• Journal of Hospice and Palliative Care
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• 제11권1호
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• pp.42-50
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• 2008

목적: 통증은 암환자가 지각하는 가장 고통스러운 증상으로 가족간호자와의 부적절한 의사소통은 암환자의 통증관리에 영향을 미치는 중요한 요인 중 하나이다. 따라서 본 연구는 국내에서 암환자와 가족간호자의 부적절한 의사소통이 효과적인 암성통증관리에 문제가 되는 지를 살펴보기 위하여 지각하는 통증강도에 있어서 암환자와 그 가족간호자의 차이가 존재하는 지를 파악하여, 효과적인 암성통증관리를 위한 기초자료를 제공하기 위하여 실시되었다. 방법: 본 연구는 6개월 동안 서울에 소재한 1개 암 전문 병원에서 입원 또는 외래로 치료를 받고 있는 암환자와 그 환자의 가족간호자 127쌍을 대상으로 하였다. 연구도구는 간이통증척도(BPI-K)의 통증강도 항목과 선행연구를 참고하여 연구자들이 구성한 환자용 설문지 및 가족용 설문지였으며, 훈련된 연구보조원이 일대일로 자료를 수집하였다. 그리고 암환자의 임상적 자료는 의무기록 열람을 통해 수집하였다. 결과: 가족간호자들이 지각한 환자들의 '지난 24시간 동안 가장 심한' 그리고 '바로 지금' 통증강도 평균점수는 암환자들의 통증강도 평균점수에 비해 통계적으로 유의하게 높았다. 통증강도 범주별 일치도는 '지난 24시간동안 가장 심한' 통증의 경우, 암환자의 통증강도가 '심한 통증' 범주인 경우 78.7%의 가족간호자가 같은 범주로 지각하고 있었고, '통증없음'의 경우는 40%의 가족간호자가, '경미한 통증'인 경우는 27.5%의 가족간호자가, 그리고 '중등도 통증'인 경우는 22.9%의 가족간호자가 암환자와 같은 범주의 통증정도로 지각하고 있었다. 그리고 '지금 바로' 통증의 경우, 암환자의 '지금 바로' 통증강도가 '심한 통증' 범주인 경우 50.0%의 가족간호자가 같은 범주로 지각하고 있었고, '경미한 통증'인 경우는 47.2%의 가족간호자가, '통증없음'의 경우는 46.3%의 가족간호자가, 그리고 '중등도 통증'인 경우는 26.3%의 가족간호자가 암환자와 같은 범주의 통증정도로 지각하고 있었다. 결론: 본 연구결과 암환자와 가족간호자가 지각하는 환자의 통증강도 범주의 일치도는 '심한 통증' 범주를 제외하고 절반 미만으로 나타났다. 그러므로 암환자가 '심한 통증'을 경험 할 때보다 '중등도 통증' 또는 '경미한 통증'을 경험할 때 암환자와 가족간호자가 지각하는 통증강도 범주가 다를 가능성이 높으며, 암환자의 통증을 과대평가하는 가족간호자가 과소평가하는 가족간호자보다 더 많을 가능성이 높다. 이에 본 연구에서 나타난 차이를 줄이기 위해 암환자와 가족간호자를 대상으로 간단한 통증척도를 이용하여 통증을 객관적으로 사정하여 보고하도록 교육하여야할 것이다. 또한 본 연구에서 나타난 암환자와 가족간호자의 차이를 규명하는 반복연구를 통해 확인이 필요하며, 암환자와 가족간호자의 통증강도 차이에 영향을 미치는 변수들이 어떤 것인지를 밝히는 연구가 필요하다.

• 환경생물
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• 제27권1호
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• pp.6-19
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• 2009

여름철 인천항과 부산항에 서식하는 대형저서동물군집의 구조를 파악하고자 하였다. 인천항의 9개 조사정점에서 출현한 대형저서동물 군집의 출현종수는 총 88종이었고, 서식밀도는 3,212개체 m$^{-2}$, 생물량은 239 g m$^{-2}$였다. 인천항내에서는 다모류의 Tharyx sp., C. setosa 등이 우점하였고, 외해에 위치한 정점에서는 이매패류인 M. senhousia, 다모류인 S. scutat 등이 우점하였다. 인천항에서 출현한 대형저서동물의 종다양성지수(H')는 0.9$\sim$2.4의 범위를 보였고, 종균등도지수는 0.3$\sim$0.9, 종풍부도지수는 1.8$\sim$3.9의 범위를 보였다. 저서오염지수는 16$\sim$74의 범위를 보였다. 집괴분석 및 MDS배열법을 수행한 결과 내항의 정점들과 항 외부에 위치한 정점들로 종조성이 달랐다. 부산항에서 출현한 대형저서동물 군집의 총 출헌종수는 89종, 서식밀도는 1,845개체 m$^{-2}$, 생물량은133.6 g m$^{-2}$였다. 부산 항내 5개 정점에서 출현한 대형저서동물 중 가장 우점한 종은 다모류의 Tharyx sp., M. japonica, C. cirratus 등이었고, 외해 정점들에서 가장 우점한 종은 다모류의 M. japonica였다. 부산항의 종다양성지수는 0.7$\sim$2.2의 범위를 보였고, 종균등도지수는 0.3$\sim$1.0의 범위를, 종풍부도지수는 1.1$\sim$4.1의 범위를 보였다. 저서오염지수는 31$\sim$90의 범위를 보였다. 부산항의 대형저서동물군집 역시 집괴분석 및 MDS배별법 수행결과 항내와 항외 해역에서 조성에 차이를 보였다.

• 생물환경조절학회지
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• 제32권4호
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• pp.384-395
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• 2023

증산은 적정 관수 관리에 중요한 역할을 하므로 수분 스트레스에 취약한 토마토와 같은 작물의 관개 수요에 대한 지식이 필요하다. 관수량을 결정하는 한 가지 방법은 증산량을 측정하는 것인데, 이는 환경이나 생육 수준의 영향을 받는다. 본 연구는 분단위 데이터를 통해 수학적 모델과 딥러닝 모델을 활용하여 토마토의 증발량을 추정하고 적합한 모델을 찾는 것을 목표로 한다. 라이시미터 데이터는 1분 간격으로 배지무게 변화를 측정함으로써 증산량을 직접 측정했다. 피어슨 상관관계는 관찰된 환경 변수가 작물 증산과 유의미한 상관관계가 있음을 보여주었다. 온실온도와 태양복사는 증산량과 양의 상관관계를 보인 반면, 상대습도는 음의 상관관계를 보였다. 다중 선형 회귀(MLR), 다항 회귀 모델, 인공 신경망(ANN), Long short-term memory(LSTM), Gated Recurrent Unit(GRU) 모델을 구축하고 정확도를 비교했다. 모든 모델은 테스트 데이터 세트에서 0.770-0.948 범위의 R² 값과 0.495mm/min-1.038mm/min의 RMSE로 증산을 잠재적으로 추정하였다. 딥러닝 모델은 수학적 모델보다 성능이 뛰어났다. GRU는 0.948의 R² 및 0.495mm/min의 RMSE로 테스트 데이터에서 최고의 성능을 보여주었다. LSTM과 ANN은 R² 값이 각각 0.946과 0.944, RMSE가 각각 0.504m/min과 0.511로 그 뒤를 이었다. GRU 모델은 단기 예측에서 우수한 성능을 보였고 LSTM은 장기 예측에서 우수한 성능을 보였지만 대규모 데이터 셋을 사용한 추가 검증이 필요하다. FAO56 Penman-Monteith(PM) 방정식과 비교하여 PM은 MLR 및 다항식 모델 2차 및 3차보다 RMSE가 0.598mm/min으로 낮지만 분단위 증산의 변동성을 포착하는 데 있어 모든 모델 중에서 가장 성능이 낮다. 따라서 본 연구 결과는 온실 내 토마토 증산을 단기적으로 추정하기 위해 GRU 및 LSTM 모델을 권장한다.