Baek, Jong Chul;Jo, Jae Yoon;Lee, Seon Mi;Cho, In Ae;Shin, Jeong Kyu;Lee, Soon Ae;Lee, Jong Hak;Cho, Min-Chul;Choi, Won Jun
Clinical and Experimental Reproductive Medicine
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제46권3호
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pp.125-131
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2019
Objective: To investigate serum 25-hydroxyl vitamin D (25(OH)D) and vitamin D-binding protein (VDBP) concentrations in women with endometriosis according to the severity of disease. Methods: Women with mild endometriosis (n = 9) and advanced endometriosis (n = 7), as well as healthy controls (n = 16), were enrolled in this observational study. Serum total 25(OH)D concentrations were analyzed using the Elecsys vitamin D total kit with the Cobas e602 module. Concentrations of bioavailable and free 25(OH)D were calculated. Concentrations of VDBP were measured using the Human Vitamin D BP Quantikine ELISA kit. Variables were tested for normality and homoscedasticity using the Shapiro-Wilk test and Leven F test, respectively. Correlation analysis was used to identify the variables related to total 25(OH)D and VDBP levels. To assess the effects of total 25(OH)D and VDBP levels in the three groups, multivariate generalized additive modeling (GAM) was performed. Results: Gravidity and parity were significantly different across the three groups. Erythrocyte sedimentation rate (ESR) and CA-125 levels increased as a function of endometriosis severity, respectively (p= 0.051, p= 0.004). The correlation analysis showed that total 25(OH)D levels were positively correlated with gravidity (r = 0.59, p< 0.001) and parity (r = 0.51, p< 0.003). Multivariate GAM showed no significant relationship of total 25(OH)D levels with EMT severity after adjusting for gravidity and ESR. However, the coefficient of total 25(OH)D levels with gravidity was significant (1.87; 95% confidence interval, 0.12-3.63; p= 0.040). Conclusion: These results indicate that vitamin D and VDBP levels were not associated with the severity of endometriosis.
우리나라의 국민표준체위조사는 1979년 1차 조사를 시작으로 약 5-6년 주기로 실시되고 있다. 국민체위조사 결과를 기반으로 의류, 신발, 가구 등 관련 산업의 제품 설계에 반영되었다. 본 논문에서는 국민표준 체위조사 결과 자료를 기본으로 성별, 연령별, 체형별로 사용자를 분류한 후 체형별 분류를 위한 인체측정치를 도출하였다. 도출된 인체측정치의 상관관계를 분석, 대표적인 항목 도출 등의 과정을 통하여 3D 캐릭터를 구성하였다. 구성을 위한 과정으로 골프, 테니스 등의 스포츠 동작을 효율적으로 나타낼 수 있는 인체 측정치를 도출하였다. 항목이 결정되면 각 타입의 3D 캐릭터를 구성 할 수 있는 치수를 제시하여 생성하였다. 스포츠의 자세 및 동작 분석에 대한 이론적 접근에서 가시적인 정보제공 및 자세 동작분석 프로토콜을 개발함으로서 자세 및 동작에 대한 정량적, 객관적 평가가 가능해졌다.
건물의 3차원 모델링은 3차원 공간정보를 구축하는데 있어서 매우 중요한 요소이다. 기존의 3차원 건물 모델링은 대부분 입체 항공사진을 이용하여 도화사에 의해 수동으로 진행되어 많은 시간과 비용이 소요된다. 또한 연구논문이나 실험적으로 시도되고 있는 일부 자동화 방법은 건물을 정확하고 세밀하게 묘사하는데 한계가 있다. 건물의 3차원 모델링을 자동화하기 위해서는 건물 외곽선과 지붕 모양을 정확하게 추정할 수 있는 알고리즘이 필수적이다. 최근 다양한 분야에서 활용되고 있는 항공라이다(LiDAR) 데이터는 지형지물에 대한 3차원 정보를 제공하지만, 이를 이용하여 건물 외곽선을 정확하게 추정하기에는 기술적으로 어려움이 있다. 따라서 기존에 구축된 수치지도의 건물 외곽선을 이용한다면, 항공라이다 데이터를 이용하여 3차원 평면을 최소단위로 하는 건물지붕의 구성요소들을 조합하여 자동으로 건물지붕의 3차원 모델링이 가능하다. 본 논문은 기 구축된 수치지도의 건물 외곽선과 옥트리(octree) 분할을 기반으로 항공라이다 데이터를 이용하여 건물지붕의 구성요소를 자동으로 추출하는 방법을 제안하였다. 건물지붕에 대한 항공라이다 데이터를 3차원 공간상에서 재귀적으로 분할하여 패치(patch)를 구성하고, 동일한 속성을 갖는 패치들을 병합하여 지붕의 구성요소를 추출한다. 항공라이다 데이터를 이용하여 제안된 방법으로 실험한 결과, 평면, 게이블, 다면, 곡면 등 다양한 형태의 지붕에 대한 구성요소들을 자동으로 추출 할 수 있었다.
In this paper we focus on the Personal Space (PS) as a nonverbal communication concept to build a new Human Computer Interaction. The analysis of people positions with respect to their PS gives an idea on the nature of their relationship. We propose to analyze and model the PS using Computer Vision (CV), and visualize it using Computer Graphics. For this purpose, we define the PS based on four parameters: distance between people, their face orientations, age, and gender. We automatically estimate the first two parameters from image sequences using CV technology, while the two other parameters are set manually. Finally, we calculate the two-dimensional relationship of multiple persons and visualize it as 3D contours in real-time. Our method can sense and visualize invisible and unconscious PS distributions and convey the spatial relationship of users by an intuitive visual representation. The results of this paper can be used to Human Computer Interaction in public spaces.
Even at this point in the era of digital transformation, we are still facing many problems in the safety sector that cannot prevent the occurrence or spread of human casualties. When you are in an unexpected emergency, it is often difficult to respond only with human physical ability. Human casualties continue to occur at construction sites, manufacturing plants, and multi-use facilities used by many people in everyday life. If you encounter a situation where normal judgment is impossible in the event of an emergency at a life site where there are still many safety blind spots, it is difficult to cope with the existing manual guidance method. New variable guidance technology, which combines artificial intelligence and digital twin, can make it possible to prevent casualties by processing large amounts of data needed to derive appropriate countermeasures in real time beyond identifying what safety accidents occurred in unexpected crisis situations. When a simple control method that divides and monitors several CCTVs is digitally converted and combined with artificial intelligence and 3D digital twin control technology, intelligence augmentation (IA) effect can be achieved that strengthens the safety decision-making ability required in real time. With the enforcement of the Serious Disaster Enterprise Punishment Act, the importance of distributing a smart location guidance system that urgently solves the decision-making delay that occurs in safety accidents at various industrial sites and strengthens the real-time decision-making ability of field workers and managers is highlighted. The smart location guidance system that combines artificial intelligence and digital twin consists of AIoT HW equipment, wireless communication NW equipment, and intelligent SW platform. The intelligent SW platform consists of Builder that supports digital twin modeling, Watch that meets real-time control based on synchronization between real objects and digital twin models, and Simulator that supports the development and verification of various safety management scenarios using intelligent agents. The smart location guidance system provides on-site monitoring using IoT equipment, CCTV-linked intelligent image analysis, intelligent operating procedures that support workflow modeling to immediately reflect the needs of the site, situational location guidance, and digital twin virtual fencing access control technology. This paper examines the limitations of traditional fixed passive guidance methods, analyzes global technology development trends to overcome them, identifies the digital transformation properties required to switch to intelligent variable smart location guidance methods, explains the characteristics and components of AI-based public facility smart fire safety integrated system (ISFS).
Kim, Duck-Hee;Lee, Bo-Seaub;Koo, Myeong-Soo;Kim, Hyun-Jun;Lee, Hae-Kwang;Park, Moon-Jae;Lee, Ok-Sub
대한화장품학회지
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제24권3호
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pp.6-16
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1998
Ceramides are currently emerging as the major skin care ingredients due to !heir barrier properties in the stratum corneum of the human skin. Thus, major cosmetic companies have developed synthetic ceramide analogs for their own use. In this study, several ceramide mimic compounds , new skin barrier lipids, were designed and synthesized, and their physical and biological properties were investigated to evaluate their skin care capability. Several structures were designed from the variation of hydrophobic alkyl chain and hydrophilic moiety by the use of molecular modeling software. The selected targets were synthesized, and their properties and activities were studied as the pure form, in the emulsion, or in the lamellar mixture containing cholesterol and fatty acid. Some compounds, such as 1,3-bis(N-(2-hydroxyethyl)-palmitoylamino)-2-hydroxypropane, enhanced the restoration of skin barrier damaged by SDS(sodium dodecyl sulfate), and by acetone treatment. The rate of restoration was comparable to that of natural ceramides. The synthesized compounds alleviated SDS induced skin irritation and facilitated lamellar phase liquid crystal formation. The treatment of 1,3-Dis(N-(2-hydroxyethyl)-palmitoylam ino)-2-hyd roxypropane on the acetone damaged skin revealed that the compound promoted the recovery of intercellular lipid lamellar structure of stratum corneum layer. The replacement of palmitoyl groups of the compound with shorter alkyl chain gave lower emulsion viscosity and liquid crystal density, suggesting easier formulation and poorer barrier activity. Most of the synthesized compounds were non-irritable in various toxicological tests proving that they can be safely introduced to the skin care formulations.
Peng, Zhao;Gao, Ning;Wu, Bingzhi;Chen, Zhi;Xu, X. George
Journal of Radiation Protection and Research
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제47권3호
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pp.111-133
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2022
The exciting advancement related to the "modeling of digital human" in terms of a computational phantom for radiation dose calculations has to do with the latest hype related to deep learning. The advent of deep learning or artificial intelligence (AI) technology involving convolutional neural networks has brought an unprecedented level of innovation to the field of organ segmentation. In addition, graphics processing units (GPUs) are utilized as boosters for both real-time Monte Carlo simulations and AI-based image segmentation applications. These advancements provide the feasibility of creating three-dimensional (3D) geometric details of the human anatomy from tomographic imaging and performing Monte Carlo radiation transport simulations using increasingly fast and inexpensive computers. This review first introduces the history of three types of computational human phantoms: stylized medical internal radiation dosimetry (MIRD) phantoms, voxelized tomographic phantoms, and boundary representation (BREP) deformable phantoms. Then, the development of a person-specific phantom is demonstrated by introducing AI-based organ autosegmentation technology. Next, a new development in GPU-based Monte Carlo radiation dose calculations is introduced. Examples of applying computational phantoms and a new Monte Carlo code named ARCHER (Accelerated Radiation-transport Computations in Heterogeneous EnviRonments) to problems in radiation protection, imaging, and radiotherapy are presented from research projects performed by students at the Rensselaer Polytechnic Institute (RPI) and University of Science and Technology of China (USTC). Finally, this review discusses challenges and future research opportunities. We found that, owing to the latest computer hardware and AI technology, computational human body models are moving closer to real human anatomy structures for accurate radiation dose calculations.
Bicycle fittings have been used to ride bicycles comfortably while minimizing non-traumatic injuries. To analyze the cause of non-traumatic injuries, it is necessary to measure the body weight distribution in various biking positions. In this study, a weight distribution measurement system was implemented by installing five weighable devices on the saddle, both pedals, and both handle grips of a bicycle. To measure the body weight applied through the saddle, the structure of a commercial seat post was modified and a load cell was installed inside. Weighable pedals and handle grips were designed using a 3D modeling program and fabricated by employing a 3D printer. The body weight distribution for ten bicycle riders was measured when the two pedals were aligned horizontally and vertically. Experimental results showed that the body weight distribution varied significantly depending on human body shape, even after the bicycle fitting was completed. The difference between the body weight measured by the proposed system and a commercial scale was less than 3 %.
오늘날 단백질 정보 분석은 HGP(Human Genome Project)이후 Post-genome 시대를 맞이하면서 매우 중요한 분야로 인식되고 있다. 이 단백질 정보를 이용하는 응용은 Discovery of Protein Structure/Function Relationships, Evolutionary Relationships, 3D Modeling 등 많은 분야에서 활용되어진다. 여러 가지 분야들 중에서 특히 단백질 구조 분석을 위한 많은 다양한 소프트웨어들이 출현되고 있다. 하지만 복잡하게 얽혀 있는 단백질들을 검증하기 위해서 Mass Spectrometry에서 발생되는 Peptide Masses의 정보들을 이용할 수 있다. 이에 본 논문에서는 Mass Spectrometry에서 생성된 Peptide Mass Map을 이용하여 기존의 단백질 Database에 있는 단백질들과 비교하는 자동화 단백질 검증 시스템 설계 및 구현에 관한 연구내용을 담고 있다. 이 시스템은 3-계층 중심으로 개발이 이루어지며 이 기종 시스템과의 원활한 통신 다중 계층의 환경에 있는 각 객체들간에 통신을 위해서 RMI 기반의 미들 웨어를 활용하기로 한다.
Recently, medical imaging has taken interest on CAD based solution for anatomical part fabrication or finite element analysis of human body. In principle, contours representing object boundary are obtained through image processing techniques. Surface models are then approximated by a skinning method. For this, various methods should be applied to medical images and contours. The major bottleneck of the reconstruction is to remove shape inconsistency between contours and to generate the branching surface. In order to solve these problems, bi-directional smoothing and the composite contour generation method are proposed. Bi-directional smoothing has advantage of removing the shape inconsistency between contours and minimizing shrinkage effect with a large number of iterations. The composite contour by the proposed method ensures smooth transition in branching region.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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