기업 의사 결정 지원을 위하여 거래 데이터를 다양한 관점에서 분석하고 활용하려는 노력과 관심들이 증가하고 있다. 이러한 노력들은 고객 관리나 마케팅에만 국한되는 것이 아니라 부정행위에 대한 감시와 탐지를 목적으로도 다양한 분석 방안들이 연구되고 있다. 부정행위는 기술의 발전을 악용하여 다양한 형태로 진화하고 있으며, 이에 따라 목적에 맞는 부정탐지 방안 연구와 적용을 통하여 탐지 효용의 극대화를 위한 노력의 필요성이 증가하고 있다. 이러한 연구 동향의 일환으로 본 연구에서는 대용량 거래 데이터가 저장 관리되고 있는 국내 최대 농수산물 유통 시장의 2008년부터 2010년까지 상장예외품목의 거래 가격을 분석하여 부정 탐지 규칙을 도출하였으며, 전문가 검증을 통하여 도출 된 규칙의 신뢰성을 확보하였다. 본 연구의 주요 부정거래 분석 방안으로는 정상적인 데이터들은 발생 확률이 높은 반면에 특이한 데이터들의 발생 확률은 낮다고 가정하는 통계적 접근을 통한 이상치 식별 방안을 활용하였다. 이에 따라 부정거래 분석 별로 정의 된 Z-Score 값보다 클 경우 부정거래 탐지 대상이 된다. 다만 상장예외품목 거래의 경우 취급 가능한 중도매인의 수가 제한되어 있으며, 일반적인 상장품목의 거래보다 거래량이 적기 때문에 소수의 이상치가 품목의 평균에 미치는 영향이 크다. 그 예로 다른 소수의 중도매인들이 해당 품목을 정상적인 가격에 거래하였더라도, 특정한 중도매인 한 명이 지나치게 비정상적인 가격에 거래할 경우 모든 거래들이 부정거래로 탐지 될 가능성도 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 기존의 Z-Score의 개념을 활용하여 수정된 Z-Score(Self-Eliminated Z-Score)를 사용하였다. 또한 부정 유형별 탐지 규칙 관리와 활용을 위한 시스템 프로토타입(prototype) 개발을 수행하였다. 이를 통하여 실제 부정거래 탐지 업무에 적용할 수 있는 효과적인 방안을 제시하였고, 농수산 유통시장의 공정성 및 투명성 확보를 위한 관리 감독의 기능 강화가 가능할 것이다.
최근 도심을 중심으로 연립 다세대의 거래가 활성화되고 직방, 다방등과 같은 플랫폼 서비스가 성장하고 있다. 연립 다세대는 수요 변화에 따른 시장 규모 확대와 함께 정보 비대칭으로 인해 사회적 문제가 발생 되는 등 부동산 정보의 사각지대이다. 또한, 서울특별시 또는 한국감정원에서 사용하는 5개 또는 25개의 권역 구분은 행정구역 내부를 중심으로 설정되었으며, 기존의 부동산 연구에서 사용되어 왔다. 이는 도시계획에 의한 권역구분이기 때문에 부동산 연구를 위한 권역 구분이 아니다. 이에 본 연구에서는 기존 연구를 토대로 향후 주택가 격추정에 있어 서울특별시의 공간구조를 재설정할 필요가 있다고 보았다. 이에 본 연구에서는 연립 다세대 실거래가 데이터를 기초로 하여 헤도닉 모형에 적용하였으며, 이를 K-Means Clustering 알고리즘을 사용해 서울특별시의 공간구조를 다시 군집하였다. 본 연구에서는 2014년 1월부터 2016년 12월까지 3년간 국토교통부의 서울시 연립 다세대 실거래가 데이터와 2016년 공시지가를 활용하였다. 실거래가 데이터에서 본 연구에서는 지하거래 제거, 면적당 가격 표준화 및 5이상 -5이하의 실거래 사례 제거와 같이 데이터 제거를 통한 데이터 전처리 작업을 수행하였다. 데이터전처리 후 고정된 초기값 설정으로 결정된 중심점이 매번 같은 결과로 나오게 K-means Clustering을 수행한 후 군집 별로 헤도닉 모형을 활용한 회귀분석을 하였으며, 코사인 유사도를 계산하여 유사성 분석을 진행하였다. 이에 본 연구의 결과는 모형 적합도가 평균 75% 이상으로, 헤도닉 모형에 사용된 변수는 유의미하였다. 즉, 기존 서울을 행정구역 25개 또는 5개의 권역으로 나뉘어 실거래가지수 등 부동산 가격 관련 통계지표를 작성하던 방식을 속성의 영향력이 유사한 영역을 묶어 16개의 구역으로 나누었다. 따라서 본 연구에서는 K-Means Clustering 알고리즘에 실거래가 데이터로 헤도닉 모형을 활용하여 연립 다세대 실거래가를 기반으로 한 군집분류방법을 도출하였다. 또한, 학문적 실무적 시사점을 제시하였고, 본 연구의 한계점과 향후 연구 방향에 대해 제시하였다.
천연기념물 제214호 진안 평지리 이팝나무군의 고사(枯死) 및 쇠약(衰弱) 요인의 명확한 진단(診斷)과 처방(處方)을 통한 천연기념물로서의 가치 존속(存續) 방안을 강구하고자 시도된 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 1968년 13그루의 천연기념물 지정 이후, 1973년을 시작으로 근년까지 계속적으로 고사가 진행되어 현재는 3주만 생존하고 있다. 특히 2010년 이후 마령초등학교 담장 후퇴 등 정비과정에서 복토된 토양의 일부 제거에도 불구하고, 계속적으로 고사가 이루어진 것으로 확인된다. 둘째, 지정목 중 1 3번 생존목 또한 고사된 가지가 많고, 잎이 왜소하며, 엽량이 적었다. 1번목은 수세가 '극히 불량'하고 다량의 가지가 이미 고사하였으며, 금년에는 단지 2개 가지에서만 개화가 이루어졌으며 엽량 또한 현저히 적은 상태이다. 2번목 또한 '불량'상태로 잎이 작고 엽밀도도 낮으며 수형의 변형이 이루어지는 등 수세가 쇠약한 상태이다. 현존하는 가장 큰 1번목은 논토양으로 추정되는 점질토가 복토되어 있어 우려를 더하고 있다. 셋째, 평지리 이팝나무군의 토성 분석결과, '미사질양토[微砂質壤土, Silt loam(SiL)]'로 밝혀짐에 따라 미사(Silt)의 성분비가 높음을 알 수 있다. 또한 1번목 북측의 토양산도는 pH 6.6으로 다른 부위의 흙과는 편차가 컸는데 이는 원지반 토양이 아닌 외부에서 반입된 토양으로 복토되었음에 기인한 것으로 판단된다. 더불어 유기물함량은 적정범위보다 높게 나타났는데 이는 보호관리를 위한 시비가 계속적으로 이루어진 결과가 반영된 것이라고 판단된다. 넷째, 진안 평지리 이팝나무군의 고사 및 생육 불량의 근본적 원인으로는 복토(覆土)로 인한 심각한 생리저하의 만성적 증후군으로 판단된다. 이는 신규로 식재된 후계목 또한 일부 고사된 것에서도 그 원인을 찾을 수 있다. 다섯째, 1차적으로 기존 고사의 원인으로 추정되는 복토 부분에 대한 점진적 제거가 시급하다. 무엇보다도 근계부에 복토된 점질토양의 제거를 건의한다. 복토부를 제거한 후 굵은 모래로 치환하고 뿌리의 호흡 개선을 위해 유공관을 설치한다. 그리고 고사한 4번 고사목과 5 6번의 고사흔적인 밑둥은 제근하고, 하층식생은 예초한다. 생존목은 상부 고사지를 제거, 수피 이탈부는 외과수술을 시행하는 한편 생장점 아래에서 전정하여 맹아의 발생을 유도해야 할 것이다. 여섯째, 지하부 뿌리를 확인하여 부패근 절단 및 토양호흡 개선방안을 마련한다. 근계 전반에 대한 추적 굴취 등으로 썩은 뿌리부를 단근하여 새 뿌리의 발생을 유도한다. 일곱째, 이후 잡초 발생과 답압 억제 그리고 토양 보습효과 유지를 위한 멀칭을 시도한다. 또한 지속적 영양공급을 위한 무기양료 엽면시비 및 영양제 나무주사, 무기양료의 토양관주를 고려한다. 향후 모니터링과 예찰방안을 마련하여 계속적으로 변화상을 체크해야 할 것이다.
비육돈의 출하체중은 육질은 물론 양돈업의 수익성에도 크게 영향을 미치는 요인이다(이 등, 2006). 출하체중은 품종 및 사양프로그램 등과 같은 내적인 요인과 소비자 집단의 문화, 전통 및 기호 성향은 물론 도축․가공업자의 요구 등 다양한 외적 요인에 따라 결정된다(Kim 등, 2005). 세계적으로 지난 20~30년 동안 비육돈의 출하체중은 5~20kg 증가하였는데 이는 무엇보다도 종돈 자체가 적육 생산을 극대화하는 방향으로 육종되어 재래의 돼지에 비해 현대의 비육돈은 체중 증가에 따른 지방침적의 증가 정도가 저하되어 일정 한도까지는 출하체중이 증가할수록 돈육의 생산원가가 저하되기 때문이다. 현재 세계적으로 비육돈의 출하체중은 주로 국가에 따라 90~140kg 범위의 수치를 나타내고 있고, 미국의 경우는 주에 따라 92~137kg의 분포를 보이고 있다(NASS, 2006). 국내에서 사용되고 있는 대부분의 종돈은 구미 지역에서 도입된 적육형일 뿐만 아니라 국내 돈육 소비자는 구미의 소비자에 비해 삼겹살과 같이 지방 함량이 높은 부위를 선호하는 등 돼지지방에 대해 관대하여 출하체중을 높게 유지할 수 있는 잠재력이 크다. 그러나 국내 비육돈의 출하체중은 2003년 이후 110kg 수준에 정체되어 구미 지역보다 5~20kg 낮은 수치를 나타내고 있어 앞으로 국내 비육돈의 출하체중을 높일 수 있는 여지가 많다. 이러한 점에 착안하여 본 연구진은 선행연구(이 등, 2006)에서 경남지역에서 가장 일반적으로 사육되고 있는 계통의 비육돈을 110kg 대비 130kg까지 비육․도축하여 도체특성 및 경제성을 분석하여 다음과 같은 주요결과를 얻었다. 본 지역의 대표적인 비육돈은 적육형이기 때문에 생체중 110kg 대비 130kg 출하돈은 사료섭취량과 등지방두께는 다소 증가하고 사료효율은 다소 감소하였으나 일당증체량은 저하되지 않았고, 암퇘지와 거세돼지의 등지방두께는 각각 다소 얇게 & 다소 두껍게 평가되었으며, 도체품질의 척도가 되는 근육의 이화학적 특성에는 차이가 없었다. 수익성 면에 있어서는 110kg 출하돈 대비 130kg 출하돈은 두당 약 20,000원의 손실이 발생하는데 이는 도체품질과는 관계없이 거의 전적으로 A & B 등급의 한계도체중 초과로 인한 도체등급 저하 때문에 발생한 손실로서 만일 이들 등급의 도체중 상한선이 철폐되기만 한다면 130kg 출하돈이 110kg 출하돈보다 훨씬 더 경제성이 높을 것으로 예측되었다. 또한 이와 같은 결과를 토대로 본 연구진은 현행 도체등급 판정 기준을 무시한 암퇘지와 거세돼지의 적정 출하체중은 각각 135 & 125kg 수준이고 이때 암퇘지와 거세돼지의 등지방두께 예측치는 각각 22.5 & 24.0mm라는 결론을 내린 바 있다. 따라서 본 연구는 선행연구의 결론과 같이 암퇘지와 거세돼지를 각각 135 & 125kg까지 비육․도축했을 때 성장효율, 도체의 품질 관련 이화학적 특성과 관능적 수용성 및 경제성을 분석하여 기 발표된 결론의 타당성을 확인․검증하고자 수행되었다.
목적 : 최근 CT, MRI 등 영상진단기술 및 방사선치료계획 소프트웨어 등이 획기적으로 발전하였음에도 불구하고 자궁경부암의 강내조사는 아직까지 A 점 등 ICRU 38에 근거한 치료계획을 보편적으로 사용하고 있다. CT를 이용한 3차원 강내조사 계획은 종양 및 정상조직에 대한 선량뿐 아니라 선량-용적 히스토그람(DVH)에 대한 정보를 제공한다. 본 연구에서는 CT를 이용하여 CTV에 목표선량을 조사하는 치료계획(CTV계획)과 ICRU 38에 근거한 치료계획(ICRU계획)을 시행하여 이 두 치료계획간에 종양선량, 직장선량, 방광선량 등을 비교하고 각각에 대한 DVH를 분석하였다. 대상 및 방법 : Ir-192 고선량율강내치료(HDR)를 시행 받은 11명의 환자를 대상으로 하였다. 강내조사계획은 외부방사선치료를 약 40Gy 시행한 후 수립되었으며 모든 환자에서 CT 모의치료기를 이용한 CT가 시행되었고 치료계획은 PLATO(Nucletron) v.14.2를 이용하였다. CT 영상에 CTV, 직장, 방광 등을 도시한 후 CTV에 $100\%$의 선량을 조사하는 치료계획 및 ICRU 38에 근거하여 A점에 $100\%$를 조사하는 치료계획을 수립하였다. 결과 : 11명 환자의 CTV 용적(평균${\pm}$표준편차)은 $21.8{\pm}26.6cm^3$, 직장 용적은 $60.9{\pm}25.0cm^3$, 방광용적은 $116.1{\pm}40.1cm^3$이었다. ICRU계획에서 $100\%$의 선량이 포함하는 용적은 $126.7{\pm}18.9cm^3$, CTV 계획에서는 $98.2{\pm}74.5cm^3$으로서 잔류종양의 크기가 4cm 이상인 1례에서는 ICRU계획 시 CTV 용적 $22.0cm^3$가 $100\%$ 등선량곡선에 포함되지 않는 것으로 나타났다. 잔류종양의 크기가 4cm 미만인 나머지 8례에서는 종양용적 $12.9{\pm}5.9cm^3$이 불필요하게 $100\%$ 이상의 선량이 조사되었다. ICRU 38의 권고에 따른 방광선량은 ICRU계획 및 CTV계획에서 각각 $90.1{\pm}21.3\%,\;68.7{\pm}26.6\%$이었고, 직장선량은 $86.4{\pm}18.3\%,\;76.9{\pm}15.6\%$이었다. 방광 및 직장선량 최대값도 ICRU계획에서 각각 $137.2{\pm}50.1\%,\;101.1{\pm}41.8\%$, CTV계획에서 $107.6{\pm}47.9\%,\;86.9{\pm}30.8\%$로서 CTV계획에서 정상조직에 조사되는 선량이 더 적게 나타났다. 그러나 잔류종양이 4cm 이상인 환자에서는 CTV계획에서 정상조직 선량이 견딤선량보다 현저히 높게 나타났다. DVH에서는 목표선량의 $80\%$ 이상을 받는 직장용적(V80rec)은 ICRU계획 및 CTV계획에서 각각 $1.8{\pm}2.4cm^3,\;0.7{\pm}1.0cm^3$, 방광용적 (V80bla)은 $12.2{\pm}8.9cm^3,\;3.5{\pm}4.1cm^3$로서 역시 CTV계획에서 정상조직이 적게 조사되었다. 결과 : 기존의 ICRU계획은 그 효과 및 안전성이 입증되었음에도 불구하고 CT를 이용한 CTV계획 등을 적용 한다면 잔류종양이 적은 경우 정상조직에 대한 조사를 줄이면서 잔류종양에 목표선량을 조사할 수 있을 것이다. 다만 잔류종양이 큰 경우는 정상조직에 대한 조사선량을 줄이기 위한 효과적 치료계획에 대한 연구가 필요할 것으로 판단된다.
매매시점결정은 금융시장에서 초과수익을 얻기 위해 사용되는 투자전략이다. 일반적으로, 매매시점 결정은 거래를 통한 초과수익을 얻기 위해 언제 매매할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 몇몇 연구자들은 러프집합분석이 매매시점결정에 적합한 도구라고 주장하였는데, 그 이유는 이 분석방법이 통제함수를 이용하여 시장의 패턴이 불확실할 때에는 거래를 위한 신호를 생성하지 않는다는 점 때문이었다. 러프집합은 분석을 위해 범주형 데이터만을 이용하므로, 분석에 사용되는 데이터는 연속형의 수치값을 이산화하여야 한다. 이산화란 연속형 수치값의 범주화 구간을 결정하기 위한 적절한 "경계값"을 찾는 것이다. 각각의 구간 내에서의 모든 값은 같은 값으로 변환된다. 일반적으로, 러프집합 분석에서의 데이터 이산화 방법은 등분위 이산화, 전문가 지식에 의한 이산화, 최소 엔트로피 기준 이산화, Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 등의 네 가지로 구분된다. 등분위 이산화는 구간의 수를 고정하고 각 변수의 히스토그램을 확인한 후, 각각의 구간에 같은 숫자의 표본이 배정되도록 경계값을 결정한다. 전문가 지식에 의한 이산화는 전문가와의 인터뷰 또는 선행연구 조사를 통해 얻어진 해당 분야 전문가의 지식에 따라 경계값을 정한다. 최소 엔트로피 기준 이산화는 각 범주의 엔트로피 측정값이 최적화 되도록 각 변수의 값을 재귀분할 하는 방식으로 알고리즘을 진행한다. Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화는 Na$\ddot{i}$ve scaling 후에 그로 인해 분할된 범주값을 Boolean reasoning 방법으로 종속변수 값에 대해 최적화된 이산화 경계값을 구하는 방법이다. 비록 러프집합분석이 매매시점결정에 유망할 것으로 판단되지만, 러프집합분석을 이용한 거래를 통한 성과에 미치는 여러 이산화 방법의 효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 러프집합분석을 이용한 주식시장 매매시점결정 모형을 구성함에 있어서 다양한 이산화 방법론을 비교할 것이다. 연구에 사용된 데이터는 1996년 5월부터 1998년 10월까지의 KOSPI 200데이터이다. KOSPI 200은 한국 주식시장에서 최초의 파생상품인 KOSPI 200 선물의 기저 지수이다. KOSPI 200은 제조업, 건설업, 통신업, 전기와 가스업, 유통과 서비스업, 금융업 등에서 유동성과 해당 산업 내의 위상 등을 기준으로 선택된 200개 주식으로 구성된 시장가치 가중지수이다. 표본의 총 개수는 660거래일이다. 또한, 본 연구에서는 유명한 기술적 지표를 독립변수로 사용한다. 실험 결과, 학습용 표본에서는 Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 방법이 가장 수익성이 높았으나, 검증용 표본에서는 전문가 지식에 의한 이산화가 가장 수익성이 높은 방법이었다. 또한, 전문가 지식에 의한 이산화가 학습용과 검증용 데이터 모두에서 안정적인 성과를 나타내었다. 본 연구에서는 러프집합분석과 의사결정 나무분석의 비교도 수행하였으며, 의사결정나무분석은 C4.5를 이용하였다. 실험결과, 전문가 지식에 의한 이산화를 이용한 러프집합분석이 C4.5보다 수익성이 높은 매매규칙을 생성하는 것으로 나타났다.
본 연구는 부도위험 예측을 위해 K-IFRS가 본격적으로 적용된 2012년부터 2018년까지의 기업데이터를 이용한다. 부도위험의 학습을 위해, 기존의 대부분 선행연구들이 부도발생 여부를 기준으로 사용했던 것과 다르게, 본 연구에서는 머튼 모형을 토대로 각 기업의 시가총액과 주가 변동성을 이용하여 부도위험을 산정했으며, 이를 통해 기존 방법론의 한계로 지적되어오던 부도사건 희소성에 따른 데이터 불균형 문제와 정상기업 내에서 존재하는 부도위험 차이 반영 문제를 해소할 수 있도록 하였다. 또한, 시장의 평가가 반영된 시가총액 및 주가 변동성을 기반으로 부도위험을 도출하되, 부도위험과 매칭될 입력데이터로는 비상장 기업에서 활용될 수 있는 기업 정보만을 활용하여 학습을 수행함으로써, 포스트 팬데믹 시대에서 주가 정보가 존재하지 않는 비상장 기업에게도 시장의 판단을 모사하여 부도위험을 적절하게 도출할 수 있도록 하였다. 기업의 부도위험 정보가 시장에서 매우 광범위하게 활용되고 있고, 부도위험 차이에 대한 민감도가 높다는 점에서 부도위험 산출 시 안정적이고 신뢰성 높은 평가방법론이 요구된다. 최근 머신러닝을 활용하여 기업의 부도위험을 예측하는 연구가 활발하게 이루어지고 있으나, 대부분 단일 모델을 기반으로 예측을 수행한다는 점에서 필연적인 모델 편향 문제가 존재하고, 이는 실무에서 활용하기 어려운 요인으로 작용하고 있다. 이에, 본 연구에서는 다양한 머신러닝 모델을 서브모델로 하는 스태킹 앙상블 기법을 활용하여 개별 모델이 갖는 편향을 경감시킬 수 있도록 하였다. 이를 통해 부도위험과 다양한 기업정보들 간의 복잡한 비선형적 관계들을 포착할 수 있으며, 산출에 소요되는 시간이 적다는 머신러닝 기반 부도위험 예측모델의 장점을 극대화할 수 있다. 본 연구가 기존 머신러닝 기반 모델의 한계를 극복 및 개선함으로써 실무에서의 활용도를 높일 수 있는 자료로 활용되기를 바라며, 머신러닝 기반 부도위험 예측 모형의 도입 기준 정립 및 정책적 활용에도 기여할 수 있기를 희망한다.
최근 텍스트와 이미지 딥러닝 기술의 괄목할만한 발전에 힘입어, 두 분야의 접점에 해당하는 이미지 캡셔닝에 대한 관심이 급증하고 있다. 이미지 캡셔닝은 주어진 이미지에 대한 캡션을 자동으로 생성하는 기술로, 이미지 이해와 텍스트 생성을 동시에 다룬다. 다양한 활용 가능성 덕분에 인공지능의 핵심 연구 분야 중 하나로 자리매김하고 있으며, 성능을 다양한 측면에서 향상시키고자 하는 시도가 꾸준히 이루어지고 있다. 하지만 이처럼 이미지 캡셔닝의 성능을 고도화하기 위한 최근의 많은 노력에도 불구하고, 이미지를 일반인이 아닌 분야별 전문가의 시각에서 해석하기 위한 연구는 찾아보기 어렵다. 동일한 이미지에 대해서도 이미지를 접한 사람의 전문 분야에 따라 관심을 갖고 주목하는 부분이 상이할 뿐 아니라, 전문성의 수준에 따라 이를 해석하고 표현하는 방식도 다르다. 이에 본 연구에서는 전문가의 전문성을 활용하여 이미지에 대해 해당 분야에 특화된 캡션을 생성하기 위한 방안을 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 방대한 양의 일반 데이터에 대해 사전 학습을 수행한 후, 소량의 전문 데이터에 대한 전이 학습을 통해 해당 분야의 전문성을 이식한다. 또한 본 연구에서는 이 과정에서 발생하게 되는 관찰간 간섭 문제를 해결하기 위해 '특성 독립 전이 학습' 방안을 제안한다. 제안 방법론의 실현 가능성을 파악하기 위해 MSCOCO의 이미지-캡션 데이터 셋을 활용하여 사전 학습을 수행하고, 미술 치료사의 자문을 토대로 생성한 '이미지-전문 캡션' 데이터를 활용하여 전문성을 이식하는 실험을 수행하였다. 실험 결과 일반 데이터에 대한 학습을 통해 생성된 캡션은 전문적 해석과 무관한 내용을 다수 포함하는 것과 달리, 제안 방법론에 따라 생성된 캡션은 이식된 전문성 관점에서의 캡션을 생성함을 확인하였다. 본 연구는 전문 이미지 해석이라는 새로운 연구 목표를 제안하였고, 이를 위해 전이 학습의 새로운 활용 방안과 특정 도메인에 특화된 캡션을 생성하는 방법을 제시하였다.
서울대학교 어린이병원 흉부외과에서는 1990년부터 1996년까지 104례의 기능적 단심실을 가진 선천성심기형 환아에 대하여 심장내 외측통로술을 이용한 완전폰탄술을 시행하였다. 환아의 연령 및 체중분포는 각각 평균 35.9(범위 10-72) 개월, 12.8 (범위 6.5-37.8) kg이었다. 술전진단은 삼첨판폐쇄증(18), 단심실연결을보이는 중복개구심실(53) 및 기타 기능적 단심실을 동반한 복잡심기형(33)이었다, 50례의 환아에 대하여 체폐동맥 단락술 (37), 폐동맥밴딩(13), 외과적 심방중격절제술(15), 동맥전환술(2), 대동맥하 누두부제거술(2), 총폐정맥이상연결증(2), 폐동맥-대동맥봉합술(Damus-Stansel-Kaye, 1) 등의 고식술이 시행되었다. 완전폰탄술식전 19례의 양방향성 체정맥-폐동맥단락술과 1례의 전(全)체정맥-폐동맥단락술(Kawashima procedure)이 진행되었다. 술전 혈역학소견상, 평균 폐동맥압/폐혈관저항은 14.6 (범위 5-28mmHg) / 2.2 (범위0.4-6.9)wood.unit였으며, 폐혈류/체혈류비가 평균 0.9 (범위0.3-3.0)였다. 이완기말심실압은 평균 9.0 (범위 3.0-21.0) mmHg였고 동맥혈의 산소포화도는 평균 76.0 (범위 45.6-88.0) %였다. 수술은 분계능(terminal crest) 2cm 외측으로 우심이부터 우심방-하공정맥경계부에 종절개를 가하고 하공정맥개구부부터 상공정맥개구부 또는 우심이까지 Gore-Tex 인조도관을 이용하여 외측통동을 형성시키는 방법으로 시행하였으며 필요한 경우 통로상에 4-5.5 mm 직경의 구멍을 만들어 주었다. 동시에 시행한 술식은, 폐동맥성형술(22), 심방중격절제술(21), 폐정맥이상연결증 교정(4), 영구적인 인공심박동기거치(3) 등이었고, 32례에 대하여 통로내 구멍을 만들어 주었으며 그중 1례는 조절형(adjustable)으로 시행하였다. 심방-폐동맥 연결 방법으로 시행한 폰탄술 후 4년후에 발생한 재발성 난치성 상심실형 부정맥환아 1례에 대하여 외측통로형의 변환 폰탄술식이 시행되었다. 수술 직후 혈역학 소견상 평균 폐동맥압, 이완기말심실압, 실온에서 동맥혈의 산소포화도가 각각 12.7 (8-21)mmHg, 7.6 (범위4-12)mmHg, 89.9 (범위68-100) %였다. 병원사망율은 6.7 (7/104) %였고 술후 합병증으로 지속적인 늑막삼출(11), 부정맥(8), 유미흉(9), 중추신경계손상(5), 감염 및 염증(5), 급성신부전(4)이 발생하였다. 평균 27.2 (범위1-85) 개월동안의 외래 추적결과 5명의 만기 사망이 있었다. 저자등은 본연구결과를 토대로 심장내 외측통동폰탄술식이 기능적 단심실 환자에 대하여 비교적 낮은 사망율 및 합병증과 우수한 혈역학으로 시행될수 있는 수술방법이란 사실을 입증하였다.
목적: 한국인의 여성암 중에서 호발하는 암 중의 하나인 자궁경부암의 검사 및 치료 형태와 치료 결과가 발표된 연구 논문을 통해 분석하고 미국과 일본 자궁경부암의 Patterns of Care Study (PCS)와 비교하여 한국 실정에 맞는 PCS 문항 개발의 진행을 위한 기본 자료를 제시하기 위해 문헌 비교 연구를 시행하였다. 대상 및 방법: 외국의 PCS 관련 자료는 PCS 홈페이지에 소개된 212편의 논문 및 초록 중에서 자궁경부암 및 PCS 구조부분의 논문(42편)과 최근에 발표된 논문을 대상으로 하였으며 한국에서 연구된 것은 Korean Pub Med에서 자궁경부암과 방사선치료에 관한 자료를 구하고(99편) 외국 잡지에 발표된 것을 포함하여 PCS의 비교 대상을 선정하여 PCS의 구조(Structure), 진행(Process), 결과(Outcome) 의 순서에 따라 비교 분석하였으며 시대에 따른 PCS의 패턴을 분석하기 위해 1980년대 이전과 1990년대 이후의 연구 결과로 나누어서 분석 하였다. 결과: 미국과 일본에서 자궁경부암의 PCS에 관한 논문이 각각 28편과 10편이 분석 가능하였고 한국은 73편이 PCS에서 다루는 항목을 포함하여 분석 가능하였다. 미국과 일본의 PCS는 공통적으로 치료기관의 규모, 의사 및 환자 수, 그리고 치료기관의 성격에 따라 계층화된 3~4개의 구조로 나누고 연구 대상 환자를 엄격하게 제한하였다. 그리고 연구의 진행을 위해 치료 전 병기 결정과정의 요소들을 나누고 시대에 따른 병기결정의 요소들을 분석하였으며 치료와 관련된 여러 가지 인자들을 다루고 FIGO 병기 이외의 예후인자들도 자세히 분석하며 기계에 대한 비교분석이 잘 되어 있다. 그러나 미국과 일본의 PCS도 그 나라의 특성상 미국은 인종간의 특성, 사회경제적 계층에 대한 분류를 시도하고 있으며, FIGO 병기에서 다루지 않은 종양의 크기(6편), 자궁방 또는 골반벽 침범이 한쪽 또는 양쪽으로 진행된 것에 따른 치료 결과의 분석이 활발하였고(5편), 일본은 종양표지자에 대한 연구가 포함되어 있다. 그리고 병기 결정 과정에서 공통적인 시대적 변화는 초창기의 림프과조영술, 바륨 관장술이 점차 사라지고 나중에 CT, MRI의 비중이 높아졌다. 한국 자료는 주로 단일 기관에서 한 연구로 구조(Structure)에 대한 언급이 없으며 기계적 특성에 따른 차이도 거의 분석하지 않았다. 그러나 최근의 연구 주제는 미국, 일본의 PCS에서 잘 다루지 않던 항암제의 병용 요법(9편), 치료기간(4편) 종양표지자(8편), 비전형적 분획 등을 다루고 있다. 결론: 여러 나라의 문헌을 비교 분석하여 한국에서 필요한 자궁경부암의 PCS를 이용한 문항개발이 이루어졌다. 그리고 후속적인 연구로 진행될 근접치료기 사용 및 치료의 결과, 부작용 등의 비교 분석을 포함하여 한국형 자궁경부암 PCS에서 필요한 항목을 합의 도출하여 완성하였으며 이 내용을 토대로 향후 표준화된 치료 모델 개발을 위한 PCS가 진행될 수 있으며 환자의 치료에 있어서 부족했던 분야에 대해 교정할 수 있는 교육적인 목적도 제시할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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