연구배경 : 고립성 폐결절에 대한 접근에 있어 가장 중요한 것은 결절의 악성여부를 결정하는 것이다. 지금까지 고립성 폐결절의 악성여부에 대한 예측은 주로 방사선학적 소견에 의하여 이루어졌으나 수술 전 진단의 정확성은 보고자에 따라 차이가 있다. 수술 전 진단의 부정확은 고립성 폐결절 자체에 대한 진단의 어려움도 있지만 환자의 임상적 방사선학적 특징들을 통합적으로 고려하지 않은 점 역시 중요한 원인 중의 하나이다. 저자들은 Bayes식 접근법을 이용하여 고립성 폐결절 환자의 임상적 특징과 방사선학적 특징들을 통합적으로 고려하여 결절의 악성 확률을 구하여 진단 및 치료방법의 결정에 도움을 주고자 하였다. 대상 및 방법 : 조직학적으로 확진된 고립성 폐결절 180예를 대상으로 임상적 특징과 방사선학적 특징에 대한 Bayes식 접근법으로 결절의 악성 가능성을 후향적으로 조사하였다. 결 과 : 환자의 임상적 특징 중 연령이 증가할수록, 특히 66세 이상인 경우 likelihood ratio가 높았으며(LR 3.64), 46 pack-year 이상의 흡연력이 있는 경우 악성 가능성이 높았다(LR 8.38). 방사선학적 소견 중 결절의 크기가 클수록, 주위 조직과 경계가 불분명하고 엽상이나 극상모양의 결절이 likelihood ratio가 높았다. 결 론 : Likelihood ratio를 이용한 Bayes식 접근법을 이용하여 고립성 폐결절의 악성 확률을 예측하는 것은 특징적인 방사선학적 소견에만 의존하여 결절의 악성 가능성을 예측하는 것보다 더 정확하며, 결절의 진단이나 치료에 대한 방향을 결정을 하는데 유용한 지표로 이용될 수 있을 것으로 생각된다.
CA 72-4는 두 종류의 단일클론항체 CC49와 B72.3을 사용하여 혈청 내 종양관련단백인 TAG-72(tumor associated glycoprotein 72)를 측정 하여 결과를 나타내는 종양표지자이다. CA 72-4는 위암, 난소암, 췌장암등의 진단에 사용되고 있으며 특히 위암에 높은 특이도를 나타내는 것으로 알려져 있다. 본 연구는 CA 72-4의 참고치 재검증을 통하여 제조사에서 제공하는 참고치를 재평가 하고, 나아가 임상에서 보다 정확한 진단을 내리는데 유용한 도움을 주고자 진행하였다. 2020년 11월 국립암센터 건강검진센터에서 건강검진을 진행한 환자 271명을 대상으로 하였다. 대상자의 성별은 남자 140명 여자 131명 이었고, 30대부터 60대까지의 환자를 대상으로 진행하였다. 시약은 CA 72-4 IRMA KIT (ISOTOPES, Hungary)를 사용하였고, 감마카운터는 Dream Gamma-10(신진메딕스, Korea)을 사용하여 측정하였다. 종양표지자 참고치 설정 시 주로 사용하는 Hoffmann 법과 Bayesian 법으로 통계처리 하였다. 대상자 271명의 CA72-4를 측정한 결과 평균(Mean, M)값은 4.54 U/mL 이었고 중앙값(Median)은 3.30 U/mL 이었다. 3SD(standard deviation)를 벗어난 24명의 값을 제외하고 측정한 결과 M값은 3.53 U/mL, 중앙값은 3.00 U/mL, SD는 1.89 이었다. 이 값을 토대로 계산한 참고치 값은 7.31 U/mL 이었다. 제조사에서 제공되는 참고치는 4 U/mL 이하이며 이것은 본 연구에서 계산되어진 값인 7.31 U/mL과는 다소 차이가 있어 검사실 환경에 맞게 참고치 재설정이 필요해 보인다. 현재 국립암센터 위암센터에서는 지속적으로 현재 사용하고 있는 참고치에 관하여 문의가 오고 있다. 이번에 진행된 연구와 더불어 추가적인 연구를 진행한다면 보다 정확한 참고치 설정이 가능할 것이다.
기존 멀티모달 학습 기법의 대부분은 데이터에 포함된 컨텐츠 모델링을 통한 지식획득보다는 이미지나 비디오 검색 및 태깅 등 구체적 문제 해결에 집중되어 있었다. 본 논문에서는 멀티모달 개념계층모델을 이용하여 만화 비디오로부터 컨텐츠를 학습하는 기법을 제안하고 학습된 모델로부터 등장인물의 특성을 고려한 자막을 생성하는 방법을 제시한다. 멀티모달 개념계층 모델은 개념변수층과 단어와 이미지 패치의 고차 패턴을 표현하는 멀티모달 하이퍼네트워크층으로 구성되며 이러한 모델구조를 통해 각각의 개념변수는 단어와 이미지패치 변수들의 확률분포로 표현된다. 제안하는 모델은 비디오의 자막과 화면 이미지로부터 등장 인물의 특성을 개념으로서 학습하며 이는 순차적 베이지안 학습으로 설명된다. 그리고 학습된 개념을 기반으로 텍스트 질의가 주어질 때 등장인물의 특성을 고려한 비디오 자막을 생성한다. 실험을 위해 총 268분 상영시간의 유아용 비디오 '뽀로로'로부터 등장인물들의 개념이 학습되고 학습된 모델로부터 각각의 등장인물의 특성을 고려한 자막 문장을 생성했으며 이를 기존의 멀티모달 학습모델과 비교했다. 실험결과는 멀티모달 개념계층모델은 다른 모델들에 비해 더 정확한 자막 문장이 생성됨을 보여준다. 또한 동일한 질의어에 대해서도 등장인물의 특성을 반영하는 다양한 문장이 생성됨을 확인하였다.
현재 전 세계적으로 지구온난화로 인하여 폭염, 폭설, 폭우 및 슈퍼태풍 등과 같은 이상 기후 및 극한 기후현상이 지속적으로 증가 하고 있다. 또한 심각한 자연재해로 콘크리트 구조물 및 사회기반시설의 심각한 손상과 노후화가 발생하였다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 현재 국내외적으로 다양한 기후변화에 적합한 시공기술 및 기준에 대한 연구가 활발히 진행되고 있는 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 콘크리트 배합에 다양한 풍속과 일조시간의 양생조건에 대한 강도 발현 효과를 평가하고자 한다. 다양한 풍속과 일조시간 조건에서 양생한 실험체에 압축강도와 할렬인장강도 실험을 하였고, 성능 중심 평가(performance based evaluation (PBE))를 수행하여 콘크리트의 다양한 양생조건에 대한 만족도 확률을 평가하였다. 또한 콘크리트의 성능 중심 평가로부터 얻는 결과 값을 바탕으로 콘크리트 배합과 양생조건에 대한 문제점들을 파악 해결하고 대응책을 마련하고자 한다.
피부색 영역의 검출을 위한 기존 연구들은 영상의 각 픽셀을 피부에 속하는 픽셀(피부픽셀)과 속하지 않는 픽셀(비피부픽셀)로 나누게 된다. 이때 정확한 피부색 영역을 검출하는 작업은 영상의 조명효과 및 화장에 의한 피부색 변형 등으로 매우 어려운 작업이다. 본 논문에서는 피부 영역 검출을 어렵게 하는 여러 가지 요인을 포함한 영상들로부터 효율적으로 피부영역을 검출하기 위해 계층화된 피부 모델과 컨텍스트 정보를 통합하여 피부 영역 검출의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 먼저, 획득된 영상들로부터 뽑아낸 피부색 색깔 값들의 확률분포를 YCbCr칼라 공간에 만들고, 그 확률 값에 따라 피부(Skin), 피부후보(Skinness), 비피부(Non-skin)의 3계층으로 분류한 3차원 피부색 모델을 만든다. 계층화된 피부색 모델을 이용하여 각 픽셀의 피부색 여부를 결정하고, 피부후보(Skinness)색에 해당하는 경우에는 이웃 화소의 정보를 고려하여 피부색 또는 비 피부색으로 정하게 된다. 제안 방법의 사용으로 피부색이 왜곡 되었거나 피부색과 유사한 객체가 포함된 다양한 영상들에서도 효율적으로 피부 영역을 분할할 수 있었다.
2020년 9월 23일 새벽 1시 39분경 전국 여러 곳에서 목격된 서천 화구는 대기권에 진입 후 두 차례 폭발했음이 전천 카메라 영상에 확인되었으며, 충격파는 한반도 서남부 지역 지진 및 인프라사운드 관측소에 기록되었다. 17개 관측소에서 측정된 화구 지진파 및 음파의 도달 시간 정보와 베이지안에 기초한 격자탐색법으로 화구 발생 위치를 추정하였다. 위치결정에는 대기권 바람 분포에 따른 음파 속도 변화를 반영하여 계산 결과의 신뢰도를 높였다. 화구 발생 위치는 36.050°N, 126.855°E, 고도 35 km로 전천 카메라 영상에서 관측된 두번째 화구 위치와 유사하였다. 서해 상공에서 한반도 내륙으로 입사하며 발생한 두 차례의 폭발이 근거리 인프라사운드 관측소에서 확인되었다. 또한 서천 화구 폭발 충격음은 장거리를 전파하여 최대 ~266 km에 위치하는 관측소에서도 기록되었으며 파형 모델링이 관측 결과를 뒷받침하였다. 인프라사운드 5개 관측소에서 측정된 두번째 화구 폭발 신호의 평균 주기는 ~0.4 s이며, 주기-폭발 에너지 관계식을 적용했을 때 서천 화구의 폭발 에너지는 약 0.3 ton TNT 폭발에 상응한다.
연구배경: Macrolide란 구조식에 14-number macrocyclic lactone ring을 갖는 항생제를 총칭한다. 최근 개발된 clarythromycin, azythromycin, roxithromycin 등은 기존의 erythromycin에 비하여 소화관 흡수가 용이하고, 반감기가 길며, 위장관 부작용은 덜하면서 몇몇 세균속에 대해서는 더욱 강력한 항균 효과가 있다고 알려져 있다. Erythromycin은 간장의 cytochrome P-450 효소계에 의해 불활성화 되기 때문에, 특히 호흡기 질환 환자에서 사용되는 theophylline의 혈중농도를 증가시켜 theophylline toxicity를 초래할 수 있다고 알려져 있다. 그러나 현재까지 new macrolide에 있어서는 이러한 효과에 대해서는 임상 연구가 미미한 실정이다. 방 법: 기관지 천식환자에서 erythromycin (1000mg/day), clarithromycin(500mg/day), azithromycin(500mg/day), roxithromycin(300mg/day) 등을 theophylline(400mg/day)과 경구 복합 투여하여, 투여전, 투여 후 1주 및 4주(azythyromycin은 1주)에 각각 theophylline 혈중 농도와 청소율을 측정하여 혈중 theophylline 농도 및 청소율에 대한 erythromycin과 new macrolides 항생제의 영향을 평가하고자 하였다. 결 과: Erythromycin과 roxithromycin 투여군에서는 투여 1주 후부터 유의한 theophylline 혈중농도의 상승을 보였으며 특히, erythromycin 투여군에서는 2예에서 병합 투여를 중지하였다. 이러한 소견은 theophylline 청소율에서도 유사하였으나 1주 및 4주간에는 유의한 상승소견을 보이지 않았다. Clarithromycin, azithromycin 투여군에서는 병합 투여중 유의한 혈중 농도의 상승이나 청소율의 감소 소견은 관찰되지 않았다. 결 론: 이상의 결과로 erythromycin 혹은 roxithromycin 투여 환자에 대하여 theophylline을 동시에 복합 투여하는 경우 혈중 theophylline 농도가 예상보다 증가될 수 있으므로 적절한 주기적 관리가 요할 것으로 사료된다.
변동점 분석은 강우, 유량, 온도 등의 수문기상자료의 기초적인 정보를 이해함에 있어 유용한 수단으로 활용될 수 있다. 특히 합리적인 방법으로 분석된 미래 강우량에 대한 변동점 분석 결과는 최근 기후변화로 인해 발생되는 홍수나 가뭄과 같은 수문현상을 예측하는 데 있어 문제가 되는 비동질성 또는 비정상성 요인을 해결하는 데 있어 중요하게 활용될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 변동성 분석을 위해 이용되는 3가지의 이론(CUSUM, BCP, DP)을 소개함과 함께 3가지 기법들의 특성을 알아보기 위한 상호비교 연구를 수행하였다. 3가지 종류의 합성 모의 강우자료의 생성을 통해 3가지 기법들을 수행한 뒤 그 결과를 특정 성능평가 절차를 거쳐 평가하였으며, 그 중 2가지 기법을 국내 관측 강우자료 및 미래 강우자료의 변동점 분석에 적용하고 그 결과를 제시하였다. 기법 간 비교를 통해 BCP 0.9가 가장 우수한 탐색능력이 있는 것으로 분석되었으며, DP 또한 합리적으로 사용될 수 있을 것으로 판단되었다. 향후 이와 같은 강우자료에 대한 변동점 분석에 관한 연구는 비동질성이나 비정상성을 고려하여 수문모형을 구축하는 연구 등에 있어 효율적으로 사용될 수 있다.
본 연구의 목적은 신뢰도해석에 근거한 말뚝의 여러가지 지지력 예측방법들의 안전율을 제시하는데 있다. 각 지지력 결정방법들은 여러가지 불착실성을 포함하고 있으며, 이러한 오차를 고려하기 위해 말뚝재하시험에 의해 측정된 지지력과 예측된 지지력과의 비를 분포함수로 표현할 수 있다. 이 분포함수를 이용하여 파괴확률이 10-3이하가 될 수 있는 말뚝지지력의 안전율을 산정할 수 있다. Bayes' 이론의 적용은 정역학적 지지력 공식을 Prior Distribution으로 가정하고 동역학적 지지력 공식 및 WEAP, PDA를 이용해 산정된 지지력의 분포를 Likelihood Distribution으로 가정하여 적용함으로써 많은 불확실성을 줄일 수 있게 된다. 본 연구결과에서 보면 동역학적 지지력 공식의 안전율은 대략 7.4 정도로 S.P.T.를 이용해 산정된 지지력과 함께 불확실성이 크며, 파동방정식을 이용한 지지력 결정방법인 PDA에 의해 산정된 지지력의 안전율은 약 2.7정도로 가장 신뢰도가 높음을 알 수 있다. 또한 Bayes' 이론을 적용하여 본 결과 안전율을 줄일 수 있었으며 말뚝의 지지력 산정시 이의 응용은 최적설계의 관점에서 많은 도움을 줄 수 있을 것이다.
전자메일은 사용의 편리성과 정보전달의 신속성 때문에 널리 사용되고 있지만, 광고목적이나 악의성을 갖는 스팸메일의 양도 증가하여 사회적 경제적으로 큰 문제를 야기한다. 스팸메일을 필터링하기 위한 방법은 수용 전 단계와 수용 후 단계로 나누어서 접근할 수 있는데, 수용 후 접근의 경우는 메시지로부터 단어나 문장 단위로 자질을 추출하고 그로부터 학습이나 매칭방법을 통하여 필터링을 하는 과정을 포함한다. 하지만, 필터링을 우회하기위해 스패머는 계속적으로 단어를 변형시켜 메일을 발송시키고 있다. 특히 한국어의 경우는 특성상 한 음절을 이루는 음소의 변화로부터 변형이 가능하기 때문에 그 변칙적 사용이 더 다양하다고 할 수 있다. 따라서, 기존의 정규식이나 학습알고리즘은 대처에 한계를 갖게 된다. 이에 본 논문에서는 한글의 변칙어를 인식할 수 있는 방법을 제안함으로서 스팸메일분류 시스템의 성능을 향상시키고자 한다. 이를 위해, 자소접근방법을 사용하고, Smith-Waterman알고리즘을 적용하였다. 메일서버로부터 추출한 필터키워드와 메일로부터 제안한 방법을 실험한 결과 유사도 수준에 따라 한글 변칙어들을 정확히 인지해 낼 수 있었다. 실험을 통해 소요 공간 및 시간은 허용될 수 있는 수준임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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