주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.
본 연구는 저토심 옥상녹화모듈의 빗물유출 및 도시열섬 저감효과를 정량적으로 평가하기 위해, 저토심 경사 평지붕 녹화모듈의 저류 및 증발산 특성을 규명한 것이다. 이를 위해 기린초를 식재한 라이시미터(깊이 100mm)를 4방향(동, 서, 남, 북)의 50% 경사 지붕과 평지붕 위에 구축하였다. 그리고 저토심 경사지붕 및 평지붕 녹화모듈을 대상으로 연간 수분보유량 및 저류량과 증발산량 그리고 옥상과 평지붕 녹화모듈의 표면온도를 2012년 9월 1일부터 2013년 8월 31일까지 1년간 연속적으로 측정하였다. 측정된 자료를 근거로 분석한 녹화모듈의 저류 및 증발산 특성은 다음과 같다. 경사지붕 녹화모듈의 수분보유량은 눈이 오는 겨울철을 제외하면 강우 직후 8.7~28.4mm까지 상승하였으며, 무강우 지속 시 3.3mm까지 저하하는 것으로 나타났다. 경사지붕 녹화모듈은 최대 22.2mm까지 강우를 저류했던 것으로 나타났다. 녹화모듈의 강우량 대비 강우 저류율 예측식은 경사지붕의 경우 [강우 저류율(%)=-18.37 ln(강우량(mm))+107.75, $R^2$=0.79], 평지붕의 경우 [강우 저류율(%)=-22.64 ln강우량(mm))+130.8, $R^2$=0.81]였다. 경사지붕 녹화모듈의 증발산량은 강우 후 경과일수에 따라 급격히 감소하였으며, 봄철과 가을철에는 로그함수형으로, 여름철에는 거듭제곱함수형으로 감소하였다. 그리고 경사지붕 녹화모듈의 강우 후 일증발산량은 여름 > 봄 > 가을 > 겨울 순으로 높게 나타났다. 이는 일사량 및 기온의 차이에 의한 것으로 사료된다. 녹화모듈의 증발산량은 강우 후 3~5일간 2~7mm/day에서부터 1mm/day 미만으로 급격히 감소하였으며, 이후 완만하게 감소하였다. 이는 녹화모듈에 식재된 기린초는 수분이 충분할 경우에는 수분을 급격히 소비하고, 수분이 부족할 때는 수분을 보존한다는 것을 시사한다. 여름철 알베도는 옥상면이 0.151, 옥상녹화면이 0.137 그리고 겨울철 알베도는 옥상면이 0.165, 옥상녹화면이 0.165로 나타나, 옥상면과 옥상녹화면의 알베도에는 큰 차이가 없었다. 여름철 녹화에 의한 표면온도의 저감효과는 일평균표면온도가 $1.6{\sim}13.8^{\circ}C$(평균 $9.7^{\circ}C$), 일최고표면온도가 $6.2{\sim}17.6^{\circ}C$(평균 $11.2^{\circ}C$)로 나타났다. 겨울철 녹화에 의한 온도 차이는 일평균 표면온도가 $-2.4{\sim}1.3^{\circ}C$(평균 $-0.4^{\circ}C$), 일최고표면온도가 $-4.2{\sim}2.6^{\circ}C$(평균 $0.0^{\circ}C$)로 크게 나타나지 않았다. 증발산량이 증가함에 따라 녹화에 의한 저감온도가 선형함수형으로 커지는 것으로 나타났으며, 증발산량에 따른 저감온도의 예측식은 [저감온도($^{\circ}C$)=$1.4361{\times}$증발산량(mm)+8.83, $R^2$=0.59]였다. 무강우 지속 시 녹화에 의한 표면온도 저감은 세덤 수관에 의한 차양효과에 의한 것으로 판단되었다. 본 연구 결과, 녹화모듈에 의한 저토심 옥상녹화는 저류와 증발산 작용에 의해 빗물 유출 및 도시열섬 관리에 긍정적인 효과를 준다는 것을 규명하였다. 또한 기린초는 무관수 저토심 옥상녹화용 수종으로 이상적 식물재료이며, 장기적인 도시열섬 완화라는 측면에서는 기린초의 증발산효과뿐 아니라 차양효과를 고려해야 한다는 것을 제시하였다.
2024년 2월부터 현재까지 의과대학 입학정원 확대를 두고 논란이 계속되고 있다. 이런 논란은 현재와 미래의 시점의 문제가 혼합되어 논란을 더 가중하고 있다. 현시점에서 의사의 인력부족 여부에 대한 논란은 다양하다. 동일한 근거가 의사 부족 또는 부족하지 않은 근거로 제시되기도 한다. 부족하다는 근거로 제시하는 것에 대해서도 이견이 많으며 그 반대의 근거도 이견이 많다. 현시점에서 의사 부족 여부를 둘러싼 이런 논란은 합의될 가능성이 그리 크지 않다. 10년 후에는 노인인구의 급격한 증가로 인해 의사가 더 필요하게 될 것이므로 의과대학 입학인원을 늘려야 할 것이다. 그러나 그 숫자는 의학교육의 질이 저하되지 않을 수준이어야 한다. 이를 위해 의학교육의 질이 높은 의과대학에 더 많은 입학인원을 배정해야 하며, 그 대안으로 대규모 의과대학은 입학인원을 20%-30% 늘리고, 소규모 의과대학은 입학인원을 40%-50% 늘리면 전체 증가인원은 760-1,066명이 되는 것이다. 2,000명 증원이 강행된다면 의학교육의 질을 면밀히 평가해 그 결과를 의과대학 정원 조정에 반영해야 할 것이다. 20년 후에는 의과대학 입학정원을 줄여야 한다. 이는 의사공급이 1차함수로 증가할 것인데 반해 의사수요(의료수요)가 꼭지점이 있는 2차함수로 변화하고 있기 때문이다. 현재의 인원을 유지하더라도 2048년부터는 의사가 과잉되기 때문에 의과대학 입학인원을 줄여야 하며, 규모는 현재보다 1,000명이 적은 2,000명 정도로 축소해야 할 것이다. 정원 축소 시 모든 의과대학에 일률적으로 축소한다면 소규모 의과대학이 많아지기에 M&A (mergers and acquisitions) 전략을 적용해야 할 것이며, 그 대상은 40개의 의과대학과 12개의 한의과대학이어야 할 것이다. 우리나라의 경우 의사수요 추정에 가장 큰 영향을 미치는 요인은 인구 변화이다. 합계출산율의 급격한 감소로 인해 향후 인구 전망은 불확실성이 상당 수준 있으며, 최근 의료이용률의 급격한 증가가 반영된 수급추계는 재검토되어야 한다. 의사 수급추계의 불확실성으로 인해 의사 수급추계는 최소한 5년 단위로 지속적으로 실시되어야 하며, 이를 위해 보건의료인력검토위원회를 설치 운영해야 한다.
2008년 2월 일본 홋카이도 서해상의 발달된 저기압에 의해 생성된 폭풍파랑이 동해상 남/남서쪽으로 전파되어 한국과 일본의 동해 해안을 따라 상당한 인명 및 재산 피해를 입혔다. 본 연구는 두 파트로 구성되어 있다. 첫번째 파트에서는 연안역을 따라 상당한 피해를 입은 일본 토야마만에서의 극한 폭풍파랑을 추산하였다. 추산방법으로는 풍파의 성장발달에 중요한 요소인 바람의 강도와 계속 시간의 극한조건을 산정 후, 극한조건을 적용한 동계 온대저기압 상황을 비정역학 기상모델과 스펙트럼 파랑모델을 이용한 수치 실험을 통해 추산하였다. 추산된 토야마만 후시키 토야마에서의 극한 폭풍파랑의 유의파고 및 주기는 각각 6.78 m와 18.28 sec이다. 두 번째 파트에서는 2008년 2월 폭풍파랑으로 인해 북방파제 및 항구에 상당한 피해를 입은 토야마만 후시키항에서의 파랑-구조물 상호작용에 관한 수치실험을 수행하였다. 수치실험은 적합격자세분화 및 wet-dry법이 적용된 비선형천수방정식 모델을 이용하였다. 첫 파트에서 추산된 폭풍파랑 특성은 파랑-구조물 상호작용 수치실험에서 입사파 조건으로 사용되었다. 수치실험 결과, 후시키항의 북방파제가 폭풍파랑에 의해 파손 시, 배후의 만요우부두는 월파 및 월류에 안전하지 못 함이 파악되었다. 또한, 추산 폭풍파랑 상황 하에서 만요우부두의 현 호안시설로는 측면 호안벽으로부터의 월류에 대응하지 못 함이 파악되었다. 두 번째 수치실험결과로부터, wet-dry법이 적용된 적합격자세분화에 의해 세분화된 격자는, 계산부하를 효율적으로 유지하는 동시에, 해안선의 표현 및 해안구조물의 표현에 뛰어남을 확인하였다.
목적 : 비 상업용 3차원 컴퓨터치료계획시스템인 Plunc의 구축 사례를 소개하고 이의 임상적용 가능성에 대하여 검증하고자 한다. 대상 및 방법 : 미국 North Carolina 대학에서 개발된 3차원 치료계획시스템인 Plunc의 소스코드를 제공받아, PC용 Unix인 Linux 환경의 Pentium Pro 200MHz(128MB RAM, Millennium VGA)에서 설치하였다. 본과의 6MV 광자선(Siemens MXE 6740)에 대한 출력인자, 최대산란비, 최대산란인자, 쐐기의 모양 및 감쇄인자 등의 빔데이터를 입력한 후, 일반적인 치료조건인 loom 깊이의 회전중심점에서의 심부선량백분율, 선량측면도, oblique 입사빔 및 공기간격 하에서의 선량계산 결과를 물팬톰에서의 측정치와 비교, 분석하였다. 결과 : Plunc는 원래 CT 영상데이터를 이용한 모의치료기로써 개발되어, 빔 설계가 매우 편리하도록 사용자 인터페이스가 구성되어 있으며, BEV, DRR 및 영상합성 등의 기능을 갖추고 있다. 선량계산은 10초 정도가 소요되는 3차원 선량분포나 선량체적히스토그람을 제외하고는 거의 실시간으로 실행되었다. Plunc에 의한 선량 계산 값을 측정값과 비교한 결과, 심부선량백분율의 경우, 선량증가영역을 제외하고는 $1\%$이내에서 일치하였다. 또한, 선량측면도의 경우, $5\%$가량의 선량감소를 나타내는 치료영역 크기 밖의 저선량 영역을 제외하고는 $2\%$ 이내에서 일치하였다. Oblique 입사 빔의 경우, 빔 중심축을 포함하는 평면상의 선량분포가 선량이 $30\%$ 이하인 영역을 제외하고는 비교적 잘 일치하였다. 공기간격을 통과한 빔에 대한 선량측면도의 비교 결과, 중심 축에서의 선량 값에 대해 $5\%$의 오차를 보였다. 결론 : Plunc의 광자선량계산의 정밀도는 일반적인 치료조건하에서 약 $2-5\%$ 내외의 오차로써, 측정치에 대한 보정에 근거한 알고리즘을 사용하는 일반 치료계획시스템과 비슷한 수준이라 사료된다. 현재로서는 전자선에 대한 선량계산이 불가능하기 때문에 완전한 형태의 치료계획시스템이 되기 위해서는 향후, 전자선에 대한 계산모듈의 개발과 광자선 선량계산 또한 보다 정밀한 선량계산이 가능한 컨벌루션 방법과 같은 3차원 선량계산모듈의 개발도 필요하다. Plunc는 상업용 3차원 치료계획 시스템의 사용이 현실적으로 어려운 여건의 병원에서 2차원 치료계획시스템과 상호 보완적으로 사용한다면 2차원 치료계획시스템이 갖는 많은 제약을 극복할 수 있을 것으로 사료된다.
Simulation의 결과와 PAF식으로 계산된 성장기의 단백질 축적량과의 상대적 차이는 8.8%를 보여 본 연구의 타당성이 확인되었다. 성장률을 나타내는 총 체단백질량에 대한 단백질 축적량은 양질의 단백질을 섭취 할 경우 성장함에 따라 parabolic 형태를 띄나, 사료단백질의 질이 낮아짐에 따라 150일 simulation 기간내에 이러한 형태는 사라졌다. 성장하는 동안 단백질 회전의 두요소가 항상 병행하여 증가하였다 단백질 합성량과 분해량은 서로 병행하여 단백질 질에 따라 차이를 보였는데, 질이 높은 단백질을 섭취하였을 때 단백질 축적의 증가는 높은 단백질 합성량과 분해량에 의해 일어남 을 보여 주었다. 이는 근육단백질의 대사형태(5)를 반영하며, 그리하여 돼지의 총 단백질대사는 근육단백질에 의해 결정됨을 확인해 주었다. 그리고 단백질 질이 낮을 경우 매일의 단백질 대사율과 성장률이 저하할 뿐 아니라 성장지연도 일어남을 보여 주었다 본 연구에서 추정된 필수아미노산의 총 필요량은 28.1g이며, 일반적으로 돼지 사료의 제1 제한 아미노산인 lysine의 필요량은 4.2g이다. 이러한 아미노산 필요량은 NRC에서 권장하는 균형잡힌 아미노산 조성과 유사하다. 이와 같이 본 연구는 동위원소를 사용한 실험을 시행할 필요없이 simulation을 통해 다양한 질의 사료단백질에 따른 단백질 축적량에 대한 자료만으로 성장기의 단백질 회전률과 단백질대사의 동적행위를 나타내어 식이의 단백질 질의 변화에 적응하는 기전을 나타낼 수 있음을 보여주었다.
지속하중하(持續荷重下)의 점토지반(粘土地盤) 또는 사면(斜面)을 형성(形成)하고 있는 점토(粘土)는 시간의존변형(時間依存變形)을 일으키고 어떤 경우 파괴(破壞)에 이르기도 하는데 그 원인(原因)은 점토(粘土)의 Creep 거동(擧動) 때문이라는 보고(報告)가 대부분(大部分)이다. Creep 거동(擧動)은 많은 요소(要素)에 관련될 뿐 아니라 특(特)히 함수비(含水比) 및 응력수준(應力水準)에 큰 영향(影響)을 받기 때문에 매우 복잡(複雜)하며 따라서 그 거동(擧動)을 해석(解析) 하기도 어려운 일인데 Creep이 궁극적(窮極的)으로는 점토(粘土) 입자간(粒子間)의 미시적(微視的)인 거동(擧動)에서 비롯되기 때문이다. 응력(應力)-변형(變形)-시간(時間) 관계(關係)로서의 Creep 거동(擧動)을 수학적(數學的)으로 표현(表現)하기 위하여 여러 형태(形態)의 유변학적(流變學的) 모델이 제안(提案) 되었다. 유변학적(流變學的) 모델은 선형(線形) 스프링, 비선형(非線形) Dashpot 및 Slider를 조합(組合)한 것인데 점토(粘土)의 변형(變形)에 관한 탄성적(彈性的), 소성적(塑性的) 및 점성적(粘性的) 성분(成分)을 구분(區分) 하는데 매우 유용(有用)하다. 그러나 대부분(大部分)의 경우, 유변학적(流變學的)모델은 포화(飽和)된 점토(粘土)에 대(對)하여 주(主)로 2차압밀(次壓密) 거동(擧動)을 밝히기 위하여 제안(提案)된 것으로 비포화점토(非飽和粘土)에 대(對)한 보고(報告)는 매우 드문 것 같다. 한편, Creep 거동(擧動)은 시간의존변형(時間依存變形)이므로 흐트러진 점토(粘土)를 다져서 시험(試驗)하는 경우, 시간경과(時間經過)에 따라 Thixotropy 문제(問題)가 제기(提起)될 것이고 배수조건(排水條件)과 관련하여서는 공시체(供試體)의 높이가 문제(問題)될 수 있다. 그뿐 아니라 많은 연구결과(硏究結果)에 의(依)하면 응력증가초기(應力增加初期)에는 시간지체(時間遲滯)가 없는 초기탄성변형(初期彈性變形)이 발생(發生)된다고 하므로 유변학적(流變學的) 모델에는 이를 나타내는 요소(要素)가 반드시 필요(必要)하게 될 것이다. 본(本) 연구(硏究)는 이러한 면(面)에 초점(焦點)을 두고 함수비(含水比)와 응력수준(應力水準)을 여러 가지로 변화(變化)시켰을 때의 Creep 거동(擧動)을 유변학적(流變學的) 모델로 해석(解析)함에 있어 소성(塑性)이 비교적(比較的) 큰 3종(種)의 점토(粘土)를 사용(使用)하여 초기탄성변형(初期彈性變形) 거동(擧動)을 밝히고 Thixotropy 효과(効果) 및 공시체(供試體)의 높이가 Creep 거동(擧動)에 끼치는 영향(影響)을 구명(究明)하며 아울러 유변학적(流變學的) 모델의 어떤 요소(要素)에 관련 되는가를 알아내기 위하여 다져서 성형(成形)한 공시체(供試體)로서 일축배수형식(一軸排水形式)의 Creep 거동(擧動)을 시행(施行)하였다. 실험결과(實驗結果) 및 검토(檢討)에 의(依)하면 응력재하(應力載荷) 및 증가초기(增加初期)에는 시간지체(時間遲滯)가 없는 탄성적(彈性的) 초기변형(初期變形)이 발생(發生)하고 따라서 유변학적(流變學的) 모델에는 이를 나타내기 위한 상부(上部)스프링을 설치(設置)해야 하며 Thixotropy 효과(効果)를 고려(考慮)한 경우, Creep변형(變形)은 완만(緩慢)하게 되나 함수비(含水比) 및 응력수준(應力水準)에 따른 상태거동(狀態擧動)은 같으므로 그 차이(差異)는 모델 상수(常數)의 크기에만 관련됨을 알아내었고 따라서 동일(同一)한 유변학적(流變學的) 모델로 그 거동(擧動)을 나타낼 수 있다는 사실(事實)을 밝혀 냈다. 또 공시체(供試體) 높이를 작게 한 경우에는 함수비(含水比)가 비교적(比較的) 작아서 점(粘)-소(塑)-탄성(彈性) 및 점(粘)-탄성(彈性)일 때만 높이가 클 때와 같은 상태거동(狀態擧動)을 나타내어 동일(同一)한 유변학적(流變學的) 모델로 나타낼 수 있고 함수비(含水比)가 큰 점일소성(粘一塑性) 및 점성류(粘性流)일 때는 그 상태거동(狀態擧動)이 배수문제(排水問題)와 관련하여 달라지게 되고 따라서 유변학적(流變學的) 모델도 달라지게 된다는 사실(事實)을 발견(發見) 하였다.
배경: 폐절제술이 우심실 기능에 미치는 영향과 BNP (brain natriuretic peptide)의 관계에 대해서는 아직 자세히 알려져 있지 않다. 본 연구에서는 폐절제술 후 변화하는 혈역학적 수치와 우심부전의 보상기전으로서 증가하는 BNP의 관계에 대해서 알아보고 BNP가 폐절제술 후의 우심부전의 지표가 될 수 있는지를 확인하고자 하였다. 대상 및 방법: 폐암으로 폐엽절제술과 전폐절제술을 시행한 12명의 환자에서 면역화학적 방법(Elecsys $1010^{(R)}$, Roche, Germany)을 이용하여 수술 전후의 NT-proBNP 수준을 측정하고, Swan-Ganz 카테터로 수술 전후에 혈역학적 지표를 측정하여 비교하였으며 수술 전후에 심초음파를 시행하여 우심실 및 좌심실압 등의 변화를 비교하였다. 통계처리는 SPSSWIN(version 11.5)를 이용한 Wilcoxon rank sum test와 linear regression을 이용하였다. 결과: NT-proBNP 수준은 수술 전과 비교하여 수술 후 6시간, 수술 후 1일과 2일, 3일, 7일째에 유의하게 증가하였다(p=0.003, 0.002, 0.002, 0.006, 0.004). Swan-Ganz 카테터를 통한 혈역학적 변수 중에서는 평균 폐동맥압이 수술 전과 비교하여 수술 직후와 수술 후 6시간, 수술 후 1일, 2일, 3일째에 유의하게 증가하였으며(p=0.002, 0.002, 0.006, 0.007, 0.008), 평균 우심실압력은 수술 직후와 수술 후 6시간, 수술 후 1일과 3일에서 유의하게 증가하였다(p=0.006, 0.009, 0.044, 0.032). 폐혈관저항지수[폐혈관저항지수=(평균폐동맥압-평균폐동맥쐐기압)/심박출계수]는 수술 후 6시간, 수술 후 2일에서 유의한 증가가 있었다(p=0.008, 0.028). 평균폐동맥압의 수술 후 변화와 NT-proBNP 변화를 회기분석하였을 때 수술 후 6시간에서 유의성이 있었으며(r=0.602, p=0.038) 이후에는 유의성이 없었다. 심초음파 결과는 수술 전후를 비교하여 유의성이 없었다. 결론: 폐절제술 후 6시간의 폐동맥압의 변화와 NT-proBNP의 변화가 유의성이 있었다. 따라서 폐절제술 후 NT-proBNP의 변화는 폐절제술 후 우심실의 조기 혈역학적 변화를 반영하는 척도가 될 수 있으리라 판단된다.
수신증 또는 요관수류수신증으로 이뇨 신장스캔을 시행한 80명의 환아중 이노신장스캔영화영상에서 10분 이상의 뚜렷한 지속적인 요관 영상을 보이는 12명의 16예의 신장요관계를 대상으로 요관 관심영역에 의한 이뇨요관그람 요관곡선과 신장 관심 영역에 의한 이뇨 레노그람 신장곡선의 배뇨 반감시간을 포함한 각각의 정량적 지표를 비교 분석하여 다음의 결과를 얻었다. 1) 이뇨 신장스캔영화영상에서 10분 이상의 뚜렷한 지속적 요관 영상을 보이는 경우인 스캔상 요관 이상(요관확장)의 진단률을 방사선학적 검사에 의한 결과와 비교하였을 때, 예민도와 특이도는 각각 88%와 99%이었다. 2) 이뇨 요관그람 요관곡선상 이뇨 요관배뇨 반감시간의 비폐쇄의 폐쇄에 대한 경계치를 10분 이하로 하였을 때 요관 폐쇄 여부를 판별한 예민도와 특이도는 각각 86% (7/8) 이었다. 3) 이뇨 요관그람 요관곡선상 이뇨 요관배뇨 반감시간(Ut1/2)과 이뇨 레노그람 신장곡선상 이뇨 신장배노 반감시간(Kt1/2)간에 유의한 상관 관계를 보였다(r=0,70: p<0.01). 결론적으로 소아의 폐쇄성 요로질환에서 이뇨 신장스캔상 10분 이상의 지속적 요관 영상을 보이는 경우 이뇨요관그람 요관곡선을 이뇨 레노그람 신장곡선과 함께 분석하여 요관 폐쇄의 유무와 정확한 부위를 평가하여 치료 방침을 결정하는 것이 필수적일 것으로 사료된다.
목적 : 방사선간염(radiation hepatitis)의 발생에는 방사선 조사량, 조사체적 등의 요인이 작용하는 것으로 알려져 왔으나 이러한 요인들의 관계를 양적으로 나타내지는 못하였다. 그러나 최근 3차원 입체조형 치료계획체계의 발전으로 간암의 방사선조사시 간의 선량-체적에 대한 분석이 가능하게 되었고 나아가 이를 이용한 수학적 변수인 정상조직손상확률을 계산할 수 있게 되었다. 이에 저자들은 정상조직손상확률값을 연계시켜서 방사선간염의 예측 가능성을 평가하고자 본 연구를 진행하였다. 대상 및 방법 : 1992년 3월부터 1994년 12월 사이에 방사선 치료를 받은 환자중에서 간암 환자 10명, 담도암 환자 10명을 대상으로 하였다. 치료 전 혈청학적 검사에서 간암 환자 2명에서 간경화가 있었고 (각각의 prothrombin time 73$\%$, 68$\%$) 다른 18명의 간기능은 정상이었다. 조사된 방사선량은 1일 1.8$\~$2.0 Gy씩 22회에서 30회를 시행하여 39.6$\~$60.0 Gy (중앙값은 50.4 Gy)였으며, 조사면수는 2$\~$6 ports (중앙값은 4 ports)였다. 이 환자들의 치료 전 전산화단층촬영을 이용하여 간의 선량체적분석 및 Lyman의 공식을 적용하여 정상조직손상확률값을 구하였다. 방사선간염은 alkaline phosphatase의 값이 2배이상 증가 되고 비암성 복수가 동반된 경우로 정의하였으며 환자의 병력 기록을 이용하여 방사선간염 발생여부를 파악하여 정상조직손상확률값과 상관 관계를 분석하였다. 결과 :정상조직손상확률값은 0.001$\~$0.840까지 분포하였고 중앙값은 0.05였다. 방사선간염은 방사선 치료후 약1주에서 5주사이에 20명중 3명에서 발생하였으며, 이들의 정상조직손상확를값은 각각 0.390, 0.528, 0.844 (평균값 0.58$\pm$0.23)이었고, 방사선간염이 생기지 않은 환자의 정상조직손상확률값은 0.00l$\~$0.308 (평균값 0.09$\pm$0.09) 사이에 분포하였다. 정상조직손상확률을 체적인자가 0.32로 계산한 경우에는 비교적 높은 값인 0.39이상에서 방사선 간염이 발생한 것을 알 수 있으나, n 을 0.69로 하여 계산한 경우에는 비교적 낮은 정상조직손상확률(0.03, 0.18)에서도 방사선 간염이 발생하는 것을 보여 체적인자 0.32가 비교적 임상적 결과와 일치하는 값이었다. 결론: 정상조직손상확률값이 일정값 이상의 환자에서 방사선간염이 발생하는 것으로 보아 정상조직손 상확률값으로 방사선간염의 발생을 예측할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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