기능성 자기공명영상을 이용하여 진동자극에 대한 감각피질의 비선형성에 대하여 연구하였다. 진동자극은 25 Hz의 주파수로 5개의 각기 다른 진동 자극 기간, 2초, 4초, 8초, 12초 그리고 16초와 함께 20초의 무자극 주기와 pseudo-random순서로 구성되었다. 감각피질에 대한 자극 기간의 변화에 따른 선형성을 이해하기 위하여 두 다른 방법(시스템의 선형성 조사법과 gamma-variate 함수를 적용하여 impulse response함수를 구하는 방법)을 사용하여 혈류반응 함수를 분석하였는데, 그 결과는 거의 비슷하였다. 감각피질에서의 BOLD 반응은 8초보다 작은 자극 기간 동안에는 비선형이고 8초 이상일 때는 선형성을 보였다. 자극 기간의 함수로 Impulse response 함수의 진폭, 면적, 피크까지의 시간, FWHM을 계산하였고 진폭과 면적의 크기는 자극 기간이 증가할 때 감소함을 보여줌으로써 자극 기간 8초에서 BOLD 반응이 비선형성에서 선형성으로 변함을 뒷받침해 주었다.
본 연구에서는 '한국마을'이라 불리는 북부베트남의 시골지역에서 나타나고 있는 초국가적 사회공간의 특성을 분석하였다. 연구지역에서는 한국인과 결혼한 이주여성과 가족들 사이에 형성된 초국가적인 네트워크를 통하여 소통과 교류가 빈번하게 이루어짐과 동시에, 송금 등의 수단을 이용한 물질적인 교류도 활발하게 이루어지고 있었다. 그리고 시대적 변화에 편승하는 자와 편승하지 못하는 자가 공존하는 시골의 공간은 고유의 지역성과 문화, 경제적 요인의 영향을 받으면서 초국가적인 사회공간으로 변화하여갔다. 한편, 여성들이 국제결혼이라는 방법으로 초국가적인 이주행위를 실천하는데 있어서는 부모형제의 공진자로서의 역할이 크게 작용하고 있었다. 더욱더 견고해져가는 이주회로의 존재, 초국가적 사회공간의 진화, 공진자의 역할 등으로 인하여 일견한 젊은 여성의 가족을 위한 희생으로도 보일 수 있는 초국가적 이주가 특정 지역을 중심으로 계속하여 확산되고 있으며, 세계화의 영향에서 벗어나 있을 것 같은 평범한 시골마을에서도 초국가적 사회공간이 형성되고, 진화하고 있었다.
본 연구는 고장초를 이용한 입욕제를 개발하고자 천연물질인 어성초, 녹차 및 애엽을 고장초와 혼합하여 완제품 3종류를 만들어서 선호도에 관하여 조사하였다. 향, 색, 맛 및 촉감에서 녹차와 고장초가 높은 선호도를 보였다. 고장초에 첨가할 혼합액에 대한 선호도 조사결과 어성초 50%, 녹차 30% 및 애엽 20% 비율로 만든 혼합액의 선호도가 가장 높았다. 선정된 혼합액을 가지고 고장초와 비율을 달리하여 만든 완성품에 대한 선호도 조사에서 선정된 혼합액이 40%, 고장초 60%를 첨가하여 만든 완성품이 가장 높은 선호도를 보였다. 최종 선정된 완제품 입욕제를 가지고 피부조건 변화에 대해 조사한 결과 높은 만족도를 보였다. 그러므로 고장초를 이용한 입욕제 개발은 피부를 건강하게 해주는 효능이 상승하여, 우수한 입욕제가 될 것으로 판단된다.
어텐션(Attention) 메커니즘은 딥러닝 기술을 활용한 다양한 컴퓨터 비전 시스템에서 활용되고 있으며, 초해상화(Super-resolution)를 위한 딥러닝 모델에도 어텐션 메커니즘을 적용하고 있다. 하지만 어텐션 메커니즘이 적용된 대부분의 초해상화 기법들은 Real 영상의 초해상화에만 초점을 맞추어서 연구되어, 어텐션 메커니즘을 적용한 초해상화가 CG나 VR 영상 초해상화에도 유효한지는 알기 어렵다. 본 논문에서는 최근에 제안된 어텐션 메커니즘 모듈인 BAM(Balanced Attention Mechanism) 모듈을 12개의 초해상화 딥러닝 모델에 적용한 후, CG나 VR 영상에서도 성능 향상 효과를 보이는지 확인하는 실험을 진행하였다. 실험 결과, BAM 모듈은 제한적으로 CG나 VR 영상의 초해상화 성능 향상에 기여하였으며, 데이터 특징과 크기, 그리고 네트워크 종류에 따라 성능 향상도가 달라진다는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 단일 영상을 기반으로 초해상도를 생성하는 과정에서 계층 구조를 거쳐 추출된 보조 경계 특징을 이용한 방법을 제안하였다. 초해상도의 품질을 향상시키기 위해서는 영상 내 경계 영역을 선명하게 표현하면서도 각 영역의 형태를 명확하게 구분하여야 한다. 제안하는 방법은 초해상도 과정에서 품질을 결정하는 중요한 요인인 경계 영역을 입력 영상의 구조적 형태를 유지하면서 개선된 초해상도 결과를 생성하기 위해 딥러닝 기반의 초해상도 방법에서 영상의 경계 영역 정보를 보조적으로 활용하는 구조를 사용하였다. 딥러닝 기반의 초해상도를 수행하기 위한 그룹 컨볼루션 구조에 더해 보조 경계 추출을 위한 고주파 대역의 정보를 기반으로 별도의 계층적 구조의 경계 누적 추출 과정을 수행하여 이를 보조 특징으로써 활용하는 방법을 제안하였다. 실험 결과 기존 초해상도 대비 PSNR과 SSIM에서 약 1%의 성능 향상을 보였다.
본 연구는 아그로박테리움을 이용한 기능획득 일일초 모상근의 대량생산을 위한 조건 확립에 대한 것이다. 본 연구에서는, 효율적인 형질전환 일일초 모상근 생산에 있어서의 최적의 일일초 품종의 선발과 최적의 일일초 조직을 결정하였으며, 또한 다양한 배지에 있어서의 모상근 유도를 조사하였다. 최종적으로 약 2,500개의 독립적인 형질전환 일일초 모상근 line을 생산하였으며, 또한 이들을 이용하여, 대사체 연구를 위한 효율적 관리 시스템을 구축하였다. 이들 모상근 line은 일일초 인돌알칼로이드 생합성 관련 유전자의 발굴 및 기능해석에 유용하게 쓰일 것이다.
디스플레이 해상도가 지속적으로 고해상화가 되면서, 기존 저해상도 영상을 고해상도 디스플레이 크기에 맞춰 해상도를 키우는 기법인 초해상화(super-resolution, SR) 기법에 많은 관심이 쏟아지고 있으며 이에 대한 많은 초해상화 논문들이 게재되었다. 이 중 현재 최상 품질의 고해상도 영상을 복원하는 한 초해상화 기법은, 입력 받은 저해상도 영상을 자가 예제(self-examples)로 사용하여 선형 매핑(linear mapping)을 통해 점진적으로 여러 레벨(level)를 거쳐 조금씩 키우는 방법이다. 이때 각 레벨마다 기존 저해상도 영상 크기로 반복적으로 줄여 오차를 줄이는 역투영법(back-projection)을 사용하는데, 이 방법은 처리된 영상에 시각적 품질을 낮추는 링 아티팩트(ringing artifacts)를 생산하며, 이는 매 레벨마다 계속 누적이 되어 고해상도 결과 이미지 품질에 악영향을 미치는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해, 본 논문에서는 저해상도 정지 영상을 고해상도 정지 영상으로 점진적으로 키울 때 일반적인 역투영법 대신 비국소적 평균법(non-local means, NLM) 기반 역투영법을 사용하는 초해상화 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 매 레벨마다 생기는 링 아티팩트를 효과적으로 제거하여 높은 시각적 품질의 고해상도 영상을 복원할 수 있게 한다. 실험을 통해 제안된 초해상화 기법을 사용 시 기존 초해상화 기법보다 향상된 고품질 고해상도 영상 복원이 가능한 것을 확인하였다.
딥러닝이 발전하면서 초해상화 기술은 단순 보간법(Interpolation)에서 벗어나 딥러닝을 활용해 발전하고 있다. 딥러닝을 사용한 초해상화 기술은 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 기반의 연구가 일반적이지만, 최근에는 어텐션(Attention) 메커니즘을 활용한 초해상화 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 어텐션 메커니즘 중 하나인 비지역 희소 어텐션(Non-Local Sparse Attention, NLSA)을 활용한 초해상화 성능 향상 방법을 제안한다. 실험을 통해 NLSA를 함께 활용하면 기존 초해상화 신경망 모델인 IMDN, CARN, OISR-LF-s의 성능이 향상되는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구는 딥러닝 기술을 적용한 스마트교차로의 부산 해운대로 BRT 구간 버스정류장 유형을 대상으로 교통신호 프로그램인 LISA를 통해 네트워크 구축 및 알고리즘 설계 효과분석을 통해 버스정류장 유형별로 적합한 알고리즘을 제시하였다. 교차로 통과 전 정류장은 Phase insert 기법, 교차로 통과 후 정류장은 Early green 기법, 미드블럭형 정류장은 Extend green 기법이 가장 효과적인 것으로 분석되었고, 버스 및 일반차량과 보행자 현시로 구성하였기 때문에 Extend green 기법으로만 분석하였다. 교차로 통과 전 정류장은 교차로의 전체 통행시간은 57.8초, 지체시간은 33.2초, BRT 상·하행 평균 통행시간 85.3초, 지체시간 31.1초, 통과대수는 28대로 분석되었고, 교차로 통과 후 정류장은 교차로의 전체 통행시간은 58.2초, 지체시간은 31.8초 BRT 상·하행 평균 통행시간 102.2초, 지체시간 42.5초, 통과대수 26대로 분석되었다. 미드블럭형 정류장은 교차로의 전체 통행시간은 42.5초, 지체시간은 11.2초, BRT 상·하행 평균 통행시간 74.2초, 지체시간 17.0초, 통과대수 28대로 분석되었다. 분석결과를 토대로 버스우선 신호시범도입, 보행자 시거확보를 위한 계단식정지선, 속도감속을 위한 고원식횡단보도, 딥러닝 기술을 활용한 무단횡단금지 경고 벨 및 VMS 설치 등으로 BRT 구간에서의 교통사고 감소 효과가 기대되며, 이를 확대 도입할 필요가 있다.
본 연구는 3단계 지시따르기를 통한 수용언어촉진이 아스퍼거 아동의 반응시간에 미치는 효과에 대하여 알아보고자 실시되었다. 연구대상자는 3세 8개월 남아로, 반응이 느리고 지시따르기에 어려움을 보이는 특성을 보였다. 연구 설계는 행동간 복식기초선 설계법(multiple-baseline across behaviors)이었으며, 종속변인은 지시 후 아동의 반응에 걸리는 시간이었다. 연구결과 행동 1(손들기)의 경우 장면 1(자유놀이)의 기초선 반응시간 3회 평균 3.53초였던 것이 중재이후 평균 0.92초로 짧게 나타났다. 장면 2(생각놀이)의 기초선 반응시간 3회 평균 3.63초가 중재이후 평균 0.66초로 짧아졌다. 행동 2(지시수행하기)의 경우 장면 1(자유놀이) 6회 기초선 평균 3.12초에 나타난 반응이 중재 이후 평균 1.58초로 빠르게 나타났다. 장면 2(생각놀이)의 기초선 6회 평균 4.35초 였던 반응이 중재이후 평균 1.72초로 빠르게 나타났다. 행동 3(대답하기)의 경우 장면 1(자유놀이) 9회 기초선 평균 2.51초에 나타난 반응이 중재이후 평균 1.25초로 빠르게 나타났다. 장면 2(생각놀이)의 기초선 9회 평균 3.04초 였던 반응이 중재이후 평균 0.75초로 빠르게 나타났다. 본 연구를 통해 반응이 느린 아스퍼거 장애 아동의 수용언어 촉진에 3단계 지시따르기가 효과적임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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