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고용량과 저용량의 몰핀을 쓰는 말기 암 환자에서 임종 1주일동안 비교
조두연,차규진,윤방부,염창환,Cho, Doo-Yeoun,Cha, Kyu-Jin,Yoon, Bang-Boo,Yeom, Chang-Hwan 한국호스피스완화의료학회 2002 한국호스피스.완화의료학회지 Vol.5 No.1
배경 : 통증은 암 환자에서 가장 두려운 증상중의 하나이다. 암 환자의 $65{\sim}85%$가 통증을 경험하였고, 이들 환자에게 때에 따라서는 고용량의 몰핀이 사용되기도 한다. 그러나 많은 의사들은 아직까지 몰핀에 대한 두려움을 가지고 있어, 고용량의 몰핀을 쓰는 데 주저하고 있다. 이에 저자 등은 말기 암 환자에서 몰핀 사용에 대한 실태조사를 통해 몰핀 용량에 따른 차이가 있는지 여부를 알아보고자 하였다. 방법 : 2000년 7월 1일부터 2001년 12월 31일까지 경기도 고양시 소재 일개 종합병원 가정의학과에 입원하여 1주일 이상 생존하였다가 임종한 암 환자 99명을 대상으로 환자의 인구통계학적인 자료 임상 병리 검사, 몰핀 사용 용량 등을 조차하였다. 몰핀은 사용 용량에 따라 OME(oral morphine equivalent)로 계산하여 150 mg이하면 저용량으로 150 mg 초과면 고용량 군으로 나누어, 나이, 성별, 암의 종류, 전이 여부, 몰핀의 부작용 등의 측면에서 두 군간의 차이가 있는 지를 ch-square test를 통해 분석하였다. 결과 : 평균 연령에서는 저용량군이 $65.0{\pm}13.1$세, 고용량군이 $59.9{\pm}11.6$세였고, 성별은 저용량군이 남자 32명(50.0%), 여자 32명(50.0%), 고용량군은 남자 15명(51.7%), 여자 14명(48.3%)이었다. 암의 종류를 보면 두 군 다 위암이 제일 많았고, 그 다음으로 폐암 순이었다. 전이 여부에서는 저용량군 중 58명(90.6%), 고용량군 중 28명(96.6%)에서 전이가 있었다. 기타 완화적 목적의 방사선 치료나 부작용 측면에서 두 군간의 차이는 없었다. 결론 : 암 환자에서 임종 1주일 동안 몰핀 용량에 따른 차이는 없었다. 그러므로 말기 암환자를 치료하는데 있어 고용량 몰핀 사용을 주저할 필요는 없다. Background : Pain is one of the most feared consequences of cancer. $65{\sim}85%$ of cancer patients experienced severe pain, and sometimes high dose morphine is used to these patients. But many doctors still have 'opioid-phobia' and hesitate to use high dose morphine. We investigated the morphine therapy in terminal cancer patients during the last 1 week to death, and found any differences according to the morphine dosage. Methods : 93 patients admitted to National Health Insurance Corporation Ilsan Hospital, department of family medicine for hospice care between September 2000 and the end of October 2001 and lived more than 1 week entered in the study. We investigated the demographic data, laboratory tests and sufficient dosage of morphine for pain control. According to the calculated dosage by OME(oral morphine equivalent), patients were divided into low dosage group (${\leq}150mg/day$) and high dosage group (>150 mg/day). The chi-squared test were used to evaluate the influence of age, gender, tumor sites, metastasis and adverse effects of morphine. Results : Mean age was $65.0{\pm}13.1year$ in low dosage group and $59.9{\pm}11.6year$ in high dosage group. 32 men (50.0%) and 32 women (50.0%) were included in low dosage group and 15 men (51.7%) and 14 women (48.3%) in high dosage group. Stomach was the most frequent tumor site and lung was the next. Metastasis were found 58 (90.6%) in low dosage group and 28 (96.6%) in high dosage group. In other palliative radiotherapy and adverse effects, there were no differences in both group. Conclusion : During the last 1 week to death in cancer patients, there were no difference according to the morphine dosage. So we don't have to have 'opioid-phobia' in treating the terminal cancer patients.
잠수함의 표적기동분석 시뮬레이션을 위한 전술처리기의 구현
조두연,손명조,차주환,이규열,김태완,고용석,Cho, Doo-Yeoun,Son, Myeong-Jo,Cha, Ju-Hwan,Lee, Kyu-Yeul,Kim, Tae-Wan,Ko, Yong-Seog 한국시뮬레이션학회 2007 한국시뮬레이션학회 논문지 Vol.16 No.3
A tactic manager which can change the behavior of a simulation model according to the tactic definition file has been studied and implemented. Based on the DEVS(discrete event system specification) formalism, we generated a simulation model which is equipped with the inter ace to the tactic manager. To demonstrate the effectiveness of the tactic manager, a target motion analysis simulation of the warfare between a submarine and a surface ship is simulated. 본 연구에서는 시뮬레이션을 통하여 다양한 전술에 따른 효과를 예측할 수 있도록 모델과 분리된 전술처리기의 개념에 대해서 연구하였다. 테이블 방식으로 전술을 정의하고 이를 처리할 수 있는 전술처리기를 시험적으로 구현하였으며 잠수함 대 수상함 교전 시의 표적기동분석 시뮬레이션 예제에 적용하여 그 효용성을 검증하였다. 개발된 전술처리기를 이용하면 향후 전술이 변경되더라도 모델을 수정하지 않고 전술 정의 파일만 외부에서 수정하여 입력함으로써 원하는 시뮬레이션 결과를 얻을 수 있는 장점이 있다.
조두연,정창국,Cho, Doo Yeoun,Cheong, Chang Kook 대한수의학회 1970 大韓獸醫學會誌 Vol.10 No.1
The diagnostic effects of the Modified Whiteside Test(M.W.T.) and the California Mastitis Test(C.M.T.) for detection of bovine mastitis were studied using 372 quarter milk samples collected from six dairy herds in suburbs of Suwon city in order to compare the effectiveness of the two methods. The leucocyte count and bacteriological observation were also performed to support analysing the results. The results obtained were as follows; 1. The CMT showed more specificity than MWT for leucocytes in the abnormal milk. 2. When comparison was based on Identical ratings, agreement was obtained in 56.4% of the samples. The stronger reaction had the higher agreement and the CMT was found to be more specific than MWT in detection of the sub-clinical mastitis. 3. The CMT reaction was instantaneous and sufficiently clear-cut. 4. The results of the CMT leucocyte count and bacteriological observation were completely agreed in 69.9% of the samples. When degrees of reaction and the leucocyte count were considered, the CMT showed agreement in 93.5% of the samples.
Machine Learning과 Google Trends Data를 이용한 유가 예측 및 분석
김선미 ( Seonmi Kim ),조두연 ( Dooyeon Cho ) 연세대학교 경제연구소 2022 延世經濟硏究 Vol.29 No.2
유가의 등락은 에너지 수입국인 우리나라에 있어 매우 중요한 사안 중 하나이며, 유가의 변동이 한국경제에 미치는 부정적인 영향을 줄이고, 안정적인 운영을 위해 유가를 예측하는 것은 중요하다. 본 연구를 통해 거시경제변수 외에도 웹 검색어 기반의 Google Trends Data를 이용하여 유가등락에 영향을 주는 요인을 분석하고자 한다. WTI 유가 예측 모형에서 석유 수요 및 공급 관련 설명변수를 활용한 모형의 예측력과 유가 하락기 동안 빈도가 높은 단어의 검색어 추세 변화량을 추가한 모형의 예측력을 비교하였을 때, 검색어 추세를 추가한 모형의 예측력이 개선되는지를 분석하였다. 본 연구에서는 2004년 1월부터 2020년 12월까지의 데이터를 이용하여 WTI 유가 예측에 영향을 주는 석유 공급 및 수요 변수 이외에 Google Trends 검색어 추세를 추가함으로써 예측력을 높일 수 있음을 보였다. WTI 유가 예측 모형의 예측력을 비교하기 위해 Adaptive LASSO, Ridge Regression, Random Forest 모형 이외에 최근 가격 예측모형에서 많이 활용되고 있는 LSTM 알고리즘을 적용한 결과, 정형데이터만 이용한 모형의 예측력에 비하여 Google Trends Data를 함께 이용한 모형의 예측력이 개선된다는 점을 보였다. Forecasting crude oil prices is an important issue, especially for Korea which is the importer of crude oil, since fluctuations in crude oil prices may have a negative effect on the economy. This study investigates some factors that may cause fluctuations in crude oil prices with macro variables as well as Google Trends Data. By employing data on oil demand and supply mainly used in forecasting models for WTI crude oil prices and trends on keywords highly searched during a period of a decline in oil prices, it analyzes whether it can improve forecasting power. We find that including Google Trends Data, besides data on oil demand and supply, can improve predictive ability over the sample period January 2004 to December 2020. To compare predictability in various models, we employ Adaptive LASSO, Ridge Regression, Random Forest, and LSTM. The results suggest that the LSTM model outperforms other models when both structured data and Google Trends Data are jointly used.