문제: 뇌졸중 환자를 돌보는 간호현장에서는 급성기 뇌졸중 환자의 증상악화에 대한 조기사정과 적절한 대처가 매우 중요한 문제이다. 그러나 임상현장에서는 이를 객관화하고 수치화하여 모든 의료진이 의사소통할 수 있는 유용한 도구를 사용하고 있지는 못하는 실정이다. 이러한 문제를 해결하기위해 NIHSS(National Institute of Health Stroke Scale)를 신경과 진료의사를 중심으로 활용하고 있지만 아직 간호현장에서는 보편적으로 사용하지 않고 있다. 이에 뇌졸중 환자 간호에 NIHSS를 활용하여 뇌졸중 증상악화의 조기사정과 빠른 대처로 궁극적으로는 뇌졸중 환자 간호의 질을 보다 향상시키기 위하여 본 활동이 시도되었다. 목적: 첫째, 간호사의 NIHSS 측정 신뢰도의 현수준을 점검하고 이를 향상시키기 위한 프로그램을 개발 적용한다. 둘째, 간호사가 급성기 뇌졸중환자에게 NIHSS 측정을 통하여 뇌졸중 악화를 얼마나 예측할 수 있는지 분석하고 이를 향상시킬 수 있는 방법을 모색한다. 셋째, 궁극적으로 급성기 뇌졸중 환자의 증상악화의 조기 발견과 치료를 위한 의료진의 올바른 대처지침을 마련하여 이를 적용한다. 의료기관: 경기도에 소재한 대학병원의 뇌졸중 집중치료실. 질 향상 활동: 첫째, 간호사의 NIHSS 측정 신뢰도 향상을 위해 "NIHSS 간호사 교육 프로그램"을 마련하였다. 둘째, NIHSS 측정을 통한 뇌졸중 악화 예측율 향상을 위하여 "뇌졸중 악화 발생 시 의사, 간호사 대처 활동 프로토콜"을 개발하고 추적 관찰하였다. 개선효과: NIHSS 측정 신뢰도는 질 향상 활동 전 89%에서 92%로 향상되었다. 그리고 간호사의 뇌졸중 악화 양성 예측율은 58.7%에서 87.1%로 향상되었다(참고 : 간호사의 뇌졸중 악화 음성 예측율 100% 유지). 즉 "NIHSS 간호사 교육 프로그램 활용", "뇌졸중 악화 발생 시 의사, 간호사 대처 활동 프로토콜"의 적용으로 뇌졸중의 조기 발견 및 치료가 가능하였고, 향후 환자 예후에 긍정적인 영향을 줄 수 있을 것이라 기대된다.
본 논문에서는 원격 의료 서비스를 위한 생체 신호 취득 및 전송 시스템의 실시간 신뢰성을 보장하기 위하여 ZigBee와 SIP/RTP를 기반으로 하는 실시간 생체 신호 전송 시스템의 성능 개선 방법을 제안하고 구현하였다. 기존의 시스템은 ZigBee기반의 유비쿼터스 센서 네트워크를 기반으로 사용자의 ECG 및 기타 생체 신호를 수집한다. 이 때 연속된 ECG 전송에 의하여 채널이 과다하게 점유되어 ECG 이외의 생체 신호를 전송할 때 패킷의 손실이 발생한다. 또한 하나의 RTP 세션을 통해 사용자의 음성과 ECG 및 기타 생체 신호를 순차적으로 전송하기 때문에 과중한 전송 스레드 부하와 지연이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 ECG 전송 모듈의 채널 점유 문제를 해결하기 위해 Bluetooth를 보조 전송 수단으로 사용하고 복수의 RTP 세션과 전송 스레드를 사용하여 전송지연을 감소시키는 방법을 사용하였다. 또한 이산 웨이블릿 리프팅과 다단계 벡터 양자화 기반의 압축 방법을 적용하여 전송 및 저장되는 ECG를 압축하여 관리하는 구조를 제안하고 구현하였다. ECG의 압축은 데이터의 전송량을 감소시켜 시스템의 실시간 신뢰성을 향상시키며 데이터베이스의 저장 공간을 효율적으로 사용할 수 있도록 한다. 결과적으로 기존의 시스템에 대하여 유비쿼터스 센서 네트워크의 안정성을 확보할 수 있었고 실시간 전송 모듈의 프로세스 점유율을 약 20% 감소시킬 수 있었으며 실제 측정한 ECG를 압축한 결과 25.6:1의 압축률에서 약 3.25%의 PRD를 가지는 효율적인 ECG 관리가 이루어질 수 있었다.
곡류분말의 위생화 및 물리적 특성 개선을 위해 감마선 조사기술의 이용 가능성이 높아짐에 따라 이들의 안전성을 확보할 목적으로 30 kGy의 고선량 감마선조사 곡류분말의 유전독성학적 안전성 평가를 실시하였다. 감마선 조사 및 비조사 곡류분말의 S. typhimurium TA 98, TA100, TA1535 및 TA1537에 대한복귀변이 집락수를 조사한 결과, 대사활성계 도입 및 부재시 모두 시험적용 농도인 0.625-10 mg/plate의 범위에서 복귀변이 집락수의 농도 의존적인 증가 혹은 감소를 보이지 않아 감마선 조사 곡류분말(30 kGy)은 돌연변이원성이 없는 것으로 나타났다. 또한, 설치류 망상적혈구를 이용하여 감마선조사 곡류분말의 소핵 형성 시험을 수행한 결과, 30 kGy 감마선 조사 곡류분말은 시험적용 용량인 625-5,000 mg/kg의 범위에서 소핵을 가진 망상 적혈구의 출현율이 음성대조군과 유의한 차이를 나타내지 않아 소핵을 유발하지 않음을 확인하였다. 포유류 배양세포를 이용한 염색체 이상시험에서도 30 kGy 감마선 조사곡류분말은 시험적용 용량에서 염색체이상 유발능이 5% 미만이었다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제40권9호
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pp.799-804
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2016
광대역 전력선 통신은 전류의 흐름과 함께 효과적인 양방향 통신을 얻기 위하여 전력선 분배망을 통신 매체로 이용한다. 그러나 전력선은 통신에 최적화된 채널이 아니므로 인터넷, 음성 및 데이터 서비스에 대한 통신 시스템의 개발은 시뮬레이션에 의한 성능 분석에 적합한 측정 기반의 전송 모델을 필요로 한다. 본 논문에서는 복잡한 전달 함수를 기술하는 분석 모델을 다중 전력선 모델의 감쇠 및 경로 파라미터를 획득하는데 이용하였으며 이를 바탕으로 주파수 응답특성을 계산하였다. 계산된 결과는 다중경로에 의한 주파수 선택성 페이딩과 주파수에 대한 신호의 감쇄를 보여주었으며 이는 실험 결과와 잘 일치하였다. 이론모델에 적용한 배전선을 실험적으로 구성한 후 배전선에 전기적인 신호를 인가하는 방법으로 비접촉식 결합을 위한 페라이트 코어로 구성된 유도 결합 장치를 사용하였다. 신호 결합 손실은 커플러에 감긴 권선수에 의해 최소화 될 수 있다. 3회 권선 결합 효율은 일회 권선 결과보다 6dB 이상 개선됨을 보였다.
우리나라는 항행교통안전을 위하여 19개 항만과 3개 출입항로에 속력제한구역을 설정하고 제한속력을 지정하고 있으나 항만별로 제한속력이 다르고 실질적 관리수단의 부재로 제한속력 위반 행위가 빈번히 발생하고 있으며 이로 인하여 인적과실에 의한 선박 충돌사고가 지속 발생하고 있다. 본 연구는 첫째, 무역항 및 진입수로에서 발생한 해양사고를 분석하였다. 분석결과로 최근 5년간 1,344건(연평균 269건)이 발생하였고 어선에 의한 사고(563건)가 상선(508건)에 비해 많았으며 특히, 군산항의 어선 선장 50명을 표본으로 설문조사한 결과 45명(90 %)이 제한속력을 알지 못하고 있었다. 둘째, 속력제한 위반 선박에 있는 운항자에게 위험을 알리기 위하여 GPS 플로터 및 전자해도시스템(ECDIS)에 음성경고 기능과 메시지 경고기능 도입을 검토·제안하였다. 셋째, 관련기관과 항법장치 제작업체를 대상으로 전문가의견을 조사한 결과 제안된 경고기능이 기술적으로 가능한 것으로 확인되었다. 본 연구결과는 선박해양플랜트연구소에서 추진 중인 e-NAVIGATION 사업에 반영 가능하며 선박운항자에 대한 인적과실 감소와 한국형 e-NAVIGATION 구축에 도움이 될 것으로 기대된다.
실내공기 오염물질의 제어를 통하여 공기질을 개선시킬 수 있는 요소기술의 개발을 위하여 미세부유먼지 제거방법을 도출하고자 하였다. 미세부유먼지 중에는 분진과 같은 무기물과 박테리아와 같은 작은 유기물도 포함되어 있어 이들의 동시 제거를 위한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 광촉매 및 UVA에 의한 미세부유먼지 중 미생물 제거 기술의 개발을 위하여 여러 종류의 광촉매에 대한 미생물 살균율을 조사하였다. 이를 위하여 3가지 종류의 광촉매(ZnO, $TiO_2$, ZnO/Laponite ball)와 최소한의 UVA 자외선 조사량 3 (${\mu}W/cm^2$)을 이용하여 실내공기 부유미생물의 지표로 사용되는 Gram 양성균인 E. Coli와 Gram 음성균인 Bacillus. subtilis sp.에 대하여 살균실험을 진행하였다. 실험결과, 최소한의 UVA 자외선 조사량에서도 광촉매제와 함께 두 시간 정도 반응하였을 때 E-Coli의 경우 세 가지 광촉매제 모두에서 80 % 이상 사멸되는 것으로 나타났으며, UVA 단독 사용보다는 약 30 % 높은 사멸률을 보였다. 광촉매제 중에는 ZnO/Laponite ball 복합체의 경우에 $TiO_2$와 동등한 살균력이 있는 것으로 나타났다. 하지만, 포자상태에서 강한 외벽을 가지고 있는 B. subtilis sp.의 경우는 낮은 자외선 조사량으로는 살균효과가 저하되기 때문에 살균율을 높일 수 있는 최적의 촉매제 종류와 첨가량 및 자외선 조사량을 찾아야 할 것으로 판단된다.
목적: 세균성 이질은 항생제의 도입과 환경 위생의 개선으로 현저히 감소하였으나 최근 다시 증가하는 양상을 보이고 있으며, 학교와 사회복지시설의 단체 급식을 매개로 한 집단 발생이 보고되고 있다. 저자들은 세균성 이질로 확진되어 치료받았던 환아에 대해 그 발병 양상 및 임상 경과를 관찰하였다. 방법: 2001년 12월과 2002년 1월에 걸쳐 서울시립동부병원 소아과에 입원했던 이질 환아 22명을 대상으로 역학적 분석과 임상적 세균학적 관찰을 하였다. 결과: 1) 남아가 11명, 여아가 11명으로 남녀비는 1:1이었고, 연령은 14개월에서 11세까지로 평균 $5.5{\pm}1.4$세였다. 2) 임상 증상은, 설사 21명(95.5%), 고열 2명(10.0%), 무증상 1명(4.5%)의 순으로 많았으며, 증상의 지속 기간은 1일에서 12일까지로 평균 $3.9{\pm}2.1$일이었다. 합병증은 없었으며 혈액 검사 소견상 정상이었다. 3) Rectal swab에서 모두 S. sonnei가 배양되었으며, TMP/SMX와 ampicillin에 내성을, ampicillin/sulbactam과 3세대 cephalosporins에 감수성을 보였다. 4) 5일간 전해질 및 수분 공급의 보존적 치료와 항생제(Unasyn) 치료를 병행한 후, 증상이 호전되었으며 대변 배양 검사에서 음성으로 나왔다. 5) 어린이집 내에서 집단 발생하였으며, 가족내 2차 감염에 의한 것으로 추정된다. 결론: 본 보고에서의 세균성 이질은 어린이집에서 2차 감염에 의한 것으로, S. sonnei에 의한 경증 감염이었고 항생제(Unasyn) 치료 후 호전되었다.
본 연구에서는 모바일 기기용 방수 및 내충격 기능성 소재로 사용되는 우레탄-아크릴레이트 점착테이프의 부착력 향상 연구를 수행하였다. 소수성 표면을 가진 기재(substrate) 필름과 아크릴 점착제 사이의 젖음성 및 밀착력 하락으로 인한 점착테이프의 물성 저하를 개선하기 위해, 에폭시 작용기를 가진 실란 커플링제인 3-glycidoxy-propyl trimethoxysilane (GPTMS)을 UV 경화형 우레탄-아크릴레이트 수지에 함량별로 첨가하여 필름을 제조하였다. FT-IR, EDS, XPS를 이용하여 실란 커플링제의 함량에 따른 기재 필름의 표면 결합 특성을 확인하였고, 인장강도, 접촉각, 겔 분율(gel fraction)을 측정하여 기계적 물성 변화를 비교하였다. 또한 우레탄-아크릴레이트 필름의 양쪽에 아크릴 점착제를 코팅하여 양면 점착테이프를 제조하고, 180, 90° 박리강도(peel strength)를 측정하여 실란 커플링제 함량별로 기재 필름과 점착제 사이의 접착력(밀착력)을 비교하였다. 실란 커플링제 함량이 증가할수록 기재필름의 다양한 물성의 변화를 보였지만, 0.5~1 wt% 정도의 첨가는 기타 물성의 손실 없이 효과적으로 점착층과의 계면 부착력을 향상시켰다.
지금까지의 한국어 음소 인식에는 은닉 마르코프-가우시안 믹스쳐 모델(HMM-GMM)이나 인공신경망-HMM을 결합한 하이브리드 시스템이 주로 사용되어 왔다. 하지만 이 방법은 성능 개선 여지가 적으며, 전문가에 의해 제작된 강제정렬(force-alignment) 코퍼스 없이는 학습이 불가능하다는 단점이 있다. 이 모델의 문제로 인해 타 언어를 대상으로 한 음소 인식 연구에서는 이 단점을 보완하기 위해 순환 신경망(RNN) 계열 구조와 Connectionist Temporal Classification(CTC) 알고리즘을 결합한 신경망 기반 음소 인식 모델이 연구된 바 있다. 그러나 RNN 계열 모델을 학습시키기 위해 많은 음성 말뭉치가 필요하고 구조가 복잡해질 경우 학습이 까다로워, 정제된 말뭉치가 부족하고 기반 연구가 비교적 부족한 한국어의 경우 사용에 제약이 있었다. 이에 본 연구는 강제정렬이 불필요한 CTC 알고리즘을 도입하되, RNN에 비해 더 학습 속도가 빠르고 더 적은 말뭉치로도 학습이 가능한 합성곱 신경망(CNN)을 기반으로 한국어 음소 인식 모델을 구축하여 보고자 시도하였다. 총 2가지의 비교 실험을 통해 본 연구에서는 한국어에 존재하는 49가지의 음소를 판별하는 음소 인식기 모델을 제작하였으며, 실험 결과 최종적으로 선정된 음소 인식 모델은 CNN과 3층의 Bidirectional LSTM을 결합한 구조로, 이 모델의 최종 PER(Phoneme Error Rate)은 3.26으로 나타났다. 이는 한국어 음소 인식 분야에서 보고된 기존 선행 연구들의 PER인 10~12와 비교하면 상당한 성능 향상이라고 할 수 있다.
코로나바이러스감염증-19는 사람의 호흡기관에 다수로 분포하는 안지오텐신전환효소2, angiotensin converting enzyme 2 (ACE2)를 매개하여 감염을 일으키는 β-genus 바이러스이고 완치환자 및 백신 접종자의 항체생성에 대한 효율적인 사후관리가 필요한 질병을 유발하는 바이러스다. 이 논문에서는 임상 시료의 중화항체와 특이적으로 반응하는 재조합 단백질을 개발하고 이를 이용하여 COVID-19 바이러스에 대한 중화항체를 빠르고 편리하게 진단하는 신속 진단 키트를 개발하고 그것의 성능 평가를 통하여 제품화 가능성을 확인하는 것을 목표로 하였다. COVID-19 S1 RBD 재조합 단백질을 사용한 신속 진단 키트의 양성 퍼센트 일치(PPA) 및 음성 퍼센트 일치(NPA)가 미국 FDA EUA에서 승인한 ELISA 키트와 비교했을 때 각각 100% 및 98.3%인 점에서 신속 진단 키트에 적용할 수 있을 것으로 확인하였다. 향후 신속 진단 키트의 성능을 개선하고 정량 분석 장비를 통해 중화항체를 정량적으로 분석이 가능하면 제품화 통해 검체내의 중화항체 유무와 양을 확인함으로써 COVID-19 바이러스에 대한 면역성을 예측하고 추가 예방접종 여부를 판단하는 중요한 자료로 활용될 수 있을 것으로 생각한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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