• Journal of Chest Surgery
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• 제41권5호
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• pp.598-604
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• 2008

배경: 내시경 장비와 수술 로봇의 발달로 작은 절개를 이용한 최소 침습적 심장수술이 점점 증가하고 있으나 이에 대한 수술 결과를 고식적인 수술 방법과 비교, 분석한 국내 보고는 드문 편이다. 대상 및 방법: 2005년 12월부터 2007년 6월까지 수술용 내시경 로봇(AESOP2000)을 이용하여 심장수술을 받은 48명(A군)과 동 기간에 정중흉골절개로 수술을 받은 50명(B군)을 후향적으로 조사하여 수술 시간, 수술 결과, 술 후 통증, 회복 정도 등을 객관적으로 비교, 분석하였다. 결과: 수술 사망은 없었으며 술 후 합병증 발생률도 두 군간에 큰 차이는 없었다. 평균 수술시간($292.7{\pm}61.7$분, $264.0{\pm}47.9$분; p=0.01), 체외순환시간($(128.4{\pm}37.6$분, $101.7{\pm}32.5$분; p<0.01)은 A군에서 더 길었으나 대동맥차단시간 ($82.1{\pm}35.0$분, $87.8{\pm}113.5$분; p=0.74), 평균 인공호흡기 사용시간($18.0{\pm}18.4$시, $19.7{\pm}9.7$시; p=0.57)은 차이가 없었으며 중환자실 평균 입원시간($53.2{\pm}40.2$시, $72.8{\pm}42.1$시; p=0.02) 및 평균 재원기간($9.7{\pm}7.2$일, $14.8{\pm}11.9$일; p=0.01)은 A군에서 더 짧았다. 입원기간 중 수혈을 받은 환자는 B군에서 더 많았으며 평균 수혈양도 B군에서 더 많았으나 통계적 유의성은 없었다(p=0.06). 술 후 1주에서 4주까지 통증 점수는 A군에서 의미 있게 적었으며 일상생활의 수행 능력을 측정하는 듀크 활동상태지수 (Duke activity status Index)에 따른 기능 점수(functional status score)는 A군에서 현저하게 높았다. 술 후 심초음파 결과 승모판 성형술을 시행한 환자의 역류 정도($0.7{\pm}1.0,\;0.9{\pm}0.9$; p=0.60)와 삼첨판 성형술을 시행한 환자의 역류 정도($1.0{\pm}0.9,\;1.1{\pm}1.0$; p=0.89)는 두 군간에 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 판막주위유출은 각각 1명의 환자에게 있었으며 그 외 판막 관련 합병증은 없었다. 결론: 본 연구 결과 로봇을 이용한 치소 침습적 심장수술은 수술 후 통증 감소, 환자의 빠른 회복, 미용적인 효과, 짧은 입원기간 등의 장점뿐만 아니라 수술 성적도 고식적 수술 방법에 비해 떨어지지 않음이 확인되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_2호
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• pp.1565-1576
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• 2023

천리안 해양위성 2호(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)에서 관측된 대기상층 복사휘도에서 해양환경 분석이 가한 원격반사도(remote-sensing reflectance, R_rs) 자료를 얻기 위해서 복사 전달 모델 기반의 대기 보정을 수행한다. 이 R_rs는 다시 엽록소, 총부유사, 용존유기물 농도 등의 다양한 해양환경변수 산출에 이용되고 있기 때문에 대기보정은 모든 해색 산출물의 정확도에 영향을 주는 중요한 알고리즘이다. 맑은 해역에서는 대기의 복사휘도가 청색 파장대의 해수 복사휘도보다 10배 이상 높다. 따라서 대기보정 과정에서 1%의 대기 복사휘도 추정 오차가 10% 이상의 R_rs 오차를 유발할 수 있으며, 이처럼 대기보정은 매우 높은 오차 민감도를 가진 알고리즘이다. 그 결과 대기보정 산출물인 R_rs의 품질 평가는 신뢰성 있는 해양 위성 기반 자료 분석을 위해 반드시 선행되어야 한다. 본 연구에서는 Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor (SeaWiFS) Bio-optical Archive and Storage System (SeaBASS)을 통해 데이터베이스화 된 현장 측정 R_rs 기반 통계적 신뢰성을 평가하는 Quality Assurance (QA) 알고리즘을 GOCI-II의 분광 특성에 맞게 수정 및 적용하였다. 이 방법은 National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA)의 해색위성 자료처리 시스템에 공식적으로 적용되어 서비스 중이며, R_rs의 품질 분석 점수(0~1점)를 제공할 뿐 아니라 해수의 유형(23 유형)도 구분해 준다. 실제로 검보정 초기 단계의 GOCI-II 자료에 QA를 적용한 결과, R_rs는 비교적 낮은 값인 0.625에서 가장 높은 빈도를 보여주었지만 추가적인 검보정을 통해 개선된 GOCI-II 대기보정 결과에 QA 알고리즘을 적용했을 시 기존보다 높은 0.875에서 가장 높은 빈도를 보여주었다. QA 알고리즘을 통한 해수 유형 분석 결과, 동해 및 남해 일부 그리고 북서태평양 해역은 주로 탁도가 낮은 case-I 해역이었으며 서해 연안 및 동중국해는 주로 탁도가 높은 case-II 해역으로 구분되었다. 이처럼 QA 알고리즘의 적용을 통해 대기보정 과정에서 오차가 크게 발생한 R_rs 자료를 객관적으로 판별하여 배제할 수 있으며 이는 배포자료 및 검보정의 신뢰도 향상으로 이어질 수 있다. 본 방법은 추후 GOCI-II의 대기보정 flag에 적용되어 사용자들이 양질의 R_rs 자료만을 적용할 수 있도록 도움을 줄 것이다.