NAC는 GSH의 전구물질로, thiol기를 포함하는 항산화제 중 하나로 잘 알려져 있으며, 방사선 조사 시 발생하는 생체 내 영향을 감소시켜 생체 손상의 방호 및 회복에 도움을 주는 방사선 방어제로 이용된다. S. cerevisiae에서 항산화제 NAC를 전처리 함에 따라 이온화 방사선 조사에 따른 효모의 세포사멸 방어효과 및 superoxide dismutase (SOD), catalase, glutathione peroxidase (GPx)와 같은 항산화 효소들의 유전자 발현을 분석하여 NAC의 항산화적 효과를 확인하였다. 효모는 다양한 농도의 NAC 전처리 후 다양한 선량의 이온화 방사선에 조사되었으며, 세포생존율은 세포형성단위(CFU)를 계수해 측정되었고, 항산화 효소의 유전자 발현은 real-time PCR수행 후 분석하였다. 우선적으로 효모에 NAC 처리를 위한 적정농도를 확인하였는데, 35 mM 이상의 NAC 농도에서 효모세포의 성장이 억제 되었다. NAC 전처리는 감마선 조사에 의한 세포사멸을 방어하지 않았으며, 100 Gy 방사선 조사는 항산화 효소들의 유전자 발현을 유도하였다. NAC 전처리 후 항산화 효소들의 유전자 발현은NAC의 농도 증가에 따라 감소하였다. 이러한 결과로,NAC의 높은 농도(35 mM 이상)는 효모세포의 성장을 저해하며, NAC는 이온화 방사선 조사에 따른 세포사멸을 방어할 수 없으나, 생체 내에서 활성산소종을 제거 하여 세포를 보호하는 유용한 항산화제임을 알 수 있었다.
Background: The aim of the present study was to evaluate whether findings on initial chest computed tomography (CT) of influenza pneumonia can help predict clinical outcome. Methods: We reviewed all adult patients admitted to the Emergency Department (ED) with a confirmed diagnosis of novel influenza A H1N1 virus (2009 H1N1) pneumonia, who underwent chest CT upon admission between Aug 26, 2009 and Jan 31, 2010. Radiologic findings were characterized by type and pattern of opacities and zonal distribution. Clinical outcome measures were intensive care unit (ICU) admission, mechanical ventilation, and inhospital death. Results: Of 59 patients diagnosed with 2009 H1N1 pneumonia, 41 (69.5%) underwent chest CT on admission into ED. Nine (22%) of these patients developed adverse clinical outcomes requiring the following treatments: 9 (22.0%) ICU admissions, 5 (12.2%) mechanical ventilation, and 3 (7.3%) inhospital deaths. Counting the number of patients with more than 4 involved lobes, the sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value for detection of adverse clinical outcome were 67%, 84%, 55% and 80%, respectively. Conclusion: Extensive involvement of both lungs (over 4 lobes) is related to ICU admission, mechanical ventilation, and inhospital death. Initial chest CT may help predict an adverse clinical outcome of patients with 2009 H1N1 influenza pneumonia.
This paper presents a misfire monitoring method by using the weight factor. According to OBD II(On-Board Diagnostics) regulations of the CARB (California Air Resources Board), an ECU (Electronic Control Unit) should detect misfires which occur in the internal combustion engine. A misfire is 1311owe4 by post-oscillations for short duration. Sometimes, the amplitude of oscillations may be as high as misfire and can be falsely detected as another misfire. To prevent this, the software designers do not attempt to detect another misfire for this short duration, during which the post oscillations exist. Because of this, ECU does not detect all the misfires and hence, the unstable state of automobile cannot be detected. If this happens for a long time, automobile may get damaged. To solve these problems, this paper suggests a new algorithm to detect misfire by using weighting factor Weighting factor is a concept to distinguish the misfire with the post oscillation and to improve the detection rate. This value of weighting factor is used for counting the misfire. This paper also shows the result of experiment done on a automobile using this software. The software is implemented using ASCET-SD which is preferred in the design of engine control. This paper's result show the possibility of improving the misfire detection by implementing this algorithm.
Reaction of arachno-S2B7H8- with either THF or 1,2-dimethoxyethane upon refluxing condition results in the formation of the previously known compound hypho-S2B7H10-. Protonation of hypho-S2B7H10- with HCl/Et2O generates hypho-2,5-S2B7H11 in good yield. This hypho-S2B7H10- anion has been employed to generate a series of new nido-, arachno-, and hypho-metalladithiaborane clusters. Reaction of the anion with Cp(CO)2FeCl results in direct metal insertion and the formation of a complex containing the general formula (η5-C5H5)FeS2B7H8. Spectroscopic studies of nido-6-CpFe-7,9-S2B7H8 Ⅰ demonstrated that compound Ⅰ was shown to have an nido-type cage geometry derived from an octadecahedron missing one vertex, with the iron atom occupying the three-coordinate 6-position in the cage and the two sulfurs occupying positions on the open face of the cage. Reaction of hypho-S2B7H10- with CoCl2/Li+[C5H5]- gave the previously known complex arachno-7-CpCo-6,8-S2B6H8 Ⅱ. Also, the reaction of the anion with [Cp*RhCl2]2 gave the complex arachno-7-Cp*Rh-6,8-S2B6H8 Ⅲ, the structure of which was shown to be that of complex Ⅱ. The similarity of the NMR spectra of Ⅱ and Ⅲ suggest that Ⅲ adopts cage structure similar to that previously confirmed for Ⅱ. A series of 9-vertex hypho clusters in which the sulfur atoms are bridged by different species isoelectronic with a BH3 unit, such as HMn(CO)4 or SiR2 have been prepared. Compounds Ⅳ,Ⅴ and Ⅵ are each 2n+4 skeletal electron systems and would be expected according to skeletal electron counting theory to adopt hypho-type polyhedral structures derived from an icosahedron missing three vertices. The complex hypho-1-(CO)4Mn-2,5-S2B6H9 Ⅳ was obtained by the reaction of the anion with (CO)5MnBr and has been shown from spectroscopic data to consist of a (CO)4Mn fragment bound to the two sulfur atoms S2 and S5 of hypho-S2B7H10-. Also, similar hypho-type complexes hypho-1-R2Si-2,5-S2B6H8 (R=CH3 Ⅴ, R=C6H5 Ⅵ) have been prepared from the reaction of hypho-S2B7H10- with R2SiHCl.
도시의 쇠퇴를 판단하고자 하는 다양한 연구가 진행되었지만 대부분의 연구에서는 쇠퇴도시의 일반적인 특성을 활용하여 보편적인 수준에서의 도시쇠퇴를 분석하였다. 하지만 도시의 쇠퇴는 특정 도시의 고유한 특성에 기반하여 발생하기 때문에 이를 고려해야한다. 또한 도시쇠퇴는 미세 공간에서 발생하고 확산하는 양상을 보이기 때문에 작은 단위의 공간을 연속적으로 분석해야한다. 본 연구는 울산광역시를 대상으로 지역적 특성을 고려한 도시쇠퇴 측정 모델을 개발하고, 이를 활용하여 울산광역시의 도시쇠퇴를 시간적·공간적으로 분석하는 것을 목적으로 한다. 지역적 특성을 모델에 반영하기 위하여 전국 평균대비 울산광역시의 지표값을 계산하여 이를 가중치에 반영한다. 또한 행정동 단위로 도시쇠퇴를 분석한 후 보다 작은 단위 공간에 대한 분석을 수행하기 위하여 공간적 계층구조를 활용해 집계구 단위로 도시쇠퇴를 분석한다. 모델을 활용하여 산출된 지수와 울산광역시의 사회현상을 연관지어 도시쇠퇴 패턴을 분석한 결과 도시쇠퇴가 군집을 이루며 시간이 흐를수록 인접지역으로 확산하는 형태를 보였다. 또한 신도심의 발생, 도시재생사업 등 도시 외적인 요소가 도시쇠퇴에 영향을 주고 있음을 확인하였다. 본 연구에서 활용한 도시쇠퇴측정모델을 통해 도시의 쇠퇴와 심각도를 파악함으로써 도시재생사업 필요지역의 우선순위를 제시할 수 있을 뿐만 아니라 진행중이거나 완료된 도시재생사업의 효과를 검정할 수 있다.
이 연구의 목적은 erythrosine 매개 광역동 치료 (Photodynamic therapy, PDT)가 Streptococcus mutans 바이오필름 회복에 미치는 영향을 Colony Forming Unit (CFU) 측정과 공초점 레이저 주사 현미경의 관찰을 통해 평가하는 것이었다. PDT에서 광감각제로 erythrosine을 사용하였다. S. mutans ATCC 25175 바이오필름에 LED 광원을 통해 광역동 치료를 시행하였다. 클로르헥시딘 (Chlorhexidine, CHX) 처리한 군을 양성대조군으로 설정하였다. 각 군에 따른 처리 후 바이오필름의 회복을 위해 배양하였다. 세균 생존율을 처리 직후, 재배양 후 3시간 간격으로 24시간까지 CFU 계수를 통해 측정하였다. 항균 처리 직후 PDT, CHX에서 모두 음성대조군과 비교 시 S. mutans CFU 수가 유의하게 감소하였다. 재배양 12시간 후 PDT는 음성대조군과 비교 시 CFU 수 감소에 관하여 통계적인 유의성을 띄지 않았지만 CHX는 24시간 동안 통계적으로 낮은 CFU 수를 보였다. Erythrosine을 이용한 광역동 치료는 S. mutans 바이오필름 형성을 효과적으로 억제하지만 클로르헥시딘보다 바이오필름의 회복이 빠르게 나타났다. 이 연구는 치아 우식 예방을 위한 광역동 치료의 임상적 효과에 관한 통찰력을 제공한다.
인터넷은 이제 일상생활에서 떼어놓을 수 없는 생활의 일부가 되었다. 그러나 인터넷은 애초에 보안의 개념 없이 만들어졌기 때문에 악의적인 사용자가 네트워크를 통해 시스템에 침투하여 시스템을 마비시키거나 개인정보를 탈취하는 문제들이 커다란 사회적 이슈가 되고 있다. 또한 최근 평범한 일반 사람들도 네트워크 공격 툴 사용으로 인한 DoS 공격이 가능해짐에 따라 인터넷 환경에서 큰 위협을 주고 있다. 그러므로 효율적이고 강력한 공격 탐지 시스템이 인터넷 환경에서 매우 중요하게 되었다. 그러나 이러한 공격을 완벽하게 막아내는 것은 매우 어려운 일이다. 본 논문에서는 DoS 공격의 탐지를 위한 알고리즘을 제안하고, 이를 이용한 공격탐지도구를 제시한다. 먼저 정상상태에서의 학습단계를 거쳐서, 학습된 임계치 허용량, 각 포트로 유입되는 패킷의 개수, 중간값 그리고 각 포트별 평균사용률을 계산하고, 이 값을 바탕으로 공격탐지가 이루어지는 3단계 판별 방법을 제안하였다. 제안한 방법에 맞는 공격 탐지 도구를 제작하여 실험을 하였으며, 그 결과 각 포트별 평균사용률과 단위 시간당 패킷량 중간값의 차이와 학습된 임계치 허용량의 비교는 공격 탐지에 효율적임을 알 수 있다. 또한 네트워크 데이터를 들여다 볼 필요 없이, 패킷의 개수만을 이용하여 공격을 탐지함으로써 간단히 구현할 수 있음을 알 수 있다.
산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
반감기가 서로 크게 다른 두 종류의 방사성 직접핵분열생성물의 방사능비(activity ratio)를 핵연료의 냉각기간 및 연소이력의 함수로 표현하였으며 연소이력에는 사용후핵연료의 평균연소도, 연소기간, 연소주기간의 간격 그리고 주 핵분열물질등이 포함되었다. 고리 1호기에서 연소된 6개의 사용후 가압경수로(PWR) 핵연료 집합체로 부터 36개의 시료를 제작하여 이들 시료에 대한 감마선 스펙트럼을 고순도(HP) Ge 검출기를 사용하여 수집한 후, 각 스펙트럼을 분석하여 얻은 방사능비 $^{l44}$Ce $^{l37}$ Cs를 이용하여 냉각기간을 계산하였다. 그 결과 $^{l44}$Ce 감마선 검출계수율이 $10^{-3}$ cps(count per second) 정도로 아주 낮았음에도 불구하고 검출된 방사능비 $^{l44}$Ce $^{l37}$ Cs를 사용하여 구한 냉각기간은 원자로 운전기록에 의한 냉각기간 (operator declared cooling time)과 상대적인 차이가 $\pm$5% 이내로 잘 일치한 것으로 부터 핵 분열 생성물 $^{l44}$Ce 및 $^{l37}$ Cs은 냉각기간 결정을 위한 좋은 모니터가 됨을 확인하였다. 여러가지의 연소 이력을 갖는 핵연료를 대상으로 한 본 실험의 경우, 단순하게 모델화한 연소이력을 대입하여 얻은 냉각기간은 실제 연소이력을 대입하여 얻은 냉각기간과 시간차이가 $\pm$0.5년 이내에서 잘 맞았으며 이로부터 연소이력에 대한 정확한 정보 없이도 신뢰할 수 있는 정도의 냉각기간을 추정하는 것이 가능할 것으로 생각되었다. 아울러 냉각기간 결정을 위한 본 기술을 활용한 사용후 핵연료의 증명 및/또는 분류에 대한 타당성 연구를 한 결과 감마선 분광분석 방법으로 검출한 방사능비 $^{l44}$Ce $^{l37}$ Cs에 의해서 결정된 냉각기간은, 조사후시험시설 (post irradiation examination facility)등과 같이 사용후핵연료 집합체를 해체 또는 절단하여 만든 시료를 취급하는 시설등에서,사용후핵연료에 대한 안전관리 및 계량관리를 위하여 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료되었다.것으로 사료되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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