오늘날 교통환경의 고도화는 지능형 교통 시스템(Intelligent Transportation System)과 함께 진행되고 있으며 차량용 블랙박스, 모바일기기 등의 대중화와 함께 안전하고 편리한 서비스를 제공하는데 일조하고 있다. 교통상황은 다양한 원인에 의해 시시각각 변화하며, 특히 갑작스러운 폭우, 우박, 눈길 등과 같이 공공의 힘으로 제어할 수 없는 외부 요인으로 인해 운전자가 이를 대비하지 못하여 큰 사고로 이어지는 경우가 비일비재하다. 이를 방지하기 위해 운전자간 실시간으로 기상정보를 전달하는 시스템이 필요하다. 본 논문은 실시간 기상정보전달을 위한 기상정보 검지알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 와이퍼의 움직임과 맑은날의 히스토그램 간 Contrast를 이용하여 기상상황을 검지한다. 일반적으로 악천후 상황에서 와이퍼를 사용하게 되며, 눈이나 비 등에 따라 다른 Contrast값을 가지게 된다. 이를 이용해 맑은 상황, 눈이 오는 상황, 눈이 쌓인 상황, 비오는 상황 등을 판단하였다. 우선, 연산량을 줄이기 위해 와이퍼를 검지할 수 있는 최소영역을 ROI(Region Of Interest)로 지정하고, 차량 와이퍼의 밝기를 임계값으로 하는 Thresholding 연산을 통해 와이퍼를 검출하였다. 또한, 맑은 날과 악천후상황의 Value 값을 이용해 Contrast를 구하였으며 이를 통해 각각의 기상상황을 구별하였다. 실험결과 비오는 상황은 약 87%, 눈이 내리는 상황은 약 82% 검지율을 얻을 수 있었다.
목적: Hydrodynamic-based procedure는 손쉽고 간편한 비바이러스성 유전자 전달 방법으로 특히 간특이적으로 발현하는 특징을 가진다. 단순 헤르페스 바이러스 제 1 형 티미딘 키나제(herpes simplex virus type 1 thymidine kinase, HSV1-tk)와 다양한 기질을 이용한 비침습적 HSV1-tk 유전자 영상시스템이 널리 연구되어왔다. 본 연구에서는 HSV1-tk 유전자를 hydrodynamic-based procedure를 이용하여 전달한 후, HSV1-tk의 보고 기질로 알려진 5-(2-iodovinyl)-2'-deoxyuridine (IVDU)을 이용하여 간 특이적인 HSV1-tk 유전자 발현 영상을 획득하고자 하였다. 대상 및 방법: HSV1-tk 유전자와 녹색형광유전자를 가진 각 플라스미드 벡터를 마우스에 hyodynaminc injection을 통해 전달하고, 24 시간 뒤 유전자의 발현을 확인하기 위해 RT-PCR, 생체형광영상, 핵의학영상, 전신자가방사영상 그리고 생체분포를 시행하였다. 결과: 각 플라스미드 벡터를 전달한 간으로부터 추출한 전체 RNA를 이용하여 RT-PCR을 수행한 결과, 각각 HSV1-tk유전자와 녹색형광단백 유전자의 특이적인 밴드를 관찰할 수 있었다. 생체 분포 결과, pHSV1-tk 벡터를 전달한 마우스의 간에서 특이적인 [$^{123}I$]IVDU의 섭취를 보였다. 생체형광영상에서는pEGFP-N1 벡터를 전달한 마우스의 간에서는 유의한 형광신호를 나타내었다. 전신자가방사영상과 감마카메라 영상에서 pHSV1-tk 벡터를 전달한 마우스의 간에서 방사표지 IVDU가 국소적으로 집적되는 것을 확인하였다. 결론: 본 연구에서 hydrodynamic-based procedure는 간특이적으로 플라스미드 DNA를 전달하는데 효과적이며 전달된 유전자의 발현을 분자영상학적인 방법으로 확인하였다. 따라서 Hydrodynamic injection을 통해 HSV1-tk유전자와 목적 유전자의 공동발현은 방사표지 IVDU에 의해 목적 유전자의 발현을 정량평가하는데 유용할 것으로 기대된다.
현 정부의 주요 국책사업 중 하나인 도시재생 뉴딜사업은 매년 100 곳씩, 5년간 500곳을대상으로 50조를 투자하여 낙후된 지역을 개발하는 것으로 언론과 지자체의 높은 이목이 집중되고 있다. 그러나, 현재 이 사업모델은 면적 규모에 따라 "우리동네 살리기, 주거정비지원형, 일반근린형, 중심시가지형, 경제기반형" 등 다섯 가지로 나뉘어 추진되어 그 지역 본래의 특성을 반영하지 못하고 있다. 국내 도시재생 성공 키워드는 "주민 참여", "지역특화" "부처협업", "민관협력"이다. 성공 키워드에 따르면 지자체에서 정부에게 도시재생 사업을 제안할 때 지역주민, 민간기업의 도움과 함께 도시의 특성을 정확히 이해하고 도시의 특성에 어울리는 방향으로 사업을 추진하는 것이 가장 중요하다는 것을 알 수 있다. 또한 도시재생 사업 후 발생하는 부작용 중 하나인 젠트리피케이션 문제를 고려하면 그 지역 특성에 맞는 도시재생 유형을 선정하여 추진하는 것이 중요하다. 이에 본 연구는 '도시재생 뉴딜 사업' 방법론의 한계점을 보완하기 위해, 기존 서울시가 지역 특성에 기반하여 추진하고 있는 "2025 서울시 도시재생 전략계획"의 도시재생 유형을 참고하여 도시재생 사업지에 맞는 도시재생 유형을 추천하는 시스템을 머신러닝 알고리즘을 활용하여 제안하고자 한다. 서울시 도시재생 유형은 "저이용저개발, 쇠퇴낙후, 노후주거, 역사문화자원 특화" 네 가지로 분류된다 (Shon and Park, 2017). 지역 특성을 파악하기 위해 총 4가지 도시재생 유형에 대해 사업이 진행된 22개의 지역에 대한 뉴스 미디어 10만여건의 텍스트 데이터를 수집하였다. 수집된 텍스트를 이용하여 도시재생 유형에 따른 지역별 주요 키워드를 도출하고 토픽모델링을 수행하여 유형별 차이가 있는 지 탐색해 보았다. 다음 단계로 주어진 텍스트를 기반으로 도시재생 유형을 추천하는 추천시스템 구축을 위해 텍스트 데이터를 벡터로 변환하여 머신러닝 분류모델을 개발하였고, 이를 검증한 결과 97% 정확도를 보였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 추천 시스템은 도시재생 사업을 진행하는 과정에서 신규 사업지의 지역 특성에 기반한 도시재생 유형을 추천할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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