로쿠로늄(Rocuronium)은 임상에서 가장 널리 사용되는 비탈분극성 근이완제(non-depolarizing neuromuscular blocking agent, NMBA)입니다. 기관내삽관 유도부터 수술 중 근이완 유지까지 폭넓게 활용되지만, 실제 환자별 pharmacokinetics 차이로 인해 혈장/효과처 농도는 표준 용량을 사용하더라도 상당한 개인차가 존재합니다.

TOF(Train-of-Four) 모니터링을 통해 신경근 차단 정도를 확인하는 것이 표준 진료이지만, PK/PD 관점에서 농도-반응 관계를 시각적으로 이해하고 투여 계획을 수립하는 것은 임상적으로 유용합니다.

아산펌프 등의 TCI 시뮬레이터는 propofol/remifentanil에는 편리하지만, 로쿠로늄의 PK/PD 시뮬레이터는 접근이 제한적입니다. 이에 아래와 같은 웹 기반 로쿠로늄 PK 시뮬레이터를 제작하였으며, 저년차 전공의 교육 및 임상 용량 설계의 참고용으로 활용할 수 있습니다.

⚠️ Disclaimer

This simulator is intended for educational and reference purposes only and does not constitute medical advice, clinical guidance, or a substitute for professional judgment.

• Simulation results are based on published population PK/PD models (Kleijn 2011; Wierda 1995; Cortinez 2007) and represent typical population predictions, not individual patient outcomes.
• Parameter estimates carry inherent uncertainty; results may not accurately reflect the pharmacokinetics of any specific patient, including those with renal impairment, hepatic dysfunction, neuromuscular disease, or extremes of body composition.
• All clinical decisions regarding neuromuscular blockade — including dosing, reversal, and extubation — must be guided by quantitative TOF monitoring and the treating clinician's judgment.
• The author assumes no liability for any clinical outcomes arising from use of this tool.

본 시뮬레이터는 교육 및 참고 목적으로만 제공되며, 의료 행위의 근거로 사용할 수 없습니다. 실제 임상 판단은 반드시 정량적 TOF 모니터링 및 담당 의사의 판단을 우선으로 하십시오.

사용 모델

두 가지 독립적인 PK 모델을 병렬로 구현하여 결과를 비교할 수 있습니다.

Kleijn et al. 2011 (2-compartment)

체중 및 연령을 공변량으로 포함한 2구획 모델입니다.

• V1 = 4.73 × (wt/70) L
• CL = 0.269 × (wt/70)^0.75 × [1 − 0.00678 × (age − 43)] L/min
• Q2 = 0.279 × (wt/70)^0.75 L/min
• V2 = 6.76 × (wt/70) × exp[0.00613 × (age − 43)] L
• ke0 = 0.134 × (wt/70)^−0.25 min⁻¹
• EC50 ≈ 0.858 μg/mL, γ = 7.52

Wierda et al. 1995 (3-compartment)

더 복잡한 분포상을 반영하는 3구획 모델로, ke0는 Cortinez 2007을 적용하였습니다.

• V1 = 0.076 × wt L (≈ 5.32 L / 70 kg 기준)
• CL = 0.0037 × wt^0.75 기반 L/min (allometric 스케일링)
• V2, V3 모두 allometric 체중 스케일링 적용
• ke0 = 0.19 min⁻¹ (Cortinez 2007)
• EC50 = 0.92 μg/mL, γ = 5.0

PD 모델 (공통)

두 모델 모두 Hill/sigmoid Emax 방정식을 이용해 효과처 농도(Ce) → TOF Ratio(%)를 예측합니다.

$$\text{TOF(%)} = \frac{100 \times EC_{50}^{\gamma}}{EC_{50}^{\gamma} + Ce^{\gamma}}$$

사용법

① Patient Covariates 입력

• 성별(Male/Female), 나이(18–80 yr), 체중(40–150 kg), 신장(140–210 cm) 슬라이더로 입력
• 체중 변경 시 bolus 용량은 0.6 mg/kg 기준으로 자동 계산됨

② Solution Concentration 선택

• 기본값 10 mg/mL (표준 로쿠로늄 농도)

③ Dosing Mode 선택

• Bolus (IV Push): 단회 bolus dose(mg) + push rate(cc/hr) 설정
• Continuous (Infusion): 지속 주입 rate(cc/hr) 설정, mg/kg/hr 자동 표시
• Bolus + Infusion: 유도 bolus 후 maintenance infusion 병행 — 실제 임상과 동일한 방식

④ Target Ce Band 설정

• 목표 효과처 농도 범위를 μg/mL 단위로 입력 (Lower / Upper)
• 그래프 상 녹색 밴드로 시각화

⑤ Time Range 선택

• 15분 / 30분 / 1시간 / 3시간 / 6시간 / 12시간 범위 선택 가능

주요 출력값

임상적 의의

• 삽관 조건 예측: 5분 시점 Ce가 TOF 25% threshold를 초과하면 심층 차단 상태로 기관내삽관 조건이 양호하다고 판단 가능
• 유지 용량 설계: Target Ce Band(예: 0.3–1.0 μg/mL)를 설정하고 continuous infusion rate를 조절하여 적정 근이완 유지 구간 시각화
• 회복 시점 예측: TOF 90% threshold Ce 미만으로 하강하는 시점을 확인하여 sugammadex 투여 타이밍 참고
• 모델 간 비교: Kleijn(2구획)과 Wierda(3구획) 모델의 Ce 궤적 및 NMB 예측 차이를 Ce–TOF 곡선에서 직관적으로 비교 가능

주의사항

모델 파라미터는 참고문헌(Kleijn 2011, Wierda 1995, Cortinez 2007)을 기반으로 구현하였으나 계산 오류가 있을 수 있습니다. 시뮬레이션 결과는 어디까지나 교육 및 참고 목적이며, 실제 임상 판단은 반드시 정량적 TOF 모니터링 및 임상 소견을 우선으로 하여야 합니다.

References

1. Kleijn HJ et al. Population pharmacokinetic-pharmacodynamic analysis for rocuronium in patients undergoing coronary artery bypass graft surgery. Br J Clin Pharmacol. 2011.
2. Wierda JM et al. Pharmacokinetics and pharmacodynamics of rocuronium (Org 9426) in patients with hepatic failure. Br J Anaesth. 1995.
3. Cortinez LI et al. Influence of obesity on the pharmacokinetics of rocuronium. Eur J Anaesthesiol. 2007.

Documented at 2026.3.24

Ver 1.0 release

Ver 1.1 - 2026.3.26 release

Propofol - Schnider, Modified Marsh model

Remifentanil - Minto model

Remimazolam - Eleveld, Zhou model

Patient covariates는 직접 입력이 되지 않아 슬라이드 작동으로 해야 합니다.

TIVA PK Simulator — Patch Notes

🆕 신규 기능

Propofol BIS Correlation 차트 추가
Propofol 탭에 Eleveld 2018 모델 기반의 BIS–Ce 상관 차트가 새롭게 추가되었습니다. 기존에는 Remimazolam 탭에만 제공되던 기능으로, Schnider 및 Marsh 모델 각각의 Ce@5min 시점 BIS 예측값이 표시됩니다. Combined View 메인 차트에도 BIS(Schnider)와 BIS(Marsh) 라인이 함께 추가되었습니다.

시간 범위 선택 확장
전 탭에 걸쳐 시간 범위 옵션이 기존 4종(30분·1시간·3시간·6시간)에서 6종으로 확장되었습니다. 맨 앞에 15분, 끝에 12시간 버튼이 추가되었으며, 기존 24시간 버튼은 제거되었습니다.

시뮬레이션 계산 포인트(N) 동적 조정
계산 포인트 수가 고정값 600에서 선택한 시간 범위에 비례하는 동적 방식으로 변경되어, 단시간부터 장시간 시뮬레이션까지 일관된 해상도를 유지합니다.

X축 눈금 단위 자동 전환
60분 배수 구간은 1h, 2h 형식으로, 그 외 구간은 10m, 20m 형식으로 단위가 자동 전환됩니다.

🎨 UI 변경

• Propofol 탭 농도 선택 섹션 제목: Solution Concentration → Propofol Concentration
• Remimazolam BIS Correlation 기준 시점: Ce@5min → Ce@30min
  • 5분 시점은 effect-site 평형 전으로 임상적 의미가 제한적이며, 30분 시점이 steady-state Ce에 더 근접합니다.
• 기본 Dosing Mode 변경

💊 Remimazolam 파라미터 변경

기본 농도 변경: 2 mg/mL → 1 mg/mL, 이에 맞추어 기본 Rate 전면 재조정

슬라이더 범위 확대

체중–Rate 자동 연동 추가
Patient Covariates의 Weight를 변경하면 rate, rateBI, rate2는 체중 × 1, rate1은 체중 × 3으로 자동 설정됩니다. Rate 슬라이더나 입력 필드를 직접 조작한 경우에는 체중이 변경되지 않습니다.

🐛 버그 수정

소량 볼루스 PK 추정 오류 수정
볼루스 용량을 하한값 미만으로 입력해도 PK 추정값이 동일하게 표시되는 버그를 수정하였습니다. 슬라이더·입력 필드의 min 값이 고정되어 있어 그보다 낮은 값이 내부적으로 강제 클램핑되던 것이 원인이었습니다.

이 프로그램은 마취과에서 흔히 사용되는 약물들을 일반적인 임상 용법으로 투여했을 때, PK/PD 모델에 기반한 예측 혈중 농도 변화를 시각화한 시뮬레이터입니다.

다만 몇 가지 중요한 점을 미리 말씀드립니다.

첫째, 이 시뮬레이션은 실제 임상 상황과 반드시 일치하지 않습니다. PK/PD 모델은 집단 평균값을 기반으로 하며, 개별 환자의 체중, 연령, 간·신장 기능, 병태생리학적 상태에 따라 실제 농도는 상당히 달라질 수 있습니다. 본 프로그램은 교육적·참고 목적으로만 활용하시기 바라며, 실제 임상 결정의 근거로 사용해서는 안 됩니다.

둘째, 모델 파라미터 및 계산값의 정확성을 보장하지 않습니다. 문헌마다 사용하는 PK 파라미터가 상이하며, 본 프로그램에 적용된 값이 최신 가이드라인이나 특정 환자군에 최적화된 값이 아닐 수 있습니다.

셋째, 이 프로그램의 기획 및 코드 작성에는 AI 어시스턴트인 Perplexity의 도움을 받았습니다.

This tool is a browser-based PK/PD concentration simulator for commonly used anesthetic agents under standard clinical dosing regimens.

Disclaimer: Simulated concentrations are based on population-derived pharmacokinetic parameters and may not reflect individual patient variability due to age, weight, organ function, or pathophysiology. This tool is intended for educational and reference purposes only and should not be used to guide clinical decisions.

Parameter accuracy is not guaranteed, as PK values may differ across published literature and patient populations.

This project was developed with the assistance of Perplexity AI.

⚠️ 본 시뮬레이터는 교육 목적의 참고 자료이며, 실제 임상 적용과 차이가 있을 수 있습니다. 임상 결정에 직접 활용하지 마십시오. 제작에는 Perplexity AI의 도움을 받았습니다.

Pharmacokinetic Model Accuracy — Technical Disclaimer

© 2026 Dr. Juseok Oh, Dept. of Anesthesiology & Pain Medicine,
Inje University Busan Paik Hospital. All rights reserved.

1. PK/PD Models Implemented

1-a. Propofol — Schnider Model

Schnider TW et al. Anesthesiology 1998

모든 공변량 파라미터(V₁, V₂, V₃, Cl₁–Cl₃, ke₀ = 0.456 min⁻¹)는 원저 수식을 그대로 구현합니다.
LBM은 James formula(1976)로 계산합니다.
BIS 예측에는 Eleveld 2018 PD 모델(E₀ = 93.4, Ce₅₀ age-adjusted, γ = 1.43)을 사용합니다.

⚠️ Eleveld 2018 PD 모델은 Schnider PK 기반으로 도출되었습니다.
동일 파라미터를 Marsh Ce에 적용할 경우 BIS 예측 정확도가 낮아질 수 있습니다.

1-b. Propofol — Marsh Model

Marsh B et al. Br J Anaesth 1991

구조 파라미터(V₁ = 0.228 × wt, k₁₀–k₃₁)는 원저와 일치합니다.

⚠️ ke₀ = 1.21은 상용 Diprifusor/Fresenius TCI 시스템의 구현값으로 의도적으로 선택된 값입니다.
투여 초기 5–10분의 Ce는 원저 기반 계산값보다 현저히 높게 표시됩니다.

1-c. Remifentanil — Minto Model

Minto CF et al. Anesthesiology 1997

모든 연령·LBM 의존 파라미터(V₁, V₂, V₃, Cl₁–Cl₃, ke₀)가 원저 수식을 그대로 구현합니다.
ke₀ = 0.595 − 0.007 × (age − 40) min⁻¹ 으로 환자별 산출됩니다.

1-d. Remimazolam — Eleveld 2025 Model

체중 allometric scaling 및 연령·성별 공변량을 포함한 3구획 모델입니다.

• Concomitant Opioids ON: Cl에 exp(−0.139) ≈ −13% 보정 적용 (오피오이드 병용 시 clearance 감소 반영)
• BIS PD 모델: E₀ = 93.7, E_max = 56.7, Ce₅₀ = 982 × exp(0.0164 × (age−35)) ng/mL, Hill n = 1 (linear Emax)

1-e. Remimazolam — Zhou 2020 Model

Zhou J et al. Drug Des Devel Ther 2020

체중 기반 3구획 모델. 연령 효과 없음 — 고령 환자에서 Eleveld 2025보다 예측 정확도가 제한될 수 있습니다.

⚠️ BIS 예측 시 Zhou Ce에 Eleveld 2025 PD 파라미터를 동일하게 적용합니다.
두 모델의 Ce 스케일 차이로 인해 BIS 예측 편차가 발생할 수 있습니다.

2. Numerical Integration

혈장 농도(Cₚ) 는 고유치 분해(eigenvalue decomposition) 기반 해석적 3지수 풀이로 계산되어 수치 오차가 없습니다.

효과처 농도(Cₑ) 는 1차 Euler 전진 적분 (Δt = 0.1 min, N = 600–1440 pts)으로 계산됩니다:

$$C_e^{n+1} = C_e^n + k_{e0},(C_p^n - C_e^n),\Delta t$$

해석적 대류 풀이(analytical convolution)와의 비교 검증 결과:

오차는 누적되지 않습니다.
1차 ODE의 특성상 발생한 오차는 ke₀ 속도로 지수 감쇠합니다.
레미마졸람(ke₀ ≈ 0.13–0.15 min⁻¹)은 낮은 ke₀로 인해 초기 상대 오차 크기가 프로포폴보다 작습니다.

3. General Disclaimer

본 시뮬레이터는 교육 및 임상 참고 목적으로만 제공됩니다.

• 모델 예측값은 모집단 평균 약동학을 반영하며 개인 간 변이(IIV), 약물 상호작용, 단백 결합 변화, 비정상적 생리 상태를 반영하지 않습니다.
• 추정 농도는 직접적인 임상 모니터링(BIS, 혈역학, 임상 징후)을 대체하지 않습니다.
• 개발자는 본 도구를 기반으로 한 임상 결정에 대해 어떠한 법적·윤리적 책임도 지지 않습니다.

1. Glucose is generally metabolized into pyruvate. and it then enters the Citric acid cycle(Krebs cycle or TCA cycle) via a dehydrogenase enzyme.
2. In anaerobic condition. pyruvate is metabolized into lactate dehydrogenase(LDH) which convert pyruvate into lactate, vice versa
   1. $$ \text{Pyruvate} + \text{NADH} + \text{H}^+ \rightarrow \text{Lactate} + \text{NAD}^+ $$
   2. $$ \text{Lactate} + \text{NAD}^+ \rightarrow \text{Pyruvate} + \text{NADH} + \text{H}^+ $$
   3. Both processes need the NAD+ which is made by Vitamin B3(Niacin)
3. To metabolize both Lactate and pyruvate into acetyl-CoA (which is called pyruvatd dehydrogenase complex, PDC) needs Vitamin B1(thiamin), B3(Niacin), B5(Pantothenic acid), and Lipoic acid.
   1. If not sufficient pyruvate and Lactate may build up and become elevated.
   2. $$ \text{Pyruvate} + \text{CoA} + \text{NAD}^+ \rightarrow \text{Acetyl-CoA} + \text{CO}_2 + \text{NADH} $$
   3. The coenzymes mentioned above all work together tightly coordinated manner.
      1. Thiamin converted into thiamine pyrophosphate(TPP) - decarboxylation of pyruvate
      2. Niacin is a precursor for NAD+
      3. Pantothenic acid is a component of Coenzyme A(CoA)
      4. Lipoic acid acts as a cofactor for the dihydrolipoyl transacetylase component of the PDC. it facilitates the transfer of the acetyl group to CoA and also helps in the regeneration of enzyme complex.
   4. Also the CoQ10 is not involve the LDH and PDC process but is recommended for high Urine lactate.
      1. which is to support mitochondrial function, enhance energy metabolism, provide antioxidant protection, and may help reduce symptoms associated with metabolic dysfunction.

Lipoprotein -> Fatty acid -> beta-oxidation in the mitochondria, which is carnitine carnitine-dependent step.
- If not, <u>Adipate and Suberate</u> are produced outside the mitochondria by peroxisomes.
- <u>Ethylmalonate</u> is a byproduct of the breakdown of butyrate. which can be accumulated by carnitine deficiency.
- Carnitine is biosynthesized from the amino acid lysine.
- The Vitamin B2(Riboflavin) is essential because it is the precursor to the coenzymes FMN and FAD which are crucial for the beta-oxidation of FA, the electron transport chain, and overall energy production.

- Fatty acid -> Fatty Acyl-CoA / Acetocetate <-> Acetyl CoA -> Citric cycle -> ATP

- So if these 3 organic acids are detected high in urine, L-lysine (if Low, 500mg tid), L-carnitine (500-1000mg TID), Vitamin B2(Riboflavin)(100mg TID) is recommended

Introduction

일반적으로 anesthesiology practice를 하며 general anesthesia에 사용하는 propofol + remifentanyl (+ volatile gas) 조합에서 루틴하게 약물을 사용하지만 실제 약동학 모델을 살펴보면 환자의 plasma & effect site concentration은 천차만별인것을 알 수 있습니다.
아산펌프의 trial simulation기능을 활용하면 되지만. 다양한 변수에 대해 즉각적인 결과를 얻기 위해 다음과 같은 엑셀 파일을 만들었습니다.
처음 약물 사용하는 저년차 전공의의 교육용으로 유용할 것으로 보입니다.

모델 사용

Propofol - 슈니더 모델
Remifentanyl - 민토 모델

을 사용하여 환자의 데이터를 입력하면 일반적인 practice에서 예측가능한 약동학적 농도 변화를 알 수 있게 만들었습니다.

data input에는 patient parameter를 입력하고

약물 사용에 대해선

1. propofol Bolus + remifentanyl continuous infusion (Varing rate; initial to maintainance rate)
2. propofol + remifentanyl both Bolus and continuous infusion (not TCI mode, manual rate control)

의 조건으로 만들었습니다.

모델의 parameter는 계산식을 바탕으로 엑셀로 만들었지만 오류가 있을 수 있는 점 참고 바라겠습니다.

created by: ANEOH
date: 2024-01-29 20:22
tags:

• "#API"
• "#ChatGPT/API"
• "Obsidian"
• "Blog/post"

Needs

1. ChatGPT를 이용함에 있어 사용량이 많지 않지만 ChatGPT 4.0이 필요함.(GPT 4.0; advanced data analysis 등)
2. ChatGPT plus Billing price ($20; 약 27,000원) 부담스러움
3. Obsidian과 ChatGPT의 integration이 필요함.

Introduction

1. ChatGPT plus(이후 Plus)는 GPT 4.0 & image and audio processing 및 다양한 cusomized model을 사용할 수 있는 장점이 있습니다.

   1. 

2. 하지만 사용자에 따라 사용량이 많지 않은 경우 아래의 $20/mo의 pricing은 부담스러울 수 있습니다.
3. 또한 ObsidianPlugin을 통해 ChatGPT를 사용하는 경우 API를 요청하고 Plus와 API는 다른 Billing process를 가지고 있습니다. (이중지출가능성)
4. Custom Frame plugin을 이용해 web based 사용을 할 순 있지만 조금 아쉬운 부분이 있습니다. (https://statisticsplaybook.com/chatgpt-in-obsidian/ ;참고바랍니다)
5. Plus만이 GPT-4의 유일한 사용방법이 아니고 사용량에 따른 유연한 선택지가 있음을 알려드리기 위한 글입니다.
6. 하지만 단점으로 API -> Obsidian plugin을 사용하는 경우 Text-based 이용만 가능.

Biling

1. ChatGPT API pricing
   1. https://openai.com/pricing 참조하시고 주요 내용을 보자면

   2. 

   3. 

   4. 로 모델과 사용량에 따른 청구를 확인할 수 있습니다.
2. 토큰(Token)?
   1. 여기서 토큰이란 자연어 처리에 필요한 단어의 조각을 의미합니다.
   2. 1 token = about 4 English characters or 0.75 word이고
   3. 한글 텍스트의 경우 1문자당 2~3개의 토큰에 해당합니다.
   4. 대략 3배 정도 더 많은 토큰사용을 함을 알 수 있습니다.
   5. https://platform.openai.com/tokenizer Token 수 계산 web.
3. 토큰 비용 절감 전략
   1. 명확한 언어 사용
   2. 한글 보다 영어 사용
   3. 적합한 모델 사용(4.0버전이 필요한 경우에만 사용)
   4. 답변의 maximum token 제한
   5. ChatGPT API페이지의 Biliing 모니터링 or Limitation
4. 제 전략은 위의 Custom frame plugin을 통해 무료 3.5버전 or Gemini PRO(google BARD)을 주로 사용하고 필요한 경우 API를 통해 "GPT-4.0 Turbo" 모델을 사용하는 것입니다. -> Custom frame사용의 경우 링크한 블로그를 참조 부탁드립니다.

Settings

API setting

1. https://platform.openai.com/docs/overview 에서 가입을 진행해 줍니다.
2. Setting/Billing에서 카드정보 등록 후 Balance 충전. 및 Limitation 설정

   1. 

   2. 한달 Budget $20 and $10 초과 시 메일 발송
   3. 참고) ROK로 국가설정 후 결제시 부가세 10% charge 됩니다. Alaska등 일부 미주의 경우 Sales tax가 없으므로 참고바랍니다.
3. 메뉴/API key에서 API키 생성하여 저장합니다.
   1. 한번 보여진 API키는 다시 조회되지 않는점 참고바랍니다.Obsidian setting
4. Obsidian/Community_plugin/Copilot 검색 -> 설치 -> 세팅

5. 

6. Temperature는 창의적인 대답에 대한 기대값입니다. 기본값은 0.1로 올라갈수록 창의적이지만 정확도가 떨어지게됩니다.
7. Token Limit으로 대답의 토큰 수를 제한할 수 있습니다.

   

8. Default model은 GPT-4 TURBO로 세팅하였습니다. (간단한 작업은 web-based 3.5버전 사용) or 필요시 Gemini PRO API / Azure GPT등 필요한 Model을 사용하시면 됩니다.

9. 

   1. 이 창에서는 Stop generating, New chat, Note에 저장, Chat or QA, 현재 노트를 프롬프트에 불러오기 등으로 활용할 수 있습니다.

Results

1. Usage Page

2. 

3. 

4. 사용량과 청구 페이지입니다. 이런 식으로 사용량에 비례한 청구시스템이고 잔고를 그때그때 채워 사용하는 방식입니다.
5. 다양한 기능활용을 위한 Assistant API나 Fine-tuning에 대한 내용은 후에 기회가 된다면 설명드리겠습니다.

to measure the internal consistency and reliability of a questionnaire or survey

* 측정한 설문이 개인별 일관성 있게 측정되었는지 검사

H0

1. 각 항목은 동일한 주제를 측정하는 것이다.

2. 각 항목의 중요도는 모두 동일하다.

Packages

- install.packages("psy") 
-> library(psy)
-> cronbach(data)

or 

- install.packages("psych")
-> library(psych)
-> a <- alpha(data)
-> a$total
*이 때의 raw_alpha가 Cronbach's alpha를 의미 함.

or 

- install.packages("ltm")
library(ltm)
cronbach.alpha(data, Cl=True)
##Cl=True means to show 95% confidence interval

Monitor: LG 34GN850 - WQHD+ 3440x1440 해상도, DP 165hz지원, HDMI 2.0 85hz지원
PC1 : Macbook pro 14 M1pro
PC2: Windows PC

맥북 단독으로 쓰던 시스템을 윈도우 PC를 하나 더 추가하였는데 화면과 모니터 그리고 DAC연결을 각각하는것이 번거로워 찾아보던 중 DP 1.4를 지원하는 KVM 스위치를 찾았습니다.

알리익스프레스에서 현재 저렴한 가격에 판매중이어서 구매하였고, 사용 결과 만족스럽습니다.

후면 모두 DP 1.4 고해상도 고주사율 지원을 하며 HDCP, EDID 또한 정상적으로 읽힙니다.

USB송수신은 USB2.0으로 대역폭 문제가 있지만 키보드 마우스 입출력과 DAC만을 이용하는데는 충분해 보입니다.

https://ko.aliexpress.com/item/1005005071734927.html?spm=a2g0o.productlist.main.1.1858545bLs1fM6&algo_pvid=26b26700-19fb-4e0e-a46e-01051c48f55e&algo_exp_id=26b26700-19fb-4e0e-a46e-01051c48f55e-0&pdp_npi=3%40dis%21KRW%2173501%2137486.0%21%21%21396.84%21%21%402100b1a616891566467446008d0776%2112000031525781767%21sea%21KR%212084107085&curPageLogUid=z1dctPajfdX0 

후면단자부터

1. usb 5v dc 전원, 2. video output, 3. PC1 USB input, 4. PC1 Video output, 5. PC2 USB input, 6. PC2 Video output

전면

switch, USB input 1~4 (Mouse, keyboard, DAC 연결)