Lee, Wonchul;Choi, Se Young;Lee, Chanwoo;Yoo, Sangjun;You, Dalsan;Jeong, In Gab;Song, Cheryn;Kim, Kun Suk;Hong, Bumsik;Hong, Jun Hyuk;Ahn, Hanjong;Kim, Choung-Soo
Investigative and Clinical Urology
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제59권6호
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pp.357-362
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2018
Purpose: Classic angiomyolipoma (AML) is common benign kidney tumor. However, some studies have claimed that epithelioid angiomyolipoma (EAML) has malignant potential. We compared the patient characteristics and prognosis of EAML and classic AML to demonstrate predicting factors and poorer prognosis of EAML. Materials and Methods: The medical records of 231 patients who were diagnosed with EAML (n=27, 11.7%) or classic AML (n=204, 88.3%), were reviewed. All patients underwent computed tomography (CT) scans before operation or needle biopsy. We assessed the age, sex, tumor size, body mass index, comorbidities, and Hounsfield unit (HU) according to each CT phase. We defined the unfavorable group as patients with recurrence, metastasis and death due to tumor progression. Logistic regression analysis was used to predict EAML. Results: EAML patients were younger (41.2 years vs. 49.1 years, p=0.001), predominantly male (55.6% vs. 28.4%, p=0.005), and had a larger tumor (7.5 cm vs. 4.2 cm, p<0.001). The median pre-contrast HU was not significantly different between EAML and classic AML ($29.9{\pm}23.7$ vs. $14.7{\pm}41.0$, p=0.071). In multivariable analysis, younger age (odds ratio [OR], 0.96; p=0.032), male sex (OR, 3.33; p=0.013), and tumor larger than 4 cm (OR, 3.8; p=0.009) were significant predictive factors. Five patients (18.5%) had unfavorable outcomes, two patients had lymph node metastasis, and three patients had lung metastasis. Conclusions: Patient and tumor characteristics can be helpful in determining the type of AML preoperatively. Younger age, male sex, and larger tumor mass may increase the possibility of diagnosing EAML. EAML has malignant potential and requires careful follow-up.
This report constitutes the first demonstration in Korea of single-crystal lateral gallium oxide ($Ga_2O_3$) as a metal-oxide-semiconductor field-effect-transistor (MOSFET), with a breakdown voltage in excess of 480 V. A Si-doped channel layer was grown on a Fe-doped semi-insulating ${\beta}-Ga_2O_3$ (010) substrate by molecular beam epitaxy. The single-crystal substrate was grown by the edge-defined film-fed growth method and wafered to a size of $10{\times}15mm^2$. Although we fabricated several types of power devices using the same process, we only report the characterization of a finger-type MOSFET with a gate length ($L_g$) of $2{\mu}m$ and a gate-drain spacing ($L_{gd}$) of $5{\mu}m$. The MOSFET showed a favorable drain current modulation according to the gate voltage swing. A complete drain current pinch-off feature was also obtained for $V_{gs}<-6V$, and the three-terminal off-state breakdown voltage was over 482 V in a $L_{gd}=5{\mu}m$ device measured in Fluorinert ambient at $V_{gs}=-10V$. A low drain leakage current of 4.7 nA at the off-state led to a high on/off drain current ratio of approximately $5.3{\times}10^5$. These device characteristics indicate the promising potential of $Ga_2O_3$-based electrical devices for next-generation high-power device applications, such as electrical autonomous vehicles, railroads, photovoltaics, renewable energy, and industry.
급속한 위성영상 공급확대에도 불구하고 자동화되지 못한 영상처리과정으로 인해 영상활용이 제약받는 경우가 많다. 본 연구에서는 감독영상분류를 위한 훈련지역 선택과정을 자동화함으로써 영상처리과정의 비용과 시간을 절감하는 방안을 제시하였다. 이를 위해 기존의 토지피복 정보를 활용하여 훈련관심영역을 추출하는 방법을 최신영상에 적용하여 토지피복분류를 실행한 후 분류정확도를 평가하였다. 원주시 도심지역을 대상지로 하여 토지유형을 시가지역과 농지/초지, 숲, 나대지 및 수계로 나누고 유형별 훈련관심영역을 환경부 중분류 토지피복지도를 활용하여 선택하였다. 관심영역 선택을 위해 먼저 토지피복지도 폴리곤 경계를 기준으로 negative buffer (-15m)를 적용하여 새로 폴리곤을 만들었고 너무 작은 폴리곤(<$2,000m^3$)과 큰 폴리곤(>$200,000m^3$)을 제외하였다. 선택된 폴리곤들의 밴드별 반사율 표준편차와 평균값 및 NDVI의 평균값을 계산하였다. 이 정보를 이용하여 먼저 표준편차가 적은 폴리곤 (폴리곤 내 반사율 값의 편차가 크지 않은 폴리곤)을 선택한 후 이들 중 반사율 평균값이 각 유형의 특징적인 분광특성을 반영할 수 있는 폴리곤을 관심영역으로 선택하였다. 2017년 Sentinel-2영상을 활용하여 토지피복유형을 분류한 결과 86.9%의 분류정확도($\hat{K}=0.81$)가 도출되었다. 본 연구에서 시도된 자동 관심영역 선택방법 적용한 결과 수동 디지타이징 과정을 생략하고도 높은 분류정확도를 도출 할 수 있었으며 이와 같은 방법을 통해 영상처리에 필요한 시간과 비용을 절약하여 급속히 증가하고 있는 영상을 효율적으로 활용할 수 있게 될 것으로 기대된다.
Objectives The purpose of this research is to evaluate the effectiveness of moxibustion theraphy for frozen shoulder through systematic review and meta-analysis. Methods The effect of moxibustion for frozen shoulder was constructed as a key question to search randomized controlled trials (RCTs) in 16 databases without type of publication restriction. Results A total of 790 studies were searched and 22 RCTs were finally selected through primary and secondary selection/exclusion process. In most of the evaluation indexes used in each study, moxibustion treatment for shoulder pain was statistically significant compared with other treatments. A meta-analysis of effective rate in 10 studies comparing moxibustion with acupuncture and acupuncture showed a statistically significant effect of moxibustion treatment. And there was a significant effect on the improvement of the shoulder mobility, but the effect size of shoulder pain was no significant effect for shoulder pain reduction. In addition in the result of meta-analysis of 4 studies' effective rate comparing moxibustion with electronic acupuncture, the effect of moxibustion was significantly higher than that of electronic acupuncture in frozen shoulder. Conclusions Moxibustion therapy was effective in symptoms in patients with frozen shoulder. However because of the high risk of bias in the quality of the included studies, the applicability of this study seems to be limited. It is thought that future randomized controlled trials will need to be designed and performed by reviewing ways to minimize bias.
Green $BaSi_2O_2N_2:0.02Eu^{2+}$ phosphor is synthesized through a two-step solid state reaction method. The first firing is for crystallization, and the second firing is for reduction of $Eu^{3+}$ into $Eu^{2+}$ and growth of crystal grains. By thermal analysis, the three-time endothermic reaction is confirmed: pyrolysis reaction of $BaCO_3$ at $900^{\circ}C$ and phase transitions at $1,300^{\circ}C$ and $1,400^{\circ}C$. By structural analysis, it is confirmed that single phase [$BaSi_2O_2N_2$] is obtained with Cmcm space group of orthorhombic structure. After the first firing the morphology is rod-like type and, after the second firing, the morphology becomes round. Our phosphor shows a green emission with a peak position of 495 nm and a peak width of 32 nm due to the $4f^65d^1{\rightarrow}4f^7$ transition of $Eu^{2+}$ ion. An LED package (chip size $5.6{\times}3.0mm$) is fabricated with a mixture of our green $BaSi_2O_2N_2$, and yellow $Y_3Al_5O_{12}$ and red $Sr_2Si_5N_8$ phosphors. The color rendering index (90) is higher than that of the mixture without our green phosphor (82), which indicates that this is an excellent green candidate for white LEDs with a deluxe color rendering index.
전기가 부족한 개발도상국 같은 많은 나라에서는 Off Grid 형태의 소형풍력발전이 전력공급 문제를 해결하기 위한 효율적인 핵심 솔루션이다. 몇몇 국가에서는 전력계통의 확장과 전기가 부족한 지역의 감소로 소규모 풍력을 도시의 도로 조명, 모바일 통신 기지국, 양식업 및 해수 담수 등의 분야에 이용하기도 한다. 이런 변화에 따라 소형 풍력 산업 규모는 대규모 풍력보다 큰 잠재력이 기대되고 있다. 소형 풍력발전의 경우 발전기는 가변 속도로 제어되는 특성이 있으며 발전기에서 발생하는 전압 및 전류에는 많은 고조파 성분을 가지고 있다. 이를 해결하기 위해서 본 논문에서는 소형 풍력발전시스템의 직류전원 적용을 위한 운전제어 및 AC/DC 변환 통합장치를 제안하며 기존 AC to DC 컨버터는 단일 스위치를 갖는 3상 승압형 방식의 컨버터로서 인덕터 전류가 불연속모드로 제어되며, 입력전류의 고조파를 제거하여 단위역률을 갖는 특성을 갖는다. 제안된 컨버터는 입력단에 LCL 필터 및 3상 정류 승압형 컨버터, 계통연계를 위한 단상 풀브릿지 형태로 구성되어 있으며 에너지저장시스템(ESS) 기능이 부가된 제어 시스템으로 풍력발전을 이동 평준화 방식에 의해 급변하는 전력에 대해 계통 안정화를 추구할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권4호
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pp.2060-2077
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2019
Recently, mobile healthcare services have attracted significant attention because of the emerging development and supply of diverse wearable devices. Smartwatches and health bands are the most common type of mobile-based wearable devices and their market size is increasing considerably. However, simple value comparisons based on accumulated data have revealed certain problems, such as the standardized nature of health management and the lack of personalized health management service models. The convergence of information technology (IT) and biotechnology (BT) has shifted the medical paradigm from continuous health management and disease prevention to the development of a system that can be used to provide ground-based medical services regardless of the user's location. Moreover, the IT-BT convergence has necessitated the development of lifestyle improvement models and services that utilize big data analysis and machine learning to provide mobile healthcare-based personal health management and disease prevention information. Users' health data, which are specific as they change over time, are collected by different means according to the users' lifestyle and surrounding circumstances. In this paper, we propose a prediction model of user physical activity that uses data characteristics-based long short-term memory (DC-LSTM) recurrent neural networks (RNNs). To provide personalized services, the characteristics and surrounding circumstances of data collectable from mobile host devices were considered in the selection of variables for the model. The data characteristics considered were ease of collection, which represents whether or not variables are collectable, and frequency of occurrence, which represents whether or not changes made to input values constitute significant variables in terms of activity. The variables selected for providing personalized services were activity, weather, temperature, mean daily temperature, humidity, UV, fine dust, asthma and lung disease probability index, skin disease probability index, cadence, travel distance, mean heart rate, and sleep hours. The selected variables were classified according to the data characteristics. To predict activity, an LSTM RNN was built that uses the classified variables as input data and learns the dynamic characteristics of time series data. LSTM RNNs resolve the vanishing gradient problem that occurs in existing RNNs. They are classified into three different types according to data characteristics and constructed through connections among the LSTMs. The constructed neural network learns training data and predicts user activity. To evaluate the proposed model, the root mean square error (RMSE) was used in the performance evaluation of the user physical activity prediction method for which an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model, a convolutional neural network (CNN), and an RNN were used. The results show that the proposed DC-LSTM RNN method yields an excellent mean RMSE value of 0.616. The proposed method is used for predicting significant activity considering the surrounding circumstances and user status utilizing the existing standardized activity prediction services. It can also be used to predict user physical activity and provide personalized healthcare based on the data collectable from mobile host devices.
개체 간의 상호 작용을 나타내기 위해 그래프 데이터 형태의 네트워크가 많은 애플리케이션에서 사용되고 있다. 최근에는 빅데이터 기술의 발달로 처리해야할 네트워크의 크기가 점점 커짐에 따라 하나의 서버에서 이를 처리하기 어려워졌기 때문에 분산 처리의 필요성 또한 증가하고 있다. 본 논문에서는 이러한 그래프 데이터가 분산 저장되어있는 환경에서 서브 그래프 탐색을 효율적으로 수행하기 위한 분산 처리시스템을 제안한다. 불필요한 탐색을 줄이기 위해 데이터의 통계정보를 활용해 확률적인 스코어링을 통해 탐색 순서를 정한다. 그래프 네트워크의 정점과 차수의 관계는 데이터의 종류에 따라 다른 특성을 보일 수 있기 때문에 여러 분포적 특성을 갖는 그래프에 대해 다른 스코어링 방법을 통해 불필요한 탐색을 줄이기 위한 스코어를 계산하여 탐색 순서를 결정한다. 결정된 순서에 따라 그래프가 분산 저장된 서버에서 순차적으로 탐색한다. 성능평가에서는 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 기존 기법과의 비교를 수행하였으며, 그 결과 기존 기법보다 탐색 시간이 약 3~10% 향상됨을 보였다.
최근 대도시 주변 중심으로 새로운 택지지구를 개발하거나, 오래전에 개발된 주거지를 새로운 택지로 재개발하는 사업들이 활발하게 진행되고 있다. 이러한 택지지구의 대지에는 건축주가 직접 건물을 지을 수 있는데, 건축주가 직접 집을 짓는 방식을 건축주 직영공사라고 한다. 건축주 직영공사에서 건축주가 건설사업관리(Construction Management, CM) 능력을 보유하고 있다면, 직영공사를 CM방식으로 수행할 수 있는데, 이러한 공사수행방식을 건축주(Owner)-CM방식이라 한다. 그러나 국내에서 소규모 건축공사의 수행방식이 건축주-CM방식인 경우는 매우 드물다. 이는 건축주가 CM에 대한 지식과 경험이 부족하기 때문일 것이다. 본 연구에서는 수도권 인근에 개발된 단독주택단지내에 거의 동일한 시기에 직영공사로 지어진 유사한 규모의 상가주택들을 대상으로 공정관리 실제 사례를 조사하였다. 그리고 본 연구는 건축주-CM방식으로 수행된 소규모 건축공사의 공정관리 사례로부터 소규모 건축공사에서의 공정관리 성공요인들을 도출하는 것을 목적으로 하고 있다. 이러한 공정관리 성공요인들은 향후 자신의 집을 직접 짓고자 하는 건축주들에게 의미 있는 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.
일련의 dimethylformamide (DMF) 기반 폴리우레탄은 메틸렌 디 페닐 디 이소시아네이트(MDI) 1,4-부탄 디올 및 바이오 폴리올(1,3-프로판 디올: B-POL)에 기초한 폴리 트리 메틸렌 에테르 글리콜/폴리 에스터 폴리올(1,4-부탄디올: H-PET)으로 부터 합성하였다. 본 연구에서는 바이오 폴리올(B-POL)/폴리에스터 폴리올(H-PET)의 조성이 폴리우레탄의 물성에 미치는 영향을 조사하였다. B-POL/H-PET 혼합물의 B-POL 함량이 증가할수록 폴리우레탄의 소프트 세그먼트의 유리전이온도(Tgs)와 인장 강도는 감소하는 반면, 파괴 신도 및 인열 강도는 증가하였다. 한편 합성된 DMF 기반 폴리우레탄을 이용하여 습식공정으로 인조피혁을 제조하였다. 인조피혁에 형성된 다공성 셀의 평균 크기 및 밀도(단위부피당 셀의 수)에 미치는 B-POL/H-PET 조성의 영향의 차이는 거의 없는 것을 알 수 있었다. 이러한 결과들로부터 바이오 폴리올 기반 폴리우레탄을 습식공정으로 제조되는 인조피혁용으로 사용하는데 별 문제가 없음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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