Dementia is a major burden for many countries including South Korea, where life expectancy is continuously growing and the proportion of aged people is rapidly growing. Neurodegenerative disorders, such as, Alzheimer disease, dementia with Lewy bodies, frontotemporal dementia, Parkinson disease, progressive supranuclear palsy, corticobasal degeneration, Huntington disease, can cause dementia, and cerebrovascular disease also can cause dementia. Depression or hypothyroidism also can cause cognitive deficits, but they are reversible by management of underlying cause unlike the forementioned dementias. Therefore these are called pseudodementia. We are entering an era of dementia care that will be based upon the identification of potentially modifiable risk factors and early disease markers, and the application of new drugs postpone progression of dementias or target specific proteins that cause dementia. Efficient pharmacologic treatment of dementia needs not only to distinguish underlying causes of dementia but also to be installed as soon as possible. Therefore, differential diagnosis and early diagnosis of dementia are utmost importance. F-18 FDG PET is useful for clarifying dementing diseases and is also useful for early detection of the diseases. Purpose of this article is to review the current value of FDG PET for dementing diseases including differential diagnosis of dementia and prediction of evolving dementia.
Upper gastrointestinal (GI) bleeding (UGIB) is the most common GI emergency, and it is associated with significant morbidity and mortality. Early identification of low-risk patients suitable for outpatient management has the potential to reduce unnecessary costs, and prompt triage of high-risk patients could allow appropriate intervention and minimize morbidity and mortality. Several risk-scoring systems have been developed to predict the outcomes of UGIB. As each scoring system measures different primary outcome variables, appropriate risk scores must be implemented in clinical practice. The Glasgow-Blatchford score (GBS) should be used to predict the need for interventions such as blood transfusion or endoscopic or surgical treatment. Patients with GBS ${\leq}1$ have a low likelihood of adverse outcomes and can be considered for early discharge. The Rockall score was externally validated and is widely used for prediction of mortality. The recently developed AIMS65 score is easy to calculate and was proposed to predict in-hospital mortality. The Forrest classification is based on endoscopic findings and can be used to stratify patients into high- and low-risk categories in terms of rebleeding and thus is useful in predicting the need for endoscopic hemostasis. Early risk stratification is critical in the management of UGIB and may improve patient outcome and reduce unnecessary health care costs through standardization of care.
최근 들어 콘크리트 구조물의 내구성 및 사용성이 강조되고 있는 추세에서 많은 연구자들이 초기 재령 콘크리트의 거동에 대하여 실험 및 해석적으로 분석하고 있다. 그러나 이러한 노력에도 불구하고 아직도 초기재령 콘크리트의 거동에 대하여 많은 불확실성이 존재하며 대부분의 실험이 실내 실험에 국한되어 실제 구조물 내에서 발생하는 거동에 대한 분석은 전무한 실정이다. 본 연구에서는 실제 구조물의 변형 및 열응력 이력의 계측을 통하여 초기재령 콘크리트의 응력 예측에 사용되는 컴플라이언스 함수를 추정하여 제안하였다. 본 연구에서 제안된 컴플라이언스 함수를 재하재령 및 재하기간에 따라 기존의 컴플라이언스 함수와 비교하였으며 기존의 함수는 초기 콘크리트의 변형을 과소평가하는 것으로 나타났다. 또한 제안된 함수를 이용하여 콘크리트의 시간에 따른 응력을 계산하였으며 계산된 응력은 기존의 함수를 이용하여 계산된 응력이 실제 응력을 과대평가하는것과는 달리 계측된 응력과 거의 일치하였다. 따라서 본 연구에서 제안된 컴플라이언스 함수는 초기재령 콘크리트의 시간에 따른 응력을 합리적으로 평가하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 가정의 소득 수준과 다문화 가정환경을 고려하여 선발된 사회적 배려대상 초등학생들 중 음악, 시각예술, 발레 영역에서 예술적 잠재성을 보이는 예술영재를 판별하는 모형 개발에 관한 것이다. 연구에서 개발한 SMC모형은 예술적 기술, 동기, 창의성을 주요 판별 요소로 포함하며 문서 리뷰 및 교사 추천, 예술 영재성 평가, 종합 평가의 세 단계를 통해서 총체적, 영역 일반적 예술 영재성과 세부적, 영역 특수적 예술 영재성을 평가함으로써 아동의 예술적 잠재성을 조기에 인식하고 판별하는 것을 주된 목적으로 하고 있다. 사회적 배려대상 예술영재의 효과적인 판별은 숨어있는 다수의 잠재적 예술영재들의 발견을 통해서 예술영재교육의 대상과 범위를 확대시키고 이들의 영재성 계발을 가능하게 하는 후속 프로그램 개발에 유용한 정보를 제공해 줄 것이다.
차량 내 전기전자제어시스템이 급격히 증가하면서 이로 인한 안전사고가 이슈로 부각되고 있다. 그러므로 차량의 안전성을 확보하기 위해서는 개발 초기에 PHA, HAZOP 등을 활용하여 위험원을 식별하고, 이를 예방하기 위한 안전 메커니즘이 구현되어야 한다. 특히, HAZOP은 가이드워드 기반의 체계적인 방식으로 널리 활용되고 있다. 하지만, 시스템이 제공하는 최상위 기능으로부터 오동작을 찾아내기 때문에, 동작 과정상의 위험원을 충분히 식별하지 못한다. 또한 충분히 식별되지 않은 위험원으로부터 안전 요구사항을 정의하기 때문에 테스트케이스 설계에도 제한이 있다. 이에 본 연구에서는 시스템의 동작과정 정의에 유용한 사용사례 기술서와 HAZOP을 적용한 위험원 식별 그리고 안전 요구사항 기반의 테스트케이스 설계 방안을 제안한다. 본 연구의 효용성을 검증하기 위해 차량의 스마트키 제어시스템 사례를 제시하고, 기존 HAZOP 기반의 위험원 분석 결과와 비교한다. 본 연구를 적용하는 조직은 시스템 개발 초기에 위험원 및 안전 요구사항을 충분히 식별하고, 테스트케이스를 설계함으로써 개발 비용을 줄이고, 시스템 품질을 높일 수 있을 것으로 기대한다.
Ordinary reinforced concrete (RC) and prestressed concrete bridges are two popular and typical types of short- and medium-span bridges that accounts for the vast majority of all existing bridges. The cost of maintaining, repairing or replacing degraded existing RC bridges is immense. Detecting the abnormality of RC bridges at an early stage and taking the protective measures in advance are effective ways to improve maintenance practices and reduce the maintenance cost. This study proposes a systematic method from influence line (IL) identification to damage detection with applications to RC bridges. An IL identification method which integrates the cubic B-spline function with Tikhonov regularization is first proposed based on the vehicle information and the corresponding moving vehicle induced bridge response time history. Subsequently, IL change is defined as a damage index for bridge damage detection, and information fusion technique that synthesizes ILs of multiple locations/sensors is used to improve the efficiency and accuracy of damage localization. Finally, the feasibility of the proposed systematic method is verified through experimental tests on a three-span continuous RC beam. The comparison suggests that the identified ILs can well match with the baseline ILs, and it demonstrates that the proposed IL identification method has a high accuracy and a great potential in engineering applications. Results in this case indicate that deflection ILs are superior than strain ILs for damage detection of RC beams, and the performance of damage localization can be significantly improved with the information fusion of multiple ILs.
최근 마케팅 분야에서는 상위 20% 이내의 고객에 대한 맞춤형 서비스 제공을 통해 고객의 충성도 상승과 매출 증대를 위한 VIP 마케팅이 관심을 받고 있다. 본 연구에서는 RFID(Radio Frequency Identification) 기술을 이용한 VIP 고객 접점 관리 사례를 살펴보고, 이를 기반으로 고객관계관리(CRM)에 RFID 기술 도입시 고려할 사항과 일반적인 시나리오를 제시하였다. RFID 기술은 무선전파를 이용하여 사물이나 고객의 ID 정보를 인식할 수 있는 기술로 현재 유통 물류 및 자산관리 분야에서 활발하게 적용되고 있다. 이 기술을 고객관계관리(CRM)를 위한 새로운 고객접점채널로서 활용하는 경우, RFID 기술의 장점을 충분히 활용한다면 다양한 형태의 지능형 고객 맞춤 서비스를 제공할 수 있을 것이다. CRM 고객접점에서의 RFID 기술은 도입 초기 단계지만 RFID 기술 향상과 다양한 시도를 거쳐 향후 다양한 업종에서 VIP를 포함한 고객 관리와 고객의 쇼핑 및 소비 패턴과 같이 마케팅 캠페인에 도움이 되는 중요한 정보를 획득할 수 있는 유용한 도구로 활용될 것이다.
Damages of medicinal crops by thrips and identification of thrips species were investigated by periodic surveys on major medicinal crops, Platycodon grandiflorum, Schizandra chinensis, Codonopsis lanceolata, Lycium chinense, Bupleurum falcatum, Ledebouriella seseloides, Angelica gigas, Glycyrrhiza uralensis, Liriope platyphylla, Atractyloides sp., once or twice a month in Suwon, Eumseong, Jecheon, Pyeongchang, Chyungyang from May to October in 2012. Thrips and their damages were found at all of the medicinal crops investigated, mostly occurring at early growing stages of each medicinal crop and causing apical meristem region withered, thereby inhibiting the growth of plants. For species identification of thrips collected from each medicinal crops, DNA from each individual was extracted and ITS2 and COI regions were amplified by PCR. As a result, Frankliniella intonsa, Thrips tabaci, and Megalurothrips distalis have been identified as dominant species on medicinal crops in open field, whereas Frankliniella occidentalis was restricted to Lycium chinense in which protected cultivation. This study suggests that the occurrence of thrips species on medicinal crops seems to be affected by host specificity and environmental factors such as cultivation types.
경주 월성의 본격적인 발굴조사로 다양한 종류의 목제유물이 출토되고 있다. 특히 월성의 주위를 둘러싸고 있는 해자에서 다량 출토되었다. 본 연구에서는 월성 해자에서 출토된 목제방패 2점의 수종분석, 방사성탄소연대측정, 그리고 형태분석을 통해 신라시대 방패에 대한 기초자료를 확보하고자 하였다. 연대측정 결과, 4세기 중반에서 5세기 초반에 벌채된 목재를 사용하여 제작되었음이 확인되었다. 수종분석 결과, 유물의 몸체는 소나무속 연송류로, 손잡이는 느티나무속 느티나무로 식별되었다. 출토 목제방패의 제작 순서는 판목으로 가공된 판에 얇은 선으로 구획을 표시한 후 이중동심원을 구획하고 작은 구멍을 투공한 것으로 확인되었다. 구획선 사이의 간격을 측정한 결과 약 6cm로 일정하고, 붉은 색과 검은 색으로 채색되어 있다. 형태 분석을 통해 유물의 너비는 각각 50cm, 36cm 이상으로 추정했다.
The cables in a cable-stayed bridge are critical load-carrying parts. The potential damage to cables should be identified early to prevent disasters. In this study, an efficient deep learning model is proposed for the damage identification of cables using both a multi-layer perceptron (MLP) and a graph neural network (GNN). Datasets are first generated using the practical advanced analysis program (PAAP), which is a robust program for modeling and analyzing bridge structures with low computational costs. The model based on the MLP and GNN can capture complex nonlinear correlations between the vibration characteristics in the input data and the cable system damage in the output data. Multiple hidden layers with an activation function are used in the MLP to expand the original input vector of the limited measurement data to obtain a complete output data vector that preserves sufficient information for constructing the graph in the GNN. Using the gated recurrent unit and set2set model, the GNN maps the formed graph feature to the output cable damage through several updating times and provides the damage results to both the classification and regression outputs. The model is fine-tuned with the original input data using Adam optimization for the final objective function. A case study of an actual cable-stayed bridge was considered to evaluate the model performance. The results demonstrate that the proposed model provides high accuracy (over 90%) in classification and satisfactory correlation coefficients (over 0.98) in regression and is a robust approach to obtain effective identification results with a limited quantity of input data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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