기능성 소화 불량증 및 과민성 장 증후군의 중복 증후군 환자에서 G-Protein Beta3 C825T 유전자 다형성

Background: G-protein beta3 subunit (GNB3) C825T polymorphism alters intracellular signal transduction, which may lead to motor or sensory abnormalities of the gastrointestinal tract. The aim of the present study was to evaluate the association of the GNB3 C825T polymorphism with susceptibility to overlap syndrome of functional dyspepsia (FD) and irritable bowel syndrome (IBS) in a Korean population. Methods: One hundred sixty-seven patients with FD alone, 60 patients with IBS alone, 85 patients with the overlap of FD and IBS, and 434 asymptomatic healthy subjects participated in the study. Genotyping for GNB3 C825T polymorphism was performed using their blood samples. Results: No association of genotype in subjects with FD alone, IBS alone or overlap phenotype compared to that in controls was detected. The frequency of GNB3 C825T CT and TT genotypes relative to the CC genotype for the phenotypes of FD alone, IBS alone, and the coexistence of FD and IBS did not significantly differ. Comparison of the TT genotype with the CC/CT genotype showed no significant association for each phenotype group. Conclusions: There is no apparent association of the GNB3 C825T polymorphism with the susceptibility to FD, IBS or the overlap of FD and IBS. A larger-scale study and further investigation on other candidate genes are required.I. INTRODUCTION 1 II. MATERIALS AND METHODS 2 A. Study subjects 3 B. Questionnaire 3 C. Genotyping 3 D. Statistical analysis 4 III. RESULTS 5 IV. DISCUSSION 9 V. CONCLUSION 12 REFERENCES 13 국문요약 16Maste

A method for analysis technique of fines migration in sediments with multiphase flow, using x-ray images

본 발명의 다상유동에서 X-ray CT 영상을 이용한 퇴적층 내 세립자 이동분석 방법은 (a) X-ray CT 영상 분석 샘플 준비 과정 단계; (b) X-ray CT 영상 분석 감압 과정 단계; (c) 보정 및 세립자 함량 계산 단계; 및 (d) 세립자 이동 분석결과 추정 단계; 를 포함한다

Determination of Crack Signals Using the Deep Learning Technique Based on a 1D Convolutional Neural Network for Smart Detection of Structural Damage Cracking

초고층 빌딩, 대형 구조물 등의 건설이 일반화됨에 따라 점차 노후화 및 지진, 태풍 등의 자연재해에 의한 구조물의 손상 모니터링에 대한 필요도가 증가하고 있다. 특히, 하부구조인 구조물 기초에서의 손상은 구조물 전체의 건전도에 부정적인 영향을 미칠 수 있기 때문에, 이에 대한 감지는 매우 중요하다. 구조물 건전도 비파괴검사 방법으로는 대표적으로 음향, 진동 감지기법 등이 제안되었으며, 이에 음향, 진동 감지기에 의해 수집된 신호를 해석하여 균열의 발생 위치 및 균열의 크기, 내구도 등을 역으로 추정하는 방법에 관한 연구가 실험실 스케일에서 많이 수행되어왔다. 하지만 실제로 현장에서는 적용되는 경우가 극히 드문 데 그 이유는 평소 발생하는 노이즈 신호(정상 신호)와 손상파괴 신호(비정상 신호)를 구분하는 것이 어렵기 때문이다. 특히 노이즈 신호와 구조물 파괴 신호가 동시에 수집될 때 이를 구분하는 것은 더욱 어려워진다. 이에 본 연구에서는 노이즈 신호(정상 신호)와 손상파괴 신호(비정상 신호)를 수집하고, 무작위로 합성된 신호를 딥러닝 기법인 1D convolutional neural network model을 통해서 정상 신호와 비정상 신호를 구분하는 알고리즘을 개발하였다. 개발된 알고리즘을 사용하면 현장에서 실시간으로 수집된 신호를 구분할 수 있게 됨으로써 구조물 안전성 변화 예측을 통해 재산 및 인명 피해 위험성을 최소화할 수 있을 것으로 생각한다.