본 논문은 전문가 독립적 비지도 신경망 학습 기반 다변량 시계열 데이터 분석 모델인 MSCRED(Multi-Scale Convolutional Recurrent Encoder-Decoder)의 실제 현장에서의 적용과 Auto-encoder 기반인 MSCRED 모델의 한계인, 학습 데이터가 오염되지 않아야 된다는 점을 극복하기 위한 학습 데이터 샘플링 기법인 Subset Sampling Validation을 제시한다. 라벨 분류가 되어있는 발전소 장비의 진동 데이터를 이용하여 1) 학습 데이터에 비정상 데이터가 섞여 있는 상황을 재현하고, 이를 학습한 경우 2) 1과 같은 상황에서 Subset Sampling Validation 기법을 통해 학습 데이터에서 비정상 데이터를 제거한 경우의 Anomaly Score를 비교하여 MSCRED와 Subset Sampling Validation 기법을 유효성을 평가한다. 이를 통해 본 논문은 전문가 독립적이며 오류 데이터에 강한 이상 진단 프레임워크를 제시해, 다양한 다변량 시계열 데이터 분야에서의 간결하고 정확한 해결 방법을 제시한다.
본 논문에서는 컴퓨터 비전을 사용하여 6가지 측정값(눌린 단자의 길이, 단자 끝의 치수(폭), 눌린부분(와이어 부분, 코어 부분)의 폭)을 계산하여 와이어 하네스의 결함을 정확하고 빠르게 탐지할 것을 제안한다. 두 가지 유형의 데이터에서 Harris 코너 검출을 활용하여 물체의 위치를 탐지하고 측정 영역별 특징과 배경과 물체 사이의 음영 차이를 활용하여 각 샘플의 기울기를 반영하는 측정값을 추출하기 위한 기준점을 생성한다. 이후 유클리드 거리 방법과 보정 계수를 사용하여 예측값을 계산하는 방법을 통해 와이어의 위치 변화에 관계 없이 측정값을 예측할 수 있다. 각 측정 유형별로 99.1%, 98.7%, 92.6%, 92.5%, 99.9%, 99.7% 정확도를 달성하였으며, 모든 측정값에서 평균 97%의 정확도로 우수한 결과를 얻었다. 해당 검사 방법은 기존 검사 방법인 육안 검사의 문제점을 보완하고, 작은 양의 데이터만을 이용하여 우수한 결과를 도출 가능하다. 또한 이미지 처리만 이용하기 때문에 딥러닝 방법보다 더 적은 데이터와 비용으로 적용 가능할 것으로 기대된다.
최근 4년 동안 부산지역에서 2인 이상 발생된 식중독 사례를 대상으로 급성 위장관염 증상을 보인 환자 472건와 조리종사자 109건을 대상으로 유전자 분석을 한 결과 총 581건 중 71건(12.2%)에서 노로바이러스를 확인하였다. 연도별 검출현황은 2012년 18.3%(30/164건), 2013년 5.6%(6/107건), 2014년 8.0%(6/75건), 2015년 12.3%(29/235)으로 2012년과 2015년이 Norovirus 식중독에 의한 유병률이 가장 높았다. 월별 발생양상은 2월에 20건(28.2%)으로 가장 많이 발생했으며, 11월 18건(25.4%), 12월 12건(16.9%) 순이었고, 5월~8월에는 노로바이러스 환자 발생이 없어, 비교적 추운 계절에 높은 검출율을 보이는 계절적인 특징을 나타내었다. 연령별 분포는 11세~20세의 검체가 269건으로 10대의 초, 중, 고등학생의 검체가 전체의 46.3%를 차지하였다. ANOVA Scheffe 검정 결과를 통해, Norovirus의 예방 및 확산 방지를 위해 10대를 위한 위생 교육 및 식중독 예방교육을 더욱 철저히 실시해야 할 시사점을 얻었다. Norovirus genotype 분석 결과, GI genogroup은 GI-1형, GI-2형, GI-3형, GI-5형, GII genogroup은 GII-1형, GII-4형, GII-5형, GII-6형, GII-17형으로 다양한 genotype이 분포되었다. 연도별 유행하는 유전형은 2012년 GII-6형(17건), 2013년 GII-6형(3건), 2014년 GII-4형(5건), 2015년 GII-6형(18건)이 가장 우세했다. 그러나 최근 국내 뿐 아니라 전 세계적으로 GII-4형이 매우 유행하고 있으나, 부산지역은 2014년을 제외하고는 GII-6형이 우세한 genotype이라는 매우 특징적 결과를 얻었다.
본 연구는 위상천이 영사식 모아레 측정기의 기준 위상 측정단계에서 기준 위상의 검출 정확도를 높이기 위한 방안으로, 일반적인 N-bucket 방법이 아닌, 줄무늬 패턴 투사 영상의 직접적인 영상처리를 기반으로, 노이즈가 포함된 영상으로부터 기준 위상을 자동으로 검출하고 보정하는 방법을 다룬다. 일반적으로 기준위상을 정확히 구하기 위해서는 상대적으로 노이즈가 원천적으로 적은 고정밀도의 교정 시편과 이에 맞는 세분화된 교정방법이 필요하다. 하지만, 고가의 시편 제작비용 절감과 고정도 교정을 위한 교정시간의 단축을 위해, 상대적으로 일반 정밀도등급의 제작된 시편으로부터 획득된 영상을 이용하여, 효율적인 기준위상 교정 방법을 제안한다. 투사된 평행 라인 띠가 시편에서 반사되어 카메라로 입력되는 영상으로부터, 영상처리 라인마스크를 이용하여 격자 라인들의 중심점을 정밀하게 추출하고, 각 라인들에서 추출된 샘플링점 기반의 최소자승법을 이용하여, 라인 특징치인 기울기와 절편을 추출함으로써 실제 관측되는 격자 라인의 중심선을 획득하였으며, 획득된 중심선들을 이용하여 N-bucket 알고리즘에 적용할 수 있도록 위상을 추출한 후, 기준위상을 자동으로 생성하였다. 본 연구를 통하여 고가의 시편 제작 없이 빠르게 자동으로 기준위상을 추출할 수 있었다.
조명반사 문제는 영상 분석에서 흔히 존재하는 문제점이며, 영상 분석에서 필요로 하는 주요 특징들을 검출하는 데 많은 어려움을 야기한다. 특히 이러한 문제점은 야간이나 우천 시에 더욱 두드러지는 것으로 알려졌다. 본 논문에서는 조명 반사에 의해 특징 분석이 어려운 영역에서 조명 반사를 제거하거나 반사되지 않은 상태로 복원하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서는 다중 영상에서 획득된 다중 기하정보를 이용한 3차원 공간 분석과 기하학적 접근을 시도한다. 이러한 방법들에서 얻어진 정보들을 바탕으로 조명 반사가 이루어지는 영상들을 조합하여 조명 반사를 제거하는 방법을 제안한다. 조명 반사 영역을 제거하기 위하여 영상 내에서 조명 및 반사영역을 수직 히스토그램의 국부 최대값을 이용하여 추출한다. 이 후, 각 영상 내에서 도로 표면에 해당하는 영역을 추출하기 위해서 필요한 기본 행렬과 상동 관계 행렬을 다중 영상들의 대응점들을 분석하여 계산한다. 이렇게 얻어진 각 영상들의 도로표면을 기준 영상에 배치하여, 양쪽 영상에서 조명 반사가 상대적으로 적은 영역을 선택하는 방법을 취한다. 이러한 과정에 의하여 중복되지 않는 도로표면의 반사는 효과적으로 감소되었으며 도로가 가지고 있는 고유한 정보 또한 손실되지 않았다. 수집된 데이터를 이용하여 실험한 결과는 계산 속도에 비하여 뛰어난 성능을 보여주었으나 기하학적 공통 영역 부분의 복원은 상대적으로 부족한 것으로 판단되었다.
멀티미디어 서비스를 위한 미래 위성통신용 Ka 대역(20/30 GHz)은 지상의 간섭으로부터 자유롭고 상대적으로 넓은 주파수 대역을 장점으로한다. 그러나, Ka 대역의 큰 단점은 강우 조건에서 매우 큰 대기중감쇄가 존재한다는 점이다. 통기화 CDMA는 유연한 주파수 재사용과 연성 통화인계(soft-handover), 간섭에 덜 민감한 점등의 이동통신을 위한 CDMA의 주요 특징뿐만아니라, 자기간섭을 상당히 줄일 수 있다는 특징도 가진다. 본 논문에서는 Ka 대역에서 운용되는 동기화 CDMA 정지위성 시스템 리턴링크의 성능을 고찰하였다. 기후 조건에 영향을 받는 특성을 가지는 정지위성 채널에 대해 신호의 포락선과 위상을 가우시안으로 모델링 하였다. 강우 조건에서의 비트 오율과 outage 확률 그리고 불완전한 칩동기화로 인한 검출손실을 해석적으로 계산하고, 기후 조건에 의한 시스템 수용용량 감소를 추정하였다. 강우에 의해 모든 사용자가 영향을 받는 일반적인 경우와, 기준 사용자만 영향을 받는 최악의 경우 두가지 경우에 대한 분석이 수행되었는데, 그 결과 동기화 CDMA는 전력제어 요구의 부담을 덜어주고, 불완전한 전력제어에 덜 민감함을 보였다.
본 논문에서는 증강현실 기술을 적용하여 실내 가구 인테리어를 배치하는데 작업의 효율성을 높일 수 있는 모델을 연구하였다. 현재 증강현실을 적용한 기존 시스템에서는 가구의 이미지를 출력할 때 기업 제품의 규모와 성격 등에 따라 정보가 제한적으로 제공되는 문제가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 AR 레이블링 알고리즘을 제시하였다. AR 레이블링 알고리즘은 촬영된 이미지에서 특징점을 추출하고 실내 위치 정보를 포함한 데이터베이스를 구축하였다. CNN 기법을 활용하여 실내 공간에서 가구의 위치 데이터를 검출해 학습시키는 방법을 채택하였다. 학습한 결과를 통해 실내 위치와 학습시켜 나타낸 위치와의 오차를 현저히 낮출 수 있다는 것을 확인한다. 또한 가구의 정확한 이미지 추출과 함께 가구에 대한 상세한 정보를 받아 사용자가 원하는 가구들을 증강현실을 통해 쉽게 배치할 수 있도록 하는 연구를 진행하였다. 연구 결과 모델의 정확도와 손실률이 99%, 0.026으로 나타나 신뢰성을 확보하여 본 연구가 유의미함을 알 수 있었다. 본 연구 결과는 AR 레이블의 설계, 구현을 통해 원하는 가구들을 실내에 정확히 배치하여 소비자의 만족도와 구매 욕구를 충족시킬 수 있을 것으로 기대된다.
결핵(Mycobacterium tuberculosis, MTB) 감염은 아직까지 전 세계에서 높은 유병률과 사망의 주요 원인이 되고 있으며 비정형 결핵(nontuberculous mycobacteria, NTM)은 최근 후천성 면역결핍증(AIDS)이나, 종양, 이식 등으로 면역력이 저하된 환자들의 임상 검체에서 분리빈도가 증가함에 따라 분리 균주의 임상적 의의가 중요시 되고 있다. 이에 항산균 염색을 이용한 객담 도말검사는 결핵균과 비정형 결핵균을 구별할 수 없다는 제한점이 있고, 균 분리배양검사는 시간이 오래 걸린다는 단점이 있어, 본 연구에서는 이러한 제한점을 가진 기존의 검사법을 대신하여 분자생물학적 방법인 중합효소 연쇄반응(polymerase chain reaction, PCR)을 이용하여 균 분리배양 검사와 비교하여 보았다. Mycobacteria를 동정하는데 항산균 염색과 3% ogawa 배지를 이용하였고, 균 분리배양 후 M. tuberculosis를 확인하기 위해서 niacin test를 실시한 결과 집락의 DNA를 추출하여 PCR후 동정된 M. tuberculosis와 niacin 양성이 일치함을 확인할 수 있었다. 또, 이 실험에서 항산성균 염색이 2+ 이상인 객담검체와 집락검체 각각에서 DNA를 추출하여 결핵균을 동정하는 방법으로 M. tuberculosis complex에 특징적으로 존재하는 insertion sequence (IS) 6110의 특정부위인 547 bp와 285 bp 부분을 증폭한 two-tube nested polymerase chain reaction을 시행하였고, 비정형 결핵균 동정법으로는 mycobacteria에 공통적으로 존재하는 rpoB 유전자 중 일부인 360 bp 부분을 증폭한 후, 제한효소 Msp I을 첨가 PCR-restriction fragment length polymorphism (RFLP)을 시행하였으며, 결핵균과 비정형 결핵균 모두 동정율에 거의 차이가 없었다. 1+인 경우는 객담검체에서 PCR한 결과가 31.2%에서 집락검체의 PCR한 결과 93.7%까지 결핵균과 비정형결핵균의 동정율이 높아졌고, trace인 경우 객담검체에서 PCR 결과가 2%에서 집락검체에서 PCR한 결과가 97.9%까지 결핵균과 비정형 결핵균의 동정율을 높일 수 있었다. 이 실험에서 항산성균 염색 1+이하 일때 객담검체와 집락검체로 PCR을 실시하면 결핵균과 비정형 결핵균의 동정율에 차이가 있고, 배양만으로는 결핵균의 동정은 가능하지만 비정형 결핵균의 동정이 가능하지 않으므로 배양검사와 PCR 검사 모두를 병행하므로써 보다 신속하고 정확한 검사결과를 내는데 도움 될 것이다.
강원도 양양군 현북면 어성전리에 서식하는 참가재(Cambaroines simiLis)의 근육에서 Marroorchis spinulosus Ando. 1918(Digenea: Nanophyetidae)의 피낭유충을 검출하고 마우스 흰쥐 및 고양이에 실험감염시켜 성충을 얻은 다음 형태학적 특징을 관찰하였다. 실험동물 들의 소장으로부터 감염 5-21일에 총 117마리의 충체를 회수하였으며. 평균 충체회수율은 31-37%로서 동물별로 큰 차이가 없었다. 피낭유충은 등글고. 평균 직경 0.18 mm이며. 2개의 두꺼운 막으로 둘러싸여 있고. Y-자형의 배걸낭을 가지고 있었다. 성충은 대부분 난형이며 길이 0.66-0 71 mm. 폭 0.36-0.41 mm이었다. 구흡반에는 침(stylets) 1개가 있고. 난소가 체중앙부 근처에서 다양하게 위치하며. 저정낭이 이낭형(bilobed)이고 두 고환이 약간 전측방에 위치하는 점 등의 형태학적 특성을 나타내었다. 실험 감염에서 얻은 성충들을 M. spinulosus로 동정할 수 있었으나 그 형태가 최초 기록과 몇 가지 다른 점이 있어 앞으로 이 흡충의 원환한 진단을 위왜 충체의 형태를 수정하여 재기록하였다 이 장흡충푸 국내에는 미 기록종이며 포유동물을 종숙주로 하고 있을 것으로 추측되며 인체 감염 가능성도 배제할 수 없다. 이 충체의 우리발 이름을 가시큰고환흡충으로 부를 것을 제안한다.
흡광은 측정이 간편하고 해석의 직관성이 높다는 점에서 생화학 기반 분석법의 신호로서 강점을 가진다. 흡광을 가지는 물질 중에서 금 나노입자는 화학적 안정성, 생물학적 친화성, 가시광선 범위에서 야기되는 국소 표면 플라즈몬 공명(localized surface plasmon resonance, LSPR)에 의한 독특한 광학적 특성 등의 유용한 성질을 지니며, 특정 표적 물질에만 유효한 다른 발색물질과 비교해 항체나 압타머 등 다양한 검출 활성물질과 접합이 용이하여 확장성을 가진다. 특히, 기질의 산화로 발색을 야기하는 효소 기반 발색법에 비해 낮은 가격, 쉬운 입자 합성, 높은 환경안정성 등의 장점으로 인해 비색화 분석법의 신호물질로서 광범위하게 연구되고 있다. 본 총설에서는 이와 같은 금 나노입자를 신호물질로 활용하는 다양한 전략을 최근의 연구들을 중심으로 요약 정리하였으며, 입자의 형태에 광학 특성이 영향을 받는 금 나노입자의 특징에 착안하여 신호생성 시에 활용한 금 나노입자의 형태 제어 전략을 기준으로 문헌들을 분류하고 검토하였다. 이를 통해 이미 오랜 기간 활용되어온 금 나노입자가 현재에도 흡광 신호물질로서 여전히 활발하게 연구되고 있다는 사실을 고찰하고, 향후에도 광범위하고 지속적으로 개선될 여지를 가진다는 점을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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