• Archives of Pharmacal Research
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• 제19권5호
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• pp.400-405
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• 1996

In vitro studies were conducted to dertermine the frequency rate of spontaneous resistance to LB20304 and to dertermine whether cross-resistance to other antimicrobial agents develops. In eight strains of bacteria, the frequency of mutation to LB20304 at the concentrations of four and eight times the minimal inhibitory concentration(MIC) ranaged from less than 4.0 ${\times}$ $10^{-10}$ to 2.2 $\{times}$ $10^{-10}$ . These results were similar to those founf for other new fluoroquinolones. THe development of stepwise resistance was determined by repeated subculture in broth in the presence of increasing concentration of the compounds. Exposure of bacteria to increasing concentrations of LB20304 resulted in the selection of organisms with higher MICs. There were 4- to 128-fold increases in the MIC of LB20304 for bacterial strains of Staphylococcus aureus, Streptococcus pneumoniae, Escherichia coli and Pseudomonas aeruginosa. However, those strains selected after repeated exposure were well within the susceptibility range for LB20304 except for Pseudomonas aeruginosa. The resistant isolates selected with LB20304 showed cross-resistance when tested against ciprofloxacin and vice versa.

• Journal of Power Electronics
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• 제10권6호
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• pp.579-586
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• 2010

This paper presents the organisation and the technical structure of a remote controlled laboratory in the field of high dynamic drives and motion control. It is part of the PEMCWebLab project with the goal of providing students with practical experience on real systems in the field of power electronics and drives. The whole project is based on clear targets and leading ideas. A set of experiments can be remotely performed on a real system to stepwise identify a two axes positioning system and to design different cascaded control loops. Each single experiment is defined by its goals, the content of how to achieve them, and a verification of the results as well as the achieved learning outcomes. After a short description of the PEMCWebLab project, the structure of the remote control is presented together with the hardware applied. One important point is error handling as real machines and power electronics are applied. Finally, a selection of experiments is presented to show the graphical user interface and the sequence of the laboratory.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.1635-1648
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• 2008

The extraction of important features in cancer cell image analysis is a key process in grading renal cell carcinoma. In this study, we applied three-dimensional (3D) texture feature extraction methods to cell nuclei images and evaluated the validity of them for computerized cell nuclei grading. Individual images of 2,423 cell nuclei were extracted from 80 renal cell carcinomas (RCCs) using confocal laser scanning microscopy (CLSM). First, we applied the 3D texture mapping method to render the volume of entire tissue sections. Then, we determined the chromatin texture quantitatively by calculating 3D gray-level co-occurrence matrices (3D GLCM) and 3D run length matrices (3D GLRLM). Finally, to demonstrate the suitability of 3D texture features for grading, we performed a discriminant analysis. In addition, we conducted a principal component analysis to obtain optimized texture features. Automatic grading of cell nuclei using 3D texture features had an accuracy of 78.30%. Combining 3D textural and 3D morphological features improved the accuracy to 82.19%. As a comparative study, we also performed a stepwise feature selection. Using the 4 optimized features, we could obtain more improved accuracy of 84.32%. Three dimensional texture features have potential for use as fundamental elements in developing a new nuclear grading system with accurate diagnosis and predicting prognosis.

• The Journal of Advanced Prosthodontics
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• 제11권2호
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• pp.81-87
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• 2019

PURPOSE. The purpose of this study was to evaluate the effects of various protocols and systems for finishing and polishing monolithic zirconia on surface topography, phase transformation, and bacterial adhesion. MATERIALS AND METHODS. Three hundred monolithic zirconia specimens were fabricated and then treated with three finishing and polishing systems (Jota [JO], Meisinger [ME], and Edenta [ED]) using four surface treatment protocols: coarse finishing alone (C); coarse finishing and medium polishing (CM); coarse finishing and fine polishing (CF); and coarse finishing, medium polishing, and fine polishing (CMF). Surface roughness, crystal phase transformation, and bacterial adhesion were evaluated using atomic force microscopy, X-ray diffraction, and streptococcal biofilm formation assay, respectively. One-way and two-way analysis of variance with Tukey post hoc tests were used to analyze the results (${\alpha}=.05$). RESULTS. In this study, the surface treatment protocols and systems had significant effects on the resulting roughness. The CMF protocol produced the lowest roughness values, followed by CM and CF. Use of the JO system produced the lowest roughness values and the smallest biofilm mass, while the ME system produced the smallest partial transformation ratio. The ED group exhibited the highest roughness values, biofilm mass, and partial transformation ratio. CONCLUSION. Stepwise surface treatment of monolithic zirconia, combined with careful polishing system selection, is essential to obtaining optimal microstructural and biological surface results.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제28권2호
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• pp.189-204
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• 2021

In a regression analysis, a single best model is usually selected among several candidate models. However, it is often useful to combine several candidate models to achieve better performance, especially, in the prediction viewpoint. Model combining methods such as stacking and Bayesian model averaging (BMA) have been suggested from the perspective of averaging candidate models. When the candidate models include a true model, it is expected that BMA generally gives better performance than stacking. On the other hand, when candidate models do not include the true model, it is known that stacking outperforms BMA. Since stacking and BMA approaches have different properties, it is difficult to determine which method is more appropriate under other situations. In particular, it is not easy to find research papers that compare stacking and BMA when regression model assumptions are violated. Therefore, in the paper, we compare the performance among model averaging methods as well as a single best model in the linear regression analysis when standard linear regression assumptions are violated. Simulations were conducted to compare model averaging methods with the linear regression when data include outliers and data do not include them. We also compared them when data include errors from a non-normal distribution. The model averaging methods were applied to the water pollution data, which have a strong multicollinearity among variables. Simulation studies showed that the stacking method tends to give better performance than BMA or standard linear regression analysis (including the stepwise selection method) in the sense of risks (see (3.1)) or prediction error (see (3.2)) when typical linear regression assumptions are violated.

• 지능정보연구
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• 제9권1호
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• pp.227-249
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• 2003

부도예측모형의 구축은 은행 등 금융기관이 신용평가시스템 혹은 심사역 의사결정지원시스템을 구축하는데 중요한 기반이 된다. 많은 선행연구들에서는 기업의 부도예측을 위하여 전통적으로 다변량 판별분석이나 로짓분석과 같은 통계기법이 많이 사용되었으나, 최근에는 많은 연구들에 의해 그 우수성이 보고되고 있는 인공신경망, 귀납적 학습방법 등 인공지능 기법이 부도예측분야에 많이 응용되고 있다. 일반적으로 인공신경망 기법을 응용한 부도예측모형에서는 기업의 재무정보 및 비재무 정보를 입력변수로 주고 기업의 부도여부를 출력변수로 설정하여 학습을 통해 이들의 관계를 추출하고 있다. 그러므로 입력변수의 선정은 모형의 정확도에 커다란 영향을 미치며, 입력변수가 잘못 선정된 경우 예측 정확도는 현저히 낮아진다. 그러나 최적의 입력변수군을 선정하는 문제는 매우 어려운 과제 중 하나로, 선행 연구들에서는 주로 전문가의 의견을 반영하거나, 문헌을 통해 도출, 혹은 통계적 기법을 활용하여 입력변수를 선정하는 것이 일반적이었다. 본 연구에서는 많은 선행 연구에서 모형구축에의 한계점으로 명시하고 있는 입력변수 선정의 문제에 대해 유전자 알고리즘을 이용한 최적화를 통하여 입력 변수군을 도출하는 방법론을 제시하였고, 이 방법론이 다른 통계기법이나 전문가에 의한 변수 선택 방법론에 비해 우수함을 인공신경망 모형에 적용한 결과를 비교함으로 보여 주었으며, 이들간의 예측력의 차이가 유의함을 통계적 검증하였다. 모형의 실험을 위하여 총 528개사의 재무정보를 활용하였는데, 이는 1995년부터 1997년까지 3년간 부도가 발생한 일반법인 제조업체 중 외감법인 이상 264개사와 동수의 건전기업의 재무 데이터로 구성하였다. 기업이 도산에 이르기까지 많은 변인들이 다양하게 작용하게 된다. 그러나 이러한 변인들을 모두 모형에 적용하는 것은 비효율적이며, 인공신경망 모형에서 과다 입력변수를 사용하는 경우 수렴과 일반화 모두에 바람직하지 않은 결과가 나타난다. 따라서 적절한 입력변수군의 선택은 인공신경망 모형의 효율성과 성능을 향상시키게 되고, 이는 부도 예측율의 향상으로 이어질 수 있다. 이에 인공신경망 모형을 위한 최적의 입력변수군을 선정하고자 한 본 연구는 결국 기업의 부도 예측율을 높이기 위한 방법론을 제시했다는 점에 그 의의가 있다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제23권4호
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• pp.436-450
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• 1990

This study was designed to investigate the mar factors affecting selection of delivery facilities by pregnant women. Five hundred women hospitalized at 23 Seoul-area delivery facilities, such as university hospitals, general hospitals, hospitals, and clinics were selected and given questionnaires from April 24 to May 7, 1990. A total of 350 questionnaires were collected and analysed for the study. The results are as follows ; 1. In general, variables which significantly affected the choice of delivery facilities included the age of women, their educational level, the educational level of their husbands, monthly average incomes and residential areas. 2. In analyzing the obstetrical characteristics of the women, those variables significantly affecting the choice of delivery facilities were the gestational period, the facilities for prenatal care, the frequency of prenatal care, the type of delivery, the frequency of miscarriage, previous delivery experiences and the awareness on prenatal care. 3. In comparing the motivation factors for selecting the delivery facilities, all the factors except convenience and need for hospitalization differed significantly among delivery facilities. 4. The factor analysis was assessed for twenty possible factors motivating the choice of delivery facilities. Six factors including personal service, scale of the facility, reputation, urgency, convenience, and experience were noted explaining by 57.7%. 5. In the discriminant analysis used to clarify the major factors affecting the selection of delivery facilities, the 16 significant variables were regarded as independent variables, and the type of delivery facilities was considered a dependent variable. The stepwise method was applied to the analysis. Detected discriminant variables were the facilities for prenatal care, scale factor, personal service factor, urgency factor, convenience factor, reputation factor, experience factor, gestational period, types of delivery, frequency of miscarriage, age and income. These 12 discriminant variables were tested, with reference to discriminant prediction, on their importance in the choice of the delivery facility, by the discriminant functional formula. The test showed a hit-rate of 67.7%. The results suggest that general characteristics, obstetrical characteristics, and motivations for selecting the delivery facilities differ significantly according to the types of the delivery facilities. This study implies that all types of delivery facilities should attempt to acommodate characteristics and motivations of pregnant women. The facilities should be prepared to increase their patients satisfaction with required medical conditions by improving service and responding to the pregnant women's preferences.

• 식물조직배양학회지
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• 제21권3호
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• pp.151-156
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• 1994

야생약초이며 미국에 자생하는 까마중의 일종인 Solanum ptycanthum을 현탁배양에 의하여 제초제 acifluorfen 저항성인 세포주를 선발하였으며 감수성인 세포주는 $0.5\;\mu\textrm{M}$ 제초제에서 callus 생장이 멈추었으나 저항성 세포주는 $10\;\mu\textrm{M}$이 첨가된 배지에서도 calllus 생장을 계속하였다. 저항성 세포주를 제초제가 첨가 안된 배지에서 4개월 이상 계대배양 후 저항성 정도를 조사하였으며, 저항성 정도는 세포주에 따라 상이하였다. 저항성 세포주로부터 식물체 분화 능력도 세포주에 따라 상이하였으며 저항성인 세포주는 제초제가 첨가된 배지에서도 식물체가 분화되었다. 선발된 세포주로부터 분화된 식물체를 온실에서 5-5주 키운 후 16 mg/L acifluorfen 을 살포한 후 식물체와 자식후대에서의 제초제 저항성을 조사하였다. 내성인 세포주로부터 분화된 식물체가 감수성인 선발이 안된 종자로부터 얻은 식물체보다 저항성을 나타내었다. 저항성 정도는 cell line과 somaclone에 따라 차이를 보였다. 자식후 자식후대에서 저항성분리비를 조사하였는데 EBN-l2E 세포주는 저항성, 중간 저항성, 감수성이 1:2:1로 분리가 일어나서 저항성이 불완전우성을 보였다. EBN-l3B는 감수성과 저항성이 3:1로 분리가 일어나 저항성이 열성이고 감수성이 우성인 것으로 나타났다.

• 분석과학
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• 제34권6호
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• pp.241-250
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• 2021

검량선 작성은 기기분석을 통해 생체시료에서 분석물질의 농도를 측정하는 정량분석법 개발과 측정값의 정확도 향상에 있어서 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 R 기반 통계분석기법을 이용하여 개별 분석물질 정량에 적합한 가중계수와 회귀모델 선정하기 위한 단계별 선택 기준을 적용하여 분석 프로그램을 설정하였다. 국내에서 남용빈도가 가장 높은 필로폰과 대마 복용여부 확인을 위해 액체크로마토그래피-질량분석법(LC-MS/MS)이 적용되었으며, 분석물질로 마약의 복용 여부를 확인에 일반적으로 사용되는 대상 마약의 모체와 대사체를 소변 시료에서 분석하였다. 검량선 작성에 있어서 가중계수 적용여부는 원본데이터의 이분산성 검정을 통해 확인하였고, 가중계수가 필요하다고 판단된 경우 분산분석을 통해 적정 가중계수를 선정하였다. 다음으로 편분산분석을 이용하여 회귀모델에 적합한 차수를 결정하였다. 분석물질인 메트암페타민, 암페타민, 대마 대사체에 대해 R 기반 프로그램에 적용한 결과, 단계별 결과 및 최종 모델식을 직관적으로 이해하기 쉽고 신속하게 얻을 수 있었다. 이러한 결과는 문서 파일로 저장이 가능하여 보관의 편의성을 제고하였으며, 본 연구를 통해 제작된 R 기반 프로그램을 활용하여 검량선 작성을 필요로 하는 다양한 약물분석 분야에 확대 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권8호
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• pp.587-595
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• 2022

본 연구는 미용전공 남학생들의 사회심리적 특성을 파악하기 위해 경기도 및 충남북지역에 위치한 대학의 남학생 163명을 대상으로 PAI검사를 실시하였으며 결과는 다음과 같다. 첫째, 미용전공 남학생들과 일반전공 남학생들의 평균척도를 비교하였을 때 미용전공 남학생들은 일반전공 남학생에 비해 전체적으로 높은 프로파일 유형을 보였으며 타당도척도는 부정적인상(NIM)이, 임상척도에서는 신체적 호소(SOM), 우울(DEP)과 음주문제(ALC)에서 치료고려척도에서는 자살관념(SUI)의 척도에서 유의미한 차이가 나타났다. 둘째, PAI검사에서 미용전공 남학생들을 유의미하게 예측해 줄 수 있는 척도를 탐색하기 위해 미용전공 남학생들과 일반전공 남학생들의 비교에서 유의미했던 15개 척도를 탐색요인으로 단계적 회귀분석을 실시한 결과, 미용전공 남학생들을 예측해 줄 수 있는 변인으로서 신체적 호소(SOM)와 우울(DEP) 척도가 추출되었다. 따라서 미용전공 남학생들이 일반전공 남학생들보다 신체적 문제에 더 집착하는 감정 양식을 갖고 있는 것으로 이해할 수 있다. 본 연구의 결과는 미용전공 남학생들을 선발하거나, 교육 및 상담에서 기초자료로서의 활용이 가능할 것이다.