연구목적: 국내 항만시설의 진단을 통한 성능 및 안전에 대한 점검과 진단을 20년 넘게 진행되었지만 그 진단 이력과 결과를 활용한 중장기적인 시설개선과 성능개선을 위한 발전전략이나 방향이 현실적으로 작동하지 않고 있다. 특히, 사용년수가 오래된 항만구조물의 경우, 선박의 대형화와 사용빈도 증가, 기후변화로 인한 자연재해의 영향 등으로 안전성능과 기능적 면에서 상당히 많은 문제점을 내포하고 있다. 연구방법: 본 연구에서는 중력식 안벽에 대한 부재수준의 유지관리 이력 데이터를 수집하여 이를 빅데이터로써 정의하고 해당 데이터를 바탕으로 프로젝트 수준의 시설물의 노후화 패턴 및 열화를 추정하기 위한 예측근사모델을 도출하였다. 특히 GP 및 SGP 기법의 머신러닝 알고리즘을 통하여 생성된 상태기반 노후도 패턴 및 열화 근사모델에 대한 유효성 검토를 통해 빅데이터 활용에 적합한 모델을 상호비교하고 제안하였다. 연구결과: 제안된 기법의 적합성을 검토한 결과 GP기법은 RMSE 및 R2는 0.9854와 0.0721, SGP기법은 0.7246과 0.2518로 GP기법을 적용한 예측모델이 적합한 것으로 검토 되었다. 결론: 머신러닝 기법을 통해 이러한 연구는 향후 항만시설 데이터취합이 지속적으로 이루어진다면 향후 항만시설 투자의사결정에 중요한 역할을 할 것으로 기대한다.
최근 고령화 사회가 진행이 되면서 건강과 진단에 대한 많은 관심이 증대되고 있다. 정확한 진단이 가능한 guided surgery를 위한 다양한 바이오 이미징 시스템 분야가 중요하게 대두되면서 정확한 측정과 실시간 확인 등이 가능한 형광 이미징 시스템이 중요한 분야로 대두되었다. 현재 사용되고 있는 부분은 NIR-I이 주를 이루고 있으나 분해능의 향상 및 깊고 정확하게 형광을 확인하기 위해서 NIR-II 부분의 연구를 많이 진행 중에 있다. 본 논문에서는 NIR-I과 NIR-II의 차이점과 광학적인 특성, 그리고 형광영상 시스템의 SBR(signal to background ration)에 대해서 NIR-II의 미(Mie) 산란을 유한요소(FEM)법을 이용하여 확인을 하였으며 최종적으로 Skin phantom을 제작 및 Fluorescence를 측정을 함으로써 SBR이 NIR-I보다 NIR-II 영역에서 16.2배 더 높은 것을 확인하였다. 형광 이미징 시스템의 SBR 증대는 NIR-I영역대 보다 NIR-II영역이 효과를 이룰 것으로 확인이 되며 이를 통해 guided surgery나 bio-sensor, 또한 형광을 이용한 전자부품의 결함을 확인할 수 있는 디바이스 등의 다양한 응용분야에 활용할 수 있을 것으로 예상한다.
최근 호흡기 검체에서 결핵균(Mycobacterium tuberculosis complex, MTBC) 검출은 감소하고 비결핵 항산균(nontuberculous mycobacteria, NTM)은 증가하고 있다. 본 연구는 2010년부터 2019년까지 광주 2차 병원에 의뢰된 호흡기검체 132,359예를 대상으로 NTM 검출 증가 대비 NTM 폐질환 환자의 증가와 연령 및 성별 분포를 조사하였다. 그리고 NTM양성환자의 폐결핵 감염 여부를 확인하고자 하였다. 항산균배양 양성률은 2010년 21.9% (1,624/7,403), 2019년 17.4% (1,937/11,161)였다. NTM 분리 비율은 2010년 38.0% (617/1,624)에서 2019년에 72.4% (1,403/1,937)로 증가하였다. NTM 양성환자의 NTM 폐질환 진단률은 평균 27.1%였다. 이 중 현재 폐결핵에 감염된 사례는 2010년 44.4%에서 2019년 23.5%로 감소하고 과거 진단 또는 치료 사례도 15.6%에서 10.6%로 감소하였다. 전체 NTM 폐질환 중 69.0%가 60대 이상이었으며 남자보다 여자 환자가 더 많았다. 향후 고령화와 결핵 관리 정책에 따라 NTM 검출은 증가하는 반면 MTBC는 감소할 것으로 예상되며, 실험실에서는 이 현상에 세심한 주의를 기울이고 지속적으로 검사 결과를 감시해야 할 것이다.
국내 RC 슬래브교의 경우 공용연수가 20년 이상인 교량이 전체의 70% 이상을 차지하며, 노후화된 구조물의 수가 증가함에 따라 구조물의 안전 진단 및 유지관리의 중요성이 증가하는 실정이다. 고속도로 교량의 경우 바닥판 균열은 열화현상의 우선적인 원인이 되며, 교량 내구성 및 사용수명 저하에 밀접한 관계가 있다. 또한 신축이음과 교량받침 등의 부재 손상으로 인한 손상 발생 비율이 약 73%로 주부재보다 높다. 따라서 본 연구에서 교량 부재 손상과 바닥판 열화가 결합된 손상 시나리오를 정의하였다. 설계하중으로는 일교차를 고려한 온도 증감과 차랑햐중을 고려하여 개별 단일 손상 및 이종손상 시나리오 발생 시 바닥판 응력 분포와 최대 응력 발생 지점을 비교 분석하였다. 또한 바닥판 열화의 주요한 원인이 되는 균열의 점검 및 진단이력데이터 기반으로 공용연수 별 손상 시나리오에 대한 손상확산 분석 및 상태등급 예측을 수행하였다. 교량부재 손상이 동반되어 발생하는 이종손상의 경우 단일손상 대비 균열 면적율과 손상확산율이 증가되며, 상태등급 C에 도달하는 시기도 매우 빠를 것으로 예측된다. 따라서 교량부재 손상이 발생하였을 때, 신속한 보수 및 교체가 이루어지지 않으면 바닥판의 손상 발생과 손상 확산으로 인한 2차 피해를 유발하는 원인이 될 수 있다. 따라서 바닥판 응답에 대한 지속적인 관찰과 대응이 필요할 것으로 판단된다.
본 연구는 우리나라 인구의 고령화에 따라 노인뿐 아니라 치매를 가진 노인이 증가하는 것에 주목하고, 이에 예비 노인 세대가 치매를 자가 진단할 수 있는 태블릿 PC용 어플리케이션을 설계할 것을 목표로 하였다. 주로 노년기에 나타나는 치매는 정상적인 노화와 달리, 뇌 기능이 손상되면서 기억력, 언어 능력, 판단력 등 인지기능 전반에 걸쳐 장애를 보이는 것으로, 일반적으로 치매 환자는 언어 능력의 손상으로 의사소통 장애를 겪게 된다. 이에, 본 연구는 치매 환자의 문장이해 능력이 정상 노인에 비해 저하되어 있는 점에 주목하고, 이를 평가한 연구 결과를 참조하여 문장이해능력 평가 도구를 치매의 진단에 활용하고자 어플리케이션의 기능으로 적용하였다. 이 때, 어플리케이션에의 적용을 위해 본교 언어병리학과 신경언어장애연구실과 협력하여 새로운 문장이해능력 평가 도구를 제작하였으며, 우리나라의 예비 노인 세대로서 우리나라 뉴 실버세대(New Silver)를 어플리케이션의 타깃 사용자로 정의하였다. 이후 실제 타깃 사용자를 대상으로 사용성 평가를 수행하여, 어플리케이션의 활용 가능성 및 그 효용적 가치를 검토하였다. 그 결과, 사용자가 스스로 어플리케이션의 기능을 실행할 수 있고 사용하기 쉽다는 평가를 얻었으며, 이를 치매의 자가 진단에 활용할 수 있을 것이라는 결론을 도출하였다. 본 연구를 통해 치매 자가 진단을 원하는 뉴 실버세대 사용자가 어플리케이션을 활용하여 혼자서도 간편하게 치매를 진단하는 것이 가능하며, 나아가 이들의 치매 조기 발견 및 예방에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
치매를 비롯한 퇴행성 신경 질환의 초기 진단에 자기공명영상을 이용한 뇌 위축 평가와 정량적 용적 분석이 중요하다. 뇌 위축의 시각적 평가는 주관적으로 평가자에 따라 다른 결과를 보여주기 때문에, 객관적인 결과를 제공하면서 임상 적용도 가능한 소프트웨어의 수요와 개발이 늘어나고 있다. 이러한 임상용 소프트웨어의 실제 임상 적용은 영상 검사의 표준화가 선행되어야 하고, 개발된 소프트웨어의 검증이 반드시 필요하다. 따라서 대한신경두경부영상의학회는 뇌용적 분석 임상용 소프트웨어의 임상적 활용에 대한 의견을 제시하기 위해 전문위원회를 구성하고 현재까지 발표된 연구를 정리하였다. 그리고, 정량화 분석을 위한 영상 검사의 표준화 및 소프트웨어의 임상 적용에 대한 전문가 의견을 제시하기 위하여 공동 작업을 수행하였다. 본 종설에서는 뇌 자기공명영상의 정량화 분석의 필요성 및 배경, 정량화 분석을 위한 임상용 소프트웨어의 소개 및 기존의 표준품(reference standard)과의 진단능 비교, 영상 획득의 표준화, 분석 및 평가의 표준화, 소프트웨어의 임상 적용에 대한 전문가 의견, 제한점 및 대처 방법 등 대한신경두경부영상의학회의 전문가 권고안을 소개하는 것이 목적이다.
본 연구는 웨어러블 기기에서 수집된 라이프로그 데이터를 활용하여 고령화 사회에서 증가하고 있는 치매를 조기에 진단하여 관리할 수 있는 예측 모델을 개발하고, 이를 기반으로 한 상업적 활용전략을 제안하는 것을 목표로 하였다. 이 연구는 전문의의 병리진단을 기반으로 한 60~80대 174명의 대상자로부터 수집된 12,184개의 라이프로그 정보(수면 및 활동 정보)와 치매 진단 데이터를 활용하였다. 연구 과정에서 수면과 활동 데이터를 포함하는 다차원적인 데이터셋을 표준화 하였고 다양한 머신러닝 알고리즘으로 분석하였으며, 가장 높은 ROC-AUC점수를 보여준 랜덤 포레스트 모델이 가장 우수한 성능을 보였다. 또한 ablation test를 통해 수면과 관련된 변수들과 활동과 관련 변수들의 제외가 모델 예측력에 미치는 영향을 평가하였고, 이러한 변수들이 모델의 예측력에 유의미한 영향력을 가지고 있음을 확인하였다. 마지막으로, 개발된 모델의 상업적 활용 전략의 가능성을 탐구함으로써, 치매예방 시스템의 상업적 확산을 위한 새로운 방향을 제안하였다.
Objective: With the background of aging population in China and advances in clinical medicine, the amount of operations on old patients increases correspondingly, which imposes increasing challenges to critical care medicine and geriatrics. The study was designed to describe information on the length of ICU stay from a single institution experience of old critically ill gastric cancer patients after surgery and the framework of incorporating data-mining techniques into the prediction. Methods: A retrospective design was adopted to collect the consecutive data about patients aged 60 or over with a gastric cancer diagnosis after surgery in an adult intensive care unit in a medical university hospital in Shenyang, China, from January 2010 to March 2011. Characteristics of patients and the length their ICU stay were gathered for analysis by univariate and multivariate Cox regression to examine the relationship with potential candidate factors. A regression tree was constructed to predict the length of ICU stay and explore the important indicators. Results: Multivariate Cox analysis found that shock and nutrition support need were statistically significant risk factors for prolonged length of ICU stay. Altogether, eight variables entered the regression model, including age, APACHE II score, SOFA score, shock, respiratory system dysfunction, circulation system dysfunction, diabetes and nutrition support need. The regression tree indicated comorbidity of two or more kinds of shock as the most important factor for prolonged length of ICU stay in the studied sample. Conclusions: Comorbidity of two or more kinds of shock is the most important factor of length of ICU stay in the studied sample. Since there are differences of ICU patient characteristics between wards and hospitals, consideration of the data-mining technique should be given by the intensivists as a length of ICU stay prediction tool.
초고령화 사회로의 진입으로 인해 웰니스에 대한 관심이 높아지면서, 인공지능 의사를 통한 개인 맞춤형 의료서비스가 확대되고 있는 추세이다. 개인 맞춤형 의료서비스를 위해서는 기존의 병원시스템 구성요소인 PM/PA, OCS, EMR, PACS, LIS 만으로는 정확한 의료분석 서비스를 제공하기 어려운 문제점이 발생된다. 따라서 개인 맞춤형 의료서비스에 적합한 병원시스템 모델 및 구축방안에 대한 제시가 필요한 실정이다. 현재 국내에서도 의료 클라우드 서비스, 왓슨을 도입한 인공지능 진료서비스 등이 일부 시행되고 있지만, 아직 체계적인 병원시스템 구축을 통한 사례는 많지 않다. 따라서 이 논문에서는 개인 맞춤형 의료서비스에 적합한 병원시스템 모델을 제안한다. 이를 위해 기존의 병원시스템 구성요소에 의료 빅데이터 구축 및 AI 의료 분석시스템을 하나로 통합한 모델을 설계하고 모듈별 구축방안을 제시한다. 제안 모델은 향후 새로운 병원시스템 도입 및 구축을 위한 포괄적인 가이드 라인을 제공하는 기반연구로서 의미를 가진다.
This study investigates the apparel sizing communication presented in online retail websites focusing on women's ready-to-wear tailored jackets and to analyze the meaning of these information as the actual product size guide factor. A total of 34 retail websites were selected based on the highest growth fashion companies list and the best fashion brands list. We collected size information in two types: size specifications including sizing code, body measurements, garment measurements, and size references including customized size guide tools, size information in customer reviews, model size information, and others. Most websites prefer to present garment measurements rather than body measurements that are recommended notations under Korean standards and related regulations. In addition, there was the absence of consistency in presenting measurements list and terms that can confuse consumers in size communication. This study found that the stature measurement was a key factor in size reference despite that it did not represent a proper garment size. The obsolete Korean numbering sizing code such as '55 and '66 was still used in many ways such as idiomatic expressions for body shape. It also implied that we can take advantage of the old sizing code for accessible size information. The finding of this study gives an in-depth diagnosis of current online sizing information problems and suggests useful basic data for developing online apparel size standards and marketing strategies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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