집속이온빔장치(Foucused Ion Beam)에서 사용하는 액체금속이온원(Liquid Metal Ion Source)은 고 전류밀도, 고 휘도, 낮은 에너지퍼짐 등 많은 장점이 있다. 대부분의 집속이온빔 장치에서 플라즈마 이온소스에 비해 빔의 직경이 작고 GFIS 보다 다루기 쉬워 액체금속이온원을 많이 사용하고 있다. 기존에 사용하던 액체금속이온원에 서프레셔라는 새로운 전극을 추가시켜 팁과 갈륨저장소, 서프레셔, 추출극 구조로 만들었다. 이 연구를 위해 RPA(Retarding Potential Analyser)를 제작 하였다. RPA는 두 개의 메쉬와 하나의 컬렉터로 이루어져 있으며, 액체금속이온과 플로팅 되어있는 RPA에 전압의 차이를 주기위해 베터리로 제작한 파워로 액체금속이온에 인가되는 전압에 + 90V, -90V까지 제어가 가능하게 만들었다. 본 연구에서는 서프레셔의 유무에 따른 액체금속이온원의 에너지 퍼짐에 대해 연구하였다. 추출극에 전압 변화를 주어 방출되는 전류를 5uA, 10uA, 15uA, 20uA로 변화시켜가며 RPA에서 측정되는 전류를 가지고 전류-전압의 관계를 보았고, 에너지 퍼짐정도를 알았다. 마찬가지로 서프레셔에 전압 변화를 주어 전류-전압 관계, 에너지 퍼짐정도를 알았다.
In the rapidly developing 4th industrial revolution. RPA is increasing in use at home and abroad due to its advantages of simplifying workflow and providing flexibility and scalability at the same time. Thus, this paper conducted an empirical study on companies using RPA to determine which factors affect the intention to use the services provided by RPA systems. As system characteristics, exogenous variables were selected as information quality, system quality, and service quality of the information system success model. The endogenous variables were selected as the system acceptance factors for the performance and effort expectancy of the integrated technology acceptance model, and the perceived economic values and functional values were additionally selected. For the purpose of this study, a structured questionnaire was used for empirical analysis and the proposed hypothesis was verified through the path analysis of structural equations. As a result of the study, there was no significant relationship between service quality and effort expectancy, between service quality and economic value, and it was verified that the relationship between other factors was positively significant.
4차 산업혁명을 견인하고 있는 AI와 빅데이터, 메타버스, 사물인터넷과 같은 디지털 기술들의 발전과 함께 RPA(Robotic Process Automation)의 발전은 기업과 소비자에게도 큰 발전과 변화를 가져왔다. 본 연구는 지속적 발전하고 있는 RPA의 현장 중에서도 조직 내의 인간과 시스템 간의 상호작용으로 연결된 분야인 콜센터의 상담 서비스에서 발생하는 다양한 현상에 주목하고 있다. 특히 복합적인 첨단 시스템과 전문운영집단의 결합으로 이루어진 콜센터 서비스영역은 이제 인공지능이 상담을 진행하는 단계까지 이르렀다. 이런 변화와 함께 RPA 조직 내에서 조직원들의 기술적 스트레스와 그 해결방안에서도 많은 변화가 있었다. 본 연구에서는 '보이지 않는 수고'로 표현되는 디지털그림자노동(Digital Shadow Work; DSW)과 '직무 외 조직에 도움이 되는 행위'인 조직시민행동(Organizational Citizenship Behavior; OCB)을 연구의 핵심으로 고려하여, RPA의 진화에 따른 기술 스트레스와 그 해결방안에서 나타나는 대표적인 심리적 기제를 제안하고자 한다. 본 연구는 DSW의 개념을 조직 내부와 조직 구성원에 대한 적용으로 확장한다는 점에서 연구적 공헌점이 있다.
Remotely Piloted Aircraft (RPA) controls as a type of unmanned aerial vehicle (drone) is growing rapidly and its flight controller stick disposition is required standardization. We should standardize RPA drone flight control disposition because the flight pilot of RPA is hard to be trained so the flight controller stick differences impairs safety and wastes time and effort of flight controller industry. So this study researches the on-going standardization of RPA drone flight control disposition in Korea and foreign countries. Also this paper analyzes and researches of expert about RPA drone flight controller function and application of flight control mode. I accomplished expert research about standardization plan of unmanned flight control mode and confirm the necessity. Nowadays mode1 and 2 are mostly used in Korea so I carried out preference investigation for two modes. There were 4 preferences choices of RPA drone control mode necessity (importance) and recommendation of standardization modes. They answered that necessity of standardization is important considering pilot training, flight safety and positive development of drone industry. The result of standardization mode preference is that they prefer mode 2 (drone maker 86%, training facilities and research facilities 58%, government bureau 60%). Overall preference result shows that mode 1 24%, mode 1&2 16%, mode 2 60%. So they preferred mode 2 by 60%. The differences between two modes are the direction of throttle and pitch. Direction of throttle and pitch operate opposite way. They prefer mode 2 because mode 2 has similarities of manned flight control mode. Significance of this study is that it showed the necessity of standardization and flight control preference in a quantitative way. It will help drone standardization in related industries and development direction near future.
Although driving patterns strongly influence greenhouse gas and air pollutant emission rate from light duty vehicles, emission measurements have been mainly based on chassis dynamometer testing with one standard driving pattern. And there has been limited work on quantifying the independent effect of driving parameters on emission rate because of multidimensional nature of real-world driving pattern. The objective of this study is to obtain the quantitative effect of relative positive acceleration (RPA) on vehicle emission rate. RPA has been used to define the occurrence of acceleration demanding large amounts of power in certain driving distance and shown to be a significant affecting parameter for real-world emission rate. 40 driving patterns have been developed with fixed driving parameters to investigate independent effect of RPA. For the same values of average vehicle speed and power, the trend in carbon dioxide emission rate and fuel consumption with respect to RPA is very clear. Emission rate of nitrogen oxide and particulate matter also increase with respect to RPA, but the trend is less clear. Carbon dioxide emission from diesel vehicle appear to be more affected by high accelerations compared to that from gasoline vehicle because of high intake air restriction during acceleration caused by turbocharger and intercooler. The results have implications for the possible reduction of environmental effects through better traffic planning and management, driver education and car design.
This paper investigates the impact of Riemannian Procrustes Analysis (RPA) on enhancing the classification performance of SPD-Net when applied to EEG signals across different sessions and subjects. EEG signals, known for their inherent individual variability, are initially transformed into Symmetric Positive Definite (SPD) matrices, which are naturally represented on a Riemannian manifold. To mitigate the variability between sessions and subjects, we employ RPA, a method that geometrically aligns the statistical distributions of these matrices on the manifold. This alignment is designed to reduce individual differences and improve the accuracy of EEG signal classification. SPD-Net, a deep learning architecture that maintains the Riemannian structure of the data, is then used for classification. We compare its performance with the Minimum Distance to Mean (MDM) classifier, a conventional method rooted in Riemannian geometry. The experimental results demonstrate that incorporating RPA as a preprocessing step enhances the classification accuracy of SPD-Net, validating that the alignment of statistical distributions on the Riemannian manifold is an effective strategy for improving EEG-based BCI systems. These findings suggest that RPA can play a role in addressing individual variability, thereby increasing the robustness and generalization capability of EEG signal classification in practical BCI applications.
Kim, Kwang-Soo;Lee, Eun-Ju;Lee, Seung-Hoon;Seo, Tae-Gun;Jang, Ik-Soon;Park, Jun-Soo;Lee, Je-Ho
BMB Reports
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제42권1호
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pp.22-27
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2009
Replication Protein A (RPA) is a single stranded DNA-binding protein involved in DNA metabolic activities such as replication, repair, and recombination. RPA-Interacting Protein $\alpha$ ($RIP{\alpha}$) was originally identified as a nuclear transporter of RPA in Xenopus. The human $RIP{\alpha}$ gene encodes several splice isoforms, of which $hRIP{\alpha}$ and $hRIP{\beta}$ are the major translation products in vivo. However, limited information is available about the alternative splicing of $RIP{\alpha}$ in eukaryotes, apart from that in humans. In this study, we examined the alternative splicing of RIP{\alpha} in the Drosophila, Xenopus, and mouse system. We showed that the number of splice isoforms of RIP{\alpha} was species-specific, and displayed a tendency to increase in higher eukaryotes. Moreover, a mouse ortholog of $hRIP{\alpha}$, $mRIP{\beta}2$, was not SUMOylated, in contrast to $hRIP{\alpha}$. Based on these results, we suggest that the $RIP{\alpha}$ gene gains more splice isoforms and additional modifications after molecular evolution.
본 연구의 목적은 국내 건설현장에서 안전관리자의 과중한 서류업무를 덜어줄 방법을 소개하고 안전사고 예방을 위해 소요시간을 감소할 수있는 업무효율화 방법을 제시하였다. 첫째, RPA 프로그램을 이용하여 안전서류 자동작성과 필요한 자료를 찾아주는 기능을 적용한다. 둘째, 교육장 및 현장에서 모바일을 활용한 서류작성이다. 사례로 안전교육 후 교육일지를 모발일 앱으로 작성하는 것을 제시하였다. 셋째, 필수 안전·보건서류의 누락방지를 위해 RPA가 제출 시기에 맞춰서 자동 warning 기능이 작동하는 기능으로 담당자에게 메일 또는 문자가 발송된다. 넷째, 검색기능인 'Google Cloud Search'를 통하여 빠르고, 정확도 높은 최신의 자료를 찾는 기능을 적용하였다.
목 적: 전이성 뇌종양 환자에서 전뇌조사를 시행받은 160명의 환자를 대상으로 원발 종양 가중치에 따른 생존율을 후향적으로 분석해보고자 하였다. 대상 및 방법: 2002년부터 2008년 사이에 인하대병원에서 전이성 뇌종양으로 진단받은 암환자들 중 전뇌 조사 방사선 치료 30 Gy를 받은 160명의 환자를 대상으로 후향적으로 분석하였다. 원발성 종양이 유방암인 경우는 20명, 폐암인 경우는 103명이었다. 160명의 환자 중 척수 연수막 전이(leptomeningeal seeding) 환자를 제외한, 142명의 환자를 대상으로 예후 인자 및 Recursive Partitioning Aanalysis (RPA) 분류에 따른 생존율, 중앙생존기간과, RPA 분류에 원발 종양의 종류에 따라 가중치를 둔 새로운 Weighted Partitioning Analysis (WPA) 분류에 따른 생존율과 중앙생존기간을 분석하였고 RPA분류와 비교 분석하였다. 결 과: RPA분류에 의한 중앙생존기간은 분류 I (8명), 분류 II (76명), 분류 III (58명)가 각각 20.0개월, 10.0개월, 3.0개월이었으며(p=0.003), WPA 분류의 경우에는 분류 I (3명), 분류 II (9명), 분류 III (70명), 분류 IV (60명)가 각각 36개월, 23.7개월, 10.9개월, 8.6개월로(p=0.001) RPA 분류보다 더 우위성을 보였다. 결 론: 새로운 예후 지표인 WPA 분류가 기존의 RPA 분류보다 전이성 뇌종양 환자에서 치료 방침을 결정함에 있어 도움을 줄 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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