목적: 근위 상완골 골절의 치료 방법은 일반적으로 Neer 분류법에 의하고, 심하게 전위된 3분 골절 및 4분 골절의 경우 상완골두 치환술의 적응증이 된다. 저자들은 근위 상완골의 분쇄 골절로 인하여 상완골두 치환술을 시행 받고, 최소 1년 이상 추시 가능하였던 10례의 단기적 임상적 결과를 보고 하고자 한다. 대상 및 방법: 저자들은 1999년 7월부터 2005년 3월까지 상완골 근위부 골절로 상완골 두 치환술을 시행 받은 환자 중 최소 1년 이상 추시 가능 하였던 10명(10 견관절)의 환자를 대상으로 하였다. Neer 분류법에 의하면 5명은 3분 골절이었고, 나머지 5명은 4분 골절이었으며 외상 후 수술까지 소요 시간은 평균 6.1일 이었다. 남자 4명, 여자 6명이었고, 평균 연령은 67.4세(최소 56세, 최고 76세)였다. 술 후 견관절 기능은 Constant score와 SST(Simple shoulder test) 및 UCLA 평가법(modified UCLA score for hemiarthroplasty)을 이용하여 평가하였다. 결과: 최종 방문 시 Constant 점수는 평균 51.4(최저 34점, 최고 60점)점이었고, 변형된 SST의 경우는 12개 문항 중 평균 7.8개 문항이 가능하다고 하였다. 수상 당시 액와동맥 파열 및 상완신경총 손상이 있었던 1예를 제외한 경우 Constant score는 평균 53.5(최저 44점, 최고 60점)점 이었고, SST의 경우는 12개 문항 중 평균 7.2($1{\sim}8$)개 문항이 가능하다고 하였다. 최종 추시 UCLA score는 동통, 기능성, 근력 및 운동 범위 항목 각각이 평균은 8.2($6{\sim}10$)점, 6.6($2{\sim}8$)점, 6.9($4{\sim}8$)점 이었고, 총점 21.7($12{\sim}26$)점 이었다. UCLA 평가법에 의한 결과는 우수 3예, 양호 6예, 불량 1예 이었고 불량의 경우는 혈관 및 신경 손상이 있었던 1예 이었다. 환자의 주관적 만족도는 10명의 환자 중 2명의 환자는 흡족, 7명의 환자는 양호한 결과라고 하였으나, 1명의 경우는 불만이었다. 결론: 단기 추시 결과이지만, 상완골 두 치환술은 관혈적 정복술이 어려운 상완골 근위부 골절에있어서 일차적 치료방법이라고 생각된다. 상완골 두 치환술은 고령의 환자에게 있어서 강직을 예방할 수 있고 일상적인 생활이 가능하도록 하는 수술 방법이나, 관절운동 범위 및 근력의 회복은 충분하지 않았다.
전라남도 해남군 문내면 일대에 축성된 전라우수영 성곽의 부재를 대상으로 암석학적 연구를 수행하고 산지를 추정하여 보수정비를 위한 자료를 제공하고자 한다. 연구대상인 전라우수영은 2016년에 사적 제535호로 지정되었으며 성곽의 잔존구간은 약 15% 정도로 보존관리가 필요한 실정이다. 이번 연구에서는 성곽 부재에 대한 암석기재적 특징을 바탕으로 축성에 사용된 암석을 분류하고 사용비율을 산출하였으며 동시에 전암대자율을 측정하였다. 채취한 성곽 시료의 현미경관찰로 광물 구성 및 조직 등을 파악하였으며 주변지역에 대한 지질조사를 통해 축성 재료의 가능성이 있는 주변암과 비교하였다. 연구 결과, 성곽 부재는 크게 응회암류와 기타 암석으로 구분할 수 있으나 대부분이 응회암류이며 세부적으로는 응회암, 화산력 응회암, 화산력암이다. 부재로 사용된 비율을 살펴보면 화산력 응회암이 60.3%로 가장 많이 사용되었으며 이어서 응회암(34.7%), 화산력암(2.5%) 순이다. 전암대자율 측정 결과 응회암류는 $1{\times}10^{-3}$ SI unit 이하의 낮은 값과 $1-14{\times}10^{-3}$ SI unit의 높은 값을 보이는 유형으로 구분할 수 있다. 주변암은 응회암이 우세하나 위치마다 기재면에서 차이를 보이며 그 외의 응회암류는 화원면 신덕리 일대에 분포한다. 암석기재적인 특징과 전암대자율 값, 채석산지의 가능성을 고려하면 부재의 응회암은 문내면 동외리, 화산력 응회암은 화원면 신덕리 일대가 산지로 추정된다. 추가로 축성 재료의 기준 설정을 위해 성곽의 주요 부재를 대상으로 물성시험을 수행하였으며, 압축강도 면에서 응회암이 약 156 MPa의 양호한 값을 보였다. 물성시험 결과와 부재의 암종 별 사용량을 종합하면 성곽의 보수정비 시 대체석으로는 응회암이 적절할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 과수분 상태에서 두단계 산부식 접착제를 적용할 때 부가적으로 에탄올을 첨가하였고 이러한 에탄올의 첨가가 접착제의 효율에 미치는 영향을 평가하고자 하였다. 접착제의 효율을 평가하기 위해 잔존 휘발성분의 양을 측정하고 접착제의 상변화를 관찰하였으며 전환율과 미세인장 결합강도를 측정하였다. 접착제 10 ${\mu}l$만을 사용한 1군, 증류수 3 ${\mu}l$에 접착제 10 ${\mu}l$를 적용한 2군, 그리고 여기에 부가적으로 100% 에탄올을 1 ${\mu}l$에서 6 ${\mu}l$까지 1 ${\mu}l$씩 단계적으로 추가한 6개의 실험군을 포함하여 총 8개의 실험군으로 분류하였다. 슬라이드 글라스 위에서 10초, 30초, 60초 동안 공기건조하고 잔존 휘발성분의 양을 측정하였다. 또한 각 실험군의 실험조건에 따라 미세인장 결합강도와 전환율을 측정하였다. 모든 실험값은 one-way ANOVA와 Tukey HSD test를 사용해 95% 유의수준에서 통계적으로 분석하였다. 이 연구에서 다음과 같은 결과를 얻었다. 잔존 휘발성분의 양에 있어서 1군을 제외한 다른 모든 실험군들에서 공기건조 시간이 증가할수록 양이 감소하였고, 2군, 3군, 4군 보다 5군, 6군, 7군이 더 낮았다 (p < 0.05). 5군, 6군에서 공기건조 시간이 증가함에 따라 전환율이 증가하였다 (p < 0.05). 5군, 6군, 7군에서 공기건조 시간이 증가함에 따라 미세인장 결합강도가 증가하였다 (p < 0.05). 광학현미경 관찰에서 5군, 6군, 7군, 8군에서 공기건조 시간이 증가할수록 상분리가 소실되는 상이 관찰되었다. 이에 과수분 상태에서 두단계 산부식 접착제에 부가적으로 에탄올을 첨가하는 것은 수분을 제거하고 접착효율을 높이는데 효과적인 것으로 사료된다.
파손된 석조문화재를 재사용하기 위한 방법으로 금속보강재를 사용하게 되는데 현재까지 보강재에 대한 보존처리 지침 없이 처리자의 경험에 의해서 이루어지다 보니 여러 가지 문제점이 도출되고 있다. 따라서 2차적인 원부재의 훼손을 최소화하기 위한 금속봉의 구조적 보강방법과 거동 특성 등을 제안된 실험체를 통해 검증 받아 금속보강재 매입방법에 관한 설계기준을 마련하고자 하였다. 절단면에 에폭시수지 접합만 할 경우 원 모재 물성의 70% 정도밖에 회복되지 않아 30%에 대한 금속보강재의 구조적 보강이 필요하다. 금속봉은 석재 취성파괴 후 구조적 거동을 받는데 금속보강재비가 0.251% 이하로 설계되면 구조적 거동은 발생하지 않으며, 0.5% 이상이면 구조적 보강은 이루어지나 모재의 2차 훼손을 유발시킨다. 따라서 $1,500kgf/cm^2$ 강도를 갖는 석재의 적정 금속보강재비는 접착단면적의 0.283~0.377% 정도로 설계되어야 가역성 있는 파손과 보강재의 연성거동이 이루어진다. 또한 휨 하중에 대응되는 금속봉의 최대 응력을 기대하기 위해서는 보강재 간격을 멀리하는 것보다 가깝게 유지하는 것이 효율적이며, 특히 상부에 보강재를 매입하는 것은 구조적으로 아무런 도움이 되지 못하고 오히려 원부재의 손상만 유발한다. 따라서 보강재는 하부에 집중배치하고 일부 중앙부에 매입하여야 안정적인 인장재 역할을 하면서 하중응력을 받는다. 금속봉의 분산효과는 보강봉의 면적에 영향을 받을 뿐 지름과는 무관하였다. 하지만 큰 규모를 대상으로 할 때는 접착 단면을 고려하여 보강재 개수를 늘려주는 것이 하중응력에 안정적이다. 이때 적용되는 정착길이는 보강재의 직경에 따라 다음과 같은 식($l_d=a_tf_y/u{\Sigma}_0$)에 의거하여 설계한다. 또한 구조재로서 거동을 하기 위해서는 반드시 마디가 있는 전산형 보강봉을 사용하여야 한다.
지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.
현재 치열한 경쟁상황 속에서 기업들은 소비자들이 다른 대안으로 전환하는 것을 막기 위한 다양한 전략들을 실행하고 있으며, 이 중에서 전환장벽을 이용하는 전략은 고객유지와 관련해 매우 효과적인 것으로 알려져 있다. 하지만 전환 장벽으로 인해 새로운 대안으로 바꾸지 못하고 현재 서비스제공자와의 관계를 유지해야 하는 소비자 입장에서도 전환장벽이 긍정적일 것인가? 심리적 반작용이론에 의하면, 사람들은 어떤 자유가 위협받거나 제거될 때, 그 자유를 되찾는 방향으로 동기부여 되거나 어떤 부정적 반응을 보일 수 있다고 하였다. 전환장벽 역시 전환의 자유를 제약한다는 점에서 소비자의 부정적 반응을 유발할 수 있으므로, 본 연구는 전환장벽으로 인해 다른 대안을 단념해야 하는 상황에서 소비자가 경험할 수 있는 부정적 심리 반응과 그에 영향을 주는 변수들에 초점을 맞춘다. 연구가설에서, 부정적 심리반응에는 '이전선택에 대한 후회', '현재 제공자에 대한 원망', '좌절된 제공자에 대한 열망'을 포함하였으며, 전환좌절 상황의 특성-'좌절된 대안의 매력성', '전환 장벽의 심각성'-이 이러한 반응들에 영향을 줄 것으로 가정하였다. 그리고 이러한 전환 좌절상황의 특성이 주는 부정적 영향은 현재까지 해당 제공자로부터 받은 대우에 따라서 달라질 것으로 보고 지각된 공정성을 조절변수로 추가하였다. 연구 결과 전환좌절상황의 특성과 부정적 심리반응의 관계는 모두 지지된 반면, 지각된 공정성의 조절효과는 대부분의 관계를 상호작용 공정성이 조절하는 것으로 나타나 일부만이 지지 되었다. 이러한 결과는 전환 장벽의 긍정적 측면에만 영향을 밝혀온 기존 연구의 한계점보완하고 있으며 그에 따른 이론적 실무적 시사점을 제공해준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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