Motion of lung tumors from respiration has been reported in the literature to be as large as of 1-2 cm. This motion requires an additional margin between the Clinical Target Volume (CTV) and the Planning Target Volume (PTV). While such a margin is necessary, it may not be sufficient to ensure proper delivery of Intensity Modulated Radiotherapy (IMRT) to the CTV during the simultaneous movement of the DMLC. Gated treatment has been proposed to improve normal tissues sparing as well as to ensure accurate dose coverage of the tumor volume. The following questions have not been addressed in the literature: a) what is the dose error to a target volume without gated IMRT treatment\ulcorner b) what is an acceptable gating window for such treatment. In this study, we address these questions by proposing a novel technique for calculating the 3D dose error that would result if a lung IMRT plan were delivered without gating. The method is also generalized for gated treatment with an arbitrary triggering window. IMRT plans for three patients with lung tumor were studied. The treatment plans were generated with HELIOS for delivery with 6 MV on a CL2100 Varian linear accelerator with a 26 pair MLC. A CTV to PTV margin of 1 cm was used. An IMRT planning system searches for an optimized fluence map ${\Phi}$ (x,y) for each port, which is then converted into a dynamic MLC file (DMLC). The DMLC file contains information about MLC subfield shapes and the fractional Monitor Units (MUs) to be delivered for each subfield. With a lung tumor, a CTV that executes a quasi periodic motion z(t) does not receive ${\Phi}$ (x,y), but rather an Effective Incident Fluence EIF(x,y). We numerically evaluate the EIF(x,y) from a given DMLC file by a coordinate transformation to the Target's Eye View (TEV). In the TEV coordinate system, the CTV itself is stationary, and the MLC is seen to execute a motion -z(t) that is superimposed on the DMLC motion. The resulting EIF(x,y)is inputted back into the dose calculation engine to estimate the 3D dose to a moving CTV. In this study, we model respiratory motion as a sinusoidal function with an amplitude of 10 mm in the superior-inferior direction, a period of 5 seconds, and an initial phase of zero.
국가의 중요 방재시설인 대형 댐 시설물은 노후화와 홍수, 지진 등의 위험으로 디지털 전환 기술을 적용한 보다 나은 댐 안전점검 및 진단이 필수적이다. 종래의 인력에 의한 육안 안전점검 방식은 인력 접근의 어려움과 고소작업의 위험성, 노하우 중심의 점검에서 오는 데이터의 신뢰성 등의 문제가 있었다. 본 연구에서는 2개 대규모 댐 시설물을 대상으로 드론 photogrammetry에 의한 디지털 데이터 기반 댐 안전점검의 적용성을 검토하고, 지속적 활용을 위한 데이터 관리 방법론을 제시하였다. 댐 높이 42 m 및 99.9 m의 댐들에 대해 수면 및 전자기장 간섭, 심한 고저차에도 불구하고 평면적 더블그리드 및 수동 촬영 방식으로 GSD 2.5 cm/pixel 이내의 양호한 3D 디지털 모델을 생성하였다. 생성된 3D 메쉬 모델, 정사영상, 수치표면모형으로 as-built 조건의 종단 및 횡단 선형을 손쉽게 추출하여 댐의 변형 모니터링에 효과적임을 확인하였다. 댐 여수로 등 콘크리트 시설물에 대한 디지털 3D 모델로부터 균열 및 손상부를 효과적으로 검출하고 시각화하였으며, 이는 고소작업의 위험성 및 접근 제약 시설의 안전점검에 활용가능하다. 또한 댐의 안전점검 시 외관 조사망도를 3D 디지털 모델 상에서 매핑하는 방법과 손상 정보 이력 관리를 위한 관계형 데이터베이스 구조화 방안을 제안하였다. SYG댐 여수로 안전점검에 대한 투입 노동력과 시간을 실측한 결과, 드론 photogrammetry 방법은 기존 인력 육안점검에 비해 48%의 생산성 향상 효과를 확인하였다. 드론 photogrammetry 기반 댐 안전점검 디지털 전환은 업무의 생산성과 데이터 신뢰성 향상에 매우 효과적인 것으로 판단된다.
Agrobacterium tumefaciens-mediated transformation(ATMT) of Flammulina velutipes was used to produce a diverse number of transformants to discover the functions of gene that is vital for its variation color, spore pattern and cellulolytic activity. Futhermore, the transformant pool will be used as a good genetic resource for studying gene functions. Agrobacterium-mediated transformation was conducted in order to generate intentional mutants of F. velutipes strain KACC42777. Then Agrobacterium tumefaciens AGL-1 harboring pBGgHg was transformed into F. velutipes. This method is use to determine the functional gene of F. velutipes. Inverse PCR was used to insert T-DNA into the tagged chromosomal DNA segments and conducting sequence analysis of the F. velutipes. But this experiment had trouble in diverse morphological mutants because of dikaryotic nature of mushroom. It needed to make monokaryotic fruiting varients which introduced genes of compatible mating types. In this study, next generation sequencing data was generated from 28 strains of Flammulina velutipes with different phenotypes using Illumina Hiseq platform. Filtered short reads were initially aligned to the reference genome (KACC42780) to construct a SNP matrix. And then we built a phylogenetic tree based on the validated SNPs. The inferred tree represented that white- and brown- fruitbody forming strains were generally separated although three brown strains, 4103, 4028, and 4195, were grouped with white ones. This topological relationship was consistently reappeared even when we used randomly selected SNPs. Group I containing 4062, 4148, and 4195 strains and group II containing 4188, 4190, and 4194 strains formed early-divergent lineages with robust nodal supports, suggesting that they are independent groups from the members in main clades. To elucidate the distinction between white-fruitbody forming strains isolated from Korea and Japan, phylogenetic analysis was performed using their SNP data with group I members as outgroup. However, no significant genetic variation was noticed in this study. A total of 28 strains of Flammulina velutipes were analyzed to identify the genomic regions responsible for producing white-fruiting body. NGS data was yielded by using Illumina Hiseq platform. Short reads were filtered by quality score and read length were mapped on the reference genome (KACC42780). Between the white- and brown fruitbody forming strains. There is a high possibility that SNPs can be detected among the white strains as homozygous because white phenotype is recessive in F. velutipes. Thus, we constructed SNP matrix within 8 white strains. SNPs discovered between mono3 and mono19, the parental monokaryotic strains of 4210 strain (white), were excluded from the candidate. If the genotypes of SNPs detected between white and brown strains were identical with those in mono3 and mono19 strains, they were included in candidate as a priority. As a result, if more than 5 candidates SNPs were localized in single gene, we regarded as they are possibly related to the white color. In F. velutipes genome, chr01, chr04, chr07,chr11 regions were identified to be associated with white fruitbody forming. White and Brown Fruitbody strains can be used as an identification marker for F. veluipes. We can develop some molecular markers to identify colored strains and discriminate national white varieties against Japanese ones.
상한론(傷寒論)은 이(理) 법(法) 방(方) 약(藥)의 합치(合致)에 중점(重點)을 두었고, 선녹(選錄)한 방제(方劑) 또한 대부분 실용적(實用的)이고 유효(有效)하므로 높은 임상적(臨床的) 실용가치(實用價値)가 있을 뿐만 아니라, 후세(後世) 임상의학(臨床醫學)의 발전(發展)에도 심원(深遠)한 영향을 미쳤다. 특히 상한론(傷寒論)은 맥(脈)과 증(證)을 모두 중시(重視)하는 원칙(原則)으로 보다 유기적(有機的)인 진단방법(診斷方法)을 만들어내어 진단학(診斷學)의 발전(發展)에 있어서도 기여한 바가 크다. 이에 상한론(傷寒論)의 맥증(脈證)을 조사(調査)한 결과(結果), 첫째 음맥(陰脈)과 양맥(陽脈), 이십칠맥(二十七脈), 양강맥(兩綱脈), 육요맥(六要脈)으로 분류(分類)할 수 있으며, 후대(後代)의 맥진(脈診) 분류(分類)와도 상응(相應)하여, 맥(脈)과 증(證)을 변증(辨證)의 주요(主要)한 근거(根據)로 삼아 변증론치(辨證論治)의 원칙(原則)을 확립(確立)하였다. 둘째 전체(全體) 398조문중(條文中)에서 맥증(脈證)과 관련(關聯)지을 수 있는 조문(條文)이 38%에 이르며, 맥증(脈證)이 상한(傷寒) 각(各) 단계(段階)의 전변(傳變), 병증(病症)의 기전(機轉), 병사(病邪)의 진퇴(進退)와 용약(用藥)의 근거(根據)가 됨을 알 수 있다. 셋째 각각(各各)의 맥증중(脈證中)에서 부맥(浮脈)이 가장 많이 나타났으며, 그외 미맥(微脈), 긴맥(緊脈), 침맥(沈脈) 등(等)의 음맥(陰脈)의 빈도(頻度)도 많았다.
최근 사용자 정보와 주변 환경의 정보를 수집할 수 있는 센서의 기술과 휴대 디바이스의 성능이 매우 발달되어 왔다. 이러한 기술 발달로 인해 사용자는 매우 다양한 콘텐츠를 이용할 수 있게 되었다. 그러나 사용자가 휴대한 디바이스의 특성에 따라 이용할 수 있는 콘텐츠가 제한적이다. 이것을 해결하기 위해 하나의 콘텐츠를 여러 디바이스에서 사용하기 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 연구에서는 사용자 주변의 센서를 통한 다양한 정보를 수집하여 사용자의 상황에 맞는 특정 콘텐츠를 선정하고, 선정된 콘텐츠를 사용자가 휴대한 디바이스 특성에 맞게 변환하여 서비스를 제공하는 시스템을 제안한다.
밀의 고분자 글루테닌 서브유닛[high molecular-weight glutenin subunit (HMW-GS)]은 밀가루의 성질을 결정하는데 가장 중요한 요소이며 가공적성을 나타내는데 중요한 역할을 수행한다. 우리는 Agrobacterium 동시 형질전환법을 이용하여 한국 밀 품종인 ‘조경’으로부터 밀 HMW-GS을 암호화하는 TaGlu-Ax1 유전자를 가지는 marker-free 형질전환 벼를 생산하였다. TaGlu-Ax1 유전자의 종자 특이적 발현을 위하여 밀에서 존재하는 TaGlu-Bx7 유전자의 자체 프로모터를 벡터 내에 삽입하였다. 동시 접종을 위해서 오직 TaGlu-Ax1 유전자와 hygromycin phosphotransferase II (HPTII) 저항성 유전자만으로 구성된 두 종류의 발현 카세트를 독립적으로 Agrobacterium EHA105에 도입하였고, TaGlu-Ax1와 HPTII가 도입된 각각의 EHA105 Agrobacterium을 3:1 비율로 혼합하여 벼 캘러스에 접종하였다. 210개의 HPTII 저항성 형질전환체 중에서 벼 게놈에 TaGlu-Ax1과 HPTII가 모두 삽입된 20개의 형질전환 라인을 획득하였다. TaGlu-Ax1와 HPTII가 벼 게놈에 도입된 것을 Southern blot을 통해서 다시 확인하였다. 형질전환 벼 T1 세대의 종자에서 밀 TaGlu-Ax1 유전자가 전사와 번역되어 오직 TaGlu-Ax1만을 가지는 marker-free 식물체를 T1세대에서 성공적으로 선발할 수 있었다. TaGlu-Ax1 유전자가 발현되는 marker-free 형질전환 식물체는 야생형(wild type)과의 표현형 차이는 없었다. 형질전환 벼의 쌀가루의 제빵적성을 비교하였을 때 TaGlu-Ax1 유전자만이 발현되어서는 제빵적성이 더 나아지지 않았다. 그러므로 더 많은 밀 고분자 및 저분자 글루테닌, 글리아딘의 유전자의 집적과 조합이 쌀가루 가공적성을 증진시키는데 필요하다. 결론적으로 TaGlu-Ax1 marker-free 형질전환 벼는 쌀가루 가공적성을 증진시키는데 좋은 재료로 사용될 것이다.
본 연구에서는 Shimosako and Takashi(1999)가 직립방파제 케이슨의 기대활동량을 계산하기 위해 개발한 신뢰성 설계법을 방향 불규칙파의 방향 분산, 심해 설계주파향이 해안선에 직각 방향과 이루는 각도, 심해 주파향의 설계치에 대한 변동 등과 같은 파향의 변동성을 고려할 수 있도록 확장하였다. 심해로부터 방파제 설계 위치까지의 파랑변형을 계산하기 위하여 Shimosako and Takahashi는 평행한 등심선을 갖는 직선 해안에 직각으로 입사하는 일방향 불규칙파를 가정하여 Goda(1975)가 개발한 모형을 사용하였다. 본 연구에서는 방향 불규칙파의 변형을 계산하기 위하여 Kweon et al.(1997)이 개발한 모형을 사용하였다. 파랑의 방향분산 및 심해 주파향의 변동에 의한 영향은 별로 크지 않은 반면에, 심해 설계주파향이 해안선에 직각 방향과 이루는 각도의 영향은 상대적으로 커서, 이 각도가 증가함에 따라 기대활동량이 감소하는 경향을 보였다. 특히 우리나라 동해안 일부 지역의 현장 자료를 이용한 경우 파향의 변동성을 고려했을 때의 기대활동량이 이를 고려하지 않았을 때에 비해 약 1/3수준으로 감소하였다. 파랑변형 계산을 위하여 Goda 모형을 사용하는 경우 무시되는 굴절의 영향을 보정하기 위하여 계산된 유의파고를 일률적으로 6% 감소시키는 것은 심해 설계주파향이 약 20$^{\circ}$인 경우에 적합한 값이며, 심해 설계주파향이 보다 작은 경우에는 6%보다 작은 값을, 보다 큰 경우에는 6%보다 큰 값을 사용해야 한다. 케이슨의 기대활동량을 30cm로 설계할 경우 수심이 약 25 m 이하의 지역에서는 파향의 변동성을 고려하지 않더라도 기존의 결정론적 설계보다 최대 약 30% 정도까지 케이슨의 폭을 줄일 수 있다. 동해안 일부 지역의 현장 자료를 사용하여 파향의 변동성을 고려할 경우에는 이를 고려하지 않은 경우보다 최대 약 10% 정도까지 케이슨의 소요 폭이 감소하며, 고려한 전 수심 구간(10∼30 m)에서 결정론적 설계보다 작은 케이슨 폭이 요구된다.
고분자 글루테닌 서버유닛(high molecular-weight glutenin subunit, HMW-GS)은 밀의 가공적성을 결정하는데 중요한 역할을 수행한다. 우리는 Agrobacterium 동시 형질전환법을 이용하여 한국 밀 품종인 '조경'으로부터 밀 HMW-GS을 암호화하는 Glu-1Bx7 유전자를 가지는 marker-free 형질전환 벼를 생산하였다. Glu-1Bx7 유전자의 종자 특이적 발현을 위하여 밀 Glu-1Bx7 유전자 자체 프로모터를 벡터 내에 삽입하였다. 동시 접종을 위해서 오직 Glu-1Bx7 유전자와 hygromycin phosphotransferase II (HPTII) 저항성 유전자만으로 구성된 두 종류의 발현 카셋트를 독립적으로 Agrobacterium EHA105에 도입하였고, Glu-1Bx7와 HPTII가 도입된 각각의 EHA105 Agrobacterium 을 3:1 비율로 혼합하여 벼 캘러스에 접종하였다. 216개의 HPTII 저항성 형질전환체 중에서 벼 게놈에 Glu-1Bx7과 HPTII가 모두 삽입된 24개의 형질전환 라인을 획득하였다. Glu-1Bx7와 HPTII가 벼 게놈에 도입된 것을 Southern blot을 통해서 다시 확인하였다. 형질전환 벼 $T_1$ 세대의 종자에서 밀 Glu-1Bx7 유전자가 전사와 번역되어 오직 Glu-1Bx7만을 가지는 marker-free 식물체를 $T_1$ 세대에서 성공적으로 선발할 수 있었다.
본 연구는 KOMPSAT-3 및 KOMPSAT-3A호에서 전처리 단계에 따라 구분하여 제공하는 Level 1R 영상과 Level 1G 영상을 이용하여 기준영상의 기하품질에 따른 상호좌표등록 결과 분석을 수행하였다. 기준영상으로 Level 1R 영상 및 1G 영상 각각을 사용하고 대상영상은 Level 1R 영상을 사용하여 상호좌표등록을 수행하였다. 실험을 위해 대전지역에서 촬영된 KOMPSAT-3 및 3A호의 Level 1R, 1G 영상 총 7장을 이용하였다. 상호좌표등록을 수행하기 위해, 우선적으로 특징기반 정합기법인 SURF (Speeded-Up Robust Feature) 기법과 영역기반 정합기법인 위상상관 (Phase Correlation) 기법을 함께 이용한 반복적 정합기법을 통해 두 영상의 기하학적 위치를 개략적으로 일치시켜 주었다. 개략적으로 일치된 영상에서 SURF 기법을 이용하여 정합쌍을 추출하고 Affine 변환모델과 Piecewise Linear 변환모델을 각각 구성하여 상호좌표등록을 수행하였다. 실험결과, 기하오차가 보정된 Level 1G 영상을 기준영상으로 선정하였을 경우, Level 1R 영상을 이용하였을 때보다 상대적으로 많은 수의 정합쌍을 추출하였다. 또한, 기준영상이 Level 1G 영상일 때의 상호좌표등록 RMSE (Root Mean Square Error) 값이 평균 5화소 미만으로 Level 1R 영상을 이용하였을 때보다 더 낮은 것을 확인하였다. 이는 상호좌표등록 수행 시 두 위성영상 간의 초기위치관계가 상호좌표등록 결과에 영향을 끼칠 수 있음을 의미하며, 기준영상의 기하품질이 우수할수록 안정적인 상호좌표등록 정확도를 나타내는 것을 확인하였다.
최근 딥 러닝 기술의 발전으로 뉴스, 블로그 등 다양한 문서에 포함된 텍스트 분석에 딥 러닝 기술을 활용하는 연구가 활발하게 수행되고 있다. 다양한 텍스트 분석 응용 가운데, 텍스트 분류는 학계와 업계에서 가장 많이 활용되는 대표적인 기술이다. 텍스트 분류의 활용 예로는 정답 레이블이 하나만 존재하는 이진 클래스 분류와 다중 클래스 분류, 그리고 정답 레이블이 여러 개 존재하는 다중 레이블 분류 등이 있다. 특히, 다중 레이블 분류는 여러 개의 정답 레이블이 존재한다는 특성 때문에 일반적인 분류와는 상이한 학습 방법이 요구된다. 또한, 다중 레이블 분류 문제는 레이블과 클래스의 개수가 증가할수록 예측의 난이도가 상승한다는 측면에서 데이터 과학 분야의 난제로 여겨지고 있다. 따라서 이를 해결하기 위해 다수의 레이블을 압축한 후 압축된 레이블을 예측하고, 예측된 압축 레이블을 원래 레이블로 복원하는 레이블 임베딩이 많이 활용되고 있다. 대표적으로 딥 러닝 모델인 오토인코더 기반 레이블 임베딩이 이러한 목적으로 사용되고 있지만, 이러한 기법은 클래스의 수가 무수히 많은 고차원 레이블 공간을 저차원 잠재 레이블 공간으로 압축할 때 많은 정보 손실을 야기한다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 오토인코더의 인코더와 디코더 각각에 스킵 연결을 추가하여, 고차원 레이블 공간의 압축 과정에서 정보 손실을 최소화할 수 있는 레이블 임베딩 방법을 제안한다. 또한 학술연구정보서비스인 'RISS'에서 수집한 학술논문 4,675건에 대해 각 논문의 초록으로부터 해당 논문의 다중 키워드를 예측하는 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 일반 오토인코더 기반 레이블 임베딩 기법에 비해 정확도, 정밀도, 재현율, 그리고 F1 점수 등 모든 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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