체질성 8삼염색체 모자이시즘은 비교적 드문 염색체 이상으로 특이한 두개안면 모양 (변형 두개골, 돌출된 이마, 낮거나 변형된 귀), 골격계 기형, 심장 기형, 신장 기형, 잠복고환, 다양한 정도의 발달지체 등의 특징적인 표현형을 갖는다. 그 표현형과 세포유전학적 표현의 다양성 때문에 특정 질환이 생기기 전까지 진단이 늦어지기도 한다. 전형적인 표현형 없이 속발성 무월경을 동반한 28세 여성에서 발견된 체질성 8삼염색체 모자이시즘(47,XX,+8[9]/46,XX[41])을 보고한다.
본 논문에서는 KNN 대체와 LOF 알고리즘의 결합 모델을 확장하여 실시간 비즈니스 프로세스 모니터링을 위한 비정상 종료 예측 방법론을 제안하였다. 기존의 룰 기반 모니터링 방법론은 실시간 프로세스 진행 정도에 따른 비관측 정보에 기인하여 조기 경보 및 실시간 대응이 힘들다는 한계점을 안고 있다. 이를 해결하기 위하여 비관측 정보에 대한 가정 및 진행 중인 프로세스의 향후 경로 예측을 통해 종료 시점에서 예상되는 LOF를 추정하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘을 적용하여 실시간 비즈니스 프로세스 모니터링 과정에서 각 관측 시점마다 종료 시점에서의 결과를 예측함으로써, 전 시점에 걸친 추세를 살펴종료 패턴을 예측할 수 있다. 이를 통해 비즈니스 프로세스의 실시간 진척에 대한 정보를 가시화함으로써 기회 및 위협에 사전에 대응할 수 있게 하여 프로세스 관리 수준의 향상을 기대할 수 있을 것으로 예상된다.
본 논문은 대학의 복도와 같은 넓고 복잡한 환경에서 레이저 스캐너와 이미지 센서와 같은 다중센서 데이터 융합을 이용한 복수의 사람들에 대한 동작 인식 및 패턴 분석을 소개하였다. 제안한 방법의 인식 시스템은 첫째, 인물 추적을 위한 전 처리 기능과 둘째 이동궤적 특징, 보행특징, 이미지 특징, 환경(글로벌) 특징을 요구하는 특징부 추출에 대한 이론적 근거를 제시하였다. 최적의 영상을 기반으로 한 복잡환경 내에서의 복수의 사람들을 인식하고 움직임에 대한 패턴은 HMM과 SVM을 통한 학습 및 식별을 수행하였다. 학습 및 식별에서는 HMM을 이용한 이동 경로의 추정과 SVM을 이용한 비정상 보행 검색의 실례를 제시하였다. 또한 제안 방법을 검증하기 위하여 대학교의 복도에서 실시한 실험결과를 통해 타당성을 검증하였다.
최근 산업기밀보호센터의 통계에 의하면 국내 기밀유출 사고의 경우 전·현직 직원에 의해 기업기밀유출의 약 80%를 차지하고 이러한 내부자에 의한 정보유출 사고의 대다수가 허술한 보안 관리체계와 정보유출 탐지기술의 이유로 발생하고 있다. 내부자의 기밀유출을 차단하는 업무는 기업보안 부문에서 매우 중요한 문제이지만 기존의 많은 연구들은 내부자에 의한 유출위협보다는 외부 위협에 의한 침입에 대응하는데 초점이 맞추어져 있다. 따라서 본 논문에서는 기업 내에서 발생하는 다양한 비정상 행위를 효과적이고 효율적으로 탐지하기 위해 내부정보 유출 시나리오를 설계하고 시나리오에서 도출 된 유출 징후의 핵심 위험지표를 데이터 분석(Data analytics)함 으로써 정교하지만 신속하게 유출행위를 탐지하는 모형을 제시하고자 한다.
진동원을 포함하고 있는 제품이 불량품일 경우 비정상 소음진동이 발생하게 된다. 최근 자동차 부품업계 등에서 생산되는 제품의 진동소음 관련 품질을 판별하는데 있어 주로 사람의 청각을 사용하여 판별하는 소음감각 판정방법을 개선하여 제품의 진동신호를 계측 및 분석하여 판별하는 시스템의 도입이 시도되고 있다. 이러한 추세에 따라 Window Regulator Module에 대한 판별과정에 자동화된 품질 판단시스템의 필요성이 대두되고 있다. 이를 위해 LabVIEW를 이용한 진동모니터링 프로그램을 개발하였으며, 가속도계를 이용하여 Sector gear 이음부분의 진동신호를 계측 및 분석하여 모니터링 하였다. 양품과 불량품의 진동신호 특성을 분석하여 모니터링 함으로써 보다 정확하게 양품여부를 판명할 수 있게 되었다.
지구온난화로 인하여 기상학적 변동성 증가 및 수질, 수자원, 생태계 등의 다양한 영역에 영향을 야기하고 있으며, 이를 통한 피해가 전 세계적으로 증가하고 있는 추세이다. 이에 본 연구에서는 최근 다양한 분야에서 수문학적 빈도에 영향을 미친다고 알려진 AO(Arctic Oscillation), NAO(North Atlantic Oscillation), ENSO(El $Ni{\tilde{n}}o$-Southern Oscillation), PDO(Pacific Decadal Oscillation), MJO(Madden-Julian Oscillation)등의 외부인자중 SST, MJO를 활용하여 계절단위의 수문량 정도에서 기상학적 변량과 관측유역 강수량의 관계를 정립하고 발생 가능한 24시간 지속시간 극치강수량을 모의하였다. 이를 위하여 Bayesian 통계기법을 이용한 비정상성 빈도해석모형을 근간으로 외부 기상인자에 의한 계절강수량 예측모형인 계층적 베이지안 네트워크(Hierarchical Bayesian Network, HBN)를 구축한 후 산정된 결과를 입력 자료로 하여 직접적으로 일단위 이하의 극치강수량을 상세화 시킬 수 있는 베타 모델(four parameter beta, 4PB)을 연계한 계층적 베이지안 네트워크 베타모델(Hierarchical Bayesian Network-4beta Model, HBN4BM)을 개발하여 기상변동성을 고려한 상세화 모형을 개발하였다. 여름강수량 산정 결과 한강 유역의 경우 2016년은 관측값 573.85mm, 모의 값 567.15mm를 나타내어 약 1.2%의 오차를 나타냈으며, 2017년 및 2018년은 4.5%, 6.8%의 오차에서 모의가 이루어졌다. 금강의 경우 2016년은 다른 연도에 비하여 35.2%라는 큰 오차를 보였지만 불확실성 구간에서 모의가 이루어 졌으며, 2017년 및 2018년은 0.3%, 2.1%의 작은 오차가 발생하였다. 24시간 모의 결과는 최소 0.7%에서 최대 27.1%의 오차를 나타냈으며, 평균적으로 16.4%의 오차 결과가 모의되어 모형의 신뢰성을 확인하였다.
우리나라에서는 대하천정비사업을 통해 주요 국가하천마다 보와 제방을 신설 및 보축하여 홍수의 방어 및 예방에 힘을 기울이고 있으며, 근래에는 이러한 정비사업이 완료되어 가고 있는 상황이다. 제방에 대한 정비사업의 내용은 보축 및 신설이 주를 이루나, 제내지의 성토와 제외지의 보강 및 저수로의 준설 등도 함께 수행되었다. 이러한 정비사업의 영향으로 지하수 및 하천의 흐름양상은 정비사업 전과는 다르게 변화 될 것으로 추정되며, 이는 제방 안정성에 영향을 줄 수 있는 중요한 문제로 판단된다. 따라서, 이와 같은 지하수 및 하천흐름의 변화양상이 제방의 안정성에 얼마나 영향을 미칠 수 있는지 정량적으로 분석할 필요가 있을 것으로 보인다. 특히, 대하천정비사업으로 지반누수를 방지하기 위한 제내지 성토나 퇴사제거를 위한 하천준설 등이 수행되면서 제방의 외적인 환경들이 많이 변하게 되었으나 이에 대한 정량적인 연구들이 거의 수행되지 않은 것으로 판단된다. 따라서, 본 연구에서는 낙동강과 회천 합류부에 위치한 율지제를 대상으로 이곳에 설치된 간극수압계의 데이터와 2차원 침투해석 프로그램인 SEEP/W를 이용하여 제내지와 제외지 표고변화에 따른 파이핑 안정성을 분석하였다. 그 결과 제내지 표고가 상승하면 파이핑 안전율이 증가하고 표고가 하강하면 안전율은 감소하는 것으로 나타났다. 한편, 제외지의 표고변화는 제방안정성에 거의 영향을 주지 않으며 오히려 하천수위의 영향을 지배적으로 받는 것으로 판단된다. 따라서, 제방안정성을 확보하기 위해서는 기초지반의 경우, 제내지측을 상승시키고 하천수위를 하강하는 것이 효과적일 것으로 판단된다.
말뚝의 하중전이거동 및 변형특성 해석을 위해 하중전이함수법이 널리 사용된다. 본 연구에서는 말뚝-지반의 상효작용 즉, 지반의 연속성을 고려한 하중전이해석에 고찰하였으며, Mindlin 해를 이용하여 이를 고려함으로써 말뚝의 실제 거동에 보다 부합되도록 수정된 하중전이 해석방법을 제안하였다. 이를 통해 말뚝-지반 상호작용의 영향인자인 말뚝직경-지반계수의 비$(D/E_s)$과 주면마찰력-재하하중의 비$(R_s/Q)$를 고려할 수 있었다. 제안된 하중전이함수법의 타당성을 검증하기 위하여 현장재하시험 사례와의 비교분석 결과, 제안된 해석방법은 암반 근입 현장타설말뚝의 하중-침하 거동 및 하중전이특성을 적절히 예측함을 알 수 있었다.
Immunoglobulin G4 (이하 IgG4)연관 질환은 풍부한 IgG4 형질세포 형태의 림프형질 세포 침윤과 현저한 섬유아세포 증식을 특징으로 하는 전신 질환이다. 일반적으로 IgG4 연관 질환의 후복막강 발현은 복부 대동맥을 둘러싸거나, 요관을 압박하여 수신증을 일으키는 연조직의 형태로 나타난다. 우리는 75세 여성 환자에서 발생한 비전형적인 IgG4 연관 질환의 후복막강 발현에 대해 보고하고자 한다. 수술 전 전산화단층촬영에서 정상 해부학적 경계를 넘어서는 침윤성 성질을 가진 불규칙한 형태의 후복막강의 종괴가 관찰되었으며, 이는 악성 혹은 염증성 상태가 의심되었다. 조영증강 촬영에서 종괴는 균일한 점진적인 조영증강을 보였다.
전 세계적으로 비만인구의 증가로 인해 경제적 부담이 확대되고 있으며, 그 원인으로 육체적 활동의 감소 및 식이관리의 실패가 손꼽히고 있다. 영양성분 및 칼로리를 기반으로 한 맞춤 식단정보 제공 시스템과는 차별적으로 본 연구는 개인 맞춤형 기능성 식품을 추천하기 위해 비만 관련 SNP (single nucleotide polymorphism) 정보를 활용하였다. 본 연구를 위해 GWAS (Genome-wide association study) 분석을 수행하여 한국인 특이적인 비만 관련 SNP을 발굴하고, 이를 활용하여 유전적 정보를 입력하여 SNP genoype-phenoype 정보에 따른 맞춤 식단옴을 추천하였다. 또한 USDA (The United States Department of Agriculture) 식품 정보를 활용할 수 있도록 식품 통합 Database를 구축하여 식단 추천에 적용하였다. 그 결과, 표현형 정보 BMI (Body Mass Index)는 정상 수치를 가지고 있으나, 비만 관련 SNP 정보를 가지고 있는 샘플은 유전적 비만 위험도를 나타내어 식이관리가 필요하다는 정보를 확인하였으며, 관련 식품 정보를 제공하였다. 따라서 표현형에 따른 비만에 관한 정보와 유전형 정보가 일치하는 것은 아니며, 이는 표현형적 정보만을 이용한 비만 관리 식이 추천에는 한계가 있음을 의미하며 이러한 결과는 비만외 다른 성인병들에도 적용이 필요하며 이를 위해서는 표현형-유전적 통합정보를 기반 한 맞춤식이 추천이 필요함을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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