• Journal of Oral Medicine and Pain
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• 제30권4호
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• pp.457-464
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• 2005

본 연구의 목적은 법랑질과 상아질에서 와동을 형성하는 동안 치수벽에서 발생하는 온도변화를 관찰하여 치수 손상 가능성을 평가하고자 하였고 조사반복율의 차이에 따른 영향도 함께 조사하고자 하였다. 발거된 건전 대구치에 access cavity를 형성하고 레진 block에 식립한 다음, 온도측정센서를 레이저가 조사될 치수벽에 위치시켰다. 레이저를 조사하는 동안 분사되는 물이 온도변화에 영향을 주지 않도록 하기 위해 레진을 이용하여 occlusal cap을 만들고 가운데 작은 구멍을 내어 온도측정센서가 들어갈 수 있도록 하였으며 치아의 내부는 생리식염수로 채웠다. 치아표본은 법랑질실험군과 상아질 실험군으로 나누고 각 군당 치아표본수는 5개로 하였다. 상아질군에서는 모든 표본의 상아질 두께를 일정하게 하기 위하여, 고속핸드피스를 이용하여 상아질 두께가 2 mm가 되도록 삭제하여 사용하였다. $3\;mm{\times}2\;mm$의 일정한 면적을 치면에 표시한 다음 와동을 형성하였는데, 법랑질군에서는 상아질 이 노출되는 순간까지, 상아질군에서는 상아질벽이 천공되는 순간까지 온도변화를 조사하였다. 조사방식은 접촉식(contact mode)으로 하였으며 레이저가 한번 조사되는 시간을 3초 이하로 유지하면서 와동을 형성하였다. 300 mJ의 펄스 에너지, 10, 15, 20 Hz의 조사반복율, 1.6 ml/min의 물분사량이 가해지는 조건에서 레이저 조사측의 온도변화를 측정하였다. 본 연구의 결과에 따르면, Er:YAG 레이저 조사시 적절한 양의 물분사가 이루어질 때, 즉 1.6 ml/min의 물분사량과 300 mJ의 펄스에너지의 조건에서 법랑질에서 와동형성시 10, 15, 20 Hz 의 조사반복율 모두에서 온도상승이 미미하여 치수손상을 야기할 만한 온도상승이 이루어 지지 않았고 세 군 간의 유의한 차이도 존재하지 않았다(p=0.358). 상아질에서의 와동형성시에는 조사반복율이 증가할수록 온도상승이 컸지만(p=0.001), 실제 온도상승은 여전히 치수손상을 야기 하지 않는 안전한 범위에 있었다. 결론적으로 적절한 양의 물이 레이저 조사면에 적절하게 분사되기만 하면 법랑질이나 상아질에 서의 와동형성은 안전하게 시행할 수 있을 것으로 생각된다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제47권4호
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• pp.565-572
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• 2005

사료에 대한 난용성 식이섬유(Vitacel®)의 첨가가 이유자돈의 생산성 및 영양소 소화율에 미치는 영향을 알아보기 위해 평균 체중 6.49 kg(SD=0.52) 및 평균 일령 23일(SD=2.1)인 교잡종(Landrace$\time$Yorkshire) 거세돈 96두를 4처리 12반복으로 배치하여 40일간 사양시험을 실시하였다. 시험은 4처리를 두었으며, 시험처리는 1) 대조구, 2) 대조구+0.3% 난용성 식이섬유(IDF, Insoluble Dietary Fiber) 첨가구, 3) 대조구+0.6% IDF 첨가구 및 4) 대조구+0.9% IDF 첨가구였다. 사료 영양소 소화율 측정을 위한 분 채취는 diet 2를 급여 후 8-9일 및 18~19일째에 각 돈방 별로 실시하였으며, 소화율을 측정하기 위한 표식제로는 Celite-545(Fluka)를 1 % 사용하였다. 시험 전 기간(0~40일간) 동안, 일당증체량은 IDF 0.3% 첨가구가 기초사료 급여군, IDF 0.6% 첨가군 및 IDF 0.9% 첨가군에 비해 높았으며(P<0.05), IDF 0.6% 첨가군은 기초사료 급여군에 비해 일당증체량이 높았으나(P<0.05), IDF 0.9 % 첨가구와 기초사료 급여군 간에는 유의차가 인정되지 않았다(P>0.05). 일당섭취량은 IDF 0.3% 첨가구가 모든 처리구에 비해 유의적으로 높았으며(P<0.05), 기초사료 급여구, IDF 0.6% 첨가구 및 IDF 0.9% 첨가구 사이에서는 통계적인 유의차가 인정되지 않았다(P>0.05). 유기물, 조단백질, 조섬유 및 에너지 소화율은 IDF 0.3% 첨가구에서 기초사료 급여구 보다 유의적으로 높았다(p<0.05), 그러나 IDF 0.6% 첨가구와 IDF 0.9% 첨가구간에는 양양소 소화율에서 유의적인 차이가 관찰되지 않았으며, IDF 0.6% 이상의 첨가구와 기초사료 급여구 간에도 ADF(산성세제섬유소) 소화율을 제외한 다른 영양소 소화율에는 유의적인 차이를 보이지 않았다 (P>0.05). 본 실험에서 이유자돈 사료에 IDF의 첨가는 첨가수준에 따른 quadratic 생산성 개선 효과를 보여주었으며, 이러한 결과는 IDF 첨가에 따른 영양소 소화율 개선 효과로부터 기인된다고 판단해 볼 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.141-154
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• 2019

인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.