In order to estimate the level of illness and the pattern of 2 week - prevalence of morbidity by demographic and socioeconomic factors among the inhabitants in Wando district which is located off the southern seashore from mainland Korea, the household interview survey was performed to the sample population selected by stratified proportional random sampling method from January 15 to 30, 1990 in Wan-do Gun, Chonnam province. The data were collected from 5,134 family members of 1,234 households which were 5.2% of total households of the area. The results observed were following: 1. The 2 week-prevalence was 12.1%. 2. There was no significant difference of 2 week-prevalence between male and female, and that was higher in lower income group and longer duration of residence group and larger number of household group.
최근 자신의 건강에 대한 관심이 고조되고 있는 반면, 현재 대부분 On-line에서 제공되는 진단 서비스 시스템은 질병 명을 이용하여 질병에 대한 처방이나 민간요법 등을 제시하고 있다. 이에 질병에 대해 전문지식이 부족한 일반인들이 이용하기에는 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 On-line에서 퍼지 ART 알고리즘을 이용하여 사용자가 제시한 증상을 바탕으로 이미 학습되어진 질병의 증상과 비교하여 신경망을 통해 유사도가 높은 상위 3개의 질병을 도출한다. 도출된 질병에 대해 질병의 전체적인 증상과 동의보감에서 제시한 민간요법을 결과로 출력한다. 질병 데이터베이스는 서울대학교에서 교육용으로 출판한 가정의학(家庭醫學)을 기초로 동의보감과 한방의학백과서적을 통해 한의학 전문의의 검증을 거쳐 생성하였다. 그리고 본 시스템은 전문의의 상담시스템을 지원한다. 전문의의 상담시스템을 이용하여 자택 및 직장에서 편리하게 전문의의 진료와 소견을 받을 수 있도록 하였다. 전문의 상담 시스템은 전문의가 서버에 접속한 상태에서 사용자의 진로 신청으로 연결되며, 텍스트 데이터 및 기존의 진료기록이 있다면 이를 기반으로 전문의의 진단을 유도하도록 한다. 제안된 한방 자가 진단 시스템을 한의학 전문의가 분석한 결과 기존의 질병 진단 시스템 보다 일반성이 개선된 것을 확인하였다.
본 연구는 데이터의 품질이 인공지능(AI) 성능에 미치는 영향을 검토한다. 이를 위해, 데이터 특성변수(Feature)의 유사도와 클래스(Class) 구성의 불균형을 고려한 모의실험(Simulation)을 통해 라벨링 오류 수준이 인공지능의 성능에 미치는 영향을 비교 분석하였다. 그 결과, 특성변수 간 유사성이 높은 데이터에서는 특성 변수 간 유사성이 낮은 데이터에 비해 라벨링 정확도에 더 민감하게 반응하였으며, 클래스 불균형이 증가함에 따라 인공지능 정확도가 급격히 감소되는 경향을 관찰하였다. 이는 인공지능 학습데이터의 품질평가 기준 및 관련 연구를 위한 기초자료가 될 것이다.
해부학적, 생리학적으로 인간과 유사한 특성을 지닌 돼지를 이용한 실험은 의학적 분야에서 폭넓게 이용되고 있다. 돼지에서 혈액의 일반적인 성상과 이화학적 수치는 의학적 연구 및 수의학적 치료에서도 중요한 부분으로 인정되고 있으나, 형질전환 돼지에 대한 연구는 미비한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 htPA 형질전환 돼지의 혈액을 이용한 일반성상 및 이화학적 성상을 비교 분석하여 형질전환 돼지에 대한 기초 자료로 활용하고자 조사하였다. 일반돼지 7(LY)두와 형질전환 돼지 8(LY)두의 혈액을 각각 분석하였다. 혈액의 일반 성상은 16종을 분석하였으며, 혈청을 이용한 이화학 분석의 경우 15종 항목을 조사하였다. 그 결과 혈액의 일반 성상 분석에서는 적혈구(RBC), 평균적혈구 혈색소량(MCH)과 임파구(LYM)에서 두 그룹간 유의적 차이를 나타내었다. 이화학적 성상 분석에서는 혈중뇨소질소(BUN), 총단백질(TP), 콜레스테롤(CHOL), (ALT), 크레아틴(CREA), 감마글루타밀전이효소(GGT), 글로빈(GOB) 그리고 아밀라아제(AMYL)가 두 그룹간 유의적 차이를 나타내었다. 앞으로 지속적인 형질전환 돼지에 대한 생체정보를 조사함으로써, 기초 자료로 이용할 수 있을 뿐만 아니라, 더 나아가 의학적 연구 분야에 적용 시 참고할 수 있을 것으로 여겨진다.
이 연구에서는 일개 의과대학의 2020학년도 1학기 온라인 수업 만족도를 평가하여 분석 결과 및 온라인 수업 구성 원칙에 따라 수업 환경을 개선하였고, 2학기 수업을 재평가하여 그 결과를 비교하였다. 온라인 수업 평가를 위해 온라인 수업 플랫폼 이용, 학생 참여도, 수업 방식, 수업 내용, 학생 평가, 수업 지원 등의 영역에 대한 만족도 설문 문항을 개발하였고, 1학기에는 학생 223명과 교수 37명, 2학기에는 학생 218명과 교수 49명이 연구대상자로 설문에 응답하였다. 수집한 자료는 기술통계 및 두 종속 표본 t검정으로 분석하여 비교하였다. 연구 결과, 온라인 수업 플랫폼, 수업 방식, 수업 내용, 수업 지원에 대한 학생들의 만족도는 개선 후 전체적으로 긍정적 변화를 보인 것으로 나타났다. 다만, 학생 참여도와 학생 평가 만족도는 개선 후 통계적으로 유의미한 차이를 보이지 않았다. 각 학습시기별 결과를 비교한 결과, 기초 및 임상의학시기 학생들의 만족도는 부정적인 차이를 보였으며, 이는 본격적으로 학습량이 증가하는 학습시기로 학생들의 수업 집중도가 떨어짐을 확인할 수 있었다. 상대적으로 예비의학시기 및 임상실습시기 학생들의 만족도는 긍정적인 변화를 보였다. 연구 결과를 통해 전국 의과대학의 온라인 수업 개선에 의미 있는 기초자료가 될 수 있길 기대한다.
앉은 자세에서 동적 작업을 수행하는 6명의 실험대상자에 작용하는 관절 모멘트에 대해 통계학적인 해석을 수행하였다. 본 연구에서는 곧게 앉은 자세에서 1kg의 물체를 오른손에 들고 가슴 앞쪽에서 어깨 높이로 물체를 왕복으로 움직이는 작업에 대하여 미시간대학 생체역학 실험실에서 얻은 실험자료를 사용하였다. 각 실험대상자에게 동일한 작업을 3 번씩 수행하게 하여 얻은 자료를 기초로 3 차원 생체역학 모델을 사용하여 손목, 팔꿈치, 어깨관절, 세번째 요추관절, 고관절, 무릎 및 발목과 같은 주요 관절에 작용하는 모멘트를 계산하였다. 관절 모멘트의 실험대상자 사이의 차이와 수행 사이의 차이를 고찰하기 위하여 선형상관계수와 이원분산분석을 적용하였다. 세번째 요추관절에서 가장 큰 크기의 모멘트가 작용하였고 가장 큰 변화량을 나타내었으며, 모멘트와 본 연구에서 시도한 모멘트의 차원을 갖는 량 사이에 선형적인 상관관계를 찾을 수 없었으며, 각 관절에 작용하는 모멘트의 최대값과 변화량은 3번의 수행 사이에서 통계학적으로 동일하지만 6 명의 실험대상자 사이에는 통계학적으로 동일하지 않다는 결과를 얻었다.
정량적인 방사선치료 선량을 예측하기위한 일환으로 한국표준남성에 기초하여 수학적 모의피폭체를 제작하였다. 이후 전립선을 선원장기로 하여 전립선암 근접치료 시 발생할 것으로 예상되는 전립선 및 주변장기의 흡수선량을 산정하였다. 모의모사를 위하여 방사성핵종은 전립선 근접치료에 유용하게 사용되는 $^{25}I$ 및 $^{103}Pd$선정하였고, 초기 방사능을 1 Ci를 투여하는 것으로 가정하였다. 그 결과 선원장기인 전립선이 $^{125}I$ 및 $^{103}Pd$ 경우 각각 101 Gy/Ci와 7.24 Gy/Ci를 나타냈으며, 전립선을 제외하고 흡수선량이 높은 장기는 비교적 전립선과 인접되어 있는 장기 즉 음경과 음낭, S자결장, 정소, 방광순으로 나타났다.
고에너지 전자선은 방사선치료에서 중요한 역할을 담당하고 있으나 전하를 갖인 입자로서 인체조직과 상호작용이 복잡하여 조직내 전자선량분포를 정확히 표현하기에는 매우 어렵다. 전자선분포를 계산하는 데는 심부율과 평면분포율등 여러방법이 제시되고 있었으나 수학적 모형을 이용하는 것이 가장 신속하고 다양한 계산을 수행할수 있는 수단으로 알려져 왔으며 컴퓨터의 발달과 병행하여 실요화 되고 있다. 저자들은 연령확산방정식을 기초로한 수식적 모델을 도입하고 연세암센터에 설치된 선형가속기에서 측정된 전자선의 분포를 이용하여 실험식의 상수인자를 결정 삽입하므로서 조직내 어떤 깊이 어느 지점에서도 정확한 선량이 계산될 수 있는 실험식을 완성하였다. 사용자는 연령확산 실험식에서 전자선의 에너지와 조사면 그리고 선원간의 거리만 입력하면 조직내 전자선의 심부율과 등선량곡선을 정확히 예측할 수가 있고 고선량부위에서는 위축되고 저선량부위에서는 확산되는 등선량곡선의 모양을 정확히 기술할 수 있으며 컴퓨터에 의한 선량계획은 어떤 입상상태에서도 간단하고 신속하게 표시할 수 있었다. 전자선의 에너지 6-20MeV 에서 심부율의 정확도는 섬부율 50%이상일 때는 2% 이내이며 낮은 심부율 부위에서는 5%의 오차를 가졌고 조사면 6$\times$6$cm^2$에서 25$\times$25$cm^2$에 대한 심부율 오차는 3% 이내이며 확산오차는 3mm 이하로서 정확성이 비교적 높았다.
분자영상은 살아있는 개체의 몸 속에서 일어나는 생물학적 반응이나 특정한 표적분자를 비관혈적이며 반복적으로 영상화하는 기술이다. 이를 위해서는 두 가지 기본 요소가 요구되는 바 하나는 관심 생물현상에 의해 농도나 분광특성이 변하는 분자영상용 추적자이며 다른 하나는 이런 추적자를 모니터링하는 장비이다. 분자 핵의학 영상기술은 이제 신경과학분야에서도 활발히 적용되고 있으며 신경관련 기초연구나 뇌질환 관련 신약개발에 이미 중요한 역할을 하고 있다. 최근에는 살아있는 개체에서 약제 투여가 뇌에 미치는 약물학적, 생리적 영향을 조사하는 데에도 이용되고 있다. 다가오는 미래에는 각종 뇌질환에서 특이적 표적을 공략하는 새로운 분자치료가 개발되어 뇌질환 치료에 혁명적인 변화를 가져올 것으로 예상되고 있다. 그 예로, 파킨슨씨 병과 같은 퇴행성 신경질환에 줄기세포를 이용한 자가수선, 신경보호, 약물분비 치료, 성장인자와의 병행치료 등이 개발되고, 유전자 치료도 이용될 것으로 보인다. 신경 분자 핵의학 영상은 이와 같은 새로운 뇌질환 치료기술의 개발에 있어서 뇌 안에서 일어나는 분자수준의 변화를 실시간으로 모니터링함으로써 관련연구에 크게 기여할 것으로 기대된다.
연구 배경: 본 연구는 직소 협동학습으로 진행된 의학용어 수업에 참여한 간호대학생이 어떤 경험을 하였는지 확인하기 위해 시행되었다. 연구 방법 : 자료는 심층적 개별 인터뷰를 통해 자료를 수집하고 Colaizzi 현상학적 분석 방법론을 사용하여 자료를 분석하였다. 연구 결과 : 간호대학생의 직소 협동학습의 경험을 통해 '수면아래의 양가감정', '자기주도적 학습으로의 진행', '살아나는 공동체 의식', '성장한 자신과의 만남', '현실적인 한계', '수면위로 올라온 협동'의 6가지 범주가 나타났다. 결론 : 직소 협동학습은 간호대학생의 자기주도적 학습 및 공동체 의식과 협동을 통한 성장을 유도하는 매우 유용한 교수학습 방법으로 판단되며, 본 결과를 기초로 추후 다양한 수업에서 직소 협동학습을 활용한 연구를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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