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기관지결핵의 임상상-201예에 대한 후향적 고찰 (The Clinical Features of Endobronchial Tuberculosis - A Retrospective Study on 201 Patients for 6 years)

  • 이재영;김정미;문두섭;이창화;이경상;양석철;윤호주;신동호;박성수;이정희
    • Tuberculosis and Respiratory Diseases
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    • 제43권5호
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    • pp.671-682
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    • 1996
  • 연구배경: 결핵은 아직 우리나라에서 중요한 질병중 하나이고, 기관지결핵은 진단이 용이하지 않고, 기도협착등 합병증을 초래하여 임상적으로 중요성이 인식되어 왔으나 적절한 치료법이 확립되어 있지 않고, 각 보고자마다 내시경적 분류를 다르게 하고 있다. 이에 저자들은 1991년1월 부터 1996년 4월간 한양대학교 부속병원에서 기관지결핵으로 진단된 201예를 대상으로 기관지결핵의 임상상을 알아보고자 하였다. 방법: 1991년 1월 부터 1996년 4월 까지 한양대학교 부속병원에서 기관지내시경으로 기관지결핵으로 진단된 201예를 대상으로 임상상에 대한 후향적 분석을 하여 다음의 결과를 얻었다. 결과: 1) 총 기관지내시경을 실시한 1031예 중 기관지결핵으로 진단된 환자는 201예 (19.5%)였고, 이중 남자 55예, 여자 146예로 여자가 남자에 비해 2.7배 많았다. 연령분포는 20-29세가 61예(30.3%)로 가장 많았으며, 30-39세가 40예(19.9%), 50-59세가 27예(13.4%), 40-49세가 21예(10.4%), 15-19세가 19예(9.5%), 60-69세가 19예(9.5%), 70세 이상이 14예(7.0 %) 순이었다. 2) 증상 및 증후로는 기침 74.5%과 객담 55.2%이 가장 많았으며, 호흡곤란 28.6%, 흉통 19.8%, 발열감 17.2%, 천명음 15.6% 객혈 11.5%순이었다. 3) 방사선 소견으로는 침윤 67.7%, 허탈 43.9%, 동공형성 11.6%, 흉막삼출 7.4% 순이었고, 정상인 예도 6예(3.2%)이었다. 침범부위는 좌상폐야 39.7%, 우상폐야 36.0%, 우중폐야 24.3%, 좌하폐야 21.2%, 좌중폐야 18.5%, 우하폐야 14.8% 순이었다. 4) 폐기능 검사를 실시한 76예의 결과는 정상소견이 44.7%, 제한성 양상이 39.5%, 폐쇄성 양상이 11.8%, 혼합형 양상이 3.9% 순이었다. 5) 기관지내시경 소견으로는 건락성 물질인 백색의 가막형성의 건락성 가막형이 70예 (34.8%)로 가장 많았으며, 점막의 발적 및 부종의 점막형이 54예(26.9%), 과형성성 소견의 파형성형이 52예(25.9%), 섬유화에 의한 협착소견의 섭유화 협착형이 22예(10.9%), 그리고 미란이나 궤양의 궤양형이 3예(1.5%) 순이었다. 6) 각 검사별 양성률은 기관지세척액에서 도말항산균 양성률이 51.2%, 배양양성이 27.4%, 기관지정 조직검사에서 항산균 양성률이 36.4% 항산균이 없는 육아종소견이 13.1%, 만성 염증소견이 36.4%, 확진을 못한 경우가 14.1%였다. 건락성 가막형의 조직검사 검체에서 항산균의 발현과 기관지 세척액에서 결핵군 배양양성률이 각각 44예 중 24예(54.5%; P=0.013), 70예 중 29예(41.4 %; P=0.009)로 높게 나타났다. 결론: 젊은 여성에 있어서 일반 진해제에 잘 반응하지 않는 기침이 오랫동안 지속될시 흉부 액스선 검사가 정상이고, 객담 도말항산균 검사가 음성이더라도 기관지결핵을 의심해야 하고, 확진을 위한 기관지내시경을 실시하여야 한다. 그리고 치료에 반응이 좋지 않은 천식이나, 폐암의 발생이 높은 노년층에 있어서도 감별진단을 위하여 또한 기관지내시경을 실시하여야 한다. 향후 기관지내시경에 의한 기관지결핵의 통일된 분류 및 스테로이드의 항결핵제와의 병용이 기도협착에 미치는 효과에 대한 잘 설계된 대조군 설정의 전향적 연구가 필요하리라 생각된다.

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텍스트 마이닝을 활용한 지역 특성 기반 도시재생 유형 추천 시스템 제안 (Suggestion of Urban Regeneration Type Recommendation System Based on Local Characteristics Using Text Mining)

  • 김익준;이준호;김효민;강주영
    • 지능정보연구
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    • 제26권3호
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    • pp.149-169
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    • 2020
  • 현 정부의 주요 국책사업 중 하나인 도시재생 뉴딜사업은 매년 100 곳씩, 5년간 500곳을대상으로 50조를 투자하여 낙후된 지역을 개발하는 것으로 언론과 지자체의 높은 이목이 집중되고 있다. 그러나, 현재 이 사업모델은 면적 규모에 따라 "우리동네 살리기, 주거정비지원형, 일반근린형, 중심시가지형, 경제기반형" 등 다섯 가지로 나뉘어 추진되어 그 지역 본래의 특성을 반영하지 못하고 있다. 국내 도시재생 성공 키워드는 "주민 참여", "지역특화" "부처협업", "민관협력"이다. 성공 키워드에 따르면 지자체에서 정부에게 도시재생 사업을 제안할 때 지역주민, 민간기업의 도움과 함께 도시의 특성을 정확히 이해하고 도시의 특성에 어울리는 방향으로 사업을 추진하는 것이 가장 중요하다는 것을 알 수 있다. 또한 도시재생 사업 후 발생하는 부작용 중 하나인 젠트리피케이션 문제를 고려하면 그 지역 특성에 맞는 도시재생 유형을 선정하여 추진하는 것이 중요하다. 이에 본 연구는 '도시재생 뉴딜 사업' 방법론의 한계점을 보완하기 위해, 기존 서울시가 지역 특성에 기반하여 추진하고 있는 "2025 서울시 도시재생 전략계획"의 도시재생 유형을 참고하여 도시재생 사업지에 맞는 도시재생 유형을 추천하는 시스템을 머신러닝 알고리즘을 활용하여 제안하고자 한다. 서울시 도시재생 유형은 "저이용저개발, 쇠퇴낙후, 노후주거, 역사문화자원 특화" 네 가지로 분류된다 (Shon and Park, 2017). 지역 특성을 파악하기 위해 총 4가지 도시재생 유형에 대해 사업이 진행된 22개의 지역에 대한 뉴스 미디어 10만여건의 텍스트 데이터를 수집하였다. 수집된 텍스트를 이용하여 도시재생 유형에 따른 지역별 주요 키워드를 도출하고 토픽모델링을 수행하여 유형별 차이가 있는 지 탐색해 보았다. 다음 단계로 주어진 텍스트를 기반으로 도시재생 유형을 추천하는 추천시스템 구축을 위해 텍스트 데이터를 벡터로 변환하여 머신러닝 분류모델을 개발하였고, 이를 검증한 결과 97% 정확도를 보였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 추천 시스템은 도시재생 사업을 진행하는 과정에서 신규 사업지의 지역 특성에 기반한 도시재생 유형을 추천할 수 있을 것으로 기대된다.