• Radiation Oncology Journal
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• 제25권4호
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• pp.242-248
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• 2007

목적: 마우스 모델에서 cisplatin과 방사선조사로 구내염을 유발시킨 후 재조합 표피성장인자 (recombinant human epidermal growth factor, rhEGF)을 처치하여 그 효과를 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 마우스 24마리를 대상으로 정상대조군 8마리와 실험군은 각각 rhEGF 처치군과 미처치군으로 8마리씩 분류하였으며 실험군은 10 mg/kg의 cisplatin을 방사선조사 첫날 동시에 1회 복강 내 투여하였고, 방사선조사는 5일간 1회 5 Gy씩, 5일간 25 Gy를 조사하였다. RhEGF 처치군은 방사선조사 2일 전부터 2일간 1 mg/kg의 rhEGF를 피하주사하였으며 방사선조사3일째부터 3일간 1 mg/kg를 피하주사하여 총 5 mg/kg의 rhEGF를 투여하였다. 마우스의 체중변화, 먹이섭취 및 조직학적 변화를 평가하였다. 결 과: 마우스 체중변화는 rhEG F처치군이 실험 3일째부터 5일간 rhEGF 미처치군과 비교하여 통계적으로 유의한 체중의 차이를 관찰할 수 있었다. 먹이섭취는 실험군(rhEGF 처치군과 미처치군)에서 실험 5일째까지 감소하였다가 13일째부터 먹이섭취의 증가를 보여주었다. Cisplatin과 방사선조사 후 7일째의 조직학적 검사에서는 rhEGF 처치군에서 마우스의 점막 표피층의 변성이 관찰되었으나 rhEGF 미처치군에서는 점막층의 염증 반응이 관찰되었다. 결 론: Cisplatin과 방사선 조사로 마우스에서 발생한 구내염에서 rhEGF를 투여한 경우 체중 변화와 먹이섭취의 유의한 개선을 관찰하였으며 조직학적 검사에서 점막 손상의 회복을 확인하였다. 향후 임상적으로 rhEGF가 항암화학요법과 방사선치료로 인한 구내염을 줄일 수 있는 가능성을 확인하였다.값은 11개월이었고 2년, 3년 생존율은 31.5%, 15.8%였다. 결 론: 2기 췌장암 환자들은 국소 재발 및 원격 전이의 가능성이 높은 고위험군으로 국소 제어율 및 전체 생존율의 향상을 위해서 수술 후 효과적인 방사선치료의 적극적인 시행 및 이후의 보조적인 전신 항암화학요법을 권고하여 시행하는 것이 바람직하다. 평가 검사는 모두 제조사의 시험지침서에 부합하였다. 결론적으로, 이는 본 GE $Advance^{TM}$ PET 시스템이 임상에의 적용에 적합함을 보여주었다.mens사의 상용 분석 프로그램에는 해당 기능이 없어 계산값의 비교를 통한 검증은 수행하지 못하였고, 수화(hydration)와 탈수(dehydration) 각각의 조건에 따른 신장기능 분석에 적용하였을 때, 판별 기준이 되는 유의미한 값을 산출하여 타당성 검증을 대신하였다. 결론: 이 연구에서 개발한 핵의학 영상의 정량적 분석을 통한 신장기능 분석 프로그램을 사용하여 신장 기능을 분석한 결과, 타당성 있는 결과를 도출하여 그 유용성을 입증하였다. 이 개발 프로그램은 좀 더 다양한 임상응용 목적의 분석기능을 사용자가 직접 개발, 추가하기가 용이하여 기존 상용 프로그램보다 연구적 활용범위가 크다고 사료된다.2.2{\pm}0.4\;(1.6{\sim}3.2){\mu}g/ml$와 $1.4{\pm}0.2\;(0.8{\sim}1.6){\mu}g/ml$로서(p=0.16), 표준균주 3종 모두에서 Infecton의 MBC 또한 ciprofloxacin에 비해 $2{\sim}4$배가 높았다. 결론: Tc-99m Infecton은 ciprofloxacin 보다는 약하였지만 표준균주에 대해 생체외 항균력을 보였다.를

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.95-110
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• 2013

최근 다양한 소셜미디어를 통해 생성되는 비정형 데이터의 양은 빠른 속도로 증가하고 있으며, 이를 저장, 가공, 분석하기 위한 도구의 개발도 이에 맞추어 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 환경에서 다양한 분석도구를 통해 텍스트 데이터를 분석함으로써, 기존의 정형 데이터 분석을 통해 해결하지 못했던 이슈들을 해결하기 위한 많은 시도가 이루어지고 있다. 특히 트위터나 페이스북을 통해 실시간에 근접하게 생산되는 글들과 수많은 인터넷 사이트에 게시되는 다양한 주제의 글들은, 방대한 양의 텍스트 분석을 통해 많은 사람들의 의견을 추출하고 이를 통해 향후 수익 창출에 기여할 수 있는 새로운 통찰을 발굴하기 위한 움직임에 동기를 부여하고 있다. 뉴스 데이터에 대한 오피니언 마이닝을 통해 주가지수 등락 예측 모델을 제안한 최근의 연구는 이러한 시도의 대표적 예라고 할 수 있다. 우리가 여러 매체를 통해 매일 접하는 뉴스 역시 대표적인 비정형 데이터 중의 하나이다. 이러한 비정형 텍스트 데이터를 분석하는 오피니언 마이닝 또는 감성 분석은 제품, 서비스, 조직, 이슈, 그리고 이들의 여러 속성에 대한 사람들의 의견, 감성, 평가, 태도, 감정 등을 분석하는 일련의 과정을 의미한다. 이러한 오피니언 마이닝을 다루는 많은 연구는, 각 어휘별로 긍정/부정의 극성을 규정해 놓은 감성사전을 사용하며, 한 문장 또는 문서에 나타난 어휘들의 극성 분포에 따라 해당 문장 또는 문서의 극성을 산출하는 방식을 채택한다. 하지만 특정 어휘의 극성은 한 가지로 고유하게 정해져 있지 않으며, 분석의 목적에 따라 그 극성이 상이하게 나타날 수도 있다. 본 연구는 특정 어휘의 극성은 한 가지로 고유하게 정해져 있지 않으며, 분석의 목적에 따라 그 극성이 상이하게 나타날 수도 있다는 인식에서 출발한다. 동일한 어휘의 극성이 해석하는 사람의 입장에 따라 또는 분석 목적에 따라 서로 상이하게 해석되는 현상은 지금까지 다루어지지 않은 어려운 이슈로 알려져 있다. 구체적으로는 주가지수의 상승이라는 한정된 주제에 대해 각 관련 어휘가 갖는 극성을 판별하여 주가지수 상승 예측을 위한 감성사전을 구축하고, 이를 기반으로 한 뉴스 분석을 통해 주가지수의 상승을 예측한 결과를 보이고자 한다.

• 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.