Objectives: To assess the effect and safety of transcranial direct-current stimulation (tDCS) in primary chronic insomnia. Methods: A one-month, double-blind, randomized, sham-controlled trial was performed. A total of 7 patients with primary chronic insomnia received tDCS using anodal (n=3), cathodal (n=2), or sham stimulation (n=2). They were followed up at 1 week and 1 month after treatment. The primary outcome measures included improvement in total sleep time (TST), sleep latency (SL), and sleep efficiency (SE) at 1 month follow-up. Results: TST and SE were improved with tDCS at 1 month follow-up in all patients (100%) of the anodal group, one (50%) of the cathodal group, and one (50%) of the sham group. tDCS improved SL at 1 month follow-up in two patients (67%) of the anodal group, one (50%) of the cathodal group, and none (0%) of the sham group. With respect to adverse events, transient itching sensation occurred in one patient of the anodal group. None of the other groups reported adverse events. Conclusions: Our results suggest that tDCS may be effective and safe for treatment of primary chronic insomnia. A larger controlled study needs to be further investigated.
4차 산업혁명의 대표라고 할 수 있는 자율주행차량의 안전한 운행을 위해서는 센서 기술, 소프트웨어 기술, 차량 기술 등 다양한 기술 조합이 필요하다. 자율주행차량은 차량 내에 탑재된 다양한 센서를 통해서 현재의 위치정보와 주변 상황을 인지하여 운전자에게 의존하지 않고 스스로 판단하고 주행하는 차량이다. 완전자율주행을 위해서는 완벽한 인지기술이 필요하고 정밀도로지도는 차선, 정지선, 신호등, 횡단보도 등에 대한 정보를 정밀하게 제공하고 있기 때문에 자율주행 차량에서 발생하는 인지 오차를 최소화시킬 수 있음으로, 신뢰성 있는 자율주행차량을 위해서는 도로 위 다양한 시설물들의 위치정보를 차량에 입력한 정밀지도 정보가 필수적이다. 본 연구에서는 정밀도로지도의 정의 및 필요성 국내외 동향을 분석하고 실제 운영되고 있는 대구광역시 자율주행특화지역(수성의료지구, 약 24km)과 세종특별자치시 행복도시(약 33km), 서울대학교 시흥캠퍼스 FMTC(Future Mobility Technical Center) PG(Proving Ground)를 대상으로 국토지리정보원 MMS(Mobile Mapping System) 측량 성과물을 활용하여 정밀도로지도 서비스인 Web GIS 기반 HD(High Definition) Map 프로토타입을 구축하였다. 추후 연구에서는 본 연구에서 구축한 정밀도로지도 서비스를 자율주행차량 및 관제 시스템에 탑재 시켜 실시간 위치검증 및 위치보정 알고리즘의 성능 검증을 진행하고자 한다.
본 연구에서는 천연유래 물질로부터 apoptosis를 유도하여 항암 활성이 있는지에 관한 실험으로 사람 난소암 세포주인 OVCAR-3 세포에 함초의 유기용매별 추출물을 처리하여 결과를 확인하였다. MTS 측정으로 세포 생존율을 확인한 결과 DCM 분획물에서 농도별로 유의적인 세포수의 감소를 보였으며, annexin V/FITC-PI 염색에 의해 apoptosis 유도로 세포가 사멸함을 확인하였다. DCM 분획물 처리는 세포주기에서 Sub-G1기의 증가로 세포증식이 억제됨을 보여준다. 세포의 내인성 경로에 관여하는 Bcl-2 family에 속하는 Bax, Bak, Bcl-2, Bcl-xL의 상호작용을 mRNA 수준에서 확인한 결과, DCM 분획물처리에서 Bax, Bak가 증가하고, Bcl-2의 감소를 동반하여 세포사멸의 신호전달 경로가 진행됨을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 바탕으로 함초를 이용하여 여성의 난소암에 예방적 기능성 식품을 개발할 수 있을 것으로 판단되며, 함초의 DCM 분획물에 대해 깊이 있는 심층적 연구가 요구된다.
Objectives In this study, a scoping review was conducted to inform decision-making related to traditional Korean medicine for people with disabilities in the future. Methods Seven databases were searched to find previous studies on traditional Korean medicine for people with disabilities. Studies published until August 2021 were considered. Using the methodology of scoping review, research on traditional Korean medicine for people with disabilities was reviewed with the following steps: 1) drawing research questions, 2) searching for related studies, 3) selecting studies, 4) extracting data, and 5) analyzing and reporting results. Results Out of 2,072 studies, 7 research papers and 10 reports were finally selected. The research papers included 5 cases studies, 1 survey study, and 1 chart review. Most studies used herbal medicine and acupuncture treatment, but the reports on the interventions were not detailed. The reports included policy studies, project performance guidelines, and project results reports, and most of the evaluation indicators tended to be standardized. Conclusions This study reviewed the literature on traditional Korean medicine for people with disabilities. It presents future directions for clinical research on traditional Korean medicine for people with disabilities and can be used to inform healthcare policies and clinical practice. In the future, quantitative research such as clinical trials, meta-analysis, and health insurance big data analysis is needed to understand the current status and effects of traditional Korean medicine for people with disabilities. In addition, qualitative research is necessary to identify unmet demands of traditional Korean medicine for people with disabilities.
현대인의 정신질환에 대한 보완의학 연구는 학문적 분야별로 이루어져 왔다. 심리치료, 미술치료, 문학치료, 무용치료 등이 그 중 하나지만 이러한 비통합적 연구를 현실에 적용하기는 극히 제한적이다. 약물치료 후 보완책을 모색하는 의료계와의 협업도 문제고, 이를 정책적으로 제도화하기는 더욱 어렵다. 이에 본 연구는 대부분의 치료 프로그램이 중시하는 공간의 가치를 연구해 공간 중심의 치료 패러다임으로의 전환을 제언하였다. 독일에서 발달해 국내에 유입된 통합문학치료학의 이론을 기저로 고찰하고 테트라시스템을 우리의 문화유산이도 한 고택 공간에 대입해 적용했다. 그리고 고택 공간의 특성을 치료 프로그램화 하는 방안을 샘플로 제시해 보았다. 안동시의 권성백 고택을 대표적인 공간으로 보고 분석해 보았다. 유사 사례로서 힐리언스 선마을, 독일의 크나이프 마을, 봉은사 템플스테이를 살펴보고 공간의 활용 실태를 파악하였다. 이에 고택 공간들을 테트라시스템으로 분석해 걷기, 시 쓰기, 풍욕, 편지 쓰기 등의 공간치료 프로그램을 제시하였다. 이는 공간의 장소화와 장소성을 프로그램에 접목하는 시초의 연구로서 의미가 크다 할 것이다.
실세계에는 다양한 최적화 문제가 존재하고 이를 해결하기 위한 연구가 지속되고 있다. 최적화 문제는 목적 함수의 결과 값을 최대 혹은 최소로 만드는 파라미터의 조합을 찾는 문제이다. 하모니 탐색은 이러한 최적화 문제 해결을 위한 인구 기반 메타휴리스틱 알고리즘으로 재즈 음악의 즉흥 연주를 모방하여 고안되었다. 하모니 탐색은 현재 토목, 컴퓨터, 에너지, 의료, 수질 공학 등 다양한 분야의 최적화 문제에 활발히 적용되고 있다. 하모니 탐색은 동작 원리가 간단하고 제약조건이 있는 최적화 문제에서 빠르게 동작한다는 장점이 있다. 특히 경험적 도함수를 통해 해를 개선하여 낮은 반복 횟수로 높은 정확도를 보인 사례들이 존재한다. 본 논문에서는 하모니 탐색의 동작 원리를 설명하고 최근 3년간 수행된 주요 연구들을 분류, 각 분류에 따라 요약 및 소개, 향후 연구 방향을 제시한다. 분류는 분야별 리뷰, 알고리즘 분석 및 이론, 실세계 문제에 대한 적용으로 나누고 실세계 문제에 대한 적용은 다른 메타휴리스틱 알고리즘과의 결합 여부, 최적화 목적에 따라 분류하여 설명한다.
인구절벽 시대에 뷰티학과와 대학의 생존을 위해 우수한 미용 인적 자원 개발을 위한 공격적 입시전략은 매우 중요하다. 이에 대외적인 학과홍보 수단이자 학과 특성을 반영하는 학과 명칭과 소속계열에 대한 심층적 동향 분석을 목적으로 중부권 대학 뷰티학과를 대상으로 2020년 학과 소속 계열과 학과 명칭을 조사 및 분석하였다. 연구 결과 4개 권역별 소속 계열은 미용예술과 예술계열(28.57%), 보건 계열(50.00%)이 가장 많았으며 학과 명칭은 뷰티케어가 서울 인천권(20.00%)과 경기강원권(20.59%)에서 가장 많았고 대전권은 뷰티디자인(37.5%), 충청권은 뷰티케어, 뷰티화장품, 의료뷰티케어(11.11%)가 많이 나타났다. 본 연구를 통해 뷰티학과의 전반적 특성화 동향 분석이 가능해지며 향후 학과 간 통폐합이나 학과 분리 시 학과의 나아갈 방향을 제시해 주는 중요한 기초 자료로 활용될 것이다. 또한 각 학과별 교과과정이나 학과명의 연도별 변천과정에 대한 후속연구의 발판을 마련하리라 사료한다.
This paper aims to introduce Korea's total current health expenditure (CHE) and National Health Accounts of the year 2021 and their 2022 preliminary figures constructed on the basis of the System of Health Accounts 2011. As CHE includes expenditures for prevention, tracking, and treatment of coronavirus disease 2019 (COVID-19) and compensation for losses to medical institutions from 2020, the details are also introduced. Korea's total CHE in 2021 is 193.3 trillion won, which is 9.3% of gross domestic product (GDP). The preliminary figure in 2022, 209.0 trillion won, exceeded the 200 trillion won line for the first time, and its "ratio to GDP" of 9.7% is expected to exceed the average of Organisation for Economic Co-Operation and Development member countries for the first time. Korea's health expenditures, which were well controlled until the end of the 20th century, have increased at an alarming rate since the beginning of the 21st century, threatening the sustainability of national health insurance. The increase in health expenditure after 2020 is partly due to a temporary increase in response to COVID-19. However, when considering the structure of Korea's health insurance price hike, where the ratchet effect of increased medical expenses works particularly strongly, it is unlikely that the accelerating growth trend that has lasted for more than 20 years will stop easily. More aggressive policies to control medical expenses are required in the national health insurance which not only constitutes the main financing sources of the Korean health system but also has the most powerful policy means in effect for changes in the health care provision.
서울대학교병원 진단면역검사실에서 HLA 형별 검사를 위한 결과 산출하는 과정에서 HLA-DR 검사 시행 건수 총 611건 중 Lot No.20의 시약에서 빈번히 나타나는 위양성과 위음성으로 의심되는 특이 bead 들의 반응을 발견하게 되었다. 따라서 정확한 결과 산출과정을 모색하기 위하여 특이 bead들의 cut-off 수정을 하지 않은 검사결과 533건과 특이 bead의 cut-off 수정을 한 뒤 결과 산출을 한 78건의 사례들을 가지고 cut-off 수정을 야기시키는 요인을 여러 변수로서 규명하고자 하였다. 검체대상의 인구통계특성과 cut-off 수정 여부를 확인하기 위해 빈도분석, 검사실의 습도를 변수로 넣어 기술통계를 진행하였고, cut-off 수정 여부와 인구통계특성의 연관성을 확인하기 위하여 교차분석을 시행, cut-off 수정 여부에 따른 습도의 차이를 검증하기 위해 독립표본 t검증을 실시하였다. 마지막으로 습도수준에 따른 cut-off 수정비율의 관계를 검증하기 위해 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 결과적으로 검사실의 습도 수준이 증가함에 따라 cut-off 수정사례는 0.986배 감소하는 것으로 나타났다. 이는 습도가 낮아질수록 cut-off 수정률이 증가한다는 것을 의미한다. 따라서 검사실의 습도 또한 HLA typing 결과에 영향을 미치는 요인임을 시사한다.
표준화되지 않은 의료 데이터 수집 및 관리는 여전히 수동으로 진행되고 있어, 이 문제를 해결하기 위해 딥 러닝을 사용해 CT 데이터를 분류하는 연구들이 진행되고 있다. 하지만 대부분 연구에서는 기본적인 CT slice인 axial 평면만을 기반으로 모델을 개발하고 있다. CT 영상은 일반 이미지와 다르게 인체 구조만 묘사하기 때문에 CT scan을 재구성하는 것만으로도 더 풍부한 신체적 특징을 나타낼 수 있다. 이 연구는 axial 평면뿐만 아니라 CT 데이터를 2D로 변환하는 여러가지 방법들을 통해 보다 높은 성능을 달성할 수 있는 방법을 찾고자 한다. 훈련은 5가지 부위의 CT 스캔 1042개를 사용했고, 모델 평가를 위해 테스트셋 179개, 외부 데이터셋으로 448개를 수집했다. 딥러닝 모델 개발을 위해 ImageNet으로 사전 학습된 InceptionResNetV2를 백본으로 사용하였으며, 모델의 전체 레이어를 재 학습했다. 실험결과 신체 부위 분류에서는 재구성 데이터 모델이 99.33%를 달성하며 axial 모델보다 1.12% 더 높았고, 조영제 분류에서는 brain과 neck에서만 axial모델이 높았다. 결론적으로 axial slice로만 훈련했을 때 보다 해부학적 특징이 잘 나타나는 데이터로 학습했을 때 더 정확한 성능 달성이 가능했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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