고해상도 원격탐사 영상을 이용하여 지표면을 모니터링 하기 위해서 영상 분할 및 감독 기반의 분류 기법이 널리 사용된다. 다양한 객체를 분류하기 위해서는 각 객체에 해당하는 클래스를 정의하고 각 클래스에 속하는 샘플들을 선택하는 과정이 필요하다. 클래스 샘플을 추출하는 기존의 방법은 각 클래스 별로 유사한 밝기값 특성을 가지는 충분한 개수의 샘플을 선택해야 한다. 이 과정은 사용자의 육안 식별에 의존하는 과정으로 많은 시간이 소요되며 사용자에 따라 추출되는 클래스의 대표 샘플들이 달라질 가능성이 높고 결과적으로 분류 성능이 클래스 샘플 추출 결과에 크게 영향을 받게 된다. 본 연구에서는 클래스 샘플 추출 시 히스토그램 역투영 기법을 적용하여 샘플 추출 시 사용자의 개입을 최소화하고 클래스에 속하는 샘플들의 밝기값 특성이 일관성을 가지는 영상 분류 기법을 제안한다. 제안한 히스토그램 역투영을 이용한 분류 기법은 차세대중형위성 1호(Compact Advanced Satellite 500-1) 영상의 색상 서브채널을 이용한 분류 실험과 원영상을 이용한 분류 실험에서 히스토그램 역투영을 사용하지 않은 기법에 비해 모두 향상된 분류 정확도를 보였다.
국내 교통 현실을 반영한 중(重)차량에 대한 하중 분석은 케이블 교량의 유지관리시 잔존수명 예측을 위한 피로하중모델 개발이나 교량의 설계시 해석에 필요한 활하중 모델 개발시 반드시 필요하다. 이에 본 연구에서는 강합성 사장교 상부구조 하면에 설치된 변형률 센서에서 측정한 신호를 이용하여 교량을 주행하고 있는 중차량의 하중정보를 얻기 위하여, 인공신경망 및 영향선을 이용한 차량하중분석시스템을 개발하였다. 인공신경망의 학습과 테스트를 위한 데이터 확보에 있어서 이론적인 수치 시뮬레이션을 통하지 않고, 실제 교량을 주행하는 임의 차량에 대해 직접 측정한 데이터를 이용하였다. 또한, 학습된 신경망의정확도를 검증하기 위하여 3종류의 시험재하차량을 반복 주행시켜 구한 값과 계량소에서 측정한 정적 값을 비교하였다. 교량의국부거동을 고려하기 위하여 가로보를 이용하였고, 인공신경망을 이용한 방법과 영향선을 이용한 방법의 분석결과를 비교한 결과, 인공신경망이론을 적용한 분석방법이 하중 판별의 정확도에 있어서는 영향선 분석방법보다 높은 정확도를 얻을 수 있었다.
이 논문은 LiDAR 스캔 또는 사진측량 기술에 의해 재구성된 3D 디지털 모델을 기반으로 터널 벽면의 불연속면을 자동으로 매핑하는 새로운 접근 방식을 제안한다. 본 제안에서는 U-Net이라 불리는 딥러닝 시맨틱 영역분할 모델을 사용하며, 터널 막장면의 3D 지형 모델에서 불연속면 영역을 식별해 낸다. 제안된 딥러닝 모델은 투영된 RGB 이미지, 면의 깊이 이미지 및 국부적인 면의 표면 속성 이미지(즉, 법선 벡터 및 곡률 이미지)를 포함한 다양한 정보를 종합 학습하여 기본 3차원 이미지에서 불연속면 영역을 효과적으로 분할한다. 이후 영역분할 결과는 면의 깊이 맵과 투영 행렬을 사용하여 3D 모델로 다시 투영시키고, 3D 공간 내에서 불연속면의 위치 및 범위를 정확하게 표현한다. 영역분할 모델의 성능은 영역 분할된 결과를 해당 지면 실측 값과 비교함으로써 평가하였으며, IoU(intersection-over-union) 값이 약 0.8 정도로 나타나 영역분할 결과의 높은 정확성을 확인하였다. 여전히 학습데이터가 제한적 이었음에도 불구하고, 제안 기법은 3D 모델의 점군 데이터를 불연속면의 유사군으로 그룹화하기 위해 전 막장면의 법선 벡터와 클러스터링과 같은 비지도 학습기반 알고리즘에만 의존하던 기존 접근 방식의 한계의 극복 가능성을 보여주었다.
라만분석기는 분자가 가지는 고유 진동에 빛을 조사하여 발생하는 빛의 산란이 생기는 "라만효과"를 이용하여 분자 구분과 성분 분석을 할 수 있는 분석기로, 천연가스 산업에서도 LNG(액화천연가스) 수출 및 수입 기지 외에 벙커링 및 탱크로리 분야에서도 폭 넓게 사용 중이다. 본 연구에서는 실제 현장 조건하에서, LNG 성분 분석 및 주요 물성(발열량, 기준밀도 등)을 산출하기 위해 LNG 수입기지에 라만분석기를 설치, 운영하였으며, 측정된 LNG 성분 및 발열량을 기존 검증되어 운영 중인 가스분석기에 의해 분석된 성분 및 발열량과 비교하였다. 시험 결과 라만분석기는 매우 빠르고 안정되게 LNG 성분 및 발열량을 측정하였으며, LNG 거래의 기준이 되는 발열량을 기존 가스분석기 결과값과 비교시에도 적정 오차 기준 내에 있는 것을 확인하였다. 추가적으로 본 연구를 통해 얻은 측정 결과는 관련 표준(ASTM D7940-14)의 정확도 기준을 만족하였고, 국외 대규모 실증 사례와의 비교 시에도 유사한 결과를 산출하였다.
Microbial forensics is a scientific discipline for analyzing evidence related to biological crimes by identifying the origin of microorganisms. Multiple locus variable number tandem repeat analysis(MLVA) is one of the microbiological analysis methods used to specify subtypes within a species based on the number of tandem repeat in the genome, and advances in next generation sequencing(NGS) technology have enabled in silico anlysis of full-length whole genome sequences. In this paper, we analyzed unknown samples provided by Robert Koch Institute(RKI) through The United Nations Secretary-General's Mechanism(UNSGM)'s external quality assessment exercise(EQAE) project, which we officially participated in 2023. We confirmed that the 3 unknown samples were B. anthracis through nucleic acid isolation and genetic sequence analysis studies. MLVA results on 32 loci of B. anthracis were analysed by using genome sequences obtained from NGS(NextSeq and MinION) and Sanger sequencing. The MLVA typing using short-reads based NGS platform(NextSeq) showed a high probability of causing assembly error when a size of the tandem repeats was grater than 200 bp, while long-reads based NGS platform(MinION) showed higher accuracy than NextSeq, although insertion and deletion was observed. We also showed hybrid assembly can correct most indel error caused by MinION. Based on the MLVA results, genetic identification was performed compared to the 2,975 published MLVA databases of B. anthracis, and MLVA results of 10 strains were identical with 3 unkonwn samples. As a result of whole genome alignment of the 10 strains and 3 unknown samples, all samples were identified as B. anthracis strain A4564 which is associated with injectional anthrax isolates in heroin users.
Xu Yang;Xia Lu;Jun Liu;Ying Kan;Wei Wang;Shuxin Zhang;Lei Liu;Jixia Li;Jigang Yang
Korean Journal of Radiology
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제23권4호
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pp.466-478
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2022
Objective: 18F-fluorodeoxyglucose (FDG) PET/CT is often used for detecting malignancy in patients with newly diagnosed hemophagocytic lymphohistiocytosis (HLH), with acceptable sensitivity but relatively low specificity. The aim of this study was to improve the diagnostic ability of 18F-FDG PET/CT in identifying malignancy in patients with HLH by combining 18F-FDG PET/CT and clinical parameters. Materials and Methods: Ninety-seven patients (age ≥ 14 years) with secondary HLH were retrospectively reviewed and divided into the derivation (n = 71) and validation (n = 26) cohorts according to admission time. In the derivation cohort, 22 patients had malignancy-associated HLH (M-HLH) and 49 patients had non-malignancy-associated HLH (NM-HLH). Data on pretreatment 18F-FDG PET/CT and laboratory results were collected. The variables were analyzed using the Mann-Whitney U test or Pearson's chi-square test, and a nomogram for predicting M-HLH was constructed using multivariable binary logistic regression. The predictors were also ranked using decision-tree analysis. The nomogram and decision tree were validated in the validation cohort (10 patients with M-HLH and 16 patients with NM-HLH). Results: The ratio of the maximal standardized uptake value (SUVmax) of the lymph nodes to that of the mediastinum, the ratio of the SUVmax of bone lesions or bone marrow to that of the mediastinum, and age were selected for constructing the model. The nomogram showed good performance in predicting M-HLH in the validation cohort, with an area under the receiver operating characteristic curve of 0.875 (95% confidence interval, 0.686-0.971). At an appropriate cutoff value, the sensitivity and specificity for identifying M-HLH were 90% (9/10) and 68.8% (11/16), respectively. The decision tree integrating the same variables showed 70% (7/10) sensitivity and 93.8% (15/16) specificity for identifying M-HLH. In comparison, visual analysis of 18F-FDG PET/CT images demonstrated 100% (10/10) sensitivity and 12.5% (2/16) specificity. Conclusion: 18F-FDG PET/CT may be a practical technique for identifying M-HLH. The model constructed using 18F-FDG PET/CT features and age was able to detect malignancy with better accuracy than visual analysis of 18F-FDG PET/CT images.
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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제27권3호
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pp.214-220
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2001
안면비대칭이나 반안면왜소증과 같은 구강악안면영역의 기형에 대한 진단 및 치료 계획 수립을 위하여 두개 악안면 구조물에 대한 총체적인 접근이 필요하다. 이에 두부 규격 방사선 사진을 이용한 3차원 두부 계측 방사선 시스템의 임상적 적용이 계속 시도되었으나 주로 두 방향의 방사선원으로부터 동시에 얻어진 standard Broadbent-Bolton cephalometer에 한정되어 있었다. 이에 본 연구에서는 단일방사선원에 의하여 촬영된 한 쌍의 정모 및 측모두부방사선 사진으로 정확한 3차원 좌표치를 얻을 수 있는 방법을 개발하고 이렇게 얻어진 3차원 좌표치의 정확도와 재현성을 검증하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 정모, 측모 두부 방사선 사진을 동시에 촬영하지 않음으로 인하여 생기는 오차를 보정해주는 수학적인 공식을 산출하고 이 공식에 의거하여 정모 두부 방사선 사진에 기준한 측모 두부 방사선 계측 사진의 위치 결정시의 오차를 건조 두개골을 이용하여 검증한 결과 1차와 2차 측정시 각각 평균 $0.46{\pm}1.21^{\circ}, $0.33{\pm}0.90^{\circ}로 나타났다. 2. 단일 방사선원으로부터 3차원 계측점의 좌표값을 얻을때의 재현성을 파악하기 위한 임상적 계측 결과 1, 2차측정간의 오차가 절대값 평균 0.54mm ($-2.99{\sim}2.26mm$)로 나타났으며 이때 계측점 인식의 오차는 평균 $1.2{\pm}1.6mm$ 였다. 위와 같은 결과를 종합하여 볼 때 정모 두부 방사선 사진에 의거한 측모 두부 방사선 계측사진의 위치를 결정한 후 두부위치 보정공식을 도입하면 임상적으로 충분히 재현성 있는 3차원 계측을 할 수 있다는 것을 알 수 있었다.을 증가시킨다. - PKC pathway는 MAPK pathway를 경유하여 Runx2의 전사 활성을 조절한다.있을 것으로 사료된다.대구치의 원심경사는 필연적으로 일어나며, 이를 최소화하기 위한 노력이 계속되어야 할 것으로 사료된다.글래스 아이오노머 시멘트 사이에는 유의한 차이가 없었다.착제의 종류에 따른 전단결합강도를 비교한 결과, 영구치와 유치 모두에서 Clearfil SE Bond를 사용한 군의 전단결합강도가 가장 높았으며 AQ Bond를 사용한 군의 전단결합강도가 가장 낮았다.본에서 III군에 비해 크기가 큰 기포가 더욱 많이 관찰되었다.e의 약동학은 cimetidine에 의해 유의한 차이를 보였으며 CYP1A2유전자형에 따른 영향은 관찰할 수 없었다. CYP1A2유전자형에 따른 생체내 대사능을 관찰하는 실험이 향후 이루어 져야 할 것으로 사료된다.san film보다 큰 수증기 투과도를 보였다.적으로 유의한 차이를 보이지 않았다.y tissue layer thinning은 3 군모두에서 관찰되었고 항암 3 일군이 가장 심하게 나타났다. 이상의 실험결과를 보면 술전 항암제투여가 초기에 시행한 경우에는 조직의 치유에 초기 5 일정도까지는 영향을 미치나 7 일이 지나면 정상범주로 회복함을 알수 있었고 실험결과 항암제 투여후 3 일째 피판 형성한 군에서 피판치유가 늦어진 것으로 관찰되어 인체에서 항암 투여후 수술시기는 인체면역계가 회복하는 시기를 3주이상 경과후 적어도 4주째 수술시기를 정하는 것이 유리하리라 생각되었다.한 복합레진은 개발의 초기단계이며, 물성의 증가를 위한 연구가 필요할 것으로 사료된다.또 다른 약물인 glycyrrhetinic acid($100{\mu}M$)도 CCh 자극으로 인한 타액분비를 억제하였다. 이상의 결과로 미루어
정보 시스템 개발에 있어 객체지향 프로그래밍 언어가 널리 사용된다. 이와 함께 객체지향 설계를 뒷받침하는 개념적 모델링 언어에 관한 관심도 높다. 이를 배경으로 통합 모델링 언어 혹은 UML로 알려진 개념적 모델링 언어는 여러 객체 지향 프로그래밍 언어와 함께 사용되면서 사후적 표준으로 자리 잡았다. UML은 클래스를 설계의 중심에 둔다. 또한 클래스들 간의 관계를 통해 체계적인 이해를 가능하게 한다. 특히 부분에 해당하는 클래스들과 전체에 해당하는 클래스의 관계인 부분-전체 관계를 설계할 수 있는 문법 또한 UML에 포함된다. 현실 세계에 부분-전체 관계로 파악될 수 있는 여러대상들이 존재하고 비즈니스 활동에 존재하는 각종 역할들의 구조에서도 부분-전체 관계로 표현될 수 있는 대상들이 보편적으로 보인다. 따라서 UML로 클래스들 간의 부분-전체 관계를 드러내는 일은 자연스럽다. 문제는 부분-전체 관계를 파악하는 활동은 UML 2.0의 표준에 포함되었으나 실제 설계 과정에서 적극 활용하기 위한 실천적 이론화가 부족하다는 점이다. 부분-전체 관계를 집합연관과 복합연관으로 세분화한 UML 문법은 표현 양식에서 부족함은 없을지라도 어떤 대상을 부분-전체로 파악하고, 이를 어떻게 집합연관이나 복합연관으로 분류해야 할 것인지에 대한 판단이 쉽게 결여된다. 지금까지 UML의 부분-전체 관계 규명은 언어적 표현법을 활용하는 것에 치우쳤다. 이와 같은 문제에 대한 대안을 제시하기 위해 본 연구는 메타모델 형식화 이론을 기반으로 UML 사용자가 부분-전체 관계를 판단하고 이를 집합연관과 복합연관으로 분류할 수 있는 실천적 대안을 제시한다. 이를 활용한 실험의 결과 메타모델 형식화가 UML 사용자들에게 통용되어 온 언어적 구분법보다 더 나은 결과를 낳는다는 점이 밝혀졌다. 본 연구는 부분-전체의 판별과 구분에 도움을 주는 실용적인 방법을 제안하고 검증하였다는 점에서 의의가 있다.
생성형 AI의 활용은 교육계를 넘어서 이미 의료계에서도 의료 기기에 임상 소프트웨어 등의 도입 등으로 연구되고 있다. 생성형 AI는 대규모 대화형 언어모델을 활용하여 방대한 데이터를 이해하고 자료를 선별하는 시간과 에너지를 줄여주면서 사용자와 끊임없는 대화를 통한 정보의 전달이 가능하다. 바로 이러한 점이 인류에게 생성형 AI가 혁신적인 기술의 등장으로 인정받고 있는 점이기도 하다. 그러나 반면 사용자에게 제공되는 컨텐츠의 정합성은 출처나 근거 없이 사용자에게 판단의 영역으로 맡겨지고 있다. 그러나 이 글에서는 생성형 AI를 활용함에 있어서 가장 직접적으로 발생할 수 있는 쟁점을 우선적으로 살펴보기로 한다. 따라서 이 글에서는 생성형 AI의 대표적인 프로그램인 Chat GPT의 발전과 이용자의 활용에 대비하여 특히 개인정보 보호의 쟁점에 대하여 논의하였다. 이를 위하여 먼저 생성형 AI의 기술적인 특성을 살펴본 뒤에 발생 가능한 민사적 쟁점 가운데에서도 개인정보 보호에 관한 문제를 우선적으로 살펴보았다. 생성형 AI는 그 자체로서 학습 데이터의 편향이나 출처 없는 결과값의 제공 등 여러 문제점이 제기되고 있으나, 이러한 문제점은 윤리적 문제를 내포하는 것으로 당장 임상 소프트웨어로서 의료기기에서 활용될 경우 개인정보 보호법제와 보건의료데이터의 활용 가이드로 환자 혹은 이용자의 개인정보를 보호할 수 있을 것인가에 대한 의문에 대한 논의가 시급하다고 판단되었다. 우리나라의 개인정보 보호법제는 특히 보건의료데이터의 활용에서 특정 개인의 개인정보를 가명처리하고 비식별조치를 취하는 데에 적절한 프로세스를 갖추고 있는 것으로 보이나, 생성형 AI이 소프트웨어로서 의료기기에 적용되었을 경우에도 이 법제로서 개인정보 보호의 목적을 이루기에는 어려운 점이 있다. 임상 소프트웨어에서 활용될 생성형 AI의 기능을 대비하기 위해서는 생성형 AI에 걸맞는 개인정보 보호의 법제가 필요할 것으로 보인다.
병아리의 성 감별 방법으로 깃털 감별법이 상업적으로 가장 널리 이용되고 있다. 그러나 깃털 감별법이 산업적으로 실용화되기 위해서는 종계의 기초 계군 내 조우성과 만우성 유전자가 존재하고, 깃털 감별이 될 수 있는 종계 계통을 조성하여야 하고, 깃털 감별로서 병아리의 성 판별율이 정확하여야 한다. 따라서 본 연구에서는 상업용 토종닭의 깃털 감별을 위한 자가 성감별 종계 계통 조성 방법과 조성된 종계로써 생산한 상업용 병아리들의 깃털 성 판별의 유효성을 소개하고자 하였다. 깃털 감별용 종계 조성을 위한 기초 계군은 조우성 개체와 만우성 개체가 혼재되어 있었으며, 만우성유전자의 빈도가 0~0.205 정도로 추정되었다. 병아리의 깃털 자가 성감별을 위한 계통 조성으로 원종계의 부 계통은 암수 공히 조우성(kk)으로 고정하고, 모 계통의 부는 만우성 동형접합체(ZKZK)를 가진 계군으로, 모는 조우성(ZkW)을 가진 계군으로 조성하였다. 따라서 부계 종계는 조우성(ZkZk), 모계 종계는 만우성(ZKW)으로 되어 이들 간 교잡으로 생산된 병아리들은 수컷은 만우성(ZKZk), 암컷은 조우성(ZkW)을 가지므로 병아리의 깃털 형태로써 암수를 감별할 수 있었다. 또한 생산된 실용 병아리에 대한 깃털 감별의 유효성을 살펴보고자 생산 병아리 중 1,000수를 표본으로 항문 감별과 깃털 감별 간의 감별 일치도를 조사한 결과 일치율은 93.1%로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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