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소아청소년정신과영역의 새로운 항우울제 (NEW ANTIDEPRESSANTS IN CHILD AND ADOLESCENT PSYCHIATRY)

  • 이수정
    • Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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    • 제14권1호
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    • pp.12-25
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    • 2003
  • 새로운 항우울제가 다량 개발되어 임상에 도입되면서 항우울제의 약리 작용에 대한 이해도 넓어졌다. 그에 따라 얻어진 새로운 정보와 이론을 소아청소년기 우울증 치료에 반영할 필요가 있다. 소아청소년기 최신지견에 따라 합리적인 우울증 치료 지침 마련을 위하여 고려하여야 할 주요 사항들과 새로운 항우울제의 특징들을 살펴보고자 하였다. 전자문헌 데이터베이스 검색 도구를 사용하여'new', 'antidepressant', 'children'의 검색어로 얻어진 97개 고찰 문헌 가운데 특히 치료 지침과 새로운 항우울제의 정신약리작용에 관한 것을 선별하여 중점적으로 고찰하였다. 아울러 새로운 항우울제 각 약물에 대한 치료 효과에 대한 문헌을 추가로 선택 참고하였다. 또 약물상호 작용과 안전성에 관하여 미국 식품보건국과 보건후생부의 공식사이트에서 제공되는 문헌을 참고하였다. 1) 우울 장애의 임상 경과, 치료 기간, 및 치료 효과는 성인기 치료 지침에서 제시된 바를 채택한 경우가 많았다. 2) 소아청소년기 우울증에 대한 항우울제의 효과에 대한 연구 결과는 TCA가 효과와 부작용에서 SSRI보다 뒤져서 소아청소년 우울장애의 일차 치료제로 권장 된다. 3) 새로운 항우울제는 아직 소아청소년에게 치료 경험과 임상 연구 결과가 부족하다. 4) SSRI와 새로운 항우울제들은 두 개 이상을 병용할 때 약동학적 및 약력학적인 상호작용이 있을 수 있다. 5) 소아청소년기 항우울제의 임상적 효과가 성인기와 다른 것은 발달적 측면에서 설명할 수 있겠으나 직접적인 증거가 좀더 쌓일 필요가 있다. 소아청소년기 우울증의 약물 치료 지침은 임상 연구 소견과 임상적 경험을 종합하여 세울 수 있다. 그러나 약물 치료 지침은 임상가가 합리적인 판단을 내릴 수 있도록 하는 참고 자료이며 그 목적을 다하기 위하여 새로운 연구 결과가 있을 때 마다 새로 개정 되어야 할 것이다. 중 외톨이-왕따에 해당되는 청소년의 어머니는 비외톨이 청소년의 어머니보다 자녀들의 사고 문제 및 우울/불안 등의 정서적 문제를 더 높게 평가하였다. 그러나, 자녀들에 대한 양육 태도에 대해서는 차이를 두지 않는 것으로 보인다. 향후 보다 많은 환자들을 대상으로 한 추가 연구가 필요할 것이다. 강압적인 양육행동을 변화시키기 위해서는 주의력결핍과잉행동장애 아동 부모의 양육 스트레스, 아동에 대한 역기능적 사고 및 양육 효능감을 다루어야 할 뿐 아니라, 부모의 우울감을 치료 시 고려해야 할 것이다.순차처리항목과 계산능력에서 유의하게 높았고(p<.05), KEDI-WISC를 이용한 평가에서는 ADHD- HI형은 대상수가 소수여서 비교할 수 없었으며, ADHD-C형과 ADHD-Ⅰ형 사이에 유의한 차이는 보이지 않았다. CPT, WCST, SST를 이용한 신경심리학적 실행기능의 비교에서 아형간 계량적인 차이는 있었으나 통계적으로 유의한 차이는 보이지 않았다. 결 론:결론적으로 ADHD 세 아형은 임상적으로 뚜렷한 차이를 보였지만, 실행기능상 유의한 차이를 발견할 수 없었다. 향후 보다 잘 고안 된 연구와 발달중인 아동에 적절한 신경심리 평가 도구의 개발을 통해 결과를 보완해야 할 것으로 사료된다.었으나, 주의력에서는 전두엽의 실행능력(executive function)과 관련되는 검사들에서 산소흡입이 특이한 효과를 보여준다는 것이 확인되었고, 기억능력에서는 단기기억능력 평가에서 산소흡입군이 대조군보다 유의한 효과를 보여주는 것으로 평가되었다. 이러한 연구결과는 산소흡입이 전두엽과 관련된 수행능력, 작동기억능력 향상에 도움이 될 가능성이 있음을 시사하는 결과라고 생각된다.증 1명(5%)이었다. 모든 대상 아동이 주 진단 이외의 2∼6개 이상의 다양한 공존진단을 보였다. 공존진단에는 주의력결핍-과잉운동장애, 우울병, 경계선지능 및 정신지체, 학습장애,

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협업 필터링 및 하이브리드 필터링을 이용한 동종 브랜드 판매 매장간(間) 취급 SKU 추천 시스템 (SKU recommender system for retail stores that carry identical brands using collaborative filtering and hybrid filtering)

  • 조용민;남기환
    • 지능정보연구
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    • 제23권4호
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    • pp.77-110
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    • 2017
  • 최근 인터넷 기반의 웹 및 모바일 기기를 통한 소비 패턴의 다양화와 개성화가 급진전됨에 따라 전통적 유통채널인 오프라인 매장의 효율적 운영이 더욱 중요해졌다. 매장의 매출과 수익 모두를 제고하기 위해 매장은 소비자에게 가장 매력적인 상품을 적시에 공급-판매 해야 하는데 많은 상품들 중에서 어떤 SKU를 취급하는 것이 판매 확률을 높이고 재고 비용을 낮출 수 있는지에 대한 연구가 부족한 실정이다. 특히, 여러 지역에 걸쳐 다수의 오프라인 매장을 통해 상품을 판매하는 기업의 경우 고객에게 매력적인 적절한 SKU를 추천 받아 취급할 수 있다면 매장의 매출 및 수익률 제고에 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 개인화 추천에 이용되어 왔던 협업 필터링과 하이브리드 필터링 등의 추천 시스템(Recommender System)을 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하였다. 각 매장의 취급 품목별 구매 데이터를 활용하여 각 매장 별 유사성(Similarity)을 계산하고 각 매장의 SKU별 판매 이력에 따라 협업 필터링을 하여 최종적으로 매장에 개별 SKU를 추천하였다. 또한 매장 프로파일 데이터를 활용하여 주변수 분석 (PCA : Principal Component Analysis) 및 군집 분석(Clustering)을 통하여 매장을 4개의 군집으로 분류한 뒤 각 군집 내에서 협업 필터링을 적용한 하이브리드 필터링 방식으로 추천 시스템을 구현하고 실제 판매 데이터를 바탕으로 두 방식의 성능을 측정하였다. 현존하는 대부분의 추천 시스템은 사용자에게 영화, 음악 등의 아이템을 추천하는 방식으로 연구가 진행되어 왔고 실제로 산업계에서의 적용 또한 개인화 추천 시스템이 주류를 이루고 있다. 그 동안 개인화 서비스 영역에서 주로 다루어져 왔던 이러한 추천 시스템을 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위에 적용하여 각 매장의 취급 SKU를 추천하는 방식에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 기존 추천 방법론의 추천 적용 대상이 '개인의 영역이었다면 본 연구에서는 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 개인의 영역을 넘어 매장의 영역으로 확대하여 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하고 있다. 또한 기존의 추천시스템은 온라인에 한정되었다면 이를 오프라인으로 활용 범위를 넓히고, 기존 개인을 기반으로 분석을 하는 것보다 매장영역으로 확대 적용하기에 적합한 알고리즘을 개발하기 위해 데이터마이닝 기법을 적용하여 추천 방법을 제안한다. 본 연구의 결과가 갖는 의의는 개인화 추천 알고리즘을 동일 브랜드를 취급하는 복수의 판매 매장에 적용하여 의미 있는 결과를 도출하고 실제 기업을 대상으로 시스템으로 구축하여 활용할 수 있는 구체적 방법론을 제시했다는 데에 있다. 개인화 영역을 위주로 이루어졌던 기존의 추천 시스템과 관련한 학계의 연구 영역을 동종 브랜드를 취급하는 기업의 판매 매장으로 확장시킨 첫 시도라는 데에도 의미가 있다. 2014년 03주차 ~ 05주차 전(全) 매장 판매 수량 실적 Top 100개 SKU로 추천의 대상을 한정하여 협업 필터링과 하이브리드 필터링 방식으로 52개 매장 별로 취급 SKU를 추천하고, 추천 받은 SKU에 대한 2014년 06주차 매장별 판매 실적을 집계하여 두 추천 방식의 성과를 비교하였다. 두 추천 방식을 비교한 이유는 본 연구의 추천 방법이 기존 추천 방식 보다 높은 성과를 입증하기 위해 단순히 오프라인에 협업필터링을 적용한 것을 기준 모델로 정의하였다. 이 기준 모델에 오프라인 매장 관점의 특성을 잘 반영한 본 연구 모델인 하이브리드 필터링 방법과 비교 함으로써 성과를 입증한다. 연구에서 제안한 방식은 기존 추천 방식보다 높은 성과를 나타냈으며, 이는 국내 대기업 의류업체의 실제 판매데이터를 활용하여 입증하였다. 본 연구는 개인 수준의 추천시스템을 그룹수준으로 확장하여 효율적으로 접근하는 방법을 이론적인 프레임 워크를 만들었을 뿐 아니라 실제 데이터를 기반으로 분석하여 봄으로써 실제 기업들이 적용해 볼 수 있다는 점에서 연구의 가치가 크다.