Purpose: Postoperative pancreatic fistula is a serious and fatal complication of gastrectomy for gastric cancer. Blunt trauma to the parenchyma of the pancreas can result from an assistant's forceps compressing and retracting the pancreas, which in turn may result in pancreatic juice leakage. However, no published studies have focused on blunt trauma to the pancreas during laparoscopic surgery. Our aim was to investigate the relationship between compression of the pancreas and pancreatic juice leakage in a swine model. Materials and Methods: Three female pigs were used in this study. The pancreas was gently compressed dorsally for 15 minutes laparoscopically with gauze grasped with forceps. Pancreatic juice leakage was visualized by fluorescence imaging after topical administration of chymotrypsin-activatable fluorophore in real time. Amylase concentrations in ascites collected at specified times was measured. In addition, pancreatic tissue was fixed with formalin, and the histology of the compressed sites was evaluated. Results: Fluorescence imaging enabled visualization of pancreatic juice leaking into ascites around the pancreas. Median concentrations of pancreatic amylase in ascites increased from 46 U/L preoperatively to 12,509 U/L 4 hours after compression. Histological examination of tissues obtained 4 hours after compression revealed necrotic pancreatic acinar cells extending from the surface to deep within the pancreas and infiltration of inflammatory cells. Conclusions: Pancreatic compression by the assistant's forceps can contribute to pancreatic juice leakage. These findings will help to improve the procedure for lymph node dissection around the pancreas during laparoscopic gastrectomy.
최근 몇 년간 실내 환경에서 발생하는 대기 위험 물질에 관한 피해사례가 많이 있었으며, 이에 대해 빠른 대처를 하지 못하여 큰 피해가 발생하곤 했다. 이에 관해 본 시스템은 대기 위험 물질 농도 안전 수치 초과시 사용자의 Mobile에 Push Message로 전송하는 시스템을 구축하고자 한다. 본 시스템은 아두이노(Arduino), 라즈베리 파이(Raspberry PI)와 같은 IoT System으로 데이터를 추출하고 Cloud Computing System에 구현된 MongoDB, MySQL을 통하여 Database를 구축하였다. 해당 Database는 NodeJS를 이용한 Application Server를 통해 데이터를 가져오며, Application에 전송하여 시각화하였다. 또한, IoT System에서 위험 상황에 관한 신호를 받으면 Google FCM 라이브러리를 이용하여 Push Message를 보낸다. Mobile Application은 Android Web View를 이용하여 개발하며, Web View에 들어갈 Page는 HTML5 (HTML, Javascript CSS)를 이용하여 개발한다. 본 시스템의 Application을 통하여 사용자가 실내 대기 위험 물질을 실시간 모니터링하며, 위험 상황 시 사용자의 Mobile에 실내/외 검출 위치와 농도에 대한 실시간 정보를 Push Message로 전송하여 사용자의 빠른 대처에 도움이 될 것이라 기대할 수 있다.
설계가는 차원 높은 설계철학과 언어를 구사하기 위해 지식 축척과 통찰력 배양을 통해 사고의 폭과 깊이를 추구한다. 본 연구는 조경설계에서 설계가의 '기억'을 기반으로 한 개념 형상화 유형 특성을 구명하고자 하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 설계 아이디어는 설계가의 언어와 이미지 기억을 바탕으로 발상을 시작하여 대표적 의사소통 수단인 언어적 관점과 시각적 관점으로 형상 유형이 구성된다. 둘째, 조경설계의 언어적 개념 형상화는 2가지로 구성된다. '설계주제로서 제목의 상징적 언어'는 하나의 '구(句)'일 수 있으며, 위계를 두어 주(主)와 부(副)의 균형을 갖추어야 한다. '개념적 시나리오의 서술적 형상'은 서술적으로 개념을 표현하여 독자가 설계된 경관을 가상으로 경험하는 글이다. 셋째, 조경설계의 시각적 개념 형상화는 3가지로 구성된다. '다이어그램의 시각적 단순 형상'은 단순한 그래픽으로 상징물, 주석과 이미지, 키워드를 사용하여 쉽게 형상화된다. '개념스케치와 핵심 아이디어의 형상'은 초기 개념단계에서 물리적 요소와 공간에 대한 형태 속성 및 공간관계와 같은 아이디어의 핵심을 파악하는데 유용하다. '이미지 조합으로 새로운 형상을 창조하는 콜라주와 몽타주'는 새로운 시각을 제공하는 재료와 이미지의 모음으로 경관 현상을 기록하여 아이디어를 압축적으로 묘사하는 도구이다.
본 연구에서는 초등과학 수업 연구를 위해 학교 안 전문적 학습공동체에 참여한 교사들의 초등과학 수업 전문성의 변화를 탐색하고자 하였다. 충북의 한 중소도시에 있는 18학급의 S초등학교에서 2020년 4, 5, 6학년을 맡은 여섯 명의 초등교사들이 학교 내 전문적 학습공동체에 참여하여 초등과학 수업에 대한 협력적 수업 연구를 7개월 동안 26회에 걸쳐 수행하였다. 전문적 학습공동체가 운영되는 동안 활동 영상 및 녹음 자료, 연구수업 녹화 영상, 수업 과정 자료, 전문적 학습공동체 성찰 활동 자료 등이 분석을 위해 수집되었다. 수집된 데이터는 자료 처리, 읽기와 메모, 기술, 분류, 해석 그리고 보고 및 시각화 등 질적 연구 방법을 활용하여 분석되었으며, 수업 전문성 준거 틀에 기반하여 수업 전문성 요소가 추출되었다. 그 결과 학교 안 전문적 학습공동체 활동의 초기 단계에서 참여 교사들은 먼저 수업에 대한 관점과 과학 수업에 대한 경험 및 목표에 대해 소통하였고, 소통을 통해 연구질문을 선정하게 되었음을 알 수 있었다. 교사들은 학년별로 공동의 연구수업을 설계하여 수업을 실행하였으며, 이를 동료교사들에게 개방하였다. 이후 수업에 대한 성찰이 진행되었으며, 교사들은 성찰이 거듭될수록 연구질문에 기반한 질적 성찰 능력이 향상됨을 알 수 있었다. 이를 통해 전문적 학습공동체에의 참여를 통한 협력적 수업연구 경험은 참여 교사들의 공동체적 학습과 이에 기반한 수업 전문성 신장에 긍정적으로 기여함을 알 수 있었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 전문적 학습공동체를 통한 초등교사의 과학 수업 전문성과 관련된 시사점을 제언하였다.
최근 PET/CT영상의 발달로 종양의 진단 및 평가를 통해 임상에 많은 도움을 주고 있다. 특히 PET와 CT를 융합한 Fusion PET/CT영상이나 2차원 PET영상을 3차원 영상으로 재구성한 최대강도영상(Maximum Intensity Projection)은 전체적인 병변을 한눈에 시각화하는 데 유용하게 쓰이고 있다. 하지만 Fusion & MIP 3D 재구성 영상에서 $^{18}F$-FDG의 생리적 배출로 소변이나 요루주머니에 의한 열소가 나타나 병변이 겹쳐져 육안적으로 병변을 구별하는 데 어려움이 있다. 본 연구에서는 소변에 의해 나타나는 열소 부위를 제거하여 병변의 분별력을 향상하고자 한다. 2008년 9월부터 2009년 3월까지 내원한 환자 중 PET/CT 검사에서 자궁, 방광, 직장 부위의 질환으로 잔존하는 소변량이 많은 환자들을 대상으로 하였다. 분석장비는 GE사의 Advantage Workstation AW4.3 05 버전 Volume Viewer 프로그램을 사용하였다. 분석 방법은 2D PET axial volume 영상에서 제거하고자 하는 region에 ROI를 설정하여 Cut Outside를 선택한 후 coronal volume 영상도 동일한 방법을 적용한다. 다음으로 3D Tools의 threshold 값을 지정하고, Advanced Processing에서 Subtraction을 선택하여 차집합 방식으로 소변 영상만을 소거한다. 이렇게 Region Cut Subtraction이 된 2D PET영상과 CT영상으로 Fusion영상과 MIP영상을 만들어 Region Cut Subtraction하지 않은 영상과 비교한다. Fusion & MIP 3D 재구성 영상에서 Advantage Workstation AW4.3 05버전의 Region Cut Subtraction으로 환자의 소변이나 요루주머니에 의한 열소 부위를 제거할 수 있었다. Region Cut Definition을 사용한 영상에서 그렇지 않은 영상보다 소변 섭취 때문에 구별이 어렵던 병변과의 경계가 보다 명확하게 재구성되었다. 영상을 재구성하는 과정에서 Region Cut Subtraction을 사용하여 열소 부위를 제거한다면 기존에 사용하던 단순 역치범위 설정에 의한 영상 소거법보다 우수한 진단적 정보를 제공할 것이다. 특히 방광, 자궁, 직장 부위 질환의 경우, 판독의와 임상의에게 판독에 보다 유용한 영상 정보를 제공하고, 영상의 질적 향상에 도움이 될 것이라 판단된다.
본 연구에서는 고등학생 6명을 대상으로 CAS 그래핑 계산기를 활용한 수업이 대수 영역에 대한 학생들의 개념 이해에 어떤 영향을 주는지 알아보고, 협동 수업에서 학생들이 방정식, 부등식, 함수의 개념을 각각 어떻게 연결 짓는지 살펴보았다. 또한 CAS 그래핑 계산기를 활용한 수업 이후 학생들의 수학적 태도가 어떻게 변화되었는지 알아보았다. 연구 결과 그래핑 계산기는 학생들이 지필로 푼 문제를 확인하고 그 결과를 비교할 수 있도록 하며, 지필로 푼 문제에 대한 즉각적인 피드백을 제공하여 학생들이 방정식과 일차 부등식을 자기 반성적으로 학습하도록 도와주었다. 이차 부등식에서는 학생들이 기존에 암기하고 있었던 공식으로 문제를 푸는 것에 한계를 느끼게 함으로써 기존에 가지고 있었던 잘못된 개념을 수정하고 이차 함수를 통하여 이차 부등식의 근본적인 개념을 이해하도록 도와주었다. 함수에서는 함수의 정의를 여러 가지 문자와 수식을 이용하여 빠르게 파악할 수 있게 하였으며, 함수에 대한 직관적인 이해를 가능하게 하였다. 또한 그래핑 계산기의 활용은 방정식, 부등식, 함수 영역 간의 연결을 가능하게 도와주었고, 학생들에게 수학의 유용성과 실용성을 느낄 수 있게 하였다. 그리고 학생들의 수학적 태도를 긍정적으로 변화시켰다.
생물의 진화패턴과 원리는 지난 200년간 학문적인 영역에서 활발히 연구되어 왔으며 생명의 진화에 대한 체계적인 이론, 개념 및 방법론이 제시되었다. 그리고 진화경제학, 진화심리학, 진화언어학 등 다양한 분야에 적용되어 큰 연구 성과를 거두고 있다. 이와 더불어 진화생물학 논리를 인간이 만든 제품에 적용하려는 시도도 병행되어 왔다. 기존 연구들이 생물진화 논리를 인공물에 그대로 적용하거나 해당 분야 전문가의 직관에 근거하여 진화 모형을 구축하는 것이어서 진화 모형에 대한 일반화를 시키기에는 한계를 가진다. 또한 생물과 달리 인공물은 인간 의지의 상상력이 반영되기 때문에 생물진화 이론을 곧바로 적용할 수 없다고 알려져 왔다. 따라서 본 논문에서는 특정인의 주관에 벗어나 일반 대중들의 생각을 엿보고 이를 바탕으로 진화 모형을 구축하는 것을 목표로 한다. 이를 위해, 인공물을 계통적으로 분류할 수 있는 체계적인 틀을 제시하는 텍스트 마이닝 방안과 그 결과물을 효과적으로 보여줄 수 있는 시각화 방안을 차례로 제안한다. 특히, 제안방안을 바탕으로 최근 혁신의 아이콘으로 떠오르고 있는 휴대폰과 스마트폰에 대한 사례 연구를 집중적으로 수행한다. 지난 10년간 국내에서 출시된 휴대폰과 스마트폰에 대한 리뷰 포스트들을 수집하고 분석하여, 진화패턴을 발견하고 요약해서 보여주며 그 결과에 대해서 자세히 토의한다. 더욱이 이러한 작업은 소수의 전문가들이 방대한 문헌과 자료를 조사 정리하여, 오랜 시간에 걸쳐 진화계통도를 그리게 되는 매우 지난한 작업이다. 하지만 본 논문에서 제안한 방안은 반자동(semi-automatic) 마이닝 알고리즘으로 인간의 노력을 최소화할 수 있어 그 효용 가치가 높다. 이러한 연구를 통해 인간의 창의력과 상상력이 구현되는 방식을 이해하고 휴대폰의 미래 모습을 전망하는데 있어 유관기업들에게 큰 도움을 줄 것이다.
스마트온실에서 사용하고 있는 다양한 종류의 수경배양액 관리와 관련하여 ICT 기술을 활용한 작물생육 기반 배양액 제어시스템 개발을 위하여, 본 연구에서는 작물 생육단계별 시용배양액의 성분변화를 모니터링하고 이들 실측 데이터를 바탕으로 한 클라우드 기반 데이터 분석시스템을 설계하였다. 수집한 데이터 분석 및 시스템 구축을 위하여 인공광 스마트 온실에서 사용하는 관행의 무기 배양액, 기존 액비 및 폐기 농업부산물 유래 제조액비 등 수종의 배양액을 공시하였으며, 수경재배 작물 생육단계별 시용 배양액내 성분 변화패턴을 모니터링하였다. 발색법에 의한 흡광광도법을 활용하여 $NH_3-N$, $NO_3-N$, $NO_2-N$, $SiO_2$, $PO_4^{3-}$ 및 Cu 등 총 9종의 성분농도 변화를 산출하고 작물의 기초 생육량을 조사하였다. 각 작물의 기초 생육량 데이터는 오픈스택 클라우드 시스템에서 생성된 가상머신(Virtual machine)에 관계형 데이터베이스를 구축하여 수집 항목별로 분류 저장하였다. 저장된 작물별 배양액의 성분변화와 생육량 데이터는 노드제이에스(Node. js) 웹 프레임워크(Framework)를 통해 매주 수집된 데이터를 가시화하여 제공한다. 클라우드 기반 데이터베이스를 구축을 통하여 배양액 성분 실측치 비교와 작물 생육상황은 사용자 스마트 디바이스(Smart devices)를 활용, 작물종과 배양액 성분을 순차적 선택하고, 각 데이터의 비교 및 분석을 시계열 그래프로 실험 결과를 가시화할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 개발한 클라우드 기반 데이터 분석시스템 스마트온실내 수경배양액 성분변화 및 재배 작물의 생육을 정기적으로 모니터링한 실측치를 기반으로 데이터베이스를 구축한 것으로 시설재배지나 인공광 스마트온실 등 다양한 농업현장에서 생육관리를 위하여 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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