Calvin X. Geng;Anuragh R. Gudur;Jagannath Kadiyala;Daniel S. Strand;Vanessa M. Shami;Andrew Y. Wang;Alexander Podboy;Tri M. Le;Matthew Reilley;Victor Zaydfudim;Ross C. D. Buerlein
한국간담췌외과학회지
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제28권2호
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pp.144-154
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2024
Backgrounds/Aims: Socioeconomic determinants of health are incompletely characterized in cholangiocarcinoma (CCA). We assessed how socioeconomic status influences initial treatment decisions and survival outcomes in patients with CCA, additionally performing multiple sub-analyses based on anatomic location of the primary tumor. Methods: Observational study using the 2018 submission of the Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER)-18 Database. In total, 5,476 patients from 2004-2015 with a CCA were separated based on median household income (MHI) into low income (< 25th percentile of MHI) and high income (> 25th percentile of MHI) groups. Seventy-three percent of patients had complete follow up data, and were included in survival analyses. Survival and treatment outcomes were calculated using R-studio. Results: When all cases of CCA were included, the high-income group was more likely than the low-income to receive surgery, chemotherapy, and local tumor destruction modalities. Initial treatment modality based on income differed significantly between tumor locations. Patients of lower income had higher overall and cancer-specific mortality at 2 and 5 years. Non-cancer mortality was similar between the groups. Survival differences identified in the overall cohort were maintained in the intrahepatic CCA subgroup. No differences between income groups were noted in cancer-specific or overall mortality for perihilar tumors, with variable differences in the distal cohort. Conclusions: Lower income was associated with higher rates of cancer-specific mortality and lower rates of surgical resection in CCA. There were significant differences in treatment selection and outcomes between intrahepatic, perihilar, and distal tumors. Population-based strategies aimed at identifying possible etiologies for these disparities are paramount to improving patient outcomes.
최근, 한국의 만화가 헐리웃에서 영화로 제작되고, 국제 애니메이션 영화제에서 그랑프리를 수상하는 등 세계로 진출하는 사례가 늘어나며 그 성장가능성과 경쟁력이 확인되고 있다. 이러한 국내 만화 애니메이션이 안정적인 성장과 국제적인 경쟁력을 갖추기 위해서는 작가들을 위한 창작지원 프로그램 및 창작 공간의 조성이 필요로 하며, 이 시점에서 한국 실정에 맞는 다양한 프로그램의 개발과 이에 맞는 지원정책이 절실히 요구된다. 그리고 단순한 창작지원만을 위한 정책지원을 넘어 독립적인 창작 만화 애니메이션이 안정적으로 상영되고, 상품화 될 수 있는 공간까지 확보된다면 단기적인 상업적 이익을 초월하는 공익적인 효과를 거둘 수 있을 것이다. 이러한 의문을 바탕으로 본 연구는 젊은 작가와 예비 작가들의 창작공간의 의미를 통해 창작스튜디오와 레지던스 프로그램의 개념과 조성 및 활성화의 의미를 조명해 보았다. 그리고 이를 통해 더욱 효율적이고 긍정적인 정책방향의 제시와 작가들에게 많은 기회를 제공, 재교육함으로서 산업적으로만 인식되어왔던 만화 애니메이션의 정체성을 회복하고 세계적 경쟁력을 다져가자는데 큰 의의를 두고 있다. 그리고 이러한 창작공간이 작가들에게 창작의욕의 제공이라는 단순한 논리에서 더 나아가 전 세계 다양한 나라들과의 문화교류와 인적교류를 통한 한국 만화 애니메이션문화의 발전과 타문화에 대한 상호이해, 수도권과 지역사회와의 커뮤니케이션 프로그램, 해당지역의 문화정체성을 확립하고, 국민들에게 만화 애니메이션에 대한 이해와 생활 속에서 만화 애니메이션을 접할 수 있는 기회의 장(場)이 될 것이다.
Background: The Legionella case detection and notification rate have increased in public artificial water environments where people visit, including large buildings, public baths, and hospitals. Objectives: In this study, the distribution of Legionella and its epidemiologic characteristics were analyzed in the water systems of public facilities in Chungcheongnam-do Province in South Korea. Methods: Culture and PCR analysis were performed on 2,991 environmental water system samples collected from 2017 to 2019, and associations with year, facilities, seasons, and temperature of water system were statistically analyzed by using R-Studio for Windows. Descriptive data was compared using chi-square tests and independent t-tests. Results: The detection rate of Legionella increased from 3.1% in 2017 to 10.3% in 2019, appearing most frequently in the order of public baths, large-scale buildings, hospitals, and apartments. It was detected mainly in summer from June to August, over 1.0×103 CFU/L on average in 133 cases (66.5%). Lots of germs were detected in bathtub water, cooling tower water, and warm water (p<0.001), and it was detected at higher rates in the cities where multipurpose facilities were concentrated than in rural areas (p=0.018). Conclusions: This study suggests that continuous monitoring and control are required for Legionella in the water system environment of high risk facilities. Moreover, these results will be helpful to prepare efficient management plans to prevent the Legionellosis that occurs in Chungcheongnam-do Province.
Early detection and proper management of kidney rejection are crucial for the long-term health of a transplant recipient. Recipients are normally monitored by serum creatinine measurement and sometimes with graft biopsies. Donor-derived cell-free deoxyribonucleic acid (cfDNA) in the recipient's plasma and/or urine may be a better indicator of acute rejection. We evaluated digital PCR (dPCR) as a system for monitoring graft status using single nucleotide polymorphism (SNP)-based detection of donor DNA in plasma or urine. We compared the detection abilities of the QX200, RainDrop, and QuantStudio 3D dPCR systems. The QX200 was the most accurate and sensitive. Plasma and/or urine samples were isolated from 34 kidney recipients at multiple time points after transplantation, and analyzed by dPCR using the QX200. We found that donor DNA was almost undetectable in plasma DNA samples, whereas a high percentage of donor DNA was measured in urine DNA samples, indicating that urine is a good source of cfDNA for patient monitoring. We found that at least 24% of the highly polymorphic SNPs used to identify individuals could also identify donor cfDNA in transplant patient samples. Our results further showed that autosomal, sex-specific, and mitochondrial SNPs were suitable markers for identifying donor cfDNA. Finally, we found that donor-derived cfDNA measurement by dPCR was not sufficient to predict a patient's clinical condition. Our results indicate that donor-derived cfDNA is not an accurate predictor of kidney status in kidney transplant patients.
본 논문에서는 디지털 휴먼 컨텐츠 생성 시스템을 제안한다. 디지털 휴먼 컨텐츠 생성 시스템은 전신 스케닝을 통해 3D AI 모델링 작업을 하고, 3D 모델링 후처리와 텍스쳐링, 리깅 작업으로 제작된다. 이를 가상현실 컨텐츠 정보와 결합함으로써 가상현실 내에서 가상 모델의 자연스러운 동작이 이뤄질 수 있고, 하나의 시스템에서 효율적으로 디지털 휴먼 컨텐츠를 생성할 수 있다. 따라서 자원을 최소화하는 가상현실 기반의 디지털 휴먼 컨텐츠 생성이 가능하도록 하는 효과가 있다. 또한 사람에 의한 3D 모델링 및 텍스쳐링 작업은 전처리 과정을 필요로 하지 않는 자동화된 전처리 공정을 제공하며, 다양한 디지털 휴먼 컨텐츠를 효율적으로 관리하는 기술을 제공고자 한다. 특히 가상 모델을 구성하기 위한 3D 모델링 및 텍스쳐링 등의 전처리 공정은 인공지능에 의해 자동으로 수행되도록 함으로써 신속하고 효율적인 가상 모델 구성이 이뤄질 수 있다는 장점이 있다. 또한 시그니처 모션을 통해 디지털 휴먼 컨텐츠 구성 및 관리가 용이하게 이뤄질 수 있다는 장점이 있다.
본 연구는 OTT 경쟁이 치열하게 펼쳐지는 국내시장에서 토종 사업자인 '티빙(TVING)'의 경쟁력을 살펴보는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 연구는 자원준거이론에 따라 티빙의 핵심 경영자원들을 살펴보고, VRIO 분석 모형에 따라 이러한 자원들의 경쟁력을 검토하였다. 분석 결과, 티빙의 유형 자원은 기술(추천, 압축), 콘텐츠(오리지널, 독점, 차별적 비독점), 제작 스튜디오, 유료가입자수로 분류되었다. 무형자원은 기획력(IP 개발·활용), 콘텐츠 유통채널(국내, 글로벌), 마케팅(프로모션·홍보, 세일즈), 브랜드로 파악되었고, 인적 자원은 IP 전문성으로 확인되었다. 또한 VRIO 분석틀에 적용했을 때, 차별적 비독점 콘텐츠와 제작 스튜디오, 국내 유통채널은 '지속적 경쟁우위'를 발생시키는 티빙의 강력한 경영자원이었으며, 기술 자원과 오리지널 콘텐츠, 콘텐츠 기획력 및 IT 전문성은 '일시적으로 경쟁우위'를 갖는 자원으로 확인되었다. 독점 콘텐츠와 유료가입자수, 글로벌 유통 채널, 프로모션·홍보 부분은 '경쟁등위' 자원이었으며, 세일즈 분야는 통신사 제휴와 합병을 통해 잠재고객을 확보했음에도 불구하고 아직 조직적으로 활용하지 못하는 '비활용 경쟁우위' 자원으로 나타났다. 본 연구는 경영전략 관점에서 국내 OTT 사업자의 개별 자원을 살펴보고 이를 통해 경쟁력 강화 방안을 제안하는 초기 연구로서 의의를 지닌다.
본 연구의 목적은 해외 공학교육 사례 분석을 통해 공학교육의 교수학습 전략을 탐색하는 것이다. 이를 위해 해외 공과 대학 중 5개 국가 10개 공과대학 사례를 조사하였다. 사례 분석 준거로는 공학교육모델, 교수학습 방법, 평가 방법 및 전략, 테크놀로지 지원전략이었다. 사례 분석 결과 도출된 교수학습 전략은 다음과 같다. 첫째, 교수학습의 개혁, 작업실과 실험실, 평가 개혁 등 교육 전반에 대한 시스템적 접근이 이루어져야하며, 이를 위한 공학교육의 교수학습 모델이 필요하다. 둘째, 구체적인 수업 전략으로는 문제중심학습, 탐구학습, 프로젝트중심학습, 스튜디오기반학습, 블렌디드 러닝 등과 같이 귀납적 접근 학습전략을 사용하여 학습자의 자기주도적인 학습과 적극적인 학습참여, 협력학습 등을 지원하여야 한다. 셋째, 교수학습의 결과를 평가함에 있어서도 학습의 과정을 성찰하고 지속적인 학습을 촉진하기 위한 평가가 이루어져야 하며 이에 맞는 평가 시스템 구축이 필요하다. 넷째, 테크놀로지 지원 환경을 활용한 공학교육이 필요하며, 구축된 공학 교육시스템은 타 대학과의 연계를 통해 연구와 교육의 효율을 배가시킬 수 있는 교육공학적 접근이 필요하다. 본 연구는 공학 교육의 교수학습 모형 및 전략 개발에 기초 자료가 될 것이다.
극장용 3D 애니메이션의 제작이 활발해지면서 3D 애니메이션의 제작 공정은 복잡해지고, 제작 인원도 점차 증가하고 있다. 한정된 예산과 기간 안에 좋은 작품을 제작해야하는 메이저 스튜디오들은 그동안 애니메이션, 리깅, 옷 헤어, 이펙트 등의 분야에서 테크니컬 디렉터를 활용하여 문제점을 해결해왔다. 테크니컬 디렉터는 애니메이션을 3D로 제작하면서 등장한 새로운 직업으로 한정된 작품 제작 기간, 인력, 예산, 제작 공정 등의 문제와 맞물리면서 그 중요성을 더해가고 있다. 이 논문은 연구자의 디즈니 애니메이션과 소니 영화사 테크니컬 디렉터로서의 재직 경험, 업계 전문가들에 대한 자료 조사와 국내외의 관련 문헌들을 분석하여, 디즈니의 극장용 3D 애니메이션에서 테크니컬 디렉터의 역할을 '제작 공정 설계'와 '샷의 문제점 분석'이라는 두 가지 관점에서 분석하였다. 애니메이션 테크니컬디렉터는 제작 공정을 설계하고 테스트하며 제작 과정에서 발생하는 문제점들을 최대한 빠른 시간 내에 발견하여 해결한다. 또한 모델링, 맵핑, 캐릭터 리깅(Character Rigging), 옷, 헤어, 라이팅, 렌더링, 소프트웨어 개발부 등과 관련된 캐릭터나 샷의 다양한 문제점들을 분석하여 아티스트들이 제작 일정에 맞춰 작업을 끝내도록 지원한다. 국내에서도 3D 애니메이션 제작이 활발히 진행되고, 해외 스튜디오와의 공동 제작이 증가하고 있어, 애니메이션의 제작 공정을 개선하고 샷과 캐릭터의 다양한 문제점을 분석하여 제작의 효율성을 향상시키는 애니메이션 테크니컬 디렉터의 양성이 꼭 필요하다.
본 연구에서는 파프리카를 자동 수확하기 위한 시스템 개발의 일환으로 파프리카 재배환경에서 획득한 영상 내에 존재하는 파프리카 영역과 비 파프리카 영역의 RGB 정보를 입력으로 하는 인공신경망을 설계하고 학습을 수행하고자 하였다. 학습된 신경망을 이용하여 영상 내 파프리카 영역과 비 파프리카 영역의 구분이 가능 할 것으로 사료된다. 심층 신경망을 설계하기 위하여 MS Visual studio 2015의 C++, MFC와 Python 및 TensorFlow를 사용하였다. 먼저, 심층 신경망은 입력층과 출력층, 그리고 은닉층 8개를 가지는 형태로 입력 뉴런 3개, 출력 뉴런 4개, 각 은닉층의 뉴런은 5개로 설계하였다. 일반적으로 심층 신경망에서는 은닉층이 깊을수록 적은 입력으로 좋은 학습 결과를 기대 할 수 있지만 소요되는 시간이 길고 오버 피팅이 일어날 가능성이 높아진다. 따라서 본 연구에서는 소요시간을 줄이기 위하여 Xavier 초기화를 사용하였으며, 오버 피팅을 줄이기 위하여 ReLU 함수를 활성화 함수로 사용하였다. 파프리카 재배환경에서 획득한 영상에서 파프리카 영역과 비 파프리카 영역의 RGB 정보를 추출하여 학습의 입력으로 하고 기대 출력으로 붉은색 파프리카의 경우 [0 0 1], 노란색 파프리카의 경우 [0 1 0], 비 파프리카 영역의 경우 [1 0 0]으로 하는 형태로 3538개의 학습 셋을 만들었다. 학습 후 학습 결과를 평가하기 위하여 30개의 테스트 셋을 사용하였다. 학습 셋을 이용하여 학습을 수행하기 위해 학습률을 변경하면서 학습 결과를 확인하였다. 학습률을 0.01 이상으로 설정한 경우 학습이 이루어지지 않았다. 이는 학습률에 의해 결정되는 가중치의 변화량이 너무 커서 비용 함수의 결과가 0에 수렴하지 않고 발산하는 경향에 의한 것으로 사료된다. 학습률을 0.005, 0.001로 설정 한 경우 학습에 성공하였다. 학습률 0.005의 경우 학습 횟수 3146회, 소요시간 20.48초, 학습 정확도 99.77%, 테스트 정확도 100%였으며, 학습률 0.001의 경우 학습 횟수 38931회, 소요시간 181.39초, 학습 정확도 99.95%, 테스트 정확도 100%였다. 학습률이 작을수록 더욱 정확한 학습이 가능하지만 소요되는 시간이 크고 국부 최소점에 빠질 확률이 높았다. 학습률이 큰 경우 학습 소요 시간이 줄어드는 반면 학습 과정에서 비용이 발산하여 학습이 이루어지지 않는 경우가 많음을 확인 하였다.
오늘날 애니메이션이나 영화에서 가장 효과적인 제작방식으로 사용되고 있는 2D, 3D 컴퓨터그래픽스는 사물표현, 배경연출 및 특수효과 등을 넘어서 그동안 인간의 고유 영역으로 여겨져 왔던 배우의 연기에까지 그 영역이 확대되고 있다. 그러나 뛰어난 소프트웨어도 사용자의 감각적 표현에 따라 그 표현의 정도는 많은 편차를 보인다. 2D소프트웨어와 3D소프트웨어 간에도 차이가 있다. 메뉴 구조나 명령체계와 같은 객관적 사실만 보더라도 2D 소프트웨어에 비해 3D소프트웨어는 하드웨어 성능과 소프트웨어 기능에 의존하는 정도가 훨씬 더 크다. 이러한 3D 소프트웨어의 기능 의존적 특성으로 인해 사용자의 빠른 기능 습득과 그것을 사용한 효과적 연출이 영상 및 애니메이션 산업에서 생산성을 높이는 중요한 부분이 되었다. 이에 학교 교육에서도 이러한 산업계의 요구에 맞추어 3D소프트웨어 수업을 실시하고 있으나 강사 수급, 시간 배분 및 교육 환경 등의 문제로 다양한 3D 소프트웨어를 모두 교육하지 못하고 있으며 그 기능습득의 정도에도 산업계의 빠른 발걸음을 따라가기에 부족한 부분이 있다. 본 연구는 이 같은 학교교육의 제한적 환경 속에서 3D소프트웨어 교육효과를 증대하기 위해 산업계에서 어떤 3D소프트웨어들을 사용하고 있는지 알아보고 이에 부응하기 위해 대학교육과정에서는 어떤 그에 맞는 3D소프트웨어 교육을 어떻게 실시해야 하는지를 가장 많은 인지도를 가진 Maya와 3ds Max를 통해 알아보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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