• 한국조경학회지
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• 제48권5호
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• pp.80-88
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• 2020

2019년 3월 미세먼지 비상저감조치가 일주일 동안 발령되면서, 미세먼지로 인한 국민의 불안감은 점차 가중되고 있다. 본 연구는 공기정화식물이 적용된 바이오필터의 다중이용시설 내 적용성 평가를 위해 입자상 오염원의 실내 연속방출환경을 조성하여 오염원 저감효과에 대한 측정방법을 제안하고, 시스템의 실내공기질 개선 여부를 확인할 수 있는 기초연구를 진행하였다. 강의실을 대상으로 춘절기에 모니터링 1시간 전 모기향을 오염원으로 배경농도를 조성한 후, 스케줄에 따라 2시간 관수, 1시간 송풍하여 미세먼지의 저감능을 확인하였으며, 바이오필터 2m 전방에 PM₁₀, PM_2.5 및 온습도 센서를 설치하고, 3개 송풍구 중 중앙에 풍속 프로브를 설치하여 시계열 모니터링을 수행하였다. 바이오필터에 구비된 총 3개소의 송풍구 평균 면풍속은 0.38±0.16 m/s로 댐퍼 면적이 제외된 송풍구별 면적 0.29m×0.65m을 적용한 총 공조풍량이 776.89±320.16㎥/h로 산출되었다. 시스템 가동으로 평균온도 21.5~22.3℃, 평균상대습도 63.79~73.6%를 유지하여, 선행연구의 다양한 조건별 온습도 범위에 부합하는 것으로 판단된다. 시스템 공조부 구동을 통해 급격하게 상대습도를 상승시키는 효과를 효율적으로 운용할 경우, 계절에 따른 실내 미세먼지 저감과 적정한 상대습도 확보도 가능할 것으로 판단된다. 미세먼지 농도는 바이오필터 시스템 가동 전의 모든 주기에서 상승 현상이 동일하게 집계되었으며, 시스템 가동 후 1주기 송풍구간(B-1, β=-3.83, β=-2.45)에서 미세먼지(PM₁₀)는 최대 28.8% 수준인 560.3㎍/㎥, 초미세 먼지(PM_2.5)는 최대 28.0% 수준인 350.0㎍/㎥까지 저감되었다. 이후 미세먼지(PM₁₀, PM_2.5)의 농도는 2주기 송풍구간 감소(B-2, β=-5.50, β=-3.30)로 각각 최대 32.6% 수준인 647.0㎍/㎥, 32.4% 수준인 401.3㎍/㎥까지 저감되었고, 3주기 송풍구간감소(B-3, β=5.48, β=-3.51)로 최대 30.8% 수준인 732.7㎍/㎥, 31.0% 수준인 459.3㎍/㎥까지 저감된 것으로 확인되었다. 본 연구는 식생 바이오필터의 다중이용시설 내 설치와 유관한 관련 표준 및 규정을 참조하여, 객관적인 성능평가환경의 구축 방안을 제시할 수 있었다. 이를 통해 일반 강의실 환경 내에 보다 객관화된 모니터링 인프라를 조성하여, 상대적으로 신뢰성 있는 데이터 확보가 가능했던 것으로 판단된다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제21권2호
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• pp.89-116
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• 2011

In collaborative tagging systems such as Delicious.com and Flickr.com, users assign keywords or tags to their uploaded resources, such as bookmarks and pictures, for their future use or sharing purposes. The collection of resources and tags generated by a user is called a personomy, and the collection of all personomies constitutes the folksonomy. The most significant need of the folksonomy users Is to efficiently find useful resources or experts on specific topics. An excellent ranking algorithm would assign higher ranking to more useful resources or experts. What resources are considered useful In a folksonomic system? Does a standard superior to frequency or freshness exist? The resource recommended by more users with mere expertise should be worthy of attention. This ranking paradigm can be implemented through a graph-based ranking algorithm. Two well-known representatives of such a paradigm are Page Rank by Google and HITS(Hypertext Induced Topic Selection) by Kleinberg. Both Page Rank and HITS assign a higher evaluation score to pages linked to more higher-scored pages. HITS differs from PageRank in that it utilizes two kinds of scores: authority and hub scores. The ranking objects of these pages are limited to Web pages, whereas the ranking objects of a folksonomic system are somewhat heterogeneous(i.e., users, resources, and tags). Therefore, uniform application of the voting notion of PageRank and HITS based on the links to a folksonomy would be unreasonable, In a folksonomic system, each link corresponding to a property can have an opposite direction, depending on whether the property is an active or a passive voice. The current research stems from the Idea that a graph-based ranking algorithm could be applied to the folksonomic system using the concept of mutual Interactions between entitles, rather than the voting notion of PageRank or HITS. The concept of mutual interactions, proposed for ranking the Semantic Web resources, enables the calculation of importance scores of various resources unaffected by link directions. The weights of a property representing the mutual interaction between classes are assigned depending on the relative significance of the property to the resource importance of each class. This class-oriented approach is based on the fact that, in the Semantic Web, there are many heterogeneous classes; thus, applying a different appraisal standard for each class is more reasonable. This is similar to the evaluation method of humans, where different items are assigned specific weights, which are then summed up to determine the weighted average. We can check for missing properties more easily with this approach than with other predicate-oriented approaches. A user of a tagging system usually assigns more than one tags to the same resource, and there can be more than one tags with the same subjectivity and objectivity. In the case that many users assign similar tags to the same resource, grading the users differently depending on the assignment order becomes necessary. This idea comes from the studies in psychology wherein expertise involves the ability to select the most relevant information for achieving a goal. An expert should be someone who not only has a large collection of documents annotated with a particular tag, but also tends to add documents of high quality to his/her collections. Such documents are identified by the number, as well as the expertise, of users who have the same documents in their collections. In other words, there is a relationship of mutual reinforcement between the expertise of a user and the quality of a document. In addition, there is a need to rank entities related more closely to a certain entity. Considering the property of social media that ensures the popularity of a topic is temporary, recent data should have more weight than old data. We propose a comprehensive folksonomy ranking framework in which all these considerations are dealt with and that can be easily customized to each folksonomy site for ranking purposes. To examine the validity of our ranking algorithm and show the mechanism of adjusting property, time, and expertise weights, we first use a dataset designed for analyzing the effect of each ranking factor independently. We then show the ranking results of a real folksonomy site, with the ranking factors combined. Because the ground truth of a given dataset is not known when it comes to ranking, we inject simulated data whose ranking results can be predicted into the real dataset and compare the ranking results of our algorithm with that of a previous HITS-based algorithm. Our semantic ranking algorithm based on the concept of mutual interaction seems to be preferable to the HITS-based algorithm as a flexible folksonomy ranking framework. Some concrete points of difference are as follows. First, with the time concept applied to the property weights, our algorithm shows superior performance in lowering the scores of older data and raising the scores of newer data. Second, applying the time concept to the expertise weights, as well as to the property weights, our algorithm controls the conflicting influence of expertise weights and enhances overall consistency of time-valued ranking. The expertise weights of the previous study can act as an obstacle to the time-valued ranking because the number of followers increases as time goes on. Third, many new properties and classes can be included in our framework. The previous HITS-based algorithm, based on the voting notion, loses ground in the situation where the domain consists of more than two classes, or where other important properties, such as "sent through twitter" or "registered as a friend," are added to the domain. Forth, there is a big difference in the calculation time and memory use between the two kinds of algorithms. While the matrix multiplication of two matrices, has to be executed twice for the previous HITS-based algorithm, this is unnecessary with our algorithm. In our ranking framework, various folksonomy ranking policies can be expressed with the ranking factors combined and our approach can work, even if the folksonomy site is not implemented with Semantic Web languages. Above all, the time weight proposed in this paper will be applicable to various domains, including social media, where time value is considered important.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.1-21
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• 2020

인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 빅데이터의 상당 부분을 차지하는 비정형 텍스트 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하기 위한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 분야에서도 새로운 시장기회를 발굴하거나 기술사업화 주체의 합리적 의사결정을 돕기 위한 많은 연구들이 이뤄져 왔다. 본 연구에서는 기업의 성공적인 사업 추진을 위해 핵심적인 정보 중의 하나인 시장규모 정보를 도출함에 있어 기존에 제공되던 범위보다 세부적인 수준의 제품군별 시장규모 추정이 가능하고 자동화된 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 신경망 기반의 시멘틱 단어 임베딩 모델인 Word2Vec 알고리즘을 적용하여 개별 기업의 생산제품에 대한 텍스트 데이터를 벡터 공간으로 임베딩하고, 제품명 간 코사인 거리(유사도)를 계산함으로써 특정한 제품명과 유사한 제품들을 추출한 뒤, 이들의 매출액 정보를 연산하여 자동으로 해당 제품군의 시장규모를 산출하는 알고리즘을 구현하였다. 실험 데이터로서 통계청의 경제총조사 마이크로데이터(약 34만 5천 건)를 이용하여 제품명 텍스트 데이터를 벡터화 하고, 한국표준산업분류 해설서의 산업분류 색인어를 기준으로 활용하여 코사인 거리 기반으로 유사한 제품명을 추출하였다. 이후 개별 기업의 제품 데이터에 연결된 매출액 정보를 기초로 추출된 제품들의 매출액을 합산함으로써 11,654개의 상세한 제품군별 시장규모를 추정하였다. 성능 검증을 위해 실제 집계된 통계청의 품목별 시장규모 수치와 비교한 결과 피어슨 상관계수가 0.513 수준으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모형은 의미 기반 임베딩 모델의 정확성 향상 및 제품군 추출 방식의 개선이 필요하나, 표본조사 또는 다수의 가정을 기반으로 하는 전통적인 시장규모 추정 방법의 한계를 뛰어넘어 텍스트 마이닝 및 기계학습 기법을 최초로 적용하여 시장규모 추정 방식을 지능화하였다는 점, 시장규모 산출범위를 사용 목적에 따라 쉽고 빠르게 조절할 수 있다는 점, 이를 통해 다양한 분야에서 수요가 높은 세부적인 제품군별 시장정보 도출이 가능하여 실무적인 활용성이 높다는 점에서 의의가 있다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제57권4호
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• pp.329-335
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• 2004

연구 배경 : 중환자의 예후를 예측할 수 있는 지표로 현재까지 APACHE II, III 점수체계와 SAPS 등이 임상에 응용되고 있다. 1996년 유럽에서 SOFA 점수체계가 제안되었고 1998년 다기관 전향적 연구를 통하여 장기부전을 평가하고 경과를 감시하는 간편하고 효과적인 점수체계임을 입증하였다. 이 연구는 춘천성심병원에서 내과계 중환자만을 대상으로 SOFA 점수체계의 유용성을 조사하였다. 방 법 : 2000년 5월 1일부터 6월 30일까지 춘천성심병원 내과계 중환자실에 입원한 154명을 대상으로 하였고, 이중 타과환자, 타병원으로 전원된 경우, ECG 관찰만을 위하여 입원한 경우, 처치 후 관찰을 위해 48시간 이내만 체류한 환자를 제외한 105명을 연구에 포함시켰으며, 91명에서 평가가 가능하였다. SOFA 점수와 APACHE III 점수는 입원 시부터 매일 24시간 간격으로 중환자실에서 퇴실할 때까지 하였다. 결 과 : 1) 사망률은 20%였고 중환자실 체류기간의 중앙값은 3일이었다. 2) 사망군과 생존군 간의 24시간 내 SOFA 점수는 각각 $8.17{\pm}4.05$, $3.85{\pm}3.24$로 유의한 차이가 있었다. 3) 장기부전이 없는 경우의 사망률은 6.5%, 5개의 다발성 장기부전이 있는 경우 사망률은 100%였다. 4) 48시간 이상 체류했던 74명을 분석한 결과 사망군에서는 최대 SOFA 점수가 81%에서 증가하였고 생존군에서는 21%에서 증가하여 유의한 차이를 보였다. 5) 24시간 내 SOFA 점수와 APACHE III 점수와의 관련성을 평가한 결과 r=0.85 (p<0.01)로 유의한 상관관계가 있었다. 결 론 : SOFA 점수체계는 다발성 장기부전이 있는 환자에서 장기부전을 평가하고 예후를 예측하며 임상경과를 관찰하는데 이용할 수 있는 간편하고 임상적 효용성이 있는 지표로서 임상적으로 많은 도움이 될 것으로 생각한다.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.1-18
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• 2016

최근 가용한 텍스트 데이터 자원이 증가함에 따라 방대한 텍스트 분석을 통해 새로운 가치를 창출하고자 하는 수요가 증가하고 있다. 특히 뉴스, 민원, 블로그, SNS 등을 통해 유통되는 글로부터 다양한 이슈를 발굴해내고 이들 이슈의 추이를 분석하는 이슈 트래킹에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 전통적인 이슈 트래킹은 토픽 모델링을 통해 오랜 기간에 걸쳐 지속된 주요 이슈를 발굴한 후, 각 이슈를 구성하는 문서 수의 세부 기간별 분포를 분석하는 방식으로 이루어진다. 하지만 전통적 이슈 트래킹은 각 이슈를 구성하는 내용이 전체 기간에 걸쳐 변화 없이 유지된다는 가정 하에 수행되기 때문에, 다양한 세부 이슈가 서로 영향을 주며 생성, 병합, 분화, 소멸하는 이슈의 동적 변이과정을 나타내지 못한다. 또한 전체 기간에 걸쳐 지속적으로 출현한 키워드만이 이슈 키워드로 도출되기 때문에, 핵실험, 이산가족 등 세부 기간의 분석에서는 매우 상이한 맥락으로 파악되는 구체적인 이슈가 오랜 기간의 분석에서는 북한이라는 큰 이슈에 함몰되어 가려지는 현상이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 각 세부 기간의 문서에 대한 독립적인 분석을 통해 세부 기간별 주요 이슈를 도출한 후, 각 이슈의 유사도에 기반하여 이슈 흐름도를 도출하고자 한다. 또한 각 문서의 카테고리 정보를 활용하여 카테고리간의 이슈 전이 패턴을 분석하고자 한다. 본 논문에서는 총 53,739건의 신문 기사에 제안 방법론을 적용한 실험을 수행하였으며, 이를 통해 전통적인 이슈 트래킹을 통해 발굴한 주요 이슈의 세부 기간별 구성 내용을 살펴볼 수 있을 뿐 아니라, 특정 이슈의 선행 이슈와 후행 이슈를 파악할 수 있음을 확인하였다. 또한 카테고리간 분석을 통해 단방향 전이와 양방향 전이의 흥미로운 패턴을 발견하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권11호
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• pp.281-290
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• 2020

스마트폰의 보급으로 인해 개인화된 데이터를 활용하고자 하는 서비스들이 증가하고 있다. 특히, 헬스케어와 관련된 서비스들은 다양한 데이터를 다루며, 이를 효과적으로 보여주기 위해 데이터 시각화 기법을 활용하고 있다. 데이터 시각화 기법이 활용되면서 자연스럽게 시각화에서의 인터랙션 또한 함께 강조되고 있다. PC 환경에서 데이터 시각화에 대한 인터랙션은 마우스로 이루어지기 때문에, 데이터에 대한 필터링이 다양하게 제공되고 있다. 반면, 모바일 환경에서의 인터랙션은 화면의 크기가 작고, 인터랙션 가능 여부를 인지하기 어려워 버튼 터치 방식으로 앱에서 제공하는 제한된 시각화만을 제공받을 수 있다. 이러한 모바일 환경에서의 인터랙션 한계를 극복하기 위해, 챗봇과의 대화를 통해 데이터 시각화 인터랙션을 가능하게 하여 사용자들에게 개개인의 데이터를 다양한 시각화를 통해 확인할 수 있도록 하고자 한다. 이를 위해서는 사용자의 질의를 쿼리로 변환하여, 주기적으로 데이터를 축적하고 있는 데이터베이스에서 변환된 쿼리를 통해 결과 데이터를 불러올 수 있어야 한다. 자연어를 쿼리로 변환하는 연구는 현재 많이 이루어지고 있지만, 시각화를 기반으로 하여 사용자의 질의를 쿼리로 변환하는 연구에 대해서는 아직 이루어지지 않았다. 따라서, 본 논문에서는 사전에 데이터 시각화 기법이 정해진 상황에서의 쿼리 생성에 초점을 맞추고자 한다. 지원하는 인터랙션은 태스크 x-축 값에 대한 필터링 및 두 그룹 간 비교이다. 테스트 시나리오는 걸음 수에 대한 데이터를 활용하였으며, x-축 기간에 대한 필터링은 바 그래프, 두 그룹간 비교는 라인 그래프로 나타내었다. 시각화를 통해 요청한 정보를 제공받을 수 있는 자연어처리 모델을 개발하기 위해 1,000명을 대상으로 한 설문조사를 통해 약 15,800개의 학습 데이터를 수집하였다. 알고리즘 개발 및 성능 평가를 진행한 결과, 분류 모델에서는 약 89%, 쿼리 생성 모델에서는 약 99% 정확도를 보였다.

• 시큐리티연구
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• 제33호
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• pp.51-80
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• 2012

이 연구의 목적은 특정직 경호공무원의 전직 역량에 대한 특정직 경호공무원들의 보유수준 조사를 통한 전직지원방안을 제시하는데 있으며, 이를 위해 특정직 경호공무원 중 전직관련 대상자로서 40대 이상 5급 사무관 이상 전직 유경험자인 전직 성공자와 전직 실패자, 전직 희망자인 전직 예정자 600명을 대상으로 지식역량군의 전문지식, 전직관련 지식, 자기이해, 조직이해, 기술역량군의 직무기술역량, 직무수행기술, 문제해결기술, 혁신기술, 커뮤니케이션기술, 조직관리기술, 위기관리기술, 경력개발기술, 인적네트워크 활용기술, 태도 및 감정역량군의 긍정적 태도, 적극적 태도, 책임감, 직업정신, 헌신적 태도, 친화력, 자기조절능력, 가치 및 윤리역량군의 윤리의식, 도덕성 등 4개 역량군 22개 하위역량의 보유수준에 대한 설문조사를 실시하였다. 최종적으로 유효한 설문 응답자 153명의 4개 역량 군 22개 하위역량 항목에 대한 설문조사 분석결과, 현재 보유수준 값이 4.0이상인 전문지식, 긍정적 태도, 책임감, 윤리의식, 도덕성 역량 등에 있어서는 어느 정도 갖추었다고 생각하고 있으나, 그 외 역량에 대해서는 보통이하 점수로 다소 낮게 나타나, 이들 역량들에 대해서는 아직은 부족하다고 인식하고 있다. 따라서 이러한 역량 강화를 위한 특정직 경호공무원의 성공적인 전직지원방안으로서는 전직에 대한 인식과 개념을 재정립하고 현실을 직시할 수 있도록 눈높이를 낮추어야 하며, 전직에 필요한 역량으로서 다소 부족하다고 느끼고 있는 역량들에 대해서는 평소에 관심을 가지고 적극적인 개발 및 강화 노력이 요구된다. 제도적 차원에서 이러한 전직 역량을 갖출 수 있도록 퇴직 전 중 후 전직 교육훈련 강화 및 현 교육훈련체계 반영, 수요자 중심의 온-오프 상 교육훈련시스템 운영, 학습조직화 등 전직교육훈련 인프라를 구축할 필요성이 있다.

• 분석과학
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• 제33권3호
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• pp.151-158
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• 2020

일반적인 음료처럼 주변에 손쉽게 구할 수 있는 알코올(술)은 남용 및 중독 섭취로 인하여 사망에 이를 수 있을 만큼 유해한 물질이므로 적정량의 음주량을 유지하고 올바른 음주습관을 가지는 것이 중요하다. 뿐만 아니라 적정량 이상의 알코올을 장기간 섭취함으로써 야기될 수 있는 행동장애 및 판단장애로 인해 일어나는 사건 또한 상당하므로, 각종 사건, 사고에서 관련자가 음주 상태였는지, 그리고 관련자의 알코올 중독 여부를 확인하는 것이 법과학적으로 매우 중요하다. 현재 우리나라에서는 혈액이나 뇨에서 알코올 농도 혹은 알코올 대사체인 ethyl glucuronide (EtG)를 검출하는 것으로 알코올 섭취 여부를 판단하고 있다. 하지만 혈액이나 뇨에서 알코올이나 EtG를 검출하는 것은 검출 가능 시간이 짧기 때문에 비교적 최근 음주에 대한 정보만을 알 수 있다는 한계가 있다. 그러므로 오랫동안 알코올 대사체가 존재할 수 있는 모발에서 EtG를 검출하여, 장기간의 음주 여부와 주취 정도를 분석하고 알코올 중독 여부를 진단하고자 하였다. 이번 연구에서는 지속적인 음주를 하는 한국인의 모발 시료를 대상으로, 일관성 있으면서 효율적으로 모발에서 EtG를 추출 및 전처리 하는 방법을 정립하고 이를 LC-MS/MS를 이용하여 정성 정량하는 분석법을 확립하였으며, 평소 음주를 하는 사회 음주자의 실제 모발과 만성 알코올 중독이 의심되는 변사자의 모발을 대상으로 EtG를 분석해 보았다. 이 연구 결과는 한국인의 알코올 중독 진단 및 치료 과정에서 금주를 모니터링 하는 데 유용할 뿐만 아니라, 양육권 관련 법적 절차나 운전면허 재발급 및 갱신 등을 위한 절차에 근거로 응용할 수도 있을 것이다. 또한 변사자들의 알코올 남용에 대한 확실한 객관적 지표를 제공함으로써 보다 명확한 사인을 규명하는데 법과학적 응용 가능성이 기대된다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제23권4호
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• pp.521-529
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• 2010

Two experiments were conducted to evaluate multi-microbe submerged liquid (SLF) and solid substrate (SSF) fermented probiotic products in broilers. The SLF and SSF probiotics were comprised of Lactobacillus acidophilus ($1.1{\times}10^9$ and $4{\times}10^8$ cfu/g), Bacillus subtilis ($1.1{\times}10^9$ and $4{\times}10^9$ cfu/g), Saccharomyces cerevisiae ($1.5{\times}10^7$ and $1.0{\times}10^4$ cfu/g) and Aspergillus oryzae ($2.6{\times}10^7$ and $4.3{\times}10^7$ cfu/g), respectively. In Exp. 1, 640 day-old Ross chicks were allotted to 4 treatments, each comprising 4 replicates (40 chicks/replicate). The basal diet was prepared without any antimicrobials (negative control, NC), and 20 mg/kg avilamycin (positive control, PC), 0.3% SLF and 0.3% SSF probiotics were added to the basal diets as treatments. Birds fed PC and SSF diets showed improved (p<0.001) overall weight gain and F/G than birds fed NC and SLF diets; whereas, birds fed SLF diet had better weight gain and F/G than birds fed NC diet. Retention of CP was higher (p<0.05) in birds fed the SSF diet than birds fed PC, SLF and NC diets. Birds fed the SLF diet tended to have higher (p<0.10) cecal total anaerobic bacteria than birds fed PC and NC diets; whereas, lesser cecal coliforms were noticed in birds fed PC, SLF and SSF diets than birds fed the NC diet. In Exp. 2, 640 day-old Ross chicks were randomly allotted to 4 treatments in a $2{\times}2$ factorial arrangement. Each treatment had 4 replicates (40 chicks/replicate). Two different multi-microbe probiotic products (0.3% SLF or SSF) each with two different antibiotics (10 mg/kg colistin, or 20 mg/kg avilamycin) were used as dietary treatments. Birds fed the SSF diet had greater weight gain (p<0.001), better F/G (p<0.05), greater retention of energy (p<0.001) and protein (p<0.05), and lesser cecal Clostridium (d 35) than birds fed SLF diet. Birds fed the colistin-supplemented diet had less (p<0.01) cecal coliforms when compared with birds fed the avilamycin diet. Additionally, birds fed the avilamycin diet had greater energy retention (p<0.05) than birds fed the colistin diet. Thus, the results of this study suggest the multi-microbe probiotic product prepared by a solid substrate fermentation method to be superior to the probiotic product prepared by submerged liquid fermentation; moreover, feeding of probiotics with different antibiotics did not elicit any interaction effect between probiotic and antibiotic.

• Radiation Oncology Journal
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• 제24권4호
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• pp.243-247
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• 2006

목 적: 췌장암은 진단 시 절제 불가능한 진행된 병변을 갖는 경우가 많으므로 방사선치료 시 고식적 증상완화의 효과 및 예후를 알아보고 영향을 미치는 인자에 대해 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 1984년 3월부터 2005년 2월까지 가톨릭대학교 강남성모병원에서 통증완화를 위한 고식적 방사선치료를 받은 절제 불가능한 췌장암 환자 중 추적조사가 가능한 37명을 대상으로 치료결과 및 관련인자에 대하여 후향적 분석을 시행하였다. 환자의 성별은 남자 22명(59.5%), 여자 15명(40.5%)이었으며, 연령은 30세에서 80세 사이로 중앙값 57세였다. 진단 시 12명(32.4%)에서 간전이가 있었고, 22명(59.5%)에서 임파절 전이가 있었다. 방사선치료는 종양 및 주변 임파절에서 $1{\sim}2\;cm$ 범위까지 $3,240{\sim}5,580\;cGy$ (중앙값 5,040 cGy)를 조사하였으며, 30명(81%)에서 항암화학요법을 병행하였는데 5-FU (fluorouracil) 단독을 투여한 경우가 21명이었고, 9명에서는 gemcitabine이 단독으로 또는 5-FU와 함께 투여되었다. 추적관찰기간은 1개월에서 44개월이었으며, 생존율 및 예후인자의 분석은 Kaplan-Meier 방법 및 Log-rank test를 이용하였다. 결 과: 전체환자의 평균 생존기간은 11개월, 중앙 생존기간은 8개월이었으며, 1년 생존율은 20%였다. 전체 환자 중 33명에서 치료에 대한 반응을 평가할 수 있었는데, 7명(21.2%)에서 양호, 22명(66.7%)에서 보통의 반응을 보여 87.9%의 증상완화율을 나타냈다. 방사선치료의 부작용은 경증 및 중등도의 오심, 구토, 소화불량이 14명(37.8%)에서 나타났으나 치료의 중단을 요하는 중증의 부작용은 관찰되지 않았다. 항암화학요법은 방사선치료와 병행여부에 따라 생존율이나 증상의 고식정도에는 차이가 없는 것으로 나타났으며(p>0.05), 약제의 종류에 따라 gemcitabine 약제가 주가된 군에서 중앙생존기간이 12개월로 5-FU를 단독으로 투여한 군의 5.5개월보다 높은 것으로 나타났으나 통계적으로 유의한 차이를 보이지는 않았다(p>0.05). 예후에 영향을 미치는 인자로는 환자의 카르노프스키 활동도, 간전이 유무가 관련이 있는 것으로 나타났으며(p<0.05), 이외에 성별, 나이, 병변위치, 임파선 전이유무, CA 19-9 수치는 관련이 없는 것으로 나타났다(p>0.05). 결 론: 절제 불가능한 췌장암 환자에 있어서 방사선치료는 고식적 증상완화에 효과적이며, gemcitabine과 같은 항암화학요법과 더불어 다른 새로운 약제와 함께 생존율 향상에 역할을 할 것으로 기대되므로 앞으로 이에 대한 많은 연구가 필요할 것이다.