• 한국임상약학회지
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• 제25권1호
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• pp.9-17
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• 2015

Background: Biologic disease-modifying antirheumatic drugs (bDMARDs) extend the treatment choices for rheumatoid arthritis patients with insufficient response or intolerance to conventional DMARDs (cDMARDs). These agents have considerable efficacy compared with conventional DMARDs, but only a few head-to-head comparisons among these agents have been performed. The objective of this systematic review and network meta-analysis (NMA) was to compare the relative efficacy of Certolizumab with conventional DMARD to licensed bDMARD with cDMARD therapy for patients who failed to prior cDMARD treatment under the condition of the reimbursement coverage criteria in Korea. Methods: A systematic review was conducted using MEDLINE and Cochrane library. Key endpoints were the American College of Rheumatology (ACR) responses of 20/50/70 at six months. Bayesian outcomes were calculated as median of treatment effect, probability of the best, Odds Ratio (OR) and probability that OR was greater than one. Results: Compared with other bDMARDs, Certolizumab were associated with higher or comparable ACR response rates; in ACR20, the OR (probability of OR>1) was 2.08 (92.6%) for Adalimumab, 1.86 (85.7%) for Etanercept, 1.89 (79.5%) for Golimumab, 2.36 (92.1%) for Infliximab, 1.79 (87.0%) for Abatacept, 1.74 (80.8%) for Rituximab and 1.82 (86.8%) for Tocilizaumab. In ACR50 and ACR70, the ORs did not present significant differences. Conclusion: Certolizaumab with cDMARD was more effective or comparable than other bDMARDs in patients who failed prior cDMARD treatment.

• 정보화정책
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• 제19권4호
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• pp.3-26
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• 2012

본 연구는 SNS의 특유의 특성과 기능을 반영한 연구들이 언론학분야에서 어떻게 전개되어왔는지 살펴보았다. 이를 위해 2006년부터 2012년 6월까지 언론학 영역의 학술지에 발표된 총 72개의 논문을 대상으로 메타분석 하였으며 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 국내 SNS 연구는 미디어 연구 발전모델에서 제시하고 있는 영역별로 구분해서 볼 때 제3영역인 효과연구가 가장 많은 반면에 제4영역인 SNS 개선에 관한 연구가 가장 적은 것으로 나타났다. 둘째, 국내 SNS 연구에서 동원된 연구방법은 양적 분석이 질적 분석보다 많았고 양적 분석은 온라인 설문조사, 설문조사, 내용분석의 순으로 행해졌다. 셋째, 국내 SNS 논문들에 적용된 이론적 배경으로 이용과 충족이론이 제일 많이 동원되었으며 그 다음 사회적 자본이었다. 넷째, 국내 SNS 논문들이 연구대상으로 삼은 관심 미디어는 트위터가 가장 많은 것으로 나타났다. 다섯째, 국내 SNS 연구들이 주로 논의하고 있는 SNS 특성은 정보제공 및 추구와 관계형성이 양적으로 비슷한 비율을 보였으며 상대적으로 자아노출의 연구는 낮게 나타났다.

• The Korean Journal of Pain
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• 제34권4호
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• pp.509-533
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• 2021

Background: Postherpetic neuralgia (PHN) is a refractory complication of herpes zoster (HZ). To prevent PHN, various strategies have been aggressively adopted. However, the efficacy of these strategies remains controversial. Therefore, we aimed to estimate the relative efficacy of various strategies used in clinical practice for preventing PHN using a network meta-analysis (NMA). Methods: We performed a systematic and comprehensive search to identify all randomized controlled trials. The primary outcome was the incidence of PHN at 3 months after acute HZ. We performed both frequentist and Bayesian NMA and used the surface under the cumulative ranking curve (SUCRA) values to rank the interventions evaluated. Results: In total, 39 studies were included in the systematic review and NMA. According to the SUCRA value, the incidence of PHN was lower in the order of continuous epidural block with local anesthetics and steroids (EPI-LSE), antiviral agents with subcutaneous injection of local anesthetics and steroids (AV + sLS), antiviral agents with intracutaenous injection of local anesthetics and steroids (AV + iLS) at 3 months after acute HZ. EPI-LSE, AV + sLS and AV + iLS were also effective in preventing PHN at 1 month after acute HZ. And paravertebral block combined with antiviral and antiepileptic agents was effective in preventing PHN at 1, 3, and 6 months. Conclusions: The continuous epidural block with local anesthetics and steroid, antiviral agents with intracutaneous or subcutaneous injection of local anesthetics and a steroid, and paravertebral block combined with antiviral and antiepileptic agents are effective in preventing PHN.

• 무역학회지
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• 제45권6호
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• pp.207-225
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• 2020

Korea has studied FTA over 20 years since FTA with Chile. More than 3,000 Articles have been published in journal so far. Thus, this study aims to present the direction that should be taken by Korean FTA study by using Meta-Analysis for FTA study which has been carried on so far. Many researchers publish several articles each year, showing high quotation index and H-index. However, Korean FTA study lacks network with overseas researchers and fusion study with other sciences. 65.4% of Korean FTA study is carried on Independent research and 91.1% of them, in joint research by fewer than 2 persons. Further, the Subject of FTA study is not diverse and too uniform. Out of total studies, 24.3% of them are related to rules of origin and 15.3% of them, to China, showing that theme of study is quite partially concentrated. This is large difference with overseas FTA study. Study on rules of origin is only 1.5% in overseas. Korean FTA study needs to diversify subjects of study and to balance between academic aspect & practical aspect. When it comes to study methodology empirical analysis assumed large portion in both Korea and overseas countries. Empirical analysis assumes 18.3% in Korea and 47.3% in overseas, both of which are quite high. However, qualitative study such as FGI/AHP, in-depth interview, case analysis is quite rare in Korean FTA study. Partial concentration of countries for study subject needs to be rectified also. In Korea, countries for FTA study is China 15.3%, EU 10.0%, USA 6.3%. In overseas, China assumes only 3.7% of study subject. It is required for Korean FTA study to extend study subjects & study area by forming global study network and to extend qualitative study with microscopic study.

• 한국도서관정보학회지
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• 제33권2호
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• pp.109-137
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• 2002

해양 전자정보자원 메타 데이터베이스 시스템 설계 및 구현을 위해 국내외 관련 연구를 조사하고 분석하였다. 연구대상은 해양분야 웹 자원에서 해양조사자료가지를 범위로 하였다. 본 연구의 목적은 네트워크 자원의 기술에 적합한 더블린코어를 기반으로 효율적인 해양분야 전자정보자원 정보검색서비스를 제공하는데 있다. 본 논문에서는 해양분야 전자정보원 조사, 메타데이터 기술요소 분석, 베타데이터 분류체계, 시스템 구성 및 검색 구현방안의 연구를 수행하였다.

• 정보관리학회지
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• 제21권4호
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• pp.5-26
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• 2004

본 연구는 국내 해양전문정보센터에서 효율적인 정보서비스를 위해 필요한 멀티미디어 메타데이터베이스와 디지털도서관 통합정보시스템을 구현할 목적으로 선행연구를 조사하고 분석하였다. 연구대상자원은 해양분야의 인쇄매체, 네트워크자원, 원문화일, 동영상 등을 범위로 하였다. 본 연구에서는 인쇄매체를 포함한 각종 멀티미디어 컨텐츠 자원의 기술과 조직을 위해 LC표준으로 사용하고 있는 MODS를 기반으로 하여 통합정보검색서비스를 제공하고자 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 해양분야 각종 정보자원 조사, 멀티미디어 정보처리, MODS 등 메타데이터 기술요소 분석, 메타데이터 분류체계, 시스템 구성 및 검색 구현방안의 연구를 수행하였다.

• 한국기계가공학회지
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• 제20권6호
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• pp.33-43
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• 2021

A60 class bulkhead penetration piece is a fire resistance system installed on a bulkhead compartment to protect lives and to prevent flame diffusion in a fire accident on a ship and offshore plant. This study focuses on the approximate optimization of the fire resistance design of the A60 class bulkhead penetration piece using a multi-island genetic algorithm. Transient heat transfer analysis was performed to evaluate the fire resistance design of the A60 class bulkhead penetration piece. For approximate optimization, the bulkhead penetration piece length, diameter, material type, and insulation density were considered discrete design variables; moreover, temperature, cost, and productivity were considered constraint functions. The approximate optimum design problem based on the meta-model was formulated by determining the discrete design variables by minimizing the weight of the A60 class bulkhead penetration piece subject to the constraint functions. The meta-models used for the approximate optimization were the Kriging model, response surface method, and radial basis function-based neural network. The results from the approximate optimization were compared to the actual results of the analysis to determine approximate accuracy. We conclude that the radial basis function-based neural network among the meta-models used in the approximate optimization generates the most accurate optimum design results for the fire resistance design of the A60 class bulkhead penetration piece.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제30권3호
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• pp.239-265
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• 2024

본 연구는 자살 관련 행동에 대해 전통적인 예측 모형(기법)과 머신러닝 알고리즘을 활용한 연구의 예측력을 비교하기 위한 목적에서 수행되었다. 따라서 체계적 리뷰 수준에서 벗어나 메타분석을 통해 과학적으로 두 가지 기법의 예측력에 대해 살펴보고, 지역적인 수준에서 특히 국내 연구를 통해 알 수 있는 변인들을 분석하여 추후 자살 관련 행동 예측 연구에 도움을 주고자 하였다. 이를 위해 머신러닝을 사용한 연구 50개와 전통적 기법을 활용한 연구 74개로 총 124개의 문헌이 메타분석에 포함되었다. 연구 결과 전통적 기법을 활용한 연구들의 통합 AUC는 .770으로 머신러닝을 활용한 연구들의 통합 AUC값인 .853보다 낮은 것으로 나타났다. 특히 아시아권의 연구(AUC = .944)가 서양(AUC = .820)과 한국(AUC = .864)의 연구에 비해 높은 정확도를 나타내었다. 국내 연구에서의 조절효과를 추가적으로 분석한 결과 남성의 비율이 많을수록, 예측 대상이 자살 시도일수록 예측 정확도가 높았으며, 예측 대상이 자살 사망일수록, 그리고 신경망분석(Neural Network)을 활용한 연구일수록 예측 정확도가 낮았다. 본 연구는 자살 관련 행동의 예측에 대한 다양한 연구결과를 종합하고, 머신러닝을 활용한 예측의 효과성을 검증하는 한편, 국내에서 활용가능한 변인을 탐색하는 데 그 의의가 있다.

• 지식경영연구
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• 제23권2호
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• pp.37-60
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• 2022

가상현실 게임의 성장과 블록체인 기술의 대중화는 메타버스(metaverse) 산업 생태계 형성에 유의미한 변화를 가져오고 있다. 메타(Meta)가 VR 기기 제조 및 관련 콘텐츠 개발사인 오큘러스(Oculus)를 인수한 이후, 가상현실 콘텐츠 시장의 성장이 가속화되고 있다. 본 연구를 통해 우리는 가상현실 앱 마켓의 콘텐츠를 탐색적으로 분석하여 여가(leisure)가 어떻게 기존의 모바일 앱과 가상현실 앱을 구분 짓고 있는지 탐색적으로 알아보았다. 이를 위해 오큘러스 한국 스토어에 등록된 241개 앱의 장르와 설명을 텍스트 마이닝으로 분석하였다. 그 결과, 앱 카테고리 키워드를 기초로 앱에 대한 준네트워크(quasi-network)를 생성하여 키워드 장르 간 암묵적 지식 네트워크를 시각화하였다. 또한 G&F 역할 프레임워크를 활용하여 여가가 차지하는 상대적 역할을 조명하였다. 추가적으로, 사용자의 리뷰 데이터를 LDA 토픽 모델링 방법으로 분석하였다. 본 연구는 가상현실 하의 메타버스 앱 생태계의 특징을 규명하기 위한 이론 개발의 기초 자료를 제공한다는 점에서 의의가 있다.

• Imaging Science in Dentistry
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• 제54권3호
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• pp.232-239
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• 2024

Purpose: The use of artificial intelligence (AI) and deep learning algorithms in dentistry, especially for processing radiographic images, has markedly increased. However, detailed information remains limited regarding the accuracy of these algorithms in detecting mandibular fractures. Materials and Methods: This meta-analysis was conducted in accordance with the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. Specific keywords were generated regarding the accuracy of AI algorithms in detecting mandibular fractures on radiographic images. Then, the PubMed/Medline, Scopus, Embase, and Web of Science databases were searched. The Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies 2 (QUADAS-2) tool was employed to evaluate potential bias in the selected studies. A pooled analysis of the relevant parameters was conducted using STATA version 17 (StataCorp, College Station, TX, USA), utilizing the metandi command. Results: Of the 49 studies reviewed, 5 met the inclusion criteria. All of the selected studies utilized convolutional neural network algorithms, albeit with varying backbone structures, and all evaluated panoramic radiography images. The pooled analysis yielded a sensitivity of 0.971 (95% confidence interval [CI]: 0.881-0.949), a specificity of 0.813 (95% CI: 0.797-0.824), and a diagnostic odds ratio of 7.109 (95% CI: 5.27-8.913). Conclusion: This review suggests that deep learning algorithms show potential for detecting mandibular fractures on panoramic radiography images. However, their effectiveness is currently limited by the small size and narrow scope of available datasets. Further research with larger and more diverse datasets is crucial to verify the accuracy of these tools in in practical dental settings.