• Journal of Nutrition and Health
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• 제42권1호
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• pp.23-37
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• 2009

유아교육 기관에서의 체계적이고 과학적인 영양관리의 중요성이 부각됨에 따라 어린이의 올바른 식생활 형성, 관리 및 영양교육을 위한 영양관리프로그램 개발의 기초자료 마련을 위해 울산시 보육 시설에 다니는 $3{\sim}6$세 어린이를 대상으로 신체계측 및 식습관, 식품섭취빈도, 영양섭취조사를 한 결과는 다음과 같았다. 1) 어린이가 식사를 잘하지 않는 이유로는 '많은 간식으로 인하여'라는 답이 가장 높은 비율 (50.4%)을 차지하였으며, 규칙적 아침 식사에 있어서는 1주에 $3{\sim}4$번 하는 어린이가 17.9%, $1{\sim}2$번 하는 어린이가 6.2%로 아침 결식률이 높았다. 2) 간식의 빈도로 세 번 이상 주는 경우가 22.8%로 나타났으며 생우유 섭취량이 하루 3컵 이상 마시는 어린이도 11.7%였다. 3) 어린이의 식습관에서 흔히 나타나는 문항을 5점 척도로 식습관을 평가하였다. '식사 시간이 규칙적'이라는 문항에 대해서 평균 $3.5\;{\pm}\;0.9$점으로 가장 높은 점수를 나타내었으며 다음으로 '적당양을 섭취한다'의 문항으로 평균 $3.4\;{\pm}\;1.0$, '음식 투정을 하지 않는다' $3.1\;{\pm}1.0$, '음식을 골고루 섭취한다' $3.0\;{\pm}\;1.0$로 나타났으며 마지막으로 '식사를 빨리 끝낸다'의 문항에 대해서는 $2.7\;{\pm}\;0.9$의 낮은 점수로 평가되었다. 또한 5문항 전체 평가에 있어서는 식습관이 우수하다고 판정되는 어린이가 9.0%에 불과했으며 대부분 식습관이 보통인 것으로 평가되었으나 식습관이 불량하다고 판정되는 경우도 6.2%로 유치원에서부터 어린이의 식습관 개선을 위한 영양교육이 필요하다고 보여진다. 4) 어린이의 식품군별 섭취빈도 점수를 점수화하여 비교 분석한 결과 가장 낮은 섭취를 나타낸 식품군은 녹황색 채소류로 평가 점수가 $1.8\;{\pm}\;0.9$였으며, 다음이 미역, 김 등의 해조류의 식품이 $2.1\;{\pm}\;1.1$, 과일류가 $2.5\;{\pm}\;1.2$의 순으로 평가되었다. 어육류, 계란, 콩 등 단백질 식품은 $2.6\;{\pm}\;1.1$, 우유 및 유제품의 경우는 $3.3\;{\pm}\;1.1$로 가장 자주 섭취하는 식품군으로 나타났으며, 튀김 음식의 경우 어린이의 32.4%가 주에 $1{\sim}2$번 정도로 거의 섭취하지 않는다고 답하여 평점 $3.0\;{\pm}\;0.9$로 식습관의 진단에는 양호한 결과를 보였다 4) 어린이의 건강 상태를 5점 척도로 평가한 결과 감기 증상이 $3.1\;{\pm}\;1.0$로 가장 낮은 점수를 나타내었으며 알레르기 증상이 $3.7\;{\pm}\;1.3$로 낮은 결과를 보여 영양소 섭취 부족에 의한 임상 증상들에 비해 면역에 대한 질환의 위험도가 높은 것으로 조사되었다. 어린이의 건강 점수는 50.3%가 양호한 것으로 나타났으며 47.6%가 보통, 2.1%가 건강 위험이 큰 것으로 나타났다. 5) 대상 어린이의 신장은 평균 $103.6\;{\pm}\;6.4\;cm$였으며 남아의 경우 $104.5\;{\pm}\;6.3\;cm$, 여아의 경우 $102.6\;{\pm}\;6.4\;cm$로 연령 간에는 유의한 차이 (p < 0.05)가 있었으며 남녀 어린이 간에는 유의한 차이가 없었다. 체중은 평균 $17.8\;{\pm}\;3.0\;kg$였고, 남아 평균 $18.4\;{\pm}\;3.2\;kg$, 여아 평균 $17.1\;{\pm}\;2.7\;kg$였다. 연령 간에는 4세에는 유의한 차이가 없었으나 5세, 6세에는 유의한 차이가 있었으며, 남녀 어린이 간에는 4세에만 유의한 차이가 있었다. 6) WLI를 기준으로 비만율을 판정한 결과 저체중율은 11.1%, 과체중 이상의 어린이 비율이 17.4%로 나타났다. Rohrer지수의 경우 비만도의 평가는 저체중율은 전혀 없었으며, 과체중 이상의 어린이가 86.8%로 높게 나타났다. Kaup 지수에 의한 비만율은 저체중율이 2.8%, 과체중 이상의 경우는 29.2%로 나타나 WLI에 의한 빈도보다는 조금 높았으며, 비만 지수 (Obesity Index)를 이용한 경우 저체중율이 2.1%, 과체중 이상 어린이가 20.8%로 판정되었다. 본 연구 어린이의 성장의 특징은 모든 지표에서 3세에 유의하게 비만지수가 높게 나타났으며 연령이 증가하면서 비만 지수가 낮아지는 경향이었고, 다른 연구 결과에 비해 저체중 비율이 낮았다. 7) 조사 대상 어린이의 영양소 섭취 상태를 조사한 결과에너지 섭취는 한국인영양섭취기준보다 낮은 수준으로 에너지필요추정량 (EER)의 85.7% 수준이었다. 에너지적정섭취비율 (Acceptable Macronutrient Distribution Ranges:AMDR)은 탄수화물：단백질：지방의 비율이 62.6:21.5:15.7로 한국인 영양섭취기준에서 제시하는 $55{\sim}70:7{\sim}20:15{\sim}30$과 비교 시 지방의 섭취 비율은 낮은 편이며 단백질의 섭취비율이 높은 것으로 나타났다. 단백질의 섭취는 권장섭취량의 3배가 넘는 수준으로 높은 섭취를 나타내었다. 비타민 A의 경우 권장섭취량의 133%를 섭취하였으며, 어린이에서 가장 섭취율이 낮은 것으로 알려진 칼슘의 경우 권장섭취량의 98.9%를 섭취하였고 무기질과 비타민 중 엽산을 제외한 모든 영양소에서 권장섭취량을 초과 섭취하는 것으로 나타났다. 8) 열량섭취 부족의 어린이는 33.3%, 지방의 섭취가 부족한 어린이의 비율은 42.7%로 조사되었으며, 특히 엽산은 어린이의 85.5%가 부족한 것으로 나타났다. 비타민 A, 나이아신, 비타민 C의 경우 각각 어린이의 29.1%, 35.0%, 47.0%가 섭취 부족인 것으로 조사되었다. 반대로 영양소 과잉 섭취 어린이의 비율은 나이아신의 경우는 24.8%, 비타민 A의 경우 4.3%, 철분은 1.7%로 나타났다. 울산 지역 미취학 아동을 대상으로 실시한 이상의 연구결과를 종합해보면 식사를 잘하지 못하는 이유로 간식섭취가 높기 때문이라고 답한 비율이 높고 실제로 어린이의 간식 섭취 빈도나 우유 및 유제품 섭취량 또한 다른 연구와 비교 시 높은 것으로 판단되어 균형잡힌 식습관에 문제가 있을 것으로 판단되어진다. 또한 다른 지역 연구에 비해 저체중으로 판단되는 어린이의 비율이 낮고 과체중 이상 비만으로 판단되는 어린이의 비율이 높게 나타난 점, 영양소섭취에 대한 조사결과 대부분의 영양소에서 한국인영양섭취기준의 권장섭취량을 초과 섭취 하는 것으로 나타난 점등을 고려할 때 본 연구 어린이에 대해 과잉 영양소 섭취에 대한 좀 더 세밀한 관심과 영양교육이 필요하다고 보여 진다. 따라서 본 연구 결과를 바탕으로 지역사회의 건강증진사업을 담당하고 있는 보건소 및 대학, 유아기관 등에서 어린이의 식습관에 대한 교육프로그램 개발에 힘써야 할 것이며, 부모와 어린이의 식생활지도를 통한 교육 프로그램이 활성화 될 수 있도록 지속적인 관심을 가져야 할 것이다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제44권6호
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• pp.1308-1317
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• 1997

연구배경 : 폐국균종은 대부분 기존에 존재하는 공동성 폐병소에 이차적인 감염을 일으켜 주위조직의 침윤없이 집락을 형성하고 국소성장으로 균구을 보이는 질환으로 공동성 폐결핵환자의 약 15%에서 합병되는 것으로 알려져 있다. 지금까지의 국내보고는 주로 증례나 소수예에 대한 보고가 대부분이었기에 저자들은 대구 4개 대학병원에서 폐국균종으로 진단된 91예를 대상으로 임상적 특성을 알아보고자 하였다. 방 법 : 1986년 6월부터 1996년 5월까지 10년간 대구지역의 4개 대학병원에서 단순흉부촬영, 전산화단층촬영, 국균에 대한 혈청침강반응검사 및 생검을 통해 폐국균종으로 진단받은 91예를 대상으로 임상적 특성에 대한 후향적조사를 실시하였다. 총 91예중 10예(11.0%)는 임상적으로, 81예(89.0%)는 조직학적인 방법에 의하여 진단하였다. 결 과 : 1) 대상환자의 평균연령은 $45{\pm}12.04$세였고 연령 분포는 22세에서 65세까지였으며 남녀비는 남자 57예, 여자 34예로 1.7 : 1 이었다. 2) 증상은 객혈이 81예(89.0%)로 가장 흔했으며 기침, 호흡곤란, 무기력 체중감소, 발열, 흉통의 순이었다. 3) 기저질환은 폐결핵이 68예(74.7%), 기관지확장증 6예(6.6%), 공동성 종양 2예(2.2%), 폐 격리증 1예(1.1%)의 순이었으며, 14예(15.4%)는 원인 미상이었다. 4) 호발부위는 우상엽이 39예(42.9%), 좌상엽이 31예(34.1%)로 주로 상엽에 위치하였고 그밖에 좌하엽 13예(14.3%), 우하엽 7예(7.7%), 우중엽 1예(1.1%)의 빈도를 보였다. 5) 전체예중 단순흉부사진상에서는 57예(62.6%)에서, 전산화단층촬영을 같이 시행한 59 예중에서는 단순흉부사진에서 36예(61.0%)만이 발견되었으나, 전산화단층사진에서는 52예(88.1%)에서 전형적인 균구가 관찰되었다. 6) 대상환자 91예중 76예는 외과적 절제를 시행하였고, 공동내 항진균제 주입을 받은 4예를 포함한 15예에서는 내과적 치료를 받았다. 7) 수술적 절제방법은 폐엽절제 55예(72.4%), 폐구역절제 16예(21.1%), 전폐절제 4예(5.3%), 설절제 1예(1.3%)의 순이었으며, 수술에 따른 사망은 3예(3.9%)로 패혈증 2예와 객혈 1예였고, 술후합병증은 호흡부전, 출혈, 기관지흉막루, 농흉, 성대마비 각각 1예로 모두 6예(7.9%)였다. 8) 경과관찰이 가능했던 81예는 절제술후의 71예와 내과적 치료군의 10예였으며 각각 2예(2.7% vs 18.1%)씩의 재발성객혈을 보였다. 결 론 : 만성폐질환, 특히 폐결핵의 경과관찰중 단순흉부사진상에서 특징적인 균구의 소견이 관찰되지 않더라도 의심되는 환자에서는 추가적인 전산화단층촬영사진과, 또한 감별 및 임상적 진단을 위하여 혈청침강반응검사의 적극적인 활용이 필요하리라 생각된다. 그리고 외과적 절제술은 생명을 위협하는 대량객혈이나 반복성의 객혈에서 선택적으로 시행되어야 하며 공동내 항진균제 주입 등의 내과적 치료는 대조군과의 비교연구에 의한 재평가가 필요할 것으로 생각한다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.127-148
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• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한한방종양학회지
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• 제4권1호
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• pp.37-53
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• 1998

과학기술(科學技術)의 발전(發展)에 따른 생활(生活) 및 의료(醫療) 수준의 향상(向上)에도 불구하고 산업발전(産業發展)에 따른 환경오염(環境汚染), 스트레스 증가(增加) 등 그 역기능(逆機能) 때문에 발암물질(發癌物質) 또는 자극(刺戟)에의 노출(露出) 등으로 인해서 전세계적(全世界的)으로 암(癌)으로 인(因)한 사망율(死亡率)이 증가(增加)되고 있다. 암(癌)은 현재(現在) 인류(人類)의 건강(健康)을 위협하는 주요(主要)한 질환(疾患)의 하나로, 오늘날 우리 나라에서 질환(疾患)으로 인(因)한 사망원인중(死亡原因中) 수위(首位)를 차지하고 있다. 이러한 암(癌)의 발생(發生)은 80%-90%가 환경적(環境的) 인자(因子)에 기인(起因)한다고 보고(報告)되고 있는데 앞으로 환경성(環境性) 발암물질(發癌物質)이 점차 증가(增加)됨에 따라 암환자(癌患者)의 발생(發生)도 더욱 증가(增加)될 것으로 예상(豫想)된다. 암(癌)의 서의학적(西醫學的) 치료(治療)는 주로 수술요법(手術療法), 방사선요법(放射線療法), 화학요법(化學療法) 및 면역요법(免疫療法) 등이 활용(活用)되고 있다. 이중 수술요법(手術療法)과 방사선요법(放射線療法)은 암(癌)이 전신(全身)에 전이(轉移) 증식(增殖)되기 전에 실시(實施)함으로써 효과(效果)를 거둘 수는 있으나, 암(癌)이 원발병소(原發病巢) 이외(以外)에까지 전이(轉移) 증식(增殖)되었을 경우에는 이 두가지 방법(方法)의 국소요법(局所療法)만으로서는 좋은 치료효과(治療效果)를 거두기 어렵다. 따라서 최근 항암제(抗癌劑)에 의한 화학요법(化學療法)이 다른 방법(方法)보다 유효(有效)하다고 인정(認定)이 되어 가장 많이 활용(活用)되고 있으나, 암종(癌種)에 대한 감수성차이(感受性差異), 치료후(治療後)의 부작용(副作用), 재발(再發) 및 합병증(合倂症) 등의 문제점(問題點)때문에 부작용(副作用)을 감소(減少)시키면서 항암효과(抗癌效果)를 높이는 치료법(治療法)이 계속 연구(硏究)되고 있다. 이에 1972년(年) 미국(美國) 국립암연구소(國立癌硏究所)에서 실시(實施)한 항암제(抗癌劑) 개발연구(開發硏究)에 있어서 항종양성(抗腫瘍性) Screening test에 이용(利用)된 물질중(物質中) 약 47%가 천연물질(天然物質)이었다는 사실은 주목(注目)할만 하다. 한의학적(韓醫學的) 치료법(治療法)은 최근(最近)에 변증시치(辨證施治)를 근간(根幹)으로 하여 건비익기(健脾益氣)를 위주(爲主)로한 부정거사법(扶正祛邪法)과 부정배본법(扶正培本法)이 많이 활용(活用)되고 있으며 부정법(扶正法)으로는 익기건비(益氣健脾), 자음보혈(滋陰補血), 온보비신(溫補裨腎) 등이, 거사법(祛邪法)으로는 활혈거어법(活血祛瘀法), 청열해독법(淸熱解毒法), 연견화담법(軟堅化痰法) 등이 활용(活用)되고 있는데, 이를 근거(根據)로 하여 한약(韓藥)의 복방(複方).단미(單味).단미추출물(單味抽出物) 등의 투여(投與)와 침(鍼) 구(灸) 수침(水鍼) 전침(電鍼) laser침(鍼)등의 치료방법(治療方法)을 수술(手術) 후(後) 혹(或)은 화학요법(化學療法)이나 방사선요법(放射線療法)와 병행(幷行)하여 치료효과(治療效果)가 향상(向上)되었다고 보고(報告)하고 있다. 항암제(抗癌劑)의 항암효과(抗癌效果) 정도(程度)를 검사(檢査)하는 방법(方法)은 크게 5가지로 분류(分類)되는데, 하나는 세포(細胞)를 약제(藥劑)에 노출(露出)시킨 후 현미경(顯微鏡)을 통하여 나타난 형태학적(形態學的) 변화(變化)를 가지고 약제(藥劑)의 효과정도(效果程度)를 결정(決定)하는 방법(方法)이고, 둘째는 Dye exclusion assay방법(方法)으로 살아있는 세포(細胞)가 trypan blue, eosin, nigrosin과 같은 염색액(染色液)에 염색(染色)되지 않는 점을 이용(利用)한 것이며, 세번째는 항암제(抗癌劑)의 항암효과(抗癌效果)를 알아보는 지표(指標)로 사용(使用)되는 Crrelease assay가 있으나, 세가지 방법(方法) 모두 현재(現在) 사용(使用)되고 있지 않다. 넷째로는 세포(細胞) 대사(代謝)의 방해정도(妨害程度)를 측정(測定)하거나 세포내(細胞內) 방사성(放射性) 동위원소(同位元素)의 유입방해(流入妨害) 정도(程度)를 측정(測定)하는 방법(方法)이 있고, 다섯째로는 본(本) 실험(實驗)에서 사용(使用)한 방법(方法)으로 stem cell assay라고도 하는 clonogenetic assay가 있는데, 이는 세포(細胞)를 약제(藥劑)에 노출(露出) 시킨 후 soft agar에 single cell suspension으로 배양(培養)하여 그 세포(細胞)의 분열(分裂).증식능력(增殖能力)을 측정(測定)하는 방법(方法)이다. 이 방법(方法)은 특히 성장(成長) 특성(特性)이 다른 종양세포(腫瘍細胞)의 경우 개개(個個) 세포(細胞)에 대한 약제효과(藥劑效果)를 반영(反映)할 수 있어서 종양세포(腫瘍細胞)의 이질성(異質性)에 따른 차이점(差異點)을 보정(補整)할 수 있는 방법(方法)이며, 1971년(年) Park 등이 마우스 골수종(骨髓腫) 세포(細胞)에 대한 stem cell assay를 시행(施行)해 본 결과(結果) in vivo에서의 결과(結果)와 잘 일치(一致)하여 그 이후로는 종양세포(腫瘍細胞)에 대한 항암제(抗癌劑)의 약제(藥劑) 감수성검사(感受性檢査)에 많이 사용(使用)되고 있다. 진령탕가감방은 담습응결(痰濕凝結)을 치료(治療)하는 효능(效能)을 가진 처방(處方)으로 거담작용(祛痰作用)을 가진 반하(半夏), 패모(貝母), 거습작용(祛濕作用)을 가진 의이인(薏苡仁), 백복령, 이기(理氣) 하기작용(下氣作用)을 가진 진피(陳皮), 대자석, 정향(丁香), 비파엽(枇杷葉), 항암작용(抗癌作用)을 가진 용규(龍葵), 반지련(半枝蓮), 모려(牡蠣), 하고초(夏枯草), 저령 등(等)의 약물(藥物)로 구성되어 있다. 근래(近來) 단일약물(單一藥物)의 항암효과(抗癌效果)에 대한 실험적(實驗的) 연구(硏究)로는 금(金) 등에 의한 인삼(人蔘), 녹용(鹿茸)의 항체생산(抗體生産) 억제(抑制) 완화효과(緩和效果) 및 임(任)에 의한 어성초(魚腥草), 녹혈(鹿血), 저령, 천산갑(穿山甲) 등이 정상(正常) 면역세포(免役細胞)에는 거의 독작용(毒作用)을 일으키지 않으면서 강력(强力)한 항암효과(抗癌效果)가 있다는 보고(報告), 금(金) 등에 의한 자완, 동풍채(東風菜), 영지(靈芝), 선학초(仙鶴草), 파두(巴豆) 등이 항암작용(抗癌作用) 및 면역반응(免疫反應)에 효과(效果)를 미친다는 보고(報告) 등이 있고, 복합제제(複合製劑) 약물(藥物)의 항암효과(抗癌效果)에 대한 연구(硏究)로는 강(姜) 등에 의한 식분환(息賁丸), 비기환(肥氣丸) 및 비기환이 백혈병(白血病)과 임파종환자(淋巴腫患者)에서 추출(抽出)한 암세포(癌細胞)에 항암효과(抗癌效果)가 있다는 보고(報告) 및 금(金) 등에 의한 복량환(伏梁丸), 비기환 및 소적정원산(消積正元散)이 각종(各種) 암세포주(癌細胞柱)이 성장저애(成長沮碍) 효과(效果), 윤(尹) 등에 의한 육군자탕(六君子湯), 소시호탕(小柴胡湯), 사묘탕(四妙湯), 대시호탕(大柴胡湯), 방독탕(防毒湯), 반하백출천마탕(半夏白朮天麻湯), 파두(巴豆)를 가미(加味)한 사군자탕(四君子湯) 및 사물탕(四物湯) 등이 항암작용(抗癌作用) 및 면역반응(免疫反應)에 효과(效果)를 보인다는 보고(報告) 등이 있었으나, 아직까지 진령탕가감방의 항암효과(抗癌效果)에 대한 실험연구(實驗硏究)는 없었다. 이에 저자(著者)는 항암효과(抗癌效果)가 있을 것으로 추정(推定)되는 진령탕가감방의 항종양효과(抗種瘍效果)를 알아보기 위하여, 수용성(水溶性) 추출액(抽出液)을 얻은 후 현대(現代) 병리학적(病理學的)으로 다용(多用)하는 colony형성억제실험(形成抑制實驗), SRB assay에 의한 항종양효과(抗種瘍效果), 생명연장율(生命延長率), 화학적(化學的)인 방법(方法)과 암종세포(癌腫細胞) 이식(移植)에 의한 종양(腫瘍) 유발(誘發)을 통하여 암(癌) 발생(發生) 및 그 경과(經過)에 미치는 영향(影響) 및 NK세포활성(細胞活性)에 미치는 영향(影響) 등을 관찰(觀察)하였다. 본(本) 실험(實驗)에서는 진령탕가감방의 종양세포(腫瘍細胞)에 대한 증식억제작용(增殖抑制作用)을 관찰(觀察)하고자 in vitro test인 colony형성억제실험(形成抑制實驗)과 SRB assay를 이용(利用)하였는데, 진령탕가감방의 추출액(抽出液)이 종양세포(腫瘍細胞)의 성장(成長)을 억제(抑制)하는 효과(效果)가 농도의존적(濃度依存的)으로 증가(增加)하는 결과(結果)를 보여 항종양(抗腫瘍)의 효과(效果)가 있음을 나타냈고(Table 3, 4), in vivo assay로서 sarcoma 180 복수암세포를 이식(移植)한 마우스의 평균생존일수(平均生存日數)를 관찰(觀察)하여 NCI protocol에 의하여 검정(檢定)한 결과(結果), 진령탕가감방 추출액(抽出液)을 투여(投與)한 마우스의 평균생존기간(平均生存期間) 및 생명연장율(生命延長率)이 뚜렷하게 증가(增加)되었다(Table 5). 또한 진령탕가감방 추출액(抽出液)을 마우스에 투여(投與)하면 MCA로 유도(誘導)한 종양(腫瘍) 및 3LL 세포(細胞) 이식(移植)에 의한 종양(腫瘍)의 발생율(發生率) 및 발생(發生)된 종양(腫瘍)의 크기가 현저히 감소(減少)되었다(Table 6, 7). 이러한 효과(效果)는 진령탕가감방이 감수성(感受性) 암종세포(癌腫細胞)에 직접적으로 영향(影響)을 미쳐 그 증식(增殖)이 억제(抑制)되었을 가능성(可能性)을 생각할 수 있다. 그렇지만 본(本) 연구(硏究)에서는 암종특이성(癌腫特異性)에 관한 결론(結論)을 내릴 수는 없으므로 암종특이성(癌腫特異性)에 관한 연구(硏究)는 진행(進行)해야 할 것으로 생각된다. 또 다른 가능(可能)한 진령탕가감방 추출액(抽出液)의 항종양(抗腫瘍) 작용기전(作用機轉)은 진령탕가감방 추출액(抽出液)이 NK세포(細胞)의 활성(活性)을 항진(亢進)시킨 실험결과(實驗結果)로 유추(類推)하여, 진령탕가감방 추출액(抽出液)이 종양(腫瘍)마우스에 비특이적(非特異的)인 면역활성(免疫活性)을 촉진(促進)시킴으로써 진령탕가감방 추출액(抽出液)의 항종양작용(抗腫瘍作用)이 발현될 가능성(可能性)도 생각할 수 있다. 따라서 앞으로 여러 암종세포(癌腫細胞)에 대한 진령탕가감방 추출액(抽出液)의 항종양작용(抗腫瘍作用)과 종양동물(腫瘍動物)에서의 진령탕가감방 추출액(抽出液) 투여(投與)에 의한 생체생리현상(生體生理現象)의 변화(變化), 생리활성물질(生理活性物質)의 본능(本能) 등을 밝히기 위한 보다 구체적(具體的)이고 광범위(廣範圍)한 연구(硏究)가 수행(隨行)되어져야 되리라고 사료(思料)된다. 세포성(細胞性) 면역반응중(免疫反應中) 중요(重要)한 역할(役割)을 하는 작동세포중 NK세포(細胞)는 여러 종양(腫瘍)에 대해 자연살해능(自然殺害能)을 보여 소위 T비의존성(非依存性) 면역감시기전(免疫監視機轉)에 관하여는 바이러스 및 세균(細菌)에 감염(感染)된 세포(細胞)를 파괴(破壞)하는 활성(活性)을 가지며, IL-2 및 Interferon 등에 의하여 활성(活性)이 증가(增加)된다. NK세포(細胞)가 표적세포를 파괴(破壞)하는 기전(機轉)에 관해서는 아직 확실히 알려져 있지 않으나, 첫째로 표적세포를 인식(認識)하는 시기(時期), 둘째로 융해기전(融解機轉)을 활성화(活性化)시키는 시기(時期), 셋째로 NK lymphotoxin이 유리(遊離)되는 시기(時期), 넷째로 표적세포의 사멸기(死滅期)로 나눌 수 있다. 본(本) 실험(實驗)에서 진령탕가감방 추출액(抽出液)으로 전처리(前處理)시 NK세포(細胞)의 표적세포와의 결합능(結合能)은 물론 결합(結合)된 표적세포의 융해능(融解能)이 촉진(促進)된 결과(結果)를 보이는데(Table 8), 이와 같은 결과(結果)는 진령탕가감방 추출액(抽出液)이 NK세포(細胞)의 표적세포 파괴 4단계 전체를 항진(亢進)시킨 결과(結果)로 인정(認定)된다. 이상에서 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 진령탕가감방 추출액(抽出液)을 폐암세포주인 A549와 간암세포주인 hep3B 및 신장암 유래의 종양세포주인 Caki-1 cell에 투여(投與)한 결과, in vitro test인 colony형성억제실험(形成抑制實驗)과 SRB assay에서 모두 농도의존적(濃度依存的)으로 암세포주 성장(成長)을 억제(抑制)하였다. 2. Strcoma 180세포(細胞)를 마우스에 이식(移植)하여 평균생존기간(平均生存期間) 및 생명연장율(生命延長率)을 측정(測定)하는 in vivo test에서는 진령탕가감방 추출액(抽出液)이 마우스의 평균생존기간(平均生存期間) 및 생명연장율(生命延長率)을 증가(增加)시키는 결과(結果)를 보였다. 3. 진령탕가감방 추출액(抽出液)은 MCA로 유도(誘導)한 종양(腫瘍)의 발생율(發生率) 및 발생종양(發生腫瘍)의 크기를 현저히 감소(減少)시켰으며, 3LL세포(細胞) 이식(移植)에 의한 종양발생(腫瘍發生) 또한 현저히 감소(減少)시켰다. 4. 진령탕가감방 추출액(抽出液)은 NK세포(細胞)의 활성도(活性度)를 증가(增加)시켰다. 특히 $10{\mu}g/ml$ 농도 에서 NK세포(細胞) 활성도(活性度)가 가장 현저히 증가(增加)되었다. 이상(以上)의 결과(結果)로 보아 진령탕가감방은 암종세포(癌腫細胞)에 대한 직접적(直接的)인 성장억제(成長抑制) 및 세포(細胞)의 활성(活性)을 통한 면역증진(免疫增進)에 의해 다양(多樣)한 항종양효과(抗腫瘍效果)를 보인 것으로 사료(思料)된다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1995년도 제27회 학술발표회
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• pp.101-113
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• 1995

The objective of this research is to test the feasibility of developing a statewide truck traffic forecasting methodology for Wisconsin by using Origin-Destination surveys, traffic counts, classification counts, and other data that are routinely collected by the Wisconsin Department of Transportation (WisDOT). Development of a feasible model will permit estimation of future truck traffic for every major link in the network. This will provide the basis for improved estimation of future pavement deterioration. Pavement damage rises exponentially as axle weight increases, and trucks are responsible for most of the traffic-induced damage to pavement. Consequently, forecasts of truck traffic are critical to pavement management systems. The pavement Management Decision Supporting System (PMDSS) prepared by WisDOT in May 1990 combines pavement inventory and performance data with a knowledge base consisting of rules for evaluation, problem identification and rehabilitation recommendation. Without a r.easonable truck traffic forecasting methodology, PMDSS is not able to project pavement performance trends in order to make assessment and recommendations in the future years. However, none of WisDOT's existing forecasting methodologies has been designed specifically for predicting truck movements on a statewide highway network. For this research, the Origin-Destination survey data avaiiable from WisDOT, including two stateline areas, one county, and five cities, are analyzed and the zone-to'||'&'||'not;zone truck trip tables are developed. The resulting Origin-Destination Trip Length Frequency (00 TLF) distributions by trip type are applied to the Gravity Model (GM) for comparison with comparable TLFs from the GM. The gravity model is calibrated to obtain friction factor curves for the three trip types, Internal-Internal (I-I), Internal-External (I-E), and External-External (E-E). ~oth "macro-scale" calibration and "micro-scale" calibration are performed. The comparison of the statewide GM TLF with the 00 TLF for the macro-scale calibration does not provide suitable results because the available 00 survey data do not represent an unbiased sample of statewide truck trips. For the "micro-scale" calibration, "partial" GM trip tables that correspond to the 00 survey trip tables are extracted from the full statewide GM trip table. These "partial" GM trip tables are then merged and a partial GM TLF is created. The GM friction factor curves are adjusted until the partial GM TLF matches the 00 TLF. Three friction factor curves, one for each trip type, resulting from the micro-scale calibration produce a reasonable GM truck trip model. A key methodological issue for GM. calibration involves the use of multiple friction factor curves versus a single friction factor curve for each trip type in order to estimate truck trips with reasonable accuracy. A single friction factor curve for each of the three trip types was found to reproduce the 00 TLFs from the calibration data base. Given the very limited trip generation data available for this research, additional refinement of the gravity model using multiple mction factor curves for each trip type was not warranted. In the traditional urban transportation planning studies, the zonal trip productions and attractions and region-wide OD TLFs are available. However, for this research, the information available for the development .of the GM model is limited to Ground Counts (GC) and a limited set ofOD TLFs. The GM is calibrated using the limited OD data, but the OD data are not adequate to obtain good estimates of truck trip productions and attractions .. Consequently, zonal productions and attractions are estimated using zonal population as a first approximation. Then, Selected Link based (SELINK) analyses are used to adjust the productions and attractions and possibly recalibrate the GM. The SELINK adjustment process involves identifying the origins and destinations of all truck trips that are assigned to a specified "selected link" as the result of a standard traffic assignment. A link adjustment factor is computed as the ratio of the actual volume for the link (ground count) to the total assigned volume. This link adjustment factor is then applied to all of the origin and destination zones of the trips using that "selected link". Selected link based analyses are conducted by using both 16 selected links and 32 selected links. The result of SELINK analysis by u~ing 32 selected links provides the least %RMSE in the screenline volume analysis. In addition, the stability of the GM truck estimating model is preserved by using 32 selected links with three SELINK adjustments, that is, the GM remains calibrated despite substantial changes in the input productions and attractions. The coverage of zones provided by 32 selected links is satisfactory. Increasing the number of repetitions beyond four is not reasonable because the stability of GM model in reproducing the OD TLF reaches its limits. The total volume of truck traffic captured by 32 selected links is 107% of total trip productions. But more importantly, ~ELINK adjustment factors for all of the zones can be computed. Evaluation of the travel demand model resulting from the SELINK adjustments is conducted by using screenline volume analysis, functional class and route specific volume analysis, area specific volume analysis, production and attraction analysis, and Vehicle Miles of Travel (VMT) analysis. Screenline volume analysis by using four screenlines with 28 check points are used for evaluation of the adequacy of the overall model. The total trucks crossing the screenlines are compared to the ground count totals. L V/GC ratios of 0.958 by using 32 selected links and 1.001 by using 16 selected links are obtained. The %RM:SE for the four screenlines is inversely proportional to the average ground count totals by screenline .. The magnitude of %RM:SE for the four screenlines resulting from the fourth and last GM run by using 32 and 16 selected links is 22% and 31 % respectively. These results are similar to the overall %RMSE achieved for the 32 and 16 selected links themselves of 19% and 33% respectively. This implies that the SELINICanalysis results are reasonable for all sections of the state.Functional class and route specific volume analysis is possible by using the available 154 classification count check points. The truck traffic crossing the Interstate highways (ISH) with 37 check points, the US highways (USH) with 50 check points, and the State highways (STH) with 67 check points is compared to the actual ground count totals. The magnitude of the overall link volume to ground count ratio by route does not provide any specific pattern of over or underestimate. However, the %R11SE for the ISH shows the least value while that for the STH shows the largest value. This pattern is consistent with the screenline analysis and the overall relationship between %RMSE and ground count volume groups. Area specific volume analysis provides another broad statewide measure of the performance of the overall model. The truck traffic in the North area with 26 check points, the West area with 36 check points, the East area with 29 check points, and the South area with 64 check points are compared to the actual ground count totals. The four areas show similar results. No specific patterns in the L V/GC ratio by area are found. In addition, the %RMSE is computed for each of the four areas. The %RMSEs for the North, West, East, and South areas are 92%, 49%, 27%, and 35% respectively, whereas, the average ground counts are 481, 1383, 1532, and 3154 respectively. As for the screenline and volume range analyses, the %RMSE is inversely related to average link volume. 'The SELINK adjustments of productions and attractions resulted in a very substantial reduction in the total in-state zonal productions and attractions. The initial in-state zonal trip generation model can now be revised with a new trip production's trip rate (total adjusted productions/total population) and a new trip attraction's trip rate. Revised zonal production and attraction adjustment factors can then be developed that only reflect the impact of the SELINK adjustments that cause mcreases or , decreases from the revised zonal estimate of productions and attractions. Analysis of the revised production adjustment factors is conducted by plotting the factors on the state map. The east area of the state including the counties of Brown, Outagamie, Shawano, Wmnebago, Fond du Lac, Marathon shows comparatively large values of the revised adjustment factors. Overall, both small and large values of the revised adjustment factors are scattered around Wisconsin. This suggests that more independent variables beyond just 226; population are needed for the development of the heavy truck trip generation model. More independent variables including zonal employment data (office employees and manufacturing employees) by industry type, zonal private trucks 226; owned and zonal income data which are not available currently should be considered. A plot of frequency distribution of the in-state zones as a function of the revised production and attraction adjustment factors shows the overall " adjustment resulting from the SELINK analysis process. Overall, the revised SELINK adjustments show that the productions for many zones are reduced by, a factor of 0.5 to 0.8 while the productions for ~ relatively few zones are increased by factors from 1.1 to 4 with most of the factors in the 3.0 range. No obvious explanation for the frequency distribution could be found. The revised SELINK adjustments overall appear to be reasonable. The heavy truck VMT analysis is conducted by comparing the 1990 heavy truck VMT that is forecasted by the GM truck forecasting model, 2.975 billions, with the WisDOT computed data. This gives an estimate that is 18.3% less than the WisDOT computation of 3.642 billions of VMT. The WisDOT estimates are based on the sampling the link volumes for USH, 8TH, and CTH. This implies potential error in sampling the average link volume. The WisDOT estimate of heavy truck VMT cannot be tabulated by the three trip types, I-I, I-E ('||'&'||'pound;-I), and E-E. In contrast, the GM forecasting model shows that the proportion ofE-E VMT out of total VMT is 21.24%. In addition, tabulation of heavy truck VMT by route functional class shows that the proportion of truck traffic traversing the freeways and expressways is 76.5%. Only 14.1% of total freeway truck traffic is I-I trips, while 80% of total collector truck traffic is I-I trips. This implies that freeways are traversed mainly by I-E and E-E truck traffic while collectors are used mainly by I-I truck traffic. Other tabulations such as average heavy truck speed by trip type, average travel distance by trip type and the VMT distribution by trip type, route functional class and travel speed are useful information for highway planners to understand the characteristics of statewide heavy truck trip patternS. Heavy truck volumes for the target year 2010 are forecasted by using the GM truck forecasting model. Four scenarios are used. Fo~ better forecasting, ground count- based segment adjustment factors are developed and applied. ISH 90 '||'&'||' 94 and USH 41 are used as example routes. The forecasting results by using the ground count-based segment adjustment factors are satisfactory for long range planning purposes, but additional ground counts would be useful for USH 41. Sensitivity analysis provides estimates of the impacts of the alternative growth rates including information about changes in the trip types using key routes. The network'||'&'||'not;based GMcan easily model scenarios with different rates of growth in rural versus . . urban areas, small versus large cities, and in-state zones versus external stations. cities, and in-state zones versus external stations.