• Journal of Chest Surgery
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• 제36권7호
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• pp.472-482
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• 2003

심폐바이패스의 재가온 시기 동안 뇌산소 탈포화가 수술 후 신경학적 합병증 발생의 원인 중 한가지라고 보고된 바 있다. 따라서 심폐바이패스 동안 뇌산소 탈포화를 예방해 줌으로써 수술 후 신경학적 합병증 발생을 줄일 수 있으리라 생각된다. 본 연구는 심폐바이패스 동안 뇌산소 탈포화를 예방해주는 방법인 고탄산분압과 고관류가 뇌대사에 미치는 영향을 비교하기 위해 실시되었다. 대상 및 방법: 심장수술을 시행할 36명의 성인 환자들을 대상으로 심폐바이패스의 재가온 시기 동안 동맥혈액의 고탄산분압군(Pa$CO_2$ 45~50mmHg, n＝18)과 고관류군(2.75 L/ $m^2$/min, n＝18)으로 나누었다. 전체 환자들에 대해 중대뇌동맥 혈류 속도, 뇌동정맥혈 산소함량 차이, 뇌산소 대사율, 뇌산소 운반율, S-100 $\beta$ 농도 증가율, 뇌정맥혈 산소 탈포화도 등을 심폐바이패스 전, 심페바이패스 실시 10분, 재가온-1기(비인두 온도: 33$^{\circ}C$), 재가온-2기(비인두 온도; 37$^{\circ}C$), 심폐바이패스 종료 직후 등의 다섯 시기에 측정하였다. 그리고 수술 후 섬망 발생률과 지속시간 역시 조사하여서 위의 모든 변수들과 함께 양 그룹간에 비교하였다. 결과: 고탄산분압군이 고관류군 보다 재가온 시기 동안 중대뇌동맥 혈류 속도(157.88$\pm$10.87 vs 120.00$\pm$6.18%, p＝0.006), 뇌정맥혈 산소분압(41.01$\pm$2.25 vs 32.02$\pm$1.67 mmHg, p＝0.03) 및 포화도(68.01$\pm$2.75 vs 61.28$\pm$2.87%, p＝0.03), 뇌산소 운반비율(110.84$\pm$7.41 vs 81.15$\pm$8.11%, p＝0.003)이 유의하게 더 높았다. 재가온 동안 뇌동정맥 산소함량 차이(4.0$\pm$0.30 vs 4.84$\pm$0.38mg/dL, p＝0.04), S-100 $\beta$ 증가율(391.67$\pm$23.40 vs 940.0$\pm$17.02%, p＝0.003), 뇌정맥혈 산소 탈포화도(2명 vs 4명, p＝0.04), 수술 후 섬망증의 지속시간(18 vs 34 hr, p＝0.02)은 고탄산분압군이 고관류군에 비해 상대적으로 낮았다. 결론: 상기한 결과들을 비교 분석한 바 심폐바이패스 시 고탄산분안법이 고관류법 보다 뇌조직에 산소공급을 더 많이 해줌으로써 뇌대사가 상대적으로 원활하여 신경학적 합병증 발생률이 낮은 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.53-77
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• 2015

국내 모바일 커머스 시장은 현재 소셜커머스가 이용자 수 측면에서 오픈마켓을 압도하고 있는 상황이다. 산업계에서는 모바일 시장에서 소셜커머스의 성장에 대해 빠른 모바일 시장진입, 큐레이션 모델 등을 주요 성공요인으로 제시하고 있지만, 이에 대한 학계의 실증적인 연구 및 분석은 아직 미미한 상황이다. 본 연구에서는 사용자 리뷰를 바탕으로 모바일 소셜커머스와 오픈마켓의 사용자 이용경험을 비교 분석하는 탐험적인 연구를 수행하였다. 먼저 본 연구는 구글 플레이에 등록된 국내 소셜커머스 주요 3개 업체와 오픈마켓 주요 3개 업체의 모바일 앱 리뷰를 수집하였다. 본 연구는 LDA 토픽모델링을 통해 1만여건에 달하는 모바일 소셜커머스와 오픈마켓 사용자 리뷰를 지각된 유용성과 지각된 편리성 토픽으로 분류한 뒤 감정분석과 동시출현단어분석을 수행하였다. 이를 통해 본 연구는 국내 모바일 커머스 상에서 오픈마켓 이용자들에 비해 소셜커머스 이용자들이 서비스와 이용편리성 측면에서 더 긍정적인 경험을 하고 있음을 증명하였다. 소셜커머스는 '배송', '쿠폰', '할인'을 중심으로 서비스 측면에서 이용자들에게 긍정적인 이용경험을 이끌어내고 있는 반면, 오픈마켓의 경우 '로그인 안됨', '상세보기 불편', '멈춤'과 같은 기술적 문제 및 불편으로 인한 이용자 불만이 높았다. 이와 같이 본 연구는 사용자 리뷰를 통해 서비스 이용경험을 효과적으로 비교 분석할 수 있는 탐험적인 실증연구법을 제시하였다. 구체적으로 본 연구는 LDA 토픽모델링과 기술수용모형을 통해 사용자 리뷰를 서비스와 기술 토픽으로 분류하여 효과적으로 분석할 수 있는 새로운 방법을 제시하였다는 점에서 의의가 있다. 또한 본 연구의 결과는 향후 소셜커머스와 오픈마켓의 경쟁 및 벤치마킹 전략에 중요하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.