H13 tool steels are widely used as metallic mold materials due to their high hardness and thermal stability. Recently, many studies are undertaken to satisfy the demands for manufacturing the complex shape of the mold using a 3D printing technique. It is reported that the mechanical properties of 3D printed materials are lower than those of commercial forged alloys owing to micropores. In this study, we investigate the effect of microstructures and defects on mechanical properties in the 3D printed H13 tool steels. H13 tool steel is fabricated using a selective laser melting(SLM) process with a scan speed of 200 mm/s and a layer thickness of $25{\mu}m$. Microstructures are observed and porosities are measured by optical and scanning electron microscopy in the X-, Y-, and Z-directions with various the build heights. Tiny keyhole type pores are observed with a porosity of 0.4 %, which shows the lowest porosity in the center region. The measured Vickers hardness is around 550 HV and the yield and tensile strength are 1400 and 1700 MPa, respectively. The tensile properties are predicted using two empirical equations through the measured values of the Vickers hardness. The prediction of tensile strength has high accuracy with the experimental data of the 3D printed H13 tool steel. The effects of porosities and unmelted powders on mechanical properties are also elucidated by the metallic fractography analysis to understand tensile and fracture behavior.
청천복사휘도는 히마와리-8호 정지궤도 기상위성에서 제공되는 주요 산출물 중의 하나로서, 자료동화 과정을 통해 수치예보 정확도 향상에 기여한다. 특히, 청천복사휘도는 대기운동벡터와 함께 대기 상층에서 자료동화의 효과를 보인다. 본 연구에서는 히마와리-8호 청천복사휘도의 편차 특성 분석과 평가를 통해 자료를 활용하는 사용자에게 정보를 제공해주고, 효과적으로 자료를 사용할 수 있도록 수치예보모델자료를 활용한 편차와 불확실성을 계산하였다. 일본 기상청에서 제공되는 청천복사휘도를 관측 자료로 사용하였고, 17 km 공간해상도의 기상청 전구 모델 Unified Model(UM) 자료와 복사전달모델 RTTOV-v11.2를 이용하여 청천복사휘도를 모의하였다. 먼저, 관측자료의 특성을 파악하고 관측자료와 모의된 청천복사휘도의 채널별 편차특성을 분석하였다. 전반적인 결과는 히마와리-8호 위성의 세 개의 수증기 채널(6.2, 6.9, $7.3{\mu}m$)에서는 양의 편차를 보인 반면에 대기창 적외 채널(10.4, 11.2, $12.4{\mu}m$)에서는 음의 편차를 보였다. 또한 분석결과는 계절과 영역에 따라 상이하게 나타났으며, 특히 사막이나 고지대 지역의 편차 특성이 뚜렷하게 나타났다. 이를 통해 청천복사자료를 활용할 때 시공간적인 특성을 고려해야 함을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 히마와리-8호 AHI의 청천복사휘도를 자료동화 할 때 전처리 과정에서 유용하게 활용될 수 있을 것이며, 2018년에 발사된 천리안-2A호의 산출물 활용에도 도움이 될 것으로 기대한다.
본 연구의 목적은 100kW급 연료전지 시스템의 열관리 성능을 실도로 운전조건에서 분석하여, 성능 해석 모델링을 개발하는 것이다. 개발된 모델을 적용하여, 열관리 시스템의 운전조건 변화에 따른 성능 변화를 고찰하고자 한다. 해석 모델링은 핵심부품들에 대한 성능 평가 데이터를 바탕으로, 성능에 영향을 주는 변수들로 개발하였다. 개발된 연료전지 열관리 시스템 해석 모델링으로 다양한 실차 운전조건에서의 최적 열관리 시스템에 대한 전력소비량을 분석하였다. 주요하게, 연료전지 열관리시스템 핵심부품(워터펌프, 냉각 팬, 3 Way Valve, 라디에이터)에 대한 성능 특성 분석 후 모델링을 진행하였다. 개발된 모델링으로 운전조건에 따른 유량 예측을 하였고, 실험값과 예측값과의 비교분석을 통하여서, 해석 모델링에 대한 검증을 진행하였다. 과도해석을 통하여서, 냉시동시 냉각수 온도가 특정온도까지의 소요시간을 예측하였다. 스택 운전조건에서 스택 입출구 온도가 적정 수준에서 움직이기 위한 열관리 시스템 운전조건에 대한 예측을 진행하였다. 그 결과를 바탕으로, 소모전력과 열방출량과의 비교분석을 하였다. 개발된 해석 모델링은 핵심부품들의 성능 변화시 연료전지 시스템 운전에 대한 영향도를 분석할 수 있도록 활용할 예정이다.
본 연구에서는 호흡동조방사선치료(Respiratory Gating Radiation Therapy, RGRT)에서 매우 중요한 요소 중에 하나인 호흡의 안정성을 효과적으로 향상 시킬 수 있는 호흡연습장치(respiratory training system)를 개발하였다. 개발한 호흡연습장치는 개인고유의 호흡주기를 적용하여 환자에게 편안한 호흡유도를 제공한다. 충분한 연습시간을 부여하기 위해 언제 어디서나 쉽고 간편하게 연습 할 수 있도록 휴대형 기기에 모듈화 시켰으며, 이를 환자에게 제공함으로써 호흡동조방사선치료의 효율성과 정확성을 높이고자 했다. 호흡연습장치를 사용했을 때 호흡의 규칙성, 안정성, 지속성 향상 정도를 알아보기 위해 5명을 대상으로 실험을 진행 하고자 한다. 개인이 자유롭게 호흡하는 '자유호흡(free breathing)' 개인고유 호흡주기를 적용하여 시청각 프로그램을 통해 호흡을 유도하는 '모니터호흡(guide breathing)' 호흡연습 후 시청각 프로그램 없이 호흡하는 '예측호흡(predict breathing)' 3가지 호흡법의 데이터를 이용하여 호흡주기(period)와 호흡깊이(amplitude) 및 호흡패턴(Area)의 변화를 정량적으로 분석함으로써 휴대형 호흡연습장치의 유용성을 평가하고자 한다.
The objective of this study was to develop mathematical models for describing the kinetic behavior of Staphylococcus aureus (S. aureus) in seasoned beef jerky. Seasoned beef jerky was cut into 10-g pieces. Next, 0.1 mL of S. aureus ATCC13565 was inoculated into the samples to obtain 3 Log CFU/g, and the samples were stored aerobically at $10^{\circ}C$, $20^{\circ}C$, $25^{\circ}C$, $30^{\circ}C$, and $35^{\circ}C$ for 600 h. S. aureus cell counts were enumerated on Baird Parker agar during storage. To develop a primary model, the Weibull model was fitted to the cell count data to calculate Delta (required time for the first decimal reduction) and ${\rho}$ (shape of curves). For secondary modeling, a polynomial model was fitted to the Delta values as a function of storage temperature. To evaluate the accuracy of the model prediction, the root mean square error (RMSE) was calculated by comparing the predicted data with the observed data. The surviving S. aureus cell counts were decreased at all storage temperatures. The Delta values were longer at $10^{\circ}C$, $20^{\circ}C$, and $25^{\circ}C$ than at $30^{\circ}C$ and $35^{\circ}C$. The secondary model well-described the temperature effect on Delta with an $R^2$ value of 0.920. In validation analysis, RMSE values of 0.325 suggested that the model performance was appropriate. S. aureus in beef jerky survives for a long period at low storage temperatures and that the model developed in this study is useful for describing the kinetic behavior of S. aureus in seasoned beef jerky.
FTA체결의 증가, 식품교역 증가 및 소비자의 다양한 식품 선호도 등으로 농축수산물 및 가공식품의 수입량은 매년 증가하고 있는 추세이다. 수입식품의 안전성을 확인하는 정밀검사는 전체 수입식품건수 대비 20%정도를 차지하고 계속 증가하고 있는 반면에 정부의 수입안전관리에 필요한 예산과 인력은 그 한계점에 다다르고 있다. 수입식품 안전사고가 발생하게 되면 막대한 사회적, 경제적 손실을 야기할 수 있으므로 수입식품의 수입허용여부를 정확하게 예측하여 선제 대응하는 것은 수입안전관리의 효율성과 경제성을 획기적으로 높일 수 있게 된다. 식품분야에서는 이미 엄청난 양의 정형 데이터가 과거로부터 쌓여 왔으며 이에 대한 충분한 분석을 통한 활용은 아직은 부족한 것이 현실이다. 전체 수입건수와 중량 중에서 차지하는 가공식품의 비중은 평균 75%에 달하고 있어 식품분야에서도 빅데이터의 분석, 분석기법의 적용 등으로 다량의 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하는 과학적이고 자동화된 부적합탐지시스템의 연구가 절실한 상황이다. 이러한 배경에서 본 연구는 기계학습분야의 다양한 부적합 예측 모형을 적용하였으며 예측 모형의 정확도를 개선시키기 위한 방편으로 새로운 파생변수의 생성을 통한 데이터 전처리 방안을 제시하였다. 또한 본 연구에서는 기계학습분야의 일반적인 기저 분류기를 적용하여 예측 모형의 성능을 비교하였으며 여러 기저분류기 중 Gaussian Naïve Bayes예측 모형이 수입식품의 부적합을 탐지하여 예측하는 가장 좋은 성과를 보여주었다. 향후 Gaussian Naïve Bayes 예측 모형을 이용한 부적합 탐지 모형을 적용하여 수입식품의 정밀검사 비중을 낮추고 부적합률을 제고시킴으로써 수입안전관리 국가사무의 효율성과 수입통관의 신속성에 지대한 효과를 거둘 수 있으리라 기대한다.
본 논문에서는 열수 탄화(hydrothermal carbonization)에 의해 제조된 리그닌 하이드로차의 탄화 특성을 조사하였고, 근적외선 분광법과 부분 최소 제곱(partial least squares) 회귀를 이용하여 탄화 거동을 예측하기 위한 모델을 수립하였다. 온도 200℃에서 열수 탄화된 리그닌의 탄소 함량은 무처리 시료 보다 약 3 wt% 높았으며 가열 시간이 증가할수록 탄소 함량도 서서히 증가하는 경향이 나타났다. 열수 탄화는 리그닌을 더욱 탄소 집약적으로 변화시키고 마이크로 파티클을 제거하여 더욱 균질한 특성을 부여하였다. 근적외선 분광법과 부분 최소 제곱 회귀를 이용한 판별 및 예측 모델은 수열 탄화의 적용 여부를 완벽히 구분했으며 높은 정확도로 열수 탄화 리그닌의 탄소 함량을 예측하였다. 본 연구로부터 근적외선 분광법과 결합된 부분 최소 제곱 회귀 모델을 이용하여 열수 탄화에 의해 제조된 리그닌 하이드로차의 탄화 특성을 빠르고 비파괴적으로 예측할 수 있다는 것이 확인되었다.
Objective: This study was conducted to assess the level of pregnancy-associated glycoprotein (PAG) in whole and skim milk samples, and its suitability for early pregnancy diagnosis in goats. Methods: A two-step sandwich enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) system for estimation of milk PAG was developed and validated, which employed caprine-PAG specific polyclonal antisera. Whole and skim milk samples (n = 210 each) from fifteen multiparous goats were collected on alternate days from d 10 to d 30, and thereafter weekly till d 51 post-mating. PAG levels in milk samples were estimated by ELISA and the pregnancies were confirmed at d40 post-mating by transrectal ultrasonography (TRUS). Results: The level of PAG in whole and skim milk samples of both pregnant and nonpregnant goats remained below the threshold values until d 24 after mating. Thereafter, PAG concentration in whole and skim milk increased steadily in pregnant goats, whereas it continued below the threshold in non-pregnant does. The PAG profiles in whole and skim milk of pregnant goats were almost similar and exhibited strong positive relationship (r = 0.891; p<0.001). Day 26 post-mating was identified as the first time-point for significantly (p<0.05) higher milk PAG concentration in pregnant goats than to non-pregnant goats. When compared to TRUS examination for pregnancy diagnosis, the accuracy and specificity of PAG ELISA using whole and skim milk samples were 94.5% and 95.4%; and 95.3% and 100%, respectively. The high values of area-under-curve (0.904 [whole milk] and 0.922 [skim milk]), demonstrate outstanding discrimination ability of the milk assays. Among the sampling dates chosen, d 37 post-mating was identified as the best suitable time point for collection of milk samples to detect pregnancy in goats. Conclusion: The PAG concentration in whole and skim milk of goats collected between days 26 and 51 post-breeding can be used for the accurate prediction of pregnancy and may be useful for assisting management decisions in goat flocks.
Kim, Tae-Se;Min, Byung-Hoon;Kim, Kyoung-Mee;Yoo, Heejin;Kim, Kyunga;Min, Yang Won;Lee, Hyuk;Rhee, Poong-Lyul;Kim, Jae J.;Lee, Jun Haeng
Journal of Gastric Cancer
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제21권4호
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pp.368-378
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2021
Purpose: When patients with early gastric cancer (EGC) undergo non-curative endoscopic submucosal dissection requiring gastrectomy (NC-ESD-RG), additional medical resources and expenses are required for surgery. To reduce this burden, predictive model for NC-ESD-RG is required. Materials and Methods: Data from 2,997 patients undergoing ESD for 3,127 forceps biopsy-proven differentiated-type EGCs (2,345 and 782 in training and validation sets, respectively) were reviewed. Using the training set, the logistic stepwise regression analysis determined the independent predictors of NC-ESD-RG (NC-ESD other than cases with lateral resection margin involvement or piecemeal resection as the only non-curative factor). Using these predictors, a risk-scoring system for predicting NC-ESD-RG was developed. Performance of the predictive model was examined internally with the validation set. Results: Rate of NC-ESD-RG was 17.3%. Independent pre-ESD predictors for NC-ESD-RG included moderately differentiated or papillary EGC, large tumor size, proximal tumor location, lesion at greater curvature, elevated or depressed morphology, and presence of ulcers. A risk-score was assigned to each predictor of NC-ESD-RG. The area under the receiver operating characteristic curve for predicting NC-ESD-RG was 0.672 in both training and validation sets. A risk-score of 5 points was the optimal cut-off value for predicting NC-ESD-RG, and the overall accuracy was 72.7%. As the total risk score increased, the predicted risk for NC-ESD-RG increased from 3.8% to 72.6%. Conclusions: We developed and validated a risk-scoring system for predicting NC-ESD-RG based on pre-ESD variables. Our risk-scoring system can facilitate informed consent and decision-making for preoperative treatment selection between ESD and surgery in patients with EGC.
지진으로부터 상대적으로 안전지대라고 여겨졌던 한반도에서 2017년 규모 5.4의 강진이 포항지역에 발생함으로써 액상화 현상이 민가, 농지에서 광범위하게 나타났고 이에 액상화 현상을 예측하는 액상화 재해도 작성에 관한 연구수요가 높아지고 있다. 액상화 현상이란 느슨한 사질토에서 지진과 같은 큰 동적응력이 짧은 시간 작용할 때 과잉간극수압의 급격한 증가로 지반의 강도가 완전히 상실되는 현상을 의미한다. 액상화는 액상화 가능지수(liquefaction potential index, LPI)를 통해 평가할 수 있지만 LPI는 단일 시추공 별로 산출되기 때문에 해당지역의 대표성에 대한 문제가 발생하게 된다. 이러한 대표성의 문제는 지리정보시스템(geographic information system, GIS)을 활용한 공간보간을 통해 보완될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 지구통계학적인 공간보간 기법 중 하나인 크리깅(kriging)을 활용하여 지반정보의 대표성 문제를 해결하고자 하였으며 액상화 평가를 위한 지반정보DB를 구축하고자 하였다. 또한 구축된 지반정보DB를 활용하여 재현주기 별 액상화 재해도를 작성하였으며 액상화 재해도 결과는 교차검증을 통하여 정밀도 검증을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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