A new approach to texture classification for quantitative ultrasound liver diagnosis using run difference matrix was developed. The run difference matrix comprised the gray level difference along with a distances. From this run difference matrix, we defined several vectors and parameters such as DOD, DGD, DAD vector, SHP, SMO, SMG, LDE, LDEL etc.Each parameter values calculated in fatty, cirrhotic, normal and chronic hepatitic liver images were plotted in a plane and we found that RDM method was more sensitive to small structural changes than the conventional run length method and showed improved classification ability between the diseases.
A solution for the course of the general deterministic epidemic model is obtained by elementary series expansion. This is valid over all times, and appears to hold accurate]y over a very wide range of population and threshould parameter values. This algorithm can be more efficient than either numerical or recursive procedures in terms of the number of operations required to evaluate a sequence of points along the course of the epidemic.
Benzotriazole 유도체들의 정량적인 구조와 발아후 벼(Oryzae sativa L) 및 피(Echinochloa crus-galli)에 대한 생장저해 활성값$(pI_{50})$사이의 관계들이 QSAR 방법으로 연구되었다. QSAR 분석에 의하면, 자유 라디칼 파라미터$(E_R)$가 매우 중요한 요소이었으며 $pI_{50}$ 값은 파라치환기(X)의 $E_R$ 파라미터에 대하여 포물선형의 관계를 나타내었다. (3)의 생장저해 활성은 (4)보다 우세하였으며 생장저해 활성이 가장 큰 화합물은 (3b)이었고 피의 생장저해 활성에 대한 $E_R$ 파라미터의 적정값은 각각 $E_R(3)=0.52$와 $E_R(4)=0.15$이었다. 분자설계 결과, 치환기(X)가 전자 끌게이고 적정값 (0.52)의 $E_R$ 파라미터를 가지는 분자가 가장 활성이 클 것으로 기대되었으며 Benzotriazole 유도체들의 생장저해 활성은 광합성반응(PS-II)에서 전자전달을 효과적으로 차단하는 결과로 믿어진다.
SBR 처리공정의 자동제어 인자로서의 ORP, pH, DO의 안정성과 유용성을 비교 평가하였다. 시스템 운전동안 ORP와 pH(mV)-time profile 상에서 요염물질의 특이적인 변화시점을 나타내는 NBP와 NKP가 잘 나타났으며 이 시점은 MSC(moving slope change)를 이용하여 쉽게 인식될 수 있는 것으로 밝혀졌다. 그러나 부하량과 포기량 혹은 시스템 OUR이 불균형일 때는 DO나 ORP-time profile 상에서 NBP로 잘못 인식될 수 있는 가짜 제어시점이 여러 번 발생하거나 혹은 제어시점으로 인식할만한 변화가 전혀 발생하지 않음을 알 수 있었다. 그러나 pH(mV)-time profile에서는 어떤 운전조건과 상태에서도 항상 뚜렷한 NBP가 발생하고 MSC를 이용한 제어시점 인식이 가능함을 알 수 있었다. 따라서 호기적 처리과정 중의 시스템 진단과 자동제어 인자로 ORP나 DO 보다 pH(mV)가 안정적임을 알 수 있었다. 반면 무산소 상태의 모니터나 제어에 있어서는 pH(mV)-time profile에서 NKP를 안정적으로 인식하는 데에는 한계가 있었으나 ORP에서는 매우 안정적인 것으로 나타나 무산소 처리과정의 진단/제어인자로는 ORP가 다른 인자들 보다 유용함을 알 수 있었다. 이러한 결과로 미뤄 SBR 공정의 안정적인 자동제어를 위해서는 ORP 혹은 pH(mV)를 단독으로 이용하는 것 보다는 병용하는 것이 바람직하며, 이러한 자동제어기술은 유입수내 오염물질의 농도 변이와 운전여건에 상관없이 항상 오염물질의 완전제거를 가능케 함은 물론 처리시간 및 처리용량의 최적화를 위한 실용적 기술이 될 것으로 판단된다.
Kim, Jung-Mo;Lee, Dong-Hwan;Song, Yoon-Seok;Kang, Seong-Woo;Kim, Seung-Wook
Journal of Microbiology and Biotechnology
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제17권1호
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pp.146-153
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2007
A mathematical competition model between normal flora and an invading pathogen was devised to allow analysis of bacterial infections in a host. The normal flora includes the various microorganisms that live on or within the host and act as a primary human immune system. Despite the important role of the normal flora, no mathematical study has been undertaken on models of the interaction between it and invading pathogens against a background of antibiotic treatment. To quantify key elements of bacterial behavior in a host, pairs of nonlinear differential equations were used to describe three categories of human health conditions, namely, healthy, latent infection, and active infection. In addition, a cutoff value was proposed to represent the minimum population level required for survival. The recovery of normal flora after antibiotic treatment was also included in the simulation because of its relation to human health recovery. The significance of each simulation parameter for the bacterial growth model was investigated. The devised simulation showed that bacterial proliferation rate, carrying capacity, initial population levels, and competition intensity have a significant effect on bacterial behavior. Consequently, a model was established to describe competition between normal flora and an infiltrating pathogen. Unlike other population models, the recovery process described by the devised model can describe the human health recovery mechanism.
방사선 생물학적 효과(Radio biological effectiveness, RBE)를 선량에 대부분 의존하는 X선과 달리 탄소빔의 경우 LET의 변화량은 반드시 고려되어야할 사항이다. 이는 X선 과는 극히 대조적인 선량 분포도를 갖고 있기 때문이며 LET의 변화량이 중요한 이유가 된다. 따라서 기존의 LQ 모델이나 회복생존모델의 경우 이러한 점이 감안되지 않아 탄소빔의 분할 조사 시 문제점을 보이며 오류를 보이고 있다. 본 연구에서는 약 $75keV/{\mu}m$의 고LET 탄소빔 분할 조사 시 Potentially Lethal Damage Repair (PLDR)의 발생양을 확인하고 약 $13keV/{\mu}m$ 저LET 조사와 비교하여 현저히 감소하였음을 확인하였다. PLDR의 감소에 따라 생존율 또한 감소하였다. 따라서 탄소빔의 생물리학적 모델 개발에 LET의 변화량은 반드시 고려되어져야 할 것으로 보인다.
본 연구에서는 유체유동해석프로그램인 Fluent를 이용하여 연료극 지지채식 관형 고체산화물 연료전지(SOFC)에서의 연결재 구조에 따른 성능 변화를 고찰하였다. 실험적 사실과 부합되는 이론적 결과를 확보하기 위해서는 전기적으로 전극과 하나로 되어있는 연결재의 구조가 전지 성능에 어떠한 영향을 미치는지 살피는 것이 중요하다. 두께가 작은 연결재가 단전지 성능을 우수하게 하는 것으로 보아 옴(ohmic) 저항에 직결되는 연결재의 두께가 전지 성능에 있어 주요 변수임을 확인하였다. 일정 두께로 고정된 조건 하에 연결재 폭을 변화시킨 경우, 전지 성능은 상대적으로 큰 차이를 보이지 않았다. 이는 본 연구에서 고려한 SOFC의 관형 구조 특성상 연결재의 폭으로는 원주 방향으로 흘러가는 전류 경로를 효과적으로 단축시킬 수 없기 때문으로 사료된다.
공시소맥품종계통(供試小麥品種系統) 869에 대하여 단백질(蛋白質) 및 lysine함량(含量)을 분석(分析)하였으며, 고단백(高蛋白), 고(高) lysine품종(品種)의 환경(環境)에 대한 반응성(反應性)이 stability parameter에 의하여 검토한 결과 단백질(蛋白質)과 lysine함량(含量)은 $r=0.902^{**}$의 고도(高度)의 정(正)의 상관관계(相關關係)가 있었으나, lysine/protein과는 부(負)의 상관관계(相關關係)가 있었다. Bezostaya와 Lancota는 단백질(蛋白質)의 환경반응(環境反應)이 비교적 적은 반면 회귀계수(回歸係數)가 1.0 이상인 CI 13449와 Centurk는 환경반응(環境反應)이 컸다. 이와 같은 현상은 lysine의 환경반응(環境反應)에서도 동일한 경향을 보였다. 공시(供試)된 4개 품종(品種)의 단백질함량(蛋白質含量)의 유전력(遺傳力)은 $h^2=0.809$, lysine은 $h^2=0.647$로서 높은 유전력(遺傳力)을 보였다.
생물 조기 경보 시스템은 물속 생명체의 행동을 관찰하여 독성을 감지한다. 이 시스템은 분류기를 물의 독성의 유무와 정도를 판단하기 위해 사용한다. 이 분류기의 성능을 높이기 위해 적용할 수 있는 방법 중에 부스팅 알고리즘이 있다. 부스팅은 기본 분류기로는 예측 정확도가 낮았던 분류하기 어려운 사건에 집중할 수 있도록 다음 번 데이터에 해당 훈련 사건(event)들이 뽑힐 확률을 높여준다. 횟수가 진행될수록 분류기가 어려운 사건들을 집중적으로 고려하게 된다. 그 결과 분류하기 어려웠던 사건에 대한 예측 성능은 좋아지지만, 비교적 쉬운 훈련 사건들의 정보는 버려지는 단점이 있다. 본 논문에서는 이 같은 단점을 보완하기 위해 분류기에 확장된 데이터 표현을 위한 점진적 학습법의 적용을 제안한다. 확장된 데이터 표현의 가중치 변수를 사용하면 약하게 분류되는 사건 뿐 아니라 쉽게 분류되는 사건의 정보까지도 사용하여 분류기의 예측 정확도를 높일 수 있게 된다. 새로 적용된 알고리즘과 기존의 중요도 변수를 사용하지 않는 learn++를 비교하여 성능이 향상됨을 검증하였다.
Melanoma is originated from the melanocyte producing the melanin which determines the complexion, and it has the highest mortality among skin cancers. Acral lentiginous melanoma(ALM) arises from extremities such as hands, feet or fingernails. Since the appearance of ALM is different from melanoma on the body, conventional auto diagnosis systems for melanoma is inappropriate to detect ALM. Therefore, ALM is typically difficult to distinguish from general nevus, resulting in delayed diagnosis and bad prognosis. In this paper, we firstly introduce a determination method for ALM by dermatologists and propose a method to rotate dermoscopic images automatically as a pre-processing for facilitating the easy determination of ALM and to select the optimal value of the Gaussian differentiation filter parameter which is significant for precise pattern extraction using the scale space analysis. From experimental results, it is shown that there exists the consistency between empirical values of the Gaussian differential filter parameter and optimal values derived from the scale space analysis to distinguish nevus and ALM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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