본 논문에서는 자율수중운동체(AUV, Autonomous Underwater Vehicle)의 실시간 충돌회피에 적용되는 휴리스틱 탐색기법에 적합한 퍼지조건연산자와 알파절단(aleph-cut)의 선택에 관해 논한다. 퍼지조건연산자와 알파절단은 두 퍼지관계에서 새로운 퍼지관계를 생성시키는 퍼지삼각논리곱의 연산에 적용되는데 이것은 휴리스틱탐색기법의 이론적 기반이 된다. 본 논문은 평가함수를 이용한 새로운 휴리스틱탐색기법을 설계하고, 이에 가장 적합한 퍼지조건연산자와 알파절단을 제안한다. 제안된 퍼지조건연산자와 알파절단의 검증을 위해 경로경비와 합리적인 경로를 생성하는 알파절단의 개수 관점에서 모든 경우의 퍼지조건연산자와 알파절단에 대해 시뮬레이션 한다. .
우리는 실험과 MCNP 시뮬레이션을 통해 전알파 분석법의 한계를 설명하였다. 국내에서 중·저준위 방사성폐기물 인도 규정 관련, 전알파 분석법은 방사성폐기물을 처분하기 위해 반드시 규명해야 할 방사성 특성평가 인자이다. 전알파 분석법은 시료 준비 절차가 간단하고 신속한 분석 결과를 제공하지만, 정량분석 인자로 사용하는 것은 적절하지 않다. KCl과 241Am을 이용하여 시편 건조고형물 무게에 따른 전알파 계측효율을 평가하였다. 동일한 무게의 시편일지라도 계측효율의 차이가 20% 나는 것을 확인하였고, 이는 시편의 물리적 형태가 서로 다르기 때문인 것으로 보인다. 토양 중 우라늄을 화학분리 한 후, ICP-MS로 우라늄을 직접 측정한 결과와 전알파 농도를 비교하였다. 전알파는 실제 우라늄 농도에 비해 50% 과소평가되었다. 알파핵종별 전알파 계측효율이 최대 3배 차이 나기 때문에, 전알파 분석결과는 개별 알파핵종의 합과 비교하기 보다는 스크리닝 개념으로 사용하는 것이 적절하다.
지난 3월, 서울에서 세기의 대결이 펼쳐졌다. 구글의 '알파고'와 이세돌 9단의 바둑 대결이 벌어진 것. 결과는 4대 1로 알파고의 승리였다. 인간이 기계에 졌다며 침통해 하는 반응이 쏟아지는 한편, 인공지능에 대한 국민의 관심이 최고조로 달아올랐다. '알파고 쇼크' 이후 인공지능으로 대표되는 최첨단 기술의 다음 단계는 무엇이며, 우리는 과연 어떤 미래를 맞이하게 될 것인지에 대해 갑론을박이 벌어졌다.
본 연구는 활성알루미나, 베이어라이트, 미세결질베마이트, 슈도베마이트, 깁사이트 등의 수산화알루미늄을 각각 출발물질로 하여 알파알루미나를 제조하였고 출발물질에 따라 알파알루미나로의 전이온도와 결정성의 차이 및 비표면적, 밀도를 관찰하였다 베이어라이트는 상온에서 5시간 동안 수화반응 시켜 제조하였고, 미세결정질베마이트는 활성알루미나를 수열처리 하여서 제조하였다. 실험결과 활성알루미나, 베이어라이트, 슈도베마이트가 깁사이트와 미세결정질베마이트보다 낮은 온도에서 알파알루미나로의 전이가 일어났음을 알 수 있었고 알파알루미나의 결정성에서는 슈도베마이트가 가장 높은 것을 알 수 있었다. 그리고 130$0^{\circ}C$에서는 미세결정질 베미이트를 제외한 모든 출발물질이 알파알루미나로 전이되었음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 알파벳 대문자 영상에 다양한 특징을 추출하고 이를 신경망을 이용하여 영문 알파벳을 구분하는 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방식은 비교적 간단한 연산을 통해 입력된 영상에 대한 정보를 추출하여 신경망에 대입을 함으로서, 빠른 결과를 얻는 것과 동시에 알파벳 이미지가 아닌 알파벳 내에 들어있는 패턴들을 이용하여 알파벳을 구분함으로서 노이즈에 강한 장점을 나타내고 있다. 다양한 필체를 이용하여 실험을 수행하였고, 현재 사용 중인 상용 프로그램과 본 논문에서 제안한 방법의 적중률을 비교하였다.
알파선 검출 효율 측정을 위한 고체비적검출기의 교정 방법을 제시하였으며, 제시된 교정 방법을 이용하여 CN-85와 LEXAN의 검출 효율을 측정하였다. $0{\sim}5.5MeV$ 에너지 영역의 알파선에 대한 검출 효율을 측정한 결과 CN-85와 LEXAN이 각각 97%, 57%였다. CN-85가 LEXAN에 비해 검출 효율이 높게 나타난 이유는 알파선에 대한 CN-85의 sensitivity가 LEXAN에 비해 좋을 뿐만 아니라 에너지 의존성이 CN-85가 LEXAN에 비해 낮기 때문인 것으로 분석되었으며, CN-85는 알파선의 유도 에너지가 약 3 MeV, LEXAN은 약 1.8 MeV에서 검출 효율이 최대로 나타났다.
배경: 최근 조직판막의 구조적 손상에 있어서 동물면역 반응이 중요한 역할을 할 가능성이 제기되면서 동물의 대표적 이종항원 물질인 알파-갈 항원결정인자에 대한 환자의 면역반응에 관한 관심이 높아지고 있다. 또한 알파-갈은 세포 표면에 존재하며 이는 녹색콩 알파-갈락토시다아제 라는 효소를 이용하여 제거할 수 있다고 알려져 있고 조직 표면의 알파-갈 항원결정인자는 Griffonia Simplicifolia의 동종렉틴 중 B4타입에 선택적으로 결합하여 이를 이용해서 염색할 수 있다고 알려져 있다. 이에 본 연구팀은 조직판막을 만드는데 많이 사용되는 돼지의 대동맥 판막 및 심낭 조직을 가지고 녹색콩알파-갈락토시다아제를 이용하여 이들 조직의 알파-갈 항원결정인자를 제거할 수 있는지 알아 보고자하였다. 대상 및 방법: 신선한 돼지의 대동맥 판막 및 심낭 조직을 0.5 unit/mL, 1.0 unit/mL, 2.0 unit/mL 농도의 녹색콩 알파-갈락토시다아제로 pH 6.5, $4^{\circ}C$에서 24시간 처리한 뒤 이를 Griffonia Simplicifolia 동종렉틴 B4 타입을 이용한 면역조직형광염색으로 염색하여, 각각의 농도에서 효소 반응 후 해당 조직의 알파-갈 항원결정인자가 얼마나 제거되는지를 형광염색의 정도로 판단하였다. 결과: 돼지의 대동맥 판막 조직의 경우 1.0 unit/mL농도의 녹색콩 알파-갈락토시다아제를 pH 6.5, $4^{\circ}C$ 에서 24시간 처리하였을 때 형광염색이 거의 되지 않을 정도로 알파-갈 항원결정인자가 제거되었고 이는 효소의 농도를 2.0 unit/mL로 증가시켰을 때에도 비슷한 양상을 보였다. 돼지의 심낭 조직의 경우 효소 처리 전의 알파-갈 염색에서도 대동맥 판막조직에 비하여 많은 양의 형광염색을 보였으며 효소 처리의 농도도 대동맥 판막의 경우보다 높은 2.0 unit/mL의 농도에서 알파-갈 항원결정인자가 제거되는 양상을 보였다. 걸론: 돼지의 대동맥 판막 조직과 심낭 조직의 알파-갈 항원결정인자는 eriffonia simplicifolia의 동종렉틴 B4를 사용한 면역조직형광염색에서 잘 염색되었으며 이를 알파-갈락토시다아제를 사용하여 제거하였을 때 각각 1.0 unit/mL, 2.0 unit/mL 농도의 녹색콩 알파-갈락토시다아제를 $4^{\circ}C$, pH 6.5의 조건에서 24시간 반응시켰을 때 효과적으로 상당량 제거할 수 있었다. 향후 돼지의 판막조직 및 심낭조직으로 만드는 조직판막의 내구성 증대에 대표적인 동물 면역항원인 알파-갈 항원결정인자의 제거가 유용한 도구가 될 수 있을 것이며 앞으로 알파-갈락토시다아제로 처리한 돼지의 조직판막에 대한 인간혈장의 항-갈 항체 및 항-갈 단클론항체를 이용한 직접적인 면역학적 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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