4차 산업혁명과 함께 ICT(정보통신기술)와 제조업이 융합된 스마트 제조업 시대로 변화하고 있다. 과거의 제조업은 생산효율 증진을 위한 단순 목적으로 공업적인 기술 혁신을 추구했다면, 스마트 제조업에서는 ICT와 융합된 스마트팩토리 구축을 통해 제조 공정과 서비스 형태가 융·복합 플랫폼 형태로 변모하고 있다. 스마트팩토리 구현 기업들은 ICT의 장점을 활용한 이점과 함께, 개방화/융합화/정보화에 따라 발생하게 되는 보안 이슈를 동시에 접하게 된다. 스마트팩토리에서는 ICT를 기반으로 모든 기계와 설비 등이 연결되어 기존에 생각하지 못했던 융·복합적 보안 위협요인에 노출되고 상시적으로 다양한 사이버 위협이 발생할 수 있음으로 보안이 더욱 강화되어야 한다. 보안사고의 위험을 줄이고 스마트팩토리를 성공적으로 도입하기 위해서는, ICT 기술들이 적용되고 있는 스마트팩토리 산업 현장의 특성을 감안하여 우선적으로 적용되어야 할 주요 보안요인들을 도출할 필요가 있다. 본 연구에서는 스마트팩토리 구축 시 적용해야 할 보안요인들의 중요도를 파악하기 위해 단말/네트워크/플랫폼·서비스 범주를 포괄한 '스마트팩토리 보안요인의 계층적 분류 모델'을 제시하고, 스마트팩토리 및 보안 관련 전문가 그룹(기술위원, 사업전문가, 보안전문가)을 대상으로 중요도 평가 분석을 수행하였다. 본 연구에서는 AHP 기법을 활용하여 다양한 보안 위협으로부터 안전한 스마트팩토리 구현에 필요한 보안요인들의 상대적 중요도를 도출하고 이를 기반으로 스마트팩토리 보안요인간의 우선순위를 제시하였다. 본 연구 결과를 통해, 앞으로 더욱 확산될 스마트팩토리가 보다 안전하게 구축·운용될 수 있도록 스마트 제조업 시대에 필요한 정보보안 확보에 기여할 수 있을 것이다.
Objectives: Excess mortality associated with long-term exposure to fine particulate matter (PM2.5) has been documented. However, research on the disease burden following short-term exposure is scarce. We investigated the cause-specific mortality burden of short-term exposure to PM2.5 by considering the potential non-linear concentration-response relationship in Korea. Methods: Daily cause-specific mortality rates and PM2.5 exposure levels from 2010 to 2019 were collected for 8 Korean cities and 9 provinces. A generalized additive mixed model was employed to estimate the non-linear relationship between PM2.5 exposure and cause-specific mortality levels. We assumed no detrimental health effects of PM2.5 concentrations below 15 ㎍/m3. Overall deaths attributable to short-term PM2.5 exposure were estimated by summing the daily numbers of excess deaths associated with ambient PM2.5 exposure. Results: Of the 2 749 704 recorded deaths, 2 453 686 (89.2%) were non-accidental, 591 267 (21.5%) were cardiovascular, and 141 066 (5.1%) were respiratory in nature. A non-linear relationship was observed between all-cause mortality and exposure to PM2.5 at lag0, whereas linear associations were evident for cause-specific mortalities. Overall, 10 814 all-cause, 7855 non-accidental, 1642 cardiovascular, and 708 respiratory deaths were attributed to short-term exposure to PM2.5. The estimated number of all-cause excess deaths due to short-term PM2.5 exposure in 2019 was 1039 (95% confidence interval, 604 to 1472). Conclusions: Our findings indicate an association between short-term PM2.5 exposure and various mortality rates (all-cause, non-accidental, cardiovascular, and respiratory) in Korea over the period from 2010 to 2019. Consequently, action plans should be developed to reduce deaths attributable to short-term exposure to PM2.5.
철근 콘크리트 교량 바닥판은 차량 하중과 우수침투 등으로 가장 먼저 손상이 발생하며 제설염화물 등으로 인한 철근 및 기타 금속 부재가 부식되면서 콘크리트 열화가 주로 발생한다. 교량 바닥판의 시공 상태 및 포장 내부 바닥판의 열화는 지표투과레이더(ground-penetrating radar, GPR) 탐사 자료를 이용하여 평가하고 있다. 교량의 콘크리트 열화 상태를 평가하기 위해서는 철근의 위치 및 열화 지점을 정확하게 파악하기 위한 GPR 자료 해석 기술 개발이 필요하다. GPR 탐사에서는 지반 매질의 레이더파 전파 속도 차이에 의한 반사 및 회절파 신호를 취득한다. 그러므로 이 연구에서는 GPR 탐사 자료를 이용해서 지반 매질의 레이더파 전파 속도를 추정하고 교량 바닥판의 열화를 평가하기 위한 완전파형역산(full-waveform inversion, FWI) 기술을 개발하였다. 개발된 FWI 기술의 적용성은 콘크리트 박리 및 철근 부식과 같은 교량 바닥판 열화현상을 보여주는 GPR 속도 모델을 만들어서 수치 실험을 수행하여 검증하였다. 합성 GPR 자료로 역산한 결과 교량 바닥판의 철근 위치와 열화 지점을 역산으로 계산된 속도 영상으로 확인할 수 있었다.
목적 항암 치료를 진행하는 위암 간전이 환자에서 종양의 길이를 이용한 반응 평가와 비교하여 종양의 부피를 이용한 반응 평가가 환자의 생존율을 더 잘 예측할 수 있는지 알아보는 연구이다. 대상과 방법 항암 치료를 진행하는 위암 간전이 환자 43명을 연구에 포함하였다. 간전이 종양의 부피를 정량적으로 계산한 기준과 Response Evaluation Criteria in Solid Tumors 기준을 비교하였다. 카플란-마이어, 콕스비례위험 모형을 사용하여 일변량분석과 다변량분석을 통해 환자 생존율 및 연관된 인자를 알아보았다. 결과 저자들은 간전이 종양의 부피를 정량적으로 계산한 기준을 이용했을 때, 질환 반응군(23.6개월; 95% 신뢰구간, 8.63~38.57)과 질환 비반응군(7.6개월; 95% 신뢰구간, 3.78~11.42)간 생존율에 통계학적 유의한 차이를 확인하였다(p = 0.039). 질환 안정군과 질환 진행군을 부피를 이용한 반응 평가와 길이를 이용한 반응 평가로 구분할 경우 양군은 생존기간과 위험비에서 의미 있는 차이를 보였으나 두 반응 평가 방법 간 차이는 없었다(카플란-마이어 모형: p = 0.006; 콕스비례위험 모형: 위험비, 2.437, p = 0.008). 결론 항암 치료를 진행하는 위암 간전이 환자들에서 간전이의 부피 반응 평가는 환자들의 생존율을 예측하는 데 도움을 줄 수 있다.
Zhe Huang;Xue-Qing Cheng;Ya-Ni Liu;Xiao-Jun Bi;You-Bin Deng
Korean Journal of Radiology
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제24권4호
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pp.338-348
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2023
Objective: Patients with a history of ischemic stroke are at risk for a second ischemic stroke. This study aimed to investigate the relationship between carotid plaque enhancement on perfluorobutane microbubble contrast-enhanced ultrasonography (CEUS) and future recurrent stroke, and to determine whether plaque enhancement can contribute to risk assessment for recurrent stroke compared with the Essen Stroke Risk Score (ESRS). Materials and Methods: This prospective study screened 151 patients with recent ischemic stroke and carotid atherosclerotic plaques at our hospital between August 2020 and December 2020. A total of 149 eligible patients underwent carotid CEUS, and 130 patients who were followed up for 15-27 months or until stroke recurrence were analyzed. Plaque enhancement on CEUS was investigated as a possible risk factor for stroke recurrence and as a possible adjunct to ESRS. Results: During follow-up, 25 patients (19.2%) experienced recurrent stroke. Patients with plaque enhancement on CEUS had an increased risk of stroke recurrence events (22/73, 30.1%) compared to those without plaque enhancement (3/57, 5.3%), with an adjusted hazard ratio (HR) of 38.264 (95% confidence interval [CI]:14.975-97.767; P < 0.001) according to a multivariable Cox proportional hazards model analysis, indicating that the presence of carotid plaque enhancement was a significant independent predictor of recurrent stroke. When plaque enhancement was added to the ESRS, the HR for stroke recurrence in the high-risk group compared to that in the low-risk group (2.188; 95% CI, 0.025-3.388) was greater than that of the ESRS alone (1.706; 95% CI, 0.810-9.014). A net of 32.0% of the recurrence group was reclassified upward appropriately by the addition of plaque enhancement to the ESRS. Conclusion: Carotid plaque enhancement was a significant and independent predictor of stroke recurrence in patients with ischemic stroke. Furthermore, the addition of plaque enhancement improved the risk stratification capability of the ESRS.
이 연구에서는 서낙동강을 구성하는 소유역 중 대지면적 비율이 크고 인구밀도가 높은 해반천 유역의 유출 및 수질을 모의하기 위한 HSPF(Hydrological Simulation Program-FORTRAN)모형을 개발하였다. 유역에서 발생하는 비점오염 부하량을 관리하기 위한 세 가지 시나리오가 개발되어 모형에 적용되었고, 오염부하량의 감소와 부하지속곡선에 대비한 수질 기준 초과율이 분석되었다. 시나리오는 비점오염의 발생을 줄이기 위한 도로 청소, 다양한 저영향 개발 기법을 고려한 유출 저감 조치, 그리고 강으로 들어가는 비점오염원을 완화하기 위한 유입 저감 조치로 구성되었다. 첫 번째 시나리오에서는 김해시의 도로 청소 차량 수와 같은 실제 조건이 고려되었으며, 두 번째와 세 번째 시나리오에서는 적용 가능한 토지 이용별 면적의 50%에 저영향 개발 기법을 적용하는 것으로 적용되었다. 모든 세 가지 조치를 적용한 결과, BOD 오염 물질 부하가 58.28%, T-N은 58.49%, T-P는 51.56% 감소할 수 있는 것으로 도출되었다. 또한, 5년간 누적된 수질 측정의 60번째 백분위수를 목표 수질로 설정하고 구축된 유량지속곡선에 의한 초과율분석 결과, 결과적으로, BOD의 경우 조치 적용 전 41.57%의 초과율이 조치 후 16.32%로 감소하여, 초과율이 25.25% 감소하였다. T-N의 경우 조치 전 40.31%에서 조치 후 22.84%로, T-P의 경우 62.43%에서 27.22%로 감소하였다.
연구목적: 본 논문은 건설 시공현장에서 발생하는 사고 및 잠재적 위험분석을 위한 IoT 및 CCTV 기반 안전모니터링을 실시하고 추락, 충돌 등 위험 또는 이상현상을 탐지하여 무전기 등을 이용한 예·경보 및 챗봇서비스를 구축하는 방법을 제시하는데 목적이 있다. 연구방법: 건설현장 스마트 건설기술 사례 및 문헌분석을 통하여 안전관리 모델을 제시한다. 연구결과: '건설사고 통계'에 따르면 2021년 건설업 사고재해자는 26,888명으로 전체 사고재해의 26.3%가 건설업에서 발생하였고, 건설업 안전사고 사망자는 417명으로 전체 산업재해 사망자의 50.5%에 달한다. 이런한 건설재해의 개선 방안으로, IoT 건전성모니터링 기반 스마트 건설기술을 활용한 건설현장 안전관리 AI 챗봇서비스를 제시한다. 근로자 등 이해관계자가 참여하는 건설현장은 비계공정 및 개구부, 위험기계기구류 접근 등 사업장 내부 주요 위험구역을 선정하여 인공지능 챗봇시스템을 구현하여 실증하였다. 결론: 건설현장 인공지능 챗봇서비스 실증결과에 대한 참여근로자의 만족도 조사에서 90점 이상을 받아 상업화 가능성을 확인하였다.
국내 개인신용평가회사들은 과거와 현재 시점의 다양한 금융거래 정보를 활용하여 개인의 신용을 평가하고 있는데, 이 중 과거에 대출을 실행하여 이를 상환 또는 연체한 이력에 대한 정보를 의미하는 '상환이력정보'는 신용평가에 활용되는 다른 항목들에 비해 상대적으로 활용 비중이 높은 항목이다. 그러나 개인이 연체된 채무를 모두 변제하여 현재 연체중인 상태가 아닌 경우에도 과거의 연체 이력이 부정적인 요인으로 최장 5년간 평가에 반영되고 있어 금융소비자에게 과도한 불이익을 준다는 지적이 지속적으로 있어 왔다. 실제로 연체 이력이 있는 개인의 경우, 연체된 채무를 성실하게 변제한 개인(정상변제)과 그렇지 않은 개인(비정상변제)으로 구분할 수 있는데, 이들 간에는 신용도의 차이가 존재하므로 '정상변제'하는 개인의 특징을 확인하여 이들에게 '상환이력정보'의 활용기간을 단축시켜 주는 등의 혜택을 제공하는 것이 바람직하다고 판단된다. 본 연구는 이러한 문제의식에서 출발하여 한국신용정보원에서 보유하고 있는 2019년 12월 말 기준, 개인의 대출·연체·변제 정보에 기반하여 국내 연체경험자의 정상변제 요인을 분석하였다. 방법론은 개인신용평가모형에서 주로 사용하는 로지스틱 회귀모형을 기본으로 하여 의사결정나무, 신경망 모형 등의 머신러닝 방법론을 추가로 활용하였으며, 각 방법론별 성능을 비교해보았다. 실증분석 결과, 연체건수, 대출·연체유형 등이 정상변제 여부에 영향을 미치는 유의한 변수들로 확인되었으며 방법론 중에는 신경망 모형의 성능이 가장 높은 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 연체된 개인 차주의 정상변제 여부에 영향을 미치는 요인을 확인하여 개인신용평가모형을 고도화하는데 도움이 될 수 있을 것으로 보이며 연체 후 성실하게 변제하는 개인을 정책적으로 지원하기 위한 기초자료로도 활용될 수 있을 것으로 보인다. 향후에는 정상변제 요인을 추가 발굴하여 금융업권별 정상변제 요인의 세부적인 차이를 확인하고 이를 실제 모형에 반영하는 연구가 필요할 것이다.
Anqin Li;Chuou Xu;Ping Liang;Yao Hu;Yaqi Shen;Daoyu Hu;Zhen Li;Ihab R. Kamel
Korean Journal of Radiology
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제21권5호
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pp.588-597
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2020
Objective: To investigate the value of combined chemical exchange saturation transfer (CEST) and conventional magnetization transfer imaging (MT) in detecting metabolic and structural changes of renal fibrosis in rats with unilateral ureteral obstruction (UUO) at 3T MRI. Materials and Methods: Thirty-five Sprague-Dawley rats underwent UUO surgery (n = 25) or sham surgery (n = 10). The obstructed and contralateral kidneys were evaluated on days 1, 3, 5, and 7 after surgery. After CEST and MT examinations, 18F-labeled fluoro-2-deoxyglucose positron emission tomography was performed to quantify glucose metabolism. Fibrosis was measured by histology and western blots. Correlations were compared between asymmetrical magnetization transfer ratio at 1.2 ppm (MTRasym(1.2ppm)) derived from CEST and maximum standard uptake value (SUVmax) and between magnetization transfer ratio (MTR) derived from MT and alpha-smooth muscle actin (α-SMA). Results: On days 3 and 7, MTRasym(1.2ppm) and MTR of UUO renal cortex and medulla were significantly different from those of contralateral kidneys (p < 0.05). On day 7, MTRasym(1.2ppm) and MTR of UUO renal cortex and medulla were significantly different from those of sham-operated kidneys (p < 0.05). The MTRasym(1.2ppm) of UUO renal medulla was fairly negatively correlated with SUVmax (r = -0.350, p = 0.021), whereas MTR of UUO renal medulla was strongly negatively correlated with α-SMA (r = -0.744, p < 0.001). Conclusion: CEST and MT could provide metabolic and structural information for comprehensive assessment of renal fibrosis in UUO rats in 3T MRI and may aid in clinical monitoring of renal fibrosis in patients with chronic kidney disease.
전자패키지 내부의 부식이 시스템 성능 및 신뢰성에 큰 영향을 미치고 있어, 시스템 건전성 관리를 위해 부식에 대한 비파괴적 진단 기법의 필요성이 커지고 있다. 본 연구에서는 복소 임피던스의 크기와 위상을 통합적으로 시각화하는 도구인 스미스 차트를 활용하여, 구리 인터커넥트의 부식을 비파괴적으로 평가하는 방법을 제시하고자 한다. 실험을 위해 구리 전송선을 모사한 시편을 제작하고, MIL-STD-810G 기준 온습도 사이클에 노출시켜 시편에 부식을 인가하였다. R 채널 기반 색변화로 시편의 부식도를 정량적으로 평가하고 레이블링 하였다. 부식의 성장에 따라 시편의 S-파라미터와 스미스 차트를 측정한 결과, 5 단계의 부식도에 따라 유의미한 패턴의 변화가 관찰되어, 스미스 차트가 부식도 평가에 효과적인 도구임을 확인하였다. 더 나아가 데이터 증강을 통해 다양한 부식도를 갖는 4,444개의 스미스 차트를 확보하여, 스미스 차트를 입력 받아 구리 인터커넥트의 부식 단계를 출력하는 인공지능 모델을 학습시켰다. 이미지 분류에 특화된 CNN 및 Transfomrer 모델을 적용한 결과, ConvNeXt 모델이 정확도 89.4%로 가장 높은 부식 진단 성능을 보였다. 스미스 차트를 이용하여 전자패키지 내부 부식을 진단할 경우, 전자신호를 이용하는 비파괴적 평가를 수행할 수 있다. 또한. 신호 크기와 위상 정보를 통합적으로 시각화 하여 직관적이며 노이즈에 강건한 진단이 가능할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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