자살 생각을 초기에 발견하는 것은 자살을 예방하는 데 중요하다. 본 연구는 의료 현장에서 사용될 수 있는 간단한 스크리닝 도구를 개발하는 것을 목적으로 하였다. 자살위험 스크리닝 도구는 의사들이 빠르고 쉽게 사용할 수 있도록 설계되었다. 미국 알래스카 Norton Sound region의 Screening for Depression and Thoughts of Suicide라는 도구로부터 2개의 항목으로 구성된 스크리닝 도구를 만들었다. 이 도구는 개인식별번호를 제외하는 등 한국의 실정에 맞게 양식이 수정되었으며 한국형 자살위험 스크리닝 도구로 이름붙였다. 이 도구의 신뢰성과 적용가능성은 7명의 의사들을 통해 검토되었다. 이 도구의 타당성은 4개의 의료기관에서 325명의 환자들을 조사하여 현재의 정신건강 상태를 외부 기준으로 하여 확인하였다. 이와 같은 2개 문항으로 구성된 자살위험 스크리닝 도구는 정신과 의사 및 기타 의사들에 의해 환자의 자살경향을 발견하는데 사용될 수 있을 것이다.
그리드 인프라를 활용하여 대규모 계산 자원이 필요한 가상 스크리닝(Virtual Screening)에 관한 연구가 국제 WISDOM 프로젝트를 중심으로 활발하게 진행 중에 있다. 기존의 연구들은 싱글 클러스터나 개인의 컴퓨터를 중심으로 계산 자원을 활용하는 방식으로 연구가 진행이 되었다. WISDOM을 중심으로 대규모 말라리아(Malaria), 조류 독감(Avian Flu) 에 대한 대규모 신약 후보 탐색에 관한 연구들이 진행이 되었으며 한국과학기술정보연구원(KISTI)의 그리드 개발팀은 2007년도부터 국제 공동 파트너로 연구에 참여하고 있다. 공동연구에 참여하면서 신약 연구 개발자들이 Docking 및 그리드 자원을 활용하기 위한 접근 방식에 있어서 기존 방식들을 활용하기 어려운 점과 검색된 신약 물질을 분석하는 도구의 활용이 어려움이 많아 그리드 기반의 가상스크리닝 도구인 DrugScreenr-G(이하, DSG-G 클라리언트)를 개발하게 되었다. 본 논문은 개발된 DSG-G 클라이언트에 관한 개발 및 구조에 관한 내용이다.
최근에 고속 genome-wide RNA 간섭 스크리닝 기술은 복잡한 세포 기능을 이해하는 생명공학 연구의 핵심적인 도구로 자리 잡고 있다. 그러나 관련 연구에서 발생되는 수많은 영상을 수작업을 통해 분석하는 것은 많은 시간과 노력이 요구된다. 따라서 세포영상의 자동분석 기술은 매우 시급히 확보되어야 하는 기술이며, 그 중 영상 분할은 자동분석을 위한 첫 단계로서 가장 중요한 과정이라 할 수 있다. 세포영상의 자동분할에서는 영역의 겹침 현상과 영역별 모양의 다양성 및 영상 특성의 불균일성 등이 정확한 세포 분할을 어렵게 만드는 주원인으로 작용한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 영상 특징들의 국부적인 연속성과 특징 벡터 기반의 워터쉐드 알고리즘을 적용한 새로운 자동 세포 분할 알고리즘을 제안한다. 영상 특징들의 연속성을 국부적인 영역으로 제한함으로써 영역별 모양의 다양성 및 영상 특성의 불균일성에 따른 문제점을 극복할 수 있으며, 특징벡터의 사용을 통해 하나의 영상특징만을 고려한 경우 발생되는 겹침 영역에서의 분할 성능 저하를 개선할 수 있다. 세포영상 분석을 위한 소프트웨어 패키지인 Cellprofiler와의 비교/분석 실험을 통해 제안 알고리즘의 효율성을 입증하였다.
목적 흉부 X선 사진에서 척추측만증을 조기진단 할 수 있는 딥러닝 기반의 스크리닝 소프트웨어를 준지도학습(semi-supervised generative adversarial network; 이하 GAN) 방법을 이용하여 개발하고자 하였다. 대상과 방법 두 곳의 상급종합병원에서 촬영된 흉부 X선 사진에서 척추측만증을 조기진단할 수 있는 스크리닝 소프트웨어를 개발하기 위하여 GAN 방법이 이용되었다. GAN의 훈련과정에서 경증에서 중증의 척추측만증을 보이는 흉부 X선 사진들을 사용하였으며 upstream task에서 척추측만증의 특징을 학습하고, downstream task에서 정상과 척추측만증을 분류하도록 훈련하였다. 결과 수신자 조작 특성 곡선의 곡선하면적(area under the receiver operating characteristic curve), 음성예측도, 양성예측도, 민감도 및 특이도는 각각 0.856, 0.950, 0.579, 0.985, 0.285이었다. 결론 우리가 GAN 방법을 이용하여 개발한 딥러닝 기반의 스크리닝 소프트웨어는 청소년의 흉부 X선에서 척추측만증을 진단하는데 있어서 높은 음성예측도와 민감도를 보였다. 이 소프트웨어가 건강검진을 목적으로 촬영한 청소년의 흉부 X선 사진에 진단 스크리닝 도구로써 이용된다면 영상의학과 의사의 부담을 덜어주며, 척추측만증의 조기진단에 기여할 것으로 생각된다.
본 연구는 한국어판 피츠버그 수면의 질 지수(PSQI-K) 도구의 신뢰도와 타당도를 검증하고 수면장애군의 최적 절단점을 탐색하기 위한 목적으로 수행되었다. 초기 성인 64명을 대상으로 PSQI-K와 Fitbit charge 3TM을 이용하여 주관적 수면의 질과 수면양상을 측정하였다. 도구의 신뢰도는 Cronbach's alpha coefficient 계수로, 도구의 타당도는 요인분석 및 PSQI-K 점수와 Fitbit tracker 간의 Spearman's rho 상관계수로 분석하였다. 연구결과, PSQI-K 점수의 Cronbach's alpha coefficient는 0.69였고, PSQI-K와 Fitbit tracker의 각 지표값과의 correlation은 0.67 이상으로 유의하였다. 수면장애군 구분을 위한 절단점은 ≥6일 때 민감도 0.93, 특이도 0.84로 가장 적합하였다. PSQI-K는 초기 성인의 수면장애군을 스크리닝함에 있어서 신뢰도와 타당도가 양호한 도구임이 확인되었다.
A number of screening tools have been developed to evaluate the human balance capability. Many of them were designed to identify the elderly with falling risk. Three different screening tools, which have been well used many clinical fields, were used in this study. The purpose of this study was to evaluate balance capability in facilities maintenance workers in korea. There were no statistical significance between male and female when evaluated with three different screening tools. However, significant differences were found among the age groups irrespective of gender when evaluated with three different screening tools. The results of three different screening tools in korea showed poor values compared with previous results. These results revealed that facilities maintenance workers faced more critical falling risk in korea.
본 연구의 목적은 미국 환경보호청에서 개발한 확률적 정량모델인 VIRULO 모델의 구성과 특성을 분석하는 것이다. 이 모델은 몬테카를로 방법을 이용하여 수리지질학적 차단벽으로써 토양의 바이러스 저감능을 평가할 수 있는 모델이다. 모델에 사용된 지배방정식은 크게 불포화 지역에서의 물의 흐름식과 바이러스의 이동식으로 구성되어 있다. 사용되는 파라미터들 중, 물의 흐름과 관련된 파라미터는 11종류의 토양에 대하여 UNSODA 데이터베이스로부터 얻어진 것 들이며, 바이러스와 관련된 파라미터 값들은 다섯 종류의 바이러스에 대하여 문헌조사를 통해 정리된 것이다. 모델은 목표로 하는 바이러스 저감 역치값과 특정 조건에서 몬테카를로 모사를 통해 얻어진 토양의 바이러스 저감인자를 비교하여, 목표로 하는 바이러스 저감 역치값에 도달하지 못하는 확률을 결정한다. 그리고, 몬테카를로 모사횟수와 목표 역치값에 도달하지 못한 횟수를 결과물로 제시한다. 11개의 USDA 토양을 대상으로 바이러스 저감을 평가한 결과, 양질사토와 모래의 바이러스 저감능이 점토나 미사 계열의 토양에 비하여 상당히 떨어지는 것으로 평가되었다. 5종의 바이러스를 대상으로 저감을 비교한 결과, 바이러스 간에 저감 정도에 차이가 있는 것으로 나타났으며, 그 중 폴리오바이러스의 저감 정도가 가장 큰 것으로 분석되었다. 그리고, 토양 함수량이 증가함에 따라 토양의 바이러스 저감능이 급격하게 감소하였으며, 토양의 깊이가 증가함에 따라 바이러스 저감능이 비선형적으로 증가하였다. 본 연구에 의하면, VIRULO 모델은 지중환경에서의 바이러스 위해성 평가에 사용될 수 있는 유용한 스크리닝 도구로 판단된다.
본 연구는 자유수면형 인공습지에서의 시기적인 중금속 제거율의 변동을 평가하기 위하여 수행되었다. 대상 인공습지의 유입수는 하수처리수가 포함된 하천수이다. 인공습지에는 갈대 (Phragmites australis)와 부들 (Typha latifolia)이 주로 분포하며, 이들 두 종은 습지의 95 % 이상을 차지하는 우점종이다. 2009년 5월부터 9월까지 습지의 유입과 유출부분에서 유입수와 유출수를 시료 채취하였다. 채취된 시료는 ICP-AES 방법을 이용하여 6가지 중금속을 분석하였으며, 위해성 평가를 이용하여 카드뮴 (Cd), 크롬 ($Cr^{+6}$), 비소 (As), 납 (Pb), 니켈 (Ni), 구리 (Cu)의 분석 결과를 평가하였다. 위해성평가는 농부와 레크리에이션에 대한 두가지 시나리오를 바탕으로 이루어졌다. 연평균 중금속 제거율은 계절적인 변화 측면에서 큰 변화를 나타내지 않았다. 위해성 평가 결과 시료가 채취된 부분 및 계절적인 변화 대부분에서 US EPA의 기준인 $10^{-4}$를 초과하지 않는 수준으로 허용가능한 수준이었다. 하지만, 봄철 농부에 대한 위해성평가 결과 위해도가 $10^{-4}$ 수준이며, $10^{-6}-10^{-8}$ 수준은 질병의 이동이 우려되는 수준 (US EPA)임을 감안하여, 인공습지에 중금속 농도 저감 시설의 설치를 고려해야 한다. 본 연구에서는 위해성 평가를 가상의 시나리오에 적용하여 평가를 시도함으로서, 수치적인 자료로 제시할 수 있을 뿐만 아니라 중금속의 정량적인 평가를 수행할 수 있었다. 따라서 위해성 평가는 인공습지의 안전성에 대하여 대중과 소통할 수 있는 도구로서 이용할 수 있으며, 인공습지의 효율적인 운영 및 현장 적용에 있어서 스크리닝 도구로서의 역할이 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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