자연의 유기적 형태에서 모티브를 얻어 작품을 제작하였으며 다양한 형태 도출을 시도해 보는데 본 연구의 목적이 있다. 연구 방법으로는 국내 학술지 검색을 통해 문헌 조사를 하였고 자연의 유기적인 형태와 디자인 개념을 접목하여 실무에서 무난하게 쓰일 수 있는 헤어 조형 4작품을 제작하였다. 연구결과 첫째, 초승달을 모티브로 조화와 균형의 법칙을 적용하여 작품을 제작하였다. 둘째, 파도를 모티브로 반복의 법칙을 적용하여 물결 웨이브의 흐름을 표현하였다. 셋째, 폭포에서 피여 오르는 아지랑이를 비조화 법칙을 적용하여 표현하였다. 넷째, 떠오르는 해를 강조하여 새로운 시작을 알리는 태양의 이미지를 주고자 하였다. 이에 자연의 유기적 형태는 디자인을 창조하는데 무안한 영감을 준다는 것을 알 수 있었다. 본 연구의 제한점은 마네킹으로만 작품을 제작하여 실제 모델에 제작한 이미지 효과가 동일한 이미지로 연출되는 정확도에 제한점을 두고 후속 연구로는 실제 모델에 활용하여 실용적 활용도를 높일 수 있는 연구가 지속적으로 이루어져야 할 것으로 사료된다.
본 연구는 2017년과 2018년 한·중 인물지칭 신어 197개를 조어방식에 따라 단일어, 합성어, 파생어, 축약어, 혼성어로 나누어 신어의 특성을 비교·분석했다. 인물지칭 신어 중 단일어의 경우 한국어는 영어와 중국어에서 차용된 단어들이었으며, 중국어에서는 단일어가 나타나지 않았다. 다음으로 합성어의 경우 중국어 합성법의 형식이 훨씬 다양하고 생성력이 한국보다 더 강하다는 특징이 있었다. 파생어의 경우 양국 접두파생어는 모두 많지 않다는 특징을 보였다. 한국어 접미파생어 중에서는 외래어나 고유어 접미사에 비해 한자어 접미사의 생산력이 강했다. 외래어 접미사는 한국어에서 중국어에 비해 보다 빈번하게 나타났다. 다음으로 축약어의 경우 한국어에 나타난 축약어 신어는 어두 음절의 생산력이 더 강한 반면 중국어의 축약어 신어에서는 비어두 음절어의 생산력이 더 강하다는 것을 알 수 있었다. 끝으로 혼성어의 경우 한국어의 혼성 형식이 중국어보다 훨씬 다양하게 나타났다. 본 연구는 중국인 한국어 학습자가 한국어 신어의 형성과정을 이해하는 데에 도움을 줄 수 있으며, 나아가 그들이 한국어 학습 과정에서 한국어 단어의 의미를 추측하는 능력을 함양하는 데에 이론적 단서를 제공한다는 점에서 의미가 있다.
본 연구는 앞으로 도시 시민의 안전보호와 시설물 관리를 위하여 공공부문의 통합관제서비스가 증가할 것으로 예상됨에 따라 서울 소재의 CCTV통합관제센터에 대하여 유형별 분류와 실내공간특성에 대한 분석을 실시하였다. 조사대상은 2007년 이후 구축된 서울의 통합관제센터 8곳으로 일반적인 특성, 공간기본정보, 실내공간특성의 기준에 맞춰 분석하였으며 조사의 결과를 정리한 것은 다음과 같다. 첫째, 통합관제센터의 공간기본정보를 살펴보면 소규모 CS형이 가장 많이 나타나 현재 통합관제센터 공간의 물리적 환경에 대한 면적 비중은 그리 높지 않은 것으로 나타났다. 둘째, 통합관제센터의 공간기본정보를 살펴보면 보안영역, 사무영역, 공공영역의 순으로 공간의 크기 비율에 차이가 있었다. 셋째, 현재 국내의 통합관제센터는 행정안전부의 가이드라인에 따라 획일적인 형태나 구조, 실내 환경을 나타내는 것으로 분석되었다. 본 연구는 실내디자인 연구 분야에서 깊이 있게 다루지 못했던 통합관제센터에 대한 사례연구를 실시함으로써 향후 더 나은 통합관제센터를 계획할 시 기초자료로 제공될 수 있다. 물론 본 연구는 조사대상의 사례 수가 많지 않다는 한계가 있으나 추후 사용자 인터뷰나 공간 사용성 평가 분석 등을 통해 사례분석 보다 심도있는 연구를 진행할 예정이다. 본 연구의 결과가 모니터링 실내환경을 위한 기초자료로 쓰이길 기대한다.
반도체 기반 양자점 (QD)소재와 CsPbX3 (X=Cl, Br, I)기반 perovskite 양자점 또는 나노결정 소재(PNC)는 매우 우수한 양자효율과 좁은 발광 선폭으로 고색재현성 디스플레이 색변환 소재 또는 발광 소재로서 각광을 받고 있다. 그러나, 기존 화학적 합성법을 통해 제조되는 QD 및 PNC 소재는 취약한 열 및 화학적 안정성으로 인해 장기 내구성의 개선이 요구된다. 이들 QD 및 PNC 소재는 모두 완전 무기 소재인 산화물 기반 유리 소재내에 생성이 가능하며, 이를 통해 장기 내구성을 근본적으로 개선할 수 있다. 반도체 기반 QD 함유 유리소재 (QDEG)의 경우, 유리 내 core/shell 구조를 가진 QD의 생성으로 양자효율의 향상이 가능했으나, 콜로이드 기반 양자점 (cQD)과 달리 다중 shell의 형성이 어려워 양자효율이 제한되고, 발광 선폭이 넓어 고색재현성 디스플레이용 색변환 소재로 적용되기에는 아직 한계가 있다. 한편, Perovskite 양자점 (또는 나노결정) 함유 유리소재 (PNEG) 소재는 QDEG과 달리 콜로이드 기반의 PNC (c-PNC)가 가지는 우수한 양자효율과 20 nm 수준의 좁은 선폭을 유리 내에서도 가지며, c-PNC 대비 열적, 화학적 및 광학적 안정성이 획기적으로 향상되어 실질적인 응용 가능성을 높이고 있다. 특히, 일반적인 용융-급랭법으로 제조하여 대량생산에 용이하고, 분말 또는 판상 등 다양한 형태로의 제작이 가능한 장점이 있다. 현재까지 제조된 PNEG의 최대 PL-QY는 450 nm 여기 시 녹색 및 적색에서 약 60% 수준이며, Al2O3 분말을 이용할 경우 최대 80% 수준까지 달성이 가능하다. 또한, PNEG과 blue LED를 이용하여 백색 LED를 구현할 경우 color filter를 적용하지 않을 때, NTSC 대비 최대 약 130 % 수준의 높은 색재현 영역을 보여 주고 있으며, 실제 LCD용 BLU로 적용 시 기존 상용 c-QD 소재와 동등 이상의 색재현 영역을 보이고 있어, 실질적인 응용 가능성이 매우 높음을 확인하였다. PNEG의 상업적인 응용을 위해서는 몇 가지 추가적인 연구 개발이 필요하다. 기존 c-QD 또는 c-PNC는 나노 수준 크기의 입자가 액상에 분산된 형태로 입도 제어가 용이하나, PNEG의 경우 분말 제조 시 유리 형성 후 분쇄를 통해 제조되며, 입도가 대개 수십 ㎛ 이하로 작아질 경우 PL-QY가 저하되어, 향후 잉크젯 공정 응용을 위해서는 고효율의 분말 제조공정 개발이 필요하다. 또한, 유리 소재의 경우 절연체로서 기존 QD 소재 대비 electro-luminescence(EL) 소자의 활성층으로 사용하는데 제약이 있어 PNEG을 이용한 EL 소자 제작에 대한 연구도 필요하다. 마지막으로, 기존 c-PNC 소재와 같이 Pb가 함유되지 않은 PNEG 소재의 개발이 선결되어야 할 것으로 판단된다. 이와 같은 해결 과제들에도 불구하고, PNEG 소재는 기존 c-QD 소재 대비 매우 우수한 안정성을 기반으로 고품위 고색재현 디스플레이용 색변환 소재로서 다양한 응용에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 소셜네트워크서비스(Social Networking Service; SNS) 이용자들의 대상관계 요인들에 대해 파악하고 이들 요인이 즐거움과 자기효능감을 통해 이용자 만족에 얼마만큼의 영향을 미치는지에 대한 인과관계를 실증 연구함으로써 SNS에서 효과적이고 효율적인 발전방안을 제시한다. 본 연구모형을 소셜네트워크서비스를 이용한 경험이 있는 이용자들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. PLS 구조방정식 모형을 이용하여 신뢰도 및 타당성 분석, 탐색적·확인적 요인분석, 판별 타당성, 적합도 검증, 직접·매개 경로분석을 실시하였다. 첫째, 비소외는 즐거움에 유의한 영향을 미쳤지만, 자기효능감에는 유의한 영향을 미치지 못했다. 둘째, 안정애착은 즐거움과 자기효능감에서 모두 유의한 영향을 미치지 못했다. 셋째, 사회적능력은 즐거움과 자기효능감에서 모두 유의한 영향을 미치지 못했다. 넷째, 자아중심성은 즐거움과 자기효능감에서 모두 유의한 영향을 미치지 못했다. 다섯째, 즐거움은 자기효능감과 이용자 만족에 모두 유의한 영향을 미쳤다. 여섯째, 자기효능감은 이용자 만족에 유의한 영향을 미쳤다.
본 논문에서는 가시광 통신시스템의 조명과 통신의 기능을 동시에 사용할 때, 조명의 Dimming Level 향상과 Flicker 현상을 줄일 수 있는 기법에 대해서 제안한다. 가시광 통신은 통신과 조명의 성능을 함께 만족해야 한다. 그러나 기존의 Data Code Mapping 방식은 전체 조명의 밝기를 감소시키는 결과를 나타낸다. 이는 조명의 성능 저하와 Flicker 현상을 유발한다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 전송 알파벳에 대해서 binary code 할당하고, 문자열에 알파벳의 발생 빈도율에 따라 할당된 binary code를 최적화하여 매칭 시키는 적응 학습형 코드 할당 기법을 제안하였다. 이를 통해, 각각의 문자열의 최대 Dimming level을 유지하면서 동시에 'OFF' 패턴이 연속적으로 발생하지 않도록 코드를 할당하여 통신 기능뿐만 아니라 조명으로써의 역할을 충실히 할 수 있는 기법에 대해서 연구하였다. 성능평가 결과, 전체 통신 성능에 큰 영향을 주지 않으면서, '1'의 발생 빈도가 유의미하게 증가하였고 반대로 연속적인 '0' 빈도율이 감소하여 시스템의 조명 성능이 크게 향상된 것을 보였다.
본 연구는 대학생들의 생활스트레스와 스마트폰 과의존 관계에서 사회불안의 매개효과와 사회불안과 스마트폰 과의존의 관계를 조절하는 정서표현성의 조절된 매개효과를 검증해보고자 하였다. 이를 위해 대학생활스트레스 척도, 사회불안척도, 스마트폰 과의존척도, 정서표현성 척도를 이용하여 서던포스트에서 설문조사를 하였고, 400명(남 200명, 여200명)으로부터 수집된 자료를 SPSS 21.0과 SPSS Macro를 사용하여 분석하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 대학생활스트레스, 사회불안, 스마트폰 과의존 및 정서표현성은 모두 정적 상관관계를 보였다. 둘째, 매개효과 검증결과, 대학생활스트레스가 스마트폰 과의존에 영향을 미치는 과정에서 사회불안의 부분 매개효과가 확인되었다. 셋째, SPSS Macro를 통한 조절된 매개효과 검증결과, 대학생활스트레스가 스마트폰 과의존에 영향을 미치는 경로에서 사회불안이 이를 매개하며, 사회불안과 스마트폰 과의존의 관계를 정서표현성이 유의미하게 조절하는 것으로 나타나 조절된 매개효과가 확인되었다. 이런 결과를 바탕으로 본 연구의 의의, 제한점 그리고 후속연구에 관한 제언을 논의하였다.
Todays, medium energy resolution detectors are preferably used in radioisotope identification devices(RID) in nuclear and radioactive material categorization. However, there is still a need to develop or enhance « automated identifiers » for the useful RID algorithms. To decide whether any material is SNM or NORM, a key parameter is the better energy resolution of the detector. Although masking, shielding and gain shift/stabilization and other affecting parameters on site are also important for successful operations, the suitability of the RID algorithm is also a critical point to enhance the identification reliability while extracting the features from the spectral analysis. In this study, a RID algorithm based on Bayesian statistical method has been modified for medium energy resolution detectors and applied to the uranium gamma-ray spectra taken by a LaBr3:Ce detector. The present Bayesian RID algorithm covers up to 2000 keV energy range. It uses the peak centroids, the peak areas from the measured gamma-ray spectra. The extraction features are derived from the peak-based Bayesian classifiers to estimate a posterior probability for each isotope in the ANSI library. The program operations were tested under a MATLAB platform. The present peak based Bayesian RID algorithm was validated by using single isotopes(241Am, 57Co, 137Cs, 54Mn, 60Co), and then applied to five standard nuclear materials(0.32-4.51% at.235U), as well as natural U- and Th-ores. The ID performance of the RID algorithm was quantified in terms of F-score for each isotope. The posterior probability is calculated to be 54.5-74.4% for 238U and 4.7-10.5% for 235U in EC-NRM171 uranium materials. For the case of the more complex gamma-ray spectra from CRMs, the total scoring (ST) method was preferred for its ID performance evaluation. It was shown that the present peak based Bayesian RID algorithm can be applied to identify 235U and 238U isotopes in LEU or natural U-Th samples if a medium energy resolution detector is was in the measurements.
Attaur Rahman;Yuhao Li;Nur Izzah Ismail;To-Kiu Chan;Yuzhen Li;Dachun Xu;Hao Zhou;Sang-Bing Ong
International Journal of Stem Cells
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제16권2호
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pp.123-134
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2023
Objective: The heart contains a pool of c-kit+ progenitor cells which is believed to be able to regenerate. The differentiation of these progenitor cells is reliant on different physiological cues. Unraveling the underlying signals to direct differentiation of progenitor cells will be beneficial in controlling progenitor cell fate. In this regard, the role of the mitochondria in mediating cardiac progenitor cell fate remains unclear. Specifically, the association between changes in mitochondrial morphology with the differentiation status of c-kit+ CPCs remains elusive. In this study, we investigated the relationship between mitochondrial morphology and the differentiation status of c-kit+ progenitor cells. Methods and Results: c-kit+ CPCs were isolated from 2-month-old male wild-type FVB mice. To activate differentiation, CPCs were incubated in α-minimal essential medium containing 10 nM dexamethasone for up to 7 days. To inhibit Drp1-mediated mitochondrial fragmentation, either 10 μM or 50 μM mdivi-1 was administered once at Day 0 and again at Day 2 of differentiation. To inhibit calcineurin, either 1 μM or 5 μM ciclosporin-A (CsA) was administered once at Day 0 and again at Day 2 of differentiation. Dexamethasone-induced differentiation of c-kit+ progenitor cells is aligned with fragmentation of the mitochondria via a calcineurin-Drp1 pathway. Pharmacologically inhibiting mitochondrial fragmentation retains the undifferentiated state of the c-kit+ progenitor cells. Conclusions: The findings from this study provide an alternative view of the role of mitochondrial fusion-fission in the differentiation of cardiac progenitor cells and the potential of pharmacologically manipulating the mitochondria to direct progenitor cell fate.
Purpose: The objective of this study was to propose a deep-learning model for the detection of the mandibular canal on dental panoramic radiographs. Materials and Methods: A total of 2,100 panoramic radiographs (PANs) were collected from 3 different machines: RAYSCAN Alpha (n=700, PAN A), OP-100 (n=700, PAN B), and CS8100 (n=700, PAN C). Initially, an oral and maxillofacial radiologist coarsely annotated the mandibular canals. For deep learning analysis, convolutional neural networks (CNNs) utilizing U-Net architecture were employed for automated canal segmentation. Seven independent networks were trained using training sets representing all possible combinations of the 3 groups. These networks were then assessed using a hold-out test dataset. Results: Among the 7 networks evaluated, the network trained with all 3 available groups achieved an average precision of 90.6%, a recall of 87.4%, and a Dice similarity coefficient (DSC) of 88.9%. The 3 networks trained using each of the 3 possible 2-group combinations also demonstrated reliable performance for mandibular canal segmentation, as follows: 1) PAN A and B exhibited a mean DSC of 87.9%, 2) PAN A and C displayed a mean DSC of 87.8%, and 3) PAN B and C demonstrated a mean DSC of 88.4%. Conclusion: This multi-device study indicated that the examined CNN-based deep learning approach can achieve excellent canal segmentation performance, with a DSC exceeding 88%. Furthermore, the study highlighted the importance of considering the characteristics of panoramic radiographs when developing a robust deep-learning network, rather than depending solely on the size of the dataset.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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