• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제66권6호
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• pp.703-715
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• 2023

Objective : This retrospective study investigated the factors that affect cage obliquity angle despite orthogonal maneuvers performed during oblique lateral interbody fusion (OLIF) and assessed the relationship between cage obliquity angle and radiological outcomes post-surgery. Methods : Twenty-nine males who underwent L4-L5 OLIF for lumbar degenerative disease between 2019 and 2021 with a followup duration greater than 12 months were analyzed. Radiological parameters were measured including psoas muscle volume, total psoas area index (total psoas muscle area [cm²]/height squared [m²]), distance from the iliac artery to the origin of the psoas muscle (DIAPM), angle between the origin of the psoas muscle and the center of the vertebral disc (APCVD), iliac crest height, disc height, lumbar flexibility (lumbar flexion angle minus extension angle), cage location ratio, cage-induced segmental lumbar lordosis (LL) (postoperative index level segmental LL minus used cage angle), foraminal height changes, fusion grade. Results : DIAPM, APCVD, iliac crest height, postoperative index level segmental LL, and cage-induced segmental LL were significantly correlated with OLIF cage obliquity angle. However, other radiological parameters did not correlate with cage obliquity. Based on multiple regression analysis, the predictive equation for the OLIF cage obliquity angle was 13.062-0.318×DIAPM+0.325×1APCVD+0.174×iliac crest height. The greater the cage obliquity, the smaller the segmental LL compared to the cage angle used. Conclusion : At the L4-L5 level, OLIF cage obliquity was affected by DIAPM, APCVD, and iliac crest height, and as the cage obliquity angle increases, LL agnle achievable by the used cage could not be obtained.

• Animal Bioscience
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• 제37권5호
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• pp.918-928
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• 2024

Objective: The adulteration of raw beef (BMr) with dog meat (DMr) and pork (PMr) becomes a serious problem because it is associated with halal status, quality, and safety of meats. This research aimed to develop an effective authentication method to detect non-halal meats (dog meat and pork) in beef using metabolomics approach. Methods: Liquid chromatography-high resolution mass spectrometry (LC-HRMS) using untargeted approach combined with chemometrics was applied for analysis non-halal meats in BMr. Results: The untargeted metabolomics approach successfully identified various metabolites in BMr DMr, PMr, and their mixtures. The discrimination and classification between authentic BMr and those adulterated with DMr and PMr were successfully determined using partial least square-discriminant analysis (PLS-DA) with high accuracy. All BMr samples containing non-halal meats could be differentiated from authentic BMr. A number of discriminating metabolites with potential as biomarkers to discriminate BMr in the mixtures with DMr and PMr could be identified from the analysis of variable importance for projection value. Partial least square (PLS) and orthogonal PLS (OPLS) regression using discriminating metabolites showed high accuracy (R² >0.990) and high precision (both RMSEC and RMSEE <5%) in predicting the concentration of DMr and PMr present in beef indicating that the discriminating metabolites were good predictors. The developed untargeted LC-HRMS metabolomics and chemometrics successfully identified non-halal meats adulteration (DMr and PMr) in beef with high sensitivity up to 0.1% (w/w). Conclusion: A combination of LC-HRMS untargeted metabolomic and chemometrics promises to be an effective analytical technique for halal authenticity testing of meats. This method could be further standardized and proposed as a method for halal authentication of meats.

• Steel and Composite Structures
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• 제34권5호
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• pp.681-698
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• 2020

The paper addresses contribution to the modeling and optimization of major machinability parameters (cutting force, surface roughness, and tool wear) in finish dry hard turning (FDHT) for machinability evaluation of hardened AISI grade die steel D₃ with PVD-TiN coated (Al₂O₃-TiCN) mixed ceramic tool insert. The turning trials are performed based on Taguchi's L₁₈ orthogonal array design of experiments for the development of regression model as well as adequate model prediction by considering tool approach angle, nose radius, cutting speed, feed rate, and depth of cut as major machining parameters. The models or correlations are developed by employing multiple regression analysis (MRA). In addition, statistical technique (response surface methodology) followed by computational approaches (genetic algorithm and particle swarm optimization) have been employed for multiple response optimization. Thereafter, the effectiveness of proposed three (RSM, GA, PSO) optimization techniques are evaluated by confirmation test and subsequently the best optimization results have been used for estimation of energy consumption which includes savings of carbon footprint towards green machining and for tool life estimation followed by cost analysis to justify the economic feasibility of PVD-TiN coated Al₂O₃+TiCN mixed ceramic tool in FDHT operation. Finally, estimation of energy savings, economic analysis, and sustainability assessment are performed by employing carbon footprint analysis, Gilbert approach, and Pugh matrix, respectively. Novelty aspects, the present work: (i) contributes to practical industrial application of finish hard turning for the shaft and die makers to select the optimum cutting conditions in a range of hardness of 45-60 HRC, (ii) demonstrates the replacement of expensive, time-consuming conventional cylindrical grinding process and proposes the alternative of costlier CBN tool by utilizing ceramic tool in hard turning processes considering technological, economical and ecological aspects, which are helpful and efficient from industrial point of view, (iii) provides environment friendliness, cleaner production for machining of hardened steels, (iv) helps to improve the desirable machinability characteristics, and (v) serves as a knowledge for the development of a common language for sustainable manufacturing in both research field and industrial practice.

• Journal of Ginseng Research
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• 제40권1호
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• pp.38-46
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• 2016

Background: Blind and excessive application of fertilizers was found during the cultivation of Panax notoginseng in fields, as well as increase in root rot disease incidence. Methods: Both "3414" application and orthogonal test designs were performed at Shilin county, Yunnan province, China, for NPK (nitrogen, phosphorus, and potassium) and mineral fertilizers, respectively. The data were used to construct the one-, two-, and three-factor quadratic regression models. The effect of fertilizer deficiency on root yield loss was also analyzed to confirm the result predicted by these models. A pot culture experiment was performed to observe the incidence rate of root rot disease and to obtain the best range in which the highest yield of root and saponins could be realized. Results: The best application strategy for NPK fertilizer was $0kg/667m^2$, $17.01kg/667m^2$, and $56.87kg/667m^2$, respectively, which can produce the highest root yield of 1,861.90 g (dried root of 100 plants). For mineral fertilizers, calcium and magnesium fertilizers had a significant and positive effect on root yield and the content of four active saponins, respectively. The severity of root rot disease increased with the increase in soil moisture. The best range of soil moisture varied from 0.56 FC (field capacity of water) to 0.59 FC, when the highest yield of root and saponins could be realized as well as the lower incidence rate of root disease. Conclusion: These results indicate that the amount of nitrogen fertilizer used in these fields is excessive and that of potassium fertilizer is deficient. Higher soil moisture is an important factor that increases the severity of the root rot disease.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.243-264
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• 2018

현재 전세계 배터리 시장은 이차전지 개발에 박차를 가하고 있는 실정이지만, 실제로 소비되는 배터리 중 가격 대비 성능이 좋고 재충전을 통해 다시 재사용이 가능한 납축전지(이차전지)의 소비가 광범위하게 이루어지고 있다. 하지만 납축전지는 복합적 셀(cell)을 묶어 하나의 배터리를 구성하여 활용하는 배터리의 특성상 하나의 셀에서 열화가 발생하면 전체 배터리의 손상을 가져와 열화가 빨리 진행되는 문제가 존재한다. 이를 극복하기 위해 본 연구는 기계학습을 통한 배터리 상태 데이터를 학습하여 배터리 열화를 예측할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. 이를 위해 실제 현장에서 배터리 상태를 지속적으로 모니터링 할 수 있는 센서를 골프장 카트에 부착하여 실시간으로 배터리 상태 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 이용하여 기계학습 기법을 적용한 분석을 통해 열화 전조 현상에 대한 예측 모델을 개발하였다. 총 16,883개의 샘플을 분석 데이터로 사용하였으며, 예측 모델을 만들기 위한 알고리즘으로 의사결정나무, 로지스틱, 베이지언, 배깅, 부스팅, RandomForest를 사용하였다. 실험 결과, 의사결정나무를 기본 알고리즘으로 사용한 배깅 모델이 89.3923%이 가장 높은 적중률을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 날씨와 운전습관 등 배터리 열화에 영향을 줄 수 있는 추가적인 변수들을 고려하지 못했다는 한계점이 있으나, 이는 향후 연구에서 다루고자 한다. 본 연구에서 제안하는 배터리 열화 예측 모델은 배터리 열화의 전조현상을 사전에 예측함으로써 배터리 관리를 효율적으로 수행하고 이에 따른 비용을 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국수산과학회지
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• 제34권6호
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• pp.643-651
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• 2001

축제식 양식장에서 수차에 의한 순환효과를 재현하기 위해 수치모형을 개발하였다. 수치모형의 지배방정식으로는 2차원 수심적분 Reynolds 방정식을 사용하였고, 수차에 의한 가속도는 축력을 수차날개에 의해 밀려가는 유체의 질량으로 나눈 값으로 산정하였다. 수치모형을 적용하여 1대의 수차를 작동하고서 수차로부터 직선방향 loin 간격으로 관측된 유속자료와 비교하였다. 모형의 보정을 위해 유량보정계수와 무차원 와점성계수의 민감도를 실험하였다. 유량보정계수는 본 연구에서 처음 제시된 항으로 실험결과 15와 20에서 모형의 결과가 관측값과 가장 유사하였다. 유량보정 계수는 관측자료가 없거나 관측이 용이하지 않을 경우 효과적으로 사용할 수 있으며, 특히 수치실험에서 수차에 의해 발생하는 복잡한 수리특성을 비교적 단순하게 처리할 수 있다는 장점이 있다. Reynolds 응력을 Boussinesq 근사로 표현하는 녈 연구에 서 무차원 와점성계수는 6이 가장 적당한 것으로 계산되었다. 바람에 의한 전단효과를 파악하기 위해 유향 $0^{\circ}C,\;90^{\circ}C,\;180^{\circ}C$ 그리고 풍속 0, 2.5, 5와 7.5m/s 조건의 경우를 비교하였다. 풍향이 수차에 의한 제트류 방향과 평행하거나 정반대일 경우 유속변화는$1\%$ 이하이나, 제트류에 직각으로 향할 경우 제트류 좌우의 와류는 풍향에 따라 위치가 뚜렷이 바뀌며, 유속은 약 $4\%$까지 감소하는 것으로 나타났다. 유속변화 $4\%$는 바람응력 외에 호지의 기하학적 평면구조 혹은 변장비 등에 따른 효과도 포함하는 것으로 생각되었다. 호지에 미치는 바람에 의한 유속변화가 $4\%$ 이하인 것으로 보아, 바람웅력의 영향은 매우 미약한 것으로 나타났다. 그러나 호지의 기하학적 특성과 관련한 와류형성 기구에 대해서 바람이 미치는 효과는 무시할 수 없는 것으로 생각되었다. 모형은 또한 축제식 양식장 2곳에 적용하였다. 양식장 호지 A와B는 각기 변장비 1.05와 0.68, 면적 1.02ha와 0.66ha 그리고 평균수심 1.2m를 갖는다. 각각의 호지에 수차 4대를 작동하고서 관측된 유속과 수치모형을 적용한 계산결과를 회귀 해석하였다. 호지A에서 유향 및 유속의 상관계수는 각기 0.8928, 0.6782이며 호지 B의 경우 각기 0.8539, 0.7071인 것으로 나타났다 따라서 본 연구에서 사용된 모형은 호지의 순환특성을 비교적 잘 재현하였으며, 향후 수차운영과 양식호지의 수질관리에 관한 유용한 도구로 사용될 수 있을 것으로 생각하였다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.47-67
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• 2017

강판 표면 결함은 강판의 품질과 가격을 결정하는 중요한 요인 중 하나로, 많은 철강 업체는 그동안 검사자의 육안으로 강판 표면 결함을 확인해왔다. 그러나 시각에 의존한 검사는 통상 30% 이상의 판단 오류가 발생함에 따라 검사 신뢰도가 낮은 문제점을 갖고 있다. 따라서 본 연구는 Simultaneous MTS (S-MTS) 알고리즘을 적용하여 보다 지능적이고 높은 정확도를 갖는 새로운 강판 표면 결함 진단 시스템을 제안하였다. S-MTS 알고리즘은 단일 클래스 분류에는 효과적이지만 다중 클래스 분류에서 정확도가 떨어지는 기존 마할라노비스 다구찌시스템 알고리즘(Mahalanobis Taguchi System; MTS)의 문제점을 해결한 새로운 알고리즘이다. 강판 표면 결함 진단은 대표적인 다중 클래스 분류 문제에 해당하므로, 강판 표면 결함 진단 시스템 구축을 위해 본 연구에서는 S-MTS 알고리즘을 채택하였다. 강판 표면 결함 진단 시스템 개발은 S-MTS 알고리즘에 따라 다음과 같이 진행하였다. 첫째, 각 강판 표면 결함 별로 개별적인 참조 그룹 마할라노비스 공간(Mahalanobis Space; MS)을 구축하였다. 둘째, 구축된 참조 그룹 MS를 기반으로 비교 그룹 마할라노비스 거리(Mahalanobis Distance; MD)를 계산한 후 최소 MD를 갖는 강판 표면 결함을 비교 그룹의 강판 표면 결함으로 판단하였다. 셋째, 강판 표면 결함을 분류하는 데 있어 결함 간의 차이점을 명확하게 해주는 예측 능력이 높은 변수를 파악하였다. 넷째, 예측 능력이 높은 변수만을 이용해 강판 표면 결함 분류를 재수행함으로써 최종적인 강판 표면 결함 진단 시스템을 구축한다. 이와 같은 과정을 통해 구축한 S-MTS 기반 강판 표면 결함 진단 시스템의 정확도는 90.79%로, 이는 기존 검사 방법에 비해 매우 높은 정확도를 갖는 유용한 방법임을 보여준다. 추후 연구에서는 본 연구를 통해 개발된 시스템을 현장 적용하여, 실제 효과성을 검증할 필요가 있다.