악성흑색종의 경우 전이를 보여도 대개 피부 병변을 동반하여 진단이 어렵지 않다. 저자 등은 과거 흑색종의 병력도 없고 피부 병변 없이 췌장과 간에 국한된 악성흑색종이 영상소견상 췌장 신경내분비 종양의 간 전이와 매우 유사한 소견을 보인 증례를 경험하였기에 문헌고찰과 함께 보고하는 바이다.

Among metastatic pancreatic tumors, malignant melanomas are rare. Here, we report a very rare case of a malignant melanoma that involved only the pancreas and liver, and was difficult to differentiate from a neuroendocrine tumor of the pancreas with a liver metastasis. A 65-year-old- male with no history of a malignant melanoma exhibited hypervascular hepatic and pancreatic tumors on computed tomography and contrast-enhanced endoscopic ultrasonography. He lacked lesions of the skin, eye, and gastrointestinal tract on physical examination, upper endoscopy, and a whole-body positron emission tomography-computed tomography scan; these sites are common primary sites of malignant melanoma. Finally, endoscopic ultrasound-guided pancreatic core biopsy and percutaneous ultrasonography-guided liver biopsy confirmed malignant melanoma of the pancreas and liver. (Korean J Med 2019;94:124-128)

투석막의 생체적합성 발전으로 투석막 반응이 현저히 줄었지만, 최근에도 드물게 보고되고 있다. 본 증례는 주관적인 증상이 없는 환자에서 투석 후 동정맥루의 지혈장애를 동정맥루 미성숙으로 오인했다가, 지혈장애가 지속되고 투석 전후로 혈소판감소와 회복이 반복되는 양상을 단서로 투석막 반응에 의한 혈소판감소를 진단하고 치료한 사례이다. 투석막 반응이 드물어서 구체적 연구가 부족하지만 본 증례와 같은 다양한 사례들이 축적되어서 위험인자, 예측 인자 그리고 치료와 예방에 대한 발전이 있기를 기대해 본다.

The biocompatibility of dialysis membranes has significantly reduced adverse responses to dialysis, such that nowadays they are rarely reported. We report the case of a patient diagnosed and subsequently treated for thrombocytopenia caused by a dialysis reaction, as an example of a hemostatic disorder mistaken for an immature arteriovenous fistula. The peridialysis pattern of the platelet count helped to confirm the diagnosis. Further studies of the negative effects of dialysis are needed, including risk factors, predictors, treatment, and prevention. (Korean J Med 2019;94:129-132)

저자들은 기존에 류마티스관절염을 가지고 있는 환자에서 발생한 우측 무릎의 단관절염을 류마티스관절염 악화로 판단하여 생물학적 제재로 변경하여 치료하였으나, 치료 반응이 부적절하여 추가적으로 자기공명영상 검사 후 색소성융모결절 윤활막염으로 진단된 환자의 증례를 경험하였기에 문헌고찰과 함께 보고한다.

Pigmented villonodular synovitis is a benign tumor arising from synovial fibroblasts or histiocytes. There are diffuse and localized forms: the former involves the entire synovium and the latter consists of nodules, small tumefactions, or pedunculated masses. The knee is the joint most commonly affected and the clinical diagnosis is difficult, so initial misdiagnosis is common. We report a case of pigmented villonodular synovitis developing in the knee of rheumatoid arthritis (RA) patient, mistaken for an RA flare-up. (Korean J Med 2019;94:133-136)

본 논문에서는 고객사에서 발생하는 기계설비 문제점의 대부분은 기계설비를 제작하는 중소기업의 기계설비 제작공정을 체계적으로 관리하여 사전에 예방할 수 있다는 것에 착안하여, 중소기업에서 납품 이후에 발생하는 기계설비 문제점의 유형을 3가지로 분류하고 각각에 대하여 대응 방법을 제시한다. 프로세스적인 문제는 고객사에서 발생하는 기계설비 문제점의 63%를 차지하며 가장 중점적으로 해결해야 할 과제로 설비 제작업체 현실에 맞는 운영체계를 정립하는 것이 핵심사항으로 진단이 정확하다면 단기간에 문제를 획기적으로 줄일 수 있다고 판단된다. 기술적인 문제는 고객사에서 발생하는 기계설비 문제점의 23%를 차지하며 기계설비 제작업체의 기술적인 역량과 직결되는 사항으로 장기적인 관점으로 접근할 사항이다. 조직관리적인 문제는 고객사에서 발생하는 기계설비 문제점의 14%를 차지하며 구성원 간의 관계 형성과 일하는 분위기 및 도덕성과 동기 부여와 같은 인간 본성에 따라 변화하는 문제로 설명할 수 있다. 또한, 고객사와 기계설비 제작업체 간의 원활하고 효율적인 정보 전달을 위한 인터넷 기반 제작공정 관리 플랫폼 구축을 제안한다.

In this paper, it was found that most of the machinery facilities problems generated by clients could be prevented in advance by systematically managing the mechanical equipment production process of small and medium enterprises (SMEs) that produce machinery facilities. Major point of this process is to establish an operating system that corresponds to reality of facility manufacturers as it represents 63% of machinery facilities problems that occur in customers and is a task that needs to be solved most intensively. Technical issues account for 23% of machinery facilities problems occurring at the client's companies and should be approached from a long-term perspective as they are directly related to the technical capabilities of the manufacturers. Organizational problems account for 14% of machinery facilities problems occurring in customer companies, and can change depending on the relationship of members and the nature of the human being, such as morality and motivation. In addition, we propose the establishment of an Internet-based production process management platform for smooth and efficient transfer of information between customers and machinery facilities manufacturers.

Hypertrophic cardiomyopathy (HCM) has diverse pathophysiological and clinical features, according to the extent and severity of the hypertrophy development. Hypertrophy mostly involves the left ventricle and sometimes causes a left ventricular outflow tract obstruction. Right ventricular involvement is less frequent, and even the severe form of a right ventricular outflow tract (RVOT) obstruction by concurrent right ventricular hypertrophy in a patient with HCM is rare. We report a case of biventricular HCM with a clinically, morphologically, and hemodynamically significant RVOT obstruction, which had been treated successfully with surgical myectomy. (Korean J Med 2019;94:119-123)

본 연구는 커뮤니케이션이 활발한 SNS 속에서 사회적 이슈가 어떤 주제별로 나뉘어져 있고, 어떤 키워드들이 유기적으로 연결되었는지 그 연결 관계를 알아보고자 하였다. '미투'라는 새로운 단어가 생겨남과 동시에 큰 운동으로 번지고 있는 '미투운동'을 사회적 이슈로 간주하였고, 여러 SNS 중 특히 실시간 소통이 가장 활발한 트위터를 중심으로 분석을 실시하였다. 우선 키워드를 '미투'로 하여 관련된 키워드를 각 날짜별로 추출하였고, 주요 키워드를 파악한 후 토픽 모델링을 수행하였다. 이를 통해 사회적 이슈를 둘러싼 키워드들이 시간의 흐름에 따라 어떻게 변화하였는지 파악하고, 각 토픽 내의 키워드를 종합하여 토픽별 사회적 이슈의 다양한 관점을 해석하였다.

In this study, we investigate important keywords and their relationships among the keywords for social issues, and analyze topics to find subjects of the social issues. In particular, we collected twitter data with the keyword 'metoo' which has attracted much attention in these days, and perform keyword analysis and topic modeling. First, we preprocess the twitter data, identified important keywords, and analyzed the relatedness of the keywords. After then, topic modeling is performed to find subjects related to 'metoo'. Our experimental results showed that relatedness of keywords and subjects on social issues in twitter are well identified based on keyword analysis and topic modeling.

본 연구는 검색 기반의 질문 자동 생성 시스템에서 사용자가 이미 답변한 내용을 재질문하지 않도록 사용자의 응답과 유사도가 높은 응답을 질문-데이터베이스에서 찾는 방법을 제안한다. 유사도가 높게 검출된 응답의 질문은 이미 사용자가 아는 내용일 확률이 높기 때문에 질문후보군에서 제거한다. 유사 응답 검출에는 두 응답간의 동일 단어, 바꿔쓰기 표현, 문장 내용을 모두 사용하였다. 바꿔쓰기 표현은 통계기반의 기계번역에서 사용하는 구절 테이블을 사용하여 구축하였다. 문장 내용은 두 문장을 주의-기반 컨볼루션 신경망으로 압축하여 유사도를 계산하였다. 평가를 위해 구축한 100개의 평가 응답에 질문-응답 데이터베이스로부터 가장 유사한 응답을 추출해서 얻은 결과는 MRR값 71%의 성능을 보였다.

In this paper, we propose a method to find the most similar answer to the user's response from the question-answer database in order to avoid generating a redundant question in retrieval-based automatic question generation system. As a question of the most similar answer to user's response may already be known to the user, the question should be removed from a set of question candidates. A similarity detector calculates a similarity between two answers by utilizing the same words, paraphrases, and sentential meanings. Paraphrases can be acquired by building a phrase table used in a statistical machine translation. A sentential meaning's similarity of two answers is calculated by an attention-based convolutional neural network. We evaluate the accuracy of the similarity detector on an evaluation set with 100 answers, and can get the 71% Mean Reciprocal Rank (MRR) score.

디지털 IT 기술의 발달로 인하여 프린터와 스캐너의 성능이 향상되고 가격이 저렴해지면서 일반인들도 쉽게 접할 수 있게 되었다. 그러나 이에 따른 부작용으로 공문서 및 사문서 위조 등의 범죄들이 쉽게 이루어질 수 있다. 따라서 해당 문서가 어떤 프린터를 사용하여 출력 되었는가를 특정할 수 있다면 수사 범위를 줄이고 용의자를 판별하는데 도움이 된다. 본 논문에서는 프린터 장치 판별을 위하여 딥러닝 모델을 제안한다. 먼저 최근 인식 등에서 범용적으로 활용되는 지역 특징 기반의 컨볼루셔널 뉴널 네트워크를 이용한 프린터 장치 판별 모델을 제안하고, 전역 특징 기반의 처리 과정을 네트워크 모델에 도입함으로 인하여 수렴 속도 및 정확도를 향상한 기법을 제안한다. 제안한 모델의 성능은 8개의 프린터 장치를 활용하여 기존 프린터 판별을 위한 특징 기반 기술과 비교를 수행하였다. 그 결과 제안하는 지역 특징 기반의 모델과 전역특징 기반의 모델이 각각 97.23% 및 99.98%의 높은 판별 정확도를 달성하였고, 기존 기술들에 비하여 높은 정확도를 갖는 우수성을 보였다.

With the advance of digital IT technology, the performance of the printing and scanning devices is improved and their price becomes cheaper. As a result, the public can easily access these devices for crimes such as forgery of official and private documents. Therefore, if we can identify which printing device is used to print the documents, it would help to narrow the investigation and identify suspects. In this paper, we propose a deep learning model for printer identification. A convolutional neural network model based on local features which is widely used for identification in recent is presented. Then, another model including a step to calculate global features and hence improving the convergence speed and accuracy is presented. Using 8 printer models, the performance of the presented models was compared with previous feature-based identification methods. Experimental results show that the presented model using local feature and global feature achieved 97.23% and 99.98% accuracy respectively, which is much better than other previous methods in accuracy.