The purpose of this study was to determine the relationship between conception rate and other parameters (body condition score; BCS, progesterone concentrations and follicle size) before estrus induction with CIDR(intravaginal progesterone-releasing controlled internal drug release). The conception rate in cows with < 2.75, 2.75 to 3.25, and 3.25 <, BCS regardless of AI (artificial insemination) time was 46.6%, 63.3%, and 46.6% at CIDR insertion, respectively. The conception rate regardless of BCS was 54.9% in cows inseminated based on detected estrus, and 48.7% in cows inseminated at 72 to 80 hours (timed artificial insemination, TAI) after removal of CIDR. The conception rate regardless of AI time was 40.0% in cows with low progesterone concentrations (less than 1.0 ng/ml), and 56.6% in cows with high progesterone concentrations (more than 1.0 ng/ml) at CIDR injection. The conception rate regardless of progesterone concentrations was 53.8% in cows inseminated based on detected estrus, and 38.0% in cows of TAI after removal of CIDR. The conception rate regardless of AI time was 43.3% in cows with small follicle (less than 5 mm), 53.3% in cows between 5 mm to 10 mm of follicle, and 63.3% in cows with large folliclc (more than 10 mm) at CIDR injection, respectively. The conception rate regardless of follicle size was 58.4% in cows inseminated based on detected estrus, and 45.9% in cows of TAI after removal of CIDR. These results indicated that if the cows with BCS 2.75 to 3.25, active corpus luteum, and/or large dominant follicle (more than 10 mm) are used for estrus induction, the conception rate will be greater.
본 연구에서는 인공지능 교육을 활용하여 생물 교육의 파충류와 양서류를 분류에 대한 이해를 높이고, AI(Artificial Intelligence) 역량을 증대할 수 있도록 탈학문적(Transdisciplinary) 융합 교육 프로그램을 개발하였다. 중심 내용으로는 생물교육에서 오랫동안 다루어진 주제인 파충류와 양서류의 분류를 의사결정 트리 및 ML4K(Machine Learnig for Kids)를 활용하여 해결하는 것으로, 총 3차시 분량으로 설계하였다. 개발된 교육 프로그램에 대하여 전문가 검토를 실시하였고, 그 결과 I-CVI 값이 .88~1.00을 나타내어 내용 타당도를 확보하였다. 이 교육 프로그램은 학습자들에게 정보 교육의 인공지능에 관한 학습 내용과 생물 교육의 척추 동물의 분류에 관한 학습 내용에 대해 동시에 학습할 수 있다는 강점이 있다. 또한, 인공지능 활용 부분에서는 인지 부하를 최소로 하도록 구성되어 있기 때문에 모든 교사들이 쉽게 활용할 수 있다는 점이 특징이다.
Currently, the most developed new energy source is solar energy. Because solar power is installed outside, it is exposed to many pollutants. Pollutants are causing the characteristics of solar energy to deteriorate. Therefore, this study aims to develop a water-repellent coating to prevent contamination of solar modules. Silica and Titania materials are mainly used as water-repellent coating materials. In this study, it was based on silica and the contact angle characteristics were measured according to the change in the amount of silica and ammonia water added and the number of coatings. As a result of the measurement, it was confirmed that the contact angle was more than 60 degrees when 0.5 mol of TEOS was added to 50 mL and 0.15 M when 1 mL of ammonia water was added to 296.47 ml of distilled water. And it was confirmed that the contact angle improved when the number of coatings was applied twice. A water-repellent coating material was applied to low iron tempered glass used to protect dye-sensitized solar cell modules. The characteristics of the module were measured after spraying DI-Water on low-emission tempered glass with a water-repellent coating. As a result of the measurement, the efficiency of the module without application, the efficiency of the module coated once, and the module coated twice were 4.87%, 4.90%, and 4.91%, respectively. It was confirmed that the efficiency of the module increased by applying water-repellent coating. As a result of this study, it is determined that the water-repellent coating material will help improve solar power generation efficiency and lifespan by being self-cleaning and non-reflective.
Ovulation synchronization (ovsynch) has proved to increase the number of insemination in cattle by overcoming the problems of heat detection. The aim of this study was to do ovsynch in water buffaloes where heat detection is a major reproductive problem and to determine the conception rates after timed artificial insemination (TAI). Twenty cyclic buffaloes at ${\geq}$ 60 days postpartum were selected by examining 24 unobserved estrus buffaloes based on milk progesterone assay (progesterone concentration ${\geq}$ 1.0 ng/ml) from the Mymensingh district of Bangladesh. Ovsynch treatment regimen was started irrespective of the stage of estrous cycle. Gonadorelin (500 ${\mu}g$) was injected intramuscularly at Day 0 followed by Alfaprostol (8 mg) at Day 7. A second injection of Gonadorelin was given at Day 9 and TAI was done with frozen semen from Mediterranean buffalo bulls at 16~20 hours of the second Gonadorelin injection. Milk progesterone ELISA at Day 10~12 post AI confirmed ovulation in 16 out of 20 (80%) buffaloes (progesterone concentration ${\geq}$ 1.0 ng/ml). High progesterone concentration (${\geq}$ 1.0 ng/ml) at Day 10~12 and Day 22~24 of AI showed pregnancy in six out of 20 (30%) buffaloes. Pregnancy was further confirmed by ultrasonography at Day 40 in these six buffaloes. In conclusion, ovsynch followed by TAI could be applied in cyclic buffaloes for overcoming the estrus detection problems; however, more studies are needed to increase the conception rate.
This study was focused on improvement of milk production in Mongolian dairy industry by artificial insemination (AI) technology, supported by ODA of KOICA in Republic of Korea. This program was started in January 2009 and it is in $3^{rd}$ years. This manuscript summarized the data especially on estrus synchronization and pregnancy establishment in dairy cows (Holstein) this year. A total of 81 dairy cows from 4 private farms (38 from Undarmal milk and that of 30, 8 and 5 dairy cows from Onjin (Enkhbayer), Jargalant, and BRM School farms respectively) were synchronized with 5 ml Lutalyse (i.m.) in the dump of dairy cows and then estrus was detected 2 to 3 days after $PGF_{2{\alpha}}$ injection. The synchronized dairy cows were inseminated with 0.5 ml dairy frozen semen by conventional artificial insemination (AI) techniques. Pregnancy was diagnosed about 60 days after AI by palpation method. About 96.3% (78/81) of synchronized cows were responded to single $PGF_{2{\alpha}}$ injection. Total 75 over 78 dairy cows (90.1%) inseminated were diagnosed as pregnant. The estrus induction and pregnancy rates were very effective using Lutalyse injection and conventional AI techniques in Mongolian dairy cow. The present results indicated that AI after estrus induction in Mongolian dairy cows could be applied to dairy breeding technology for improving breeding efficiency and milk production of the country.
Objective: To evaluate the effectiveness of aromatase inhibitor (AI) for ovulation induction in polycystic ovary syndrome (PCOS) patients with thin endometrium, hyper-responsiveness after clomiphene citrate (CC) treatment. Material and Methods: A prospective study was performed in 43 PCOS patients (50 cycles) with ovulatory dysfunction between March 2004 and September 2004. AI group (total 36 cycles) included the patients 1) with thin endometrium below 6 mm on hCG day after CC (n=17), 2) with more than 5 ovulatory follicles after 50mg of CC (n=4), 3) who do not want multiple pregnancy (n=14). Patients were treated with Letrozole 2.5mg for days 3 to 7 of the menstrual cycle. CC group (total 14 cycles) were treated with CC 50~100 mg. Results: In PCOS patients, ovulation was occurred 97.2% after AI use. Between AI group and CC group, there was no significant difference in the mean age, duration of infertility, interval of menstruation, basal FSH, prior treatment cycles, and the day of hCG administration. But, the number of mature follicles (${\geq}15mm$) was lower in the AI group ($1.08{\pm}0.45$ vs. $1.64{\pm}0.75$) (p=0.018), and the thickness of endometrium (mm) was significantly thicker in the AI group ($10.35{\pm}1.74$ vs. $9.23{\pm}1.61$) (p=0.044), and E2 (pg/ml) concentration on hCG day was lower in the AI group ($116.9{\pm}75.8$ vs. $479.5{\pm}300.8$) (p=0.001). Among the AI group, patients with prior thin endometrium (below 6 mm) during CC treatment showed $10.6{\pm}1.6mm$ in the endometrial thickness and $106.6{\pm}66.8pg/ml$ in $E_2$ concentration. Patients with more than 5 ovulatory follicles after CC showed decreased follicle number ($1.25{\pm}0.5$) compared to prior CC cycle. Conclusions: In PCOS patients, AI group showed significantly thicker endometrium, lesser number of mature follicles, and lower E2 concentration on hCG day than CC group. AI might be useful alternative treatment for ovulation induction in PCOS patients with thin endometrium and hyper-responsiveness after CC treatment.
Electronic cigarettes (e-cigarettes) are becoming increasingly popular worldwide and their cellular effects warrant further evaluation. In this study, we investigated the effects of an e-cigarette cartridge solution on allergen related asthmatic airway inflammation (AI) and airway hyperresponsiveness (AHR), when it is delivered by intratracheal route in mice. Asthmatic AI and AHR were induced by systemic sensitization to ovalbumin (OVA) followed by intratracheal, intraperitoneal, and aerosol allergen challenges in BALB/c mice. The cartridge solution of e-cigarette (containing 16 mg/ml nicotine) was diluted 50 times and $100{\mu}l$ of the diluted solution was intratracheally instilled to OVA-sensitized (OVA-S) mice two times a week for 10 weeks. Long-term e-cigarette inhalation elicited no remarkable changes in the activities of alanine aminotransferase (ALT), aspartate aminotransferase (AST), lactate dehydrogenase enzymes in serum, however, increased infiltration of inflammatory cells including eosinophils, into airways from blood, aggravated the asthmatic AI and AHR, and stimulated the production of cytokines such as interleukin (IL)-4, IL-5 and IL-13, and OVA-specific IgE production. Our data suggest that the inhalation of e-cigarette solutions can function as an important factor to exacerbate the allergy-induced asthma symptoms. Further studies are needed to address the effects of e-cigarette solutions on human health.
This study was undertaken to clarify the relationship between the cause of repeat-breeder and the luteal dysfunction in repeat-breeder dairy cows that failed to conceive to three or more artificial insemination(AI) at a regular interval. Progesterone concentrations were measured in milk fat for 20 to 22 days after AI. From the 15 repeat-breeder dairy cows, six cows had a normal progesterone profiles. Five cows showed a delayed rise of the progesterone concentrations until 7 to 10 days after AI, two cows had a comparatively low concentration of milk progesterone below 150 ng/ml through most of the luteal phase, and two cows had a combined pattern of a delayed rise and a low concentration of milk progesterone during luteal phase. It is suggest that luteal dysfunction as indicated by progesterone profiles is one of the causes of repeat-breeder in dairy cows.
전 세계적으로 인공지능(AI)을 구현하려는 움직임이 많아지고 있다. AI구현에서는 많은 양의 데이터, 목적에 맞는 데이터의 분류 등 데이터의 중요성을 뺄 수 없다. 이러한 데이터를 생성하고 가공하는 기술에는 사물인터넷(IOT)과 빅데이터(Big-data) 분석이 있으며 4차 산업을 이끌어 가는 원동력이라 할 수 있다. 또한 이러한 기술은 국가와 개인 차원에서 많이 활용되고 있으며, 특히나 특정분야에 집결되는 데이터를 기준으로 빅데이터 분석에 활용함으로써 새로운 모델을 발견하고, 그 모델로 새로운 값을 추론하고 예측함으로써 미래비전을 제시하려는 시도가 많아지고 있는 추세이다. 데이터 분석을 통한 결론은 데이터가 가지고 있는 정보의 정확성에 따라 많은 변화를 가져올 수 있으며, 그 변화에 따라 잘못된 결과를 발생시킬 수도 있다. 이렇듯 데이터의 분석은 데이터가 가지는 정보 또는 분석 목적에 맞는 데이터 분류가 매우 중요하다는 것을 알 수 있다. 또한 빅데이터 분석결과 통계량의 신뢰성과 정교함을 얻기 위해서는 각 변수의 의미와 변수들 간의 상관관계, 다중공선성 등을 고려하여 분석해야 한다. 즉, 빅데이터 분석에 앞서 분석목적에 맞도록 데이터의 분류가 잘 이루어지도록 해야 한다. 이에 본 고찰에서는 AI기술을 구현하는 머신러닝(machine learning, ML) 기법에 속하는 분류분석(classification analysis, CA) 중 의사결정트리(decision tree, DT)기법, 랜덤포레스트(random forest, RF)기법, 선형분류분석(linear discriminant analysis, LDA), 이차선형분류분석(quadratic discriminant analysis, QDA)을 이용하여 데이터를 분류한 후 데이터의 분류정도를 평가함으로써 데이터의 분류 분석률 향상을 위한 방안을 모색하려 한다.
AI 모델 서비스 제공에 강제되는 높은 메모리 사용량을 해결하기 위해 일반적으로 클라우드 컴퓨팅 기술을 이용한다. 클라우드 기반 서비스는 개발자로 하여금 메모리 사용량에 대한 걱정을 덜어주고 서비스 이용자에게는 편리하게 양질의 서비스를 제공받을 수 있게 한다. 하지만 보안 대책이 미흡한 클라우드 서비스는 서비스를 제공받아 얻는 이익만을 생각하기에는 보안사고로 인한 피해가 막대할 수 있다. AI 기술이 인간의 삶에 깊이 파고든 현 상황에서 우리가 대부분 이용하는 클라우드에 기반 서비스의 보안 문제는 그 중요도가 굉장히 높다고 할 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 클라우드 기반 머신러닝 서비스를 분석하여 어떤 공격이 이루어질 수 있는지 분석하고 그에 대한 연구된 방어법들의 효과를 확인하여 효과적인 것들을 선별하고 접목시키는 시도를 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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