Although functional gastrointestinal disorders (FGIDs) are very common in pediatric patients, there is a scarcity of published epidemiologic data, characteristics, and management patterns from Saudi Arabia, which is the 2nd largest Arabic country in terms of area and the 6th largest Arabic country in terms of population, with 10% of its population aged <5 years. Functional constipation (FC) is an FGID that has shown a rising prevalence among Saudi infants and children in the last few years, which urges us to update our clinical practices. Nine pediatric consultants attended two advisory board meetings to discuss and address current challenges, provide solutions, and reach a Saudi national consensus for the management of pediatric constipation. The pediatric consultants agreed that pediatricians should pay attention to any alarming signs (red flags) found during history taking or physical examinations. They also agreed that the Rome IV criteria are the gold standard for the diagnosis of pediatric FC. Different therapeutic options are available for pediatric patients with FC. Dietary treatment is recommended for infants with constipation for up to six months of age. When non-pharmacological interventions fail to improve FC symptoms, pharmacological treatment with laxatives is indicated. First, the treatment is aimed at disimpaction to remove fecal masses. This is achieved by administering a high dose of oral polyethylene glycol (PEG) or lactulose for a few days. Subsequently, maintenance therapy with PEG should be initiated to prevent the re-accumulation of feces. In addition to PEG, several other options may be used, such as Mg-rich formulas or stimulant laxatives. However, rectal enemas and suppositories are usually reserved for cases that require acute pain relief. In contrast, infant formulas that contain prebiotics or probiotics have not been shown to be effective in infant constipation, while the use of partially hydrolyzed formula is inconclusive. These clinical practice recommendations are intended to be adopted by pediatricians and primary care physicians across Saudi Arabia.
본 연구는 실내 상업적 공간, 특히 카페에서 보안 카메라를 이용해 방문자 수와 위치를 실시간으로 파악하고, 이를 통해 사용 가능한 좌석 정보와 혼잡도 예측을 제공하는 시스템의 개발을 목표로 한다. 우리는 실시간 객체 탐지 및 추적 알고리즘인 YOLO를 활용하여 방문자 수와 위치를 실시간으로 파악하며, 이 정보를 카페 실내 지도에 업데이트하여 카페 방문자가 사용 가능한 좌석을 확인할 수 있도록 한다. 또한, 우리는 vanishing gradient문제를 해결한 장단기 메모리(Long Short Term Memory, LSTM)와 시간적인 관계를 가지는 데이터를 처리하는데 유용한 시퀀스-투-시퀀스(Sequence-to-Sequence, Seq2Seq)기법을 활용해 다양한 시간 간격에 따른 방문자 수와 움직임 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 카페의 혼잡도를 실시간으로 예측하는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 카페의 관리자와 이용자 모두에게 예상 혼잡도를 제공함으로써, 카페의 운영 효율성을 향상시키고, 고객 만족도를 높일 수 있다. 본 연구에서는 보안 카메라를 활용한 실내 위치 추적 기술의 효용성을 입증하며, 상업적 공간에서의 활용 가능성과 더불어 미래 연구 방향을 제시한다.
기초구조물의 저항계수 산정 및 하중저항계수설계법의 개발을 위해서는 충분한 양의 데이터베이스 구축을 바탕으로 정확한 신뢰성 분석이 수행되어야 한다. 기존 국내외 말뚝기초의 신뢰성 분석 연구에서는 말뚝의 측정지지력 확인이 가능한 재하시험 자료만을 이용하여 저항편향계수의 분포특성을 산정하였다. 따라서, 파괴에 이르지 않은 말뚝재하시험 자료는 신뢰성 분석에서 제외되었다. 본 연구에서는 베이지안 이론을 이용하여 타입강관말뚝 저항편향계수의 사전 분포특성에 측정지지력을 확인할 수 없는 재하시험 결과를 추가하여 현장 특성을 반영한 저항편향계수의 사후분포특성을 산정하였다. 그리고 저항편향계수의 사후분포특성을 이용하여 말뚝의 신뢰성 평가를 수행하고 신뢰도수준을 갱신하였다. 국내 전역에서 수행된 양질의 정재하시험 자료를 수집, 분석하여 57개의 자료에 대한 측정지지력을 확인하였고, 이들 자료에 대해서 구조물기초설계기준에서 제안하고 있는 Meyerhof 공식을 이용하여 설계지지력을 산정하였다. 이를 통해 저항편향계수의 사전분포 특성을 정량화 하였으며, 베이지안 기법을 적용하여 다양한 현장재하시험 결과에 따라 저항편향계수의 사후분포를 산정하였다. 갱신된 저항편향계수 통계특성을 적용하여 일차신뢰도법을 이용하여 강도 높은 신뢰성 해석을 수행하고 시험결과에 따른 신뢰도 수준을 평가하였다. 본 연구에서 제시된 방법을 통해 양질의 측정지지력 데이터가 부족한 경우 베이지안 기법을 이용하여 신뢰성 분석이 가능함을 확인하였다.
견고한 분산 서비스를 개발하는 데 있어 주요 문제점 중 하나는 분산 그룹의 참여자들이 공유하는 데이터에 대한 동의를 보장하는 분산 컨센서스를 어떻게 달성하는가에 대한 문제이다. 분산 컨센서스를 위한 알고리즘 중 Raft는 분산 컨센서스 문제를 3가지(리더 선거, 로그 복제, 안정성)로 나누어 해결한 간단하고 이해하기 쉬운 컨센서스 알고리즘이다. 하지만 Raft는 컨센서스 그룹을 구성하고 있는 참여 노드의 추가나 제거같은 노드의 동적 구성에 대하여 전혀 언급하지 않고 있다. 본 논문에서는 Raft를 확장하여 참여 노드의 동적 구성을 허용하는 새로운 컨센서스 알고리즘, Raft-D에 대해 기술한다. 이를 위하여, Raft-D는 참여 노드가 가지는 정보를 확장하고 컨센서스 그룹에 속해있는 노드들의 연결 상태를 확인하기 위한 기법을 제공하며, 이를 바탕으로 컨센서스 그룹의 참여 노드 추가 및 삭제 작업을 다루기 위한 상태와 조건에 대하여 정의한다. 이러한 상태와 조건을 기반으로, Raft-D는 Raft의 로그 업데이트 과정을 통한 컨센서스 그룹의 동적 구성 작업을 수행한다.
VMS를 통해 제공되는 실시간 교통정보는 운전자의 통행경로선택에 영향을 주는 것으로 알려져 있으며, 이에 따라 VMS 정보를 이용한 운전자 통행경로 제어를 통해 도로망 전체의 운영효율을 최적화하고자하는 다양한 연구들이 이루어져 왔다. 본 연구에서는 실시간으로 주기별로 최적화된 메시지의 내용을 VMS에 표출할 때 도로망 전체의 총 통행시간을 최소화할 수 있는 운전자 경로선택행태 모형을 개발하였다. 우선 운전자의 경로선택을 현실감 있게 반영하기 위해 Stated Preference(SP) 조사를 바탕으로 하여 개발하였다. VMS를 통해 제공되는 메시지 내용과 표출주기가 주어졌을 때 최적의 VMS 정보제공 조합은 유전자 알고리즘을 이용하여 구했으며, 최적해 산출과정에서 필요한 교통분석은 미시적 교통시뮬레이션인 파라믹스를 이용하였다. 실험결과를 살펴보면 모든 시나리오에서 본 모형이 효과적으로 최적해를 찾아가는 것으로 나타났다. VMS 설치 전후를 비교하면 VMS를 운영하였을 때 도로망의 총 통행시간을 줄일 수 있는 것으로 나타났으며, VMS 정보의 표출주기가 짧을수록 VMS 메시지 내용의 개수가 작은 것이 총 통행시간을 감소시키는데 유리한 것으로 분석되었다.
4차 산업혁명과 코로나19 대유행의 영향으로 비대면 환경이 활성화되면서, 정부24 앱을 활용한 민원 서비스 이용량이 급증하고 있다. 따라서 공공 앱에 대한 사용자들의 불만과 개선 요구도 늘어나고 있으며 이에 대한 체계적인 관리가 필요하다. 본 연구의 목적은 정부24 앱 사용자의 불만 사항을 분석하여 민원인의 불만 현황을 파악하고 개선방안을 제시하는 것이다. 구글 플레이 스토어에서 2013년 5월 2일부터 2023년 6월 30일까지 데이터 6,344건을 수집하였으며, 이 중 평점이 1점이면서 '좋아요(thumbsUp)'를 1회 이상 받은 1,199건의 데이터를 토픽 모델 분석에 사용하였다. 분석 결과 '증명서 발급 문제', '사이트 작동 및 UI 문제', '사용자 아이디 관련 문제', '업데이트 문제', '공무원의 앱 관리 문제', '예산 낭비 문제((별 한 개도 or 세금이) 아깝다)', '비밀번호 관련 문제'라는 총 7개의 토픽을 추출하였다. 또한, 전체 토픽은 2021년까지 증가세를 보이다가 2022년에는 약간 감소하였으나 2023년에 다시 증가하는 추세를 보여 업데이트와 관리가 매우 시급하다. 본 연구의 결과가 현재 공공 앱의 문제점을 파악하여 앞으로 민원인이 만족하는 공공 앱 개발 및 관리에 도움이 되기를 기대한다.
본 논문에서는 리프팅 스킴의 2차원 고속 웨이블릿 변환에서 2차원 처리 속도를 향상시키고, 내부 메모리 사이즈를 감소시키는 병렬 처리 하드웨어 구조를 제안한다. 기존의 리프팅 스킴을 이용한 병력 처리 2차원 웨이블릿 변환 구조는 행 방향의 예측, 보상 연산 모듈과 열 방향의 예측 보상 연산 모듈로 구성되며, 2차원 웨이블릿에서 역 방향 변환을 위해서는 행 방향의 결과가 나와야 하고, 열 방향 연산을 위한 데이터가 연속적으로 발생하는 것이 아니라 행 방향의 샘플 데이터 수만큼의 시차를 갖고 발생함으로 내부 버퍼를 사용하고 있다. 이에 제안하는 구조에서는 행 방향 연간에 있어서 짝수 행과 홀수 행을 동시에 할 수 있도록 하드웨어 구조와 데이터 흐름을 구성하여 속도를 향상시키고, 열 방향 연산의 시작 지연 시간을 단축 시켰다. 그리고, 행 방향 처리 결과를 버퍼에 저장하지 않고 열 방향 연산의 입력으로 사용할 수 있도록 열 방향 처리 모듈을 개선하였다. 제안하는 구조는 입력 데이터를 4개의 분한 셋으로 분할하여 기존의 2개의 입력 데이터를 동시에 처리하는 방식에서 4개의 입력 데이터를 동시에 받아 처리 할 수 있도록 데이터의 흐름과 각 모듈의 연산 제어를 구성하였다. 그 결과 행 방향연산 속도를 향상시키고, 열 방향 연산 수행의 지연을 줄여 내부 버퍼 메모리를 절반으로 줄일 수 있었다. 제안하는 데이터흐름과 하드웨어 구조를 이용하여 VHDL을 이용하여 설계한 결과 기존의 $N^2/2+\alpha$의 전체 처리 시간을 $N^2/4+\beta$로 줄이는 결과를 얻었고, 내부 메모리 역시 기존의 방법에 비해 최대 $50\%$까지 줄이는 결과를 얻을 수 있었다.이 길었다. D, F 2개 시험구의 부화된 계통수는 각 48계통, 29계통으로 전체 조사계통의 15.6%, 9.4%를 차지하였다. D, F시험구의 평균부화비율은 각 54.5%, 71.6%였으며 평균사란비율은 각 33.0%, 25.0%였다 이상의 시험 결과를 보면 D, F 두 시험구 모두 최청사란비율이 일반계통보다 높게 나타나 월년잠종의 2년간 냉장보존을 위해서는 최청사란비율에 직접적으로 작용하는 최청 조건의 재검토가 우선적으로 필요함을 알 수 있었다.L)보다 높았다. 특히, 0.5 mM의 salicylic acid를 처리한 경우는 control에 비해 1.74배로 증가하였다. Methyl jasmonate 100 mM을 배양 6일째 첨가했을 때의 세포생장 변화를 보면, 첨가 후 2일이 지나면서부터 세포의 양이 크게 감소하기 시작하여 첨가 4일 후부터는 변화가 없었다. 따라서 methyl jasmonate를 처리 후 4일이 지나면 세포가 모두 죽는다는 것을 알 수 있었다. Methyl jasmonate 100 mM을 첨가한 후 4일째에 수확한 세포로부터 나온 oleanolic acid의 앙은 5.3 mg/L로 매우 적었다. 반면에 첨가 후 2일째에 수확한 세포로부터 나온 양은 94.1 mg/L로 control (43.4 mg/L)에 비해 2.17배로 증가되었다.재래시장과 백화점에서 시판되고 있는 계란 총 446개에 대해서도 동일한 절차와 방법으로 조사하였던바, 재래시장에서 구입했던 계란의 난각부분(Egg-shell)에서만 가금티푸스(fowl Typhoid)의 병원체인 S. gallinarum이 1주$(0.2\%)$만이 분리되었고, 기타 세균으로서는 대장균군이 역시 난각에서 가장 높은 빈도로 분리되었고,
감마 카메라 안에는 검출기의 감도를 균일하게 해주는 flood table이 내장되어있어 있는데, 우수한 균일성을 유지하기 위해서는 적합한 flood table을 사용하여야 한다. 왜냐면 flood table은 입사된 방사선의 종류와 에너지, 용량에 따라 차이가 나기 때문이다. 그래서 본 논문에서는 적절치 못한 flood table을 사용하였을 때, 영상의 균일성이 어떻게 변화하는지를 알아보겠다. 입사 방사선으로 $^{57}Co$, $^{99m}Tc$, $^{201}Tl$ 370 MBq를 사용하였다. Philips 사의 SkyLight, GE 사의 Infinia 감마 카메라를 사용하여. 각 선원 별로 각각 $^{57}Co$로 교정된 flood table, $^{99m}Tc$으로 교정된 flood table로 보정한 영상을 얻고, 균일성을 보정하지 않은 영상과 비교하였다. 추가적으로 콜리메이터를 장착한 상태에서 데이터를 얻고 내인성 flood table과 외인성 flood table로 보정 해보았다. 이렇게 나온 결과 영상을 가지고 균일도를 평가하였고, 그 값들을 서로 비교하였다. $^{57}Co$를 사용한 경우 보정을 하지 않았을 때 균일도는 9.34% 이고, $^{99m}Tc$ flood table로 보정하였을 때는 5.91%, $^{57}Co$ flood table일 경우 4.9%가 나왔다. $^{201}Tl$을 사용한 경우, 보정하지 않으면 9.81%, $^{99m}Tc$ flood table은 7.03%, $^{57}Co$ flood table은 7.49% 나왔다. $^{99m}Tc$을 사용한 경우, 무보정 시 9.67%, $^{99m}Tc$ flood table은 3.96%, $^{57}Co$ flood table은 5.69% 나왔다. 그리고 내인성 flood table로 보정을 한 경우 6.28% 나왔다. flood table이 입사된 방사선의 종류와 맞지 않는다면 균일도는 변화되는걸 알 수 있었고, 입사된 방사선과 flood table을 교정한 방사선원의 종류가 일치할 때, 감마 카메라의 균일도는 가장 좋음을 알 수 있다. 더불어 내인성, 외인성 시스템처럼 콜리메이터의 유무에 따라 다르게 교정한 flood table에 따라서도 균일도는 변화됨을 알 수 있다. 따라서 감마선을 받아 들이는 상황과 방사선원에 따라 일치한 flood table를 지정하여야 하고, 정기적으로 flood table을 개선시켜 주어야 높은 균일성을 유지 시킬 수 있을 것이다.
종양 발생 과정에 관여되고 있는 분자 생물학적 기전을 직접 공격해 보자고 하는 치료 방침은 암 치료에 있어서 아주 유망한 치료방법의 하나로 인정되고 있다. Epidermal growth factor receptor (EGFR) 수용체에 여러 ligands가 결합하게 되면 발암 단계에서부터 암의 진행 과정과 전이 과정 그리고 방사선에 대한 저항성과 관련된 여러 가지중요한 신호전달체계를 활성화시킨다. 특히 진행된 두경부 암 환자들에서 EGFR이 과발현 된 경우에는 매우 불량한 예후를 나타내고 있기 때문에 이러한 signaling pathway의 selective targeting을 위한 많은 임상 시도가 이루어지고 있다. 현재까지 알려진 표적치료 항암제로는 크게 EGFR에 대한 monoclonal antibody와 tyrosin kinase Inhibitors로 대별될 수 있는데 이와 같은 약제들은 여러 xenograft에서 고무적인 실험 결과들이 입증되어 곧 바로 임상 현장에서 적용되고 있다. 그러나 기대와는 달리 EGFR Inhibitor 단독으로 치료한 초기 임상연구 결과들을 보면 극히 소수의 환자에서만 미미한 효과를 나타내고 있고, 방사선 치료와의 병용치료에서도 괄목할만한 항암 효과를 보여주지 않고 있다. 그럼에도 불구하고 많은 실험적 데이터로부터 여러 가지 생물학적 이점이 밝혀져 있고 또 미래 지향적인 치료법의 하나로 각광을 받고 있기 때문에 현재 많은 연구자들은 어떤 환자 군에서 이러한 표적 치료가 도움이 될 것이며, 방사선 치료 또는 항암 치료와는 어떤 방식으로 조합할 것인지, 또 그 순서는 어떻게 할 것이며, 또 환자 선정에 있어 reliable marker는 무엇인지, 어떻게 체내에서 신호 전달체계의 효과적인 차단을 확인할 수 있겠는지, 또한 multiple targ리ed therapy가 필 요하도록 하는 targeted agent에 대 한 Intrinsic 또는 acquired resistance의 기전은 무엇인지 등등, 현재 당면하고 있는 많은 문제점을 규명하고자 노력하고 있다. 특히 EGFR-signaling pathway를 표적으로 하는 표적 지향적 방사선 치료를 위한 translation research의 적절한 모델이 되고 있는 두경부 암 환자에서 이러한 제반 문제점을 해결하기 위해서는 더 많은 임상 연구와 함께 well-Integrated laboratory clinical research program이 필요할 것으로 생각된다 또한 EGFR antagonist 외에도 anglogenlc pathway나 cell-cycle pathway를 표적으로 하는 새로운 약제들이 계속 개발되고 있고 이에 관한 연구가 활발히 진행 중이다. 따라서 이 고찰에서는 두경부 암 환자에서 이러한 약제들을 방사선 치료와 병용하였을 때의 임상 연구 결과들을 재검토해 보고 부가적으로 EGFR blockade에 따르는 내성 문제 그리고 방사선 치료를 병용하면서 여러 표적을 동시에 차단시키는 multiple-targeted therapy의 개발 현황을 간략히 소개하고자 한다
본 논문에서는 단일 색인을 사용하는 임의 계수의 이동평균 변환 지원 서브시퀀스 매칭 방법을 제안한다. 단일 색인을 사용함으로써, 제안한 방법은 색인 저장 공간 및 색인 관리의 오버헤드를 크게 줄일 수 있다. 이동평균 변환은 시계열 데이타 내의 노이즈 영향을 감소시킴으로써, 시계열 데이타 전체의 경향을 파악하는데 매우 유용하다. 그런데, 기존 연구에서는 임의 계수를 지원하기 위해 여러 색인을 생성해야 하고, 이에 따라 색인 저장 공간의 오버헤드와 색인 관리의 오버헤드가 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 우선 이동평균 변환의 정의를 확장한 다계수 이동평균 변환(poly-order moving average transform) 개념을 제시한다. 다계수 이동평균 변환이란, 각 윈도우를 하나의 이동평균 계수에 대해서 이동평균 변환하는 것이 아니라, 여러 계수에 대해서 이동평균 변환하여 윈도우의 집합을 구성하는 변환으로서, 이동평균 변환의 정의를 여러 계수로 구성된 집합에 대해서 확장한 것이다. 다음으로, 이러한 다계수 이동평균 변환 개념을 사용한 서브시퀀스 매칭 방법의 이론적 근거인 정확성을 정리로서 제시하고 증명한다. 또한, 다계수 이동평균 변환을 기존 서브시퀀스 매칭 연구인 Faloutsos 둥의 방법 및 DualMatch에 각각 적용하여, 두 가지 이동평균 변환 지원 서브시퀀스 매칭 방법을 제시한다. 실험 결과, 제안한 두 가지 서브시퀀스 매칭 방법은 모든 경우에 있어서 순차 스캔보다 성능을 크게 향상시킨 것으로 나타났다. 실제 주식 데이타에 대한 실험 결과, 제안한 방법은 순차 스캔에 비해서 평균 22.4배${\~}$33.8배까지 성능을 향상시킨 것으로 나타났다. 또한, 각 계수에 대해 모두 색인을 생성하는 경우와 비교할 때, 성능 저하는 매우 적은 반면 필요한 색인 공간은 크게 줄인 것으로 나타났다(일곱 개의 계수를 사용한 경우, 성능 저하는 평균 $9\%{\~}42\%$에 불과한 반면 색인 공간은 약 1/7.0로 크게 줄인다). 이와 같이 성능 측면과 색인 공간 및 관리 측면에서의 우수성에 덧붙여, 제안한 방법은 이동평균 변환 이외의 다른 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭으로 일반화 될 수 있는 장점이 있다 따라서, 제안한 방법은 이동평균 변환을 포함하는 많은 다른 종류의 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭에 폭넓게 적용되는 우수한 연구결과라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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