Chun, June Sang;Har, Alix;Lim, Hyun-Pil;Lim, Hoi-Jeong
The Journal of Advanced Prosthodontics
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제8권1호
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pp.53-61
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2016
PURPOSE. This study conducted an analysis of cost-effectiveness of the implant and conventional fixed dental prosthesis (CFDP) from a single treatment perspective. MATERIALS AND METHODS. The Markov model for cost-effectiveness analysis of the implant and CFDP was carried out over maximum 50 years. The probabilistic sensitivity analysis was performed by the 10,000 Monte-Carlo simulations, and cost-effectiveness acceptability curves (CEAC) were also presented. The results from meta-analysis studies were used to determine the survival rates and complication rates of the implant and CFDP. Data regarding the cost of each treatment method were collected from University Dental Hospital and Statistics Korea for 2013. Using the results of the patient satisfaction survey study, quality-adjusted prosthesis year (QAPY) of the implant and CFDP strategy was evaluated with annual discount rate. RESULTS. When only the direct cost was considered, implants were more cost-effective when the willingness to pay (WTP) was more than 10,000 won at $10^{th}$ year after the treatment, and more cost-effective regardless of the WTP from $20^{th}$ year after the prosthodontic treatment. When the indirect cost was added to the direct cost, implants were more cost-effective only when the WTP was more than 75,000 won at the $10^{th}$ year after the prosthodontic treatment, more than 35,000 won at the $20^{th}$ year after prosthodontic treatment. CONCLUSION. The CFDP was more cost-effective unless the WTP was more than 75,000 won at the $10^{th}$ year after prosthodontic treatment. But the cost-effectivenss tendency changed from CFDP to implant as time passed.
Comparative molecular field analyses (CoMFA) on the antiproliferative activity of N-substituted (R) 2-amino-5-(2,4-dihydroxyphenyl)-1,3,4-thiadiazole analogues (ADTs: 1-17) against bladder cancer (HCV29T) and rectal cancer (SW707) cells were studied quantitatively. The statistical predictability and fitness of CoMFA A1 model for bladder cancer cells were better than those of CoMFA F1 model for rectal cancer cells and the antiproliferative activity of ADTs depends on steric field (HCV29T: 93.1% & SW707: 83.8%). Also, from the contour maps of optimized CoMFA models, the activity for bladder cancer cells had predicted to increase when sterically favored groups were substituted on meta- and para-position, and sterically disfavored groups were substituted on one ortho-position of phenyl ring. The activity for rectal cancer cells had predicted to increase when sterically favored groups were substituted on para-position, and sterically disfavored groups were substituted on two ortho-position of phenyl ring as R-group.
본 연구팀은 프레스 공정의 협소공간에서 작업이 가능한 6자유도 로봇을 개발하고 있으며, 본 논문은 개발된 로봇의 작업 시간을 최소화하기 위한 작업 시퀀스 최적화 방법을 제안하였다. 우선 6 자유도 로봇의 기구학을 모델링하고 작업 시간 예측 방법을 기술하였다. 그리고 작업 시퀀스 최적화를 위하여 수학적 모델을 제시하고, 이를 바탕으로 개미 집단 시스템(ant colony system), 시뮬레이트 어니일링(simulated annealing), 유전자 알고리즘(genetic algorithm)의 세 가지 최적화 방법을 적용하고 결과를 비교 분석하였다. 시뮬레이션 결과 유전자 알고리즘이 가장 좋은 결과를 보임을 확인할 수 있었으며, 계산 속도 측면에서도 가장 빨리 최적값에 수렴하였다. 또한, 개미집단시스템과 시뮬레이티드 어니일링의 경우 여러 파라미터 값들의 설정에 따라 수렴된 최적값의 편차가 비교적 큰 것에 비하여, 유전자 알고리즘은 파라미터 값에 상관없이 안정적으로 근사 최적값을 찾을 수 있었다. 마지막으로, 로봇의 작업시퀀스 최적화 방법을 시각적으로 검증하기 위하여 Mathworks 사의 Matlab과 Coppelia Robotics 사의 V-REP (virtual robot experimentation platform)를 사용한 시뮬레이션을 수행하였다.
The purpose of this experiment was to develop a simple and reliable HPLC method for the detection of ciprofloxacin in chicken serum and to provide a basic data on pharmacokinetic parameters after oral and intramuscular administration. The results obtained were as follows: 1. 0.2% meta-phosphoric acid: acetonitrile(7:3, v/v) solution had a high and regular recovery rates and was selected as an extraction solution. 2. The recovery rates of ciprofloxacin were 83-97% with the selected solution in chicken serum and the detection limit was 50ng/ml in serum. 3. Ka(abosorption rate constant) were 3.652 1/h in fasted group and 0.880 1/h in non-fasted group, and Ke (elimination rate constant) were 0.061 1/h and 0.133 1/h, respectively. 4. The highest concentration in serum after intramuscular injection was 840ng/ml within 15-30min and 160-324ng/ml in 1.1-3.2 hours after oral administration. 5. The time course of blood concentration fits well into a 2 compartment model. 6. On oral administration of ciprofloxacin with feed, ciprofloxacin was absorbed more slowly and the amount of absorbed was smaller than that of in fasted chickens. 7. Blood concentration of ciprofloxacin increased in a dose-dependent manner after intramusclular and oral administraiton.
유비쿼터스 센서 네트워크(USN) 환경에서 센서 및 센서 노드, 그리고 센서 네트워크들은 서로 이기종으구성되며, 각 구성의 특성 또한 매우 다양하다. 그러므로 센서 및 센서 노드들 사이에 상호운용성을 위하여 단일의 메타데이터를 정의, 관리하는 것은 매우 중요하다. 이를 위해서 센서를 모델링 하기 위한 표준 언어로 SensorML(Sensor Model Language)이 있다. 본 논문에서는 센서 장치, 센서노드 그리고 센서 네트워크 정보를 응용 단에서 기술하기 위한 XMDR-DAI 기반의 USN 메타데이터를 정의한다. 그리고 제안된 XMDR-DAI 기반의 USN 메타데이터를 효과적으로 저장하고 검색하기 위한 방법은 에이전트 기술을 이용한다. 본 논문에서 제안하는 센서 메타데이터는 SensorML 기반으로써 USN 환경에서 상호운용성을 유지할 수 있을 것이며, 메타데이터 관리 시스템은 USN 미들웨어나 응용에서 메타데이터 관리를 위해 직접 활용 될 수 있다.
본 연구에서는 멀티에이전트 환경에서 지식을 표현하고 추론함에 있어서 증명 이론적 방법을 제안한다. 이 방법은 논리적 결과를 기계적 방법으로 결정하므로 초기 인공지능 연구부터 핵심분야로 발전해 왔다. 하지만 임의의 닫힌 문장들의 집합에서 항상 명제가 증명할 수 있지 않기에 논리적 결과가 결정할 수 있어지려면 절 형식의 문장으로 그 표현 범위를 제한한다. 그리고 절 형식의 문장들에서만 적용 가능한, 단순하면서도 강력한 추론 규칙인 비교흡수 원리(Resolution principle)를 적용한다. 또한 증명이론을 메타술어로 표현할 수 있으므로 증명이론의 메타논리로 확장 가능하다. 메타논리가 모델 이론의 인식 논리(epistemic logic)보다 향상된 표현력을 기반으로 실용적인 면과 효율면에서 우월할 수 있다. 이를 입증하기 위해 인식 논리의 의미론과 증명이론의 메타논리 방식으로 각각 Muddy Children 문제에 적용한다. 그 결과 협력적 멀티에이전트 환경에서 메타논리를 사용하여 지식과 공통지식을 표현하고 추론한 방법이 더 효율적임을 증명한다.
현재 다양한 검색엔진들이 사용되고 있다. 검색엔진은 메타태그 정보를 기본으로 크롤링, 색인생성, 검색 결과 출력의 3단계를 거치며, 사용자가 원하는 자료의 검색을 도와준다. 그러나 키워드를 기반으로 검색해서 얻은 방대한 문서가 관련이 없거나 적은 문서일 경우도 많다. 이러한 문제점 때문에 검색 결과에서 내용을 파악하여 정확도를 분류를 해야 하는 번거로운 일이 발생하게 된다. 다양한 검색엔진을 통해 추출된 결과의 경우 검색엔진의 인덱스는 주기적으로 업데이트 되지만 가중치에 대한 기준과 업데이트 주기는 검색엔진마다 다르고 검색 순위 산정 기준이 서로 다르기 때문에 동일한 키워드를 검색어로 입력하고도 서로 다른 검색 순위를 보여주는 단점을 가지고 있다 따라서 본 논문에서는 기존 검색엔진 대신 사용자가 입력한 키워드와 문서의 연관성을 추출하여 사용자가 찾고자 하는 키워드를 입력했을 때 키워드와 문서의 연관성을 향상 시킬 수 있는 LSTM모델을 설계하고자 한다.
Long-term administration of levodopa (L-DOPA) to patients with Parkinson's disease (PD) commonly results in involuntary dyskinetic movements, as is known for L-DOPA-induced dyskinesia (LID). 5-Hydroxytryptophan (5-HTP) has recently been shown to alleviate LID; however, no biochemical alterations to aberrant excitatory conditions have been revealed yet. In the present study, we aimed to confirm its anti-dyskinetic effect and to discover the unknown molecular mechanisms of action of 5-HTP in LID. We made an LID-induced mouse model through chronic L-DOPA treatment to 6-hydroxydopamine-induced hemi-parkinsonian mice and then administered 5-HTP 60 mg/kg for 15 days orally to LID-induced mice. In addition, we performed behavioral tests and analyzed the histological alterations in the lesioned part of the striatum (ST). Our results showed that 5-HTP significantly suppressed all types of dyskinetic movements (axial, limb, orolingual and locomotive) and its effects were similar to those of amantadine, the only approved drug by Food and Drug Administration. Moreover, 5-HTP did not affect the efficacy of L-DOPA on PD motor manifestations. From a molecular perspective, 5-HTP treatment significantly decreased phosphorylated CREB and ΔFosB expression, commonly known as downstream factors, increased in LID conditions. Furthermore, we found that the effects of 5-HTP were not mediated by dopamine1 receptor (D1)/DARPP32/ERK signaling, but regulated by AKT/mTOR/S6K signaling, which showed different mechanisms with amantadine in the denervated ST. Taken together, 5-HTP alleviates LID by regulating the hyperactivated striatal AKT/mTOR/S6K and CREB/ΔFosB signaling.
IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) 5차 평가보고서에 의하면 최근 배출 온실가스의 양은 관측 이래 최고 수준이며 온실가스로 인한 기후변화는 인간계와 자연계에 광범위한 영향을 주고 있다고 보고하였다. 기후변화의 영향은 국제적으로 빙하 감소, 사막화, 해수면 상승 등 뚜렷하게 나타나고 있다. 이러한 기후변화에 대응하기 위해 온실가스 완화 정책과 동시에 새로운 기후변화 환경에 적응하는 것이 필요하다. 기후변화 적응이란 현재 나타나고 있거나 미래에 나타날 것으로 예상되는 기후변화의 파급효과와 영향에 대응할 수 있도록 하는 모든 행동이며 이를 위해서는 기후변화 영향분석이 수반되어야 한다. MOTIVE 연구단에서는 기후변화 적응대책 수립의 지원을 목표로 7개 부문(건강, 물관리, 농업, 산림, 생태, 해양, 수산)에서 "한국형 통합평가 모형"을 개발하고 있다. 각 부문에서 개발하는 프로세스 모델은 시스템에 대한 지식을 가진 상황에서 사용하면 신뢰할 수 있는 예측 결과를 얻을 수 있지만, 부문별 통합을 통한 영향 분석 시 타 분야에 대한 지식이 수반되어야 하는 어려움을 가진다. 이를 위해 본 연구에서는 시스템 내의 물리적 프로세스에 대한 요구 없이 입출력 데이터만을 이용하여 결과를 신속하게 추정하는 데이터 모델링(기계학습)을 이용하였다. 데이터 모델링을 위한 데이터는 다양한 자연 현상에 대한 BANPOL(수질 프로세스 모델) 분석을 통한 자료를 이용하여 학습 자료를 구축하였다. 즉, 데이터 모델링은 BANPOL 모델을 대리하는 메타모델이며, 낙동강 표준유역에 대한 유량 및 수질을 높은 상관성으로 추정하였다. 원 모델보다 정확도는 낮을 수 있으나 메타모델의 개발을 통한 웹 시스템을 개발하여 비전문가의 구동 및 신속한 기후 시나리오를 적용할 수 있는 환경을 개발하였다.
The properties of soil are naturally highly variable and thus, to ensure proper safety and reliability, we need to test a large number of samples across the length and depth. In pile foundations, conducting field tests are highly expensive and the traditional empirical relations too have been proven to be poor in performance. The study proposes a state-of-art Particle Swarm Optimization (PSO) hybridized Artificial Neural Network (ANN), Extreme Learning Machine (ELM) and Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS); and comparative analysis of metaheuristic models (ANN-PSO, ELM-PSO, ANFIS-PSO) for prediction of bearing capacity of pile foundation trained and tested on dataset of nearly 300 dynamic pile tests from the literature. A novel ensemble model of three hybrid models is constructed to combine and enhance the predictions of the individual models effectively. The authenticity of the dataset is confirmed using descriptive statistics, correlation matrix and sensitivity analysis. Ram weight and diameter of pile are found to be most influential input parameter. The comparative analysis reveals that ANFIS-PSO is the best performing model in testing phase (R2 = 0.85, RMSE = 0.01) while ELM-PSO performs best in training phase (R2 = 0.88, RMSE = 0.08); while the ensemble provided overall best performance based on the rank score. The performance of ANN-PSO is least satisfactory compared to the other two models. The findings were confirmed using Taylor diagram, error matrix and uncertainty analysis. Based on the results ELM-PSO and ANFIS-PSO is proposed to be used for the prediction of bearing capacity of piles and ensemble learning method of joining the outputs of individual models should be encouraged. The study possesses the potential to assist geotechnical engineers in the design phase of civil engineering projects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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