본 연구는 클라우드에 기반한 ERP 투자 결정에 있어서 네트워크 효과가 어떠한 영향을 미치는지에 초점을 맞추어 분석하였다. 구체적으로 국내 82개 중소기업에서 수집된 설문데이터를 사용하여 정보기술 담당자들이 클라우드에 기반한 ERP 투자 의사결정과 관련된 위험을 관리하기 위한 수단으로써 실물옵션을 채택하고자 하는 의도가 있는지, 그리고 동시에 실물옵션 채택 의도에 네트워크 효과가 어떻게 영향을 미치는지를 실증분석하였다. 선행연구를 바탕으로 연구모형과 4개의 가설을 설정하였다. 실증분석 결과, 클라우드 ERP 관련 기술적 위험은 연기 옵션의 채택에 양의 영향을 주고 도입 기업의 공급자와의 관계적 위험 및 클라우드 ERP 투자 관련 경제적 위험은 연기, 축소 및 포기 옵션의 채택에 모두 양의 영향을 주는 것으로 분석되었다. 반면 보안 및 정보유출에 관련된 안전성 위험은 어떠한 옵션의 채택에도 유의적인 영향을 미치지 않았다. 클라우드 ERP 도입 기업이 많을수록 증가되는 네트워크 효과의 경우 연기, 축소 및 포기 옵션 채택에 유의적인 양의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구는 국내 중소기업의 클라우드 ERP 투자와 관련하여 정보기술 담당자들은 기술, 관계, 경제적 위험이 있을 경우 그리고 네트워크 효과가 기대될 때 실물옵션을 채택할 의도가 존재한다는 것을 실증적으로 보여주었다.
근력 트레이닝은 운동의 효과와 함께 부상의 위험도 함께 공존한다. 운동에 대한 지식과 경험이 부족하거나 과도한 운동 강도에서의 반복은 부상으로 이어질 수 있다. 운동 진행 중 과정에 대한 적절한 피드백은 과학적 데이터 제공을 통한 운동 효과증대 및 부상의 감소는 물론 심리적 동기부여의 효과도 기대할 수 있다. 무선 근전도를 적용한 8주 동안의 바이오피드백 트레이닝의 적용에 따른 EMG(Electromyography) 장비 검증 및 운동 효과를 살펴보는 데 목적이 있다. 최근 3개월 이내 근골격계 진단을 받은 사람들을 제외하고 20대의 48명을 대상으로 4개의 그룹에 대해 8주간의 근전도 바이오피드백 트레이닝이 진행되었으며, 측정은 사전, 4주차, 8주차에 각각 실시되었다. 트레이닝 프로그램은 상지 근육을 강화하기 위한 것으로, 그룹별로 다른 운동이 시행되었다. 근전도 프로토타입인 Fitsig를 트레이닝 중에 사용하였고 근육의 변화를 확인하였다. 연구 분야에서 잘 알려진 Noraxon사의 제품과 Fitsig®(EMG, FS-100)의 상관성 분석 결과, 중등도 상관성이 나타났다. 상완골 둘레, 상완골 근육량, 상완 이두근과 상완 삼두근 근력은 좌우 모두 시기간 통계적으로 유의한 차이가 발생했으며, 운동 종류에 따른 차이는 발생하지 않았다. 실시간 근전도를 활용한 피드백 트레이닝은 근비대 성장 및 근력 향상에 긍정적인 것으로 나타났다.
Background: Shift work increases the risk of chronic diseases, including metabolic diseases. However, studies on the relationship between shift work and renal function are limited. The aim of this study was to investigate the association between shift work and a decreased glomerular filtration rate (GFR). Methods: Data were evaluated for 1,324,930 workers who visited the Korean Medical Institute from January 1, 2016 to December 31, 2020 and underwent a health checkup. Daytime workers were randomly extracted at a ratio of 1:4 after matching for age and sex. In total, 18,190 workers aged over 40 years were included in the analyses; these included 3,638 shift workers and 14,552 daytime workers. Participants were categorized into the shift work group when they underwent a specific health checkup for night shift work or indicated that they were shift workers in the questionnaire. The odds ratio was calculated using a conditional logistic regression to investigate the relevance of shift work for changes in GFR. Results: 35 workers in the shift group and 54 in the daytime group exhibited an estimated GFR (eGFR) value of < 60 mL/min/1.73m2 (p < 0.01). The difference in eGFR values between two checkups differed significantly depending on the type of work (p < 0.01); the difference in the shift work group (-9.64 mL/min/1.73 m2) was larger than that in the daytime work group (-7.45 mL/min/1.73 m2). The odds ratio for eGFR reduction to < 60 mL/min/1.73 m2 in the shift group versus the daytime group was 4.07 (95% confidence interval: 2.54-6.52), which was statistically significant. Conclusions: The results of this study suggest that eGFR decreases by a significantly larger value in shift workers than in daytime workers; thus, shift work could be a contributing factor for chronic kidney disease (CKD). Further prospective studies are necessary to validate this finding and identify measures to prevent CKD in shift workers.
Daiana V. Lopes Alves;Cesar Claudio-da-Silva;Marcelo C. A. Souza;Rosa T. Pinho;Wellington Seguins da Silva;Periela S. Sousa-Vasconcelos;Radovan Borojevic;Carmen M. Nogueira;Helio dos S. Dutra;Christina M. Takiya;Danielle C. Bonfim;Maria Isabel D. Rossi
International Journal of Stem Cells
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제16권4호
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pp.425-437
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2023
Obesity, which continues to increase worldwide, was shown to irreversibly impair the differentiation potential and angiogenic properties of adipose tissue mesenchymal stromal cells (ADSCs). Because these cells are intended for regenerative medicine, especially for the treatment of inflammatory conditions, and the effects of obesity on the immunomodulatory properties of ADSCs are not yet clear, here we investigated how ADSCs isolated from former obese subjects (Ex-Ob) would influence macrophage differentiation and polarization, since these cells are the main instructors of inflammatory responses. Analysis of the subcutaneous adipose tissue (SAT) of overweight (OW) and Ex-Ob subjects showed the maintenance of approximately twice as many macrophages in Ex-Ob SAT, contained within the CD68+/FXIII-A- inflammatory pool. Despite it, in vitro, coculture experiments revealed that Ex-Ob ADSCs instructed monocyte differentiation into a M2-like profile, and under inflammatory conditions induced by LPS treatment, inhibited HLA-DR upregulation by resting M0 macrophages, originated a similar percentage of TNF-α+ cells, and inhibited IL-10 secretion, similar to OW-ADSCs and BMSCs, which were used for comparison, as these are the main alternative cell types available for therapeutic purposes. Our results showed that Ex-Ob ADSCs mirrored OW-ADSCs in macrophage education, favoring the M2 immunophenotype and a mixed (M1/M2) secretory response. These results have translational potential, since they provide evidence that ADSCs from both Ex-Ob and OW subjects can be used in regenerative medicine in eligible therapies. Further in vivo studies will be fundamental to validate these observations.
최근 국내 주요 SOC 시설물의 사용 연수가 30년 이상을 넘어가고 있어, 10년 내 노후화가 급속도로 진행될 것으로 예상되면서 시설물의 선제적 유지관리에 대한 필요성이 대두되고 있다. 이에 따라 유지관리 분야에도 스마트 점검 기술을 도입하기 위한 연구가 다수 수행되고 있다. 하지만 현재 시설물 유지관리는 인력위주의 안전점검 및 진단에 맞춰 제도가 마련되어 있어, 실제 현장에서 육안조사에 의존하여 조사가 이뤄지고 있는 실정이다. 인력점검의 경우 점검시간이 과다 소요되고 결과 분석 시에 주관적인 오류 등이 발생할 수 있으며, 터널의 경우 일부 구간 차단으로 사회간접비용 손실 등이 발생한다는 단점이 있다. 따라서 스마트 안전점검을 제도적으로 도입하기 위해서는 첨단 장비 사용, 전문가 자격 변경 등 구체적인 방안 마련을 위한 검토가 필요하다. 또한 제도적 변경에 앞서 첨단 장비를 통한 안전점검 결과에 대한 확인 및 검증이 필요하므로, 국가차원의 공식적인 연구나 검증 기관 운영 등이 필요하다. 이를 통해 유지관리 분야에 스마트 점검 기술이 도입되면, 터널 등 SOC 시설물의 일상적인 점검이 가능해질 것으로 예상된다. 결과적으로 시설물 상태변화에 의한 안전사고를 미리 인지하고 선제적으로 대응할 수 있는 유지관리 기술이 정착될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 이전 연구에서 구현된 OnePIC 앱의 실행 성능과 저장 성능을 분석하여 OnePIC 앱의 실용성을 검증한다. OnePIC 앱은 다양한 초점을 가진 사진들을 촬영한 후, 원하는 초점의 사진을 얻을 수 있는 카메라 앱이다. 본 논문은 성능평가를 위해 거리별 다초점 촬영 시간과 객체별 다초점 촬영 시간을 세부적으로 분석하였다. 성능평가는 실제 스마트폰에서 실측하는 방식으로 진행되었다. 거리별 다초점 촬영 시간은 5장에 0.84초, 객체 감지 시간은 객체 개수와 관계없이 0.19초, 객체별 다초점 촬영 시간은 5장에 4.84초 정도로 측정되었다. 다초점 사진을 한 장에 저장한 All-in-JPEG 파일 크기와 각각 JPEG 파일로 저장한 경우를 비교한 결과, All-in-JPEG 파일 크기가 미묘하게 줄어 저장공간의 큰 이득은 없었다. 그렇지만 All-in-JPEG은 다초점 촬영된 사진들의 관리 면에서 매우 용이하다. 결론적으로 본 논문의 성능평가 결과, OnePIC 앱은 촬영 시간과 사진의 저장 크기 및 관리 면에서 실용적인 것으로 판단된다.
현대사회에서 스트레스와 긴장감은 피할 수 없는 요인이다. 다양한 피부질환은 스트레스를 일으키는 중요한 요인으로 언급되고 있다. 피부질환을 가진 환자들은 수면상태가 원활하지 않아 전반적으로 수면 효율이 낮다. 또한 피부질환으로 인해 심리적 스트레스 수치가 높아지고, 이와 같은 과정은 반복적으로 발생하고 있다. 피부질환과 스트레스는 상호적으로 연관되어 있으며, psychodematology에 대한 연구가 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 피부질환을 저하 시킬 수 있는 호박, 작약, 타트체리 복합물을 활용하여 피부 각질 형성 세포에서 스트레스로 인한 만성 피부질환을 개선할 수 있는 소재를 개발하고 효능을 입증하고자 하였다. HaCaT 각질형성세포에 복합 추출물은 12.5, 25, 50, 100 ㎍/mL 농도 의존적으로 TNF-α, IL-1β, IL-6, MDC, TARC 발현량이 저해되었으며 특히 IL-1β의 경우, 100 ㎍/mL의 농도에서 40% 이상 저해하는 우수한 효능을 확인하였다. 또한 AQP-3, HA, filaggrin의 생성량 농도 의존적으로 유의미한 증가를 보이며 TNF-α/IFN-γ로 증가된 p-ERK, p-JNK, p-p38의 단백질 발현은 복합 추출물의 처리로 유의하게 감소시 키는 것으로 나타났다. 이를 통하여 해당 복합 추출물은 피부질환을 치료 및 예방할 수 있는 소재로서 활용가치가 있는 것으로 판단되며, 이는 피부질환과 스트레스 간의 상호 관계의 악영향을 낮춰 줄 것으로 판단된다.
Yura Ahn;Jee Seok Yoon;Seung Soo Lee;Heung-Il Suk;Jung Hee Son;Yu Sub Sung;Yedaun Lee;Bo-Kyeong Kang;Ho Sung Kim
Korean Journal of Radiology
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제21권8호
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pp.987-997
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2020
Objective: Measurement of the liver and spleen volumes has clinical implications. Although computed tomography (CT) volumetry is considered to be the most reliable noninvasive method for liver and spleen volume measurement, it has limited application in clinical practice due to its time-consuming segmentation process. We aimed to develop and validate a deep learning algorithm (DLA) for fully automated liver and spleen segmentation using portal venous phase CT images in various liver conditions. Materials and Methods: A DLA for liver and spleen segmentation was trained using a development dataset of portal venous CT images from 813 patients. Performance of the DLA was evaluated in two separate test datasets: dataset-1 which included 150 CT examinations in patients with various liver conditions (i.e., healthy liver, fatty liver, chronic liver disease, cirrhosis, and post-hepatectomy) and dataset-2 which included 50 pairs of CT examinations performed at ours and other institutions. The performance of the DLA was evaluated using the dice similarity score (DSS) for segmentation and Bland-Altman 95% limits of agreement (LOA) for measurement of the volumetric indices, which was compared with that of ground truth manual segmentation. Results: In test dataset-1, the DLA achieved a mean DSS of 0.973 and 0.974 for liver and spleen segmentation, respectively, with no significant difference in DSS across different liver conditions (p = 0.60 and 0.26 for the liver and spleen, respectively). For the measurement of volumetric indices, the Bland-Altman 95% LOA was -0.17 ± 3.07% for liver volume and -0.56 ± 3.78% for spleen volume. In test dataset-2, DLA performance using CT images obtained at outside institutions and our institution was comparable for liver (DSS, 0.982 vs. 0.983; p = 0.28) and spleen (DSS, 0.969 vs. 0.968; p = 0.41) segmentation. Conclusion: The DLA enabled highly accurate segmentation and volume measurement of the liver and spleen using portal venous phase CT images of patients with various liver conditions.
Objective: The presence of coagulative necrosis (CN) in clear cell renal cell carcinoma (ccRCC) indicates a poor prognosis, while the absence of CN indicates a good prognosis. The purpose of this study was to build and validate a radiomics signature based on preoperative CT imaging data to estimate CN status in ccRCC. Materials and Methods: Altogether, 105 patients with pathologically confirmed ccRCC were retrospectively enrolled in this study and then divided into training (n = 72) and validation (n = 33) sets. Thereafter, 385 radiomics features were extracted from the three-dimensional volumes of interest of each tumor, and 10 traditional features were assessed by two experienced radiologists using triple-phase CT-enhanced images. A multivariate logistic regression algorithm was used to build the radiomics score and traditional predictors in the training set, and their performance was assessed and then tested in the validation set. The radiomics signature to distinguish CN status was then developed by incorporating the radiomics score and the selected traditional predictors. The receiver operating characteristic (ROC) curve was plotted to evaluate the predictive performance. Results: The area under the ROC curve (AUC) of the radiomics score, which consisted of 7 radiomics features, was 0.855 in the training set and 0.885 in the validation set. The AUC of the traditional predictor, which consisted of 2 traditional features, was 0.843 in the training set and 0.858 in the validation set. The radiomics signature showed the best performance with an AUC of 0.942 in the training set, which was then confirmed with an AUC of 0.969 in the validation set. Conclusion: The CT-based radiomics signature that incorporated radiomics and traditional features has the potential to be used as a non-invasive tool for preoperative prediction of CN in ccRCC.
TBM (Tunnel boring machine)은 터널 굴착 과정에서 여러 디스크 커터를 이용하여 암석을 절삭한다. 디스크 커터는 암석과의 지속적인 접촉과 마찰로 인해 마모된다. 디스크 커터의 표면이 마모되면 절삭 능력이 감소하고 굴착 효율이 떨어진다. 암석의 마모성은 디스크 커터 마모에 큰 영향을 미친다. 높은 마모도를 가진 암석은 커터에 더 큰 마모를 일으키며, 이는 디스크 커터의 수명을 단축시킨다. 세르샤 마모지수(Cerchar abrasivity index, CAI)는 암석의 마모성을 평가하는데 널리 사용되는 지표로 CAI는 암석의 마모특성을 나타내며, 디스크 커터의 수명과 성능 예측에 필수적인 요소로 인식되고 있다. 본 연구의 목적은 암석의 강도, 암석학적 특성과 선형회귀, 머신러닝 기법을 이용하여 CAI를 효과적으로 추정하는 새로운 방법을 개발하는 것이다. 문헌 조사를 통해 CAI, 일축압축강도, 압열인장강도, 등가석영함량이 포함된 데이터베이스를 구축하고 파생변수를 추가하였다. 통계적 유의성과 다중공선성을 고려하여 다중선형회귀분석을 위한 입력변수를 선정하였고, 머신러닝 모델의 입력변수는 변수중요도 분석을 통해 선정하였다. 머신러닝 예측모델 중 Gradient Boosting 모델의 예측 성능이 가장 높게 나타나 최적의 CAI 예측 모델로 선정되었다. 마지막으로 본 연구에서 도출한 다중선형회귀분석과 Gradient Boosting 모델의 예측 성능을 선행연구들의 CAI 예측모델과 비교하여 연구 결과의 타당성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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