유기인계 살충제 유제의 경시변화 특성을 구명하기 위하여 3종의 농약원제(DDVP, malathion 및 diazinon), 3종의 용매(xylene, cyclohexanone 및 DMF), 조제된 유화제 9종 및 분해방지제 epichlorohydrin을 재료로 조성과 수분함량을 달리하는 시험용 유제를 제제한 다음 $54^{\circ}C$에서 15일간, $38^{\circ}C$에서 9일간 각각 고온학대처리하여 유효성분의 경시변화를 조사하고 상호비교하였다. DDVP원제는 $54^{\circ}$에서 초기에 크게 분해되었으나 경시적으로 분해속도가 완만해졌다. 한편 malathion과 diazinon은 점차 분해가 촉진되었으며, diazinon의 경시변화가 가장 심하였다. 유제중 유효성분의 경시변화는 사용한 용매에 따라 큰 차이가 있었으며, 대체로 용매의 극성이 증가할수록 경시변화가 현저하게 증가하였다. 유화제를 첨가한 유제는 수분함량과 경시변화율이 증가하였으며, 유화제의 종류에 따라 경시변화의 차이가 심하였다. 유제중의 수분함량이 증가할수록 경시변화율이 증가하였으며, 약제에 따라 차이가 있어서 DDVP가 수분함량증가에 대하여 가장 안정하였으며, diazinon이 가장 불안정하였다. Malathion과 diazinon유제는 epichlorohydrin에 의한 분해방지 효과가 탁월하였으나, DDVP유제에서는 그 효과가 매우 작았다. 고온학대처리조건이 달라도 경시변화경향은 유사하였으나, $38^{\circ}C$에서 90일간 보관한 유제의 경시변화율이 $54^{\circ}C$에서 15일간 보관한 것보다 1-2배 크게 나타났다.
잔디밭에서 문제잡초로 알려져 있는 향부자의 효과적인 방제를 위한 기초 자료를 제공하고자 향부자의 생육특성, 생장조절제 처리가 맹아 및 생육에 미치는 영향, 제초제의 선발실험, 향부자의 일반성분을 조사하였다. 향부자의 개화는 이식 시기에 관계없이 이식 30일부터 시작되었고 괴경은 기온이 $10^{\circ}C$이하로 내려가면서 형성되기 시작하였다. 생장조절제 BA, ABA, TS-303, PDJ 등의 4종을 향부자 괴경에 처리한 결과 맹아에는 영향을 미치지 않았으며, 이식 60일째부터 경엽에 4회 처리시 4종 공히 신초 수와 지하부 건물중을 다소 증가시켰으나 신초 건물중과 괴경 수에는 영향을 미치지 않았다. Imazaquin 30g ai/10a 처리는 괴경으로부터 다량(multi-shooting)의 신초를 발생시켰으나 pyrazosulfuron-ethyl과 bensulfuron-methyl 처리는 multi-shooting 현상을 보이지 않았다. Pyrazosulfuron-ethyl 10g ai/10a 처리는 향부자의 생육을 90% 가까이 억제하여 bensulfuron-methyl 10g ai/10a 보다 높은 방제율을 보였다. 향부자 성숙한 괴경의 구성성분은 수분 61.83%, 탄수화물 31.60%, 조단백질 4.03%, 조지방 1.57%, 조회분 0.97% 이었다.
플랜트, 토목 및 건축 사업에서 말뚝(Pile) 설계 시 어려움을 겪는 주된 요인은 지반 특성의 불확실성이다. 특히 표준관입시험(Standard Penetration Test, SPT)을 통해 측정되는 N치를 얻는 것이 가장 중요한 자료이나 광범위한 모든 지역에서 구하는 것은 어려운 현실이다. 짧은 해외사업 입찰기간 내에 시추조사를 할 경우 인허가, 시간, 비용, 장비접근, 민원 등 많은 제약요건이 존재하여 전체적인 시추조사가 어렵다. 미시추 지점에서 지반 특성은 엔지니어의 경험적 판단에 의존하여 파악되고 있고, 이는 말뚝의 설계 및 물량산출 오류로 이어져서, 공기 지연 및 원가 증가의 원인이 되고 있다. 이를 극복하기 위해서, 한정된 최소한의 지반 실측 자료를 활용하여 미시추 지점에서도 N치를 예측 할 수 있는 기술이 요구되며, 본 연구에서는 AI기법 중 하나인 인공신경망을 적용하여 N치를 예측하는 연구를 수행하였다. 인공신경망은 제한된 양의 지반정보와 생물학적인 로직화 과정을 통하여 입력변수에 대한 보다 신뢰성 있는 결과를 제공하여 준다. 본 연구에서는 최소한의 시추자료의 지반정보를 입력항목으로 하여 다층퍼셉트론과 오류역전파 알고리즘에 의하여 학습된 패턴을 가지고 미시추 지점에서 N치를 예측하는데 그 목적을 두고 있다. 이를 위하여 2개 현장(필리핀, 인도네시아)에 AI기법 적용시 실측값과 예측값에 대한 적정성을 검토하였고, 그 결과 예측값에 대한 신뢰도가 높은 것으로 연구 검토되었다.
현재 사용되고 있는 생체용 금속재료로 스테인레스강(SUS 316), Co-Cr강, 순수 Ti, Ti-6Al-4V이 많이 사용되고 있으며 그 중에서도 특히 Ti이 각광을 받고 있다. 그러나 순수한 Ti은 생체적합성과 내식성은 좋은 반면 기계적 성질이 합금에 비해 뒤떨어지고, Ti-6Al-4V은 V의 세포독성이 지적되고 있어 이러한 문제를 해결하기 위해 세포독성이 없는 함금원소를 Ti에 첨가한 새로운 합금을 설계하였다. 그 중에서 Ti-20Zr-3Nb-3Ta-0.2Pd-1In과 Ti-5AI-4Zr-2.5Mo은 기계적 성질도 뛰어나고 우수한 전기화학적 부식특성을 가지고 있었다.
Effects of HA and TiN coating on the electrochemical characteristics of Ti-6AI-4V alloys for bone plates were investigated using various test methods. Ti-6AI-4V alloys were fabricated by using a vacuum induction furnace and bone plates were made by laser cutting and polishing. HA was made of extracted tooth sintered and then tooth ash was used as HA coating target. The TiN and HA film coating on the surface were carried on using electron-beam physical vapor deposition (EB-PVD) method. The corrosion behaviors of the samples were examined through potentiodynamic method in 0.9% NaCI solutions at $36.5\pm$$1^{\circ}C$ and corrosion surface was observed using SEM and XPS. The surface roughness of TiN coated bone plates was lower than that of tooth ash coated plates. The structure of TiN coated layer showed the columnar structure and tooth ash coated layer showed equiaxed and anisotrophic structure. The corrosion potential of the TiN coated specimen is comparatively high. The active current density of TiN and tooth ash coated alloy showed the range of about $1.0xl0^{-5}$$A\textrm{cm}^2$, whereas that of the non-coated alloy was$ 1.0xl0^{-4}$$A\textrm{cm}^2$. The active current densities of HA and TiN coated bone plates were smaller than that of non-coated bone plates in 0.9% NaCl solution. The pitting potential of TiN and HA coated alloy is more drastically increased than that of the non-coated alloy. The pit number and pit size of TiN and HA coated alloy decreased in compared with those of non-coated alloy. For the coated samples, corrosion resistance increased in the order of TiN coated, tooth ash coated, and non-coated alloy.
AI(Artificial Intelligence)를 다양한 산업에서 접목하기 위해 알고리즘 선택에 대한 관심이 증가하고 있다. 알고리즘 선택은 대부분 데이터 과학자의 경험에 의해 결정되는 경우가 많다. 하지만 경험이 부족한 데이터 과학자의 경우 데이터셋 특성 기반의 메타학습(meta learning) 을 통해 알고리즘을 선택한다. 기존의 알고리즘 추천은 선정 과정이 블랙박스이기 때문에 어떠한 근거에 의해 도출되는지 알 수 없었다. 이에 따라 본 연구에서는 k-평균 군집분석을 활용하여 데이터셋 특성에 따라 유형을 나누고 적합한 분류 알고리즘과 클래스 불균형 해소 방법을 탐색한다. 본 연구 결과 네 가지 유형을 도출하였으며 데이터셋 유형에 따라 적합한 클래스 불균형 해소 방법과 분류 알고리즘을 추천하였다.
The purpose of this study was to evaluate the response in aspect of attachment and growth rate of osteoblasts and growth rate of osteoblasts and human gingival fibroblasts to the commercially pure titanium(CP titanium)and titanium alloy(Ti-6AI-4V) that are used widely as implant materials, and to obtain the basic information to ideal implant materials. In the studly, commercially pure titanium in first test group, titanium alloy(Ti-6AI-4V) in second test group, cobalt-chrome-molybdenum alloy(Co-Cr-Mo alloy) in positive control group, and tissue culture polystyrene plate in negative control group were used. The results of this study were as follows. 1. Bone marrow cells cultured on CP titanium and Ti-6Al-4V showed significantly greater attachment and growth rate(p(0.05) compared to Co-Cr-Mo alloy in each time. 2. There were no significant differences(p>0.05) in attachment and growth rate of bone marrow cells cultured on CP titanium and Ti-6AI-4V or tissue culture plate. 3. Most bone marrow cells cultured on CP titanium, Ti-6Al-4V and tissue culture plate were attached well to each substratum in first 2days, and then, grew at higher growth rate. On the other hand, some cells cultured on Co-Cr-Mo alloy failed to attach in first 2 days, and then, attached cells grew at lower growth rate than other groups. 4. Attachment and growth rates of gingival fibroblasts cultured on CP titanium and Ti-6Al-4V showed no significant differences(p>0.05) compared to Co-Cr-Mo alloy in 2 days, but significantly greater increase(p<0.05) in 5 and 9 days. 5. There were no significantly differences(p>0.05) between growth rates on gingival fibroblasts cultured on CP titanium, Ti-6Al-4V and tissue culture plate in 2 and 5days, but a significant lower growth rate(p<0.05) on CP titanium and Ti-6Al-4V versus tissue culture plate. 6. Some gingival fibroblasts cultured on all specimen groups failed to attach, but attached cells grew well, especially on CP titanium, Ti-GAl-4V and tissue culture plate. 7. There were no significant differences(P>0.05) between growth rates of both bone marrow cells and gingival fibroblasts cultured on CP titanium and Ti-6AI-4V. As a result of this study, both commercially pure titanium and Ti-6AI-4V showed excellent biocompatibility and there was no significant difference in the cellular response to the both metals. Bone marrow cells cultured on each substratum showed significantly greater growth rate and responded sensitively to cytotoxic effects of metal surfaces compared to gingival fibroblasts. Considering cell response to the substrate, it was likely that the composition itself of titanium metals have no significant effect on the biocompatibility. Further study need to be done to evaluate the influence of surface characteristics on cellular responses.
최근에 한국 고유종인 미선나무 (Abeliophyllum distichum Nakai; Oleaceae) 품종 옥황1호의 유전체가 성공적으로 해독되었다. Acteoside는 다양한 활성을 가지는 물질이며, 여러개의 생화학합성과정이 제시되어왔고, 이들을 통합 검토하여 정확한 생화학합성과정을 완성하였다. 유전체 데이터로부터 2차대사산물을 예측할 수 있는 MetaPre-AITM와 정확한 acteoside 생화학합성과정, InfoBoss Pathway Database를 활용하여, acteoside에 관여하는 모든 효소의 유전자를 옥황1호 유전체로부터 성공적으로 확인하였다. 이는 옥황1호는 acteoside 물질을 생산할 수 있는 가능성이 있음을 의미한다. 이에 고성능액체크로마토그래피를 사용하여 옥황1호의 캘러스 세포를 분석하여 acteoside과 이의 유도체인 isoacteoside를 확인하였다. 본 연구는 MetaPre-AITM은 유전체로부터 2차대사산물을 성공적으로 예측하였다. 이 방법은 화학물질보다 안정적인 DNA를 분석하여 2차 대사산물을 예측하는 효율적인 방법이 될 것이다.
인공지능 기술로 인한 사회·윤리적 문제 사례가 발생하면서 인공지능의 위험과 부작용에 대한 사회적 관심과 함께 인공지능 윤리가 주목받고 있다. 인공지능 윤리는 알고, 느끼는 것에 그치는 것이 아니라 행동과 실천으로 이루어져야 한다. 이에 본 논문은 인공지능 윤리의 실천력을 강화하기 위한 인공지능 윤리 교육 모델을 제안하고자 한다. 인공지능 윤리교육 모델은 선행 연구 분석을 통해 교육목표와 인공지능을 이용한 문제해결 프로세스를 도출하고, 실천력 강화를 위한 교수학습방법을 적용하였으며 기존에 제안된 인공지능 교육 모델과 비교 분석하여 그 차이를 도출하였다. 본 논문에서 제안하는 인공지능 윤리 교육 모델은 컴퓨팅 사고력 함양과 인공지능 윤리의 실천력 강화를 목표로 한다. 이를 위해 인공지능을 이용한 문제해결 프로세스를 6단계로 제안하고, 인공지능 특성을 반영한 인공지능 윤리요소를 도출하여 문제해결 프로세스에 적용하였다. 또한, 인공지능 윤리 의식에 대한 사전·사후 평가와 과정 평가를 통해 인공지능 윤리 기준을 무의식적으로 확인하게 하고, 학습자 중심의 교수학습방법을 적용하여 학습자의 윤리 실천을 습관화하도록 설계하였다. 본 연구를 통해 개발된 인공지능 윤리 교육 모델이 컴퓨팅 사고력을 함양하고, 인공지능 윤리가 실천으로 이어지는 인공지능 교육이 될 수 있을 것으로 기대한다.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1249-1249
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2022
The facade, an exterior material of a building, is one of the crucial factors that determine its morphological identity and its functional levels, such as energy performance, earthquake and fire resistance. However, regardless of the type of exterior materials, huge property and human casualties are continuing due to frequent exterior materials dropout accidents. The quality of the building envelope depends on the detailed design and is closely related to the back frames that support the exterior material. Detailed design means the creation of a shop drawing, which is the stage of developing the basic design to a level where construction is possible by specifying the exact necessary details. However, due to chronic problems in the construction industry, such as reducing working hours and the lack of design personnel, detailed design is not being appropriately implemented. Considering these characteristics, it is necessary to develop the detailed design process of exterior materials and works based on the domain-expert knowledge of the construction industry using artificial intelligence (AI). Therefore, this study aims to establish a detailed design automation algorithm for AI-based condition-responsive exterior wall panels and their back frames. The scope of the study is limited to "detailed design" performed based on the working drawings during the exterior work process and "stone panels" among exterior materials. First, working-level data on stone works is collected to analyze the existing detailed design process. After that, design parameters are derived by analyzing factors that affect the design of the building's exterior wall and back frames, such as structure, floor height, wind load, lift limit, and transportation elements. The relational expression between the derived parameters is derived, and it is algorithmized to implement a rule-based AI design. These algorithms can be applied to detailed designs based on 3D BIM to automatically calculate quantity and unit price. The next goal is to derive the iterative elements that occur in the process and implement a robotic process automation (RPA)-based system to link the entire "Detailed design-Quality calculation-Order process." This study is significant because it expands the design automation research, which has been rather limited to basic and implemented design, to the detailed design area at the beginning of the construction execution and increases the productivity by using AI. In addition, it can help fundamentally improve the working environment of the construction industry through the development of direct and applicable technologies to practice.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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