Background: A quantitative structure-activity relationship (QSAR) model was adopted in the Registration, Evaluation, Authorization, and Restriction of Chemicals (REACH, EU) regulations as well as the Act on Registration, Evaluation, etc. of Chemicals (AREC, Republic of Korea). It has been previously used in the registration of chemicals. Objectives: In this study, we investigated the correlation between the predicted data provided by three prediction programs using a QSAR model and actual experimental results (acute fish, daphnia magna toxicity). Through this approach, we aimed to effectively conjecture on the performance and determine the most applicable programs when designating toxic substances through the AREC. Methods: Chemicals that had been registered and evaluated in the Toxic Chemicals Control Act (TCCA, Republic of Korea) were selected for this study. Two prediction programs developed and operated by the U.S. EPA - the Ecological Structure-Activity Relationship (ECOSAR) and Toxicity Estimation Software Tool (T.E.S.T.) models - were utilized along with the TOPKAT (Toxicity Prediction by Komputer Assisted Technology) commercial program. The applicability of these three programs was evaluated according to three parameters: accuracy, sensitivity, and specificity. Results: The prediction analysis on fish and daphnia magna in the three programs showed that the TOPKAT program had better sensitivity than the others. Conclusions: Although the predictive performance of the TOPKAT program when using a single predictive program was found to perform well in toxic substance designation, using a single program involves many restrictions. It is necessary to validate the reliability of predictions by utilizing multiple methods when applying the prediction program to the regulation of chemicals.
본 연구에서는 2차원 수리-역학적연계 개별요소모델링(DEM)을 사용하여 네델란드 그로닝엔(Groningen) 천연가스전 저류층의 유발지진을 모사하였다. 수치해석 코드는 ITASCA社의 상용프로그램인 PFC2D (Particle Flow Code 2D)를 사용하였으며 본 수치해석 연구에 적용하기 위해 수리-역학적 연계 모델 외 1) 비균질 저류층 압력분포 초기화, 2) 비선형 압력-시간이력 경계조건, 3) 국소 응력 분포 계산 등의 개별모듈을 추가개발, 적용하였다. 그로닝엔 가스전에 분포하는 복잡한 단층 형상을 포함하는 40 × 50 km2 크기의 2차원 모델을 생성하였고, 1960년부터 2020년까지 약 60년 동안의 가스생산, 즉 압 력저하로 인한 단층의 파괴거동을 모사하였다. 유발지진의 시공간적 발생을 수치해석모델로 재현하였고 그 발생 메커니즘을 규명하였다. 또한 저류층 압축으로부터 지표에서의 지반침하의 분포를 예측하였고 그로닝엔에서의 실측자료 사이에 유사성을 확인할 수 있었다. 이를 통해 본 연구에서 소개한 2차원 수리-역학적연계 개별요소모델링(DEM)의 복잡한 지질조건과 수리-역학적 연계 프로세스에 의한 단층거동을 구현할 수 있는 툴(tool)로서의 활용성을 확인하였다.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1253-1253
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2022
Although the construction industry is changing from a 2D-based to a 3D BIM-based management process, 2D drawings are still used as standards for permits and construction. For this reason, 2D deliverables extracted from 3D BIM are one of the essential achievements of BIM projects. However, due to technical and institutional problems that exist in practice, the process of extracting 2D deliverables from BIM requires additional work beyond generating 3D BIM models. In addition, the consistency of data between 3D BIM models and 2D deliverables is low, which is a major factor hindering work productivity in practice. To solve this problem, it is necessary to build BIM data that meets information requirements (IRs) for extracting 2D deliverables to minimize the amount of work of users and maximize the utilization of BIM data. However, despite this, the additional work that occurs in the BIM process for drawing creation is still a burden on BIM users. To solve this problem, the purpose of this study is to increase the productivity of the BIM process by automating the process of extracting 2D deliverables from BIM and securing data consistency between the BIM model and 2D deliverables. For this, an expert interview was conducted, and the requirements for automation of the process of extracting 2D deliverables from BIM were analyzed. Based on the requirements, the types of drawings and drawing expression elements that require automation of drawing generation in the design development stage were derived. Finally, the method for developing automation technology targeting elements that require automation was classified and analyzed, and the process for automatically extracting BIM-based 2D deliverables through templates and rule-based automation modules were derived. At this time, the automation module was developed as an add-on to Revit software, a representative BIM authoring tool, and 120 rule-based automation rulesets, and the combinations of these rulesets were used to automatically generate 2D deliverables from BIM. Through this, it was possible to automatically create about 80% of drawing expression elements, and it was possible to simplify the user's work process compared to the existing work. Through the automation process proposed in this study, it is expected that the productivity of extracting 2D deliverables from BIM will increase, thereby increasing the practical value of BIM utilization.
Objectives: The aim of this study was to analyze the latest clinical studies on Korean medicine treatment of idiopathic thrombocytopenic purpura (ITP) in the Chinese National Knowledge Infrastructure (CNKI) database. Methods: We searched the last 6 years of clinical studies discussing Oriental medicine-based treatments for ITP in the CNKI database. A meta-analysis of 13 RCTs was performed by synthesizing the outcomes, including the measured platelet count and total effective rate. The quality of the studies was assessed using Cochrane's risk of bias (RoB) tool. RevMan 5.4.1 software was used for data analysis. Results: Of the 15 selected studies, 1 was a non-randomized controlled trial (nRCT), 2 were case series, and 12 were randomized controlled trials (RCTs). Treatments in all studies included oral herbal medicine. The most frequently used herbal decoction was the Liangxue Jiedu prescription (凉血解毒方), and the most commonly used herb was Agrimonia pilosa (仙鶴草), Astragali Radix (黃芪), Fossilia Glycyrrhizae Radix et Rhizoma (甘草), and Rehmannia glutinosa Liboschitz ex Steudel (地黃). The meta-analysis showed significantly better improvement in platelet counts and total effective rate for ITP in the treatment group than in the control group. Conclusion: Treatment with herbal medicine was effective in treating ITP. However, the significance of this conclusion is somewhat limited due to the low quality of the available studies. Multifaceted and scientifically designed clinical studies are required to develop treatments for ITP based on Korean medicine. The results of this study could be used as basic data for further ITP studies.
최근 전기 차 시장의 확대로 인해 성능 및 안정성 문제를 보완할 친환경적인 전기 차 시장이 매우 커지고 있다. 전기 차의 화재 등 여러 안전 문제를 일으키는 전장 부품의 연동으로 인한 EMI 문제는 매번 대두되어 지고 있다. 다양한 기술들을 결합하여 최적의 충전효율을 달성하고 무선 충전 컨트롤 모듈에서 발생하는 EMI 잡음을 줄이기 위해 노력하고 있다. 본 논문은 전기자동차의 중요한 부품 중 하나인 무선충전컨트롤 모듈의 EMI 잡음 중 방사성 잡음 저감 기술을 설계하여 실험을 하였다. 무선 충전 컨트롤 모듈에서 발생하는 EMI 문제를 분석하기 위해 Ansys 시뮬레이션 툴 내 Python 기반 스크립트 기능을 활용하여 치명적인 요인에 대한 축적된 시험 데이터를 학습시켜 강화 학습을 통한 최적화 설계 기술을 적용하여 최적화된 무선충전컨트롤 모듈은 일반적인 무선충전 컨트롤 모듈 대비 25dBu V/m의 EMI 잡음 개선 효과를 보였다. 이러한 결과는 전기 자동차에서 더 안정적이고 신뢰성 높은 무선 충전 기능의 개발에 기여할 뿐만 아니라, 이를 통해 전기자동차의 사용성과 효율성을 높이며 환경친환적인 대안으로 자리 잡을 수 있게 한다.
스프레드시트를 활용한 인공신경망 교육을 통해, 비전공자 학부생들은 인공신경망의 동작 원리을 이해하며 자신만의 인공신경망 SW를 개발할 수 있다. 여기서, 인공신경망의 동작 원리 교육은 훈련데이터의 생성과 정답 라벨의 할당부터 시작한다. 이후, 인공 뉴런의 발화 및 활성화 함수, 입력층과 은닉층 그리고 출력층의 매개변수들로부터 계산되는 출력값을 학습한다. 마지막으로, 최초 정의된 각 훈련데이터의 정답 라벨과 인공신경망이 계산한 출력값 간 오차를 계산하는 과정을 학습하고 오차제곱의 총합을 최소화하는 입력층과 은닉층 그리고 출력층의 매개변수들이 계산되는 과정을 학습한다. 스프레드시트를 활용한 인공신경망 동작 원리 교육을 비전공자 학부생 대상으로 실시하였다. 그리고 이미지 훈련데이터와 기초 인공신경망 개발 결과를 수집하였다. 본 논문에서는 12화소 크기의 소용량 이미지로 두 가지 훈련데이터와 해당 인공신경망 SW를 수집한 결과를 분석하고, 수집한 훈련데이터를 Orange 머신러닝 모델 학습 및 분석 도구에 활용하는 방법과 실행 결과를 제시하였다.
Git의 커밋 메시지는 프로젝트 진행 혹은 운영 과정에서 소스가 변경되는 이력을 관리한다. 이러한 이력 데이터를 활용하면 프로젝트 리스크와 프로젝트 현황을 파악할 수 있어 비용 절감과 시간 효율개선을 높일 수 있다. 이와 관련된 많은 연구가 진행되고 있고 이러한 연구 분야 중 커밋 메시지를 소프트웨어 유지관리의 유형으로 분류하는 연구가 있다. 발표된 연구 중 최대 분류 정확도는 95%로 보고되어 있다. 본 논문에서는 커밋 분류 모델을 이용한 솔루션 등의 활용을 목적으로 연구를 시작했고, 기존 연구 중 정확도가 가장 높은 모델이 JAVA 언어로 작성된 프로그램에만 적용할 수 있는 제약을 없애기 위한 연구를 수행하였다. 이를 위해 GPT를 이용해서 소스 변경 데이터를 자연어로 표준화하는 단계를 추가 설계하고 구현하였다. 본문은 Git에서 커밋 메시지와 소스 변경 데이터를 추출하고, GPT로 소스 변경 데이터를 표준화하는 과정과 디스틸버트(DistilBERT) 모델을 이용한 학습 과정을 설명한다. 검증 결과 91%의 정확도를 측정하였다. 제안하는 모델은 정확도를 확보하고 특정 프로그램에 종속되지 않고 분류할 수 있는 모델을 구현 및 검증하였다. 향후 Bard를 이용한 분류 모델 연구와 제안한 분류 모델을 이용해 프로젝트에 도움이 되는 관리 도구 모델에 관해 연구할 계획이다.
정부는 공공데이터 품질관리 수준평가를 진행하여 공공 개방데이터의 품질관리를 진행하고 있다. 공공 개방데이터는 XML, JSON, CSV 등 여러 오픈포맷 형태로 제공되며 CSV 형식이 대다수를 차지한다. 이러한 CSV 형식의 공공 개방데이터 품질진단 시 품질진단 담당자가 공공 개방데이터 파일의 필드명과 필드 내 데이터에 의존하여 필드 별 도메인을 판단하여 진단한다. 그러나 대량의 개방 데이터 파일을 대상으로 품질진단을 수행하기 때문에 많은 시간이 소요된다. 또한 의미 파악이 어려운 필드의 경우 품질진단의 정확성이 품질진단 담당자의 데이터 이해도 역량의 영향을 받는다. 본 논문은 필드명과 데이터 분포 통계를 이용한 CSV 형식 공공 개방데이터의 도메인 판별 모델을 제안하여 품질진단 결과가 품질진단 담당자의 역량에 좌지우지 되지 않도록 일관성과 정확성을 보장하고 진단 소요 시간 단축을 지원한다. 본 논문의 모델 적용 결과 행정안전부에서 제공하는 파일형식 개방데이터 진단도구보다 2.8% 높은 약 77%의 정답률을 보였다. 이를 통해 공공데이터 품질관리 수준진단·평가에 제안 모델 적용 시 정확성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 대표적인 생성형 AI 기술인 ChatGPT의 이용자 신뢰를 중심으로 이용실태와 지속사용의도에 영향을 미치는 요인, 그리고 신뢰의 영향력이 목적에 따라 달라지는지를 탐색적으로 살펴보았다. 이를 위해 ChatGPT를 많이 이용하는 20대와 30대를 대상으로 설문조사를 실시하였으며 통계 패키지 프로그램인 IBM SPSS 27과 SmartPLS 4.0을 적용하여 분석을 수행하였다. Bhattacherjee의 기대충족모델(ECM)을 기반으로 구조방정식 모델을 구축하고, 경로분석과 다중그룹분석(MGA)를 실시하여 가설을 검증하였다. 본 연구의 결과는, 첫째, ChatGPT 이용자들은 일상적인 도구로 사용하기보다 특정 목적이나 필요에 따라 사용하고 있으며, 대부분의 사용자가 ChatGPT의 환각효과(Hallucination)에 대해 인지하고 있으나 이는 사용을 저해하는 요인은 아니었다. 둘째, 가설검정 결과 독립변수인기대충족, 인지된 유용성, 사용자 만족 요인 모두가 종속변수인 지속이용의도에 긍정적 영향을 미치고 있음을 확인하였다. 셋째, 이용자가 ChatGPT를 이용하는 목적에 따라 신뢰의 영향력이 달라짐이 확인되었다. 이용자가 정보 검색 목적으로 ChatGPT를 활용하는 경우에는 신뢰가 사용자 만족에 영향을 미친 반면, 창작 목적으로 사용하는 경우 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과가 향후 사회와 기업에 있어 생성형 AI의 도입 과정에서 신뢰성의 문제를 해결하고 성공적인 도입을 위한 정책 수립 및 개선방안 도출을 위해 활용될 수 있기를 기대한다.
Objective: The objective of this study was to determine internal structure spectral profile of by-products from coffee processing that were affected by added-microorganism fermentation duration in relation to truly absorbed feed nutrient supply in ruminant system. Methods: The by-products from coffee processing were fermented using commercial fermentation product, consisting of various microorganisms: for 0 (control), 7, 14, 21, and 28 days. In this study, carbohydrate-related spectral profiles of coffee by-products were correlated with their chemical and nutritional properties (chemical composition, total digestible nutrient, bioenergy values, carbohydrate sub-fractions and predicted degradation and digestion parameters as well as milk value of feed). The vibrational spectra of coffee by-products samples after fermentation for 0 (control), 7, 14, 21, and 28 days were determined using a JASCO FT/IR-4200 spectroscopy coupled with accessory of attenuated total reflectance (ATR). The molecular spectral analyses with univariate approach were conducted with the OMNIC 7.3 software. Results: Molecular spectral analysis parameters in fermented and non-fermented by-products from coffee processing included structural carbohydrate, cellulosic compounds, non-structural carbohydrates, lignin compound, CH-bending, structural carbohydrate peak1, structural carbohydrate peak2, structural carbohydrate peak3, hemicellulosic compound, non-structural carbohydrate peak1, non-structural carbohydrate peak2, non-structural carbohydrate peak3. The study results show that added-microorganism fermentation induced chemical and nutritional changes of coffee by-products including carbohydrate chemical composition profiles, bioenergy value, feed milk value, carbohydrate subfractions, estimated degradable and undegradable fractions in the rumen, and intestinal digested nutrient supply in ruminant system. Conclusion: In conclusion, carbohydrate nutrition value changes by added-microorganism fermentation duration were in an agreement with the change of their spectral profile in the coffee by-products. The studies show that the vibrational ATR-FT/IR spectroscopic technique could be applied as a rapid analytical tool to evaluate fermented by-products and connect with truly digestible carbohydrate supply in ruminant system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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