최근 산업 분야 자동화의 발전에 따라 이상 징후 검출에 대한 연구가 활발하게 진행 중이다. 공장 자동화에 사용되는 이상 징후 검출의 응용분야로 카메라를 사용한 결함 검사가 있다. 비전 카메라 검사는 공장 자동화에서 높은 성능과 효율성을 보이지만, 조명과 환경조건의 불안정성을 극복하기가 어렵다. 딥러닝을 이용한 카메라 검사가 훨씬 더 높은 성능을 보이면서 비전 카메라 검사의 문제를 해결할 수 있지만 학습을 위해 엄청난 양의 정상 데이터 및 비정상 데이터를 요구하기 때문에 실제 산업 분야에 적용하기가 어렵다. 따라서 본 연구는 정상 데이터만을 사용한 72개의 기하학적 변환 딥러닝 방법으로 비정상 데이터 수집 문제를 극복하고, 성능 개선을 위한 특이치 노출 방법을 추가한 네트워크를 제안한다. 이를 자동차 부품 데이터 및 이상치 검출용 데이터베이스인 MVTec 데이터 셋에 적용하고 검증함에 의해 실제 산업 현장에서 적용할 수 있음을 보인다.
인터넷, 모바일 등 네트워크 기술이 발전함에 따라 내외부 침입 및 위협으로부터 조직의 자원을 보호하기 위한 보안의 중요성이 커지고 있다. 따라서 최근에는 다양한 보안 로그 이벤트에 대하여 보안 위협 여부를 사전에 파악하고, 예방하는 이상징후 식별 알고리즘의 개발이 강조되고 있다. 과거 규칙 기반 또는 통계 학습에 기반하여 개발되어 온 보안 이상징후 식별 알고리즘은 점차 기계 학습과 딥러닝에 기반한 모델링으로 진화하고 있다. 본 연구에서는 다양한 기계 학습 분석 방법론을 활용하여 악의적 내부자 위협을 사전에 식별하는 최적 알고리즘으로 LSTM-autoencoder를 변형한 Deep-autoencoder 모형을 제안한다. 본 연구는 비지도 학습에 기반한 이상탐지 알고리즘 개발을 통해 적응형 보안의 가능성을 향상시키고, 지도 학습에 기반한 정탐 레이블링을 통해 기존 알고리즘 대비 오탐율을 감소시켰다는 점에서 학문적 의의를 갖는다.
데이터센터의 장애 예방을 위해 머신러닝과 빅데이터를 활용한 다양한 방법들이 적용되어 왔다. 그러나 개별 장비 기반의 성능지표를 참조하거나, 인프라 운영환경을 고려하지 않은 접근방법으로 실제 활용되는 데에는 많은 한계가 있었다. 이에 본 연구에서는 개별 인프라 장비들의 성능지표를 통합 모니터링하며, 다양한 장비들의 성능지표를 구간화, 등급화 하여 단일수치화를 진행한다. 인프라 운영에 대한 경험치 기반으로 데이터 전처리를 수행하며, RRCF(Robust Random Cut Forest)분석과 Prophet 분석 모델을 앙상블하여 이상징후 검출에 신뢰도 있는 분석결과를 도출하였다. 데이터센터 내 운영담당자들의 접근을 용이하게 하기 위해 장애분석시스템을 구현하여 데이터센터 장애의 선제 대응과 적정한 튜닝시점을 제시할 수 있다.
6세대(6G) 이동통신 기술은 초고속과 초대역, 그리고 초연결성을 중심으로 발전하고 있다. 통신 기술의 발전으로 사물 인터넷(IoT) 기술에서 만물 인터넷(IoE) 기술로 확장되며 초연결 사회의 형성이 급속화되고 있다. 하지만 그와 동시에 IoT 디바이스를 대상으로 하는 보안 위협이 광범위해지고 무단 액세스나 정보 유출 등 침해사고에 대한 우려가 커지며 보안 강화 솔루션의 필요성이 증가하고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 IoT 보안 위협에 대응하기 위해 실시간으로 수집한 네트워크 트래픽을 활용하여 오토인코더 기반의 이상징후 탐지 모델을 구현한다. 실제 IoT 환경에서 각종 공격에 대한 IoT 디바이스 트래픽 데이터를 수집하기 어려운 점을 고려하여 비지도 학습 기반의 오토인코더 신경망을 사용하며, 학습 데이터의 노이즈 적용과 잠재 공간의 차원에 따라 서로 다른 6가지 오토인코더 모델을 구현한다. 실험을 통해 모델 성능을 비교하여 비정상적인 네트워크 트래픽을 탐지하는 이상징후 탐지 모델에 대한 성능 평가를 제공한다.
목적: 임박사건(impending event)에 대한 인지는 보호자와의 보다 효과적인 의사소통을 위해 필요할 뿐 아니라, 임종실로 옮기는 시점을 결정하는데 있어서 매우 중요하다. 이 주제에 대한 지금까지의 연구는 대부분 임종 48시간을 전후한 시점에서 이미 '발생되어 있는' 증상의 나열에 불과하였다. 이에 '변화'의 시점에서 사망까지의 시간을 기준으로 하여 임박사건 간 48시간 이내 임종예측도를 비교하였다. 방법: 인천소재 완화의료병동에서 임종을 맞이한 160명의 환자 중 임종 전 일주일 동안의 의무기록이 있는 80명을 대상으로 하였다. 환자 및 보호자가 호소하는 주관적 증상 9가지와 의료인에 의해 관찰되는 객관적 징후 8가지를 선정하고 각 항목에 대한 '의미 있는 변화'의 기준을 사전에 정하였다. 결과: 증상에서는 수면량의 증가(53.8%), 징후에서는 혈압의 감소(87.5%)가 가장 높은 발생빈도를 보였다. 임종까지의 평균시간은 증상의 경우 안정 시 호흡곤란(46.8시간)이, 징후의 경우 산소포화도의 감소(13.6시간)와 혈압의 감소(36.9시간)가 48시간 이내였다. 48시간 임박사건으로서의 예측도는 증상의 경우, 양성예측도는 안정 시 호흡곤란이 가장 높았고(83%) 음성예측도는 안정 시 호흡곤란과 의식혼탁/섬망의 조합이 가장 높았으며(86%), 징후의 경우 양성 예측도는 모두 95% 이상이었고 음성예측도는 혈압의 감소와 산소포화도 감소의 조합에서 가장 높았다(60%). 증상과 징후의 발생양상은 유의한 차이를 보였다. 결론: 증상에서는 안정 시 호흡곤란과 의식혼탁/섬망이, 징후에서는 산소포화도나 혈압의 감소가 임종임박을 예측하는데 가장 유용한 임상지표로 생각된다.
IEEE 802.15.6 표준 기술은 인체 내부 또는 근처에서의 근거리 저전력 무선 통신을 목적으로 제안되었으며, 대부분 맥박, 혈압, ECG, EEG 신호와 같은 인체 활력 징후(Vital Sign)를 데이터 형태로 전송하게 된다. 이러한 인체 활력 징후들은 대부분 실시간으로 전송되어야 하기 때문에 데이터 생성 후 허브 노드까지 전송이 완료되는 지연 시간이 중요한 성능 지표가 된다. 하지만 IEEE 802.15.6 표준 기술의 경우 데이터 재전송이 그 다음 수퍼프레임에 이루어지는 특징을 가지고 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 적응형 폴링 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 슬레이브 노드가 데이터 전송에 실패할 경우 허브 노드가 현 수퍼프레임 내에서 할당 가능한 시간 구간을 찾아 슬레이브 노드에 이를 할당하여 현 수퍼프레임 내에서 재전송이 이루어지도록 한다. 성능 분석을 통해 제안한 알고리즘이 기존 IEEE 802.15.6 표준 기술 대비 트래픽 양이 70%일 경우, 수퍼프레임이 10ms, 100ms일 때 약 61%, 73%씩 지연시간을 감소시켰다. 또한 제안한 알고리즘은 재전송으로 인한 과부하적(Bursty) 트래픽 전송 현상을 차단하는 효과도 가지고 있다. 제안한 적응형 폴링 알고리즘을 통해 시간 민감형 인체 활력 징후 트래픽은 심각한 지연 없이 전송될 수 있다.
목적: 본 연구에서는 호스피스 병동에 입원한 말기 암 환자들을 대상으로 임상적으로 보다 정확한 잔여 수명을 예측하고자 임종의 시기에 객관적으로 임상적 증상 및 징후들의 변화를 관찰하였다. 방법: 강남성모병원 호스피스센터를 방분한 말기 암 환자를 대상으로 입원 시부터 임종까지 말기에 흔히 나타나는 증상과 신체적 징후의 변화를 관찰하였다. 증상의 정도는 $0{\sim}3$점수화하였으며 신체적 징후는 있다 또는 없다로 구분하였다. 이밖에 활력증후와 통증 정도, 진통제 사용을 관찰하였다. 결과: 호흡곤란, 혼수의 증상은 입원 시와 비교해서 임종 $1{\sim}2$일 전에 악화되었다. 대상자의 활동 수행 능력은 임종 시간이 가까워질수록 점진적으로 감소하였고, 섭취량과 소변 배설량도 줄어들었다. 특히 임종 $1{\sim}2$2일 전부터 현저하게 혈압이 감소하였다. 임종 시점을 기준으로 시기에 따라 증상의 변화가 유의하게 나타난 임상 지표는 활동수행 능력, 수축기 혈압, 구강건조증, 식욕저하, 쇠약감, 변비, 황달, 부종, 욕창, 호흡곤란, 진정, 혼수, 청색증, 호흡이상, 가래 끓는 소리, 눈을 뒤로 젖힘 등이었다. 결론: 말기 암 환자에서 수축기 혈압의 감소, 호흡곤란, 진정, 혼수, 청색증, 호흡이상, 가래 끓는 소리, 눈을 뒤로 젖힘 등의 증상이 나타나면 임종이 임박했음을 예상하여 가족들과 환자가 준비할 수 있도록 해야 하며, 의료진도 임종에 관한 돌봄을 시행하도록 해야 한다.
목적: 호스피스 완화의료에서 환자의 기대 여명 예측뿐 아니라 퇴원형태를 예측하여 적절한 치료를 제공할 필요가 있다. 이번 연구에서는 입원 초기 환자의 퇴원 형태 예측에 유의한 요소들을 알아보고 효율적인 완화의료의 방향에 대해 제시하고자 한다. 방법: 2016년 4월 1일부터 2017년 12월 31일까지 P병원 호스피스 병동에 입원한 말기암환자 568명 중 377명을 대상으로 하였으며 입원 시 사정한 환자의 수행 지수, 증상 및 징후, 사회 경제적 상태와 혈액검사 자료를 바탕으로 연구를 진행하였다. 결과: 입원 당시 높은 수행지수, 양호한 증상 및 징후, 정상에 가까운 혈액검사 수치를 보일 때 생존 퇴원할 가능성이 높았다. 결론: 환자의 퇴원형태 예측에 ECOG, KPS, Global health, Mental status와 같은 수행지수, dyspnea, anorexia, dysphagia, fatigue와 같은 증상 및 징후, CBC, LFT, BUN, CRP 혈액검사 수치가 유의한 지표임을 확인하였다.
목 적: 상부위장관 내시경은 위장관계 질환을 검사하는 데 매우 유용한 검사이나, 소아에서는 검사에 따른 불안과 불편감으로 시행에 어려움이 많다. 최근에 midazolam 등의 진정제 투여로 이런 것들을 상당부분 개선하고 있다. 저자들은 midazolam 투여시 소아의 활력징후 변화를 측정하여 약제투여의 안전성과 진정 효과를 확인하고자 하였다. 방 법: 2003년 8월부터 2005년 7월까지 연세대학교 의과대학 소아과에 내원하여 상부위장관 내시경 검사를 받은 244명의 소아를 대상으로 midazolam 투여군과 비투여군에서 검사 전과 검사 도중의 산소포화도, 심박동수, 의식상태의 변화 등을 측정하여 그 결과를 조사 분석하였다. 결 과: midazolam 투여군과 비투여군 사이에 생명 활력 징후는 임상적으로 유의한 차이가 없었다. 내시경검사 시 투여된 midazolam의 용량과 의식상태 및 산소포화도 변화사이에 유의한 상관관계는 없었다. 산소포화도는 비투여 및 투여군 양 군에서 검사 전보다 검사 도중에 유의하게 감소하였으나(p<0.01), 양 군 모두에서 산소포화도는 95% 이상으로 유지되어 임상적 의미는 없었다. 심박동수는 비투여 및 투여군 모두에서 검사 전보다 검사 도중이 유의하게 증가되었으나(p<0.01), 양 군 간의 심박동수 증가는 통계학적으로 유의한 차이는 없었다. 투여 용량의 증량에도 진정효과가 더 잘 유도되지 못했으며 대부분의 환아가(76.1%) alert한 의식상태를 유지하여 진정효과가 충분하지 못하였다. 결 론: 본 연구에서 저용량 midazolam을 투여하였을 때 생명활력징후의 안전성은 확인하였으나, 충분한 진정효과 및 기억 상실 효과를 얻기에는 다소 미흡하였다.
연령이 증가함에 따라 피부 내부에서는 콜라겐의 합성 능력이 떨어지고 탄력섬유의 손상 및 matrix metalloproteinase (MMPs) 발현이 증가한다. 본 연구의 목적은 눈가에 주름이 형성되기 전에 연령이 증가할수록 피부 내부에서 피부 노화의 징후가 관찰된다는 것을 확인하고, 피부 내부에서 먼저 발생하는 노화의 징후가 칠엽담 지페노사이드 분획물 함유 크림(칠엽담 지페노사이드 크림)의 효능으로 인해 개선되는 것을 확인하는데 있다. 이에 본 연구에서는 육안으로 눈가에 주름이 관찰되지 않는 21 ~ 34세의 한국 여성 52명을 대상으로 임상 시험을 수행하였다. 이들에게서 연령이 증가함에 따라 피부 외부의 노화 징후가 관찰되지는 않지만 피부 내부에서 노화의 징후가 시작되는 시점을 진피치밀도 측정을 통해 확인하였다. 그리고 육안으로 주름이 관찰되지는 않았지만, 진피치밀도가 감소하는 연령대에서 칠엽담 지페노사이드 크림을 4주 및 8주 사용한 후에 진피치밀도 값이 유의하게 증가함을 확인하였다. 따라서 칠엽담 지페노사이드 크림이 피부 내부에서 먼저 진행되는 노화를 효과적으로 개선하는데 도움을 주며, 이 결과를 토대로 칠엽담 지페노사이드 분획물이 향후 주름 개선기능성 화장품 개발에 활용하기 적합하다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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