Hong, Chae-Seon;Ju, Sang Gyu;Choi, Doo Ho;Han, Youngyih;Huh, Seung Jae;Park, Won;Ahn, Yong Chan;Kim, Jin Sung;Lim, Do Hoon
한국의학물리학회지:의학물리
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제30권3호
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pp.65-73
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2019
Purpose: We evaluated the motion-induced dosimetric effects on the field-in-field (FIF) technique for whole-breast irradiation (WBI) using actual patient organ motion data obtained from cine electronic portal imaging device (cine EPID) images during treatment. Materials and Methods: Ten breast cancer patients who received WBI after breast-conserving surgery were selected. The static FIF (SFIF) plan involved the application of two parallel opposing tangential and boost FIFs. To obtain the amplitude of the internal organ motion during treatment, cine EPID images were acquired five times for each patient. The outside contour of the breast (OCB) and chest wall (CW) contour were tracked using in-house motion analysis software. Intrafractional organ motion was analyzed. The dynamic FIF (DFIF) reflecting intrafractional organ motion incorporated into the SFIF plan was calculated and compared with the SFIF in terms of the dose homogeneity index (DHI90/10) for the target and V20 for the ipsilateral lung. Results: The average motion amplitudes along the X and Y directions were 1.84±1.09 mm and 0.69±0.50 mm for OCB and 1.88±1.07 mm and 1.66±1.49 mm for CW, respectively. The maximum motion amplitudes along the X and Y directions were 5.53 and 2.08 mm for OCB and 5.22 and 6.79 mm for CW, respectively. Significant differences in DHI90/10 values were observed between SFIF and DFIF (0.94 vs 0.95, P<0.05) in statistical analysis. The average V20 for the lung in the DFIF was slightly higher than that of the SFIF in statistical analysis (19.21 vs 19.00, P<0.05). Conclusion: Our findings indicate that the FIF technique can form a safe and effective treatment method for WBI. Regular monitoring using cine EPID images can be effective in reducing motion-induced dosimetric errors.
분해기법은 일 단위 강수시계열 자료를 시간단위로 분해하는 데 주로 사용되고 있으며, 시단위 자료는 홍수예측을 위하여 주요하게 사용될 수 있다. 그러나 현재까지 제시된 대부분의 분해기술은 강우데이터가 추계학적 특성을 가지고 있다는 기본 가정을 전제로 하고 있기 때문에 모형을 구성하는데 있어서 강우자료의 물리적 특성을 반영하는 데는 한계를 보이고 있다. 이에 본 연구에서는 강우자료를 각기 다른 해상도로 변환하는데 따른 가중치의 동역학적 거동이 카오스 특성을 보이는지와 카오스적 분해가 가능한지를 비선형의 확정론적 방법(카오스이론)을 이용하여 규명하는 방안을 소개하였다. 우선, 기상청 산하 서울지점을 대상으로 24h-12h, 12h-6h, 6h-3h으로 해상도를 변환하는데 따른 가중치를 계산하여 사용하였다. 가중치 시계열자료의 카오스 특성을 규명하는 데는 상관차원방법을 이용하였으며, 부분근사화 기법을 이용하여 강우를 분해하였다. 서울 지점의 모든 해상도 변환에 따른 가중치는 저차원의 상관 차수를 가지는 카오스 특성을 보임을 확인하였으며, 분해결과 실제 관측치와 유사한 값을 보임을 확인하였다(높은 상관계수와 작은 평균제곱근오차를 보임). 또한 강우의 일반적인 경향성(총량, 강우의 발생 시점)은 보존되나 극값의 경우 대부분 과소 추정됨을 알 수 있었다.
Atomic layer deposition (ALD) can be regarded as a special variation of the chemical vapor deposition method for reducing film thickness. ALD is based on sequential self-limiting reactions from the gas phase to produce thin films and over-layers in the nanometer scale with perfect conformality and process controllability. These characteristics make ALD an important film deposition technique for nanoelectronics. Tantalum pentoxide ($Ta_2O_5$) has a number of applications in optics and electronics due to its superior properties, such as thermal and chemical stability, high refractive index (>2.0), low absorption in near-UV to IR regions, and high-k. In particular, the dielectric constant of amorphous $Ta_2O_5$ is typically close to 25. Accordingly, $Ta_2O_5$ has been extensively studied in various electronics such as metal oxide semiconductor field-effect transistors (FET), organic FET, dynamic random access memories (RAM), resistance RAM, etc. In this experiment, the variations of chemical and interfacial state during the growth of $Ta_2O_5$ films on the Si substrate by ALD was investigated using in-situ synchrotron radiation photoemission spectroscopy. A newly synthesized liquid precursor $Ta(N^tBu)(dmamp)_2$ Me was used as the metal precursor, with Ar as a purging gas and $H_2O$ as the oxidant source. The core-level spectra of Si 2p, Ta 4f, and O 1s revealed that Ta suboxide and Si dioxide were formed at the initial stages of $Ta_2O_5$ growth. However, the Ta suboxide states almost disappeared as the ALD cycles progressed. Consequently, the $Ta^{5+}$ state, which corresponds with the stoichiometric $Ta_2O_5$, only appeared after 4.0 cycles. Additionally, tantalum silicide was not detected at the interfacial states between $Ta_2O_5$ and Si. The measured valence band offset value between $Ta_2O_5$ and the Si substrate was 3.08 eV after 2.5 cycles.
Zemansky, Gil;Hong, Yoon-Seeok Timothy;Rose, Jennifer;Song, Sung-Ho;Thomas, Joseph
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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pp.18-18
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2011
Climate change is impacting and will increasingly impact both the quantity and quality of the world's water resources in a variety of ways. In some areas warming climate results in increased rainfall, surface runoff, and groundwater recharge while in others there may be declines in all of these. Water quality is described by a number of variables. Some are directly impacted by climate change. Temperature is an obvious example. Notably, increased atmospheric concentrations of $CO_2$ triggering climate change increase the $CO_2$ dissolving into water. This has manifold consequences including decreased pH and increased alkalinity, with resultant increases in dissolved concentrations of the minerals in geologic materials contacted by such water. Climate change is also expected to increase the number and intensity of extreme climate events, with related hydrologic changes. A simple framework has been developed in New Zealand for assessing and predicting climate change impacts on water resources. Assessment is largely based on trend analysis of historic data using the non-parametric Mann-Kendall method. Trend analysis requires long-term, regular monitoring data for both climate and hydrologic variables. Data quality is of primary importance and data gaps must be avoided. Quantitative prediction of climate change impacts on the quantity of water resources can be accomplished by computer modelling. This requires the serial coupling of various models. For example, regional downscaling of results from a world-wide general circulation model (GCM) can be used to forecast temperatures and precipitation for various emissions scenarios in specific catchments. Mechanistic or artificial intelligence modelling can then be used with these inputs to simulate climate change impacts over time, such as changes in streamflow, groundwater-surface water interactions, and changes in groundwater levels. The Waimea Plains catchment in New Zealand was selected for a test application of these assessment and prediction methods. This catchment is predicted to undergo relatively minor impacts due to climate change. All available climate and hydrologic databases were obtained and analyzed. These included climate (temperature, precipitation, solar radiation and sunshine hours, evapotranspiration, humidity, and cloud cover) and hydrologic (streamflow and quality and groundwater levels and quality) records. Results varied but there were indications of atmospheric temperature increasing, rainfall decreasing, streamflow decreasing, and groundwater level decreasing trends. Artificial intelligence modelling was applied to predict water usage, rainfall recharge of groundwater, and upstream flow for two regionally downscaled climate change scenarios (A1B and A2). The AI methods used were multi-layer perceptron (MLP) with extended Kalman filtering (EKF), genetic programming (GP), and a dynamic neuro-fuzzy local modelling system (DNFLMS), respectively. These were then used as inputs to a mechanistic groundwater flow-surface water interaction model (MODFLOW). A DNFLMS was also used to simulate downstream flow and groundwater levels for comparison with MODFLOW outputs. MODFLOW and DNFLMS outputs were consistent. They indicated declines in streamflow on the order of 21 to 23% for MODFLOW and DNFLMS (A1B scenario), respectively, and 27% in both cases for the A2 scenario under severe drought conditions by 2058-2059, with little if any change in groundwater levels.
동적이고 비정형적인 환경에서 작업을 수행하기 위해 인공유기체를 이용하는 응용 분야가 빠른 속도로 확대되고 있다. 이러한 분야에서 인공유기체의 행동 지식 표현법으로 일반적인 프로그래밍 또는 전통적인 인공지능 방법을 사용하면, 예측치 못한 상황으로 인한 빈번한 변경과 나쁜 응답성의 문제가 발생한다. 이들 문제들을 기계학습적으로 해결하기 위한 방법으로는 유전자 프로그래밍과 진화 신경망이 대표적이다. 그러나 아직까지도 인공유기체의 학습방법이 문제가 되고 있으며, 같은 환경 속에 서식하는 인공유기체의 종이 같아서 여러생명체를 대표할수 없는 문제점이 있다. 본 논문에서는 학습의 속도와 질을 향상시키기 위해 강화역전파 신경망과 분류규칙을 이용하였으며, 한 환경속에 서식하는 인공유기체의 종을 달리하였다. 제안된 모델을 평가하기 위해서 이종간 인공유기체 집단이 한 가상환경속에서 서로 경쟁하면서 생활하는 시뮬레이터를 설계 및 구현하였고, 그들의 행동진화를 수행결과로 보여주었으며, 타시스템과의 비교분석을 하였다. 결과적으로, 학습의 속도와 질적인 면에서 제안된 모델이 모두 우수한 것을 확인하였다. 본 모델의 특징으로는, 유전자 알고리즘에 의해서 염색체에 표현된 분류 규칙들과 신경망의 학습이 동시에 수행되며, 분류 규칙과 강화역전파 신경망의 2단계의 처리 과정으로 인하여 학습 능력이 강화된다는 점이다.
인터넷상에서 멀티미디어 서비스와 스트림 서비스 기대가 증가함에 따라 이를 지원하기 위한 애플리케이션 개발을 많이 요구하게 되었다. 그러나, 기존에 제시된 모델들은 QoS에 관련된 분산 응용 서비스들이 중앙 제어 형태의 통합 모델로 개발됨에 따라 확장이나 재사용을 지원할 수 없는 문제점을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 객체지향 미들웨어인 CORBA 상에서 분산 QoS 관리 시스템을 제시하였다. 이는 기존 QoS 제어에서 실시간 협약과 동적 적응 기능뿐만 아니라, 효과적인 QoS 제어 기능도 제공하고 있다. 본 시스템은 QoS의 제어와 관리를 분산된 형태의 시스템으로 설계하였으며, 클라이언트 측에 QoS 제어 관리 모듈(QoS CMM), 서버 측에는 QoS 관리 모듈(QoS MM)을 객체 형태로 각각 구성하였다. 이러한 분산 모듈들은 분산 스트리밍 애플리케이션을 지원하는 동안 분산 QoS 관리를 위해 서로 다른 시스템 상에서 CORBA를 통하여 서로 상호작용 한다. 시스템 설계 단계에서, 스트림 서비스의 QoS 제어를 위해 세부적인 기능과 메소드 호출, 각 모듈의 컴포넌트를 설계하기 위해 UML을 사용했다. 제안된 시스템을 구현하기 위해서 Solaris 2.5/2.7에 CORBA 표준을 따르는 OrbixWeb 3.1c, Java 언어, Java Media Framework API 2.0, Mini-SQL 1.0.16과 SunVideoPlus/SunVideo Capture 보드, Sun Camera와 같은 멀티미디어 장치들을 이용하였다. 마지막으로, 분산 QoS 관리 시스템이 스트림 서비스를 실행하는 동안, 동적으로 클라이언트와 서버 상에서 GUI의 QoS 맵 정보를 근거로, 실시간적으로 협약 및 적응하는 과정을 수치 데이터로 보였다.
품질 향상을 위해 연속적인 소성 변형을 이용한 롤 포밍 공정에 피어싱, 벤딩, 트리밍 등 별도의 가공공정을 통합한 볼 슬라이드 레일의 멀티 롤 포밍 공정의 필요성이 대두되고 있다. 하지만 프레스기의 진동 및 소음은 이 공정에서 생산되는 슬라이드 레일의 품질 저하를 유발한다. 본 연구에서는 롤 포밍 유한요소 프로그램으로 최적 변형률을 고려하여 롤을 설계하였다. 그리고 멀티 공정의 정적 안정성을 예측하기 위해 구조해석 프로그램으로 프레스기에 대한 응력 및 변형량을 계산하였다. 또한 공진영역에서의 장치들의 운전을 회피하기 위해 Modal 해석을 통해 1, 2차 모드에서의 고유진동수를 계산하였다. 그 결과 공정의 동적 안정성 개선을 확인하기 위해 마이크로폰과 가속도계를 이용하여 기존 및 연구 공정들의 소음, 진동의 크기를 비교하였다. 그리고 기존 및 연구 공정으로 생산되어진 레일의 폭 치수와 표면거칠기를 측정하였다. 따라서 해석 및 실험적 연구를 통해 멀티 롤 포밍 공정이 안정하다는 것을 알 수 있었다.
웹 서비스 신청 단계에서 신청자가 실제 인간 사용자임을 확인하기 위해 사용되는 텍스트 기반 캡차(text-based CAPTCHA)의 변형된 문자를 광학문자인식 기술로 파악하는 것이 가능하기에 캡차의 신뢰성이 떨어지는 문제가 발생하고 있다. 이 문제를 해결하기 위해 제안되었던 기존의 이미지 기반 캡차(image-based CAPTCHA)에서도 여러 문제점이 존재한다. 인공지능 프로그램을 사용하여 시스템이 보유하고 있는 제한된 수의 이미지 내용을 파악함으로써 신뢰도가 떨어지는 문제가 발생할 수 있으며, 제공된 이미지에 대해 사용자가 다른 유사한 단어를 입력하는 경우에는 오답으로 판정되어 반복적으로 캡차를 시도해야 하는 불편함이 발생 할 수 있으며 또한, 사용자에게 캡차 문제를 제공하기 위해 여러 이미지 파일을 전송해야 하기에 전송 비용의 비효율성 문제가 존재한다. 이러한 기존 이미지 기반 캡차의 문제점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 이미지와 관련 키워드 일부를 융합하여 제공하는 이미지-텍스트 융합 캡차를 제안하였다. 본 논문에서 제안한 이미지-텍스트 융합 캡차에서는 이미지와 관련된 단어의 일부분을 힌트로 활용하여 쉽게 정답을 입력할 수 있도록 사용자 편리성을 제공하며 이미지와 텍스트를 한 이미지 파일 내에 융합시켰기 때문에 전송 비용을 절약하여 효율성을 증진할 수 있다. 또한, 캡차 시스템의 신뢰성 증진을 위해 인터넷 검색으로 캡차용 이미지를 대량으로 수집하도록 하였으며 수집되는 캡차 이미지의 정확성을 유지하기 위해 필터링 과정을 거치도록 하였다. 또한, 본 논문에서는 실제 실험을 통해 제안된 이미지-텍스트 융합 캡차가 기존 이미지 기반 캡차보다 사용자에게 편리하고 신뢰성이 증진될 수 있음을 입증하였다.
본 연구는 PNF 중 스프린터 패턴 적용 시 하지의 근 활성도가 균형 능력에 미치는 영향을 알아보고자 다음과 같이 실시하였다. 편마비 환자 24명을 대조군과 실험군으로 나누어 실험군에 주 3회, 6주 동안 PNF의 상 하지 패턴의 결합인 스프린터 패턴(Sprinter pattern)을 실시하였다. 하지 근활성도는 내 외측광근, 내 외측슬괵근, 외측비복근의 활동전위의 실효치 값을 분석하였다. 균형 능력 검사는 FICSIT-4, FSST, MTD-Balance system 이용하여 측정하였다. 운동 적용 방법에 따른 측정 시점에 대한 대조군과 실험군의 유의성 검정은 Two-way repeated measure ANOVA를 실시하였고, 각 측정 항목들 간의 상관관계를 알아보기 위하여 Pearson correlation으로 분석하였다. 그 결과, 스프린터 패턴의 적용은 마비측 하지의 근 활성도를 증가시켜 정적 및 동적 균형능력을 향상시키는데 효과가 있었음을 확인할 수 있었다. 따라서 마비측 하지의 효율적 근동원을 위한 치료적 중재프로그램으로 적극적인 활용과 함께 다양한 운동 패턴들과 결합시켜 새로운 중재를 개발할 필요가 있을 것으로 생각된다.
잠제와 같은 중력식구조물 하부 해저지반에 고파랑이 장시간 작용하는 경우 토립자내 간극의 체적변화를 일으키는 과정에서 과잉간극수압이 크게 발생될 수 있고, 이에 따른 유효응력의 감소에 의하여 구조물 근방 및 하부의 해저지반에 액상화가 발생될 수 있으며, 종국에는 구조물이 침하파괴될 가능성이 있다. 또한, 액생화를 방지하기 위한 대책공법으로 규칙파의 경우 콘크리트매트를 해저지반상에 포설하여 구조물의 동적변위 및 지반내 간극 수압 및 간극수압비가 감소하는 것을 규명하였다. 본 연구에서는 실해역을 모사한 불규칙파랑을 대상으로 규칙파 해석에서 적용된 동일한 수치해석법을 적용하여 잠제의 동적변위 및 해저지반내 간극수압, 간극수압비 등과 같은 지반거동의 시 공간변화를 규칙파의 경우와 대비하면서 액상화 가능성을 검토하였다. 이로부터 불규칙파동장하에서도 콘크리트매트하의 해저지반내에서 액상화 가능성을 크게 줄일 수 있고, 한정된 본 결과이지만 콘크리트매트가 포설된 경우에도 액상화 평가시 불규칙파의 유의파에 해당하는 파랑조건을 적용한 규칙파 해석이 더욱 안정적인 설계로 된다는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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