• Korean Journal of Radiology
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• 제23권10호
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• pp.959-975
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• 2022

Objective: To investigate the agreement and reliability of estimating the volumes and normative percentiles (N%) of segmented brain regions among NeuroQuant (NQ), DeepBrain (DB), and FreeSurfer (FS) software programs, focusing on the comparison between NQ and DB. Materials and Methods: Three-dimensional T1-weighted images of 145 participants (48 healthy participants, 50 patients with mild cognitive impairment, and 47 patients with Alzheimer's disease) from a single medical center (SMC) dataset and 130 participants from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) dataset were included in this retrospective study. All images were analyzed with DB, NQ, and FS software to obtain volume estimates and N% of various segmented brain regions. We used Bland-Altman analysis, repeated measures ANOVA, reproducibility coefficient, effect size, and intraclass correlation coefficient (ICC) to evaluate inter-method agreement and reliability. Results: Among the three software programs, the Bland-Altman plot showed a substantial bias, the ICC showed a broad range of reliability (0.004-0.97), and repeated-measures ANOVA revealed significant mean volume differences in all brain regions. Similarly, the volume differences of the three software programs had large effect sizes in most regions (0.73-5.51). The effect size was largest in the pallidum in both datasets and smallest in the thalamus and cerebral white matter in the SMC and ADNI datasets, respectively. N% of NQ and DB showed an unacceptably broad Bland-Altman limit of agreement in all brain regions and a very wide range of ICC values (-0.142-0.844) in most brain regions. Conclusion: NQ and DB showed significant differences in the measured volume and N%, with limited agreement and reliability for most brain regions. Therefore, users should be aware of the lack of interchangeability between these software programs when they are applied in clinical practice.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제13권1호
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• pp.35-49
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• 2024

컴퓨터 비전과 자연어 처리의 융합의 중요한 결과로서 비디오 캡셔닝은 인공지능 분야의 핵심 연구 방향이다. 이 기술은 비디오 콘텐츠의 자동이해와 언어 표현을 가능하게 함으로써, 컴퓨터가 비디오의 시각적 정보를 텍스트 형태로 변환한다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 비디오 캡셔닝의 연구 동향을 초기 분석하여 CNN-RNN 기반 모델, RNN-RNN 기반 모델, Multimodal 기반 모델, 그리고 Transformer 기반 모델이라는 네 가지 주요 범주로 나누어 각각의 비디오 캡셔닝 모델의 개념과 특징 그리고 장단점을 논하였다. 그리고 이 논문은 비디오 캡셔닝 분야에서 일반적으로 자주 사용되는 데이터 집합과 성능 평가방안을 나열하였다. 데이터 세트는 다양한 도메인과 시나리오를 포괄하여 비디오 캡션 모델의 훈련 및 검증을 위한 광범위한 리소스를 제공한다. 모델 성능 평가방안에서는 주요한 평가 지표를 언급하며, 모델의 성능을 다양한 각도에서 평가할 수 있도록 연구자들에게 실질적인 참조를 제공한다. 마지막으로 비디오 캡셔닝에 대한 향후 연구과제로서 실제 응용 프로그램에서의 복잡성을 증가시키는 시간 일관성 유지 및 동적 장면의 정확한 서술과 같이 지속해서 개선해야 할 주요 도전과제와 시간 관계 모델링 및 다중 모달 데이터 통합과 같이 새롭게 연구되어야 하는 과제를 제시하였다.

• 대한약침학회지
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• 제27권1호
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• pp.1-13
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• 2024

Background: Diabetic nephropathy (DN) is one of the major complications of chronic hyperglycaemia affecting normal kidney functioning. The ayurvedic medicine curcumin (CUR) is pharmaceutically accepted for its vast biological effects. Objectives: The Curcuma-derived diferuloylmethane compound CUR, loaded on Poly (lactide-co-glycolic) acid (PLGA) nanoparticles was utilized to combat DN-induced renal apoptosis by selectively targeting and modulating Bcl2. Methods: Upon in silico molecular docking and screening study CUR was selected as the core phytocompound for nanoparticle formulation. PLGA-nano-encapsulated-curcumin (NCUR) were synthesized following standard solvent displacement method. The NCUR were characterized for shape, size and other physico-chemical properties by Atomic Force Microscopy (AFM), Dynamic Light Scattering (DLS) and Fourier-Transform Infrared (FTIR) Spectroscopy studies. For in vivo validation of nephro-protective effects, Mus musculus were pre-treated with CUR at a dose of 50 mg/kg b.w. and NCUR at a dose of 25 mg/kg b.w. (dose 1), 12.5 mg/kg b.w (dose 2) followed by alloxan administration (100 mg/kg b.w) and serum glucose levels, histopathology and immunofluorescence study were conducted. Results: The in silico study revealed a strong affinity of CUR towards Bcl2 (dock score -10.94 Kcal/mol). The synthesized NCUR were of even shape, devoid of cracks and holes with mean size of ~80 nm having -7.53 mV zeta potential. Dose 1 efficiently improved serum glucose levels, tissue-specific expression of Bcl2 and reduced glomerular space and glomerular sclerosis in comparison to hyperglycaemic group. Conclusion: This study essentially validates the potential of NCUR to inhibit DN by reducing blood glucose level and mitigating glomerular apoptosis by selectively promoting Bcl2 protein expression in kidney tissue.

• Steel and Composite Structures
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• 제50권6호
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• pp.705-720
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• 2024

Analyzing the collapse behavior of thin-walled steel structures holds significant importance in ensuring their safety and longevity. Geometric imperfections present on the surface of metal materials can diminish both the durability and mechanical integrity of steel shells. These imperfections, encompassing local geometric irregularities and deformations such as holes, cavities, notches, and cracks localized in specific regions of the shell surface, play a pivotal role in the assessment. They can induce stress concentration within the structure, thereby influencing its susceptibility to buckling. The intricate relationship between the buckling behavior of these structures and such imperfections is multifaceted, contingent upon a variety of factors. The buckling analysis of thin-walled steel shell structures, similar to other steel structures, commonly involves the determination of crucial material properties, including elastic modulus, shear modulus, tensile strength, and fracture toughness. An established method involves the emulation of distributed geometric imperfections, utilizing real test specimen data as a basis. This approach allows for the accurate representation and assessment of the diversity and distribution of imperfections encountered in real-world scenarios. Utilizing defect data obtained from actual test samples enhances the model's realism and applicability. The sizes and configurations of these defects are employed as inputs in the modeling process, aiding in the prediction of structural behavior. It's worth noting that there is a dearth of experimental studies addressing the influence of geometric defects on the buckling behavior of cylindrical steel shells. In this particular study, samples featuring geometric imperfections were subjected to experimental buckling tests. These same samples were also modeled using Finite Element Analysis (FEM), with results corroborating the experimental findings. Furthermore, the initial geometrical imperfections were measured using digital image correlation (DIC) techniques. In this way, the response of the test specimens can be estimated accurately by applying the initial imperfections to FE models. After validation of the test results with FEA, a numerical parametric study was conducted to develop more generalized design recommendations for the stainless-steel shell structures with the initial geometric imperfection. While the load-carrying capacity of samples with perfect surfaces was up to 140 kN, the load-carrying capacity of samples with 4 mm defects was around 130 kN. Likewise, while the load carrying capacity of samples with 10 mm defects was around 125 kN, the load carrying capacity of samples with 14 mm defects was measured around 120 kN.

• 경영정보학연구
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• 제24권1호
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• pp.1-19
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• 2022

온라인 사용자들이 소셜 미디어상에 올린 온라인 리뷰 속 숨겨진 감정을 분석하는 감성분석은 소셜미디어의 확산에 힘입어 많은 관심을 받고 있다. 본 연구는 기존 연구들과 차별화된 방법으로 감성분석을 시도하기 위하여 베이지안 네트워크에 기반한 감성 분석 모델을 제안한다. 모델에는 MBFS(Markov Blanket-based Feature Selection)가 속성 선택 기법으로 사용된다. MBFS의 성과를 실증적으로 증명하기 위하여 소셜미디어인 Yelp의 리뷰 데이터를 활용하였다. 벤치마킹 속성 선택 기법으로는 상관관계기반 속성 선택, 정보획득 속성 선택, 획득비율 속성 선택을 사용하였다. 한편, 해당 속성선택방법을 토대로 4개의 머신러닝 알고리즘을 이용하여 분류성과를 비교하였다. 나아가 MBFS로 선택된 속성들 간 인과관계를 확인하고자 베이지안 네트워크를 통해 What-if 분석을 실시하였다. 본 연구에서 택한 머신러닝 분류기는 베이지안 네트워크 기반의 TAN (Tree Augmented Naive Bayes), NB (Naive Bayes), S-Spouses(Sons & Spouses), A-markov (Augmented Markov Blanket)이다. 성과분석 결과 본 연구에서 제안한 MBFS 방법이 정확도, 정밀도, F1점수 측면에서 벤치마킹 방법보다 더 우수한 성과를 나타내었다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제21권4호
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• pp.413-421
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• 2020

Objective: A widely applicable, non-invasive screening method for non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) is needed. We aimed to develop and validate an index combining computed tomography (CT) and routine clinical data for screening for NAFLD in a large cohort of adults with pathologically proven NAFLD. Materials and Methods: This retrospective study included 2218 living liver donors who had undergone liver biopsy and CT within a span of 3 days. Donors were randomized 2:1 into development and test cohorts. CTL-S was measured by subtracting splenic attenuation from hepatic attenuation on non-enhanced CT. Multivariable logistic regression analysis of the development cohort was utilized to develop a clinical-CT index predicting pathologically proven NAFLD. The diagnostic performance was evaluated by analyzing the areas under the receiver operating characteristic curve (AUC). The cutoffs for the clinical-CT index were determined for 90% sensitivity and 90% specificity in the development cohort, and their diagnostic performance was evaluated in the test cohort. Results: The clinical-CT index included CTL-S, body mass index, and aspartate transaminase and triglyceride concentrations. In the test cohort, the clinical-CT index (AUC, 0.81) outperformed CTL-S (0.74; p < 0.001) and clinical indices (0.73-0.75; p < 0.001) in diagnosing NAFLD. A cutoff of ≥ 46 had a sensitivity of 89% and a specificity of 41%, whereas a cutoff of ≥ 56.5 had a sensitivity of 57% and a specificity of 89%. Conclusion: The clinical-CT index is more accurate than CTL-S and clinical indices alone for the diagnosis of NAFLD and may be clinically useful in screening for NAFLD.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권1호
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• pp.131-138
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• 2021

Objective: Iterative reconstruction degrades image quality. Thus, further advances in image reconstruction are necessary to overcome some limitations of this technique in low-dose computed tomography (LDCT) scan of the chest. Deep-learning image reconstruction (DLIR) is a new method used to reduce dose while maintaining image quality. The purposes of this study was to evaluate image quality and noise of LDCT scan images reconstructed with DLIR and compare with those of images reconstructed with the adaptive statistical iterative reconstruction-Veo at a level of 30% (ASiR-V 30%). Materials and Methods: This retrospective study included 58 patients who underwent LDCT scan for lung cancer screening. Datasets were reconstructed with ASiR-V 30% and DLIR at medium and high levels (DLIR-M and DLIR-H, respectively). The objective image signal and noise, which represented mean attenuation value and standard deviation in Hounsfield units for the lungs, mediastinum, liver, and background air, and subjective image contrast, image noise, and conspicuity of structures were evaluated. The differences between CT scan images subjected to ASiR-V 30%, DLIR-M, and DLIR-H were evaluated. Results: Based on the objective analysis, the image signals did not significantly differ among ASiR-V 30%, DLIR-M, and DLIR-H (p = 0.949, 0.737, 0.366, and 0.358 in the lungs, mediastinum, liver, and background air, respectively). However, the noise was significantly lower in DLIR-M and DLIR-H than in ASiR-V 30% (all p < 0.001). DLIR had higher signal-to-noise ratio (SNR) and contrast-to-noise ratio (CNR) than ASiR-V 30% (p = 0.027, < 0.001, and < 0.001 in the SNR of the lungs, mediastinum, and liver, respectively; all p < 0.001 in the CNR). According to the subjective analysis, DLIR had higher image contrast and lower image noise than ASiR-V 30% (all p < 0.001). DLIR was superior to ASiR-V 30% in identifying the pulmonary arteries and veins, trachea and bronchi, lymph nodes, and pleura and pericardium (all p < 0.001). Conclusion: DLIR significantly reduced the image noise in chest LDCT scan images compared with ASiR-V 30% while maintaining superior image quality.

• 한국과학교육학회지
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• 제29권1호
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• pp.43-53
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• 2009

교육에 있어서 교사의 역할은 중요하다. 교육 현장에서 성공적인 과학교사가 되기 위해서는 지적인 능력 이외에도 다양한 업무와 복잡한 인간관계 속에서 새로운 문제에 직면하였을 때 적절하면서도 효과적으로 문제를 해결할 수 있어야 한다. 이에 본 연구에서 예비과학교사에게 요구되는 실천지능, 교직수행지능을 측정하는 검사를 제작하고 이를 예비교사들에게 적용해 보았다. 본 연구에서는 예비과학교사의 교직수행능력을 교과 교육, 행정업무, 인간관계, 전문성 신장의 네 개 하위영역으로 구성하였다. PATPSP의 총점과 하위영역들 간의 상관분석을 실시한 결과 통계적으로 유의한 상관이 나타났으며(p<.01), 특히 교과교육과 행정업무는 PATPSP 총점과의 상관이 가장 높고, 두 영역간의 상관도 높게 나타났다. PATPSP이 측정한 예비과학교사의 교직수행능력과 예비과학교사를 위한 교직수행효능감 검사가 측정하는 '효능감(정의적 특성)'의 관계를 살펴본 결과 예비과학 교사의 교직수행지능이 효능감과 같은 정의적 특성과는 구별되는 것임을 알 수 있었다. 예비과학교사의 학년, 전공과 같은 배경 연인의 특성에 따라 교직수행지능이 차이를 나타내는지를 검증한 결과, 학년별 집단에서만 통제적으로 유의한 차이를 나타내었다. 이러한 결과는 교직수행능력이 학년과는 관련이 있지만 전공과는 관련이 없다는 것을 의미한다. 이 연구는 여학생들만을 대상으로 이루어졌기 때문에 검사결과를 전체 예비과학교사에 대한 것으로 일반화하기는 어렵다. 그러나 PATPSP의 개발과 적용으로 예비과학교사들의 교직수행능력을 측정해봄으로써 이를 참고로 하여 실제 교육현장에서 성공적인 과학교사가 될 수 있도록 하는데 의의가 있다.

• 분석과학
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• 제31권4호
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• pp.161-170
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• 2018

메스암페타민(methamphetamine, MA)과 암페타민(amphetamine, AP)은 전세계적으로 널리 퍼진합성 흥분제로 보건 및 사회 문제, 경제적 비용 발생 등의 다양한 문제를 일으킨다. 또한 이러한 마약은 중독 및 남용 가능성이 매우 높기 때문에 확산 방지를 위한 방안의 하나로 복용자의 생체시료에서 이들 마약을 검출하기 위한 분석법 개발이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 액체크로마토그래피-질량분석법(liquid chromatography-tandem mass spectrometry, LC-MS/MS)를 이용하여 소변에서 MA와 4-하이드록시메스암페타민(4-hydroxymethamphetamine, 4HMA), AP, 4-하이드록시암페타민(4-hydroxyamphetamine, 4HA)을 동시에 분석할 수 있는 분석법을 개발하였고 유효성 평가를 수행하였다. 전처리 시간 단축을 위해 50000 g에서 3 min 동안 초고속원심분리 후 시료 희석 주입법을 이용하여 LC-MS/MS에 주입하였다. 분리관은 역상 C18 컬럼을 사용하였고, 정량분석을 위해 MRM (multiple reaction monitoring) 모드를 적용하였다. 가중계수 $1/x^2$에서 정량 범위는 MA는 10-2500 ng/mL, AP는 1.0-800 ng/mL, 4HA와 4HMA는 2.0-200 ng/mL로 설정하였고, 검량선의 직선성은 결정계수($r^2$)를 구하여 평가하였다. 초고속원심분리법의 효율성을 확인하기 위해 전처리 과정으로 시린지 필터(membrane-filtration)를 적용한 결과와 비교하였고, 그 결과 분석물질에 따라 6-15 % 성능이 우수한 것으로 나타났다. 일내(intra-day)와 일간(inter-day) 정밀도는 6.6 % 미만이었고, 정확도는 -14.9-11.3 % 였다. 최저정량한계(LLOQ)는 2.0 ng/mL (4HA 및 4HMA), 1.0 ng/mL (AP), 10 ng/mL (MA)로 확인되었다. 선택성, 검출한계, 희석무결성, 기질효과, 효율성, 안정성을 평가한 결과 만족스러운 측정값을 얻었다. 또한 개발된 분석법을 마약 복용자의 소변에 적용하여 분석법의 유용성을 확인하였다.

• 한국식품과학회지
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• 제42권3호
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• pp.287-291
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• 2010

축산물 중 macrolide계 항생물질 3종을 신속분석하기 위하여 효과적인 전처리법을 설정하고 고속액체크로마토그라피(HPLC)를 이용한 동시분석법을 제시하였다. 대상물질은 tilmicosin, tylosin, spiramycin이며, 확립된 분석법을 이용하여 모니터링을 실시하기 위하여 전국 6개 도시인 서울, 부산, 대전, 인천, 대구, 광주에서 수입원산지가 표시된 쇠고기와 돼지고기 및 그 가공품을 수거하여 분석하였다. 전처리법에 있어서 solid phase extraction(SPE)법에 비하여 액상추출법이 더 높은 회수율을 나타내었으며 전처리 단계도 간단하여 대상 항생물질을 분석하기에 적절하였다. 3종의 항생물질 분리를 위한 컬럼은 C18($250\;mm{\times}4.6\;mm$, $5\;{\mu}m$)을 사용하였으며, HPLC 이동상은 0.025M phosphate buffer(pH 2.5) 및 acetonitrile을 이용한 gradient 조건을 설정하였다. UV 검출파장은 spiramycin 경우 232 nm이고, tilmicosin과 tylosin은 288 nm을 이용하였다. 평균회수율은 83.0-90.2%이였으며, 검출한계는 각각 7(spiramycin), 12(tilmiconsin), 12(tylosin) ng/g으로 나타났다. 수입 축산물의 항생물질에 대한 안전성을 검토하기 위하여 국내 유통 중인 수입축산물 및 그 가공품을 대상으로 하여 모니터링을 실시한 결과, 시료는 전국 6개 대도시에서 126건 구입하였으며 모든 시료에서 macrolide계 항생물질이 검출되지 않았다.