Background: One of the causes of acute leukemia can be exposure to certain chemicals such as pesticides. This study determined the relationship between exposure to pesticides and the occurrence of acute leukemia in Fars province, south of Iran. Materials and Methods: Between April 2011 and April 2013 in a case-control study conducted in Nemazee Hospital in Shiraz, Southern Iran; 314 subjects diagnosed with acute leukemia (94 pediatric cases and 220 adults) were enrolled to determine any correlation between exposure to pesticides and the occurrence. Controls (n=314) were matched by sex and age. Results: There was a history of exposure to pesticides among 85% of pediatric cases and 69% of their controls and 83% of adult cases and 75% of their controls while 87.5% of pediatric cases and 90% of adult cases reported exposure to intermediate and high doses of pesticides and among the controls, the exposure to low doses of pesticides was 70.5% and 65%, respectively. Exposure to indoor pesticides was seen among most of cases and controls. Being a farmer was at a significantly more increased risk of developing acute leukemia in comparison to other jobs, especially for their children. Conclusions: Exposure to pesticides was shown to be one of the most important causes of acute leukemia. It seems that there is a need to educate the people on public health importance of exposure to pesticides especially during school time to reduce the risk of malignancies during childhood.
본 논문에서는 IEEE 802.16e 기반의 펨토셀 환경에서 이동단말이 매크로셀에서 펨토셀로 핸드오버를 수행할 때 발생하는 긴 스캐닝 지연 시간과 큰 배터리 소요를 줄이고자 한다. IEEE 802.16e 시스템에서는 이동단말이 핸드오버를 수행할 때 인접한 기지국들을 스캐닝 해서 적절한 후보 기지국들을 선정하는데, 펨토셀이 도입되면 인접한 펨토셀의 수만큼 추가적으로 스캐닝 동작을 수행하여야 한다. 따라서 이동단말의 스캐닝 지연 시간 몇 배터리 소모가 증가하는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 삼각 측위법과 펨토셀의 모니터링 메커니즘을 이용하여 이동단말의 위치로부터 가장 근접한 하나의 펨토셀을 찾는 방안을 제안한다. 이동단말은 선정된 하나의 펨토셀에 대해서만 스캐닝 동작을 수행하기 때문에 스캐닝 지연 시간 및 배터리 소모를 줄일 수 있다. 시뮬레이션을 통해 제 안 방안으로 동작할 경우 실제 이동단말의 위치에서 가장 근접한 펨토셀을 찾을 수 있는 확률이 높음을 확인하였으며 스캐닝 대상 펨토셀을 줄임으로써 기존 방안보다 스캐닝 지연 시간이 현저히 줄어들었음을 확인하였다.
Purpose: Accurate monitoring of soil strength is a key technology applicable to various precision agricultural practices. Soil strength has been traditionally measured using a cone penetrometer, which is time-consuming and expensive, making it difficult to obtain the spatial data required for precision agriculture. To improve the current, inefficient method of measuring soil strength, our objective was to develop and evaluate an in-situ system that could measure horizontal soil strength in real-time, while moving across a soil bin. Methods: Multiple cone-shape penetrometers were horizontally assembled at the front of a vertical plow blade at intervals of 5 cm. Each penetrometer was directly connected to a load cell, which measured loads of 0-2.54 kN. In order to process the digital signals from every individual transducer concurrently, a microcontroller was embedded into the measurement system. Wireless data communication was used between a data storage device and this real-time horizontal soil strength (RHSS) measurement system travelling at 0.5 m/s through an indoor experimental soil bin. The horizontal soil strength index (HSSI) measured by the developed system was compared with the cone index (CI) measured by a traditional cone penetrometer. Results: The coefficient of determination between the CI and the HSSI at depths of 5 cm and 10 cm ($r^2=0.67$ and 0.88, respectively) were relatively less than those measured below 20 cm ($r^2{\geq}0.93$). Additionally, the measured HSSIs were typically greater than the CIs for a given numbers of compactor operations. For an all-depth regression, the coefficient of determination was 0.94, with a RMSE of 0.23. Conclusions: A HSSI measurement system was evaluated in comparison with the conventional soil strength measurement system, CI. Further study is needed, in the form of field tests, on this real-time measurement and control system, which would be applied to precision agriculture.
Compared to yellow dust coming from China or particulate matter created naturally in spring due to Total Suspended Particulate(TSP), particulate matter in winter season have much more serious effect on human body as they penetrate cell membranes. Although such particulate matter are becoming a social issue, there are no concrete plans on how to reduce them. Air-purifying plants are limited in maintaining the indoor air quality of large area because it is usually difficult to quantify their performance. In order to improve this, a bio-filter that can be connected to air conditioner is suggested as an option. This study seeks to improve air conditioning model-based monitoring method for bio-filters from prior studies and objectify correlations between applied vegetation and growing environment into quantitative indicators. By doing so, this study seeks to provide criteria on plants applied to artificial soil-based vegetation bio-filters and basic information to set air-conditioning features. The study results confirmed significant tendency on the growing stability of each purifying plant in mechanical air-conditioning environment. Among three models selected for bio-filter vegetation models, epipremnum aureum showed high performance in quantitative indicators, including soil moisture, EC, and leaf temperature, etc., indicating that it would assure the highest growing stability in this test air-conditioning environment.
Home evolved Node-B (HeNB), also called a femtocell or a femto base station, is introduced to provide high data rate to indoor users. However, two main problems arise in femtocell networks: (1) Small coverage area of HeNB, which results in limited cell-splitting gain and ping-pong handover (HO) problems and (2) high inter-femtocell interference because HeNBs may be densely deployed in a small region. In this study, an efficient cooperation mechanism called an HeNB-aided virtual-HO (HaVHO) scheme is proposed to expand the coverage area of femtocells and to reduce inter-femtocell interference. The cooperation among neighbor HeNBs is exploited in HaVHO by enabling an HeNB to relay the data of its neighbor HeNB without an HO. The HaVHO procedure is compatible with the existing long term evolution specification, and the information exchange overhead in HaVHO is relatively low. To estimate the signal to interference plus noise ratio improvement, the area average channel state metric is proposed, and the amount of user throughput enhancement by HaVHO is derived. System-level simulation shows that HaVHO has a better performance than the other four schemes, such as lesser radio link failure, lesser ping-pong handover, lesser short-stay handover, and higher user throughput.
본 논문에서 실내환경의 무선통신 표준안으로 고려되는 OFDM(orthogonal frequency division multiplexing)모뎀의 성능 향상을 위해 새로운 설계 방법을 제안하였다. 고속 홈네트워킹에서 요구하는 데이터 전송율 $6{\sim}54$Mbps을 만족하도록 향상된 알고리즘을 이용하여 FFT/IFFT를 설계하였고, 무선환경을 고려하여 파일럿 신호를 이용하는 보다 향상된 채널등화기법과 구조를 제안하였다. 또한 메모리 구조를 가지는 $tan^{-1}$ 회로를 이용하여 회로의 반송파 옵셋 추정기를 설계하였다. FPGA를 통하여 HDL단계에서 검증하고, 표준라이브러리를 이용하여 ASIC(application specific integrated circuit)으로 구현하였다.
In order to provide a location-based services regardless of indoor or outdoor space, it is important to provide position information of the terminal regardless of location. Among the wireless/mobile communication resources used for this purpose, Long Term Evolution (LTE) signal is a representative infrastructure that can overcome spatial limitations, but the positioning method based on the location of the base station has a disadvantage in that the accuracy is low. Therefore, a fingerprinting technique, which is a pattern recognition technology, has been widely used. The simplest yet widely applied algorithm among Fingerprint positioning technologies is k-Nearest Neighbors (kNN). However, in the kNN algorithm, it is difficult to find the optimal K value with the lowest positioning error for each location to be estimated, so it is generally fixed to an appropriate K value and used. Since the optimal K value cannot be applied to each estimated location, therefore, there is a problem in that the accuracy of the overall estimated location information is lowered. Considering this problem, this paper proposes a technique for adaptively varying the K value by using a Convolutional Neural Network (CNN) model among Artificial Neural Network (ANN) techniques. First, by using the signal information of the measured values obtained in the service area, an image is created according to the Physical Cell Identity (PCI) and Band combination, and an answer label for supervised learning is created. Then, the structure of the CNN is modeled to classify K values through the image information of the measurements. The performance of the proposed technique is verified based on actual data measured in the testbed. As a result, it can be seen that the proposed technique improves the positioning performance compared to using a fixed K value.
지하수 중 라돈은 끓임으로서 쉽게 제거할 수 있다. 다양한 라돈 농도를 가진 13 개 지하수 시료를 이용하여 가열 시간과 온도를 변경시키며 라돈의 제거효율을 평가하였다. 지하수 시료는 Bladder 펌프를 이용하여 채수하였고 용존산소, 수소이온농도 등의 현장수질은 Flow cell을 이용하여 측정 하였다. 경과시간 및 수온 별로 분취한 시료의 라돈 농도는 액체섬광계수기(LSC)로 분석하였다. 실험결과, 온도가 높을수록 경과시간에 따른 지하수 중 라돈의 제거율도 높아지며 지하수 중 라돈의 초기농도가 높을수록 경과시간에 따른 지하수 중 라돈의 제거율은 낮아진다. 즉, 지하수 중 라돈의 농도가 높을수록 가열에 의한 라돈 제거 시 더 많은 시간과 에너지를 필요로 한다. 따라서 지하수 중 라돈 제거율은 주로 라돈초기농도, 가열온도, 그리고 가열시간에 의해 결정된다.
Government has recently restricted heating and cooling set temperatures for the commercial and public buildings due to increasing national energy consumption. The goal of this paper is to visualize a future two way indoor set temperature control impact on building energy consumption by using TRNSYS simulation modeling. The building was modelled based on the twin test cell with the same dimension. Air source ground coupled heat pump performance data has been used for modeling by TRNSYS 17. Daejeon weather data has been used from Korea Solar Energy Society. The heating set temperature in the reference room is $24^{\circ}C$ as well as the target room set temperature are $23^{\circ}C$, $22^{\circ}C$, $21^{\circ}C$ and $20^{\circ}C$. The cooling set temperature of the reference room is also $24^{\circ}C$ as well as the target room set temperature of $25^{\circ}C$, $26^{\circ}C$, $27^{\circ}C$ and $28^{\circ}C$. For the air source heat pump system, heating season energy consumption is $35.52kWh/m^2y$ in the reference room. But the heating energy consumption in the target room is reduced to 7.5% whenever the set temperature decreased every $1^{\circ}C$. The cooling energy consumption in the reference room is $4.57kWh/m^2y$. On the other hand, the energy consumption in the target room is reduced to 22% whenever the set temperature increased every $1^{\circ}C$ by two way controller. For the geothermal heat pump system, heating energy consumption in the reference room is reduced to 20.7%. The target room heating energy consumption is reduced to 32.6% when the set temperature is $22^{\circ}C$. The energy consumption in the target room is reduced to 59.5% when the set temperature is $26^{\circ}C$.
피부는 낮 동안 태양빛과 인공 빛에 끊임없이 노출되어 있으며, 그중 5%는 UV 영역, 50%는 가시광선, 나머지 45%는 적외선 영역으로 구성되어 있다. 이중 자외선의 피부에 대한 영향은 많은 연구가 되어 왔으나, 나머지 영역에 대한 연구는 미진한 실정이다. 이에, 가시광선에서 적외선 사이의 파장이 피부 섬유아세포에 어떤 영향을 미치는지 연구하고자 하였다. 광처리에 의한 효과는 광파장, 처리 시간, 광세기, 광조합 등 다양한 파라미터들의 조합에 의해 그 효능이 결정되므로, 본 연구에서는 섬유아세포의 성장 및 콜라겐 합성과 관련된 기능을 촉진시킬 수 있는 광처리 조건을 찾아내고자 하였다. 가시광선과 적외선 영역 사이의 6개의 파장을 처리한 결과, 레드(630 nm)와 그린(520 nm) 파장에 의해 섬유아세포의 증식이 증가함을 확인하였다. 광처리 시간은 콜라겐 합성량 증가를 위해서는 10 min의 광처리가 30 min의 광처리 보다 적합한 조건이었다. 광세기는 $0.05{\sim}0.75mW/cm^2$에서 6개의 광세기로 분할하여 실험한 결과, 레드 $0.3mW/cm^2$와 그린파장 0.15, $0.3mW/cm^2$ 세기가 type I collagen의 mRNA의 양을 증가시킬 수 있었다. 마지막으로 두 개 파장을 순차적으로 조합 처리하였을 때의 효과를 확인한 결과, 레드와 그린파장의 조합 조건은 섬유아세포의 수적증가를 목적으로 할 때 효율적인 방법이며, 콜라겐 합성에는 레드 단독처리가 보다 효과적인 방법이었다. 따라서 본 연구에서 제시하는 광처리 조건을 이용시 피부 세포의 성장이나 콜라겐 합성에 긍정적 영향을 유도할 수 있으며, 재생 및 피부 미용 등에 활용할 수 있는 가능성이 클 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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