This study aims to design a monolayer cell adsorption apparatus that would help to produce high-quality slides for Liquid-Based Cytology (LBC) of an early cancer diagnosis for human bodies. The LBC collects exfoliated cells of human bodies and spreads the cells on the slides. Through processes of dyeing and cytological examination, the LBC screens for cancers in early stage. In this study, both of a cell suction module and a cell adsorption module, which are the key elements of the monolayer cell adsorption apparatus, were developed, and using those modules, the study set, first, conditions to help both GYN and NON-GYN apply principal cells without de-endothelialization before conducting its own analysis on the utility. As a results, for GYN, apparatus was determined to be able to produce high-quality slides under the condition of 4 and for NON-GYN, the apparatus would come up with other slides of high-quality under the condition of 2. The study carried out a repetitive test on selected conditions and proved 96% of the repetitive success rate. By the results of what has been learned so far, the study presents that the apparatus has a possibility to replace device from South Korea as one of those other currently-applied systems to run the LBC and that the system will also present a new paradigm for cancer diagnosis as it makes a contribution to the improvement in the LBC.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.823-830
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2022
The risk of project execution increases due to the enlargement and complexity of Engineering, Procurement, and Construction (EPC) plant projects. In the fourth industrial revolution era, there is an increasing need to utilize a large amount of data generated during project execution. The design is a key element for the success of the EPC plant project. Although the design cost is about 5% of the total EPC project cost, it is a critical process that affects the entire subsequent process, such as construction, installation, and operation & maintenance (O&M). This study aims to develop a system using machine-learning (ML) techniques to predict risks and support decision-making based on big data generated in an EPC project's design and construction stages. As a result, three main modules were developed: (M1) the design cost estimation module, (M2) the design error check module, and (M3) the change order forecasting module. M1 estimated design cost based on project data such as contract amount, construction period, total design cost, and man-hour (M/H). M2 and M3 are applications for predicting the severity of schedule delay and cost over-run due to design errors and change orders through unstructured text data extracted from engineering documents. A validation test was performed through a case study to verify the model applied to each module. It is expected to improve the risk response capability of EPC contractors in the design and construction stage through this study.
본 연구에서는 1인 창조기업의 성공요인을 주관적 요인과 객관적 요인으로 분류하여, 대표적인 재무적 성과인 매출액과 당기 순이익에 유의한 영향을 미치는 변수들을 분석하고자 한다. 특히 정부지원을 받은 1인 창조기업들이 좋은 경영 성과를 내기 위해서는 어떠한 요인들이 필요한 것인지, 혹은 집중해야 하는지에 관하여 연구하였다. 연구 분석 결과, 매출액에는 주관적 요인 2개(판단력, 기획력)변수와 객관적 요인 4개(특허출원건수, 특허등록건수, 사업 지속 기간, 초기 자본금) 등 총 6개 변수가 유의한 영향을 미치고, 당기순이익에는 창업자의 주관적 요인 중 도전 의식의 변수와 객관적 요인 중 사업 준비 기간, 사업 지속 기간, 초기 자본금 등의 요인이 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결국 이러한 요인들이 정(+)과 부(-)의 관계로써 매출액과 당기순이익에 대한 중요한 요인으로 나타났다. 향후, 본 연구 결과를 바탕으로 보다 세밀한 연구 모형을 도출하여 엄격한 가설 검정의 후속 연구의 필요성이 요구된다.
본 연구의 목적은 체육영재를 판별하는 종목으로써 인지능력과 함께 체력요인을 통합하여 평가하기 위한 측정방법을 개발함에 있다. 개발된 종목에 대한 타당도 검증을 위하여 2~6학년 초등학생 369명(체육영재와 비영재 포함)을 대상으로 체격 및 체력, 인지민첩성 측정을 실시하였으며 결과는 다음과 같다. 남녀 저학년과 고학년 체육영재의 인지민첩성 성공빈도는 비영재보다 높았다(p<.05). 인지민첩성 소요시간은 남녀 체육영재 집단이 비영재보다 유의하게 높았다(p<.05). 인지민첩성은 모든 체격요인간 유의한 상관성이 없었다(p<.05). 남녀 체육영재의 50m달리기와 사이드스텝은 인지민첩성 시간과 상관성이 있었다(p<.05). 공간지각력은 고학년 체육영재 집단이 비영재 집단보다 높은 경향을 보였다. 인지민첩성은 남녀 고학년 체육영재 집단에서 공간지각력과 유의한 정적 상관성을 보였다(p<.05). 이상의 결과들은 본 연구에서 개발된 인지민첩성 평가종목이 초등학교 남녀 학생들의 인지력과 민첩성을 반영하는 통합적 평가방법임을 나타낸다.
Nawaz, Javeria;Arshad, Muhammad Zeeshan;Park, Jin-Su;Shin, Sung-Won;Hong, Sang-Jeen
한국진공학회:학술대회논문집
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한국진공학회 2012년도 제42회 동계 정기 학술대회 초록집
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pp.239-240
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2012
With advancements in semiconductor device technologies, manufacturing processes are getting more complex and it became more difficult to maintain tighter process control. As the number of processing step increased for fabricating complex chip structure, potential fault inducing factors are prevail and their allowable margins are continuously reduced. Therefore, one of the key to success in semiconductor manufacturing is highly accurate and fast fault detection and classification at each stage to reduce any undesired variation and identify the cause of the fault. Sensors in the equipment are used to monitor the state of the process. The idea is that whenever there is a fault in the process, it appears as some variation in the output from any of the sensors monitoring the process. These sensors may refer to information about pressure, RF power or gas flow and etc. in the equipment. By relating the data from these sensors to the process condition, any abnormality in the process can be identified, but it still holds some degree of certainty. Our hypothesis in this research is to capture the features of equipment condition data from healthy process library. We can use the health data as a reference for upcoming processes and this is made possible by mathematically modeling of the acquired data. In this work we demonstrate the use of recurrent neural network (RNN) has been used. RNN is a dynamic neural network that makes the output as a function of previous inputs. In our case we have etch equipment tool set data, consisting of 22 parameters and 9 runs. This data was first synchronized using the Dynamic Time Warping (DTW) algorithm. The synchronized data from the sensors in the form of time series is then provided to RNN which trains and restructures itself according to the input and then predicts a value, one step ahead in time, which depends on the past values of data. Eight runs of process data were used to train the network, while in order to check the performance of the network, one run was used as a test input. Next, a mean squared error based probability generating function was used to assign probability of fault in each parameter by comparing the predicted and actual values of the data. In the future we will make use of the Bayesian Networks to classify the detected faults. Bayesian Networks use directed acyclic graphs that relate different parameters through their conditional dependencies in order to find inference among them. The relationships between parameters from the data will be used to generate the structure of Bayesian Network and then posterior probability of different faults will be calculated using inference algorithms.
여학생 친화적 과학 활동 프로그램의 활용 현황을 조사하고 시범운영 결과를 분석하여 이를 토대로 프로그램의 확대 보급 방안을 마련하기 위하여 본 연구를 수행하였다. 1999년 여성부의 연구용역으로 개발된 여학생 친화적 과학활동 자료는 5개 주제의 특기적성 교육자료와 7학년부터 10학년 까지의 심화 보충 학습자료들인데, 이 자료는 서울 지역의 과학교사 모임인 '신나는 과학을 만드는 사람들'의 홈페이지에 체계적으로 정리되어 수록되었으며 한글 문서를 다운로드받아서 활용할 수도 있고 html 형식의 문서를 모니터 상에서 그대로 확인할 수도 있도록 하였다. 현재 여학생 친화적 과학활동 자료 홈페이지의 방문객이 꾸준히 이어지고 있다. 특기 적성 프로그램에 대한 시범 실시 결과, 개발된 자료는 개발 목적과의 일치도 및 내용 및 수준, 적용 효과에 대해서는 높은 점수를 얻었지만 교사 수행의 수월성, 조직과 운영 측면에서는 낮은 점수를 얻었다. 또한 학생들은 과학에 대한 인식이 변화되었고, 간학문적인 활동을 통해 다양한 과학 경험을 하였다는 점에 대해서 긍정적으로 생각하였다. 한편, 학생들의 활동 내용에 대한 평가는 성공의 경험에 크게 좌우되며, 주로 오리고 자르고 붙이는 일로 이루어진 활동에 대한 평가 점수는 낮게 나타났다. 학생들의 성취도 검사에 의하면, 정의적 영역은 향상되었지만(p<0.05), 탐구 능력의 향상은 통계적으로 의미가 없었다. 그러나 많은 시범 실시학교에서 협동 활동 및 토의 능력의 향상과 관찰, 추론 능력이 향상되었음을 관찰하였다고 보고하였다. 본 프로그램의 확대 보급을 위해서는 프로그램이 교사들의 지지를 얻고 이들의 교수 학습 전략을 변화될 수 있도록 유도하는 것이 가장 중요하며, 이에 따라 교사 커뮤니티를 형성하고 교사 연수를 실시하는 것이 필요하다는 결론을 얻었다. 또한 프로그램의 추가 개발 및 국내 여성 과학 기술인을 적극적으로 발굴하여 교육 자료화하는것 등이 추후 실천해야할 과제로 남아있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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