The aim of this study is to investigate the feasibility of ex vivo MR diffusion tensor imaging technique in order to observe the diffusion-contrast characteristics of human gastric tissues. On normal and pathologic gastric tissues, which have been fixed in a polycarbonate plastic tube filled with 10% formalin solution, laboratory made 3D diffusion tensor Turbo FLASH pulse sequence was used to obtain high resolution MR images with voxel size of $0.5{\times}0.5{\times}0.5mm^3\;using\;64{\times}32{\times}32mm^3$ field of view in conjunction with an acquisition matrix of $128{\times}64{\times}64$. Diffusion weighted- gradient pulses were employed with b values of 0 and $600s/mm^2$ in 6 orientations. The sequence was implemented on a clinical 3.0-T MRI scanner(Siemens, Erlangen, Germany) with a home-made quadrature-typed birdcage Tx/Rx rf coil for small specimen. Diffusion tensor values in each pixel were calculated using linear algebra and singular value decomposition(SVD) algorithm. Apparent diffusion coefficient(ADC) and fractional anisotropy(FA) map were also obtained from diffusion tensor data to compare pixel intensities between normal and abnormal gastric tissues. The processing software was developed by authors using Visual C++(Microsoft, WA, U.S.A.) and mathematical/statistical library of GNUwin32(Free Software Foundation). This study shows that 3D diffusion tensor Turbo FLASH sequence is useful to resolve fine micro-structures of gastric tissue and both ADC and FA values in normal gastric tissue are higher than those in abnormal tissue. Authors expect that this study also represents another possibility of gastric carcinoma detection by visualizing diffusion characteristics of proton spins in the gastric tissues.
Shin, Myung-Soo;Ki, Min Suk;Park, Beom Jin;Lee, Gyeong Joong;Lee, Yeong Yeon;Kim, Yeongseon;Lee, Sang Bong
한국해양공학회지
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제34권5호
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pp.294-303
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2020
This study discusses data collection, calculation of wind and wave-induced resistance, and speed-power analysis of an 8,600 TEU container ship. Data acquisition system of the ship operator was improved to obtain the data necessary for the analysis, which was accomplished using SPA (Ship Performance Analysis, Park et al., 2019) in conformation with ISO15016:2015. From a previous operation profile of the container, the standard operating conditions of mean draft were 12.5 m and 13.6 m, which were defined with the mean stowage configuration of each condition. Model tests, including the load-variation test, were conducted to validate new ship performance and for the speed-power analysis. The major part of the added resistance of container ship is due to the wind. To check the reliability of wind-resistance calculation results, the resistance coefficients, added resistance, and speed-power analysis results using the Fujiwara regression formula (ISO15016:2015) and Computational fluid dynamics (Ryu et al., 2016; Jeon et al., 2017) analysis were compared. Wind speed and direction measured using an anemometer were used for wind-resistance calculation and the wave resistance was calculated using the wave-height and direction-data from weather information. Also, measured water temperature was used to calculate the increase in resistance owing to the deviation in water density. As a result, the SPA analysis using measured data and weather information was proved to be valid and able to identify the ship's resistance propulsion performance. Even with little difference in the air-resistance coefficient value, both methods provide sufficient accuracy for speed-power analysis. The differences were unnoticeable when the speed-power analysis results using each method were compared. Also, speed-power analysis results of the 8,600 TEU container ship in two draft conditions show acceptable trends when compared with the model test results and are also able to show power increase owing to hull fouling and aging. Thus, results of speed-power analysis of the existing 8,600 TEU container ship using the SPA program appropriately exhibit the characteristics of speed-power performance in deal conditions.
본 연구는 스마트폰 Wi-Fi AP를 이용한 건축물내 구조대상자 위치정보 수집을 통해서 사고 현장대응에 활용할 수 있는 방안을 제안하고 그 효용성에 대해 분석하였다. 8개 건축물 지점에서 평균 30회 이상 Wi-Fi AP 네이밍 위치 확인 및 전파세기를 측정하도록 위치 측위 서버에 요청하고, 수신된 측위 결과 좌표값을 분석하는 방식으로 위치정보의 정확도와 오차범위를 확인하였다. 기존 기지국 기반 위치 오차값 263m에 대비해 최대 93% 이상 범위를 축소할 수 있었고, 8개 지점의 최소·최대 오차값은 4.137m ~ 14.037m, 평균오차는 9.525m로 확인되었다. 위치정보 유무에 따라 인명구조에 소요되는 시간을 3가지 상황에 대해 비교한 결과, 화재진압 및 인명구조에 소요되는 측정시간 결과는 위치정보가 정확하게 소방대원에게 제공되었을 경우 구조활동에 소요되는 시간이 10분 50초로 나타났으나, 위치정보가 전혀 없는 경우 45분 이상 소요되었다. 스마트폰 Wi-Fi AP을 이용하여 건축물 내 구조대상자 위치정보를 정확하게 구조대원에게 제공함을 통해, 사고 현장에서 탐색에 소요되는 시간을 단축시킴으로써, 인명구조 및 골든타임 확보에 제안 시스템이 효과적인 것으로 분석되었다.
IBASPM(Individual Brain Atlases using Statistical Parametric Mapping Software)를 이용하여 해마의 체적 측정시, Atlas의 종류(Atlas69, Atlas71, Atlas84, Atlas116)에 따른 체적의 변화를 평가하기 위해 20대 정상 성인 10명(남5/여5, $23.3{\pm}2.66$)으로부터 뇌 영상을 획득하였다. 1.5T MRI system(Siemens, Avanto, Erlangen, Germany)의 머리 격자코일(Head matrix coil)을 사용하여 3차원 경사에코 펄스 열(3-D gradient echo pulse sequence)인 MPRAGE(Magnetization Prepared Rapid Acquisition Gradient Echo)영상을 획득하였다. Atlas의 종류에 따라 획득된 해마의 체적을 이용하여 대응표본 t 검정(Paired t-test)을 수행한 결과, 좌측 해마옆이랑(parahippocampal gyrus - left) Atlas69-Altas84, Atlas69-Atlas116(p=0.729, 0.729), 우측 해마형성체(hippocampal formation - right) Atlas69-Atlas84, Atlas69-Atlas116(p=0.219, 0.219)는 유의한 차이가 없었으며, 이를 제외한 부분에서 유의한 차이가 있었다(p=0.000). 그러고 Atlas84와 Atlas116을 이용한 해마의 체적은 모두 동일한 값을 나타내어 유의한 차이가 없었다(p=0.000). Atlas영상과 원본 영상의 overlay를 이용한 영상분석에서는 Atlas71에서만 해마의 부위가 잘 못 정합되는 것을 발견할 수 있었다. 본 연구에 사용된 Atlas의 경우에는 서양인을 바탕으로 개발되었기 때문에 동양인의 뇌와는 차이가 있으며, 정확성 높은 체적의 측정을 위해서는 상황에 맞는 Atlas의 개발이 필요할 것으로 사료된다.
국내 체류 결혼이주여성 중 10년 이상 장기 정착비율이 증가하고(48%) 5년 미만의 단기 정착비율은 감소(16%) 하는 오늘, 결혼이주여성 중심 한국어 교육 및 연구는 여전히 초기 입국자에게만 집중돼 있다. 체류기간별 맞춤형 한국어 교육 및 교재의 다양화가 필요하다는 입장에서, 본 연구는 초기 입국자가 아닌 중 고급수준의 한국어 의사소통이 가능한 자녀양육기, 자녀교육기 및 가족역량강화기에 해당하는 결혼이주여성 중심 한국어 교육에서 한자성어의 활용 가능성 및 교육적 가치를 탐색하고, 결혼이주여성을 중심으로 한 한국어 교육 및 교재 개발에 적합한 한자성어 목록 선정에 주안점을 두고 있다. 연구결과, 한자성어를 활용한 한국어 교육은 결혼이주여성의 언어학습 정보획득 측면, 인간관계 생활태도 측면, 문화이해 사회적응 측면, 자녀 양육 학습지도 등 측면에 큰 도움을 줄 수가 있어, 결혼이주여성 중심 한국어 교육에서 지도할 필요가 있는 부분이다. 이와 더불어 결혼이주여성 중심 한국어 교육 및 교재 개발에 적합한 한자성어 130개를 4단계 과정을 걸쳐 교육용 목록을 선정 및 제시하였다. 이와 같은 연구결과가 향후 결혼이주여성 중심 한국어 교육연구 및 교재개발에 활용되는 참고 자료가 되기를 기대한다.
최근에 헬스케어와 관련된 다양한 분야에서 생체신호 중 하나인 심박신호가 사용되고 있다. 기존에 제안된 심박신호 검출 방법으로는 접촉식 방법이 대부분이었지만, 피사체가 장치를 접촉하고 있어야 한다는 불편함의 문제가 있었다. 이를 해결하기 위해 최근 비접촉식 방법에 의한 검출 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 지정맥 인식을 위해 설계된 손가락 영상 촬영 장치를 이용해 심박 유사 신호를 얻어내는 방법을 제안한다. 검출된 심박 유사 신호는 지정맥의 위조 여부 판단과 심박 신호를 통한 다양한 응용분야에 활용될 수 있다. 제안하는 방법은 적외선을 이용한 지정맥 영상의 시간 도메인상의 밝기 값의 변화로부터 신호를 검출하고 영상처리 기반 알고리즘을 이용해 주파수 도메인으로 변환하였다. 변환 후, 대역 통과 필터링을 통해 심박신호와 관련이 없는 노이즈를 제거하였다. 신호의 정확성을 판단하기 위해 지정맥 획득 장치와 식품의약품안전처로부터 승인을 받은 접촉식 PPG 센서를 이용해 동시에 취득된 두 신호의 상관관계를 분석하였다. 결과적으로, 지정맥 영상을 통해 비접촉식으로 검출된 심박신호가 실제 심박신호의 파형과 일치함을 확인하는 것이 가능했다.
연구목적: 본 연구는 화재발생 건축물 정보, 신고자 취득 정보 등 초기 정보를 활용하여 화재현장의 위험도를 예측하여, 재난 발생 초기에 효과적인 소방자원 동원 및 적절한 대응을 위한 피해최소화 전략 수립을 지원하는 위험도 예측 모델을 개발하고자 한다. 연구방법: 화재 통계 데이터 상에서 화재의 피해규모와 관련된 변수 규명을 위해 머신러닝 알고리즘을 이용한 변수간 상관성 분석을 실시하여 예측 가능성을 검토하고, 데이터 표준화 및 이산화 등의 전처리를 통해 학습 데이터 셋을 구축하였다. 이를 활용하여 예측 정확도가 높은 것으로 평가 받고 있는 복수의 머신러닝 알고리즘을 테스트하여 가장 정확도가 높은 알고리즘을 적용한 위험도 예측 모델을 개발하였다. 연구결과: 머신러닝 알고리즘 성능 테스트 결과 랜덤포레스트 알고리즘의 정확도가 가장 높게 나왔으며, 위험도 등급에 대해서는 중간치에 대한 정확성이 상대적으로 높은 것으로 확인되었다. 결론: 화재 통계 상 피해규모 데이터의 편향성에 의해 예측모델 정확도가 제한적으로 나타났으며, 예측 모델 성능 개선을 위해 데이터 정합성 및 결손치 보완 등을 통한 데이터 정제가 필요하다.
코로나19 상황에서 대면과 비대면 수업 형태에 따른 대학생의 취득학점과 성적 평점 평균점수가 어떻게 변화되었는지를 연구하게 되었다. 본 연구를 위하여 액세스 데이터베이스를 이용하여 성적데이터를 추출하였다. 연구대상으로 3학기 동안에 152명의 학생들을 대상으로 비대면 수업과 대면 수업에 참여한 학생들의 취득학점 점수와 평점평균값, 중간고사, 기말고사, 과제물 점수, 출석점수를 비교 분석하였다. 분석방법으로는 독립표본 t검정 통계처리를 하였다. 대면반 학생의 취득학점과 평균평점 점수가 더 우수하다는 결론을 얻을 수 있었다. 그 결과 대면반 학생들이 비대면반 학생들의 취득학점 보다 4.39점 높게 나타났고, 평균평점 값이 0.6642점 높게 나타남을 실험 결과를 통하여 알 수 있었다. 비교분석 결과 통계적으로 유의하게 나타났으며, 대면반 수업은 평균 21.22, 비대면반 수업은 16.83점으로 비대면반보다 대면반수업의 학점 취득 점수가 상대적으로 높은 평균 점수를 나타내었다. 결론적으로 대면 학생들의 성적이 비대면 학생의 성적보다 전반적으로 더 높았고, 수업에 참여도가 대면 학생들이 더 높게 나타났음을 확인 할 수 있었다.
전산화단층촬영조영술(computer tomography angiography, CTA)의 최적 화질을 위한 서로 다른 요오드 농도와 스캔 매개변수를 적용하여 필터 보정 역투영 (filtered back projection, FBP), 혼합형 반복재구성 (hybrid-iterative reconstruction, hybrid-IR) 및 딥러닝 재구성 (deep learning reconstruction, DLR)의 화질적 특성을 정량적으로 평가하였다. 320행 검출기 CT 스캐너에서 지름 19 cm의 원통형 물 팬텀 가장자리에 있는 다양한 요오드 농도 (1.2, 2.9, 4.9, 6.9, 10.4, 14.3, 18.4 및 25.9 mg/mL)의 팬텀을 스캔하였다. 각각의 재구성 기술을 사용하여 획득한 데이터는 노이즈 (noise), 변동 계수 (coefficient of variation, COV) 및 평균 제곱근 오차 (root mean square error, RMSE)을 통해 영상을 분석하였다. 요오드의 농도가 증가할수록 CT number 값은 증가하였지만 노이즈 변화는 특별한 특성을 보이지 않았다. 다양한 관전류 및 관전압에서 FBP, adaptive iterative dose reduction (AIDR) 3D 및 advanced intelligent clear-IQ engine (AiCE)에 대해 요오드 농도를 증가할수록 COV는 감소하였고 요오드 농도가 낮을 때는 재구성 기술 간의 COV 차이가 다소 발생하였지만, 요오드 농도가 높아짐에 따라 그 차이는 미약한 결과를 보였다. 또한, AiCE에서는 요오드 농도가 높아질수록 RMSE는 감소하지만 특정한 농도 (4.9 mg/mL) 이후에는 RMSE가 오히려 증가 되는 특성을 보여주었다. 따라서 최적의 CTA 영상 획득을 위해 재구성 기술에 따른 요오드 농도의 변화 및 다양한 관전류 및 관전압의 스캔 매개변수의 특성을 고려하여 환자 스캔을 해야 할 것이다.
PET 검출기에서 매우 우수한 공간분해능을 획득하기 위해, 매우 작은 섬광 픽셀을 사용하여 검출기 모듈을 설계할 경우, 평면 영상에서 섬광 픽셀 배열 가장자리 및 모서리 부분에서의 겹침이 발생한다. 광가이드를 사용함으로써 겹침의 발생을 감소시킬 수 있다. 본 연구에서는 0.8 mm × 0.8 mm × 20 mm의 섬광체를 사용하여 14 × 14 배열로 구성한 후, 3 mm × 3 mm의 SiPM 픽셀이 4 × 4 배열로 구성된 광센서와 조합하고, 겹침의 발생을 감소시키기 위해 사용한 광가이드의 최적의 두께를 도출하였다. 획득한 평면 영상에서 겹침이 주로 발생하는 가장자리 및 모서리 위치의 섬광 픽셀 영상을 바탕으로 정량적 평가를 수행하였다. 정량적 평가는 섬광 픽셀 영상간의 간격과 반치폭을 통해 계산되었으며, 2 mm 두께의 광가이드를 사용하였을 경우 k값이 2.60으로 가장 우수한 영상을 획득한 결과를 보였다. 또한 에너지 스펙트럼을 통해 에너지 분해능을 측정한 결과 2 mm 두께의 광가이드에서 28.5%로 가장 우수한 결과를 나타내었다. 2 mm의 광가이드를 사용할 경우 겹침이 최소화된 가장 우수한 평면 영상과 에너지 분해능을 획득할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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