To keep pace with Industry 4.0, it is imperative for companies to redesign their working environments by adopting robotic automation systems. Automation lines are facilitating the latest cutting-edge technologies, such as 3D vision and industrial robots, to outdo competitors by reducing costs. Considering the nature of the manufacturing industry, a time-saving workflow and smooth linkwork between processes is vital. At Dellics, without any additional new installation in the automation lines, only a few improvements to the working process could raise productivity. Three requirements are the development of gripping technology by utilizing a 3D vision system for the recognition of the material shape and location, research on lighting projectors to target long distances and high illumination, and testing of algorithms/software to improve measurement accuracy and identify products. With some of the functional requisites mentioned above, improved robotic automation systems should provide an improved working environment to maximize overall production efficiency. In this article, the ways in which such a system can become the groundwork for establishing an unmanned working infrastructure are discussed.
HL7은 병원정보 시스템에서 사용되는 정보와 관련된 표준화된 프로토콜이다. 생체 정보 웹 뷰어 시스템 또한 의료 영상 및 전송에 대해 표준화된 프로토콜이다. 본 논문에서는 ICU(Intensive Care Unit)에 설치된 Central Monitor에서 확인할 수 있는 환자의 생체 정보들을 웹상에서 실시간 확인할 수 있는 시스템 구성을 제안하기 위하여 생체정보 수신 모듈과 웹 뷰어 시스템을 구성하였다. 생체정보 수신 모듈은 Central Monitor로부터 수신할 수 있는 Raw Data 형태의 환자의 생체 정보를 생체 정보 웹 뷰어 시스템에서 사용가능 한 데이터로 분석할 수 있도록 설계가 이루어져 있다. 웹 뷰어 시스템은 환자 생체 정보에 대한 실시간성과 생체 정보에 대한 데이터의 연속성을 부여하여 베드 사이트의 환자에게서 발생된 모든 생체정보에 의해 환자 관리를 데이터 베이스를 이용하여 전산화함으로써 환자의 광범위한 자료 검색이 이루어지므로 획기적인 원격 진료로 활용이 가능하다. 또한 적절한 생체 정보데이터의 교환과 정보 관리의 수정을 통해 병원정보 시스템은 모든 병원 관계자의 보다나은 업무처리를 향상시킬 수 있다.
Yurim Jang;Ji Hyun Moon;Byung Kwan Jeon;Ho Jin Park;Hong Jin Lee;Do Yup Lee
Journal of Microbiology and Biotechnology
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제33권10호
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pp.1351-1360
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2023
Endocrine-disrupting chemicals (EDCs) are compounds that disturb hormonal homeostasis by binding to receptors. EDCs are metabolized through hepatic enzymes, causing altered transcriptional activities of hormone receptors, and thus necessitating the exploration of the potential endocrine-disrupting activities of EDC-derived metabolites. Accordingly, we have developed an integrative workflow for evaluating the post-metabolic activity of potential hazardous compounds. The system facilitates the identification of metabolites that exert hormonal disruption through the integrative application of an MS/MS similarity network and predictive biotransformation based on known hepatic enzymatic reactions. As proof-of-concept, the transcriptional activities of 13 chemicals were evaluated by applying the in vitro metabolic module (S9 fraction). Identified among the tested chemicals were three thyroid hormone receptor (THR) agonistic compounds that showed increased transcriptional activities after phase I+II reactions (T3, 309.1 ± 17.3%; DITPA, 30.7 ± 1.8%; GC-1, 160.6 ± 8.6% to the corresponding parents). The metabolic profiles of these three compounds showed common biotransformation patterns, particularly in the phase II reactions (glucuronide conjugation, sulfation, GSH conjugation, and amino acid conjugation). Data-dependent exploration based on molecular network analysis of T3 profiles revealed that lipids and lipid-like molecules were the most enriched biotransformants. The subsequent subnetwork analysis proposed 14 additional features, including T4 in addition to 9 metabolized compounds that were annotated by prediction system based on possible hepatic enzymatic reaction. The other 10 THR agonistic negative compounds showed unique biotransformation patterns according to structural commonality, which corresponded to previous in vivo studies. Our evaluation system demonstrated highly predictive and accurate performance in determining the potential thyroid-disrupting activity of EDC-derived metabolites and for proposing novel biotransformants.
조직병리학에서 현미경을 이용한 삼차원적 접근법은, 이차원 단면의 조직 슬라이드에서 박절 과정 중 부차적으로 발생하는 공간정보의 손실로 인하여 확인하기 어려웠던, 조직 내부 분자들의 공간적 배열, 상호결합, 구조적인 형태와 이들의 통합적인 공간적 정보체로서, 조직 내에 복잡하게 얽혀진 다양한 정보를 풀어내는데 있어서 복합적인 데이터를 제시하여 준다. 이광자 현미경(two-photon microscope)과 자동화된 보정환(correction collar)이 탑재된 고성능 대물렌즈의 개발과 같은 광학장비 영역의 발전은 조직투명화 과정을 거치지 않은 두꺼운 시료의 이미징에 있어서 광학적인 이론과 실체 사이에 존재하는 격차를 줄이는데 기여하였다고 할 수 있다. 하지만, 대물렌즈의 길어진 작동범위(working distance)와 최적화된 고강도 레이저의 사용으로 얻게 되는 이점들은 세포 내 각 구성요소의 굴절률(refractive index) 차이로 인하여 증가되는 빛의 분산(light scattering) 현상으로 인해 자연스럽게 감소하게 된다. 조직투명화 기술이 처음 등장하였던 초창기 시도되던 간단한 굴절률 일치화(RI matching) 기법에서부터 현대의 최첨단 통합 조직 투명화 기술에 이르기 까지를 관찰하여 볼 때, 형태학적인 변화없이 조직의 투명도를 높이는 것과, 내재적으로 또는 고정과정 중에 유래되어 혼합된 자가형광 노이즈를 효과적으로 제거하는것이 선명한 이미지를 얻기 위한 주요한 고려대상이라고 할 수 있다. CLARITY는 장비에 기반한 조직투명화 기법으로서 임상 조직병리 실험실에서 처리되는 동결절편과 포르말린에 고정된 검체 모두의 투명화를 위한 실험실 작업흐름(workflow) 통합 및 일상적인 실험절차와 호환이 가능할 것으로 보여진다.
초기 학습 데이터의 과적합으로 인한 전력망 상태예측 모델의 성능 감소를 방지하고 예측모델의 예측 정확도 유지를 통한 계속적인 현장활용을 위해서는 기계학습 모델의 예측 정확도를 지속적으로 관리할 필요가 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 다양한 요인에 의해 끊임없이 변화하는 전력망 상태 데이터의 특성을 고려하여 예측모델의 정확성과 신뢰성을 높이고 현장 적용 가능한 수준의 품질을 유지하기 위한 기계학습 기반 전력망 상태예측 모델의 성능 유지관리 자동화 기법을 제안한다. 제안 기법은 워크플로우 관리 기술의 적용을 통해 전력망 상태예측 모델 성능 유지관리를 위한 일련의 태스크들을 워크플로우의 형태로 모델링하고 이를 자동화하여 업무를 효율화 하였다. 또한, 기존 기술에서는 시도되지 않았던 학습데이터의 통계적 특성 변화 정도와 예측의 일반화 수준을 모두 고려한 예측모델의 성능 평가를 통해 성능 결과의 신뢰성을 확보하고 이를 통해 예측 모델의 정확도를 일정 수준으로 유지관리하고 더욱 성능이 우수한 예측모델의 신규 개발이 가능하다. 결과적으로 본 논문에서 제안하는 전력망 상태예측 모델 성능 유지관리 자동화 기법을 통해 예측모델의 성능 저하문제를 해결하여 분산자원 연계 등 외부 환경의 변화에 유연한 예측모델 관리를 통해 정확성과 신뢰성이 보장된 예측 모델의 지속적인 활용이 가능하다.
본 연구는 l/5,000 수치지도 Ver 2.0을 이용하여 1/25,000 수치지도를 제작하기 위한 일반화처리공정을 개발하였다. 공간 및 속성정보를 포함하고 있는 수치지도 Ver 2.0은 기존의 수치지도 보다 많은 정보량을 포함하고 있기때문에 1/25,000 지청지물코드에 포함되지 않는 Layer를 삭제하고, 자료처리를 8대 지형·지물별로 분류하여 각각에 대해 처리한 후, merge 하는 과정으로 이루어지도록 적합한 작업공정을 도출하였다. 따라서, 본 연구에서 개발한 일반화 작업공정을 이용하므로서 향후 최적 자동일반화시스템을 개발할 수 있을 것이고, 소축척 수치지도 및 주제도 제작에 기여할 수 있을 것이다.
PLM(Product Lifecycle Management) is one of innovative manufacturing paradigms which leverages e-business technologies to allow a company's product content to be developed and integrated with all company business process through the extended enterprise. In these days, most construction companies also make an effort to enhance their systems for creating, sharing and managing information to improve business efficiency through entire lifecycle of project execution. Because of different needs, business process and diverse engineering activities such as design, structural analysis, installing simulation, documents and data managements, a new paradigm for construction companies is needed to manage and share the entire workflow, and information in total project lifecycle. In this paper, we conducted user requirement and business process analysis of the construction to design architecture of C-PLM(Construction Project Lifecycle management) and implement a prototype of C-PLM systems based on commercial PDM system.
본 연구에서는 과학기술 텍스트 마이닝을 이용하여 국방 유망기술을 식별하는 방법론을 제안하고 있다. 그동안 국가차원에서 NTIS와 DTiMS를 포함한 과학기술 관련 정보체계를 구축하는데 많은 노력을 기울여왔는데 과학기술 정보체계는 연구자와 정책입안자, 또는 실무자들이 기술적 변화를 분석하고 효율적인 업무진행, 지식공유, 전략개발, 또는 조직의 경쟁력을 높이기 위한 정책개발에 활용성이 크다. 본 연구에서는 INSPEC 데이터베이스에 과학기술 텍스트마이닝 기법을 적용하여 미래 무인전투기술에 대한 지식네트워크 구조와 국방 유망기술을 식별하는 과정을 예시함으로써 구축된 과학기술 정보체계를 이용한 미래 유망기술의 식별 방법론을 제시하였다.
A hospital room has multiple patient monitoring devices at the bedside to monitor his or her status. However, vital sign monitors, ventilator and other bedside devices are made by a variety of different manufacturers and often cannot easily interface to the hospital information system. Medical environments incorporate complex and integrated data networks to transfer vast amounts of patient information, such as images, waveforms, and other forms of digital data. Hence, to assure interoperability of images, waveforms and patient data, Health Level Seven (HL7) was developed as an international standard to facilitate the communicating and storing of medical data. In this study, we developed middleware capable of receiving data from mCare 300 vital signs monitoring devices and converting the data to HL7 data format. The HL 7 middleware streamline clinical workflow and support patients. Therefore, clinical expertise are empowered to respond to dynamic healthcare situation as soon as they emerged, and consequently quality of care while helping to reduce the length of a patient's stay in a hospital.
본 연구는 국내의 수치지도의 효율적인 관리와 공급을 위하여 외부메타데이터 설계를 목적으로 수행되었다. 보다 효율적이고 세계표준에 부합하는 메타데이터의 표준안을 제작하기 위하여 국외의 표준화 관련 기구의 동향 분석과 함께 선진국의 메타데이터 구축사례를 분석하였으며 이와 함께 국내의 구축 사례를 조사하였다. 사용자의 요구를 최대한 수용하기 위하여 대표적인 사용자 기관인 국립지리원의 메타데이터 관련 자료를 최대한 수집하여 실무자의 의견을 바탕으로 항목별로 분류를 하였으며, 데이터의 유형별 중요도를 부과하였다. 이러한 기존 자료의 분석을 바탕으로 외부메타데이터의 설계안을 도출하였으며 ISO의 표준안을 최대한 수용하는 표준메타데이터를 제시하였다. 제시된 표준안은 향후 ISO와 CEN 등 국제 표준화 관련 기구의 동향을 지속적으로 갱신되어야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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