다양한 첨단장비의 도입과 함께 도로의 실시간 소통 정보는 운전자뿐만 아니라 도로의 관리자에게도 필수적인 정보로 자리 잡고 있다. 혼잡정도를 표현하는 기존의 방법은 소통원활/서행/정체 등 3단계로 관리자 측면의 판단에 의하여 이루어진 것이며, 각 단계를 구분하는 값들이 달라 운전자에게 혼란을 주고 있다. 본 연구에서는 교통상황을 표현하는 기존의 3단계 혼잡기준에 대한 운전자 인지를 알아보기 위하여, 운전자 설문으로부터 적정 교통상황 표현 단계수 및 기준 통행속도를 찾고자 한다. 이를 위하여 연속류인 고속도로를 대상으로 운전자에게 다양한 소통상황에 대한 녹화 동영상을 보여주고 혼잡판정 단계와 통행속도 기준 값에 대한 설문조사를 실시하였다. 설문 분석결과, 운전자들은 고속도로의 현 3단계 혼잡판정보다 세분화된 4단계 혼잡판정을 선호하는 것으로 나타났고, 각 단계별 표현 용어는 정체, 지체, 서행, 원활이 선정되었다. 4단계 혼잡판정에 대한 통행속도 경계는 22km/h, 48km/h, 74km/h로 분석되었고, 현실적인 운영을 위해 20km/h, 50km/h, 75km/h를 단계별 경계 기준 값으로 제안하였다. 이번 연구결과는 고속도로 교통정보 제공기관들에게 보다 세분화된 혼잡판정 기준으로 활용될 수 있으며, 교통정보 제공시 운전자 중심으로 개선하기 위한 근거자료로 사용될 것으로 기대된다.
최근 계측 기술의 발전으로 압력계와 유량계 등 다양한 센서를 설치하여 상수도관망의 상태를 효과적으로 파악할 수 있게 되었으나, 도시가 광범위하게 개발됨에 따라 계측 신뢰도에 영향을 미치는 변수는 다양해지고 있다. 특히 상수도관망 분석에 중요한 영향력을 가지는 수요 데이터의 경우 직접 계측의 난이도가 높고 결측이 발생하기 쉬운 것으로 알려져 데이터 생성의 중요도가 증가하고 있다. 본 논문에서는 상수도관망에서 누락된 데이터를 정확하게 생성하기 위해 생성적 딥러닝 모델에 기반한 적대적 학습 기반 오토인코더(ATAE) 모델을 제안한다. 제안된 모델은 판별 신경망과 생성 신경망의 두 가지 신경망의 적대적 학습을 사용하여 압력 데이터로부터 수요 데이터를 생성한다. 학습이 완료된 ATAE 모델의 생성 신경망은 관망의 계측되는 압력 데이터가 존재하는 경우, 그로부터 추정된 관망 수요 데이터를 제공할 수 있다. ATAE 모델은 미국 텍사스주 오스틴의 실제 상수도망에 적용되어 성능이 검증되었다. 수요 및 압력 시계열 데이터의 불확실성 정도에 따른 ATAE 예측 결과의 정확도를 비교하여 데이터 불확실성의 영향을 분석하였으며, 또한 수요 수준에 따른 데이터 수집 기간별 생성 결과를 비교하여 이에 따른 데이터 생성 성능을 검토하였다.
본 연구의 목적은 노인자서전 쓰기 교육 프로그램 사례를 통하여 노인교육방법으로서 노인자서전 쓰기의 효과를 제안하는 데 있다. 연구자들은 2007년 서울 소재 노인복지관에서 10회기의 노인자서전 쓰기 교육 프로그램 전 과정에 강사와 보조진행자로 직접 참여하였다. 분석에 이용된 자료는 교육 중에 이루어진 학습자들의 '이야기'와 교육의 과정을 통하여 학습자들이 완성한 자서전, 그리고 수업 중에 중요한 내용을 메모한 메모노트 등이었다. 수집된 자료들은 Haenninen(2000)이 제시한 '내러티브 진행 이론'에 의하여 이야기의 흐름을 분석하고, 노인들이 삶의 의미로 구성해가는 행위 범주들을 통하여 생애사적으로 재구성되었다. 노인들이 구성하는 '내적인 이야기'는 자신의 삶과 삶의 조건 속에서 자신만의 의미를 부여해 가는 정신적인 과정이었다. 노인자서전 쓰기 교육 초기에 참여자들은 삶에서의 사건을 객관적인 사실로서 '성찰되지 않은 이야기'로 회상하지만, 점차 교육이 진행되면서 삶의 사건들은 '성찰된 이야기'로 그리고 최종적으로는 노년기 삶의 새로운 목표를 갖게 되는 '의도적인 반성'을 통하여 '초월적으로 성찰된 이야기'로 발전시켜 나갔다. 이와 같이 참여자들이 점차 초월적인 성찰자가 되어가는 과정은 자아통합을 완성시켜가는 과정으로 해석될 수 있으며, 따라서 노인자서전 쓰기 교육의 다양한 효과를 교육적, 사회적, 심리적 측면에서 확인할 수 있었다.
본 연구는 직장인들이 일의 상황에서 재미를 느끼는 요인을 측정하는 척도인 재미지각척도를 개발하고, 그것의 구성타당도를 검증하기 위해 실시되었다. 이를 위해 먼저, 문헌연구, 심층면접, 개방형설문, 사전조사 등의 예비연구를 통해 40개의 재미지각척도 예비문항을 개발하였다. 본 조사는 직장인 250명(남: 125명, 여: 125명)을 대상으로 실시되었으며, 그 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 문항분석, 요인분석, 신뢰도 분석 결과, 전체 29문항으로 구성된 7개의 요인이 추출되었는 바, 자기결정성, 외적 보상, 목표의식, 과정의 즐거움, 회사기여, 무가치성, 도전성이 그것이다. 각 요인의 내적일관성 수준도 유의미하게 높게 나왔다. 다음으로, 척도의 구성타당도 검증을 위해 AMOS 16.0을 활용하여 확인적 요인분석을 실시한 결과, 모든 적합도지수(X2/df, TLI, CFI, RMSEA)가 유의미하게 수용적인 것으로 나타나, 구성타당도가 높음을 보여주고 있다. 이상의 결과를 토대로, 재미지각척도가 갖는 의의와 후속 연구에 대한 제언에 대하여 논의하였다.
이 논문에서는 RNN (Recurrent Neural Networks)-LSTM (Long Short-Term Memory) 을 적용하여 Lorenz 시스템을 예측하는 자료 기반 인공지능 모델을 구축하고, 이 모델이 미분방정식을 차분화하여 해를 구하는 역학 모델을 대체할 수 있는지 가능성을 진단하였다. 구축된 자료기반 모델이 초기 조건의 작은 교란이 근본적으로 다른 결과를 만들어내는 Lorenz 시스템의 카오스적인 특성을 반영한다는 것과, 시스템의 안정적인 두 개의 닻을 중심으로 운동하면서 전이 과정을 반복하는 특성, "결정론적 불규칙 흐름"의 특성, 분기 현상을 모사한다는 것을 확인하였다. 또한, 적분 시간 간격을 조절함으로써 전산자원을 절감할 수 있는 자료기반 모델의 장점을 보였다. 향후 자료기반 모델의 정교화와 자료기반 모델을 위한 자료동화 기법의 연구를 통해 자료기반 인공지능 모델의 활용성을 확대할 수 있을 것으로 기대한다.
독성 가스 누출 사고 발생 시 인명 피해를 최소화하기 위해서는 사고 시나리오에 따른 적절한 대피 방법이 사전에 수립되어야 한다. 본 연구에서는 동일 누출 조건에서 건축물의 방향과 산업단지 위치가 실내 농도 증가와 실외 확산에 미치는 영향을 살펴보고 효과적인 대피 기준을 마련하였다. 또한 이러한 기준을 바탕으로 화학사고 인명 피해 최소화라는 관점에서 건물을 건설할 때 건물 방향에 대한 기준도 마련하였다. 건물의 방향이 누출 방향에 대해 정면, 측면, 후면인 경우에 대해 전산 수치 해석을 수행하였으며, 그 결과 건물 창문이 누출되어 오는 방향과 마주보고 있을 때의 실내 오염농도가 반대편에 창문이 있을 때의 실내 오염농도와 비교하여 120배 정도 높게 나왔다. 또한, 급격한 실내 농도 증가율로 동일 시간에 실내 공간이 2배 이상 독성 가스 물질로 가득하게 되었다. 이러한 현상은 건물 창문이 정면에 위치한 경우 창문 주위의 압력 차와 속도 저하로 건물 주위에 독성 가스가 정체하게 되는 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 바탕으로 최적 대피를 위한 건축물 방향 기준을 설정한다면 화학사고 발생 시 주민들의 피해를 최소화하는 데 도움이 될 것으로 판단된다.
Objective: Third-generation dual-source computed tomography (3rd-DSCT) allows dynamic myocardial CT perfusion imaging (dynamic CTP) with a 10.5-cm z-axis coverage. Although the increased radiation exposure associated with the 50% wider scan range compared to second-generation DSCT (2nd-DSCT) may be suppressed by using a tube voltage of 70 kV, it remains unclear whether image quality and the ability to quantify myocardial blood flow (MBF) can be maintained under these conditions. This study aimed to compare the image quality, estimated MBF, and radiation dose of dynamic CTP between 2ndDSCT and 3rd-DSCT and to evaluate whether a 10.5-cm coverage is suitable for dynamic CTP. Materials and Methods: We retrospectively analyzed 107 patients who underwent dynamic CTP using 2nd-DSCT at 80 kV (n = 54) or 3rd-DSCT at 70 kV (n = 53). Image quality, estimated MBF, radiation dose, and coverage of left ventricular (LV) myocardium were compared. Results: No significant differences were observed between 3rd-DSCT and 2nd-DSCT in contrast-to-noise ratio (37.4 ± 11.4 vs. 35.5 ± 11.2, p = 0.396). Effective radiation dose was lower with 3rd-DSCT (3.97 ± 0.92 mSv with a conversion factor of 0.017 mSv/mGy∙cm) compared to 2nd-DSCT (5.49 ± 1.36 mSv, p < 0.001). Incomplete coverage was more frequent with 2nd-DSCT than with 3rd-DSCT (1.9% [1/53] vs. 56% [30/54], p < 0.001). In propensity score-matched cohorts, MBF was comparable between 3rd-DSCT and 2nd-DSCT in non-ischemic (146.2 ± 26.5 vs. 157.5 ± 34.9 mL/min/100 g, p = 0.137) as well as ischemic myocardium (92.7 ± 21.1 vs. 90.9 ± 29.7 mL/min/100 g, p = 0.876). Conclusion: The radiation increase inherent to the widened z-axis coverage in 3rd-DSCT can be balanced by using a tube voltage of 70 kV without compromising image quality or MBF quantification. In dynamic CTP, a z-axis coverage of 10.5 cm is sufficient to achieve complete coverage of the LV myocardium in most patients.
Objectives We used the D-galactose (D-gal) induced C2C12 myoblast senescence model to investigate whether ethanol extract of Perilla. fructescens leaves (EEPF) could delay cellular senescence and regulate related mechanisms. Methods C2C12 myogenic cells were cultured in an incubator under 37 ℃ and 5% CO2 conditions. EEPF, dried perilla leaves were pulverized and extracted at 1:10 (v/v) at 50 ℃ for 4 hours. Cell counting kit-8 and western blot analysis was performed. Annexin V-FITC apoptosis detection kit and DAPI staining was applied. Catalase (CAT), glutathione peroxidase (GSH-Px), total antioxidant capacity (T-AOC), superoxide dismutase (SOD), and malondialdehyde analysis kits were used. To measure the level of reactive oxygen species generation, staining and flow cytometry was used. To analyze the mitochondrial activity, membrane potential changes were measured using JC-1. 𝛽-gal activity was analyzed using SA-𝛽-gal staining solution, and DNA damage was analyzed by using 𝛾-H2AX. Quantikine ELISA kit was used to analyze inflammatory cytokine production. Results According to the results of this study, EEPF significantly alleviated the decrease in cell viability in C2C12 cells treated with D-gal and suppressed the decrease in the expression of proliferating cell nuclear antigen. EEPF also markedly blocked D-gal-induced C2C12 cell apoptosis and restored reduced activity of CAT, GSH-Px, T-AOC, SOD. In addition, EEPF suppressed the decrease in 𝛽-galactosidase activity, the induction of DNA damage and the increase in expression of senescence-associated secretory phenotype proteins such as p16, p53 and p21 in D-gal-treated C2C12 cells. Furthermore, EEPF significantly attenuated D-gal-induced production and expression of inflammatory cytokines such as interleukin (IL)-6 and IL-18. Conclusions The results of this study indicate that EEPF can be used as a potential candidate for the prevention and treatment of muscle aging.
Jonghee Lee;Seonwoo Park;Gipou Nam;Jinwook Jang;Sungho Lee
한국컴퓨터정보학회논문지
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제29권7호
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pp.33-40
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2024
가축의 생체중은 건강 및 사육 환경 관리에 중요한 정보이고 이를 통해 최적 사료량이나 출하 시기 등을 결정하게 된다. 일반적으로 가축의 무게를 측정할 때 체중계를 이용하지만, 체중계를 이용한 가축 무게를 측정하는데 상당한 인력과 시간이 필요하고 성장 단계별 측정이 어려워 사료급이량 조절 등의 효과적인 사육 방법이 적용되지 못하는 단점이 있다. 본 연구는 축산 양돈 분야에 영상 및 이미지 데이터를 수집, 분석, 학습, 예측 등을 통해 포유자돈, 이유자돈, 육성돈, 비육돈 구간별 체중 측정에 관한 연구와 함께 정확도를 높이고자 하였다. 이를 위해 파이토치(pytorch), YOLO(you only look once) 5 모델, 사이킷런(scikit learn) 라이브러리를 사용하여 학습시킨 결과, 실제치(actual)와 예측치(prediction) 그래프에서 RMSE(root mean square error) 0.4%와 MAPE(mean absolute percentage error) 0.2%로 유사한 흐름을 확인할 수 있다. 이는 양돈 분야의 포유자돈, 이유자돈, 육성돈, 비육돈 구간에서 활용할 수 있으며 다각도로 학습된 이미지 및 영상 데이터와 실제 측정된 체중 데이터를 바탕으로 지속적인 정확도 향상이 가능하고 향후 영상판독을 통해 돼지의 부유별 생산량에 대한 예측으로 효율적인 사육관리가 가능할 것으로 기대된다.
후빙기 해수면 상승 이후 형성된 지형인 석호는 최근 인간 간섭의 증가로 인해 급격한 지형 변화가 발생하고 있다. 본 연구는 국내 석호 중 면적과 형태가 비교적 크게 변화한 청초호, 경포호, 풍호를 대상으로, 홀로세 동안에 석호와 그 일대에서 급격히 증가한 인간 간섭이 지형 변화에 미친 영향을 추론하였다. 그 결과, 인위적 변화가 급격하게 발생한 시기는 세 지역에서 공통적으로 1960~1970년대부터 시작된 것으로 확인되었고, 이후 인간 간섭이 본격화되며 지형 경관이 빠르게 변화된 것으로 나타났다. 또한 집약적 개발은 수심, 면적, 형태 변화뿐만 아니라, 수환경, 생물 다양성 측면에도 큰 영향을 미친 것으로 나타났는데, 이는 준설 및 인공구조물 설치로 담수와 해수 사이 흐름이 교란된 결과로 보인다. 마지막으로 여러 인간 간섭 유형이 복합적으로 관찰되었는데 이는 육지와 해양 환경의 영향을 모두 받는 지형 형성 과정과 관련되어 있을 것으로 보이며, 환경 조건 변화에 더하여 지형을 개발하고 이용하려는 인간 사이의 복잡한 상호작용에 의한 결과인 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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