• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.101-123
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• 2013

최근 경제 패러다임의 변화로 인해 기업이 글로벌 경쟁우위 및 미래 성장동력 확보하기 위해서는 기술과 경영을 통합적으로 이해할 수 있는 학제적 지식을 바탕으로 기술연구의 동향을 파악하고 융합기술 및 유망기술 예측하여 지속적 혁신, 핵심역량 강화, 핵심기술 보유, 기술 융합 등을 통해 새로운 가치를 창출할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 기술경영관련 연구의 거시적인 흐름을 분석하기 위해 동시단어 분석기반의 계량서지학적 방법론을 사용하였다. 즉, 최근 10년 동안 기술경영분야의 주요 해외 저널에 게재된 논문의 키워드를 수집한 다음, 빈도 분석, 초기 키워드 네트워크의 구조 분석, 시간이 지남에 따른 새로 생성된 키워드의 선호적 연결 및 성장 분석, 전체 네트워크에 대한 컴포넌트 분석 및 중심성 분석을 수행하였다. 이를 통해 기술경영분야의 논문에 대한 구체적인 연구 주제를 파악할 수 있고, 이들 간의 관계를 파악함으로써, 학제적 연구와 통섭을 위한 구체적인 연구주제들의 조합을 제시할 수 있다. 본 연구결과를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 논문 별 키워드는 1개~23개의 분포를 지니고 있으며, 평균적으로 논문 당 4.574개의 키워드가 있다. 또한 키워드 중 90%가 10년 동안 3번 이하로 사용되었다. 특히 1번만 사용된 키워드는 약 75%의 비중을 차지하고 있음을 확인하였다. 둘째, 키워드 네트워크는 좁은 세상 네트워크 및 척도 없는 네트워크의 특징을 따르고 있음을 확인하였다. 특히 기술경영관련 논문에 사용된 키워드 중 소수의 키워드의 독점화 경향이 높음을 확인할 수 있었다. 셋째, 선호적 연결 및 성장 분석을 통해 기술경영분야의 키워드는 시간이 지남에 따라 선호적 연결을 통한 생존과 소멸 과정에 의해 부익부 빈익빈 현상이 고착되고 있고 있음을 확인하였다. 또한 신규 키워드의 선호적 연결 정도 분석을 통해 신규 연구분야 또는 새로운 연구영역을 창출할 가능성이 있는 키워드 관련 연구 주제에 대한 관심이 시간이 지남에 따라 증가하다가 일정 시점이 지나면 감소함을 확인하였다. 넷째, 컴포넌트 분석 및 중심성 분석을 통해 기술경영관련 연구 동향을 확인하였다. 특히 중심성 분석을 통해 Innovation(혁신), R&D(연구개발), Patent(특허), Forecast(예측), Technology transfer(기술이전), Technology(기술), SME(중소기업) 등의 키워드가 연결중심성, 매개중심성, 근접중심성이 높음을 확인하였다. 본 연구의 분석결과는 기술경영의 연구 동향, 타 학문과의 통섭 및 신규 연구주제 선정 시 참고할 수 있는 유용한 정보로 활용될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.73-85
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• 2013

정보기술의 비약적 발전에 힘입어, 오늘날 기업들은 지금까지 축적한 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공하는 것에 많은 관심을 가지고 있다. 고객에게 소구하는 맞춤형 서비스를 효과적으로 제공하기 위해서는 우선 그 고객이 처한 상태나 상황을 정확하게 인지하는 것이 중요하다. 특히, 고객에게 서비스가 전달되는 이른바 진실의 순간에 해당 고객의 감정 상태를 정확히 인지할 수 있다면, 기업은 더 양질의 맞춤형 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 이와 관련하여 사람의 얼굴과 행동을 이용하여 사람의 감정을 판단하고 개인화 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구는 좀 더 미세하고 확실한 변화를 통해 정확하게 감정을 판단할 수 있지만, 장비와 환경의 제약으로 실제 환경에서 다수의 관객을 대상으로 사용하기에는 다소 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 Plutchik의 감정 분류 체계를 기반으로 사람들의 행동을 통해 감정을 추론해내는 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 콘텐츠에 의해 유발된 사람들의 감정적인 변화를 사람들의 행동 변화를 통해 판단하고 예측하는 모형을 개발하고, 4가지 감정 별 행동 특징을 추출하여 각 감정에 따라 최적화된 예측 모형을 구축하는 것을 목표로 한다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 감정 자극영상을 제공하고 그 신체 반응을 수집하였으며, 사람들의 신체 영역을 나누었다. 특히, 모션캡쳐 분야에서 널리 쓰이는 차영상 기법을 적용하여 사람들의 제스쳐를 추출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 데이터의 타임프레임 셋을 20, 30, 40 프레임의 3가지로 설정하고, 데이터를 학습용, 테스트용, 검증용으로 구분하여 인공신경망 모형을 통해 학습시키고 성과를 평가하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 데이터를 이용하여 제안 모형을 구축하고 평가한 결과, 프레임셋에 따라 예측 성과가 변화함을 알 수 있었다. 감정 별 최적 예측 성과를 보이는 프레임을 확인할 수 있었는데, 이는 감정에 따라 감정의 표출 시간이 다르기 때문인 것으로 판단된다. 이는 행동에 기반한 제안된 감정예측모형이 감정에 따라 효과적으로 감정을 예측할 수 있으며, 실제 서비스 환경에서 사용할 수 있는 효과적인 알고리즘이 될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.141-154
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• 2019

인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.27-42
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• 2020

인터넷이라는 가상 공간을 활용함으로써 물리적 공간의 제약을 갖는 오프라인 쇼핑의 한계를 넘어선 온라인 쇼핑은 다양한 기호를 가진 소비자를 만족시킬 수 있는 수많은 상품을 진열할 수 있게 되었다. 그러나, 이는 역설적으로 소비자가 구매의사결정 과정에서 너무 많은 대안을 비교 평가해야 하는 어려움을 겪게 함으로써 오히려 상품 선택을 방해하는 원인이 되기도 한다. 이런 부작용을 해소하기 위한 노력으로서, 연관 상품 추천은 수많은 상품을 다루는 온라인 상거래에서 소비자의 구매의사결정 과정 중 정보탐색 및 대안평가에 소요되는 시간과 노력을 줄여주고 이탈을 방지하며 판매자의 매출 증대에 기여할 수 있다. 연관 상품 추천에 사용되는 연관 규칙 마이닝 기법은 통계적 방법을 통해 주문과 같은 거래 데이터로부터 서로 연관성 높은 상품을 효과적으로 발견할 수 있다. 하지만, 이 기법은 거래 건수를 기반으로 하므로, 잠재적으로 판매 가능성이 높을지라도 충분한 거래 건수가 확보되지 못한 상품은 추천 목록에서 누락될 수 있다. 이렇게 추천 시 제외된 상품은 소비자에게 구매될 수 있는 충분한 기회를 확보하지 못할 수 있으며, 또 다시 다른 상품에 비해 상대적으로 낮은 추천 기회를 얻는 악순환을 겪을 수도 있다. 본 연구는 구매의사결정이 결국 상품이 지닌 속성에 대한 사용자의 평가를 기반으로 한다는 점에 착안하여, 추천 시 상품의 속성을 반영하면 소비자가 특정 상품을 선택할 확률을 좀더 정확하게 예측할 수 있다는 점을 추천 시스템에 반영하기 위한 목적으로 수행되었다. 즉, 어떤 상품 페이지를 방문한 소비자는 그 상품이 지닌 속성들에 어느 정도 관심을 보인 것이며 추천 시스템은 이런 속성들을 기반으로 연관성을 지닌 상품을 더 정교하게 찾을 수 있다는 것이다. 상품의 주요 속성의 하나로서, 카테고리는 두 상품 간에 아직 드러나지 않은 잠재적인 연관성을 찾기에 적합한 대상이 될 수 있다고 판단하였다. 본 연구는 연관 상품 추천에 상품 간의 연관성뿐만 아니라 카테고리 간의 연관성을 추가로 반영함으로써 추천의 정확도를 높일 수 있는 예측모형을 개발하였고, 온라인 쇼핑몰로부터 수집된 주문 데이터를 활용하여 이루어진 실험은 기존 모형에 비해 추천 성능이 개선됨을 보였다. 실무적인 관점에서 볼 때, 본 연구는 소비자의 구매 만족도를 향상시키고 판매자의 매출을 증가시키는 데에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.57-78
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• 2020

인터넷의 발달로, 소비자들은 이커머스에서 손쉽게 상품 정보를 확인한다. 이때 활용되는 상품 리뷰는 사용자 경험을 토대로 작성되어 구매의사결정의 효율성을 높일 뿐만 아니라 상품 개발에 도움을 주기도 한다. 하지만, 방대한 양의 상품 리뷰에서 관심있는 평가차원의 세부내용을 파악하는 데에는 많은 시간과 노력이 소비된다. 예를 들어, 노트북을 구매하려는 소비자들은 성능, 무게, 디자인과 같은 평가차원에 대해 각 차원별로 비교 상품의 평가를 확인하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 상품 리뷰에서 다차원 상품평가 점수를 자동적으로 생성하는 방안을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 방안은 크게 2단계로 구성된다. 사전준비 단계와 개별상품평가 단계로, 대분류 상품군 리뷰를 토대로 사전에 생성된 차원분류모델과 감성분석모델이 개별상품의 리뷰를 분석하게 된다. 차원분류모델은 워드임베딩과 연관분석을 결합함으로써 기존 연구에서 차원과 단어들의 관련성을 찾기 위한 워드임베딩 방식이 문장 내 단어의 위치만을 본다는 한계를 보완한다. 감성분석모델은 정확한 극성 판단을 위해 구(phrase) 단위로 긍부정이 태깅된 학습데이터를 구성하여 CNN 모델을 생성한다. 이를 통해, 개별상품평가 단계에서는 구 단위의 리뷰에 준비된 모델들을 적용하고 평가차원별로 종합함으로써 다차원 평가점수를 얻을 수 있다. 본 논문의 실험에서는 대분류 상품군 리뷰 약 260,000건으로 평가모델을 구성하고, S사와 L사의 노트북 리뷰 각 1,011건과 1,062건을 실험데이터로 활용한다. 차원분류모델은 구로 분해한 개별상품 리뷰를 6개 평가차원으로 분류했고, 기존 워드임베딩 방식보다 연관분석을 결합한 모델의 정확도가 13.7% 증가했음을 볼 수 있었다. 감성분석모델은 문장보다 구 단위로 학습한 모델이 평가차원을 면밀히 분석함으로써 29.4% 더 높은 정확도를 보임을 확인했다. 본 연구를 통해 판매자, 소비자 모두가 상품의 다차원적 비교가 가능하다는 점에서 구매 및 상품 개발에 효율적인 의사결정을 기대할 수 있다.

• 대한핵의학회지
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• 제36권4호
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• pp.244-254
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• 2002

목적: 이번 연구는 두 명의 경험 있는 핵의학과 의사에 의하여 정상이라고 판독된 뇌 혈류 단일광자방출전신화단층촬영 영상에서 사용한 방사성의약품에 따라 혈류 분포에 차이가 있는지를 통계적 파라미터 지도를 사용하여 분석하여 보았다. 대상 및 방법: 정상이라고 판독된 뇌 혈류 단일광자방출전산화단층촬영 53 증례를 후향적으로 분석하였고, 그 중 32증례는 Tc-99m ECD를 방사성의약품으로 사용하였으며 나머지 21 증례는 Tc-99m HMPAO를 방사성의약품으로 사용하여 획득한 영상이었다. 모든 뇌 혈류 단일광자방출전산화단층촬영 영상은 통계적 파라미터 지도 분석에 적합하도록 미리 표준화 시킨 후 분석을 시행하였고 분석결과 통계적으로 두 그룹간에 corrected P value가 0.05 이하인 경우에 서로 의미 있는 차이라고 해석하였다. 결과: 정상으로 판독된 뇌 혈류 단일광자방출전산화단층촬영 중에서도 방사성의약품을 어느것을 사용하느냐에 따라 분명한 혈류 분포의 차이를 나타내었다. Tc-99m ECD를 사용한 뇌 혈류 단일광자방출전산화단층촬영에서는 Tc-99m HMPAO를 사용하였을 때 보다 전두엽, 측두엽, 후두엽, 기저핵, 시상 및 소뇌의 상부 등 광범위한 부위에서 높은 혈류분포를 보였으며 반대로 Tc-99m HMPAO를 방사성의약품으로 사용한 경우에는 Tc-99m ECD를 사용하였을 경우보다 전두엽의 피질하 부위, 측두엽 일부 및 소뇌의 하부 등 국소적인 부위에서 상대적으로 증가된 혈류분포가 관찰되었다. 결론: 통계적 파라미터 지도를 사용하여 분석하여 본 결과 정상으로 판독된 뇌 혈류 단일광자방출전산화단층촬영에서 사용된 방사성의약품에 따라 유의한 혈류분포의 차이를 나타내었다. 따라서 뇌 혈류를 평가하는데 있어서는 어떠한 방사성 의약품을 사용하였는가를 반드시 고려하여야 한다.손상 환자들의 정신의학적 후유 장애에서 임상심리평가에 보조적 역할을 한다.n{\pm}S.D.$) 이다. 결론적으로 기존의 신장깊이를 구하는 여러 방법들과는 달리 본 연구를 통해 핵의학 영상만으로도 개인차가 고려된 신장깊이를 얻어낼 수 있게 되었다. 결론: 이 연구를 통해 도출된 신장깊이 계산 방정식을 이용하여 구한 신장깊이는 방사성동위윈소 주입 후 감마카메라를 이용하여 집적된 계수를 이용하여 구하는 것이 되므로 개개인의 개인차는 물론 좌신과 우신에 따른 차이도 고려될 수 있다. 더 나아가 이연구에서 개발된 신장깊이 계산 프로그램의 임상 응용에서의 적용을 위해서는 신장에 도달하는 방사성 동위윈소의 방사능양과 효율적일 관심영역 크기에 대한 연구가 이루어지며 좀더 정확하고 개인차가 고려된 신장깊이가 계산될 것이라고 사료된다.발한 핵의학 영상의 정량적 분석을 통한 신장기능 분석 프로그램을 사용하여 신장 기능을 분석한 결과, 타당성 있는 결과를 도출하여 그 유용성을 입증하였다. 이 개발 프로그램은 좀 더 다양한 임상응용 목적의 분석기능을 사용자가 직접 개발, 추가하기가 용이하여 기존 상용 프로그램보다 연구적 활용범위가 크다고 사료된다.2.2{\pm}0.4\;(1.6{\sim}3.2){\mu}g/ml$와 $1.4{\pm}0.2\;(0.8{\sim}1.6){\mu}g/ml$로서(p=0.16), 표준균주 3종 모두에서 Infecton의 MBC 또한 ciprofloxacin에 비해 $2{\sim}4$배가 높았다. 결론: Tc-99m Infecton은 ciprofloxacin 보다는 약하였지만 표준균주에 대해 생체외 항균력을 보였다.를 보였고 또한 다변량분석에서 휴식기의 관류지수는 좌심실 확장을 예측할 수 있는 유일한 지표였다. 또한 작은 수의

• Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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• 제42권4호
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• pp.301-306
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• 2008

목적: 최근 조기건강검진에 대한 관심의 고조와 환경의 변화로 분화 갑상선암 진단 후 갑상선제거수술 및 고용량 방사성옥소 치료가 필요한 환자가 증가하고 있다. 저자들은 분화 갑상선암으로 진단 받고 갑상선제거 수술을 받은 환자에서 최초 고용량 방사성옥소 치료시 적절한 투여용량을 결정하는데 있어 병리적 병기소견이나 혈청 갑상선 글로불린치가 I-123 전신 스캔을 대신할 수 있는지를 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 갑상선 전절제술과 중앙 및 주변 림프절 제거술 후에 분화 갑상선암으로 진단 받은 환자 중에서 1차 고용량 방사성옥소 치료 전에 I-123 전신스캔을 시행한 58명(남:녀=13:45, 나이 $44.5{\pm}11.5$세)을 대상으로 하였다. 병리적 병기(T, N stage)는 2002 AJCC 기준에 따라 구분하였으나 나이에 따른 분류는 하지 않았다. 갑상선호르몬 중지 후 혈청 갑상선자극호르몬, 갑상선 글로불린과 갑상선글로불린항체 측정 및 I-123전신 및 국소영상(5 mCi 경구투여 후 24시간)을 얻었다. I-131 방사성옥소 치료는 I-123 스캔 결과에 따라 100 mCi에서 250 mCi 용량으로 시행하고, 치료용량과 병리적 병기, 혈청 갑상선글로불린치와의 관계를 비교하였다. 결과: I-131을 사용한 고용량 방사성옥소 치료는 5명(8.6%)에서 100 mCi, 43명(74.1%)에서 150 mCi, 6명(10.3%)에서 180 mCi. 3명(5.2%)에서 200 mCi, 1명(1.7%)에서 250 mCi로 각각 시행하였다. 병리적 병기에 따른 방사성옥소 치료용량은 stage I (n=9) $154{\pm}25\;mCi$, stage II (n=4), $175{\pm}50\;mCi$, Stage III (R=38); $149{\pm}21\;mCi$, Stage IV (n=7); $161{\pm}20\;mCi$을 보여 병리적 병기 증가와 치료용량 증가와는 유의한 상관성은 없었다. (p=0.169) 혈청 갑상선글로불린치에 따른 방사성옥소 치료용량은 2 ng/mL를 보인 군에서 $149{\pm}26 \;mCi$, 2 ng/mL이상 5 ng/mL 미만을 보인 군에서 $156{\pm}17\;mCi$, 5 ng/mL이상 10 ng/mL 미만을 보인 군에서 $156{\pm}13\;mCi$, 10 ng/mL이상 50 ng/mL 미만을 보인 군에서 $147{\pm}24 \;mCi$, 50 ng/mL이상을 보인 군에서 $175{\pm}42\;mCi$를 보여 혈청 갑상선글로불린치와 방사성옥소치료용량과는 유의한 상관성이 없었다. (p=0.252) 결론: 분화 갑상선암으로 갑상선 전절제술 후에 최초 고용량 방사성옥소 치료용량을 결정하는데 병리적 병기나 혈청 갑상선글로불린 수치가 I-123 전신 스캔을 대신하기는 어려울 것으로 생각된다.

• 핵의학기술
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• 제24권1호
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• pp.27-32
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• 2020

사구체 여과율은 신 기능의 평가와 신 질환의 경과 관찰에 중요한 지표다. 현재 임상에서 사구체 여과율을 측정하는 방법은 크게 혈청 크레아티닌 수치와 ^99mTc-DTPA을 이용해서 계산하는 검사가 유용하게 이용되고 있다. Gates 공식이 발표된 이후, ^99mTc-DTPA Renal Dynamic Scan 검사시 이를 적용해 GFR을 감마카메라 장비를 이용하여 측정하고 있다. 본 논문의 목적은 Gates 공식을 적용해 사구체 여과율을 측정할 때 동위원소의 용량 변화, Matrix Size 변경에 따른 사구체 여과율을 분석해 보고자 한다. 본원에서 ^99mTc-DTPA Renal Dynamic Scan 검사를 받은 성인 환자 5명 (환자나이 = 62 ± 5, 남자 3명, 여자 2명)의 결과를 분석하였다. ^99mTc-DTPA 15 mCi를 환자의 정맥에 순간 주사 후 21분간 동적 영상을 획득하였다. Activity, Matrix Size 변화에 따라 사구체 여과율을 평가하기 위해 2-3분 구간의 양쪽 신장과 조직에 관심 영역을 설정 후 총 계수를 측정하였다. Detector와 Table 간의 거리는 30cm로 유지하였고, 동위원소의 용량 변화 평가를 위해 Pre Syringe(PR)의 용량을 15, 20, 25, 30 mCi로 설정하였고, Post Syringe(PO)의 용량을 1, 5, 10, 15 mCi로 각각 설정하였다. 그리고 각각의 Matrix size를 32 × 32, 64 × 64, 128 × 128, 256 × 256, 512 × 512, 1024 × 1024로 변경하여 값을 비교 평가하였다. Matrix Size에서 동위원소의 용량이 증가할수록 사구체 여과율의 차이는 최대 52.95%에서 최소 16.67%로 점차 감소하였다. Matrix size 변화에 따른 사구체 여과율 값은 128에서 256, 256에서 512, 512에서 1024로 변경 시 2.4%, 0.2%, 0.2%로 유사하게 나타났으나, 32에서 64, 64에서 128로 변경 시 54.3 %, 39.43%로 GFR 값의 차이가 발생하였다. 마지막으로, 현재 사용 중인 256 Matrix, Pre syringe 15 mCi의 GFR 값을 기준으로 32 Matrix, Pre Syringe 15 mCi, Post Syringe 1 mCi 조건에서 82%로 가장 큰 차이가 발생하였고, 64 Matrix, Pre Syringe 30 mCi, Post Syringe 15 mCi의 조건에서 0.2%로 유사한 결과 값을 나타내었다. 본 논문을 통해 ^99mTc-DTPA Renal Dynamic Scan에서 Gates 공식을 이용해 사구체 여과율을 측정할 때, 동위원소의 용량과 Matrix Size 변화에 따라 사구체 여과율 측정에 영향이 있음을 확인하였다. 그러므로 각 병원에서 이를 적용해 GFR을 측정할 때 적절한 Parameter를 적용해서 검사의 유용성을 높아야 한다고 생각한다.

• Journal of Hospice and Palliative Care
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• 제6권1호
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• pp.22-33
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• 2003

목적 : 본 연구는 국내 암성통증관리지침이 제시된 후 환자들의 통증관리에 대한 만족도, 만족 및 불만족 요인, 통증관리전략을 규명하여 앞으로의 통증관리에 있어 의료인이 지향해야할 세부적인 방향을 제시하기 위함이다. 방법 : 2002년 7월부터 11월까지 서울소재 2개 대학병원 혈액종양내과에 입원 또는 외래치료중인 암환자 59명을 대상으로 하였으며, 미국통증학회의 Patient Outcome Questionnaire(APS-POQ) 및 여러 선행연구를 참고로 연구자들이 구성한 설문지 및 의무기록 열람을 통해 자료를 수집하여 분석한 조사연구이다. 결과 : 1) 대상자의 특성 : 연구대상자의 24시간 동안 가장 심했을 때 통증 평균은 6.74점($0{\sim}10$점 범위), 24시간 평균 통증의 평균은 3.80점이었으며, 통증조절이 이루어진 후 느낀 통증의 정도는 평균 2.93점이었다. 일상 생활에 지장을 주는 정도 합계 평균은 $25.03{\pm}12.82$점($0{\sim}50$점 범위)으로 중등도의 지장을 느끼고 있었으며, 통증에 대한 환자의 염려 항목 중 3점 이상($0{\sim}5$점 범위)인 항목은 질병악화, 중독, 그리고 내성에 대한 항목이었다. 2) 암성통증관리현황 : 진통제를 적절히 복용하고 있는 대상자는 66.1%(39명)이었다. 대상자의 33.9%만 통증조절을 위해 약물이외의 간호중재방법을 사용한 적이 있었고, 의료진으로부터 통증관리에 대한 교육을 받아본 대상자도 35.6%로 나타났다. 3) 통증관리에 대한 환자의 만족도 및 그 이유 : 통증관리에 대한 평균 만족 정도는 $4.19{\pm}1.14$ ($1{\sim}6$점 범위)이었으며, 72.9%(43명)의 대상자가 만족한다고 응답했다. 불만족 하는 이유는 '통증조절 후에도 통증이 감소되지 않았다' '통증을 호소했을 때 빨리 혹은 시기적절하게 대처해주지 않았다', '환자가 통증을 호소할 때, 무관심하며 형식적으로 대했다', '약물 투여방법, 작용시간, 부작용 등 통증 관리에 대한 정보제공이 없었다' 이었으며, 만족하는 이유는 '통증조절 후 통증이 감소했다', '통증을 호소할 때 의료진이 관심을 가져주었다', '의사나 간호사가 신속하게 통증조절을 해주었다' '의사를 신뢰하기 때문' 이었다. 4) 암성통증관리의 만족 또는 불만족에 영향을 미치는 요인 : 만족 집단과 불만족 집단의 통증정도 및 일상생활에 지장을 미치는 정도에 있어서 두 그룹간 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 통증관리에 대한 환자의 염려 항목 중 '훌륭한 환자는 통증을 호소하지 않는 자이다'에 있어서 만족 집단의 평균점수가 불만족 집단의 평균점수보다 통계적으로 매우 유의하게 높았다. 결론 : 선행연구들에 비해 암환자의 통증관리에 대한 만족도는 증가하였으나 아직도 30%정도의 대상자는 만족하지 못하는 것으로 나타났다. 암환자의 통증 관리에 대한 만족도 향상을 위해 통증관련 약물, 통증 완화를 위한 간호중재방법 및 환자들의 통증과 관련된 잘못된 지식을 개선하는 내용이 포함된 환자교육이 절실히 요구된다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제32권6호
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• pp.470-476
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• 2017

시중 유통 중인 곡류, 콩류, 견과류, 종실류 등 134건에 대하여 8종의 곰팡이독소를 LC-MS/MS를 이용하여 동시 분석하였다. 전체 시료 중 22건에서 fumonisin $B_1$, $B_2$, zearalenone, ochratoxin A 등 4종이 검출되어 16.4%가 곰팡이독소에 오염된 것으로 나타났으며 독성이 강한 aflatoxin $B_1$, $B_2$, $G_1$, $G_2$는 검출되지 않았다. 검출된 곰팡이독소 중 fumonisin ($B_1+B_2$)은 $0.48{\sim}560.2{\mu}g/kg$, zearalenone은 $0.22{\sim}28.6{\mu}g/kg$ 수준으로 검출되었고 평균 검출량은 fumonisin이 곡류 $49.3{\mu}g/kg$, 유지종실류 $10.1{\mu}g/kg$, zearalenone이 곡류 $1.9{\mu}g/kg$, 콩류 $1.5{\mu}g/kg$이었으며, ochratoxin A는 곡류에서 $0.08{\mu}g/kg$ 수준으로 검출되었다. 기장에서 검출된 ochratoxin A는 $4.8{\mu}g/kg$으로 기준치인 $5.0{\mu}g/kg$에 근접하여 검출되었는데 생산년도가 2016년인 것을 감안하면 상당히 높은 수준으로 지속적인 관심이 필요한 것으로 판단된다. 곰팡이독소가 검출된 나머지 품목은 2015년에 생산되었는데 특히 곡류 중 율무와 수수는 대부분의 시료에서 곰팡이독소가 검출됐으며 땅콩 및 견과류에서는 검출되지 않았다. 곰팡이독소가 검출된 품목의 검출빈도를 살펴보면 율무 66.7%, 수수 87.5%, 조 20%, 기장 20%로 곡류 중 약 27%가 독소에 오염된 것으로 나타났고, 콩류는 팥에서 60%가 검출되어 콩류 전체로는 12.5%가 오염됐으며 유지종실류는 깨에서 33.3%가 검출되어 유지종실류 전체로는 11.8%가 독소에 노출된 것으로 나타났다. 한편 곰팡이독소 중 fumonisin과 zearalenone이 동시에 검출된 품목은 율무 2건, 수수 3건이었으며 fumonisin이 검출된 경우 대부분의 시료에서 fumonisin $B_1$, $B_2$ 가 동시에 검출되었으나 율무, 조, 참깨 각 1건에서 fumonisin $B_1$만 검출되었다. 본 연구결과를 기초로 하여 산출한 1인 1일 노출량은 곡류의 경우 fumonisin $1.4{\times}10^{-2}{\mu}g/kgb\;.w./day$, zearalenone $5.6{\times}10^{-4}{\mu}g/kg\;b.w./day$, ochratoxin A $2.2{\times}10^{-5}ng/kg\;b.w./day$이었으며 콩류에서는 zearalenone $5.4{\times}10^{-5}{\mu}g/kg\;b.w./day$, 종실류는 $7.4{\times}10^{-5}{\mu}g/kg\;b.w./day$으로 이를 바탕으로 WHO/JECFA에서 제시한 자료를 바탕으로 PMTDI 대비 인체 노출량을 산출한 결과 fumonisin은 곡류 0.72% 종실류 0.004% zearalenone 곡류 0.11%, 콩류 0.01%에 해당하는 양이었으며 ochratoxin A는 PTWI 대비 0.14%, EC의 TDI 대비 0.45%로 검출된 곰팡이독소가 인체에 대한 유해할 가능성은 낮은 것으로 판단된다. 본 연구결과 곰팡이독소는 기준치 이내의 아주 적은 양 검출되었지만 기후 온난화로 인해 독성이 강한 곰팡이독소가 생성되기 쉬운 환경으로 변해가고 있어 농산물의 생산, 저장, 포장 과정에 이르기까지 보다 폭 넓은 연구가 이루어져 곰팡이독소로 인한 안전성 논란에 대비해야 할 것으로 판단된다.