• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제44권6호
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• pp.1296-1307
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• 1997

연구배경 : Erdosteine은 만성 기관지염 급성 악화시는 물론 만성 폐색성 기관지염 치료제로 개발된 Thiol 유도체로서 점액조절작용, 항산화작용이 있으며, 특히 위장관 부작용이 거의 없다. 본 연구에서는 현재 유효성 및 안전성이 입증되어 임상에서 많이 처방되고 있는 Ambroxol과의 비교임상연구를 통해 급성 및 만성 기관지염 환자에서 Erdosteine의 임상적 유용성을 알아보고자 하였다. 방 법 : 본 연구는 무작위 이중맹검 비교시험으로서 전향적 연구방법으로 수행되었다. 급 만성 기관지염으로 다량의 객담배출 혹은 객담배출곤란을 주증상으로 하는 80명을 무작위로 할당하여 Erdosteine 투여군에는 1일 2회, 1회 300mg, Ambroxol 투여군에는 1일 2회, 1회 30mg을 총 7일간 투여하였다. 1차 효과평가기준으로는 객담배출횟수, 객담량, 객담배출용이도, 객담점도, 기침정도, 호흡곤란을 포함한 자각증상이 평가되었고, 2차 효과평가기준으로는 동맥혈가스검사, 폐기능검사가 평가되었다. 안전성은 부작용과 임상병리검사로 평가하였다. 총 80명의 환자 중 61명(Erdosteine군 : 31명, Ambroxol군 : 30명)이 본 연구를 종료하였고 19명은 중도 탈락되었다. 결과의 분석은 paired t-test, ANOVA test, multivariate t2-test, Repeated measures analysis of covariance, two sample t-test, Loglinear-Logit model analysis, Fisher's exact test를 이 용하여 유의성을 검정하였다. 결 과 : 1) 두 군간의 환자배정에 있어서 인구학적, 임상적 특징은 차이가 없었다. 2) 동맥혈가스검사, 폐기능검사에서는 두 군간의 차이는 없었고, 자각증상에서는 Erdosteine군은 객담 배출횟수, 객담량, 객담배출용이도, 객담점도, 기침정도, 호흡곤란에서, Ambroxol군은 객담배출횟수, 객담량, 객담배출용이도, 객담점도, 기침정도에서 유의하게 호전을 보였다. 통계적으로 유의하지 않았으나 Erdosteine군이 Ambroxol군에 비해 더 유의하게 호전되는 경향을 보였다($\alpha$=0.05). 3) 혈액학적검사, 혈액화학적검사 및 소변검사에서는 각 군 모두 임상적으로 의미있는 변화는 없었고 두 군간의 차이도 없었으며, 자각증상에서는 Ambroxol군에서만 4명이 연구 종료시까지 부작용이 소실되지 않았고 2명은 연구를 중단하였으나 두 군간의 차이는 없었다. 4) 각 약제의 최종효과평가에서 Erdosteine군은 31명 중 아주좋은효과 11명, 좋은효과 12명, 경도효과 6명, 무효과 2명, 악화 0명이었고 Ambroxol군은 30명 중 아주좋은효과 6명, 좋은효과 14명, 경도 효과 5명, 무효과 4명, 악화 1명이었으며 Erdosteine군이 Ambroxol군에 비해 증상이 개선될 확률이 약 2.5배만큼 높았다 (p<0.05). 결 론 : Erdosteine은 급성 및 만성 기관지염 환자의 치료에 있어 그 효과와 안전성에 있어서 우수한 약물이라고 할 수 있다.

• International Journal of Ocean System Engineering
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• 제2권3호
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• pp.185-194
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• 2012

A Macroscopic combination of two or more distinct materials is commonly referred to as a "Composite Material", having been designed mechanically and chemically superior in function and characteristic than its individual constituent materials. Composite materials are used not only for aerospace and military, but also heavily used in boat/ship building and general composite industries which we are seeing increasingly more. Regardless of the various applications for composite materials, the industry is still limited and requires better fabrication technology and methodology in order to expand and grow. An example of this is that the majority of fabrication facilities nearby still use an antiquated wet lay-up process where fabrication still requires manual hand labor in a 3D environment impeding productivity of composite product design advancement. As an expert in the advanced composites field, I have developed fabrication skills with the use of machinery based on my past composite experience. In autumn 2011, the Korea government confirmed to fund my project. It is the development of a composite sanding machine. I began development of this semi-robotic prototype beginning in 2009. It has possibilities of replacing or augmenting the exhaustive and difficult jobs performed by human hands, such as sanding, grinding, blasting, and polishing in most often, very awkward conditions, and is also will boost productivity, improve surface quality, cut abrasive costs, eliminate vibration injuries, and protect workers from exposure to dust and airborne contamination. Ease of control and operation of the equipment in or outside of the sanding room is a key benefit to end-users. It will prove to be much more economical than normal robotics and minimize errors that commonly occur in factories. The key components and their technologies are a 360 degree rotational shoulder and a wrist that is controlled under PLC controller and joystick manual mode. Development on both of the key modules is complete and are now operational. The Korean government fund boosted my development and I expect to complete full scale development no later than 3rd quarter 2012. Even with the advantages of composite materials, there is still the need to repair or to maintain composite products with a higher level of technology. I have learned many composite repair skills on composite airframe since many composite fabrication skills including repair, requires training for non aerospace applications. The wind energy market is now requiring much larger blades in order to generate more electrical energy for wind farms. One single blade is commonly 50 meters or longer now. When a wind blade becomes damaged from external forces, on-site repair is required on the columns even under strong wind and freezing temperature conditions. In order to correctly obtain polymerization, the repair must be performed on the damaged area within a very limited time. The use of pre-impregnated glass fabric and heating silicone pad and a hot bonder acting precise heating control are surely required.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.77-97
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• 2010

매매시점결정은 금융시장에서 초과수익을 얻기 위해 사용되는 투자전략이다. 일반적으로, 매매시점 결정은 거래를 통한 초과수익을 얻기 위해 언제 매매할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 몇몇 연구자들은 러프집합분석이 매매시점결정에 적합한 도구라고 주장하였는데, 그 이유는 이 분석방법이 통제함수를 이용하여 시장의 패턴이 불확실할 때에는 거래를 위한 신호를 생성하지 않는다는 점 때문이었다. 러프집합은 분석을 위해 범주형 데이터만을 이용하므로, 분석에 사용되는 데이터는 연속형의 수치값을 이산화하여야 한다. 이산화란 연속형 수치값의 범주화 구간을 결정하기 위한 적절한 "경계값"을 찾는 것이다. 각각의 구간 내에서의 모든 값은 같은 값으로 변환된다. 일반적으로, 러프집합 분석에서의 데이터 이산화 방법은 등분위 이산화, 전문가 지식에 의한 이산화, 최소 엔트로피 기준 이산화, Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 등의 네 가지로 구분된다. 등분위 이산화는 구간의 수를 고정하고 각 변수의 히스토그램을 확인한 후, 각각의 구간에 같은 숫자의 표본이 배정되도록 경계값을 결정한다. 전문가 지식에 의한 이산화는 전문가와의 인터뷰 또는 선행연구 조사를 통해 얻어진 해당 분야 전문가의 지식에 따라 경계값을 정한다. 최소 엔트로피 기준 이산화는 각 범주의 엔트로피 측정값이 최적화 되도록 각 변수의 값을 재귀분할 하는 방식으로 알고리즘을 진행한다. Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화는 Na$\ddot{i}$ve scaling 후에 그로 인해 분할된 범주값을 Boolean reasoning 방법으로 종속변수 값에 대해 최적화된 이산화 경계값을 구하는 방법이다. 비록 러프집합분석이 매매시점결정에 유망할 것으로 판단되지만, 러프집합분석을 이용한 거래를 통한 성과에 미치는 여러 이산화 방법의 효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 러프집합분석을 이용한 주식시장 매매시점결정 모형을 구성함에 있어서 다양한 이산화 방법론을 비교할 것이다. 연구에 사용된 데이터는 1996년 5월부터 1998년 10월까지의 KOSPI 200데이터이다. KOSPI 200은 한국 주식시장에서 최초의 파생상품인 KOSPI 200 선물의 기저 지수이다. KOSPI 200은 제조업, 건설업, 통신업, 전기와 가스업, 유통과 서비스업, 금융업 등에서 유동성과 해당 산업 내의 위상 등을 기준으로 선택된 200개 주식으로 구성된 시장가치 가중지수이다. 표본의 총 개수는 660거래일이다. 또한, 본 연구에서는 유명한 기술적 지표를 독립변수로 사용한다. 실험 결과, 학습용 표본에서는 Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 방법이 가장 수익성이 높았으나, 검증용 표본에서는 전문가 지식에 의한 이산화가 가장 수익성이 높은 방법이었다. 또한, 전문가 지식에 의한 이산화가 학습용과 검증용 데이터 모두에서 안정적인 성과를 나타내었다. 본 연구에서는 러프집합분석과 의사결정 나무분석의 비교도 수행하였으며, 의사결정나무분석은 C4.5를 이용하였다. 실험결과, 전문가 지식에 의한 이산화를 이용한 러프집합분석이 C4.5보다 수익성이 높은 매매규칙을 생성하는 것으로 나타났다.