Kim, J.H.;Seong, P.N.;Cho, S.H.;Park, B.Y.;Hah, K.H.;Yu, L. H.;Lim, D.G.;Hwang, I.H.;Kim, D.H.;Lee, J.M.;Ahn, C.N.
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제21권1호
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pp.138-143
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2008
A study was conducted to evaluate nutritional value for twenty-one pork muscles. Ten market-weight crossbred pigs (five gilts and five barrows) were used for evaluating proximate chemical composition, cholesterol, total iron, calorie and fatty acid contents. As preliminary analysis revealed no noticeable sex effect, pooled data from both sexes were used for the final analysis. M. rectus femoris had the highest moisture content, while m. latissimus dorsi was lowest in moisture content (p<0.05). Protein content was highest for m. longissimus dorsi and lowest for m. supraspinatus (p<0.05). The tensor fasciae and latissimus dorsi muscles contained the highest intramuscular fat (p<0.05), while rectus femoris, adductor and vastus lateralis were lowest in intramuscular fat content. When simple correlations between chemical values were computed for the pooled dataset from all muscles, intramuscular fat had significant (p<0.05) negative linear relationships with moisture (r = -0.85) and protein (r = -0.51) contents. Calorie levels were not significantly affected by fat content, while rectus femoris and latissimus dorsi muscles showed lowest and highest calorie contents, respectively (p<0.05). Polyunsaturated fatty acid content was highest (p<0.05) for both m. adductor and m. rectus femoris, while it was lowest for m. longissimus dorsi. Collectively, the current study identified a large amount of variation in nutritional characteristics between pork muscles, and the data can be used for the development of muscle-specific strategies to improve eating quality of meats and meat products.
시상은 신경 기능 조절에 중요한 역할을 하는 것으로 알려져 있다. 뇌의 중앙에 위치한 시상은 수면, 각성, 감정 조절에 관여하며, 다발성 경화증, 본태성 떨림, 파킨슨병과 같은 신경퇴행성 질환과 관련이 있는 것으로 보고되고 있다. 또한, 시상의 철 침전물이 나이가 들면서 우울 증상을 유발할 수 있다는 보고가 있다. 연구 간에 차이가 있지만, 시상과 감정 조절, 처리 등의 신경 기능이 밀접한 관계가 있어 시상 영역이 신경 장애에 분명한 영향을 미친다고 추론할 수 있다. Tractography 분석을 통해 각 피질하 영역의 세부 영역 간의 연결성을 매트릭스 형태로 조사하여 강한 연결성과 약한 반구간 연결성을 보였다. 60세 이상 그룹에서 시상의 WM 연결성이 두 그룹보다 약한 것으로 나타났다. 두 그룹을 비교한 결과 젊은 그룹(10-39세 및 40-59세)가 60세 이상 그룹보다 연결 강도가 높았고 각 반구에서 3개의 연결 경로에서 통계적으로 유의한 차이가 발견되었다. 노화로 인한 시상 관련 연결 강도의 감소는 불안 및 우울증과 같은 정서적 및 신경학적 장애에 영향을 미칠 수 있으며 네트워크 측정은 임상 조건 전반에 걸쳐 인지 장애를 평가하는 데 도움이 될 수 있음을 보여주었다.
많은 정보통신기술 기업들은 자체적으로 개발한 인공지능 기술을 오픈소스로 공개하였다. 예를 들어, 구글의 TensorFlow, 페이스북의 PyTorch, 마이크로소프트의 CNTK 등 여러 기업들은 자신들의 인공지능 기술들을 공개하고 있다. 이처럼 대중에게 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 공개함으로써 개발자 커뮤니티와의 관계와 인공지능 생태계를 강화하고, 사용자들의 실험, 적용, 개선을 얻을 수 있다. 이에 따라 머신러닝 분야는 급속히 성장하고 있고, 개발자들 또한 여러가지 학습 알고리즘을 재생산하여 각 영역에 활용하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들이 이루어진 데 반해, 실제 산업현장에서 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 개발하거나 활용하는데 유용한 연구 결과는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 프레임워크 사례연구를 통해 해당 프레임워크의 도입 전략을 도출하고자 한다. 기술-조직-환경 프레임워크를 기반으로 기존의 오픈 소스 소프트웨어 도입과 관련된 연구들을 리뷰하고, 이를 바탕으로 두 기업의 성공 사례와 한 기업의 실패 사례를 포함한 총 3 가지 기업의 도입 사례 분석을 통해 딥러닝 프레임워크 도입을 위한 중요한 5가지 성공 요인을 도출하였다: 팀 내 개발자의 지식과 전문성, 하드웨어(GPU) 환경, 데이터 전사 협력 체계, 딥러닝 프레임워크 플랫폼, 딥러닝 프레임워크 도구 서비스. 그리고 도출한 성공 요인을 실현하기 위한 딥러닝 프레임워크의 단계적 도입 전략을 제안하였다: 프로젝트 문제 정의, 딥러닝 방법론이 적합한 기법인지 확인, 딥러닝 프레임워크가 적합한 도구인지 확인, 기업의 딥러닝 프레임워크 사용, 기업의 딥러닝 프레임워크 확산. 본 연구를 통해 각 산업과 사업의 니즈에 따라, 딥러닝 프레임워크를 개발하거나 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라 기대된다.
홍수시 하천의 유속을 효율적이고 안전하게 측정할 수 있는 방법의 하나로 제시된 것이 표면 영상 유속 측정법이다. 일반적인 표면영상유속계(SIV)는 두장의 정지영상에서 영상 조각을 잘라낸 뒤 여기에 상호상관법을 적용하여 유속을 산정한다. 이 방법은 짧은 시간간격의 유속분포 측정에 매우 효율적이다. 그러나 장시간의 평균 유속장을 산정하는 데는 많은 시간이 소요되며, 순간 유속장을 산정하기 때문에 흐름 조건이나 촬영 조건에 따라 생기는 잡음이나 불확실성의 영향을 많이 받게 된다. 이를 개선하고자 개발된 방법이 시공간 영상을 이용하여 일정 시간동안의 유속의 평균을 한번에 산정하는 시공간영상유속계측법(STIV)이다. 시공간영상유속계측법 중의 하나인 휘도경사텐서법은 일정 시간동안의 시공간 영상을 한 번에 분석하기 때문에, 유속 산정 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 장점이 있다. 그러나 이 방법은 하천의 일방향 유속만을 계산할 수 있기 때문에 구조물 주변이나 만곡이 있는 경우의 2차원 흐름 측정은 불가능하다는 한계가 있다. 이를 개선하기 위해서 본 연구에서는 상호상관법을 이용하여 2차원적으로 시공간 영상을 분석하는 방법(상호상관 시공간영상유속계측법)을 개발하였다. 이 방법은 시공간영상에서 시간축 방향으로 상관분석을 통해 영상변위를 산정하는 방법이다. 기존의 시공간영상분석기법 중 하나인 휘도경사텐서법이 주흐름 방향만 분석이 가능하였던 데 비하여, 상호상관 시공간 영상분석법은 2차원 유속분포 측정이 가능하고, 시간적인 평균을 취하기 때문에, 공간 해상도가 높으며, 전체적인 유속 분석시간이 매우 짧아지는 장점이 있다. 또한 공동 흐름에 대한 인공 영상을 이용한 오차 분석결과 최대 10% 이내, 평균적으로 5% 이하의 오차를 보여 상당히 정확하게 2차원 유속분포 측정이 가능한 것으로 나타났다.
목적 : 본 연구의 목적은 확산텐서영상에 기반하여 한국 아동 집단의 해부학적 뇌연결성 지도를 확립하고 뇌신경망의 효율성을 평가하는 기법을 개발하는 것이다. 대상 및 방법 : 건강한 아동 12명에서 얻은 확산텐서영상과 뇌구획영상을 바탕으로 구조 연결 행렬을 구하여 집단의 구조 연결성을 평가하였다. 일표본 t-검정을 시행하여 평균적인 구조 연결성을 파악하였고 이 때 얻은 각 피험자의 백질 다발을 표준공간으로 정규화하여 집단의 해부학적 뇌연결망 지도를 확립했다. 뇌신경망의 군집정도(clustering coefficient), 평균이동거리(characteristic path length), 전체/부분 연결망 효율성(global/local efficiency) 등 연결망 속성을 계산한 후 시각화 하였다. 결과 : 연결망 측면에서 한국 아동 집단의 뇌연결성이 작은세상속성을 가짐을 밝혔다. 또한 해부학적 뇌연결망 지도를 얻었는데 대뇌 반구 내의 연결성이 높게 나타남과 뇌간과 운동/감각 영역간에 많은 신경 연결이 집중되어 있음을 확인하였다. 결론 : 한국 아동 집단의 해부학적 뇌연결망 지도를 작성하는 방법론을 제시하여 뇌를 연결성 측면에서 이해하고 발달 장애와 성인 뇌신경망의 효율성을 평가할 수 있는 기본 도구를 확립하게되었다.
본 연구는 절리의 빈도 및 길이분포가 절리암반의 수리지질학적 특성에 미치는 영향을 평가하기 위하여 이차원 불연속절리망 (DFN; discrete fracture network) 유체유동 해석을 바탕으로 한 수치실험을 수행하였다. 두개의 절리군을 사용하여 절리의 빈도와 길이분포를 달리하며 추계론적으로 생성한 총 51개의 DFN 시스템에 대하여 $0^{\circ}$부터 매 $30^{\circ}$ 간격으로 총 12 방향으로 구현한 총 612개의 $20m{\times}20m$ DFN 블록에서 방향에 따른 블록수리전도도가 산정되었다. 또한, 각각의 DFN 시스템에서 이론적 블록수리전도도와 더불어 주 수리전도도텐서, 평균 블록수리전도도 등이 산정되었다. 절리군의 빈도의 증가 또는 길이의 평균 및 표준편차 증가에 따라 임의 방향으로의 블록수리전도도는 증가하며 DFN 시스템에 대한 등가연속체 취급 가능성이 높아지지만, 절리군 간의 빈도 차이가 커지면 블록수리전도도의 이방성 증대로 인하여 등가연속체 취급 가능성이 낮아질 수 있는 것으로 평가되었다. 두 절리군의 교차각이 작을수록 등가연속체 특성은 빈도 및 길이분포의 변화에 상대적으로 더욱 영향을 받는 것으로 평가되었다. 등가연속체로 취급하기 어려울 정도로 두 절리군의 교차각이 작아도 절리군의 빈도 또는 길이 분포가 증가하면 등가연속체 취급 가능성은 높아진다.
본 연구는 절리의 방향분포가 절리성 암반의 수리적 특성에 미치는 영향을 평가하기 위하여 등가파이프 연결구조에 기반을 둔 이차원 DFN(discrete fracture network) 유체유동 해석 프로그램 코드를 개발하고 수치실험을 수행하였다. 수치실험에 사용된 이차원 DFN 시스템은 경계효과를 고려하여 $32m{\times}32m$ 영역의 중앙에서 $20m{\times}20m$ 크기의 DFN 블록이다. 두 절리군을 사용하여 절리의 빈도와 길이분포를 고정하고 절리군 선주향의 평균과 표준편차를 달리하며 추계론적으로 생성한 총 15개의 DFN 블록에 대하여 매 $30^{\circ}$ 간격으로 회전하면서 총 12 방향으로 구현한 총 180개 DFN 블록에서 블록수리전도도가 산정되었다. 또한, 각각의 DFN 블록에서 이론적 블록수리전도도, 주 수리전도도텐서 및 평균블록수리전도도를 추정하여 비교분석한 결과, 절리군의 평균 교차각이 작을수록 절리 방향분포의 변동성이 이차원 DFN 시스템의 등가연속체 취급 가능성 및 블록수리전도 특성에 더욱 영향을 미치는 것으로 평가되었다.
본 연구는 선형, 비선형 hygrothermal 응력 문제를 위한 explicit-Implicit 유한요소 해석 모델 개발에 관한 것이다. 부가적으로 moilsture 확산 방정식, J-적분 평가를 위한 균열 요소 및 가상 균열 진전법이 도입된다. 시간 변화에 따른 균열 추진력을 계산하기 위하여 선형 탄성 파괴 역학(LEFM)이론이 고려되며 재료의 기공은 실온에서 액체 상태의 습기로 포화되어 있으며 온도가 상승함에 따라 증기화된다는 가정하에서 균열 추진력과 증기 효과의 관계가 연구된다. 이상 기체방정식은 각 시간 단계에서 증기에 의한 열역학적 압력을 계산하기 위하여 이용된다. 다공질 재료의 시간 종속 응답을 지배하는 방정식들은 혼합이론에 기초하며 다공질 재료의 유체 흐름을 위한 Darcy의 법칙과 Von-Mises 항복 기준을 포함하고 있는 Perzyna의 점소성 모델이 첨가된다. 또한 Green-Naghdi 응력률이 중첩된 강체 운동하에서 응력 텐서 invariant로 사용되며, 모델링을 위하여 사각요소가 이용되고 비선형 지배 방정식을 풀기 위하여 full Newton-Raphson법에 의한 반복법이 사용된다. 본 연구를 통하여 얻은 결과는 다음과 같다. 1) 본 유한요소 프로그램은 복합재의 hygrothermal 파괴 해석에 매우 유용하게 적용될 수 있다. 2) 습기의 온도에 의한 영향을 가지는 재료의 J-적분을 정확히 예측하기 위하여는 증기 효과를 고려하여야 한다. 왜냐하면 초기단계에 균열 전파력이 가속되기 때문이다. 3) 본 해석을 위해 Uncoupled scheme에 의한 결과도 Coupled scheme에 결과에 비해 아주 타당하므로 CPU 측면에서 매우 경제적인 Uncoupled scheme이 추천된다.
Objectives Disrupted integrities of the fornix and stria terminalis have been suggested in schizophrenia. However, very few studies have focused on the fornix and stria terminalis comparing first-episode schizophrenia (FESZ), chronic schizophrenia (CS), and healthy controls (HCs) with the application of diffusion-tensor imaging (DTI) technique. The objective of this study is to compare the connectivity of the fornix and stria terminalis among FESZ, CS, and HCs. Methods We included the 44 FESZ patients, 39 CS patients and 20 HCs in this study. Voxel-wise statistical analysis of the fractional anisotropy (FA) data was performed using Tract-Based Spatial Statistics to analyze the connectivity of fornix and stria terminalis. In addition, the Scale for the Assessment of Positive Symptoms (SAPS) and the Scale for the Assessment of Negative Symptoms (SANS) were used to evaluate clinical symptom severities. Results There were no significant differences between the FESZ, CS, and HCs in age, sex, education years. The SAPS and SANS scores of the schizophrenia groups showed no significant differences. FA values of the right fornix cres/stria terminalis in the CS group were significantly lower than those in FESZ and HCs. There were no significant differences of FA values of the right fornix cres/stria terminalis between the FESZ and the HCs. Pearson correlation analyses revealed that significant correlation between FA values of the right fornix cres/stria terminalies of the the FESZ group and positive, negative symptom scales, and FA values of the right fornix cres/stria terminalis of the CS group and negative symptom scales. Conclusions This study shows that FA values of the fornix and stria terminalis in the CS were lower than in the FESZ and the HCs. These results suggest that the fornix and stria terminalis can play a role in pathophysiology of schizophrenia. Thus current study can broaden our understanding of the pathophysiology of schizophrenia.
사물인터넷 등을 통하여 각종 기기들이 인터넷으로 연결되어 있고 이로 인하여 인터넷을 이용한 공격이 발생하고 있다. 그러한 공격 중 악성 URL를 이용하여 사용자에게 잘못된 피싱 사이트로 접속하게 하거나 악성 바이러스를 유포하는 공격들이 있다. 이러한 악성 URL 공격을 탐지하는 방법은 중요한 보안 이슈 중에 하나이다. 최근 딥러닝 기술 중 뉴럴네트워크는 이미지 인식, 음성 인식, 패턴 인식 등에 좋은 성능을 보여주고 있고 이러한 뉴럴네트워크를 이용하여 악성 URL 탐지하는 분야가 연구되고 있다. 본 논문에서는 뉴럴네트워크를 이용한 악성 URL 탐지 성능을 각 파라미터 및 구조에 따라서 성능을 분석하였다. 뉴럴네트워크의 활성화함수, 학습률, 뉴럴네트워크 모델 등 다양한 요소들에 따른 악성 URL 탐지 성능에 어떠한 영향을 미치는 지 분석하였다. 실험 데이터는 Alexa top 1 million과 Whois에서 크롤링하여 데이터를 구축하였고 머신러닝 라이브러리는 텐서플로우를 사용하였다. 실험결과로 층의 개수가 4개이고 학습률이 0.005이고 각 층마다 노드의 개수가 100개 일 때, 97.8%의 accuracy와 92.94%의 f1 score를 갖는 것을 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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