본 논문은 패러포일 투하 시스템을 설계하고 분석하는데 있다. 패러포일 시스템의 6-자유도(6-DOF) 모델을 새우고, 비선형 모델 예측 제어와 PID 제어 방법이 펄럭 편 요각을 제어하기 위해 각각 적용되었다. 펄럭 편 요각의 오버슈트 시간 및 세팅 시간의 결과를 비교하면서 PID제어 방법을 사용하는 것으로부터 펄럭 편 요각이 좀 더 안정화 되는 것을 확인하였다. 그런 다음 MATLAB에 의해 수행된 궤적 추종 효과의 시뮬레이션 결과에 의해 궤적 추종 제어기가 설계되었다. 패러포일 궤적의 측 방향 오차가 그것의 측 방향 편차 제어 방법에 의해 제거 될 수 있었다. 참고로 측 방향 편차는 현재 경로계획의 보간법에 의해 얻어졌다. 그리고 설계된 궤적을 사용하면서, 풍 외란을 추가하는 것으로부터 궤적 추종 시스템이 시뮬레이션 되었다. 시뮬레이션 결과는 풍외란이 PID로 제어되는 펄럭 편 요각 변화에 의해 제거됨으로써 설계된 궤적에 아주 만족하였다.
Background: The aim of the present study was to determine the predictive/prognostic value of the secreted protein, acidic and rich in cysteine (SPARC) in cases of unresectable, locally advanced, non-small cell lung cancer. Materials and Methods: The study included 84 patients with Stage IIIA-B non-small cell lung cancer, undergoing simultaneous chemoradiotherapy including radiotherapy at a dose of 66 Gy and weekly docataxel ($20mg/m^2$) and cisplatin ($20mg/m^2$). SPARC expression was studied in biopsy material by immunohistochemical methods and correlations with treatment responses or survival were evaluated. Results: Median overall survival was $16{\pm}2.73$ (11.55-20.46) months for low expression vs $7{\pm}1.79$ months (7.92-16.08) months for high expression (p=0.039), while median local control was $13{\pm}2.31$ (8.48-17.5) months for low expression vs $6{\pm}0.85$ (4.34-7.66) months for high expression (p=0.045) and median progression-free survival was $10{\pm}2.31$ (5.48-14.5) months for low expression vs $6{\pm}1.10$ (3.85-8.15) months for high expression (p=0.022). In both univariate and multivariate analyses, high SPARC expression was associated with significantly shorter overall survival (p=0.003, p=0.007, respectively), local control (p=0.008, p=0.036) and progression-free survival (p=0.004, p=0.029) when compared to low SPARC expression. No significant difference was detected between high and low SPARC expression groups regarding age, sex, T stage, N stage, histopathology and stage-related patient characteristics. Conclusions: High SPARC expression was identified as a poor prognostic factor in cases with locally advanced NSCLC treated with concurrent chemoradiotherapy.
Park, Chan-Woo;Han, Ae-Ra;Kim, Joanne-Kwak;Park, So-Yeon;Han, Jung-Yeol;Koong, Mi-Kyoung;Song, In-Ok;Yang, Kwang-Moon
Clinical and Experimental Reproductive Medicine
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제38권3호
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pp.168-173
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2011
Objective: To examine the association between methylenetetrahydrofolate reductase (MTHFR) C677T polymorphism and hyperhomocysteinemia in women with unexplained recurrent miscarriages (RM) and to investigate the association between MTHFR genotype variants and alloimmune activation, proportion of peripheral blood natural killer (pbNK) cells. Methods: A total of 39 patients with a history of two or more unexplained miscarriages were recruited to this study. The controls were women who had a live birth without a history of RM (n=50). The proportion of pbNK cells was measured by flow cytometry. Plasma homocysteine levels and the incidence of the MTHFR variant of the RM and control groups were compared. The proportion of pbNK cells was compared to the MTHFR variants in the RM group. Results: No differences were found between the two groups' mean plasma homocysteine levels ($7.6{\pm}1.5{\mu}mol$/L vs. $7.1{\pm}2.1{\mu}mol$/L) or incidence of the MTHFR genotype variant (CC, 35% vs. 33%; CT, 40% vs. 53%; and TT, 25% vs. 14%). In the RM group, individuals with the TT variant ($7.7{\pm}1.1{\mu}mol$/L) had higher homocysteine levels than those with the CC and CT variants ($7.4{\pm}1.9{\mu}mol$/L and $7.4{\pm}1.2{\mu}mol$/L) and those with the CT variant ($19.2{\pm}8.1%$) had a higher proportion of CD3-/CD56+ pbNK cells than those with the CC and TT variants ($17.7{\pm}6.6%$ and $17.9{\pm}7.0%$), but the results of both comparisons were statistically insignificant. Conclusion: These preliminary results show no difference in plasma homocysteine levels between the RM and control groups or among MTHFR genotype variants in the RM group, which may suggest that the plasma homocysteine level is difficult to use as a predictive marker of RM in the Korean population. A study of a larger number of patients is needed.
Purpose: While several prognostic models for the stratification of death risk have been developed for patients with advanced gastric cancer receiving first-line chemotherapy, they have seldom been tested in the Chinese population. This study investigated the performance of these models and identified the optimal tools for Chinese patients. Materials and Methods: Patients diagnosed with metastatic or recurrent gastric adenocarcinoma who received first-line chemotherapy were eligible for inclusion in the validation cohort. Their clinical data and survival outcomes were retrieved and documented. Time-dependent receiver operating characteristic (ROC) and calibration curves were used to evaluate the predictive ability of the models. Kaplan-Meier curves were plotted for patients in different risk groups divided by 7 published stratification tools. Log-rank tests with pairwise comparisons were used to compare survival differences. Results: The analysis included a total of 346 patients with metastatic or recurrent disease. The median overall survival time was 11.9 months. The patients were different into different risk groups according to the prognostic stratification models, which showed variability in distinguishing mortality risk in these patients. The model proposed by Kim et al. showed relative higher predicting abilities compared to the other models, with the highest χ2 (25.8) value in log-rank tests across subgroups, and areas under the curve values at 6, 12, and 24 months of 0.65 (95% confidence interval [CI]: 0.59-0.72), 0.60 (0.54-0.65), and 0.63 (0.56-0.69), respectively. Conclusions: Among existing prognostic tools, the models constructed by Kim et al., which incorporated performance status score, neutrophil-to-lymphocyte ratio, alkaline phosphatase, albumin, and tumor differentiation, were more effective in stratifying Chinese patients with gastric cancer receiving first-line chemotherapy.
Background: As trade increases, the influx of various alien species and their spread to new regions are prevalent and no longer a special problem. Anthropogenic activities and climate changes have made the distribution of alien species out of their native range common. As a result, alien species can be easily found anywhere, and they have nothing but only a few differences in intensity. The prevalent distribution of alien species adversely affects the ecosystem, and a strategic management plan must be established to control them effectively. To this end, hot spots and cold spots were analyzed according to the degree of distribution of invasive alien plants, and major environmental factors related to hot spots were found. We analyzed the 10,287 distribution points of 126 species of alien plants collected through the national survey of alien species by the hierarchical model of species communities (HMSC) framework. Results: The explanatory and fourfold cross-validation predictive power of the model were 0.91 and 0.75 as AUC values, respectively. The hot spots of invasive plants were found in the Seoul metropolitan area, Daegu metropolitan city, Chungcheongbuk-do Province, southwest shore, and Jeju island. Generally, the hot spots were found where the higher maximum temperature of summer, precipitation of winter, and road density are observed, but temperature seasonality, annual temperature range, precipitation of the summer, and distance to river and sea were negatively related to the hot spots. According to the model, the functional traits accounted for 55% of the variance explained by the environmental factors. The species with higher specific leaf areas were more found where temperature seasonality was low. Taller species preferred the bigger annual temperature range. The heavier seed mass was only preferred when the max temperature of summer exceeded 29 ℃. Conclusions: In this study, hot spots were places where 2.1 times more alien plants were distributed on average than non-hot spots (33.5 vs 15.7 species). The hot spots of invasive plants were expected to appear in less stressful climate conditions, such as low fluctuation of temperature and precipitation. Also, the disturbance by anthropogenic factors or water flow had positive influences on the hot spots. These results were consistent with the previous reports about the ruderal or competitive strategies of invasive plants instead of the stress-tolerant strategy. The functional traits are closely related to the ecological strategies of plants by shaping the response of species to various environmental filters, and our result confirmed this. Therefore, in order to effectively control alien plants, it is judged that the occurrence of disturbed sites in which alien plants can grow in large quantities is minimized, and the river management of waterfronts is required.
Purpose: This study aimed to identify prognostic factors for patients with distant lymph node-involved gastric cancer (GC) using a machine learning algorithm, a method that offers considerable advantages and new prospects for high-dimensional biomedical data exploration. Materials and Methods: This study employed 79 features of clinical pathology, laboratory tests, and therapeutic details from 289 GC patients whose distant lymphadenopathy was presented as the first episode of recurrence or metastasis. Outcomes were measured as any-cause death events and survival months after distant lymph node metastasis. A prediction model was built based on possible outcome predictors using a random survival forest algorithm and confirmed by 5×5 nested cross-validation. The effects of single variables were interpreted using partial dependence plots. A contour plot was used to visually represent survival prediction based on 2 predictive features. Results: The median survival time of patients with GC with distant nodal metastasis was 9.2 months. The optimal model incorporated the prealbumin level and the prothrombin time (PT), and yielded a prediction error of 0.353. The inclusion of other variables resulted in poorer model performance. Patients with higher serum prealbumin levels or shorter PTs had a significantly better prognosis. The predicted one-year survival rate was stratified and illustrated as a contour plot based on the combined effect the prealbumin level and the PT. Conclusions: Machine learning is useful for identifying the important determinants of cancer survival using high-dimensional datasets. The prealbumin level and the PT on distant lymph node metastasis are the 2 most crucial factors in predicting the subsequent survival time of advanced GC.
국제해사기구(IMO, International Maritime Organization)를 중심으로 자율운항선박 도입을 대비한 해사안전 및 보안관련 국제 협약을 제정하고 있다. 국내에서도 선급 및 산업체를 중심으로 자율운항시스템 기술개발에 착수하고 있으며 연안선박에서 발생하는 사고를 줄이기 위해 연안선박을 대상으로 하는 자율운항선박 기술적용 방안 연구가 진행되고 있다. 국내외적으로 자율운항선박에 대한 관심이 크게 증가하고 있으며 실제 개발된 기술의 검증을 위한 해상실증이 본격적으로 추진되고 있다. 본 연구에서는 연안선박에 적용하기 위한 디지털트윈 기술 관련 실증선박과 육상 플랫폼(원격지원센터)의 설계를 위한 기초연구를 진행하였다. 디지털트윈 기술을 선박에 적용하기 위해 8m 소형 배터리 전기추진선박을 대상으로 선정하였으며, 선박과 육상 플랫폼 간 통신을 통해 선박 항해 및 운전 데이터가 서버시스템에 저장되고 전기추진선박의 원격제어 명령이 가능한 디지털트윈 통합 플랫폼의 기본 설계를 진행하였다. 이러한 디지털트윈 기술을 적용한 선박 성능관리, 운항 및 운영 최적화, 예지제어 등이 가능할 것으로 판단되며, 위기상황에 대응이 가능한 안전하고 경제성 있는 디지털트윈 기술의 선박적용이 가능할 것이라 사료된다.
본 연구에서는 청소년 비행이 지속적인 사회문제로 대두됨에 따라 청소년의 온·오프라인 비행을 예측하는 주요 요인들을 탐색하고 전통적 비행이론(사회학습이론, 일반긴장이론, 사회통제이론, 일상활동이론, 낙인이론)의 적용 가능성을 살펴보았다. 분석에 활용된 데이터는 한국아동·청소년패널조사 2010(KCYPS 2010)의 초1, 초4, 중1 패널 6차년도 데이터이다(N=4,137). 예측 모형을 구축함에 있어 전통적 통계기반의 회귀모형 대신 랜덤포레스트 머신러닝 기법을 활용함으로써 예측 성능 향상과 더불어 보다 많은 예측요인의 고려 가능성에 초점을 두었다. 랜덤포레스트 분석 결과, 청소년의 온·오프라인 비행을 설명하는 데에 전통적인 비행이론은 여전히 유효하였으며, 온라인 비행은 주로 개인적 요인(일상활동이론, 낙인이론)과, 오프라인 비행은 사회적 요인(사회학습이론, 사회통제이론)과 관련이 있는 것으로 나타났다. 또한 일반긴장 이론은 온라인 비행과 오프라인 비행 모두를 예측하는 중요한 이론적 기반임을 확인할 수 있었다. 본 연구는 머신러닝 기법을 통해 청소년 비행에 영향을 주는 주요 요인을 도출하고, 기존 비행이론의 활용 가능성도 함께 고려했다는 점에서 의의가 있으며, 청소년 온·오프라인 비행에 대한 예방 및 개입 방향성을 재고하는 기반을 제공할 것이라 기대된다.
Yong Guk, Kim;Jun Ho Yun;Ji Won Park;Dabin Seong;Su-hae Lee;Ki Dae Park;Hyang-Ae Lee;Misun Park
International Journal of Stem Cells
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제16권3호
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pp.281-292
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2023
Background and Objectives: Human induced pluripotent stem cell (hiPSC)-derived cardiomyocyte (CM) hold great promise as a cellular source of CM for cardiac function restoration in ischemic heart disease. However, the use of animal-derived xenogeneic substances during the biomanufacturing of hiPSC-CM can induce inadvertent immune responses or chronic inflammation, followed by tumorigenicity. In this study, we aimed to reveal the effects of xenogeneic substances on the functional properties and potential immunogenicity of hiPSC-CM during differentiation, demonstrating the quality and safety of hiPSC-based cell therapy. Methods and Results: We successfully generated hiPSC-CM in the presence and absence of xenogeneic substances (xeno-containing (XC) and xeno-free (XF) conditions, respectively), and compared their characteristics, including the contractile functions and glycan profiles. Compared to XC-hiPSC-CM, XF-hiPSC-CM showed early onset of myocyte contractile beating and maturation, with a high expression of cardiac lineage-specific genes (ACTC1, TNNT2, and RYR2) by using MEA and RT-qPCR. We quantified N-glycolylneuraminic acid (Neu5Gc), a xenogeneic sialic acid, in hiPSC-CM using an indirect enzyme-linked immunosorbent assay and liquid chromatography-multiple reaction monitoring-mass spectrometry. Neu5Gc was incorporated into the glycans of hiPSC-CM during xeno-containing differentiation, whereas it was barely detected in XF-hiPSC-CM. Conclusions: To the best of our knowledge, this is the first study to show that the electrophysiological function and glycan profiles of hiPSC-CM can be affected by the presence of xenogeneic substances during their differentiation and maturation. To ensure quality control and safety in hiPSC-based cell therapy, xenogeneic substances should be excluded from the biomanufacturing process.
시멘트 제조공정 중 예열 및 소성 공정은 시멘트 반제품인 클링커를 생산하는 주요 공정으로, 고온의 열에너지를 발생시키기 위해 많은 양의 화석연료를 사용한다. 하지만, 최근 환경오염 문제의 심각성으로 인해 시멘트 산업에서 화석연료로부터 기인하는 탄소 배출량을 저감하고자 하는 시도가 지속되고 있다. 대표적인 해결 방안으로 화석연료 대신 폐기물 유래 연료(RDF, Refuse-Derived Fuel)와 같은 대체연료의 사용량을 증대시키기 위한 선행 연구 사례들이 많다. 대체연료는 탄소뿐만 아니라 질소산화물 발생량 또한 저감시킬 수 있고 폐기물을 매립하는 대신 예열실 및 소성로에서 연소시켜 처리할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 다양한 성분으로 구성된 대체연료의 특성상 열량을 추정할 수 없다는 문제점이 있으며, 이로 인해 대체연료 사용량을 증대시키고 안정적으로 예열실을 제어하는 데 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 심층 신경망을 기반으로 예열실 온도를 예측하는 모델을 개발하여 미래의 예열실 온도에 대한 비교적 정확한 예측 값을 제공하고, 설명가능 인공지능을 활용하여 최적의 연료 투입량을 제시하는 솔루션을 제안하였다. 제안된 솔루션은 실제 예열 공정 현장에 적용되어 화석연료 사용량 5% 감소, 대체연료 대체율 5%p 증가, 예열실 온도 변동 35% 감소하는 성과를 달성할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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