연구배경 : 최근의 연구에서는 염증성늑막삼출의 경우, 늑막내의 응고작용은 증가되고 섬 유소용해능은 감소되어 흉수의 섬유소 제거가 감소됨이 보고되었다. 특히 농흉의 경우에 있 어서 섬유소침착이 진행되어 늑막강내에 격막이 형성되는 경우를 섬유소화농기로 분류하는 데 이때는 임상적으로 다수의 소방이 상호 분리된 격막으로 형성됨으로 늑막천자로서는 배 농이 불가능하며 단순폐쇄식 흉부삽관술을 이용한 치료로서도 완치가 어렵다. 따라서 최근 의 늑막강내로의 유로키나제(UK) 국소적 주입이 좋은 성적을 보임으로써 국소적 섬유소용 해치료가 농흉치료의 효과적인 한 방편으로 제시되고 있다. 그러나 이러한 임상적 관찰에도 불구하고 UK주입후 과연 늑막강내의 섬유소용해능이 증가하는 지에 관한 직접적인 연구보 고는 없었다. 따라서 저자들은 늑막강내 UK의 주입이 국소적 섬유소용해능을 증가시켜 소 방의 용해를 촉진시킨다는 가설하에 농흉환자를 대상으로 유로키나제 주입전후의 흉수내 D-dimer(D-Di)와 plasminogen activator activity(PA-activity)를 측정하고자 하였다. 방법 : 다수의 소방이 형성된 14예의 농흉환자를 대상으로 UK주입전후의 흉수내 D-dimer를 효소결합면역흡착검사(ELISA)로 측정하였고 PA-activity는 광발색법으로 측정 하였다. 일회 주입시 20만단위의 UK를 사용하였고 모든 환자에서 최소 2회 이상 투여하였으며 3회 주입후 결과를 분석하였다. 결과 : UK 주입전 PA-activity는 $10.5{\pm}7.0$ IU tPA/ml로서 UK 주입 1회 후, 2회 후, 3회 후 각각 $91.9{\pm}27.0$, $432.3{\pm}177.1$, $170.0{\pm}85.3$ IU tPA/ml로 유의하게 상승하였고(p<0.01) 2회 째 주입후 최고치에 도달하였다(p<0.01). D-Di 역시 주입전 $4.16{\pm}1.06{\times}10^5ng/ml$에서 주입 1회 후, 2회 후 및 3회 후 각각 $9.62{\pm}1.54{\times}10^5$, $12.31{\pm}1.89{\times}10^5$, $8.54{\pm}1.56{\times}10^5ng/ml$으로 유의하게 상승하였다(p<0.05). 결론 : 늑막강내 유로키나제의 국소적 주입은 늑막내 plasmic을 생성하여 섬유소용해를 촉진시킴으로서 소방을 제거하는 것으로 보인다.
인터넷 사용자는 비디오를 보면서 소셜 네트워크 서비스를 이용하고 웹 검색을 하고, 비디오에 나타난 상품에 관심이 있을 경우 검색엔진을 통해 정보를 찾는다. 비디오와 사용자의 직접적인 상호작용을 위해 비디오 어노테이션에 대한 연구가 진행되었고, 스마트 TV 환경에서 어노테이션 된 비디오가 활용될 경우 사용자는 객체에 대한 링크를 통해 원하는 상품의 정보를 쉽게 확인할 수 있게 된다. 사용자가 상품에 대한 구매를 원할 경우 상품에 대한 정보검색 이외에 상품평이나 소셜 네트워크 친구의 의견을 통해 구매 결정을 한다. 소셜 네트워크로부터 발생되는 정보는 다른 정보에 비해 신뢰도가 높아 구매 결정에 큰 영향을 미친다. 하지만 현재 소셜 네트워크 서비스는 의견을 얻고자 할 경우 모든 소셜 네트워크 친구들에게 전달되고 많은 의견을 얻게 되어 이들로부터 유용한 정보를 파악하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 사용자의 프로파일을 기반으로 상품에 대해 유용한 정보를 제공할 수 있는 친구를 규명하기 위한 필터링 방법을 제안한다. 사용자 프로파일은 페이스북의 사용자 정보와 페이스북 페이지의 'Like' 정보를 이용하여 구성된다. 프로파일의 상품 정보는 GoodRelations 온톨로지와 BestBuy 데이터를 이용하여 의미적으로 표현된다. 사용자가 비디오를 보면서 상품 정보를 얻고자 할 경우 어노테이션된 URI를 이용하여 정보가 전달된다. 시스템은 소셜 네트워크 친구들에 대한 사용자 프로파일과 BestBuy를 기반으로 어노테이션된 상품에 대한 의미적 유사도를 계산하고 유사도 값에 따라 순위가 결정한다. 결정된 순위는 유용한 정보를 제공할 수 있는 소셜 네트워크 상의 친구를 규명하는데 사용된다. 참가자의 동의하에 페이스북 정보를 활용하였고, 시스템에 의해 도출된 결과와 참가자 인터뷰를 통해 평가된 결과를 이용하여 타당성을 검증하였다. 비교 실험의 결과는 제안하는 시스템이 상품 구매결정을 하기 위해 유용한 정보를 획득할 수 있는 방법임을 증명한다.
최근 커뮤니티가 공원의 실질적 주인이 되어 공원을 운영하고 관리하는 방안이 미국과 영국 등에서 논의, 실천되고 있다. 이러한 방식은 지방정부에 대한 재정적 부담은 줄이면서 서비스의 질은 높이고, 공원의 자산적 가치를 지역 발전에 활용할 수 있다는 장점을 갖는다. 궁극적으로는 공유재로서의 공원에 대한 접근이기도 하다. 영국에서 진행되고 있는 공원의 커뮤니티자산이전도 이 같은 맥락에 있다. 커뮤니티자산이전은 보수당과 자유당 연합 정부가 추진하고 있는 '정부는 작게, 사회는 크게' 라는 빅소사이어티의 중요한 실천 정책이다. 커뮤니티자산이전은 공공토지나 건축물을 커뮤니티가 싸게 취득하거나 임대 받는 권한위임 과정을 거친 후 자산을 개발, 운영해 수익을 만드는 방식이다. 본 연구에서는 공원의 커뮤니티자산이전이 이루어진 여덟 사례를 자산이전의 과정, 파트너십, 재정구조라는 세 가지 항목으로 분석했다. 그리고 '재정적 기여, 공공성 확보, 공원과 커뮤니티의 유기적 관계'라는 세 가지 주제 속에서 사례분석 내용을 종합했다. 첫째, 재정적 기여에 있어서는 공원의 커뮤니티자산이전으로 지방정부에 대한 재정적 의존은 낮추고 있지만 자립에 있어서는 한계가 있었다. 각 사례들에서는 자립을 이룰 수 있는 방안이 강구되고 있었다. 두 번째, 공공성의 측면에서 사례를 보았을 때 수탁 단체들은 법적으로 공공성이 공인된 등록 자선 단체의 형태를 띠고 있었다. 또한 이사회를 통한 의사결정과 이용자를 배제하지 않는 수익사업 등으로 공공성이 훼손되지 않도록 하고 있다. 마지막으로, 공원과 커뮤니티의 관계에 있어서는 공원을 통해서 지역의 역량이 커지고 있고 이는 다시 공원의 인적자산이 되고 있다. 우리나라는 공원운영이 전적으로 행정서비스의 영역으로 인식되고 있고 공원 관리 운영에 있어서의 민 관 파트너십조차도 많은 경험을 갖고 있지 않아 커뮤니티의 공원 소유와 관리 운영의 실현은 단기적으로 어려우나 재정, 공원과 커뮤니티의 관계, 공원 관리 운영에의 민간의 참여라는 측면에서 시사점을 찾을 수 있다.
디지털 혁신의 확산에 따라 의료 분야에서도 인공지능을 기반으로 한 혁신의료기술의 채택이 활발해지고 있다. 이에 따라 인공지능 기반 소프트웨어형 의료기기인 SaMD(Software as a Medical Device)의 출시 및 도입도 촉진되고 있지만, 의료기관의 SaMD 도입 요인에 대한 연구는 미흡한 편이다. 본 연구의 목적은 '인공지능 기반 SaMD' 도입에 대한 의료기관의 의사결정에 영향을 미치는 중요한 요인들을 찾고, 이들 요인의 가중치와 우선순위를 분석하는 것이다. 이를 위해 의료계의 기술수용 모델, 의료 인공지능 및 SaMD 등에 관한 문헌연구 결과를 바탕으로 델파이 조사를 실시하였으며, HOTE(Human, Organization, Technology and Environment) 프레임워크와 HABIO(Holistic Approach {Business, Information, Organizational}) 프레임워크를 결합하여 연구 모형을 개발하였다. 5가지 주기준과 22개의 하부기준으로 구성된 연구 모형을 바탕으로 국내 의료기관과 SaMD 공급자의 전문가들을 대상으로 AHP(Analytic Hierarchy Process) 분석을 실시하여 SaMD 도입 요인을 실증적으로 분석하였다. 본 연구의 결과, 인공지능 기반의 SaMD 도입을 결정하는 주기준의 우선순위는 기술적 요인, 경제적 요인, 인적 요인, 조직적 요인, 환경적 요인의 순으로 나타났고, 하부기준의 우선순위는 신뢰성, 진료원가 절감, 의료진의 수용도, 안전성, 최고 경영자의 지원, 보안성, 인허가 및 규제 수준의 순이었다. 특히, 신뢰성, 안전성, 보안성 등의 기술적 요인이 SaMD 도입에 있어서 가장 중요한 것으로 나타났다. 또한, 각 집단별 가중치와 우선순위를 비교·분석한 결과, SaMD 도입 요인의 가중치와 우선순위는 기관의 유형, 의료기관의 유형 및 의료기관 보직의 유형에 따라 매우 다른 것으로 나타났다.
소셜 네트워크는 사용자들의 공통된 관심사, 경험, 그리고 일상 생활들을 함께 공유하기 위해 소셜 네트워크 상 사람들을 서로 연결시켜주는 거대한 커뮤니케이션 플랫폼이다. 소셜 네트워크상의 사용자들은 포스팅, 댓글, 인스턴스 메시지, 게임, 소셜 이벤트 외에도 다양한 애플리케이션을 통해 다른 사용자들과 소통하고 개인 정보 관리하는데 많은 시간을 소비한다. 소셜 네트워크 상의 풍부한 사용자 정보는 추천시스템이 추천 성능을 향상시키기 위해 필요한 큰 잠재력이 되었다. 대부분의 사용자들은 어떤 상품을 구매하기 전 가까운 관계이거나 같은 성향을 가진 사람들의 의견을 반영하여 의사 결정을 하게 된다. 그러므로 소셜 네트워크에서의 사용자 관계는 추천시스템을 위한 사용자 선호도 예측을 효율적으로 높이는데 중요한 요소라 할 수 있다. 일부 연구자들은 소셜 네트워크에서의 사용자와 다른 사용자들 사이의 상호작용 즉, 소셜 관계(social relationship)와 같은 소셜 데이터가 추천시스템에서 추천의 질에 어떠한 영향을 미치는가를 연구하고 있다. 추천시스템은 아마존, 이베이, Last.fm과 같은 큰 규모의 전자상거래 사이트 또한 채택하여 사용되는 시스템으로, 추천시스템을 위한 방법으로는 협업적 여과 방법과 내용 기반 여과 방법이 있다. 협업적 여과 방법은 사용자들의 선호도 학습에 의해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템 중 선호할 수 있는 아이템을 정확하게 제안하기 위한 추천시스템 방법 중 하나이다. 협업적 여과는 사용자들의 데이터에 초점을 맞춘 방법으로 유사한 배경과 선호도를 가지는 사용자들로부터 정보를 수집하여 사용자들의 선호도 예측을 자동으로 발생시킨다. 특히 협업적 여과는 근접한 이웃 사용자들에 의해서 목적 사용자가 선호할 수 있는 아이템을 제시하는 것으로 유사한 이웃 사용자를 찾는 것이 중요하다. 좋은 이웃 사용자 발견은 사용자와 아이템을 고려하는 방법이 일반적이다. 각 사용자는 아이템 즉, 영화, 상품, 책 등에 자신의 선호도를 나타내기 위하여 평가 값을 입력하고, 시스템은 이를 바탕으로 사용자-평가 행렬을 구축한다. 이 사용자-평가 행렬은 목적 사용자와 유사하게 아이템을 평가한 사용자 그룹을 찾기 위한 것으로, 목적 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대하여 사용자-평가 매트릭스를 통해 그 평가 값을 예측한다. 현재 이 협업적 여과 방법은 전자상거래와 정보 검색에서 적용되어 개인화 시스템에 효율적으로 사용되고 있다. 하지만 초기 사용자 문제, 데이터 희박성 문제와 확장성 그리고 예측 정확도 향상 등 해결해야 할 과제가 여전히 남아 있다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 많은 연구자들은 하이브리드, 신뢰기반, 소셜 네트워크 기반 협업적 여과와 같은 다양한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 전통적인 협업적 여과 방식의 예측 정확도와 추천 성능을 향상시키기 위해 소셜 네트워크에 존재하는 소셜 관계를 이용한 협업적 여과 시스템을 제안한다. 소셜 관계는 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 페이스북 사용자들이 남긴 포스팅과 사용자의 소셜 네트워크 친구와 의견 교류 중 남긴 코멘트와 같은 사용자 행동을 기반으로 정의된다. 소셜 관계를 구축하기 위해 소셜 네트워크 사용자의 포스팅과 댓글을 추출하고, 추출된 텍스트에 불용어 및 특수 기호 제거와 스테밍 등 전처리를 수행하였다. 특징 벡터는 TF-IDF를 이용하여 전처리된 텍스트에 나타난 각 단어에 대한 특징 점수를 계산함으로써 구축된다. 본 논문에서 이웃 사용자를 결정하기 위해 사용되는 사용자 간 유사도는 특징 벡터를 이용한 사용자 행동 유사도와 사용자의 영화 평가를 기반으로 한 전통적 방법의 유사도를 결합하여 계산된다. 제안하는 시스템은 목표 사용자와 제안한 방법을 통해 결정된 이웃 사용자 집단을 기반으로 목표 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 Top-N 아이템을 선별하여 사용자에게 아이템을 추천하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법을 확인하고 평가하기 위하여 IMDB에서 제공하는 영화 정보 기반으로 영화 평가 시스템을 구축하였다. 예측 정확도를 평가하기 위해 MAE 값을 이용하여 제안하는 알고리즘이 얼마나 정확한 추천을 수행하는지에 대한 예측 정확도를 측정하였다. 그리고 정확도, 재현율 및 F1값 등을 활용하여 시스템의 성능을 평가하였으며, 시스템의 추천 품질은 커버리지를 이용하여 평가되었다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 시스템이 보다 더 정확하고 좋은 성능으로 사용자에게 아이템을 추천하는 것을 볼 수 있었다. 특히 소셜 네트워크에서 사용자 행동을 기반으로 한 소셜 관계를 이용함으로써 추천 정확도를 6% 향상시킴을 보였다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 성능비교 실험을 통해 7% 향상된 추천 성능의 결과를 보여준다. 그러므로 사용자의 행동으로부터 관찰된 소셜 관계를 CF방법과 결합한 제안한 방법이 정확한 추천시스템을 위해 유용하며, 추천시스템의 성능과 품질을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.
기업환경의 국제화 및 세계화에 따라 국내에 진출하는 다국적기업의 수는 증가할 것으로 보이는데, 그들을 효율적으로 관리할 수 있는 적절한 수단은 별로 연구되고 있지 않은 것 같다. 다국적기업의 국제이전가격은 정교하게 설정되어 조세부담을 회피할 수 있기 때문에, 이를 관리하기 위해서는 다국적기업의 행태를 이해할 필요가 있다. 본 연구는 우리나라에 진출한 외국인 기업의 특성 및 환경적 요인이 국제이전가격의 설정방식에 미치는 영향을 확인하고자 하는데 그 목표를 두고 있다. 2004년 현재 우리나라에 미화 100만불 이상의 직접투자를 수행하고 있는 외국인 투자기업 861개 기업을 대상으로 설문조사를 시행한 결과 121개 기업이 응답하여 이를 본 연구의 분석자료로 사용하였다. 종속변수로는 국제이전가격설정방법이 시장기준 혹은 원가기준에 의거하였는지의 여부를 묻는 2원적변수를 채택하였다. 시장기준방법의 경우 객관성이 높아 세무당국이 선호하는 방법임에 비해 원가기준은 경영자의 주관적인 판단이 개입될 소지가 많아 객관성이 떨어진다는 점에서 구분되기 때문이다. 독립변수로는 법인세, 관세, 세무당국과의 관계, 세무조사가능성, 현지투자자의 지분율, 내부거래비중, 매출액 및 제품수명주기가 채택되었고, 통제변수로는 중소기업여부 및 투자자의 국적이 더미변수의 형태로 포함되었다. 분석 결과를 살펴보면 세무변수로는 법인세와 관세가 유의하게 나타났는데, 그 중요도가 높을수록 경영자에게 재량권이 있는 원가기준이전가격방식을 선호하는 것으로 나타났다. 또 세무당국과의 관계를 중요하게 평가할수록 시장기준이전가격방식을 선호하는 것으로 나타났는데, 현지 정부는 객관성이 높은 시장기준을 가장 선호하기 때문에 기업의 입장에서 이 점을 고려한 것이라 생각할 수 있다. 제품 수명주기의 성숙도가 높을수록 원가기준을 선호하는 것으로 나타났는데, 이는 제품의 성숙도가 높을수록 경쟁 때문에 현지자회사가 시장을 확보하는데 어려움을 느끼게 되므로 이를 지원하는 수단으로 원가기준을 선호하는 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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