목적 : 본 연구에서는 뇌졸중 환자의 손상된 인지기능 회복을 위한 가상현실 중재의 효과를 체계적인 문헌고찰과 메타분석을 통하여 검증하고자 하였다. 연구방법 : 체계적 문헌고찰을 위하여 최근 10년 동안의 국내·외 무작위 대조 임상시험 연구들을 대상으로 조사하였다. 검색을 위한 학술 데이터베이스로는, 영어로 작성된 연구의 검색을 위해 PubMed와 MEDLINE, CINAHL을 사용하였고, 국문으로 작성된 연구의 검색을 위해서는 DBpia와 한국학술정보, 스콜라 학지사·교보문고, 학술교육원을 사용하였다. 정보의 추출은 PICO 방식으로 시행하였다. 계량적 메타분석을 위하여, 결과변인의 하위그룹을 전반적인 인지기능, 집중력과 기억력, 실행기능으로 분류하여 결과변인을 합성하였다. 결과 : 최종 9편의 무작위 대조 임상시험이 선정되었고, 참여대상자의 총인원은 실험군이 140명, 대조군이 131명이었다. 효과크기는 랜덤효과모델로 산출하였다. 하위그룹들에 대한 가상현실 중재의 효과크기는 전반적인 인지기능이 0.422(95% CI: 0.101~0.742; p=0.010)로 중간효과크기에 가까웠고, 집중력과 기억력이 0.249(95% CI: -0.107~0.605; p=0.170)로 작은효과크기, 실행기능은 0.666(95% CI: 0.136~1.195; p=0.014)으로 중간효과크기를 나타내었다. 결론 : 가상현실 환경의 다양한 자극과 본 연구의 결과를 고려할 때, 가상현실 중재는 통합적인 인지기능에 대한 중재에 적용되어야 할 것이다. 또한 전통적인 뇌졸중 인지재활 중재와 더불어 추가적인 중재로 활용되는 것이 적절할 것이다.
본 연구에서는 포인터 네트워크 모델을 의존 구문 분석에 맞게 확장한 스택-포인터 네트워크 모델을 이용하여 한국어 의존 구문 분석기를 구현한다. 스택-포인터 네트워크 모델 기반 의존 구문 분석기는 인코더-디코더로 구성되어 있으며 다른 의존 구문 분석기와 달리 내부 스택을 갖고 있어 루트부터 시작하는 하향식 구문 분석이 가능하다. 디코더의 각 단계에서는 의존소를 찾기 위해 부모 노드뿐만 아니라 이미 파생된 트리 구조에서 조부모와 형제 노드를 참조할 수 있다. 기존 연구에서는 단순하게 해당 노드들의 합을 계산하여 입력으로 사용하였고, 형제 노드의 경우에는 가장 최근에 방문했던 것만을 사용할 수 있었다. 본 연구에서는 그래프 어텐션 네트워크를 도입하여 이미 파생된 부분 트리를 표현하고 이를 스택-포인터 네트워크의 입력으로 사용하도록 구문 분석기를 수정한다. 세종 코퍼스와 모두의 코퍼스를 대상을 실험한 결과 레이어 2의 그래프 어텐션 네트워크를 이용하여 부분 트리를 표현했을 때 특히 문장 단위의 구문 분석 정확도에서 많은 성능 향상을 확인할 수 있었다.
교량의 노후화는 다양한 원인에 기인하겠지만 겨울철에 제설용으로 살포하는 염화칼슘이 교량부재에 침투하여 부식을 유발하는 것이 대표적인 교량 노후화 원인중 하나라고 할 수 있다. 본 연구의 목적은 교량의 부식에 의한 노후화 정도를 정량화하고 이를 교량의 해석모델에 적용하여 노후화 정도에 따른 지진취약도 해석을 수행하고 노후화 정도와 지진취약도 곡선의 관계를 평가하는 것이다. 노후화 정도를 고려한 지진취약도 해석에 각 손상상태별로 한계값을 적절히 정의하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 손상정도에 따른 변위 연성도 능력의 저하 특성에 관한 기존 연구결과를 활용하여 손상상태를 정의하였다. 세 가지 교량받침과 두 가지 교각 높이에 따른 예제 교량들의 지진취약도 해석으로부터 노후화 정도가 증가할수록 지진취약도가 증가하는 경향이 나타냄을 알 수 있다. 이러한 노후화 정도에 따른 지진취약도의 차이는 손상상태가 경미, 보통, 심각, 붕괴의 상태로 갈수록 증가하는 경향을 나타낸다.
Background: Sorafenib is effective in treating hepatoma, but most patients develop resistance to it. STAT3 signaling has been implicated in sorafenib resistance. Artesunate (ART) and 20(R)-ginsenoside Rg3 (Rg3) have anti-hepatoma effects and can inhibit STAT3 signaling in cancer cells. This study aimed to evaluate the effects of Rg3 in combination with ART (Rg3-plus-ART) in overcoming sorafenib resistance, and to examine the involvement of STAT3 signaling in these effects. Methods: Sorafenib-resistant HepG2 cells (HepG2-SR) were used to evaluate the in vitro anti-hepatoma effects of Rg3-plus-ART. A HepG2-SR hepatoma-bearing BALB/c-nu/nu mouse model was used to assess the in vivo anti-hepatoma effects of Rg3-plus-ART. CCK-8 assays and Annexin V-FITC/PI double staining were used to examine cell proliferation and apoptosis, respectively. Immunoblotting was employed to examine protein levels. ROS generation was examined by measuring DCF-DA fluorescence. Results: Rg3-plus-ART synergistically reduced viability of, and evoked apoptosis in HepG2-SR cells, and suppressed HepG2-SR tumor growth in mice. Mechanistic studies revealed that Rg3-plus-ART inhibited activation/phosphorylation of Src and STAT3 in HepG2-SR cultures and tumors. The combination also decreased the STAT3 nuclear level and induced ROS production in HepG2-SR cultures. Furthermore, overactivation of STAT3 or removal of ROS diminished the anti-proliferative effects of Rg3-plus-ART, and removal of ROS diminished Rg3-plus-ART's inhibitory effects on STAT3 activation in HepG2-SR cells. Conclusions: Rg3-plus-ART overcomes sorafenib resistance in experimental models, and inhibition of Src/STAT3 signaling and modulation of ROS/STAT3 signaling contribute to the underlying mechanisms. This study provides a pharmacological basis for developing Rg3-plus-ART into a novel modality for treating sorafenib-resistant hepatoma.
본 논문은 CFD 해석법을 이용하여 사고 선박의 손상부 형상에 따른 기름 유출량 변화를 예측하고, 이론 추정식에서 이를 고려할 수 있는 방출계수 도출 결과를 소개한다. Froude수와 Reynolds수 상사를 만족하는 조건에서 다상유동 해석법을 사용하여 모형선 크기의 기름 유출 문제를 다루었다. 수치해석 결과는 알려진 실험 결과와 비교하여 검증하였다. 수학적 형상들로 정의한 손상부 형상의 변화와 함께 손상부 가로세로비와 기름탱크 두께의 변화가 기름 유출 유동에 미치는 영향을 조사하였다. 보다 현실적인 상황을 고려하기 위해 손상부의 찧어진 철판의 영향에 대한 해석도 포함하였다. 수치해석 결과를 통해 사고 선박의 손상부 형상에 따른 기름 유출량의 변화를 확인하였으며, 다양한 손상부 형상이 가지는 점성 영향을 방출계수로 정량화하여 추출하였다. 본 논문에서 제시하는 방출계수에 대한 검증을 위하여 알려진 기름 유출량 주정식에게 적용하였으며, CFD 해석과 좋은 일치를 얻었다.
본 연구는 기계화 목재 생산 작업에 가장 많이 활용되는 크레인 작업의 효율성을 높이기 위하여 엔드이펙터를 직관적으로 수직 또는 수평 제어할 수 있는 크레인 팁 제어방법을 제안하고 제어성능을 확인하기 위해 수행되었다. 실험 변수에 따른 제어성능을 검증하고자 전동실린더를 이용하여 실험실 규모의 크레인을 제작하고, 크레인에 대한 순기구학/역기구학 분석을 통하여 현재 크레인 팁의 위치좌표와 각 목표점에서의 조인트 각도를 출력할 수 있도록 구성하였다. 경로점을 생성하여 제어하는 방법을 이용하였고, LBO(Lateral Boundary Offset)을 이용한 불감대 영역을 설정하도록 하였다. 뱅뱅제어(Bang-bang control)을 이용하여 적정 파라미터를 선정하였고, 경로점의 개수와 LBO 반경은 평균오차와 관계가 있었으며, 실린더의 속도는 소요시간과 관계가 있는 것으로 확인되었다. 경로점의 개수가 증가, LBO 반경이 감소함에 따라 평균오차는 감소하였고, 실린더의 속도가 감소함에 따라 소요시간은 감소하였다. 비례제어를 이용하여 실린더의 속도가 매 제어주기마다 변경될 때에는 소요시간은 큰 폭으로 감소하였지만 실제 제어의 형상은 큰 범위에서 오버슈트와 언더슈트를 반복하며 제어가 이루어졌다. 따라서, 추가적으로 각각의 실린더의 속도를 상대적으로 변경할 수 있는 속도 게인을 적용하여 비례제어를 수행하였고, 10 mm 이내의 범위에서 제어가 이루어짐에 따라 20 ms의 제어주기에서 속도 게인이 적용된 비례제어만을 이용하여 크레인 팁 제어가 가능한 것으로 검증되었다.
구름 제거는 식생 모니터링, 변화 탐지 등과 같은 광학 영상이 필요한 모든 작업에서 필수적인 영상 처리 과정이다. 이 논문에서는 조건부 생성적 적대 신경망(conditional generative adversarial networks, cGANs)과 회귀 기반 보정을 결합하여 구름이 없는 시계열 광학 영상 세트를 구성하는 2단계의 구름 제거 기법을 제안하였다. 첫 번째 단계에서는 광학 영상과 synthetic aperture radar 영상 간 정량적 관계를 이용하는 cGANs을 이용하여 초기 예측 결과를 생성한다. 두 번째 단계에서는 구름이 아닌 영역에서 예측 결과와 실제 값과의 관계를 random forest 기반 회귀 모델링을 통해 정량화한 후에 cGANs 기반 예측 결과를 보정한다. 제안 기법은 김제의 벼 재배지에서 Sentinel-2 영상과 COSMO-SkyMed 영상을 이용한 구름 제거 실험을 통해 적용 가능성을 평가하였다. cGAN 모델은 구름 영역에서 지표면 상태의 급격한 변화가 발생하는 논 재배지를 대상으로 반사율 값을 효과적으로 예측할 수 있었다. 또한 두 번째 단계의 회귀 기반 보정은 예측 대상 영상에서 시간적으로 떨어진 보조 영상을 이용하는 회귀 기반 구름 제거 기법에 비해 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 이러한 실험 결과는 구름이 없는 광학 영상을 환경 모니터링에 이용할 수 없는 경우 제안된 방법이 구름 오염 지역을 복원하는데 효과적으로 적용될 수 있음을 나타낸다.
본 연구는 뒷광고 논란과 광고 표시 규정으로 인해 변화를 맞이하는 인플루언서 마케팅에서 긍정적인 마케팅 효과를 도출하기 위한 전략을 제시하는 데 목표를 두고 있다. 적합한 인플루언서 선정을 위해 인플루언서 평판의 구성요인 커뮤니케이션 능력, 영향력, 진정성과 전문성이 마케팅 효과에 미치는 영향을 구분하고 의사인간관계의 매개효과를 확인했으며 적절한 경제적 이해관계 방안을 위해 유료광고, 브랜드 협업, 단순선물과 내돈내산 4개의 실험 조건에서 마케팅 효과의 차이를 살펴봤다. PLS구조방정식 분석 결과에 따르면 인플루언서 영향력과 진정성이 마케팅 효과에 유의미한 정적 영향을 미친 것으로 나타났고 의사인간관계의 부분 매개효과가 검증됐다. 또한 인플루언서 평판, 의사인간관계와 마케팅 효과 관계에서 경제적 이해관계의 조절효과가 관찰됐다. 본 연구는 선행연구 중 브랜드 협찬 공개 여부에만 주목했다는 제한점을 보완하고 평판 연구를 확장하는 학문적 기여가 있으며 성공적인 인플루언서 마케팅을 기획하기 위해 실무적 시사점을 제공할 수 있다.
본 연구에서는 확대머리 정착이음을 갖는 연결부의 상세에 따른 구조거동을 유한요소해석을 통해 분석하였다. 복잡한 접촉조건과 비선형 거동을 나타내는 연결부의 유한요소해석을 위하여 외연적 동해석을 활용한 준정적 해석 기법을 적용하였다. 기존 실험결과와 해석결과를 비교하여 유한요소모델의 정확성을 검토하였으며, 준정적 해석 기법은 확대머리 연결부의 비선형성을 잘 반영하는 것을 확인하였다. 다양한 정착길이, 횡방향 철근지수를 갖는 21가지 유한요소모델을 활용하여 구조해석을 수행한 결과 정착길이와 횡방향 철근지수의 증가는 강도와 연성도를 증가 시키는 것을 확인하였으나, 충분한 구조성능을 확보하기 위해서는 두 가지 설계변수 모두 일정수준을 확보해야 함을 확인하였다. 최근 개정된 확대머리 정착이음 설계기준에서는 정착길이와 횡방향 철근지수를 모두 고려하는 설계식을 제시하고 있으며, 본 연구의 결과에서도 정착길이 뿐만 아니라 횡방향 보강철근이 매우 중요한 영향을 미치는 것을 확인하였다.
본 연구는 다양한 미세먼지 농도 환경의 야간 CCTV 영상을 학습 시켜 영상에 의한 미세먼지 농도 추정에 대한 실험을 진행하였다. 주간 영상의 경우 많은 관련 연구가 존재하였고, 영상의 다양한 텍스쳐와 밝기 정보가 잘 표현되어 학습에 영향을 주는 정보가 뚜렷하다. 하지만 야간 영상의 경우 주간 영상에 비해 담고 있는 정보가 적고 야간 영상만 사용한 연구가 드물다. 따라서 차량과 가로등 같은 광원 때문에 특징이 균일하지 못한 야간 촬영 영상들과 비교적 광원이 일정한 건물 지붕, 건물 벽, 가로등을 ROI로 결합한 실험을 진행하였다. 이후 야간 영상으로 딥러닝 기반 미세먼지 농도 추정이 가능한지 상관도를 주간 실험과 비교 분석하였다. 실험 결과, 지붕 ROI (Region of Interest) 학습한 경우의 결과 값이 가장 높았고, 전체 영상과의 결합 학습모델은 더 향상된 결과를 보여주었다. 전체적으로 R2가 0.9를 상회하여 야간 CCTV 영상으로부터 미세먼지 추정이 가능함을 나타내고 있고, 날씨 자료의 추가 결합 학습은 실험 결과에 크게 영향을 주지 않은 것으로 계산되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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