목적: 기저상태와 아세타졸아미드 부하 Tc-99m HMPAO 뇌 SPECT 영상과 Lassen의 비선형성 보정 알고리즘을 이용하여 뇌혈류와 뇌혈관 예비능을 정량적으로 산출하였고 이들 값들의 매개변수 영상을 만들었다. 대상 및 방법: 정상인 9명(나이:$72{\pm}4$세)에 대해 기저상태와 아세타졸아미드 주사 후에 각각 Tc-99m HMPAO를 555 MBq과 1,110 MBq 주사하였고 일일 연속 두 번 주사 촬영방법을 이용하여 뇌 SPECT 영상을 얻었다. 기저상태의 SPECT 영상에서 소뇌가 가장 잘 나타난 횡단면에서 최대 화소값의 70%를 역치로 정하여 자동적으로 추출한 소뇌영역을 Lassen 알고리즘의 기준영역으로 설정하여 55 ml/100g/min으로 가정하였다. 기저상태에서 각 화소값으로부터 Lassen 알고리즘을 이용하여 화소단위로 뇌혈류를 계산하여 뇌혈류 매개변수 영상을 만들었다. 아세타졸아미드 부하 영상에서도 같은 소뇌 기준영역과 계산 방법을 이용하여 뇌혈류 매개변수 영상을 만들었다. 두 상태의 뇌혈류 매개변수 영상들을 이용하여 각 화소단위로 뇌혈관 예비능을 계산하였고 예비 뇌혈류를 기저상태의 뇌혈류로 나누어 백분율 뇌혈관 예비능 매개변수 영상을 구성하였다. 결과: 자동으로 추출한 소뇌 영역을 이용하여 기저상태와 아세타졸아미드 부하상태의 뇌혈류 매개변수 영상을 얻을 수 있었다. 기저상태와 아세타졸아미드 부하상태의 평균 뇌혈류는 각각 $49.6{\pm}5.5ml/100g/min$과 $64.4{\pm}10.2ml/100g/min$이었고, 평균 뇌혈관 예비능은 $14.7{\pm}9.6ml/100g/min$이었다. 그리고 두 상태의 뇌혈류 매개변수 영상을 이용한 평균 백분율 뇌혈관 예비능은 30.7%로 원래의 뇌섭취 계수영상을 이용한 백분율 예비능(13.8%)보다 높았다. 결론: 기저상태와 아세타졸아미드 부하 Tc-99m HMPAO 뇌영상과 Lassen의 섭취 비선형성 보정 알고리즘을 이용하여 기저 및 아세타졸아미드 부하 상태의 뇌혈류를 준정량적으로 평가할 수 있었고 뇌혈관 예비능을 정량화 하였다. 그리고 산출된 뇌혈류와 뇌혈관 예비능을 이용하여 매개변수 영상을 구성하였다.
둔전-백전지역의 금-은, 안티모니 광상에서 산출되는 에렉트럼의 전체 조성범위는 22.6~69.5 atom% Ag로서 각 광상마다 조성의 차이가 있을 뿐 아니라 동일광상에서도 광화시기 및 에렉트럼을 수반하는 광물군에 따라 Ag의 함량이 서로 다르다. 둔전 북광상에서 산출되는 에렉트럼의 조성은 22.6~29.5 atom% Ag의 좁은 범위를 보이며 I기의 것이 II의 것에 비하여 Au의 함량이 높다. 둔전 남광상에서 산출되는 에렉트럼의 조성범위는 33.6~69.5 atom% Ag이고, 백전광상의 것은 35.6~63.5 atom% Ag로서 에렉트럼의 수반광물에 따라 Ag/Au 비가 달라진다. 전반적으로 에렉트럼의 한 입자에서도 Au와 Ag는 조성비를 달리하며 입자의 중앙부에서 외각부로 갈수록 Ag의 함량이 증가하는 경향이 있다. 또한 에렉트럼 정출 당시의 생성온도, 염농도, $fs_2$가 높을수록 에렉트럼의 Ag/Au 비가 낮고 base metal 유화광물과 공존하는 에렉트럼이 Ag 광물과 공존하는 것보다 Ag/Au 비가 낮다. 둔전광산 남, 북광상의 에렉트럼에는 Cu; 0.20~1.92, Bi; 0.35~0367, As; 0.70~1.19 atom%가 포함되어 있으며 Cu는 Ag의 함량이 증가할수록 감소하며 Bi와 As는 Ag가 증가함에 따라 높아진다.
노화에 따라 언어 기능은 다르게 변화한다. 의미 처리에서는 청년과 노인의 수행이 유사하지만 언어산출에서는 노인이 청년에 비해 기능이 감퇴한다고 보고되어 왔다. 설단현상은 음운 정보 산출에서의 실패를 잘 드러내주는 현상이다. 노인은 청년에 비해 설단현상을 더 빈번하게 보고하는데, 이에 대한 설명으로 차단 가설과 전달손실 가설이 제안되었다. 본 연구는 설단현상을 유도하는 질문을 사용하여 음운 정보 산출에서 노화의 영향을 살펴보았다. 실험에서 두 변인이 조작되었다. 첫 번째 변인은 연령조건으로, 참가자는 청년과 노인 집단으로 구성되었다. 두 번째 변인은 단어범주 조건으로, 자극은 총 5가지의 단어 범주로 구성되었다. 참가자는 표적단어에 대한 설명을 듣고 '안다', '모른다', '설단현상'의 세 가지 상태를 보고하였다. 실험 결과는 다음과 같다. 첫째, 청년에 비해 노인에게서 설단현상이 증가하였다. 둘째, 단어범주에 따른 설단현상의 차이가 있었다. 설단현상은 인물 이름, 장소 이름과 같은 고유명사에서 더 자주 발생하였다. 셋째, 설단현상이 더 자주 발생하는 단어범주에서 연령 차이는 더 크게 나타났다. 넷째, 설단현상을 겪는 동안 대안단어의 보고는 청년에 비해 노인이 적었다. 다섯째, 설단현상을 겪는 동안 표적단어에 대한 부분 정보는 글자 단위로 유지되는 경향을 보였다. 본 결과는 한국어 음운 산출에서 노화의 영향을 확인하고, 그 기제에 대해 전달손실가설의 설명을 지지한다. 또한, 한국어의 음운 및 표기 특성이 설단현상 동안의 정보처리과정에 반영되고 있음을 시사한다.
기상청 국가기상위성센터에서는 우주기상 업무의 일환으로 국내 GNSS 관측자료를 이용한 기상 및 우주기상 활용체계를 구축하였다. 본 연구에서는 국내 GNSS 관측망 자료를 이용한 준실시간 전리권 총전자밀도(TEC) 산출 시스템을 소개하고 산출된 결과를 제시하고자 한다. 국가기상위성센터의 준실시간 전리권 총전자밀도 산출 시스템에서는 국가지리정보원, 한국천문연구원, 위성항법 중앙사무소 및 기상청, 총 80여개의 GNSS 관측자료를 수집하고, 수집된 자료에 대하여 24시간 시간 창 기법(Time Windowing Method)을 적용하여 각 지점별 전리권 TEC 자료를 매시간 산출하고, 산출된 각 지점별 IPP(Ionospheric Pierce Point)에서의 TEC 값을 반스 내삽(Barnes Interpolation)을 사용하여 한반도 상공의 전리권 총전자밀도 격자자료를 생성하였다. 생성된 TEC 격자값을 IGS(International GNSS Service)에서 제공하는 전지구 전리권 총전자밀도 지도와 비교한 결과 한반도 상공의 전리권 상태를 더 잘 기술할 수 있음을 보였다.
일반적으로 에너지 필요량은 에너지 평형 상태에서의 에너지소비량으로 정의된다. 이중표식수법 (doubly labeled water, DLW)은 총에너지소비량 (total energy expenditure, TEE)을 측정하는 가장 정확한 방법으로 알려져 있다. 2002년, 미국 Institute of Medicine (IOM)은 미국인과 캐나다인을 위한 영양소 섭취기준 (dietary reference intakes, DRIs)을 제안하고, 이중표식수법 (DLW)을 이용한 연구결과들을 모아서 에너지필요추정량 (estimated energy requirement, EER) 산출식을 개발하였다. 2005년부터 한국인 영양소 섭취기준에서도 이 산출식을 이용하여 에너지필요추정량을 설정해왔다. 연령대를 기준으로 한 이 산출식에서는 체중과 신장뿐만 아니라 신체활동수준 (physical activity level, PAL)에 따른 (sedentary, low active, active, and very active) 신체활동계수 (physical activity, PA)가 적용되었다. 이중표식수법과 신체활동일기를 이용하여 산출한 한국인의 신체활동수준은 '저활동적' (1.40-1.59)에 해당되었으므로, '저활동적'에 해당하는 신체활동단계별 계수 (PA)가 에너지필요추정량 (EER) 산출식에 적용되었다. 최근 한국에서도 규칙적으로 다양한 신체활동을 하는 사람들이 증가하고 있어 '활동적 (active)'인 사람들과 '매우 활동적 (very active)'인 사람들을 위한 에너지필요추정량을 별도로 제시하였다. 앞으로 미국과 일본처럼, 한국에서도 이중표식수법 (DLW) 연구를 확대하여 한국인을 위한 에너지필요추정량 산출식이 개발되어야 한다. 또한 신체활동 일기와 새로운(한국인을 위한) 신체활동 분류표를 이용하여 신체활동수준 (PAL)을 정확하게 평가할 수 있는 표준화된 가이드라인을 마련해야한다.
범죄 위험을 예방하기 위한 다양한 시도가 이루어지고 있다. 옥외활동 하는 보행자들이 범죄자들의 공격을 받는 경우 중의 하나는 비정상적인 건강상태이다. 술에 만취하여 정상 보행을 지속하지 못하는 심신미약 상태가 노출되었을 때, 범행 대상이 되는 경우가 범죄 사례 분석을 통하여 나타나고 있다. 본 연구에서는 옥외활동에서 감지할 수 있는 개인의 상태 추정 방안을 제안한다. 센서와 센서의 이벤트 정보전송을 위하여 별도의 단말기를 장착하는 불편을 피하기 위하여 스마트폰에 내장되어 있는 3축 가속도 센서를 이용하여 비정상적인 상태를 추정할 수 있는데, 3축 가속도를 통하여 측정한 각 축으로의 운동량을 산출하고 시간의 흐름에 따라 분석함으로써 사용자의 상태를 추정할 수 있다. 시간의 흐름을 일정한 간격으로 구분하고 각 시간대역에서의 활동 패턴을 인지하고 정상과 비정상을 구분할 수 있다. 본 연구에서는 비정상 상태를 구분하기 위하여 가속도 센서의 각 방향으로의 운동량과 운동에너지 총량을 계산한 것과 에너지 총량을 푸리에 변환한 값을 비교하여 평가하였다.
충주 광산은 한반도의 대표적인 층상 규제형 (strata-bound type) 철광상의 하나이다. 광산 부근의 지질은 규암 및 편암류로 구성되는 변성 퇴적암 (계명산층)과 후기의 관입 화성암으로 이루어져 있다. 철광층은 주로 변성암의 편리와 조화적 관계를 가지며 층상 또는 렌즈상으로 산출되고 부분적으로 불규칙한 괴상으로 발달되기도 한다. 광상은 산출상태, 구조 및 조직, 구성 광물의 공생특성 등에 의해 호상광석과 괴상광석으로 구분된다. 호상광석 (banded ore)은 적철석, 적철석+자철석, 자철석 및 석영이 우세한 분대 (meso- bands)의 반복에 의한 대상구조가 특정적이다. 괴상광석 (massive ore)은 화강암질 암석의 접촉부를 따라 불규칙한 형태로 산출되며, 대부분이 자철석으로 구성된다. 철산화광물 및 규산염 광물의 입자 크기는 호상광석에서 보다 괴상광석에서 더 조립질을 나타낸다. 호상 및 괴상광석을 구성하는 자철석의 조성은 거의 순수한 $Fe_3O_4$로 구성되지만, Mn의 함량에서 차이가 있음을 알 수 있다 (호상광석; 0.14~0.27 MnO wt.%, 괴상광석; 0.10~0.15 MnO wt.%). 적철석은 Ti 성분이 호상 (0.87~1.27 $TiO_2$ wt.%) 및 괴상 (3.51~6.96 $TiO_2$ wt.%) 광석에서 뚜렷한 차이를 보인다. 광석에 수반되는 흑운모의 화학조성은 호상광석이 괴상광석에서보다 FeO, $TiO_2$ 및 $Al_2O_3$ 값은 낮고, MgO와 $SiO_2$는 높다. 충주 철광상은 퇴적작용 내지 변성작용의 특성을 나타내는 대상 (층상)구조와 괴상조직 및 교대조직등의 다양한 변화과정을 반영하고 있으며, 산출상태, 광석광물의 조성 및 조직적 특성은 괴상광석 형성이 호상 광석보다 더 환원적인 환경 또는 고온의 온도 조건에서 야기되었음을 지시한다. 철광상은 초기 철의 퇴적(공급)작용과 후기의 변성작용에 의해 2차 부화작용에 의해 복합적으로 형성된 것으로 추정된다. 호상광석은 광역변성작용에 의해, 괴상광석은 화강암 관업에 의한 영향으로 사료된다.
인간 소뇌의 구조와 기능을 간략하게 수학적으로 모델링하여 입력에 따른 시스템의 적정 출력을 학습에 의한 적응 제어 방식으로 추출해 내는 소뇌모델 대수제어기(CMAC : Cerebellar Model Arithmetic Controller)가 제안되었다. 본 논문에서는 연구개발된 기존 신경회로망과의 비교 분석에 의거하여, 소뇌모델 대수제어기 대신 네트의 특성에 따라 소뇌모델 선형조합 신경망(CMLAN : Cerebellum Model Linear Associator Network)이라 하였다. 소뇌모델 선형조합 신경망은 시스템의 제어 함수치를 결정하는 데 있어, 기존의 제어방식이 시스템의 모델링을 기초로 하여 알고리즘에 의한 수치해석적 또는 분석적 기법으로 모델 해를 산출하는 것과 달리, 학습을 통하여 저장되는 분산기억 소자들의 함수치를 선형적으로 조합함으로써 시스템의 입출력을 결정한다. 분산기억 소자로의 함수치 산정 및 저장은 소뇌모델 선형조합 신경망이 갖는 고유의 구조적 상태공간 매핑(State Space Mapping)과 델타규칙(Delta Rule)에 의거한 시스템의 입출력 상태함수의 학습으로써 수행된다. 본 논문을 통하여 소뇌모델 선형조합신경망의 구조적 특성, 학습 성질과 상태공간 설정 및 시스템의 수렴성을 규명하였다. 또한 기존의 최대 편차수정 학습 알고리즘이 갖는 비능률성 및 적용 제한성을 극복한 효율적 학습 알고리즘들을 제시하였다. 언급한 신경망의 특성 및 제안된 학습 알고리즘들의 능률성을 다양한 학습이득(Learning Gain)하에서 비선형 함수를 컴퓨터로 모의 시험하여 예시하였다.
본 연구는 난지도 매립지에서 기반암 및 풍화대층을 통해서 거동하는 침출수의 속도와 침출수량을 부정류 상태에서 예측하기 위해 실시되었다. 본 연구에서는 3차원 지하수 거동 모델인 MODFLOW와 지하수에 용해되어 있는 오염물질의 확산, 분산, 화학반응 등을 해석할 수 있는 MT3D를 이용하여 안정화 공사 이후 부정류 상태에서 침출수 거동을 해석하였다. 침출수 발생량은 최근 10년간의 기상자료를 이용해서 HELP모델로 산출하였다. 침출수 거동은 차수벽, 차수층 설치 전,후의 침출수위 변화에 의해 예측되었다.
본 연구에서는 신 에너지전원(태양광)이 배전계통에 연계되어 운용되는 것을 상정하여, 정상상태와 비상(사고)상태, 전력품질(순시), 스마트배전설비 등에 대한 배전계통의 특성 및 신 에너지전원의 특성을 시험하고 분석할 수 있는 분산전원용 계통연계 시뮬레이터를 제작하고 평가하기 위하여, 배전계통 전용해석 S/W인 PSCAD/EMTDC를 이용하여 사전 시뮬레이션을 수행하여 설계를 수행하고, 시험결과를 분석하였다. 본 연구에서 제작한 시뮬레이터는 배전용변전소(154/22.9KV)의 주변압기와 3상 4선식 22.9KV 고압배전선로의 2개 선로 및 부하를 축약형태(약 1/100)로 모의한 것이지만, 주상변압기(13,200/380/220V) 이하의 저압 배전선로는 실계통과 거의 동일한 상태로 모의한 것이다. 이상의 구성요소 데이터를 산출하기 위하여 PSCAD/EMTDC를 이용하여 사전 시뮬레이션을 수행하여 설계 및 제작을 수행하고 그 효용성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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