Background: In the low incoming country Bangladesh, breast cancer is second most common neoplasm and is increasing at an alarming rate among females. Lack of awareness and illiteracy are contributory factors for late presentation and therefore mortality. Purpose: To examine associations of different factors with breast cancer mortality and to raise awareness among the women of society in Bangladesh. Materials and Methods: This descriptive case-control study was conducted on 160 participants from April 2011 till July 2014. Through a valid questionnaire covering personal and family history, data were collected by face to face interview. For analyzing correlations among factors with breast cancer data, binary logistic regression, Pearson's ${\chi}^2$-value, odd ratios and p-value tests were conducted with SPSS version 20. Results: The mean age of the patients was 43.0 ($SD={\pm}11.12$). In ascending order the leading significant factors were hormone therapy (p<0.0000, OR=4.897), abortion (p<0.0001, OR=3.452), early start menarche (p<0.0002, OR=3.500), family history (p<0.0022, OR=3.235), and late menopause (p<0.0093, OR=3.674) with both ${\chi}^2$ test and logistic regression analyses. Non-significant factors were cancer experience, fatty food habits, marital status and taking alcohol. Conclusions: Regarding the investigation of this study, significant and insignificant factor's correlation visualization with breast cancer will be helpful to increase awareness among Bangladeshi women as well as all over the world.
본 연구는 학교수학과 수학적 의사소통을 연계하기 위한 방안으로 초등학교 현장교사들이 수업에서 사용하고 있는 수학노트의 활용 사례를 살펴본다. 수학적 의사소통은 말하기, 듣기, 읽기 활동까지를 포괄하지만 여기서는 수학적 쓰기 활동, 특히 수학노트의 활용과 관련된 목적과 필요성, 유형 등에 대해 알아본다. 이를 위해 교사들과의 면담과 서술형 설문지를 통해 수학노트의 사용 이유, 수학노트에 담을 내용, 수학노트 사용에 따른 변화 등에 대한 교사들의 전반적 인식을 살펴본다. 본 연구는 교사들에게 수학적 사고력 또는 계산 능력의 신장을 포함한 수학노트의 활용 효과와 그에 대한 정보 제공 및 수학노트 사용을 위한 기초자료의 제시를 목적으로 한다.
빅데이터 시대에 각광받고 있는 데이터 분석 도구인 R은 강력한 통계 분석 기능과 데이터 가시화 기능을 제공함으로 인해 그 사용자를 급속히 넓혀 가고 있다. 오픈소스 기반으로서의 다양한 기능 확장성이 R의 강점인데 반해 규모 확장성이 미흡함으로 인해 대용량 데이터 처리에서의 성능 제약이 발생한다. 이를 보완하기 위한 확장 패키지 중 하나인 RHadoop은 R로 작성된 코드에 대해 하둡 플랫폼 기반 병렬 분산 처리를 지원하므로 데이터 분석 성능을 높일 수 있다. 본 논문에서는 인터넷을 통해 공개되는 실제 보건의료 빅데이터를 이용한 데이터 분석에서 RHadoop을 활용할 때 얻을 수 있는 성능 개선을 평가함으로써 RHadoop의 유효성을 검증한다. 본 연구를 통해 R과 RHadoop에서 국민건강보험 진료내역정보를 각각 분석한 결과 8개의 데이터 노드로 구성된 RHadoop 클러스터가 R과 비교하여 최대 8배 이상 성능을 개선시킬 수 있음을 입증하였다.
개인통신 시스템과 같은 이동통신 시스템에서는 이동관리를 효율화하는 방안으로 이동국의 트래픽과 이동패턴을 이용하여 신호 트래픽을 최적화하는 방법들이 제안되고 있다. IS-41 표준은 LA를 고정크기의 임의의 셀들을 모아 구성하였기 때문에 이동국의 이동특성을 전혀 고려하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 IS-41 표준을 기반으로 이동국의 이동이력을 이용하여 LA의 인접셀들을 LA에 선별적으로 포함시켜 새로운 동적 LA를 만들고, 이때 이동국의 이동속도에 따라 다시 LA의 크기를 조정할 수 있는 위치관리 방법을 제안하였다. 아울러 페이징 효율을 높이기 위한 방안으로 LA내의 셀들에게 페이징 우선순위를 부여하였다. 제안한 방식과 기존의 방식을 비교하기 위하여 수학적 분석을 통해 성능평가를 하였다. 성능평가 결과 본 논문에서 제안한 방식이 기존의 방식에 비하여 성능이 매우 향상된 것으로 나타났다.
최근 만성질환을 앓고 있는 고령자가 늘어나고 교통사고와 같은 재난이 증대됨에 따라 이와 같은 응급상황에 응급구조사와 의사들이 효율적으로 대응할 필요성이 대두되고 있다. 특히, 만성질환과 치매를 앓고 있던 고령자에게 뇌경색이나 교통사고와 같은 응급상황이 발생하게 되면, 기본적인 자신의 인적정보과 병력을 전달하지 못하여 구조대의 응급처치가 늦어지고 의료정보의 부족으로 병원에서의 효율적인 응급치료도 어렵게 된다. 본 논문에서는 QR 코드를 이용하여 응급 구조사에게는 응급치료에 필요한 최소한의 개인정보와 병력을 전달하고 병원의 응급실 의사에게는 QR 코드와 지문인식을 통해 그동안의 병력 및 치료데이터를 전달함으로써 효율적인 응급처치 및 응급치료가 가능하도록 하였다. 특히 스마트폰의 QR 코드와 개인의 지문을 동시에 활용함으로써 개인정보는 보호하고 권한을 부여받은 의사들만이 병적기록을 확인할 수 있도록 하여 의료정보의 프라이버시 및 보안을 강화했다.
협력 필터링 기반의 추천 시스템은 사용자들의 평가 이력을 바탕으로 하여 현 사용자가 선호할 만한 상품들을 추천해 주며 현재 다양한 상업용 목적의 필수불가결한 기능이다. 추천 상품을 결정하기 위하여, 유사한 평가 이력을 기반으로 미평가 상품들에 대한 선호 예측치를 산출하는데, 기존 연구에서 대개 두 가지 방법, 즉, 유사 사용자 기반 또는 유사 항목 기반 방법을 각기 개별적으로 활용해 왔다. 이들 방법들은 사용자들의 평가 데이터가 희소할 경우 또는 유사 사용자나 유사 항목을 구하기 어려울 경우에 산출한 예측치의 정확성이 저하되는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이들 두가지 방법을 통합하여 평가치를 예측하는 새로운 방법을 제안한다. 제안 방법의 장점은 보다 많은 수의 유사 평가치들을 참조할 수 있으므로 추천의 질이 향상된다는 점이다. 성능 실험 결과 제안 방법은 희소한 데이터셋에서 예측치 정확도, 추천 항목 적합도, 항목 순위 적합도의 모든 측면에서 기존 방법의 성능을 크게 향상시켰으며, 다소 밀집한 데이터셋에서는 예측치 정확도 측면에서는 가장 우수하고, 다른 평가 척도에서는 기존 방법과 대등한 결과를 보였다.
최근 인터넷 미디어 스트리밍 수요의 증가로 인해 CDN(Content Delivery Network) 비용이 크게 증가하였으며 이를 절감하기 위한 방안의 필요성이 날로 증가하고 있다. 이러한 상황에 맞춰 최근 CDN 비용을 절감할 수 있는 WebRTC(Web Real-Time Communication) 표준 기반의 P2P(Peer-to-Peer) 통신을 병용하는 DASH(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP) 기술이 등장하였다. 본 논문에서는, 전달 이력에 기반하여 피어(peer)를 선택하게 함으로써, 이 기술의 CDN 비용 절감 효과를 크게 개선할 수 있는 새로운 알고리듬을 제안하였다. 또한 실험실 내에서 실제 이 알고리듬을 구현하고 모바일 네트워크 환경과 유사한 환경 조건에서 실험을 시행하여 그 성능을 측정한 결과, 무작위로 피어를 선택하는 기존의 시스템과 비교하여 더 높은 CDN 비용 절감 효과를 달성할 수 있음을 보였다.
기존의 단순 통계 기반 추천 시스템은 학생들의 수강 이력 데이터만을 활용하기 때문에 선호하는 수업을 찾는 것에 많은 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 심층 강화학습 기반의 개인화된 전공과목 추천 시스템을 제안한다. 이 시스템은 학생의 학과, 학년, 수강 이력 등의 정형 데이터를 기반으로 학생들 간의 유사도를 측정하며, 이를 통해 각 전공과목에 대한 정보와 학생들의 강의 평가를 종합적으로 고려하여 가장 적합한 전공과목을 추천한다. 본 논문에서는 이 DRL 기반의 추천 시스템을 통해 대학생들이 전공과목을 선택하는 데에 유용한 정보를 제공하며, 이를 통계 기반 추천 시스템과 비교하였을 때 더 우수한 성능을 보여주는 것을 확인하였다. 시뮬레이션 결과, 심층 강화학습 기반의 추천 시스템은 통계 기반 추천 시스템에 비해 수강 과목 예측률에서 약 20%의 성능 향상을 보였다. 이러한 결과를 바탕으로, 학생들의 강의 평가를 반영하여 개인화된 과목 추천을 제공하는 새로운 시스템을 제안한다. 이 시스템은 학생들이 자신의 선호와 목표에 맞는 전공과목을 찾는 데에 큰 도움이 될 것으로 기대한다.
아날로그 자연사 표본정보 전달의 한계점을 디지털 형태의 정보로 전달하여 관람자에게 흥미와 재미를 부여하고 표본전시활용의 디지털 디오라마 활용방안에 대한 방향성을 제시한다. 이번전시는 일만원권 지폐 드라마, 신문기사등 각종 매체를 통해 대중에게 친숙한 그림인 일월오봉도를 직접 현실에서 실감할수 있도록 미디어아트로 재현하였다. 해, 달 다섯 개의 산봉우리, 한쌍의 폭포, 그리고 네그루의 소나무등이 좌우대칭으로 그려져 있는 조선시대 작품이다. 자연의 생동감으로 표현하기 위해 해와 달의 상징을 빛의효과등으로 연출하여 몰입도를 극대화하고 산봉우리 아래에는 파도의 출렁임, 두루미 움직임, 사슴, 모시나비, 잉어등 동물을 새로 삽입하고 행동을 부여하여 자연과 그 속에 뛰어노는 생물의 생동감을 연출하고 미디어아트 병풍을 스크린으로 제작하여 연출하였다. 또한 작품소개 및 작품속 생물 관련 정보는 QR 코드를 통해 제공하였다. 결론으로 관람자에게 기존 아날로그 표본 전시의 정보전달 단점을 2D, 3D디지털 형태의 표본 전시효과 및 관람자에게 일월오봉도의 왕권의 상징성을 미디어아트로 표현하고 자연사 콘텐츠와 결합하여 예술과 자연사의 만남을 연출하였다.
관상동맥류는 드문 질환으로 대개 주관상동맥의 주행을 따라 심외막공간에서 발생한다. 본 논문에서 우리는 우연히 발견된 좌심실의 하기저벽에 생긴 거대동맥류 사례를 보고하고자 한다. 가와사키병이나 고혈압을 비롯한 과거력이 없는 43세 여자 환자가 두 달간 지속된 심계항진을 주소로 내원하였다. 심초음파와 심장 컴퓨터단층촬영에서 좌심실에 거대동맥류가 있었고 이것은 좌회선지와 직접 동맥루를 이루었으며, 좌회선지는 우관상동맥과 교통하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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