DNA barcoding without assessing reliability and validity causes taxonomic errors of species identification, which is responsible for disruptions of their conservation and aquaculture industry. Although DNA barcoding facilitates molecular identification and phylogenetic analysis of species, its availability in clariid catfish lineage remains uncertain. In this study, DNA barcoding was developed and validated for clariid catfish. 2,970 barcode sequences from mitochondrial cytochrome c oxidase I (COI) and cytochrome b (Cytb) genes and D-loop sequences were analyzed for 37 clariid catfish species. The highest intraspecific nearest neighbor distances were 85.47%, 98.03%, and 89.10% for COI, Cytb, and D-loop sequences, respectively. This suggests that the Cytb gene is the most appropriate for identifying clariid catfish and can serve as a standard region for DNA barcoding. A positive barcoding gap between interspecific and intraspecific sequence divergence was observed in the Cytb dataset but not in the COI and D-loop datasets. Intraspecific variation was typically less than 4.4%, whereas interspecific variation was generally more than 66.9%. However, a species complex was detected in walking catfish and significant intraspecific sequence divergence was observed in North African catfish. These findings suggest the need to focus on developing a DNA barcoding system for classifying clariid catfish properly and to validate its efficacy for a wider range of clariid catfish. With an enriched database of multiple sequences from a target species and its genus, species identification can be more accurate and biodiversity assessment of the species can be facilitated.
최근 대기오염으로 인한 환경오염을 줄이고자 국제 산업계의 노력의 일환으로 국제해사기구(IMO)의 규제 발효등으로 이어지고 있다. IMO는 EEXI,EEDI,CII 등 선박에서 나오는 대기오염을 줄이기 위해 각종 규제를 발효시키고 선박에서 소모되는 전력을 줄여 에너지를 절약하는 방안을 추진하고 있다. 선박에서 사용되는 전력의 대부분은 전동기가 차지한다. 선박에 설치된 전동기 중 큰 부하를 차지하는 기관실 송풍기는 수요와 관계없이 정속운전으로 운전하기 때문에 주파수제어를 통한 에너지절감을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 발전기의 과급기에 연소공기를 공급하는 발전기 송풍기의 전동기 주파수를 제어하여 에너지 절감에 대한 실효성을 입증하였다. 송풍기 주파수 입력에 따른 과급기출구 온도의 출력 데이터를 기반으로 시스템을 모델링하고, 과급기 출구온도를 목표값으로 하여 주파수를 제어하는 PI 제어계를 형성하여 과급기 설계기준 출구온도를 유지하면서 송풍기의 주파수 제어를 통해 연간 15,552kW 전력소모량을 절감하였다. 송풍기 팬 주파수 제어를 통한 에너지절감액의 유효성은 하계(4월~9월) 및 동계(3월~10월) 기간동안 검증하였으며 이를 토대로 실습선의 연간 6,091천원의 유류비 절약과 이산화탄소 8.5Ton, SOx 2.4kg, NOx 7.8kg의 대기오염물질 저감을 달성하였다.
최근 전세계적인 기후변화의 영향으로 강우가 집중되고 강우강도가 강해짐에 따라 홍수피해의 규모를 증가시키고 있다. 과거에 관측되지 않았던 규모의 비가 내리기도 하고, 기록되지 않았던 장기간의 장마가 발생하기도 한다. 이러한 피해들은 아세안 국가에도 집중되고 있으며, 태풍 및 집중호우로 인해 침수의 빈번한 발생과 함께 많은 사람들이 영향을 받고 있다. 특히, 인도네시아 찌따룸강 상류 유역에 위치한 반둥 지역은 분지 형태의 지형학적 특성을 가지고 있어서 홍수에 매우 취약한 실정이다. 이에 공적개발원조(ODA)를 통해 2017년에 찌따룸강 상류(Upper Citarum River) 유역에 대하여 홍수예경보시스템을 구축되었고, 현재 운영중에 있다. 그럼에도 불구하고, 찌따룸강 상류 (Upper Citarum River) 지역은 홍수발생시 인명 및 재산피해의 위험에 여전히 노출되어 있어 신속하고 정확한 홍수예경보의 실시를 통해 피해를 경감시키는 노력이 지속적으로 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 찌따룸강 상류의 Dayeuh Kolot 지점을 목표관측소로 하고, 강우관측소 4개소와 수위관측소 1개소의 10분 단위 수문자료를 수집하여 인공지능 기반의 하천홍수위예측모형을 개발하였다. 6개 관측소의 2017년 1월부터 2021년 1월까지의 10분 단위 수문관측자료를 활용하여 선행예보시간 0.5, 1, 2, 3, 4, 5, 6시간에 대해서 학습, 검증, 시험을 수행하였으며 인공지능알고리즘으로는 LSTM을 적용하였다. 연구결과 모든 선행예보시간에 대해 모형적합도 및 오차에서 좋은 결과를 나타냈으며, 학습자료 구축조건에 따른 예측정확도를 검토한 결과 참조관측소가 적은 경우에도 모든 관측소를 활용하는 경우와 유사하게 예측정확도를 확보하는 것으로 나타나 효율적인 인공지능 기반 모형 구축에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
린 스타트업은 효율적인 기업 운영 방식을 의미하는 '린(lean)'과 창업 초기기업을 의미하는 '스타트업(startup)'을 결합해 만들어진 개념으로 창업 초기기업, 특히 소프트웨어 기반 스타트업의 실패 최소화 전략으로 자주 인용되고 있다. 본 연구는 초기스타트업 L사의 사례를 통하여 하드웨어·제조업 기업도 린 스타트업 방법론(LSM)을 유용하게 활용할 수 있음을 제시하고, 초기 스타트업이 LSM을 성공적으로 실천하기 위한 방안을 도출하였다. 이를 위해 LSM의 핵심 개념인 가설중심의 접근법, BML 피드백 순환, 최소요건제품(MVP) 및 피봇을 설명하고, 이를 바탕으로 LSM의 성공적인 실천 여부를 평가할 수 있는 기준을 도출한 후 동 기준을 중심으로 L사의 사례를 분석하였다. L사는 거동불편환자용 배변알리미 제품에서 출발하여, 영유아용 배변알리미를 거쳐, 최종적으로는 영유아용 스마트바틀을 주력 제품으로 사업을 확장하고 있는 스타트업이다. LSM의 관점에서 분석한 결과, L사는 창업 초기에는 창업 아이디어를 구체적인 고객 가치가설로 수립하지 못했고, 신속한 MVP실험을 통해 검증하는 데에도 실패하였으므로 만들기-측정-학습의 순환을 만들어내는데 실패하였다. 그러나 두 차례에 걸친 피봇을 통해 새로운 타겟 고객군과 고객 니즈를 개발하였고, 이를 최소의 노력과 시간을 들인 MVP로 반복적으로 실험함으로써 성공적인 비즈니스모델을 도출할 수 있었다. L사의 사례를 통해 사업초기에 반드시 고객-시장 검증 단계를 거쳐야 하며, 이는 스타트업의 시간과 자원이 낭비되지 않는 MVP 방식으로 진행되어야 함을 확인할 수 있었다. 또한 고객이 원하지 않는 제품이나 서비스는 기술적으로 우수하고 기능적으로 완성도가 높다 하더라도 과감히 포기하고 피봇할 필요성이 있음도 확인하였다. 마지막으로 린 스타트업 방법론이 소프트웨어 산업에 국한되지 않고, 기술기반 제조업에도 적용 가능함을 증명하였다. 본 연구의 결과는 향후 창업 초기기업이 실패를 최소화하고, 비즈니스모델 확립과 스케일업, 글로벌 진출에 이르는 과정을 가속화하기 위한 지침과 방법론으로 활용될 수 있을 것이다.
스타트업의 불확실성과 위험한 특성에도 불구하고 이들에게 전문적인 보육과 투자를 실행하는 액셀러레이터의 독특하고 중요한 역할은 창업생태계에서 날로 중요해지고 있다. 그러나 액셀러레이터의 생존에 지대한 영향을 미치는 투자결정요인에 대한 학계의 연구는 초기 단계로 소수의 실증연구가 진행되었으나 아직 이론적인 토대를 갖추지 못한 상황이다. 이에 본 연구는 액셀러레이터의 투자 대상이 되는 스타트업의 본질과 속성을 반영하고 있는 비즈니스 모델 혁신 이론을 기반으로 비즈니스 모델 혁신 프레임워크를 제시하고 12개의 투자결정요인을 도출한다. 프레임워크는 스타트업의 혁신의 대상과 방향 그리고 동력을 비즈니스 모델과 전략, 동적역량으로 각각 정의하였고, 비즈니스 모델 혁신 프레임워크를 기준으로 기존의 액셀러레이터의 투자결정요인에 대해 논의하였다. 연구결과는 첫째, 비즈니스 모델 혁신의 정적관점에서 대부분 항목이 충실히 구성되었으나 활동성을 평가하는 핵심활동과 고객관계와 관련된 요인이 부족한 것으로 나타났다. 둘째, 전략관점에서는 내부전략 요인인 핵심자원의 정의와 내용을 포괄할 수 있는 요인개발의 필요성이 제기되었다. 셋째, 동적관점에서 액셀러레이터의 투자결정요인의 상당수가 기본 수준의 동적역량에 집중 된 것을 발견하였다. 이는 적은 자원과 소수의 인원으로 솔루션을 개발해야 하는 스타트업의 특성을 반영한 결과로 판단할 수 있다. 본 연구는 비즈니스 모델 혁신 프레임워크를 제시하고, 프레임워크를 기반으로 액셀러레이터의 투자결정요인을 도출함으로써 투자결정요인에 대한 이론적 기반을 마련하고 후속 연구의 기초를 놓았다는 점에 학문적 의의가 있다. 또한 본 연구를 통해 제시된 비즈니스 모델 혁신 프레임워크는 스타트업, 액셀러레이터, 창업지원기관의 성과 제고에 기여할 수 있다는 점에서 실무적 의의를 가진다.
본 연구는 한국의 콘텐츠산업 및 관광산업에 있어 매우 의미있는 시장이지만 최근 한국 방문이 주춤했던 중국인들을 대상으로 K-콘텐츠의 가능성에 대하여 실증적으로 검증하고자 하였다. 중국 거주 중국인들을 대상으로 최근 한국을 직접 방문하지는 못하였지만 K-콘텐츠 경험이 한국에 대한 국가이미지 형성과 관광태도 및 방문의도에 유의한 영향을 미치는지를 실증적으로 검증하는데 본 연구의 목적이 있다. 연구결과, K-콘텐츠 경험, 국가이미지, 관광태도, 방문의도 각 항목들은 각각 1개의 요인으로 도출되었으며, 국가이미지 요인만 기능적 이미지, 문화적 이미지 2개의 요인으로 도출되었다. 도출된 요인들을 중심으로 기존 선행연구를 바탕으로 설정된 이들간의 영향관계를 살펴본 결과 연구가설 5개 모두 채택되었다. K-콘텐츠 경험은 국가이미지 2개 요인 모두 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 기능적 이미지 요인보다 문화적 이미지 요인에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 문화적 이미지 요인은 관광태도와 방문의도에도 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. K-콘텐츠 경험은 관광태도에 유의한 영향을 미쳤고, 관광태도는 방문의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과를 바탕으로 국가이미지는 결국 실질적인 관광행동으로의 연결을 위해 중요한 요인이 되며 이러한 측면에서도 무엇보다 문화가 실질적인 관광과 방문으로 연결될 수 있는 중요한 핵심 요소가 됨을 다시 한번 확인할 수 있었다. K-콘텐츠 경험은 이러한 국가 문화이미지 형성과 관광태도 및 방문의도에 유의한 영향을 줌에 따라 실제 관광행동으로 연결시켜 줄 수 있는 긍정적인 관광태도 형성을 위하여 향후 지속적인 K-콘텐츠를 활용한 다양한 세분시장별 구체적인 전략들이 수립되어 실천되어져야 할 것이다.
Hye Jeon Hwang;Hyunjong Kim;Joon Beom Seo;Jong Chul Ye;Gyutaek Oh;Sang Min Lee;Ryoungwoo Jang;Jihye Yun;Namkug Kim;Hee Jun Park;Ho Yun Lee;Soon Ho Yoon;Kyung Eun Shin;Jae Wook Lee;Woocheol Kwon;Joo Sung Sun;Seulgi You;Myung Hee Chung;Bo Mi Gil;Jae-Kwang Lim;Youkyung Lee;Su Jin Hong;Yo Won Choi
Korean Journal of Radiology
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제24권8호
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pp.807-820
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2023
Objective: To assess whether computed tomography (CT) conversion across different scan parameters and manufacturers using a routable generative adversarial network (RouteGAN) can improve the accuracy and variability in quantifying interstitial lung disease (ILD) using a deep learning-based automated software. Materials and Methods: This study included patients with ILD who underwent thin-section CT. Unmatched CT images obtained using scanners from four manufacturers (vendors A-D), standard- or low-radiation doses, and sharp or medium kernels were classified into groups 1-7 according to acquisition conditions. CT images in groups 2-7 were converted into the target CT style (Group 1: vendor A, standard dose, and sharp kernel) using a RouteGAN. ILD was quantified on original and converted CT images using a deep learning-based software (Aview, Coreline Soft). The accuracy of quantification was analyzed using the dice similarity coefficient (DSC) and pixel-wise overlap accuracy metrics against manual quantification by a radiologist. Five radiologists evaluated quantification accuracy using a 10-point visual scoring system. Results: Three hundred and fifty CT slices from 150 patients (mean age: 67.6 ± 10.7 years; 56 females) were included. The overlap accuracies for quantifying total abnormalities in groups 2-7 improved after CT conversion (original vs. converted: 0.63 vs. 0.68 for DSC, 0.66 vs. 0.70 for pixel-wise recall, and 0.68 vs. 0.73 for pixel-wise precision; P < 0.002 for all). The DSCs of fibrosis score, honeycombing, and reticulation significantly increased after CT conversion (0.32 vs. 0.64, 0.19 vs. 0.47, and 0.23 vs. 0.54, P < 0.002 for all), whereas those of ground-glass opacity, consolidation, and emphysema did not change significantly or decreased slightly. The radiologists' scores were significantly higher (P < 0.001) and less variable on converted CT. Conclusion: CT conversion using a RouteGAN can improve the accuracy and variability of CT images obtained using different scan parameters and manufacturers in deep learning-based quantification of ILD.
식물상 연구는 종 다양성 현황을 파악할 수 있을 뿐만 아니라 증거표본을 바탕으로 변화를 평가 및 예측하고 한반도의 기후환경 및 생물다양성을 기록할 수 있다. 보래봉은 보존 가치가 있는 식물자원을 보유하나 등산로와 임도를 통한 인위적인 간섭이 우려되는 지역이다. 따라서, 본 연구는 증거표본 및 사진자료에 기초하여 보래봉 일대의 관속식물을 보고하고, 보래봉의 생물다양성 보존을 위한 기초자료로 활용하고자 한다. 또한 선행연구와 비교를 통해 추가적인 침입 외래식물 유입 방지에 활용하고자 한다. 2022년 4월부터 11월까지 총 11회에 걸쳐 현지 조사를 조사한 결과, 87과 269속 401종 13아종 35변종 6품종으로 총 455분류군이 조사되었다. 또한, 적색목록은 총 4분류군(EN 2분류군, NT 2분류군), 한반도 특산식물은 18분류군, 식물구계학적 특정식물은 102분류군(V 등급 1분류군, IV 등급 16분류군, III 등급 31분류군, II 등급 31분류군, I등급 23분류군)이 나타났다. 게다가 보래봉에서 외래식물 17분류군, 생태계교란식물 2분류군, 자원식물은 439분류군이 확인되었다. 선행 연구와의 비교 결과, 38과 76속 86종 1아종 8변종 3품종 총 98분류군이 처음으로 확인되었다.
본 연구의 목적은 생태적 기능이 크게 요구되는 보호지역의 도시하천에서 기후변화로 나타나는 야생조류 서식환경변화를 알아보고자 하였다. 앞으로 도시하천 생태계를 보호하고 생물다양성을 위한 지속가능한 도시하천의 건강성을 유지할 수 있는 관리지표로 활용되고자 하였다. 대상지로 선정한 탄천 생태·경관보전지역은 기후변화의 영향을 받고 있었다. 우리나라 사계절은 뚜렷한 온대성기후이나 서울 연평균기온은 40년간 2.4-2.8℃ 상승하였다. 겨울철기온이 점차 상승하는 경향이었다. 6-8월에 집중되었던 강수량은 현재는 국지성 집중호우와 여러 달의 균일한 강수 패턴으로 변하고 있었다. 기후변화는 불규칙적이고 비예측적으로 불확실한 특성을 보여주고 있다. 불확실성을 가진 기후변화는 도시 하천생태계에 다양한 영향으로 나타났다. 수면과 퇴적지 면적 감소는 하천 형태 변화와 육역화로 진행되었다. 식물은 교란과 식생 단순화로 나타났다. 국가 기후변화생물 지표종 출현, 외래목본식물 발달, 건조지성 자생초본식물종 변화와 습윤지성 식생이 발달되었다. 야생조류는 겨울철 여름철새의 출현, 철새의 텃새화로 나타났다. 또한 철새의 종 변화와 개체수 감소도 일어났다. 불규칙성과 비예측적 특성의 기온과 강수량 변동은 하천생태계를 연결하는 수문환경, 식물생태, 야생조류에 직·간접적 영향을 주고 있음이 판단되었다. 본 연구의 결과는 기후변화가 야생조류 서식환경에 어떤 영향을 주는지에 대해 분석하여 도시 내 환경·생태적 기능이 작동할 수 있는 하천 생태·경관보전지역 관리지표로 활용되고자 하였다. 향후 도시하천의 건강성 향상과 생물 다양성 기반조성을 위한 생태계서비스 차원의 기초연구로 참고할 가치가 높을 것으로 판단되었다.
목 적: 다발성 전이암 환자의 방사선치료 시 저선량 영역을 줄이기 위해 Non-Treat Functionailty-Volumetric Modulated Arc Therapy(NTF-VMAT)과 Treat Functionality VMAT(TF-VMAT)치료계획을 수립하고 비교하여 유용성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법: Arccheck phantom에서 X, Y, Z 축에 2 cm, 4 cm, 6 cm 간격으로 치료계획용적 위치를 쌍(Pair)으로 설정하였다. 이를 바탕으로 NTF-VMAT와 TF-VMAT의 저선량 체적을 측정하여 비교·분석하였다. 결 과: 처방선량의 10% ~ 70% 범위 내에서 NTF-VMAT와 TF-VMAT의 18개 전산화 치료계획을 분석한 결과, 각 축에서 저선량 영역의 체적 차이는 X축에서는 최대 -47.6%, 최소 -2.2%, Y축에서는 최대 -17.5%, 최소 -7.3%의 차이가 나타났다. Z축에서는 최대 -39.7%의 차이를 보였으며, 가장 적은 차이는 -6.8%로 나타났다. 결 론: 다발성 전이암 환자의 방사선치료 시 TF-VMAT 치료계획이 NTF-VMAT에 비해 저선량 영역을 10~40% 줄일 수 있었다. 이는 Island block technique이 적용된 Treat Functionaliy을 이용하여 선량 분포를 개선하고, 부작용을 최소화하여 다발성 전이암 환자의 치료에 유용할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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