• 대한약리학회지
• /
• 제30권1호
• /
• pp.67-73
• /
• 1994

Na-Ca 교환은 calcium 이온을, 세포 내외의 Na 이온 농도차에 의해서 형성되는 원동력의 방향에 따라, 세포내로(역방향 Na-Ca 교환), 혹은 세포밖으로(정방향 Na-Ca 교환) 이동시킨다. 그러므로 Na-Ca 교환은 심근 수축 운동의 조절 기전의 하나로 받아 들여지고 있다. 그러나, 세포내의 Na 이온 농도는 항상 세포외의 농도보다 낮으므로, 역방향 Na-Ca 교환의 존재와 아울러 이의 심근 수축에 있어서의 역할 가능성에 대해 많은 연구자들이 회의를 가지고 있는 것이 사실이다. 그러므로 본 연구는 흰쥐의 좌심방을 이용하여, 역방향 Na-Ca 교환의 존재 여부와 그 역할의 존재 가능성을 추구하여 보고자 하였다. 흰쥐의 좌심방은 전기장 자극(0.5msec, supramaximal voltage)으로 수축을 유발하고, 자극 빈도를 안정시 4Hz에서 0.4, 1, 8Hz로 변동시킬때 그 수축 장력에서 특징적인 역 사다리 효과(negative staircase effect)가 나타내었으나, 이때 $^{45}Ca$ 섭취는 저빈도로 갈수록, 또한 고빈도로 갈수록 증가되는 이원적인 증가를 나타내었다 자극 빈도를 4Hz 에서 0.4Hz로 변동시에는 수축 장력이 특징적인 삼단계 변환, 즉 급격히 증가하는 첫단계에 이어 급격하게 감소하는 이단계와 안정되어지는 삼단계로 나타났다. $^{45}Ca$ 섭취도 장력 변동과 같은 양상으로 처음 30초 동안에 현저하게 증가한 후 감소되었다. Na-Ca 억제 약물인 benzamil은 $10^{-5}M$에서부터 $3{\times}10^{-4}M$까지 용량에 비례하여 특히 초기의 장력증가를 봉쇄하였다. Bay K-8644$(3{\times}10^{-5}M)$ 처치는 자극 빈도 감소에 따른 수축력 증가를 현저하게 항진시켰으며, benzamil처치는 이때에도 억압을 나타내었다. Verapamil $3{\times}10^{-5}M$ 전처치시에는 4Hz 자극시의 수축 운동은 완전히 소실시켰으나, 0.4 혹은 1 Hz로 바꿈에 따라 수축 운동이 재현되었다. 이때 $^{45}Ca$ 섭취는 verapamil을 전처치하지 않은 경우보다 현저하게 항진되었다. 이상의 결과로 보아, 흰쥐의 좌심방에서 자극 빈도 감소후에는, 먼저 역방향 Na-Ca 교환에 의해 calcium이온이 세포내로 유입되어 수축운동의 항진이 유발되고, 이어 Na-Ca 교환이 정방향으로 변환되어 calcium이온을 세포밖으로 유출시킴에 따라 수축 운동이 감소된다고 생각한다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제14권2호
• /
• pp.175-195
• /
• 1998

위성영상으로부터 자동화된 선구조 추출 알고리즘은 지형적 특징에 따라 다양한 방법으로 개발되어 왔다. 국내 지형은 주로 산악지형에 가깝지만 충적층 지대가 함께 발달되어 있으며 이와 같은 충적층은 종종 단층과 같은 주요 선구조를 이루고 있다. 그러나 기존의 방법들은 이와 같은 복합적인 지형에 대해 적용하는데 여러 가지 문제점들이 있다 이에 따라 본 연구에서는 이러한 지형적 특징을 나타내는 지역에 적용 가능한 새로운 알고리즘을 개발하였다. 위성영상으로부터 선구조 요소와 비 선구조 요소로 구분되는 이진영상을 생성하기 위해 DSTA(Dynamic Segment Tracing Algorithm)를 개발하였다. DSTA는 선구조 추출시 발생하는 태양방위각에 따른 선택적 증감효과를 제거하고 동적 소창문(dynamic sub window)의 사용에 의해 명암차가 낮은 지역에서의 잡음(noise)을 상당히 제거하였다. 또한, 충적층 처리 루틴은 충적층 지역에서 나타나는 잡음 대부분을 제거하여 효과적으로 선구조를 추출할 수 있었다. 이진영상으로부터 선구조의 양끝점을 결정하기 위해 일반 영상자료 처리에 이용되고 있는 Hierarchical Hough 변환 또는 Generalized Hough 변환을 지질학적 적용에 적합하도록 결합연산 과정을 결합한 ALEHHT(Automatic Lineament Extraction by Hierarchical Hough Transform) 및 ALEGHT (Automatic Lineament Extraction by Generalized Hough Transform) 알고리즘을 개발하였으며, 이를 이용하여 지질학적으로 이용 가능한 선구조를 구하였다. 본 연구에서 제안된 결합연산 과정은 두선 사이의 사이각($\delta$$\beta$), 수직거리(d$_{ij}$) 및 중점거리(dn)를 이용하였다. 개발된 알고리즘을 Landsat TM 자료에 적용하여 지질학적 선구조를 추출한 결과, 산악지역 및 충적층 지대에 발달한 선구조 모두 잘 추출되었으며 태양방위각에 평행한 서북서방향의 선구조 역시 잘 드러나고 있어 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다. 그러나 효과적으로 알고리즘을 사용하기 위해서는 적절한 입력변수의 사용이 필수적이며, 특히 ALEGHT의 입력변수 중 영상 정량화 간격(drop)에 의한 영향은 차후의 연구에서 수행, 보완되어야 할 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제12권2호
• /
• pp.139-154
• /
• 1996

본 연구에서는 Landsat TM 센서의 관측방향에 따른 선택적 증감효과와 이를 고려한 지질학적 선구조의 주방향성 분석방법을 고찰하고자 하였다. 이를 위하여 경상분지내 의성지역의 2개의 소지역에 대한 TM 영상, 수치표고모형으로부터 얻어진 음영기복도, 지질도 및 지형도에서 분석한 선구조도에 대해 Hough 변환을 적용하여 얻어진 결과들의 상관관계 및 선구조의 주방향을 비교, 분석하였다. Hough 변환은 지질학적 선구조의 방향성을 객관적으로 분석하는데 효과적이며, 본 연구에서는 Hough 변환을 이용하여 실제적인 선구조의 방향성을 구할 수 있었다. 위성 영상에서 센서의 관측방향에 따른 선택적 증감효과를 보정하기 위해서는 센서의 관측방향에 평행한 선구조를 분석할 수 있는 보조자료가 필요하며, 본 연구에서는 태양의 조명방위각이 센서의 관측방향에 수직인 음영기복도를 보조 자료로 이용하여 선구조 분석을 실시하였다. 분석결과 방위각을 달리한 음영기복도의 각각의 방향성분을 모두 더한 자료도 선구조도와의 상관관계가 높아 해석의 보조자료로 사용될 수 있을 것으로 사료된다. 본 연구에 의하면 신동층군과 하양층군의 일부를 포함하는 의 성군일대는 $N5^{\circ}$~$10^{\circ}$W 방향의 주방향성을, 하양층군, 유천층군 및 불국사화강암이 분포하는 청송군일대는 N55$^{\circ}$~$65^{\circ}$W 의 주방향성을 보인다. 해석시 수치표고모형을 보조자료로 사용하여, 의성군일대의 TM 영상에서는 나타나지 않은 $N55^{\circ}$~$65^{\circ}$W 방향의 선구조의 존재가 확인되었으며, 그 위치가 백악기의 특징적인 주향이동단층인 가음단층과 금천단층의 연장선상에 놓여 있어 두 단층은 북서부의 신동층군까지 연장될 가능성이 있는 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
• /
• 제26권2호
• /
• pp.1-25
• /
• 2020

본 연구에서는 모바일 기기를 이용하여 획득한 가스계량기 사진을 서버로 전송하고, 이를 분석하여 가스 사용량 및 계량기 기물 번호를 인식함으로써 가스 사용량에 대한 과금을 자동으로 처리할 수 있는 응용 시스템 구조를 제안하고자 한다. 모바일 기기는 일반인들이 사용하는 스마트 폰에 준하는 기기를 사용하였으며, 획득한 이미지는 가스 공급사의 사설 LTE 망을 통해 서버로 전송된다. 서버에서는 전송받은 이미지를 분석하여 가스계량기 기물 번호 및 가스 사용량 정보를 추출하고, 사설 LTE 망을 통해 분석 결과를 모바일 기기로 회신한다. 일반적으로 이미지 내에는 많은 종류의 문자 정보가 포함되어 있으나, 본 연구의 응용분야인 가스계량기 자동 검침과 같이 많은 종류의 문자 정보 중 특정 형태의 문자 정보만이 유용한 분야가 존재한다. 본 연구의 응용분야 적용을 위해서는 가스계량기 사진 내의 많은 문자 정보 중에서 관심 대상인 기물 번호 및 가스 사용량 정보만을 선별적으로 검출하고 인식하는 관심 문자열 인식 기술이 필요하다. 관심 문자열 인식을 위해 CNN (Convolutional Neural Network) 심층 신경망 기반의 객체 검출 기술을 적용하여 이미지 내에서 가스 사용량 및 계량기 기물번호의 영역 정보를 추출하고, 추출된 문자열 영역 각각에 CRNN (Convolutional Recurrent Neural Network) 심층 신경망 기술을 적용하여 문자열 전체를 한 번에 인식하였다. 본 연구에서 제안하는 관심문자열 기술 구조는 총 3개의 심층 신경망으로 구성되어 있다. 첫 번째는 관심 문자열 영역을 검출하는 합성곱신경망이고, 두 번째는 관심 문자열 영역 내의 문자열 인식을 위해 영역 내의 이미지를 세로 열 별로 특징 추출하는 합성곱 신경망이며, 마지막 세 번째는 세로 열 별로 추출된 특징 벡터 나열을 문자열로 변환하는 시계열 분석 신경망이다. 관심 문자열은 12자리 기물번호 및 4 ~ 5 자리 사용량이며, 인식 정확도는 각각 0.960, 0.864 이다. 전체 시스템은 Amazon Web Service 에서 제공하는 클라우드 환경에서 구현하였으며 인텔 제온 E5-2686 v4 CPU 및 Nvidia TESLA V100 GPU를 사용하였다. 1일 70만 건의 검침 요청을 고속 병렬 처리하기 위해 마스터-슬레이브 처리 구조를 채용하였다. 마스터 프로세스는 CPU 에서 구동되며, 모바일 기기로 부터의 검침 요청을 입력 큐에 저장한다. 슬레이브 프로세스는 문자열 인식을 수행하는 심층 신경망으로써, GPU에서 구동된다. 슬레이브 프로세스는 입력 큐에 저장된 이미지를 기물번호 문자열, 기물번호 위치, 사용량 문자열, 사용량 위치 등으로 변환하여 출력 큐에 저장한다. 마스터 프로세스는 출력 큐에 저장된 검침 정보를 모바일 기기로 전달한다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제39C권10호
• /
• pp.948-956
• /
• 2014

오늘날 지능형 영상 검지기 시스템(Intelligent Vehicle Detection System)이 추구하는 방향은 기존 시스템의 교통 소통 정보 습득을 넘어서 교통정체, 사고 등과 같은 부정적인 요인을 줄이는 것이다. 본 논문에서는 도로 교통법규 위반 상황 중에서 가장 치명적인 사고를 유발 할 수 있는 불법 유턴 차량을 검지하는 알고리즘을 제안한다. 영상의 옵티컬 플로우 벡터(Optical Flow Vector)를 구하고 이 벡터가 불법 유턴 경로 상에 나타난다면 불법 유턴차량에 의해 생긴 벡터일 확률이 높을 것이라는 점에 착안하여 연구를 진행했다. 옵티컬 플로우 벡터를 구하기 전에 연산량 절감을 위하여 코너(corner)와 같은 특징점을 선지정한 후 그 점들에 대해서만 추적하는 피라미드 루카스-카나데(pyramid Lucas-Kanade) 알고리즘을 사용했다. 이 알고리즘은 연산량이 매우 높기 때문에 먼저 컬러 정보와 진보된 확률적 허프 변환(progressive probabilistic hough transform)으로 중앙선을 검출하고 그 주위 영역에만 적용시켰다. 그리고 검출된 벡터들 중 불법 유턴 경로위의 벡터들을 선별하고 이 벡터들이 불법 유턴 차량에 의해 생긴 벡터들인지 확인하기 위해 신뢰도를 검증하여 불법 유턴 차량을 검지하였다. 최종적으로 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 알고리즘별 처리시간을 측정하였으며 본 논문에서 제안한 알고리즘이 효율적임을 증명하였다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제53권6호
• /
• pp.137-145
• /
• 2016

본 논문에서는 새로운 방법의 3차원 컴퓨터단층영상에서 혈관을 추적하는 알고리즘을 소개하고자 한다. 해당 방법은 먼저 빠르게 다수의 2차 혹은 3차의 정칙곡선들로 대표되는 혈관의 지역적 모델들을 생성한다. 혈관의 특징을 고려한 비용함수로부터 각 곡선들은 영상데이터를 기반으로 생성된 비용을 부여 받는다. 추적 과정에서 매 단계 다음 혈관을 추정하기 위한 곡선들은 특정 기준에 의하여 여과되어 결국 혈관의 내부에 위치한 곡선들만 걸러낸다. 그 후 이들을 기반으로 혈관의 중심 선에 해당하는 최적의 정칙곡선 하나를 선정하게 된다. 지역적으로 최적인 정칙곡선이 순차적으로 검출되며 이들을 연결하여 하나의 혈관을 대표하는 구분적으로 부드러운 곡선을 만들어낸다. 짧은 정칙곡선은 제어 점들만으로 빠르게 기하학적 변환이 가능하며, 정의역 모든 구간에 대하여 미분이 가능하므로 곡률과 비틀림과 같은 기하학적 정보를 얻기 용이한 장점이 있다. 해당 방법에서 사용되는 정칙곡선모델이 혈관을 분류하고 추적함에 있어서 그 적합성을 증명하였고, 공공 데이터를 이용한 실험을 통하여 정확성과 수행 시간에 대해 최신기법들과 비교할만한 결과를 얻었다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제18B권6호
• /
• pp.341-348
• /
• 2011

생체신호의 한 분야인 심전도는 분류알고리즘을 사용한 실험이 일반적이다. 심전도를 실험한 논문에서 사용된 분류알고리즘은 대부분 SVM(Support Vector Machine), MLP(Multilayer Perceptron) 이었으나, 본 실험은 Random Forest 분류기를 시도하였다. 실험방법은 Random Forest 알고리즘을 실험데이터의 신호의 특징에 기반하여 분석하도록 수정하였고, 분류기의 수정된 알고리즘 성능을 규명하기 위하여 SVM과 MLP 분류기와 정확도를 비교 분석하였다. 실험에서는 심전도 신호의 R-R interval을 추출하여 시행하였으며 또한 동일한 데이터를 사용한 타 논문의 결과와 본 실험의 결과를 비교 분석하였다. 결과는 수정된 Random Forest 분류기가 SVM, MLP 분류기, 그리고 타 실험의 결과보다 정확도 부분에서는 우수한 결과를 도출하였다. 본 실험의 전처리 과정에서는 대역통과필터를 사용하여 R-R interval을 추출하였다. 그러나 심전도 실험에서는 대역통과 필터 뿐 아니라, 웨이블릿 변환, 메디안 필터, 유한 임펄스 필터 등으로 실험하는 경우가 많다. 따라서 향후에는 전처리과정에서 기저선 잡음(baseline wandering)을 효율적으로 제거하는 필터의 선택이 필요하며, R-R interval을 정확하게 추출할 수 있는 방법에 대한 연구가 필요하다고 사려된다.

• 한국지진공학회논문집
• /
• 제13권6호
• /
• pp.11-25
• /
• 2009

본 연구에서는 지진파의 푸리에 가속도스펙트럼(Fourier Acceleration Spectrum)에 기반한 계측진도 평가방법(Sokolov and Wald, 2002)을 국내에 적용하기 위해 국내 지진 MMI ${\leq}$ IV 범위에 대한 진도별 FAS 통계특성(평균과 표준편차) 모델을 기상청 발표 진도자료로 부터 도출된 65개 지진에 대한 등진도구역도(Isoseismal Maps)와 등진도구역도 상의 일관된 부지특성을 갖는 580개 수평성분 FAS 자료를 기반으로 경험적으로 도출하였다. 일관된 부지특성을 갖는 FAS는 특정 지진관측소에서 관측된 FAS를 국내 지반물성을 대표할 수 있는 D 등급관측소(연관희와 서정희, 2007)의 부지증폭특성을 갖도록 변환하여 도출하였다. 국내 지진의 MMI ${\leq}$ IV의 FAS 평균값은 로그영역에서 진도에 비례하는 선형성을 나타내었으며, 진도 IV에 대한 FAS 평균은 전 세계 모델과 유사한 특징을 보였다. 또한 진도 MMI ${\leq}$ IV의 FAS 표준편차는 진도 V 이상의 전 세계적인 모델의 표준편차 보다는 크게 평가되었으나, 진도 IV에 대한 전 세계적인 모델의 표준편차보다는 현저히 낮은 값을 나타내었다.

• 대한전자공학회논문지SD
• /
• 제42권12호
• /
• pp.45-52
• /
• 2005

시스톨릭 어레이는 동일한 기능을 가지는 계산처리들을 동일한 형태로 연결하여, 다수의 자료에 반복적인 계산을 하도록 만들어진 병렬처리기로써 개념적으로 산술 파이프라인과 밀접한 관계를 갖는다. 시스톨릭 어레이 셀 내의 연산에 대한 고성능처리는 시스톨릭 어레이의 중요한 특징이다. 본 논문에서는 시스톨릭 어레이 셀 내의 동시성 처리를 높이기 위해 셀 내의 연산 중에서는 큰 지연 시간을 가지는 셀 내의 연산자를 다시 규칙성을 가지는 시스톨릭 어레이로 구성하는 비트 수준 슈퍼 시스톨릭 어레이 구조를 제안하고, 그 예로 비트 수준 슈퍼 시스톨릭 FIR 필터에 대하여 기술한다. 먼저 정규순환방정식으로 표현된 알고리즘으로부터 워드 수준 시스톨릭 어레이를 유도한 후 유도된 워드 수준 시스톨릭 어레이를 슈퍼 시스톨릭 어레이로 변환한다. 위의 과정으로 유도된 비트 수준 슈퍼 시스톨릭 어레이를 RT 수준에서 VHDL로 모델링 하여 동작을 검증하였으며, Hynix에서 제공되는 $0.35{\mu}m$셀 라이브러리를 사용하여 합성하였다. 본 논문에서 제안하는 비트 수준 슈퍼 시스톨릭 어레이는 워드 수준 시스톨릭 어레이 디자인에 비해 면적은 물론 성능측면에서 이점을 가진다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제43권3호
• /
• pp.67-75
• /
• 2006

얼굴의 표정은 얼굴의 구성요소같은 기하학적 정보와 조명이나 주름 같은 세부적인 정보들로 표현된다. 얼굴 표정은 기하학적 변형만으로는 실감적인 표정을 생성하기 힘들기 때문에 기하학적 변형과 더불어 텍스처 같은 세부적인 정보도 함께 변형해야만 실감적인 표현을 할 수 있다. 표정비율이미지 (Expression Ratio Image)같은 얼굴 텍스처의 세부적인 정보를 변형하기 위한 기존 방법들은 조명에 따른 피부색의 변화를 정확히 표현할 수 없는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 서로 다른 조명 조건에서도 실감적인 표정 텍스처 정보를 적용할 수 있는 비선형 피부색 모델 기반의 표정 합성방법을 제안한다. 제안된 방법은 동적 외양 모델을 이용한 자동적인 얼굴 특징 추출과 와핑을 통한 표정 변형 단계, 비선형 피부색 변화 모델을 이용한 표정 생성 단계, 유클리디 거리 변환 (Euclidean Distance Transform)에 의해 계산된 혼합 비율을 사용한 원본 얼굴 영상과 생성된 표정의 합성 등 총 3 단계로 구성된다. 실험결과는 제안된 방법이 다양한 조명조건에서도 자연스럽고 실감적인 표정을 표현한다는 것을 보인다.