전이금속 디칼코게나이드는 서로 다른 전이 금속원소와 칼코겐 원소의 결합으로 이루어진 층상 구조의 물질이다. 그 중 텅스텐 이황화물($WS_2$)은 전이금속 화합물로써 풍부한 매장량으로 인하여 가격면에서 매우 저렴하며, 높은 온도에서도 잘 견딜 수 있는 열 내구성이 강해 물 분해 반응에서 촉매로 사용될 수 있는 가능성이 제시되었다. 이러한 $WS_2$을 매장량이 적은 고비용의 백금계 촉매를 대체하기 위한 물질로서 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 $WO_3$ 콜로이드 용액을 전기 영동 및 황화 처리 이용하여 $WS_2$를 합성하여 수소 발생 반응(Hydrogen Evolution Reaction, HER)촉매로서의 가능성을 확인하였다.
성선 외 생식세포종양은 비교적 드물어 모든 생식세포종양의 5% 미만을 차지한다. 주로 천미부생식세포종양이 골반부나 후복막으로 확장된 경우가 대부분이며, 후복막이나 복강 내에 발생하는 생식세포종양은 매우 드물다. 저자는 복부 종괴를 주소로 내원한 18개월 된 여아에서 간 전이를 동반한 복강 내 혼합 생식세포종양을 치료하였다. 복부 초음파 및 전산화 단층촬영에서 복부 좌상사분역에 석회화, 고형 및 지방 성분을 포함하고 있는 낭성 종괴와 간에 1cm 크기의 결절이 관찰되었다. 종괴는 개복 후 제거되었으며, 병리조직학적으로 대부분의 내배엽동 종양과 적은 성숙 기형종으로 구성된 혼합 생식세포종양으로 진단되었으며, 간의 전이병변도 동일하게 진단되었다. 수술 후 항암화학요법을 시행하였으며, 환자는 현재 수술 후 10년이 경과하였으나 재발의 소견은 없다.
악성종양은 상피성의 암종(carcinoma)과 결체직성의 육종(sarcoma)으로 분류된다. 최근 암환자의 발생은 점차 증가되는 추세이며, 우리나라에서도 사망원인 중 뇌졸증 다음으로 암이 차지하는 비율이 높다. 이러한 암은 침윤성(infiltrative)인 성장으로 인하여 인접 정상조직을 급격히 파괴시키며, 해당 임파절을 따라 신체 다른 부위로 전이(metastasis)된다. 임파절에 전이되기 전에 조기발견된 암은 70%의 5년 생존률을 보이는 반면, 임파절에 전이된 후에 발견된 암은 30%의 5년 생존률을 보인다. 따라서 암의 성공적인 치료를 위해서는 이의 조기발견이 매우 중요하다고 할수 있다. 그러나 불행하게도 많은 환자가 이미 병소가 상당히 진행된 상태에서 내원하기 때문에 이의 근치가 어려우며, 예후 또한 좋지 않다. 이러한 암을 조기발견하기 위해서는 환자 자신의 관심뿐만 아니라 치과의사의 세심한 검진이 필요하리라 생각된다.
본 논문에서는 텍스트에 나타난 감정상태를 인지하는 모델을 제안하고, 이러한 모델을 활용하여 현재문장에서 나타난 감정 및 이후에 나타나게 될 감정상태들을 예측하는 시스템에 대하여 다룬다. 사용자의 감정을 인지하고 이에 대한 자연스러운 메시지, 행동 등을 통해 인간과 상호작용 할 수 있는 컴퓨터시스템을 구현하기 위해서는 현재의 감정상태뿐만 아니라 사용자 개개인의 정보 및 시스템과 상호작용하고 있는 상황의 정보 등을 통해 이후에 사용자가 느낄 수 있는 감정을 예측할 수 있는 감정모델이 요구된다. 본 논문에서는 파악된 이전의 감정상태 및 실제 감정과 표현된 감정간의 관계, 그리고 감정에 영향을 미친 주변대상의 특징 및 감정경험자의 목표와 행동이 반영된 상태-전이형태의 감정모델인 감정망(Emotion Network)을 제안한다. 감정망은 각 감정을 나타내는 상태(state)와 연결된 상태들 간의 전이(transition), 그리고 전이가 발생하기 위한 조건(condition)으로 구성된다. 본 논문에서는 텍스트 형태의 상담예시에 감정망을 활용하여 문헌의 감정어휘에 의해 직접적으로 표출되지 않는 감정을 예측할 수 있음을 보인다.
최근 5년간 식용 나물과 독초를 구별하지 못한 채 섭취하여 다수의 환자가 발생하였다. 본 논문에서는 인체에 치명적인 결과를 일으킬 수 있는 독초를 CNN을 통해 분류하는 시스템을 제안한다. 부족한 양의 샘플 데이터는 데이터 확장 기법을 통해 확보하였고, 연구에 사용된 하드웨어의 한계를 극복하기 위해 전이학습을 적용하였다. 실험은 데이터 확장과 전이 학습 적용 여부에 따라 4가지 유형별로 진행되었으며, 각 유형은 20회씩 반복한 테스트의 결과를 종합하여 평균을 내었다. 이와 같은 실험에서 의미 있는 결과를 얻었다. 본 논문의 시스템을 이용한 독초 섭취 사고의 예방이 기대된다.
최근 자연어 처리에서는 사전 학습과 전이 학습을 통하여 다양한 과제에 높은 성능 향상을 성취하고 있다. 사전 학습의 대표적 모델로 구글의 BERT가 있으며, 구글에서 제공한 다국어 모델을 포함해 한국의 여러 연구기관과 기업에서 한국어 데이터셋으로 학습한 BERT 모델을 제공하고 있다. 하지만 이런 BERT 모델들은 사전 학습에 사용한 말뭉치의 특성에 따라 이후 전이 학습에서의 성능 차이가 발생한다. 본 연구에서는 소셜미디어에서 나타나는 구어체와 신조어, 특수문자, 이모지 등 일반 사용자들의 문장에 보다 유연하게 대응할 수 있는 한국어 뉴스 댓글 데이터를 통해 학습한 KcBERT를 소개한다. 본 모델은 최소한의 데이터 정제 이후 BERT WordPiece 토크나이저를 학습하고, BERT Base 모델과 BERT Large 모델을 모두 학습하였다. 또한, 학습된 모델을 HuggingFace Model Hub에 공개하였다. KcBERT를 기반으로 전이 학습을 통해 한국어 데이터셋에 적용한 성능을 비교한 결과, 한국어 영화 리뷰 코퍼스(NSMC)에서 최고 성능의 스코어를 얻을 수 있었으며, 여타 데이터셋에서는 기존 한국어 BERT 모델과 비슷한 수준의 성능을 보였다.
저분화 갑상선암의 복장뼈로의 전이는 드물어 산발적인 증례 보고가 대부분이다. 저자들은 저분화 갑상선암으로 우측 갑상선편측절제술을 시행 받은 83세 여자 환자에서 수술 2년 후 복장뼈로의 전이가 발생하여 복장뼈 제거술 및 재건술을 시행 받은 드문 증례를 경험하였기에 이를 보고하고자 한다.
마하수 1.0~1.2 범위의 초음속 제트에서 발생되는 축대칭 스크리치 톤 소음의 모드 전이 현상이 수치적으로 분석되었다. 이를 위해 k-e 난류모델을 가진 축대칭 Navier-Stokes 방정식이 사용되었으며 수치기법으로서 공간에 대해 소산관계보존기법과 시간에 대해 최적화된 4단계 시간 적분법이 사용되었다. 특히 낮은 마하수에서 발생하는 축대칭 A1 모드의 경우, 비선형성에 기인한 부가적인 음향파 발생을 확인하였으며, 강한 와류의 발생으로 인해 스크리치 소음 주파수는 와류 통과 주파수와 일치함을 알게 되었다.
부신경종은 주로 두경부에 발생하는 종양으로서 그 조직학적 소견은 잘 알려져 있으나 세포학적 고찰은 드문 편이다. 저자들은 30세 여자 환자의 경동맥체에 발생한 부신경절종 1례의 세침 흡인 세포학적 소견을 보고하고자 한다. 환자는 3년간 지속된 직경 3cm의 좌측 경부 종괴를 호소하였으며 본 종괴에서 세침 흡인 세포학적 검사를 시행하였다. 종양세포는 집단이나 낱개로 흩어져서 관찰되었는데 중등도의 세포질을 가졌으며 세포경계는 불분명하였다. 핵은 둥글거나 난원형으로서 간혹 거대핵의 관찰되었다. 핵질은 미세한 응집을 보였고 때로 핵소체가 존재하였다. 본 종양은 발생위치와 세포학적 소견이 갑상선에서 전이한 여포암종과 유사하였으며 기타두경부에 발생하는 원발성 및 전이성 병변과의 감별이 요구된다.
본 논문에서 얇은 실리콘 산화막의 스트레스 유기 누설전류는 나노 구조를 갖는 트랜지스터의 ULSI 실현을 위하여 조사하였다. 인가전압의 온 오프 시간에 따른 스트레스전류와 전이전류는 실리콘 산화막에 고전압 스트레스 유기 트랩분포를 측정하기 위하여 사용하였다. 스트레스전류와 전이전류는 고스트레스 전압에 의해 발생된 트랩의 충방전과 양계면 가까이에 발생된 트랩의 터널링에 기인한다. 스트레스 유기 누설전류는 전기적으로 기록 및 소거를 실행하는 메모리 소자에서 데이터 유지 능력에 영향이 있음을 알았다. 스트레스전류, 전이전류 그리고 스트레스 유기 누설전류의 두께 의존성에 따른 산화막 전류는 게이트 면적이 10/sup -3/㎠인 113.4Å에서 814Å까지의 산화막 두께를 갖는 소자에서 측정하였다. 스트레스 유기 누설전류, 스트레스전류, 그리고 전이전류는 데이터 유지를 위한 산화막 두께의 한계에 대해 연구 조사하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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