• Journal of Chest Surgery
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• 제31권8호
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• pp.739-748
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• 1998

연구배경: 재관류 없이 허혈 심근세포의 기능이나 형태학적 변화를 원래의 상태로 회복시킬 수 없음은 주 지의 사실이나 재관류가 반드시 유익하지만은 않다는 실험결과들이 있으므로 국소적으로 일과성 허혈을 유도하여 심근세포에서 일어나는 형태학적 변화를 관찰하고 재관류가 허혈심근에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 재료 및 방법: 생후 12개월 내외의 홀슈타인종 소를 사용하여 정맥 마취하에서 흉부를 열고 왼쪽 관상동맥 의 전하방 가지를 20분 동안 결찰하여 국소허혈을 유도하고 결찰을 풀어 재관류를 유도하였다. 위험부위의 심근조직 을 재관류 직후, 재관류후 1, 2, 3, 6, 12시간 및 재관류 12시간후 1시간동안 보조호흡과 수액공급만을 한 후 각각 생검하여 통상적인 방법으로 처리하여 투과전자현미경으로 관찰하였다. 결과: 20분 동안의 국소허혈로 심근세포는 경도에서 중등도에 이르는 미세구조적 변화들이 나타났는데 특히 세포막하, 핵, 사립체, 심근원섬유 등의 소기관에서 많은 변화들이 관찰되었다. 그러나 재관류를 시작하여 1시간이 지나면 허혈심근세포에서는 회복을 시사하는 소견들이 나타나기 시작하였으며 미세혈관 내에서 혈전형성이나 내강의 협착 등이 관찰되었으나 재관류가 계속됨에 따라 심근세포의 미세구조적 변화들은 서서히 회복되어 가는 양상을 나 타내었다. 그러나 시간이 경과함에 따라 심내막하 심근세포의 일부에서는 재관류 손상으로 추측되는 미세구조적 변 화들이 관찰되었다. 결론: 이상의 결과로 미루어 미세혈관은 허혈에 대한 저항력이 심근세포보다 강하며 허혈 심근세포는 재관류 없이는 회복될 수 없고, 회복에는 비교적 장시간이 요구되며, 따라서 혈관폐쇄로 인한 허혈시 혈관성형술이나 혈전 용해를 촉진하는 물질을 이용한 치료는 타당성이 있는 것으로 생각되나 재관류 유발성 세포손상에 대한 주의가 요망 된다.

• 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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• 한국정보디스플레이학회 2008년도 International Meeting on Information Display
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• pp.107-108
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• 2008

The spectacular development of AMLCDs, been made possible by a-Si:H technology, still faces two major drawbacks due to the intrinsic structure of a-Si:H, namely a low mobility and most important a shift of the transfer characteristics of the TFTs when submitted to bias stress. This has lead to strong research in the crystallization of a-Si:H films by laser and furnace annealing to produce polycrystalline silicon TFTs. While these devices show improved mobility and stability, they suffer from uniformity over large areas and increased cost. In the last decade we have focused on microcrystalline silicon (${\mu}c$-Si:H) for bottom gate TFTs, which can hopefully meet all the requirements for mass production of large area AMOLED displays [1,2]. In this presentation we will focus on the transfer of a deposition process based on the use of $SiF_4$-Ar-$H_2$ mixtures from a small area research laboratory reactor into an industrial gen 1 AKT reactor. We will first discuss on the optimization of the process conditions leading to fully crystallized films without any amorphous incubation layer, suitable for bottom gate TFTS, as well as on the use of plasma diagnostics to increase the deposition rate up to 0.5 nm/s [3]. The use of silicon nanocrystals appears as an elegant way to circumvent the opposite requirements of a high deposition rate and a fully crystallized interface [4]. The optimized process conditions are transferred to large area substrates in an industrial environment, on which some process adjustment was required to reproduce the material properties achieved in the laboratory scale reactor. For optimized process conditions, the homogeneity of the optical and electronic properties of the ${\mu}c$-Si:H films deposited on $300{\times}400\;mm$ substrates was checked by a set of complementary techniques. Spectroscopic ellipsometry, Raman spectroscopy, dark conductivity, time resolved microwave conductivity and hydrogen evolution measurements allowed demonstrating an excellent homogeneity in the structure and transport properties of the films. On the basis of these results, optimized process conditions were applied to TFTs, for which both bottom gate and top gate structures were studied aiming to achieve characteristics suitable for driving AMOLED displays. Results on the homogeneity of the TFT characteristics over the large area substrates and stability will be presented, as well as their application as a backplane for an AMOLED display.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.89-115
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• 2019

본 연구는 고전 추리 소설 작가로 유명한 아서 코난 도일과 애거서 크리스티의 문체적 차이점을 데이터 분석을 통해 제시하고, 나아가 텍스트 마이닝에 입각한 문체 연구의 해석적 방법론을 제시하고자 시행되었다. 추리 소설의 핵심 요소인 사건과 인물에 더해 작가의 문법적인 집필 방식을 문체로 정의하고 분석을 시도하였다. 작가 별로 각 2권, 총 4권의 책을 선정하였으며 문장 단위로 텍스트를 나누어 데이터를 확보하였다. 각 문장에 따른 감성 점수를 부여한 뒤 페이지 진행에 따른 감성을 시각화하였으며, 페이지에 따라 토픽 모델링을 적용하여 소설 속 사건 진행 흐름을 파악할 수 있었다. 동시 발생 매트릭스(co-occurrence matrix)를 구성하고 네트워크 분석(Network Analysis)을 시행함으로써 사건이 진행되는 과정에서 인물들 간 관계의 변화를 확인할 수 있었다. 또한 전체 문장을 총 6가지 문체를 기준으로 문법적인 체계를 나누어 작가 간, 그리고 작품 간 집필 방식의 차이점을 확인하였다. 이러한 일련의 연구 과정은 문체에 대한 이해를 바탕으로 글 전체의 맥락을 파악할 수 있도록 도움을 줄 수 있으며, 나아가 기존에 개별적으로 진행되었던 문체 연구를 통합시킴으로써 문체 구조에 대한 이해를 도울 수 있다. 그리고 이러한 선행된 이해를 통해 온라인 텍스트를 비롯한 비정형 데이터 속 문체의 존재를 발견하고 구체화하는 작업에 기여할 수 있다. 뉴미디어를 포함한 온라인 텍스트를 심도 있게 분석하고자 하는 시도가 증가하고 있는 상황에서 해당 연구들과 연계를 통해 보다 의미 있는 온라인 텍스트 분석에 기여할 것으로 기대된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.116-121
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• 2023

본 논문에서는 딥러닝 예측 결과 정보를 적용하는 복합 미생물 배양기를 위한 딥러닝 구조를 개발한다. 제안하는 복합 미생물 배양기는 수집한 복합 미생물 데이터에 대해 복합 미생물 데이터 전처리, 복합 미생물 데이터 구조 변환, 딥러닝 네트워크 설계, 설계한 딥러닝 네트워크 학습, 시제품에 적용되는 GUI 개발 등으로 구성된다. 복합 미생물 데이터 전처리에서는 미생물 배양에 필요한 당밀, 영양제, 식물엑기스, 소금 등의 양에 대해 원-핫 인코딩을 실시하며, 배양된 결과로 측정된 pH 농도와 미생물의 셀 수에 대해 최대-최소 정규화 방법을 사용하여 데이터를 전처리한다. 복합 미생물 데이터 구조 변환에서는 전처리된 데이터를 물 온도와 미생물의 셀 수를 연결하여 그래프 구조로 변환 후, 인접 행렬과 속성 정보로 나타내어 딥러닝 네트워크의 입력 데이터로 사용한다. 딥러닝 네트워크 설계에서는 그래프 구조에 특화된 그래프 합성곱 네트워크를 설계하여 복합 미생물 데이터를 학습시킨다. 설계한 딥러닝 네트워크는 Cosine 손실함수를 사용하여 학습 시에 발생하는 오차를 최소화하는 방향으로 학습을 진행한다. 시제품에 적용되는 GUI 개발은 사용자가 선택하는 물 온도에 따라 목표하는 pH 농도(3.8 이하) 복합 미생물의 셀 수(10⁸ 이상)를 배양시키기 적합한 순으로 나타낸다. 제안된 미생물 배양기의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과는, pH 농도의 경우 평균 3.7로, 복합 미생물의 셀 수는 1.7 × 10⁸으로 측정되었다. 따라서, 본 논문에서 제안한 딥러닝 예측 결과 정보를 적용하는 복합 미생물 배양기를 위한 딥러닝 구조의 효용성이 입증되었다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.69-88
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• 2022

최근 코로나19 팬데믹으로 인해 전 세계 경제와 외교 상황에 급격한 변화가 일어나고 있으며, 수출 의존도가 높은 한국은 이러한 변화에 큰 영향을 받고 있다. 본 연구에서는 기업의 수출전략 수립 및 의사결정 지원을 위해 차년도 수출액 예측 모델을 구축하고, 모델의 예측 결과를 바탕으로 수출 유망국가 추천 방식을 제안한다. 본 연구에서는 모델이 다양한 정보를 학습할 수 있도록 국가별, 품목별, 거시경제 변수 등 선행 연구에서 중요하게 사용된 변수를 다방면으로 수집하였다. 수집한 데이터를 분석한 결과, 국가와 품목에 따라서 수출액의 분포가 매우 비대칭적인 것을 확인할 수 있었다. 따라서, 모델의 예측 성능을 향상시키고 설명력을 확보하기 위해서 분리학습 방식을 사용하였다. 분리학습은 전체 데이터를 동질적인 하위 그룹으로 분리하고 개별 모델을 구축하는 방식으로, 본 연구에서는 수출액을 기준으로 5개 구간으로 데이터를 분리하였다. 모델 학습 과정에서 구간별 특성을 반영하여 구간1부터 구간4까지는 LightGBM을 사용하고, 구간5는 지수이동평균을 사용하였으며 이를 통해 모델의 예측 성능을 향상시킬 수 있었다. 모델의 설명력 확보를 위해서 추가로 구간별 모델의 SHAP-value를 계산하고 중요도가 높은 변수를 제시했다. 또한, 본 연구에서는 예측 모델을 기반으로 2단계 수출 유망국가 추천 방식을 제안했다. 효율적인 수출 전략 수립을 위해서 BCG 매트릭스와 국가별 점수 산출 방식을 사용하였고, 품목별 유망 국가 순위와 수출 관련 주요 정보들을 제공하였다. 본 연구는 다양한 정보를 학습한 머신러닝 모델로 여러 국가와 품목에 대한 예측을 실시하고, 이 과정에서 분리학습 방식으로 예측 성능을 향상시켰다는 점에서 의의가 있다. 또한, 현재 무역 관련 서비스들이 과거 데이터에 기반한 정보를 제공하고 있음을 고려할 때, 본 연구에서 제안한 예측 모델과 유망국가 추천 방식은 기업들의 미래 수출 전략 수립 및 동향 파악에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.