• Nuclear Engineering and Technology
• /
• 제50권7호
• /
• pp.1051-1059
• /
• 2018

Fast periodic pulsed reactor is a type of reactor in which the fission bursts are formed entirely with external reactivity modulation with a specified time periodicity. This type of reactors could generate much larger intensity of neutron beams for experimental use, compared with the steady state reactors. In the design of fast periodic pulsed reactors, the time dependent simulation of the power pulse is majorly based on a point kinetic model, which is known to have limitations. A more accurate calculation method is desired for the design analyses of fast periodic pulsed reactors. Monte Carlo computer code MCNP6 is used for this task due to its three dimensional transport capability with a continuous energy library. Some new routines were added to simulate the rotation of the movable reflector parts in the time dependent calculation. Fast periodic pulsed reactor IBR-2M was utilized to validate the new routines. This reactor is periodically in prompt supercritical state, which lasts for ${\sim}400{\mu}s$, during the equilibrium state. This generates long neutron fission chains, which requires tremendously large amount of computation time during Monte Carlo simulations. Russian Roulette was applied for these very long neutron chains in MCNP6 calculation, combined with other approaches to improve the efficiency of the simulations. In the power pulse of the IBR-2M at equilibrium state, there is some discrepancy between the experimental measurements and the calculated results using the point kinetics model. MCNP6 results matches better the experimental measurements, which shows the merit of using MCNP6 calculation relative to the point kinetics model.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제23권5호
• /
• pp.547-554
• /
• 2019

2015년 교육과정 개편으로 중학교 정보교과가 필수로 지정됨에 따라 초중고등학교는 물론 대학에서도 프로그래밍 교육을 강화하고 있다. 아두이노는 프로그래밍 교육을 위해 사용되는 대표적인 도구 중 하나로 그 유용성은 다양한 사례 연구를 통해 입증되었다. 하지만 기존 아두이노 기반 키트는 연결 방법이 복잡하거나, 확장성이 떨어지는 등 하드웨어 의존적인 단점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 보완하기 위한 방안으로 모듈 기반의 구조를 가지고, 동일한 인터페이스를 통해 기능 확장이 가능하며, 다양한 수준에서 학습에 사용할 수 있는 아두이도 호환 키트 설계를 제안하였다. 이 논문에서는 제안한 키트의 요구 조건을 만족시키는 FRUTO 키트와 이를 사용하기 위한 소프트웨어 구현 방법을 설명한다. FRUTO 키트는 몇 번의 디자인 변경을 통해 현재의 형태로 결정되었으며, 현재 출시 전 테스트 진행을 준비 중에 있다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제19권5호
• /
• pp.105-115
• /
• 2021

개인, 민간, 정부 등 다양한 영역에서 빅데이터 분석을 통한 많은 서비스가 제공되고 있다. 이러한 서비스를 제공하기 위한 데이터 사이언티스트 (Data Scientist) 교육에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히 빅데이터 기반 마케팅 교육과정에 대한 관심이 높다. 본 연구는 빅데이터 시대를 맞아 방대하고 다양한 형태의 정보를 마케팅 관점에서 활용하기 위한 국내외 대학 빅데이터 기반 마케팅 관련 교육과정을 분석하였다. 분석 기준에 의해 수집된 디지털마케팅, 빅데이터 마케팅, 데이터 분석, 개발자 관련 과목 3,523개의 분석결과 빅데이터 시대에 필요한 데이터 사이언티스트 양성을 위해 특화된 교과과정이 적절하지 않은 것으로 분석 되었다. 본 연구에서 제안한 교육과정이 디지털 마케팅 및 빅데이터 기반 마케팅 교과과정 개발에 유용하게 참고 될 것으로 기대한다.

• 대한암한의학회지
• /
• 제25권2호
• /
• pp.23-36
• /
• 2020

Objective: This study was aimed to report the therapeutic effects of herbal medicine on chemotherapy-induced peripheral neuropathy (CIPN). Methods: The prior studies were searched from the databases included PubMed, Cochrane Library, EMBASE, CNKi, CiNii, KISS, NDSL, KMBASE, and OASIS until September 2020. The main search keywords were chemotherapy, peripheral neuropathy, and herbal medicine, and only randomized controlled trials that analyzed the therapeutic efficacy of herbal medicine were included. The Cochrane's Risk of Bias was used for assessment of the risk of bias and the Review Manager 5.3 program was used for meta-analysis. Meta-analyses were grouped by the administration routes of herbal medicines (oral administration or topical use). Results: Nine studies with a total of 563 participants were included. Compared with usual care, the effective rate was higher in oral administrated herbal medicine (RR 1.67, 95% CI 1.25 to 2.23; p<0.001, I2=31%). In addition, topical herbal medicine showed an significantly higher effective rate than placebo (RR 2.20, 95% CI 1.52 to 3.18; p<0.001, I2=0%) and usual care (RR 2.24, 95% CI 1.74 to 2.89; p<0.001, I2=66%). There was no severe adverse effect in all participants. Conclusions: Herbal medicine appears to improve neuropathy caused by chemotherapy in cancer patients more than conventional therapy of CIPN. However, as there is heterogeneity between the included studies and a lack of blinding, further well-designed researches are more needed.

• Journal of Dental Anesthesia and Pain Medicine
• /
• 제20권6호
• /
• pp.337-356
• /
• 2020

This systematic review focused on the efficacy of topical products in reducing temporomandibular joint disorder (TMD)-associated pain, in comparison to placebo or control interventions. The EMBASE, Web of Science, Cochrane Library, and MEDLINE via PubMed databases were searched for randomized controlled trials (RCTs) using topical interventions in adults diagnosed with TMD. The pain intensity was the primary outcome, and other clinical findings were the secondary outcomes. The risk of bias was evaluated according to the Cochrane's handbook. The search up to February 7, 2020 identified a total of 496 unduplicated references. Nine RCTs with 355 adult patients diagnosed with TMD were included. The meta-analysis did not show a significant reduction in baseline pain intensity in the nonsteroidal anti-inflammatory drug (NSAIDs) group, when compared to the placebo group (P = 0.288). One study demonstrated a statistically significant pain score decrease for Theraflex-TMJ compared to placebo after 10 d of treatment (P = 0.003) and follow-up, 5 d after the last application (P = 0.027). Ping On reduced pain at 4 weeks of application (P < 0.001) but not after 7 d of application (P = 0.136). In one study, cannabidiol (CBD) significantly improved the pain intensity compared to placebo (P < 0.001). However, no differences were found with capsaicin in the two studies (P = 0.465). Evidence was of low quality because the studies were considered as having an unclear or a high risk of bias and a small number of studies were analyzed. The evidence is not sufficient to support the use of topical NSAIDs and capsaicin, and limited evidence was found for Threraflex-TMJ, bee venom, Ping On, and CBD, with only one study reporting for each. Additional studies are recommended to validate these results.

• 동의신경정신과학회지
• /
• 제31권4호
• /
• pp.301-314
• /
• 2020

Objectives: The purpose of this study was to provide clinical evidence to support the use of herbal medicine combined with western medicine for BPSD. Methods: Studies were identified by searching CNKI, Pubmed, EMBASE, Cochrane Library, SCIENCEON, RISS, KMbase, KISS, OASIS. Literature searches of Chinese, English, and Korean databases were performed. Two authors independently extracted the data and evaluated the quality of each study. Results: The literature search identified 203 articles. Of these, 7 were selected for the analysis. The risk of bias in most studies was unclear. The most frequently used diagnostic tools were the NINCDS-ADRDA and DSM-IV. The most commonly used results indicator was NPI. In 6 of the 7 papers, combination treatment (herbal & Western medicine) was statistically significantly more effective than single treatment (Western medicine alone) for BPSD. No significant adverse events were reported. Conclusions: Herbal medicine in combination with Western medicine is more effective for treating BPSD than Western medicine alone. However, the quality of the studies used in this study was uncertain and the sample size was too small. Based on the findings of this study, more high-quality clinical trials are needed to confirm the efficacy of combination treatment.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제25권1호
• /
• pp.88-95
• /
• 2021

본 연구의 목적은 대학생의 중도탈락 현상 데이터를 실증적으로 분석하여 대학의 학생지원정책을 수립하기 위한 시사점을 제공하는 데 있다. 이를 위해 D대학의 2017~2019년 입학생 데이터를 토픽모델링 LDA(Latent Dirichlet Allocation)를 활용하여 재학생과 제적생으로 나누어 분석하였다. 연구결과 제적생에서 특징있게 나타난 토픽은 '학적'관련하여 '학기등록 1회', '전공'관련하여 '어문계열학과', '학점'관련하여 '학사경고'이고, '대학생활'관련하여 '비교과 프로그램'에 대한 토픽은 나타나지 않았다. 다음으로 '재학생 토픽'과 '제적생 토픽'의 상호 식별 성능을 측정한 결과, SVM(Support Vector Machines)이 가장 우수한 식별 성능을 보여주었다. 이러한 실험을 통해 기계학습을 활용한 인공지능 기반의 학생 데이터 분류 기법 연구의 가능성을 확인할 수 있었다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제10권1호
• /
• pp.32-38
• /
• 2021

사진 이미지에서의 딥러닝 학습을 통한 이미지 분류는 지난 수년간 매우 활발한 연구 분야로 자리하고 있다. 본 논문에서는 국내산 석재 이미지로부터 딥러닝 학습을 통해 자동으로 석재를 판별하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 300×300픽셀의 황등석, 고흥석, 포천석의 사진 이미지들을 파이썬의 해시 라이브러리를 이용하여 석재별 중복된 이미지를 검사하고, 검사 결과로 해시값이 같은 중복된 이미지를 제거하여 석재별 딥러닝 학습이미지를 만드는 데이터 전처리 과정을 수행한다. 또한 미리 학습된 모델인 VGGNet을 활용하기 위해 학습된 이미지 사이즈인 224×224픽셀로 석재별 이미지들의 사이즈를 재조정하고, 학습데이터와 학습을 위한 검증데이터의 비율을 80% 대 20%로 나누어 딥러닝 학습을 수행한다. 딥러닝 학습을 수행한 후 손실 함수 그래프와 정확도 그래프를 출력하고 세 종류의 석재 이미지에 대해 딥러닝 학습 모델의 예측 결과를 출력하였다.

• 정보관리학회지
• /
• 제38권2호
• /
• pp.113-127
• /
• 2021

본 연구는 대학 도서관 사용 증진을 위하여 개인별 맞춤 도서 추천시스템을 구축하는 것을 목적으로 한다. 특히 사용자의 아이템에 대한 선호도가 존재하는 다수의 추천시스템과는 달리, 선호도가 존재하지 않을 때에 도서 추천이 가능하도록 하는 방안인 도서관 이용자의 도서 대출 목록과 성향을 활용하여 평가지표를 생성하는 방법을 제안하고자 한다. 이용자가 아직 읽지 않은 책에 대한 예상 선호도를 산출하는 방식으로 도서를 추천하는 행렬 분해 방법인 Singular Value Decomposition(SVD)과 Stochastic Gradient Descent(SGD) 알고리즘을 활용한 모델을 구축했다. 더불어 유사도가 높은 이용자 그룹 내의 도서 대출 목록을 참조하여 추천하는 사용자 기반 협업 필터링 알고리즘을 활용해 모델을 구현했다. 최종적으로 평가지표를 활용한 세 가지 모델에 대하여 사용자 평가를 진행했다. 각각의 모델이 제시한 개인별 맞춤 도서 다섯 권의 목록을 해당 대출자에게 제공하고, 추천 도서에 대한 만족/불만족 여부를 이진화 점수화하여 모델에 대한 평가를 진행했다.

• Journal of Dental Anesthesia and Pain Medicine
• /
• 제21권6호
• /
• pp.479-506
• /
• 2021

Background: Chronic neuropathic pain (NP) presents therapeutic challenges. Interest in the use of cannabis-based medications has outpaced the knowledge of its efficacy and safety in treating NP. The objective of this review was to evaluate the effectiveness of cannabis-based medications in individuals with chronic NP. Methods: Randomized placebo-controlled trials using tetrahydrocannabinol (THC), cannabidiol (CBD), cannabidivarin (CBDV), or synthetic cannabinoids for NP treatment were included. The MEDLINE, Cochrane Library, EMBASE, and Web of Science databases were examined. The primary outcome was the NP intensity. The risk of bias analysis was based on the Cochrane handbook. Results: The search of databases up to 2/1/2021 yielded 379 records with 17 RCTs included (861 patients with NP). Meta-analysis showed that there was a significant reduction in pain intensity for THC/CBD by -6.624 units (P < .001), THC by -8.681 units (P < .001), and dronabinol by -6.0 units (P = .008) compared to placebo on a 0-100 scale. CBD, CBDV, and CT-3 showed no significant differences. Patients taking THC/CBD were 1.756 times more likely to achieve a 30% reduction in pain (P = .008) and 1.422 times more likely to achieve a 50% reduction (P = .37) than placebo. Patients receiving THC had a 21% higher improvement in pain intensity (P = .005) and were 1.855 times more likely to achieve a 30% reduction in pain than placebo (P < .001). Conclusion: Although THC and THC/CBD interventions provided a significant improvement in pain intensity and were more likely to provide a 30% reduction in pain, the evidence was of moderate-to-low quality. Further research is needed for CBD, dronabinol, CT-3, and CBDV.