방사성 의약품 또는 방사성 동위원소를 이용하여 동적 상태의 변화를 측정하고 핵자기 공명 영상에서 해부학적 기준 정보를 얻어 영상을 융합, 등록하고 같은 대상에서 비슷한 검사를 계속해서 비교하게 되며 해부학적 기준 정보나 다른 검사 기기 종류에서 반복되는 검사의 비교를 위해 영상 합성 연구가 유효하며 기능적 특성 때문에 단일 광자 방출 전산화 단층 촬영과 양전자 방출 단층 촬영은 해부학적 기준 정보가 필요하게 되고 같은 대상에서 이러한 해부학적 기준 정보를 얻고 기능적인 이상과 상관관계를 찾아내고 반복되는 진단에 대한 비교를 위해서 영상등록과 융합을 시행하였다. 해부학적 구조가 같은 특성을 갖는 여러 영상 시스템들을 이용하여 해부학적기준과 동적 정보를 함께 얻고 등록하기 위해 짝을 이루는 점올 이용하여 2 가지 영상 데이터에서 4 점 쌍 이상을 선택하여 등록하였다. 기준 영상과 짝을 이루는 점과 대응한 영상은 다른 색을 선택하여 영상을 구분하였으며 핵자기 공명영상을 기준영상으로 하고 단일 광자 방출 컴퓨터 단층 촬영 영상, 양전자 방출 전산화 단층 촬영 영상을 기준영상에 1:1 대응하여 영상을 등록하기 위해서 변환한다. 핵자기 공명 영상이 기준 영상으로 사용되지만 인터폴레이션 에러는 주어진 영상의 공간 주파수에 따라 달라지므로 낮은 해상도를 갖는 양전자 방출 전산화 단층 촬영 영상과 단일 광자 방출 컴퓨터 단층 촬영 영상의 인터폴레이션 에러는 적다. 따라서 방사성 동위원소를 이용하여 질병의 진단 및 질환의 병태 생리 생화학적 연구를 통한 신체의 동역학적 상태의 변화를 측정할 수 있는 이런 정량적이고 기능적인 정보를 해부학적 기준 정보를 주는 핵자기 공명 영상이나 컴퓨터 단층 촬영에서 반복 시행하여 검사와 진단에 용이하게 이용하고, 비교를 위해서 영상을 등록하고 융합하여 진단에 보다 좋은 결과를 얻을 수 있도록 하였다.
The aim of this study was to evaluate the pharmacokinetic parameters of two risedronate preparations. The clinical assessment was conducted on 46 healthy volunteers who received one tablet (Risedronate sodium 35 mg/tablet) in the fasting state, in a randomized balanced $2{\times}2$ cross-over study design. After dosing of one tablet containing 35 mg risedronate sodium, blood samples were collected serially for a period of 48 hours. Plasma was analyzed for risedronate by using LC/MS/MS assay method. The analysis system was validated in specificity, accuracy, precision, and linearity. $AUC_t$, (the area under the plasma concentration-time curve from the zero-time to 48 hr) was calculated through the trapezoidal rule. $C_{max}$ (maximum plasma drug concentration) were compiled from the plasma risedronate concentration-time data of each volunteer. No significant sequence effect was found for the pharmacokinetic parameters indicating that the cross-over design was properly performed. The 90 % - Confidence intervals of the $AUC_t$ ratio and the $C_{max}$ were from log 0.8752 to log 1.1888 and log 0.8457 to log 1.1478, respectively. These values were within the acceptable intervals between 0.80 and 1.25. Therefore, this study demonstrated that no statistically significant difference was identified with respect to the rate and extent of absorption.
In recent years, technological developments have rapidly increased the number of complex structures and equipment in the industrial. Accordingly, the prognostics and health monitoring (PHM) technology has become significant. The safety assessment of industrial sites requires data obtained by installing a number of sensors in the structure. Therefore, digital twin technology, which forms the core of the Fourth Industrial Revolution, is attracting attention in the safety field. The research on digital twin technology of structures subjected to seismic loads has been conducted recently. Hence, this study proposes a digital twin system that estimates the responses and arbitrary load in real time by utilizing the minimum sensor to a pipe that receives a seismic and arbitrary load. To construct the digital twin system, a finite-element model was created considering the dynamic characteristics of the pipe system, and then updating the finite-element model. In addition, the calculation speed was improved using a finite-element model that applied the reduced-order modeling (ROM) technology to achieve real-time performance. The constructed digital twin system successfully and rapidly estimated the load and the point where the sensor was not attached. The accuracy of the constructed digital twin system was verified by comparing the response of the digital twin model with that derived by using the load estimated from the digital twin model as input in the finite-element model.
Global population growth has resulted in an increased demand for food production. Simultaneously, aging rural communities have led to a decrease in the workforce, thereby increasing the demand for automation in agriculture. Drones are particularly useful for unmanned pest control fields. However, the current method of uniform spraying leads to environmental damage due to overuse of pesticides and drift by wind. To address this issue, it is necessary to enhance spraying performance through precise performance evaluation. Therefore, as a foundational study aimed at optimizing drone-based pest control technologies, this research evaluated water-sensitive paper (WSP) via density map estimation using convolutional neural networks (CNN) with a encoder-decoder structure. To achieve more accurate estimation, this study implemented multi-task learning, incorporating an additional classifier for image segmentation alongside the density map estimation classifier. The proposed model in this study resulted in a R-squared (R2) of 0.976 for coverage area in the evaluation data set, demonstrating satisfactory performance in evaluating WSP at various density levels. Further research is needed to improve the accuracy of spray result estimations and develop a real-time assessment technology in the field.
지진 발생과 집중호우에 의해 땅밀림형 산사태 유형으로 분류되는 땅밀림 현상이 전국적으로 광범위하게 나타나고 있다. 산림청은 땅밀림으로 인한 인명 및 재산 피해를 예방하기 위해 땅밀림 우려지 현장조사 판정표를 통해 땅밀림 발생 위험지를 사전에 파악하고 있다. 한편 최근에는 컴퓨터 기술의 발달로 인공지능의 한 분야인 기계학습 분류기법을 이용하여 산지재해 취약성을 평가하거나 자연재해를 예측하고 있다. 따라서 이 연구에서는 기계학습 분류기법인 k-Nearest Neighbor(k-NN), Naive Bayes(NB), Random Forest(RF), 그리고 Support Vector Machine(SVM) 분류모델을 이용하여 땅밀림 발생 위험등급을 분류하였다. 한국치산기술협회의 2018~2020년 조사 자료 4,618개 중에서 땅밀림 현상의 발생 여부를 고려하여 발생지 총 146개소, 그리고 미발생지 146개소를 임의추출하여 292개 자료를 선정하였으며, 이 중 70%에 해당하는 204개소 자료를 훈련자료로 하여 모델을 구축하였다. 전체 자료의 30%에 해당하는 88개 검증자료에 대해 모델을 평가한 결과, k-NN은 0.727, NB는 0.750, RF는 0.807, 그리고 SVM은 0.750의 분류정확도를 보였다. 또한, Kappa 상관계수는 각각 0.534, 0.580, 0.673 및 0.585, 그리고 AUC는 각각 0.872, 0.912, 0.943 및 0.834로 계산되었다. 따라서 땅밀림 위험지역 판정을 위한 기계학습 분류모델은 RF, NB, SVM, 그리고 k-NN 순으로 높은 성능을 보였다. 기계학습 분류모델은 향후 산지토사재해의 예방 및 대응을 위한 기초자료로 활용 가능하며, 땅밀림 재해 관리 및 피해 경감에 위한 정책 개발에 필요한 정보를 제공할 것이다.
Rahman, Md. Faizur;Iqbal, Abdullah;Hashem, Md. Abul;Adedeji, Akinbode A.
한국축산식품학회지
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제40권6호
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pp.896-907
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2020
Imaging technique or computer vision (CV) technology has received huge attention as a rapid and non-destructive technique throughout the world for measuring quality attributes of agricultural products including meat and meat products. This study was conducted to test the ability of CV technology to predict the quality attributes of beef. Images were captured from longissimus dorsi muscle in beef at 24 h post-mortem. Traits evaluated were color value (L*, a*, b*), pH, drip loss, cooking loss, dry matter, moisture, crude protein, fat, ash, thiobarbituric acid reactive substance (TBARS), peroxide value (POV), free fatty acid (FFA), total coliform count (TCC), total viable count (TVC) and total yeast-mould count (TYMC). Images were analyzed using the Matlab software (R2015a). Different reference values were determined by physicochemical, proximate, biochemical and microbiological test. All determination were done in triplicate and the mean value was reported. Data analysis was carried out using the programme Statgraphics Centurion XVI. Calibration and validation model were fitted using the software Unscrambler X version 9.7. A higher correlation found in a* (r=0.65) and moisture (r=0.56) with 'a*' value obtained from image analysis and the highest calibration and prediction accuracy was found in lightness (r2c=0.73, r2p=0.69) in beef. Results of this work show that CV technology may be a useful tool for predicting meat quality traits in the laboratory and meat processing industries.
염색체 microarray 검사는 유전체 전체를 한번에 검색하여 초현미경적인 염색체 이상을 매우 정밀하고 정확하게 검출할 수 있다. 외국에서는 현재 자주 활용되는 임상 진단 검사로 자리잡았고, 염색체 검사 또는 표적 부위를 검출하는 FISH 검사나 PCR 기반의 분자유전학적 방법을 대체하고 있다. 최근 발표된 consensus 들은 염색체 microarray 검사를 비특이적인 다발성 기형, 발달지연 또는 정신지체, 자폐증상질환의 환자에서는 염색체 검사보다 먼저 시행할 수 있는 검사로 제안하였다. 염색체 microarray 검사는 핵형 분석에서 검출된 염색체 불균형을 검증하기 위해 염색체 검사에 보조적으로 활용할 수 있고, 염색체 이상에 대한 보다 정확하고 종합적인 분석이 가능하다. 그러나 염색체 microarray 검사는 균형재배열의 염색체 이상과 low-level 모자이시즘을 검출하기 어렵고, 임상적 중요성이 불명확한 CNV에 대한 해석과 검사비용이 고가라는 한계점이 있다. 이러한 이유로 인해 현재로서는 염색체 microarray 검사가 산전 진단 목적으로는 고식적인 염색체 검사를 대신할 수는 없다는 의견이다. 임상검사실에서 염색체 microarray 검사 시행 시, 유전학적 및 세포유전학적 지식과 경험이 결과 분석과 해석 과정에서 요구되며, 적절한 검증 과정 단계와 유전상담이 동반되어야 한다.
Landsat 위성영상은 재난 피해 지역에 대해 주기적이며 광역적인 관측이 가능하여 재난 피해분석, 재난 모니터링 등 활용도가 증가하고 있다. 하지만 광학위성영상 특성상 구름으로 인한 결측된 영역으로 인해 주기적인 재난 모니터링에는 한계가 있어 결측된 영역의 복원 연구가 필요하다. 본 연구에서는 Landsat 8호 영상 취득 시 제공되는 QA밴드를 이용하여 구름 및 구름그림자를 탐지 및 제거하고, STARFM 알고리즘을 통해 제거된 영역의 영상 복원을 수행하였다. 복원된 영상은 기존의 영상 복원 방법으로 복원된 영상과 MLC 기법을 통해 정확도를 비교하였다. 그 결과, STARFM으로 인한 복원방법이 전체정확도 89.40%로, 기존의 영상 복원 방법보다 효율적인 복원방법임을 확인하였다. 따라서 본 연구결과를 통해 향후 Landsat 위성영상을 이용한 재난분석 수행 시 활용도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.
코로나19는 모두로 하여금 초조하고 불안하게 만들고, 사람들간에는 거리두기가 필요하다. 코로나19로 인해 심리적으로 초조하고 불안 해 지고 거리두기가 필요해졌다. 대학교에서는 학기 초에 정신건강에 대한 단체 평가와 검사가 이루어진다. 본 연구에서는 다층감지기 신경망 모델을 채택하고 훈련시켜 딥러닝을 진행했다. 훈련이 끝난 후, 실제 사진과 동영상을 입력하고, 안면탐지를 진행하고, 표본에 있는 사람의 얼굴 위치를 알아낸 후, 그 감정을 다시 분류하고, 그 표본의 예측한 감정 결과를 그림으로 보여주었다. 결과는 다음과 같다. 테스트 시험에서는 93.2%의 정확도를 얻었고, 실제 사용에서는 95.57%의 정확도를 얻었다. 그중 분노의 식별율은 95%, 혐오의 식별율은 97%, 행복의 식별율은 96%, 공포의 식별율은 96%, 슬픔의 식별율은 97%, 놀라움의 식별율은 95%, 중립의 식별율은 93%이었다. 본 연구의 고효율적 정서 식별 기술은 학생들의 부정적 정서를 포착하는 객관적 데이터를 제공 할 수 있다. 딥러닝의 감정식별 시스템은 심리건강을 향상하기 위한 데이터들을 제공할 수 있다.
This study presented the selection of ozone ($O_3$) potential factors and designed and assessed its potential prediction model using multiple-linear regression equations in Ulsan area during the springtime from April to June, $2000{\sim}2004$. $O_3$ potential factors were selected by analyzing the relationship between meterological parameters and surface $O_3$ concentrations. In addition, cluster analysis (e.g., average linkage and K-means clustering techniques) was performed to identify three major synoptic patterns (e.g., $P1{\sim}P3$) for an $O_3$ potential prediction model. P1 is characterized by a presence of a low-pressure system over northeastern Korea, the Ulsan was influenced by the northwesterly synoptic flow leading to a retarded sea breeze development. P2 is characterized by a weakening high-pressure system over Korea, and P3 is clearly associated with a migratory anticyclone. The stepwise linear regression was performed to develop models for prediction of the highest 1-h $O_3$ occurring in the Ulsan. The results of the models were rather satisfactory, and the high $O_3$ simulation accuracy for $P1{\sim}P3$ synoptic patterns was found to be 79, 85, and 95%, respectively ($2000{\sim}2004$). The $O_3$ potential prediction model for $P1{\sim}P3$ using the predicted meteorological data in 2005 showed good high $O_3$ prediction performance with 78, 75, and 70%, respectively. Therefore the regression models can be a useful tool for forecasting of local $O_3$ concentration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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