국내 남성에게서 지속적으로 발생하는 전립선암을 대상으로, 근접치료 시 금 나노입자 밀도에 따른 흡수선량을 평가하고자 하였다. 흡수선량 평가는 몬테카를로 시뮬레이션을 이용한 MCNPX 프로그램을 이용하였다. 선원은 일시적 삽입선원 $^{192}Ir$과 영구적 삽입선원 $^{103}Pd$을 이용하였으며, 금 나노입자의 밀도는 0 mg, 7 mg, 18 mg, 30 mg으로 하였다. 그 결과 표적장기인 전립선은 $^{192}Ir$이 2.95E-14 Gy/e에서 4.42E-14 Gy/e로 밀도에 비례해서 증가하였으며, $^{103}Pd$도 동일한 경향성을 보였다. 또한 주변장기에 대한 선량은 밀도에 반비례하여 감소하는 것으로 나타났다. 따라서 근접치료 시 나노입자의 사용은 치료가능비를 상승시킬 수 있을 것으로 판단된다.
광 회절한계를 극복한 기록밀도 향상 기술로 대두된 근접장 응용 정보저장기술은 차세대 광 정보저장의 핵심기술로 간주되고 있다. 근접장을 응용한 기술에는, 근접장 헤드구조의 관점에서, 근접장 효과 렌즈(SIL), 탐침형, 미소구멍레이저, 안테나 구조 등 나노크기 Aperture를 가지는 구조 등이 있다. 그러나 각각의 근접장 헤드구조에 적합한 특히, 탐침형 근접장 방식에 적합한 근접장 매체에 대한 활발한 연구는 아직 진행되고 있지 않다. (중략)
Fuzzy C-Means(FCM) 알고리즘은 초기 군집 중심의 개수와 위치에 따라 군집 결과의 성능차이가 많이 나타난다. 하지만 일반적인 경우에 군집 중심의 개수는 분석가의 주관에 의해 결정되고, 임의적으로 결정되기 때문에 원래 데이터의 구조와는 무관하게 수행되어 최적화된 군집화 수행을 실행하지 못하는 경우가 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서는 원래의 데이터의 구조에 좀더 근접한 퍼지 군집화를 수행하기 위하여 격자를 바탕으로 한 데이터의 밀도를 이용한 FCM을 제안하고, 이러한 밀도 기반 FCM에 의해 결정된 군집의 합병 기법을 제안하였다. N-차원의 데이터 공간을 N-차원의 격자로 나누고, 초기 군집 중심의 개수와 위치는 각 격자의 밀도를 바탕으로 결정된다. 초기화 이후에 각 격자 내부에서 FCM을 이용하여 군집화를 수행하고, 계속해서 이웃 격자의 군집결과에 대하여 군집간의 유사도 측도를 이용하여 군집 합병을 수행함으로써 데이터의 자연적인 구조에 근접한 군집화를 수행하였다. 제안된 군집화 합병 기법의 향상된 성능은 UCI Machine Learning Repository 데이터를 이용하여 확인하였다.
본 연구는 현대 한국어 단어의 말소리가 결합하는 음소결합확률 (Phonotactic Probability)을 예측하는 계산기 엔진 개발에 관한 연구이다. 한국어 음소결합확률계산기 (이하, KPPC)는 첫째로, 한국어의 주어진 단어에서의 음소와 그 음소의 음소결합의 빈도를 예측하여 말소리가 단어내의 특정위치에서 특정 분절음이 나타나는 빈도 값, 두 음소간의 결합의 빈도값, 그리고 세 음소간의 결합의 빈도 출현률을 예측하여 계산한다. 둘째로 한국어의 주어진 단어에서 말소리 하나만 다르면서 실제로 존재할 수 있는 근접밀도 (neighborhood density)의 값을 계산한다. University of Kansas에서 개발된 음소결합계산기는 영어 20,000단어의 D/B를 대상으로 위치별 분절음빈도와 두 음소간의 음소결합률 빈도를 컴퓨터가 읽을 수 있는 발음기호를 통해서만 가능하다. 본 연구에서는 분절음빈도와 두 음소간의 빈도뿐만 아니라 세 음소간의 결합률 빈도와 근접밀도율을 예측할 수 있고 입력할 때 발음기호뿐만 아니라 단어를 입력하면 확률값을 얻을 수 있다. 이 엔진은 67,284단어의 한국어 표준발음을 D/B로 구축하여 고빈도 음소결합확률, 저빈도 음소결합확률, 고빈도 근접밀도, 저빈도 근접밀도의 값을 예측할 수 있다.
본 연구에서는 동적통행시간예측을 위한 하나의 방법으로 블록밀도법을 도입하여 가로상의 일정한 구간을 세분화하고 몇 개의 블록으로 분할한 후 교통류를 유체근사화시키고 각 블록의 밀도를 일정시간 마다 갱신해 나가는 방법을 채택하였다. 즉, 각 블록에서 주어진 밀도의 초기치와 최하류부의 블록에서 유출교통량을 이용하여 일정시간 간격으로 모든 블록에서의 밀도를 수정해 가는 유체의 연속방정식의 개념을 도입하였다. 또한, 본 연구에서는 첨단교통시스템에 적용될 동적통행시간 예측을 위해 기존의 연속교통류만을 대상으로 하던 것에서 벗어나 신호등을 포함한 단속교통류를 대상으로 하였다. 또한 교통류의 저밀도 구간과 고밀도 구간을 분리하여 Ele복합모형을 적용하여 교통류를 해석하고 가급적 실제 상황과 유사하게 근접시키고자 하였다. 이 이론을 근거로 구축된 모델에 실제 현장에서 얻어진 교통량, 밀도, 속도 등의 자료들을 투입하고 통행시간의 예측을 도모하였다.
해양 HNS(Hazardous and Noxious Substances)의 유출 사고 시, 막대한 인명 피해와 환경 훼손을 피하기 위해 유출 사고 조기 예측과 정확한 확산 경로를 예측하는 것이 필수적이다. 본 연구의 최종목적은 전산유체역학을 이용하여 HNS사고가 발생하였을 때 위험구역을 적절히 예측할 수 있는 수치해석기법을 개발하고, 다양한 해양사고조건과 환경영향을 고려하여 근접역에서의 2차원 확산 특성을 고찰하고 확산 현상을 예측하기 위한 모델을 개발하는 것이다. 본 연구에서는 상용코드인 ANSYS FLUENT(V. 17.2)을 사용하여 근접역에서의 2차원 확산특성을 모사하고 분석하였다. 특히, 누출된 HNS의 위치별 농도를 예측하기 위해 종수송방정식(Species Transport Equation)을 이용하였으며 RANS(Reynolds-Averaged Navier-Stokes) 방정식과 표준 $k-{\varepsilon}$ 모델을 이용하여 난류유동을 모사하였다. 해석된 결과는 문헌에서 얻어진 실험데이터와 상호비교하였으며 해수의 유속, HNS의 밀도에 따른 유층 두께, 해수면 HNS 평균 농도 그리고 HNS 전파 속도를 분석하였다. 유층 두께는 해류 유속에 따라 변화하며 변화 경향에 따라 두 구간으로 나눌 수 있다. 해류 전파 속도는 대체로 해류 유속과 선형적 비례관계를 갖는 것으로 나타났다. 해수면 평균 HNS 농도는 해류 유속에 선형적으로 비례하여 감소하며, HNS 밀도가 큰 경우 해수면 평균 HNS 체적 농도는 더 빠르게 감소하게 된다. 이러한 결과는 HNS 확산 특성을 분석하고 관련된 예측모델을 개발하는 데에 기여할 수 있다.
The purpose of this study was to evaluate the efficacy of brachytherapy of breast cancer by dose assessment which a steady increased in Korea women. The dose assessment was performed using the MCNPX program, a MonteCarlo simulation technique. The sources used for brachytherapy was 192Ir. And nanoparticle which used for dose enhancement was gold. The density of nanoparticle was 7, 18 and 30 mg. Evaluation of absorbed dose according to distance is measured at a distance of 30, 50, 100 and 200 cm from the patient. As a result, The breast absorbed dose results increased in proportion to the density of nanoparticle. And the surrounding organs were not significantly different according to the density. But, in some organs, the absorbed dose decreased as the density of nanoparticles increased. Absorbed dose according to the distance was in inverse proportion to distance.
지렁이 사육상을 조성하는데 있어서 적정한 초기 지렁이 입식 밀도를 추정하기 위해서 단위 면적당 서로 다른 밀도의 지렁이($1m^2$의 사육상 면적당 지렁이 1, 2, 3, 5kg)를 입식하여 12kg의 먹이를 반복 급이하면서 그의 개체군 밀도 변화를 조사하였고, 효율적인 먹이급이량을 추정하기 위하여 최고 한계에 근접한 지렁이 밀도($5kg/m^2$)에서 먹이급이량을 달리하였을 때($1m^2$의 사육상 면적당 먹이 16, 24, 32, 40kg) 먹이섭식속도를 조사하였다. 지렁이 구입비용, 노동비용 등을 고려하였을 때, 지렁이 사육상을 조성하기 위한 초기 입식밀도는 사육상 면적 $1m^2$당 2kg 이하로 하는 것이 합리적인 것으로 판단된다. 지렁이 사육상에 지렁이 밀도가 최고밀도에 근접한 이후에는 단위 사육 면적당 1회에 투입되는 먹이량은 $40kg/m^2$정도인 것이 그 보다 적은 경우보다 지렁이 증식과 먹이급이를 위한 작업효율 측면에서 유리하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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