목적: 본 연구의 목적은 수근관절 활액막염 진단하에 활막 절제술을 시행한 환자들을 대상으로 원인 질환 진단을 위한 다중적 접근법을 제시하고자 한다. 대상 및 방법: 2000년 1월부터 2013년 12월까지 서울대학교병원에서 수근관절 활액막염 진단하에 활막 절제술을 시행한 환자 중 수술 전 수근관절 조영 증강 자기공명영상 검사를 시행한 29명의 환자를 대상으로 후향적으로 분석하였다. 이 중 17명의 환자는 수술 전 $Tc^{99m}$ 백혈구 스캔 검사를 시행하였다. 류마티스 관절염 진단 기준에 부합하는 환자의 경우, 수근관절 자기공명영상 및 조직 병리 검사 결과 중 하나 이상에서 류마티스 관절염을 시사하는 소견이 나왔다면 류마티스 관절염으로 최종 진단하였다. 만약 자기공명영상 검사와 조직 검사 소견이 시사하는 진단이 다르게 나타나는 경우에는 조직 검사 소견 결과를 토대로 확진하였다. 결과: 류마티스 관절염 진단 기준을 충족하는 9명의 환자 중 7명의 환자는 류마티스 관절염으로 최종 확진되었으며, 2명의 환자는 결핵성 관절염으로 최종 진단되었다. 류마티스 관절염 진단 기준을 충족시키지 못한 20명의 환자 중 12명은 자기공명영상 검사 및 조직 검사 결과 모두 동일한 질환을 시사하는 것으로 나왔으며 나머지 8명의 환자들은 임상 양상, 자기공명영상 및 조직학적 소견에 근거하여 5명은 비특이적 만성 활액막염, 1명은 류마티스 관절염, 2명은 결핵성 관절염으로 최종 진단되었다. 결론: 자기공명영상 검사 및 백혈구 스캔 검사는 수근관절 활액막염 원인 질환 진단에 많은 도움이 되는 유용한 검사이다. 진단이 어렵거나 약물 치료에 반응이 없는 경우에 활막 절제술을 통한 조직 병리 검사 결과는 매우 유용할 수 있다.
본 연구는 다양한 적층 배열을 갖는 비등방성을 보이는 첨단 복합 신소재 판구조물의 유한 차분 비선형 해석을 수행한다. 복잡한 편미분 방정식으로 표현되는 역학문제들을 수치해석 하는 경우 본 연구에서 사용한 유한차분법은 유한요소법에 비하여 체눈 생성 및 수치적분 과정을 피할 수 장점을 갖는다. 유한차분법을 이용한 많은 연구들은 단지 에너지 방법을 사용한 고정 혹은 단순 경계조건에 대하여 수행되었다. 그러나 이러한 접근방법은 자유경계에 대하여 불가피하게 발생하는 가상점 문제를 충분히 만족시킬 수 없다. 그러므로 본 연구에서는 임의의 경계조건을 갖는 비등방성 복합 적층한의 비선형 거동 문제를 보다 효과적으로 해결할 수 있는 유한차분식을 정식화 하였다. 적층 배열 변화를 비롯한 다양한 매개변수에 대하여 본 연구에서 제안한 접근방법을 사용하여 적층판의 복잡한 비선형 거동을 분석하였다.
본 논문에서는 산업 공정, 설비 및 모터 드라이브에 적용되는 고장 진단 및 고장 허용 제어 기술의 기본 개념, 접근법과 연구 동향에 대해서 개괄적으로 기술하였다. 산업 공정을 위한 고장 진단의 주요 역할은 공정의 결함 상태를 파악할 수 있는 효과적인 지표를 만든 후 고장이나 위험한 사고에 대해 적절한 조치를 취하는 것이다. 산업 공정에 패턴이 있는지 특정 프로세스 변수가 정상적으로 동작하는지 확인하기 위해 많은 고장 검출 및 진단 기법이 개발되었다. 먼저 본 논문에서는 데이터 기반 기법과 모델 기반 기법에 대하여 살펴본다. 두 번째로 산업 공정을 위한 고장 검출 및 진단 기법을 살펴본다. 세 번째로 수동형 및 능동형 고장 허용 제어 기법을 살펴본다. 마지막으로 AC 모터 드라이브에서 발생하는 주요 고장을 열거, 그 특성을 살펴보고 이를 위한 고장 진단 및 고장 허용 제어 기술을 살펴본다.
전 세계적인 인구 고령화 현상으로, 녹내장, 백내장, 황반변성과 같은 실명을 초래할 수 있는 주요 안질환의 발병률이 상승하고 있다. 이에 안과 분야에서는 실명률을 줄이기 위해 예방이 어려운 질환의 진단에 관심이 집중되고 있다. 본 연구는 기존보다 적은 양의 데이터를 활용하여 안저 사진 내의 안질환을 정확하게 진단하는 딥러닝 방안을 제안한다. 이를 위해 적은 데이터로도 효과적인 학습이 가능한 Convolutional Neural Network (CNN) 모델을 선정하여 다양한 안질환 환자의 Conventional Fundus Image (CFI)를 분류 한다. 선정된 CNN 모델들은 Accuracy, Precision, Recall, F1-score에서 우수한 성능을 기록함으로써 CFI 내 안질환의 정확한 분류에 탁월한 성능을 보였다. 이러한 접근법은 안과 전문의들의 수작업 분석을 줄이고, 진료 시간을 단축하며, 리소스가 제한된 환경에서도 일관성 있는 진단 결과를 제공함으로써 의료 현장에 효율적이고 정확한 진단의 보조 도구로 기여할 수 있다.
신제도주의는 1970년대 이후 정치, 경제, 사회현상에 대하여 제도를 중심으로 보다 정확한 진단과 해법을 추구하는 연구경향을 통칭한다. 공동체에게 좋은 미디어란 무엇이고 어떻게 작동되어야 하는가는 미디어 제도의 설계와 제도 개선에 대한 문제적 성격을 지닌다. 미디어 제도 설계와 제도 개선 문제에 대하여 보다 높은 설명력에 대한 요구에 부응하고 해결방안을 제시할 수 있는 접근 틀이 필요하다. 이러한 배경에서 이 연구는 신제도주의 접근 틀을 통해 미디어 제도에 대한 보다 높은 설명력을 추구하고 이론화를 위한 활용방안을 탐색하였다. 주요 결과로 첫째 신제도주의 접근 틀은 미디어 정책 법제, 미디어조직 연구 분야에 보다 잘 활용될 수 있다. 둘째, 미디어정책 법제 연구와 미디어 조직연구에서 다룰 주요 연구문제와 연구방법을 제시하였다. 이 연구는 미디어 제도에 대하여 보다 체계적이고 통합적인 하나의 연구 방법으로서 신제도주의 접근법의 활용방안을 제시하였다는 점에서 의의를 갖는다. 미디어 제도를 보다 잘 설명할 수 있는 접근법으로 향후 다양한 미디어 제도 연구 분야에 활용될 수 있기를 기대한다.
이갈이는 치과에서 많이 다루어지는 임상적 주제이다. 이갈이가 생명을 위협하지는 않을 지라도, 마모나 보철물의 파절, 악안면의 통증과 같은 치과적인 문제를 통해 삶의 질에 영향을 미칠 수 있다. 본 고찰에서는 이갈이에 대한 진단법을 알아보고 임상적 상황에서 가능한 다양한 치료 방법에 관한 정보를 알아봄으로써, 그 방법들의 효과와 유용성에 대해 정리해보고자 하였다. 기술적으로 효용성이 있고 치료 결정에 영향을 미치는 확실한 이갈이 진단법이나 치료법은 아직 없기 때문에 치료의 일차적인 목표는 이갈이로 인한 구강 악안면 조직의 손상을 막고 통증이나 관련 증상을 치료하는 데 있다고 본다. 따라서 행동수정요법이나 구강 장치요법, 물리 요법 같은 가역적인 방법들을 복합적으로 사용하는 것이 추천된다.
그동안 지역혁신체제론의 관점에서 지역연구개발시스템의 효율성을 분석하는 다양한 연구가 수행되었다. 하지만 (1)지역연구개발시스템의 내부 처리과정 고려 미흡과 (2)연구개발의 특수성을 고려하지 못한 효율성의 분석모형 설정, (3)투입 산출지표 설정의 타당성 부족, (4)산출된 효율성 지수의 민감도 분석 소홀 등의 여러 한계점이 존재한다. 특히 5~10년 이내의 단기간으로 접근함에 따라 지역연구개발시스템의 효율성이 어떻게 변모해왔는지 그 역동성을 상세히 고찰하지 못하였다. 따라서 본 연구에서는 1999년~2014년까지 16개 광역지방자치단체를 대상으로 네트워크 자료포락분석(Network Data Envelope Analysis: DEA)의 2단계 접근법(two-stage approach)을 활용해서 지역연구개발시스템의 효율성을 분석하고 주요 개선방향들을 논의하였다.
제로트러스트 도입을 검토하고 있는 조직은 제로트러스트를 구성하는 6개 핵심요소에 대한 자신의 성숙도 수준을 측정하여 목표 수준과의 차이를 식별한 후, 목표 성숙도 수준 달성을 위한 제로트러스트 도입계획을 수립하고, 도입 후 목표 성숙도 수준의 달성정도를 정량적으로 확인할 수 있어야 한다. 이를 위한 접근법 또한 제로트러스트의 기본철학(Never Trust, Always Verify)을 준수해야 하므로, 가장 효과적인 방법은 공격자 관점의 침투시험(Penetration Test, 모의해킹)을 도입하는 것이다. 본 연구는 침투시험을 기반으로 제로트러스트 핵심요소별 성숙도를 측정하는 방법과 제로트러스트 도입 전후 보안성 향상 정도를 정량적으로 측정하는 방법을 제시한다.
사지와 몸통의 연부조직 종양은 정형외과 의사가 직면할 수 있는 흔한 문제이다. 비록 연부조직 종양은 대부분 양성이지만 정형외과 의사는 양성과 악성 종양을 구별할 수 있는 특징을 알고 있어야 한다. 연부조직 종양의 임상적 특징 및 역학을 이해하게 되면 올바른 진단 및 수술적인 치료를 할 수 있게 된다. 종양의 크기와 깊이는 종양의 진단을 위해 가장 중요한 요소이다. 종양의 감별 진단을 하기 위해서 우선적으로 상세한 병력청취와 자세한 신체 검사가 필요하며, 이후 단순 방사선 촬영, 초음파, 자기공명영상(magnetic resonance imaging), 양전자 방출 단층촬영술(positron emission tomography), 컴퓨터 단층촬영(computed tomography), 뼈 스캔, 혈관 조영술 등의 다양한 영상 촬영법을 사용하여 종양을 진단하고 진단된 종양의 특성을 확인하여야 한다. 특히 초음파 검사는 외래에서도 쉽게 수행할 수 있어 유용하다. 그러나 검사자의 숙련도에 따라 검사 정확도의 차이가 발생할 수 있다는 단점이 있다. 종양의 생검을 통한 조직검사는 종양에 대한 모든 영상 검사를 시행한 후 최종적으로 시행하는 것이 원칙이다. 조직 검사를 시행할 때는 세심한 주의를 기울여야 하며, 최종적인 진단 후에는 치료를 위해 다각적인 접근을 시행하여야 하며 필요한 경우에는 경험 있는 근골격계 종양전문의사에게 의뢰하는 것이 필요하다.
본 연구에서는 신경회로망을 이용한 가스터빈 엔진의 지능형 성능 진단 컴퓨터 프로그램을 개발하였다. 최근에는 엔진 손상을 분석하는데 있어서 주요 구성품의 가스 경로를 실시간 모니터링(monitoring)하는 가스경로해석 (GPA, Gas Path Analysis)방법이 사용되고 있다. 그러나 엔진손상의 형태나 정도가 다양하고 복잡하기 때문에 가스경로해석 접근법만 가지고서는 엔진의 손상상태를 모두 모니터링하기란 쉽지 않다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해 학습과 진단을 할 수 있는 신경회로망을 적용하였다. 본 연구에서는 PT6A-62 터보프롭 엔진의 진단에 1개의 은닉층을 갖는 역전파 신경회로망(BPN, Back Propagation Neural Network)이 제안되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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