본 연구에서는 혈액배양에서 신속한 세균 동정과 항생제 감수성 시험(antibiotic susceptibility test, AST) 결과를 얻기 위해 혈액배양 양성배지에서 계대배양 없이 세균을 VITEK MS와 VITEK 2 시스템에 직접 접종하였으며, 도출된 결과를 표준방법과 비교하여, 그 신뢰도와 정확도를 평가하였다. 혈액배양 양성시료에서 직접 결과는 표준방법 AST 결과와 비교하였을 때, 97.9% (1,936/1,978)의 전체적인 일치율을 보였다. 그람양성 세균은 97.2% (1,051/1,081)의 일치율을 나타냈으며, 매우 중대한 오차율은 0.5% (5/1081), 중대한 오차율은 0.1% (1/1,081), 사소한 오차율은 2.2% (24/1,081)의 결과를 나타냈다. 두 방법 간 불일치의 주요 원인균은 Staphylococcus epidermidis이었고, 그 중 gentamicin (N=9)과 fusidic acid (N=8)에서 높은 오류를 나타냈다. 그람음성 세균 중 전체적인 일치율은 98.6%(885/897)였고, 사소한 오류는 1.4% (12/897)였다. 그람음성세균의 불일치 주요 원인균은 Escherichia coli와 Pseudomonas aeruginosa였으며, 그 중 amoxicillin/clavulanic acid(N=3)에서 높은 오류를 나타냈다. 직접법에 의한 AST 방법은 CLSI 기준을 충족하였고, 결과 보고 시간을 24시간 단축할 수 있었지만, 매우 큰 오류가 있는 항생제에 대해서는 디스크확산법으로 추가적인 검사를 시행한 후 보고해야 한다는 것을 알 수 있었다. 이러한 연구 결과들을 토대로 혈액배양 시료에서 직접 AST를 실시하는 방법은 정확하고 결과를 보고하는데 까지 소요되는 시간을 크게 감소시킬 수 있기 때문에 환자의 정확하고 효율적인 치료에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 '그룹화된 패리티를 갖는 소수 라운드 로빈({{{{ { PRP}_{gp } }}}}:Prime Round Robiin with Grouped Parties)' 방식에 대한 기존의 조합 모델을 이용한 신뢰도 분석 시에 문제가 됐던 결함복구율을 고려하지 못한 모델링에 대해서 미르코프 모델을 이용한 신뢰도 모델링을 바탕으로 결함복구율을 고려한 신뢰도를 계산한다. 또한 산출된 신뢰도를 근거로 반최적화된(semi-optimal) 패리트 그룹 나누기 알고리즘을 도출하고 동시에 두 개의 결함에 대한 분석을 수행한다. 마르코프 모델을 이용한 신뢰도 모델링을 통해서 결함발생율만을 고려한 경우에 신뢰도가 기존의 조합 모델의 신뢰도와 거의 일치하고 결함발생율과 결함복구율을 동시에 고려한 경우에 신뢰도가 결함발생율만을 고려했을 경우보다 더높다는 것을 보인다. 반최적화된 패리티 그룹 나누기 알고리즘을 사용할 경우에, 동시에 두 개의 결함에 대한 분석을 통해서 약 30% 이상의 경우에 대해서 저장된 패리티 정보를 이용한 복구가 가능하다.
배 경: 결핵의 완전 퇴치를 위해서는 잠복결핵의 진단 및 치료를 통해 활동성 결핵으로 진행되는 것을 예방하는 것이 중요하다. 최근 QuantiFERON-TB Gold 검사가 잠복결핵의 진단을 위한 방법으로 승인되어 사용되고 있다. 본 연구에서는 지역 3차 종합병원에 근무하는 의료인을 대상으로 투베르쿨린 검사와 QuantiFERON-TB Gold 검사를 통해 잠복결핵을 진단하고, 잠복결핵을 치료한 후 투베르쿨린 검사와 QuantiFERON-TB Gold 검사의 변화를 알아보고자 하였다. 방 법: 2006년 경상대학교 병원에 근무중인 의료인 중 48명의 지원자(의사 14명, 간호사 34명, 남:여 =11:37, 평균연령=$29.9{\pm}5.5$세, 평균근무기간=$74.9{\pm}64.3$개월)를 대상으로 하였다. QuantiFERON-TB Gold 검사와 투베르쿨린 검사를 시행하여 의료인에서 잠복 결핵을 진단하고 두 검사의 일치율을 알아보았다. 그리고 QuantiFERON-TB Gold 검사가 양성인 지원자를 대상으로 Isoniazid(INH, 300 mg/day)와 Rifampin( RFP, 600 mg/day)을 3개월간 투약한 후 다시 투베르쿨린 검사와 QuantiFERON-TB Gold 검사를 시행하여 잠복결핵 치료 전후 두 검사의 변화를 확인하고 경결의 양성 기준에 따른 투베르쿨린 검사와 Quanti FERON-TB Gold 검사의 일치율을 알아보았다. 결 과: 48명의 지원자 중 투베르쿨린 검사는 경결 양성 기준을 10 mm 이상으로 하였을 때 19명(39.6%) 에서 양성, QuantiFERON-TB Gold 검사는 8명 (16.7%)에서 양성이었으며 두 검사의 일치율은 77.1%, ${\kappa}$값은 0.468이었고, 투베르쿨린 검사의 경결 양성 기준을 15 mm로 설정하면 두 검사의 일치율은 83.3%, ${\kappa}$값은 0.500이었다. 1명의 활동성 결핵 환자를 제외한 QuantiFERON-TB Gold 검사가 양성인 7명의 지원자에서 잠복결핵 치료 후에도 투베르쿨린 검사와 QuantiFERON-TB Gold 검사는 계속 양성이었다. 이들에게서 시행한 투베르쿨린 검사의 평균 경결은 잠복결핵 치료 전 $19.1{\pm}9.7mm$, 치료 후 $43.6{\pm}25.1mm$이었다. 결 론: 이번 연구의 결론으로는 투베르쿨린 검사와 QuantiFERON-TB Gold 검사로 잠복결핵의 치료 반응을 평가하는 것은 부적절하다고 판단되며 향후 이에 대한 더 많은 연구가 필요할 것으로 사료된다.
배경: 혈액은행 자동화 검사장비는 혈액은행 검사 결과의 질 향상에 도움이 될 것이다. 최근 자동화 장비 DAYMATE M이 개발되어, 이에 대한 성능을 검증하였다. 방법: 서울성모병원과 인천성모병원에서 수집한 300개의 혈액 검체를 가지고 ABO와 RhD 검사를 실시하였다. 또한, 336개의 검체를 이용해 항체선별검사(AST)를 진행하였고, 골수 이식을 받은 82명의 환자에 대해서도 동일한 검사를 진행하였다. DAYMATE M와 비교하기 위한 수동검사는 DS-SCREEING II (Bio-Rad Laboratories, Switzerland)와 Selectogen (Ortho-Clinical diagnostics Inc., USA)을 사용하였다. 결과: 전체 300개의 혈액 검체는 A형 87개, B형 73개, O형 79개, 그리고 AB형 61개로 이뤄져 있다. DAYMATE M과의 일치율은 혈구형 검사에서는 99.9%, 혈청형 검사에서는 97.0%였다. 혈구형 검사에서 불일치한 검체 1개는 수기법에서는 AB형으로 나왔지만 DAYMATE M에서는 B형으로 나왔고, 혈청형 검사에서 나온 불일치 결과 6개는 모두 A형 검체가 DAYMATE에서 anti-B가 검출되지 않은 경우였다. 336개의 항체선별검사의 일치율은 93.2%였다. 136개의 양성 검체 중 불일치 결과는 6개였다. 골수 이식을 받은 82명의 환자들을 대상으로 한 검사 결과, ABO 검사결과의 일치율은 92.2%였다. 6개의 불일치 결과 중 4개는 DAYMATE M에서만 공여자형으로 판독되었고, 나머지 2개는 수기법에서만 공여자형으로 판독되었다. 결론: 혈액은행 자동화 검사 장비 DAYMATE M은 ABO, RhD 검사, 항체선별검사에서 기존의 수기법과 높은 일치율을 보였고, 조혈모세포이식을 받은 환자를 대상으로 검사할 때에도 좋은 성능을 나타냈다.
일반적으로 얼굴인식 시스템은 영상에서 추출한 Feature와 DB 상의 Feature를 비교하는 구조를 가지고 있다. 하지만 원하는 Class의 Feature만 보고 DB 상에서 일치하는 Class의 위치를 특정하는 것은 불가능하기에 DB 상의 모든 Feature와 비교하는 절차가 필요하다. DB 크기가 커짐에 따라 처리시간과 메모리상의 문제가 발생하는데, 이 논문에서는 이를 해결하기 위한 Deep Hashing 모델을 제안한다. Softmax 기반의 Loss를 이용하여 학습하였고, 8-bits의 해시를 추출하였을 때 53%의 Feature 일치율을 보였으며, 이를 사용할 경우 DB 평균 대조군을 23% 이하로 줄이는 효과를 볼 수 있을 것으로 추정한다.
1990년대 후반까지 줄곧 광고 시장 점유율 1위를 차지하던 신문광고가 2001년을 기점으로 광고 시장 점유율의 지속적인 하락세를 보이고 있다. 이는 인터넷과 같은 경쟁적인 뉴미디어가 급격히 성장하는 데 그 원인이 있을 뿐만 아니라, 신문의 광고효과를 산출하는 과학적 방법론이 부족하다는 데에도 그 원인이 있다. 이러한 문제의식에서 출발하여, 본 연구에서는 안구운동 추적(eyetracking)을 활용하여 신문광고의 노출효과를 측정했다. 이를 위하여, 기존 신문 구독자의 인구통계학적 분포에 따라 추출된 50명의 표본을 대상으로, 신문의 면내 광고별 체류시간을 헤드 마운트형 안구운동 추적기(head-mounted eyetracker)를 활용하여 측정했다. 실험 결과, 데이터의 95%가 기존의 주의-기억 단계를 따르는 순차적인 정보처리모델과 스타치 구독률 조사(starch readership reports) 결과와 안구운동 추적 결과와 일치했다. 하지만, 5%의 데이터가 주의와 기억 단계의 차이에 기인한 이월 효과(carry-out)로 순차적인 정보처리모델과 일치하지 않는 것으로 나타났다. 즉 5%가량이 광고를 보지 않았음에도 봤다고 표시했다. 또한, 기존에 스타치 구독률 조사와 같은 재인 측정 방법을 통하여 간접적으로 측정하였던 기존의 신문 광고 노출율(보통 30%)에 비하여, 직접 측정한 결과 60%에 달하는 광고 노출율을 보였다. 이는 기존의 인식과 달리, 스타치 구독률 조사가 단순 노출 정도가 아니라, 응답자의 선택적인 기억 결과를 측정한 것임을 보여준다. 이로써, 안구운동 추적을 활용한 노출효과측정은 기존에 스타치 구독률 조사에서 놓치고 있는 부분을 보완할 수 있는 기법임을 보여준다. 또한 이 기법에 의하여 도출된 노출율은 60%에 달하여 기존의 약30%로 제시된 연구결과들이 실제로 측정기법의 한계로 인하여, 기억이 가지고 있는 왜곡을 그대로 반영한 노출율에 관한 자료를 쓰는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안된 노출효과 측정방법론은 기존의 왜곡된 데이터를 보완하고, 신문 광고 시장의 과학적인 측정기법을 발전시키는 데 의미 있는 기여를 할 것으로 기대한다.
파고와 주기 그리고 수심의 함수로 정의된 이류계수를 파고와 주기에 대한 결합분포함수와 확률적으로 결합하여 수중둔덕의 이동율을 예측할 수 있는 해석해를 유도하였다. 파랑의 비선형성에 의하여 유발되는 하상에서의 흐름이 표사의 이동을 유발한다는 가정하에 개념적 모형의 표사이동량 방정식을 사용하였다. 표사보존식에 표사이동량을 대입하여 시간에 따른 해저면의 변동을 나타내는 비선형 이류-확산 방정식을 얻을 수 있었다. 해석해에 의하면 수심이 증가할 수록 수중둔덕의 이동율은 지수적으로 감소하는 경향을 보였다. 그러나 스펙트럼에서 주파수 영역의 폭을 정의하는 계수, v의 값이 커지면 수중둔덕의 이동율은 증가하였다. 해석해에 의하여 예측된 수중둔덕의 이동율은 관측자료보다 과대평가하는 경향을 나타내나, 해석해를 유도하는 과정에 내포된 이론식의 제약성 및 입력자료의 부정확성 등을 고려할 때 전반적으로 해석해의 결과는 관측자료와 잘\ulcorner 일치한다고 볼 수 있다. 특히, 수심의 변화에 따른 해석해의 거동은 대상영역 외해에서 추정된 자료를 이용하여 이산화 기법으로 추정된 결과와 매우 잘 일치하였다.
이 연구에서는 간질 환자의 F-18-FDG 뇌 PET 영상을 공간정규화 기법으로 표준지도 위에 정규화한 후 표준지도의 해부학적 위치 정보를 이용하여 뇌기능영상의 영역을 자동적으로 분할하고 각 해부학적 위치의 F-18-FDG 섭취율을 추출하였다. 뇌 각 영역의 F-18-FDG 섭취율을 데이터베이스화한 것을 입력으로 하는 인공신경회로망을 구성하고 학습시켜 핵의학 전문의가 판독한 결과와 얼마나 일치되는지를 분석하였다. 핵의학 전문의 2명이 좌측측두엽간질(112명), 우측측두엽간질(81명) 혹은 정상(64명)으로 판독한 F-18-FDG 뇌 PET 영상을 대상으로, 학습의 치우침을 줄이기 위해 각 질환 군에서 동일한 수(40명)를 선택하여 학습군을 구성하고 학습군을 제외한 정상 24명, 좌측측두엽간질 72명, 우측 측두엽간질 41명의 F-18-FDG PET을 시험군으로 하였다. 모든 영상을 SPM76을 이용하여 MNI 표준지도 위에 공간정규화하고 전체 뇌영역의 평균 계수를 100으로 정규화하였다. 영역 분할 프로그램을 개발하여 표준지도를 34개 영역으로 분할하고 모든 영상에서 각 뇌영역엔 대한 평균 계수를 추출하였다. 비선형 패턴분류에 효과적인 다층퍼셉트론 신경회로망 모델을 써서 오류역전파 알고리즘으로 학습시켰다. 한 층의 은닉층을 부여하고 은닉층의 뉴런 수를 5개부터 차츰 늘려가며 최적의 개수를 선택하였다. 초기 가중치와 바이어스 값은 무작위 값을 갖게 하였다. 출력단은 세 개의 뉴런을 갖고 각 뉴런은 입력이 정상이면 [1 0 0], 좌측측두엽간질이면 [0 1 0], 우측측두엽간질이면 [0 1 0]의 값을 탐 값으로 하였다. 뉴런의 활성화 함수는 시그모이드 함수를 사용하였다. 입력단은 17개의 뉴런으로 구성하고 서로 마주보는 뇌영역의 계수 타이(오른쪽-왼쪽)를 입력으로 하였다 회로망의 학습 횟수를 10,000번으로 제한하여 오타의 허용치를 1로 설정하고 학습 횟수가 넘거나 오차가 허용치보다 작을 때 학습을 중단하게 하였다. 모멘텀과 적응형 학습율을 사용하여 신경회로망의 성능을 향상시키고 학습 속도를 빠르게 하였다. 모든 PET 영상에서 성공적으로 공간정규화 파라메터를 추출하여 표준지도에 정규화할 수 있었다 다층퍼셉트론 모델을 기반으로 한 인공신경회로망으로 27개의 은닉층 뉴런을 사용했을 때 최적의 결과를 얻을 수 있었다. 학습군에 대해서 1508번의 반복 학습을 시킨 결과 오차율 0%인 신경 회로망을 얻었으며 시험군에 대해 적용한 결과 전문가의 판독결과와 80.3%의 일치율을 보였다. 은닉층의 뉴런 수가 10개나 30개인 경우에도 학습군에 대해 오타율 0%인 신경회로망을 얻을 수 있었으며 이때의 시험군에 대한 일치율 역시 75∼80%의 값을 보였다.
본 논문은 H.264/AVC 의 효율적 모드 결정을 위한 율 왜곡 예측 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서 모드 결정은 DCT 계수의 라플라시안 분포 모델링을 적용하여 비트율을 예측함으로서 양자화와 엔트로피 부호화의 과정이 불필요하다. 실험결과, 실제 율-왜곡치와 제안한 방식과의 율-왜곡치가 거의 일치하였고, 기존의 방식보다 0.02 dB의 PSNR 이득을 보였다.
최근 항공우주산업을 비롯한 자동차, 선박, 철강, 건설, 전기, 국방, 금속산업 등 산업의 현장에서 첨단소재들을 널리 사용하고 있으며, 특히 비자성 금속재료에 대한 도전율 특성의 정밀분석이 요구되고 있다. 따라서 본 연구는 비자성 재료의 전기 도전율에 대해 널리 사용되고 있는 3가지의 측정방법을 통하여 정확한 측정과 함께 비교 분석하였으며, 이 측정 방법에 따라 평가된 도전율 측정결과는 0.5 %이내의 정확도에서 일치하고 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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