Objectives: This pilot study aimed to establish the interrelationship between collagen and mast cells in periapical granulomas and periapical cysts. Materials and Methods: An observational cross-sectional study was conducted on the paraffin-embedded tissue sections of 68 specimens (34 periapical granulomas and 34 periapical cysts). The specimens were stained with picrosirius to observe collagen fiber birefringence and anti-tryptase antibody to evaluate the mast cell count immunohistochemically. The mean number and birefringence of collagen fibers, as well as the mean number of mast cells (total, granulated, and degranulated), and the mean inflammatory cell density were calculated. The data obtained were analyzed using the Kruskal Wallis test, Mann Whitney U test, and Spearman correlation test (p < 0.05). Results: The mean number of thick collagen fibers was higher in periapical cysts, while that of thin fibers was higher in granulomas (p = 0.00). Cysts emitted orange-yellow to red birefringence, whereas periapical granulomas had predominantly green fibers (p = 0.00). The mean inflammatory cell density was comparable in all groups (p = 0.129). The number of total, degranulated, and granulated mast cells exhibited significant results (p = 0.00) in both groups. Thick cyst fibers showed significant inverse correlations with inflammation and degranulated mast cells (p = 0.041, 0.04 respectively). Conclusions: Mast cells and inflammatory cells influenced the nature of collagen fiber formation and its birefringence. This finding may assist in the prediction of the nature, pathogenesis, and biological behavior of periapical lesions.
고성능의 보행 로봇에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있으며 4족 보행 로봇은 비평탄 지형에서 이동성과 적응력이 뛰어나 많은 관심을 받고 있지만 높은 비용으로 도입과 활용성에 어려움이 있다. 본 논문에서는 저비용의 4족 로봇에 지능적 기능을 적용하여 활용도를 높이기 위해 임베디드 보드에 IMU와 강화학습을 탑재하여 비평탄 지형 극복능력을 개선하고 카메라와 딥러닝을 이용하여 객체를 자동으로 검출하는 방법을 제시한다. 로봇은 4족 포유류 동물의 다리 형태로 구성되고 각 다리는 3 자유도를 가진다. 설계된 3D 모델로 시뮬레이션 환경에서 복잡한 지형을 학습시키고 실제 로봇에 적용한다. 본 연구방법의 적용을 통해 평탄 지형과 비평탄 지형의 보행 능력에 크게 차이가 나지 않음을 확인하였으며 제한된 실험조건에서 실시간으로 사람 검출을 수행하는 동작을 확인하였다.
Lee, Seon Min;Chun, Seungwoo;Joo, Young Hyuck;Yoo, Changjo
Asia Marketing Journal
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제15권4호
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pp.223-241
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2014
In May 2012, the collaboration of Hana Bank, top financial service company, and SK Planet, top telecommunication service provider, introduced a new credit card that was filled with all-in-one benefits into the market. Leveraging strong infrastructure of two companies, each top in its own industries, the awareness and preference of 'Club SK Card' brand rapidly increased to about 25% in less than one year. Moreover, this new card was enthroned in the most sold credit card of year 2012, accounting for a market share of 7.2% in the credit card market and more than 80% in the mobile credit card market. To make these results possible, 'Club SK Card' marketing team developed an effective marketing communication strategy which followed the 6M model. The mission of the marketing communication strategy was simple and clear. It was to deliver the card's inherent strengths on consumer benefits that come from the support of subsidiary and affiliated companies of SK Planet. According to OK Cashbag data, the marketing communication team selected the appropriate target consumers and approached them directly, inducing actual purchase behavior. The target consumers received straightforward messages about 'Club SK Card' and were led to join in the new membership at their most frequently visited supermarket or franchise restaurant. The straightforward communication message embedded in an eye-catching commercial ad with a hook song accompanied with a dance was delivered via public media. The ad became so popular that many other television programs quoted or made parodies of the ad. Courtesy of the commercial ad, the brand name disseminated rapidly and widely among the public. In October 2012, an ingenious planning and persistent implementation of the communication strategy results 'Club SK Card' to be ranked top in brand awareness as well as advertising preference tests.
실시간 처리 및 프라이버시 강화를 위해 인공지능 모델을 엣지에서 동작시킬 수 있는 온디바이스 AI 기술이 각광받고 있다. 지능형 사물인터넷 기술이 다양한 산업에 적용되면서 온디바이스 AI 기술을 활용한 서비스가 크게 증가하고 있다. 그러나 일반적인 딥러닝 모델은 추론 및 학습을 위해 많은 연산 자원을 요구하고 있다. 따라서 엣지에 적용되는 경량 기기에서 딥러닝 모델을 동작시키기 위해 양자화나 가지치기와 같은 다양한 경량화 기법들이 적용되어야 한다. 본 논문에서는 다양한 경량화 기법 중 가지치기 기술을 중심으로 엣지 컴퓨팅 기기에서 딥러닝 모델을 경량화하여 적용할 수 있는 방안을 분석한다. 특히, 동적 및 정적 가지치기 기법을 적용하여 경량화된 비전 모델의 추론 속도, 정확도 그리고 메모리 사용량을 시험한다. 논문에서 분석된 내용은 실시간 특성이 중요한 지능형 영상 관제 시스템이나 자율 이동체의 영상 보안 시스템에 적용될 수 있다. 또한 사물인터넷 기술이 적용되는 다양한 서비스와 산업에 더욱 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
The purpose of this study is to examine the capabilities of ChatGPT as a tool for supporting students in generating mathematical arguments that can be considered proofs. To examine this, we engaged students enrolled in a mathematics pathways course in evaluating and revising their original arguments using ChatGPT feedback. Students attempted to find and prove a method for the area of a triangle given its side lengths. Instead of directly asking students to prove a formula, we asked them to explore a method to find the area of a triangle given the lengths of its sides and justify why their methods work. Students completed these ChatGPT-embedded proving activities as class homework. To investigate the capabilities of ChatGPT as a proof tutor, we used these student homework responses as data for this study. We analyzed and compared original and revised arguments students constructed with and without ChatGPT assistance. We also analyzed student-written responses about their perspectives on mathematical proof and proving and their thoughts on using ChatGPT as a proof assistant. Our analysis shows that our participants' approaches to constructing, evaluating, and revising their arguments aligned with their perspectives on proof and proving. They saw ChatGPT's evaluations of their arguments as similar to how they usually evaluate arguments of themselves and others. Mostly, they agreed with ChatGPT's suggestions to make their original arguments more proof-like. They, therefore, revised their original arguments following ChatGPT's suggestions, focusing on improving clarity, providing additional justifications, and showing the generality of their arguments. Further investigation is needed to explore how ChatGPT can be effectively used as a tool in teaching and learning mathematical proof and proof-writing.
본 논문에서는 단일 영역 정보만을 활용하는 기존의 방법론을 개선하기 위해, 물체의 맥락영역에 대한 정보를 함께 물체 추적에 활용하는 새로운 기법을 제시한다. 기존의 방법론들은 모든 후보 영역들을 독립적으로 처리하는 구조로, 비슷한 외양의 영역들이 등장하는 경우 이를 성공적으로 구분하지 못하는 문제점을 보여주었다. 이는 주어진 장면 내에 등장하는 모든 후보 물체 영역들에 대한 맥락 정보를 고려하지 못하여 생기는 문제이다. 제안하는 방법론에서는 비슷한 외양의 영역들 간의 특징점 정보 교환을 보조하고 이들 간의 구별성을 높이는 것을 목표로 하였다. 이를 구현하기 위해 MLP-믹서 (MLP-Mixer) 모델을 활용하여 맥락영역 간의 정보 교환을 모델링하는 모듈을 제시하였다. 이를 통해 구현된 특징점 채널별, 영역간의 상호작용 연산은 영역의 개별 특징점 표현에 대해 장면 맥락 정보가 내장될 수 있도록 보조한다. 제안한 방법론의 성능을 평가하기 위해 대규모 물체 추적 데이터셋인 LaSOT을 사용하였고, 성능 평가 결과 제안한 알고리즘은 AUC 지표 기준 0.560의 높은 성능과 함께 65fps의 실시간 속도로 동작함을 확인하였다.
본 논문은 딥러닝 모델이 포함된 TinyML(Tiny Machine Learning)를 초저전력 시스템에 탑재하여, 층간소음 문제를 실시간으로 처리하는 방법을 제시한다. 이 방법이 가능한 이유는 딥러닝 모델 경량화 기술로 인해 컴퓨팅 리소스가 작은 시스템도 자체적으로 추론을 수행 할 수 있기 때문이다. 기존에 층간소음 문제를 해결하기 위해 제시됐던 방법은 센서에서 수집한 데이터를 서버로 보내어 데이터를 분석한 후에 처리하는 방법 이었다. 하지만 이러한 중앙 처리 방법은 구축 비용이 비싸고 복잡하며, 실시간 처리가 어려운 문제가 있다. 이러한 한계점을 본 논문에서는 TinyML을 사용한 On-Sensor AI(Artificial Intelligent) 로 해결하였다. 본 논문에서 제시한 방법은 시스템 설치가 간단하고 저비용 이면서 문제를 실시간적으로 처리할 수 있다.
본 논문에서는 대용량의 대역폭을 이용한 무선 데이터통신 장치들이 널리 보급됨에 따라 사용자들은 영상과 비디오 같은 풍부한 대중매체를 다양한 환경에서 더욱 많이 사용하게 되었다. 최근 컨텐츠들은 유료화 형태로 서비스되고 있고 컨텐츠 자체가 개인의 정보를 담고 있어 통신의 보안성을 유지할 필요성이 있다. 그러나 많은 계산 양과 연산능력을 요구하는 기존의 보호 방식은 사용자원에 제약을 받는 이동통신 환경의 무선통신이나 내장형 기기들에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 영상 데이터를 부분적으로 암호화하여 자원이 제한된 무선 통신에서 양방향으로 영상 데이터의 안전하고 효율적인 통신을 가능하게 하는 기술을 제안하고자 한다. 암호화 기법은 양자화를 통해 암호화 정보의 소실이 없으면서 영상의 압축비를 유지하기 위래서 양자화와 엔트로피 코딩 사이에서 수행되고 부대역의 선택, 데이터의 비트 선택, 그리고 데이터 비트 무작위 선택 둥의 3가지 데이터 선택 방법을 제안하여 사용한다. 제안된 방법으로 안전한 통신을 위해서 다수의 영상에 적용하였고 추가적으로 제안된 방법이 무선 환경에서 사용되었을 경우에 대한 효율성 여부와 암호화하는 데이터 양과 계산양의 상보적인 관계를 나타내었다. 영상에 대한 실험은 500가지 다양한 영상을 대상으로 수행하였는데 제안된 방법을 통한 암호화 율은 원 영상의 0.0244%에서 0.39%에 해당하고 암호화 된 영상의 PSNR(peak signal to noise ratios)은 7.5㏈에서 9.5㏈ 범위를 보였다. 또한, 시각적인 테스트를 통해서 적은 계산 양으로 높은 암호화 효율을 얻을 수 있음을 확인하였다.이하로 거의 아침을 먹지 않았다고 응답한 사람이 수학능력 평가점수가 가장 좋지 않았다. 한편 아침식사는 비만정도(BMI)에 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 6. 균형 잡힌 식사를 규칙적으로 하고 채소류와 과일, 콩류와 유제품 등을 매일 먹는 소위 식습관이 좋은 사람이 수학능력평가점수가 좋은 것으로 나타났다. 위의 결과로 볼 때 건강에 가장 중요한 식사라고 인식하고 있으나 결식률이 높은 아침 식사를 청소년들이 맛있게 할 수 있는 방안을 마련해야 할 것이다. 그리고 아침식사의 결식이 학생의 학업성취도와 무관하지 않음이 밝혀졌으므로 청소년의 아침결식에 대한 세부적인 연구조사와 이를 개선할 수 있는 학교 아침급식 프로그램 도입 등이 필요하다고 사료된다. 또한 결식은 건강에 대한 자신감에 큰 영향을 주는 것으로 나타났으므로 규칙적인 식사와 1일 3식에 대한 중요성을 인식시킬 수 있는 영양교육을 실시하여야 할 것이다. 균형 잡힌 식사를 규칙적으로 하고 채소류와 과일, 콩류와 유제품 등을 매일 먹는 소위 식습관이 좋은 사람이 수학능력평가점수가 좋은 것으로 나타난 반면 비만정도(BMI)에는 영향을 주지 않는 것으로 나타났으므로 청소년 각자의 식습관 및 식품 섭취에 대한 관심을 고취시킬 필요가 있다고 생각된다.d with an MR peak in the vicinity of the coercive field. The low-field tunnel-type MR characteristics of thin films deposited on different substrates originates from the behavior of grain
국내 실시간 신호제어시스템은 주요교차로의 검지체계에서 산출되는 포화도 정보 및 실시간 신호운영자료를 토대로 차기 주기길이를 설계하고 있다. 이러한 국내 실시간 신호제어시스템의 주기길이 설계모형에 의해 설계되는 차기주기길이는 교통량이 증가하면 주기길이도 증가한다는 주기길이 결정 기본원리를 따르고 있으나 해당 주기길이 설계모형으로 결정되는 주기길이가 과연 지체최소화 주기인지 검토가 요구된다. 또한 국내 실시간 신호제어시스템의 주기길이 설계모형에는 운영자 결정 변수가 있어 차기 주기길이 설계가 비효율적일 수 있으므로 운영자 결정 변수를 제외한 주기길이 설계모형 개발이 필요하다. 이에 본 연구에서는 (1)국내 실시간 신호제어시스템의 주기길이 설계모형을 검토하고, (2)운영자 결정변수를 제외한 주기길이 설계모형을 개발한다. 국내 실시간신호제어시스템의 주기길이 설계모형을 검토한 결과 (1)교차로의 운영상태가 비포화일 경우 지체최소화 주기보다 큰 주기길이를 설계하는 것으로 검토되었고, (2)교차로의 현재 신호주기가 90초 이상일 경우 목적 운영포화도(Target operational volume-to-capacity ratio)가 0.90을 유지하는 반면 신호주기가 90초 미만일 경우 목적운영포화도가 0.90보다 작아지는 것으로 검토되었다. 본 연구는 이러한 점을 고려, 신경망을 이용하여 운영자 결정변수를 제외한 국내 실시간 신호제어시스템을 위한 지체 최소화 주기길이 설계 모형을 개발하였다. 모형 검증결과 본 연구에서 개발된 신경망 모형은 국내 실시간 신호 제어시스템과는 달리 지체최소화 주기길이와 유사한 패턴으로 주기길이를 설계한다는 결과를 도출하였다.택배서비스시장도 성장한 것으로 나타났다. 특히 정부주도에 의한 정보화추진이 전자상거래를 촉진시켜 택배서비스시장에 영향을 미친 것으로 분석되었다.수 있는 Load Balancing System을 제안한다.할 때 가장 효과적인 라우팅 프로토콜이라고 할 수 있다.iRNA 상의 의존관계를 분석할 수 있었다.수안보 등 지역에서 나타난다 이러한 이상대 주변에는 대개 온천이 발달되어 있었거나 새로 개발되어 있는 곳이다. 온천에 이용하고 있는 시추공의 자료는 배제하였으나 온천이응으로 직접적으로 영향을 받지 않은 시추공의 자료는 사용하였다 이러한 온천 주변 지역이라 하더라도 실제는 온천의 pumping 으로 인한 대류현상으로 주변 일대의 온도를 올려놓았기 때문에 비교적 높은 지열류량 값을 보인다. 한편 한반도 남동부 일대는 이번 추가된 자료에 의해 새로운 지열류량 분포 변화가 나타났다 강원 북부 오색온천지역 부근에서 높은 지열류량 분포를 보이며 또한 우리나라 대단층 중의 하나인 양산단층과 같은 방향으로 발달한 밀양단층, 모량단층, 동래단층 등 주변부로 NNE-SSW 방향의 지열류량 이상대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, $^{67}Ga$-citrate 영상과 비교하여 더 빠른 시간 안에 우수한 영상을 얻을 수
The presence of viral DNA in breast cancer cells is controversial. However, some studies have revealed a possible role for the human papillomavirus in the pathogenesis of breast cancer. The aim of the present study was to investigate the presence of HPV-DNA in breast tissue in a group of Iranian women with and without breast cancer and identification of the detected HPV types. Paraffin-embedded specimens from 65 malignant breast cancer cases and 65 cases with benign breast lesions were investigated for presence of HPV-DNA by nested polymerase chain reaction. We found HPV-DNA in 22 (33.8%) of the breast cancer specimens. All non-cancerous specimens were negative. Low and high-risk HPV types, including HPV-6 (26.2%), HPV-16 (1.5%), HPV-35 (1.5%), HPV-52 (1.5%), and HPV-11 (1.5%) were detected in our study. HPV-6 was the most prevalent type in the breast cancer specimens. Although high-risk HPV types have been shown to have a major role in cervix cancer, there have been no data that support the same relevance for other types of malignancies. Furthermore, presence of low-risk HPV types in malignancies still is a matter of debate. The data presented in this study indicates a strong need for epidemiological studies correlating different HPV types in human breast cancer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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