본 실험은 사람의 치주인대세포에서 에스트로겐과 growth hormone(GH)이 상호 어떠한 작용을 하는지를 규명하는 것이 목적이다. 교정치료를 받고자 내원한 환자중에서 건강한 20대 여자환자들의 상하악 제1소구치를 발거하여 치근의 중간1/3부위에서 긁어모은 치주인대 조직을 배양하여 치주인대세포를 얻었다. 사람의 치주인대세포의 분열증식에 대한 $17{\beta}$-estradiol과 hGH의 효과를 평가하고, 치주인대세포에 $17{\beta}$-estradiol을 전처리한 후 치주인대세포의 분열증식에 미치는 hGH의 효과 변화를 평가하였으며, 치주인대세포에 $17{\beta}$-estradiol을 전처리 하였을 경우 치주인대세포에 서 hGH receptor치 발현 양상의 변화를 평가하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. $17{\beta}$-estradiol이나 humangrowth hormone의 단독처리는 사람의 치주인대세포의 분열종식에 큰 영향을 주지 않는다. 2. $17{\beta}$-estradiol $10^{-12}M$로 전처리한 후 hGH를 투여한 경우 hGH의 농도에 관계없이 사람의 치주인대세포의 분열증식을 증가시킨다. 3. 사람의 치주인대세포에는 hGH receptor가 없으나, $17{\beta}$-estradiol $10^{-12}M$로 5시간 이상 처리하면 hGH receptor가 발현된다. 4. hGH이 사람의 치주인대세포의 분열증식에 미치는 효과는 hGH receptor의 발현과 관련이 있으며 $17{\beta}$-estradiol의 전처리가 치주인대세포에서의 hGH receptor의 발현에 기여함으로써 hGH이 치주인대세포에 작용할 수 있도륵 해준다.비, 상악의 대구치간 너비, 구개정 높이가 상관관계가 있었다.에서 치 아이동은 정상상태보다 촉진될 가능성이 있음을 시사한다.따라 평균마찰력은 유의하게 증가하였다. 6. 브라켓간 거리의 변화에 대한 마찰력의 차이는 교정선의 재질에 따라 차이가 나며, 스테인레스 스틸 교정선은 브라켓간 거리가 감소할 때 마찰력이 유의하게 변화하지 않았으나, NiTi 교정선의 경우는 유의하게 증가하였다. 7. 브라켓내의 교정선의 이동속도에 따라 마찰력은 유의하게 변화하지 않았다. 이상의 결과로 볼 때 교정 치료동안 적정 교정력을 유지하기 위해 자가결찰브라켓, 스테인레스 스틸 교정선과 탄성모듈결찰법을 사용하는 것이 유리하며, 치료시기에 따라서 요구하는 마찰력이 다르므로 상황에 따라 재료를 선택하는 것이 중요할 것으로 사료된다.$, B군에서 $4.3\%$ 감소하였다. 7. 수술로 인한 얼굴폭의 변화는 무시할만한 것으로 판단되나 수술후 얼굴의 길이가 짧아져 상대적으로 얼굴의 폭이 넓어보일 수 있으므로 수술시 이에 대한 충분한 고려 및 환자에 대한 설명이 있어야 한다.로는 4-6세군 ($27.5\%$), 6-8세군 ($19.6\%$), 2-4세군 ($13.7\%$)이 $60\%$이상을 차지하여 초등학교 취학 전에 구순의 반흔을 제거하려 함을 알 수 있었다. 8. 비변형 교정수술시기로는 0-2세군 ($7.1\%$), 2-4세군 ($14.3\%$), 4-6세군 ($21.4\%$), 6-8세군 ($14.3\%$)으로 초등학교 취학이전이 $57.1\%$로서 최근의 조기 치료경향을 반영하는 것으로 보인다. 9. 인두피판술은 평균 6세에 시행되었으며, 수술 시행 시기별의 차이를 보이지 않고 고른 분포를
유연 태양 전지는 최근 휴대용 배터리, 웨어러블 소자, 로봇, 드론 및 비행기와 같은 광범위한 응용 분야로 인해 큰 주목을 받고 있다. 특히, 고효율 및 높은 신뢰성을 갖는 유연 실리콘 및 화합물 반도체 태양 전지의 요구가 계속 증가하고 있다. 본 연구에서는 유연 InGaP/GaAs 2중 접합 태양전지 모듈을 개발하였다. 특히 제작된 유연 태양전지 모듈의 신뢰성을 확보하기 위하여, 풍속 및 주위 온도가 태양 전지 작동 온도에 미치는 영향을 수치해석으로 분석하였다. 3종류의 풍속(0 m/s, 2.5 m/s 및 5 m/s) 및 2종류의 주변 온도 조건(25℃ 및 33℃)에 대하여 태양 전지 모듈의 온도 분포를 해석하였다. 유연 태양전지 모듈의 유연성은 굽힘 시험 및 굽힘 수치해석을 통하여 평가하였다. 25℃ 온도조건에서 풍속이 0 m/s 일 때, 태양 전지 셀의 최대 온도는 149.7℃이다. 풍속이 2.5 m/s로 증가되었을 경우, 태양 전지의 온도는 66.2℃로 크게 감소되었다. 또한 풍속이 5 m/s 인 경우, 태양 전지의 온도는 48.3℃로 급격히 감소함을 알 수 있었다. 주변 온도 또한 태양 전지의 작동 온도에 영향을 미친다. 2.5 m/s의 풍속에서 주변 온도가 33℃로 증가할 경우, 태양 전지의 온도는 74.2℃로 약간 증가하였다. 따라서 태양 전지 셀의 온도에 영향을 미치는 가장 중요한 인자는 풍속으로 인한 열 방출 효과임을 알 수 있었다. 또한 태양 전지의 최대 온도는 사용된 소재들의 유리 전이 온도보다 낮기 때문에, 열 변형 및 모듈의 열화 가능성은 매우 낮을 것으로 예측된다. 제작된 태양전지 모듈은 굽힘 반경 7 mm까지 굽힐 수 있어 비교적 우수한 유연성을 갖고 있었다. 또한 향후 neutral plane 해석을 통하여 태양전지 셀을 neutral plane에 위치시키면 유연성이 크게 증가할 것으로 예측된다.
정미와 쇄미로부터 상업적 기준에 부합하는 쌀전분을 생산하는 효소소화법을 오래 묵은 쌀(고미)에 적용 가능한지를 조사하였다. 선행된 연구에서 다층 여과법을 채택한 효소소화법은 고미로부터 높은 조단백질 함량(3.6-4.1%)의 쌀전분이 배출되어 상업적으로 활용이 가능한 쌀전분을 생산할 수 없었다. 그래서 기존 효소소화법의 다층 여과법 대신에 효소반응 고미 침전물 상층부의 부드러운 층(쌀단백 잔류물, tailed 전분과 섬유소 등)을 흡입하여 제거하는 방식을 채택하여 개선된 효소소화법(iENZ, improved enzymatic digestion method)을 구축하였다. iENZ에 따른 고미전분의 조단백질 함량은 0.5-0.7%로, 알칼리침지법(AKL, akaline steeping method)에 따른 고미전분의 것과 유사하였으며 상업적인 생전분의 조단백질 함량 기준(<1%)을 충족하였다. 한편 iENZ에 따른 고미전분을 상업적인 쌀전분으로 활용할 수 있는지를 조사하기 위해 AKL과 iENZ에 따른 고미전분의 물리화학적 특성을 조사하였다. 고미전분들의 아밀로스 함량은 본 연구에 사용된 고미가 멥쌀로부터 유래되었다는 것을 가리킨다. AKL보다 iENZ에 따른 고미전분의 아밀로스 함량이 전반적으로 낮았는데, 이는 쌀이 오래 저장되면서 형성된 유리아미노산과 쌀전분의 아밀로스사이의 아밀로스-지질 복합체의 형성 때문이다. AKL과 iENZ에 의한 고미전분들은 전형적인 A형 결정 패턴을 보였으며, 추출정제법에 따른 X선 회절 패턴과 상대결정도의 차이는 관찰되지 않았다. iENZ에 따른 고미전분은 AKL에 의한 것보다 좁은 호화온도범위를 보이면서 높은 호화온도와 낮은 호화엔탈피를 나타내었다. 이것은 iENZ에 따라 고미로부터 쌀전분을 추출·정제하는 동안 고미전분 내에서 annealing이 일어났기 때문이다. iENZ에 의해 발생한 annealing은 고미전분의 팽윤력과 용해도를 낮췄으며, 페이스팅 점도 발달을 지연시키면서도 높은 수준의 페이스팅 점도를 형성하였다. 전반적으로 iENZ는 고미뿐만 아니라 정미와 쇄미에서도 고순도의 쌀전분을 생산할 수 있는 방법이었으며, 고미는 쌀전분 원료로 사용 가능하였다. iENZ는 쌀전분의 추출과 동시에 쌀전분을 물리적으로 변형하는 방법으로 생각되며, 이 방법에 따라 제조된 쌀전분은 쌀전분의 물리화학적 특성의 다양성을 확대할 수 있을 것으로 생각된다.
본 논문에서는 암석시료의 CT 촬영 이미지상의 균열을 자동으로 탐지하는 새로운 인공지능 딥러닝 기법을 제안한다. 본 제안 기법은 2단계 딥러닝 객체인식 알고르즘인 Faster R-CNN을 기반으로 회전 가능한 경계박스(bounding box) 개념을 도입하여 알고리즘을 개조하였다. 회전 경계박스의 도입은 관심 균열 영역 밖의 배경의 불균질성 및 균열의 크기와 형태에 영향을 받는 딥러닝 객체인식기법 상의 고유한 어려움을 극복하기 위한 핵심 역할을 한다. 본 회전형 경계박스의 사용은 일반적으로 사용되는 영상 수평축과 평행한 경계박스 사용의 경우와 비교하여 긴 형태의 균열 형상 특성에 매우 잘 부합된다. 즉, 좋지않은 영향을 끼치는 경계박스 내 균열 이외 배경영역의 비율을 최소화 시킬 수 있다. 이외에도, 회전 경계박스의 추가적인 이점은 인식된 균열의 방향에 따라 회전하여 추론되는 경계박스를 통해 균열의 방향과 길이에 대한 정보를 직접적으로 얻을 수 있다. 본 제안기법의 적용성을 검증하기 위하여, 이미지상에서 매우 불균질한 화강암 시료에 인공적으로 균열을 발생시킨 다수의 암석시료 영상을 딥러닝 학습에 사용하고 추론 성능 실험을 진행하였다. 그 외에도, 동일 조건에서 사암과 셰일 암석 시료에도 적용하여 검증하였다. 결론적으로, 제안된 기법을 통해 균열 객체 인식의 평균 추론정확도(mAP)값이 0.89 정도 수준의 우수한 추론 성능을 보였으며, 기존 기법에 비해 추론된 경계박스 내 균열과 배경 영역의 비율 측면에서 배경의 비율이 획기적으로 최소화되는 유리한 추론 검증 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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