• 제목/요약/키워드: 우수이용 시스템

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세 가지 다른 인레이 와동 형태가 CEREC3 CAD/CAM의 변연 및 내면 간극에 미치는 영향 (INFLUENCE OF THREE DIFFERENT PREPARATION DESIGNS ON THE MARGINAL AND INTERNAL GAPS OF CEREC3 CAD/CAM INLAYS)

  • 서덕규;이영아;이윤;노병덕
    • Restorative Dentistry and Endodontics
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    • 제34권3호
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    • pp.177-183
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    • 2009
  • 이 연구의 목적은 세 가지 다른 치아 삭제 형태에 따라 제작된 CEREC3 CAD/CAM의 인레이의 변연 및 내면 간극을 비교 평가하는 것이었다. CEREC3 인레이의 제작을 위해 다음의 제시된 방법에 따라 각 군당 10개의 시편을 준비 하였다. 제 I 군-기능 교두를 포함하는 전통적 방식의 capping과 shoulder margin, 제 II 군-교두를 수평으로 평평하게 삭제하는 단순화된 와동 형태, 제 III 군-교두의 완전한 삭제와 shoulder margin을 갖는 가장 단순화된 형태로 세 군의 시편을 제작하였다. CEREC3로부터 제작된 인레이를 대응치아에 접착시킨 후, 치아 교합면의 중심을 지나게 협설면 방향으로 microsaw를 이용하여 절단하였다. 이후 Stereomicroscope을 사용하여 20배율에서 확대 영상을 촬영하였다. 그리고 미리 정해놓은 marginal, axial, angle, Horizontal 기준점에서 Leica application suite 프로그램을 사용하여 시편과 치아 사이의 변연 및 내면 간극을 측정하였다. 일원분산분석을 사용하여 같은 기준 지점에서 세 군 사이의 차이를 분석하였으며, 각 군 안에서 여러 지점 사이의 차이 또한 알아보았다. Tukey's test로 95% 유의수준에서 사후 검정하였다. 세 군 모두에서 변연 부위에서 간극이 가장 작았으며, 변연 간극은 제 I 군 $80.0-97.8{\mu}m$, 제 II 군$42.0-194.8{\mu}m$, 제 III 군 $51.0-80.2{\mu}m$의 범위를 나타내었다. 내면 간극은 제 I 군 $90.5-304.1{\mu}m$, 제 II 군 $80.0-274.8{\mu}m$, 제 III 군 $79.7-296.7{\mu}m$의 범위를 나타냈고 horizontal wall 부위에서 가장 큰 간극을 보였다. CEREC3 CAD/CAM시스템을사용한 인레이 제작에 있어서 새롭게 제안된 두 가지의 단순화된 와동 형태는 변연 및 내면 간극이 전통적인 교두 피개 와동 형태보다 우수하지 않았다.

미세먼지 저감을 위한 그린인프라 계획요소 도출 - 텍스트 마이닝을 활용하여 - (Derivation of Green Infrastructure Planning Factors for Reducing Particulate Matter - Using Text Mining -)

  • 석영선;송기환;한효주;이정아
    • 한국조경학회지
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    • 제49권5호
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    • pp.79-96
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    • 2021
  • 그린인프라 계획은 미세먼지 저감을 위한 대표적인 조경 계획 방안 중 하나이다. 이에, 본 연구에서는 미세먼지 저감을 위한 그린인프라 계획 시 활용될 수 있는 요소를 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 도출하고자 하였다. 미세먼지 저감계획, 그린인프라 계획 요소 등의 키워드를 중심으로 관련 선행연구, 정책보고서 및 법률 등을 수집하여 텍스트 마이닝을 통해 단어 빈도-역 문서 빈도(Term Frequency-Inverse Document Frequency, 이하 TF-IDF) 분석, 중심성 분석, 연관어 분석, 토픽 모델링 분석을 실시하였다. 연구결과, 첫째, TF-IDF 분석을 통해 미세먼지 및 그린인프라와 관련된 주요 주제어는 크게 환경문제(미세먼지, 환경, 탄소, 대기 등), 대상 공간(도시, 공원, 지역, 녹지 등), 그리고 적용 방법(분석, 계획, 평가, 개발, 생태적 측면, 정책적 관리, 기술, 리질리언스 등)으로 구분할 수 있었다. 둘째, 중심성 분석 결과, TF-IDF와 유사한 결과가 도출되었으며, 주요 키워드들을 연결하는 중심단어는 '그린뉴딜', '유휴부지'임을 확인할 수 있었다. 셋째, 연관어 분석 결과, 미세먼지 저감을 위한 그린인프라 계획 시, 숲과 바람길의 계획이 필요하며, 미기후 조절의 측면에서 수분에 대한 고려가 반드시 필요한 것으로 확인되었다. 또한, 유휴공간의 활용 및 혼효림의 조성, 미세먼지 저감 기술의 도입과 시스템의 이해가 그린인프라 계획 시 중요한 요소가 될 수 있음을 확인할 수 있었다. 넷째, 토픽 모델링 분석을 통해 그린인프라의 계획요소를 생태적·기술적·사회적 기능을 중심으로 분류하였다. 생태적 기능의 계획요소는 그린인프라의 형태적 부분(도시림, 녹지, 벽면녹화 등)과 기능적 부분(기후 조절, 탄소저장 및 흡수, 야생동물의 서식처와 생물 다양성 제공 등), 기술적 기능의 계획요소는 그린인프라의 방재 기능, 완충 효과, 우수관리 및 수질정화, 에너지 저감 등, 사회적 기능의 계획요소는 지역사회 커뮤니티 기능, 이용객의 건강성 회복, 경관 향상 등의 기능으로 분류되었다. 이와 같은 결과는 미세먼지 저감을 위한 그린인프라 계획 시 리질리언스 및 지속가능성과 같은 개념적 키워드 중심의 접근이 필요하며, 특히, 미세먼지 노출 저감의 측면에서 그린인프라 계획요소의 적용이 필요함을 시사한다고 볼 수 있다.

직업훈련 부정 예방교육 만족도 조사와 개선방안 연구 (A Study on the Satisfaction and Improvement Plan of Fraud Prevention Education about Technical and Vocational Education and Training)

  • 정선정;이은혜;이문수
    • 직업교육연구
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    • 제37권5호
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    • pp.25-53
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    • 2018
  • 이 연구는 직업훈련 부정 예방교육(이하 '예방교육')에 참여한 훈련기관 관계자의 만족도 조사를 통하여 개선방안을 도출하는 데 목적이 있다. 이를 위해 2017년 집합교육과 이러닝으로 실시하는 예방교육에 참여한 훈련기관 관계자를 대상으로(5,939명) 만족도 조사를 실시하였다(4,263명). 최종적으로 회수된 유효 응답자료(4,237명)를 기술통계 및 회귀분석 등을 이용하여 분석하였다. 이 연구의 주요 결과는 첫째, 훈련기관 관계자가 인식한 교육서비스 품질(4.42)과 만족도(4.44), 이해도(4.44) 및 도움도(4.45)는 모두 매우 높고, 교육서비스 품질을 구성하는 하위요인도 4점 이상으로 모두 높게 나타났다. 둘째, 방법별 교육서비스 품질과 만족도, 이해도 및 도움도는 집합교육에 비해 이러닝으로 참여한 훈련기관 관계자의 인식도가 모든 변인에서 높게 나타났다. 셋째, 예방교육 서비스 품질 하위요인 모두는 집합교육과 이러닝에서 각각 만족도, 이해도, 도움도에 영향을 미치는데, 교육서비스 품질 하위요인 중에서 만족도, 이해도, 도움도에 공통적으로 가장 큰 영향을 미치는 요인은 집합교육에서는 교육내용이, 이러닝에서는 자료구성으로 나타났다. 넷째, 예방교육에서 추가적으로 희망하는 교육내용은 부정훈련 사례(70.7%), 처분규정(47.9%), NCS과정 운영 유의사항(32.8%), 훈련운영 우수사례(32.4%) 등의 순으로 나타났다. 추가 요구사항에서도 심화과정 개설, 훈련생 대상 부정 예방교육 콘텐츠 제공, 이러닝에서 집중할 수 있는 화면전환 및 시스템 안정성 등이 추가적으로 제기되었다. 따라서 이 연구의 제언으로는 첫째, 집합교육에 비해 이러닝의 만족도 등이 더 높게 나타난 것을 반영하여, 예방교육 이러닝을 보다 활성화할 필요가 있다. 둘째, 예방교육 만족도와 이해도 및 도움도에 공통적으로 가장 큰 영향을 주고, 희망사항 및 기타의견에서도 교육내용에 대한 보완이 제시되고 있어, 예방교육 내용을 다양화 하여 보다 풍부하게 제공할 필요가 있다. 셋째, 집합교육에서 교육내용 다음으로 만족도 등에 상대적으로 큰 영향을 미치는 요인은 전달방법과 교육장소로 나타난 바, 전달력이 뛰어난 강사 배정과 편의성 등을 고려한 교육장소 마련이 필요가 있다. 넷째, 이러닝에서 자료구성 다음으로 이해도와 도움도에 공통적으로 큰 영향을 미치는 요인은 운영자지원으로 나타난 바, 보다 활발한 운영자 지원활동이 요구된다. 다섯째, 직업훈련에 참여하는 훈련생을 대상으로 한 부정훈련 예방활동도 요구되며, 여섯째, 예방교육의 내용을 보다 체계적으로 구성하기 위하여 교육 요구도 분석을 수행할 필요가 있다.

황사배출량을 적용한 동아시아 미세먼지 예보 개선 연구 (A Study on Particulate Matter Forecasting Improvement by using Asian Dust Emissions in East Asia)

  • 최대련;윤희영;장임석;이재범;이용희;명지수;김태희;구윤서
    • 한국도시환경학회지
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    • 제18권4호
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    • pp.531-546
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    • 2018
  • 동아시아지역을 대상으로 황사배출량 산정 모듈 및 이를 적용한 예보시스템을 개발하였고, 개발된 모형의 화학수송모델링 정합도 및 실시간 예보 운영 평가를 진행하였다. 2015년 화학수송모델링 정합도 평가 결과, 중국 지역에서는 황사 배출량을 적용한 예보 모형이 과대평가하는 기간이 있으나 대부분 지역에서 저평가 되었던 $PM_{10}$ 을 보완하고, 통계수치가 개선되는 것을 확인할 수 있었다. 한국 지역에서는 황사 발생일인 2월 22일~24일, 3월 16일~17일(서울지역대상)에는 황사의 유입을 적절히 모사하였으나 황사가 관측되지 않은 4월에는 황사를 적용한 예보모델이 과대평가하는 것을 확인할 수 있었다. 그러나 황사를 적용한 예보모형은 한반도 대부분 지역에서 저평가 되었던 $PM_{10}$ 을 보완하고, 통계수치가 개선되는 것을 확인할 수 있었다. 2017년 예보 성능 평가 결과, 황사배출량을 적용한 예보모델은 기존 모델과 비교하였을 때, POD는 대부분 개선되지만, A는 유사 또는 감소, FAR는 대부분 증가하는 경향이 나타났다. 황사배출량을 적용한 예보모형은 동아시아 지역에 저평가 하고 있는 $PM_{10}$ 을 보완하는 장점이 있지만, 황사배출량 산정의 불확실성 등이 내제되어 모델이 측정값을 과대모의하여 오경보율이 높다. 따라서 한반도 지역에 대표 대기질 예보모형으로 사용하기는 부적절하다고 판단된다. 그러나 황사 기간에는 황사배출량 모델의 모사성능은 우수하였으므로, 황사가 발생하는 기간에는 기존 모델과 융합하여 예보관이 예보하는 것이 필요하다고 사료된다.

텍스트 마이닝을 이용한 공군 부사관 지원자 자기소개서의 차별적 특성 분석 (Analyzing the discriminative characteristic of cover letters using text mining focused on Air Force applicants)

  • 권혁;김우주
    • 지능정보연구
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    • 제27권3호
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    • pp.75-94
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    • 2021
  • 저출산 문제로 인한 병역자원 감소와 병 복무기간 단축에 따른 군 간부 대비 병 복무 선호 현상은 우수한 군 간부확보정책에 대한 추가적인 고찰을 필요로 한다. 이와 관련된 연구들은 대부분 사회과학에서 주로 사용되는 방법론으로 분석하였으나, 본 연구는 대량의 문헌조사에 적합한 텍스트 마이닝의 방법론으로 접근한다. 이를 위해, 본 연구는 공군 부사관 지원자 자기소개서에서 차별적인 특성의 단어들을 추출하고 합격 및 불합격의 극성을 분석한다. 본 연구는 총 3단계로 이루어졌다. 첫번째, 지원분야를 일반분야와 기술분야로 나누고, 자기소개서에서 특성을 가지는 단어들을 분야별 빈도수 비율의 차이대로 순서화 한다. 각 지원분야별 비율의 차이가 클수록 해당 지원분야의 특성을 나타내는 것으로 정의하였다. 두번째, 이 특성을 나타내는 단어들을 LDA를 통해 단어들의 Topic을 군집화하고 이를 바탕으로 Label을 정의하였다. 세번째, 이 군집화 된 지원분야별 단어들을 L-LDA를 통해 합격과 불합격의 극성을 분석하였다. L-LDA값의 차이가 합격에 가까울수록 합격자들이 많이 사용하는 단어로 정의하였다. 본 연구를 통해, 공군 부사관 자기소개서의 차별적 특성을 추출하기에는 LDA보다 L-LDA가 더 적합함을 알 수 있다. 또한, 이러한 방법론은 별도의 서면 또는 대면 설문 방식이 아니라, 대량 문서에 대한 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 분석시간을 단축하고, 전체 모집단에 대한 신뢰성을 높일 수 있다. 따라서 본 연구인 공군 부사관 선발결과 분석을 통해, 선발제도 및 홍보제도에 활용 가능한 정보를 제공하고, 군 인력획득 분야 연구에 있어 활용 가능한 방법론을 제안하고자 한다.

한약재 식물 에탄올추출물을 이용한 인플루엔자 불활화백신 제작 (Preparation of an Inactivated Influenza Vaccine Using the Ethanol Extracts of Medical Herbs)

  • 조세희;이승훈;김선정;정유철;김예원;김주원;김수정;서승인;서동원;임재환;전세진;장요한
    • 생명과학회지
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    • 제32권12호
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    • pp.919-928
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    • 2022
  • 코로나-19 펜데믹에서 볼 수 있듯이, 새로운 바이러스 감염병의 출현은 전 세계적으로 공중보건에 심각한 우려를 발생시킨다. 특히, 항바이러스제 및 백신의 부재는 감염병의 피해를 더욱 증가시킨다. 식물 유래 천연물은 안전하고 효과적인 항바이러스제 개발의 주요 공급원이다. 본 연구는 한약재 식물의 에탄올추출물의 항바이러스 활성을 분석함으로써 안전성과 효능을 갖는 새로운 항바이러스제 후보물질을 발굴하는 것을 목표로 하였다. 10종의 한약재 에탄올추출물의 항산화활성과 세포독성을 분석한 후 로타바이러스, A형간염바이러스, 독감바이러스에 대한 광범위한 바이러스 사멸활성을 분석하였다. 특히, 마가목과 감초의 추출물은 독감바이러스에 대한 강력한 사멸활성을 나타내었다. 또한, 마가목과 감초의 추출물로 사멸된 독감바이러스의 백신효능과 방어효능을 마우스 모델에서 검증하였다. 추출물로 사멸된 바이러스는 높은 수준의 중화항체를 유도하였으며 야생형 바이러스 공격접종을 효과적으로 방어하는 우수한 백신효능을 나타내었다. 본 연구의 결과는 한약재 유래 천연물을 기반으로 하는 항바이러스제와 사백신 제조를 위한 바이러스 불활화제 개발에 활용될 수 있는 가능성을 제시한다.

Hierarchical Attention Network를 이용한 복합 장애 발생 예측 시스템 개발 (Development of a complex failure prediction system using Hierarchical Attention Network)

  • 박영찬;안상준;김민태;김우주
    • 지능정보연구
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    • 제26권4호
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    • pp.127-148
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    • 2020
  • 데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

데이터마이닝 기법을 활용한 비외감기업의 부실화 유형 분석 (The Pattern Analysis of Financial Distress for Non-audited Firms using Data Mining)

  • 이수현;박정민;이형용
    • 지능정보연구
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    • 제21권4호
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    • pp.111-131
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    • 2015
  • 본 연구에서는 데이터마이닝 기법의 일종인 자기조직화지도(Self-Organizing Map, SOM)를 이용하여 비외감기업의 부실화 유형을 구분하고자 한다. 자기조직화지도는 인공 신경망을 기초로 자율학습을 통해 입력된 값을 유사한 군집끼리 묶어내는 방법으로, 기존의 통계적 군집 분류 방법보다 성능이 뛰어나고, 고차원의 입력데이터를 저차원으로 시각화할 수 있다는 장점 때문에 다양한 분야에서 각광받고 있다. 본 연구에서는 기존 연구의 주요 분석대상이었던 외감기업에 비해 부실화 빈도는 높지만 데이터 수집의 어려움으로 인해 분석대상에서 다소 제외되었던 비외감기업의 부실화 유형에 대해 알아보고, 유형별 구체적인 사례도 소개하고자 한다. 재무자료수집이 가능한 100개의 비외감 부실기업에 대해 분석한 결과, 비외감기업의 부실화 유형은 다섯 가지로 구분되었다. 유형 1은 전체 집단의 약 12%를 차지하며, 수익성, 성장성 등 재무지표가 다른 유형에 비해 열등하였다. 유형 2는 전체 집단의 약 14%로, 유형 1보다는 덜 심각하지만 재무지표가 대체로 열등하였다. 유형 3은 성장성 지표가 열등한 그룹으로 기업간 경쟁이 극심한 가운데 지속적으로 성장하지 못하고 부실화된 경우로 약 30%의 기업이 포함되었다. 유형 4는 성장성은 탁월하나 부채경영 등 과감한 경영으로 인해 유동성 부족이나 현금부족 등의 이유로 부실화된 그룹으로 약 25%의 기업이 포함되었다. 유형 5는 거의 모든 재무지표가 우수한 건전기업으로, 단기적인 경영전략의 실수 또는 중소기업의 특성상 경영자의 개인적 사정으로 부실화 되었을 가능성이 큰 그룹으로 약 18%의 기업이 포함되었다. 본 연구 결과는 부실화 유형을 구분하는데 기존의 통계적 방법이 아닌 자기조직화지도를 이용하였다는 점에서 학문적 의의가 있고, 비외감기업의 재무지표만으로도 1차적인 부실화 징후를 발견할 수 있다는 점에서 실무적 의의가 있다고 할 수 있다.

1시간 자가호흡관찰에 의한 기계적 호흡치료로부터의 이탈 (Weaning Following a 60 Minutes Spontaneous Breathing Trial)

  • 박건욱;원경숙;고영민;백재중;정연태
    • Tuberculosis and Respiratory Diseases
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    • 제42권3호
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    • pp.361-369
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    • 1995
  • 연구배경: 이탈의 방법은 통상적으로 자가호흡 관찰, IMV, PSV등이 행해지고 있지만, 이중 어떤 방법이 다른 것보다 우수하다는 결론은 없다. 자가호흡관찰에 의한 이탈에는 주로 T-tube를 이용하는 방법이 이용되는데, high flow로 산소를 공급하는 시스템이 필요하다. 이탈 후에는 기도유지가 어렵거나 지속적인 흡입치료가 필요한 경우를 제외하고는 발관을 하는 것이 호흡일을 감소시키는 것으로 알려져 있는데, 이는 기관내 튜브가 그 내경에 따라 다양하지만 정상 기도저항(< $2cmH_2O/L/sec$)보다 훨씬 더 높은 기도저항을 유발하기 때문이다. 이에 저자들은 기관내 튜브를 통한 산소공급으로 1시간 자가호흡관찰 후 이탈 및 발관을 동시에 시행하는 방법의 임상적 유용성을 보고하고자 한다. 방법: 대상은 1993년 6월부터 1994년 6월까지 호흡부전으로 기계적 호흡치료를 받은 환자들이며, 이탈시도의 기준은 첫째, 호흡부전을 초래한 기저질환이 호전되고, 둘째, 생명증후들이 안정한 상태로 유지되며, 셋째, $FiO_2$ 0.4 이하에서 동맥혈 가스분석상 산소분압이 55mmHg 이상인 경우로 하였다. 55명 중 위의 이탈기준을 만족시키는 18명의 환자의 평균 연령은 $51.5{\pm}17.5$세이며, 남녀비는 1:1 이였고, 총 기계호흡시간은 38시간에서 341시간의 범위(평균 $105.9{\pm}83.4$시간)를 보였다. 이탈방법은 이탈기준을 만족시키는 대상환자에서 기관내 튜브를 통해 분당 6L의 산소를 공급하고 1시간 367동안 이탈시킨 상태에서 의사가 환자 옆에서 이학적 소견 및 활력징후를 관찰하고, 30분과 60분 후에 각각 동맥혈 가스분석을 시행했다. 이 첫 1시간동안 환자의 전신상태, 호흡횟수, 맥박수 및 동맥혈가스분석등을 모두 고려하여 청색증, 발한, 심한 빈맥이나 고혈압, 혈압저하, 늑간의 내함, 기이호흡등이 나타나지 않고, 산소분압이 55~70mmHg 정도로 유지될 경우 일단 이탈성공이 기능하다고 판단하였다. 그리고, 다시 인공호흡기를 연결하여 1~2시간 동안 환자를 안정시킨 후, 최종 이탈과 발관은 환자에게 물어보아서 자가호흡을 할수 있다고 의사를 표현한 경우 동시에 이탈과 발관을 시행하도록 하였다. 결과: 1) 기계적 호흡치료를 받았던 55명 중 위의 이탈기준을 만족시키는 18명의 환자에게 총19회의 이탈을 시도하여 16회가 성공해 84.2% 성공율을 보였으며, 1명은 이탈 실패 후 2번째 이탈시도시 성공하였다. 2) 호흡부전의 원인별로는 만성폐쇄성 호흡기질환 환자 14명 중 8명에서 이탈시도의 기준을 만족시켰고, 폐혈증은 21명 중 4명, 폐부종은 6명 중 3명, 농약중독은 6명 중 1명, 속립성결핵은 3명 중 1명, 흡인성 폐렴은 5명 중 1명에서 이탈시도가 가능하였다. 3) 이탈성공군과 이탈실패군의 이탈 전후 분당 호흡 횟수의 변화를 보면, 성공군에서는 1예에서 이탈 후 30분에 분당 호흡횟수가 30회에 이른 후 감소한 것을 제외하고는 나머지 전례에서 분당 호흡횟수가 30회 미만이데 반해, 실패군에서는 모두 30회 이상의 분당 호흡 횟수를 보이고 지속적으로 증가하는 양상을 보였고, 이탈전후 산소분압의 변화를 보면 실패군의 1예를 제외하고는 나머지 전례에서 산소분압이 55mmHg 이상으로 유지되었다. 결론: 이상의 결과로 기관내 튜브를 통한 산소공급으로 1시간 자가호흡관찰 후 이탈 및 발관을 동시에 시행하는 방법은 상당히 높은 이탈 성공율을 보이는, 쉽고 효율적인 방법이며 동시에 이탈과 발관을 시행하여도 문제가 있는 경우는 없었다.

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온라인 리뷰 분석을 통한 상품 평가 기준 추출: LDA 및 k-최근접 이웃 접근법을 활용하여 (Product Evaluation Criteria Extraction through Online Review Analysis: Using LDA and k-Nearest Neighbor Approach)

  • 이지현;정상형;김준호;민은주;여운영;김종우
    • 지능정보연구
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    • 제26권1호
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    • pp.97-117
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    • 2020
  • 상품 평가 기준은 상품에 대한 속성, 가치 등을 표현한 지표로써 사용자나 기업이 상품을 측정하고 파악할 수 있게 한다. 기업이 자사 제품에 대한 객관적인 평가와 비교를 수행하기 위해서는 적절한 기준을 선정하는 것이 필수적이다. 이때, 평가 기준은 소비자들이 제품을 실제로 구매 및 사용 후 평가할 때 고려하는 제품의 특징을 반영하여야 한다. 그러나 기존에 사용되던 평가 기준은 제품마다 상이한 소비자의 의견을 반영하지 못하고 있다. 기존 연구에서는 소비자 의견이 반영된 온라인 리뷰를 통해 상품의 특징, 주제를 추출하고 이를 평가기준으로 사용했다. 하지만 여전히 상품과 연관성이 낮은 평가 기준이 추출되거나 부적절한 단어가 정제되지 않는 한계가 있다. 본 연구에서는 이를 극복하기 위해 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation, LDA) 기법으로 리뷰로부터 평가 기준 후보군을 추출하고 이를 k-최근접 이웃 접근법(k-Nearest Neighbor Approach, k-NN)을 이용해 정제하는 모델을 개발하고 검증했다. 제시하는 방법은 준비 단계와 추출 단계로 이루어진다. 준비 단계에서는 워드임베딩(Word Embedding) 모델과 평가 기준 후보군을 정제하기 위한 k-NN 분류기를 생성한다. 추출 단계에서는 k-NN 분류기와 언급 비율을 이용해 평가 기준 후보군을 정제하고 최종 결과를 도출한다. 제안 모델의 성능 평가를 위해 명사 빈도 추출 모델, LDA 빈도 추출 모델, 실제 전자상거래 사이트가 제공하는 평가 기준을 세 비교 모델로 선정했다. 세 모델과의 비교를 위해 설문을 진행하고 점수화하여 결과를 검정했다. 30번의 검정 결과 26번의 결과에서 제안 모델이 우수함을 확인했다. 본 연구의 제안 모델은 전자상거래 사이트에서 리뷰 특성을 반영한 상품군 별 차원을 도출하는데 활용될 수 있고 이를 기초로 인사이트 발굴을 위한 리뷰 분석 및 활용에 크게 기여할 것이다.