목 적:의과대학생은 수면량이 부족한 것으로 알려져 있지만 국내에서 많은 연구가 이루어져 있지는 않다. 이 연구에서는 의과대학생을 대상으로 하여 생활 습관 및 수면 양상을 알아보고 이것이 학업 성적에 미치는 영향을 분석하였다. 방 법:서울대학교 의과대학 3학년 학생의 수면 양상을 평일과 휴일로 나누어 설문 조사하였고, 수면과 관련될 것으로 생각되는 생활 습관, PSQI와 학업 성적을 조사하였다. 총 110명(남자 85명, 여자 25명, 평균 연령 $24.4{\pm}20.6$세)의 결과를 분석하였다. 두 군간 연속변수 비교에는 독립 t-검정, 비연속변수 비교에는 $x^2$-검정, 휴일과 평일 간 비교에는 짝짓기 t-검정, 두 변수간의 상관관계는 Pearson 상관분석 그리고 세 군 이상 비교에는 ANOVA를 이용하였다(p<0.05, 양측검정). 결 과:의과대학생들에서 평일보다 휴일에 더 늦게 자고(평일 1:24;휴일 3:12;t=-5.23, p<0.01) 더 늦게 일어나며(평일 7 :38 ;휴일 10 :30 ;t=-24.48, p<0.01), 휴일 수면시간이 더 길었다(평일 5:57;휴일 8:17;t=15.94, p<0.01). 주관적인 수면의 질이 좋은 군이 좋지 않은 군에 비해 학업 성적이 더 높았다($3.35{\pm}0.52,\;3.07{\pm}0.67$, t=2.05, p<0.05). 학업 성적은 나이(r=-0.23, p<0.05), 하루 흡연량 및 총 흡연량(r=-0.78, p<0.01;r=-0.75, p<0.01), 평일 및 휴일 수면잠복시간(r=-0.23, p<0.05;r=-0.23, p<0.05) 그리고 PSQI 총점(r=-0.30, p<0.01)과 음의 상관관계가 있었다. 결 론:의과대학생들은 휴일에 비해 평일에 더 늦게 자고, 더 늦게 일어나며, 수면시간이 더 길어 평일 수면이 부족한 양상이었다. 전반적으로 주관적인 수면의 질이 좋지 않았고, 수면의 질이 안 좋은 군에서 학업 성적이 더 낮았다.
인공지능(Artificial Intelligence)은 미래를 가장 크게 변화시킬 핵심 동력으로 산업 전반과 개인의 일상생활에 다양한 형태로 영향을 미치고 있다. 무엇보다 활용 가능한 데이터가 증가함에 따라 더욱더 많은 기업과 개인들이 인공지능 기술을 이용하여 데이터로부터 유용한 정보를 추출하고 이를 의사결정에 활용하고 있다. 인공지능에 관한 기존 연구는 모방 가능한 업무의 자동화에 초점을 두고 있으나, 인간을 배제한 자동화는 장점 못지않게 알고리즘 편향(Algorithms bias)으로 발생되는 오류나 자율성(Autonomy)의 한계점, 그리고 일자리 대체 등 사회적 부작용을 보여주고 있다. 최근 들어, 인간지능의 강화를 위한 증강 지능 (Augmented intelligence)으로서 인간과 인공지능의 협업에 관한 연구가 주목을 받고 있으며 기업도 관심을 가지기 시작하였다. 본 연구는 의사결정을 위해 조언(Advice)을 제공하는 조언자의 유형을 인간, 인공지능, 그리고 인간과 인공지능 협업의 세 가지로 나누고, 조언자의 유형과 의사결정자의 성격 특성이 의사결정에 미치는 영향을 살펴보았다. 311명의 실험자를 대상으로 사진 속 얼굴을 보고 나이를 예측하는 업무를 진행하였으며, 연구 결과 의사결정자가 조언활용을 하려면 먼저 조언의 유용성을 높게 인지하여하는 것으로 나타났다. 또한 의사결정자의 성격 특성이 조언자 유형별로 조언의 유용성을 인지하고 조언을 활용하는 데에 미치는 영향을 살펴본 결과, 인간과 인공지능의 협업 형태인 경우 의사결정자의 성격 특성에 무관하게 조언의 유용성을 더 높게 인지하고 적극적으로 조언을 활용하는 것으로 나타났다. 인공지능 단독으로 활용될 경우에는 성격 특성 중 성실성과 외향성이 강하고 신경증이 낮은 의사결정자가 조언의 유용성을 더 높게 인지하고 조언을 활용하는 것으로 나타났다. 본 연구는 인공지능의 역할을 의사결정과 판단(Decision Making and Judgment) 연구 분야의 조언자의 역할로 보고 관련 연구를 확장하였다는데 학문적 의의가 있으며, 기업이 인공지능 활용 역량을 제고하기 위해 고려해야 할 점들을 제시하였다는데 실무적 의의가 있다.
오늘날 가계소득의 향상과 근로시간 단축으로 인해 삶의 질이 향상되어감에 따라 보다 풍요롭고 여유있는 생활문화로의 변화가 예상되고 있다. 반면 생활이 윤택해지면서 영양섭취 과다와 노동여건의 변화(육체적 노동$\rightarrow$정신적 노동)로 인해 비만과 운동부족을 야기하여 많은 신체적 부작용을 유발시키고 있다. 이로 인해 오늘날 대다수 국민의 관심은 건강에 집중되고 있으며 운동에 대한 인식이 날로 증대되고 있다. 이러한 현상은 매년 20%이상의 높은 헬스기구 시장의 성장률로 대변된다. 최근 주목받고 있는 Elliptical Cross Trainer(이하, ECT) 스키의 상체운동과 달리기의 하체운동을 결합한 논임팩트 운동기구로써, 토탈 전신 유산소 운동을목적으로 개발된 크로스 트레이닝 운동기구이다. 이미 유럽과 미주 등의 해외 시장에서 트레드밀과 대등한 시장을 형성하고 있고 근래 한국을 비롯한 동북아시아 시장에서 그 성장이 급격히 확대되고 있다. 이러한 수요확대에도 불구하고 대부분의 고가 ECT는 몇몇 선진국이 독점하고 있어 한국기업의 시장 경쟁력 제고와 시장 확대 측면에서 ECT의 국산화는 시급히 요구되고 있다. ECT 디자인 개발은 세계 일류 상품만이 시장경쟁력을 가질 수 있다는 배경아래 디자인을 전략적으로 특화하여 사용자 관찰과 인간공학에 입각한 사용자 중심 디자인, 첨단 공학기술과 디자인 융합을 중점적으로 실행하였다. 이를 위해 참여 디자이너들은 개념설계, 기본설계, 상세설계에 이르는 전 과정에서 엔지니어들과 협력하며 연구하였다. 본 논문은 ECT개발을 위한 디자인과 공학의 협업적 연구개발과정과 결과를 소개하였다.$-37.83%{\sim}44.36%$로 큰 차이를 보였다._d)$의 비$(L_d/D)$에 따른 전면교각에서의 수류변화의 영향이 후면교각에 작용하여 상호 복합적인 흐름 및 세굴특성을 나타내므로 이와 같은 복렬형 원주군의 세굴특성을 파상형 원주교각에 적용하여 국부세굴의 크기 변화를 해석하였다. 따라서, 교각주위에서의 수류특성 및 세굴의 변동은 원주군 및 교각파상의 크기와 간격 등과 같은 구조물의 배열조건과 Froude 수, 수심 등의 수리학적 조건에 따라 달라지므로 이의 조건을 체계적으로 변화시켜 가면서 교각주위에서의 국부세굴 및 세굴 감소특성을 검토하였다. 실험결과 오목 및 볼록 파상형 원주 주위에서의 세굴크기는 원형원주와 비교하여 전체적으로 감소하는 것으로 확인되었으며 특히 오목형 $B/\acute{h}=3$에서는 세굴경감효과가 탁월하여 70%이상 감소하는 것으로 확인되었으나 볼록형 $B/\acute{h}=5$에서는 세굴촉진특성이 나타나고 있는 것으로 나타났다. 따라서, 파상형 원주에서는 하강류나 와류를 파상형의 내부로 유도하여 세굴의 크기를 조절할 수 있는 최적의 파상이 존재하고 있는 것으로 예측되었다.원 분야 소프트웨어의 개발에 기본 토대를 제공할 것으로 판단된다.았다. 또한 저자들의 임상병리학적 연구결과가 다른 문헌에서 보고된 소아 신증후군의 연구결과와 큰 차이를 보이지 않음을 알 수 있었다. 자극에 차이가 있지 않나 추측되며 이에 관한 추후 연구가 요망된다. 총대장통과시간의 단축은 결장 분절 모두에서 줄어들어 나타났으나 좌측결장 통과시간의 감소 및 이로 인한
Background: In clinical trials with no upper age limit, the proportion of older patients is usually small, probably reflecting the more conservative approach adopted by clinicians when treating the elderly. An exploratory analysis of elderly patients in the RECORD-1 Trial showed that patients ${\geq}$ 65 y.o. had superior median PFS than overall RECORD-1 population (5.4 months and 4.9 months, respectively). We investigated the efficacy, relative benefit and safety of Everolimus (EVE) as sequential therapy after failure of VEGFr-TKI therapy for older patients with metastatic renal cell cancer (mRCC), in daily practice. Materials and Methods: 172 consecutive IRB approved patients with mRCC (median age 65, M:F 135/37, 78% clear cell) who received salvage EVE at 39 tertiary institutions between October 2009 and August 2011 were included in this analysis. Some 31% had progressed on sunitinib, 22% on sorafenib, 1% on axitinib, 41% on sequential therapy, and 5% had received other therapy. Patients with brain metastases were not included and 95% of the patients had a ECOG (Eastern Cooperative Oncology Group) performance status (PS) of 0 or 1. Previous radiotherapy was an exclusion criterion, but prior chemotherapy was permitted. Adequate organ function and hematologic parameters were mandatory. EVE administration was approved by the institutional review board at each participating institution and signed informed consent was obtained from all patients. Results: Median time of the whole cohort to last follow-up was 3.5 months (range 0.4-15.2 months). Forty four percent were continuing to take EVE at last followup. There were 86 (50%) patients ${\geq}$ 65 y.o. and 86 (50%) <65 y.o. The percentage of patients who showed PR/SD was higher in the older group than in the younger one (5.9%/61.2% vs 1.2%/46.5%, respectively). Median survival of older patients was also significantly longer (3.5 +/- 0.31 vs 3.1 +/- 0.34, hazard ratio=0.45, CI; 0.255-0.802). Analysis using Cox regression model adjusted for gender, PS, number of metastases, site of metastases, histology, smoking history and age detected an association between age and PFS (p=0.011). The frequency of adverse events in elderly patients treated with EVE was no greater than that in younger patients, although such toxicity may have had a greater impact on their quality of life. Conclusions: Older patients should not generally be excluded from accepted therapies (mTOR inhibitors after failure of VEGFr-TKI therapy) for mRCC.
전 세계적으로 퍼진 코로나 19 상황은 우리의 일상생활의 많은 부분에 영향을 끼쳤을 뿐만 아니라, 경제·사회 등 많은 부분에 걸쳐 막대한 영향력을 미치고 있다. 확진자와 사망자 수가 증가함에 따라 의료진과 대중은 불안, 우울, 스트레스 등 심리적인 문제를 겪고 있다고 한다. 장기적인 부정적인 감정은 사람들의 면역력을 감소시키고 신체적인 균형을 파괴할 수도 있으므로 코로나 19로 인한 심리적인 상태를 이해하는 것이 필수적인 상황이다. 본 연구에서는 코로나 19 감정과 관련된 뉴스 데이터를 수집하여, 텍스트 마이닝을 통해 키워드를 분류하고, 키워드 사이의 의미 네트워크 분석을 통해 단어들의 관계를 시각화하였다. 코로나 감정과 관련된 기사의 키워드에 나타난 단어들의 빈도수를 확인하고 이를 워드 클라우드로 분석하였다. 키워드 빈도 분석 결과 코로나 19 감정과 관련하여 '중국', '불안', '상황', '마음', '사회', '건강'과 같은 단어의 빈도가 높게 나타난 것을 확인할 수 있었다. 각 데이터 간 연결 중심성을 분석한 결과 키워드 중심성 네트워크에서 가장 중심적인 핵심어는 '심리'와 '코로나 19', '블루', '불안'이라는 단어가 높은 연결 중심성을 가지는 것을 확인할 수 있었다. 기사의 헤드라인에 나타난 주요 핵심어 사이의 동시 출현 빈도 네트워크를 그래프로 시각화한 결과, '코로나-블루' 쌍이 가장 굵게 표시되었고, '코로나-감정', '코로나-불안' 쌍이 비교적 굵은 선으로 표시된 것을 알 수 있었다. 코로나와 관련된 '블루'는 우울증을 의미하는 단어로, 코로나와 우울증은 이제 관심을 가져야 할 키워드임을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 장기화한 코로나 19 상황에서 신체적인 방역뿐만 아니라 심리적인 방역에도 힘써야 할 이 시기에 보건 정책담당자가 빠르고 복잡한 의사결정 과정에 도움이 되고자 미디어 뉴스를 모니터링 함으로써, 더욱더 쉬운 소셜 미디어 네트워크 분석 방법을 제시하고자 한다.
본 연구는 뇌손상 진단을 받고 병원에서 재활치료를 실시하고 있는 환자의 가족 간병인 340명을 대상으로 근골격계증상을 알아보고 그 관련요인을 파악하고자 자기 기입식 설문조사를 실시하였다. 설문조사 내용은 일반적 특성, 간병활동 특성, 근골격계 자각 증상이였다. 본 연구의 조사 기간은 2014년 3월부터 4월이며, 재활병원 및 요양병원에서 수집하였다. 연구결과 독립변수에 따른 자각증상 호소율은 신체부위별로 다르게 나타났다. 요인분석의 결과는 목의 경우 초졸의 학력이 영향을 끼쳤고, 어깨의 경우 여자, 나이 50~59세, 학력 중졸, 간병기간 1년 이내와 1년 7개월 이상 2년 이내가 영향을 끼쳤다. 팔/팔꿈치의 경우 나이 40~49세, 학력 대졸, 간병기간 1년 이내와 1년 7개월 이상 2년 이내 변인이 유의한 영향을 끼쳤다. 손/손목/손가락의 경우 나이 50~59세, 간병기간 1년 이내와 1년 7개월 이상 2년 이내 변인이 통증에 유의한 영향을 끼쳤다. 다리/발의 경우 나이 50~59세, 간병기간 6개월 이내 변인이 통증에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 허리의 경우 학력 초졸 중졸 고졸, 간병기간 1년 이내와 1년 7개월 이상 2년 이내, 독립보행 불가능 변인이 통증에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 진단명 별 간병활동 특성에서 근골격계 자각증상 호소율은 통계적으로 유의하지 않았다. 근골격계 자각증상 호소에 가장 영향을 미치는 간병활동 동작으로는 이동하기와 보행이었다. 근골격계 자각증상에 영향을 미치는 전체 요인에 대해서는 간병 기간 1년 이내가 전체 통증에 유의한(p<.05) 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결론으로는 뇌손상 환자의 가족 간병인은 환자를 간병하는 간병활동 특성에서 근골격계 질환의 위험에 노출되어 생활하는 것을 알 수 있었다. 또한 뇌손상 환자를 돌보는 가족 간병인의 신체부위별 근골격계 증상에 영향을 미치는 요인이 다르므로 이러한 요인에 대한 체계적이며 종합적인 예방 교육과 연구가 마련되어야 할 것이다.
본 연구는 천리안위성 2A호의 Level 1B (L1B) 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 심층신경망(deep neural network, DNN) 기법을 적용하고 검증을 실시하였다. 지상기온은 지면으로부터 1.5 m 높이의 대기온도로 일상생활뿐만 아니라 폭염이나 한파와 같은 이슈에 밀접한 관련을 갖는다. 지상기온은 지표면 온도와 대기의 열 교환에 의해 결정되므로 위성으로부터 산출된 지표면 온도(land surface temperature, LST)를 이용한 지상기온 추정 연구가 활발하였다. 하지만 천리안위성 2A호 산출물 LST는 Level 2 정보로 구름영향이 없는 픽셀만 산출되는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 Advanced Meteorological Imager 센서에서 측정된 원시데이터에 오직 복사와 위치보정을 마친 L1B 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 DNN 모델을 제시하고 그 성능을 가늠하기 위해 위성 LST와 지상관측 기온 사이의 선형회귀모델을 기준모델로 사용하였다. 연구기간은 2020년부터 2022년까지 3년으로 평가기간 2022년을 제외한 기간은 훈련기간으로 설정했다. 평가지표는 기상청의 종관기상관측소에서 정시에 관측된 기온정보로 평균 제곱근 오차를 사용하였다. 관측지점에서 추출된 픽셀 중 손실된 픽셀의 비율은 LST는 57.91%, L1B는 1.63%를 보였으며 LST의 비율이 낮은 이유는 구름의 영향 때문이다. 제안한 DNN의 구조는 16개 L1B 자료와 태양정보를 입력 받는 층과 은닉층 4개, 지상기온 1개를 출력하는 층으로 구성하였다. 연구결과 구름의 영향이 없는 경우 DNN 모델이 root mean square error (RMSE) 2.22℃로 기준모델의 RMSE 3.55℃ 보다 낮은 오차를 보였고, 흐린 조건을 포함한 총 RMSE는 3.34℃를 나타내면서 구름의 영향을 제거할 수 있을 것으로 보였다. 하지만 계절과 시간에 따른 분석결과 여름과 겨울철에 모델의 결정계수가 각각 0.51과 0.42로 매우 낮게 나타났고 일 변동의 분산이 0.11과 0.21로 나타났다. 가시채널을 고려해 태양 위치정보를 추가한 결과에서 결정계수가 0.67과 0.61로 개선되었고 시간에 따른 일 변동의 분산도 0.03과 0.1로 감소하면서 모든 계절과 시간대에 더 일반화된 모델을 생성할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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