본 연구에서는 2종의 이원중합 레진시멘트 (RelyX ARC와 Variolink II)를 이용하여 접착제와 레진시멘트의 중합방법 (자가중합과 광중합)이 섬유포스트와 근관 상아질의 결합강도와 접착계면에 미치는 영향을 상호 비교하기 위하여 시행하였다. 단근관을 갖는 발거된 32개의 하악 소구치에 근관을 충전한 후, FRC Postec system의 Reamer로 9 mm 깊이의 포스트 공간을 형성하였다. 레진시멘트의 종류와 중합방법에 따라 4개의 군 (R-SC군, R-LC군, V-SC군, V-LC군)으로 분류하였다. 포스트 공간에 각 군의 접착제를 도포한 후 레진시멘트를 주입하고, No. 3 FRC Postec 포스트를 위치시켜 자가중합 또는 광중합시켰다. 각 군의 치근을 실온의 증류수에 24시간동안 보관한 다음, 저속의 diamond wheel saw를 이용하여 치관부에서 치근단부를 향해 1.5 mm두께로 연속적으로 횡절단하여 1개의 치근에서 3개의 절편을 얻었다. 각 군의 절편 (31개)은 만능시험기에서 push-out 검사를 시행하였고, 각 군의 강도 값은 반복측정 two-way ANOVA와 one-way ANOVA를 이용하여 비교 분석하였다. 각 군의 절편 (3개)은 주사전자현미경하에서 섬유포스트, 레진시멘트 및 치근 상아질 간의 계면을 관찰, 비교하였다. 본 연구의 결과 전 부식 레진시멘트를 이용하여 섬유포스트를 포스트 공간에 합착할 경우, 접착제와 레진시멘트의 중합방법은 근관 상아질의 결합강도에 영향을 주었으며, 광중합보다 자가중합 방법 이 우수한 결합강도와 계면을 나타내었다.
이 논문에서는 작물 분류를 목적으로 작물의 시공간 특징을 고려할 수 있는 딥러닝 모델 2D convolution with bidirectional long short-term memory(2DCBLSTM)을 제안하였다. 제안 모델은 우선 작물의 공간 특징을 추출하기 위해 2차원의 합성곱 연산자를 적용하고, 추출된 공간 특징을 시간 특징을 고려할 수 있는 양방향 LSTM 모델의 입력 자료로 이용한다. 제안 모델의 분류 성능을 평가하기 위해 안반덕에서 수집된 다중시기 무인기 영상을 이용한 밭작물 구분 사례 연구를 수행하였다. 비교를 목적으로 기존 딥러닝 모델인 2차원의 공간 특징을 이용하는 2D convolutional neural network(CNN), 시간 특징을 이용하는 LSTM과 3차원의 시공간 특징을 이용하는 3D CNN을 적용하였다. 하이퍼 파라미터의 영향 분석을 통해, 시공간 특징을 이용함으로써 작물의 오분류 양상을 현저히 줄일 수 있었으며, 제안 모델이 공간 특징이나 시간 특징만을 고려하는 기존 딥러닝 모델에 비해 가장 우수한 분류 정확도를 나타냈다. 따라서 이 연구에서 제안된 모델은 작물의 시공간 특징을 고려할 수 있기 때문에 작물 분류에 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
초음파 진동을 치의학에 처음 이용한 것은 치석 제거기였으나, 최근에는 주조금속과 레진 인레이를 접착할 때, 인산아연시멘트나 레진시멘트의 점도를 낮추는데 이용되고 있다. 이러한 초음파 진동은 재료의 흐름성을 증가시킴으로써 피막도를 낮추고, 따라서 수복물 주위의 미제누출을 감소시킬 수 있는 장점이 있다. 그러나, 복합레진의 수복에 있어서 이러한 초음파 진동의 임상적 효과에 관한 연구가 아직까지 미흡한 실정이다. 이에 저자는 초음파 진동을 상아질 결합제에 적용하여 점도를 감소시킴으로써 상아세관으로의 레진 침투 정도의 변화와 결합력에 미치는 효과를 알아보고자 하였다. 발거 후 실온의 0.1% thymol 용액에 보관된 88개의 건전한 사람의 대구치를 치관부 법랑질을 제거하고 아크릴 레진을 이용하여 직경 1-inch의 PVC 관에 매몰하였다. 각 시편의 교합면이 아크릴봉과 동일한 높이가 되도록 220-, 500-grit의 연마지로 순차적으로 연마하였고, 무작위로 추출하여 각 군당 22개씩 네 군으로 분류하였다. 1군과 2군은 Single Bond(3M-ESPE, St. Paul, USA)를 3군과 4군은 One-Step(Bisco Inc., Schaumburg, USA)을 제조사의 지시에 따라 치면을 산부식, 수세, 건조한 후 연속하여 2번을 도포하였다. 2군과 4군은 초음파 치석제거기를 이용하여 치면에 대고 10 초간 진동을 가한 후 광중합하였다. 이후 직경 2.3mm, 높이 3.5mm의 Teflon mold(Ultradent Products Inc., South Jordan, USA)를 이용하여 복합레진을 충전한 후 40초씩 두 번에 나누어 광중합하였다. 모든 시편은 24시간 동안 실온의 수도물에 보관한 후 열순환을 시행하고, 만능측정기(Instron 4465, Canton, USA)로 전단결합강도를 측정하였으며 resin tag의 양상을 비교하기 위해 각 군의 시편의 치질을 탈회시킨 후에 표면을 주사전자 현미경으로 관찰하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 초음파 진동을 가하지 않은 1군, 3군에 비해 초음파 진동을 가한 2군과 4군에서 전단결합강도가 유의하게 높게 나타났다(p<0.05). 2. Single Bond와 One-Step의 전단결합강도는 유의한 차이를 보이지 않았다(p>0.05). 3. 전자현미경 관찰에서 초음파 진동을 가한 군에서 resin tag의 길이가 길었고, lateral branch의 수도 많이 관찰되었다.
목적:본 연구의 목적은 절삭가공과 적층가공으로 제작한 의치상과 직접 첨상용 레진과의 인장결합강도를 열중합형 의치상과 직접 첨상용 레진의 인장 결합강도와 비교 및 평가하여 절삭가공과 적층가공으로 제작한 의치상의 직접 첨상을 임상에 활용하고자 하는 것이다. 재료 및 방법:열중합형 의치상 레진(Lucitone 199), 절삭가공용 의치상 레진(VITA VIONIC BASE), 적층가공용 의치상 레진(NextDent Base)을 이용해 가로 25 mm × 세로 25 mm × 높이 3 mm의 직육면체 형태로 제작하였다. 제작한 의치상 레진 시편을 30일간 37℃ 증류수에 보관한 뒤, 건조하여 자가중합형 polyethyl methacrylate (PEMA) 직접 첨상용 레진(REBASE II Normal)을 사용해 결합하였다. 절삭가공과 적층가공용 의치상 레진을 실험군으로, 열중합형 의치상 레진을 대조군으로 설정하고 각 군 당 10개의 시편을 제작하였다. 모든 시편을 24시간 동안 37℃ 증류수에 보관한 뒤 꺼내어 만능시험기를 이용해 10 mm/min의 cross head speed로 인장결합강도를 측정하였고, 파절 양상을 관찰하여 접착 파절, 응집 파절, 혼합 파절로 분류하였다. 의치상의 제작 방법에 따른 직접 첨상용 레진과의 인장결합강도를 일원배치 분산분석으로 분석하였고 사후검정(Bonferroni's method)을 시행하였다 (α= .05). 결과:절삭가공용 의치상 레진과 직접 첨상용 레진과의 인장결합강도(2.33 ± 0.39 MPa)는 열중합형 의치상과 직접 첨상용 레진과의 인장결합강도(2.45 ± 0.39 MPa)와 통계적으로 유의성 있는 차이가 없었다 (P > .999). 적층가공한 의치상 레진과 직접 첨상용 레진과의 인장결합강도(1.23 ± 0.36 MPa)는 나머지 두 군보다 유의성 있게 낮았다 (P < .001). 열중합형과 절삭가공한 의치상에서는 혼합 파절이 가장 많이 나타났으며, 적층가공한 의치상에서는 혼합 파절과 접착 파절이 동일한 빈도로 나타났다. 결론:직접 첨상용 레진과 다양한 방법으로 제작한 의치상의 인장결합강도를 비교하였을 때 적층가공으로 제작한 의치상은 절삭가공으로 제작한 의치상, 열중합형 의치상보다 유의하게 낮은 인장결합강도를 보였다.
본 연구의 목적은 저선회 모델 연소기에서 저선회 연소의 특성을 확인하는 것이다. 이를 위해 선회각도에 따른 화염의 형상 및 안정화 영역, 배기성능에 대한 평가가 실험적으로 수행되었다. 저선회 연소의 큰 특징은 화염이 부상되어 존재하게 되는데, 이러한 부상화염은 확대유동과 예혼합 화염의 전파특성이 절묘하게 결합되어 발생하게 된다. 본 연소기에서 이러한 부상화염의 특징을 속도 유동장을 통하여 확인하였으며 화염을 가시화하여 나타내었다. 가시화된 화염은 열용량과 당량비에 따라 분류하였다. 선회각도의 변화에 따른 연구를 통해 선회각도만으로도 희박 가연한계를 확장시킬 수 있음을 보였다. 또한 선회각도가 증가할수록 혼합이 향상되고 체류시간이 짧아져 NOx와 CO의 배출이 감소되는 것으로 확인되었다.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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제7권2호
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pp.167-178
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1996
연구 목적 : 부모의 양육태도와 소아 ${\cdot}$ 청소년의 우울 성향과의 상호 관련 양상을 연구한다. 연구 방법 : 남녀 중학생 287명을 대상으로 소아·우울척도와 부모 양육 태도 검사를 이용한 자가보고형 설문형식을 작성하도록 하였다. 연구 결과 : 부모의 양육태도와 우울성향과의 상관관계를 알아본 결과 아버지와의 관계보다 어머니와의 관계가 자녀들의 우울성향에 밀접한 영향을 미친다는 사실을 확인하였다. 부모와의 결합의 형태에 따라 군을 분류하여 보았을 때 부모 모두 돌봄이 적고 과보호가 많은 군(애정없는 통제군)에서 우울성향이 가장 높게 보고되었고. 돌봄이 많고 과보호가 적은 군(적합한 결합군)에서 우울성향이 가장 낮게 보고되었다. 결 론 : 부모의 양육태도는 청소년기의 우울 증상에 주요 원인으로 작용하며. 과보호가 적고 돌봄이 많은 형태가 가장 이상적인 것으로서 과보호가 많고 돌봄이 적을수록 우울성향이 증가됨을 알 수 있었다.
계층화 시공간 구조와 시공간 트렐리스 부호를 결합한 시스템은 대역폭 확장없이 디버시티 이득과 부호화 이득 뿐 아니라 높은 전송률을 공급할 수 있다. 본 논문에서는 이 시스템에 적합한 두 가지 계층화 수신기 구조를 제안한다. 제안된 계층화 수신기 중 하나(LSTT-MMSE)는 신호를 interference nulling 과정을 통해, 부호화된 그룹 단위로 분류한 다음 각각의 시공간 트렐리스 복호기를 통해 복호하는 구조를 가지고 있다. 다른 하나의 제안된 수신기(LSTT-Whitening)는 interference nulling을 whitening과정으로 대체한 구조를 가지고 있다. Whitening을 적용한 수신기는 부호화된 시공간 구조에 비해 디버시티 이득과 수신 안테나의 수를 줄일 수 있는 장점을 가지고 있다. 제안된 두 수신기는 간섭 억제(interference suppression) 방식에 따라 다른 복호순서(decoding order) 결정 방법을 사용한다. (4, 3) LSTT-Whitening 수신기는 (4, 4) LSTT-Nulling 수신기와 (4, 4) 부호화된 계층화 시공간 구조에 비해 수신 안테나의 수를 줄여도 여전히 1㏈ 성능 이득을 보인다.
계층화 시공간 구조와 시공간 트렐리스 부호를 결합한 시스템은 대역폭 확장없이 디버시티 이득과 부호화 이득 뿐 아니라 높은 전송률을 공급할 수 있다. 본 논문에서는 이 시스템에 적합한 두 가지 계층화 수신기 구조를 제안한다. 제안된 계층화 수신기 중 하나(LSTT-MMSE)는 신호를 interference nulling 과정을 통해, 부호화된 그룹 단위로 분류한 다음 각각의 시공간 트렐리스 복호기를 통해 복호하는 구조를 가지고 있다. 다른 하나의 제안된 수신기(LSTT-Whitening)는 interference nulling을 whitening과정으로 대체한 구조를 가지고 있다. Whitening을 적용한 수신기는 부호화된 시공간 구조에 비해 디버시티 이득과 수신 안테나의 수를 줄일 수 있는 장점을 가지고 있다. 제안된 두 수신기는 간섭 억제(interference suppression) 방식에 따라 다른 복호순서(decoding order) 결정 방법을 사용한다. (4, 3) LSTT-Whitening 수신기는 (4, 4) LSTT-Nulling 수신기와 (4, 4) 부호화된 계층화 시공간 구조에 비해 수신 안테나의 수를 줄여도 여전히 1㏈ 성능 이득을 보인다.
본 연구는 미백, 탈감작제 도포 후, 셀프 에칭 프라이머를 이용하여 브라켓 접착 시 법랑질에 대한 전단결합강도를 비교하기 위해 시행되었다. 48개의 소구치를 무작위로 12개씩 4개의 그룹으로 분류하였다. Group 1: 15% hydrogen-peroxide office bleaching agent (Illumine Office-IO), Group 2: IO + BisBlock Oxalate Dentin-Desensitizer, Group 3: Bis-Block Oxalate Dentin-Desensitizer, Group 4: 아무것도 하지 않음(대조군). 브라켓 접착 24시간 후 전단결합강도를 측정하였으며, 만능시험기의 속도를 5 mm/min로 하여 브라켓이 탈락할 때까지 시행하였다. Modified adhesive remnant index를 이용하여 탈락 양상을 분석하였다. 미백만 시행, 미백과 탈감작제 도포, 탈감작제만 도포한 경우 모두 브라켓의 전단결합강도를 현저히 감소시켰으며 ($p$ = 0.001), 이 세 실험군 간에는 통계적으로 유의성 있는 차이를 관찰할 수 없었다 (Group 1-Group 2, $p$ = 0.564; Group 1-Group 3, $p$ = 0.371; Group 2-Group 3, $p$ = 0.133). 세 실험군에서 브라켓의 탈락은 주로 법랑질-접착제 계면에서 발생하여 브라켓 베이스에 접착제의 100%가 남아있었다. 따라서 미백과 탈감작제 도포는 교정치료 후에 시행하는 것이 바람직하다.
본 논문에서는 파티클 필터를 장착하고 WMIL(Weighted Multiple Instance Learning)을 이용한 전방차량 추적 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서 영상표현은 Haar-like 특징들을 사용하고 차량인식 결과는 추적하고자 하는 전방차량의 위치를 알아내는데 사용된다. 제안된 방식에서 WMIL과 파티클 필터를 결합하기 위해 기존의 외관모델을 이용한 추적에서 탐색영역에서 영상조각의 추적객체 신뢰도 맵을 계산하는 대신에 파티클 필터의 전파, 관측, 추정, 선택 그리고 분류기 훈련 등의 단계를 매 프래임 마다 순차적으로 수행하여 객체의 새로운 위치를 갱신하였다. 제안된 전방차량 추적방식은 실험을 통해 Ada-boost, MIL(Multiple Instance Learning)이나 WMIL 방법을 이용하는 추적에 비해 파티클 필터로 인해 계산량 증가는 불가피하나 추적의 질적인 정확도는 국도, 고속도로, 터널 및 시내도로 등의 실험 동영상에서 추적대상의 위치오차가 평균 4.5화소 정도로 기존의 추적방법들에 비해 크게 개선되는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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