본 연구에서는 3가지 수준의 물-시멘트 비, 상부 주입 염수 농도, 피복두께를 고려하여 반전위값과 영향인자들 간의 상관성을 분석하였다. 피복두께가 증가할수록 반전위값이 증가(+ 방향 : 부식 억제)하여 부식 저항성이 증가하는 것을 확인할 수 있었으며 평가 기준에 따르면 피복두께 60mm를 갖는 시편의 경우 비교적 부식이 적게 일어난 것으로 판단된다. 이는 피복두께가 외부 열화인자에 대한 효과적인 방어기구로서 작용한 것이 원인으로 사료된다. 상부 주입 염수 농도가 0%인 경우 모든 경우에서 부식이 발생하지 않는 것으로 판단되지만, 염수 농도 3.5% 및 7.0%의 경우 부식이 진전된 것으로 판단된다. 비교적 높은 단위 결합재량이 확보된 배합에서 부식 저감에 유리한 모니터링 결과가 도출되었으며, 부식 영향인자와 반전위값 간의 상관성을 평가하고자 다중 회귀분석을 수행하였다. 해당 예측식의 결정계수는 0.97로 매우 높은 수준으로 나타났지만 사용한 표본의 수가 제한적이고 특정 시점의 결과만이 이용된 한계점이 존재하였다. 추가적인 모니터링 수행 및 시편 해체 후 관련 데이터와의 상관성 분석을 통해 더욱 합리적인 예측식의 도출이 가능해 질 것으로 사료된다.
Background: While the use of bioprosthetic valves for mitral valve replacement (MVR) is increasing, very few studies have compared bovine pericardial and porcine valves in the mitral position to help guide bioprosthetic selection. Methods: In the present study, patients who underwent MVR using bovine pericardial valves were compared with those who underwent MVR with porcine bioprostheses between January 1996 and July 2018. Those with prior MVR, infective endocarditis, congenital mitral valve disease, or ischemic mitral regurgitation were excluded. The primary outcomes were structural valve deterioration (SVD) and mitral valve reoperation from any cause, and death was regarded as a competing risk. Competing risk analysis and propensity score-matching were used for comparisons. Results: Among the 388 patients enrolled, pericardial and porcine bioprostheses were implanted in 217 (55.9%) and 171 (44.1%), respectively. Propensity score-matching yielded 122 pairs of patients that were well-balanced for all baseline covariates. No significant differences were observed between the groups in unadjusted (p=0.09) and adjusted overall survival (hazard ratio [HR], 1.13; 95% confidence interval [CI], 0.72-1.76; p=0.60). Competing risk analysis revealed no significant differences in the risks of mitral reoperation (HR, 1.07; 95% CI, 0.50-2.27; p=0.86) and development of SVD (HR, 1.57; 95% CI, 0.56-4.36; p=0.39) between the groups. Matched population analysis confirmed similar results regarding reoperation (HR, 0.99; 95% CI, 0.40-3.22; p=0.98) and SVD (HR, 1.39; 95% CI, 0.41-4.73; p=0.60). Conclusion: No significant differences in survival or valve durability were observed between bovine pericardial and porcine bioprosthetic MVR. These findings require further validation through studies with larger sample sizes.
순환골재는 생산과정에서 발생하는 미세균열 및 순환골재 표면에 존재하는 시멘트 페이스트 성분의 존재로 인해, 천연골재에 비해 높은 흡수율을 가지며, 이로 인해 콘크리트에 골재로서 사용할 경우 작업성 저하, 강도의 저하 등의 문제가 발생하게 된다. 골재의 수급이 점점 어려워지고 있는 현 상황에, 골재 수급의 대안이 될 수 있는 순환골재를 적극적으로 활용하기 위한 방법으로, 본 연구에서는 Tam et al.이 제안한 2단계 배합과정을 활용하였고, 이를 이용해 제조한 콘크리트의 압축강도, 탄성계수, 및 염소이온 확산계수를 일반 배합과정을 적용한 천연골재 콘크리트 및 100 % 치환율의 순환골재 콘크리트와 비교 분석하였다. 실험 결과에 따르면, 압축강도와 탄성계수는 물시멘트비에 관계없이, 2단계 배합방법으로 제작한 순환골재 콘크리트가 일반배합과정으로 배합된 순환골재 콘크리트에 비해 높게 나타났으며, 천연골재 콘크리트에 근접하는 역학적 성능을 발휘하였다. 그러나 염소이온 확산계수의 경우 순환골재 콘크리트가 천연골재 콘크리트보다 높게 측정되었으며, 2단계 배합과정의 적용에 따른 염소이온 확산계수의 감소는 확인할 수 없어, 2단계 배합이 내구성에는 크게 기여하지 않는 것으로 판단된다.
본 연구는 남강댐에서 대규모 선버들 군락의 확장과 고사가 수질에 미치는 영향을 파악하고자 하였다. 선버들 군락의 분포면적은 최초로 2003년에 0.12 km2였으나 2019년에는 3.58 km2로서 16 년 사이에 약 30 배로 급격하게 확장되었다. 그러나, 2013년에는 일부가 고탁도 장기 침수와 선버들 군락 내에서의 자기 솎음질(self-thining)에 의하여 분포면적이 0.17 km2 감소했다. 남강댐 저수지의 호소특성은 평균수심, 유역면적/호수 수면적 비, 체류시간, 회전율 및 성층화 등의 측면에서 호소형과 하천형이 복합적으로 나타났다. 호소수질에 대한 장기변동 특성을 분석한 결과, 대규모 선버들 군락지에서 COD, TP 및 엽록소 a 등이 남강댐 수역의 중앙부에 위치한 3 개 지점에 비하여 현저하게 크게 나타났다. 특히, 엽록소 a의 값이 남강댐 수질측정망 3 개 지점의 경향과 다르게 여름이 아닌 겨울에 최대값을 나타내는 것은 외부의 유입보다는 내부에서 발생된 것으로 사료된다. 이러한 남강댐 저수지에서 수질 악화의 한 가지 원인은 선버들 군락에서 낙엽, 가지 및 고사목 등 부산물의 분해과정에서 발생하는 막대한 양의 영양염류인 것으로 추정할 수 있다.
이 연구는 국내 공용 중인 교량 형식 중 건설 빈도가 가장 높은 RC 슬래브 교량의 공용내하력을 간단하게 평가할 수 있는 방안에 관한 것이다. 다수의 RC 슬래브 교량이 오랜 공용기간으로 인해 상당한 노후화가 진행된 상태지만, 교량의 규모 상 1, 2종 시설물에 포함되지 않아 그동안 안전 관리에 소홀한 측면이 있다. 기존의 이론적 선행연구에서는 실측 처짐 및 실측 고유진동수에 의해 도출된 처짐응답비와 강성저하율의 관계를 이용한 RC 슬래브 교량의 손상도 평가 프로세스(안)이 제시된 바 있다. 이 연구에서는 손상도 평가 프로세스(안)의 적정성을 검토하기 위해 실 교량에 대한 평가 결과를 시설물 안전법의 안전등급 및 Matsui의 노후도 지수와 비교·검토하였다. 또한 손상도 평가 프로세스(안)의 현장적용성을 향상시켜 실측 고유진동수만으로 개략적인 공용내하력을 평가하는 개선된 방안을 제시하였다. 연구결과, 10% 정도의 공용내하력 평가 결과의 오차를 허용하는 경우, 이 연구에서 제시된 방법은 노후화된 RC 슬래브 교량의 안전성 평가 및 유지보수 우선순위 산정 등에 효율적으로 활용될 수 있을 것으로 판단되었다.
본 연구는 근위축 비만 노인여성을 대상으로 12주간 규칙적인 필라테스 매트 운동을 수행하였을 때 심혈관질환 위험요인 및 염증반응지표에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 연구대상자는 근육감소증 기준(팔, 다리, 사지근육량에 대한 신장의 비가 각각 1.16kg/m2, 4.31kg/m2, 5.21kg/m2 이하)과 체지방율이 30% 이상인 노인여성으로, 운동집단은 필라테스 매트 운동을 12주, 주3회, 일일 60분간 실시하고 심혈관질환 위험요인과 염증반응지표를 살펴보았다. 그 결과 체중과 체지방량은 감소하고 근육량은 증가하였으며 심혈관질환과 염증반응지표에서는 혈중지질과 Fibrinogen, CRP는 유의하게 감소하고 Adiponectin은 유의하게 증가하였다. 따라서 필라테스 매트 운동의 수행은 근위축 비만 노인여성의 심혈관질환과 염증반응지표의 개선으로 노인의 신체적 기능의 저하를 야기한 비만과 근력의 감소를 예방하는 효과적인 운동방법이 될 수 있을 것으로 생각된다.
터널은 지중에 건설되는 구조물이므로 육안으로 터널 강지보재의 위치 등의 확인이 불가능하다. 이에, 터널 유지관리시에는, 일반적으로 GPR 이미지를 활용하여 강지보재 탐지를 수행한다. 인공신경망을 통한 GPR 이미지 분석에 대한 연구는, 주로 지하배관, 도로 손상 등의 탐지에 집중되어 있으며, 강지보재 등의 터널 GPR 데이터를 분석한 사례는 해외와 국내 모두 제한적이다. 본 연구에서는, 합성곱 신경망을 기반으로 하는 1단계 객체인식 알고리즘인 YOLO를 활용하여, GPR 데이터를 바탕으로 한 터널 강지보재의 위치 탐지를 자동화하고, 그 성능을 분석한다. 원본 이미지 데이터는 총 512개이며 원본 이미지 데이터로 이루어진 데이터 세트와 원본 이미지 데이터와 증식기법이 적용된 이미지 데이터를 병합한 2,048개의 데이터로 이루어진 데이터 세트를 해석에 활용하였다. 증식한 데이터를 사용한 모델의 강지보재 누락율(전체 강지보재와 탐지하지 못한 지보재 숫자의 비율)은 0.38%, 원본 데이터만을 활용한 모델의 강지보재 누락율은 7.18%로 나타났다. 따라서, 분석 자동화 측면에서는, 증식기법이 적용된 데이터 세트를 활용하는 것이 더 실용적일 것으로 판단된다.
최근의 급격한 과학 기술발전에도 불구하고 2000년대 이후 전 산업에 걸쳐 생산성 하락 현상이 나타나고 있다. 본 연구에서는 이러한 생산성 하락 현상을 아마존, 알파벳, 애플 등 일부 지배적 기업의 출현과 성장 그리고 인수합병 추이를 기반으로 산업/개별 기업 수준에서 실증적으로 규명하고자 하였다. 기존 연구 결과와 유사하게, 본 연구의 분석 결과도 2000년대 이후 산업 수준에서의 생산성은 하락한 것으로 나타났다. 특히 2011년 이후 기간만을 고려하면, 지배적 기업군의 성장으로 인한 산업 내 분배적 효율성 악화 뿐 아니라 지배적 기업 비율이 낮은 산업군의 존속기업 성장률 하락도 산업 전반의 생산성 하락에 기여한 것으로 분석되었다. 반면, 개별 기업 수준의 생산성을 분석한 결과를 보면, IT 기업을 인수한 기업의 생산성은 전 기간에 걸쳐 향상된 것으로 나타났다. 인수합병의 동기는 전반적으로 생산성에 정(+)의 방향으로 영향을 주지만 기술획득, 생산비용 절감 등 공급 측면에서의 효율성 향상을 위한 인수합병 대비 시장침투, 시장정보 획득 및 채널 확대 등 수요 측면에 초점을 둔 인수합병이 상대적으로 더 큰 폭으로 생산성 증가에 기여한 것으로 나타났다. 마지막으로 산업 내 지배적 위치의 기업 비중이 높을수록 개별 기업의 생산성은 하락하는 것으로 나타났다. 디지털 중심으로의 산업구조 변화로 인해 거대 기업의 지위가 더욱 공고해지는 경향을 보이는 현 시점에서, 본 연구 결과는 거대 기업의 등장, IT/Non-IT 기업 인수, 인수합병의 동기 그리고 생산성 변동과의 관계를 실증적으로 규명하였다는 점에서 의의가 있다.
Subhanik Purkayastha;Yanhe Xiao;Zhicheng Jiao;Rujapa Thepumnoeysuk;Kasey Halsey;Jing Wu;Thi My Linh Tran;Ben Hsieh;Ji Whae Choi;Dongcui Wang;Martin Vallieres;Robin Wang;Scott Collins;Xue Feng;Michael Feldman;Paul J. Zhang;Michael Atalay;Ronnie Sebro;Li Yang;Yong Fan;Wei-hua Liao;Harrison X. Bai
Korean Journal of Radiology
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제22권7호
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pp.1213-1224
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2021
Objective: To develop a machine learning (ML) pipeline based on radiomics to predict Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) severity and the future deterioration to critical illness using CT and clinical variables. Materials and Methods: Clinical data were collected from 981 patients from a multi-institutional international cohort with real-time polymerase chain reaction-confirmed COVID-19. Radiomics features were extracted from chest CT of the patients. The data of the cohort were randomly divided into training, validation, and test sets using a 7:1:2 ratio. A ML pipeline consisting of a model to predict severity and time-to-event model to predict progression to critical illness were trained on radiomics features and clinical variables. The receiver operating characteristic area under the curve (ROC-AUC), concordance index (C-index), and time-dependent ROC-AUC were calculated to determine model performance, which was compared with consensus CT severity scores obtained by visual interpretation by radiologists. Results: Among 981 patients with confirmed COVID-19, 274 patients developed critical illness. Radiomics features and clinical variables resulted in the best performance for the prediction of disease severity with a highest test ROC-AUC of 0.76 compared with 0.70 (0.76 vs. 0.70, p = 0.023) for visual CT severity score and clinical variables. The progression prediction model achieved a test C-index of 0.868 when it was based on the combination of CT radiomics and clinical variables compared with 0.767 when based on CT radiomics features alone (p < 0.001), 0.847 when based on clinical variables alone (p = 0.110), and 0.860 when based on the combination of visual CT severity scores and clinical variables (p = 0.549). Furthermore, the model based on the combination of CT radiomics and clinical variables achieved time-dependent ROC-AUCs of 0.897, 0.933, and 0.927 for the prediction of progression risks at 3, 5 and 7 days, respectively. Conclusion: CT radiomics features combined with clinical variables were predictive of COVID-19 severity and progression to critical illness with fairly high accuracy.
본 연구에서는 원심성형 기법을 이용하여 구조용 콘크리트 각형보를 개발하였으며, 단면의 휨강성을 확보하기 위하여 단면의 중공률은 10 %이하로 하며 이를 위하여 기존의 빈배합상태의 콘크리트가 아닌 고슬럼프(150~200)의 물성을 갖으며 설계강도가 100 MPa이상인 콘크리트 배합비를 개발하여 적용하였다. 피암터널이나 라멘소교량의 상부구조로 활용될 원심성형 PSC 각형보의 내구성을 조사하기 위하여 압축⧵강도 100 MPa급 초고강도 원심성형 콘크리트의 열화 및 내화학적 특성에 대한 내구성능을 평가하였다. 2022년과 2023년에 제작한 원심 성형 각형보 시험체에 대하여 염화물침투 저항성, 촉진탄산화 , 황산염침식 저항성, 동결융해 저항성, 스케일링 저항성 등 콘크리트의 내구성 시험을 수행하였다. 본 연구에서 검증한 내용을 고려해 볼 때 추후 제작단계에서 수밀성이 높아지는 원심성형 콘크리트의 내구성은 일반적인 콘크리트에 비해 우수한 것으로 조사되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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