쌀가루제품은 밀가루 제품에 비하여 알레르기 유발율이 낮으므로, 영유아용 제품으로 개발될 수 있는 가능성이 크다. 특히, 영유아용 식품은 치아발달이 미숙한 영유아에 적합하도록 침에 의해서 쉽게 녹여 삼킬 수 있어야 하는데, 본 연구에서 개발된 팽화쌀과자는 이러한 특성을 모두 만족하고 있다. 본 연구에서는 쌀가루로부터 쌀압출물을 제조한 후 팽화시켜 다공질이 많은 구조를 갖는 쌀과자를 제조하였다. 팽화쌀과자의 팽화율은 1.8배이었으며, 경도는 대조군으로 연구된 Graduates 및 Little과 유의적 차이를 보이지 않았다. 팽화쌀과자의 수분흡수량은 상대습도가 증가함에 따라 증가하였으며 수분 흡수속도는 상대습도 30-40% 구간에서 0.0024 mg/hr로 가장 낮았다. 본 연구에서 개발된 팽화쌀과자는 기존 쌀가공품이 보이는 딱딱한 물성을 다공성의 구조의 형성을 통하여 개선하였으며, 이는 영 유아의 씹힘과 삼킴에 부담을 줄이며 저작운동을 유도하여 치아발달에 도움을 제공할 수 있다. 본 연구의 팽화쌀과자와 같은 팽화쌀제품의 개발을 통하여 기존에 밥, 떡, 주류 중심의 쌀제품에서 탈피하여 쌀가공품의 다양화에 이바지할 수 있다.
급격한 산업화와 도시화로 인해 해양 오염이 심각해지고 있으며, 이러한 해양 오염을 실효적으로 관리하기 위해 수질평가지수(Water Quality Index, WQI)를 마련하여 활용하고 있다. 하지만 수질평가지수는 다소 복잡한 계산과정으로 인한 정보의 손실, 기준값 변동, 실무자의 계산오류, 통계적 오류 등의 불확실성(uncertainty)을 내포하고 있다. 이에 따라 국내·외에서 인공지능 기법을 활용하여 수질평가지수를 예측하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 해양환경측정망 자료(2000 ~ 2020년)를 활용하여 우리나라 전 해역 즉, 5개의 생태구에 대한 WQI를 추정할 수 있는 가장 적합한 인공지능기법을 도출하기 위해 총 6가지의 기법(RF, XGBoost, KNN, Ext, SVM, LR)을 실험하였다. 그 결과, Random Forest 기법이 다른 기법에 비해 가장 우수한 성능을 보였다. Random Forest 기법의 WQI 점수 예측값과 실제값의 잔차 분석 결과, 모든 생태구에서 시간적 및 공간적 예측 성능이 우수한 것으로 나타났다. 이를 통해 본 연구에서 개발한 Random Forest 기법은 높은 정확도를 바탕으로 우리나라 전해역에 대한 WQI를 예측 가능할 것으로 사료된다.
자연 하천에서의 부유사 농도 계측은 주로 재래식 채집방식을 활용한 직접계측 방식에 의존하여 비용과 시간이 많이 소요되며 점 계측 방식으로 고해상도의 시공간 자료를 측정하기엔 한계가 존재한다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 최근 위성영상과 드론을 활용하여 촬영된 다분광 혹은 초분광 영상을 통해 고해상도의 부유사 농도 시공간분포를 측정하는 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 다른 하천 물리량 계측에 비해 부유사 계측 연구는 하천에 따라 부유사가 비균질적으로 분포하여 원격탐사를 통해 정확하고 전역적인 농도 분포를 재현하기는 어려운 실정이다. 이러한 부유사의 비균질성은 부유사의 입도분포, 광물특성, 침강성 등이 하천에서 다양하게 분포하기 때문이며 이로 인해 부유사는 지역별로 다양한 분광특성을 가지게 된다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 영향을 고려한 전역적인 부유사 농도 예측 모형을 개발하기 위해 실내 실험을 통해 부유사 특성별 고유 분광 라이브러리를 구축하고 실규모 수로에서 다양한 부유사 조건에 대한 초분광 스펙트럼과 부유사 농도를 측정하는 실험을 수행하였다. 실제 부유사 농도는 광학 기반 센서인 LISST-200X와 샘플링을 통한 실험실 분석을 통해 계측되었으며, 초분광 스펙트럼 자료는 초분광 카메라를 통해 촬영한 영상에서 부유사 계측 지점에 대한 픽셀의 스펙트럼을 추출하여 구축하였다. 이렇게 생성된 자료들의 분광 다양성을 주성분 분석(Principle Component Analysis; PCA)를 통해 분석하였으며, 부유사의 입도 분포, 부유사 종류, 수온 등과의 상관관계를 통해 분광 특성과 가장 상관관계가 높은 물리적 인자를 규명하였다. 더불어 구축된 자료를 바탕으로 기계학습 기반 주요 특징 선택 알고리즘인 재귀적 특징 제거법 (Recursive Feature Elimination)과 기계학습기반 회귀 모형인 Support Vector Regression을 결합하여 초분광 영상 기반 부유사 농도 예측 모형을 개발하였으며, 이 결과를 원격탐사 계측 연구에서 일반적으로 사용되어 오던 최적 밴드비 분석 (Optimal Band Ratio Analysis; OBRA) 방법으로 도출된 회귀식과 비교하였다. 그 결과, 기존의 OBRA 기반 방법은 비선형성을 증가시켜도 좁은 영역의 파장대만을 고려하는 한계점으로 인해 부유사의 다양한 분광 특성을 반영하지 못하였으며, 본 연구에서 제시한 기계학습 기반 예측 모형은 420 nm~1000 nm에 걸쳐 폭 넓은 파장대를 고려함과 동시에 높은 정확도를 산출하였다. 최종적으로 개발된 모형을 적용해 다양한 유사 조건에 대한 부유사 시공간 분포를 매핑한 결과, 시공간적으로 고해상도의 부유사 농도 분포를 산출하는 것으로 밝혀졌다.
기계학습법의 신경망 기술을 이용한 자료분석은 질병 유전자 탐색 및 진단, 신약 개발, 약인성 간 손상 예측 등과 같은 다양한 분야에서 활용되고 있다. 질병 특징 발견을 위한 자료분석은 DNA 정보를 기반으로 이루어질 수 있다. 본 연구에서는 DNA의 분자 정보 중 DNA의 길이와 용액 내 DNA의 길이별 종 개수를 예측하는 신경망을 개발하였다. 겔 전기영동을 통한 기존 방법론의 시간 소요 한계점을 해결하고자, 미세유체역학적 농축 장치의 동역학 자료를 분석 대상으로 하여 실험 분석 과정 중의 시간 소요 문제점을 해결하였다. 동역학 자료를 공간시간 지도로 재구성하여 학습 및 예측에 필요한 계산용량을 낮추었으며, 공간시간 지도에 대한 분석 정확도를 높이기 위해 합성곱 신경망을 활용하였다. 그 결과, 단일 변수 회귀로써의 단일 DNA 길이 예측과 복합 변수 회귀로써의 다종 DNA 길이의 동시 예측 및 이진 분류로써의 DNA 혼합 종 개수 예측을 성공적으로 수행하였다. 추가적으로, 예측 과정 중 발생할 수 있는 예측 편향을 학습 자료 구성 방식을 통한 해결책을 제시하였다. 본 연구를 활용한다면, 광학 측정 자료를 이용하는 액체생검 기반의 세포유리 DNA 분석 및 암 진단 등의 의학 자료 분석을 효과적으로 수행할 수 있을 것이다.
몬트리올의정서에 의하여 오존층 파괴물질로 규정된 전자산업의 필수불가결한 세정제인 CFC 113(1,1,2-trichloro 1,2,2,-trifluoroethane)의 사용이 앞으로 규제가 됨에 따라서 대체세정제의 개발이 활발히 진행되고 있다. 따라서 현재 시판중인 세정제의 종류는 상당히 많다. 이 중에서 Axarel 32(DuPont), Cleanthru 750H(KAO Chemical), EC-Ultra(Petroferm)를 선정하여 CFC 113과 세정성능을 비교하였다. CFC 113과 대체세정제의 세정성능 검사방법은 기본적은 물성측정, 재질호환성에 대한 실험, 증발속도의 측정, 오염물질의 제거효율에 관한 실험으로 구성되어 있다. CFC 113과 대체세정제들의 기본적인 물성들은 서로 상이하였다. 대체세정제는 비점이 높고 표면장력과 점도가 CFC 113보다 큰 값을 가지고 있다. 전자산업에서의 로진계 flux를 오염물질로 하고 각기의 세정제와의 용해도를 비교한 결과 비극성 유기물질은 abietic acid에 대한 용해도는 서로 유사하였으나 대체세정제의 경우 극성 유기물질에 대한 용해도는 CFC 113에 비해서 월등히 좋았다. 또한 비점이 낮은 CFC 113의 건조성은 대체세정제와는 비교할 수 없을 정도로 우수하였고 특히 대체세정제 중에서 EC-Ultra는 건조성이 매우 낮았다. CFC 113과 대체세정제에서의 PCB의 구성 재질인 FR4와 Cu-coated FR4에 대한 재질호환성은 거의 비슷하였다. Abietic acid의 제거효율에 관한 실험에서는 초음파 세정에 의해서 우수한 세정효과를 보여 주었으며 침적에 의해 세정에서는 건조성이 좋은 세정제가 유리하지만 초음파 세정에 의해서 대체세정제간의 제거효율의 차이는 거의 없었다. CFC 113의 대체세정제로서 로진계 flux를 제거하는 대체세정제간의 세정성능은 큰 차이는 없으나 최종 세정제로 선정하기 위해서는 세정장치의 적용, 환경문제 및 경제성의 고려가 병행되어야 한다.
목 적: 본 연구에서는 자궁경부암이 자궁과 함께 몸 밖으로 돌출되었을 때 맞춤형 Bolus를 사용하는 것이 치료계획에서 선량 전달에 미치는 영향을 평가하고 환자 set-up에서의 재현성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법: 치료 계획은 Eclipse Treatment Planning System (Version 15.5.0, Varian, USA)을 사용했으며 치료기는 VitalBeam (Varian Medical Systems, USA)을 사용하였다. 방사선 치료 기법은 3D-CRT로 AP/PA 방향으로 6MV 에너지를 이용하였다. 처방 선량은 1.8 Gy/fx이고 총 선량은 50.4 Gy/28 fx이다. 이온챔버는 Semiflex TM31010 (PTW, Germany)을 사용하였으며, 각 위치 이동 및 종양 중심 선량에 따른 계획선량과 측정된 선량을 비교하여 선량 분포를 분석 및 평가하였다. 첫 번째 측정은 팬텀에 맞춤형 Bolus를 적용하여 중심에서 수행하였으며, 위치 오차를 가정하여 중심에서 X, Y, Z축 방향으로 -2 cm ~ +2 cm 범위에서 이동하면서 측정하였다. 0.5 cm 간격으로 측정하였으며, Y축 방향은 ±3 cm까지 측정하였고 Bolus가 잘못 set-up된 상황도 측정하였다. 측정된 선량은 팬텀의 air cavity 대신 실리콘의 CT Hounsfield Unit (HU) 240으로 보정된 선량을 기준으로 비교하였다. 결 과: 위치 오차는 모든 X, Y, Z축에서 최대 ±2 cm까지 약 -1%이다. Y축의 경우 +3 cm의 차이가 발생했을 때 -9.73%의 오차가 발생하였다. 그리고 Bolus가 피부에 올바르게 부착되지 않았을 때 -2.6%, 완전히 제거되었을 때 3.92%의 오차가 있었다. 결 론: 맞춤형 Bolus를 사용한 경우 치료 선량 분포가 균일했으며, 위치 오차가 발생한 경우에도 처방 선량과 실제 측정값 사이에 큰 차이가 없었다. 기존 시트형 Bolus는 몸 밖으로 튀어나온 불규칙한 모양의 종양을 보완하기는 어렵지만 맞춤형 Bolus는 치료 선량을 균일하게 전달하는데 유용한 것으로 확인된다.
목 적: 최근 Radixact® X9에서는 치료테이블의 처짐을 방지하는 CatcherTM가 추가되었다. 본 연구에서는 정확한 선량전달을 위한 토모테라피의 메가볼트 전산화단층촬영(MVCT) 영상유도방사선치료 시 Tomo-HDA®의 General Couch와 Radixact® X9의 CatcerTM Couch의 치료테이블 처짐 정도를 팬텀을 이용하여 정량적으로 비교하고 그 유용성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법: 팬텀연구를 위해 란도팬텀을 이용하였으며, 치료부위에 따른 변화를 위해 두경부와 골반부에 중심점을 설정하였다. 또한, 무게에 따른 변화를 위해 자체 제작한 저용융점납합금을 이용하였다. 납합금의 무게를 점차 증가시켜(A: 15kg, A+B: 30kg, A+B+C: 45kg) MVCT 영상을 획득하였으며, 수직오차 및 회전(Pitch)오차를 측정하였다. 환자연구를 위해 본원에서 토모테라피를 이용하여 방사선치료를 받은 120명의 환자를 선정하였다. Tomo-HDA®과 Radixact® X9에서 각각 60명씩 치료를 받았으며, 치료부위는 두경부와 골반부로 30명씩 분류하여 선정하였다. 환자연구 방법으로는 치료 첫 날 획득한 MVCT 영상의 척추를 기준으로 수직오차 및 회전(Pitch) 오차를 측정하여 평균값을 산출하였다. 결 과: 팬텀연구 결과 Tomo-HDA®의 General Couch에서는 무게가 증가함에 따라 두경부와 골반부 모두 수직 및 회전(Pitch)오차가 비례하여 증가하였고, 두경부에서 최대 7.52mm, 0.38°, 골반부에서 최대 11.94mm, 0.92° 발생하였다. Radixact® X9의 CatcherTM Couch에서는 0.02~0.1mm, 0~0.04°의 오차범위가 발생하는 것을 확인할 수 있었다. 환자연구 결과 Radixact® X9의 CatcherTM Couch에서 두경부 4.79mm, 0.33°, 골반부 7.66mm, 0.22° 더 낮게 측정되었다. 결 론: 팬텀연구 결과 Tomo-HDA®의 General Couch에서는 무게가 증가함에 따라 수직오차 및 회전(Pitch) 오차가 비례하여 증가하였으며, 특히 두경부보다는 골반부에서 더 많이 증가하였다. 하지만, 본 연구의 목적인 Radixact® X9의 CatcherTM Couch에서는 무게와 부위라는 변수상관 없이 일정한 오차가 발생하였다. 결론적으로 CatcherTM Couch는 Couch 처짐이라는 Mechanical error를 최소화 할 수 있으며, 두경부보다는 골반부에서 더 유용하게 작용한다는 사실을 알 수 있었다. 토모테라피를 이용한 방사선치료 시 Radixact® X9의 CatcherTM Couch를 사용한다면 토모테라피의 특성상 보정할 수 없는 회전(Pitch)오차를 최소화하는데 기여할 수 있을 것이라고 사료된다.
본 연구는 냉장우육과 냉동우육의 판별법을 개발하기 위하여, 한우 육을 부위별(사태, 등심, 우둔, 양지 )로 구입하고 냉장(4$\pm$ 1$^{\circ}C$), 냉동(-4, -18, -77$^{\circ}C$)상태로 15일 저장하면서 압착육즙채취기를 이용하여 근육 세포내 mitochondria 막에 존재하는 mitochondrial malate dehydrogenase활성 특성을 비교 연구한 결과 다음과 같은 결과를 얻었다. 본 실험을 위하여 제작된 압착육즙채취기를 이용하여 정량적인 압착 육즙을 얻을 수 있었고, 1.5g의 우육을 이용하였을 때 0.15mL의 압착육즙을 얻었다. 냉장우육과 냉동우육 간의 mite-chondral malate dehyogenase의 각 부위별 활성은 사태의 경우 냉장우육은 23.63 Unit/mL의 활성을 나타내었고,-4$^{\circ}C$는 20.91 Unit/mL, -18$^{\circ}C$는 26.43 Unit/mL 그리고 -77$^{\circ}C$는 25.90 Unit/mL의 활성을 나타내었다. 동일한 부위에서 저장온도에 따른 효소의 활성도는 냉장우육보다 -4$^{\circ}C$를 제외한 법동 저장 온도(-18, -77$^{\circ}C$)에서 모두 유의적으로 높은 효소의 활성을 나타내었다(p < 0.05). 동일한 저장 온도에서 각부위 간에 활성의 차이점은 -77$^{\circ}C$에서 냉동 저장한 우육이 유의적 차이 없이 가장 높은 효소 활성을 나타내었고,-77$^{\circ}C$ 저장온도를 제외하고는 모두 유의성 있는 변화량을 나타내었다(p < 0.05). 실험군의 압착육즙 내 mitochondrial malate dehydrogenase의 활성은 10분간 흡광도 변화량을 조사함으로써 계산되었다. 등심을 제외한 모든 부위에서 호소반응개시 3분 후에 -4$^{\circ}C$에서 동결우육을 제외하고 동결우육의 효소 활성이 떨어지는 것을 확인할 수 있었고, 5분 반응 후에는 그 효소의 활성을 발견할 수 없었다. 냉장우육은 12분까지 활성을 측정할 수 있었다. 15일간 냉장우육 및 냉동우육을 저장 온도에 따라 저장하면서 그 활성을 측정하였는데, 저장 기간이 길어져도 그 효소활성의 차이는 유의적으로 변화하지 않고, 모든 실험군(사태, 등심, 양지, 우둔 부위 )에서 유의적으로 유사한 활성을 유지하였다(p < 0.05). 따라서 본 연구 결과로부터 mitochondrial malate dehydrogenase의 활성을 이용하여 냉장우육과 냉동우육 유무를 판별하는데 유효한 지표로 사용 가능한 것으로 사료되었다.
최근 스마트 폰에 다양한 센서를 내장할 수 있게 되었고 스마트폰에 내장된 센서를 이용항 동작 인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰을 이용한 동작 인지는 노인 복지 지원이나 운동량 측정. 생활 패턴 분석, 운동 패턴 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 하지만 스마트 폰에 내장된 센서를 이용하여 동작 인지를 하는 방법은 사용되는 센서의 수에 따라 단일 센서를 이용한 동작인지와 다중 센서를 이용한 동작인지로 나눌 수 있다. 단일 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서를 이용하기 때문에 배터리 부담은 줄지만 다양한 동작을 인지할 때에 특징(feature) 추출의 어려움과 동작 인지 정확도가 낮다는 문제점이 있다. 그리고 다중 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서와 중력센서를 사용하고 필요에 따라 다른 센서를 추가하여 동작인지를 수행하며 다양한 동작을 보다 높은 정확도로 인지할 수 있지만 다수의 센서를 사용하기 때문에 배터리 부담이 증가한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스마트 폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작을 높은 정확도로 인지하는 방법을 제안한다. 서로 다른 10가지의 동작을 높을 정확도로 인지하기 위해 원시 데이터로부터 17가지 특징을 추출하고 각 동작을 분류하기 위해 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하였다. Ensemble of Nested Dichotomies 분류기는 다중 클래스 문제를 다수의 이진 분류 문제로 변형하여 다중 클래스 문제를 해결하는 방법으로 서로 다른 Nested Dichotomy 분류기의 분류 결과를 통해 다중 클래스 문제를 해결하는 기법이다. Nested Dichotomy 분류기 학습에는 Random Forest 분류기를 사용하였다. 성능 평가를 위해 Decision Tree, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machine과 비교 실험을 한 결과 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하여 동작 인지를 수행하는 것이 가장 높은 정확도를 보였다.
온열요법은 최근 10년간 암치료요법의 한 방법으로 큰 관심을 끌어왔다. 그러나, 아직까지 폐종양에 대해서는 온열요법이 잘 시행되지 않고 있는 바, 이는 폐가 물리학적으로 공기를 함유한 비교적 가온하기 어려운 함기성기관이어서 이의 효과적인 가온에 대한 시도가 많지 않았기 때문으로 생각된다. 저자들은 고주파유전형 가온에 의한 폐의 가온효과를 평가하기 위하여 가온이 비교적 용이한 실성기관(solid organ)인 가토의 정상간과, 가토의 정상폐의 가온정도를 비교하고자 하였다. 실험 동물들을 폐 가온군과 간 가온군으로 각각 10마리씩 2개의 군으로 나누었으며, 다음과 같은 결과를 얻었다. 1) 폐 가온군에서 15분간 가온한 폐의 평균 온도는 $41{\pm}1.7^{\circ}C$이었고, 식도의 평균 온도는 $42{\pm}1.7^{\circ}C$이었다. 2) 간 가온군에서 15분간 가온한 간의 평균 온도는 $42.1{\pm}1.6^{\circ}C$이었고, 이때 피부의 평균 온도는 $39.5{\pm}1.4^{\circ}C$이었다. 3)$42^{\circ}C$까지의 가온에 소요된 시간은 폐 가온군 에서는 $9.3{\pm}1.8$분 이었고, 간 가온군 에서는 $5.7{\pm}0.7$분 이었다. 4)$42^{\circ}C$까지의 분당 열 증가율은 폐 가온군 에서는 $0.46{\pm}0.17^{\circ}C$/분 이었고, 간 가온군 에서는 $0.56{\pm}0.2^{\circ}C$/분 이었다. 5) 가온 온도가 $42^{circ}C$-$43^{\circ}C$ 도달시까지, 폐 가온군 에서의 RF총 평균 출력은 각각 $48{\pm}20W$ 및 $39{\pm}19W$이었으며, 폐 가온군이 간 가온군 보다 높았다(p<0.05). 6) 가온에의한 식도내 온도가 폐의 온도보다 $1.1{\pm}0.9^{\circ}C$높았다(p<0.05). 이상과같은 결과는 기낭성기관인 폐도 RF의 보다 높은 출력 이 소요되기는 하나 온열요법을 시행하였을 때 충실성기관인 간과 마찬가지로 종양치료에 유효한 $42^{\circ}C$-$43^{\circ}C$까지 잘 가온될 수 있음을 입증 하였다. 또한 폐의 온열요법시 종격동은 보다 높은 온도에 도달함으로 종격동의 열손상에 대한 고려가 필요함을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
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제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
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제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.