• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제40권2호
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• pp.98-103
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• 1993

연구배경 : Retinoblastoma 유전자(Rb)의 비활성화는 여러 종류의 암에서 관찰되어 왔다. Rb의 이형성의 소실(loss of heterozygosity)은 Rb의 비활성화의 가장 흔한 기전으로 소세포폐암에서는 거의 모든 예에서 관찰되나 비소세포폐암에서는 훨씬 낮은 빈도로 관찰된다고 알려져 있다. 이에 저자들은 개흉수술시 얻은 한국인의 비소세포폐암 및 정상폐조직의 DNA 에서 Rb의 변화를 관찰하였다. 방법: 폐암조직 및 정상폐조직에서 proteinase K에 의한 소화 및 phenol-chloroform 추출 방법으로 genomic DNA를 추출한 후 제한효소인 EcoRI으로 소화시키고 agarose gel 에서 전기영동분리시켰다. Southern blot 방법으로 DNA를 nylon 막에 흡착시킨 후 Rb 1 탐식자로 hybridization 시켜 stringent condition에서 세척하여 X-ray 필름에 적당기간 노출시켜 현상하였다. 결과 : 26예의 편평상피세포암중 16예에서 정상폐 DNA 에서 RFLP에 의한 Rb의 이형성이 관찰되었으며 이중 10예 (62.5%)의 폐암조직 DNA 에서 이형성의 소실이 관찰되었다. 17예의 폐선암중 11예의 정상폐 DNA 에서 RFLP에 의한 Rb의 이형성이 관찰되었으며 이중 5예 (45.4%)의 폐암 DNA 에서 이형성의 소실이 관찰되었다. Rb의 비활성화 유무에 따른 두 군 사이에 연령, 성별, 암의 병기, 암의 분화도 및 흡연력의 차이가 없었다. 결론: 이상의 결과로 Rb의 비활성화는 비소세포폐암의 발생기전에 중요한 역할을 하리라 생각된다.

• 한국전통조경학회지
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• 제28권2호
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• pp.75-85
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• 2010

본 연구는 새로운 세계관으로서의 전환에 대해 주목하고 그 변화의 경향이 동양적 사유 방식과 유사한 관계형성 도구라는 것에 초점을 맞춰 한국 전통정원인 소쇄원에 대해 새로운 해석을 시도하고자 한다. 따라서 개별적 구성요소들의 특성보다는 관계를 통해 전체를 바라보려는 복잡성 이론에 기초하여 소쇄원과 연결, 재해석하는데 목적이 있다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 물리적 차원의 공간과 열린 시스템에 나타난 복잡성의 특성은 '사건(상황)', '비결정성', '부분과 전체의 상동적 관계' 등 세 가지로 나타났으며, 다양한 기법들은 자연을 적극적으로 도입하고 있는 것으로 나타났다. 특히, 지형의 이용이 많은 이유는 소쇄원의 경우 부지를 적극적으로 선택하였고, 그 주어진 자연지세의 흐름에 순응하며 건축하였기 때문에 나타난 결과이다. 이것은 창발적 상황에 열린 텍스트로서의 성격을 갖게 된다. 둘째, 비가시적 차원으로서의 경험과 열린 시스템에 나타난 복잡성의 특성은 '사건(상황)', '행위자와 환경간의 상호 감응관계'가 주로 나타났으며, 다양한 기법들은 자연과 일상의 경험이 결합되어 상호작용하는 공간으로 나타났다. 이는 주체와 객체, 인간과 자연 사이의 상호작용을 바탕으로 한 양방향의 어울림의 전형이라 할 수 있으며, 삶의 일시적 행태를 담아내는 창발적 공간이 된다. 셋째, 자기조직화를 통한 감성언어와 체험에서의 구성요소들은 고정적 관계들을 해체하고 유기성을 가진 공간으로 재구성된다. 특히 '소쇄원 48영'은 현재의 행위자들에게 소쇄원의 감성적 공간체험을 위한 원천이 되어준다. 결국 소쇄원 공간에서의 행위자는 동시에 공간의 창출자가 되며, 환경과 상호텍스트 된 새로운 공간을 생성한다. 그러므로 소쇄원은 인간과 자연, 전체와 부분의 유기적 사고를 바탕으로 상호관계를 유지하면서 나와 타자를 결속시켜주는 장소가 되는 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권5A호
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• pp.565-575
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• 2009

최근, 테러 및 전쟁과 관련된 폭발사고가 빈번히 발생하고 있으며, 특히 도심지에서는 이러한 폭발사고로 인해 인명피해 뿐 아니라 주요 시설물에도 큰 손상이 가해져 제2차, 3차의 피해가 발생하게 된다. 폭발사고에 대하여 인명 및 시설물을 안전하게 보호하기 위해서는 기본적으로 구조물에 가해지는 폭발하중 효과에 대한 이해가 필요하다. 폭발하중은 매우 빠른 시간 내에 콘크리트 구조물에 큰 압력으로 작용하는 하중이므로 변형률 속도와 구조물의 국부적인 손상을 고려하여 동적응답을 평가해야 한다. 일반적으로, 콘크리트는 다른 건설재료에 비해 상대적으로 높은 폭발저항성을 가진 재료이지만, 일반강도 콘크리트는 충격 및 폭발하중에 대하여 충분한 저항성능을 가지지 않는다. 그러므로 방호설계에서는 고에너지 흡수력과 높은 파괴저항성을 지니는 새로운 재료의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 최근 활발하게 연구 중인 초고강도 콘크리트(UHSC)와 Reactive Powder Concrete(RPC)에 대한 방폭성능을 평가하고자 한다. UHSC와 RPC는 강도 및 성능향상, 부재의 치수 및 중량 감소, 내진저항성 향상과 같은 장점들로 인해 초고층건물 및 초장대교량에서 사용되어지고 있다. 또한 UHSC와 RPC는 9.11테러와 같은 테러 및 충격하중에 의한 사회주요시설물의 방호설계에 적용할 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 폭발하중에 대한 UHSC 및 RPC 구조물의 거동을 파악하기 위하여 $1.0m{\times}1.0m{\times}150mm$의 슬래브 구조물 시편을 제작하여 폭발실험을 수행하였으며, 폭발파의 특성 뿐만 아니라 최대 및 잔류 변위와 철근과 콘크리트 표면에서 변형률을 측정하여 구조물의 거동을 분석하였다. 또한 손상 및 파괴모드를 각 시편별로 측정하였다. 본 실험을 통해 UHSC 및 RPC가 일반강도콘크리트에 비해 폭발저항성이 높은 것으로 분석되었다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제27권2호
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• pp.157-166
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• 2015

목 적 : 사이버나이프 종양 추적 시스템(Cyber-knife tumor tracking system)은 환자 외부에 부착한 LED marker에서 얻어진 실시간 호흡 주기 신호와 호흡에 따라 움직이는 종양의 위치와의 상관관계를 바탕으로 종양의 위치를 미리 예측하고 종양의 움직임을 치료기와 동기화 (Synchronize) 시켜 실시간으로 종양을 추적하며 치료하는 시스템이다. 본 연구의 목적은 사이버나이프 종양 추적 방사선 치료 중 기침이나 수면 등으로 인해 예측 불가능한 갑작스러운 호흡 형태 변화에 따른 종양 추적 방사선 치료 시스템의 정확도를 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 연구에 사용된 호흡 Log 파일은 본원에서 호흡 동조 방사선치료(Respiratory gating radiotherapy)나 사이버나이프 호흡 추적 방사선수술(Cyber-knife tracking radiosurgery)을 받았던 환자의 호흡 Log 파일을 바탕으로, 정현곡선 형태(Sinusoidal pattern)와 갑작스런 변화 형태(Sudden change pattern)의 Log 파일을 이용하여 측정이 가능하도록 재구성하였다. 재구성 된 호흡 Log 파일을 사이버나이프 동적 흉부 팬텀에 입력하여 호흡에 따른 움직임을 구현할 수 있도록 기존 동적 흉부 팬텀의 구동장치를 추가 제작하였고, 호흡의 형태를 팬텀에 적용 시킬 수 있는 프로그램을 개발하였다. 팬텀 내부 표적(Ball cube target)의 움직임은 호흡의 크기에 따라 상하(Superior-Inferior)방향으로 5 mm, 10 mm, 20 mm 3가지 크기의 변위로 구동하게 하였다. 팬텀 내부 표적에 EBT3 필름 2장을 교차 삽입하여 표적 움직임의 변화에 따라 사이버나이프 제조사에서 제공된 End-to-End(E2E) test를 호흡의 형태에 따라 각각 5회씩 실시하고 측정하였다. 종양 추적 시스템의 정확도는 삽입된 필름을 분석하여 표적 오차(Targeting error)로 나타내었고, 추가로 E2E test가 진행되는 동안 상관관계 오차(Correlation error)를 측정하여 분석하였다. 결 과 : 표적 오차는 정현곡선 호흡 형태일 경우 표적 움직임의 크기가 5 mm, 10 mm, 20 mm 에 따라 각각 평균 $1.14{\pm}0.13mm$, $1.05{\pm}0.20mm$, $2.37{\pm}0.17mm$이고, 갑작스런 호흡 변화 형태일 경우 각각 평균 $1.87{\pm}0.19mm$, $2.15{\pm}0.21mm$, $2.44{\pm}0.26mm$으로 분석되었다. 표적 추적에 있어 변위 벡터의 길이로 정의할 수 있는 상관관계 오차는 정현곡선 호흡 형태일 경우 표적 움직임의 크기가 5 mm, 10 mm, 20 mm 에 따라 각각 평균 $0.84{\pm}0.01mm$, $0.70{\pm}0.13mm$, $1.63{\pm}0.10mm$이고, 갑작스런 호흡 변화 형태일 경우 각각 평균 $0.97{\pm}0.06mm$, $1.44{\pm}0.11mm$, $1.98{\pm}0.10mm$으로 분석되었다. 두 호흡 형태에서 모두 상관관계 오차 값이 클수록 표적 오차 값이 크게 나타났다. 정현곡선 호흡 형태의 표적 움직임 크기가 20 mm 이상일 경우, 두 오차 값 모두 사이버나이프 제조사의 권고치인 1.5 mm 이상으로 측정되었다. 결 론 : 표적 움직임의 크기가 클수록 표적 오차 값과 상관관계 오차 값이 증가하는 경향이 있었으며, 정현곡선 호흡 형태보다 갑작스런 호흡 변화 형태에서 오차 값이 크게 나타났다. 호흡의 형태가 규칙적인 정현 곡선 형태더라도 표적의 움직임이 클수록 종양 추적 시스템의 정확도가 감소하는 것으로 판단할 수 있다. 사이버나이프 종양 추적 시스템의 알고리즘을 이용하여 치료 시행 시 환자의 기침 등으로 인하여 갑작스럽게 예측 불가능한 호흡 변화가 있는 경우 치료를 멈추고 내부 표적 확인 과정을 재실시 하여야 하며 호흡 형태를 재조정해야 할 필요가 있다. 치료 중 환자가 본인의 호흡 형태를 관찰 할 수 있는 고글 모니터 등을 착용하여 규칙적인 호흡 형태를 유도하는 것이 치료의 정확도는 향상될 수 있다고 판단된다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제16권1호
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• pp.95-115
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• 2011

본 연구는 Kano모델을 활용하여 프랜차이즈 매장에 관한 다양한 품질요인들의 속성을 고객의 관점에서 분류하였다. 또한, 각 품질요인들이 고객의 만족 또는 불만족에 미치는 상대적 영향력을 분석해 보고자 만족지수와 불만족지수를 산출하였다. 자료 수집을 위해 외식 프랜차이즈 매장 방문 경험이 있는 서울 및 전국광역시 거주 성인들을 대상으로 온라인조사를 실시하였으며, 총 257개의 응답이 분석에 사용되었다. 분석 결과, 해당 품질요소가 충족이 되지 않는 경우 소비자의 불만으로 이어지는 요소에는 매장 청결도, 직원 친절도 및 숙련도, 편의시설 제공 등이 포함되는 것으로 나타났다. 프랜차이즈 사업에서 매장 간 음식메뉴의 구색, 가격, 품질수준, 인테리어, 고객서비스 절차 등의 표준화는 중요하게 생각되어 왔으나, 이 중 음식 가격의 동일성만이 고객의 불만족과 깊은 관계를 가지고 있었다. 충족이 되지 않아도 상관없지만 충족이 되는 경우 고객들의 호의적인 반응을 이끌어낼 수 있는 요소로는 외부기관으로부터의 수상 또는 인증 경력, 프랜차이즈 브랜드의 해외진출, 경품이벤트 및 사용금액에 따라 혜택을 주는 로열티 프로그램의 실시, 그리고 우수한 매장접근성이 해당되었다. 프랜차이즈 브랜드를 상대적으로 자주 이용하는 헤비유저의 경우, 정기적인 신메뉴 출시 또한 매력적인 품질요인으로 생각하고 있었다. 본 논문은 경영자가 우선적으로 관심을 두고 개선하여야 하는 부분과 경쟁력 확보를 위해 추가적으로 투자해야 할 부분이 어디인가에 대한 시사점을 제공해 준다는 점에서 연구의 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.1-25
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• 2020

본 연구에서는 모바일 기기를 이용하여 획득한 가스계량기 사진을 서버로 전송하고, 이를 분석하여 가스 사용량 및 계량기 기물 번호를 인식함으로써 가스 사용량에 대한 과금을 자동으로 처리할 수 있는 응용 시스템 구조를 제안하고자 한다. 모바일 기기는 일반인들이 사용하는 스마트 폰에 준하는 기기를 사용하였으며, 획득한 이미지는 가스 공급사의 사설 LTE 망을 통해 서버로 전송된다. 서버에서는 전송받은 이미지를 분석하여 가스계량기 기물 번호 및 가스 사용량 정보를 추출하고, 사설 LTE 망을 통해 분석 결과를 모바일 기기로 회신한다. 일반적으로 이미지 내에는 많은 종류의 문자 정보가 포함되어 있으나, 본 연구의 응용분야인 가스계량기 자동 검침과 같이 많은 종류의 문자 정보 중 특정 형태의 문자 정보만이 유용한 분야가 존재한다. 본 연구의 응용분야 적용을 위해서는 가스계량기 사진 내의 많은 문자 정보 중에서 관심 대상인 기물 번호 및 가스 사용량 정보만을 선별적으로 검출하고 인식하는 관심 문자열 인식 기술이 필요하다. 관심 문자열 인식을 위해 CNN (Convolutional Neural Network) 심층 신경망 기반의 객체 검출 기술을 적용하여 이미지 내에서 가스 사용량 및 계량기 기물번호의 영역 정보를 추출하고, 추출된 문자열 영역 각각에 CRNN (Convolutional Recurrent Neural Network) 심층 신경망 기술을 적용하여 문자열 전체를 한 번에 인식하였다. 본 연구에서 제안하는 관심문자열 기술 구조는 총 3개의 심층 신경망으로 구성되어 있다. 첫 번째는 관심 문자열 영역을 검출하는 합성곱신경망이고, 두 번째는 관심 문자열 영역 내의 문자열 인식을 위해 영역 내의 이미지를 세로 열 별로 특징 추출하는 합성곱 신경망이며, 마지막 세 번째는 세로 열 별로 추출된 특징 벡터 나열을 문자열로 변환하는 시계열 분석 신경망이다. 관심 문자열은 12자리 기물번호 및 4 ~ 5 자리 사용량이며, 인식 정확도는 각각 0.960, 0.864 이다. 전체 시스템은 Amazon Web Service 에서 제공하는 클라우드 환경에서 구현하였으며 인텔 제온 E5-2686 v4 CPU 및 Nvidia TESLA V100 GPU를 사용하였다. 1일 70만 건의 검침 요청을 고속 병렬 처리하기 위해 마스터-슬레이브 처리 구조를 채용하였다. 마스터 프로세스는 CPU 에서 구동되며, 모바일 기기로 부터의 검침 요청을 입력 큐에 저장한다. 슬레이브 프로세스는 문자열 인식을 수행하는 심층 신경망으로써, GPU에서 구동된다. 슬레이브 프로세스는 입력 큐에 저장된 이미지를 기물번호 문자열, 기물번호 위치, 사용량 문자열, 사용량 위치 등으로 변환하여 출력 큐에 저장한다. 마스터 프로세스는 출력 큐에 저장된 검침 정보를 모바일 기기로 전달한다.