Objectives: Currently, there is only limited knowledge regarding the hazard of low-level exposure to CMR materials in workplaces. To overcome this limitation, a reference concentration for workers($RfC_w$) from among the risk assessment tools proposed by the US EPA is widely used to set a provisional workplace exposure level(PWEL) for CMR materials for which there are no established Korea Occupational Exposure Limits(KOELs) or subjective chemicals for work environment measurements as regulated by Korea Ministry of Employment and Labor(KMOEL). A simple European calculator of derived no effect level(SECO-DNEL) as proposed by REACH can also be used in place of $RfC_w$ to set the PWEL for chemicals. This study was performed to test the acceptability of using SECO-DNEL as an alternative to $RfC_w$ when setting a PWEL for low-level exposures. Methods: The $RfC_w$ and DNEL for the five CMR materials of dinitrogen oxide, catechol, 2-phenoxy ethanol, carbitol, and carbon black were calculated using the dose-response assessments of the US EPA for $RfC_w$ and REACH guidance for SECO-DNEL, respectively. They were compared using paired t-tests to determine the statistical differences between them. Results: For the five chemicals, the $RfC_w$ were 2.53 ppm, 0.10 ppm, 1.73 ppm, 1.66 ppm, and $0.05mg/m^3$, respectively, while the SECO-DNEL were 2.01 ppm, 0.11 ppm, 1.83 ppm, 1.77 ppm, $0.14mg/m^3$, respectively. There was no statistically significant difference between $RfC_w$ and SECO-DNEL. Conclusions: This study suggests that the SECO-DNEL could be applied in place of $RfC_w$ to set a PWEL for low-level exposure to chemicals, especially CMR materials. To further ensure the reliability of SECO-DNEL as an alternative tool, more chemicals should be applied for calculation and comparison with $RfC_w$.
실시간 위치추적 (Real Time Location System ; RTLS) 시스템은 유비쿼터스 사회에서 인물, 자산, 물류제품을 실시간으로 추적하기 위해 매우 중요하다. 본 연구에서는 RTLS를 위해 능동형 RF 시스템을 개발하였고 개발된 시스템의 성능을 측정하였다. 본 시스템에서 개발한 RTLS 시스템은 3개의 능동형 리더(수신기)와 1개의 태그로 구성되었다. 개발된 능동형 소형 태그에는 동전형 배터리를 내장하였다. 태그의 소형화를 위해 내장형 PCB 안테나와 칩 안테나를 장착하여 태그의 성능을 측정하였다. 또한, RF 시스템의 제조 원가를 줄이기 위해 저가의 RF 트랜시버 CC2510 칩셋을 사용하였다. CC2510 칩셋은 능동형 태그와 능동형 리더 (수신기)사이의 거리를 측정하기 위한 수신신호 강도지시기가 (Received Signal Strength Indicator ; RSSI) 내장되어있다.
RF HPCVD(Helicon Plasma Chemical Vapor Deposition) has been successfully constructed for diamond thin films. The system consists of plasma generation tube, deposition chamber, pumping lines for gas system. A mixture of $CH_4 and H_2$is used for reaction. Two thermocouples, a quartz tube surrounded by a RF antenna and a magnet, and a high temperature heater were set up in the deposition chamber. The process for the thin film diamond deposition has been carried put in a high vacuum system at a substrate temperature of $800^{\circ}C$, and pressure of 5 mtorr. It is also demonstrated. that the RF HPCVD system has advantages for controlling deposition parameters easily.
In this paper, the target simulator for RF signals was developed by using VST(Vector Signal Transceiver) and set by real-time signal processing SW programs. A function to process RF signals using FPGA(Field Programmable Gate Array) board was designed. The system functions capable of data processing, raw signals monitoring, target signals(simulated range, velocity) generating and RF environments data analyzing were implemented. And the characteristics of modulated signal were analyzed in RF environment. All function of programs for processing RF signal have options to store signal data and to manage the data. The validity of the signal simulation was confirmed through verification of simulated signal results.
Objective: Machine learning is not yet widely used in the medical field. Therefore, this study was conducted to compare the performance of preexisting severity prediction models and machine learning based models (random forest [RF], gradient boosting [GB]) for mortality prediction in pneumonia patients. Methods: We retrospectively collected data from patients who visited the emergency department of a tertiary training hospital in Seoul, Korea from January to March of 2015. The Pneumonia Severity Index (PSI) and Sequential Organ Failure Assessment (SOFA) scores were calculated for both groups and the area under the curve (AUC) for mortality prediction was computed. For the RF and GB models, data were divided into a test set and a validation set by the random split method. The training set was learned in RF and GB models and the AUC was obtained from the validation set. The mean AUC was compared with the other two AUCs. Results: Of the 536 investigated patients, 395 were enrolled and 41 of them died. The AUC values of PSI and SOFA scores were 0.799 (0.737-0.862) and 0.865 (0.811-0.918), respectively. The mean AUC values obtained by the RF and GB models were 0.928 (0.899-0.957) and 0.919 (0.886-0.952), respectively. There were significant differences between preexisting severity prediction models and machine learning based models (P<0.001). Conclusion: Classification through machine learning may help predict the mortality of pneumonia patients visiting the emergency department.
Increased exposure of human to RF fields has raised concerns for its potential adverse effects on our health. To address the biological effects of RF radiation, we used genome wide gene expression as the indicator. We exposed normal WI-38 human fibroblast cells to 1763 MHz mobile phone RF radiation at a specific absorption rate (SAR) of 60 W/kg with an operating cooling system for 24 h. There were no alterations in cell numbers or morphology after RF exposure. Through microarray analysis, we identified no differentially expressed genes (DEGs) at the 0.05 significance level after controlling for multiple testing errors with the Benjaminiochberg false discovery rate (BH FDR) method. Meanwhile, 82 genes were differentially expressed between RF-exposed cells and controls when the significance level was set at 0.01 without correction for multiple comparisons. We found that 24 genes (0.08% of the total genes examined) were changed by more than 1.5-fold on RF exposure. However, significant enrichment of any gene set or pathway was not observed from the functional annotation analysis. From these results, we did not find any evidence that non-thermal RF radiation at a 60-W/kg SAR significantly affects cell proliferation or gene expression in WI-38 cells.
대표적인 앙상블 기법으로서 랜덤포레스트(RF)를 문헌정보학 분야의 학술지 논문에 대한 자동분류에 적용하였다. 특히, 국내 학술지 논문에 주제 범주를 자동 할당하는 분류 성능 측면에서 트리 수, 자질선정, 학습집합 크기 등 주요 요소들에 대한 다각적인 실험을 수행하였다. 이를 통해, 실제 환경의 불균형 데이터세트(imbalanced dataset)에 대하여 랜덤포레스트(RF)의 성능을 최적화할 수 있는 방안을 모색하였다. 결과적으로 국내 학술지 논문의 자동분류에서 랜덤포레스트(RF)는 트리 수 구간 100~1000(C)과 카이제곱통계량(CHI)으로 선정한 소규모의 자질집합(10%), 대부분의 학습집합(9~10년)을 사용하는 경우에 가장 좋은 분류 성능을 기대할 수 있는 것으로 나타났다.
Radiofrequency (RF) radiation might induce the transcription of a certain set of genes as other physical stresses like ionizing radiation and UV. To observe transcriptional changes upon RF radiation, we exposed WI-38, human lung fibroblast cell to 1763 MHz of mobile phone RF radiation at 60 W/kg of specific absorption rate (SAR) for 24h with or without heat control. There were no significant changes in cell numbers and morphology after exposure to RF radiation. Using quantitative RT-PCR, we checked the expression of three heat shock protein (HSP) (HSPA1A, HSPA6 and HSP105) and seven stress-related genes (TNFRSF11B, FGF2, TGFB2, ITGA2, BRIP1, EXO1, and MCM10) in RF only and RF/HS groups of RF-exposed cells. The expressions of three heat shock proteins and seven stress-related genes were selectively changed only in RF/HS groups. Based on the expression of ten genes, we could classify thermal and non-thermal effect of RF-exposure, which genes can be used as biomarkers for RF radiation exposure.
본 논문은 확약이 장착된 EED의 RF 민감도 특성분석을 위해 저주파수대역(1~250MHz)과 고주파수 대역(8~10GHz)에서 운용할 수 있는 측정시스템을 구성하고 각 시스템에 대한 시험절차를 제시하였다. 저주파수대역에서 여러 단계의 기폭신호를 인가하면서 EED의 기폭 특성을 측정하였고, Bruceton분석기법을 도입하여 EED의 평균 기폭레벨, 표준편차 및 신뢰도 레밸을 계산하였다.
목적: 피부표면에 가까운 고분해능 MR 영상을 얻기 위하여는 Surface RF Coil과 강력한 경사자계를 갖는 Gradient Coil이 필수적으로 요구된다. 본 연구에서는 High-Resolution MR Imaging을 위해 surface RF Coil과 Surface Gradient Coil을 제안하였다. Target Field Method를 사용하여 Gradient Coil의 전력 소모를 최소화하였으며 MR Microscopy가 가능한 50 mm∼100 mm의 해상도가 가능하도록 Coil을 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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