Purpose: The aim of this study was to evaluate changes in the trabecular bone through texture analysis and compare the texture analysis characteristics of different areas in patients with medication-related osteonecrosis of the jaw (MRONJ). Materials and Methods: Cone-beam computed tomographic images of 16 patients diagnosed with MRONJ were used. In sagittal images, 3 regions were chosen: active osteonecrosis(AO); intermediate tissue (IT), which presented a zone of apparently healthy tissue adjacent to the AO area; and healthy bone tissue (HT) (control area). Texture analysis was performed evaluating 7 parameters: secondary angular momentum, contrast, correlation, sum of squares, inverse moment of difference, sum of entropies, and entropy. Data were analyzed using the Kruskal-Wallis test with a significance level of 5%. Results: Comparing the areas of AO, IT, and HT, significant differences (P<0.05) were observed. The IT and AO area images showed higher values for parameters such as contrast, entropy, and secondary angular momentum than the HT area, indicating greater disorder in these tissues. Conclusion: Through texture analysis, changes in the bone pattern could be observed in areas of osteonecrosis. The texture analysis demonstrated that areas visually identified and classified as IT still had necrotic tissue, thereby increasing the accuracy of delimiting the real extension of MRONJ.
Co(II)-CyDTA 착물의 흡수스펙트럼을 pH = $6.0{\sim}13.2$의 수용액에서 측정하였다. 흡수에너지는 pH가 증가할수록 낮은 에너지로 이동하였고, 이 현상은 $CoCyDTA^{2-}$와 $CoCyDTA(OH)^{3-}$간의 평형상수 $K_{OH} = [CoCyDTA(OH)^{3-}]/[CoCyDTA^{2-}][OH^-]$로 설명할 수 있었고, 그 값은 $40^{\circ}C$에서 $75M^{-1}$이었다. Co(II)-CyDTA와 Fe(III)-CN 착이온간의 전자이동반응은 $K_{OH}$ 측정과 같은 용액조건에서 분광광도법을 이용하여 고찰하였다. 측정한 $k_{obs}$는 pH = 10.8까지는 거의 일정하였으나 pH > 10.8에서는 pH의 증가에 따라 증가하였다. pH = $6.0{\sim}13.0$에서 적용할 수 있는 속도법칙은 $k_{obs} = (k_3[CoCyDTA^{2-}] + k_4[CoCyDTA(OH)^{3-}])/(1+K_1[CoCyDTA^{2-}])$이었다. 반응 (3a)와 (3b)의 속도상수 $k_3$와 $k_4$는 $40^{\circ}C$에서 각각 $0.529M^{-1}sec^{-1}$와 $4.500M^{-1}sec^{-1}$이었다. 활성화엔트로피(147{\pm}1.1JK^{-1} mol^{-1}, pH = 10.8)$와 활성화체적$(6.25cm^3mol^{-1}, pH = 10.8)$은 pH가 증가할수록 증가하였지만, 활성화엔탈피$(12.44{\pm}0.20 kcal mol^{-1})$는 pH의 영향을 받지 않았다. 속도상수, 활성화엔트로피, 활성화체적에 대한 pH의 영향을 각각이용하여 Co(II)-Fe(III)의 전자이동 반응메카니즘을 논의하였다.
주쇄형고분자액정(CBA-10)의 PVT와 $^2H$-NMR측정으로 상전이에 따른 열역학적 특성을 고찰하였다. 부피 변화에 의한 NI 및 CN 상전이가 발생하였으며, 일정체적하의 상전이 엔트로피 $({\Delta}S_{NI})_V$와 $({\Delta}S_{CN})_V$값 12.6, $65.3J/mol{\cdot}K$를 각각 구하였으며, 체적변화에 따른 엔트로피는 일정압력하에 얻어진 전이엔트로피의 40~60%정도였다. $^2H$-NMR/RIS 해석으로 nematic conformation을 결정하였으며, NI 및 CN 상전이에 의한 conformation entropy를 구하여 PVT측정에서 구한 일정체적하의 엔트로피와 비교한 결과, 거의 대응하다는 것을 알 수 있었다. 이러한 결과로부터 주쇄형액정의 상전이에 있어서 spacer conformation 변화가 중요한 역할을 하고 있음을 밝혔다.
몇 가지 온도와 압력 하에서 $trans-[CoETECl_2]^+$와 $cis-{\beta}-[CoTETCl_2]^+$ 착이온의 수화반응과 $trans-[CoETEClOH_2]_2^+$착이온의 이성질화반응의 반응속도를 분광광도법으로 측정하여 이들 착물의 반응메카니즘을 규명하였다. $trans-[CoETECl_2]^+$와 $cis-{\beta}-[CoTETCl_2]^+$ 착이온의 수화반응에 대한 활성화엔트로피, ${\Delta}S{\neq}$는 각각 4.0 eu 및 5.3 eu이고 활성화부피, ${\Delta}V{\neq}$는 각각 $-5.8 cm^3mol^{-1}$ 및 $-6.6 cm^3mol^{-1}(40^{\circ}C$)이었다. 이들 데이타로부터 수화반응위 메카니즘은 해리(D)메카니즘으로 추정할 수 있었다. $trans-[CoETEClOH_2]^{2+}$ 착이온의 $cis-{beta}-[CoETEClOH_2]^2+$ 로의 이성질화반응에 대한 활성화엔트로피, ${\Delta}S^{\neq}$와 활성화부피, ${\Delta}V^{\neq}$는 각각 9.5 eu 및 $8.4 cm^3mol^{-1}(30^{\circ}C$)이었다. 이들 데이타로부터 이성질화반응의 메카니즘은 $H_2O$가 해리된 후 이성질화가 일어나는 해리(D)메카니즘인 것으로 추정할 수 있었다.
테트라히드로퓨란-물 이성분계에서 용매화전자와 벤젠간의 반응속도 상수를 광분해법으로 측정하였으며, 이때 온도 범위는 $-18{\circ}C{\sim}+51{\circ}C$이였다. 속도 상수를 Arrhenius식에 따라 도시하여 얻은 활성화 에너지는 테트라히드로퓨란 함량이 증가할 수록 감소하였다. 물의 함량이 증가하면 이성분계의 점성도는 감소하고, 또 반응속도 상수도 감소하였으므로 용매화전자의 반응은 확산지배가 아니다. 활성화엔탈피 변화와 이차반응속도 상수는 테트라히드로퓨란의 함량이 39, 49, 75M%일 때 각각 4.90, 2.80 및 $-0.3kcal{\cdot}M^{-1}$과 $8.86{\times}10^8,\;5.14{\times}10^8$ 및 $1.43{\times}10^8M^{-1}sec^{-1}$이었다. 활성화반응 파엔탈피변화, 활성화엔트로피 변화에서 얻은 등속도 온도는 본 실험온도보다 낮은 $244{\circ}K$로 이것은 라메터가 활성화엔트로피 변화라는 것을 의미한다. 활성화 에너지에 대한 용매효과로부터 용매화전자$({e_s}^-)$와 벤젠(B)간의 반응과정 중에 ${e_s}^-+B{\rightleftharpoons}B^-$ 단계는 테트라히드로퓨란 함량이 증가할수록 더욱 더 발열반응성으로 진행되었다.
DRAM 기반의 인메모리 캐시는 고비용으로 인해 용량을 늘리는 데에는 한계가 있다. 이를 위해 압축을 이용하여 더 많은 데이터를 캐시하는 기법들이 연구되어 왔다. 그러나 압축은 높은 처리부하와 반응 지연을 야기한다. 본 논문에서는 섀넌 엔트로피를 통해 파일의 압축률을 낮은 오버헤드를 통해 고속으로 예측하여, 높은 압축률을 가진 파일만 압축하는 선택적 압축 기법을 제안하였다. 또한 이를 파일시스템 내에서 실제 사용이 가능하도록 커널 레벨에서 파일 시스템을 위한 인메모리 캐시를 제공하도록 구현하였다. 실험 결과 선택적 압축 기법은 비 압축에 비해 약 18%의 실행시간 감소를 보이며, 전체 캐시 데이터 압축 방법에 비해서도 캐시 히트율의 감소에 의한 성능하락을 최소화 시키고, 동시에 압축에 대한 오버헤드를 줄여, 7.5%의 실행시간을 감소시킬 수 있음을 보였다. 또한 압축에 사용되는 CPU사용시간을 모두 압축 했을 때와 비교하여 28%감소시킬 수 있음을 보여주었다.
크라운 에테르를 반복 사용 기능의 상이동 촉매(phase transfer catalyst ; PTC)로 유도하기 위해 고분자 물질로 지지된 크라운 에테르(polymer-supported crown ether ; Ps-CE)류를 합성하고, 이들 Ps-CE(solid phase)를 이용하여 액-고-액 3상 불균일계에서의 1-bromooctane(유기층)의 iodide(수용층) 친핵 치환 반응속도를 측정하고 그 상이동 촉매능을 연구검토하였다. Ps-CE류는 hydroxymethyl기를 지니는 크라운 에테르류를 합성한 후 이를 1∼2% cross-linked chloromethylated polystyrene 에그라프트시켜 제조하였다. 3상 불균일계치환반응은 반응기질의 농도에 의존하는 유사 일차반응이었고 반응속도상수$(k_{obsd})$는 사용한 촉매량에 비례하였으며, 가교밀도, 온도, 용매 등에 영향을 받음을 알 수 있었다. Ps-CE의 촉매능을 구조적으로 유사한 가용성 크라운 에테르의 촉매능과 비교하였으며, 반응 후 단순히 여과분리하고 이를 PTC로서 반복사용하였을때 촉매능의 감소없이 재사용이 가능함을 알 수 있었다. 반응의 활성화 엔탈피 및 엔트로피는 각각 10∼20kcal $mol^{-1}, 20~55eu.이었고 활성화 자유 에너지는 ∼30kcal mol^{-1}$,/TEX>이었다.
s-cis-$[Co(eee)Cl_2]^+$ 와 s-cis-$[Co(eee)Br_2]^+$ 착이온의 수화반응을 여러가지 온도와 압력하에서 분광광도법으로 연구하였다. 여기서 eee는 $NH_2-CH_2CH_2-S-CH_2CH_2-NH_2이다. 두가지 착물의 수화반응은 속도법칙 Rate = $k_{obsd}$[Co(III)]를 따르고, 속도상수$(k_{obsd})$)는 0.1M $HClO_4,\;40^{\circ}C$에서 s-cis-$[Co(eee)Cl_2]^+$와 s-cis-$[Co(eee)Br_2]^+$가 각각 $0.687{\times}10^{-4}$$sec^{-1}$와 $4.10{\times}10^{-4}$$sec^{-1}$이다. 같은 조건에서$[Co(eee)Cl_2]^+$ 와 s-cis-$[Co(eee)Br_2]^+$착이온의 활성화엔트로피$({\Delta}S^{\neq})$는 각각 -15.5eu와 -7.54eu 이고 활성화부피$({\Delta}V^{\neq})$는 각각 $-4.6cm^3mole^{-1}$ 과 $-4.2cm^3mole^{-1}$이다. 이들 데이타로부터 수화반응의 메카니즘은 교환해리(Id)메카니즘으로 추론할 수 있다.
협력적 여과 시스템은 희박성과 단지 두 고객만의 선호도에 따른 상관 관계로 추천을 제공한다는 문제점과 군집내의 가장 유사한 두 사용자만의 상관 관계에 의하여 추천을 한다는 단점이 있다. 또한, 상품의 내용을 기반으로 하지 않고 선호도만을 기반으로 하므로 추천의 정확도가 사용자에 의해 평가한 자료에만 의존한다는 문제점도 있다. 이와 같이 평가된 자료를 추천에 이용할 경우, 모든 사용자가 모든 상품에 대해 성의 있게 평가할 수는 없으므로 추천의 정확도가 낮아지는 결과를 가져온다. 따라서 본 논문에서는 엔트로피을 사용하여 사용자가 상품에 대하여 평가한 자료를 기반으로 검증되지 않은 사용자를 제외시키고, 다음으로 사용자 프로파일을 생성한 후 사용자를 군집시키며, 마지막으로 그룹의 대표 선호도를 추출하는 방법을 제안한다. 기존의 사용자 군집을 이용한 방법은 군집내의 사용자만을 대상으로 유사한 사용자를 찾으므로 희박성은 해결할 수 있으나 그 외의 단점을 해결하지 못하였다. 제안한 방법에서는 상품에 대해 평가한 선호도 뿐만 아니라 상품에 대한 정보를 반영하기 위하여 연관 단어 마이닝의 방법에 의해 협력적 사용자의 프로파일을 생성하고, 이를 기반으로 벡터 공간 모델과 K-means 알고리즘에 의해 사용자를 군집시킨다. 군집된 사용자를 대상으로 상품의 선호도와 사용자의 엔트로피를 병합함으로써 최종적으로 그룹의 대표 선호도를 추출한다. 대표 선호도를 이용한 추천 시스템은 한 사용자의 부정확한 선호도를 기반으로 추천을 하는 경우에 나타나는 추천의 부정확도 문제를 해결하며, 군집내의 가장 유사한 두 사용자만의 상관 관계에 의하여 추천을 하는 단점을 보완하고, 또한 그룹 내에 가장 유사한 사용자를 찾는 데 소요되는 시간을 절약할 수 있다는 장점을 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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