목 적: 본 연구는 유리화동결 전 인공수축과 보조부화술 (부분투명대절개)이 유리화동결 후 생쥐 포배아의 생존율과 부화율에 미치는 영향을 알아보기 위해 시행되었다. 연구방법: 생쥐 2-세포기 배아를 획득하여 G1.1과 G2.2 배양액에서 포배아까지 배양하였다. 실험은 대조구군과 3개의 처리군으로 나누었다. 인공수축과 보조부화술 없이 동결한 군 (-AS/-AH)을 대조군으로 하였고, 보조부화술만 시행한 군 (-AS/+AH), 인공수축만 시행한 군 (+AS/-AH), 인공수축과 보조부화술을 동시에 처리한 군 (+AS/+AH)을 처리군으로 하였다. 모든 포배아는 G10과 G10E20 용액에서 각각 3분씩 평형을 실시하였고, G25E25 유리화용액에 노출직후 capped pulled-straw에 mouth 피펫으로 부하하여 유리화동결하였다. 융해 후 24시간 동안 배양하면서 생존율과 부화율을 조사하였다. 결 과: 인공수축을 시행한 후 보조부화술을 시행한 군 (+AS/+AH)과 보조부화술을 시행하지 않은 군 (+AS/-AH)에서의 생존율과 부화율은 각각 98%와 100%, 92%와 41%였으며, 인공수축을 시행하지 않고 보조부화술을 시행한 군(-AS/+AH)과 보조부화술을 시행하지 않은 군 (-AS/-AH, 대조군)에서의 생존율과 부화율은 각각 54%와 96%, 58%와 34%를 나타내어 인공수축과 보조부화술 생쥐 포배아의 생존율과 부화율 향상에 매우 효과적인 방법임을 알 수 있었다 (p<0.01). 또한 capped pulled-straw라고 명명한 스트로우를 이용한 유리화동결은 융해 후 회수율이 100%였으며, 동결과 융해과정에 매우 편리하여 배아의 유리화동결에 매우 유용할 것으로 생각된다. 결 론: 인공수축과 보조부화술은 포배아의 유리화동결 후 생존율과 부화율을 유의하게 향상시켜 포배아의 동결보존에 매우 효과적인 방법으로 생각된다.
본 논문은 경량콘크리트의 깊이에 따른 수축을 일반콘크리트와 비교하여 연구하였다. 경량콘크리트는 사전흡수수가 20%인 인공경량골재를 사용하였다. 물-결합재비가 30%일 때의 경량콘크리트는 일반콘크리트보다 단면의 평균 수축률은 감소하였지만 부등수축률은 다소 증가하는 현상이 나타났다. 물-결합재비가 40&일 때는 경량콘크리트는 일반콘크리트보다 단면 평균 수축률, 부등수축률 모두 감소한 것으로 나타났다.
이 연구에서는 건조 모르타르에 사용되는 천연 골재의 대체재로 CFBC 인공 잔골재의 활용가능여부를 확인하고자 건조 모르타르의 플로우와 압축강도를 포함한 기본적인 성능시험과 건조모르타르에서 제품의 품질을 규정하는 데 중요한 성능인 건조수축 성능을 평가하였다. 이를 위하여 천연 골재만 사용한 시험체, 천연 골재에 개질 CaO 팽창재를 혼입한 시험체, CFBC 인공잔골재에 개질 CaO 팽창재를 혼입한 시험체, 마지막으로 CFBC 인공 잔골재만 사용한 시험체를 4종을 제작하여 각 시험체별 길이변화량을 측정하였다. 건조수축 성능 평가결과 재령 20일 기준 천연 규사에 개질 CaO 팽창재를 사용한 시험체의 건조수축 성능이 변형률 $250{\times}10^{-6}$으로 가장 높게 나타났다. 한편, CFBC 인공 잔골재에 개질 CaO 팽창재를 혼입한 시험체는 수축량이 $410{\times}10^{-6}$을 나타내었으며 천연 잔골재를 사용한 건조 모르타르의 건조 수축량은 $450{\times}10^{-6}$으로 개질 CaO 팽창재를 활용할 경우에는 천연 골재를 사용한 건조 모르타르의 건조수축 성능과 동등 이상의 성능을 발휘하였다.
건설 구조물에서의 고강도 콘크리트 사용은 꾸준히 증가하고 있다. 그러나 고강도 콘크리트는 상대적으로 낮은 물-바인더비를 가지고 있어 초기 재령에서 수화과정에 발생하는 수화열 및 수축 등으로 인해 균열 등과 같은 문제점이 발생으로 인해 그 대책이 시급한 실정이다. 최근에 수축을 저감할 수 있는 방법으로 내부양생에 대한 관심이 대두되고 있으며 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 고강도 및 하이볼륨 모르타르에 대해 인공경량골재(LWA)를 이용하여 내부양생 효과를 검증하고 여러 현장조건을 고려하여 양생조건(기중, 습윤, 수중)에 따른 압축강도 영향에 대한 연구를 수행하였다. 자기수축 실험을 통해 고강도 및 플라이애시를 혼입한 하이볼륨 모르타르에서 인공경량골재 혼입률이 증가할수록 수축저감 효과가 커지는 것을 확인하였다. 양생조건에 따라 압축강도 영향은 조금씩 다른 경향을 보이고 있으며, 기중 및 습윤 조건에서는 일반적으로 강도를 증가시키고 수중조건에서는 감소하는 것으로 나타났다.
순수한 PAN 섬유의 예비산화와 가수분해의 과정을 통하여 제조된 oxy-PAN은 염기와 산용액에 담그었을 때 신장과 수축 거동을 보임이 알려져 있다. 본 연구에서는, 염기 (NaOH) 용매에서 약 30%의 신장과 산 (HCl) 용매에서 30∼50%의 수축 거동을 관찰하였다. 기계적 특성에 대한 실험에서, oxy-PAN 섬유가 수축되었을 때 향상된 기계적 특성을 나타내었다. 이러한 거동과 기계적 특성은 인체의 근육과 선형 구동체의 그것들과 유사하였다. NaOH와 HCl 용액에서 oxy-PAN 섬유의 길이가 변화하는 중요한 요인으로는 친수화 또는 소수화 구조의 전환에 의한 영향이다. 다른 요인으로는 oxy-PAN 섬유와 용액간의 이온과 물의 교환, 이온의 농도차에 의한 삼투압 등이 영향을 준다. Oxy-PAN 섬유의 신장 및 수축과 기계적 특성에 영향을 미치는 여러 가지 요인들을 규명하기 위한 보다 많은 연구가 필요하지만, 본 연구실에서 제조된 oxy-PAN 섬유가 인공 근육 및 선형 구동체로 적용될 수 있는 충분한 가능성이 있음을 제시한다.
미병의 예방과 관리의 중요성이 거론되고 있으나, 미병에 대한 분류나 진단을 위한 확고한 근거가 미약한 상황으로서 미병 진단 인자 분류를 위한 생리시스템 모델 개발이 필요한 시점이다. 본 연구의 목적은 개발한 생리학적 모델이 미병 단계를 구별하는데 효과 및 유용성이 있는지를 임상 검증하기 위하여 생리학적 모델 인공지능 시뮬레이션을 개발하고자 함이다. 인공지능 계산은 3층으로 구성된 네트워크를 이용하였으며 각 층은 30개의 neuron들로 구성하였다. 인공지능망의 입력 값은 나이, 수축기 혈압, 이완기 혈압, 심박수 값 (입력 값 4개)이고 출력 값은 혈관 저항값인 Ra이다. 머신러닝 차수를 높이면서 인공지능을 사용하지 않은 생리적 모델로부터 도출된 결과와 인공지능을 통하여 계산된 결과를 비교하였다. 개발된 인공지능계산을 이용한 생리시스템 모델은 대량의 표본집단에서 임상 검증에 기여할 것이다.
최근 국내에서도 경량콘크리트에 대한 필요성이 점차 증가하고 있으나 아직 비구조용으로 국한되어 사용되어지고 있으며 구조용으로써 사용에 대한 방안이 필요하다. 또한 경량골재콘크리트와 관련한 다양한 연구가 수행되고 있으나 내구적 특성 분석을 통한 장기안정성 검토를 실시한 예는 매우 부족한 실정이므로 다양한 내구특성 실험을 통한 구조용 경량골재콘크리트의 내구성능평가를 실시하여 그 적용성을 검증하는 연구는 매우 시급하다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 경량골재콘크리트의 적극적인 활용을 위하여 경량골재 콘크리트의 기초 역학적 성능을 평가하고, 이에 대한 건조수축 및 크리프에 대한 시험을 실시하여 내구특성의 영향요인을 분석하고자 고강도 에코인공경량골재콘크리트의 물성으로 슬럼프플로 500${\pm}$50mm, 공기량 2.0${\pm}$1.0%로 하였으며, 물결합재비는 35, 39% 두 수준으로 하였으며 기본 물성 시험과 압축강도 시험을 실시하고 건조 수축 및 압축 크리프 실험을 실시하였다.
본 연구에서는 한국형 인공심장의 혈액주머니 내 혈액 유동에 대한 수치적 해석 결과를 제시하였다. 혈액 유동은 2차원 비정상 유동으로 가정하였으며. 이를 해석하기 위하여 유한요소 기반의 상용코드인 ADINA를 사용하였다. 액츄에이터와 혈액주머니사이의 강체-고체 접촉, 그리고 혈액주머니와 혈류 사이의 고체-유체 상호작용을 모두 계산에서 반영하였다. 본 연구에서는 혈액주머니의 형상설계 과정에서 제시되었던 3가지 모델에 대해서 계산을 수행하고 이들의 혈류역학적인 적합성을 분석하였다. 계산결과에 의하면 혈액주머니의 수축 시는 출구로의 강한 흐름과 입구 부분에서의 정체영역이 관찰되었다. 이완 시에는 외부로부터 입구로 강한 혈류가 유입되고 있으며, 닫힌 출구에서 부근에서는 재순환 영역이 발생한다. 수축 시 전단응력은 출구 모서리 부근에서 극한값들을 가지게 되며, 이완 시에는 주로 입구 모서리와 액츄에이터 접촉면에서 최소, 최고치를 보여주고 있다.
본 논문은 광혈류신호를 이용하여 혈압을 예측하는 방법을 제시한다. 제시한 방법은 먼저, 광혈류신호를 측정한 후, 전처리 과정을 통해 아티펙트를 제거하고 학습을 위한 신호를 얻는다. 그리고 혈압에 영향을 주는 몸무게와 키를 부가 정보로 측정한다. 다음으로, 인공지능 알고리즘을 통해 광혈류신호, 키, 그리고 몸무게를 입력변수로 학습하여 수축기와 이완기 혈압을 추정하도록 시스템을 구축한다. 구축된 시스템은 사전에 입력된 키와, 몸무게, 그리고 측정한 광혈류신호를 가지고 수축기와 이완기 혈압을 예측한다. 제안한 방법은 무구속 방식으로 피검자의 키와 몸무게, 그리고 심장 및 혈관의 상태를 반영하는 광혈류신호를 입력받아 실시간, 연속적으로 혈압 예측이 가능하다. 본 연구에서 제시한 인공지능 기반 혈압예측시스템의 유용성을 확인하기 위해 측정한 혈압과 예측한 혈압의 비교를 통해 결과의 유용성을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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