해양 퇴적물내 함유된 총탄소(total carbon; TC), 총무기탄소(total inorganic carbon; TIC)와 총유기탄소(total organic carbon; TOC)의 정량적 이해는 해양 저서 퇴적 환경 해석을 위한 기본 자료이다. 원소분석기(elemental analyzer; EA)는 내륙 토양 및 해양 퇴적물의 탄소성분 분석에 많이 이용되고 있다. 원소분석기로 분석한 표준시료샘플(soil reference material; SRM)의 탄소 및 질소함량은 평균 2.30%와 0.21%이었으며, 표준편차(standard deviation)는 각각 0.02, 0.01이었다, 상대표준편차(relative standard deviation; RSD)는 각각 0.01, 0.06으로 높은 정밀도를 나타내었다. 형도 부지의 총유기탄소(TOC) 2.0% 이하 샘플에 대해 총유기탄소(TOC)와 총탄소(TC) 분석치의 회귀분석은 기울기가 0.9743인 직선형 관계($R^2$=0.9989, n=38)를 보였으며, 2개 샘플을 제외한 총유기탄소 0.5% 이하의 총유기탄소량 및 평균입도의 관계 회귀분석 결과는 기울기가 0.0444인 직선형 관계($R^2$=0.6937 n=36)를 나타내었다. 형도 표층퇴적물의 총유기탄소(TOC) 함량은 0.10~1.67%(평균 $0.26{\pm}0.37%$) 범위로 S02 정점에서 1.67%, S07 정점에서 1.31%이고 나머지 점점은 1.00% 이하의 총유기탄소(TOC) 함량을 나타냈다. 주상퇴적물 PC 01 정점의 경우 70 cm 부근에서 총유기탄소(TOC)가 가장 높은 0.20%을 보였고, 주상퇴적물 PC 02 정점의 경우 60 cm 부근에서 가장 높은 0.24%를 나타내었다. 따라서 형도 샘플의 총유기탄소(TOC) 0.5% 이상 함유 샘플에 대해서는 탄산염 같은 무기탄소량이 높은 퇴적물 분석시 오차가 발생할수 있지만, 이와 같은 결과로부터 얻어진 유기탄소분석 방법은 해양 퇴적물의 유기탄소분석에 적용 될 수 있다. 그리고 원소분석기(EA) 정밀도 및 정확도로 해양 퇴적물 표층 및 주상 퇴적물 유기탄소분석 분석 실험에 유용 할 것으로 사료된다.
과학기술 수준을 정확히 측정 분석하기 위해서는 우리 기술수준과 비교대상의 위치, 그리고 해당 기술의 이론적인 상한 수준을 우선 전제해야만 한다. 그리고 각각의 기술변화 정도를 파악하는 것이 추가적으로 필요하다. 우리나라 및 비교대상에 대한 동태적 측면이 고려되어 현재의 위치와 함께 과정과 경로도 중요시 되어야 한다. 이를 위해서 이 연구는 기술발전 단계와 성장곡선 개념을 활용하는 방안을 제시한다. 이론적 및 가상적 사례 적용 결과, 우리나라 기술수준의 향상은 뚜렷하게 보이고 있으나 같은 기간에 지속적으로 변화하고 있는 세계최고기술 수준과는 여전히 격차가 존재하는 것으로 추정된다. 추정 결과가 사실이라고 가정할 경우, 우리나라 기술의 실질적인 추격의 가능성은 그리 크지 않은 것으로 보인다. 특히, 바이오신약 장기 분야와 지능형로봇 분야의 경우에는 세계최고기술 수준과의 격차기간이 더욱 벌어지고 있는 것으로 추정되어 해당 분야에 대한 실질적이고, 심층적인 검토 및 분석이 시급히 요구된다. 이 연구는 기술수준 측정과 분석을 성장곡선 유형의 추정을 통해 위상분석과 변화과정을 파악하여 궁극적인 추격의 가능성을 제시한다. 이론적 타당성과 현실적 적용성에 대한 검증을 위해 향후 구체적인 사례분석이 필요하다.
협업필터링은 다양한 분야에서 널리 활용되고 있지만 협업필터링의 추천 성능은 적용하는 기업의 비즈니스 형태나 발생하는 거래 데이터의 특성에 따라 다르게 나타나고 있다. 기업에서 협업필터링 추천시스템을 구축하려면 상당한 시간과 비용이 소요되기 때문에 구축된 추천시스템의 성과가 높지 않다면 기업 자원의 낭비를 초래할 뿐만 아니라 부정확한 추천서비스를 받는 고객들의 불만을 살 수 있다. 따라서 추천시스템 도입을 검토할 때 기업이 갖고 있는 데이터의 특성을 파악하고 이를 통해 추천시스템을 도입하는 것이 타당한지 사전에 예측할 수 있다면 불필요한 도입으로 인한 경제적 손실과 고객 만족도 저하를 막을 수 있을 것이다. 기존 연구에서는 협업필터링 추천 성과에 희박성, 우연성, 커버리지 등이 영향을 미칠 수 있다고 설명하고 있지만 이러한 요인들이 어떻게 얼마나 추천 성과에 영향을 미치는지, 요인들 간에 어떠한 상관관계가 있는지는 현재까지 구체적으로 밝혀진 바가 없다. 본 연구에서는 구매 트랜잭션으로부터 생성된 소셜네트워크로부터 밀도, 군집화계수, 집중도 등의 구조적 지표를 측정한 후 이들이 추천성과에 어떻게 영향을 미치는지 통계적 분석을 통해 실증적으로 규명한다. 이를 통해 협업필터링 추천시스템에 대한 도입 여부를 결정하고자 할 때 유용하게 사용될 수 있는 지침을 제공하고자 한다.
Background: The size of a hepatic neoplasm is critical for staging, prognosis and selection of appropriate treatment. Our study aimed to compare the radiological size of solid hepatocellular carcinoma (HCC) masses on magnetic resonance imaging (MRI) with the pathological size in a Chinese population, and to elucidate discrepancies. Materials and Methods: A total of 178 consecutive patients diagnosed with HCC who underwent curative hepatic resection after enhanced MRI between July 2010 and October 2013 were retrospectively identified and analyzed. Pathological data of the whole removed tumors wereassessed and differences between radiological and pathological tumor size were identified. All patients were restaged using a modified Tumor-Node-Metastasis (TNM) staging system postoperatively according to the maximum diameter alteration. The lesions were classified as hypo-staged, iso-staged or hyper-staged for qualitative assessment. In the quantitative analysis, the relative pre and postoperative tumor size contrast ratio ($%{\Delta}size$) was also computed according to size intervals. In addition, the relationship between radiological and pathological tumor diameter variation and histologic grade was analyzed. Results: Pathological examination showed 85 (47.8%) patients were overestimated, 82 (46.1%) patients underestimated, while accurate measurement by MRI was found in 11 (6.2%) patients. Among the total subjects, 14 (7.9%) patients were hypo-staged and 15 (8.4%) were hyper-staged post-operatively. Accuracy of MRI for calculation and characterized staging was related to the lesion size, ranging from 83.1% to 87.4% (<2cm to ${\geq}5cm$, p=0.328) and from 62.5% to 89.1% (cT1 to cT4, p=0.006), respectively. Overall, MRI misjudged pathological size by 6.0 mm (p=0.588 ), and the greatest difference was observed in tumors <2cm (3.6 mm, $%{\Delta}size=16.9%$, p=0.028). No statistically significant difference was observed for moderately differentiated HCC (5.5mm, p=0.781). However, for well differentiated and poorly differentiated cases, radiographic tumor maximum diameter was significantly larger than the pathological maximum diameter by 3.15 mm and underestimated by 4.51 mm, respectively (p=0.034 and 0.020). Conclusions: A preoperative HCC tumor size measurement using MRI can provide relatively acceptable accuracy but may give rise to discrepancy in tumors in a certain size range or histologic grade. In pathological well differentiated subjects, the pathological tumor size was significantly overestimated, but underestimated in poorly differentiated HCC. The difference between radiological and pathological tumor size was greatest for tumors <2 cm. For some HCC patients, the size difference may have implications for the decision of resection, transplantation, ablation, or arterially directed therapy, and should be considered in staging or selecting the appropriate treatment tactics.
본 연구에서는 미국의학물리학회(AAPM)에서 제안된 세기조절방사선치료(IMRT)의 commissioning 및 정도관리를 위해 제안된 일련의 시험을 통해 본원의 세기조절방사선치료의 정확도를 평가하고 정도관리 절차를 수립하고자 하였다. TG119에 제시된 5가지 세기조절방사선치료의 표적체적: multi-target, 두경부, 전립선, 및 두 가지의 C-shape (easy&hard)을 대상으로 CT 스캔된 팬텀을 이용하여 치료계획시스템에서 IMRT 치료계획을 수행하였다. 얻어진 치료계획을 dynamic sliding window 전달방식으로 팬텀에 조사하였다. 절대 선량은 표적 및 위험장기 부위에 이온 전리함(CC13, IBA)을 이용하여 측정하고, 2차원 상대 선량분포는 EBT2 필름을 사용하여 측정하였다. 측정된 값들은 해당하는 치료계획시스템 계산값과 비교하여 오차의 평균 및 표준편차를 구하였다. 이를 바탕으로 TG119에 제시된 신뢰구간을 계산하여 제시된 값과 비교하였다. 이온 전리함을 이용한 측정 결과에서 표적 및 위험장기에 대한 계산값과 측정값 사이의 평균오차는 각각 $1.2{\pm}1.1%$과 $1.2{\pm}0.7%$이었고, 95% 신뢰구간은 각각 3.4%와 2.6%으로 TG119에서 제시하고 있는 4.5%와 4.7% 이내에 있었다. 필름을 이용한 측정 결과에서는 허용기준 3%/3 mm를 통과하는 감마인덱스는 평균$ 97.7{\pm}0.8%$로 95% 신뢰구간은 3.9%로 TG119에서 제시하고 있는 7.0% 이내에 있었다. 따라서 TG119에서 제시된 일련의 표준화된 시험을 통해 본원의 세기조절방사선치료의 commissioning 및 정도관리를 평가할 수 있었다. 이온 전리함을 이용한 절대 선량에 대한 action level은 표적과 위험장기에서 각각 ${\pm}4%$와 ${\pm}3%$로, EBT2 필름을 이용한 2차원 상대선량분포는 허용기준 3%/3 mm 기준으로 감마인덱스 1이하를 통과하는 비율이 96%로 정할 수 있었다. 이를 통해 TG119에서 제시된 일련의 표준화된 시험을 통해 각 기관의 IMRT 정확도 평가에 대한 객관적인 지표로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
건강기능식품 등 중 수용성 비타민 B군 (비타민 $B_1$, 비타민 $B_2$, 나이아신, 비타민 $B_6$)의 동시분석 방법을 확립하기 위하여 본 연구를 실시하였다. HPLC에 의한 수용성 비타민 B군의 분석 방법은 기기분석조건을 확립하고, 국내외 시험법 및 논문을 참고하여 시험 데이터를 분석하였다. 수용성 비타민 B군의 HPLC 분석은 270 nm에서 Capcell Pak C18 UG 120 컬럼을 사용하여 진행되었다. 분석법 검증은 수용성 비타민 B군의 직선성, 정확성, 정량한계, 정밀성에 대해 수행되었다. 직선성은 비타민 $B_1$, 비타민 $B_2$, 나이아신(nicotinic acid, nicotinamide), 비타민 $B_6$ 모두 $0.1{\sim}2{\mu}m/mL$의 농도범위에서 $R^2=0.999$ 이상의 우수한 직선성을 확인할 수 있었다. 회수율을 검토한 결과, 비타민 $B_1$ 100~103%, 비타민 $B_2$ 104~112%, nicotinic acid 82~85%, nicotinamide 121~124%, 비타민 $B_6$ 95~104%의 양호한 회수율을 확인할 수 있었다. LOQ는 비타민 $B_1$$0.04{\mu}m/mL$, 비타민 $B_2$$0.05{\mu}m/mL$, nicotinic acid $0.15{\mu}m/mL$, nicotinamide $0.08{\mu}m/mL$, 비타민 $B_6$$0.63{\mu}m/mL$ 이었다. 정밀성을 검토한 결과, $B_1$ 0.4%, 비타민 $B_2$ 0.4%, nicotinic acid 0.5%, nicotinamide 0.7%, 비타민 $B_6$ 0.4%로 1% 이내로 양호한 재현성을 확인할 수 있었다. 또한 동시분석법의 정확성을 검증하기 위하여 어린이 기호식품 및 건강기능식품의 표시함량 모니터링을 수행한 결과, 모두 표시기준에 적합함을 확인할 수 있었다.
해양의 퇴적물내 함유된 총탄소와 유기탄소의 정확한 정량적 이해는 저서환경해석을 위한 기본적인 자료이다. 원소분석기(CHN Analyzer)는 정량적인 탄소분석을 위해 개발되었고 현재 퇴적물내의 탄소성분 분석에 가장 흔히 사용되고 있는 기기이다. 원소분석기의 정확도와 정밀도는 Acetanilide($C_8H_9NO$), Sulfanilammide($C_6H_8N_2O_2S$)와 표준하구 퇴적물인 BCSS-1를 이용하여 점검하였다. 이러한 분석결과, 원소분석기는 탄소 및 질소 분석 시 오차백분율이 3.28% 이하의 높은 정밀도를 가지고 있으며 상대표준편차가 1.26% 이하의 높은 정확도를 가지는 것으로 나타났다. 무기탄소분석에 많이 이용되는 탄소분석기(Coulometeric Carbon Analyzer)와 원소분석기 사이의 탄소분석 비교에서 다양한 퇴적물내에서 측정된 총탄소량 사이에 높은 상관관계를 보이는 것으로 나타났다($R^2=0.9993$, n=84). 두 기기로부터 얻어진 값은 서로 중요한 차이를 보이지 않는 것으로 나타났다(paired t-test, p=0.0003). 이러한 두 기기 사이의 높은 상관관계는 유기탄소 분석 비교 실험에서도 유사하게 나타났다($R^2=0.8867$, n=84, p<0.0001; paired t-test, p=0.0006). 탄산염 연니 같은 무기 탄소량이 높은 퇴적물 분석시 오차가 크게 나타날 가능성도 있지만, 일반적인 해양퇴적물의 유기탄소 분석 시에는 원소분석기를 이용하여 정확한 값을 얻을 수 있을 것으로 사료된다. 이와 같은 결과로부터 얻어진 유기탄소분석 방법은 일반적인 퇴적물의 유기탄소분석에 적용될 수 있으며, 분석 소요시간의 단축과 높은 정밀도 및 정확도로 반복적인 유기탄소분석에 유용할 것으로 사료된다.
본 연구에서는 국내 미설정 보존료인 biphenyl의 분석법 확립을 위해 국내외 다양한 분석법을 조사하고 비교 검토하였다. 식품용 기구 및 용기 포장공전 목재류 시험법의 경우 범용적 장비와 비교적 간단한 시험 전처리 방법이지만 회수율이 10% 이하로 측정되었으며 방해 물질 제거가 어려워 효과적인 시료 전처리와 분석방법이 될 수 없음을 확인하였다. 식품공전의 잔류농약 분석법의 경우 시료 전처리에 사용된 추출 용매는 아세토니트릴이고 정제는 아미노프로필 카트리지를 이용하였으며, 정성 및 정량분석이 가능하고 효과적으로 matrix를 제거하는 장점이 있으나, 30% 이하의 회수율과 전처리 시간이 많이 소요되는 것을 확인하였다. AOAC official method 분석법의 경우 n-heptane을 이용하여 추출 후 무수황산나트륨 칼럼을 이용하여 정제한 뒤 TLC와 spectrophotometry를 이용하여 확인 시험 결과 시료 전처리에 시간 소요가 많고 재현성과 숙련도가 요구되는 단점이 확인되었다. QuEchERs 방법은 시료를 아세토니트릴로 추출 후 dispersive SPE kit을 이용하여 전처리 후 GC-MS와 HPLC를 이용하여 확인 결과 시료 전처리 시간이 비교적 짧고 좋은 재현성이 있는 장점이 있으나, 소모품 사용 시 경제적 부담이 큰 단점을 가지고 있다. Anklam E 등의 시험법은 GC-FID이며 디클로로메탄, 메탄올, 헥산을 이용한 단순 추출 후 2시간 방치한 다음 GC-MS와 GC-FID로 분석하는데, 일부 시료에서 효과적인 matrix 제거가 어려운 것으로 확인되었다. 따라서 국내외 여러 시험방법을 검토 및 응용하여 간단한 시료 전처리와 분석법을 확립하였다. 시료 중의 biphenyl 분석에 사용한 칼럼은 Capcellpak UG 120 $C_{18}$($4.6mm{\times}250mm$, $5{\mu}m$), 이동상은 3차 증류수에 녹인 25 mM phosphoric acid(solvent A)와 아세토니트닐에 녹인 25 mM phosphoric acid(solvent B)를 이용하여 gradient로 분석하였다. UV 흡수 파장은 230 nm, 오븐 온도는 $40^{\circ}C$, 유속은 1.0 mL/min을 이용하였다. 직선성은 0.999($R^2$) 이상의 높은 직선성을 보였으며 직선성 각각의 농도에 대한 정밀도는 6.7% 이하, 정확도는 86.7~102.9%, 검량선 내 서로 다른 농도 3가지에 대한 일내 정밀도는 0.7~1.9%, 정확도는 95.8~104.0%로 확인되었다. 일간은 정밀도가 1.6~2.4%, 정확도는 96.7~102.4%로 확인되었다. 검출한계 $0.04{\mu}g/mL$, 정량한계는 $0.13{\mu}g/mL$로 측정되었다. 회수율 측정 결과 3가지 농도에서 정밀도는 1.8% 이하이고, 회수율은 92.7~99.4%로 측정되었다. 확립된 biphenyl의 분석법 확립의 적용성 검토를 위해 시료는 총 111건을 수집하였으며, 일본 현지에서 구입한 시료는 30건, 서울 경기 대형마트 및 중소형 식품 도매점에서 81건을 수집하여 총 111건에 대해 분석한 결과 모든 시료에서 불검출이 확인되었다. 향후 국내 미설정 보존료인 biphenyl을 사용한 식품에 대해 정량한계($0.13{\mu}g/mL$)까지 분석할 수 있는 분석법 확립과 국내에 비의도적으로 혼용될 수 있는 수입식품의 사전사후 관리에 기여될 수 있을 것으로 판단된다.
협업필터링 추천은 다양한 분야에서 활용되고 있지만 트랜잭션 데이터의 성격에 따라 추천 성능에 현저한 차이를 보이고 있다. 기존 연구에서는 이러한 추천 성능의 차이가 나타나는 이유에 대한 설명을 구체적으로 제시하지 못하고 있고 이에 따라 추천 성능의 예측 또한 연구된 바가 없다. 본 연구는 사회네트워크분석과 인공신경망 모형을 이용하여 협업필터링 추천시스템의 성능을 예측하고자 한다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 국내 백화점의 트랜잭션 데이터를 기반으로 형성되는 고객간 사회 네트워크의 구조적 지표를 측정한 후 이를 기반으로 인공신경망 모형을 구축하고 검증한다. 본 연구는 협업필터링 추천 성능을 예측할 수 있는 새로운 모형을 제시하였다는 점에서 그 의의가 있으며 이를 통해 기업들의 협업필터링 추천시스템 도입에 대한 의사결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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