만성 승모판폐쇄부전증 환자에서의 Angiotensin 전환효소 억제제의 장기 투여 효과

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :의학과 내과학전공,2003.Maste

Oral cleansing effect of sodium bicarbonate

학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 치의과학과, 2014. 8. 백대일.20세기 후반에 들어와서 많은 연구에서 베이킹소다배합세치제가 치은염 억제, 치면세균막 제거 및 치석생성 억제에 효과가 있다고 보고하고 있다. 이 연구는 일반적인 불소 및 실리카배합세치제와 비교하여 새로운 베이킹소다배합세치제의 구취, 치은염 억제, 치아활택도 개선 및 치아마모도를 보기 위하여, 임상시험연구에 자발적으로 동의한 18-40세의 성인 82명 중 탈락자 9명을 제외한 총 73명(남 32명, 여 41명)을 대상으로 하였다. 연구 대상자들은 천일염을 배합하며 베이킹소다 함량 0%인 대조군과 35%베이킹소다배합군 및 65%베이킹소다배합군의 세 집단으로 나누었다. 세 집단 간의 성, 연령, 치주낭, 치면세균막지수 및 치은출혈지수의 차이가 없도록 할당하였으며, 각 집단은 평행설계(Parallel design)에 따라 실험대상자와 조사자는 대상자가 어느 군에 속하는지 알지 못하는 이중맹검으로 진행하였다. 실험 시작 14일 전 Baseline 검사를 위해 모든 환자에게 전문가치면세균막 제거 및 치석제거술을 실시하였고 2주 동안 대조군 세치제를 기준세치제로 사용하도록 하였다. 실험 시작 일에 구강검사와 함께 할당된 집단에 맞는 실험세치제와 대조세치제를 다시 배부하였고, 45일 후와 90일에 각각 내원하도록 하여 구취, 치아활택도, 치면세균막 성숙도 및 치은출혈지수를 평가하였다. 또한 표면조도 측정을 치아우식병소가 없는 우치 중 전치부위를 택하여, 전치 순면의 중앙부를 내경 10 mm의 원형시편이 되도록 절삭하였으며, 절편표면을 내경 20 mm 아크릴 몰드에 레진을 이용하여 매몰한 후, 상아질이 노출될 때까지 절편표면을 냉각수 공급하에 silicon carbide paper를 이용하여 80-2000 grid까지 단계적으로 연마하였다. 50개의 시편을 준비하여 동일한 경도와 조도를 지닌 시편 47개를 세 집단의 실험세치제군과 증류수군에 각각배정하여 잇솔질 전후의 표면조도차이를 측정하였다. 실험결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 베이킹소다배합세치제는 45일부터 유의하게 구취억제효과가 있었다. 90일 사용 시에는 유의한 차이가 없었으며, 유의한 군간 차이는 나타나지 않았다. 2. 65%베이킹소다배합세치제는 90일 이후부터 실험시작일과 비교하여 유의한 활택도 개선 효과를 보였다. 3. 65%베이킹소다배합세치제는 대조군에 비해 치은염에 대한 유의한 억제 효과가 있었으나, 35% 베이킹소다 배합 세치제와 비교하여 유의한 치은염 억제 효과는 없었다. 4. 모든 군에서 유의한 치면세균막 성숙도 억제효과를 보였으나, 유의한 군간 차이는 없었다. 5. 베이킹소다배합세치제는 대조군 및 증류수와 비교 시 치아 마모가 거의 없었다.국문초록 1 I. 서론 5 II. 연구배경 7 1. 구강환경관리용품의 역사 7 2. 세치제의 성분과 효능 8 1) 세마제 8 2) 세정제 8 3) 결합제 9 4) 보습제 9 5) 향미제 9 6) 예방제 9 3. 세치제의 기본작용과 부가작용 10 1) 기본작용 10 2) 부가작용 11 III. 연구대상 및 방법 12 1. 실험대상자 12 2. 연구대상 세치제 13 3. 연구방법 14 1) 연구일정 및 수행내용 14 2) 구강 내 구취측정법 15 3) 치아활택도 측정 15 4) 치은출혈지수 평가 16 5) 치면세균막 성숙도 평가 16 6) 치아표면조도 측정 17 7) 통계적 분석 17 IV. 연구결과 19 1. 경과 시간별 구취 감소효과 19 1) H2S(hydrogen sulfide) 감소효과 19 2) CH3SH(methyl mercaptan) 감소효과 19 2. 경과시간별 치아활택도 변화량 20 3. 경과시간별 치은출혈지수 변화량 21 4. 경과시간별 치면세균막 성숙도 변화량 23 5. 기계적 실험 후 치아표면조도 변화량 23 V. 고안 25 VI. 결론 32 참고문헌 33 Abstract 36Docto

고등학교 생물 I · II 교과서의 이독성(易讀性) 측정 도구로서의 Cloze 검사의 타당성 연구

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :과학교육과 생물전공,1999.학위논문(석사)-

(The) Strategies to promote Dental Tourism Industry under the Healthcare Market Liberalization

학위논문(석사) --서울대학교 치의학대학원 :치의학과,2010.2.Maste

Integrin-linked kinase에 의한 혈관내피세포와 내피전구줄기세포의 생존 및 혈관신생의 조절기전에 관한 연구

Thesis(doctoral)--서울대학교 대학원 :의학과 내과학전공,2005.Docto

지도 오토인코더를 이용한 유사도 공간 학습과 개인화 모델링

MasterRecently, data with heterogeneous characteristics have increased in various fields. It makes a predictive model challenging to predict a target variable. Complex global models with an increased number of parameters have been developed for high predictive performance, but the complexity of the model makes it difficult to interpret model results. In order to overcome this, personalized modelling is being studied. Personalized modelling trains predictive models using only information from observations similar to a new point. In other words, it is a "specific to point" or a "personalized to the point" model. Thus, personalized modelling aims to be a model that can interpret model results with high predictive performance. However, existing methodologies have two limitations. First, it is a possibility that the similarity may be distorted because the similarity is calculated regardless of the importance of the predictors affecting the target variable. Second, the density of neighbors may vary depending on the location of the new point, but the existing methodologies do not reflect the density concept. This thesis proposes a new personalized modelling method. The proposed methodology converts an input space into a latent space and calculates the similarity between observations using the latent variables. This method has two significances compared to the existing methods. First, the importance of the predictors on the target variable is reflected by calculating the similarity through the latent vector. Second, the number of sampled neighbors is different according to the density of each new point by setting a threshold for similarity. This study conducted an experiment using data from various fields. In order to verify the performance of this methodology, the global logistic regression model, K-Nearest Neighborhood, and the personalized model were compared. As a result of the experiment, it was found that the proposed methodology has interpretability for the model results; also proposed model outperformed other predictive models.최근 여러 분야에서 이질적 특성을 지닌 데이터가 증가하면서 결과 변수 예측이 어려워지고 있다. 높은 예측 성능을 위해서 파라미터 수를 늘린 복잡한 전역 모형들이 개발되고 있지만, 모형의 복잡성으로 인해 예측 결과에 대한 해석을 어렵게 만들고 있다. 이를 극복하기 위해 개인화 학습이 연구되고 있다. 개인화 학습은 새로운 관측치와 유사한 관측치들의 정보만을 이용 하여 예측 모형을 학습한다. 즉, “관측치에 특정된” 또는 “관측치에 개인화된” 모형이라고 할 수 있다. 이를통해 개인화 학습은 예측 결과에 대한 해석 능력을 가지면서도 높은 성능을 내는 모형을 목표로 한다. 하지만 기존 방법론들은 두가지 한계점을 가지고 있다. 첫번째는 결과 변수에 미치는 예측 변수들의 중요도와 상관없이 유사도가 계산되는 경우가 많아 유사도가 왜곡될 가능성이 있다. 두번째는 관측치의 위치에 따라 주변 이웃의 밀도가 다를 수 있는데, 기존 방법론은 이를 반영하기 어렵다는 점이다. 본 연구는 새로운 개인화 학습 방법을 제시한다. 제안 모형은 입력 공간을 잠재공간으로 변환하고, 잠재 변수들을 이용하여 관측치간의 유사도를 계산하는 학습 방법이다. 본 방법은 기존 방법론에 비해 2가지 의의점을 가지고 있다. 첫번째로 잠재 변수를 통해 유사도를 계산함으로써 예측변수가 결과변수에 미치는 중요도를 반영하였다. 두번째로 유사도에 대한 임계점을 설정함으로써 각 관측치의 주변 밀도에 따라 이웃의 개수를 다르게 하였다. 본 연구는 여러 분야의 데이터를 활용하여 실험을 진행하였다. 본방법론의 성능을 검증하기 위해 전역 로지스틱 회귀 모형과 K-Nearest Neighborhood, 그리고 이전 개인화 모형과 비교하였다. 실험 결과 제안 방법론은 결과에 대한 설명력을 가지면서도, 성능이 다른 예측 모형들에 비해 우수한 것으로 나타났다