현재 인공고관절 전치환 수술 과정의 높은 난이도 때문에 숙련된 의사의 경험에 상당히 의존하고 있는 실정이다. 비구컵과 대퇴 임플란트의 위치 선정은 수술의 성공 여부와 밀접한 관계가 있지만 아직까지는 의사의 눈대중에 의해 이루어지는 경우가 많다. 이러한 이유로 인하여 인공삽입물(비구컵, 대퇴시스템) 삽입의 정확성이 낮아서 재치환술을 해야 하는 경우가 자주 발생한다. 본 연구에서는 환자 골반골(pelvis)과 대퇴골(femur)의 3차원적인 고유 기하학적 정보를 이용하는 모사 시술을 통하여 비구컵과 대퇴 임플란트의 정확한 위치를 선정하는 방법을 결정하였다. 이를 위하여 우선 비구컵의 위치 변화에 따른 대퇴 전염각 및 대퇴 경간각의 변화 양상을 살펴보았고 또한 대퇴 임플란트의 삽입 위치에 따른 대퇴스템 경부 길이 및 대퇴스템각의 변화 양상을 조사하였다. 본 연구에서 다양한 모사 시술을 통한 기하학적 정보의 분석 결과 비구컵과 대퇴 임플란트의 정확한 위치 선정이 가능함을 확인하였다. 본 연구의 모사 시술 방법을 이용하여 의사가 인공고관절 수술을 선행한다면 수술의 정확도와 숙련도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
구제역 및 AI의 확산으로 전국의 많은 축산농가에 보급되어 있는 생석회(CaO)의 보관방법 잘못으로 인하여 생석회가 화재의 발화원으로 작용한 사례가 다수 존재한다. 화학적으로 생석회가 물과 결합시 발열 한다. 그렇다면 이 발열량이 어떠한 환경과 조건에서 발화원으로 작용하는 것인지 실험을 통하여 알고자 하였다. 이에 인위적으로 형성한 실험조건에서 생석회와 물과의 결합시 발열여부를 확인하고, 발화에 이르는 온도변화 및 발화과정을 실험해 보았다. 그 결과 적당한 수분과 축열조건, 그리고 가연물의 존재가 전제된다면 생석회가 발화원으로 작용할 수 있는 충분한 가능성을 확인하였다. 생석회가 발화원으로 작용한 화재현장의 감식기법으로는 우선 생석회 주변에 물과 가연물질의 존재여부 확인 및 발화장소에서의 수산화칼슘($Ca(OH)_2$)의 존재여부를 확인하는 것이 우선되어야 한다. 이와 같은 실험결과를 바탕으로 제조업체나 농협, 축산농어민 등 제품취급에 관련된 사람에 대한 안전취급 교육을 확행하여 화재를 미연에 방지할 수 있도록 하여야 한다.
BACKGROUND/OBJECTIVES: Osteoarthritis (OA) is a major public health issue in Japan and other countries, and foods that prevent or treat OA are in strong demand. Proteins and peptides in chicken meat and bones are known for being rich in functional and nutritional ingredients for the improvement of osteoporosis. We speculated that chicken legs, a food consumed in many regions of the world, may also contain such ingredients. In this study, we aim to (i) evaluate the effect of chicken leg extract (CLE) on the promotion of cartilage matrix production and (ii) identify the active ingredient in CLE that contributes to this function. MATERIALS/METHODS: Artificial CLE digest was prepared, and the acid mucopolysaccharide production-promoting activity of the CLE digest was evaluated by alcian blue staining of ATDC5 cells. CLE was orally administered to rabbits with burr holes in the knee joint of the femur, and the degree of regeneration of cartilage matrix was evaluated. Furthermore, we investigated orally administered CLE-derived peptides in human plasma using LC-MS. From measuring the acid mucopolysaccharide production-promotion activity of these peptides, a molecule considered to be an active ingredient in the CLE digest was identified. RESULTS: CLE digest promoted acid mucopolysaccharide production and facilitated regeneration of cartilage matrix in in vitro and in vivo experiments. Four peptides including phenylalanyl-hydroxyproline (Phe-Hyp) were detected as CLE-derived peptides in human plasma. The effect of CLE was inferred to be due to Phe-Hyp, which was confirmed to be present in the CLE digest. CONCLUSIONS: It was shown that CLE stimulated the production of articular cartilage matrix both in vitro and in vivo, and that CLE could be an effective food for preventing or treating OA. Furthermore, only Phe-Hyp was confirmed as the active compound in the CLE digest, suggesting that the activity of CLE was due to Phe-Hyp.
Park, Hyung-Jin;Kim, Hee-June;Kim, Shukho;Kim, Seong-Min;Mun, Jong-Uk;Kim, Jungmin;Kyung, Hee-Soo
Clinics in Orthopedic Surgery
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제10권4호
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pp.427-432
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2018
Background: The purpose of this study was to evaluate the usefulness of sonication technique for microbiological diagnosis and the sterility of the recycled autoclaved femoral components from infected total knee arthroplasty (TKA) using a sonication method. Methods: Nineteen femoral implants explanted from patients with infected TKA were sterilized with a standard autoclave method. Standard culture of the fluid before and after sonication of the sterilized implants was performed to detect pathogenic microorganisms. Additional experiments were performed to evaluate the sterility of the recycled implant by inducing artificial biofilm formation. Methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) was inoculated into 10 implants and sterilization in a standard autoclave was performed, and then the fluid was cultured before and after sonication. Results: Two of the 19 sterilized implants were positive for growth of bacteria after sonication, whereas no growth was detected in the cultured fluid from the sterilized implants before sonication. The bacteria were Staphylococcus species in all two cases. In one of 10 implants inoculated with MRSA, the culture was positive for growth of bacteria both before and after sonication. However, Staphylococcus epidermidis was cultured from both occasions and thus this implant was thought to be contaminated. Conclusions: We found sonication for identification of pathogens could be helpful, but this finding should be interpreted carefully because of the possibility of contamination. Sterilization of an infected femoral implant with an autoclave method could be a good method for using the temporary articulating antibiotic spacer in two-stage revision arthroplasty.
본 연구에서는 3D-프린팅 적층 공정으로 제조한 인공관절용 CoCrMo 합금 소재의 HIP 처리를 포함한 복합열처리 후 소재의 인장특성, 내마모 특성 등의 기계적 특성과 결정구조 및 미세조직 등의 재료특성 변화를 고찰하였다. 내부마이크로 기공을 제거하기 위한 HIP 열처리와 금속탄화물 생성을 위한 상압열처리 및 금속탄화물의 균질화를 위한 용체화 열처리를 거치는 복합열처리 공정을 실시하여 인공관절 소재로서의 특성을 부여하고자 하였다. 3D-프린팅 적층 공정으로 제조한 인공관절용 CoCrMo 합금 소재의 복합열처리 효과는 HIP 공정중의 치밀화 과정, 상압열처리 중의 금속탄화물 생성 및 용체화 열처리 과정중의 금속탄화물의 균질화 효과임을 XRD, FE-SEM, EDS 분석으로 확인하였다.
인공지능은 기술개발 속도가 가속화되어 생활, 의료, 금융 서비스 및 자율자동차 등 산업 전반에 적용되고 있다. 4차 산업혁명 시대의 핵심기술로 자리 잡고 있는 인공지능 경쟁력 확보를 위해 선진국들은 국가적 역량을 집중하고 있다. 반면 IT강국으로서의 인프라와 인적자원을 보유한 한국은 미국, 캐나다, 일본, 등 전통적인 인공지능 선진국뿐만 아니라 지능형 기술집약 산업 육성에 총력을 기울이는 후발주자 중국에도 뒤쳐져있는 상황이다. 지능정보 사회의 고도화에 따라 인공지능은 향후 국가의 산업경쟁력을 좌우할 기반기술인바, 국가적인 관심과 역량 결집이 필요하다. 또한 인공지능 기술의 종속을 막기 위하여 자체 기술개발 노력과 함께 선두업체와의 공동 개발이 중요하다. 이에 더하여 인공지능 시장 저변 확대를 위하여 제도 개선과 법률적 기반 마련이 시급하다.
In this study, the sales status of female ball-jointed dolls and their parts were investi- gated and analyzed. Baseline data from 194 products and 54 brands on domestic and international Internet sites was gathered for the manufacture of ball-jointed dolls and the development of prototype costumes for them. The results are as follows. First, the sizes used for ball-jointed dolls are SD, USD, MSD, 13SD, and 70SD together with height. This study analyzed 39 sizes (15~70cm) by classifying them into numbered groups: 1 (15~22cm), 2 (23~33cm), 3 (35~51cm), 4 (53~62cm), and 5 (63~70cm). The price varied depending on the size; for example, 50cm dolls were approximately 45,000 won, while limited editions were sold at high prices, regardless of their size. They were classified into designs according to their body proportions and facial features as follows: 7- or 8-head-figure, 5-head figure, and 3-head figure, and were presented proportionally as images of women, adolescents, and infants. Second, the head was incised so that the top could be removed horizontally or the facial region vertically, allowing attachment of the eyeballs (which were either glass, resin, or acrylic) to the inside. More than 30 different colors were sold. Various wig styles were provided, including cut, short hair, and perm. These were made from human hair, heat-resistant fiber, and artificial hair. For the hands, there was a design expressing human hand gestures. For the feet, heels were in the form of wearing either high-heels or flat soles.
Haq, Mohd Anul;Rehman, Ziaur;Ahmed, Ahsan;Khan, Mohd Abdul Rahim
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권4호
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pp.193-202
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2022
The classification of hyperspectral imagery (HSI) is essential in the surface of earth observation. Due to the continuous large number of bands, HSI data provide rich information about the object of study; however, it suffers from the curse of dimensionality. Dimensionality reduction is an essential aspect of Machine learning classification. The algorithms based on feature extraction can overcome the data dimensionality issue, thereby allowing the classifiers to utilize comprehensive models to reduce computational costs. This paper assesses and compares two HSI classification techniques. The first is based on the Joint Spatial-Spectral Stacked Autoencoder (JSSSA) method, the second is based on a shallow Artificial Neural Network (SNN), and the third is used the SVM model. The performance of the JSSSA technique is better than the SNN classification technique based on the overall accuracy and Kappa coefficient values. We observed that the JSSSA based method surpasses the SNN technique with an overall accuracy of 96.13% and Kappa coefficient value of 0.95. SNN also achieved a good accuracy of 92.40% and a Kappa coefficient value of 0.90, and SVM achieved an accuracy of 82.87%. The current study suggests that both JSSSA and SNN based techniques prove to be efficient methods for hyperspectral classification of snow features. This work classified the labeled/ground-truth datasets of snow in multiple classes. The labeled/ground-truth data can be valuable for applying deep neural networks such as CNN, hybrid CNN, RNN for glaciology, and snow-related hazard applications.
Skin lesions are common diseases that range from skin rashes to skin cancer, which can lead to death. Note that early diagnosis of skin diseases can be important because early diagnosis of skin diseases considerably can reduce the course of treatment and the harmful effect of the disease. Recently, the development of computer-aided diagnosis (CAD) systems based on artificial intelligence has been actively made for the early diagnosis of skin diseases. In a typical CAD system, the accurate classification of skin lesion types is of great importance for improving the diagnosis performance. Motivated by this, we propose a novel deep ensemble classification with multi-scale attention networks. The proposed deep ensemble networks are jointly trained using a single loss function in an end-to-end manner. In addition, the proposed deep ensemble network is equipped with a multi-scale attention mechanism and segmentation information of the original skin input image, which improves the classification performance. To demonstrate our method, the publicly available human skin disease dataset (HAM 10000) and the private animal skin lesion dataset were used for the evaluation. Experiment results showed that the proposed methods can achieve 97.8% and 81% accuracy on each HAM10000 and animal skin lesion dataset. This research work would be useful for developing a more reliable CAD system which helps doctors early diagnose skin diseases.
The drone serves the customers not served by vans. At the same time, considering the safety, policy and terrain as well as the need to replace the battery, the drone needs to be transported by truck to the identified station along with the parcel. From each such station, the drone serves a subset of customers according to a direct assignment pattern, i.e., every time the drone is launched, it serves one demand node and returns to the station to collect another parcel. Similarly, the truck is used to transport the drone and cargo between stations. This is somewhat different from the research of other scholars. In terms of the joint distribution of the drone and road vehicle, most scholars will choose the combination of two transportation tools, while we use three. The drone and vans are responsible for distribution services, and the trucks are responsible for transporting the goods and drone to the station. The goal is to optimize the total delivery cost which includes the transportation costs for the vans and the delivery cost for the drone. A fixed cost is also considered for each drone parking site corresponding to the cost of positioning the drone and using the drone station. A discrete optimization model is presented for the problem in addition to a two-phase heuristic algorithm. The results of a series of computational tests performed to assess the applicability of the model and the efficiency of the heuristic are reported. The results obtained show that nearly 10% of the cost can be saved by combining the traditional delivery mode with the use of a drone and drone stations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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