PTH 측정은 체내 칼슘 및 이온화 칼슘의 수치와 함께 갑상선 절제술 후 저칼슘혈증을 예측하는 유용한 지표로서 임상에서는 신속한 결과 보고를 요구하고 있으나 검사반응시간이 길어 이에 상응하지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 PTH 검사반응시간에 변화를 주어 신속한 결과 보고를 함으로서, 저칼슘혈증 예측 지표의 유용성을 평가하고자 한다. 2009년 7~8월까지 PTH를 검사한 환자들(n=131)을 대상으로 하였으며, 검사방법은 면역방사계수법으로 반응시간은 18${\pm}$2시간(Overnight), 0.5, 3, 6시간으로 구분하여 상관관계, 정밀도(10회 반복), 회수율을 측정하였다. 또한 조기 저칼슘 혈증 예측지표의 유용성을 평가하기 위해 민감도, 특이도, 양성예측도, 정확도를 비교 분석 하였다. 상관관계에서는 overnight을 기준으로 0.5시간은 $R^2$=0.987, 3시간은 $R^2$=0.993, 6시간은 $R^2$=0.996로 나타났다. 정밀도(%CV${\pm}$SD)에서 0.5시간은 $15.92{\pm}15.54$, 3시간은 $6.91{\pm}7.38$, 6시간은 $4.30{\pm}4.69$, Overnight은 $4.59{\pm}2.59$로 측정되었다. 회수율(%Mean${\pm}$SD)에서 0.5시간은 $96.8{\pm}5.44$, 3시간은 $102.6{\pm}4.35$, 6시간은 $100.7{\pm}2.56$, Overnight은 $102.2{\pm}5.98$로 측정되었다. 양성 예측치(cut-off point=15 pg/mL)를 기준으로 저칼슘혈증을 예측할 때, 0.5시간일 때 민감도 97.5% 특이도 96.0% 양성예측도 86.6% 정확도 84.7%였고, 3시간일 때 민감도 97.5% 특이도 100% 양성예측도 100% 정확도 97.5%였고, 6시간일때 민감도 97.5% 특이도 92.3% 양성예측도 92.8% 정확도 90.6%였다. Overnight법과 비교할 때 검사반응시간 3시간에서 98.3%로 가장 높은 일치율을 보였고, Kappa와 상관관계 또한 우수하였다. 이에 검사반응시간을 3시간으로 단축시켜 신속한 결과를 보고함으로써 환자의 저칼슘혈증을 조기에 예측하여 칼슘제 투여 등 적절한 조치를 취하여 환자의 증상발현을 막을 수 있는 유용한 지표로 활용될 것이다.
21세기의 나노기술은 국가경쟁력을 위한 핵심 학문과 기술로 대두되었다. 우리나라는 2001년 7월에 '나노기술종합발전계획'을 수립하였고, 2002년 12월에는 '나노기술개발측진법'을 제정하여 국가의 전략기술로 범정부 차원에서 집중 투자하고 있음. 그 주요 내용으로 연구개발과 인프라 구축과 인력양성 등을 3대 핵심 과제로 추진하고 있다. 나노기술은 학문간, 기술간 및 산업 분야간 서로의 영역을 공유하는 다학제적 특성을 내포하고 있는 기술로서 미래의 기술혁신을 주도할 것으로 전망되고 있다. 또한, IT, BT, ET 등 신산업과 부품, 소재 등 기존 산업의 핵심 기술을 제공할 수 있는 기반기술로서 원천기술적 성격을 동시에 갖고 있다. 그동안 국내 나노기술 인력양성에 관한 조사 또는 연구는 매년 일부 수행되어 왔으나 나노기술 인력양성의 효과적 정책수립을 위한 보다 체계적이고 심층적인 조사와 분석에는 미흡했던 것으로 판단된다. 따라서 본 연구는 직접 설문을 통해 국내 나노기술 수요업체의 실태와 인력수요 현황을 조사, 분석하고 이를 바탕으로 나노기술의 세부 분야별 향후 인력 수요 전망을 통계적으로 예측한 후 해당 산업의 발전에 비칠 수 있는 영향을 분석하여 나노기술 인력 양성 정책 개발에 기반이 될 수 있는 정보의 제공을 목적으로 한다. 본 연구의 결과는 다음과 같은 내용을 포함한다. - 나노기술 수요 업체의 특징 및 현황 - 나노기술 수요 업체의 인력 상황 및 미래 계획에 대한 설문 결과 - 설문 결과의 통계적 분석 및 이를 기반으로 하는 미래 상황 예측
목적 본 연구는 부인암을 가진 여성에서 유방암의 선별검사로서의 디지털 유방단층 촬영술을 평가하였다. 대상과 방법 부인암을 가진 환자들 중 검진 목적으로 디지털 유방단층 촬영술을 촬영한 환자들을 대상으로 후향적 연구를 시행하였으며 유방암 발견율, 소환율, 민감도, 특이도, 양성예측도를 계산하였다. 양성예측도 1은 모든 양성 선별검사 중 1년 이내에 조직 검사에서 유방암을 진단받은 환자의 백분율로 정의되었다. 양성예측도 2는 진단 검사에서 조직검사의 필요 판정을 받은 후(그리고 선별 검사에서 Breast Imaging Reporting and Data System 카테고리 4, 5를 받은 후) 1년 이내에 조직검사에서 유방암을 진단받은 환자의 백분율로 정의되었다. 양성예측도 3은 실제로 조직검사를 시행 받은 환자 중 1년 이내에 조직검사에서 유방암을 진단받은 환자의 백분율로 정의되었다. 검진으로 발견된 암의 각 경우에 대해 환자의 나이, 부인암의 종류, 유방 밀도, 영상의 특징, 최종 Breast Imaging Reporting and Data System 평가, 조직학적 유형, T 및 N 병기, 분자아형 및 Ki-67 지수를 분석했다. 결과 전체 508명 중 7개의 유방암이 발견되었으며 유방암 발견율은 1000건 당 암 13.8이었다. 민감도는 100%, 특이도는 83.2%였으며 위음성률은 1000건 당 0이었다. 양성예측도 1, 양성예측도 2, 양성예측도 3은 각각 7.7, 31.8, 31.8이었으며 소환율은 17.9%였다. 결론 본 연구에서 디지털 유방단층 촬영술은 높은 유방암 발견율, 높은 민감도, 높은 양성예측도를 보이며 T, N 병기가 낮은 초기 암에 대해 높은 발견율을 보였다. 따라서 부인암 환자와 같은 고위험군에서 유방암의 선별검사로서 디지털 유방단층 촬영술이 유용할 수 있다.
사업체, 연구소 등이 적극적인 구인에도 불구하고 인력수요를 충원하지 못하면 정상적인 운영이 어렵게 되는바, 부족한 인력규모를 조사하여 해소할 수 있도록 국가적인 정책지원이 필요하다. 그런데 인력수요를 해소하기 위하여 기존의 유휴 인력만으로는 충원이 어려워 인력양성을 해야 하는 경우에는 시간과 비용이 필요하므로 현재의 부족한 인력규모를 해소하지 못한다는 문제점이 있다. 본 논문은 기술분야별 인력양성을 위한 인력수요 예측 방법 및 시스템에 관한 것으로 인력 수요를 충족하기 위한 인력 양성에 시간과 비용이 필요하므로 인력 수요를 예측하여 미리 양성할 수 있도록 하기 위한 방법을 제안하였다.
전산화단층촬영(computed tomography, CT) 영상은 양성자 브레그 피크 위치 추정 및 치료 계획 시뮬레이션의 기초로 사용된다. Hounsfield Unit(HU) 기반의 양성자 저지능비(stopping pwer ratio, SPR) 예측 과정에서 환자의 밀도와 원소 구성의 작은 차이로 양성자 빔의 경로를 따라 브레그 피크 위치의 불확실성이 발생한다. 본 연구에서는 브레그 피크 위치 예측 불확실성 감소를 위하여 이중에너지 전산화단층촬영 영상 기반의 양성자 저지능비 예측 정확도의 잠재력을 연구를 하였다. 양성자 빔의 저지능비를 추정하기 위해 전산화단층촬영 시스템(Somatom Definition AS, Siemens Health Care, Forchheim, Germany)을 이용하여 전자밀도팬텀(CIRS Model 062M electron density phantom, CIRS Inc., Norfolk, VA, USA)의 단일에너지 및 이중에너지 영상을 획득하였다. 이를 검증하기 위해 미국 국립 표준기술 연구소(National Institute of Standards and Technology, NIST)에서 제공하는 표준 데이터를 통하여 추정한 실제 저지능비와 비교하였다. 그 결과 잡음이 제거된 이중에너지 영상 기반 방법을 통한 양성자 빔의 저지능비 예측에서 정확도 개선 가능성을 확인할 수 있었으며, 인체의 다양한 밀도와 원소 구성을 가진 대체물을 더욱 다양하게 제작하여 저지능비를 예측 할 경우 더욱 향상된 양성자의 브레그 피크 위치 예측이 가능할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 환자의 음성을 정상, 양성종양, 악성종양으로 분류하는 실험을 켑스트럼 파라미터를 통한 음원분리와 신경회로망을 이용하여 수행하고 그 결과를 보고한다. 기존의 장애음성 데이터베이스에는 정상음성과 양성종양의 경우만 수록되어 있었고 외국의 환자들을 대상으로 한 경우만 있었기 때문에 국내의 환자들에게 직접 적용할 경우 어떠한 결과가 나올지 예측하기가 어려웠다. 최근 부산대학교 이비인후과팀에서 수집한 국내의 정상, 양성, 악성종양의 경우에 대한 데이터베이스를 분석하고 신경회로망에 의해 분류함으로써 사람의 음성신호만에 의한 후두질환이 식별이 가능하였다. 본 실험에서는 식별 파라미터로 음성신호의 선형예측오차신호에 관한 켑스트럼으로부터 음원비인 HNRR을 구하여 Jitter, Shimmer와 함께 사용하였다. 신경회로망은 입, 출력 층과 한 개의 은닉층을 갖는 다층신경망을 이용하였으며, 식별은 두단계로 나누어 정상과 비정상을 분류한 후 다시 비정상을 양성과 악성으로 분류하였다[1].
서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)과 인공신경망 모형(Neural Network, NN)을 사용하여 태양 양성자 현상(Solar proton event, SPE)의 플럭스 세기를 예측해 보았다. 이번 연구에서는 1976년부터 2011년까지 10MeV이상의 에너지를 가진 입자가 10개 cm-1 sec-1 ster -1 이상 입사할 경우를 태양 양성자 현상으로 정의한 NOAA의 태양 고에너지 입자 리스트와 GOE위성의 X-ray 플레어 데이터를 사용하였다. 여기에서 C, M, X 등급의 플레어와 관련있는 178개 이벤트를 모델의 훈련을 위한 데이터(training data) 89개와 예측을 위한 데이터(prediction data) 89개로 구분하였다. 플러스 세기의 예측을 위하여, 우리는 로그 플레어 세기, 플레어 발생위치, Rise time(플레어 시작시간부터 최대값까지의 시간)을 모델 입력인자로 사용하였다. 그 결과 예측된 로그 플럭스 세기와 관측된 로그 플럭스 세기 사이의 상관계수는 SVM과 NN에서 각각 0.32와 0.39의 값을 얻었다. 또한 두 값 사이의 평균 제곱근 오차(Root mean square error)는 SVM에서 1.17, NN에서는 0.82로 나왔다. 예측된 플럭스 세기와 관측된 플럭스 세기의 차이를 계산해 본 결과, 오차 범위가 1이하인 경우가 SVM에서는 약 68%이고 NN에서는 약 80%의 분포를 보였다. 이러한 결과로부터 우리는 NN모델이 SVM모델보다 플럭스 세기를 잘 예측하는 것을 알 수 있었다.
목 적 : 소변내 Ca 배설량을 측정하는데 있어 24시간 뇨 Ca 배설량 측정이 흔히 사용되어 왔으나, 이의 결과를 알기까지 많은 시간과 비용이 소모되는 단점이 있어 빠른 시간내에 결과를 알 수 있는 간편한 검사를 알아보기 위해 저자들은 소변내 Ca 배설량이 소변내 sodium(Na), potassium(K), creatinine(Cr)과 밀접한 관련이 있음에 착안하여 일회뇨(Spot urine) Na/K 비를 이용하여 요칼슘배설량을 예측할 수 있는지 알아보기 위하여 이 연구를 시행하였다. 대상 및 방법 : 1998년 5월부터 7월까지 고려대학교 의료원 구로병원 소아과에 비뇨기계 증상으로 입원한 환아 84명을 대상으로 spot urine에서 Na, K, Ca, Cr를 측정하여 Ca/cr비와 Na/K 비를 서로 비교하였다. 또한 고칼슘뇨증 (Ca/cr비 >0.21)으로 예측할 수 있는 Na/K 비의 cut off value를 계산하여 그 민감도, 특이도, 양성예측도, 음성예측도를 구하였다. 결 과 : 1) spot urine Ca/cr비와 Na/K비와는 통계적으로 의의있는 상관관계를 보였다(r=0.496,P<0.001, Ca/cr=Na/K x 0.01671-0.061). 2) 고칼슘뇨증으로 예측할 수 있는 spot urine Na/K비의 cut off value를 2.68로 정했을 경우 민감도 $100\%$, 특이도 $54.5\%$, 양성예측도 $37.5\%$, 음성예측도 $100\%$를 보였다. 결 론 : 소변내 Ca 배설량을 예측하는데 spot urine Na/K 비를 이용할 수 있으리라 생각되며,이는 고칼슘뇨증의 선별에도 유용하리라 생각된다.
생체 간이식 공여자를 대상으로 시행되는 간생검 조직소견의 지방변성 정도와 복부초음파검사 결과를 분석하여, 지방간 질환의 진단에 있어서 초음파검사의 타당성을 알아보고자 하였다. 총 지방 함유량 10% 기준으로 범주화 하여 10% 이하를 음성, 10% 이상을 양성으로 하였을 때 초음파검사의 민감도는 64.6%이었고, 특이도는 68% 이었으며, 양성 예측도와 음성 예측도는 각각 76.8%, 54% 이었다. 초음파검사 결과 정상과 경증을 음성으로, 중등도를 양성으로 조작하였을 때 초음파검사의 민감도는 26.8% 이었고, 특이도는 100% 이었으며, 양성 예측도와 음성 예측도는 각각 100%, 45.5% 이었다. 총 지방 함유량 10% 이상을 상태변수(State variable)로 ROC curve 분석을 시행 하였을 때. 간/신장 명도비의 곡선하면적(Area under curve, AUC)은 0.859로 지방간을 예측하는데 좋은 지표로 나타났으며, 95% 신뢰구간(CI: 0.795~0.922)이 통계적으로 유의한 값을 보였다(p<0.001). 지방간진단에 있어서 복부초음파검사는 간생검 병리학적 결과를 예측하는데 높은 타당도를 보였다.
공간정보체계 관련 구축 사업들이 시작되면서 전문분야별 소요인력에 대한 문제가 제기되었고, 다양한 방법에 의하여 전문 인력양성을 추진하여 왔다. 초장기 인력 규모의 예측은 사업 규모에 기반하여 예측되어졌고 인력 수요기관의 요구와 특징이 반영되지 못한게 사실이다. 이제는 공간정보체계가 광범위하게 확산되어 산업 현장을 통하여 소요 인력의 예측이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 인력 소요처들로부터 필요한 인력 규모를 조사하여 소요인력을 예측하고, 인력의 변화 특성들을 파악함으로서 기술수요에 따른 인력 육성분야와 수요량을 기반으로 하는 인력양성에 활용하고자 하는데 그 목적이 있다. 인력 소요예측은 소요 인력이 활용되는 기업 등을 중심으로 산업적 성장성과 개별 기업의 인력 요구 등을 고려한 공간정보체계의 각 분야별 인력 소요 예측을 수행하도록 한다. 이를 토대로 산업적 특성, 기술적 특성, 소요 인력의 수요 증가 형태 및 특징을 분석하여 종합적인 소요 인력 규모를 산정하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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