• 환경생물
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• 제35권4호
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• pp.557-565
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• 2017

오이총채벌레의 약제저항성 발달 양상을 조사하기 위하여 엽침지법을 이용한 생물검정을 실시하였다. 국내 7개 재배 시설지역에서 오이총채벌레를 채집하였고 9개 시험 약제를 선정하고 가장 효과적인 약효 판별 시간 및 단일 약량기반 판별 농도를 설정하여 약제반응을 조사하였다. 추천 농도(recommended concentration, RC)에서의 약제별 판별 시간은 emamectin benzoate EC 및 spinetoram SC는 처리 후 24시간, chlorfenapyr EC는 48시간, spinosad SC, cyantraniliprole EC, acetamiprid WP, dinotefuran WG, imidacloprid WP, thiacloprid SC는 72시간으로 설정하였다. 판별 농도(discriminating concetration, DC)는 7개 오이총채벌레 계통의 추천 농도에서 살충력을 조사한 결과 지역별 약제반응의 차이를 관찰할 수 없는 경우에는 처리 약량을 줄이거나 늘려 지역별 차이를 볼 수 있는 농도로 설정하였다. 약제별 판별 농도는 emamectin benzoate EC $0.013mg\;L^{-1}$ (RC, $10.8mg\;L^{-1}$), spinetoram SC는 $0.125mg\;L^{-1}$ (RC, $25.0mg\;L^{-1}$), chlorfenapyr EC는 $0.25mg\;L^{-1}$ (RC, $50.0mg\;L^{-1}$), Spinosad SC는 $0.083mg\;L^{-1}$ (RC, $50.0mg\;L^{-1}$), cyantraniliprole EC는 $5.0mg\;L^{-1}$ (RC, $50.0mg\;L^{-1}$)으로 설정하였고, 네오이코티노이드 계통인 acetamiprid WP (RC, $40.0mg\;L^{-1}$), dinotefuran WG (RC, $20.0mg\;L^{-1}$), imidacloprid WP (RC, $50.0mg\;L^{-1}$), thiacloprid SC(RC, $50.0mg\;L^{-1}$)는 추천 농도를 판별 농도로 설정하였다. 설정된 판별 농도와 판별 시간을 적용하여 생물 검정을 실시한 결과, acetamiprid를 포함한 4종의 네오니코티노이드계 약제에서는 모든 지역에서 저항성이 발달되고 있어 약제저항성 관리가 필요할 것으로 판단되었다. 그밖에 emamectin benzoate 등 5종 약제는 추천 농도에서 살충력이 모든 지역에서 100%를 보여 약제저항성은 아직 발달되지 않았다. 제시된 약제 효율 판별 시간 및 판별 농도 기준 단일 약량 생물검정법을 활용한 지속적인 모니터링을 실시한다면 국내 오이총채벌레의 약제저항성 동태 추적 및 약제저항성 관리에 크게 도움이 될 것이다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제24권8호
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• pp.784-794
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• 2023

Objective: To determine whether dynamic susceptibility contrast-enhanced (DSC) perfusion magnetic resonance imaging (MRI) can be used to evaluate posterior cerebral circulation in pediatric patients with moyamoya disease (MMD) who underwent anterior revascularization. Materials and Methods: This study retrospectively included 73 patients with MMD who underwent DSC perfusion MRI (age, 12.2 ± 6.1 years) between January 2016 and December 2020, owing to recent-onset clinical symptoms during the follow-up period after completion of anterior revascularization. DSC perfusion images were analyzed using a dedicated software package (NordicICE; Nordic NeuroLab) for the middle cerebral artery (MCA), posterior cerebral artery (PCA), and posterior border zone between the two regions (PCA-MCA). Patients were divided into two groups; the PCA stenosis group included 30 patients with newly confirmed PCA involvement, while the no PCA stenosis group included 43 patients without PCA involvement. The relationship between DSC perfusion parameters and PCA stenosis, as well as the performance of the parameters in discriminating between groups, were analyzed. Results: In the PCA stenosis group, the mean follow-up duration was 5.3 years after anterior revascularization, and visual disturbances were a common symptom. Normalized cerebral blood volume was increased, and both the normalized time-topeak (nTTP) and mean transit time values were significantly delayed in the PCA stenosis group compared with those in the no PCA stenosis group in the PCA and PCA-MCA border zones. TTP_PCA (odds ratio [OR] = 6.745; 95% confidence interval [CI] = 2.665-17.074; P < 0.001) and CBV_PCA-MCA (OR = 1.567; 95% CI = 1.021-2.406; P = 0.040) were independently associated with PCA stenosis. TTP_PCA showed the highest receiver operating characteristic curve area in discriminating for PCA stenosis (0.895; 95% CI = 0.803-0.986). Conclusion: nTTP can be used to effectively diagnose PCA stenosis. Therefore, DSC perfusion MRI may be a valuable tool for monitoring PCA stenosis in patients with MMD.

• ETRI Journal
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• 제36권1호
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• pp.99-105
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• 2014

This paper presents a new locomotion mode recognition method based on a transformed correlation feature analysis using an electromyography (EMG) pattern. Each movement is recognized using six weighted subcorrelation filters, which are applied to the correlation feature analysis through the use of six time-domain features. The proposed method has a high recognition rate because it reflects the importance of the different features according to the movements and thereby enables one to recognize real-time EMG patterns, owing to the rapid execution of the correlation feature analysis. The experiment results show that the discriminating power of the proposed method is 85.89% (${\pm}2.5$) when walking on a level surface, 96.47% (${\pm}0.9$) when going up stairs, and 96.37% (${\pm}1.3$) when going down stairs for given normal movement data. This makes its accuracy and stability better than that found for the principal component analysis and linear discriminant analysis methods.

• KIEE International Transactions on Electrophysics and Applications
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• 제3C권5호
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• pp.177-181
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• 2003

Partial discharge pulse shapes from variable PD (partial discharge) sources sustain many characteristics such as types of PD. Ultra high frequency antennas have wide bandwidth from 30KHz to 2㎓. Therefore, signals taken from a UHF antenna have important attributes (rising time, falling time, shape factor, etc.) for electromagnetic sources, such as PD sources. We investigated PD pulse shapes from several PD sources using a UHF antenna and the results were used for classification of PD sources. Features for discrimination are extracted from frequency distribution and LPC (Linear Prediction Coefficient) of time signal. RBFN are used for investigating the possibility of classification of multi-PD sources.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권12호
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• pp.4489-4501
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• 2014

We propose a novel lane detection method based on classification in image sequences. Both structural and statistical features of the extracted bright shape are applied to the neural network for finding correct lane marks. The features used in this paper are shown to have strong discriminating power to locate correct traffic lanes. The traffic lanes detected in the current frame is also used to estimate the traffic lane if the lane detection fails in the next frame. The proposed method is fast enough to apply for real-time systems; the average processing time is less than 2msec. Also the scheme of the local illumination compensation allows robust lane detection at nighttime. Therefore, this method can be widely used in intelligence transportation systems such as driver assistance, lane change assistance, lane departure warning and autonomous vehicles.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제17권1호
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• pp.323-333
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• 2016

Background: Ovarian cancer remains a major worldwide health care issue due to the lack of satisfactory diagnostic methods for early detection of the disease. Prior studies on the role of serum cancer antigen 125 (CA125) and human epididymis protein 4 (HE4) in detecting ovarian cancer presented conflicting results. New tools to improve the accuracy of identifying malignancy are urgently needed. We here aimed to evaluate the diagnostic utility of tissue CA125 and HE4 gene expression in comparison to serum CA125 and HE4 in discriminating benign from malignant pelvic masses. Materials and Methods: One-hundred Egyptian women were enrolled in this study, including 60 epithelial ovarian cancer (EOC) patients and 20 benign ovarian tumor patients, as well as 20 apparently healthy women. Preoperative serum levels of CA125 and HE4 were measured by immunoassays. Tissue expression levels of genes encoding CA125 and HE4 were determined by quantitative real time polymerase chain reaction (qRT-PCR). The diagnostic performance of CA125 and HE4, measured either as mRNA or protein levels, was evaluated by receiver operating characteristic (ROC) curves. Results: The serum CA125+HE4 combination and serum HE4, with area under the curve (AUC) values of 0.935 and 0.932, respectively, performed significantly better than serum CA125 (AUC=0.592; P<0.001). Tissue CA125 and HE4 (AUC=1) performed significantly better than serum CA125 (P<0.001), serum HE4 (P=0.016) and the serum CA125+HE4 combination (P=0.018). Conclusions: Measurement of tissue CA125 and HE4 gene expression not only improves discriminatory performance, but also broadens the range of differential diagnostic possibilities in distinguishing EOC from benign ovarian tumors.

• Earthquakes and Structures
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• 제24권1호
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• pp.1-9
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• 2023

A model for calculating structure interacted mechanics is proposed. A structural interaction model and controller design based on tuned mass damping (TMD) was developed to control the induced vibration. A key point is to introduce a new analytical model to evaluate the properties of the TMD that recognizes the motion-dependent nonlinear response observed in the simulations. Aiming at the problem of increased current harmonics and low efficiency of permanent magnet synchronous motors for electric vehicles due to dead time effect, a dead time compensation method based on neural network filter and current polarity detection is proposed. Firstly, the DC components and the higher harmonic components of the motor currents are obtained by virtue of what the neural network filters and the extracted harmonic currents are adjusted to the required compensation voltages by virtue of what the neural network filters. Then, the extracted DC components are used for current polarity dead time compensation control to avert the false compensation when currents approach zero. The neural network filter method extracts the required compensation voltages from the speed component and the current polarity detection compensation method obtains the required compensation voltages by discriminating the current polarity. The combination of the two methods can more precisely compensate the dead time effect of the control system to improve the control performance. Furthermore, based on the relaxed method, the intelligent approach of stability criterion can be regulated appropriately and the artificial TMD was found to be effective in reducing cross-wind vibrations.

• 구강회복응용과학지
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• 제32권1호
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• pp.38-46
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• 2016

목적: 단순악관절 진동군에서 좌/우 진동 중 유의한 진동의 감별법을 연구하는 것이다. 연구 재료 및 방법: 단순악관절 진동만을 갖고 있고 측두하악관절 질환의 제 증상이 없는 단순악관절 진동그룹 30명의 60개 관절에서 44쌍의 진동을 기록하였고 대상자의 인지와 검사자의 촉진, JVA 검사 결과를 비교하였다. JVA로 기록된 진동의 주파수 스펙트럼, 진동파형 시간차 위상변위 분석, 수치 분석을 통해 좌/우 진동 중 유의한 진동을 감별하였다. 결과: JVA 분석결과 양측성 진동은 한 건도 없었으며 유의한 편측 진동은 42개로 감별되었다. 시간차 위상변위를 보이는 것은 11쌍이었고 이 중 한 쌍을 제외한 모든 진동에서 전달된 측의 진동이 발생측 진동보다 진동 총에너지(total integral) 값은 더 작고 > 300 / < 300 ratio는 같거나 더 큰 특징을 보이는 것을 관찰하였다. 또한 진동 총에너지 값이 10 이하로 작고 시간차 위상변위를 보이지 않아 좌/우 감별의 근거가 모호한 나머지 진동 모두에서 진동 총에너지 값이 더 작은 쪽의 > 300 / < 300 ratio가 더 큼을 관찰하여 이를 좌/우 감별의 근거로 삼을 수 있었다. 결론: JVA로 좌/우 진동 중 유의한 진동을 감별하기 위해서는 주파수 스펙트럼, 시간차 위상변위 및 수치 분석 등이 모두 고려되어야 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.339-349
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• 2013

뇌손상 환자들을 대상으로 한국판 간이정신상태검사(MMSE-K)와 한국형 컴퓨터 신경행동검사(KCNT)를 실시하여 관련성을 평가하고, 확정적 정상군과 치매 의심군을 구분하는데 있어서 KCNT의 유용성을 평가하기 위하여 수행되었다. 뇌손상 환자 50명 중 확정적 정상군과 치매 의심군의 KCNT 결과는 정규성 검정을 만족하여 두 군간 비교는 t 검정을, MMSE-K와 KCNT 결과간에는 이변량 상관분석을 실시하였다. 두 군의 특성은 유의한 차이가 없었으며, KCNT 결과는 두 군간 모든 항목에서 유의한 차이가 있었다(p<.05). 두 검사간 Pearson 상관계수는 단순반응시간(r=-.580), 선택반응시간(r=-.341), 글자색 맞추기(r=-.661), 숫자구분(r=-.703), 두 자리 숫자더하기(r=-.582), 세 자리 숫자더하기(r=-.610), 부호숫자 짝짓기(r=-.642), 숫자외우기(r=.807)로 유의한 상관관계가 있었다(p<.05). 이 중 단순반응시간, 두 자리 숫자더하기는 확정적 정상군과 치매 의심군에서 서로 다른 부호의 상관계수를 나타내 두 군을 구분하는 검사로 사용할 수 있을 것으로 생각되며, 제안된 KCNT 항목들을 검사 목적에 따라 선택하여 사용하면 두 군의 인지기능을 관찰하기 위한 검사로 유용하게 사용할 수 있을 것으로 생각된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.136-141
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• 2017

본 논문에서는 딥러닝을 PC에 적용하기 위한 메모리 최적화에 관한 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 일반 PC에서 기존의 딥러닝 구조에서 요구되는 연산처리 과정과 데이터 량을 감소시켜 메모리 및 연산처리 시간을 최소화한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 분별력이 있는 랜덤 필터를 이용한 컨볼루션 층 구성 과정, PCA를 이용한 데이터 축소 과정, SVM을 사용한 CNN 구조 생성 등의 3과정으로 이루어진다. 분별력이 있는 랜덤 필터를 이용한 컨볼루션 층 구성 과정에서는 학습과정이 필요치 않아서 전체적인 딥러닝의 학습시간을 단축시킨다. PCA를 이용한 데이터 축소 과정에서는 메모리량과 연산처리량을 감소시킨다. SVM을 사용한 CNN 구조 생성에서는 필요로 하는 메모리량과 연산 처리량의 감소 효과를 극대화 시킨다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 예일 대학교의 Extended Yale B 얼굴 데이터베이스를 사용하여 실험한 결과, 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 기존의 CNN 알고리즘과 비교하여 비슷한 성능의 인식률을 보이면서 연산 소요시간과 메모리 점유율에 있어 우수함이 확인되었다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 바탕으로 하여 일반 PC에서도 많은 데이터와 연산처리를 가진 딥러닝 알고리즘을 구현할 수 있으리라 기대된다.