Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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제40권1호
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pp.3-10
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2014
Objectives: Although nerve growth factor (NGF) could promote the functional regeneration of an injured peripheral nerve, it is very difficult for NGF to sustain the therapeutic dose in the defect due to its short half-life. In this study, we loaded the NGF-bound heparin-conjugated fibrin (HCF) gel in the NGF-delivering implants and analyzed the time-dependent release of NGF and its bioactivity to evaluate the clinical effectiveness. Materials and Methods: NGF solution was made of 1.0 mg of NGF and 1.0 mL of phosphate buffered saline (PBS). Experimental group A consisted of three implants, in which $0.25{\mu}L$ of NGF solution, $0.75{\mu}L$ of HCF, $1.0{\mu}L$ of fibrinogen and $2.0{\mu}L$ of thrombin was injected via apex hole with micropipette and gelated, were put into the centrifuge tube. Three implants of experimental group B were prepared with the mixture of $0.5{\mu}L$ of NGF solution, $0.5{\mu}L$ HCF, $1.0{\mu}L$ of fibrinogen and $2.0{\mu}L$ of thrombin. These six centrifuge tubes were filled with 1.0 mL of PBS and stirred in the water-filled beaker at 50 rpm. At 1, 3, 5, 7, 10, and 14 days, 1.0 mL of solution in each tubes was collected and preserved at $-20^{\circ}C$ with adding same amount of fresh PBS. Enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) was done to determine in vitro release profile of NGF and its bioactivity was evaluated with neural differentiation of pheochromocytoma (PC12) cells. Results: The average concentration of released NGF in the group A and B increased for the first 5 days and then gradually decreased. Almost all of NGF was released during 10 days. Released NGF from two groups could promote neural differentiation and neurite outgrowth of PC12 cells and these bioactivity was maintained over 14 days. Conclusion: Controlled release system using NGF-HCF gel via NGF-delivering implant could be an another vehicle of delivering NGF to promote the nerve regeneration of dental implant related nerve damage.
고속도로는 중 장거리 차량 통행을 담당하고 있으며, 공공기관들의 지방이전 등으로 인해 직장과 거주지 간의 거리가 멀어짐에 따라 운전자들의 통행거리는 증가 추세를 보이고 있다. 이러한 이유로 고속도로에서는 피로나 졸음으로 인한 운전자요인 사고의 비중이 매우 높다. 하지만 기존의 사고예측 연구에서는 주로 도로요인, 환경요인, 차량요인 등 외적인 조건만을 고려하였을 뿐 도로구간별 운전자의 통행행태를 고려하지 못하였다. 본 연구에서는 대용량 내비게이션 경로자료를 활용하여 통행행태기반의 사고지표(운전피로도지표)를 제안하고, 교통사고와의 관계를 살펴보았다. 분석결과 개발된 지표와 교통사고와는 높은 상관성을 보이는 것으로 나타났으며, 이를 통해 시설물 위주에서 통행행태기반으로 교통사고 예측연구의 패러다임 변화가 필요함을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 지표는 다양한 분야에서 활용이 가능할 것이다. 교통사고(졸음, 부주의운전 등)를 사전에 방지하기 위한 정보제공, 고속도로 안전진단 핵심요소기술로의 활용, 휴게소 및 졸음쉼터 입지 우선순위 선정 시, 피로한 구간에 대하여 운전자에게 주의환기를 위한 방법(노면요철, 그루빙 등)을 적용해야하는 구간 선정 시 활용이 가능할 것이다.
대부분 딥러닝 모델의 학습은 입력값과 입력값에 따른 출력값이 포함된 레이블링 데이터(labeling data)를 학습하는 지도 학습(supervised learning)으로 진행된다. 레이블링 데이터는 인간이 직접 제작하므로 데이터의 정확도가 높다는 장점이 있지만 비용과 시간의 문제로 인해 데이터의 확보에 많은 노력이 소요된다. 그리고 지도 학습의 목표는 정탐지 데이터(true positive data)의 인식 성능 향상에 초점이 맞추어져 있으며, 오탐지 데이터(false positive data)의 발생에 대한 대처는 미흡한 실정이다. 본 논문은 터널 관제센터에 투입된 딥러닝 모델 기반 영상유고 시스템의 모니터링을 통해 정탐지와 레이블링 데이터의 학습으로 예측하기 힘든 오탐지의 발생을 확인하였다. 오탐지의 유형은 작업차량의 경광등, 터널 입구부에서 반사되는 햇빛, 차선과 차량의 일부에서 발생하는 길쭉한 검은 음영 등이 화재와 보행자로 오탐지되고 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 현장에서 발생한 오탐지 데이터와 레이블링 데이터를 동시에 학습하여 딥러닝 모델을 개발하였으며, 그 결과 기존 레이블링 데이터만 학습한 모델과 비교하면 레이블링 데이터에 대한 재추론 성능이 향상됨을 알 수 있었다. 그리고 오탐지 데이터에 대한 재추론을 한 결과 오탐지 데이터를 많이 포함하여 학습한 모델일 경우 보행자의 오탐지 개수가 훨씬 줄었으며, 오탐지 데이터의 학습을 통해 딥러닝 모델의 현장 적용성을 향상시킬 수 있었다.
고정밀 공간정보제작 분야의 활용 측면에서 무인항공사진측량은 촬영된 영상의 정량적인 품질 검증 방법과 인증에 대한 절차와 세부 규정이 미흡한 문제점이 있다. 또한, 영상에 대한 검증 수단이 해상도와 명암의 대비 정도를 동시에 분석 할 수 있는 MTF (Modulation Transfer Function) 분석이 아닌 GSD (Ground Sample Distance) 만으로 품질을 평가하고 있어 유인항공영상보다 품질이 떨어지는 경우도 있다. 이에 본 연구에서는 드론 영상 품질 분석에서 MTF 분석의 필요성을 확인하기 위해 Siemens star를 이용하여 GSD와 MTF 분석을 동시에 실시하였다. 서로 다른 드론 기체와 센서로 동일한 해상도로 타겟을 촬영한 영상을 분석한 결과, GSD에서는 약간 상이한 결과를 나타내었지만, 영상의 해상도와 명암의 대비 정도를 동시에 분석할 수 있는 σMTF 수치는 큰 차이를 나타내었다. 이와 같은 결과로 MTF 분석이 보다 객관적이며 신뢰도 높은 품질분석 방법이라고 결론지을 수 있다. 아울러 작업자가 카메라 센서의 성능, 중복도 및 기체의 성능을 적절하게 판단하여 촬영을 실시하여야만 높은 품질의 드론 영상을 획득할 수 있음을 알 수 있었다. 하지만 본 연구는 제한된 기체와 촬영 조건하에서 취득된 영상으로만 분석을 수행한 결과이다. 따라서 향후 관련 분야의 다양한 실험 데이터를 축척하여 지속적인 연구를 수행하면 보다 객관적이고 신뢰성 있는 결과를 도출할 것으로 기대된다
In this study, in the field of remote sensing, where the scope of application is rapidly expanding to fields such as land monitoring, disaster prediction, facility safety inspection, and maintenance of cultural properties, monitoring of rural space and surrounding environment using UAV is utilized. It was carried out to verify the possibility, and the following main results were derived. First, the aerial image taken with an unmanned aerial vehicle had a much higher image size and spatial resolution than the aerial image provided by the National Geographic Information Service. It was suitable for analysis due to its high accuracy. Second, the more the number of photographed photos and the more complex the terrain features, the more the point cloud included in the aerial image taken with the UAV was extracted. As the amount of point cloud increases, accurate 3D mapping is possible, For accurate 3D mapping, it is judged that a point cloud acquisition method for difficult-to-photograph parts in the air is required. Third, 3D mapping technology using point cloud is effective for monitoring rural space and rural resources because it enables observation and comparison of parts that cannot be read from general aerial images. Fourth, the digital elevation model(DEM) produced with aerial image taken with an UAV can visually express the altitude and shape of the topography of the study site, so it can be used as data to predict the effects of topographical changes due to changes in rural space. Therefore, it is possible to utilize various results using the data included in the aerial image taken by the UAV. In this study, the superiority of images acquired by UAV was verified by comparison with existing images, and the effect of 3D mapping on rural space monitoring was visually analyzed. If various types of spatial data such as GIS analysis and topographic map production are collected and utilized using data that can be acquired by unmanned aerial vehicles, it is expected to be used as basic data for rural planning to maintain and preserve the rural environment.
본 논문에서는 전기자동차용 배터리 충/방전 상태 추정의 정확도를 개선하기 위해 칼만 필터(Kalman Filter, KF) 알고리즘과 등가회로모델(Equivalent Circuit Model)을 활용한 State Of Charge (SOC) 추정 방법을 적용하였다. 특히 노화된 배터리 용량을 함께 추정 가능한 관측기(observer)를 설계하였다. 우선 노화가 없는 경우, 칼만 필터를 이용하여 SOC를 단일 추정하면, 관측기 없이 모델로 계산된 경우와 비교하여 평균 절대 오차율이 1.43%(관측기 미사용)에서 0.27%(관측기 사용)로 감소하였다. 차량 주행상태에서는 전류가 고정되지 않아 SOC와 배터리 용량을 모두 추정하는 것에 일반적인 KF 혹은 Extended KF 알고리즘을 이용할 수 없다. 배터리 노화에 의한 용량 변화는 단시간에 일어나지는 않다는 점에 착안하여, 충전 시 배터리 용량 추정을 주기적으로 실시하는 전략을 제시하였다. 충전 모드에서는 일정 구간마다 전류가 고정되기에, 해당 상황에서 배터리 노화 용량을 SOC와 함께 추정 전략을 제시하였다. 전류가 고정된 상태에서 SOC 추정의 평균 절대 오차율은 0.54% 였으며, 용량 추정의 평균 절대 오차율은 2.24%로 나타났다. 충전상태에서 전류가 고정됨으로 일반적인 EKF를 활용하여 배터리 용량과 SOC 동시 추정이 가능하도록 하였다. 이를 통하여 배터리 충전 시 주기적인 배터리 용량 보정을 수행할 수 있다. 그리고, 방전 시에는 해당 용량으로 고정한 채 SOC를 추정하는, 배터리 관리 시스템에서 활용 가능한 추정 알고리즘을 제안하였다.
This study was aimed at identifying on the state and knowledge toward smoking and passive smoking in middle school students. The data were collected from 6th. to 18th. August, 2001. Subject were 125 middle school students who were participated in the Smoking Cessation Program of S Health Agency in Busan. The collected data were analyzed by SPSS program for frequency, percent, mean, and chi-square test. The smoking related state and attitude of subjects were as follows; the nurmber of the smoking students are 10(8.0 %) at present, 19(15.2 %) at past experience, 53(42.4 %) having at present smoking friends, 73(58.4 %) having at present smoking family. Also the smoking starting time of present or past smoking experience was the middle school; 12(9.6 %) and elementary school; 11(8.8 %). They started because of the peer group members; 12(9.6 %), curiosity; 8(6.4 %), and looking good; 7(5.6 %). The passive smoking related state and attitude of subjects were as follows; the number of the passive smoking aware rates are very well level; 71(56.8 %), well level; 54(43.2 %). The exposed experience to passive smoking was always; 38(30.4 %), sometimes; 86(68.8 %), not experience; 1(0.8 5). The place of exposure to passive smoking was game rooms; 67(53.6 %), house; 30(24.0 %), fast food place or cafeteria; 10(8.0 %), and street or in a vehicle ; 3(2.4 %). The main smoker to passive smoking exposure was unknown person; 61(48.8 %), grand parents or parents; 43(34.4 %), brothers or friends; 8(6.4 %), teachers; 4(3.2 %). The chief complant of passive smoking exposure was dyspnea; 36(28.8 %), coughing; 34(27.2 5), dizziness; 21(16.8 %), no symptom; 18(14.4 %). The mostly affected smoker to passive smoking exposure was parents; 52(41.6 %), brothers or friends; 48(38.4 %). The health affected perception to passive smoking exposure was very affected; 109(87.2 %), not affected; 3(2.4 %). In conclusion, it can be well recognized that considerable number of middle school students is exposed to the passive smoking in their homes and by unknown persons, but, their knowledge and attitude toward the exposure to passive smoking is not effective. Therefore, it is hoped that regular smoking education program at school and restriction campaign in home and the public place is necessary.
교통 분야에서 대표적인 공유 사례로 꼽히는 카셰어링(Car Sharing)은 한 대의 차량을 여러 사람이 짧은 시간 단위로 나눠 쓰는 이용 형태로써, 비영리 단체에서 운영하는 NFP(Not For Profit), 수익을 목적으로 민간 기업이 개인을 상대로 운영하는 B2C(Business to Customer), 개인과 개인이 직접 연결되는 P2P(Peer to Peer) 방식으로 운영형태가 구분된다. 이 중 P2P 카셰어링은 개인이 소유한 차량을 공유하는 방식이며 추가적인 차량 구매율을 감소시키고 유휴 차량을 최소화하여 교통혼잡완화 및 효율적인 교통수요관리가 가능하다는 장점이 있다. 본 연구는 공유 개념을 도입한 교통수요관리 정책 마련 및 지속가능한 교통 체계로의 전환을 위한 전략으로 P2P 카셰어링 도입 방안을 고찰하고, 도입 시에 예상되는 제약사항 및 운영활성화 방안을 제시하였다. 연구의 공간적 범위는 서울시 아파트 단지를 대상으로 하였다. 아파트 단지 내에서는 관리사무소 활용에 따른 운영적 측면에서의 지출규모 최소화가 가능하고 주차면 확보에 큰 문제가 없는 점 등이 P2P 카셰어링을 원활하게 운영할 수 있는 여건으로 판단되었다.
KRISO(Korea Research Institute of Ships & Ocean Engineering) designed and manufactured a pilot mining robot called "MineRo" in 2012. MineRo is composed of four track modules. In general, much time and money are needed for deep-sea tests. Therefore, a numerical analysis to predict the dynamic behaviors has to be performed before a deep-sea test. In the numerical analysis, the information about the mining robot and soil properties are the most important factors to analyze the driving performance and dynamic response of MineRo. A terra-mechanics model of extremely cohesive soft soil is implemented in the form of the relationships between the normal pressure and sinkage, and between the shear stress and shear displacement. It is possible to acquire information about MineRo from the CAD model in the design phase. The Wong model is applied to the terra-mechanics model. This model is necessary to acquire many soil coefficients for a numerical analysis. However, in soil testing, the amount of soil property data obtained is limited. Moreover, it is difficult to analyze all of the cases for the many soil coefficients. In this paper, the dynamic behaviors of MineRo are analyzed according to the driving velocity, steering ratio, and variable extremely cohesive soft soil properties using a table of orthogonal arrays. The dynamic responses of MineRo are the turning radius, sinkage, and slip ratio. The relationships between the dynamic responses and variable soil properties are derived for MineRo.
무인항공사진측량은 기존의 유인항공사진측량에 비하여 고해상도의 영상을 신속하게 취득하여 활용할 수 있다는 장점이 있다. 특히, 무인항공사진측량을 이용한 3차원 공간정보의 활용성이 커지는 시점에서 무인항공사진측량을 이용한 3차원 모델 제작은 상당히 중요한 문제이다. 이에 본 연구에서는 무인항공사진측량을 이용하여 3차원 모델을 제작하고 정성적 및 정량적 분석을 통하여 활용 가능성을 판단하고자 하였다. 정성적 분석은 3차원 국토공간정보 구축 작업규정에 명시된 세밀도를 이용하여 분석하였다. 그 결과 평면상에 존재하는 지형·지물의 경우 높은 세밀도 Level을 보였지만, 고저차가 있는 지형·지물의 경우 폐색지역 및 시차로 인하여 낮은 세밀도 Level을 나타냈다. 정량적 분석은 검사점과 주변 구조물에서 취득한 3차원 좌표를 이용하여 분석하였다. 그 결과 검사점의 경우 평균오차가 평면에서 0.042~0.059 m, 표고에서 0.050~0.161 m로 나타났으며 구조물의 모서리를 이용한 정확도 분석 결과는 평균오차가 평면에서 0.068 m, 표고에서 0.071 m로 나타났다. 따라서, 무인항공사진측량에 의한 3차원 모델은 디지털 트윈, 사면 경사도 분석 및 BIM분야에도 활용 가능성이 있다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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