• Journal of Medicine and Life Science
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• 제21권2호
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• pp.40-48
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• 2024

Understanding the effectiveness of statin treatment is essential for developing tailored stroke prevention strategies. We aimed to evaluate the efficacy of statin treatment in preventing recurrent stroke among patients with various ischemic stroke subtypes. Using data from the Clinical Research Collaboration for Stroke-Korea-National Institute for Health (CRCS-K-NIH) registry, we included patients with acute ischemic stroke admitted between January 2011 and July 2020. To evaluate the differential effects of statin treatment based on the ischemic stroke subtype, we analyzed patients with large artery atherosclerosis (LAA), cardio-embolism (CE), and small vessel occlusion (SVO). The primary outcomes were recurrent ischemic stroke and recurrent stroke events. The hazard ratio for outcomes between statin users and nonusers was compared using a Cox proportional hazards model adjusted for covariates. A total of 46,630 patients who met the inclusion criteria were analyzed. Statins were prescribed to 92%, 93%, and 78% of patients with LAA, SVO, and CE subtypes, respectively. The hazards of recurrent ischemic stroke and recurrent stroke in statin users were reduced to 0.79 (95% confidence interval [CI], 0.63-0.99) and 0.77 (95% CI, 0.62-0.95) in the LAA subtype and 0.63 (95% CI, 0.52-0.76) and 0.63 (95% CI, 0.53-0.75) in CE subtype compared to nonusers. However, the hazards of these outcomes did not significantly decrease in the SVO subtype. The effectiveness of statin treatment in reducing the risk of recurrent stroke in patients with LAA and CE subtypes has been suggested. Nonetheless, no significant effect was observed in the SVO subtype, suggesting a differential effect of statins on different stroke subtypes.

• 자원환경지질
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• 제46권2호
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• pp.179-198
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• 2013

신장 위구르 자치구 바이청현 보즈구얼 지역의 A형 화강암체는 타림지대의 북쪽 끝과 동서쪽 방향의 알칼리 관입암대에 접하여 위치해 있다. 이 화강암체는 추휘석(aegrine)이나 아페소나이트(arfvedsonite)-석영-알칼리장석 섬장암, 또는 아페소나이트-알칼리장석 화강암, 흑운모-알칼리장석 섬장암으로 구성되며, 주요광물로는 알바이트(albite), K-장석, 석영, 아페소나이트(arfvedsonite), 추휘석, 시데로필라이트(siderophyllite) 등이 있으며 부성분 광물로는 지르콘(zircon), 파이로클로르(pyrochlore), 토라이트(thorite), 형석, 모나자이트(monazite), 바스네사이트(bastnaesite), 제노타임(xenotime), 아스트로필라이트(astrophyllite) 등이 있다. 이 알칼리 화강암체는 67.32%의 평균값을 갖는 $SiO_2$를 포함하고 평균 11.14%의 높은 $Na_2O+K_2O$(9.85~11.87%) 조성을 보이며 이 중 $K_2O$는 평균 4.73%의 조성을 보인다. $K_2O/Na_2O$의 비는 0.31~0.96 사이이며 $Al_2O_3$는12.58%부터 15.44%사이로 포함되고 총 $FeO^T$함량은 2.35~5.65%이내이다. CaO, MgO, MnO, $TiO_2$의 함량은 낮은 것으로 관찰된다. 희토류원소의 총량은 평균 $77{\times}10^{-6}$으로 비교적 높게 나타나고 경희토원소는 농축되어 있지만 중희토원소는 Eu원소의 부(-)의 이상과 함께 상대적으로 결핍되는 특징을 가진다. 또한 알칼리 화강암체의 chondrite-normalized 희토류원소의 패턴은 오른쪽으로 기울어진 갈매기형태를 보인다. Zr는 평균 $594{\times}10^{-6}$의 함량을 보이며 Zr+Nb+Ce+Y는 평균 $1362{\times}10^{-6}$의 함량을 나타낸다. 또한 이 알칼리 화강암체는 높은 HFSE(Ga, Nb, Ta, Zr, Hf)함량과 낮은 LILE(Ba, K, Sr)함량을 보인다. Nb/Ta의 비는 평균 16.5이며 Zr/Hf의 비는 평균 36.80이다. 지르콘은 경희토원소에서 결핍되고 중희토원소에서 농축되어있다. 지르콘의 chondrite-normalized 희토류원소는 Eu원소의 강한 부(-)의 이상과 함께 왼쪽으로 기울어진 갈매기형태를 보인다. 보즈구얼지역의 A타입 화강암체는 A1타입의 화강암과 유사한 특징을 나타낸다. 화강암질 마그마의 평균온도는 $832{\sim}839^{\circ}C$이며 보즈구얼 지역의 A타입 화강암체는 지각과 맨틀의 혼합양상을 보이며 고온, 무수, 낮은 산소의 퓨개시티(fugacity) 환경을 가진 판 내부의 비조산대에서 생성되었을 가능성이 있다.

• 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.