하는 방법을 제안한다. 질문에 대해 답변을 하기 전에 질문과 관련된 구절을 생성하고, 이를 바탕으로 질문에 대한 답변을 생성하는 방식이다. 이 방법은 Closed-Book QA 분야에서 기존 프롬프팅 방법 대비 우수한 성능을 보여주며, 이를 통해 대형 언어 모델에 내재된 지식을 활용하여 질의 응답 능력을 향상시킬 수 있음을 입증한다.
거대억새에 폐목재 칩과 펄프슬러리를 첨가하여 제작한 식생기반재의 특성에 대해서 검토하였다. 공극률은 펄프슬러리의 첨가량 증가와 함께 증가하였지만, 목재칩과 펄라이트 첨가량 증가와 함께 다소 감소하였다. 투수계수는 각 다른 원료를 이용하여 혼합한 조건에서 거대억새 첨가량이 적을수록 낮게 나타났다. 토양경도는 거대억새 첨가비율이 낮을수록, 펄프슬러리, 목재 칩, 펄라이트의 첨가비율이 높아질수록 높게 나타났다. 박리강도는 모든 조건에서 거대억새 첨가량의 적을수록 낮았다. 수소이온농도(pH)는 전반적으로 약알칼리성으로 나타났다. 휨파괴계수는 전체적으로 각 조건별로 거대억새의 첨가율이 적을수록 높게 나타났다.
최근, 폭발적으로 증가하고 있는 모바일 데이터 트래픽을 효과적으로 서비스하기 위한 기술 중 하나로 다중 사용자 거대 다중 안테나 네트워크가 많은 관심을 받고 있다. 다중 사용자 거대 다중 안테나 네트워크는 기지국에 거대한 수의 안테나를 탑재하여 여러 사용자들에게 고속의 데이터를 동시에 전송함으로써 네트워크 용량을 획기적으로 개선할 수 있다. 이러한 거대 다중 안테나 시스템에서는 기지국에서의 계산 복잡도와 비용을 낮추기 위하여 전송 안테나 선택 기법이 활용된다. 본 논문에서는 다중 사용자 거대 다중안테나 네트워크에서 안테나 선택 기법의 에너지 효율성을 분석하고, 에너지 효율성을 최대화할 수 있는 안테나 선택 개수를 분석한다.
거대세포형 골육종은 드문 종양으로 거대세포종과의 구분이 어렵다. 이들 종양은 발생 부위 및 방사선학적 소견이 동일하다. 또한 이들 종양의 조직학적 소견도 구분이 어렵다. 이들 두 종양의 서로 다른 예후와 치료 방법 때문에 처음 진단시 반드시 정확한 진단을 내려야 한다. 본 논문은 처음 진단 당시 침생검에 의해 거대세포종으로 진단되었던 경골 근위부의 거대세포형 골육종의 증례를 보고하는 바이다.
거대 세포종은 양성 종양으로 분류되지만 국소 재발이 매우 흔하며 공격적인 성향을 보이는 종양으로 주로 슬관절 주위에서 발생한다. 거대 세포종이 족부에서 발생하는 경우는 매우 드문 것으로 알려져 있으며 제1 중족골에 발생하는 경우는 더욱 그러하다. 성인의 제1 중족골에 발생하는 거대 세포종의 특징 및 치료 방법도 아직 확실하게 정립된 것이 없다. 이에 저자들은 제1 중족골에 발생한 재발성 거대 세포종에 절제술 시행 후 비혈관성 자가 비골을 이용하여 재건술을 시행한 증례를 보고하는 바이다.
본 논문에서는 감정 분류 성능 향상을 위한 초거대 언어모델로부터의 추론 데이터셋 활용 방안을 제안한다. 이 방안은 Google Research의 'Chain of Thought'에서 영감을 받아 이를 적용하였으며, 추론 데이터는 ChatGPT와 같은 초거대 언어 모델로 생성하였다. 본 논문의 목표는 머신러닝 모델이 추론 데이터를 이해하고 적용하는 능력을 활용하여, 감정 분류 작업의 성능을 향상시키는 것이다. 초거대 언어 모델(ChatGPT)로부터 추출한 추론 데이터셋을 활용하여 감정 분류 모델을 훈련하였으며, 이 모델은 감정 분류 작업에서 향상된 성능을 보였다. 이를 통해 추론 데이터셋이 감정 분류에 있어서 큰 가치를 가질 수 있음을 증명하였다. 또한, 이 연구는 기존에 감정 분류 작업에 사용되던 데이터셋만을 활용한 모델과 비교하였을 때, 추론 데이터를 활용한 모델이 더 높은 성능을 보였음을 증명한다. 이 연구를 통해, 적은 비용으로 초거대 언어모델로부터 생성된 추론 데이터셋의 활용 가능성을 보여주고, 감정 분류 작업 성능을 향상시키는 새로운 방법을 제시한다. 제시한 방안은 감정 분류뿐만 아니라 다른 자연어처리 분야에서도 활용될 수 있으며, 더욱 정교한 자연어 이해와 처리가 가능함을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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