• 대한핵의학회지
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• 제35권3호
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• pp.168-184
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• 2001

목적: 새로이 합성된 다약제내성 (MDR) 극복제인 KR-30035(KR)는 다약제내성 유전자가 과발현된 암세포에 Tc-99m MIBI의 섭취를 증가시키며, 그 효과는 verapamil과 유사하나 심혈관계에의 영향은 적다. 본 연구는 체내에서 KR의 MDR 극복효과를 평가하고자 nude mice에서 P-당단백이 발현된 세포와 발현되지 않은 세포에서 다양한 농도의 KR이 MIBI섭취에 미치는 영향에 대해 살펴보았다. 방법: P-당단백이 발현된 세포는 HCT15/CL02 대장암 세포를, P-당단백이 없는 세포로는 A549 비소세포 폐암 세포를 120마리의 생쥐에 이종이식하였다. 120 마리를 모두 6군으로 나누었다. 제 1군은 복강내로 KR을 10mg/kg의 용량으로 3차례 주입한 군이고, 제2군은 verapamil을 같은 방법으로 주입한군, 제 3군은 KR을 2회는 10 mg/kg의 용량으로 1회는 25 mg/kg의 용량으로 복강내에 주입한 군이며, 제 4군은 KR을 2회는 10 mg/kg의 용량으로 1회는 50 mg/kg의 용량으로 복강내 주입한군, 제 5군은 KR을 2회는 10 mg/kg의 용량으로 복강내에 주입하고 1회는 25 mg/kg의 용량으로 혈관내에 주입한 군이다. 그리고 제 6군은 처치하지 않은 대조군으로 하였다. 이들 각군에 Tc-99m MIBI를 주사하고 10분, 30분, 90분, 그리고 240분 후에 동물을 희생시켜서 장기와 종양 조직내의 MIBI 섭취정도를 측정하여 비교하였다. 결과: MIBI 섭취정도는 P-당단백 양성과 P-당단백 음성인 그룹 모두에서 제 2군보다 제 1군에서 높았다. 10분과 240분 사이의 배출율은 P-당단백 양성세포에서 KR을 정맥주사한 제 5군에서 MIBI 섭취가 증가하는 경향을 보였으나 그 외에는 유의한 차이가 없었다. P-당단백 양성 그룹에서 MIBI 섭취는 10분 (대조군의 173%)에서 가장 높았고 KR의 용량이 증가할수록 P-당단백 양성군 에서의 MIBI 섭취증가의 정도가 낮았다 (10분에 제 4군에서 130%, 제 5군에서 117%, 30분에 제 4군에서 178%, 제 5군에서 128%). 심장과 폐의 섭취는 제 4군과 제 5군에서 10분과 30분에서 각각 크게 증가하였다. 결론: KR은 verapamil 보다 심혈관계 작용이 적은 MDR의 억제제이며, verapamil보다 20-50배 투여량을 증가시킬 수 있으므로, 악성종양의 항암요법시 다약제내성을 극복하는데 보다 안전하고 효과가 큰 약제로 판단된다.

• 한국작물학회지
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• 제22권2호
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• pp.59-64
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• 1977

우리나라에서의 소맥 수량성과 품질의 지역성을 파악할 목적으로 9개 품종을 8개 지역에 공시한 국장시험에서 종실수량 및 소맥분의 단백질 함량과 침전가를 검토하여 이들 상호간의 관계를 품종 및 지역별로 검토한 결과는 다음과 같다. 1. 전국적으로 본 종실수량과 m$^2$당 수수는 고도의 정상관$(r=0.53^{**})$을 보였다. 2. 품종별 전국 평균수량에서는 400kg/10a 이상의 품종은 조광, Bezostaya, Kitakamikomugi등 이었고 300~400kg/10a의 품종은 원광, 영광, Roussalka, Centurk등 이었으며 300kg/10a 이하의 품종은 Atlas 66, NE 701132이었다. 3. 지역별 수량에서 청주 이북의 4개소 평균수량은 275kg/10a이었고 유성 이남의 4개소 평균수량은 449 kg/10a로 남부지역에서 높았다. 4. 품종 및 재배지역에 따른 종실내 단백질함량과 침전가는 각각 8.9~12.6%, 32~58cc 및 9.0~11.4%, 38~56cc의 범위에 있었고 일반적으로 북부 재배지역에서 단백질 함량 및 침전가가 높았다. 5. 종실내 단백질 함량과 침전가는 고도의 정의 상관$(r=0.66^{**})$이 있었고 종실수량과 단백질 함량 및 침전가 간에는 각각 $-0.49^{**}$ 및 $0.39^{**}$의 부상관이 있었다. 6. 비침전가는 경질 소맥인 Centurk 및 NE 701132 품종에서 높은 반면 조광, Roussalka등의 연질 품종계열들에서는 낮은 경향을 보여 비침전가는 단백질의 질의 평가와 경연질 소맥분류의 좋은 지표가 되었다. 7. 비침전가에 의한 경연질 소맥의 분류기준은 비침전가 4이하는 연질소맥으로, 5이상은 경질소맥으로 그리고 4~5는 중간질 소맥으로 볼 수 있었다.

• 한국균학회지
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• 제25권1호통권80호
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• pp.30-34
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• 1997

온주밀감의 병든 잎으로부터 분리된 분생포자세대와 병들어 죽은 가지로부터 분리된 유성세대의 형태학적 특정을 토대로 감귤 탄저병의 병원균은 Glomerella cingulata(분생포자 세대 Colletotrichum gloeosporioides)로 분리 동정되었다. 감귤 탄저병균은 온주밀감, 유자, 하귤 등의 잎에 상처 접종에 의해서 감염을 일으켰고, 균사 생장 및 분생포자 형성의 적온은 각각 $25{\sim}30^{\circ}C$범위였다. 잎과 가지에서 분리된 감귤 탄저병균의 균총의 생장 속도와 색, 분생포자와 부착기의 형태와 크기 등과 같은 특징들은 감귤류 저장병에 관여하는 FGG strain의 특징과 유사하였지만, 일부 형태 및 병원학적 특징이 FGG strain과 일치하지 않아 다른 strain일 가능성도 배제할 수 없다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.53-60
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• 2014

IEEE 802.15.4의 물리계층은 저속, 저전력, 저가격 기반의 LR-WPAN(Low-Rate Wireless Personal Area Network)의 물리계층으로 세계적으로 가장 많이 사용되고 있다. IEEE 802.15.4에 대한 기존의 많은 이론 연구들은 저전력 무선네트워크 환경에서의 에너지효율성, 전송처리율, 전송신뢰성에 대한 거시적 이해와 안목을 제공하는 중요한 결과들을 산출하고 있다. 이 논문에서는 이러한 이론연구에 실환경 요소를 보완하기 위해 MAC(Medium Access Control) 소프트웨어 구조부터 실제 네트워크 기반 성능분석에 이르는 실험연구를 수행한다. 연구에서는 수직분할 모델의 네트워킹 스택의 MAC 계층 기능으로 IEEE 802.15.4 MAC 스택을 구현하고 이를 네트워킹 스택에 통합하여 시험 분석을 수행한다. 이 연구에서 도출한 네트워크 소프트웨어 모델과 실험결과는 향후 IEEE 802.15.4 MAC 소프트웨어의 구현과 실용적인 네트워크 스택 환경에서의 성능에 참고자료로 활용될 수 있다.

• 유기물자원화
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• 제9권4호
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• pp.99-104
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• 2001

곱게 갈아 액화시킨 음식물 찌꺼기를 기질로 생균사료를 생산하기 위한 효모의 호기적 액상발효에 있어서 효모증식에 대한 교반속도의 영향을 연구하였다. screening을 통해 선택한 효모인 Kluyvermyces marxianus를 종균으로 2liter jar fermenter를 이용하여 호기적 조건에서 곱게 분쇄해 10% 고형분 함량을 갖는 기질에 교반속도를 500rpm, 900rpm, 1200rpm를 다르게 조정하여 $35^{\circ}C$에서 증식시켰다. 효모의 증식을 촉진시키기 위하여 고분자물질을 분해하는 효소를 분비하는 곰팡이 Aspergillus oryzae와 혼합발효를 실시하여 단독발효와 비교하였다. 발효결과 교반속도가 증가할수록 생균수도 높아져 400rpm에서보다는 900rpm에서 높은 생균수를 보였으나 1200rpm에서는 오히려 감소하였다. 혼합발효는 amylase의 역가를 높여주어 증식속도를 높여 주나 발효종료단계에서 최고 생균수를 증가시켜주지는 않는 것으로 나타났다.

• 한국전자거래학회지
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• 제23권2호
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• pp.33-47
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• 2018

도시가스 배관은 지중에 매설되어 있기 때문에 세부 관리가 어렵고 다양한 위험에 노출되어 있다. 본 연구에서는 도시가스 배관압력 실시간 데이터를 분석해 배관압력 이상을 예측하고 전문가의 의사결정을 돕는 모델을 제안한다. 국내 도시가스 공급업체들 중 하나인 중부도시가스사의 정압기에서 수집하는 실시간 배관압력 데이터와 시간변수, 외부환경변수를 통합해 분석 데이터로 사용한다. 아산시와 천안시에 위치하는 11개 정압기를 분석 대상으로 하며 분 단위 배관압력 예측모델을 구현한다. Random forest, support vector regression(SVR), long-short term memory(LSTM) 알고리즘을 사용해 회귀모델을 구현한 결과 LSTM 모델에서 우수한 성능을 보인다. 아산시 배관압력 예측모델의 경우 LSTM 모델에서 RMSE가 0.011, MAPE가 0.494이며, 천안시 배관압력 예측모델의 경우 LSTM 모델에서 평균제곱근오차(root mean square error, RMSE)가 0.015, 절대평균백분율오차(mean absolute percentage error, MAPE)가 0.668로 가장 낮은 오류율을 보인다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제51권6호
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• pp.685-691
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• 2013

이부프로펜은 비스테로이드성 소염진통제(Non-Steroidal Anti-Inflammatory Drugs; NSAIDs)의 대표적인 성분이다. 이부프로펜은 결정성이 크기 때문에 난용성이며, 따라서 생체이용률(bioavailability)도 낮다. 이와 같은 난용성을 개선하기 위해서는 이부프로펜의 입도를 감소시킬 필요가 있다. 본 연구의 목적은 이부프로펜의 분쇄조건을 최적화하는데 있다. 이부프로펜을 분쇄하기 위하여 유성밀을 사용하였으며, Box-Behnken 방법을 이용하여 분쇄변수들의 최적조건을 구하였다. 이부프로펜 분쇄생성물의 물성을 조사하기 위하여 입도, 결정크기 및 인장강도 측정에는 각각 입도분석기, XRD, tensile/compression tester를 사용하였다. 분쇄 최적조건은 밀회전수는 290 rpm, 시료장입량은 24.6 g, 분쇄시간은 10분이었으며, 이 조건에서 이부프로펜 분쇄생성물의 입도는 $13.5{\mu}m$이었다. 이부프로펜은 분쇄 후 결정크기가 감소하였다. 이부프로펜 분쇄생성물의 정제의 상대밀도가 0.85~0.90인 범위에서 그 정제의 인장강도는 $12{\sim}14Kg_f/cm^2$ 이었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.5721-5727
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• 2015

페인트는 외부로부터 본체가 손상되는 것을 막아주며, 오랫동안 색깔과 마무리 상태를 유지해 준다. 유기용제와 물이 페인트의 용제로 사용되고 있으며, 유기용제는 VOCs의 인위적인 공급원으로 알려져 있다. 이러한 이유로 자동차 내장부품에서 유기용재 페인트의 사용은 줄어들고 있으며, 외장 부품에서는 계속 사용하고 있다. 수성페인트의 접착력은 유성페인트에 비하여 작아, 페인트가 기제로부터 박리되고 있어, 품질문제를 일으킨다. 본 연구에서는 수성페인트와 실린 혼합물의 접착 특성에 대하여 연구하였다. 수성페인트의 접착력을 향상시키기 위하여 접착제와 혼합이 필요하다. 접착력은 UTM을 이용하여 ASTM D1002 방법으로 측정하였고, 박리현상은 ASTM D1002를 사용하여 측정하였다. 수성페인트와 실란접착제의 최적 혼합조건은 $25^{\circ}C$, 500rpm, 20분 이었으며. 실란접착제 농도는 5wt% 이었다

• 전기전자학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.94-102
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• 2016

본 논문에서는 기계학습 알고리즘을 이용하여 다중물리(Multi-physics) 시뮬레이션의 반복 횟수를 획기적으로 줄일 수 있는 다중물리해석 예측 방법을 제안한다. 기존의 다중물리해석 시뮬레이션의 경우 소요되는 시간과 노력을 줄이기 위해 시뮬레이션 자체에 대한 방법과 환경 개선에 초점이 맞추어져 있으나 본 논문에서는 다중물리 시뮬레이션 결과를 기계학습 알고리즘으로 학습하여 추가적인 시뮬레이션을 수행하지 않고 학습된 기계학습 알고리즘을 사용하여 수십분에서 수시간에 걸리는 다중 물리 해석과 유사한 결과를 수초 내에 예측할 수 있음을 보였다. 기계학습 알고리즘 간의 성능을 비교하여 다중물리해석에 적합한 기계학습 알고리즘을 확인하였으며 가장 우수한 성능을 보인 가우시안 프로세스 회귀(Gaussian Process Regression)의 경우 100개 이하의 학습 샘플만으로도 우수한 예측 결과를 얻어낼 수 있음을 확인하였다. 제안하는 방식을 통해 시뮬레이션을 하고자 하는 모델의 형상이나 재질이 변경될 경우 기존의 시뮬레이션 결과로 학습된 알고리즘이 있다면 시뮬레이션을 반복 수행하기 전에 알고리즘을 이용하여 결과를 예측할 수 있어 시뮬레이션의 반복 횟수를 줄일 수 있을 것으로 기대한다.

• 품질경영학회지
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• 제50권4호
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• pp.701-716
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• 2022

Purpose: This study aims to predict the dry cargo transportation market economy. The subject of this study is the BDI (Baltic Dry Index) time-series, an index representing the dry cargo transport market. Methods: In order to increase the accuracy of the BDI time-series, we have pre-processed the original time-series via time-series decomposition and data augmentation techniques and have used them for ANN learning. The ANN algorithms used are Multi-Layer Perceptron (MLP), Recurrent Neural Network (RNN), and Long Short-Term Memory (LSTM) to compare and analyze the case of learning and predicting by applying time-series decomposition and data augmentation techniques. The forecast period aims to make short-term predictions at the time of t+1. The period to be studied is from '22. 01. 07 to '22. 08. 26. Results: Only for the case of the MAPE (Mean Absolute Percentage Error) indicator, all ANN models used in the research has resulted in higher accuracy (1.422% on average) in multivariate prediction. Although it is not a remarkable improvement in prediction accuracy compared to uni-variate prediction results, it can be said that the improvement in ANN prediction performance has been achieved by utilizing time-series decomposition and data augmentation techniques that were significant and targeted throughout this study. Conclusion: Nevertheless, due to the nature of ANN, additional performance improvements can be expected according to the adjustment of the hyper-parameter. Therefore, it is necessary to try various applications of multiple learning algorithms and ANN optimization techniques. Such an approach would help solve problems with a small number of available data, such as the rapidly changing business environment or the current shipping market.