습지 생태계는 환경의 변화에 민감하여 인위적 간섭에 매우 취약하다. 습지는 육상과 수상생태계의 전이지대이며 인간생활에 매우 중요하다. 따라서 습지의 보전과 관리대책 마련이 필수적이다. 습지 분포지역의 명확한 위치정보, 속성자료를 포함하는 수치지도와 지리정보시스템(GIS)을 이용한 Environment-GIS(E-GIS)의 개선이 필요하다. 본 연구에서는 산지습원에 대한 통합 DB로서 습지관리의 기초자료를 구축하는 방법의 표준안을 제시하였다. 기준점 측량방식을 이용하여 수치지도를 이용한 정확한 위치를 규정하였고 습지분포 수치지도 영역을 표현하였다. 이로써 지리정보를 이용한 GIS DB로 전환하여 도형, 속성정보를 수치화 하였다. 본 연구에서 구축된 습지정보를 기반으로 연구범위 내 환경부 지정 대표 보존습지의 구성인자인 지형, 지질, 동 식물상 분포를 분석하여 발견되지 않은 습지 분포지역을 예측 할 수 있는 활용방안을 제시하였다.
수소 생산을 위한 물 분해 시스템의 효율성을 높이려면 산소 발생 반응(OER, Oxygen Evolution Reaction)에서 촉매로 인해 발생하는 전기화학 반응의 높은 과전압을 감소시켜야 한다. 그중 전이금속을 포함하는 LDH(Layered Double Hydroxide)와 같은 화합물은 현재 사용되고 있는 백금 등의 귀금속을 대체할 수 있는 촉매 소재로 주목받고 있다. 본 연구에서는 저렴한 금속 다공성 물질인 니켈 폼을 지지체로 사용하였고, 수열합성 공정을 통해 NiCo LDH 나노결정을 합성하였다. 또한, OER 특성을 향상시키기 위해 Mo를 도핑하여 합성한 Mo 도핑된 NiCo LDH 나노결정 시료의 형태, 결정구조, 물분해 특성의 변화를 관찰하였다.
AI(Artificial Intelligence)의 다양한 모델 중 생성 모델, 특히 GAN(Generative Adversarial Network)은 이미지 처리, 밀도 추정, 스타일 전이 등 다양한 응용 분야에서 성공을 거두었다. 이러한 GAN은 CGAN(Conditional GAN), CycleGAN, BigGAN 등의 방식으로 확장 및 개선되었지만 재난 시뮬레이션, 의료 분야, 도시 계획 등 특정 분야에서는 데이터 부족과 불안정한 학습에 의한 이미지 왜곡 문제로 실제 시스템 적용에 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 클래스 항목을 판별하는 ACGAN(Auxiliary Classifier GAN) 구조를 기반으로 기존 PGGAN(Progressive Growing of GAN)의 점진적 학습 방식을 활용한 새로운 점진적 단계의 학습 방법론 PST(Progressive Step Training)를 제안한다. PST 모델은 기존 방법 대비 70.82% 빠른 안정화, 51.3% 낮은 표준 편차, 후반 고해상도의 안정적 손실값 수렴 그리고 94.6% 빠른 손실 감소를 달성한다.
Objectives : While treatments for cancer are advancing, the development of effective treatments for cancer metastasis, the main cause of cancer patient death, remains insufficient. Recent studies on Dichroae Radix have revealed that its active ingredients have the potential to inhibit cancer metastasis. This study aimed to investigate the cancer metastasis inhibitory effect of Dichroae Radix using network pharmacological analysis. Methods : The active compounds of Dichroae Radix have been identified using Traditional Chinese Medicine System Pharmacology Database and Analysis Platform. The UniProt database was used to collect each of information of all target proteins associated with the active compounds. To find the bio-metabolic processes associated with each target, the DAVID6.8 Gene Functional classifier tool was used. Compound-Target and Target-Pathway networks were analyzed via Cytoscape 3.40. Results : In total, 25 active compounds and their 62 non-redundant targets were selected through the TCMSP database and analysis platform. The target genes underwent gene ontology and pathway enrichment analysis. The gene list applied to the gene ontology analysis revealed associations with various biological processes, including signal transduction, chemical synaptic transmission, G-protein-coupled receptor signaling pathways, response to xenobiotic stimulus, and response to drugs, among others. A total of eleven genes, including HSP90AB1, CALM1, F2, AR, PAKACA, PTGS2, NOS2, RXRA, ESR1, ESR2, and NCOA1, were found to be associated with biological pathways related to cancer metastasis. Furthermore, nineteen of the active compounds from Dichroae Radix were confirmed to interact with these genes. Conclusions : The results provide valuable insights into the mechanism of action and molecular targets of Dichroae Radix. Notably, Berberine, the main active ingredient of Dichroae Radix, plays a significant role in degrading AR proteins in advanced prostate cancer. Further studies and validations can provide crucial data to advance cancer metastasis prevention and treatment strategies.
목적 간 종양의 조영증강 컴퓨터단층촬영(이하 CT) 영상에 관한 인공지능 알고리즘의 성능과 안전성을 검증할 수 있는 표준 테스팅 데이터셋을 구축하고자 하였다. 대상과 방법 국내 4개 3차 의료기관의 복부 영상의학 전문가 4인이 모여 간 종양 진단 알고리즘의 성능과 안전성을 검증하기 위해 표준 데이터셋이 갖춰야 할 조건을 논의하였다. 각 기관마다 간세포암 75예, 전이암 75예, 그리고 양성 병변 30-50예씩 수집하여, 총 783명 환자의 CT 영상을 대상으로 하였다. 간세포암과 전이암의 경우 병리학적으로 확진된 경우만을 대상으로 하였다. 각 기관의 복부 영상의학 전문가들이 직접 환자의 임상정보를 추출하고 CT 영상에 관한 데이터 라벨링(labeling)을 수기로 시행하였다. CT 영상은 의료용 디지털 영상 및 통신(Digital Imaging and Communications in Medicine, DICOM) 파일로 저장하였다. 결과 복부 영상의학 전문가들이 수기 데이터 라벨링을 시행한 총 783 증례의 간 종양 조영증강 CT의 표준 데이터셋을 구축하였다. 알고리즘의 성능 및 안전성은 병변의 발견 여부 및 특성화의 정확도에 대해 민감도와 특이도를 계산하여 평가할 수 있다. 결론 본 연구에서 구축한 간 종양 조영증강 CT 영상의 표준 데이터셋은 임상의학 결정 지원시스템을 위한 기계학습 기반 인공지능 알고리즘을 평가하는 데에 활용될 수 있다.
최근들어, 확률론적 최적제어(stochastic optimal control) 및 강화학습(reinforcement learning) 분야에서는 데이터를 활용하여 준최적 제어 전략을 찾는 문제를 위한 많은 연구 노력이 있어 왔다. 가치함수(value function) 기반 동적 계획법(dynamic programming)으로 최적제어기를 구하는 고전적인 이론은 확률론적 최적 제어 문제를 풀기위해 확고한 이론적 근거 아래 확립된바 있다. 하지만, 이러한 고전적 이론은 매우 간단한 경우에만 성공적으로 적용될 수 있다. 그러므로, 엄밀한 수학적 분석 대신에 상태 전이 및 보상 신호 값 등의 관련 데이터를 활용하여 준최적해를 구하고자 하는 데이터 기반 현대적 접근 방법들은 실용적인 응용분야에서 특히 매력적이다. 본 논문에서는 확률론적 최적제어 전략과 근사적 추론 및 기계학습 기반 데이터 처리 방법을 접목하는 방법론들을 고려한다. 그리고 이러한 고려를 통하여 얻어진 방법론들을 금융공학을 포함한 다양한 응용 분야에 적용하고 그들의 성능을 관찰해보도록 한다.
국가가 운영하는 119 구조 구급 출동서비스는 응급상황에서 인간의 생명과 직결되는 매우 중요한 사회적 응급 운송시스템이며, 고령화 사회로의 급속한 전이를 보이는 우리나라의 현 사회구조를 비추어 볼 때 그 중요성은 더욱 커져가고 있다. 특히 긴급차량의 사고현장 도착시간은 환자의 초등 조치에 영향을 미치는 중요한 변수이며, 출동서비스 센터의 위치, 사고 현장까지의 접근성 등 도로네트워크 속성에 따라 영향을 받을 수 있다. 따라서 본 연구에서는 경상북도의 구조 구급활동자료를 바탕으로 119 긴급차량의 도착지체 및 출동배치의 효율성을 분석하고자 하였다. 먼저 구조 구급서비스의 출동분포 특성을 살피고, 구조 구급서비스 시설, 도로 네트워크의 위치정보가 주어진 상태에서 GIS의 공간분석을 활용하여 구조 구급서비스 시설의 일정 반경에 포함되지 않는 사고다발지역(사각지역)과 국가교통 DB상의 도로네트워크 입력속도, 실제 구조 구급일지 상의 현장 도착시간을 각각 입력 값으로 하는 긴급차량 도착지체 지역을 GIS 맵으로 표출하였다. 또한 출동거리가 10km 넘는 원거리 출동빈도가 높은 구조구급 서비스시설의 출동배치 효율성을 분석하고, GIS의 OD 네트워크 분석을 이용하여 도로네트워크상 최단거리에 위치한 서비스시설에서 출동이 이루어지도록 구조 구급서비스망을 개선하였다.
디스크 브레이크의 온도는 제동 시 변할 수 있으며 이러한 표면 온도의 변화는 마찰/마모 특성에 영향을 줄 수 있다. 따라서 효율이 우수한 브레이크 개발을 위해서는 브레이크 소재의 마찰/마모 특성에 대한 이해가 필요하다. 본 연구에서는 디스크 브레이크 시스템에 사용되는 C/C-SiC-Cu복합재와 Al/SiC복합재에 대하여 표면 온도와 접촉압력에 따른 마찰/마모 특성을 비교하였다. 이를 위해 온도 및 하중조절이 가능한 pin-on-reciprocating방식의 마찰실험기를 사용하였다. 실험결과, 마찰은 온도와 거리에 따라 현저하게 변하였다. 또한 마모로 인하여 생성된 입자가 접촉 압력에 의해 표면에 뭉쳐져 transfer layer가 형성되었고, 표면 거칠기가 증가하였다. 이러한 연구 결과는 다양한 조건에서 작동하는 브레이크 시스템 개발을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 바이오가스를 이용하여 고농도 수소 생산과 CO 제거가 가능한 글라이딩아크 플라즈마 개질 시스템의 개발이다. 이를 위하여 수성가스 전이반응기는 수증기 주입량 변화,촉매층 온도 변화에 대하여, 선택적 산화반응기는 촉매층 온도변화, 공기주입량에 대하여 실험을 진행하였다. 기준조건은 S/C 비 3, 촉매층 온도 $700^{\circ}C$, 전체가스량 16 L/min, 입력전력 2.4 kW, 바이오가스 구성비($CH_4$ : $CO_2$ ) 6 : 4이다. 이때의 실험결과는 HTS의 최적조건은 S/C비 3, 반응온도 $500^{\circ}C$, LTS의 최적조건은 S/C 비 2.9, 반응온도 $300^{\circ}C$이다. 또한 PROX I단의 최적조건은 각각 공기유입량 300 mL/min, $190^{\circ}C$, PROX II단의 최적조건은 공기유입량 200 mL/min, $190^{\circ}C$을 나타내었다. 반응기를 모두 지난 후의 합성가스는 $H_2$ 수율 55%, $CH_4$ 전환율 97%, $CO_2$ 전환율 97%, CO 선택도는 0%로 바이오가스를 개질하여 생성된 합성가스는 높은 수율을 나타내며, CO 선택도는 0%를 나타내었다.
무선 센서네트워크는 유비쿼터스 컴퓨팅에서 생활환경과 컴퓨터 사이의 중계자 역할을 하는 매우 중요한 연구 분야이다. 매우 제약적인 자원 환경에서 동작하여야 하는 센서 노드의 특성 때문에 제한된 자원을 효율적으로 관리할 수 있는 센서네트워크 운영체제가 요구된다. 또한 센서네트워크는 외부 물리 환경의 변화에 반응하여 동작하는 시스템이기 때문에 여러 이벤트를 동시에 신속하게 처리 할 수 있어야 한다. 이러한 요구조건을 만족시킬 수 있도록 TinyOS나 MANTIS, NanoQplus 등 센서네트워크용 운영체제에서 다양한 기법들이 제시되고 있다. 하지만, 센서네트워크 응용 프로그램을 개발하는 프로그래머 입장에서는 제약이 심한 개발 환경과 개발을 용이하게 할 수 있도록 하는 프레임워크가 부족한 문제점도 매우 크다. 이를 위해 본 논문에서는 반응형 시스템에 적합한 상태머신 프레임워크를 멀티쓰레드 기반의 센서네트워크운영체제인 NanoQplus에 구현하였다. 또한 효과적인 이벤트 처리를 위한 이벤트 브로커 모듈 및 상태머신간 메시지 공유를 위한 메시지 자료구조와 메시지 및 메시지큐를 핸들링하고 상태머신의 전이를 수행하는 실행 모듈을 제안한다. 추가적으로 상태머신 프레임워크기반의 응용 프로그램을 좀 더 용이한 개발을 지원할 수 있는 CASE(Computer-aided software engineering)툴을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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