본 연구에서 NDV의 L유전자와 F유전자를 표적 부위로 각각 제작한 primer 세트를 사용함으로써 하나의 PCR 튜브에서 NDV 검출(386 bp의 증폭 크기)과 함께 병원성 NDV(229 bp의 증폭 크기)를 동시에 감별 증폭할 수 있는 dRT-PCR 검사법을 개발하였다. 개발된 dRT-PCR검사법은 NDV를 특이적으로 검출하고, 병원성을 감별하였다. 특히 국내 병성감정 실시기관에서 적용 중인 기존의 RT-PCR 상용키트에서는 검출하지 못하는 class I NDV과 PPMV(class II 유전형 VI형)을 NDV를 검출함과 동시에 병원성 NDV도 감별가능하였다. 개발된 dRT-PCR 검사법의 검출 민감도는 약 $10^{3.0}EID_{50}/0.1mL$로 평가되었다. 또한 ND발생국의 야외 시료에 적용했을 때, NDV 공통항원 검출율은 94.4%였으며, 병원성 NDV 검출율은 100%이었다. 그러므로 본 연구에서 개발한 dRT-PCR 검사법은 의심축 사례에서 ND를 신속 정확하게 진단하는 데 유용할 진단 방법을 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 듀얼 확장 칼만 필터를 기반으로 2링크 매니퓰레이터의 정밀한 제어를 위한 미지 변수 추정법을 제안한다. 2링크 매니퓰레이터 시스템은 기구학 및 동역학 방정식에 비선형성을 가지며 내부 파라미터의 변화에 민감한 특성을 보인다. 이러한 시스템의 경우 내부 미지 파라미터의 추정이 매우 중요하다. 특히 거친 환경에서 작업을 수행함에 있어서 중량과 관성행렬의 변화는 시스템을 불안정하게 만드는 요소이다. 따라서 본 논문에서 제안한 방법을 기반으로 시스템의 상태 및 미지 변수를 동시에 추정하여 앞서 소개한 문제점들을 해결하고자 한다. 제안한 방법은 Mathwork에서 제공하는 Matlab 기반으로 시뮬레이션을 수행했고, 그 결과는 RLS 알고리즘과 비교하여 성능을 분석하였다. 제안된 방법은 상태 및 미지 변수 추정에 RLS 방법보다 뛰어난 추정 성능을 보임을 확인 하였다.
The general world model for homogeneous and isotropic universe has been proposed. For this purpose, we introduce a global and fiducial system of reference (world reference frame) constructed on a (4+1)-dimensional space-time, and assume that the universe is spatially a 3-dimensional hypersurface embedded in the 4-dimensional space. The simultaneity for the entire universe has been specified by the global time coordinate. We define the line element as the separation between two neighboring events on the expanding universe that are distinct in space and time, as viewed in the world reference frame. The information that determines the kinematics of the geometry of the universe such as size and expansion rate has been included in the new metric. The Einstein's field equations with the new metric imply that closed, flat, and open universes are filled with positive, zero, and negative energy, respectively. The curvature of the universe is determined by the sign of mean energy density. We have demonstrated that the flat universe is empty and stationary, equivalent to the Minkowski space-time, and that the universe with positive energy density is always spatially closed and finite. In the closed universe, the proper time of a comoving observer does not elapse uniformly as judged in the world reference frame, in which both cosmic expansion and time-varying light speeds cannot exceed the limiting speed of the special relativity. We have also reconstructed cosmic evolution histories of the closed world models that are consistent with recent astronomical observations, and derived useful formulas such as energy-momentum relation of particles, redshift, total energy in the universe, cosmic distance and time scales, and so forth. The notable feature of the spatially closed universe is that the universe started from a non-singular point in the sense that physical quantities have finite values at the initial time as judged in the world reference frame. It has also been shown that the inflation with positive acceleration at the earliest epoch is improbable.
본 연구의 목적은 과학 영재 핵심 역량을 바탕으로 대학부설 과학영재교육원 교육과정을 분석하고, 이를 통해 영재원 교육의 개선 방향을 제안하는 것이다. 이를 위하여 과학교육 및 영재교육 전문가의 설문을 통해 다음과 같은 12개의 핵심역량을 선정하였다. 선정된 핵심 역량은 기초 및 전문지식, 창의력, 과학적 사고력, 탐구능력, 문제해결능력, 융합능력 등의 인지적 역량군과 과제 집착력, 자기주도 학습능력, 동기강화 및 도전, 의사소통능력, 협업능력, 리더십 등의 비인지적 역량군이었다. 과학 영재 핵심 역량을 기반으로 한 영재원 교육과정의 분석 결과, 인지적 역량군, 비인지적 역량군의 여러 역량들이 교육과정에 모두 반영되어 있었다. 그러나 몇 개의 역량들은 프로그램이 진행되는 과정에 잠재적으로 포함되어 있는 수준이었다. 본 연구에서는 역량별로 영재원 교육 사례를 제시하였고, 영재원 교육의 발전을 위한 의견을 추가로 제시하였다.
3차원 지형정보를 얻기 위하여 항공 LiDAR(Light Detection and Ranging)자료 기반 수치표고모델(Digital Elevation Model, DEM) 생성에 대한 연구들에 대한 관심이 지속적으로 높아져 왔다. 항공 LiDAR 원자료로부터 정확도가 높은 DEM을 생성하기 위해서는 3차원 점군에서 비지면점을 제외시키고 지면점만을 포함시키는 필터링(filtering)과정이 중요하다. 특히, 필터링을 구성하는 알고리즘의 패러미터 값 변화에 따라 산출되는 결과물들에 차이가 발생하고 정확도에 영향을 준다. 따라서 본 연구는 화천, 양주, 경산 및 장흥 유역 대상지의 항공 LiDAR 자료로부터 Fusion 소프트웨어를 이용하여 LiDAR DEM을 생성하는 GroundFilter알고리즘의 Mean패러미터(GFmn) 수준 변화가 LiDAR DEM 결과물의 정확도에 어떤 영향을 주는지 분석하였다. GFmn 수준 변화에 따른 정확도에 대한 영향 여부를 분석하기 위해 일원배치분산분석을 실시하였고, 그 결과 GFmn의 수준 변화에 따라 정확도에 대한 영향이 유의미하게 나타났다(F-value: 4.915, p<0.01). 이 후 각각의 GFmn 수준들을 다른 수준들과 차이가 있는지 여부로 묶기 위하여 사후검정을 실시하였다. 사후분석을 통해 잔차의 평균 차이에 따라 '7, 5, 9, 3'과 '1' 두 집단으로 나뉘었다. 아울러 보다 정확한 해발고도를 표현하는 LiDAR DEM 생성하는데 적정 GFmn은 '7' 조건일 때로 나타났다. 이 연구를 통해 보다 정확한 해발고도를 표현하는 LiDAR DEM을 생성할 수 있는 패러미터 값을 제안하였다.
목적: 호흡게이트PET(이하 RGPET)을 이용하여 호흡에 의한 PET영상의 인공산물의 감소 효과를 호흡모형 팬톰을 제작하여 분석하였다. 특히 4D-CT를 시행하여 얻은 동일 호흡위상의 CT영상을 이용하여 RGPET의 감쇠 보정에 이용할 수 있도록 CT영상을 재구성하는 방법을 제시하였다. 대상 및 방법: 반복주기 6초, 진동 폭 26mm의 운동 팬톰에 각각 3 ml syringe와 10, 30 ml의 vial에 18.5 MBq (0.5 mCi) 18-F FDG를 주입한 후, 게이트의 유무에 따라 Discovery ST (GE Medical System, Milwaukee. WU) PET-CT 스캐너를 사용하여 PET/CT스캔을 시행하였다. 이때 호흡추적장치로는 적외선 CCD카메라 방식의 Real-Time Position Management (Varian Medical Systems, Palo Alto, CA)을 사용하였다. 호흡게이트PET 및 4D-CT스캔은 10% 호흡위상백분위 별로 총 10세트의 영상을 각각 획득하였다. 이와 같이 운동주기를 10개의 소 구간으로 분할하여 얻은 PET과 CT영상으로부터 각 물체의 위치를 분석하였고, 물체의 크기에 따른 운동 인공산물의 크기와 PET 계수 값의 감소간의 상관관계를 분석하였다. 결과: RGPET과 4D-CT상에서 물체의 중심위치를 호흡위상별로 분석한 결과, 오차범위 내에서 실제 위치와 잘 일치하였다. 게이트를 시행하지 않은 PET에서 관측된 물체의 크기는 상대적 운동크기에 비례하여 증가하여, 운동범위가 물체 크기의 2배가 되면 부피를 2.5배 가량 과대 평가하였다. 반면, 최대 uptake수치는 50% 가량 줄었다. 결론: RGPET을 통해 PET영상에서 나타나는 호흡으로 인한 인공산물의 대부분을 제거할 수 있음을 확인할 수 있었으며, 4D-CT스캔을 통해 획득한 동일위상의 CT 영상을 이용하여 보다 정확한 감쇠 보정 및 영상융합 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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