Celiac artery compression is a rare condition in which the celiac artery is compressed by the median arcuate ligament. Case reports of compression after trauma are hard to find. Blunt traumatic pericardium rupture is also a rare condition. We report a single patient who experienced both rare conditions from a single blunt injury. An 18-year-old woman was brought to the trauma center after a fatal motorcycle accident, in which she was a passenger. The driver was found dead. Her vital signs were stable, but she complained of mild abdominal pain, chest wall pain, and severe back pain. There were no definite neurologic deficits. Her initial computed tomography (CT) scan revealed multiple rib fractures, moderate lung contusions with hemothorax, moderate liver injury, and severe lumbar spine fracture and dislocation. She was brought to the angiography room to check for active bleeding in the liver, which was not apparent. However, the guide wire was not able to pass through the celiac trunk. A review of the initial CT revealed kinking of the celiac trunk, which was assumed to be due to altered anatomy of the median arcuate ligament caused by spine fractures. Immediate fixation of the vertebrae was performed. During recovery, her hemothorax remained loculated. Suspecting empyema, thoracotomy was performed at 3 weeks after admission, revealing organized hematoma without pus formation, as well as rupture of the pericardium, which was immediately sutured, and decortication was carried out. Five weeks after admission, she had recovered without complications and was discharged home.
사진 이미지에서의 딥러닝 학습을 통한 이미지 분류는 지난 수년간 매우 활발한 연구 분야로 자리하고 있다. 본 논문에서는 국내산 석재 이미지로부터 딥러닝 학습을 통해 자동으로 석재를 판별하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 300×300픽셀의 황등석, 고흥석, 포천석의 사진 이미지들을 파이썬의 해시 라이브러리를 이용하여 석재별 중복된 이미지를 검사하고, 검사 결과로 해시값이 같은 중복된 이미지를 제거하여 석재별 딥러닝 학습이미지를 만드는 데이터 전처리 과정을 수행한다. 또한 미리 학습된 모델인 VGGNet을 활용하기 위해 학습된 이미지 사이즈인 224×224픽셀로 석재별 이미지들의 사이즈를 재조정하고, 학습데이터와 학습을 위한 검증데이터의 비율을 80% 대 20%로 나누어 딥러닝 학습을 수행한다. 딥러닝 학습을 수행한 후 손실 함수 그래프와 정확도 그래프를 출력하고 세 종류의 석재 이미지에 대해 딥러닝 학습 모델의 예측 결과를 출력하였다.
Carbon nanomaterials are considered to be the materials of choice for the fabrication of electrochemical energy storage devices due to their stability, cost-effectiveness, well-established processing techniques, and superior performance compared to other active materials. In the present work, reduced graphene oxide (rGO) has been synthesized and used for the fabrication of a symmetric supercapacitor. The electrochemical performance of the fabricated supercapacitors with three different aqueous electrolytes namely 0.5 M H2SO4, 0.5 M H3PO4, and 1.0M Na2SO4 have been compared and analyzed. Among the three electrolytes, the highest areal specific capacitance of 14 mF/cm2 was calculated at a scan rate of 5 mV/s observed with 0.5M H3PO4 electrolyte. The results were also confirmed from the charge/discharge results where the supercapacitor with 0.5M H3PO4 electrolyte delivered a specific capacitance of 11 mF/cm2 at a current density of 0.16 mA/cm2. In order to assess the stability of the supercapacitor with different electrolytes, the cells were subjected to continuous charge/discharge cycling and it was observed that acidic electrolytes showed excellent cyclic stability with no appreciable drop in specific capacitance as compared to the neutral electrolyte.
Objective: The aim was to compare the behavioral response to full separation of cows and calves maintained together for 100 days or 24 h. Methods: Twelve Holstein-Friesian cow-calf pairs were enrolled into either treatment or industry groups (n = 6 cow-calf pairs/group). The treatment cows and calves were maintained on pasture together for 106±8.6 d and temporarily separated twice a day for milking. The Industry cows and their calves, were separated within 24 h postpartum. Triaxial accelerometer neck-mounted sensors were fitted to cows 3 weeks before separation to measure hourly rumination and activity. Before separation, cow and calf behavior was observed by scan sampling for 15 min. During the separation process, frequency of vocalizations and turn arounds were recorded. At separation, cows were moved to an observation pen where behavior was recorded for 3 d. A CCTV camera was used to record video footage of cows within the observation pens and behavior was documented from the videos in 15 min intervals across the 3 d. Results: Before separation, industry calves were more likely to be near their mother than Treatment calves. During the separation process, vocalization and turn around behavior was similar between groups. After full separation, treatment cows vocalized three times more than industry cows. However, the frequency of time spent close to barrier, standing, lying, walking, and eating were similar between industry and treatment cows. Treatment cows had greater rumination duration, and were more active, than industry cows. Conclusion: These findings suggest a similar behavioral response to full calf separation and greater occurrence of vocalizations, from cows maintained in a long-term, pasture-based, cow-calf rearing system when ompared to cows separated within 24 h. However, further work is required to assess the impact of full separation on calf behavior.
최근 지능형 자동차의 능동적 안전 기술에 많은 관심이 집중되고 있다. 능동적 안전 기술은 시스템이 운전자에게 위험 상황을 경고 하거나 교통사고를 회피하는 방향으로 차량 제어의 일부를 도와주어 운전자의 부주의 및 과실로 발생하는 교통사고의 발생 가능성을 감소시킨다. 이러한 능동적 안전 기술을 구현하기 위해서는 주변의 환경 정보를 정확하게 인식하고 분석하는 것이 필수적인데, 주변의 차량과 자차량간의 충돌 위험도를 판단하는 것도 그중 하나이다. 하지만 충돌이 발생하기 이전에 충돌 가능성을 판단하는 것은 일반적인 방법으로는 불가능하기 때문에 몬테 카를로 모의실험을 통하여 이를 해결한다. 하지만 몬테 카를로 모의실험은 연산시간이 길기 때문에 실시간으로 동작해야하는 충돌 경고 시스템에는 적합하지 않다. 이때 신경회로망을 이용하면 이러한 문제를 해결 할 수 있으며, 본 논문에서는 자차량과 주변 차량간의 상태정보에서 충돌에 영향을 주는 충돌 특징점을 추출하여 신경회로망의 성능을 높이는 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 시나리오 기반으로 Tass사의 PreScan을 이용하여 생성된 충돌 실험데이터에 적용하여 성능을 평가한다.
일차원 어레이 변환자를 기계적으로 움직여 3차원 영상을 얻는 기존의 3차원 초음파 영상 기법은 일차원 배열 변환기가 갖는 고도방향 해상도의 저하를 극복하기 어렵다. 한편 이차원 위상 어레이 변환자를 이용하는 실시간 3차원 영상 시스템은 많은 수의 채널 수를 가지기 때문에 고비용의 매우 큰 빔집속부를 필요로 한다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 논문에서는 2차원 곡면 어레이 상에서 256 채널의 송수신 부구경을 전기적으로 움직이면서 관심영역의 입체영상을 얻을 수 있는 3차원 영상화 기법을 제안하였다. 이를 위해 본 논문에서는 상용 3차원 영상 장치에 사용되는 기계 주사식 일차원 곡면 어레이 변환자와 측방향과 고도방향으로 동일한 시야각을 갖는 이차원 곡면 어레이 변환자를 설계하였다. 또한 제안된 방법에서는 256 개의 제한된 채널 수를 이용하면서도 송수신 부구경의 크기를 증가시켜 보다 향상된 해상도의 영상을 구현하기 위해 직사각형 모양의 부구경에서 네 모서리 부분의 어레이 소자들을 적절히 제거한 형태의 부구경을 사용하였다. 특히 수신시는 고도방향이나 측방향으로한 배열 소자씩 건너뛰는 희박 어레이 기법을 적용하여 수신 부구경의 크기를 증가시켰다. 또한 수신시 희박 어레이로 인한 소자간의 간격 증가로 인해 유발되는 그레이팅 로브 상승을 억제하기 위해 송신시에는 희박 어레이를 적용하지 않고 폴드-오버 어레이 기법을 적용함으로써 송신부구경의 크기를 측방향과 고도방향으로 각각 두배만큼 증가시키는 효과를 얻었다. 제안한 방법을 통해 기존의 기계 주사식 일차원 어레이 변환자를 이용한 실시간 3차원 시스템과 비교하여 측방향으로는 거의 같고 고도방향으로는 훨씬 우수한 해상도의 영상을 획득할 수 있음을 컴퓨터 모사실험을 통해 검증하였다.
통계적 데이터를 이용하여 모양 변이가 가능한 능동모양모델(Active Shape Model, ASM)은 이차원 영상의 분할 및 인식에 성공적으로 사용되고 있다. 삼차원 모델 기반 기법은 객체 경계의 인식 및 묘사(delineating)를 위한 더욱 현실적인 모양 억제력(constraint)을 갖는다는 점에서 이차원 모델 기반 기법에 비해 좋은 결과를 가져온다. 그러나 삼차원 모델 기반 기법을 위해서는 분할된 객체들의 집합인 훈련(training) 데이터로부터 삼차원 모양모델을 생성하는 것이 가장 중요하고 필수적인 단계이며, 현재까지도 커다란 도전 과제로 남아있다. 삼차원 모양모델 생성에서 가장 중요한 단계는 포인트 분산모델(PDM)을 생성하는 것이다. PDM 생성을 위해서는 상응하는 특징점(landmark)을 모든 훈련 데이터의 대응하는 위치에서 선택해야 한다. 그러나 현재까지 많이 사용되는 특징점의 수동 선택 기법은 시간이 많이 소비되며, 많은 오류를 발생한다. 본 논문에서는 삼차원 통계적 모양모델의 생성을 위한 새로운 자동 기법을 제안한다. 주어진 삼차원 훈련 모양 데이터에서, 삼차원 모델은 다음 방법에 의해 생성된다. 1) 훈련 모양 데이터의 거리 변환(distance transform)으로부터 평균(mean) 모양 생성, 2) 평균 모양에서 자동적으로 특징점을 선택하기 위한 사면체(tetrahedron) 기법 사용, 3) 거리 표식(distance labeling) 기법을 통한 각 훈련 모양에서 특징점의 전파(propagating). 본 논문에서는 50명의 복부 CT 영상으로부터 간(liver)을 위한 삼차원 모델을 생성하고, 평가를 위i괘 정확성과 밀집도(compactness)를 조사한다. 기존의 삼차원 모델 생성 기법들은 객체의 모양과 기하학적 및 위상학적으로 심각한 제한을 갖지만, 본 논문에서 제안한 기법은 위와 같은 제한 없이 어느 데이터 집합에도 적용할 수 있다.3mW이며, 시제품 ADC의 칩 면적은 $0.47mm^2$ 이다. 각각 56dB, 65dB이고, 전력 소모는 1.2V 전원 전압에서 각각 4.8mW, 2.4mW이며 제작된 ADC의 칩 면적은 $0.8mm^2$이다.quential scan) 알고리즘과 성능을 비교한다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 순차 검색에 비하여 최대 13.2배까지 성능이 향상되었으며, 인덱스의 개수 k가 증가함에 따라 검색 성능도 함께 증가하였다.라서 보다 안전성과 효율성이 뛰어난 2차 대사물질을 찾아내는 연구와 아울러 방제기능이 있는 물질의 생합성경로를 구명하고 대사공학적으로 이용하므로 병해충에 저항성이 있고 잡초 방제효과를 갖는 형질전환 식물을 육성하는 연구가 지속적으로 이루어져야 할 것이다.{\sim}83.8%$ 범위(範圍)를 차지 하였다. 5) 칼슘 섭취량(攝取量)은 권장량 500 mg 에 비(比)하여 양구지역(楊口地域) 아동(兒童)이 $282.4{\sim}355.0mg$이었고 여주지역(麗州地域) 아동(兒童)이 $284.6{\sim}429.0mg$ 이었다. 6) 철(鐵) 섭취량(攝取量)은 권장량 10mg에 비(比)하여 양구지역(楊口地域) 아동(兒童)이 $6.0{\sim}12.1mg$ 범위(範圍)이었고 여주지역(麗州地域) 아동(兒童)이 $6.4{\sim}16.7mg$ 범위(範圍)로 상당수의 아동(兒童)이 권장량에 미달(未達) 되었다. 7) 비터민 A 섭취량(攝取量)은 양구지역(楊口地域)이 $703.4{\sim}1495.6\;IU$ 범위(範圍)이었고 여주지역(麗州地域) 아동(兒童)이 $750.5{\sim}1521.2\;IU$ 범위(範圍)로서 ${\beta}-carotene$으로서의 권장량 5100 I.U,에 비(比)하여 매우 부족되었다
한반도 지진 재해 대비를 위해 지난 5년간 활성 단층 조사가 수행되어 왔다. 특히 피복 활성단층 조사는 항공 LiDAR 기반 지형 분석, 지표 지질 조사, 지구 물리 탐사 결과를 종합하여 피복된 단층면에 대한 트렌치 조사를 수반한다. 하지만 이러한 트렌치 조사에 의해 발견된 단층면은 한시적으로 연구된 후 복구되기 때문에 트렌치 단층면 현장에 대한 정보는 논문 및 보고서 등과 같은 정성 자료로 남게 된다. 이와 같은 한시적 지질 연구의 한계를 보완하기 위하여 이 연구에서는 지상 LiDAR를 활용하여 트렌치 단층면에 대한 3차원 점군 자료를 생성하고 디지털 공간상에서 트렌치 현장을 복원하였다. 지상 LiDAR 탐사는 양산 단층 지역에서 수행된 두 곳의 트렌치 조사 지점에서 수행되었으며, LiDAR 점군의 기본 속성값인 진폭과 반사도 이외에도 디지털 카메라를 활용하여 트렌치 단층면의 색상 정보도 측정하였다. 측정된 자료는 평균 0.003 m의 정합 오차를 가지는 3차원 점군 자료로 변환되어 트렌치 형상을 정교하게 복원하였다. 하지만 LiDAR 스캔 위치에 따라 점군의 진폭과 반사도 값이 변화되었으며, 햇빛 노출 정도에 따라서 트렌치 단면의 색상 정보가 다르게 형상화 되어 후처리 과정의 고도화가 필요함을 시사하였다. 이러한 점군 자료는 대용량 파일로 존재하고 점군 자료 가시화 방법 또한 제한적이기 때문에 3차원 점군 자료에 대한 연구자 간 공유가 어렵다. 이에 대한 대안으로 오픈소스 플랫폼인 Potree를 활용하여 트렌치 점군 자료를 웹 상에서 가시화하는 방법을 제안하였다. 이와 같이 우리는 시간적 그리고 공간적 제약 조건이 따르는 지질 현장 조사에서 지상 LiDAR 자료가 주요 지질 대상에 대한 재현성을 높일 수 있는 동시에 연구자 및 미래 후속 세대에 의해 손쉽게 활용될 수 있음을 보여주고자 한다.
Objective: Broilers show clear preference towards red color light (RL). However setting of an optimum light intensity is difficult since dim intensities that favor growth reduce welfare. This experiment was conducted to test the most effective RL intensity regimen (Dim [5 lux; DI] vs high [320 lux; HI]) in combination applied at different growth stages that favors for both performance and welfare. Methods: Complete randomize design was adopted with 6 replicates. Treatments were; T1 = early DI (8-21 d)+latter HI (22-35 d); T2 = early DI (8-28 d)+latter HI (29-35 d), T3 = early HI (8-21 d)+latter DI (22-35 d), T4 = early HI (8-28 d)+latter DI (29-35 d) and T5 = control (white light; WT) (8-35 d) at medium intensity (20 lux). Body weight (BW), weight gain (WG), water/feed intake and ratio, feed conversion ratios (FCR) were assessed. Common behaviours (15) were recorded by scan sampling method. Lameness, foot pad dermatitis, breast blisters, hock burning damage were assessed as welfare parameters. Fear reactions were tested using Tonic Immobility Test. Ocular and carcass evaluations were done. Meat and tibiae were analyzed for fat and bone ash respectively. Results: On 35 d, the highest BW ($2,155.72{\pm}176g$), WG ($1,967.78{\pm}174g$) were recorded by T2 compared to WT ($BW_{WT}=1,878.22{\pm}155$, $WG_{WT}=1,691.83{\pm}160$). But, application of RL, either DI, or HI during early/latter stage had no significant effect on FCR. Under HI, birds showed much higher active behaviours. DI encourages eating. Though LI changed from DI to HI, same trend could be seen even under HI. The highest leg strength ($218.5{\pm}120s$) was recorded by T2. The lowest leg strength ($64.58{\pm}33s$) and the highest ocular weight ($2.48{\pm}1g$) were recorded by T1. Significantly (p<0.05) the highest skin weight ($162.17{\pm}6g$) but the lowest fat% in meat ($13.03%{\pm}5%$) was recorded by T2. Conclusion: Early exposure to DI-RL up to 28 days followed by exposure to HI-RL is the most favorable lighting regimen for optimizing production, better welfare of broilers and improving health benefits of meat.
심장혈관검사에서 전산화단층검사(cardiac computed tomography; CCTA)와 혈관조영검사(coronary angiography; CAG)의 입사표면선량을 후향적 방법으로 분석하여 선량의 저감화 방안을 알아보고 조영제 사용량을 실제 측정하여 신기능 저하 환자 및 부작용 발생 확률이 높은 환자 등의 검사 선택 결정에 대한 역할을 확인하고자 하였다. 양 검사의 입사표면선량인 전산화단층촬영지수($CTDI_{vol}$)값과 공기 커마(air kerma)값, 그리고 프레임 수에 따른 조영제 사용량 등을 비교 분석하였다. 실험 대상으로는 2014년 5월부터 2016년 5월까지 본원에서 CCTA와 CAG를 시행한 21명(남11, 여10)을 대상으로 하였고 연령대는 48~85세(평균 $65{\pm}10$세)이고, 몸무게는 37.6~83.3 kg(평균 $63{\pm}6kg$)였다. CAG보다 CCTA를 이용한 심장혈관 검사가 선량의 감소를 기대할 수 있고 조영제 사용량에 있어서는 CCTA보다 CAG가 더 적은 양을 사용한다는 것을 알 수 있었다. 특히 CAG에서 프레임 수가 증가함에 따라 조영제 사용량이 늘어나므로 촬영범위에 적합한 프레임 수를 선택하여 검사 할수록 조영제 사용량을 더욱 감소시킬 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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