본 연구는 식품에 존재하는 L. monocytogenes균의 신속한 검출방법을 조사하기 위하여 hlyA 유전자 primer 를 사용하여 PCR 기법으로 행하였으며 primer의 특이성과 PCR의 민감성, L. monocytogenes균의 검출을 위한 최적조건 및 우유 및 소고기의 적용시험을 각각 조사하였다 PCR 특이성 실험에서는 L. monocytogenes 20주에 대한 PCR 분석 결과 모두 713 bp 크기의 PCR products를 확인할 수 있었고, Listeria spp. 및 다른 세균에서는 동일한 Poducts가 증폭되지 않으므로써 hiyA based primer의 L. monocytogenes에 대한 PCR 특이성이 관찰되었다. PCR 분석법의 민감도는 L. monocytogenes ATCC 19111의 1 pg DNA와 2.4$\times$$10^4$cell 수준에서 target DNA가 증폭되었다. Tailing의 제거와 민감도를 높이기 위하여 PCR cycle 수에 따른 최적조건을 조사한 결과 20~30 cycle 정도의 PCR clcyle 수가 좋은 것으로 나타났으며 민감도는 20 cycle PCR amplification을 행한 후 한번 더 10~15 cycle로 처리했을 때 훨씬 증가하였다. 한편, 우유(10 mL)와 쇠고기 절편(10g)에 0~$10^{7}$ CFU/mL 또는 g 수준으로 L. monocytogenes를 신속하게 검출하기 위하여 PCR을 적용한 결과, 우유시료에서는 2번 PCR을 반복함으로써 2 cells까지 검출할 수 있었고, 쇠고기 절편은 LEB로 35$^{\circ}C$에서 24시간 증균하여 PCR합으로써 2.6$\times$$10^2$cell가지 검출할 수 있었다.
CT 스캔에서 치아 신경관 식별은 치과 임플란트에서 중요하다. 임플란트 계획 전에, 치과 의사들은 신경관을 수동으로 식별하기 위해 신경관 경로가 최대로 관찰되는 시상면을 찾는다. 그러나 이는 시간 소모적이며 많은 임상 경험을 필요로 한다. 위 논문에서 우리는 원하는 시상면을 자동으로 검출하기 위한 깊은 학습 기반의 프레임 워크를 제안한다. 이는 두가지 주요 기술들을 사용하여 획득된다: 1) 초기 평면들을 획득하기 위한 반복 변환 네트워크 (ITN) 방법의 수정 버전과 2) 원하는 시상면을 검출하기 위한 합성곱 신경망 기반의 정밀 탐색 법. 이 기술들의 결합은 ITN 방법을 단독으로 사용하였을 때의 한계인, 정확한 평면 검출을 용이하게 한다. 우리는 여러 개의 CT 데이터 셋에서 실험하여 우리가 제안한 방법이 ITN 방법과 비교하여 훨씬 뛰어난 결과를 얻을 수 있음을 증명하였다. 이는 치과 의사들이 신경관 경로를 효율적으로 식별할 수 있어 보다 효율적인 자동신경관 검출법에 대한 향후 연구의 기반을 제공한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권6호
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pp.1353-1366
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2015
공정의 안정성을 평가하기 위해 사용되는 Shewhart 관리도 기법은 최근 다양한 분야에서 널리 응용되고 있지만, 품질 특성치에 대한 엄격한 확률분포를 가정한다. 하지만 현업에서 수집되고 있는 데이터의 확률분포는 알려진 경우가 많지 않으며, 다변량 데이터로 확장될수록 확률분포를 결정하는데 더 큰 어려움이 따른다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 다양한 비모수 관리도 기법이 연구되었는데, 최근 연구되고 있는 비모수 관리도 기법 중 하나인 RBF (Radial Basis Function) 커널 기반의 SVDD (Support Vector Data Description) 관리도는 관리상태 하의 데이터 영역에 대한 경계를 결정함으로써 공정의 이상상태를 탐지하는 기법으로 K 관리도로 불리우며, 다양한 분야에서 적용되고 있다. 그런데 K 관리도를 적용하기 위해서는 관리도의 성능을 결정짓는 커널모수 등의 선택이 중요하며, 관리도를 작성하기 전에 미리 결정되어야 한다. 이를 위해 기존의 연구들은 격자 탐색법 등을 활용하여 모수를 결정하고 있지만, 선택 가능한 범위에 대한 반복적인 계산으로 최적값을 선택하고 있어 계산 비용이 커지고 또 시간 등의 문제로 실제 문제에 적용하기 어려운 점이 있다. 따라서 본 연구에서는 데이터의 구조에 따라 모의실험을 통해 선택 가능한 영역에서의 효율성을 비교 검토하고, 이를 바탕으로 쉽게 적용할 수 있는 새로운 모수 선택 방법을 제안하고자 한다. 이를 통해 데이터 구조에 대해 강건함을 보이는 모수의 선택과 K 관리도의 구성을 논의하고 실제 자료에 적용해 보았다.
아연 양극의 성능을 향상시킬 목적으로 4가지 종류의 첨가제의 효과를 연구하였다. $Pb_3O_4(0.5, \;1.0&\;2.0wt\%)$와 4가지 종류의 첨가제$(0.4wt\%\;of\;Ca(OH)_2,\;0.025M\;of\;Citrate,\;tartrate\;and\;Gluconate)를\;40wt\%$ KOH 전해질 용액에 용해시켜 부식전위 측정, 분극실험, 충$\cdot$방전 사이클 수명시험을 행하였다. 부식전위는 시간이 흐름에 따라 높은 방향으로 이행하였고 $Pb_3O_4$의 량이 증가함에 따라 반복적으로 전위가 상승과 하강을 거듭하였다. 더욱이 내식성은 무첨가의 경우에 비해 확실하게 증가하였고 첨가제가 들어간 경우 충$\cdot$방전 특성이 향상되었다. SEM사진을 분석한 결과 $0.5wt\%\;Pb_3O_4$ 만을 첨가한 경우와 Tartrate가 첨가된 경우의 표면 형상이 유사하였으며, 다른 첨가제의 경우 표면에 수지상 결정의 성장이 나타났다. 결과적으로 다른 첨가제와 비교하여 Tartrate의 경우 내식성 효과뿐만 아니라 충$\cdot$방전 특성도 우수함을 보여주었다.
본 연구는 단시간 들기 내리기 작업을 실시한 누적피로 대상자에게 미세전류자극 및 휴식을 적용하여 피로 지수에 미치는 영향을 비교하였다. 2012년 12월부터 2013년 2월까지 S대학에서 연구가 진행되었으며, 말초질환 및 근골격계 질환이 없고 오른손을 사용하는 20대의 신체 건강한 남자 22명을 대상자로 선정하였다. 모든 대상자는 10 kg 상자를 15분 동안 들기 내리기를 100회 실시한 직후, 표면근전도기를 이용한 근피로지수(Median Frequency : MF)와 혈액피로지수(Creatine Kinase Lactate : CK, Lactate Dehydrogenase : LDH)를 측정하였다. 두 그룹으로 나누어 실험군에는 미세전류자극을 대조군에는 휴식을 각각 20분간 중재하였다. 중재 후, 근피로지수와 혈액피로지수를 측정하여 누적 피로지수의 변화를 비교하였다. 그 결과 휴식그룹의 왼쪽 척주세움근 피로지수를 제외한 두 그룹 모두에서 중재방법 적용 전보다 적용 후 유의한 누적피로의 감소(p<.05)가 있었고, 미세전류의 자극은 휴식과 비교했을 때, 근피로지수의 유의한 감소(p<.05)를 보였지만, 혈액피로지수는 차이가 없었다. 본 연구의 결과를 토대로 미세전류자극은 반복적인 들기와 내리기 작업 종사자들의 근피로회복에 도움이 될 것이라 사료되며, 장시간 피로지수 추적조사 및 중재 적용시간에 따른 피로회복의 상관관계 대한 추가적인 연구가 필요하다.
조사 선량의 분포를 저해하지 않으면서 정확한 차폐가 가능하며, 짧은 시간 내에 쉽게 환자를 고정할 수 있으며, 치료 중에 환자가 의식을 잃는 경우에도 다치지 않고 지지될 수 있는, 한국인의 체형에 맞는 전신방사선치료를 위한 고정장치를 개발하고 그 효과를 평가하였다. 230 cm의 키, 100 kg의 체중을 가진 성인 환자도 지지될 수 있도록 지름 5 cm의 스텐레스 원형 봉을 사용하여 프레임을 제작하였고, 의자는 환자가 서 있는 상태에서 환자의 키, 몸의 두께에 맞추어 위치 조절이 가능하도록 고안하였다. 가슴부위의 전면 지지대는 1 cm 두께의 아크릴을 사용하여 지지의 기능과 차폐물의 고정 기능을 겸하게 하였고, 등면의 지지대는 1 cm 두께의 아크릴을 5 mm 두께, 3 cm 넓이의 스텐레스 스틸로 테를 둘러 환자의 지지와 엑스선 필름 카세트 고정장치를 겸하도록 고안하였으며 2개의 상부 도르래와 측면의 핸들로 쉽고 정확하게 조절할 수 있도록 하였다. 머리 고정장치는 비닐과 특수 스펀지를 사용하여 쇠약한 환자의 작은 흔들림도 방지할 수 있도록 하였다. 환자를 원하는 위치에 고정하는데 평균 4분 25초가 소요되었고 반복되는 분할조사의 검교정 필름에서 폐의 차폐물의 위치에 차이가 없었으며, 펜텀 실험과 환자치료에서 $\pm$5%의 선량차이를 보였다. 치료중 환자가 의식을 잃은 경우도 수차 있었으나 쓰러지지 않고 지지할 수 있었다.
HIP처리가 가스터빈 고정익 등 고온부품에 적용되는 열차폐 코팅층의 접착강도 및 고온특성에 미치는 영향을 조사하였다. 시편은 IN738LC 초합금 표면에 8wt%Y$_2$O$_3$-$ZrO_2$분말을 플라즈마 용사법으로 코팅한 후 $1200^{\circ}C$, 100MPa의 고온, 고압에서 4시간 동안 HIP 처리하여 준비하였다. 실험결과 HIP 처리된 코팅의 경우 미세균열과 기공이 상당량 감소하였으며 EDX분석을 통해 계면에서 원자간 상호확산이 발생한 것을 확인하였다. 이러한 코팅층의 치밀화 및 상호확산으로 인해 HIP처리된 코팅층의 접착강도는 48% 이상 크게 증가하였으며 조직 또한 균질화 되었다. 반면 가열과 냉각이 반복되는 환경에서 코팅층의 내구력은 HIP 처리된 경우가 다소 저하되었다. 이는 코팅과 모재와의 열팽창 차이로 인한 변형을 완화시켜주는 기공과 미세균열이 감소되었기 때문으로 판단된다.
RFID 표준 개발을 주도하고 있는 EPCglobal은 RFID 미들웨어에 관한 표준 인터페이스로써 ECSpec(Event Cycle Specification)과 ECReports(Event Cycle Reports)를 제시하였다. ECSpec은 애플리케이션이 원하는 태그 데이타에 대한 명세로써 일정 시간 동안 태그 이벤트에 대한 여과 및 수집을 반복적으로 처리하기 위한 연속질의(Continuous Query, CQ)이며 ECReports는 처리 결과에 대한 명세이다. 따라서 연속 질의 수행에 적합하도록 설계된 질의 색인(Query Index) 기법을 적용하여 ECSpec을 질의 색인의 데이타로써, 태그 이벤트를 질의 색인의 질의로써 수행하면 효율적이다. 하지만 RFID 물류환경에서는 유사한 또는 동일 상품군이 대량으로 이동하게 되고, 이때 상품에 부착된 태그가 RFID 리더에서 인식될 때 발생하는 이벤트가 짧은 기간 동안 다수 발생하게 되는데. 이를 개별적으로 처리하는 것은 비효율적이다. 이 논문에서는 ECSpec에서 지정하는 보고주기 기간 동안 태그 이벤트에 의한 질의를 수집하여 그룹을 구성하고 질의 색인에 영역 질의로써 수행하여 유사 검색 과정을 제거하는 기법을 제안한다. 이러한 질의 그룹 처리 기법을 위해, 일정기간 연속된 태그 이벤트를 효과적으로 수집하기 위한 큐의 구성 방법과 수집된 태그 이벤트로부터 영역 질의를 생성하기 위한 방법을 제안한다. 또한 실험을 통해 이러한 기법의 효율성을 확인한다.
본 연구는 복근의 정적 지구력 평가 도구로서의 등척성 버티기 방법의 타당성을 검증하고 최적의 적용 각도를 결정해내기 위해 수행되었다. 92명(남 68명, 여 24명)의 피험자가 자발적으로 실험에 참여하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 유산소 역량과 근지구력 역량 사이의 상관성은 남성에서보다 여성에게서 더 높게 나타났으며 등척성 버티기의 수행 시간과 윗몸일으키기의 반복 횟수 사이에 정적인 상관관계를 나타냈다. 또한 40도의 경사도를 적용 시 30도 및 50도와 비교해 근지구력과의 가장 높은 상관성을 나타냈다. 이와 같은 결과를 통해 복근지구력의 평가 도구로서의 등척성 버티기 방법이 요부의 잠재적 상해 위험을 지닌 것으로 보고되고 있는 윗몸일으키기 방법을 대체할 수 있는 대안으로 사용될 수 있으며 적용 시 40도의 각도를 적용하는 것이 적절하다는 결론을 내릴 수 있었다. 서로 다른 연령 및 체력 상태에 따른 최적의 적용 각도에 대해서는 후속 연구를 통해 밝혀져야 할 것이다.
AE 신호와 재료의 기계적 물성과의 관계를 정량적으로 제시할 수 있는 방법을 개발하였다. 재료의 여러 가지 기계적 성질들 중 피로균열 거동에 관련된 응력확대계수를 중심으로 AE 신호와 같은 다변량 데이터의 처리에 많이 사용되고 있는 주성분 회귀분석과 비선형적 문제 해결에 적합한 신경회로망 기법을 이용하였다. 이를 위하여 강교량 부재인 SWS490B 강에 대한 피로균열전파 실험을 수행하였으며 표준 CT 시편에 대한 피로균열진전 시 발생하는 AE 신호의 각 변수와 응력확대계수와의 관계를 고찰하였다. 통계분석 방법인 변수선택법을 적용한 결과 AE 카운트(RC), 에너지(EN), 신호지속시간(ED)의 각각에 대한 유의성이 높은 것으로 나타났으나 전반적으로 전체 AE 변수를 모두 이용할 경우 통계적 유의성이 높은 것으로 나타났다. 부재의 반복하중 시 발생하는 피로균열진전을 정량적으로 도출할 수 있는 응력확대계수 추정모델을 개발하고 평가하였다. 미지 시료에 대하여 개발된 모델의 응력확대계수 예측 성능을 분석한 결과 주성분 회귀모델과 인공신경망 모델 모두 우수한 예측성능을 나타내었으나 전반적으로 인공신경망 모델이 주성분 회귀모델보다 다소 양호한 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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