• 한국농림기상학회지
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• 제22권4호
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• pp.258-267
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• 2020

영농형 태양광발전시설은 농지에 설치하여 전기도 생산하면서 동시에 작물도 재배할 수 있다. 영농형 태양광발전시설의 구조와 태양의 위치에 따라 차광 지점이 변화하기 때문에 시설 하부 환경을 분석할 필요가 있으며, 작물생산성도 평가되어야 한다. 영농형 태양광발전시설은 "고정형"과 "추적형" 두가지 유형을 설치하였으며, 시설을 설치한 농지와 차광이 되지 않는 일반 농지(control)에 벼 재배 실험을 실시하였다. 현품벼를 2019년 6월 7일에 기계 이앙하였으며, 시비량은 N-P-K= 9.0-4.5-5.7 kg/10a 이었다. 각 태양광발전시설 하부 15개 지점에 일사와 온도 센서를 설치하여 기상을 측정하였고, 지점 별로 수량 및 수량관련요소들을 조사하였다. 벼 생육기간동안 누적 일사는 고정형의 경우 지점들 간 차이가 크지 않았으며, 추적형의 경우 지점들 간 차이가 크게 나타났지만, 두 유형의 평균 누적 일사량은 비슷하였다. 고정형의 등숙률과 천립중을 제외하고 평균 기온과 수량 및 수량 관련 요소들 모두 차광율에 대해 유의한 차이를 나타냈으며 차광율이 커질수록 감소하였다. 차광율과 수량과의 관계에서 고정형은 로지스틱식으로 추적형은 1차방정식으로 각기 다르게 나타났으며, 두 유형 모두 높은 상관을 보였다(추적형: R2 = 0.62, 고정형: R2 = 0.73). 두유형의 지점 별 차광율 변동은 두 유형 간 비슷한 수량 변동에도 불구하고 크게 나타났다. 따라서, 전체 생육 기간의 누적 일사에 대한 차광율보다는 특정 시기의 차광율과의 관계를 좀 더 세밀히 검토할 필요가 있다.

• 한국습지학회지
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• 제24권4호
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• pp.345-353
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• 2022

산업과 생활환경에서 사용된 공학적 미세입자는 결국 하수처리장을 거쳐 수계로 배출되므로 미세입자의 수계 배출 제어에 매우 중요한 역할을 담당하고 있다. 그러나 다수 연구에서 하수처리장 유출수 내 미세입자의 농도가 무영향관찰농도(No Observed Effective Concentration, NOEC)를 빈번히 초과하고 있는 것으로 보고되고 있어 전통적인 하수처리 기능과 더불어 미세입자를 보다 효과적으로 제어할 수 있도록 하수처리장의 설계와 운영을 최적화시킬 필요가 있다. 이를 위해서는 하수처리장 내 단위공정별 특성 및 운전조건에 따른 미세입자의 거동특성과 제거효율에 대한 예측이 선행되어야 한다. 이에 본 연구에서는 하수처리장 내 각 공정 특성별 및 주요 운전조건의 영향에 따른 미세입자 제거효율예측을 위한 모델을 개발함으로써 하수처리장에서 미세입자를 보다 효율적으로 제어하기 위한 도구를 제공하고자 하였다. 개발 모델에서는 수처리 계통에서의 4개 단위공정(1차침전지, 생물반응조, 2차침전지, 및 총인처리시설)을 고려하고, 슬러지처리 계통은 농축, 소화, 탈수 공정 등의 다중 공정을 통합한 단일 공정으로 모의한다. 모의 대상 미세입자는 TiO₂ (nano-TiO₂)로서, 수중에서의 용해와 변환은 미미하므로 부유성 고형물과의 부착 기작만을 고려하였다. 부유성고형물에의 nano-TiO₂ 부착 기작은 고-액상 간 평형가정에 기반한 겉보기분배계수(Kd)를 매개변수로 반영하였으며 정상상태에서의 미세입자의 농도 및 부하를 공정별로 계산할 수 있도록 하였다. 아울러 개발 모델 구동의 편의를 위하여 MS 엑셀기반 사용자 인터페이스를 제작하였다. 개발 모델을 이용하여 주요 운전인자인 고형물체류시간(Solid Retention Time, SRT)이 nano-TiO₂ 제거효율에 미치는 영향을 파악하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제22권4호
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• pp.239-249
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• 2020

본 연구는 자연 조건에서 쌀가루용 벼의 수발아율을 예측하기 위한 것으로 기계학습을 이용하여 기상요소들에 따른 수발아율을 간단히 예측할 수 있는 초기 시스템을 개발하기 위해 수행되었다. 이를 위하여 강원도, 충청북도, 경상북도에 위치한 6개 지역에서 쌀가루용 벼 3품종을 재배하였다. 수확 후 수발아율과 출수일을 조사하였으며, 각 지역의 종관기상대의 일평균 기온과 상대 습도, 그리고 강수량 정보를 이용하여 기계학습 모델 중 하나이며, 정확도가 높은 GBM 모델로 수발아율을 예측하였다. 2017년부터 2019년까지 강원과 충북, 그리고 경북의 6개 지역에서 쌀가루 용 벼 3품종에 대해 재배 실험을 수행하였다. 조사 항목은 출수일과 수발아율이었다. 기상자료는 동일한 지역명의 종관기상대를 이용하여 일 평균 기온 및 상대 습도, 그리고 강수량 자료를 수집하였다. 수발아율 예측을 위해 기계학습 모델인 Gradient Boosting Machine (GBM)을 이용하였으며, 학습 투입 변수로는 평균 기온과 상대 습도, 그리고 총 강수량이었다. 또한 수발아 피해 관련 기간을 설정하기 위해 출수 후 몇일 후부터 그 이후의 기간에 대한 실험도 수행하였다. 자료는 수발아 피해 관련 기간의 교정을 위한 training-set과 vali-set, 검증을 위한 test-set으로 구분하였다. training-set과 vali-set으로 교정한 결과, 출수 후 22일 후부터 24일동안에서 가장 높은 score를 나타내었다. test-set으로 검증한 결과는 3.0%보다 낮은 구간에서 수발아율을 약간 높게 예측한 경향이 있었지만, 높은 예측력을 보였다(R2=0.76). 따라서, 기계학습을 이용하여 특정기간동안의 기상요소들로 수발아율을 간단하게 예측할 수 있을 것으로 예상된다. 본 연구의 결과를 종합해 볼 때, 기계학습을 이용하여 특정 기간 동안에 평균 기온과 상대 습도, 그리고 총 강수량으로 높은 수발아율 예측 성능을 보였으며, 이 시스템을 이용하여 일반 농가들을 대상으로 수발아에 관한 피해를 예방할 수 있는 조기 수발아 예측 시스템으로 이용가능 할 것으로 판단된다. 하지만 품종마다 휴면 정도 차이로 인한 수발아 관련 기간에 차이가 있으므로, 다른 쌀가루용 벼 품종에 대해서도 추가로 조사하고, 개별 품종으로 세분화하여 분석한다면 좀 더 정확도 높은 예측 시스템을 개발할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국환경생태학회지
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• 제35권1호
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• pp.68-80
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• 2021

본 연구는 도서식물자원인 소사나무의 식물군집구조 분석을 통해 소사나무림의 서식지 외 보전 및 서식환경 등의 기초자료를 제공하고자 수행하였다. 군집구조 분석을 위하여 소사나무가 출현하는 석모도, 영종도, 영흥도 및 대부도를 대상으로 총 29개의 방형구(각 100㎡)를 설치 및 조사하였다. 군집분류는 TWINSPAN에 의한 classification 분석을 하였다. 군집분류 결과 소사나무-졸참나무 군락(I), 소사나무-소나무 군락(II), 소사나무-신갈나무 군락(III), 소사나무-팥배나무 군락(IV), 소사나무 전형군락(V), 소사나무-굴참나무 군락(VI) 등 총 6개의 군락으로 분류되었다. 종다양도는 0.90008~1.12868, 우점도는 0.17536~0.25665이며, 유사도지수는 17.1429~38.2979%이었다. 군락별 7개 환경인자를 RDA ordination로 상관관계 분석한 결과 제 1축은 울폐도 및 낙엽층 깊이가 양의 상관관계를 보였으며, 암석노출도, 토양경도 및 해발고도는 음의 상관관계를 보였다. 제 2축은 암석노출도와 울폐도가 양의 상관관계를 보였으며, 경사도는 음의 상관관계를 보였다. 군락 I(소사나무-졸참나무 군락)은 주로 울폐도 및 낙엽층 깊이가 식생분포에 영향을 미치는 환경인자로 나타났다. 군락 II(소사나무-소나무 군락)와 군락 III(소사나무-신갈나무 군락)은 경사도가 식생분포에 영향을 미치는 환경인자로 나타났으며, 군락 IV(소사나무-팥배나무 군락), 군락 V(소사나무 전형군락)와 군락 VI(소사나무-굴참나무 군락)은 암석노출도, 해발고도, 토양경도 등이 식생분포에 영향을 미치는 환경인자로 나타났다.

• 한국작물학회지
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• 제66권2호
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• pp.105-111
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• 2021

해마다, 강한 바람을 동반한 태풍 및 집중호우로 인해 벼도복이 발생하고 있으며, 이삭이 여무는 등숙기에 도복으로 인한 수발아와 관련된 피해를 발생시키고 있다. 따라서,신속한 피해 대응을 위해 신속한 벼 도복 피해 면적 산정은 필수적이다. 벼 도복과 관련된 이미지들은 도복이 발생된 김제, 부안, 군산일대에서 드론을 이용하여 수집하였고, 수집한 이미지들을 128 × 128 픽셀로 분할하였다. 벼 도복을 예측하기 위해 이미지 기반 딥 러닝 모델인 CNN을 이용하였다. 분할한 이미지들은 도복 이미지(lodging)와 정상 이미지(non-lodging) 2가지로 라벨로 분류하였고, 자료들은 학습을 위한 training-set과 검증을 위한 vali-se을 8:2의 비율로 구분하였다. CNN의 층을 간단하게 구성하여, 3개의 optimizer (Adam, Rmsprop, and SGD)로 모델을 학습하였다. 벼 도복 면적 평가는 training-set과 vali-set에 포함되지 않은 자료를 이용하였으며, 이미지들을 methshape 프로그램으로 전체 농지로 결합하여 총 3개의 농지를 평가하였다. 도복 면적 추정은 필지 전체의 이미지를 모델의 학습 입력 크기(128 × 128)로 분할하여 학습된 CNN 모델로 각각 예측한 후, 전체 분할 이미지 개수 대비 도복 이미지 개수의 비율을 전체 농지의 면적에 곱하여 산정하였다. training-set과 vali-set에 대한 학습 결과, 3개의 optimizer 모두 학습이 진행됨에 따라 정확도가 높아졌으며, 0.919 이상의 높은 정확도를 보였다. 평가를 위한 3개의 농지에 대한 결과는 모든 optimizer에서 높은 정확도를 보였으며, Adam이 가장 높은 정확도를 보였다(RMSE: 52.80 m², NRMSE: 2.73%). 따라서 딥 러닝을 이용하여 신속하게 벼 도복 면적을 추정할 수 있을 것으로 예상된다.

• 의료법학
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• 제23권3호
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• pp.139-207
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• 2022

코로나19 팬데믹에 대한 방역 과정에서 개인의 자유에 대한 국가의 다양한 자유제한 조치가 이루어짐에 따라, '감염병 예방'이라는 공익을 근거로 국가의 과도한 기본권 제한이 무분별하게 허용되고 있다는 지적이 이루어졌다. 따라서 국가의 개인에 대한 자유제한의 허용가능한 한계를 어떻게 설정할 것인가 하는 문제가 감염병 팬데믹 상황에서의 주요한 문제로 떠오르게 되었다. 그러나 '감염병 팬데믹'이라는 현상이 지니는 난해한 특성으로 인하여, 감염된 개인으로 인해 초래되는 '공익의 훼손'은 비례성 심사와 같은 법적 평가의 분석 대상이 되지 못하는 경우가 많았다. 감염(의심)자가 타인을 감염시키고, 감염시킨 타인을 통한 감염의 연쇄로 인구집단으로 감염이 퍼져나가는 현상은 오직 '확률적'으로만 예측되는데, 그러한 '확률적 불확실성'의 결과로 초래되는 '감염병 리스크(risk)'를 어떻게 법적 분석의 대상으로 다룰지가 문제가 되었던 것이다. 이러한 이론적 분석틀이 부재한 상황 속에서 감염병 팬데믹하의 감염(의심)자의 리스크는 법적 차원에서 구체적이고 엄밀하게 분석되지 못하였고, 감염병 팬데믹하의 기본권 제한 조치에 대한 비례성 심사 또한 '공익 보호의 중대성'과 '개인의 기본권 제한'이라는 추상적 차원의 비교에 그치는 경우가 많았다. 따라서 본 논문은 ① 감염병 팬데믹이라는 공중보건 위기 상황에서의 '리스크'를 어떻게 구체화하고 분석의 대상으로 개념화할 수 있는지에 대한 이론적 검토를 수행하고, ② '리스크' 개념의 구체화에 대한 이론적 검토를 바탕으로 감염병 팬데믹 상황에서의 기본권 제한 조치에 대한 비례성 심사의 세부 심사기준을 확립하여, ③ 감염병 팬데믹하 방역조치의 정당성을 보다 엄밀히 판단할 수 있는 이론적 자원을 확보하는 것을 그 목표로 하였다. 우선 2장에서는 고전적 해악 개념이 감염병 팬데믹을 적절히 설명하지 못한다는 점을 지적하고, 선행연구를 발전시켜 '해악'에서 '리스크'로의 개념 확장을 시도하였다. 또한 감염이 연쇄적으로 발생하며 인구집단으로 퍼져나가는 현상을 법적으로 분석가능한 대상으로 포섭하기 위해, 감염병 역학의 '재생산지수' 논의를 접목하여 '인구집단에 대한 리스크'를 법적으로 분석가능한 대상으로 정립하였다. 3장에서는 기존 비례성 심사의 방법론에 2장의 이론적 논의를 접목하여, 감염병 팬데믹 상황에서의 국가의 기본권 제한 조치에 대한 과잉금지원칙의 구체적 심사기준을 제시하였다. 우선 수단의 적합성 심사에서는, 공익에 대한 훼손이 '확률적'으로 나타나는 감염병 팬데믹의 경우에 '공익에 대한 수단의 인과적 기여'를 평가하는 구체적 방식을 제시하였다. 피해의 최소성 심사는 '개입 방식에 있어서의 피해의 최소성'과 '규율 대상의 범위에 있어서의 피해의 최소성'으로 나누어 검토하였으며, 법익의 균형성 심사에서는 '인구집단에 대한 리스크' 방지의 법익과 '개인의 자유제한' 초래의 법익 사이의 비교형량의 구체적 방법론을 제시하였다. 이를 통해 단지 '감염병 팬데믹의 리스크가 중대하다'라거나 '리스크가 불확실하다'는 것을 근거로 비례성 심사를 건너뛰어서는 안 되며, 해당 방역조치로 인한 자유제한과 공익 훼손의 리스크 저감 사이의 비례적 관계를 명확히 논증하여야 함을 주장하였다. 4장에서는 2장의 '리스크'에 대한 이론적 논의와 3장의 감염병 팬데믹에서의 방역조치에 대한 비례성 심사기준 논의를 종합하여, 감염병 팬데믹하 집합제한조치의 정당성을 검토하고, 국내외 판례에서의 논증 구조를 비판적으로 분석하였다. 일부 판례에서는 비례성 심사를 누락하고 있다는 점을 지적하였으며, 세부적 논증을 제시한 판례의 경우, 해당 논증이 3장에서 제시한 비례성 심사기준을 통해 보다 엄밀하게 판단되고 해석될 수 있음을 살펴보았다.

• 대중서사연구
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• 제26권2호
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• pp.251-276
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• 2020

이 서평논문의 목적은 『유럽과 북미 지역 접경지대 연구의 세계화(Globalizing Borderlands Studies in Europe and North America』를 비판적으로 읽음으로써 현재까지 유럽과 북미 지역에서 진행된 접경지대 연구의 동향을 살피고 그 서사의 확장 가능성과 한계를 논하는 데 있다. 이 책은 고대에서 현대까지 유럽과 북미 지역의 접경지대들을 대상으로 한 다양한 사례연구들을 소개한다. 공동연구의 목적과 정의를 명확히 하기 위한 서론 챕터와 접경연구의 미래에 대한 전망을 다룬 짧은 결론 챕터 외에 총 10개 챕터로 구성된다. 이 챕터들은 크게 두 가지 측면에서 현 접경연구에 중요한 시사점을 던져준다. 첫째, 이제껏 접경연구를 선도해온 유럽과 북미(대개 미국) 학계의 연구자들이 관심을 기울인 지역과 대상들에 대해 알 수 있게 해준다. 그렇게 접경연구의 현주소를 점검하고 축적된 성과들을 발판으로 다른 지역(특히 아시아)에 존재하는 다양한 접경지대에 대한 연구가 가능할 것인지, 소위 세계화라는 연구의 확장 가능성 또한 전망한다. 둘째, '접경지대'라고 하면 일반적으로 떠올리게 되는 물리적(physical)인 공간으로서의 접경지대를 넘어, 개념적(conceptual)인 공간으로서의 접경지대를 소개한다. '개념적 접경지대'의 사례는 한 개인의 정체성에서부터 통치 방식, 종교, 경제, 사회제도, 가족, 노동, 공중보건, 젠더 문제에 이르기까지 매우 다양하다. 그러나 한계점 역시 존재한다. 공동연구의 한계라고 할 수 있는 일관된 용어 사용의 부재, 유럽과 북미 지역이라는 배경적 한계 때문인지 여전히 제국주의 담론 내에서 접경지대를 이해하려 한다는 점, 따라서 여기서 그리고 있는 접경지대의 대부분이 갈등과 투쟁의 공간에서 벗어나지 못했다는 점 등이다. 그럼에도, 이 책은 여러 접경연구의 가능성을 제시했다는 점과 지정학적으로 대륙세력과 해양세력의 접경지대에 위치한 한반도의 현 상황을 이해하는데 도움을 준다는 점에서 현재적인 의의가 있다.

• 생명과학회지
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• 제32권11호
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• pp.865-871
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• 2022

황반 변성은 현대 사회에서 발병율이 급격히 증가한 질환 중 하나이다. 황반 변성의 대표적인 원인은 노화로 인한 산화 스트레스로 널리 알려져 있고 최근 노령화로 인해 발병 연령은 40대부터 급격하게 증가하고 있다. 따라서 본 연구에서는 TMH를 이용해 산화적 스트레스에 대한 항산화 효능 및 세포 사멸 억제연구를 통해 눈 건강 개선 소재를 개발하였다. 먼저 TMH의 인간 망막색소상피세포 사멸 억제 효능 평가를 위해 MTS assay로 세포 생존율을 측정하였다. 망막색소상피세포에서 H₂O₂에 의한 산화적 스트레스로 인해 약 60%의 세포 생존율을 확인 할 수 있었고 TMH에 의해 농도 의존적으로 세포 사멸을 억제됨을 확인할 수 있었다. 또한 LDH release assay를 통해 세포막 보호 효능을 확인 하였으며 세포 내 ROS 측정을 통해 세포 내 활성산소종 조절을 통한 항산화 효능을 확인 할 수 있었다. 마지막으로 세포 생존과 사멸에 관여하는 세포 내 신호 단백질인 MAPKs의 인산화 조절, 항산화 효소인 HO-1 발현 조절, 세포 사멸 관여 단백질인 Bax/Bcl-2의 발현 그리고 cleaved caspase-3 단백질 분석을 통해 TMH의 산화 스트레스에 대한 항산화 그리고 세포 사멸 억제 경로를 확인 하였다. 위와 같은 결과 도출을 통해 TMH의 눈 건강 기능성 소재로서의 가능성을 확인하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권1호
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• pp.17-27
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• 2023

포장에서 잡초의 발생은 농작물의 생산량을 크게 떨어트리는 원인 중 하나이고 SSWM을 기반으로 잡초를 변량 방제하기 위해서 잡초의 발생 위치, 밀도 그리고 이를 정량화하는 것은 필수적이다. 본 연구에서는 2020년의 국립식량과학원에서 잡초 피해를 입은 옥수수 포장의 영상데이터를 무인항공기를 활용해서 수집하였고 이를 배경과 옥수수로 분리하여 딥러닝 기반 영상 분할 모델 제작을 위한 학습데이터를 획득하였다. DeepLabV3+, U-Net, Linknet, FPN의 4가지의 영상 분할 네트워크들의 옥수수의 검출 정확도를 평가하기 위해 픽셀정확도, mIOU, 정밀도, 재현성의 지표를 활용해서 정확도를 검증하였다. 검증 결과 DeepLabV3+ 모델이 0.76으로 가장 높은 mIOU를 나타냈고, 해당 모델과 식물체의 녹색 영역과 배경을 분리하는 지수인 ExGR을 활용해서 잡초의 면적을 정량화, 시각화하였다. 이러한 연구의 결과는 무인항공기로 촬영된 영상을 활용해서 넓은 면적의 옥수수 포장에서 빠르게 잡초의 위치와 밀도를 특정하고 정량화하는 것으로 잡초의 밀도에 따른 제초제의 변량 방제를 위한 의사결정에 도움이 될 것으로 기대한다.

• 대한정형외과학회지
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• 제54권1호
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• pp.30-36
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• 2019

목적: 관절경적 수술을 시행받은 감염성 슬관절염 환자들에서 성별, 나이, 기저질환, 증상 발생 후 수술까지 걸린 기간, 발병 전 침습적 시술의 시행 여부, 관절 천자액의 세균 배양, Gachter 분류를 통한 세균 감염의 정도가 치료 예후에 미치는 영향에 대해 알아보고자 한다. 대상 및 방법: 2014년 6월부터 2016년 12월까지 감염성 슬관절염으로 관절경적 수술을 시행받은 51명의 환자를 대상으로 하였으며, 평균 추시 기간은 14.2±2.1개월(12-20개월)이었다. 남자가 27명(52.9%), 여자가 24명(47.1%)이며, 평균 나이는 55.1±17.6세(13-84세)였다. 수술 전 시행한 관절 천자검사상 백혈구 수가 50,000개 이상, 다형핵 백혈구 수의 비율이 95% 이상인 환자를 감염성 슬관절염으로 진단하고 수술을 시행하였다. 모든 환자에서 관절경적 수술과 수술 후 지속적인 관절 세척을 시행하였다. 결과: C-반응 단백의 초기 평균 수치는 9.55±6.76 mg/dl (1.51-31.06 mg/dl)에서 최종 평균 수치는 0.74±1.26 mg/dl (0.08-6.77 mg/dl)로 감소하였으며, 평균 C-반응 단백의 정상화 기간은 27.6±18.9일(8-93일)이었다. 관절경적 수술과 항생제 사용 후 발열, 동통, 부종 등의 임상증상이 호전되고 C-반응 단백의 수치가 0.5 mg/dl 이하로 감소하여 감염성 슬관절염의 완치 판정을 받은 환자는 51예 중 44예(86.3%)이며, 최종적으로 두 번 이상의 관절경적 수술을 시행한 환자가 5예, prosthesis of antibiotic-loaded acrylic cement 후 인공관절 치환술로 전환한 환자가 2예이다. 결론: 지금까지 문헌들에서 알려진 것처럼 증상 발생 후 수술까지 걸린 기간과 Gächter 분류에 따른 병기는 감염성 슬관절염의 치료 성공 여부에 유의하게 영향을 주었다. 하지만 이외의 인자들은 통계적으로 유의한 상관관계가 없었다. 단 관절 천자액에서 세균이 배양된 환자군은 대조군보다 유의하게 C-반응 단백의 정상화 기간이 짧아 치료 기간을 반영하는 것으로 보인다.