조류인플루엔자와 구제역 같은 동물감염병은 거의 매년 발생하며 국가에 막대한 경제적 사회적 손실을 일으키고 있다. 이를 예방하기 위해서 그간 방역당국은 다양한 인적, 물적 노력을 기울였지만 감염병은 지속적으로 발생해 왔다. 최근 빅데이터와 딥러닝 기술을 활용하여 감염병의 예측모델을 개발하고자 하는 시도가 시작되고 있지만, 실제로 활용가능한 모델구축 연구와 사례보고는 활발히 진행되고 있지 않은 실정이다. KT와 과학기술정보통신부는 2014년부터 국가 R&D사업의 일환으로 축산관련 차량의 이동경로를 분석하여 예측하는 빅데이터 사업을 수행하고 있다. 동물감염병 예방을 위하여 연구진은 최초에는 차량이동 데이터를 활용한 회귀분석모델을 기반으로 한 예측모델을 개발하였다. 이후에는 기계학습을 활용하여 좀 더 정확한 예측 모델을 구성하였다. 특히, 2017년 예측모델에서는 시설물에 대한 확산 위험도를 추가하였고 모델링의 하이퍼 파라미터를 다양하게 고려하여 모델의 성능을 높였다. 정오분류표와 ROC 커브를 확인한 결과, 기계 학습 모델보다 2017년 구성된 모형이 우수함을 확인 할 수 있었다. 또한 2017에는 결과에 대한 설명을 추가하여 방역당국의 의사결정을 돕고 이해관계자를 설득할 수 있는 근거를 확보하였다. 본 연구는 빅데이터를 활용하여 동물감염병예방시스템을 구축한 사례연구로 모델주요변수값, 이에따른 실제예측성능결과, 그리고 상세하게 기술된 시스템구축 프로세스는 향후 감염병예방 영역의 지속적인 빅데이터활용 및 분석 모델 개발에 기여할 수 있을 것이다. 또한 본 연구에서 구축한 시스템을 통해 보다 사전적이고 효과적인 방역을 할 수 있을 것으로 기대한다.
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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제34권2호
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pp.166-179
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2008
Excessive concentration of stress which is occurred in occlusion around the implant in case of the implant supported fixed partial denture has been known to be the main cause of the crestal bone destruction. Therefore, it is essential to evaluate the stress analysis on supporting tissue to get higher success rates of implant. The purpose of this study was to evaluate the effects of stress distribution and deformation in 3 different types of three-unit fixed partial denture sup-ported by two implants, using a three dimensional finite element analysis in a three dimensional model of a whole mandible. A mechanical model of an edentulous mandible was generated from 3D scan, assuming two implants were placed in the left premolars area. According to the position of pontic, the experiments groups were divided into three types. Type I had a pontic in the middle position between two implants, type II in the anterior posi-tion, and type III in the posterior position. A 100-N axial load was applied to sites such as the central fossa of anterior and posterior implant abutment, central fossa of pontic, the connector of pontic or the connector between two implants, the mandibular boundary conditions were modeled considering the real geometry of its four-masticatory muscular supporting system. The results obtained from this study were as follows; 1. The mandible deformed in a way that the condyles converged medially in all types under muscular actions. In comparison with types, the deformations in the type II and type III were greater by 2-2.5 times than in the type I regardless of the loading location. 2. The values of von Mises stresses in cortical and cancellous bone were relatively stable in all types, but slightly increased as the loading position was changed more posteriorly. 3. In comparison with type I, the values of von Mises stress in the implant increased by 73% in Type II and by 77% in Type III when the load was applied anterior and posterior respectively, but when the load was applied to the middle, the values were similar in all types. 4. When the load was applied to the centric fossa of pontic, the values of von Mises stress were nearly $30{\sim}35%$ higher in the type III than type I or II in the cortical and cancellous bone. Also, in the implant, the values of von Mises stress of the type II or III were $160{\sim}170%$ higher than in the type I. 5. When the load was applied to the centric fossa of implant abutment, the values of von Mises stress in the cortical and cancellous bone were relatively $20{\sim}25%$ higher in the type III than in the other types, but in the implant they were 40-45% higher in the type I or II than in the type III. According to the results of this study, musculature modeling is important to the finite element analysis for stress distribution and deformation as the muscular action causes stress concentration. And the type I model is the most stable from a view of biomechanics. Type II is also a clinically accept-able design when the implant is stiff sufficiently and mandibular deformation is considered. Considering the high values of von Mises stress in the cortical bone, type III is not thought as an useful design.
Objectives: The principal objective of this study was to determine the relationship between maternal exposure to air pollution and low birth weight and to propose a possible environmental health surveillance system for low birth weight. Methods: We acquired air monitoring data for Seoul from the Ministry of Environment, the meteorological data from the Korean Meteorological Administration, the exposure assessments from the National Institute of Environmental Research, and the birth data from the Korean National Statistical Office between January 1, 2002 and December 31, 2003. The final birth data were limited to singletons within $37{\sim}44$ weeks of gestational age. We defined the Low Birth Weight (LBW) group as infants with birth weights of less than 2500g and calculated the annual LBW rate by district. The air monitoring data were measured for $CO,\;SO_2,\;NO_2,\;and\;PM_{10}$ concentrations at 27 monitoring stations in Seoul. We utilized two models to evaluate the effects of air pollution on low birth weight: the first was the relationship between the annual concentration of air pollution and low birth weight (LBW) by individual and district, and the second involved a GIS exposure model constructed by Arc View 3.1. Results: LBW risk (by Gu, or district) was significantly increased to $1.113(95%\;CI=1.111{\sim}1.116)\;for\;CO,\;1.004(95%\;CI=1.003{\sim}1.005)\;for\;NO_2,\;1.202(95%\;CI=1.199{\sim}1.206\;for\;SO_2,\;and\;1.077(95%\;CI=1.075{\sim}1.078)\;\;for\;PM_{10}$ with each interquartile range change. Personal LBW risk was significantly increased to $1.081(95%\;CI=1.002{\sim}1.166)\;for\;CO,\;1.145(95%\;CI=1.036{\sim}1.267)\;for\;SO_2,\;and\;1.053(95%\;CI=1.002{\sim}1.108)\;for\;PM_{10}$ with each interquartile range change. Personal LBW risk was increased to $1.003(95%\;CI=0.954{\sim}1.055)\;for\;NO_2$, but this was not statistically significant. The air pollution concentrations predicted by GIS positively correlated with the numbers of low birth weights, particularly in highly polluted regions. Conclusions: Environmental health surveillance is a systemic, ongoing collection effort including the analysis of data correlated with environmentally-associated diseases and exposures. In addition. environmental health surveillance allows for a timely dissemination of information to those who require that information in order to take effective action. GIS modeling is crucially important for this purpose, and thus we attempted to develop a GIS-based environmental surveillance system for low birth weight.
글리세올린 I은 다양한 피부 질환의 예방과 치료에 유용한 물질로 주목을 받아왔다. 그러나 피부 멜라닌 형성에 결정적 역할을 담당하는 포유류의 아데니닐 고리화 효소(이하 mAC)에 대한 직접적인 결합 형태와 상호 작용에 대한 연구는 현재까지 연구 보고된 사례가 없었다. 글리세올린 I 의 mAC 활성 부위에 대한 결합 작용 기작을 규명하기 위하여 우선 글리세올린 I과 SQ22,536 (mAC에 결합하여 mAC의 활성을 억제하는 것으로 이미 잘 알려진 단일 화합 물질)의 mAC에 대한 결합 친화도와 결합 형태를 비교 분석 하였다. 글리세올린 I은 mAC의 활성부위에 존재하는 Asp 1018, Trp 1020, Asn 1025와 각각 3개의 수소결합을 형성하는 것으로 분석되었고 SQ22,536은 mAC 활성부위의 Asp 1018, Asn 1025와 2개의 수소결합을 형성하여 글리세올린 I이 상대적으로 우월하게 결합하는 것으로 분석되었다. 글리세올린 I은 또한 포스콜린(forskolin)에 의해서 유도되는 세포내 멜라닌 형성 2차 신호전달 물질인 cyclic AMP의 생성과 이로인해 유발되는 단백질 인산화 효소 A의 인산화를 효과적으로 억제하는 것을 멜라노마 세포 실험을 통하여 확인하였다. 또한 글리세올린 I 을 장시간 세포에 투여하여도 세포의 생존률에는 영향을 주지 않음을 확인하였다. 본 연구 통하여 규명된 글리세올린 I의 mAC 활성 억제 효능 및 멜라닌 생성 신호전달 기작을 조절하는 성질을 이용하여 향후 흑색종과 같은 다양한 피부 질환 치료제 개발 및 미백화장품 핵심 물질 개발에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
최근 기존 전시 공간 내에 유비쿼터스 환경이 구축되면서, 관객과의 상호작용을 통해 전시 효과를 배가할 수 있는 인터랙티브 전시에 많은 사람들의 관심이 집중되고 있다. 이러한 인터랙티브 전시가 보다 고도화되기 위해서는 전시물에 대한 다양한 관객 반응을 측정하고, 이를 통해 대상 관객이 어떤 감정을 느끼는지 예측할 수 있는 적절한 의사결정지원 모형이 요구된다. 이러한 배경에서 본 연구는 인터랙티브 전시 공간 내에서 수집 가능한 다양한 관객 반응 중 얼굴표정의 변화를 이용하여, 관객의 감정을 추론, 판단하는 지능형 모형을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 모형은 무자극 상태의 관객의 표정과 자극이 주어졌을 때 관객의 표정이 어떻게 변화하는지 변화량을 측정하여, 이를 기반으로 인공신경망 기법을 이용해 해당 관객의 감정을 판단하는 모형이다. 이 때, 제안모형의 감정 분류체계로는 간결하면서도 실무에 적용이 용이하여 그간 기존 문헌에서 널리 활용되어 온 매력-각성(Valence-Arousal) 모형을 사용한다. 제안모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 2011 서울 DMC 컬쳐 오픈 행사에 참여하여, 일반인을 대상으로 얼굴 표정 변화 데이터를 수집하고, 이들이 느끼는 감정 상태를 설문조사하였다. 그리고 나서, 이 자료들을 대상으로 본 연구에서 제안하는 모형을 적용해 보고, 제안모형이 비교모형으로 설정된 통계기반 예측모형에 비해 더 우수한 성과를 보이는지 확인해 보았다. 실험 결과, 본 연구에서 제시하는 모형이 비교 모형인 중회귀분석 모형보다 더 우수한 결과를 제공함을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통하여 구축된 관객 감정 판단 모형을 실제 전시장에서 활용한다면 전시물을 관람하는 관객의 반응에 따라 시의적절하면서도 효과적인 대응이 가능하기 때문에, 관객의 몰입과 만족을 보다 증대시킬 수 있을 것으로 기대된다.
이 연구의 목적은 의료진의 죽음에 대한 스트레스 정도와 수용 방식을 병원 중심으로 조사하여 의료인 대상 죽음교육프로그램 개발의 기초자료로 활용하는 것이다. 연구기간은 2014년 4월부터 동년 4월30일까지이며, 대전지역 K 대학병원 의료진 353명을 대상으로 조사했다. 분석방법은 빈도분석과 카이스퀘어 검정이며, 연속변수는 독립표본 t-검정을 실시하였다. 분석결과 죽음교육의 내용 중 중요하게 다뤄야 할 것은 시간의 소중함 및 의미 있는 미래 삶 준비였으며(p<0.05), 죽음교육 필요 이유는 죽음에 대한 인식과 태도를 바꿔보기 위해서였다(p<0.05). 죽음교육 방법은 사례연구 문제 기반학습이었으며(p<0.05), 죽음 목격 후 가장 큰 스트레스는 보호자의 의료진에 대한 부정적 반응(p<0.05)으로 나타났다. 이상과 같은 결과를 볼 때 의료진의 죽음에 대한 이해와 죽음교육 필요성 제고는 의료진 자신은 물론 환자에 대한 이해와 감수성 향상에도 기여할 것으로 판단되었다. 죽음에 대한 의료 인문적 시각을 동시에 포함한 본 조사는 병원 공간과 의료진 대상의 특성화된 '죽음교육프로그램 개발'에 기여할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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