• Journal of Oral Medicine and Pain
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• 제30권4호
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• pp.383-389
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• 2005

구강건조증은 입안이 마르는 느낌의 주관적 증상을 의미하는 것으로 타액분비의 감소에 따른 불충분한 구강점막의 습윤도에 의해 발생할 수 있다. 그러나 구강건조증의 정도는 실제 측정된 객관적인 타액분비율과 상관관계를 보이지 않는 경우도 있어 그 진단과 치료에 어려움을 야기한다. 본 연구에서는 이러한 구강건조증의 진단과 평가를 위해 구강건조증 환자의 문제 해결을 위한 설문지를 개발하고 설문지의 문항들이 갖는 신뢰도를 분석하여 향후 구강건조증의 연구 및 진단 도구로서의 활용가능성을 알아보고자 하였다. 이를 위하여 구강건조감의 정도를 Visual Analogue Scale(VAS) 척도로 답하는 6 가지 문항과 구강건조감에 따른 행동을 파악하기 위한 4 가지 문항을 개발하고 문항들이 갖는 신뢰도를 평가하기 위하여 구강건조증의 증상을 호소하지 않는 건강한 성인 남녀 88 명(남자 44 명, 평균 $25.6{\pm}3.1$세, 여자 44 명, 평균 $24.3{\pm}2.1$세)을 대상으로 2 회에 걸쳐 질문에 답하도록 하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 구강건조감의 정도를 묻는 6 가지 문항의 급내상관계수(intraclass correlation coefficient; ICC) 값은 낮 시간의 구강건조감의 정도(Dry-day)가 0.767, 입안에 침이 적다고 느끼는 정도(Am-sal)가 0.850, 구강건조감으로 인한 일상 생활의 불편감 정도(Eff-life)가 0.791로 매우 높은 신뢰도를 나타내었고, 밤 또는 아침 기상시의 구강건조감의 정도(Dry-PM)가 0.563, 식사시의 구강건조감의 정도(Dry-eat)가 0.674, 음식물을 삼키기 힘든 정도(Dif-swal)가 0.641로 높은 급내상관계수 값을 나타내었다. 2. 6 개의 문항들의 내적 일치도를 평가하는 크론바흐의 알파(Cronbach's alpha) 값은 0.928로 매우 높게 나타났다. 3. 구강건조감에 따른 행동을 파악하기 위한 4 가지 문항들의 코헨의 카파(Cohen's kappa) 값은 잠자리 옆에 물을 준비하게 되는 빈도($H_2O$-bed)는 0.850으로 매우 높은 신뢰도를 나타내었고, 입이 말라 잠을 깨는 빈도(Night-awake)가 0.506, 마른 음식 섭취시에 물을 마시게 되는 빈도(Sip-liq)가 0.419, 껌이나 사탕을 먹게 되는 빈도(Gum-candy)가 0.407로 높은 신뢰도를 나타내었다. 이러한 결과로부터 VAS 척도로 답변하는 주관적 구강건조감의 정도를 묻는 6 가지 질문과 주어진 보기를 선택하여 답변하는 구강건조증에 따른 행동을 묻는 4 가지 질문으로 구성된 설문은 중등도 이상의 신뢰도를 가지고 있고 VAS 척도로 답변하는 6 가지 질문은 매우 높은 내적 일치도를 가지고 있음을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.89-117
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• 2018

본 연구는 2개년 중소기업 기술통계조사에 근거하여 기업의 기술특성, 기업역량, R&D 활동에 해당하는 요인들이 R&D를 통한 매출액에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 조절회귀 분석을 수행하였다. 아울러 개발 방식에 따라 각 요인의 영향력 변화를 확인하고, 29개 산업에 대하여 동일한 분석을 진행하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 분석 결과 12개 요인이 매출액에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 기술개발 방식에 따른 요인의 영향력 변화를 분석한 결과, 4개의 요인에서 유의한 변화가 확인되었고, 이들 각의 요인에서 기술개발 방식에 따른 성과 창출에 서로 다른 조절효과가 확인되었다. 셋째, 매출액 영향 요인을 산업별로 검증한 결과, 산업별 최대 9개까지 성공요인을 보유하며, 산업별 개발방식에 따른 요인의 영향력 변화 분석 결과 산업별 최대 8개까지 유의한 변화가 확인되었다. 본 연구는 다음의 시사점을 가진다. 첫째, 중소기업은 기술개발 관련 의사결정시 해당 기업이 속한 산업에서 매출 증대 요인이 무엇인지 파악하여 집중할 필요가 있다. 또한 개발하는 기술의 특성, 기업의 역량, R&D 활동수준 등을 고려하여 기술개발방식을 결정하여야 한다. 둘째, 중소기업을 지원하는 기관에서는 관련 예산을 효과적으로 집행하기 위해 지원 기업 평가 시, 지원과제 및 지원목적에 따라 평가항목을 달리하는 상황별 가이드라인을 수립해야 한다. 특히 도출된 결과를 토대로 개방형 혁신 기업에 대한 맞춤형 지원 등을 통해 정책 효과성을 제고할 필요가 있다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제49권3호
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• pp.298-309
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• 2000

연구배경 : 암 유전자치료에서 각광받고 있는 HSV-tk/GCV 전략의 항암효과에는 다음과 같은 장점들이 거론되고 있다 : 1) GCV 처리에 의한 암세포 직접살상효과 2) HSV-tk 이입된 세포에 의해서 HSV-tk 이입되지 않은 주변세포를 살상하는 bystander effect 3) 생체 내 bystander eff ect로 알려 진 anti-tumor immunity. Retrovirus와 adenovirus sequence를 이용할 경우 몇몇 세포주와 마우스에서 이들이 목적유전자의 발현을 억제할 수 있다는 것이 보고되고 있다. 본 연구에서는 retroviral나 adenoviral vector로 HSV-tk 유전자를 이입한 Lewis 폐암세포주와 폐암 마우스 모델을 통하여 HSV-tk/GCV 전략의 장점을 조사하였고 이 viral vector들 사이의 차이를 비교 조사하였다. 또한 Lewis 폐암세포주에서 butyrate를 처리한 후 HSV-tk 유전자의 발현증가를 관찰하였다. 방법 : Lewis retroviral vector와 adenoviral vector로 HSV-tk 유전자를 이입한 후 butyrate로 HSV-tk 유전자의 발현을 유도하고 Western blotting수행하여 분석하였다. 생체 외에서 HSV-tk/GCV에 의한 세포살상효과를 MTT 검사로 수행하였고 생체 내에서 LLC 나 HSV-tk 이입된 LLC 세포주를 이식하여 종양소멸 및 bystander effect를 조사 하였다. 결과 : 1. Butyrate로 HSV-tk adenovirus로 이입된 LLC에서 증가한 반면 retrovirus로 이입된 LLC에서는 증가하지 않았다. 2. 생체 외 그리고 생체 내에서 viral vector로 HSV-tk를 이입한 종양세포에 GCV 투여하는 것은 종양 세포의 살상에 효과적이었으며 LLC와 LLC-tk 세포주를 혼합한 실험에서 bystander effect도 종양세포의 성장을 억제하는 것으로 관찰되었다. 결론 : 향후 생체 외 그리고 생체 내 실험에서 adenoviral vector를 이용한 유전자 전달에 butyrate를 함께 사용하면 유전자발현을 증진시킬 것으로 사료되며 자살 유전자인 HSV-tk을 종양에 이입하여 GCV을 처리 하는 치료가 폐암유전자치료에 효과가 있을 것으로 생각된다.

• 태양에너지
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• 제20권2호
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• pp.43-54
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• 2000

동시 진공증발법을 이용하여 coming glass, soda-lime glass, Mo가 증착된 soda-lime glass 위에 $Cu(In_{1-x}Ga_x)Se_2$ 박막을 증착하였다. Soda-lime glass 위에서 제조된 $Cu(In_{0.5}Ga_{0.5})Se_2$ 박막의 전기비저항값과 정공농도는Cu/(In+Ga)비에 큰 영향을 받지 않았다. Soda-lime glass위에서의 $Cu(In_{1-x}Ga_x)Se_2$ 박막내부와 표면에는 Na이 검출되었고, 표면의 Na는 산소와 결합하고 있었으며, Cu가 부족한 조성에서 이차상이 형성되었다. Ga/(In+Ga)비가 증가할수록 $Cu(In_{1-x}Ga_x)Se_2$ 박막은 회절 peak들의 큰 회절각으로 이동, 초격자 peak등의 분리, 결정립 크기의 감소가 관찰되었다. $Cu_{0.91}(In_{1-x}Ga_x)Se_2$ 박막은 Ga/(In+Ga)비에 무관하게 전기적으로 p-type을 나타내었다. Ag/n-ZnO /i-Zno/CdS/$Cu_{0.91}(In_{0.7}Ga_{0.3})Se_2$/Mo/glass구조의 태양전지를 제조하였으며, 태양전지변환효율(Eff.) = 14.48%, 단락전류밀도(Jsc) = $34.88mA/cm^2$, 개방전압(Voc) =581.5 mV, 충실도(F.F) = 0.714을 나타내었다.

• 한국패류학회지
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• 제1권1호
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• pp.24-50
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• 1985

왜우렁(Parafossarulus manchouricus)은 우리 나라와 중국대륙(中國大陸), 일본(日本), 대만등지(臺灣等地)에 널리 만연(蔓延)되어 있는 간흡충증(肝吸蟲症)(clonorchiasis)의 원인기생충(原因寄生蟲)인 간흡충(肝吸蟲)(Clonorchis sinensis)의 제일중간숙주(第一中間宿主)로서 Bithyniidae 과(科)에 속(屬)하는 담수권패(淡水卷貝)의 일종(一種)이다. 우리나라의 청평(淸平), 진주(晋州), 군산(群山) 및 일본(日本), 대만등지(臺灣等地)에서 채집(採集)된 왜우렁과 공주지역(公州地域)에서 채집(採集)된 Bithynia(Gabbia) misella, 그리고 미국(美國)의 Michigan 호(湖)와 독일(獨逸)의 Bodensee 근역(近域)에서 채집(採集)된 Bithyniatentaculata를 대상(對象)으로 이들의 산난특성(産卵特性), 형태(形態), 세포학적(細胞學的) 특성(特性), 흡충류(吸蟲類)의 자연감염실태(自然感染實態)와 서식지(棲息地)의 생태등(生態等)을 상호비교관안(相互比較觀案)하여 주로 우리나라에 분포(分布)되어 있는 왜우렁의 패류학적(貝類學的) 근거(根據)를 마련하고저 본(本) 연구(硏究)가 수행(遂行)되었다. 왜우렁의 배양(培養)에 있어 중요(重要)한 요소(要素)는 먹이로서 유패(幼貝)인 경우 Navicula나 Gomphonema와 같은 Benthic diatoms가 필수적(必須的)임을 알았고 알에서 부화(孵化)하여 성패(成貝)가 될 때까지는 54日, 그리고 산난(産卵)할때까지는 약(約) 150日이 소요(所要)됨을 알았다. 왜우렁뿐만 아니라 같은 Bithyniidae科에 속(屬)하는 B.(G.) misella나 B. tentaculata도 년(年) 1회(回) 산난(産卵)함을 보았다. 왜우렁의 패곡(貝穀)에는 나선형(螺線形) 육기(陸起)(spiral ridges)가 있음이 타종(他種)과 구별(區別)되는 점(點)이였고 B.(G.) misella의 성패(成貝)의 크기는 7.5mm를 초과하지 않았다. 왜우렁 유패(幼貝)의 주사전자현징경적(走査電子顯徵鏡的) 관내(觀奈)에서 나선형(螺線形) 주름만이 보였을 뿐이여서 Hydrobiidae科에 속(屬)하는 권원류(卷員類)와는 상이(相異)한 형태(形態)를 나타내었다. 왜우렁의 설치(舌齒)는 B. tentaculata와 비숫한 형태(形態)를 보였으나 B.(G.) misella는 cusps가 일반적으로 크고 날카로웠으며 비교(比較)된 삼종(三種) 모두의 치형(齒型)은 2:1:1:1:2이었다. 또한 한국산(韓國産) 왜우렁과 대만산(臺灣産) 왜우렁에 었어 곡고대곡구비(穀高對穀口比)가 서로 통계학적(統計學的)으로 유의(有意)하게 상이(相異)한 것은 지역적환경(地域的環境)의 차리(差異)때문인 것으로 사료(思料)되었다. 왜우렁의 세포분열상(細胞分裂相)은 타종(他種)과 차리(差異)가 없었으나 염색체수(染色體數)는 B. tentaculata와 마찬가지로 n=17이었고 B.(G.) misella는 n=18이었다. 왜우렁의 핵형(核型)은 지역간(地域間)에 그 차리(差異)를 볼 수 없었으며 성염색체(性染色體)는 확인(確認)할 수 없었다. 왜우렁의 간흡충유충감염율(肝吸蟲幼蟲感染率)은 진주산(晋州産) 0.14%, 군산산(群山産) 1.25%이었으나 청평산(淸平産)에서는 0%였으며, 공주산(公州産) B.(G.) misella 亦是 자열감염(自熱感染)을 인정(認定)할 수 없어 간흡충(肝吸蟲)의 중간숙주(中間宿主)가 될 수 없음을 확인(確認)하였다. 왜우렁의 서식처(棲息處)는 수류(水流)가 완만(緩慢)하거나 정체(停滯)될 수계(水系)였으나 비교적(比較的) 오염(汚染)이 적고 용존산소량(溶存酸素量)이 높은 곳에 서식(棲息)하고 있있으며 서식처(棲息處)의 calcium ion양(量)이 타지역(他地域)보다 월등(越等)히 높았음을 알 수 있었다.

• 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.