공기중방사성요드 농도로부터 체내피폭선량을 간편하게 평가할 수 있는 전산프로그램 TCMI(Three-Compartment Model for iodine)를 개발하였다. 이 프로그램은 국제방사선방어위원회 권고 54(ICRP Publ. 54)의 3격실모델 및 호흡기모델에 따라 작업시간과 작업장의 공기중 방사성요드 농도로부터 갑상선부하량, 선량당량, 예탁선량당량 및 뇨를 통한 배출율을 시간의 함수로 평가한다. TCMI 코드를 이용함으로써 급성, 만성 및 급만성 등 구체적 피폭형태에 따른 갑상선부 하량과 선량당량 그리고 뇨를 통한 배출율을 평가하여 체내피폭평가의 적용성을 검토하였다. 또한 공기중 I-131 농도와 작업시간에 따른 갑상선부하량과 피폭선량을 간편하게 평가할 수 있는 식과 표를 제시하였다.
CT 스캔 데이터를 이용하여 호흡기의 컴퓨터 모델을 얻고, RP 를 이용하여 고형 모형으로 정교한 호흡기 유로 모형을 제작하였고, 호흡을 정확하게 모사하는 펌프를 만들었다. 사람의 호흡에 관한 생리적 테이터를 이용하여 캠을 제작하고 대형 피스톤 펌프를 만들어 사람의 호흡을 정확하게 모사하였다. 이를 이용하여 생리적 주기를 갖는 호흡기 내 유동에 대항 PIV 결과를 획득하였다. 최초로 정확한 기하학적 형상 및 입구와 출구 조건 하에서 인후부와 기관 내의 공기 유동장의 테이터베이스를 확보하였으므로, 향후 기존의 단순화된 모델을 이용한 실험적 수치해석적 결과들을 검정하는데 활용될 것이며 호흡기 질환의 진단과 치료에 기여할 수 있는 생리학적 병리학적 데이터를 제공할 수 있으리라 생각된다. 또한 공해 물질, 유독 물질, 흡입 약품 등의 호흡기 내 흡착 현상 규명 등에도 활용될 수 있을 것으로 보인다.
돼지 호흡기 질병은 돈사에 막대한 경제적 손실을 초래하는 질병들 중 하나이다. 본 논문에서는 저비용으로도 구축이 가능한 소리 센서 기반의 돼지 호흡기 질병 탐지 시스템을 제안하며, 특히 잡음 환경에서도 강인한 시스템의 구성에 초점을 두었다. 제안하는 시스템은 먼저, 돈사 내의 소리 센서로부터 취득한 돼지 소리를 2차원 회색조 이미지로 변환한다. 이후, 잡음에 강인한 성능을 보이는 Dominant Neighborhood Structure(DNS) 알고리즘을 이용하여 질감정보를 추출한다. 마지막으로, 이미지 분류에서 그 성능이 이미 입증된 딥러닝의 대표적 모델인 Convolutional Neural Network(CNN)에 사용하여 돼지 호흡기 질병을 탐지 및 분류한다. 실제 국내 돈사에서 취득한 돼지 소리를 이용하여 제안하는 시스템의 성능을 실험적으로 검증한 바 96%가 넘는 안정적인 시스템임을 확인하였다.
돼지의 호흡기감염은 양돈산업에서 과밀한 사육으로 인하여 발생되는 주요한 질환중의 하나이다. 호흡기감염을 일으키는 병원체들은 주로 기관분비물과 점액에 상주하는 것으로 알려져 있다. 그러므로 호흡기감염의 치료를 위하여 기관분비물내에 항균약제의 농도는 적절하게 유지되어져야 한다. sulfadiazine(SDZ)과 trimethoprim(TMP)의 혼합제제는 전세계적으로 돼지의 호흡기감염의 치료에 널리 사용되어지고 있으나, 기관분비물에서 약물의 동태학적 특성에 관한 연구는 거의 찾아 볼 수가 없었다. 본 연구는 돼지의 좌측전대정맥으로 SDZ/TMP혼합제제를 일회 투여한 후 형성되는 약물동태학적 매개변수를 알아보기 위하여 실시되었다. 혈장과 기관분비물에서 SDZ/TMP농도는 HPLC (High Performance Liquid Chromatography)로 측정하여 약물동태학적 매개변수를 산출하였다. 혈장에서 SDZ와 TMP의 약물동태학적 매개변수는 2-compartment 와 1-compartment모델에 적합하였다. 혈장내 TMP의 반감기(0.90$\pm $0.06시간)가 SDZ(7.25$\pm $1.09시간)에 비하여 매우 짧은 점이 주요한 차이점으로 볼 수 있었으며, 더욱이 투여후 8시간이후에서는 측정이 되지 않았다. 기관분비물에서 SDZ의 농도는 전체 실험기간(0.5∼32시간)동안 거의 일정하게 유지되었고, 16시간후에서는 혈장농도보다 높은 수준을 나타내었다. TMP농도는 투여후 2∼3시간에서 혈장농도보다 높게 유지되었다. 이러한 결과를 토대로 호흡기감염의 처치와 예방에 있어서 약물의 용량 및 투여빈도를 결정하는데 응용되어 질 수 있을 것이다.
전염성이 매우 강한 돼지 호흡기 질병을 빠른 시간 내에 정확하게 탐지하지 못한다면 해당 돈사는 물론 타지역으로 전파되어 심각한 경제적 손실이 발생한다. 본 논문은 이와 같은 돼지 호흡기 질병을 저가격의 임베디드 보드에서도 탐지가 가능한 시스템을 제안한다. 해당 시스템은 돈사에 설치한 소리센서로부터 돼지의 이상 소리를 자동으로 탐지한 후, 탐지한 소리 시그널을 스펙트로그램으로 변환한다. 마지막으로, 스펙트로그램은 딥러닝 알고리즘에 적용되어 돼지 호흡기 질병을 탐지 및 식별한다. 이 때, 일반 컴퓨터 환경에 비해 비용 부담이 적은 임베디드 환경에서 실행되기 위하여 경량 딥러닝 모델인 MnasNet 을 사용하였으며, 임베디드 보드인 NVIDIA TX-2 에서 해당 시스템의 호흡기 질병 식별 성능을 확인한 결과 높은 탐지 성능과 실시간 탐지가 가능함을 확인하였다.
본 연구는 호흡을 통해 우라늄을 만성 또는 급성섭취한 경우 생물분석 결과의 해석을 통해 예탁유효선량을 평가하는 실질적인 방법을 기술하고 있다. 인체에서의 우라늄 거동의 해석을 위해 인체의 장기를 ICRP에서 권고하는 소화기 모델, 호흡기 모델 그리고 생체역동학적 모델에 따라 일련의 수학적 격실로 구성하였다. Birchall의 알고리듬을 이용하여 각 격실에서의 균형방정식의 해석적인 해를 얻었으며 우라늄의 소변 배설함수와 폐 잔류함수를 획득하였다. 소변 중 우라늄 농도와 폐 계수기로 측정된 폐 부하량에 각각 배설 및 잔류함수를 적용하여 섭취모드에 따른 초기 섭취량 또는 총 섭취량을 계산하였다. 예탁유효선량은 ICRP 78에서 제공하는 선량 환산계수를 계산된 섭취량에 적용함으로써 평가된다.
배경: 이번 연구의 목적은 체내이식형 양심실 보조장치의 개발을 위한 안전하고 간편한 동물실험 모델을 확립하는 것이며 이동작동형 완전 인공심장의 양심실 보조장치로의 사용 가능성을 알아보는 것이다. 대상 및 방법: 7마리의 Corridale 양을 대상으로 실험하였다. 5번째 늑간극을 통하여 좌측 개흉술을 시행하고 좌측 유출로 캐뉼라는 하행 대동맥에 Dacron graft을 사용하여 연결하였고 유입로 캐뉼라는 좌심방에 삽입하였다. 우측 유출로 캐뉼라는 하행 대동맥과 같은 방법으로 주폐동맥에 연결하였으며 유입로 캐뉼라는 혜동맥을 하방으로 젖혀 우심방이를 노출시킨 다음 우심방이에 삽입하였다. 4마리에 있어서는 양심실 보조장치를 전복막강(preperitoneal space)에 위치시켰으며 2마리에 촤측흉강 내에, 1마리에서는 외부에 위치시켰다. aPTT는 수술전 aPTT의 2∼2.5배로 맞추어 주었다 결과: 수술중 또는 수술직후 사망한 경우는 없었으며 7마리 모두 인공호흡기 이탈이 가능하였고 스스로 기립하고 음식물 섭취도 가능하였다. 1마리는 술후 2일째 혈전 색전증 및 인공호흡기 작동 잘못으로 사망하였으며 2마리의 겨우는 술후 2일째 각각 양심실 보조장치의 작동 잘못 및 호흡부전으로 사망하였고, 3마리의 경우는 술후 4일째 혈전색전증으로 인한 급성신부전 및 호흡부전 등으로 사망하였다. 1마리에 있어서는 28일간 생존하였으며 양심실 보조장치의 구동 장치에 연결된 라인의 마로로 인해 양심실 보조장치의 작동이 정지되었으나 바로 양심실 보조장치를 제거하고 살릴 수 있었다. 모든 경우에 있는 캐뉼라를 삽입하고 양심실 보조장치를 작동시키는데 큰 어려움이 없었다. 7마리 중 4마리에서 혈전이 발견되었으며 특히 판막을 연결한 부위에 혈전생성이 많았다. 그러나 캐뉼라에는 혈전생성이 없었다. 결론: 양에 있어서 좌측 개흉술 및 전복막강 공간에 양심실 보조장치를 위치시키는 이번 동물실험 모델은 체내 이식형 양심실 보조장치 개발을 위한 좋은 동물실험 모델이라고 생각된다. 또한 디동 작동기형 완전 인공심장의 혈전생성을 억제할수 있는 방법들의 연구개발이 지속된다면 장기간의 체내 이식형 양심실 보조장치로 사용할 수 있을 것으로 생각된다.
코로나바이러스감염증-19와 같은 호흡기 감염병은 주로 밀집/밀폐/밀접 공간인 실내에서 일어난다. 호흡기 감염병 이상징후의 존재 여부는 발열, 기침, 재채기 및 호흡곤란 등의 초기 증상을 통해 판단되고 있으며, 이러한 초기 증상에 대한 상시 모니터링이 요구된다. 열화상 온도 스크리닝 시스템은 개인의 피부 온도 상승의 징후가 있는지 초기에 선별하는 빠르고 쉬운 비접촉 스크리닝 방법을 제공하지만, 측정 타겟, 주변 온도 등의 측정 환경과 피 측정대상과의 측정 거리에 따른 오차로 인해 정확한 온도측정이 어렵다. 그리고 국제표준 IEC 80601-2-59 에서는 내안각(Inner Canthus) 인접한 영역에 대한 안면 열화상 촬영을 권고하고 있다. 본 논문에서는 가시광 카메라 모듈과 열화상 카메라 모듈에 대해서 이미지 일치화 보정을 수행하였으며, 흑체(Blackbody)를 이용해 측정 환경에 대한 열화상 카메라 모듈 온도를 보정하였다. 표준에서 권고하는 측정 타겟을 인식하기 위해 딥러닝 기반 객체 인식 알고리즘과 내안각 인식 모델을 개발하였으며, 100명의 실험자군에 대한 데이터셋을 적용하여 인식 모델 정확도를 도출하였다. 또한 라이다 모듈을 이용한 객체 거리 측정과 선형회귀 보정 모듈을 통해 측정 거리에 따른 오차를 보정하였다. 제안한 모델의 성능 측정을 위해 모터 스테이지, 열화상 온도 스크리닝 시스템, 흑체로 구성된 실험환경을 구축하였으며, 1m에서 3.5m 사이 가변 거리에 따른 온도측정 결과 0.28℃ 이내의 오차 정확도를 확인하였다.
우리나라 연안해역의 해양자원과 관광자원을 연계한 해양치유산업 기반구축 모델이 2017년부터 해양수산부 R&D 사업의 일환으로 '추진되고 있다. 동 R&D 사업을 통해 울진, 태안, 고성, 완도 등 4개 지역이 시범사업 대상지로 선정되었으며, 각 지역의 특성화된 해양치유 자원을 바탕으로 의학적 임상연구와 사회경제 현황과 연계한 비즈니스모델 수립 등이 추진되고 있다. 비즈니스모델 수립의 경우 지역 특성화 해양치유자원을 활용한 세부 프로그램 도출, 수요 추정, 도입시설의 규모 및 형태 등에 대한 사항을 도출함으로써 해양치유 활동이 이루어질 지역 해양치유센터(가칭)의 설립 기본계획 기초자료를 제공하게 된다. 본 연구에서는 4개 시범지역 중 울진해양치유센터를 대상으로 지역 특성화 해양치유자원으로 설정된 해양대기, 심층안반해수, 해사 등과 연계된 아토피 등 피부질환, 만성폐쇄성폐질환 등 호흡기계통질환 치유 프로그램을 제시하고 있다. 또한 해당 특성화 프로그램의 지속가능한 수요 창출을 위해 기본적 도입시설과 함께 요구되는 연계 인프라를 제시하였으며, 동 프로그램을 통해 예상되는 사회경제적 파급효과를 정량적으로 분석하여 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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