수치지도를 최신의 데이터로 갱신하기 위한 방법론 중 건설도면을 이용하는 경우 CAD 데이터에서 필요한 객체를 추출하는 과정이 필요하다. 하지만 건설도면에 존재하는 가상좌표로 이루어진 연속객체를 활용하기 위해서는 선결조건으로 각 도면마다 분리되어진 객체를 접합하고 좌표를 부여하는 과정이 필요하다. 이를 위해서는 합리적으로 도면의 신축보정 및 축척 간 접합 등을 처리할 수 있는 기법의 개발과 CAD 좌표에서 실좌표로 변환하기 위한 방법론의 개발이 무엇보다 중요한 과정이라 할 수 있다. 본 연구는 SOC 건설 도면 중 준공도면으로 이루어진 도면 특히, 가상좌표계로 구성되어진 도로의 종평면도에 존재하는 객체들의 변환 및 활용을 위한 도면 간 접합을 2차원 등각사상변환방법과 부등각사상변환방법을 도입하여 수행하였다. 이를 위해, 도면간 이음선과 좌표경계선의 교차점을 접합점으로 하여 2차원 변환계수를 추출하고 이를 접합한 후 도면에 명시된 기준점을 이용 CAD좌표계에서 실좌표계로의 좌표변환방법을 시도하였다. 그 결과 도면접합에는 2차원 등각사상변환방법이 좋은 결과를 나타내었으며 실좌표계로의 변환은 2차원 부등각사상변환이 좋은 결과를 보여주었고, 변환 후 위치오차는 수치지도 작성내규를 만족하였다. 따라서 본 연구를 통하여 개발된 방법론은 추후 건설도면을 이용한 수치지도 갱신에 있어 활용가능성이 높을 것으로 기대된다.
Fourier ptychographic microscopy (FPM) is a recently proposed computational imaging method that achieves both high resolution (HR) and wide field of view. In the FPM framework, a series of low-resolution (LR) images at different illumination angles is used for high-resolution image reconstruction. On the basis of previous research, image noise can significantly degrade the FPM reconstruction result. Since the captured LR images contain a lot of dark-field images with low signal-to-noise ratio, it is very important to apply a noise-reduction process to the FPM raw dataset. However, the thresholding method commonly used for the FPM data preprocessing cannot separate signals from background noise effectively. In this work, we propose an improved thresholding method that provides a reliable background-noise threshold for noise reduction. Experimental results show that the proposed method is more efficient and robust than the conventional thresholding method.
Objective: Our objective was to examine the relationships of supplemental rumen-protected lysine (RPL) or lysine + methionine (RPLM) on lactational performance, plasma amino acids (AA) concentration, and nitrogen use efficiency of lactating dairy cows by using a meta-analysis approach. Methods: A total of 56 articles comprising 77 experiments with either RPL or RPLM supplementation were selected and analyzed using a mixed model methodology by considering the treatments and other potential covariates as fixed effects and different experiments as random effects. Results: In early lactating cows, milk yield was linearly increased by RPL (β1 = 0.013; p<0.001) and RPLM (β1 = 0.014; p<0.028) but 3.5% fat-corrected milk (FCM) and energy-corrected milk (ECM) (kg/d) was increased by only RPL. RPL and RPLM did not affect dry matter intake (DMI) but positively increased (p<0.05) dairy efficiency (Milk yield/DMI and ECM/DMI). As a percentage, milk fat, protein, and lactose were unchanged by RPL or RPLM but the yield of all components was increased (p<0.05) by feeding RPL while only milk protein was increased by feeding RPLM. Plasma Lys concentration was linearly increased (p<0.05) with increasing supplemental RPL while plasma Met increased (p<0.05) by RPLM supplementation. The increase in plasma Lys had a strong linear relationship (R2 = 0.693 in the RPL dataset and R2 = 0.769 in the RPLM dataset) on milk protein synthesis (g/d) during early lactation. Nitrogen metabolism parameters were not affected by feeding RPL or RPLM, either top-dress or when supplemented to deficient diets. Lactation performance did not differ between AA-deficient or AA-adequate diets in response to RPL or RPLM supplementation. Conclusion: RPL or RPLM showed a positive linear relationship on the lactational performance of dairy cows whereas greater improvement effects were observed during early lactation. Supplementing RPL or RPLM is recommended on deficient-AA diet but not on adequate-AA diet.
검색 창을 통해 입력된 검색어는 정보이용자가 의미 있는 자료를 찾아내는 적극적인 활동의 산물이다. 따라서 검색로그는 정보이용자의 관심사항을 알 수 있는 중요한 분석 데이터이다. 본 연구의 목적은 입력한 검색어의 범주화 결과와 엑세스한 문서의 범주가 어느 정도 유사한 상관관계를 가지는지 분석적으로 고찰해보는 것이다. KISTI(한국과학기술정보연구원)의 NDSL(과학기술정보센터) 사이트의 2009년 검색로그의 검색세션을 식별하고 검색세션단위로 검색어와 이용 자료를 추출한 후, 검색어에 대해 어떤 주제 분류에 속하는 용어인지 자동분류기로 식별한 결과가 실제 이용한 자료의 주제 분야와 잘 맞는지 비교하였다. 그 결과 상위 100개 검색어 분류에 대한 유사도 평균이 58.8%로 파악되었다. 결국 전체적인 유사도는 58.8%이하이며, 관련 연구에서 수행한 자료의 자동분류 검색성능 전문가 평가 결과인 76.8%에 비해 낮다. 이것은 검색어로 쓰인 용어가 다른 연구 분야의 관심 용어로 새롭게 주목 받고 있기 때문이라는 사실을 알 수 있었다.
인터넷 쇼핑몰에서의 상품 추천을 위해 널리 사용되는 방식 중 한 가지는 상품의 특성과 고객의 특성을 비교하여 고객에 맞는 상품을 추천하는 방식이다. 이 방식은 상품이나 고객의 특성을 표현하는 자질(Feature)의 개수가 많을수록 그 중에 어떤 자질을 선택해야 더 좋은 추천 성과를 가져올 수 있는지 파악해 내는 것이 추천의 효과 및 효율성 측면에서 중요하지만 아직까지 충분히 연구되지 않은 실정이다. 본 연구에서는 인터넷 서점에서의 가상 구매실험을 바탕으로 사용자가 구매한 책 들에서 사용자를 잘 나타낼 수 있는 자질을 선택하는 방식에 대해서 벡터 스페이스 모형, TFIDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency), Mutual Information, SVD(Singular Value Decomposition) 방식 등을 활용하여 실험하고 그 결과를 비교해본다. 실험 결과 SVD를 응용한 자질 추출 기법이 가장 좋은 성능을 나타내었다.
깊이 추정은 차량, 로봇, 드론의 자율주행을 위한 3차원 지도 생성의 핵심 기술이다. 기존의 센서 기반 깊이 추정 방식은 정확도는 높지만 가격이 비싸고 해상도가 낮다. 반면 카메라 기반 깊이 추정 방식은 해상도가 높고 가격이 저렴하지만 정확도가 낮다. 본 연구에서는 무인항공기 카메라의 깊이 추정 성능 향상을 위해 Self-Attention 기반의 비지도 단안 카메라 영상 깊이 추정을 제안한다. 네트워크에 Self-Attention 연산을 적용하여 전역 특징 추출 성능을 향상시킨다. 또한 카메라 파라미터를 학습하는 네트워크를 추가하여 카메라 칼리브레이션이 안되어있는 이미지 데이터에서도 사용 가능하게 한다. 공간 데이터 생성을 위해 추정된 깊이와 카메라 포즈는 카메라 파라미터를 이용하여 포인트 클라우드로 변환되고, 포인트 클라우드는 Octree 구조의 점유 그리드를 사용하여 3D 맵으로 매핑된다. 제안된 네트워크는 합성 이미지와 Mid-Air 데이터 세트의 깊이 시퀀스를 사용하여 평가된다. 제안하는 네트워크는 이전 연구에 비해 7.69% 더 낮은 오류 값을 보여주었다.
본 연구에서는 열대강우관측 위성(TRMM) 자료를 이용하여 해상풍을 예측하였고, TRMM TMI 휘도 온도와 북미 주변의 NDBC (National Data Buoy Centers) 부이 자료를 이용하여 해상풍을 추정하였다. 이 결과는 행렬방정식에 의한 부이와 비교하였는데 RMSE, BIAS 그리고 상관계수는 각각 2.19 $ms^{-1}$, 1.10 $ms^{-1}$, 그리고 0.81로 나타났으며, 이 결과는 앞으로 TRMM TMI를 이용한 해양 연구에 가능성을 보여주었다.
Image-based Virtual Try-On Systems are among the most potential solution for virtual fitting which tries on a target clothes into a model person image and thus have attracted considerable research efforts. In many cases, current solutions for those fails in achieving naturally looking virtual fitted image where a target clothes is transferred into the body area of a model person of any shape and pose while keeping clothes context like texture, text, logo without distortion and artifacts. In this paper, we propose a new improved image-based virtual try-on network system based on keypoints, which we name as KP-VTON. The proposed KP-VTON first detects keypoints in the target clothes and reliably predicts keypoints in the clothes of a model person image by utilizing a dense human pose estimation. Then, through TPS transformation calculated by utilizing the keypoints as control points, the warped target clothes image, which is matched into the body area for wearing the target clothes, is obtained. Finally, a new try-on module adopting Attention U-Net is applied to handle more detailed synthesis of virtual fitted image. Extensive experiments on a well-known dataset show that the proposed KP-VTON performs better the state-of-the-art virtual try-on systems.
Ji, Guohua;Liang, Hongbin;Wang, Falin;Wang, Nan;Fu, Songbin;Cui, Xiaobo
Molecules and Cells
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제42권7호
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pp.557-567
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2019
TSPAN12, a member of the tetraspanin family, has been highly connected with the pathogenesis of cancer. Its biological function, however, especially in ovarian cancer (OC), has not been well elucidated. In this study, The Cancer Genome Atlas (TCGA) dataset analysis revealed that upregulation of TSPAN12 gene expression was significantly correlated with patient survival, suggesting that TSPAN12 might be a potential prognostic marker for OC. Further exploration showed that TSPAN12 overexpression accelerated proliferation and colony formation of OVCAR3 and SKOV3 OC cells. Knockdown of TSPAN12 expression in A2780 and SKOV3 cells decreased both proliferation and colony formation. Western blot analysis showed that several cyclins and cyclin-dependent kinases (CDK) (e.g., Cyclin A2, Cyclin D1, Cyclin E2, CDK2, and CDK4) were significantly involved in the regulation of cell cycle downstream of TSPAN12. Moreover, TSPAN12 accelerated mitotic progression by controlling cell cycle. Thus, our data demonstrated that TSPAN12 could be a novel molecular target for the treatment of OC.
A straightforward strategy for particle image velocimetry (PIV) interrogation and post-processing has been proposed, aiming at reducing errors and clarifying vortex structures. The interrogation window size should be kept small to reduce bias error and improve spatial resolution. A spatial filter is then applied to the velocity field to reduce random error and clarify flow structure. The performance of three popular spatial filters were assessed: box filter, median filter, and local quadratic polynomial regression filter. In order to quantify random uncertainty, the image matching (IM) method is applied to an experimental dataset of homogeneous and isotropic turbulence (HIT) obtained by 2D-PIV. We statistically analyze the uncertainty propagation through the spatial filters, and verify the reduction in random uncertainty. Moreover, we illustrate that the spatial filters help clarify vortex structures using vortex identification criteria. As a result, PIV random uncertainty was reduced and the vortex structures became clearer by spatial filtering.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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