Objective: Biological monitoring of trace elements in human blood samples has become an important indicator of the health environment. The purpose of this study was to detect and evaluate multiple metal items in blood samples based on ICP-MS, to perform comparative evaluation with the existing analysis method, and to develop and verify a new method. Methods: 100 μL of whole blood from 80 healthy subjects was used to analyze ten metals (Sb, tAs, Cd, Pb, Mn, Hg, Mo, Ni, Se, Tl) using ICP-MS. Verification of the analysis method included calculation of linearity, accuracy, precision and detection limits. In addition, a comparative test with the conventional graphite furnace atomic absorption spectroscopy (GF-AAS) method was performed. In the case of Pb, Cd, and Hg in whole blood, cross-analysis between Pb, Cd, and Hg analysis methods was performed to confirm the difference between the existing method and the new method (ICP-MS). Results: The coefficient of determination (R2) was 0.999 or higher in seven items and 0.995 or higher in three items. The Pb result showed that Pearson's correlation coefficient was very high at 0.983, and the intraclass correlation coefficient was 0.966. The Cd result showed that Pearson's correlation coefficient was 0.917 between the existing method and the new analysis concentration value. Its intraclass correlation coefficient was 0.960, and there was no significant difference between the two groups. Hg had a low correlation at 0.687, and the intraclass correlation coefficient was 0.761, which was lower than that of Pb and Cd. The intra-day and inter-day accuracy of Pd and Cd were satisfactory, but Hg did not meet the criteria for both accuracy and precision when compared with the conventional analysis method. Conclusion: This study can be meaningful in that it proposes a more efficient and feasible analysis method by verifying a blood heavy metal concentration experiment using multiple simultaneous analyses. All samples were processed and analyzed using the new ICP-MS. It was confirmed that the agreement between the two methods was very high, with the agreement between the current and new methods being 0.769 to 0.998. This study proposes an efficient simultaneous methodology capable of analyzing multiple elements with small samples. In the future, studies of various applications and the reliability of ICP-MS analysis methods are required, and research on the verification of accurate, precise, and continuous analysis methods is required.
Objective : EID3 (EP300-interacting inhibitor of differentiation) was identified as a novel member of EID family and plays a pivotal role in colorectal cancer development. However, its role in glioma remained elusive. In current study, we identified EID3 as a novel oncogenic molecule in human glioma and is critical for glioma cell survival, proliferation and invasion. Methods : A total of five patients with glioma were recruited in present study and fresh glioma samples were removed from patients. Four weeks old male non-obese diabetic severe combined immune deficiency (NOD/SCID) mice were used as transplant recipient models. The subcutaneous tumor size was calculated and recorded every week with vernier caliper. EID3 and AMP-activated protein kinase α1 (AMPKα1) expression levels were confirmed by real-time polymerase chain reaction and Western blot assays. Colony formation assays were performed to evaluate cell proliferation. Methyl thiazolyl tetrazolium (MTT) assays were performed for cell viability assessment. Trypan blue staining approach was applied for cell death assessment. Cell Apoptosis DNA ELISA Detection Kit was used for apoptosis assessment. Results : EID3 was preferentially expressed in glioma tissues/cells, while undetectable in astrocytes, neuronal cells, or normal brain tissues. EID3 knocking down significantly hindered glioma cell proliferation and invasion, as well as induced reduction of cell viability, apoptosis and cell death. EID3 knocking down also greatly inhibited tumor growth in SCID mice. Knocking down of AMPKα1 could effectively rescue glioma cells from apoptosis and cell death caused by EID3 absence, indicating that AMPKα1 acted as a key downstream regulator of EID3 and mediated suppression effects caused by EID3 knocking down inhibition. These findings were confirmed in glioma cells generated patient-derived xenograft models. AMPKα1 protein levels were affected by MG132 treatment in glioma, which suggested EID3 might down regulate AMPKα1 through protein degradation. Conclusion : Collectively, our study demonstrated that EID3 promoted glioma cell proliferation and survival by inhibiting AMPKα1 expression. Targeting EID3 might represent a promising strategy for treating glioma.
Yogurt fermentation is known to be beneficial because it provides a low pH and harsh environment for foodborne pathogens and improves organoleptic properties. Additionally, organic acids produced through fermentation have a good effect on the viscosity and gelling properties of yogurt. Several potential health benefits of probiotic and generally recognized as safe strains have been suggested. Yogurt is the preferred vehicle for delivering probiotics to health-conscious consumers. Therefore, manufacturers of probiotic beverages must comply with the relevant regulations. The development of probiotic yogurt begins with the selection of strains with safety and functional properties of probiotics. The selected probiotic strain should be technically suitable for viability and improve organoleptic quality while maintaining the number of bacteria above the standard value during processing and storage conditions. In addition, the efficacy of probiotic strains contained in yogurt should be investigated, confirmed, and approved according to well-designed clinical trials. Although various methods are used to detect probiotic strains, the recently widely used next generation sequencing method can be actively utilized. In the future, more research should be conducted with the latest methods to identify probiotic functions and accurately detect probiotic strains.
디지털 기술의 발전에 따라 해상환경은 빠르게 변화할 것으로 예상된다. 자율운항선박의 경우 국내 · 외 많은 국가에서 기술개발 중이며, 국제사회는 이를 운용하기 위한 논의도 시작되었다. 선박의 변화는 해상교통 환경의 변화를 야기하며, 육상지원시설에 대한 변화도 촉구한다. 본 연구는 항행지원시설의 사이버 보안 체계 개선을 위해 해상교통관제 인원의 사이버 보안 관리 인식을 분석하고자 한다. 이를 위해 해상교통관제 중심으로 사이버 보안 관리 현황을 살펴보고, 해상통관제 인원을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문조사 분석은 IPA 방법론을 활용했으며, 분석결과 보안담당 경험이 있는 인원과 경험 없는 인원의 사이버 보안에 대한 인식차이가 뚜렷하게 나타났다. 더불어 사이버 공격 탐지 및 차단 관련 기술적인 조치가 가장 우선적으로 시행되어야할 사항으로 나타났다. 본 연구 결과는 항행지원시설에 대한 사이버 보안 관리 체계 개선을 위한 기초자료로 사용될 수 있다.
본 연구는 현 보안 관제 시스템이 직면한 실시간 트래픽 탐지 문제를 해결하기 위해 사이버 위협 프레임워크인 마이터 어택과 머신러닝을 이용하여 유해 네트워크 트래픽을 분류하는 방안을 제안하였다. 마이터 어택 프레임워크에 네트워크 트래픽 데이터셋인 UNSW-NB15를 적용하여 라벨을 변환 후 희소 클래스 처리를 통해 최종 데이터셋을 생성하였다. 생성된 최종 데이터셋을 사용하여 부스팅 기반의 앙상블 모델을 학습시킨 후 이러한 앙상블 모델들이 다양한 성능 측정 지표로 어떻게 네트워크 트래픽을 분류하는지 평가하였다. 그 결과 F-1 스코어를 기준으로 평가하였을 때 희소 클래스 미처리한 XGBoost가 멀티 클래스 트래픽 환경에서 가장 우수함을 보였다. 학습하기 어려운 소수의 공격클래스까지 포함하여 마이터 어택라벨 변환 및 오버샘플링처리를 통한 머신러닝은 기존 연구 대비 차별점을 가지고 있으나, 기존 데이터셋과 마이터 어택 라벨 간의 변환 시 완벽하게 일치할 수 없는 점과 지나친 희소 클래스 존재로 인한 한계가 있음을 인지하였다. 그럼에도 불구하고 B-SMOTE를 적용한 Catboost는 0.9526의 분류 정확도를 달성하였고 이는 정상/비정상 네트워크 트래픽을 자동으로 탐지할 수 있을 것으로 보인다.
Objectives: The purpose of this study is to reveal the circumstances under which the cases of harm to health caused by humidifier disinfectant were neglected and show the points where the number of victims and the degree of damage could have been reduced. In addition, it attempts to describe how damage management proceeded immediately after the incident and actually exacerbated the damage. Finally, it explores the unfortunate aspects of the recent trial. By doing so, it attempts to take this as an opportunity to consider whether a tragic event such as the humidifier disinfectant incident could occur in the future. Methods: This study collected and analyzed data on chemical material characteristics related to humidifier disinfectants, data on health effect characteristics, data on related laws and regulations from the Ministry of Environment, data related to the damage investigation by the Korea Environmental Industry and Technology Institute, and current contents. Results: The lack of related systems and laws is the area where the greatest responsibility for the cause of the humidifier disinfectant disaster falls, so it is difficult for the government to escape this responsibility. Establishing a dedicated department to identify the prevalence of certain diseases within the functions of the Health Insurance Review and Assessment Service to monitor health can greatly contribute to the prevention and management of diseases through early detection and management of group outbreaks caused by harmful factors. Humidifier disinfectant damage relief should have been expanded earlier beyond HDLI (humidifier disinfectant lung injury) to include non-specific diseases such as asthma, pneumonia, and interstitial pneumonia. The scope of relief benefits should have also been expanded earlier to include the payment of disability benefits. Fortunately, with the 2020 revision of the Special Act, the conditions for estimating causal relations were eased and individual screening systems such as health impact assessment were reorganized along with the introduction of a rapid screening system. Conclusions: The management system for chemical substances in a country is clearly of paramount importance, and the ministry in charge must have a response system in case of damage to health effects. Administration that looks at the victims' situation from their point of view is needed, and technical countermeasures are required to quickly recognize the prevalence of certain diseases.
현 도로교통법상 도로 이용의 효율성과 교통안전 확보의 목적으로 차로 별 통행 가능 차종을 지정한 제도로써, 2020년 개정안이 현재 시행되고 있다. 독일과 국내의 자동차 1만 대당 교통사고 사망자 수를 비교하였을 때, 독일의 교통사고 사망자는 국내보다 현저히 낮은 수치를 기록하고 있다. 대표적으로 속도의 제한을 두지 않은 독일 아우토반의 사례는 한국의 속도위반법만이 사고율의 경감에 정답이 되지 않는다는 점을 시사한다. 아우토반 고속도로의 킵 라이트 원칙(keep right principle)에 따라 준수되는 지정차로제는 교통사고 감소에 큰 역할을 한다. 이러한 사실을 기반으로 지정차로제 위반 차량의 단속과 준수율 향상을 위한 교통 단속 시스템을 제안한다. 딥러닝 객체 인식 모델인 Yolo5를 이용하여 차종을 인식하고 OpenCV를 이용하여 차량 번호판과 차선을 인식 및 추출된 데이터를 서버에 저장하여 법규의 위반 여부를 판별하는 지정차로제 단속시스템을 개발한다. 이에 따라 운전자의 제도 인식 및 준수율의 향상을 통한 교통사고율의 감소 효과가 있을 것으로 기대된다.
안전점검 대상 노후 건축물이 증가함에 따라 안전관리 주체인 지정기관 및 관리주체의 부담이 증가하고 있다. 이에 안전점검 대상 건축물 선정에 있어 적절한 안전전검 기준과 그에 따르는 적절한 기술은 필수적이다. 현행 노후 건축물 대상 안전점검 수행 기준은 마감재로 인해 구조 부재 균열 등의 손상 확인이 어려울 경우 낮은 점수를 부여하고 있다. 이는 구조물의 실체 안전상태와 관계없이 평가 결과가 과소평가되어 안전점검 대상 노후화 건축물을 증가시키는 원인이다. 이에 본 연구에서는 마감재 내부의 균열 탐지를 위해 비파괴·비접촉 검사인 열화상 기법을 제안하였다. 열화상 카메라를 이용한 마감재 내부 균열 관측을 위해 콘크리트 시편을 제작하였으며, 콘크리트 표면 및 균열부에 열원을 가진하여 열화상 데이터를 계측하였다. 계측 결과, 너비 0.3mm, 0.5mm, 0.7mm의 마감재 내부 균열 관측이 가능함을 확인하였으나, 표면 박리, 도배지 들뜸으로 인한 불균일한 온도 분포로 인해 균열 판단이 어렵다. 이에 열화상 데이터의 진폭 및 위상 차이를 도출하여 데이터 분석을 수행한 결과, 0.5mm, 0.7mm 균열에 대해 선명한 균열 계측이 가능하였다. 본 연구를 토대로 추후 마감재 내부 균열 손상 진단에 있어 빅 데이터 기반 딥러닝을 이용한 기술개발을 통해 현장적용 및 분석의 효율성을 증대시키고자 한다.
전 세계적으로 지구온난화와 관련된 문제인식이 대두되면서, 도시지역에서의 탄소중립을 위해 탄소흡수원의 역할이 더욱 강조되고 있다. 정주지 탄소흡수원의 관리를 위해서는 탄소흡수원의 현황 파악이 필요하며, 이를 위해서는 많은 인력과 시간과 이에 따른 예산이 소요되게 된다. 본 연구에서는 서울시를 대상으로 기구축된 수목의 위치정보와 Sentinel-2 위성영상을 이용해 수목의 위치를 예측할 수 있는 지도를 제작했다. 이를 위해 수목 유무 데이터셋을 구축한 뒤 위성영상으로부터 구축한 식생지수 16종 정보를 이용하여 분석에 활용할 정형데이터를 생성했다. 그리고 생성된 정형데이터에 Extreme Gradient Boosting (XGBoost) 모델을 적용하여 학습 후, 수목 예측 지도를 제작했다. 이후 Shapley Additive exPlanations (SHAP) 분석을 통해 모델 학습에서 독립변수와 종속변수 간의 관계를 조사하였다. 서울의 국소 부분에 대해 제작된 지도와 세분류 토지피복지도와의 비교분석을 수행했고, 본 연구에서 제작된 수목 예측 모델의 경우 대로변 주변의 탐지하기 어려운 가로수의 경우에도 수목의 위치로 예측이 된다는 것을 확인했다.
국내 교량은 향후 10년 이내에 공용연수가 30년 이상인 교량이전체 교량의 약 54%를 차지하며 교량의 노후화가 급격하게 진행될 것으로 예상된다. 최근 국내외에서는 BIM을 활용하여 교량의 유지관리 단계의 정보를 디지털화함으로써 정보의 접근성 및 활용성을 증가시키기 위한 연구를 수행하는 추세이다. 이에 본 연구는 교량 바닥판에 대한 BIM-FEM 상호 연계 알고리즘을 개발하여 유지관리 정보를 데이터화 하고, 이력관리를 보다 효율적으로 수행하는 기술을 개발하였다. 외관조사망도 기반의 초기 균열 BIM을 생성한 후, 교량 제원 및 손상 정보를 수치해석과 연동하여 손상 시나리오와 설계하중을 고려한 손상 해석을 수행하였다. 해석 결과를 통해 균열의 확산을 분석하였으며, 확산된 균열은 다시 BIM 상에 업데이트하여 손상 확산 BIM을 생성하였다. 또한 BIM을 기반으로 바닥판의 현재 및 미래의 상태등급 평가 자동화 기술을 개발하였다. 이를 통해 교량의 점검 및 진단의 이력데이터 구축을 통한 바닥판의 효율적인 유지관리가 가능하며, 미래의 균열 및 결함을 조기발견 및 예방하여 교량의 수명과 안전성을 향상시킬 수 있을 것을 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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