Background: To evaluate the demographics, clinical and radiographic features of calcific tendinitis of the shoulder in the Korean population, specifically focusing on the incidence of coexisting rotator cuff tear. Methods: Between October 2014 and January 2015, we performed a prospective multicenter study with 506 patients from 11 training hospitals in Korea. We collected data of demographics and radiographic analysis based on simple radiographs, clinical assessments based on visual analog scale (VAS) and the American Shoulder Elbow Surgeons (ASES) score, and treatment modalities that are used currently. We also evaluated coexisting rotator cuff tear by ultrasonography (US) or magnetic resonance imaging (MRI) images. Results: There were 402 female patients (79%) with mean age of 55 years (range, 31-87 years). Mean duration of symptoms was 16 months. Mean size of calcific materials was 11.4 mm (range, 0-35 mm). Mean value of VAS and ASES scores were 6.5 (range, 1-10) and 47 (range, 8-95), respectively. Of 383 patients (76%), 59 (15%) had rotator cuff tear including 15 full-thickness tears on US or MRI. Patients with rotator cuff tears were significantly associated with older age, recurrent symptoms, menstrual disorders in females, and having undergone calcification removal surgery and rotator cuff repair (all p<0.05). Conclusions: This study reported demographic, radiographic, and clinical features of calcific tendinitis of the shoulder in Korean population, which were not different from those of Western population. Coexisting rotator cuff tear was found with 15% incidence in this large series, suggesting that further radiographic study to evaluate rotator cuff tear might be needed in some calcific tendinitis patients of older age and presenting with recurrent symptoms.
우리나라 생활수준의 향상과 더불어 식품소비의 양적인 요구가 충족되면서, 세분화된 식품의 기호 성향을 충족시킬 수 있는 닭고기 소비가 증가하고 있다. 2003년 3월 축산물 품질평가원에서 고시(농림부 고시 제2003-14호)한 닭 도체 품질판정세부기준은 닭 도체 부위별 이물질 부착, 피·멍의 크기 및 중량에 따라 품질 등급을 기준을 제시하였다. 그러나 현실적으로 검사관 개개인의 주관적인 평가 기준으로 적용된 고시로 수천 마리의 닭 도체 등급판정을 유지하기가 어려운 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 닭 도체 품질 세부기준에 따라 닭 도체 부위 분할하기 위해 비접촉/비파괴방식인 컴퓨터 시각 기술 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 실시간으로 빠르게 움직이는 닭 도체를 부위 분할하기 위하여 조명 외란에 강인하도록 보정하는 과정과 닭 도체와 배경을 구분하기 위한 EM(Expectation maximization), Erosion 및 Labeling 알고리즘, 그리고 닭 도체의 기하학적 형태를 분석하여 부위별 특징점을 찾고 점들의 위치를 계산하여 부위를 분할 할 수 있는 알고리즘을 사용하였다. 총 78마리의 닭 도체 샘플에 대하여 제안한 영상처리 알고리즘을 적용한 결과 닭 도체 부위 분할 알고리즘이 효과적임을 알 수 있었다.
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.
Tungsten carbide is widely used in carbide tools. However, its production process generates a significant number of end-of-life products and by-products. Therefore, it is necessary to develop efficient recycling methods and investigate the remanufacturing of tungsten carbide using recycled materials. Herein, we have recovered 99.9% of the tungsten in cemented carbide hard scrap as tungsten oxide via an alkali leaching process. Subsequently, using the recovered tungsten oxide as a starting material, tungsten carbide has been produced by employing a self-propagating high-temperature synthesis (SHS) method. SHS is advantageous as it reduces the reaction time and is energy-efficient. Tungsten carbide with a carbon content of 6.18 wt % and a particle size of 116 nm has been successfully synthesized by optimizing the SHS process parameters, pulverization, and mixing. In this study, a series of processes for the high-efficiency recycling and quality improvement of tungsten-based materials have been developed.
본 연구에서는 폭약과 발파공 사이의 충전매질을 통한 충격파 전파 효과를 수치적으로 시뮬레이션하고 검증하였다. 고체(Lagrangian)와 유체(Eulerian)를 혼합 모델링하기 위해 Arbitrary Lagrangian-Eulerian(ALE) 방법을 선택하였다. 시간의존적 해석은 발파공정 시간 동안 수행되었다. 폭약과 매질(공기 또는 물)을 유한 요소망으로 모델링하였고, 발파공은 시작점(폭약)에서 발파공벽에 도달하는 전파 속도와 충격력을 결정할 수 있는 강체로 가정하였다. 해석결과에 따르면 물의 전파속도와 충격력은 공기의 경우보다 컸다. 추가로 발파 작업의 실제 현장을 모델링하고 시뮬레이션하였다. 암석은 탄소성체로 가정하였다. 해석결과에 따르면 충전매질이 물인 경우 순간 충격력이 더 크고, 파쇄블록 크기는 더 작은 것으로 나타났다. 반면 발파공배면에서의 충격량은 물인 경우에 더 작았는데, 이는 파쇄에 충격에너지가 상당부분 사용되고, 파쇄로 인한 감쇠 효과에 의해 주변의 고체를 통한 압력 전파는 공기보다 작아지기 때문이다. 이로써 충전매질로서 물이 공기보다 경제성이 더 높다는 것이 입증되었다.
코로나 19 유행은 인류 생활 방식과 패턴에 큰 영향을 주었다. 코로나 19는 침 방울(비말)은 물론 공기를 통해서도 감염되기 때문에 가능한 대면 접촉을 피하고 많은 사람이 가까이 모이는 장소는 피할 것을 권고하고 있다. 코로나 19 환자와 접촉했거나 코로나 19 환자가 발생한 장소에 있었던 사람이 코로나 19에 감염되었을 것을 염려한다면 구글에서 코로나 19 증상을 찾아볼 것이라고 충분히 예상해 볼 수 있다. 본 연구에서는 과거 독감 감시와 관리에 중요 역할을 했었던 구글 트렌드(Google Trends)를 다시 소환하고 코로나 19 확진자수 데이터와 결합하여 미래의 코로나 19 확진자수를 예측할 수 있을지 딥러닝 모델(DNN & LSTM)을 사용한 탐색적 데이터 분석을 실시하였다. 특히 이 연구에 사용된 검색어 빈도 데이터는 공개적으로 사용할 수 있으며 사생활 침해의 우려도 없다. 심층 신경망 모델(DNN model)이 적용되었을 때 한국에서 가장 많은 인구가 사는 서울(960만 명)과 두 번째로 인구가 많은 부산(340만 명)에서는 검색어 빈도 데이터를 포함하여 예측했을 때 더 낮은 오류율을 기록했다. 이와 같은 분석 결과는 검색어 빈도 데이터가 일정 규모 이상의 인구수를 가진 도시에서 중요한 역할을 할 수 있다는 것을 보여주는 것이다. 우리는 이와 같은 예측이 더 강력한 예방 조치의 실행이나 해제 같은 정책을 결정하는데 근거 자료로 충분히 사용될 수 있을 것으로 믿는다.
본 연구에서는 발화자가 동물이나 채소와 같은 일련의 단어를 무작위로 일 분 동안 말하는 한국어 음성 데이터에 대한 자동 음성 인식(ASR) 문제를 고려하였다. 발화자의 대부분은 60세 이상의 노인이며 치매 환자를 포함하고 있다. 우리의 목표는 이러한 데이터에 대한 딥러닝 기반 자동 음성 인식 모델을 비교하고 성능이 좋은 모델을 찾는 것이다. 자동 음성 인식은 컴퓨터가 사람이 말하는 말을 자동으로 인식하여 음성을 텍스트로 변환할 수 있는 기술이다. 최근 들어 자동 음성 인식 분야에서 성능이 좋은 딥러닝 모델들이 많이 개발되어 왔다. 이러한 딥러닝 모델을 학습시키기 위한 데이터는 대부분 대화나 문장 형식으로 이루어져 있다. 게다가, 발화자들 대부분은 어휘를 정확하게 발음할 수 있어야 한다. 반면에, 우리 데이터의 발화자 대부분은 60세 이상의 노인으로 발음이 부정확한 경우가 많다. 또한, 우리 데이터는 발화자가 1분 동안 문장이 아닌 일련의 단어를 무작위로 말하는 한국어 음성 데이터이다. 따라서 이러한 일반적인 훈련 데이터를 기반으로 한 사전 훈련 모델은 본 논문에서 고려하는 우리 데이터에 적합하지 않을 수 있으므로, 우리는 우리의 데이터를 사용하여 딥러닝 기반 자동 음성 인식 모델을 처음부터 훈련한다. 또한 데이터 크기가 작기 때문에 일부 데이터 증강 방법도 적용한다.
고결모래의 거동은 고결정도, 상대밀도, 응력조건, 그리고 입자특성 등에 의해 영향을 받으며, 특히 고결모래의 강도에 영향을 끼치는 고결결합은 응력에 의해 파괴되기 때문에 고결모래의 강도정수는 응력조건을 고려하여 평가되어야 한다. 일반적으로 고결모래의 마찰각은 고결결합에 의해 영향을 받지 않기 때문에 미고결 상태의 마찰각과 동일한 반면, 점착력은 고결결합에 의해 증가하는 것으로 알려지고 있다. 따라서 본 연구에서는 석고를 고결유발제로 하는 고결시료를 조성하여 다양한 구속압 조건에서 배수전단시험을 실시함으로써, 구속압 변화에 따른 고결모래의 강도정수를 평가하였다. 실험결과 고결모래의 점착력은 고결정도와 구속압의 크기에 따라 고결지배구간, 천이구간, 응력지배구간에서 다르게 평가되었다. 또한 본 연구에서는 고결결합을 파괴시키지 않고 강도정수를 평가하기 위한 적정 구속압을 결정하기 위해 고결정도를 표현하는 일축압축강도와 고결결합을 파괴시키지 않는 최대 구속압의 관계를 결정하였다.
첨단 전자무기체계의 지속적인 발전으로 인하여 현대전의 승패는 적 레이더 탐지의 회피에 크게 좌우된다고 할 수 있다. 반사되는 레이더의 탐지신호를 최소화시키기 위한 다양한 연구가 수행되어 왔는데, 본 연구에서는 뛰어난 기계적, 전자기적 물성으로 응용분야가 지속적으로 확대되고 있는 섬유강화 복합재료를 이용하여 레이더 전자파 흡수체(Radar absorbing structure, RAS)를 제작하고 레이더 단면적(Radar cross section, RCS)을 평가하였다 유리섬유 복합재에 뛰어난 유전적 특성을 지닌 나노 크기의 카본블랙(Carbon-black)을 첨가하여 흡수층을 구성하고, 반사특성이 탁월한 탄소섬유 복합재를 후면의 반사층으로 배치하여 "C" 및 "U" 형상의 하이브리드 복합재 RAS 겔을 제작하였다. RAS 쉘의 제작간 서로 다른 두 재료의 열적물성치 차이로 스프링 백이라 불리는 변형이 발생하였는데, 금형의 굽힘각도 제어를 통하여 효과적으로 보정할 수 있었다. 또한 상용 유한요소해석 프로그램인 ANSYS를 이용하여 스프링 백 보정 결과를 예측하고 실험결과와 비교하였다. 제작된 RAS쉘의 RCS는 근사적 계산기법인 물리광학법을 이용하여 예측하고 컴팩트 레인지(Compact range)를 이용하여 측정한 실힘결과와 비교하였다 두가지 형상의 RCS 모두 측정결과와 예측된 RCS 값이 일치하며 우수한 레이더 전자파 흡수 특성을 지닌 것을 확인하였다.
자연하천에서의 유사량 계측은 하천공학적으로 중요한 의미를 가지지만 계측 방법의 비용 문제로 유사량 실측에 어려움이 따른다. 특히 소류사량 계측의 어려움으로 인해 주기적인 유사량 모니터링의 대부분이 부유사 농도 계측에만 제한되어 있는 실정이다. 본 연구에는 자동유량관측소에 설치된 횡방향 도플러 유속계(H-ADCP)의 후방산란값과 부유사 농도의 상관관계를 이용해 실시간으로 부유사 농도를 산정하고 총유사량을 산정하는 서포트벡터회귀 모형을 제안한다. 제안하는 실시간 총유사량 모니터링 시스템은 부유사 농도 모형과 수정 아인슈타인 방법을 모사하는 총유사량 산정 모형으로 구성된다. 각 모형의 매개변수와 입력변수는 K겹 교차검증 기반 격자검색 방법과 재귀적 특징 제거법을 이용해 결정되었다. 교차검증에서 부유사 농도 모형과 총유사량 산정 모형의 R2가 각각 0.885와 0.860으로 유사량-유량 관계곡선에 비해 정확한 것으로 나타났다. 시계열 유사량 관측을 통해 새로 제시되는 실시간 총유사량 관측 시스템이 자연하천에서 발달하는 유사량-유량 이력관계와 미세한 유량 변화에서 나타나는 유사량 변화를 성공적으로 관측할 수 있음을 확인했다. 본 연구에서 제안하는 방법은 마찰경사나 부유사 입도 등의 수리 조건을 가정할 필요 없이 H-ADCP의 원시자료만으로 부유사 농도와 총유사량을 산정할 수 있어 기존 방법에 비해 불확도가 적으며 경제적이다. 본 방법은 H-ADCP가 설치된 유사량 관측소에 광범위하게 적용 가능해 유사량 모니터링의 시간적 해상도를 경제적으로 크게 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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