The photodissociation dynamics of CH2I2 has been studied at 304 nm by state-selective photofragment translational spectroscopy. Velocity distributions, anisotropy parameters, and relative quantum yields are obtained for the ground I(2P3/2) and spin-orbit excited state I*(2P1/2) iodine atoms, which are produced from photodissociation of CH2I2 at this wavelength. These processes are found to occur via B1 ← A1 type electronic transitions. The quantum yield of I*(2P1/2) is determined to be 0.25, indicating that the formation of ground state iodine is clearly the favored dissociation channel in the 304 nm wavelength region. From the angular distribution of dissociation products, the anisotropy parameters are determined to be β(I)=0.4 for the I(2P3/2) and β(I*)=0.55 for the I*(2P1/2) which substantially differ from the limiting value of 1.13. The positive values of anisotropy parameter, however, show that the primary processes for I and I* formation channels proceed dominantly via a transition which is parallel to I-I axis. The above results are interpreted in terms of dual path formation of iodine atoms from two different excited states, i.e., a direct and an indirect dissociation via curve crossing between these states. The translational energy distributions of recoil fragments reveal that a large fraction of the available energy goes into the internal excitation of the CH2I photofragment; < Eint > /Eavl=0.80 and 0.82 for the I and I* formation channels, respectively. The quantitative analysis for the energy partitioning of available energy into the photofragments is used to compare the experimental results with the prediction of direct impulsive model for photodissociation dynamics.
For prompt gamma ray imaging for biomedical applications and environmental radiation monitoring, we propose herein a multiple-scattering Compton camera (MSCC). MSCC consists of three or more semiconductor layers with good energy resolution, and has potential for simultaneous detection and differentiation of multiple radio-isotopes based on the measured energies, as well as three-dimensional (3D) imaging of the radio-isotope distribution. In this study, we developed an analytic simulator and a 3D image generator for a MSCC, including the physical models of the radiation source emission and detection processes that can be utilized for geometry and performance prediction prior to the construction of a real system. The analytic simulator for a MSCC records coincidence detections of successive interactions in multiple detector layers. In the successive interaction processes, the emission direction of the incident gamma ray, the scattering angle, and the changed traveling path after the Compton scattering interaction in each detector, were determined by a conical surface uniform random number generator (RNG), and by a Klein-Nishina RNG. The 3D image generator has two functions: the recovery of the initial source energy spectrum and the 3D spatial distribution of the source. We evaluated the analytic simulator and image generator with two different energetic point radiation sources (Cs-137 and Co-60) and with an MSCC comprising three detector layers. The recovered initial energies of the incident radiations were well differentiated from the generated MSCC events. Correspondingly, we could obtain a multi-tracer image that combined the two differentiated images. The developed analytic simulator in this study emulated the randomness of the detection process of a multiple-scattering Compton camera, including the inherent degradation factors of the detectors, such as the limited spatial and energy resolutions. The Doppler-broadening effect owing to the momentum distribution of electrons in Compton scattering was not considered in the detection process because most interested isotopes for biomedical and environmental applications have high energies that are less sensitive to Doppler broadening. The analytic simulator and image generator for MSCC can be utilized to determine the optimal geometrical parameters, such as the distances between detectors and detector size, thus affecting the imaging performance of the Compton camera prior to the development of a real system.
Park, Sung Nam;Son, Young Woo;Choi, Eun Joo;You, Hyung-Keun;Kim, Min Seuk
International Journal of Oral Biology
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제43권4호
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pp.223-230
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2018
Exosomes are Nano-sized lipid vesicles secreted from mammalian cells containing diverse cellular materials such as proteins, lipids, and nucleotides. Multiple lines of evidence indicate that in saliva, exosomes and their contents such as microRNAs (miRNAs) mediate numerous cellular responses upon delivery to recipient cells. The objective of this study was to characterize the different expression profile of exosomal miRNAs in saliva samples, periodically isolated from a single periodontitis patient. Unstimulated saliva was collected from a single patient over time periods for managing periodontitis. MicroRNAs extracted from each phase were investigated for the expression of exosomal miRNAs. Salivary exosomal miRNAs were analyzed using Affymetrix miRNA arrays and prediction of target genes and pathways for its different expression performed using DIANA-mirPath, a web-based, computational tool. Following the delivery of miRNA mimics (hsa-miR-4487, -4532, and -7108-5p) into human gingival fibroblasts, the expression of pro-inflammatory cytokines and activation of the MAPK pathway were evaluated through RT-PCR and western blotting. In each phase, 13 and 43 miRNAs were found to be differently expressed $({\mid}FC{\mid}{\geq}2)$. Among these, hsa-miR-4487 $({\mid}FC{\mid}=9.292005)$ and has-miR-4532 $({\mid}FC{\mid}=18.322697)$ were highly up-regulated in the clinically severe phase, whereas hsa-miR-7108-5p $({\mid}FC{\mid}=12.20601)$ was strongly up-regulated in the clinically mild phase. In addition, the overexpression of miRNA mimics in human gingival fibroblasts resulted in a significant induction of IL-6 mRNA expression and p38 phosphorylation. The findings of this study established alterations in salivary exosomal miRNAs which are dependent on the severity of periodontitis and may act as potential candidates for the treatment of oral inflammatory diseases.
본 연구는 즉시 패치가 어려운 상용 운영체제 기반의 계측제어시스템의 취약점 평가 방안 및 시간의 경과에 따른 위험의 크기를 정량적으로 파악하는 것이다. 연구 대상은 상용 OS가 탑재된 계측제어시스템의 취약점 발견과 영향의 크기이다. 연구에서는 즉각 취약점 조치가 힘든 디지털 계측제어시스템의 취약점 분석 및 조치방법을 연구함으로써, 계측제어시스템이 존재하는 핵심기반시설의 전체적인 사이버보안 위험과 취약점을 정량적으로 파악하는 것이다. 본 연구에서 제안한 확률론적 취약점 평가 방안은 즉각적인 취약점 패치가 어려운 상용 운영체제 기반의 계측제어시스템에서 취약점 패치 우선 순위 및 패치가 불 가능시 수용 가능한 취약점의 임계값 설정, 공격 경로에 대한 파악을 가능하게 하는 모델링 방안을 제시한다.
Artificial intelligence (AI)-aided research currently enjoys active use in a wide array of fields thanks to the rapid development of computing capability and the use of Big Data. Until now, forecasting methods were primarily based on physics models and statistical studies. Today, AI is utilized in disaster prevention forecasts by studying the relationships between physical factors and their characteristics. Current studies also involve combining AI and physics models to supplement the strengths and weaknesses of each aspect. However, prior to these studies, an optimization algorithm for the AI model should be developed and its applicability should be studied. This study aimed to improve the forecast performance by constructing a model for neural network optimization. An artificial neural network (ANN) followed the ever-changing path of a typhoon to produce similar typhoon predictions, while the optimization achieved by the neural network algorithm was examined by evaluating the activation function, hidden layer composition, and dropouts. A learning and test dataset was constructed from the available digital data of one typhoon that affected Korea throughout the record period (1951-2018). As a result of neural network optimization, assessments showed a higher degree of forecast accuracy.
본 연구에서는 실험실 규모의 산업용 가스터빈 싱글노즐 연소기에서의 공진주파수 해석을 위한 고유값 도출을 목적으로 하는 1D 네트워크 모델을 개발하였다. 현대의 산업용 가스터빈은 다양한 요구 조건을 동시에 만족시키기 위하여 일반적으로 매우 복잡한 구조와 유동의 형태를 가지고 있다. 이러한 복잡한 연소기 특징 중 하나인 동일한 축 방향 위치에서 서로 반대 방향의 유동 흐름을 갖는 시스템에서의 네트워크 모델 구현을 목적으로 하였다. 네트워크 모델을 통해 음향장을 해석한 결과를 실제 형상을 그대로 해석한 헬름홀츠 기반의 모델링 결과와 비교하였을 때, 공진주파수와 모드 분포로부터 해석의 타당성을 검증하였다.
서버 재설정 시스템은 분산된 환경 하에서 동일한 콘텐츠를 복사하여 사용자의 콘텐츠 요청이 생겼을 때 빠르게 콘텐츠를 제공함으로써 CSN(Client-Server Network) 시스템보다 효과적으로 서비스를 제공한다. 많은 복제서버가 지역적으로 넓게 퍼져있기 때문에 사용자의 정보를 참고하여 최적이라고 판단되는 복제서버를 지정해주는 것이 중요하며, 경로 재설정기가 효과적으로 구축이 되었을 때 사용자에게 유연하게 콘텐츠를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 의사결정 트리 기법을 통해 사용자에게 적합한 후보 복제서버 리스트를 생성하고 생성된 리스트 내에 속하는 복제서버의 가용율을 고려하여 최적의 복제서버를 선택한다. 또한, 복제서버의 정보 갱신을 위해 발생되는 복제서버와 경로 재설정기의 반복적인 통신 메시지를 줄이기 위해 각 복제 서버의 가용율을 예측하여 경로 재설정기의 부하와 네트워크의 사용을 줄여주는 가용율 기반의 서버 재설정 시스템을 제안한다. 이렇게 제안된 시스템을 통해 선택된 복제서버의 경로를 사용자에게 통보해 주면, 사용자는 직접 복제서버로 접속을 함으로써 사용자는 효율적으로 콘텐츠를 제공받을 수 있다.
본 연구는 간호사 493명을 대상으로 내현적 자기애, 외모에 대한 사회문화적 태도가 직무스트레스, 사회부과적 완벽주의, 섭식절제를 통해 이상섭식행위에 미치는 영향에 대한 구조모형을 검정하고자 시도되었다. 연구결과 첫째, 이상섭식행위에 영향을 미치는 변수들의 직접효과는 섭식절제가 가장 큰 요인이었고, 그 다음 사회부과적 완벽주의 순이었으며 이들 변인은 이상섭식행위를 85% 설명하였다. 둘째, 내현적 자기애는 사회부과적 완벽주의와 섭식절제를 통해 이상섭식행위에 유의한 영향을 미쳤고, 외모에 대한 사회문화적 태도는 섭석절제를 통해 이상섭식행위에 유의한 영향을 미쳤다. 병원 간호사와 보건소 간호사 집단을 조절변수로 하는 다중집단 조절효과에서 직무스트레스와 이상섭식행위와 의 경로계수, 사회부과적 완벽주의와 이상섭식행위와이 경로계수가 집단간 차이가 있어 부분조절효과가 있었다. 따라서 이상섭식행위를 감소시키기 위해서는 과도한 섭식절제에서 벗어날 수 있는 간호중재와 사회부과적 완벽주의를 낮출 수 있는 방안모색이 필요하다.
유사시 종심 깊숙한 곳에서 적을 타격하는 임무를 수행하는 항공기의 경우 격추될 위험에 항시 노출되어 있다. 현대전의 핵심 전투력으로써 최첨단의 무기체계를 운용하는 공중근무 요원은 양성하는데 많은 시간과 노력, 국가 예산이 소요되며 그들이 가진 작전 능력과 군사기밀이 매우 중요하기에 공중근무 요원의 생환은 매우 중요한 문제이다. 따라서, 본 연구에서는 적지에서 비상탈출한 조난자가 장애물을 피해 목표지점까지 도피·탈출을 시행할 경로를 예측하는 경로 문제를 연구하였으며 이를 통해 비상탈출한 조난자의 무사 생환 가능성을 높이고자 하였다. 본 연구 주제와 관련된 기존 연구들은 경로 문제를 네트워크 기반 문제로 접근하여 TSP, VRP, Dijkstra 알고리즘 등으로 문제를 변형하여 최적화 기법으로 접근한 연구가 있었다. 본 연구에서는 동적 환경을 모델링 하기에 적합한 MDP(마코프 의사결정과정)를 적용하여 연구하였다. 또한 GIS를 이용하여 지형정보 데이터를 추출하여 활용함으로써 모형의 객관성을 높였으며, MDP의 보상구조를 설계하는 과정에서 기존 연구 대비 모형이 좀 더 현실성을 가질 수 있도록 보다 상세히 지형정보를 반영하였다. 본 연구에서는 조난자가 지형적 이점을 최대한 이용함과 동시에 최단거리로 이동할 수 있는 경로를 도출하기 위하여 가치 반복법 알고리즘, 결정론적 방법론을 사용하였으며 실제 지형정보와 조난자가 도피·탈출 과정에서 만날 수 있는 장애요소들을 추가하여 모형의 현실성을 더하고자 하였다. 이를 통해 조난자가 조난 상황에서 어떠한 경로를 통해 도피·탈출을 수행할지 예측해 볼 수 있었다. 본 연구에서 제시한 모형은 보상구조의 재설계를 통해 여러 가지 다양한 작전 상황에 응용이 가능하며 실제 상황에서 조난자의 도피·탈출 경로를 예측하고 전투 탐색구조 작전을 진행시키는 데 있어 다양한 요소가 반영된 과학적인 기법에 근거한 의사결정 지원이 가능할 것이다.
국내에서 처음으로 도입한 기상 항공기에 탑재한 G-band 수증기 라디오미터(GVR) 관측으로 산출된 가강수량의 품질 관리 방법을 제안하였다. GVR 빔의 연직 최단 경로 자료만 사용하기 위해 기상 항공기의 자세 정보(pitch와 roll 각도)를 활용하였고, GVR 가강수량이 20 mm 이상의 자료를 제거하는 방법을 품질 관리에 적용하였다. GVR 가강수량이 20 mm 이상으로 증가할 때, 웜로드(Warm load) 평균 전력과 스카이로드(Sky load) 평균 전력의 차이가 0에 가까이 수렴하는 특성을 확인하였고, 이는 COMS (Communication, Ocean and Meteorological Satellite)의 운형, 운정고도, 운량자료와 구름통합관측기기(CCP), 강수입자 측정기(PIP)로 측정된 강수 및 구름 입자 크기로 확인한 하층운과 중층운에 의한 높은 밝기온도 때문으로 판단된다. 구름 많은 날의 품질 관리 적용 전후의 GVR 가강수량을 LDAPS (Local Data Assimilation and Prediction System) 가강수량과 정량적으로 비교하였는데 RMSD (Root Mean Square Difference)는 2.9 mm에서 1.8 mm로 감소하였고, KLAPS (Korea Local Analysis and Prediction System)와의 RMSD는 5.4 mm에서 4.3 mm로 감소하여 향상된 정확도를 보였다. 또한 품질 관리를 적용한 GVR 가강수량과 드롭존데 가강수량 관측 자료을 활용하여 COMS 가강수량과도 정량적으로 비교평가함으로써 본 연구에서 제안한 GVR 가강수량의 품질 관리 방법의 유효성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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