• Radiation Oncology Journal
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• 제23권3호
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• pp.143-156
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• 2005

목적: 고선량률 강내근접치료와 외부방사선의 병합치료는 자궁경부암의 표준치료법이지만, 최적의 병합 방식 및 선량 분할 스케줄은 아직 정해지지 않고 있다. 부분적으로는 이에 영향을 미치는 인자들의 다양성 및 기존의 문헌들의 방사선 선량에 관한 자세한 정보 부족을 그 이유로 들 수 있다. 이에 본 연구는 고선량률 강내근접치료에 대한 풍부한 경험을 바탕으로 단일기관에서 비교적 균일한 치료를 받은 많은 수의 환자 모집단을 대상으로 이들 다양한 인자들 및 방사선치료에 대한 자세한 분석을 통해서 최적의 방사선치료를 위한 지침을 얻고자 하였다. 대상 및 방법: 1990년부터 1996년까지 연세암센터에서 고선량률 강내근접치료 및 외부방사선치료로 자궁경부암에 대한 근치적 치료를 받은 743명의 환자들을 대상으로 하였으며, 중앙추적관찰 기간은 52개월이었다. FIGO 병기 분포는 IB 198명, IIA 77명, IIB 364명, IIIA 7명, IIIB 89명, IVA 8명이었다. 전골반방사선 선량은 $23.4\~59.4$ Gy (중앙값 45 Gy)의 분포를 보였으며, 진단 시 종양의 크기 및 외부방사선치료에 대한 종양의 반응에 따라서 그 시기를 조절하는 중앙차폐는 495예에서 시행되었으며, 그 시기는 $14.4\~43.2$ Gy (중앙값 36.0 Gy)로 비교적 광범위하고 다양한 분포를 보였다. 강내근접치료와 외부방사선치료의 분할 선량 차이를 극복하기 위해 생물학적 유효선량(Biologically Effective Dose, BED) 개념을 적용하였으며, 종양 및 정상 조직에 대한 $\alpha/\beta$비는 각각 10 및 3으로 하였다. 모든 개별 환자의 직장 전벽 및 방광 흡수선량을 분석하였고, 합병증 및 골반제어율과의 상관 관계를 규명하고자 하였다. 이외에도 방사선치료 스케줄에 영향을 미칠 수 있는 인자들인 총 치료기간, 강내근접치료의 분할 선량 크기, 주치의의 선호도에 따른 치료 스케줄 차이 등도 함께 고려하여 분석하였다. 결과: 전체 환자에서 RTOG Grade 1-4독성 발생률은 $33.1\%$였다. 전체 환자의 5년 골반제어율은 $83\%$로 분석되었다. 중앙차폐이전 외부방사선선량과 강내근접치료의 합산 BED값(=MD-BED $Gy_{\alpha/\beta}$은 $\alpha/\beta$=10인 경우 $62.0\~121.9\;Gy_{10}$ (중앙값: $93.0\;Gy_{10}$)의 분포를, ${\alpha/\beta}=3$인 경우 $93.6\~187.3\;Gy_3$ (중앙값=$137.6\;Gy_3$ )의 분포를 보였다. MD-BED $Gy_3$는 직장합병증 발생과의 관계는 통계적으로 유의하였고, 방광합병증과는 유의하지 않았다. 직장합병증과의 연관성은 MD-BED $Gy_3$보다 개별 환자의 직장전벽 총 선량 BED값인 R-BED $Gy_3$가 훨씬 더 높았다. 요도카테터 풍선의 후방지점이 대변하는 방광의 총 선량 BED값인 V-BED $Gy_3$도 방광합병증과 경향성 테스트에서 통계적 유의성을 보였다. 하지만, 어떠한 방사선선량도 골반제어율과 의미 있는 상관관계를 보이지 않았다. 본 기관에서 주치의의 선호도에 따라 강내근접치료가 외부방사선치료의 중간에 시행되는 형태인 샌드위치기법과 외부방사선치료 후반부에 시행되는 순차적 기법으로 구분하였을 때, 두 방식간 치료성적 및 합병증의 차이는 없었다. 총 치료기간에 대한 분석에서는 치료기간이 길어질수록 재발 위험이 커지는 경향을 보였으나, 나이 및 병기, 종양의 크기, MD-BED $Gy_{10}$ 등의 예후 인자를 보정한 다변량분석에서는 치료기간이 100일 이상인 경우에만 통계적으로 유의하게 증가하였다. 강내근접치료 분할선량 크기인 3 Gy와 5 Gy 사이에 골반제어율 및 합병증의 차이는 없었다. 결론: 자궁경부암의 최적방사선치료 스케줄에 대한 지침을 세우기 어렵게 만드는 가장 중요한 이유는 강내근접치료가 갖는 선량분포 특성에서 기인하는 방사선선량-골반제어율 상관 관계의 부재 및 개별 종양의 방사선에 대한 반응 속도가 환자마다 크게 다를 수 있다는 점이다. 따라서 전체적인 원칙과 함께 개인화된 맞춤치료가 필요하다. 치료 지침에 영향을 미칠 수 있는 요소들의 복합적인 고려도 중요하다고 할 수 있겠다. 합병증 발생이 우려되는 경우 생물학적 유효선량을 낮추기 위해 적절한 조기 중앙차폐 및 강내근접치료의 분할선량 크기 감소를 고려해볼 수 있다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제12권5호_spc
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• pp.45-79
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• 2006

필자와 공동연구자들(2002)이 선행연구에서 개발한 주관안녕척도를 사용하여 한국문화에서 주관안녕에 영향을 미치는 변인들을 알아낸 연구 결과들을 개관하고, 국내외 연구들과 비교하여 시사점을 논의하고, 장래 연구할 과제들도 제안하였다. 먼저 주관안녕에 영향을 미치는 선행요인들로 ① 개인차와 인구통계 변인들, ② 개인과정 요인들, ③ 대인과정 요인들 및 ④ 한국문화의 요인으로 사회규범에 따른 행동을 다룬 연구 결과들을 개관했다. 또한 노인을 대상으로 주관안녕이 동시점에서 신체건강의 예측에 기여하는 수준과 아울러 1년 이상이 경과한 시점에서 종단적으로 신체건강이나 생사에 어떤 영향을 미치는지도 알아냈다. 본 논문은 한국문화에서 필자와 공동연구자들이 수행한 실증연구의 결과들과 연결시켜서 주관안녕을 연구하는데 따르는 이론, 방법 및 과제들을 구체적으로 논의함으로써 장차 문화비교 연구와 아울러 국내 연구에 시사점들을 제시한데 의의가 있다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1995년도 제27회 학술발표회
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• pp.101-113
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• 1995

The objective of this research is to test the feasibility of developing a statewide truck traffic forecasting methodology for Wisconsin by using Origin-Destination surveys, traffic counts, classification counts, and other data that are routinely collected by the Wisconsin Department of Transportation (WisDOT). Development of a feasible model will permit estimation of future truck traffic for every major link in the network. This will provide the basis for improved estimation of future pavement deterioration. Pavement damage rises exponentially as axle weight increases, and trucks are responsible for most of the traffic-induced damage to pavement. Consequently, forecasts of truck traffic are critical to pavement management systems. The pavement Management Decision Supporting System (PMDSS) prepared by WisDOT in May 1990 combines pavement inventory and performance data with a knowledge base consisting of rules for evaluation, problem identification and rehabilitation recommendation. Without a r.easonable truck traffic forecasting methodology, PMDSS is not able to project pavement performance trends in order to make assessment and recommendations in the future years. However, none of WisDOT's existing forecasting methodologies has been designed specifically for predicting truck movements on a statewide highway network. For this research, the Origin-Destination survey data avaiiable from WisDOT, including two stateline areas, one county, and five cities, are analyzed and the zone-to'||'&'||'not;zone truck trip tables are developed. The resulting Origin-Destination Trip Length Frequency (00 TLF) distributions by trip type are applied to the Gravity Model (GM) for comparison with comparable TLFs from the GM. The gravity model is calibrated to obtain friction factor curves for the three trip types, Internal-Internal (I-I), Internal-External (I-E), and External-External (E-E). ~oth "macro-scale" calibration and "micro-scale" calibration are performed. The comparison of the statewide GM TLF with the 00 TLF for the macro-scale calibration does not provide suitable results because the available 00 survey data do not represent an unbiased sample of statewide truck trips. For the "micro-scale" calibration, "partial" GM trip tables that correspond to the 00 survey trip tables are extracted from the full statewide GM trip table. These "partial" GM trip tables are then merged and a partial GM TLF is created. The GM friction factor curves are adjusted until the partial GM TLF matches the 00 TLF. Three friction factor curves, one for each trip type, resulting from the micro-scale calibration produce a reasonable GM truck trip model. A key methodological issue for GM. calibration involves the use of multiple friction factor curves versus a single friction factor curve for each trip type in order to estimate truck trips with reasonable accuracy. A single friction factor curve for each of the three trip types was found to reproduce the 00 TLFs from the calibration data base. Given the very limited trip generation data available for this research, additional refinement of the gravity model using multiple mction factor curves for each trip type was not warranted. In the traditional urban transportation planning studies, the zonal trip productions and attractions and region-wide OD TLFs are available. However, for this research, the information available for the development .of the GM model is limited to Ground Counts (GC) and a limited set ofOD TLFs. The GM is calibrated using the limited OD data, but the OD data are not adequate to obtain good estimates of truck trip productions and attractions .. Consequently, zonal productions and attractions are estimated using zonal population as a first approximation. Then, Selected Link based (SELINK) analyses are used to adjust the productions and attractions and possibly recalibrate the GM. The SELINK adjustment process involves identifying the origins and destinations of all truck trips that are assigned to a specified "selected link" as the result of a standard traffic assignment. A link adjustment factor is computed as the ratio of the actual volume for the link (ground count) to the total assigned volume. This link adjustment factor is then applied to all of the origin and destination zones of the trips using that "selected link". Selected link based analyses are conducted by using both 16 selected links and 32 selected links. The result of SELINK analysis by u~ing 32 selected links provides the least %RMSE in the screenline volume analysis. In addition, the stability of the GM truck estimating model is preserved by using 32 selected links with three SELINK adjustments, that is, the GM remains calibrated despite substantial changes in the input productions and attractions. The coverage of zones provided by 32 selected links is satisfactory. Increasing the number of repetitions beyond four is not reasonable because the stability of GM model in reproducing the OD TLF reaches its limits. The total volume of truck traffic captured by 32 selected links is 107% of total trip productions. But more importantly, ~ELINK adjustment factors for all of the zones can be computed. Evaluation of the travel demand model resulting from the SELINK adjustments is conducted by using screenline volume analysis, functional class and route specific volume analysis, area specific volume analysis, production and attraction analysis, and Vehicle Miles of Travel (VMT) analysis. Screenline volume analysis by using four screenlines with 28 check points are used for evaluation of the adequacy of the overall model. The total trucks crossing the screenlines are compared to the ground count totals. L V/GC ratios of 0.958 by using 32 selected links and 1.001 by using 16 selected links are obtained. The %RM:SE for the four screenlines is inversely proportional to the average ground count totals by screenline .. The magnitude of %RM:SE for the four screenlines resulting from the fourth and last GM run by using 32 and 16 selected links is 22% and 31 % respectively. These results are similar to the overall %RMSE achieved for the 32 and 16 selected links themselves of 19% and 33% respectively. This implies that the SELINICanalysis results are reasonable for all sections of the state.Functional class and route specific volume analysis is possible by using the available 154 classification count check points. The truck traffic crossing the Interstate highways (ISH) with 37 check points, the US highways (USH) with 50 check points, and the State highways (STH) with 67 check points is compared to the actual ground count totals. The magnitude of the overall link volume to ground count ratio by route does not provide any specific pattern of over or underestimate. However, the %R11SE for the ISH shows the least value while that for the STH shows the largest value. This pattern is consistent with the screenline analysis and the overall relationship between %RMSE and ground count volume groups. Area specific volume analysis provides another broad statewide measure of the performance of the overall model. The truck traffic in the North area with 26 check points, the West area with 36 check points, the East area with 29 check points, and the South area with 64 check points are compared to the actual ground count totals. The four areas show similar results. No specific patterns in the L V/GC ratio by area are found. In addition, the %RMSE is computed for each of the four areas. The %RMSEs for the North, West, East, and South areas are 92%, 49%, 27%, and 35% respectively, whereas, the average ground counts are 481, 1383, 1532, and 3154 respectively. As for the screenline and volume range analyses, the %RMSE is inversely related to average link volume. 'The SELINK adjustments of productions and attractions resulted in a very substantial reduction in the total in-state zonal productions and attractions. The initial in-state zonal trip generation model can now be revised with a new trip production's trip rate (total adjusted productions/total population) and a new trip attraction's trip rate. Revised zonal production and attraction adjustment factors can then be developed that only reflect the impact of the SELINK adjustments that cause mcreases or , decreases from the revised zonal estimate of productions and attractions. Analysis of the revised production adjustment factors is conducted by plotting the factors on the state map. The east area of the state including the counties of Brown, Outagamie, Shawano, Wmnebago, Fond du Lac, Marathon shows comparatively large values of the revised adjustment factors. Overall, both small and large values of the revised adjustment factors are scattered around Wisconsin. This suggests that more independent variables beyond just 226; population are needed for the development of the heavy truck trip generation model. More independent variables including zonal employment data (office employees and manufacturing employees) by industry type, zonal private trucks 226; owned and zonal income data which are not available currently should be considered. A plot of frequency distribution of the in-state zones as a function of the revised production and attraction adjustment factors shows the overall " adjustment resulting from the SELINK analysis process. Overall, the revised SELINK adjustments show that the productions for many zones are reduced by, a factor of 0.5 to 0.8 while the productions for ~ relatively few zones are increased by factors from 1.1 to 4 with most of the factors in the 3.0 range. No obvious explanation for the frequency distribution could be found. The revised SELINK adjustments overall appear to be reasonable. The heavy truck VMT analysis is conducted by comparing the 1990 heavy truck VMT that is forecasted by the GM truck forecasting model, 2.975 billions, with the WisDOT computed data. This gives an estimate that is 18.3% less than the WisDOT computation of 3.642 billions of VMT. The WisDOT estimates are based on the sampling the link volumes for USH, 8TH, and CTH. This implies potential error in sampling the average link volume. The WisDOT estimate of heavy truck VMT cannot be tabulated by the three trip types, I-I, I-E ('||'&'||'pound;-I), and E-E. In contrast, the GM forecasting model shows that the proportion ofE-E VMT out of total VMT is 21.24%. In addition, tabulation of heavy truck VMT by route functional class shows that the proportion of truck traffic traversing the freeways and expressways is 76.5%. Only 14.1% of total freeway truck traffic is I-I trips, while 80% of total collector truck traffic is I-I trips. This implies that freeways are traversed mainly by I-E and E-E truck traffic while collectors are used mainly by I-I truck traffic. Other tabulations such as average heavy truck speed by trip type, average travel distance by trip type and the VMT distribution by trip type, route functional class and travel speed are useful information for highway planners to understand the characteristics of statewide heavy truck trip patternS. Heavy truck volumes for the target year 2010 are forecasted by using the GM truck forecasting model. Four scenarios are used. Fo~ better forecasting, ground count- based segment adjustment factors are developed and applied. ISH 90 '||'&'||' 94 and USH 41 are used as example routes. The forecasting results by using the ground count-based segment adjustment factors are satisfactory for long range planning purposes, but additional ground counts would be useful for USH 41. Sensitivity analysis provides estimates of the impacts of the alternative growth rates including information about changes in the trip types using key routes. The network'||'&'||'not;based GMcan easily model scenarios with different rates of growth in rural versus . . urban areas, small versus large cities, and in-state zones versus external stations. cities, and in-state zones versus external stations.

• 핵의학기술
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• 제17권2호
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• pp.95-100
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• 2013

2008년부터 A형 간염 환자들이 급속히 증가하고 본원에 내원하여 건진을 받는 대부분의 수검자들이 A형 간염(IgG) 항체 생성 유무에 관심이 많아지며 검사 건수가 증가하였다. 그에 따라 항체 검사결과가 cut-off값에 걸리는 검체가 많아져 원인을 분석하였더니 대부분 A형 간염 예방접종을 한 수검자들이었다. 이에 저자들은 건강증진센터에서 설문조사를 통하여 자연면역을 획득한 수검자들 그룹과 본원에서 A형 간염 예방접종(1차, 2차)을 실시한 직원들 그룹으로 나누어 검사를 시행하였고 cut-off값을 기준으로 항체 생성률과 그에 대한 역가를 비교하고 진단검사의학과와 핵의학과에서 사용하는 진단 시약간에 항체 생성률과 그에 대한 역가를 비교해 보고자 했고, 2012년 8월 한 달 동안 건진 수검자 185명을 설문조사하여 자연면역을 획득한 119명과 본원에서 예방 접종을 실시한 직원들을 대상으로 1차 접종자 53명, 2차 접종자 59명으로 대상을 분류했다. 항체 생성률은 cut-off값 1을 기준했을 때 0.90-1.10 (${\pm}$), 0.60-0.89 (1+), 0.30-0.59 (2+), 0.01-0.29 (3+)로 나누어 역가를 비교하고, 같은 기준으로 제조사별 백신 접종 후 항체 생성률에 대한 역가를 비교평가 해 보았다. 그 결과, 건진 수검자 중 자연 면역을 획득한 수검자는 cut-off값 1을 기준했을 때, 0.90-1.10 (${\pm}$)가 0%, 0.60-0.89 (1+)가 0%, 0.30-0.59 (2+)가 4.2%, 0.01-0.29 (3+)가 96%로 역가가 <0.60 ($${\geq_-}2+$$)가 100%였다. 그리고 예방접종을 실시한 직원들의 항체 생성률은 1차 접종자 중 ${\pm}$가 59.1%, 1+가 18.1%, 2+가 18.1%, 3+가 4.6%로 총 45.3%였고, 역가는 $${\geq_-}$$ 0.60 ($${\leq_-}1+$$)가 77.3%였다. 2차 접종자의 항체 생성률은 ${\pm}$가 1.9%, 1+가 15.4%, 2+가 36.54%, 3+가 46.2%로 총 88.1%였고 역가는 <0.60 ($${\geq_-}2+$$) 82.7%가 였다. 또한 제조사별로 비교 하였을 때 1차 접종자의 항체 생성률은 BNIBT 20.8% (${\pm}24.5%$), GB 15.7% (${\pm}7.8%$), RIAKEY 94.3% (${\pm}3.8%$), ROCHE 83% (${\pm}0%$), Abbot 73.1% (${\pm}5.8%$)였고, 2차 접종자의 항체 생성률은 BNIBT 86.4% (${\pm}1.7%$), GB 88.5% (${\pm}1.9%$), RIAKEY 100% (${\pm}0%$), ROCHE 98.3% (${\pm}0%$), Abbot 98.2% (${\pm}0%$)였다. 즉 자연면역 항체가 예방접종에 의한 항체보다 역가가 높다는 것을 알 수 있었고, 1차 접종 후 보다는 2차 접종 후 검사를 시행했을 때 항체 생성률과 역가가 대부분 높아짐을 알 수 있었다. 따라서 결과 보고시 negative, index (${\pm}$), weak positive (1+), positive (2+), strong positive (3+)로 역가를 나누어 보고를 하거나 결과값에 index값을 같이 적어서 결과를 상세히 보고한다면 과거결과와 비교도 가능할 것이다. 또 제조사별 비교 시 1차 예방접종 후의 항체 생성률과 역가에서 시약간에 많은 차이를 보이고 있었고, 매년 예방 접종률이 높아지고 있는 시점에서 이러한 차이를 줄이기 위해서 각 제조사들은 민감도나 재현성에 더 주의를 기울여야 하겠고, 자연면역항체와 예방접종을 통한 항체간에 생길 수 있는 미지의 차이를 감안하여 검사자들이 사용하는 시약을 신뢰할 수 있도록 더 연구하고 개발해야 할 것이다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제44권6호
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• pp.1308-1317
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• 1997

연구배경 : 폐국균종은 대부분 기존에 존재하는 공동성 폐병소에 이차적인 감염을 일으켜 주위조직의 침윤없이 집락을 형성하고 국소성장으로 균구을 보이는 질환으로 공동성 폐결핵환자의 약 15%에서 합병되는 것으로 알려져 있다. 지금까지의 국내보고는 주로 증례나 소수예에 대한 보고가 대부분이었기에 저자들은 대구 4개 대학병원에서 폐국균종으로 진단된 91예를 대상으로 임상적 특성을 알아보고자 하였다. 방 법 : 1986년 6월부터 1996년 5월까지 10년간 대구지역의 4개 대학병원에서 단순흉부촬영, 전산화단층촬영, 국균에 대한 혈청침강반응검사 및 생검을 통해 폐국균종으로 진단받은 91예를 대상으로 임상적 특성에 대한 후향적조사를 실시하였다. 총 91예중 10예(11.0%)는 임상적으로, 81예(89.0%)는 조직학적인 방법에 의하여 진단하였다. 결 과 : 1) 대상환자의 평균연령은 $45{\pm}12.04$세였고 연령 분포는 22세에서 65세까지였으며 남녀비는 남자 57예, 여자 34예로 1.7 : 1 이었다. 2) 증상은 객혈이 81예(89.0%)로 가장 흔했으며 기침, 호흡곤란, 무기력 체중감소, 발열, 흉통의 순이었다. 3) 기저질환은 폐결핵이 68예(74.7%), 기관지확장증 6예(6.6%), 공동성 종양 2예(2.2%), 폐 격리증 1예(1.1%)의 순이었으며, 14예(15.4%)는 원인 미상이었다. 4) 호발부위는 우상엽이 39예(42.9%), 좌상엽이 31예(34.1%)로 주로 상엽에 위치하였고 그밖에 좌하엽 13예(14.3%), 우하엽 7예(7.7%), 우중엽 1예(1.1%)의 빈도를 보였다. 5) 전체예중 단순흉부사진상에서는 57예(62.6%)에서, 전산화단층촬영을 같이 시행한 59 예중에서는 단순흉부사진에서 36예(61.0%)만이 발견되었으나, 전산화단층사진에서는 52예(88.1%)에서 전형적인 균구가 관찰되었다. 6) 대상환자 91예중 76예는 외과적 절제를 시행하였고, 공동내 항진균제 주입을 받은 4예를 포함한 15예에서는 내과적 치료를 받았다. 7) 수술적 절제방법은 폐엽절제 55예(72.4%), 폐구역절제 16예(21.1%), 전폐절제 4예(5.3%), 설절제 1예(1.3%)의 순이었으며, 수술에 따른 사망은 3예(3.9%)로 패혈증 2예와 객혈 1예였고, 술후합병증은 호흡부전, 출혈, 기관지흉막루, 농흉, 성대마비 각각 1예로 모두 6예(7.9%)였다. 8) 경과관찰이 가능했던 81예는 절제술후의 71예와 내과적 치료군의 10예였으며 각각 2예(2.7% vs 18.1%)씩의 재발성객혈을 보였다. 결 론 : 만성폐질환, 특히 폐결핵의 경과관찰중 단순흉부사진상에서 특징적인 균구의 소견이 관찰되지 않더라도 의심되는 환자에서는 추가적인 전산화단층촬영사진과, 또한 감별 및 임상적 진단을 위하여 혈청침강반응검사의 적극적인 활용이 필요하리라 생각된다. 그리고 외과적 절제술은 생명을 위협하는 대량객혈이나 반복성의 객혈에서 선택적으로 시행되어야 하며 공동내 항진균제 주입 등의 내과적 치료는 대조군과의 비교연구에 의한 재평가가 필요할 것으로 생각한다.

• 한국가금학회지
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• 제12권1호
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• pp.7-16
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• 1985

유이지방산함량이 높은 동물성지방을 육계사료의 지방원으로 첨가 급여하여 그 이용성과 육질에 미치는 영향을 조사하기 위하여 사양시험과 육질평가시험을 실시하였다. 사양시험은 갓 부화된 육계 수평아리 108수를 3개처리, 3반복으로 12수씩 나누어 8주간 시험사료를 급여하였다. 유이지방산함량이 각각 15 및 38.6%인 Yellow grease와 Animal fat(상품명)를 전기(0-4주)와 후기(5-8주) 사료에 각각 3 및 5%씩 첨가 급여하여 격주의 간격으로 사료섭취량과 증체량을 조사하였고 시험종료시 Shank color를 측정하였다. 사료의 단백질과 대사에너지함량은 처리간에 비슷하도록 하였다. 육질을 평가하기 위해 사양시험이 끝난후 각 처리구당 7수씩을 선발, 도살하여 복부지방의 함량과 가슴살과 다리살에 대한 관능검사와 가슴살에서 총지방함량, 유리지방산함량, 옥도가 및 과산화물가의 화학적 성질을 측정하였다. 지방을 첨가하지 않은 사료를 급여한 대조구와 Yellow grease나 Animal fat 첨가구는 전기사료 급여기간동안 세 처리구간에 사료섭취량, 증체량, 사료효율에서 아무런 유의차가 나타나지 않았다. 후기사료 급여기간동안에는 대조구에 비하여 지방처리구에서 사료섭취량은 평균 10.8%, 증체량은 25.0%, 그리고 사료효율은 11.3%, 개선효과가 있었다. 전체기간(0-8주)으로 보면 사료섭취량은 8.8%, 증체량은 16.2%, 사료효율은 6.8%의 개선효과가 있는 것으로 나타났으나 두가지 지방 급원간에는 유의한 차이가 없었다. 정갱이의 차색정도는 전반적으로 6.9-7.7정도의 범위였고 지방첨가구들이 약간 떨어지는 경향이 보였으나 세 처리간에 유의한 차이가 없었다. 다리살과 가슴살에 대한 관능검사 결과는 지방을 첨가하지 않은 대조구와 지방을 첨가 급여한 처리구들사이에 아무런 유의차가 나타나지 않았다. 가슴살에 축적된 지방의 화학적 성질은 대조구에 비해 Yellow grease나 Animal fat를 첨가 급여한 처리구에 총 지방함량이 각각 7.77, 6.66 및 6.32였고 유이지방산함량은 9.23, 9.73 및 9.31mg/g fat, 옥도가는 65.36, 66.89 및 59.25g/100g fat, 그리고 과산화물가는 9.62, 10.46 및 8.79meq/kg fat이어서 각 처리간에 유의한 차이가 나타나지 않았다. 10일간의 냉장저장(4$^{\circ}C$)에 따른 가슴살이의 유이지방산함량의 변화상태는 모두 처리구에서 비슷한 경향을 보여 5일만에 거의 3배 정도로 증가하였고 그후 10일째까지는 더 이상 변화하지 않았다. 이상의 결과를 종합할 때 본 시험에 사용한 Animal fat는 유이지방산함량이 38.6% 정도로 높을지라도 육계에서의 사료적 가치나 육질에 미치는 영향에서 Yellow grease와 조금도 차이가 없이 안전하게 사용될 수 있다고 판단된다.

• Journal of Chest Surgery
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• 제35권12호
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• pp.847-853
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• 2002

저자는 이미 120분간의 역행성 뇌관류를 시행하여 이의 안전성에 대한 결과를 발표한 바 있다. 이번 연구는 neuron-specific enolase와 S100 베타 단백의 혈청 및 소변내 농도와의 관계 및 변화를 관찰하고 소변 검체를 통한 뇌손상 조기 검출 가능성에 대하여 규명하고자 계획하였다. 대상 및 방법: 35 kg 돼지를 이용하여 120분간 역행성 뇌관류를 시행한후, 심폐기 이탈을 시행하고 2시간 동안 생존을 유도하였으며, 시간 변화에 따른 동맥 혈압, 경정맥압, 혈청 및 소변내 neuron-specific enolose (NSE) 및 S100베타 단백치를 측정하였다. 역행성 뇌관류 시행 중 중심정맥압은 20~25 mmHg를 유지하였다. 결과: neuron-specific enolase의 혈청농도(ng/$m\ell$)는 마취 유도 시 0.67$\pm$0.18, 심폐기 가동 직후에 0.53$\pm$0.47, 심폐기 가동 후 20분대에 0.44$\pm$0.27, 역행성 뇌관류 20분대에 0.24$\pm$0.09, 40분대에 0.37$\pm$0.35, 60분대에 0.33$\pm$0.21, 80분대에 0.37$\pm$0.22, 100분대에 0.41$\pm$0.23, 120분대에 0.48\ulcorner0.26, 심폐기 재가동후 30분대에 0.42$\pm$0.29, 60분대에 0.35$\pm$0.32, 심폐기 이탈 후 30분대에 0.42$\pm$0.37, 60분대에 0.47$\pm$0.34, 90분대에 0.47$\pm$0.28, 120분대에 0.57$\pm$0.29 로 나타나 역행성 뇌관류 전후에 유의한 변화 양상을 관찰할 수 없었다(ANOVA, p＞0.05). 요중 농도(ng/$m\ell$) 또한 역행성 뇌관류 전후에 유의한 변화 양상을 관찰할 수 없었다(ANOVA, p＞0.05). 또한 혈중 농도와 요중 농도간의 상관성을 발견할 수 없었다(Pearson correlation, p＞0.05). 동일한 측정 시점에서의 S-100 베타 단백 혈청 농도(ng/$m\ell$)는 0.14$\pm$0.08, 0.15$\pm$0.07, 0.22$\pm$0.15, 0.23$\pm$0.07, 0.28$\pm$0.10, 0.40$\pm$0.05, 0.47$\pm$0.03, 0.49$\pm$0.12, 0.43$\pm$0.11, 0.46$\pm$0.15, 0.62$\pm$0.17, 0.77$\pm$0.21, 0.78$\pm$0.23, 0.77$\pm$0.23, 0.82$\pm$0.33으로 뇌관류를 시행한 이후에서 시행이전에 비해 유의하게 상승하였음을 관찰할 수 있었다(ANOVA, p＜0.05, post hoc test). S-100 베타 단백의 소변내 농도(ng/$m\ell$)는 역행성 뇌관류 기간을 제외하고 동일한 측정시점에서 측정할 수 있었으며, 심폐기 가동전에 비해 재가동 후 측정치가 모두 통계적으로 유의하게 상승하였다(ANOYA, p＜0.05). 혈중 측정치와 요중 측정치는 모두 역행성 뇌관류 후 증가하는 양상을 보였으며 의미 있는 상관성을 발견할 수 있었다(Pearson correlation, p＜0.05). 결론: 뇌손상 여부를 판단하기 위하여 시행한 검사 중 S-100 베타 단백의 혈청 및 소변에서의 수치는 뇌관류 전보다 유의하게 증가하는 양상을 보였으며 두 검체 사이에는 의미 있는 상관관계가 있음을 알 수 있었다. 뇌손상의 조기 지표로서 S-100 베타단백을 활용할 수 있는 기초자료가 되었다고 생각되며, 환자를 대상으로 한 임상 연구를 할 수 있는 토대가 되었다고 사료된다.

• 한국조경학회지
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• 제48권5호
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• pp.80-88
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• 2020

2019년 3월 미세먼지 비상저감조치가 일주일 동안 발령되면서, 미세먼지로 인한 국민의 불안감은 점차 가중되고 있다. 본 연구는 공기정화식물이 적용된 바이오필터의 다중이용시설 내 적용성 평가를 위해 입자상 오염원의 실내 연속방출환경을 조성하여 오염원 저감효과에 대한 측정방법을 제안하고, 시스템의 실내공기질 개선 여부를 확인할 수 있는 기초연구를 진행하였다. 강의실을 대상으로 춘절기에 모니터링 1시간 전 모기향을 오염원으로 배경농도를 조성한 후, 스케줄에 따라 2시간 관수, 1시간 송풍하여 미세먼지의 저감능을 확인하였으며, 바이오필터 2m 전방에 PM₁₀, PM_2.5 및 온습도 센서를 설치하고, 3개 송풍구 중 중앙에 풍속 프로브를 설치하여 시계열 모니터링을 수행하였다. 바이오필터에 구비된 총 3개소의 송풍구 평균 면풍속은 0.38±0.16 m/s로 댐퍼 면적이 제외된 송풍구별 면적 0.29m×0.65m을 적용한 총 공조풍량이 776.89±320.16㎥/h로 산출되었다. 시스템 가동으로 평균온도 21.5~22.3℃, 평균상대습도 63.79~73.6%를 유지하여, 선행연구의 다양한 조건별 온습도 범위에 부합하는 것으로 판단된다. 시스템 공조부 구동을 통해 급격하게 상대습도를 상승시키는 효과를 효율적으로 운용할 경우, 계절에 따른 실내 미세먼지 저감과 적정한 상대습도 확보도 가능할 것으로 판단된다. 미세먼지 농도는 바이오필터 시스템 가동 전의 모든 주기에서 상승 현상이 동일하게 집계되었으며, 시스템 가동 후 1주기 송풍구간(B-1, β=-3.83, β=-2.45)에서 미세먼지(PM₁₀)는 최대 28.8% 수준인 560.3㎍/㎥, 초미세 먼지(PM_2.5)는 최대 28.0% 수준인 350.0㎍/㎥까지 저감되었다. 이후 미세먼지(PM₁₀, PM_2.5)의 농도는 2주기 송풍구간 감소(B-2, β=-5.50, β=-3.30)로 각각 최대 32.6% 수준인 647.0㎍/㎥, 32.4% 수준인 401.3㎍/㎥까지 저감되었고, 3주기 송풍구간감소(B-3, β=5.48, β=-3.51)로 최대 30.8% 수준인 732.7㎍/㎥, 31.0% 수준인 459.3㎍/㎥까지 저감된 것으로 확인되었다. 본 연구는 식생 바이오필터의 다중이용시설 내 설치와 유관한 관련 표준 및 규정을 참조하여, 객관적인 성능평가환경의 구축 방안을 제시할 수 있었다. 이를 통해 일반 강의실 환경 내에 보다 객관화된 모니터링 인프라를 조성하여, 상대적으로 신뢰성 있는 데이터 확보가 가능했던 것으로 판단된다.

• 마케팅과학연구
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• 제20권2호
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• pp.179-187
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• 2010

对营销和广告经理来说, 理解消费者的偏好和使用的媒体类型是非常有必要的, 尤其是在如今市场细分的情况下. 清晰的理解能帮助经理更有效的选择合适的媒体. 而且由于性格特征的不同, 个人对媒体类型的选择和使用都不相同. 本文测试了一个性格特征, 即感知追求. 这是在测试 "新" 媒体偏好和使用的文献中尚未出现的. 感知追求是被定义为 "一种对变化, 新颖和复杂的感觉的需要和经历. 以及为承担这些经历愿意承受生理的和社会的风险" (Zuckerman 1979). 根据文献回顾, 我们提出了6个假设. 我们尤其关注使用与满足理论(Katz 1959), 这个理论解释了为什么人们选择媒体类型和他们使用不同媒体类型的动机的原因. 目前的理论表明高感知追求者(HSS), 由于他们对新颖, 激励和非传统的内容和想象的需要, 他们会更多的使用新媒体. 因此, 我们假设高感知追求者比低感知追求者(LSS)(H2a)或中等感知追求者(MSS)(H2b)会更多的使用网络而不是广播(H1a)或印刷媒体(H1b). 另外, 高感知追求者有更多的社交活动及朋友, 因此他们会比低感知追求者(a) 和中等感知追求者(b)更多的使用社交网络网页例如Facebook/MySpace(H3) 以及聊天室(H4). 感知追求者可以显示出一系列的行为包括抑制解除. 我们认为具有高水平去抑制的人们比低水平或中等水平的人们会更多的使用社交网络如Facebook/MySpace (H5) 和聊天室(H6). 我们的数据来源于对参加极限运动的参与者的网上调查. 为得到这个群组的信息, 我们使用雪球样本技术的提高版, 即连锁推荐方法来选择应答者. 这种方法被认为是对隐藏人群进行有效估算的方法(Heckathorn, 1997). 最终的有效样本包括1108名应答者. 主要是年轻人(56.36%在34岁以下), 男性(86.1%)和中产阶级(58.7%的家庭收入超过50,000美元). 我们用这个样本来进行感知追求的研究. 我们用简要感知追求量表来测试感知追求(Hoyle et al. 2007). 我们用自我报告使用过的不同媒体类型来测量媒体使用. 结果并不支持H1a和b. 高感知追求者并没有更多的使用网络这样的媒体. 事实上, 同其他的媒体类型相比, 这个平均水平是较低的. 高感知追求者使用最多的媒体类型时印刷媒体, 这说明了一种对主流的反抗. 结果支持H2a和b. 高感知追求者比低感知或中等感知追求者更多的使用网络. 进一步的分析揭示了在高感知和低感知追求者之间在使用印刷媒体方面有显著不同. 高感知追求者在他们感兴趣的极限运动方面会追求更专业的印刷出版物. 假设3a和b 揭示了高感知追求者比低感知或中等感知追求者更多的使用Facebook/MySpace. 在使用聊天室方面低感知和高感知追求者之间没有显著差距. 所以结果也不支持假设H4a, 但是H4b的结果是显著的. 不同抑制解除水平的应答者被认为使用Facebook/MySpace 和聊天室的水平也不同. 去抑制水平高比低水平或中等水平的使用Facebook/MySpace的水平高. 所以H5a和b 被支持. 类似的, H6b也被支持. 去抑制水平高的人们使用聊天室的概率显著多于中等水平的但并不多于低水平的人们(H6a). 这些结果为管理者提供了一些有趣的见解. 第一, 尽管高感知追求者比低感知或中等感知追求者更多的使用在线媒体, 但他们使用在线媒体仍然少于印刷或广播媒体. 广告执行者们不应该对这个重要的客户群过分的强调在线媒体. 第二, 社交媒体, 例如Facebook/MySpace和聊天室会是接近这个群体的有潜力的方法. 最后, 对去抑制水平高的群体, 有公共关系方面的启示. 这些个体更倾向于一些社会风险的行为. 这些直接的启示包括因特网捕食者和未来的雇主. 本研究的一个不足是受访者都是参与极限运动的. 这本身就是一个高感知追求者活动. 更大范围的人群需要被测试.

• 대한치과교정학회지
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• 제25권4호
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• pp.465-485
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• 1995

본 연구는 개별적 골격 형태에 따른 하악 교합평면의 적절한 위치를 찾아내기 위하여 시행하였다. Vertical dimension ratio(VDR)와 Lower occlusomandibular plane angle(LOM)과의 적절한 관계를 조사하기 위하여 대조군 234명, 부정교합군 358명, 치료군 358명의 두부방사선 계측사진을 연구 분석하였다. 대조군은 연령에 따라 두 그룹으로 나누었다. 14세 이하인 군이 121명이고 평균 연령은 10.82세였다. 18세가 넘는 군은 113명이고 평균연령은 23.76세였다. 부정교합군은 연령에 따라 세 그룹으로 나누었다. 14세 이하인 군은 274명이고 평균연령은 11.36세였다. 14세에서 18세 이하인 군은 54명이고 평균 연령은 15.4세였다. 18세가 넘는 군은 30명이고 평균연령은 21.35세였다. 치료군도 연령에 따라 세 그룹으로 나누었다. 14세 이하인 군은 145명이고 평균연령은 12.91세였고, 14세에서 18세 이하인 군은 166명이고, 평균연령은 15.64세였다. 18세가 넘는 군은 47명이고 평균연령은 21.61 세였다. 상기 표본의 두부방사선 계측사진의 투사도를 작성하였고 그 결과는 본 연구를 위해 작성된 program을 이용하여 각도, 거리, 백분율항목을 각각 $0.01^{\circl}$, 0.01mm, 0.01%까지 계측하여 486 DX.P.C에 기록되었다. 모든 계측항목에 대하여 군별 평균 및 표준편차를 구하였다. 또한 관심있는 항목간의 상관계수 및 그 상관계수에 대한 유의성 검정 및 변수 간, 군간 one-way ANOVA 및 t-test를 시행하였다. 이상의 연구결과를 토대로 골격 형태에 따른 교합평면의 적절한 위치를 심도 있게 연구하기 위하여 대조군과 치료군 중에서 overbite 1-3mm, overjet 1-3mm, curve of Spee 1.75mm 이하를 만족시키는 표본을 선택하여 Optimal occlusion group이라 명명하였다. 이 군의 표본의 수는 187명이었고 대조군에서 83명, 치료군에서 104명이 선택되었다. 이 군을 다시 연령, 전후방적 골격 형태에 따라서 군을 세분화 시키고 각 군별로 VDR과 LOM에 대하여 회귀분석을 시행하였으며 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 수직적 골격 형태를 표현하는 여러 계측항목간의 상관관계는 매우 높았으나 수직적 골격 형태를 표현하는 어떠한 단일 계측항목도 전치부 수직피개정도를 정확히 표현하지는 않았다. 2. 수직적 골격 형태를 표현하는 여러 계측항목중에서 LOM과 가장 높은 상관관계를 보이는 항목은 VDR이었다. 3. 전체 표본에서 VDR의 수치에 관계없이 정상범위의 수직피개량을 갖고있는 표본의 분포는 80% 이상이었다. 4. Optimal occlusion group을 연령과 전후방적 골격 형태에 따라 9개 subgroup으로 나누고 각 군의 VDR과 LOM간의 상관계수 및 결정계수를 구하였는데 전 군에서 상관계수는 0.8 이상, 결정계수는 0.7 이상이었다. 5. 각 Subgroup마다 VDR에 따라 알맞은 LOM을 구하기 위한 회귀방정식을 유도하였다. 6. 진단과 치료계획을 수립하는데 교합평면 경사도의 평균치 자체는 큰 의미가 없으며 골격 형태에 적합한 개별적인 교합평면의 위치설정이 중요하다.