신생아의 출생체중은 자궁내발육부전이나 과체중출생아를 진단하는 데 사용되는 등, 의학적으로 여러 가지 중요한 정보를 제공한다. 본 논문에서는 2011년부터 2013년까지 한국에서 태어난 신생아의 출생체중 데이터를 분석하고, 생물학적으로 부자연스러운 체중 분포를 관찰할 수 있음을 보인다. 이러한 비상식적인 체중 분포는 데이터 수집과정 등에서 오류가 존재함을 의미하는데, 특히 임신주수가 28주에서 32주인 신생아들의 체중 데이터에서 현저한 오류 데이터를 관찰할 수 있다. 이를 보정하기 위해, 본 논문은 가우시안 혼합 모델을 사용하여 오류 데이터와 정상 데이터를 예측하고, 오류 데이터로 예측된 자료들을 삭제하는 과정을 제안한다. 제안된 보정 과정을 통하여 보다 자연스럽고 의학적으로 의미 있는 출생체중 백분율을 구할 수 있음을 보인다.
최근 학생의 수학적 사고력 및 문제해결능력의 신장이 강조되고 있다. 그럼에도 불구하고 실제 학생들이 문제를 해결하는 과정을 살펴보면 주어진 문제 유형과 관련된 알고리즘을 사용하여 기계적으로 해결하는 경우가 많다. 이러한 문제해결 방법으로는 최근 강조되고 있는 목표를 달성하기 어려울 뿐만 아니라 오히려 오류나 오 개념을 형성할 수도 있다. 그런데 일관성을 갖는 오류는 현재 학습자의 인지능력 상태를 파악할 수 있게 하고, 학습 실패 원인에 대한 정보를 제공해 준다는 긍정적 측면이 있다. 이에 본 연구에서는 톱니바퀴 관련 문제해결 과정에서 학생이 보이는 오류를 분석하여 그 원인을 진단하고, 오류의 교정과 예방을 위한 바람직한 지도방안을 마련하고자 하였다. 학생의 오류를 분석한 결과 사용할 수 있는 다른 방법이 있음에도 불구하고 비례식만을 이용하여 해결하려고 하였으며, 자신이 세운 비례식이 옳은지 그른지에 대해서도 전혀 고려를 하지 않았다. 이는 다른 많은 요인이 있겠으나, 교과서와 교육과정의 구성도 중요한 요인 중 하나라고 할 수 있다. 이와 같은 결과를 토대로 문제해결과 관련된 세 가지 접근방법과 톱니바퀴 관련 문제와 연관되어 교육과정에 제시되는 개념의 내용과 순서 및 지도방안에 대한 논의와 시사점을 제시하였다.
목적: Point-of-care test (POCT) 는 신생아 치료에 있어서 중요한 영향을 미칠 잠재력을 가지고 있다. 이 연구의 목적은 신생아 집중 치료실에서 POCT 화학 분석기기의 임상적인 유용성을 살펴보고자 하는데 있다. 방법: 신생아 집중 치료실에 입원한 신생아의 혈액 샘플을 2010년 3월부터 9월까지 POCT 화학 분석기기(Piccolo Xpress Chemistry Analyzer, Abaxis, Union City, CA, USA) 와 중앙 검사실 화학 분석기기(Chemistry analyzer 7600-110, Hitachi Ltd., Tokyo, Japan)를 이용하여 분석하였다. POCT와 중앙 검사실 기계 간의 15가지 항목에 대하여 상관 관계를 평가하였다. 또 POCT의 일치도를 알아보기 위해 세 번의 연속적인 혈액 검사를 시행하고, 세 검사간의 차이를 기록하여 평가하였다. 수행 오류가 있는 경우에는 log file을 통해서 오류의 원인을 파악하였다. 결과: 54명의 신생아에서 정확도를 위해 시행된 112쌍의 연구 중 오류가 없던 100쌍의 결과에서 두 기계 간의 높은 상관 관계를 보였다. 112쌍의 연구 도중 12개의 오류가 발생하였다. 가장 흔한 원인은 불충분한 샘플 오류였다. 일치도 검증을 위한 18명의 환아들에서 시행한 18개의 삼중 분석에서는 3-10%의 오차율이 나타났고, 이는 수용할 만한 것이었다. 54개의 분석 중 오류는 일어나지 않았다. 결론: 이 POCT는 짧은 시간 내에 소량의 전혈을 이용하여 다양한 항목을 검사할 수 있다. 비록 오류가 나타날 수 있지만, 이는 예방 가능한 것으로 사료된다. 이 POCT는 덜 침습적인 방법으로 소량의 혈액을 채취하기 때문에 신생아 집중 치료실에서 간단하고 빠른 진단에 유용하다.
목 적: 시각 주의력과 청각 주의력에서 차이를 보이는 주의력결핍 과잉활동장애(ADHD) 아동의 인지 기능 및 정서, 행동 문제에 대해 연구하고자 한다. 방 법: 동반 질환이 없는 ADHD 아동 98명을 대상으로 '주의력장애 진단시스템(ADS)' 을 실시하여 시각 주의력과 청각 주의력을 측정한 뒤, ADS의 누락 오류와 오경보 오류를 이용하여 이들을 1) 청각 누락 오류 및 오경보 오류가 시각 누락 오류 및 오경보 오류보다 높은 군(AA군) 2) 시각 누락 오류 및 오경보 오류가 청각 누락 오류 및 오경보 오류보다 높은 군(VV군) 3) 1), 2)에 해당하지 않는 군(M군)의 3개 군으로 분류하였다. 세 군 간에 '한국판 웩슬러 아동용 지능 검사(KEDI-WISC)' 의 소검사 결과와 '한국판 아동-청소년 행동평가척도(K-CBCL)' 의 여러 하위 소척도의 점수를 비교하였다. 또한, 전체 아동을 대상으로 시각 누락 오류, 청각 누락 오류, 시각 오경보 오류, 청각 오경보 오류와 KEDI-WISC의 소검사 점수, K-CBCL의 하위 영역 점수 간의 상관관계를 조사하였다. 결 과: 다음의 결과를 얻었다. 1) AA군은 10명, M군은 32명, VV군은 56명이었다. 2) KEDI-WISC의 소검사 점수 비교에서는 VV군의 점수가 나머지 두 군보다 높았다. 특히 언어성 지능(p=.039)에서는 VV군이 AA군보다 유의하게 높았고 토막짜기(p=.015), Kaufman의 요인 2(p=.045), 동작성 지능(p=.004)에서는 VV군이 M군보다 유의하게 높았으며 전체 지능(p=.004)에서는 VV군이 M군 및 AA군보다 유의하게 높았다. 3) K-CBCL의 하위 소척도 점수 비교에서는 신체증상 소척도 점수를 제외한 전 영역에서 VV군의 점수가 나머지 두 군보다 높았다. 특히 사회성 소척도(p=.041)에서는 VV군이 AA군보다 유의하게 높았으며 위축 소척도(p=.021)에서는 VV군이 AA군보다 유의하게 낮았다. 4) 시각 누락 오류, 시각 오경보 오류와 KEDI-WISC의 소검사 점수 간에는 유의한 상관관계가 존재하지 않았다. 한편 청각 누락 오류, 청각 오경보 오류와 KEDI-WISC의 소검사 점수 간에는 유의한 상관관계를 보이는 영역이 매우 많았다. 5) 시각 누락 오류, 시각 오경보 오류와 K-CBCL의 소검사 점수 간에는 시각 누락 오류와 사고의 문제 소척도(r=.205, p=.043) 간에만 유의한 상관관계가 존재하였다. 청각 누락 오류와는 사회성 소척도(r=-.319, p=.001), 사회적 미성숙 소척도(r=.206, p=.042), 사고의 문제 소척도(r=.235, p=.021) 간에 유의한 상관관계가 있었다. 청각 오경보 오류와는 사회성 소척도(r=-.241, p=.017) 및 주의집중문제 소척도(r=.235, p=.020) 간에 유의한 상관관계가 있었다. 결 론: 청각 주의력이 상대적으로 더 나은 ADHD 아동이 다른 아동에 비해 인지 기능이 더 좋고 정서 및 행동 문제가 적었다. 향후 시각 주의력과 청각 주의력에 차이를 보이는 ADHD 아동에 대해 보다 체계적인 연구가 필요할 것이다.
질병 치료에 대한 패러다임이 과거 치료 위주에서 조기진단 및 예방의 개념으로 전환되고 있으며 진단용 마커와 단클론 항체 제작은 핵심 기술로 부각되고 있다. 현재까지의 항원결정부위(epitope) 예측은 단백질의 1차구조인 아미노산 배열 순서를 바탕으로 추출되어 진다. 하지만 항원결정부위는 수용성의 항체와 직접 결합하기 때문에 친수성 잔기가 차지하는 비율이 높아야 하며, 면역계가 쉽게 인지할 수 있도록 노출되어 있어야하고, 긴 선상의 폴리펩티드 단백질이 3차원 구조를 형성하기 위해 회전, 유연성 등이 요구된다. 따라서 한 가지 성질 중심으로 할 경우 오류가 나올 가능성이 있다. 이를 보완하기 위하여 본 연구에서는 친수성(hydrophilicity), 극성(polarity), 파묻힘성(buried residues), 접근성(accessibility), 회전성(${\beta}-turns$), 유연성(flexibility), 굴절성(refractivity) 등을 분석한 후 통합 예측시스템을 개발하였다. 이를 검증하기 위해 고양이 백혈병 바이러스의 항원결정부위를 예측해보았다.
배전선로상에서는 상 불평, 고저항 지락사고나 선로탈락이 발생할 수 있다. 또한, 고장 감지기 정보의 불확실성 등으로 배전 SCADA 정보로부터 정확한 사고유형과 사고위치를 확인하는 작업은 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 배전선로상에서 발생할 수 있는 다양한 사고들에 대해 사고유형과 사고발생 위치를 신속하고 정확하게 추론할 수 있는 전문가 시스템을 제안한다. 전문가 시스템은 배전 SCADA기능과 수집된 데이터를 종합적으로 활용하게 되는데, 특히, 정확한 사고유형 확인을 위해 절분점 감시 메카니즘이 새롭게 채택되며, 또한, 선로사고시 시스템 운영자들의 오류로부터 발생할 수 있는 파급효과를 최소화하기 위해 고장구간의 자동진단 전략이 개발된다.
의료영상에서 인공물(Artifacts) 이라 함은 영상이 얻어지는 신체부위와 아무런 관련이 없으나 얻어진 영상에는 마치 영상의 일부분으로 나타나는 모든 것을 가리킨다. 따라서 영상에서 이들 인공물들은 실제 조직의 해부학적인 구조를 나타내지 않으므로 영상 판독에 영향을 주어 잘못된 진단을 초래할 수도 있다. 그러나 MR 영상이 가능한 이래로 새로운 여러 종류의 MR 인공물들이 많이 발견 되었으나 다행스럽게도 거의 모든 MR 인공물들은 쉽게 설명이 가능하며, 따라서 이들 인공물들에 의한 진단 오류의 가능성은 매우 희박한 실정이다. 그러나 새로운 영상방법이나 혹은 새로운 펄스대열이 계속 고안됨에 따라 새로운 종류의 인 공물들이 생겨날 가능성은 항상 존재하고 있다. 지금까지 알려진 여러 MR 인공물들은 그 생겨난 원인에 따라 다음과 같이 크게 세 가지로 분류가 가능하다. I. Motion Artifacts 1. Voluntary motion 2. Involuntary motion 1) Bowel Peristalsis 2) Respiration 3) Cardiac and vessel pulsation 4) Swallowing 3. Fluid motion 1) Blood flow 2) Cerebrospinal fluid flow II. Reconstruction Artifacts 1. Aliasing 2. Partial volume averaging 3. Truncation (Ringing) 4. Central point III. Magnetic and RF Field Related Artifacts 1. Chemical shift 1) First kind 2) Second kind 2. Susceptibility 1) Dental 2) Metal 3. Magic angle 4. Zipper 5. Bad data point 6. RF field inhomogeneity 7. Magnetic field inhomogeneity 8. Eddy current 9. slice overlapping 10. Zebra 11. RF overflow
본 논문에서는 영광 3,4호기의 초기 부분충수 운전중 정지냉각 상실 사건에 대하여 확률론적 안전성평가(Probabilistic Safety Assessment; PSA)를 수행하였다. 1단계 PSA 결과인 노심손상빈도에 크게 영향을 끼치는 인간행위는 THERP(technique for human error rate prediction)를 사용하여 평가하였고, 사고경위는 KIRAP(KAERI integrated reliability analysis code package)을 이용하여 정량화하였다. 영광 3,4호기의 부분충수 운전중 정지냉각 상실 사건에 대한 예비적인 PSA 결과, 노심손상 빈도는 1.43E-6로 평가되었고 노심손상 빈도에 주요하게 기여하는 것은 원자로 냉각재 보충에 대한 운전원의 진단 실패로 나타났다. 노심손상빈도를 감소하는 방안의 하나는 운전원의 진단오류 확률을 낮추기 위해 노심손상까지의 운전원 여유시간을 확장하는 것이다. 그러나 보다 구체적인 결과는 분석에 필요한 여러 가지 자료들을 검토하고 PSA를 다시 수행해야 얻을 수 있을 것으로 판단된다.
유비쿼터스환경으로 발전하기 위하여 네트웍을 구성하는 시스템들의 문제나 장애의 자가 진단 및 치유에 대한 요구가 높아지고 있다. 본 논문에서는 이러한 유비쿼터스환경에서 여러 시스템들이 스스로 자신의 오류나 문제를 관찰, 진단하고 치유할 수 있는 자가치유 시스템을 제안한다. 특히, 제안 시스템은 기존의 자가 치유시스템에서 연구되어왔던 일률적인 치유가 아닌 각각의 시스템의 상황을 인식하고 그것에 맞추어서 치유전략을 달리하는 상황인식 기능과 치유 결과 분석을 통해 치유전략을 자발적으로 개선해 나가는 기능을 제공한다. 구체적인 주요 기능은 다음과 같다: 치유대상들의 의존성 점검을 통한 근원적인 문제 해결, 자가치유를 위한 효율적인 리소스 사용, 벤더의 웹서버를 검색하여 치유정보를 수집, 벤더 의존성의 경감등, 치유프로세스의 개선은 물론 치유를 위한 관리자의 작업 부담을 상당 부분 경감할 수 있게 된다. 제안 시스템은 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 입증하고 있다.
플랜트 및 설비가 대규모, 정교화, 복잡화 될수록 이로 인한 고장 및 오류에 의한 피해가 막대하기 때문에, 시스템의 신뢰성, 보전성 및 안전성 향상과 제품 품질 향상을 추구 및 안전성 유지에 대한 관심이 고조되고 있다. 고장진단은 잠재적으로 노이즈를 가지고 있다고 생각되는 데이터의 해석에 근거하여 시스템의 고장을 찾는 일련의 체계적이고 통합된 방법이다. 그러나 대부분의 방법들이 이진 논리에 기초를 둔 추론으로 불확실성을 제대로 결과에 반영하지 못하고 있다. 본 논문에서는 예방정비의 관점에서 시스템에 내재된 다양한 불확실성을 효율적으로 처리하기 위해 전문가의 직관과 경험등을 기초로 하여 언어학적 변량을 취하고, 이를 퍼지 기법을 이용하여 정량화 함으로써 불확실성을 고려한 판단이 가능하게 하는 퍼지 전문가 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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