수동소나 신호에는 정상신호와 비정상 신호가 같이 존재하는 경우가 대부분이다. 정상신호와 혼재된 비정상 신호는 주로 정상신호만을 학습하는 오토인코더를 이용하여 탐지된다. 하지만 기존의 오토인코더는 혼재된 신호로부터 왜곡된 정상신호를 복원하므로 부정확한 탐지를 수행할 수 있다. 이러한 한계를 개선하고자, 본 논문에서는 순환신경망과 벡터 양자화 기반의 비정상 신호 탐지 모델을 제안한다. 제안된 모델은 학습된 잠재벡터들을 대표하는 코드 북을 생성하고, 제안된 코드벡터의 탐색을 통해 보다 정확하게 비정상 신호를 탐지한다. 공개된 수중 음향 데이터를 이용한 실험에서 제안된 기법이 적용된 오토인코더와 변이형 오토인코더는 기존 모델에 비해 최소 2.4 % 향상된 탐지 성능과 최소 9.2 % 높은 비정상 신호 추출 성능을 보였다.
목적: 말기 암 환자의 증가, 노년인구의 증가, 연명치료기술의 발달 등으로 완치될 수 없는 질환을 가진 말기 환자에 대한 치료 결정(End of life decision making)은 늘어나고 있다. 하지만 이에 대한 의료진의 태도나 환자 및 보호자의 인식은 낮은 상태에 있고 이로 인해서 말기 환자에게 말기진정과 같은 결정이 필요한 경우에 있어서도 그 시행에 많은 제약이 있으며 때로는 잘못된 시행으로 윤리적으로 어긋나는 경우가 발생되고 있다. 이에 의과대학 교육과정을 통하여 말기 환자 치료 결정에 대한 올바른 태도 변화를 가져올 수 있으며, 미래 의료계의 주역이 될 의과대학생들이 말기진정을 포함하여 능동적 안락사, 의사조력자살, 연명치료 유보 및 중단 등 말기 환자 치료결정에 대해 어떠한 태도를 가지고 있는가를 알아보기 위하여 본 연구를 시행하였다. 방법: 2007년 6월 25일부터 6월 29일 사이에 1개 의과대학 본과 1, 2학년 학생과 임상 실습중인 3학년 학생 총 388명을 대상으로 능동적 안락사, 의사조력자살, 연명치료 유보 및 중단, 말기 진정 등 말기 환자 치료결정에 대한 태도와 인구사회학적 자료를 설문 조사하였다. 응답이 완료된 267명을 대상으로 말기 환자 치료결정에 대한 태도와 각 인자들 간의 관련성을 분석하였다. 결과: 일개 의과대학생 267명을 대상으로 시행한 설문 조사에서 능동적 안락사, 의사조력자살, 연명치료의 유보 및 중단, 말기 진정의 시행에 찬성하는 비율은 각각 37.1%, 21.7%, 58.4%, 60.3%, 41.6%였다. 이 비율은 각 항목의 윤리적 타당성에 대한 설문 결과와 유사하였다. 1학년보다는 3학년에서 능동적 안락사와 의사조력자살은 더 반대하였고, 연명치료 유보 및 중단, 말기 진정에 대해서는 더 찬성하였다. 종교 활동 시간이 많을수록 각 항목에 대한 찬성이 적었으며 교육 경험 유무, 특히 임상실습경험이 있는 3학년 학생에서 말기 진정에 더 많이 찬성하였다. 연령, 임종 환자 경험 유무가 태도에 미치는 영향은 없었다. 결론: 말기 환자 치료 결정의 구체적 임상 행위에 대한 의과대학생의 태도에 이전 연구에서처럼 종교 또는 교육이 말기 환자 치료 결정에 영향을 미치는 것으로 나타났으며 특히, 임상실습을 통한 교육경험이 태도 변화에 중요하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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