환자 호흡할 때 흉 복부 내부에 있는 장기의 위치는 주기적으로 변한다. 이에 따라 방사선치료 동안 종양에 대한 선량불확도가 발생하게 되며, 불확도를 줄이기 위한 여러 방사선치료방법이 제시되고 있다. 호흡연동방사선치료는 특정 위상 또는 진폭에만 방사선을 조사하는 방법으로 불필요한 피폭선량은 줄일 수 있는 장점이 있지만 긴 치료 시간과 노력이 필요하다는 단점이 있다. 호흡연동방사선치료 중 회전세기조절방사선치료(respiratory gated Volumetric Modulated Arc Therapy, VMAT)는 다른 호흡연동치료시스템에 비해 치료 시간이 짧다는 장점이 있기 때문에 본 연구는 respiratory gated VMAT 치료 선량의 정확성을 검증하여 임상 적용의 적절성을 평가하고자 한다. 본 연구는 총 6개의 VMAT 치료계획(Eclipse, ver. 8.6, Palo Alto, USA)을 토대로 수행되었으며, 각각의 치료계획은 AAA 알고리즘을 이용해서 선량이 계산되었다. 환자의 호흡운동을 구현하기 위해 환자 테이블 위에 1차원운동팬텀이 사용되었으며, 영상 기반 추적 시스템(Real-time Position Management, RPM, Varian Medical Systems, Palo Alto, USA)을 통해 운동 주기 신호를 획득하였다. 또한, 2차원-이온함-배열(MatriXX, IBA, Germany) 측정기를 이용하여 특정 호흡 신호 위상에 따른 전달 선량을 측정하였다. 측정된 선량과 치료 계획된 선량을 정성적인 분석을 위해 상용화되어 있는 선량분석용 프로그램(I'mRT, IBA, Germany)을 통해 2차원 선량분포를 0에서 1사이의 감마지표(Gamma index) 비교 결과 모든 케이스에서 97% 이상의 일치함을 확인하였다. 따라서 호흡연동 회전세기조절 방사선치료는 호흡연동방사선치료의 단점인 시간적인 제약을 일정 부분 해소할 수 있었으며 2차원 선량분포 비교 결과 오차값 3%이내의 정확도에서 환자정도관리 수준을 만족하였고 임상적용이 가능함을 확인하였다.
목적: 이 연구는 산부식 대신 레이저로 표면처리를 하였을 때 복합레진과의 전단결합강도에 어떤 영향을 주는지 알아보기 위해 시행되었다. 재료 및 방법: 치아 우식증이 전혀 없는 건전한 최근에 발치된 대구치를 레진으로 매몰하고 상아질을 노출시킨 뒤 표면연마를 시행하 였다. 치아는 10개씩 4그룹으로 나누었다. 1) 아무 처리도 하지 않은 군, 2) 35% 인산으로 산부식한 군, 3) Er:YAG laser 레이저 처리된 군, 4) Er,Cr:YSGG laser로 처리된 군. 시편에 상아질 접착제 Single Bond2 (3M/ESPE)를 도포하고, 직경 3 mm, 높이 3 mm의 투명한 플라스틱관을 치아면 위에 두고 복합레진을 축성하였다. 모든 시편은 24시간동안 $37^{\circ}C$증류수에 보관 후 만능시험기를 이용하여 전단결합강도를 측정하였다. 결과: 레이저 처리시 각각 Er:YAG 레이저 처리는 $3.98{\pm}0.88$ MPa, Er,Cr:YSGG 레이저 처리는 $3.70{\pm}1.55$ MPa의 결합강도를 보였고, 통계적으로 유의한 차이를 나타내지 않았다. 아무 처리도 하지 않은 군의 결합강도는 $1.52{\pm}0.42$ MPa로 가장 낮은 결합강도를 나타내었고, 산처리를 한 군이 $7.10{\pm}1.86$ MPa로 가장 높은 전단결합강도를 보였으며, 이들은 레이저 처리한 군과 비교시 통계적으로 P < .001 유의수준에서 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 결론: 치아와 레진의 전단결합강도 비교시 레이저 처리는 아무 처리도 않은 군에 비해서는 높지만 인산 etching보다 그 결합력이 떨어진다.
목적: 본 연구의 목적은 적층 가공(additive manufacturing)법, 절삭 가공(subtractive manufacturing)법, 전통적인 방법에 따른 임시 수복용 레진의 마모 저항성을 조사하는 것이다. 재료 및 방법: 제작방법에 따라 4개의 군으로 나누었으며, 각 군은 전용의 임시 수복용 레진을 사용하였다: S3P군, Stereolithography apparatus (SLA) 3D 프린터 및 전용의 광경화성 수지로 제작한 군; D3P군, Digital Light Processing (DLP) 3D 프린터 및 전용의 광경화성 수지로 제작한 군; MIL군, Milling machine 및 밀링용 레진 블록으로 제작한 군; CON군, 전통적인 방법 및 자가중합형 레진으로 제작한 군. 한편, 3D 프린팅된 레진 시편을 제작함에 있어 적층 각도와 층 두께를 각각 $0^{\circ}$와 $100{\mu}m$로 설정하였다. 구강내 환경을 재현하기 위하여 열순환 처리와 수평, 수직운동이 가능한 2축 chewing simulator를 사용하였으며, 하부에는 한쪽면이 편평하게 제작된 임시 수복용 레진을, 상부에는 끝이 3 mm 직경을 가지는 원뿔형의 steatite를 고정하여 마모시험 진행하였다(5 kg, 30,000회, 0.8 Hz, $5^{\circ}C/55^{\circ}C$). 임시 수복용 레진의 마모량은 마모 전후의 Standard Triangulated Language (STL) 파일과 전용의 CAD software를 이용하여 부피를 계산하였고, 주사전자현미경으로 마모 양상을 비교하였다. 결과: S3P군, D3P군, MIL군의 마모량은 CON군보다 유의하게 작았으며 (P < .05), S3P군, D3P군, MIL군 사이에는 통계학적으로 유의한 차이가 없었다 (P > .05). 주사전자현미경으로 마모면을 관찰한 결과, S3P군과 D3P군에서는 대합치의 운동 방향에 대해 수직적으로 갈라진 흔적이 발견되었다. MIL군에서는 전반적으로 균일한 마모면이 보인 반면, CON군에서는 대합치 운동 방향으로의 뚜렷한 마모 흔적과 다수의 기포가 관찰되었다. 결론: 본 연구의 한계 내에서, 3D 프린팅된 임시 수복용 레진은 치과용으로서 적절한 마모저항성을 보였다.
선박은 화물 운송의 효율을 증대시키기 위해 대형화되는 추세이다. 선박 대형화는 선박 작업자의 이동시간 증가, 업무 강도 증가 및 작업 효율 저하 등으로 이어진다. 작업 업무 강도 증가 등의 문제는 젊은 세대의 고강도 노동 기피 현상과 맞물러 젊은 세대의 노동력 유입을 감소시키고 있다. 또한 급속한 인구 노령화도 젊은 세대의 노동력 유입 감소와 복합적으로 작용하면서 해양산업 분야의 인력 부족 문제는 극심해지는 추세이다. 해양산업 분야는 인력 부족 문제를 극복하기 위해 지능형 생산설계 플랫폼, 스마트 생산 운영관리 시스템 등의 기술을 도입하고 있으며, 스마트 자율물류 시스템도 이러한 기술 중의 하나이다. 스마트 자율물류 시스템은 각종 물품들을 지능형 이동로봇을 활용하여 전달하는 기술로서 라이다, 카메라 등의 센서를 활용해 로봇 스스로 주행이 가능하도록 하는 것이다. 이에 본 논문에서는 이동로봇이 선박 갑판의 통행로를 감지하여 stop sign이 있는 곳까지 자율적으로 주행할 수 있는지를 확인하였다. 자율주행은 Nvidia의 End-to-end learning을 통해 학습한 데이터를 기반으로, 이동로봇에 장착된 카메라를 통해 선박 갑판의 통행로를 감지하여 수행하였다. 이동로봇의 정지는 SSD MobileNetV2를 이용하여 stop sign을 확인하여 수행하였다. 실험은 약 70m 거리의 선박 갑판 통행로를 이동로봇이 이탈 없이 주행 후 stop sign을 확인하여 정지하는지를 5회 반복 실험하였으며, 실험 결과 경로이탈 없이 주행하는 결과를 얻을 수 있었다. 이 결과를 적용한 스마트 자율물류 시스템이 산업현장에 적용된다면 작업자가 작업 시 안정성, 노동력 감소, 작업 효율이 향상될 것으로 사료된다.
PET/MRI에서는 MRI의 진단적 가치를 높이기 위해 T1 조영제를 사용하고 있다. PET의 감쇠 보정을 위해 T1 시컨스 계열인 VIBE DIXON은 조영제에 직접적으로 영향을 미치지만, 실제 ${\mu}-map$과 감쇠 보정된 PET 영상에는 큰 변화가 없었다. 그러므로 PET/MRI 검사시 조영제 사용은 PET 데이터 얻기 전 후 언제든 사용할 수 있을 것이다.
본 시험은 원적외선을 이용한 수수×수단그라스 교잡종 인공건초의 조제 가능성을 확인하기 위해 수행되었다. 본 시험에 사용된 기계는 원적외선을 기본으로 하는 건조 장치로 온도, 송풍량, 원적외선 방사량 및 기류 속도를 조절할 수 있도록 설계되었다. 9월 하순에 수확한 수수×수단그라스 교잡종을 1일간 포장에서 예건을 하였고 이를 대상으로 실시 건조 시험을 수행하였다. 건조를 위한 조건은 전체 7개의 조건을 선택하여 수행하였으며 각각의 조건은 단일 조건(방사율 42%) 및 2단계(4처리) 및 3단계(2처리) 방사율 변화를 유도하였다. 기기내의 기류의 속도는 60m/s로 고정하였고 건조시간은 30, 60 및 90분으로 변화를 주었다. 평균 건물함량은 82.84%로 나타났으며 1번 및 3번 건조조건에서는 수분함량이 각각 59.94 및 76.91%로 나타나 건초에는 적합하지 않았다. 건조율에 있어서는 5번, 6번 및 7번 처리구에서 80% 이상으로 유의적으로 높게 나타났으며 전력 소비량은 평균 5.7kw/h로 다소 높게 나타났다. 각각의 건조 조건에 따른 사료가치는 조단백질 함량은 건조시간이 길어질수록 높게 나타났으며 ADF, NDF, IVDMD 및 TDN 함량에 있어서는 처리간에 유의적인 차이를 보이지 않았다. RFV에 있어서는 단일 조건인 1번 처리구가 복합조건보다 유의적으로 낮게 나타났다. 이상의 결과를 통하여 건조속도, 전력량, 품질 등을 고려할 때 4번 및 5번 건조조건이 가장 유리한 것으로 판단되었다.
외식산업의 급속한 성장과 함께 호텔을 비롯한 외식업체에서는 식품안전 요구 및 위생에 대한 중요성 이 증가하고 있다. 이에 현장에서 위생상태를 판단할 수 있는 신속하고 실용적인 모니터링기법이 요구된다. 본 연구는 국내5성급 호텔 5군데를 대상으로 개인위생(작업자의 손), 조리기구(칼, 도마, 식품보관용기, 슬라이스 머신 칼날, 제빙기 스쿱), 시설·설비(냉장고 손잡이, 작업대, 싱크대), 고객 접점항목(뷔페용 집게)에 대한 위생관리 실태를 조사하였고 그에 대한 검증법인 ATP 값의 상관관계를 도출하고자 하였다. 5개 호텔의 위생관리 실태조사 결과, 다른 검사 항목보다 상대적으로 조리기구 및 개인위생 결과가 비교적 위생적으로 관리되고 있었으며(조리기구 92.2%, 개인위생 91.4%, 시설·설비 76.19%, 고객 접점항목 88.6%)으로 시설·설비는 비교적 미흡한 것으로 나타났다. ATP검사 결과, 조리 기구(51±45 RLU/25 ㎠)는 시설·설비(167±123 RLU/25 ㎠)보다 비교적 위생적으로 잘 관리되었다. 위생실태 조사 결과 점수와 ATP 값의 상관성 분석을 실시한 결과, 각 호텔 별 작업자 손, 조리기구, 시설·설비의 대부분 음의 상관관계를 가지며 높은 상관성(-0.64 - -0.89)을 보였다. 또한 이번 연구에서 각 검사 항목의 평소 상태의 ATP 값(1020±1254 RLU/25 ㎠)에 비해 세척 후 ATP 값(92±67 RLU/25 ㎠)이 현저히 감소되어 세척의 유효성을 확인하는 도구로 적합성을 확인할 수 있었다. 호텔을 비롯한 외식업체에서 수행하는 주관적인 위생실태조사와 ATP 검사법을 병행한다면, 실시간으로 보이지 않는 오염물질의 객관적인 수치화를 통해 식품사고 발생을 예방하기 위한 효과적인 모니터링 방법이 될 것으로 사료된다.
농업기상재해 조기경보시스템에서는 일 최대순간 풍속에 과수의 낙과 피해 임계풍속을 대입하여 농작물의 풍해 위험을 예측, 자원농가에게 제공하고 있다. 강풍의 위험 예측확률을 높이기 위한 방법으로써, 기존 방식에서 '안전'으로 분류된 데이터들 중 실제로는 풍해위험이 있는 경우를 찾아내는 인공신경망 이항분류 기법을 도입하였다. 학습데이터는 전라남북도와 경북 및 경남 일부지역의 총 210개소 기상청 종관 및 방재기상관측지점에서 수집된 2019년 전체 일별 풍속자료이며, 최적 모델 도출을 위한 검증데이터는 동일지점의 2020년 1월 1일~12월 12일 자료를, 인공신경망 기법 사용 전/후의 풍해위험예측 성능 평가는 2020년 12월 13일~2021년 2월 18일까지의 자료를 사용하였다. 풍해위험 임계풍속은 과수의 낙과 피해기준으로 주로 사용되고 있는 11m/s를 설정하였다. 또한 2020년 동일 기간의 일 최대순간풍속 실측값으로 Weibull 분포를 작성한 후, 추정값과 임계풍속간의 편차를 이용하여 누적확률값을 계산, 풍해 경보에서 한 단계 낮은 주의보를 판단하고 인공신경망 기법 적용 결과와 비교하였다. 평가기간 중 기존의 풍해 위험 탐지확률은 65.36%였으나 인공신경망 기법으로 재분류 과정을 거친 후 93.62%로 크게 개선되었다. 반면, 오보율이 함께 증가되어(13.46% → 37.64%), 전반적인 정확도는 감소하였다. 한편 Weibull 분포를 이용하여 풍해주의보 구간을 두었을 때는 정확도 83.46%으로 인공신경망 기법에 비해 전반적인 예측 정확도는 더 높았던 반면 위험 탐지확률은 88.79%로 더 낮게 나타났다. 따라서, 상대적으로 위험예보의 미예측이 중대한 문제가 되는 사례에서 인공신경망 방식이 유용할 것으로 보인다.
본 연구는 잠수기 어업용 수중무선전화기를 설계하는데 있어 최적의 반송 주파수와 송신 신호의 음원 준위를 결정할 목적으로 우리 나라 잠수기 주 조업장의 하나인 거제와 통영 해역의 해양 배경소음과 조업중인 잠수기 어장의 수중 소음에 대하여 검토, 고찰한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 거제와 통영의 잠수기 어장의 해양 배경 소음을 분석한 결과, 음압 준위는 25∼301kHz 부근에서 가장 낮아 52∼57dB이었고, 주변 통항 선박량과 산업시설이 많은 거제 해역이 통영 해역보다 약 5dB 더 높았다. 2. 거제와 통영의 잠수기 어선의 조업중의 수중소음을 비교하면, 최저 음압준위는 30kHz 부근에서 거제 어장에서는 67dB로서 통영의 62d묘보다 5dB 높은 음압 준위를 나타냈다. 이것은 거제 해역은 잠수기 어선의 규모도 통영 해역의 잠수기 어선보다 약간 크고, 분사기를 사용하여 작업하는데 비해 통영 해역은 잠수기 어선의 크기도 상대적으로 작고, 주 어획 대상물이 달라 분사기를 사용하지 않는 것이 그 원인으로 판단된다. 3. 거제 해역의 패류 채취용 분사기를 사용할 때의 수중 소음의 음압 준위는 102dB었다. 4. 거제 해역의 조업중에 대한 수중 배경 소음을 67dB라 가정할 때, 최대 500m까지 통화하기 위한 송신 신호의 음원 준위는 131dB 정도이다. 그러나, 통영 해역의 잠수기 조업은 분사기를 사용하지 않는 조업으로 이 경우 배경 소음은 약 62dB로서 송신 신호의 음원 준위는 126dB정도이다. 잠수기 조업중이 아닌 경우 즉, 스쿠버 다이버용 수중무선 전화기인 경우에는 배경 소음이 52∼57dB이므로 송신 신호의 음원 준위는 l16∼121dB이면 될 것으로 판단된다. 협동학습 모형이 수학 수업에 보다 발전적으로 널리 적용되기를 기대한다.cal results well visualized the streamlines, pressure fields, and speed vectors of a simple cambered and slot cambered otter board with slot size 0.02C. The slot cambered one with slot size 0.02C was shown that pressure field was distributed moderately on front and back side of otter board. And, the delay and decrease of separation were favorably achieved by flow through slot. 4. Computed result on the pattern of hydrodynamic field and the values of C/sub L/ and C/sub D/ by the commercial CFD code, FLUENT, show almost the same as those of the experimental result.erence was found in its fragrance. And, no difference was found in brightness and viscosity between samples. As a result of conducting the palatability test, no difference was showed in the appearance, but as for the overall palatability
기후변화의 영향으로 국지성 및 집중호우에 대한 발생 가능성이 높아지는 시점에서 과거에 침수피해를 입은 도시 유역에 대하여 실제 호우에 대한 침수 양상을 예측하는 것은 중요하다. 이에 수치해석 기반 프로그램과 함께 기계학습을 이용한 홍수 분석에 대한 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서 적용한 LSTM 신경망은 일련의 자료를 분석하는데 유용하지만, 딥 러닝을 수행하기 위하여 충분한 양의 자료를 필요로 한다. 그러나 단일 도시유역에 홍수를 일으킬 강우가 매년 일어나지 않기에 많은 홍수 자료를 수집하기에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 대상 유역에서 관측되는 강우 외에 전국 단위의 실제 호우를 예측 모형에 반영하였다. LSTM (Long Short-Term Memory) 신경망은 강우에 대한 총 월류량을 예측하기 위하여 사용되었으며, 목표값으로 SWMM (Storm Water Management Model)의 유출 모의 결과를 사용하였다. 침수 범위 예측을 위해서는 로지스틱 회귀를 사용하였으며, 로지스틱 회귀 모형의 독립 변수는 총 월류량이며 종속 변수는 격자 별 침수 발생 유무이다. 침수 범위 자료는 SWMM의 유출 결과를 바탕으로 수행된 2차원 침수해석 모의 결과를 통해 수집하였다. LSTM의 매개변수 조건에 따라 총 월류량 예측 결과를 비교하였다. 매개변수 설정에 따른 4가지의 LSTM 모형을 사용하였는데, 검증과 테스트 단계에 대한 평균 RMSE (Root Mean Square Error)는 1.4279 ㎥/s, 1.0079 ㎥/s으로 산정되었다. 최소 RMSE는 검증과 테스트에 대하여 각각 1.1656 ㎥/s, 0.8797㎥/s 으로 산정되었으며, SWMM모의 결과를 적절히 재현할 수 있음을 확인하였다. LSTM 신경망의 결과와 로지스틱 회귀를 연계하여 침수 범위 예측을 수행하였으며, 침수심 0.5m 이상을 고려하였을 때에 최대 침수면적 적합도가 97.33 %으로 나타났다. 본 연구에서 제시된 방법론은 딥 러닝에 기반하여 도시 홍수 대응능력을 향상 시키는데 도움이 될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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