Haneul Song;Yejin Jeon;Iyun Choi;Minjoong Joo;Jong-Moon Park;Hookeun Lee
Mass Spectrometry Letters
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제15권1호
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pp.62-68
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2024
The Suspension Trapping (S-Trap) method has been a prominent sample preparation technique since its introduction in 2014. Its capacity to induce protein aggregation using organic solvents has significantly improved protein purification and facilitated peptide identification. However, its full potential for automation has been limited by the lack of a suitable liquid handling system until recently. In this study, we aimed to enhance the automation of S-Trap sample preparation by optimizing the S-Trap digestion process, incorporating triethylammonium bicarbonate (TEAB) and CaCl2. The utilization of TEAB buffer conditions in this innovative process led to a noteworthy 12% improvement in protein identification. Additionally, through careful observation of various incubation conditions, we streamlined the entire sample preparation workflow into a concise 4 hours timeline, covering reduction, alkylation, and trypsin incubation stages. This refined and expedited automated S-Trap digestion process not only showcased exceptional time efficiency but also improved trypsin digestion, resulting in increased protein identification.
기존 약국 자동화 시스템에서는 약품 최초투입 시, 설비 운용 중에 수량 측정을 하지 않은 채 메모리 상에서만 수량 관리를 해왔다. 이로 인해 설비의 오류 시 운용 도중 이미 차감되어 버린 약품에 대한 수량 관리가 이루어지지 않았다. 수량 관리가 되지 않아 관리가 필요한 중요한 약품의 경우 심각한 문제를 야기하고 있다. 또한 설비 외부에 약품에 대한 잔량을 사용자에게 알려주는 부분이 없어 사용자는 해당 약품의 재고 소진 시 약품을 다시 채워 넣어야 했다. 약품의 재고 소진 시 설비는 운용을 멈추기 때문에 재가동까지의 시간과 해당 약품을 다시 채워 넣는 시간까지의 손해를 가진 채 운영되고 있다. 이에 본 논문에서는 약국 자동화 관리 시스템의 로봇에 변위 센서를 추가하여 약품들의 수량을 수시로 관리하는 시스템을 설계 및 구현하였다.
Trong Hieu Luu;Hoang-Long Cao;Duy Duc Pham;Le Trung Chanh Tran;Tom Verstraten
Journal of Acupuncture Research
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제40권1호
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pp.44-52
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2023
Background: Previous studies have investigated technology-aided needling training systems for acupuncture on phantom models using various measurement techniques. In this study, we developed and validated a vision-based needling training system (noncontact measurement) and compared its training effectiveness with that of the traditional training method. Methods: Needle displacements during manipulation were analyzed using OpenCV to derive three parameters, i.e., needle insertion speed, needle insertion angle (needle tip direction), and needle insertion length. The system was validated in a laboratory setting and a needling training course. The performances of the novices (students) before and after training were compared with the experts. The technology-aided training method was also compared with the traditional training method. Results: Before the training, a significant difference in needle insertion speed was found between experts and novices. After the training, the novices approached the speed of the experts. Both training methods could improve the insertion speed of the novices after 10 training sessions. However, the technology-aided training group already showed improvement after five training sessions. Students and teachers showed positive attitudes toward the system. Conclusion: The results suggest that the technology-aided method using computer vision has similar training effectiveness to the traditional one and can potentially be used to speed up needling training.
많은 제약기업에서 영업사원들을 위하여 SFA 시스템을 운영하고 있다. SFA 시스템은 영업사원들의 다양한 행동에 활용되고 있는데 국내에서는 SFA 활용성과에 대한 실증분석 연구가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 제약회사 영업사원을 대상으로 SFA 시스템의 활용도와 그에 따른 비재무적 성과를 설문을 통해 조사하였다. 조사대상은 제약 영업사원으로 구성된 제약 커뮤니티 회원 347명을 대상으로 2018년 3월 13일부터 4월 30일까지 18일 동안 온라인으로 조사하였다. 유효 응답률은 23.1%(80/347)이었다. 분석 결과 SFA 시스템 활용 수준이 높을수록 비재무적 성과가 높은 것으로 나타났다. 회사 구분별로는 국내 기업보다는 외국계 기업이 활용 수준이 높았다. SFA 활용 수준 항목 중 지원 서비스 항목에 대해 외국기업이 국내 기업보다 1.47점(3.65, 2.18) 높게 나타났고, SFA 성과 항목 중에서는 고객만족도 항목에 대해 외국기업이 국내 기업보다 1.47점(3.16, 1.69) 높게 나타났다. 이는 국내사의 SFA 개발 및 운영방식이 영업사원에 대한 지원 서비스 및 고객만족 중심이 아닌 관리 통제에 중심을 두는 것을 시사한다. 이번 연구를 통하여 국내 기업의 경우 SFA 시스템 운영 시 영업사원 지원 및 고객만족 정보제공 기능이 강화되어야 할 것으로 사료되었다.
International journal of advanced smart convergence
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제10권3호
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pp.66-71
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2021
Recent healthcare environments have characteristics of expanding the scope of healthcare-impacting healthcare, complexity resulting from diversification of components, and accelerating the pace of change. Drugs are used for the prevention, mitigation, and treatment of diseases, so they can inevitably cause harm, while they have efficacy and effectiveness, which are key elements of health recovery. Therefore, many countries regulate permits for safe and effective medicines, and also designate essential drugs directly related to life as pay targets and guarantee health insurance. Especially Pharmacist relying on manpower for composition medicine is liable for mal-manufacture due to combination of toxic medical substances or other chemical usage. In this paper, we focus on using Kiosk and Optical Character Recognition (OCR) for automated pharmacy to level up medical service and create labor friendly environment for pharmacist themselves through maintenance of prescription data and automated manufacturing solution. Presentation of drug substances and precautions will lead to efficient drug prescription and prevent misuse of information while auto manufacturing system efficiently maintain labor force and raise patient satisfaction level by reduction of waiting time.
사물인터넷을 이화학, 약학, 생물학 및 의학 등 다양한 연구실험분야에 적용한 경우 다양한 센서와 기기를 부착하여 지능적으로 연구장비 및 환경을 모니터링하고 제어함으로써 연구실험자의 안전성과 편의성을 증대시킬 수 있다. 시약의 정확하고 편리한 기록관리 및 실험과정의 연구이력과 근거, 역추적성 등을 위해서는 실시간 시약 계량 및 등록의 연구지원 자동화 서비스를 제공해야 한다. 현재 기존 시약관리방법은 전산 관리방법을 이용하지만 시약등록과 관리가 일체화된 자동화가 많이 이루어져 있지 않다. 또한 수기에 의한 기록 관리가 대부분으로 실험에 대한 기록오류 및 많은 시약에 대한 계량 및 등록에 대한 소요시간이 큰 점 등 번거로움과 문제점들이 많다. 이에 본 논문에서는 영상인식 및 NFC(Near Field Communication) 방식에 의한 시약 등록과 동시에 전자저울로 계량 측정된 시약정보를 자동으로 관리할 수 있는 IoT 기반 실시간 시약 계량 및 등록 방법을 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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