연구목적: 골유착성 임플랜트를 이용한 치료가 초기의 완전 무치악 증례에 도입된 이후 장기간의 임상 관찰 결과 높은 성공률이 보고되고 있으며, 점차 부분 무치악 및 단일치 상실 증례 등의 다양한 영역으로 확대되고 있다. 하지만 이러한 임플랜트에 가해지는 저작압은 임플랜트와 주위 골에 축 방향 힘 (axial force)과 다양한 측방 모멘트 (bending moments)를 일으키는데 이러한 응력의 적절한 분산이 치료의 성공에 큰 영향을 미치게 한다. 이번 연구의 목적은 하악 구치부가 부분 무치악일 때 외측연결 방식과 내측연결 방식의 임플랜트로 수복함에 있어 상부 보철물의 연결 (splinting)이 임플랜트와 주위 골로의 응력분산에 미치는 영향을 삼차원 유한요소 분석을 통해 비교해보고자 하였다. 연구재료 및 방법: 외측연결 방식과 내측연결 방식의 대표적인 2종의 임플랜트를 선정하였고 각각 8.5mm와 13mm 길이에 대하여 실험하였다. 임플랜트는 외측연결 방식을 대표하는 브레네막 시스템을, 내부연결 방식을 대표하는 ITI 임플랜트를 연구재료로 선택하였다. 각각의 임플랜트는 구치부에서 골양이 허용되는 한 추천되는 넓은 직경 (wide diameter)의 임플랜트 (4.8-5.3mm)를 이용하였다. 이러한 4종류의 임플랜트 모형에서 제1대구치와 제2대구치 금관의 연결 여부에 따라 총 8개의 실험 군으로 분류하였다. 하중은 수직하중 및 수평하중을 각각 100N씩 하악 제1대구치 임플랜트 보철부위 (금관부)에 가하였고 금관의 연결여부에 따라 임플랜트와 주위골에 응력이 분산되는 양상을 관찰하였다. 삼차원 유한요소분석을 위한 하악골모형 제작에는 Hypermesh (Altair Engineering Inc., Troy, MI, USA)를 사용하였고 응력해석을 위해서는 PAM-CRASH 2G version 2005 (ESI, France), 포스트프로세싱을 위해서는 PAM-VIEW version 2005 (ESI, France)을 이용하였다. 여러 응력값 중에서 대표적인 등가응력 (von Mises stress)을 이용하여서 응력분포를 비교분석하였다. 연구결과: 내부연결방식과 외부연결방식 모두 상부의 금관을 연결함에 따라 임플랜트와 주위골로 전해지는 응력값이 감소하였다. 그리고 응력값이 감소하는 정도는 외부연결방식에서 더 크게 나타났다. 하지만 두 방식 모두 금관연결에 따른 응력 감소 효과는 임플랜트 길이 증가에 의해 영향 받지는 않았다. 이번 실험에서 상부 보철물이 연결되지 않은 상태에서 제1대구치 부위에 수직방향 또는 수평방향의 하중을 가했을 때 외부연결방식에서 더 많은 양의 응력이 주변 피질골의 상부 좁은 부위로 전달되었다. 하지만 상부 보철물을 연결한 상태에서 하중을 가한 경우에는 외부연결방식에서 하중 측인 제1대구치 부위에서 나타나던 상부 피질골에서의 응력 집중이 많이 감소한 것을 보여주었다. 또 한 비하중 측인 제 2대구치 부위에서의 응력분산도 외부연결방식에서 더 많은 것으로 나타났다. 이에 비해 내부연결방식에서는 하중 측인 제 1대구치 부위에서 지대주 나사를 따라 높게 나타나던 응력값의 중등도 감소 효과를 나타내었고 연결된 제2대구치 부위로의 응력분산 효과도 작았다. 결론: 하악 구치부가 결손한 하악골에 내부연결방식과 외부연결방식을 대표하는 두 가지 종류의 임플랜트를 선택하여 상부 금관의 연결이 임플랜트와 주위 골의 응력 분산에 미치는 영향에 대하여 삼차원 유한요소분석을 하였다. 이러한 실험 결과를 통하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 8.5mm와 13mm에 대해서 응력 분포는 거의 동일하게 나타나고, von Mises stress 최대값 또한 거의 유사하였다. 2. 수직하중에서는 근심측에서 응력이 집중되었고 수평하중에서는 근, 원심측이 비슷한 크기의 응력을 보였다. 3. 내부연결방식에서는 지대주 나사의 벽면을 따라서 응력이 분산되는 양상을 보였으나 외부연결방식에서는 지대주에 눌리는 임플랜트 상부 부위에 응력이 집중되었다. 4. 금관을 연결함에 따라 임플랜트와 주위골로 전달되는 응력 값은 두 방식 모두 감소하는 모습을 보였으나 응력 값이 감소하는 정도는 내부연결방식에 비해 외부연결방식에서 더 크게 나타났다.
목 적 : 본 연구는 colloid gel(slime)을 자체 제작하여, 방사선치료에서 불규칙한 환자 체표면에 대한 보상체로 적용하기 위하여 유용성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 본 연구를 위하여 치료에 적합한 colloid gel을 자체적으로 제작하였고, 방사선 치료 적용 가능성 평가를 위해 네 가지 실험을 하였다. 치료 장비 및 CT 장비로는 Trilogy(Varian)와 CT(SOMATOM, Siemens)를 이용하였다. 첫 번째로 colloid gel의 조성에 따른 균질도를 EBT3 Film(RIT)을 이용하여 측정하였다. 두 번째는 colloid gel의 Hounsfield Unit(HU)값을 CRIS phantom과 Eclipse RTP(Eclipse 13.1, Varian) 및 CT 촬영을 이용하여 선량 측정 및 확인을 하였다. 세 번째로 colloid gel의 치료 기간 내 변형 및 변질을 검사하기 위하여 ion chamber(PTW-30013, PTW)를 이용하여 매일 3회씩, 2주간 측정하였다. 네 번째 실험은 자체 제작한 아크릴 팬텀을 이용하여 실제 치료와 유사한 환경에서 bolus, rice, colloid gel을 이용한 치료계획 및 측정된 선량 분포 비교하였고, 추가적으로 dose profile도 확인하였다. 결 과 : 첫 번째 실험에서 조성된 colloid gel case 1, 2, 3의 밀도는 각각 평균
본 연구에서는 색채 계획을 통해 콘텐츠를 제작할 때 참고할 만한 색을 도출하는 방법을 모색하기 위하여 진행되었다. 대상이 된 이미지는 한국 내의 자연풍광을 다룬 사진들로 머신러닝을 활용해 낮과 밤이 어떤 색으로 표현되는지 알아보고, KSCA를 통해 색 빈도를 도출하여 두 결과를 비교, 분석하였다. 낮과 밤 사진의 색을 머신러닝으로 구분한 결과, 51~100%로 구분했을 때, 낮의 색의 영역이 밤의 색보다 2.45배가량 더 많았다. 낮 class의 색은 white를 중심으로, 밤 class의 색은 black을 중심으로 명도에 따라 분포하였다. 낮 class 70%이상의 색이 647, 밤 class 70% 이상의 색이 252, 나머지(31-69%)가 101개로서 중간 영역의 색의 수는 적고 낮과 밤으로 비교적 뚜렷하게 구분되었다. 낮과 밤 class의 색 분포 결과를 통해 명도로 구분되는 두 class의 경계 색채값이 무엇인지 확인할 수 있었다. KSCA를 활용해 디지털 사진의 빈도를 분석한 결과는 전체적으로 밝은 낮 사진에서는 황색, 어두운 밤 사진에서는 청색 위주의 색이 표현되었음을 보여주었다. 낮 사진 빈도에서는 상위 40%에 해당하는 색이 거의 무채색에 가까울 정도로 채도가 낮았다. 또 white & black에 가까운 색이 가장 높은 빈도를 보여 명도차가 크다는 것을 알 수 있었다. 밤 사진의 빈도를 보면 상위 50% 가량 되는 색이 명도 2(먼셀 기호)에 해당하는 어두운 색이다. 그에 비해 빈도 중위권(50~80%)의 명도는 상대적으로 조금 높고(명도 3-4), 하위 20%에서는 여러 색들의 명도차가 크다. 난색들은 빈도 하위 8% 이내에서 간헐적으로 볼 수 있었다. 배색띠를 보았을 때, 전체적으로 남색을 위주로 조화로운 배색을 이루고 있었다. 본 연구의 색의 분포와 빈도의 결과값은 한국 내의 자연 풍경에 관한 디지털 디자인의 색채 계획에 참고 자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한 색 분포를 나눈 결과는 해당색이 특정 디자인의 주조색이나 배경색으로 사용될 경우에 두 class 중 어느 쪽에 더 가까운 색인지에 대해 참고사항이 될 수 있을 것이며, 분석 이미지들을 몇 가지 class로 나눈다면, 각 class의 색 분포의 특성에 따라 분석 이미지에 사용되지 않은 색도 어느 class에 얼마큼 더 가까운 이미지인지 도출할 수 있을 것이다.
주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.
1. 양마의 섬유중 단일반응성 엽형 경색 엽병색 삭과색에 관한 제형질에 대하여 개개의 질적형질의 유전 및 그들의 연소를 연구하였다. 량적형질의 유전은 통계유전학적방법을 이용하여 유전인자분석을 하였다. 또 이들 양적형질의 질적형질과의 연소 및 양적형질상호간의 연소를 조사하여 얻어진 지견을 응용하여 선발의 효과를 높이려고 하였다. 2. 본실험에는 양마의 품종 Dashkent, G38F-1의 1교잡을 사용하였다. Dshkent는 우리나라 재래품종으로 경색은 녹색이고 열핵엽형 녹색엽병색 개화일수는 10시간 단일처리하에서 106.9222일이고 호외 포장조건에서 105.8234일이었고 개체당 섬유중은 26.4922 gr였다. G38F-1은 Guatemala에서 도입하여 계통선발된 품종로서 적색경 수원엽형 적색엽병색 개화일수는 10시간단일처리하에서 62.3784일이고 호외포장조건에서 148.8921일였고 개체당 섬유중은 37.1591 gr.였다. 본교잡에 사용된 실험재료는 P,
연구(硏究)의 목적(目的) 및 배경(背景) : 본 연구는 노령인구의 증가와 더불어 심각한 사회문제화 되고 있는 노인병의 실태를 파악하기 위한 노인건강검진 사업의 일환으로 전주우석대부속한방병원 및 부설우석의원에서 국내최초의 한양방동시종합검진을 실시한 바 있어서, 이를 토대로 노인질환의 분포와 건강실태를 파악하고 한양방동시종합검진의 효율성을 검토해 보기 위함이다. 연구(硏究) 방법(方法) : 연구대상은 전라북도 김제군에 거주하는 60세 이상의 노인 641명을 대상으로 전주우석대부속한방병원 및 부설우석의원에서 1994.6.24부터 1994.7.13까지 실시한 한양방동시종합검진(1차 검진) 결과를 대상으로 하였다. 양방의 1차검진은 X-ray 검사, 혈액검사, 소변검사, 혈압, 시력, 청력 등의 측정으로 행해졌고, 한방검진은 한방의 사진법(四診法)(望,聞,問,切(망,문,문,절))과 현증력(現症歷), 주소증(主訴證), 과거력(過去歷), 가족력(家族歷), 사회력(社會歷) 등을 살피는 문진표(問診表)와 사상체질(四象體質) 테스트법을 이용하여 행해졌다. 결과(結果) 및 결론(結論) : 본 연구의 결과 및 결론은 다음과 같다. 1) 한양방종합판정상 검진 대상자 641명중 운동기계질환자 75.8%, 소화기계질환자 43.4%, 순환기계질환자 41.5%, 호흡기계질환자 22.3%, 안이비인후과질환자 8.1%, 내분비계질환자 5.6%, 비뇨생식기계질환자 5.3%의 순으로 질병을 앓고 있는 것으로 나타났다. 2) 병명에 따른 질환의 빈도를 살펴보면, 요통, 위염 및 소화성궤양, 슬통, 심장병, 고혈압, 만성기관지염, 기관지천식, 빈혈증, 당뇨병, 폐결핵, 시력장애, 중풍 등의 순으로 나타났다. 3) 연령별 질환의 빈도를 살펴보면, 60-75세, 76-85세, 86세 이상으로 구분할 때 대부분의 질환이 60-75세에 다발하는 경향을 보이고, 오히려 연령이 높아질수록 질병이환율이 감소하는 경향을 보이는 반면, 안이비인후과질환만이 점진적 증가를 보여 대조를 이루었다. 4) 가족력과 질환과의 상관관계를 살펴보면, 중풍환자의 25.0%가 중풍의 가족력을, 고혈압환자의 11.6%가 고혈압의 가족력을 가지고 있는 것으로 나타나 가족력과의 상관관계가 매우 높게 나타남을 알 수 있었고, 그밖에 결핵은 5.6%, 당뇨병은 2.6%가 가족력을 가지고 있는 것으로 나타났다. 5) 음주와 질환과의 상관관계를 살펴보면, 호흡기질환의 36.4%, 고혈압의 34.7%, 심장병의 33.3%, 소화기질환의 28.4%가 음주를 하는 것으로 나타났으나 음주의 정도는 조사되지 않아 음주와 질환과의 필연적 관계는 알 수 없었다. 6) 흡연과 질환과의 상관관계를 살펴보면, 호흡기질환의 44.1%, 심장병의 38.0%, 고혈압의 29.8%가 흡연을 하는 것으로 나타났으나 흡연의 정도는 조사되지 않아 흡연과 질환의 필연적 관계는 알 수 없었다. 7) 사상체질의 분포는 태음인(太陰人) 44.6%, 소양인(少陽人) 30.7%, 소음인(少陰人) 24.7%, 태양인(太陽人) 0.0%의 순으로 나타났고, 체질별 질환빈도는 모든 체질에서 운동기계 질환과 소화기계 질환의 이환율을 높았는데, 태음인에서는 순환기계질환(50.0%), 호흡기계질환 (23.1%)이 타체질에 비해 높게 나타났고, 소양인에서는 운동기계질환(77.7%), 난청등 안이비인후과 질환(12.2%)이 타체질에 비하여 높게 나타났고, 소음인에 있어서는 소화기계 질환(65.8%)이 타체질에 비해 높게 나타났다. 8) 양방의 1차검진상 이상소견자의 빈도와 한양방종합판정에 의한 질환의 빈도 사이에는 상당한 차이가 있는 것으로 나타났는데, 이는 노인질환의 특성상 건강검진에 한방의 참여가 필요한 이유가 되는 내용이라 사료된다. 이상에서 살펴본 바, 이번에 실시한 국내최초(國內最初)의 한양방동시종합검진(韓洋方同時綜合檢診)은 양방위주의 건강검진보다 노인의 질환과 건강실태를 파악하는데 있어서 훨씬 효율적(效率的)이었다고 사료되는 바이나, 처음 실시한 만큼 미진한 면이 많았다. 앞으로 한방이 공중보건사업에 효율적으로 차여하기 위해서는 많은 문제점을 개선하여 한양방동시종합검진의 모델과 한방보건사업의 프로젝트가 제시되어야 할 것으로 사료된다.
생물다양성협약(1992년)과 나고야의정서(2010년)의 체결 이후 우리나라는 한반도의 생물다양성 보전과 생물자원 확보를 위한 자생생물의 조사·발굴 연구에 박차를 가하였다. 이러한 계기로 2007년에 설립된 환경부 소속 국립생물자원관의 주도로 "한반도 자생생물 조사·발굴 연구사업"이 진행되었다. 본 사업은 2006년 이후 현재까지 15년 동안 5단계(1단계 2006~2008년, 2단계 2009~2011년, 3단계 2012~2014년, 4단계 2015~2017년, 5단계 2018~2020년)로 나누어 진행되었다. 연구의 결과, 본 사업의 이전에 29,916종(2006년)이던 한반도 자생생물이 본 사업의 각 단계가 마무리되는 시점에서 누계로 집계하여 볼 때, 1단계 33,253종(2008년), 2단계 38,011종(2011년), 3단계 42,756종(2014년), 4단계 49,027종(2017년), 그리고 5단계 54,428종(2020년)으로 급속히 증가하여 본 사업 기간 동안 한반도 자생생물 기록종이 약 1.8배 증가하였다. 이 통계자료는 이 기간 동안 연평균 2,320종의 한반도 미기록종이 새로이 기록된 것을 보여준다. 또한 전체 발굴종 중에서 총 5,242종의 신종을 기록하는 학술적 큰 성과를 거두었다. 분류군 별로는 총 연구 기간 동안 곤충 4,440종(신종 988종 포함), 무척추동물(곤충 제외) 4,333종(신종 1,492종 포함), 척추동물(어류) 98종(신종 9종 포함), 식물(관속식물과 선태식물) 309종(관속식물 176종, 선태식물 133종, 신종 39종 포함), 조류(algae) 1,916종(신종 178종 포함), 균류와 지의류 1,716종(신종 309종 포함), 그리고 원핵생물 4,812종(신종 2,226종 포함)이 한반도에서 새로이 기록되었다. 생물표본은 각 단계별로 집계하여 볼 때 1단계 247,226점(2008년), 2단계 207,827점(2011년), 3단계 287,133점(2014년), 4단계 244,920점(2017년), 그리고 5단계 144,333점(2020년)이 수집되어 연평균 75,429점, 총 1,131,439점의 생물표본이 채집되었다. 그중에서 곤충 281,054점, 곤충 이외의 무척추동물 194,667점, 척추동물(어류) 40,100점, 식물 378,251점, 조류(algae) 140,490점, 균류 61,695점, 그리고 원핵생물 35,182점이 채집되었다. 본 사업에 참여한 각 단계별 연구원/보조연구원(주로 대학원생)의 수는 1단계 597/268명, 2단계 522/191명, 3단계 939/292명, 4단계 575/852명, 그리고 5단계 601/1,097명으로 전체년도의 참여연구자는 연평균 395명, 총 연인원 약 5,000명이 참여하여 전국의 거의 모든 분류학자와 분류학 전공의 대학원생이 참여하였다. 본 사업 기간 동안 전문학술지 논문 3,488편(국내학술지 논문 2,320편, SCI급 국제학술지 논문 1,168편 포함)이 출판되었다. 본 사업 기간 중 자생생물 조사·발굴 사업 및 생물표본 확보 사업에 투입된 예산은 총 833억원(연평균 55억원)이다. 본 사업은 국가 주도의 대형 연구 프로젝트로서 전국의 거의 모든 분류학자가 참여하고 대규모 예산이 투입되어 단기간에 이루어 낸 한국식 압축성장의 한 성공 사례로 볼 수 있다. 본 사업의 종발굴 성과는 최근의 생물분류 체계로 분류되어 국가생물종목록으로 만들어졌으며, 전문가와 학생 및 일반 시민에게 제공되고 있다(https://species.nibr.go.kr/index.do). 본 사업에서 파생된 기재문, DNA 염기 서열, 서식처, 분포, 생태, 이미지, 멀티미디어 등 각 종의 정보는 디지털화되어 생물의 계통, 진화 연구 등 학문적 발전에 기여하였고, 기후변화에 따른 지표종의 변화 같은 생물분포 모니터링 사업과 바이오산업의 생물소재를 탐색하는 기반이 되었다. 본 사업을 통하여 젊은 분류인력(주로 대학원생)의 양성을 지원할 수 있었던 것은 본 사업이 가져온 가장 의미 있는 성과라고 할 수 있다. 과거 15년간 숨 가쁘게 달려온 본 사업은 아직 진행 중이다. 그동안 발굴된 종들에 대한 이명(synonym)과 오동정 등을 바로잡아 학문적인 완성도를 높이고, 한반도에 존재하리라 예상되는 약 10만 종의 자생생물 중에서 남겨진 5만 종에 대한 조사·발굴 연구가 지속되어야 한다.
The wall shear stress in the vicinity of end-to end anastomoses under steady flow conditions was measured using a flush-mounted hot-film anemometer(FMHFA) probe. The experimental measurements were in good agreement with numerical results except in flow with low Reynolds numbers. The wall shear stress increased proximal to the anastomosis in flow from the Penrose tubing (simulating an artery) to the PTFE: graft. In flow from the PTFE graft to the Penrose tubing, low wall shear stress was observed distal to the anastomosis. Abnormal distributions of wall shear stress in the vicinity of the anastomosis, resulting from the compliance mismatch between the graft and the host artery, might be an important factor of ANFH formation and the graft failure. The present study suggests a correlation between regions of the low wall shear stress and the development of anastomotic neointimal fibrous hyperplasia(ANPH) in end-to-end anastomoses. 30523 T00401030523 ^x Air pressure decay(APD) rate and ultrafiltration rate(UFR) tests were performed on new and saline rinsed dialyzers as well as those roused in patients several times. C-DAK 4000 (Cordis Dow) and CF IS-11 (Baxter Travenol) reused dialyzers obtained from the dialysis clinic were used in the present study. The new dialyzers exhibited a relatively flat APD, whereas saline rinsed and reused dialyzers showed considerable amount of decay. C-DAH dialyzers had a larger APD(11.70
The wall shear stress in the vicinity of end-to end anastomoses under steady flow conditions was measured using a flush-mounted hot-film anemometer(FMHFA) probe. The experimental measurements were in good agreement with numerical results except in flow with low Reynolds numbers. The wall shear stress increased proximal to the anastomosis in flow from the Penrose tubing (simulating an artery) to the PTFE: graft. In flow from the PTFE graft to the Penrose tubing, low wall shear stress was observed distal to the anastomosis. Abnormal distributions of wall shear stress in the vicinity of the anastomosis, resulting from the compliance mismatch between the graft and the host artery, might be an important factor of ANFH formation and the graft failure. The present study suggests a correlation between regions of the low wall shear stress and the development of anastomotic neointimal fibrous hyperplasia(ANPH) in end-to-end anastomoses. 30523 T00401030523 ^x Air pressure decay(APD) rate and ultrafiltration rate(UFR) tests were performed on new and saline rinsed dialyzers as well as those roused in patients several times. C-DAK 4000 (Cordis Dow) and CF IS-11 (Baxter Travenol) reused dialyzers obtained from the dialysis clinic were used in the present study. The new dialyzers exhibited a relatively flat APD, whereas saline rinsed and reused dialyzers showed considerable amount of decay. C-DAH dialyzers had a larger APD(11.70
The objective of this research is to test the feasibility of developing a statewide truck traffic forecasting methodology for Wisconsin by using Origin-Destination surveys, traffic counts, classification counts, and other data that are routinely collected by the Wisconsin Department of Transportation (WisDOT). Development of a feasible model will permit estimation of future truck traffic for every major link in the network. This will provide the basis for improved estimation of future pavement deterioration. Pavement damage rises exponentially as axle weight increases, and trucks are responsible for most of the traffic-induced damage to pavement. Consequently, forecasts of truck traffic are critical to pavement management systems. The pavement Management Decision Supporting System (PMDSS) prepared by WisDOT in May 1990 combines pavement inventory and performance data with a knowledge base consisting of rules for evaluation, problem identification and rehabilitation recommendation. Without a r.easonable truck traffic forecasting methodology, PMDSS is not able to project pavement performance trends in order to make assessment and recommendations in the future years. However, none of WisDOT's existing forecasting methodologies has been designed specifically for predicting truck movements on a statewide highway network. For this research, the Origin-Destination survey data avaiiable from WisDOT, including two stateline areas, one county, and five cities, are analyzed and the zone-to'||'&'||'not;zone truck trip tables are developed. The resulting Origin-Destination Trip Length Frequency (00 TLF) distributions by trip type are applied to the Gravity Model (GM) for comparison with comparable TLFs from the GM. The gravity model is calibrated to obtain friction factor curves for the three trip types, Internal-Internal (I-I), Internal-External (I-E), and External-External (E-E). ~oth "macro-scale" calibration and "micro-scale" calibration are performed. The comparison of the statewide GM TLF with the 00 TLF for the macro-scale calibration does not provide suitable results because the available 00 survey data do not represent an unbiased sample of statewide truck trips. For the "micro-scale" calibration, "partial" GM trip tables that correspond to the 00 survey trip tables are extracted from the full statewide GM trip table. These "partial" GM trip tables are then merged and a partial GM TLF is created. The GM friction factor curves are adjusted until the partial GM TLF matches the 00 TLF. Three friction factor curves, one for each trip type, resulting from the micro-scale calibration produce a reasonable GM truck trip model. A key methodological issue for GM. calibration involves the use of multiple friction factor curves versus a single friction factor curve for each trip type in order to estimate truck trips with reasonable accuracy. A single friction factor curve for each of the three trip types was found to reproduce the 00 TLFs from the calibration data base. Given the very limited trip generation data available for this research, additional refinement of the gravity model using multiple mction factor curves for each trip type was not warranted. In the traditional urban transportation planning studies, the zonal trip productions and attractions and region-wide OD TLFs are available. However, for this research, the information available for the development .of the GM model is limited to Ground Counts (GC) and a limited set ofOD TLFs. The GM is calibrated using the limited OD data, but the OD data are not adequate to obtain good estimates of truck trip productions and attractions .. Consequently, zonal productions and attractions are estimated using zonal population as a first approximation. Then, Selected Link based (SELINK) analyses are used to adjust the productions and attractions and possibly recalibrate the GM. The SELINK adjustment process involves identifying the origins and destinations of all truck trips that are assigned to a specified "selected link" as the result of a standard traffic assignment. A link adjustment factor is computed as the ratio of the actual volume for the link (ground count) to the total assigned volume. This link adjustment factor is then applied to all of the origin and destination zones of the trips using that "selected link". Selected link based analyses are conducted by using both 16 selected links and 32 selected links. The result of SELINK analysis by u~ing 32 selected links provides the least %RMSE in the screenline volume analysis. In addition, the stability of the GM truck estimating model is preserved by using 32 selected links with three SELINK adjustments, that is, the GM remains calibrated despite substantial changes in the input productions and attractions. The coverage of zones provided by 32 selected links is satisfactory. Increasing the number of repetitions beyond four is not reasonable because the stability of GM model in reproducing the OD TLF reaches its limits. The total volume of truck traffic captured by 32 selected links is 107% of total trip productions. But more importantly, ~ELINK adjustment factors for all of the zones can be computed. Evaluation of the travel demand model resulting from the SELINK adjustments is conducted by using screenline volume analysis, functional class and route specific volume analysis, area specific volume analysis, production and attraction analysis, and Vehicle Miles of Travel (VMT) analysis. Screenline volume analysis by using four screenlines with 28 check points are used for evaluation of the adequacy of the overall model. The total trucks crossing the screenlines are compared to the ground count totals. L V/GC ratios of 0.958 by using 32 selected links and 1.001 by using 16 selected links are obtained. The %RM:SE for the four screenlines is inversely proportional to the average ground count totals by screenline .. The magnitude of %RM:SE for the four screenlines resulting from the fourth and last GM run by using 32 and 16 selected links is 22% and 31 % respectively. These results are similar to the overall %RMSE achieved for the 32 and 16 selected links themselves of 19% and 33% respectively. This implies that the SELINICanalysis results are reasonable for all sections of the state.Functional class and route specific volume analysis is possible by using the available 154 classification count check points. The truck traffic crossing the Interstate highways (ISH) with 37 check points, the US highways (USH) with 50 check points, and the State highways (STH) with 67 check points is compared to the actual ground count totals. The magnitude of the overall link volume to ground count ratio by route does not provide any specific pattern of over or underestimate. However, the %R11SE for the ISH shows the least value while that for the STH shows the largest value. This pattern is consistent with the screenline analysis and the overall relationship between %RMSE and ground count volume groups. Area specific volume analysis provides another broad statewide measure of the performance of the overall model. The truck traffic in the North area with 26 check points, the West area with 36 check points, the East area with 29 check points, and the South area with 64 check points are compared to the actual ground count totals. The four areas show similar results. No specific patterns in the L V/GC ratio by area are found. In addition, the %RMSE is computed for each of the four areas. The %RMSEs for the North, West, East, and South areas are 92%, 49%, 27%, and 35% respectively, whereas, the average ground counts are 481, 1383, 1532, and 3154 respectively. As for the screenline and volume range analyses, the %RMSE is inversely related to average link volume. 'The SELINK adjustments of productions and attractions resulted in a very substantial reduction in the total in-state zonal productions and attractions. The initial in-state zonal trip generation model can now be revised with a new trip production's trip rate (total adjusted productions/total population) and a new trip attraction's trip rate. Revised zonal production and attraction adjustment factors can then be developed that only reflect the impact of the SELINK adjustments that cause mcreases or , decreases from the revised zonal estimate of productions and attractions. Analysis of the revised production adjustment factors is conducted by plotting the factors on the state map. The east area of the state including the counties of Brown, Outagamie, Shawano, Wmnebago, Fond du Lac, Marathon shows comparatively large values of the revised adjustment factors. Overall, both small and large values of the revised adjustment factors are scattered around Wisconsin. This suggests that more independent variables beyond just 226; population are needed for the development of the heavy truck trip generation model. More independent variables including zonal employment data (office employees and manufacturing employees) by industry type, zonal private trucks 226; owned and zonal income data which are not available currently should be considered. A plot of frequency distribution of the in-state zones as a function of the revised production and attraction adjustment factors shows the overall " adjustment resulting from the SELINK analysis process. Overall, the revised SELINK adjustments show that the productions for many zones are reduced by, a factor of 0.5 to 0.8 while the productions for ~ relatively few zones are increased by factors from 1.1 to 4 with most of the factors in the 3.0 range. No obvious explanation for the frequency distribution could be found. The revised SELINK adjustments overall appear to be reasonable. The heavy truck VMT analysis is conducted by comparing the 1990 heavy truck VMT that is forecasted by the GM truck forecasting model, 2.975 billions, with the WisDOT computed data. This gives an estimate that is 18.3% less than the WisDOT computation of 3.642 billions of VMT. The WisDOT estimates are based on the sampling the link volumes for USH, 8TH, and CTH. This implies potential error in sampling the average link volume. The WisDOT estimate of heavy truck VMT cannot be tabulated by the three trip types, I-I, I-E ('||'&'||'pound;-I), and E-E. In contrast, the GM forecasting model shows that the proportion ofE-E VMT out of total VMT is 21.24%. In addition, tabulation of heavy truck VMT by route functional class shows that the proportion of truck traffic traversing the freeways and expressways is 76.5%. Only 14.1% of total freeway truck traffic is I-I trips, while 80% of total collector truck traffic is I-I trips. This implies that freeways are traversed mainly by I-E and E-E truck traffic while collectors are used mainly by I-I truck traffic. Other tabulations such as average heavy truck speed by trip type, average travel distance by trip type and the VMT distribution by trip type, route functional class and travel speed are useful information for highway planners to understand the characteristics of statewide heavy truck trip patternS. Heavy truck volumes for the target year 2010 are forecasted by using the GM truck forecasting model. Four scenarios are used. Fo~ better forecasting, ground count- based segment adjustment factors are developed and applied. ISH 90 '||'&'||' 94 and USH 41 are used as example routes. The forecasting results by using the ground count-based segment adjustment factors are satisfactory for long range planning purposes, but additional ground counts would be useful for USH 41. Sensitivity analysis provides estimates of the impacts of the alternative growth rates including information about changes in the trip types using key routes. The network'||'&'||'not;based GMcan easily model scenarios with different rates of growth in rural versus . . urban areas, small versus large cities, and in-state zones versus external stations. cities, and in-state zones versus external stations.