12년령의 미니어쳐 핀셔 1 마리와 각각 8년령, 10년령의 말티즈 2 마리가 호흡곤란을 주증으로 내원하여 흉부 방사선 촬영과 다중검출기 컴퓨터단층촬영을 실시하였다. 컴퓨터단층촬영 시, 호흡의 고정을 위하여 양압환기를 실시하여 무호흡을 유발하였다. 3 증례의 컴퓨터단층영상에서 폐의 과확장된 거대한 낭포성 가스 종괴가 확인되었으며, 종괴에 의한 전종격동 및 심장의 변위가 확인되어, 거대 낭포성 폐기종으로 진단하였다. 거대 낭포성 폐기종은 낭포성 가스 종괴가 동측 흉강의 1/3 이상을 차지하는 것으로 정의되며, 다중검출기 컴퓨터단층촬영을 통한 진단으로 유용한 정보를 획득할 수 있다.
목적: 거대세포종의 치료에서 보조요법으로 전기소작술을 시행한 환자들을 추시하여 종양학적 및 임상적 결과를 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 1989년부터 2004년까지 두 곳의 대학병원에서 치료한 94례의 거대세포종 중 보조요법으로 전기소작술을 시행하였던 47례를 대상으로 하였다. 수술방법은 종양부위의 피질골에 창을 충분한 크기로 내고, 큐렛과 speed bur를 이용한 철저한 소파술 후 Bovie로 전기 소작술을 시행하였고, 추시 환자의 의무기록과 방사선 사진들을 조사하여 임상적 및 종양학적 결과를 조사하였다. 결과: 평균 44개월의 추시 기간 중 국소재발은 8례(17%)에서 있었고, 폐전이는 1례에서 발견 되었다. Bovie를 이용한 전기소작술로 인한 합병증 또한 1례(화농성 슬관절염)에서 있었다. 결론: Bovie를 이용한 전기소작술은 거대세포종의 수술 중 사용하는 다른 보조요법에 비하여 비교적 간편하면서도, 재발율이 다른 방법에 비하여 높지 않다는 점에서 유용한 방법이라고 사료된다.
척추의 거대 세포종은 진단이 어려운 경우가 많고, 고도의 악성도로 인해서 수술이 불가능한 경우가 많다. 척추의 거대 세포종은 높은 재발율과 함께 척수의 기계적 압박 가능성으로 인해 방사선 치료가 근간이었으나, 최근에는 근치적 절제술과 함께 기구를 이용한 전후방 고정술을 시행 하여 좋은 결과를 보고 하고있다. 본 정형외과학교실에서는 경부 동통을 유발하며 제3경추를 침범한 거대세포종에 대해서 근치적 절제술과 함께 후방 기기술을 통한 융합을 시행 하였으며, 추시 관찰상 우수한 치료 결과를 보였기에 문헌 고찰과 함께 보고하는 바이다.
지방육종은 연부 조직 종양 중 가장 흔한 종양 중 하나로 알려져 있다. 주로 50세 이상의 노년층에서 주로 발생하는 것으로 알려져 있고, 사지에서 발생할 경우 근위부에서 발생한다. 저자들은 67세 남자의 좌측 대퇴부의 거대 지방육종을 변연절제술을 이용한 종양 적출술로 치료하였다. 다른 부위로의 전이는 없었으며, 종양은 변연절제에 의해 성공적으로 적출 하였으며, 종양적출 후 6개월간 재발하지 않았다. 환자의 신장은 153 cm이며, 체중은 43 kg인데 반하여 종양은 $34{\times}20{\times}9\;cm$, 2.82 kg이였다. 환자의 신장과 체중에 비하여 종양은 매우 거대하였으며, 조직학적 검사상 잘 분화된 지방육종(well-differentiated liposarcoma)으로 판명되었다. 저자들은 조직학적 분화도와 크기에 관련된 증례가 많지 않고 이에 따른 치료 방법이 명확하지 않다고 생각되어 변연절제를 이용한 종양 적출술로 치료한 잘 분화된 거대지방육종 1례를 경험하였기에 문헌 고찰과 함께 보고하는 바이다.
정부 R&D성과의 질적 수준을 제고하고 중장기 국가 재정사업의 효율성을 높이기 위한 각 연구 기관의 시도들이 있어 왔다. 연구사업의 발굴, 기획 및 수행에 있어 효과적인 정부 R&D 예산의 배분, 우선순위를 도출, 기술개발 전략 수립을 하는 것이 매우 중요해지고 있다. 정부 재정사업인 국가 R&D사업은 국가 기간산업을 활성화하고 경제발전을 수반할 수 있는 중요한 모멘텀으로서의 역할을 하고 있다. 또한, 국가 R&D사업의 한 축인 거대과학은 최첨단 기술의 개발과 미래성장동력의 발굴이라는 대명제로 그 중요성이 강조되고 있다. 거대과학 연구는 그 분야의 특수성으로 인해 대학의 과학자, 공공 연구기관의 연구원, 기업의 엔지니어가 함께 참여하여야 하고 대규모 국가 예산을 동원하는 과학 연구 사업이다. 이는 대규모 예산을 기반으로 하고 있기에 집중적 투자가 수반된다면 단기적으로 기초과학의 발전을 이뤄낼 수 있다. 이것은 산업발전에 밑거름이 되어 그 분야 자체로 하나의 산업생태계를 구성하고 요소 기술들의 응용으로 파생기술이 전파된다면 새로운 신산업 창출 등 국가산업에 많은 혜택을 줄 수 있다. 하지만 많은 인력과 대규모 투자 그리고 중장기 프로젝트라는 특성으로 인해 실패 가능성도 높아 전략적 선택 및 추진이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 거대과학의 기술개발전략의 수립을 위하여 중이온 입자가속기 핵심부품 국산화 전략수립 사례를 중심으로 효율적인 R&D추진 방안을 도출해보고자 한다. 또한, 논문, 특허를 기반으로 한 3P분석을 통하여 중이온 가속기 핵심부품의 국산화 전략을 제안하고, 추진 우선순위 및 전략을 제시하고자 한다.
최근 공구산업은 산업 발전으로 공구의 사용 환경이 가혹화 되고, 첨단산업용 특수합금들이 발달하면서 이를 가공할 수 있는 새로운 절삭공구소재들이 개발되어지고 있다. 또한 고성능 절삭공구는 공구소재보다 코팅개발이 상대적으로 더욱 효과적이기 때문에 코팅 기술 개발이 활발히 진행되고 있다. 최근 일본에서는 새로운 코팅층 물질 개발보다는 기존의 코팅물질을 조합하거나 개량하여 성능을 향상시키는 추세이며, 이는 현재 공구산업의 효율적인 개발방향을 제시하고 있다. 기존의 빗각 증착은 기판의 각도를 변경하여 증기가 기판에 비스듬하게 입사하도록 조절하여 코팅하는 기술로 박막의 조직을 다양하게 제어하는 것이 가능하며, 구조 제어를 통한 완전화 박막을 이용한 one-batch 다기능 구현을 위하여 많은 연구가 진행되고 있다. 가공이 까다로운 소재를 가공하기 위한 공구에 적용하기 위해서 Al의 함량이 높은 AlTiN 소재가 개발되어 적용되고 있으며, 이 소재는 공구의 수명향상을 위한 표면처리 소재로 각광을 받고 있다. 본 연구에서는 음극아크 증착 시 거대입자가 박막에 증착되어 결함을 만들기 때문에 그 밀도를 낮추기 위해서 음극 아크 증착을 이용하여 공정 변화에 따른 AlTiN 박막의 표면형상을 관찰하고 특성을 평가하였다. 또한 빗각 증착을 적용하여 제작한 AlTiN 박막의 특성을 평가하였다. 고 함량의 AlTi합금 타겟을 음극 아크 소스에 장착하여 AlTiN 박막을 코팅하였다. 시편은 스테인리스강판(SUS304)과 초경(tungsten carbide; WC)을 사용하였다. 음극 아크 소스에 인가되는 전류가 낮을수록 AlTiN 박막 표면에 거대입자의 밀도가 낮아졌으며, 기판 전압과 공정압력이 높을수록 AlTiN 박막의 표면에 존재하는 거대입자의 밀도가 낮아지는 경향을 보였다. 이를 통하여 거대입자밀도를 낮추는 기초공정을 도출하였다. AlTiN 박막 제작 시 빗각을 적용한 결과 $60^{\circ}$의 빗각을 적용한 다층 박막에서 상대적으로 가장 높은 경도 값을 보였다. 본 연구를 통해 음극 아크 증착을 이용하여 거대입자의 밀도가 낮은 박막을 제작할 수 있는 공정을 도출하였고, 빗각증착을 적용하면 경도가 향상되는 결과를 확인하였다.
국소형 거대 세포종은 주로 지 관절의 활액막에서 호발하는 것으로 알려져 있으며 슬관절 내에서는 드물게 발생하는 것으로 알려져 있다. 병리학적으로 다핵의 거대 세포를 특징적으로 가지는 질환으로 완전 절제 시 재발율은 낮다. 슬관절 내에 발생하는 경우 무증상에서 간헐적 잠김 증상까지 다양하게 나타날 수 있으며, 관절경적으로 완전 절제가 가능하나 불완전 절제 시 45%까지 재발하는 것으로 보고되고 있다. 저자들은 후방 십자 인대의 전연에 발생한 거대 세포종 1예를 관절경 하에서 절제 후 병리학적으로 확진하여 이를 보고하고자 한다.
관계 추출 태스크는 주어진 텍스트로부터 두 개체 간의 적절한 관계를 추론하는 작업이며, 지식 베이스 구축 및 질의응답과 같은 응용 태스크의 기반이 된다. 최근 자연어처리 분야 전반에서 생성형 거대 언어모델의 내재 지식을 활용하여 뛰어난 성능을 성취하면서, 대표적인 정보 추출 태스크인 관계 추출에서 역시 이를 적극적으로 활용 가능한 방안에 대한 탐구가 필요하다. 특히, 실 세계의 추론 환경과의 유사성에서 기인하는 저자원 특히, 제로샷 환경에서의 관계 추출 연구의 중요성에 기반하여, 효과적인 프롬프팅 기법의 적용이 유의미함을 많은 기존 연구에서 증명해왔다. 따라서, 본 연구는 한국어 관계 추출 분야에서 거대 언어모델에 다각적인 프롬프팅 기법을 활용하여 제로샷 환경에서의 추론에 관한 비교 연구를 진행함으로써, 추후 한국어 관계 추출을 위한 최적의 거대 언어모델 프롬프팅 기법 심화 연구의 기반을 제공하고자 한다. 특히, 상식 추론 등의 도전적인 타 태스크에서 큰 성능 개선을 보인 사고의 연쇄(Chain-of-Thought) 및 자가 개선(Self-Refine)을 포함한 세 가지 프롬프팅 기법을 한국어 관계 추출에 도입하여 양적/질적으로 비교 분석을 제공한다. 실험 결과에 따르면, 사고의 연쇄 및 자가 개선 기법 보다 일반적인 태스크 지시 등이 포함된 프롬프팅이 정량적으로 가장 좋은 제로샷 성능을 보인다. 그러나, 이는 두 방법의 한계를 지적하는 것이 아닌, 한국어 관계 추출 태스크에의 최적화의 필요성을 암시한다고 해석 가능하며, 추후 이러한 방법론들을 발전시키는 여러 실험적 연구에 의해 개선될 것으로 판단된다.
ChatGPT는 2022년 11월에 서비스를 시작한 후 급격하게 사용자 수가 늘어나며 인공지능의 역사에서 큰 전환점을 가져올 정도로 사회 곳곳에 많은 영향을 미치고 있다. 특히 ChatGPT와 같은 거대언어모델의 추론 능력은 프롬프트 엔지니어링 기법을 통해 빠른 속도로 그 성능이 발전하고 있다. 인공지능을 워크플로우에 도입하려고 하는 기업이나 활용하려고 하는 개인에게 이와 같은 추론 능력은 중요한 요소로 고려될 수 있다. 본 논문에서는 거대언어모델에서 추론을 가능하게 한 문맥내 학습에 대한 이해를 시작으로 하여 프롬프트 엔지니어링의 개념과 추론 유형 및 벤치마크 데이터에 대해 설명하고, 이를 기반으로 하여 최근 거대언어모델의 추론 성능을 급격히 향상시킨 프롬프트 엔지니어링 기법들에 대해 조사하고 발전과정과 기법들 간의 연관성에 대해 상세히 알아보고자 한다.
스마트 그리드에서 전력 시스템을 효과적으로 운영하기 위해서는 전력 수요량을 정확히 예측하는 것이 중요하다. 최근 기계학습 기술의 발달로, 인공지능 기반의 전력 수요량 예측 모델이 활발히 연구되고 있다. 하지만, 기존 모델들은 모든 입력변수를 수치화하여 입력하기 때문에, 이러한 수치들 사이의 의미론적 관계를 반영하지 못해 예측 모델의 정확도가 하락할 수 있다. 본 논문은 입력 데이터에 대하여 거대언어모델을 통해 추출한 특징을 이용하여 단기 전력 수요량을 예측하는 기법을 제안한다. 먼저, 입력변수를 문장 형식의 프롬프트로 변환한다. 이후, 가중치가 동결된 거대언어모델을 이용하여 프롬프트에 대한 특징을 나타내는 임베딩 벡터를 도출하고, 이를 입력으로 받은 모델을 학습하여 예측을 수행한다. 실험 결과, 제안 기법은 수치형 데이터에 기반한 예측 모델에 비해 높은 성능을 보였고, 프롬프트에 대한 거대언어모델의 주의집중 가중치를 시각화함으로써 예측에 있어 주요한 영향을 미친 정보를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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