본 연구는 무선 센서네트워크를 활용하여 환자 또는 고령자를 위한 ECG, 활동량 모니터링 시스템을 설계 및 구현하였다. 심전도 변화는 사람의 활동, 뛰거나 걷기 등의 움직임에 따라 조금씩 변화한다. 그래서 종종 자세, 행동에 따른 ECG변화의 기록은 중요시되며 이를 위해 매일 활동하는 환자의 활동 모니터링 시스템이 필요하다. ECG와 활동량 데이터는 자동 알림기능을 지원하는 시스템에 저장되고 긴급 상황 발생 시 보다 빠르게 초기 활동을 할 수 있게 한다. 몸에서 계측된 ECG 데이터와 활동량 데이터는 무선 센서네트워크를 통해 베이스테이션과 연결된 서버에 전송되며 서버에서 비정상적 상황을 판별시 발생 의사의 PDA 또는 서버에 데이터를 전송한다.
Purpose : Skin Resistance Variability(SRV) is a kind of biofunctional signal, and it can show the function of autonomic nervous system, especially in the sympathetic nerve. The objective of this study is to find out the differences of SRV of reproductive women with aging. Method : We measured SRV(by CP-6000A) of 151 women who visited Gynecologic Clinic. And the results were classified according to age, by five groups. After detection of SRV, we performed correlation analysis and ANOVA by SPSS 12.0. Results : 1. The SRV was measured twice. It resulted in seven areas. In 1, 2, 3 areas, the second results were higher than first results in every groups. In 4, 5, 6, 7 areas, the first results were higher than second results in every groups. 2. The SRV of lower part (4, 5, 6, 7 area) on the body was higher than that of higher part (1, 2, 3 area). 3. The SRV in the youngest group was higher than the oldest group in 1, 2, 3 area of second trial. Conclusion : With relations to the standardization and objectification of oriental medicine, we expect that these results contribute to gynecologic clinic in the department of diagnosis of functional abnormality of hypothalamus-hypophysis-ovarian axis (H-P-O axis).
본 연구에서는 의료목적 무선 센서네트워크 환경에서 요구하는 데이터 전달의 신뢰성 향상을 위해 기능성 노드를 제안한다. 생체신호 모니터링을 위해 기존의 지속적인 생체신호 전송 시에 발생하는 데이터 손실을 줄이기 위해 비정상적인 QRS-complex 검출이 가능한 센서노드를 이용하여 Ad-hoc 네트워크 환경에서 비정상적인 QRS-comoplex 발생 시 데이터 전송함으로써 무선 센서네트워크 내에 발생되는 데이터량을 줄일 수 있었다. 본 연구에서 결과로 Ad-hoc 환경에서의 기능성 노드를 사용함으로 의료 목적을 위한 무선 센서네트워크에서 전체 패킷발생을 줄여서 센서노드의 전력소모를 크게 줄이고 시스템의 신뢰도를 크게 높이는 것으로 확인되었다.
FTA체결의 증가, 식품교역 증가 및 소비자의 다양한 식품 선호도 등으로 농축수산물 및 가공식품의 수입량은 매년 증가하고 있는 추세이다. 수입식품의 안전성을 확인하는 정밀검사는 전체 수입식품건수 대비 20%정도를 차지하고 계속 증가하고 있는 반면에 정부의 수입안전관리에 필요한 예산과 인력은 그 한계점에 다다르고 있다. 수입식품 안전사고가 발생하게 되면 막대한 사회적, 경제적 손실을 야기할 수 있으므로 수입식품의 수입허용여부를 정확하게 예측하여 선제 대응하는 것은 수입안전관리의 효율성과 경제성을 획기적으로 높일 수 있게 된다. 식품분야에서는 이미 엄청난 양의 정형 데이터가 과거로부터 쌓여 왔으며 이에 대한 충분한 분석을 통한 활용은 아직은 부족한 것이 현실이다. 전체 수입건수와 중량 중에서 차지하는 가공식품의 비중은 평균 75%에 달하고 있어 식품분야에서도 빅데이터의 분석, 분석기법의 적용 등으로 다량의 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하는 과학적이고 자동화된 부적합탐지시스템의 연구가 절실한 상황이다. 이러한 배경에서 본 연구는 기계학습분야의 다양한 부적합 예측 모형을 적용하였으며 예측 모형의 정확도를 개선시키기 위한 방편으로 새로운 파생변수의 생성을 통한 데이터 전처리 방안을 제시하였다. 또한 본 연구에서는 기계학습분야의 일반적인 기저 분류기를 적용하여 예측 모형의 성능을 비교하였으며 여러 기저분류기 중 Gaussian Naïve Bayes예측 모형이 수입식품의 부적합을 탐지하여 예측하는 가장 좋은 성과를 보여주었다. 향후 Gaussian Naïve Bayes 예측 모형을 이용한 부적합 탐지 모형을 적용하여 수입식품의 정밀검사 비중을 낮추고 부적합률을 제고시킴으로써 수입안전관리 국가사무의 효율성과 수입통관의 신속성에 지대한 효과를 거둘 수 있으리라 기대한다.
운송 산업은 우리나라의 3면이 바다로 둘러싸여 있는 지리적 요건과 자원 소비량의 대부분을 수입에 의존하는 자원 빈곤 문제로 인해 중요한 산업 중 하나이다. 그 중에서도 해운업의 비중은 운송 산업의 대부분을 차지할 정도로 크며, 해운업에서의 유지보수는 선박의 운영 효율성 개선 및 비용 감소에 있어서도 중요하다. 그러나 현재 선박이 유지보수를 위해 일정기간 주기로 검사가 시행되고, 이에 따라 시간과 비용이 발생하며 원인규명도 제대로 되지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 제안 방법론인 LSTM-AutoEncoder를 활용해 실제 선박 운항 데이터에 대해 시점을 고려하여 선박 고장의 원인이 될 수 있는 이상 탐지를 수행한다. 또한 클러스터링을 통해 군집화를 수행하고 이상치에 대해 요인별로 그룹화를 통해 선박 메인엔진 고장의 잠재 원인을 규명한다. 이는 선박의 다양한 정보에 대해 보다 빠르게 모니터링이 가능하고, 이상 정도를 식별할 수 있다. 또한 현재 선박의 고장 감시시스템에 있어서도 구체화된 경보 점 설정과 고장 진단 체계를 갖추고, 유지보수시점을 찾는 데 도움을 줄 수 있을 것이다.
우리나라의 주력 산업 중 하나였던 정보통신 및 가전 산업은 점차 수출 비중이 낮아지는 등 수출 경쟁력이 약화되고 있다. 본 연구는 이런 정보통신 및 가전 산업의 수출 제고를 돕기 위해서 객관적으로 수출경쟁력을 분석하고 수출 유망국가를 제시하고자 했다. 본 연구는 수출경쟁력 평가를 위해서 네트워크 분석 중 구조적 특징, 중심성 그리고 구조적 공백 분석을 수행했다. 유망 수출 국가를 선정하기 위해서는 기존에 경제적 요인 외에도 이미 형성된 글로벌 무역 네트워크(ITN) 즉 글로벌 밸류체인(GVC)의 특성을 고려할 수 있는 새로운 변수를 제안했다. 국가간 무역 네트워크 분석에서 Exponential Random Graph Model(ERGM)을 통해 도출된 개별적인 링크에 대한 조건부 로짓값(log-odds)을 수출가능성을 나타낼 수 있는 대리변수로 가정했다. 이런 ERGM의 링크 연결 가능성까지 고려해 수출 유망국가를 추천하는 데는 모수적 접근 방법과 비모수적 접근 방법을 각각 활용했다. 모수적 방법에서는 ERGM에서 도출된 네트워크의 링크별 특성값을 기존의 경제적 요인에 추가 고려하여 우리나라 정보통신 및 가전 산업 수출액을 예측하는 회귀분석 모형을 개발했다. 또한 비모수적 접근 방법에서는 클러스터링 방법을 바탕으로 한 Abnormality detection 알고리즘을 활용했는데, 2개 Peer(동배)에서 벗어난 이상값을 찾는 방법으로 수출 유망국가를 제안했다. 연구 결과에 따르면, 해당 산업 수출 네트워크의 구조적 특징은 이전성이 높은 연결망이었으며, 중심성 분석결과에 따르면 우리나라는 수출에 규모에 비해서 영향력이 약한 것으로 나타났고, 구조적 공백 분석결과에서 수출 효율성이 약한 것으로 나타났다. 본 연구가 제안한 추천모델에 따르면 모수 분석에서는 이란, 아일랜드, 북마케도니아, 앙골라, 파키스탄이 유망 수출 국가로 나타났으며, 비모수 분석에서는 카타르, 룩셈부르크, 아일랜드, 북마케도니아, 파키스탄이 유망 국가로 분석되었으며, 분석방법에 따라 추천된 국가에서는 일부 차이가 나타났다. 본 연구결과는 GVC에서 우리나라 정보통신과 가전 산업의 수출경쟁력이 수출 규모에 비해서 높지 않음을 밝혔고, 따라서 수출이 더욱 감소될 수 있음을 보였다. 또한 본 연구는 이렇게 약화된 수출경쟁력을 높일 수 있는 방안으로 다른 국가들과의 GVC 네트워크까지 고려해 수출유망 국가를 찾는 방법을 제안했다는데 의의가 있다.
Sengul, Demet;Altinay, Serdar;Oksuz, Hulya;Demirturk, Hanife;Korkmazer, Engin
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제15권5호
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pp.2069-2074
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2014
Purpose: To appraise the frequency of cervical cytological abnormalities in a population at normal risk via analysing the archive records of cytology for the period of approximately 9,5 years, comparing them with patient demographic charecteristics, and discuss the results for women under age of 35. Materials and Methods: A total of 32,578 cases of Pap smears were retrieved and analysed from our archive included the Pap tests performed between January 2001 and April 2010 at the Early Cancer Screening, Diagnosing and Education Center by the consent of three pathologists via utilizing the Bethesda System Criteria 2001 and the results were compared with some demographical characteristics. Results: Our rate of the cervical cytological abnormality was 1.83%, with ASCUS in 1.18%, LSIL in 0.39, HSIL in 0.16%, AGUS in 0.07%, squamous cell carcinoma in 0.02%, and adenoarcinoma in 0.006%. Cytological abnormalities were detected mostly in those with higher age, lower parity, and premenopausal period whereas the smoking status was without influence. Bacterial vaginosis (5.6%) was the most frequent infectious finding (Candida albicans 2.7%; Actinomyces sp. 1.3%; and Trichomonas vaginalis 0.2%) detected on the smears. The rate of abnormal cervical cytology was 9.5% among the women aged between 30-34. Conclusions: Early detection of the cervical abnormalities by means of the regular cervical cancer screening programmes is useful to attenuate the incidence, mortality, and morbidity of cervical cancer. Our prevalence of the cytological abnormalities was much lower than the one in Western populations in general but very similar to those reported from other Islamic countries that may be explained by the conservative lifestyle and the lower prevalence of HPV in Turkey. A remarkable rate of abnormal cervical cytology of women aged 30-34 was pointed out in the present study.
본 논문은 컨볼루션 신경망(CNN)을 이용하여 폭발물 성분의 용량별로 분류할 때의 성능을 평가하는 연구이다. 기존의 폭발물 분류 방식 중에 IMS 증기 탐지기 방식은 폭발물의 농도가 사용자가 장비에서 설정한 임계치를 넘어야만 폭발물의 존재 여부를 판단한다. IMS 증기 탐지기는 폭발물이 존재하더라도 임계치를 넘지 않는 양이면 폭발물이 존재하지 않는다고 판단하는 문제가 있다. 따라서 폭발물 성분의 농도가 임계치를 넘지 않는 양일 때에도 폭발물 성분을 검출하는 방안이 필요하다. 이에 따라 본 논문에서는 폭발물 시계열 데이터를 Gramian Angular Field(GAF) 알고리즘으로 이미지화를 진행한 후 이미지와 영상처리뿐만 아니라 시계열 데이터 처리에도 뛰어난 성능을 보이는 딥러닝 모델인 컨볼루션 신경망(CNN)으로 직접 label을 설정해서 지도학습을 진행한 결과 폭발물 성분의 농도가 임계치를 넘지 않는 양일 때에도 폭발물 성분이 존재한다고 판단함과 동시에 폭발물 성분의 종류와 폭발물 성분의 농도의 양을 같이 판단할 수 있는지 성능평가를 진행했다.
ICT 인프라의 이상탐지를 통한 유지보수와 장애 예방이 중요해지고 있다. 장애 예방을 위해서 이상탐지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 지금까지의 다양한 이상탐지 기법 중 최근 연구들에서는 딥러닝을 활용하고 있으며 오토인코더를 활용한 모델을 제안하고 있다. 이는 오토인코더가 다차원 다변량에 대해서도 효과적으로 처리가 가능하다는 것이다. 한편 학습 시에는 많은 컴퓨터 자원이 소모되지만 추론과정에서는 연산을 빠르게 수행할 수 있어 실시간 스트리밍 서비스가 가능하다. 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 오토인코더에 2가지 요소를 가미하여 이상탐지의 성능을 높이고자 하였다. 먼저 다차원 데이터가 가지고 있는 속성별 특징을 최대한 부각하여 활용하기 위해 멀티모달 개념을 적용한 멀티모달 오토인코더를 적용하였다. CPU, Memory, network 등 서로 연관이 있는 지표들을 묶어 5개의 모달로 구성하여 학습 성능을 높이고자 하였다. 또한, 시계열 데이터의 특징을 데이터의 차원을 늘리지 않고 효과적으로 학습하기 위하여 조건부 오토인코더(conditional autoencoder) 구조를 활용하는 조건부 멀티모달 오토인코더(Conditional Multimodal Autoencoder, CMAE)를 제안하였다. 제안한 CAME 모델은 비교 실험을 통해 검증했으며, 기존 연구들에서 많이 활용된 오토인코더와 비교하여 AUC, Accuracy, Precision, Recall, F1-score의 성능 평가를 진행한 결과 유니모달 오토인코더(UAE)와 멀티모달 오토인코더(Multimodal Autoencoder, MAE)의 성능을 상회하는 결과를 얻어 이상탐지에 있어 효과적이라는 것을 확인하였다.
In aquatic invertebrates, particularly marine gastropods, organotin compounds induce irreversible sexual abnormality in females, which is termed imposex, at very low concentrations. Organotin compounds are agonists for nuclear receptors such as RXRs and $PPAR{\gamma}$. However, the imposex phenomenon has not been reported to act as an antagonist on estrogen receptors in other species, including vertebrates and invertebrates. In order to gain insights into the antagonistic activity of organotin compounds on estrogen receptors (ERs), we examined the inhibitive effect of these compounds on estradiol-dependent ${\beta}$-galactosidase activity using the yeast two-hybrid detection system consisting of a combination of the human estrogen receptor ($hER{\beta}$) ligand-binding domain and the co-activator steroid receptor co-activator-1 (SRC1). Tributyltin-hydroxide (TBT-OH) and triphenyltin-chlorine (TPT-Cl) exhibited an inhibitive effect on $E_2$-dependent transcriptional activity, similar to antagonistic chemicals such as 4-hydroxytamoxifen (OHT) or ICI 182,780, at a very low concentration of $10^{-14}$ M TBT or $10^{-10}$ M TPT, respectively. The yeast growth and transcriptional activity with transcriptional factor GAL4 did not exhibit any effect at the tested concentration of TBT or TPT. Moreover, the yeast two-hybrid system using the interaction between p53 and the T antigen of SV40 large did not describe any effect at the tested concentration of OHT or ICI 182,780. However, the interaction between p53 and T antigen was inhibited at a TBT or TPT concentration of $10^{-9}$ M, respectively. These results indicate that TBT and TPT act as inhibitors of ER-dependent reporter gene transcriptional activation and of the interaction between $hER{\beta}$ LBD and the co-activator SRC1 in the yeast two-hybrid system. Consequently, our data could partly explain the occurrence of organotin compound-induced imposex on the endocrine system of mammals, including humans.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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