신약 개발과 관련하여 글로벌 판매망이 구축되지 않은 국내 바이오텍에게 가장 필요한 것은 신약의 기술이전과 관련된 의사 결정이다. 각 임상 단계별 성공 확률이 다르고, 어느 임상 단계에서 기술이전 계약을 하느냐에 따라서 총 계약금액과 로열티가 달라지게 된다. 이런 기술이전 계약의 특징과 바이오텍의 취약한 재무 구조 등으로 인하여, 바이오텍이 빅파마에게 기술 이전을 하는 시기를 정하는 것은 매우 중요한 의사 결정 문제가 된다. 이 연구에서는 '신약의 기술이전 최적시기 결정 문제'라는 연구모형을 제시하고, 의사결정트리 방법론으로 결과를 도출하였다. 사례 연구로, first-in-class 신약을 대상으로 FDA 글로벌 임상을 진행하고 있는 국내 바이오텍에 적용해 보았다. 타겟 질환의 시장 크기와 예상 시장 침투율은 알려져 있다고 가정하였을 때, 임상 1상이나 2상 이후에 기술이전을 하는 것이 이익을 최대화할 수 있는 대안임을 알 수 있었다. 본 연구는 제약 분야 문제에 경영과학 방법론을 사용할 수 있는 개념적인 틀을 제시하여 신약 기술이전에 대한 지식 및 연구의 기반이 될 수 있을 것으로 기대된다.
In recent years, advanced countries in energy sector are emphasizing the importance of the development and deployment of renewable energy to cope with the global environmental crisis such as depletion of fossil energy, climate convention to control emissions of greenhouse gases. In this paper, we evaluate the economic value of the investment in new and renewable energy R&D in Korea and optimal deployment timing of new and renewable energy by using the real option approach. The real option model adopted in this paper assumes that a decision maker has a compound option to abandon, deployment, or continue the R&D. As a result by using empirical data of Korea, it is found that there exists a considerable amount of positive real option value (ROV) in the investment of new and renewable energy R&D while its net present value (NPV) calculated by traditional discounted cash flow (DCF) model shows negative value.
본 논문에서는 이동환경에서 이동단말이 핸드오프 시간과 오프로딩 시간을 측정하여 오프로딩의 수행을 판단하는 오프로딩 지연기법을 제안한다. 제안한 기법은 이동단말에서 핸드오프와 오프로딩 지연시간을 비교하여 오프로딩을 결정할 수 있도록 하여 고정노드를 대상으로 구현된 클라우드 컴퓨팅환경의 구조의 변경 없이 이동환경 클라우드 컴퓨팅을 지원한다. 효율성 분석을 위해 기존 연구에서 사용하는 서버와 단말의 에너지 소비측정을 사용하여 기존 방법과 에너지 소비를 비교 분석하였다. 모의실험 결과 오프로딩 지연 기법은 기존 방법보다 에너지 소비를 감소시키면서 유사한 작업수행 시간을 보이는 것을 확인하였다.
Park, Young-Sik;Lee, Jin-Woo;Lee, Sang-Min;Yim, Jae-Joon;Kim, Young-Whan;Han, Sung-Koo;Yoo, Chul-Gyu
Tuberculosis and Respiratory Diseases
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제72권6호
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pp.481-485
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2012
Background: Tracheostomy is a common procedure for patients requiring prolonged mechanical ventilation. However, the timing of tracheostomy is quite variable. This study was performed to find out the factors determining the timing of tracheostomy in medical intensive care unit (ICU). Methods: Patients who were underwent tracheostomy between January 2008 and December 2009 in the medical ICU of Seoul National University Hospital were included in this retrospective study. Results: Among the 59 patients, 36 (61.0%) were male. Median Acute Physiology And Chronic Health Evaluation (APACHE) II scores and Sequential Organ Failure Assessment scores on the admission day were 28 and 7, respectively. The decision of tracheostomy was made on 13 days, and tracheostomy was performed on 15 days after endotracheal intubation. Of the 59 patients, 21 patients received tracheostomy before 2 weeks (group I) and 38 were underwent after 2 weeks (group II). In univariate analysis, days until the decision to perform tracheostomy (8 vs. 14.5, p<0.001), days before tracheostomy (10 vs. 18, p<0.001), time delay for tracheostomy (2.1 vs. 3.0, p<0.001), cardiopulmonary resuscitation (19.0% vs. 2.6%, p=0.049), existence of neurologic problem (38.1% vs. 7.9%, p=0.042), APACHE II scores (24 vs. 30, p=0.002), and $PaO_2/FiO_2$ <300 mm Hg (61.9% vs. 91.1%, p=0.011) were different between the two groups. In multivariate analysis, APACHE II scores${\geq}20$ (odds ratio [OR], 12.44; 95% confidence interval [CI], 1.14~136.19; p=0.039) and time delay for tracheostomy (OR, 1.97; 95% CI, 1.11~3.55; p=0.020) were significantly associated with tracheostomy after 2 weeks. Conclusion: APACHE II scores${\geq}20$ and time delay for tracheostomy were associated with tracheostomy after 2 weeks.
Purpose: This systematic review aims to identify factors associated with risk-reducing salpingo-oophorectomy (RRSO), including the uptake rate and decision timing, among women at high risk for hereditary breast and ovarian cancer (HBOC). Methods: We found 4,935 relevant studies using MEDLINE, Embase, CINAHL, and PsycINFO on July 6, 2020. Two authors screened the articles and extracted data. Twenty-four studies met the inclusion criteria. Quality assessment of articles was conducted using the Risk of Bias for Nonrandomized Studies tool. Results: Five types of factors were identified (demographic factors, clinical factors, family history of cancer, psychological factors, and objective cancer risk). The specific significant factors were older age, having child(ren), being a BRCA1/2 carrier, mastectomy history, perceived risk for ovarian cancer, and perceived advantages of RRSO, whereas objective cancer risk was not significant. The uptake rate of RRSO was 23.4% to 87.2% (mean, 45.2%) among high-risk women for HBOC. The mean time to decide whether to undergo RRSO after BRCA testing was 4 to 34 months. Conclusion: RRSO decisions are affected by demographic, clinical, and psychological factors, rather than objective cancer risk. Nonetheless, women seeking RRSO should be offered information about objective cancer risk. Even though decision-making for RRSO is a complex and multifaceted process, the psychosocial factors that may influence decisions have not been comprehensively examined, including family attitudes toward RRSO, cultural norms, social values, and health care providers' attitudes.
의약 중간체 제조 공장을 포함한 정밀 화학 산업에서 생산 계획 및 전사적 자원 관리(enterprise resource planning) 관한 의사 결정은 기업 운영 효율성 최적화에 매우 주요한 연구 주제이다. 기존의 의사 결정 시스템은 공장 간의 자원관리와 공장내 생산 계획이 분리되어, 전사적 관점에서의 전역 해를 도출하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 무선 식별 시스템(Radio Frequency Identification; RFID) 기반의 실시간 물류 관리 시스템을 이용하여 의약품 중간체 산업의 전사적 자원 관리와 최적 생산 계획 수립을 동시에 수행할 수 있는 의사결정 플랫폼을 개발하고, 실제 제조 공정에 적용하여 그 효과를 분석한다. 기존의 분리된 운영 체제와는 달린 본 연구에서 제안하는 통한 의사결정 플랫폼은 원료 주문 및 운송 시간에 관한 정보가 RFID 기술을 통해 제조 공정 생산 계획 수립의 핵심 데이터로 사용됨으로써, 별도의 재고 관리 시설 없이 공장간 물류 현황에 대응하여 최적 생산 계획이 수립된다. 이를 위하여 제품 생산 시간 최소화를 목적 함수로 설정하고, 마감 기한 및 주문량에 대한 제약조건 등을 포함한 혼합정수선형계획 모델을 개발하였다. 이후 개발된 최적화 모델을 실제 의약품 중간체 생산 문제로 적용함으로써, 제안한 통합 의사결정 플랫폼의 효용성을 입증하였다. 본 연구 결과로 생산 시간 최적화를 위해 단순한 공정 조합을 필요로 하는 생산물이 먼저 제조되고 복잡한 공정 구조를 가진 생산물이 순차적으로 생산되는 생산 일정이 최적임을 확인하였다.
The purpose of this study was to investigate factors affecting the decisions regarding second births. Especially, analysis focused on the connections between desire for a second birth and the family factors such as family values and marital relations because they have been rarely known until now. Data was from 1,156 married women that had only one child and had been part of the national data collected by KIHASA in 2003. Major findings can be summarized as follows. First, it was found that value-related factors affect the likelihood of a second birth. The degree of parental responsibility is negatively related with the desire for a second birth. However, the perceived ideal number of children is positively related to it. Second, it was found that the quality of family relations influences the decision for the second birth. Particularly, marital satisfaction is likely to be the most important factor tending to mediate the effects of socio-demographic factors and value-related factors on the plan for a second birth. These results suggest that the effects of social norms on the number of children and timing of childbearing which exist in the family are becoming weaker. Nevertheless, the traditional value of children such as a preference for a son can still be found.
본 논문은 DFE (Decision Feedback Equalizer)구조와 CMA (Constant Modulus Algorithm), 그리고 LMS (Least Mean Square) 알고리즘을 이용한 등화기에 대하여 기술한다. DFE 구조는 기존의 transversal 구조의 등화기에 비하여 빠른 채널 적응 속도와 낮은 BER (Bit Error Rate) 값을 가지며 ISI(Intersymbol Interference)가 심한 환경에서도 좋은 성능을 나타낸다. 본 등화기는 16/64 QAM(Quadrature Amplitude Modulation) 변복조 방식에 적용할 수 있으며, 고속으로 동작할 수 있도록 고속의 곱셈기와 많은 수의 CSA (Carry Save Adder)를 사용하였다. COSSAP/sup TM/ 캐드 툴을 사용하여 부동 소수점 모델과 고정 소수점 모델을 개발하였으며, VHDL 모델을 개발하였다. 시뮬레이션 결과에 따라 feedback 부분과 feedforward 부분에 각각 12개와 8개의 탭을 사용하였으며, 다중 경로 페이딩 채널에서 BER이 10-6일 때를 기준으로 보면 등화기를 사용하지 않은 채널의 BER 보다 SNR(Signal to Noise Ratio)이 4dB 정도 향상되었다. SYNOPSYS/sup TM/ 캐드 툴과 삼성의 0.5 ㎛ standard cell library (STD80) 를 이용하여 로직 합성을 수행하였으며, 전체 게이트 카운트는 약 13만개를 보였다.
For proper release of side airbags, the onset of crash should be detected first. After crash detection, the algorithm has to make a decision whether the side airbag deployment is necessary. If the deployment is necessary, proper timing has to be provided for the maximum protection of driver or passenger. The side airbag release algorithm should be robust against the statistical deviations which are inherent to experimental crash test data. Deterministic optimization algorithms cannot be used for the side aribag release algorithm since the objective function cannot be expressed in a closed form. From this background, genetic algorithm has been used for the optimization. The optimization requires moderate amount of computation and gives satisfactory results.
In this paper, a market share competition model for two firms with asymmetric conditions is considered with. In the model, the asymmetry between two firms is given by the difference of market shares In the existing market and the change of market share is supposed to be occurred only through pioneering a new market. Since the timing decision of market pioneering is based on the continuous time domain, a super game structure which has infinitely many numbers of subgames is employed for the modeling. In the course of equilibrium finding, we show that there exists no subgame-perfect pure strategy equilibrium In this game. So, we apply a mixed strategy concept and find a unique subgame-perfect equilibrium behavior strategy. As a result of equilibrium analysis, we know that the relative sizes of pioneering Incentives between two firms are varying with parameter conditions. However, the global speed of market pioneering is proven to be independent with the level of asymmetry between two firms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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