본 연구에서는 무기질 첨가재를 혼합한 천연수경성석회의 초기경화 거동분석을 위해 multiple light scattering 분석법을 이용하였다. 자체 제조한 천연수경성석회의 물성향상을 위해 고로수쇄슬래그 및 3종류의 석고를 혼합비에 따라 혼합하였으며 물-고체비 0.6으로 페이스트를 제조하였다. 제조한 페이스트를 이용하여 원통형의 용기에 일정량을 담아 장비(Turbiscan LAB, Formulaction)에 장입하여 분석을 실시하였다. 페이스트로부터의 backscattering flux(BS, %)는 $23^{\circ}C$의 온도에서 분석용기 전체높이(55 mm)에 대해 24시간 동안 10분 간격으로 측정되었다. 모든 시료에서 전체적으로 BS는 시간경과에 따라서 증가하는 경향성을 보였다. 고로수쇄슬래그와 석고를 첨가함에 따라서 시간에 따른 BS의 증가 속도는 0.02에서 0.38 BS %/hour 까지 증가하였다. 반수석고를 혼합하였을 경우 가장 높은 backscattering flux와 BS의 증가속도를 보였다.
The objective of this study was to develop mathematical models for describing the kinetic behavior of Staphylococcus aureus (S. aureus) in seasoned beef jerky. Seasoned beef jerky was cut into 10-g pieces. Next, 0.1 mL of S. aureus ATCC13565 was inoculated into the samples to obtain 3 Log CFU/g, and the samples were stored aerobically at $10^{\circ}C$, $20^{\circ}C$, $25^{\circ}C$, $30^{\circ}C$, and $35^{\circ}C$ for 600 h. S. aureus cell counts were enumerated on Baird Parker agar during storage. To develop a primary model, the Weibull model was fitted to the cell count data to calculate Delta (required time for the first decimal reduction) and ${\rho}$ (shape of curves). For secondary modeling, a polynomial model was fitted to the Delta values as a function of storage temperature. To evaluate the accuracy of the model prediction, the root mean square error (RMSE) was calculated by comparing the predicted data with the observed data. The surviving S. aureus cell counts were decreased at all storage temperatures. The Delta values were longer at $10^{\circ}C$, $20^{\circ}C$, and $25^{\circ}C$ than at $30^{\circ}C$ and $35^{\circ}C$. The secondary model well-described the temperature effect on Delta with an $R^2$ value of 0.920. In validation analysis, RMSE values of 0.325 suggested that the model performance was appropriate. S. aureus in beef jerky survives for a long period at low storage temperatures and that the model developed in this study is useful for describing the kinetic behavior of S. aureus in seasoned beef jerky.
흉부 X선 영상의 폐렴을 신속하고 정확하게 진단하기 위하여 동일한 Xception 딥러닝 모델에 배치 사이즈를 4, 8, 16, 32로 다르게 적용하여 각각 3회의 모델링을 실시하였다. 그리고 성능평가 및 metric 평가에 대한 결과값을 3회 평균값으로 산출하여 배치 사이즈별 흉부 X선 영상의 폐렴 특징 추출과 분류의 정확도 및 신속성을 비교 평가하였다. 딥러닝 모델링의 성능평가 결과 배치 사이즈 32를 적용한 모델링의 경우 정확도, 손실함수 값, 평균제곱오차, 1 epoch 당 학습 소요 시간의 결과가 가장 우수한 결과를 나타내었다. 그리고 Test Metric의 정확도 평가는 배치 사이즈 8을 적용한 모델링이 가장 우수한 결과를 나타내었으며, 정밀도 평가는 모든 배치 사이즈에서 우수한 결과를 나타내었다. 재현율 평가는 배치 사이즈 16을 적용한 모델링이 가장 우수한 결과를 나타내었으며, F1-score는 배치 사이즈 16을 적용한 모델링이 가장 우수한 결과를 나타내었다. 그리고 AUC score 평가는 모든 배치 사이즈의 결과가 동일하였다. 이러한 결과를 바탕으로 배치 사이즈 32를 적용한 딥러닝 모델링이 높은 정확도, 안정적인 인공신경망 학습 및 우수한 신속성의 결과를 나타내었다. 향후 딥러닝을 이용한 흉부 X선 영상의 폐렴에 대한 특징 추출 및 분류에 관하여 자동진단 연구 시 배치 사이즈를 32로 적용한다면 정확하면서도 신속한 병변 검출이 가능할 것이라고 사료된다.
Purpose: This study evaluated the validity and reliability of Shively and colleagues' self-efficacy for HIV disease management skills (HIV-SE) among Korean participants. Methods: The original HIV-SE questionnaire, comprising 34 items, was translated into Korean using a translation and back-translation process. To enhance clarity and eliminate redundancy, the author and expert committee engaged in multiple discussions and integrated two items with similar meanings into a single item. Further, four HIV nurse experts tested content validity. Survey data were collected from 227 individuals diagnosed with HIV from five Korean hospitals. Construct validity was verified through confirmatory factor analysis. Criterion validity was evaluated using Pearson's correlation coefficients with the new general self-efficacy scale. Internal consistency reliability and test-retest were examined for reliability. Results: The Korean version of HIV-SE (K-HIV-SE) comprises 33 items across six domains: "managing depression/mood," "managing medications," "managing symptoms," "communicating with a healthcare provider," "getting support/help," and "managing fatigue." The fitness of the modified model was acceptable (minimum value of the discrepancy function/degree of freedom = 2.49, root mean square error of approximation = .08, goodness-of-fit index = .76, adjusted goodness-of-fit index = .71, Tucker-Lewis index = .84, and comparative fit index = .86). The internal consistency reliability (Cronbach's α = .91) and test-retest reliability (intraclass correlation coefficient = .73) were good. The criterion validity of the K-HIV-SE was .59 (p < .001). Conclusion: This study suggests that the K-HIV-SE is useful for efficiently assessing self-efficacy for HIV disease management.
본 연구는 필립 글래스의 미니멀 음악이 쓰인 1980년대부터 2000년대까지의 주요 영화들 다섯 편을 대상으로 하여, 미니멀 음악의 미학적이고 영화음악으로서의 기능적인 의미에 대하여 연구하였다. 미니멀 음악은 반복적인 리듬 특성을 지니고 있으며, 미학적으로 단조로운 것이나 특정한 목적을 지양하는 것으로 이해되며, 또는 정체성의 표현으로 이해할 수도 있다. 한편으로 반복적인 리듬에 의한 무한한 지속성 의미이거나, 때로는 미묘한 변화를 수반한 반복일 수도 있다. 영화음악의 기능에 대해서는 여러 이론가들의 공통된 영화음악의 기능으로 분석하였다. 총 다섯 편에 쓰인 음악의 분석의 결과로서 필립 글래스의 미니멀 음악에 나타난 미학적 의미는 영화 스토리의 특성과 가장 관련이 깊었으며, 영화음악의 기능적 의미는 영화의 구조, 형식, 장르 등에 의하여 결정되는 경우가 많았다. 그러므로 영화의 주제와 스토리의 내용이 반복적인 리듬 특성을 지닌 영화음악의 미학적 해석에 중요한 역할을 하였다. 그리고 영화의 구조, 형식, 장르와 같은 플롯의 요소들은 영화 음악의 기능적 해석에 적지 않은 영향을 주었다고 생각한다. 영화음악의 미학적 가치는 영화의 스토리와 밀접하게 관계를 맺고, 영화음악의 기능적 의미는 영화의 형식적 요소들에 의하여 결정된 것으로 해석된다.
본 논문은 노인요양시설에서 생활하는 고령자를 대상으로 12주간 실시한 근력운동 프로그램(주 3회, 회당 60분)이 노인들의 건강관련 체력 및 대사증후군 요인에 미치는 영향을 살펴보기 위하여 실시되었다. 총 27명의 대상자(운동군 15명, 대조군 12명)가 참여하였으며 연구의 결과는 다음과 같다. 12주간의 근력운동 프로그램은 노인의 건강관련 체력요인을 유의하게 증가시켰으며, 특히 근력 및 평형성, 그리고 유연성의 증가가 보행능력을 크게 향상시켜 낙상을 예방하는데 도움이 될 수 있을 것으로 생각된다. 그리고 노인요양시설에서 근력운동이 노인들의 혈압과 혈당을 유의하게 감소시켜 대사증후군의 위험인자를 긍정적으로 개선시킴으로써 건강수준을 증가시키는 것으로 나타났다.
이 연구에서는 요인분석을 통해 타당성이 입증된 낙상위험평가 설문항목의 진단 정도와 평가기준을 검토하여 지역 재가 노인의 낙상고위험군을 진단하고 개인별 낙상리스크 프로파일을 제안하는데 목적이 있다. 연구대상자는 S시, U시, B시, Y시 거주 우리나라 지역 재가 노인 439명을 대상으로 하였다(평균연령 75.0±5.7세). FRA의 낙상위험진단정도와 평가기준을 검토하기 위해 ROC분석을 실시하였다. 분석결과 FRA의 하위요인인 '낙상잠재성', '질병과 신체증상', '환경' 및 '신체기능'의 4가지 하위 요인은 지역재가노인의 낙상 위험을 효율적으로 진단할 수 있는 것으로 나타났으며, 민감도와 특이도 결과를 바탕으로 요인별 평가기준을 제시하였다. 또한 낙상하위요인별 패턴을 분석한 결과 낙상 고위험군의 경우 두 가지 요인 이상에 문제를 가지고 있는 노인이 전체의 80%를 차지하는 것으로 나타났다. 이상으로, FRA의 4가지 하위 요인은 낙상위험정도를 효율적으로 진단할 수 있으며, 평가기준을 바탕으로 개인별 낙상위험프로파일을 제시할 수 있어 우리나라 지역 재가 노인의 낙상예방프로그램 구축을 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.
목적: 좌심실의 부피와 구혈률을 Cedars 소프트웨어로 구하였을 때 정량한 값과 심근벽운동과 심근의 수축기 두꺼워짐을 등급으로 평가한 방법의 재현성을 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 33명의 무작위 추출된 환자를 상대로 통상의 이중동위원소 휴식/부하 심근관류 SPECT 때 부하 Tc-99m-MIBI 게이트 SPECT를 촬영한 후 이어서 같은 자리에서 게이트 SPECT를 한번 더 촬영하였다. 재구성한 후 Cedars 소프트웨어로 확장기말 부피와 수축기말 부피, 구혈률을 측정하여 연속 측정의 재현성을 평균변이계수와 Bland Altman 도표를 그려 분석하였다. 벽운동을 5등급으로 점수를 매겨 연속촬영한 영상의 판독 재현성을 조사하였다. 심근벽의 수축기 두꺼워짐을 역시 4등급으로 점수를 매겨 판독 재현성을 조사하였다. 결과: 확장기말 부피와 수축기말부피는 평균변이계수가 5.0 ml, 3.9 ml이고 구혈률의 평균변이계수는 1.9%이었다. 2표준편차 범위는 확장기말 부피는 18 ml, 수축기말부피는 17 ml이었다. 심근벽운동과 심근의 수축기 두꺼워짐은 kappa 값이 0.7로 판독재현성이 우수하였다. 결론: 이 연구의 결과로 같은 환자를 같은 위치에서 두 번 연이어 게이트 심근 Tc-99m-MIBI SPECT를 촬영할 때, 우리가 산출한 변이가 우수하고 약물효과를 판정할 때 기준으로 삼을 오차범위를 어느 정도로 정해야 하는지 확립하였다.
연구배경 : 폐활량검사에서 노력성 폐활량(forced vital capacity, FVC)이 감소되었을 때 제한성 환기장애가 있다고 일반적으로 판단한다. 하지만 제한성 환기장애 판정의 정확한 기준은 총폐용량(total lung capacity, TLC)의 감소이다. 본 연구는 폐활량검사 결과에서 FVC가 감소되었을 때 TLC가 감소된 제한성 환기장애를 얼마나 정확히 예측할 수 있는가를 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 : 1999년 1월부터 2000년 12월까지 2년간 폐기능검사실에서 폐활량검사와 폐용적검사를 동일한 날 시행한 성인 환자 1,371명의 폐기능검사 결과를 후향적으로 조사하였다. FVC, $FEV_1$, TLC는 측정값이 정상 예측값의 80% 미만일 때 감소하였다고 판정하였고, 1초간 노력호기폐활량의 노력성 폐활량에 대한 비($FEV_1$/FVC%)는 측정값이 70% 미만일 때 감소하였다고 판정하였다. 결 과 : 1,371례 중 FVC가 감소한 환자는 353례였으며 이 중 TLC가 감소된 경우는 186례로 양성예측률은 52.7%이었다. FVC가 정상인 1,018례 중 TLC가 감소한 경우는 45례로 음성예측률은 96.6%이었다. 폐활량검사에서 제한성 환기장애($FEV_1$/FVC 정상, FVC 감소)를 보인 196례 중 TLC가 감소된 경우는 148례로 양성예측률은 75.5%이었다. 폐활량검사에서 혼합성 환기장애($FEV_1$/FVC 감소, FVC 감소)를 보인 157례 중 TLC가 감소된 경우는 38례로 양성예측률은 24.2%이었다. 혼합성 환기장애를 보인 196례 중 FVC와 $FEV_1$의 예측값에 대한 비율이 15% 미만의 차이를 보인 60례에서 TLC의 감소를 보인 경우는 34례(56.7%)였다. 결 론 : 제한성 환기장애를 배제하는 데는 폐활량검사가 유용하다. 하지만 폐활량검사에서 FVC가 감소된 환자에서 제한성 환기장애의 유무는 TLC의 측정을 통해 확인하는 것이 필요하리라 사료된다.
오늘날 정보사회에서는 정보에 대한 가치를 인식하고, 이를 위한 정보의 활용과 수집이 중요해지고 있다. 얼굴 표정은 그림 하나가 수천개의 단어를 표현할 수 있듯이 수천 개의 정보를 지니고 있다. 이에 주목하여 최근 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하여 지능형 서비스를 제공하기 위한 시도가 MIT Media Lab을 필두로 활발하게 이루어지고 있다. 전통적으로 기존 연구에서는 인공신경망, 중회귀분석 등의 기법을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구가 이루어져 왔다. 하지만 중회귀모형은 예측 정확도가 떨어지고, 인공신경망은 성능은 뛰어나지만 기법 자체가 지닌 과적합화 문제로 인해 한계를 지닌다. 본 연구는 사람들의 자극에 대한 반응으로서 나타나는 얼굴 표정을 통해 감정을 추론해내는 지능형 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존 얼굴 표정을 통한 지능형 감정판단모형을 개선하기 위하여, Support Vector Regression(이하 SVR) 기법을 적용하는 새로운 모형을 제시한다. SVR은 기존 Support Vector Machine이 가진 뛰어난 예측 능력을 바탕으로, 회귀문제 영역을 해결하기 위해 확장된 것이다. 본 연구의 제안 모형의 목적은 사람의 얼굴 표정으로부터 쾌/불쾌 수준 그리고 몰입도를 판단할 수 있도록 설계되는 것이다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 자극영상을 제공했을 때 나타나는 얼굴 반응들을 수집했고, 이를 기반으로 얼굴 특징점을 도출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 통계적 유의변수를 추출 후 학습용과 검증용 데이터로 구분하여 SVR 모형을 통해 학습시키고, 평가되도록 하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 실제 데이터셋을 기반으로 제안모형을 적용해 본 결과, 매우 우수한 예측 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 아울러, 중회귀분석이나 인공신경망 기법과 비교했을 때에도 본 연구에서 제안한 SVR 모형이 쾌/불쾌 수준 및 몰입도 모두에서 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 이는 얼굴 표정에 기반한 감정판단모형으로서 SVR이 상당히 효과적인 수단이 될 수 있다는 점을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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