본 연구는 산란계의 주령 및 난각의 형태이상 및 이상 정도가 내부품질에 미치는 영향을 조사하기 위해 실시되었다. 동일 주령의 산란계 2계군에서 56주령부터 62주령 사이에 산란한 계란 21,000개 중 각 주별 1,000개를 무작위 추출하여 축산물품질평가사가 정상란과 형태 이상란을 구분하였다. 각각의 출현율과 할란검사를 실시하여 내부품질을 조사한 결과 전체적으로 정상란은 81.22%, 이상란은 18.78%의 출현율을 보였다. 주령의 증가에 따른 이상란의 출현율은 유의적인 차이를 보이지 않았으며(p>0.05), Haugh unit은 60주령이 56주령에 비해 높게 나타났으며 그 외에는 차이가 없었다. 동일 주령대를 비교했을 경우 난백고와 Haugh unit은 형태 이상란이 낮고 또한 이상의 정도가 심한 경우 더 낮게 측정되는 결과를 보였다(p<0.05). 특히 이상란 중 기형란의 난고와 Haugh unit이 현저하게 낮은 결과를 보여 이상란 중에서도 기형란이 내부 품질이 가장 낮게 판명되었다. 결과를 종합해 보면 56~62주령 산란계로부터 생산된 계란의 외형적 이상은 내부품질의 저하와 밀접하게 상관한다고 볼 수 있으며, 현 계란 등급판정 체계에서 외관판정은 신선도 평가에 근거가 될 수 있을 것으로 보인다.
대구치-절치 형태이상(MIM)은 비교적 최근에 보고되고 있는 치아의 형태 이상으로, 주로 제1대구치의 치근, 제2유구치의 치근, 상악 중절치의 치관에 형태이상이 나타난다. MIM을 일으키는 원인에 대해서는 아직 정확하게 밝혀진 바가 없으나, 공통적으로, 조산을 포함한 생 후 1 - 2년 이내에 발생한 의학적 병력을 가진다. MIM에 영향을 받은 제1대구치는 임상적으로 정상적인 치관 형태를 가지므로, 정확한 진단을 위해서는 방사선학적 검사가 꼭 필요하다. 주로 대구치 부위의 극심한 통증과 붓기를 주소로 내원하여 발견되는 경우가 많으며, 염증이 심하지 않고, 치근의 형태 이상이 비교적 양호한 경우에는 근관치료를 시도해 볼 수 있다. 그러나 치근주위 염증이 상당히 진행되어 광범위한 치조골 소실이 관찰되는 경우 발치가 불가피하다. 발치를 해야 하는 경우에는 발치 시기와 제3대구치의 존재 여부를 고려해야 하며, 추후 안정적인 교합을 위해서 적절한 공간 관리와 장기적인 계획이 필요하다. MIM 환자들은 혼합치열기에 있으므로, 정확한 진단과 시기에 맞는 적절한 치료가 중요하다. 이번 증례에서는 두 명의 MIM 어린이의 치료과정과 치료 후 2년의 경과에 대하여 보고하는 바이다.
색소실조증(Incontinentia pigmenti)은 신생아기에 체간과 사지에 소수포가 발생하여 1세경이 되면 수포는 더 이상 생기지 않고 갈색반점이 나타나는 특징을 보이는 아주 드문 질환이다. Bloch-Sulzberger syndrome이라고 불리는 이 질환은 반성 우성 유전질환으로 대부분 여성에게 나타나며, 외배엽, 중배엽 기원 조직들인 눈, 치아, 피부, 손톱, 가슴, 머리카락, 신경계 등에 이상을 동반한다. 본 증례는 유치의 선천적 결손을 주소로 내원한 환아의 문진 중 색소실조증의 사실을 발견하고 검사한 결과, 다수의 유치와 영구치의 선천적 결손과 치아의 형태이상, 상악의 열성장, 치아의 형태이상과 악골 성장의 부조화 등으로 인한 교합불안정을 보이고 있었다. 전신적으로는 망막이상을 보여 수술을 시행한 상태이며, 피부에는 특징적 인 갈색반점을 보였다. 현재 치아결손부의 공간관리와, 심미적, 심리적인 문제의 해결, 그리고 기능의 회복을 위해 가철식 부분의치를 장착해주었으며, 계속적인 관찰을 하고 있다.
램가속기의 발진 과정에서 유동장 내에는 수백 기압 이상의 고압 영역이 존재하며 이러한 영역에서는 이상기체 가정이 더 이상 유효하지 않게 된다. 따라서 램가속기 작동조건에 적용 가능한 적절한 형태의 실제 기체 상태 방정식이 요구된다 또한 기존의 온도에 종속적인 Arrhenius 형태의 기초 반응들로 이루어진 축소 화학 반응 모델은 상압 조건하에서 적용 가능하므로 고압 화경에서 적용하기 위해서는 온도뿐 아니라 압력에 종속적인 형태의 반응율 상수가 도입되어야 한다.
본 연구의 목적은 지형에 의한 입지, 평면 및 단면 형태 등 토성의 공간구조적 특성을 규명하는 것이다. 사적이나 시도기념물로 지정된 37개소의 토성을 대상으로 문헌연구, 현장조사, 지형자료조사, 지형과 공간구조와의 관계 분석이 이루어졌다. 토성의 공간구조 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 평지형 토성은 강이나 천과 같은 수계와 인접하였으며, 토성의 평면 형태는 정형적이었으며, 토루의 단면 형태는 단일경사의 사다리꼴형이 가장 많이 나타났다. 둘째, 구릉지형 토성은 1.5km이하의 근거리에 수계가 존재하는 곳이 70%이상을 차지했다. 평면 형태는 부정형이 73%이상으로 가장 많았고, 토루의 단면 형태는 테두리형과 산탁형이 86%이상을 차지하였다. 셋째, 산지형 토성은 1.5km이하의 근거리에 수계가 존재하는 곳이 59%이하로 평지형이나 구릉지형에 비해 외부 수계의존도가 낮았다. 평면 형태는 부정형이 67%이상으로 주류를 이루었으며, 토루의 단면 형태는 단일경사방식의 테두리형과 산탁형이 94%이상으로 나타났다.
본 연구에서는 자연점토에 납, 구리, 아연, 카드뮴의 단일 흡착 시 온도변화에 따른 흙의 구성성분별 흡착거동을 살펴보기 위해 혼합 흡착-연속추출법(combined adsorption-sequential extraction analysis, CASA)을 사용하였다. 실험결과 납과 구리의 경우 약 50%이상의 분배가 탄산염 형태로 나타났고, 카드뮴의 경우 약 80%이상의 분배가 이온교환 형태로 나타났다. 아연의 경우 $25^{\circ}C$이하의 온도에서는 이온교환 형태로의 분배가 약 60%로 나타났고, $40^{\circ}C$이상의 온도에서는 탄산염 형태로의 분배가 50%이상으로 나타났다. 흙의 각 구성성분에 대한 흡착용량의 온도에 따른 영향은 철.망간 산화물과 유기물 형태에서 주로 발생하는 것으로 나타났다. 또한 이온교환 형태를 제외한 모든 형태에 대한 중금속들의 흡착 반응은 온도의 증가에 따라 흡착량이 증가하는 흡열반응(${\Delta}H^0$ >0)인 것으로 나타났다.
본 논문에서는 심혈관 조영영상으로부터 좌심실의 형태 및 운동을 가시화하기 위해 기하학적 정보와 물리적 정보를 통합한 동적 가우시안 블럽(dynamic gaussian blob)모델을 개발하였다. 동적 가우시안 블럽 모델은 superellipsoid에 3차원 가우시안 형태함수를 갖는 단일 유한요소를 통합한 것으로, 좌심실에 작용되는 가상적인 힘에 의해 형태를 적하하고, 심박동 전 주기에서의 운동을 추적한다. 또한 벽 운동 정도에 따라 다른 색을 지정하여 볼 수 있도록 함으로써 벽 운동에 이상이 있는 부위를 육안으로 쉽게 판별할 수 있도록 하였다. 이와 같은 좌심실의 동적.색체 가시화는 형태가 변황되는 심장질환이나 허혈이나 심근경색증처럼 심실벽 운동에 이상이 있는 질환의 진단을 도울 수 있다.
디자인 지식의 습득, 저장, 검색 및 응용과 같은 컴퓨터를 이용한 디자인 과정에 있어서, 창조적이며 디자인 요구에 적당한 결과물을 생산하는데 필요한 디자인 지식을 인지하고 습득하는 과정은 매우 중요하다 하겠다. 특히 인간의 인지능력과 유사한 기능을 같고 중요한 형태 디자인 지식을 습득하는 것은 필수적이다. 형태의 물리적인 속성에 의하여 인지되는 1차원적인 형태 지식이 아닌, 이들로부터 형성되는 2차원 또는 그 이상의 차원에서 인지되는 형태 디자인 지식을 인지해야만 한다. 지식의 인지 및 습득은 기억 장치에 저장되어 있는 지식과 인지되는 지식을 비교하여 동일하거나 유사한 경우 그 디자인 지식이 습득된다. 이때 1차원적인 디자인 지식은 형판 매칭과 속성 매칭에 의하여 그 유사성이 쉽게 인지되지만, 2차원 이상의 디자인 지식에 대해서는 인간은 쉽게 인지하나 컴퓨터를 이용한 인지에는 어려움이 많다. 본 연구는 컴퓨터에 이러한 능력을 부여하기 위하여 형태패턴 표현을 이용한 형태의 유사성을 판별하는 방법에 대하여 설명하였다.
스마트관제 시스템은 딥러닝 서버내 학습된 백본 네트워크 모델이 실시간으로 스트리밍 되는 CCTV 영상으로부터 이상행동 패턴을 선별적으로 탐지하고 관제요원에게 전달하여, 사전에 사건사고를 예방하거나 즉시 대응 체계의 유연한 운영을 가능케하는 시스템이다. 최근 지능형 CCTV(Closed Circuit Television) 서비스가 일부 지역에 선별 관제의 형태로 시범적으로 운영되고 있는 상황이다. 지능형 시범서비스는 공공 영역에서 선별 CCTV 관제의 형태로 이상행동 상황을 즉각 인지하여 사건사고를 예방하거나 피해를 최소화하고자 하는 목적으로 주로 사용되고 있다. 그러나, 범죄 등의 특정 시나리오에만 한정해서도 이상 행동 유형이 너무나 다양하기 때문에 이상행동 영상의 사전분류(Annotation)를 통해 딥러닝 모델을 학습시키는 것이 현실적으로 어려운 상황이다. 따라서 본고에서는 최신 이상 행동 탐지(Anomaly detection) 알고리즘과 응용사례를 분석하여 실제 현장에 적용할 수 있는 현장 중심의 기법을 제안하고자 한다.
최근 웹사이트에 클러스터링 기술이 많이 적용되고 있다. 그 중 리눅스 가상 서버를 이용한 형태로 많이 구축되고 있는데 이 형태는 전면 서버가 한 대이므로 사용자 요청이 많이 증가하면 병목현상으로 더 이상 서비스를 할 수 없는 상황이 발생할 수 있다. 그래서 본 논문에서는 다수의 전면서버를 갖는 형태의 클러스터링 기술을 구현하고 기존의 형태에 비해 성능의 우수함을 보이기 위하여 여러 형태의 클러스터를 구성하여 비교 실험한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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