본 연구에서는 sonificator를 장착하여 세포막을 파쇄하고 현장에서 형광을 이용하여 조작이 간편하고 단시간에 DNA와 단백질을 동시에 측정할 수 있는 자동화된 형광기를 개발하기 위하여 단백질을 측정하는데 최적의 파쇄조건을 확립하고자 하였다. 용액 중에 녹아 있는 공기 중의 oxygen은 collisional quenching을 일으키는데 sonification이나 가열처리를 시키면 oxygen이 제거되어 quenching 효과가 크게 감소되어 높은 형광값을 나타내었다. 0.7 X 이상의 형광시약 농도에서는 반응시작 후 1분 이내에 측정해야 하며, 0.3 X 이하의 형광시약 농도에서는 반응시작 후 2$\sim$3분 사이에 반응을 시킨 후 측정하는 것이 바람직한 것으로 나타났다. $100{\mu}g/m{\ell}$ 이상의 BSA 농도에서는 형광시약이 포화되었으며, 시료를 sonification시키면 단백질이 변성되어 눈에 보일 정도로 불투명해져서 시료 용액의 불투명도로 인해 형광 값이 감소되는 경향을 나타내었으며, $1{\mu}g/m{\ell}$ 이하의 BSA 시료에서는 sonification을 시키지 않은 시료보다 sonification을 시켰을 때 $0.125{\mu}g/m{\ell}$의 BSA를 훨씬 더 구분이 잘 되어 낮은 단백질 농도에서는 sonification시키는 것이 훨씬 유리한 것으로 나타났다.
핵심 microsatellite 마커를 활용하여 우리나라에서 품종보호출원 및 등록된 콩 148 품종에 대한 DNA 프로파일 데이터베이스를 구축한 다음 유전적 유사도 분석을 통한 품종 식별력 정도를 조사하였다. 콩 148품종을 120개의 microsatellite 마커로 검정하고 밴드의 패턴이 명확하고 다형성 정도가 높은 핵심 마커 16개의 대립유전자의 수는 6 ~ 28개로 나타났고 평균 대립유전자의 수는 12.75개였다. PIC 값은 0.753 ~ 0.951 사이에 분포하였고 평균값은 0.863으로 아주 높았다. 콩 148 품종에 대하여 Jaccard 방법에 따라 유전적 유사도를 설정한 다음 비가중 산술평균결합에 의해 집괴분석하여 계통도를 작성하였을 때, 콩의 품종 유형 및 품종 육성 계보에 따라 5개의 대그룹으로 나누어졌으며 모든 품종이 식별이 가능하였다. 본 연구에서 콩 품종식별용 핵심 microsatellite는 품종보호출원 품종의 구별성, 균일성, 안정성의 확인, 품종진 위성과 관련된 종자분쟁, 종자 순도 관리에 매우 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위해 연속된 입력영상에서 인체의 실루엣과 조인트를 자동추출하고 조인트를 추적함으로 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 또한 추출된 조인트를 이용하여 인체를 매핑하여 사람의 동작을 재현한다. 이를 위해 인체의 치수를 이용하여 인체 움직임을 제어하는 14개의 조인트로 인체를 모델링한다. 제안방법은 단일카메라로 RGB 컬러로 입력되는 영상을 색상, 채도, 명암의 영상으로 변환한 후 차 영상기법을 이용하여 인체의 실루엣을 추출한다. 추출된 실루엣의 코너점과 인체 모델링 정보를 이용하여 조인트를 자동 검출한다. 객체의 움직임 추적은 전체 영상 중 조인트를 중심으로 블록매칭 기법을 이용하며 추출된 조인트의 위치정보를 이용하여 인체의 움직임을 매핑한다. 제안방법을 실험동영상에 적용한 결과 인체의 실루엣과 조인트를 자동 검출하며 추출된 조인트로 인체의 매핑이 효율적으로 이루어졌다. 또한 조인트의 추적이 매핑된 인체에 반영되어 인체의 움직임도 적절히 표현되었다.
혈관 내 초음파 영상(IVUS: Intravascular ultrasoundimages)에서 내강(Lumen) 경계 영역을 검출하는 것은 환자의 심혈관 상태를 파악하는데 중요한 정보를 제공하며, 이를 통해 심혈관계 질환을 예측하고 진단할 수 있다. 따라서 정확하게 내강 경계를 분할하는 것은 매우 중요한 단계이다. 본 논문에서는 비모수적 확률 밀도 함수와 스무딩 함수를 사용하여 자동으로 내강 영역을 분할하는 기법을 제안한다. 각각의 혈관내 초음파 영상들을 극좌표 이미지로 변환 후 웨이블릿 변환을 적용하여 초기 관심 점들을 검출한다. 초기 관심점들 중에서 잡음과 칼슘에 의해 발생된 튀는 점들을 제거하기 위해 비모수적 밀도 함수와 스무딩 함수를 이용하여 튀는 점들을 제거하고 경계면에 해당하는 중요 관심 점만을 남긴다. 마지막으로, 다항곡선 접합(Polynomial curve fitting) 함수를 정의하고 다항식과 실제 내강 경계선에 접합된 관심 점을 이용하여 자연스러운 내강 경계면을 추정한다. 본 논문에서 제안한 방법을 다양한 초음파 영상에 대해 실험한 결과, 기존에 제안된 방법 보다 정확하게 경계면을 검출함을 알 수 있었다.
인간과 컴퓨터의 상호작용이 관심분야로 대두되면서 인체를 검출하고 추적하는 기술들에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 단일카메라의 입력으로 인체의 비율을 이용하여 인체 부위를 연결하는 조인트를 자동으로 검출하고 객체를 추적하는 알고리즘을 제안한다. 제안방법은 입력영상과 배경영상의 회색조 영상과 색상 영상의 차영상을 구한 후 그 결과를 결합하여 배경과 전경을 분리하고 객체를 추출한다. 또한 얼굴길이와 인체 각 영역의 측정값을 이용하여 인체 비율을 모델링하고 추출된 객체 실루엣의 코너점과 모델링된 비율을 이용해 객체의 조인트를 자동으로 추출한다. 추출된 조인트의 움직임을 블록매칭 기법으로 객체의 움직임을 추적한다. 제안방법을 카메라로 입력되는 실험동영상에 적용한 결과 인체의 실루엣과 조인트를 자동 검출하며 추출된 조인트 또한 효율적으로 추적되었다.
본 논문에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 하는 시행에서 소프트웨어 운용자들이 소프트웨어 검사 도구에 적용할 수 있는 학습기법에 근거한 NHPP 소프트웨어 모형에 대하여 비교 연구 하였다. 수명분포는 Makeham 분포를 이용하고 유한고장 NHPP모형을 적용하였다. 소프트웨어 오류 탐색 방법은 미리 인지하지 못하지만 자동적으로 발견되는 에러에 영향을 주는 영향요인과 사전경험에 기초하여 에러를 관찰하기 위하여 테스팅 운용자가 미리 설정해놓은 요인인 학습효과의 영향에 대한 문제를 비교 분석하였다. 그 결과 학습요인이 자동 에러 탐색요인보다 큰 경우가 일반적으로 효율적인 모형으로 나타났다. 본 논문의 신뢰특성분석에서는 소프트웨어고장시간을 적용하고 모수추정 방법은 최우추정법을 적용하고 추세분석을 통하여 자료의 신뢰성을 확보한 이후에 평균제곱오차와 $R^2$ (결정계수)를 적용하여 효율적인 모형을 선택 비교 분석하였다. 이 연구를 통하여 소프트웨어 운영자들은 다양한 학습효과를 고려함으로서 소프트웨어 고장추세에 대한 기본지식을 파악하는데 하나의 지침으로 사용가능함을 보여주고 있다.
Lee, Sang-Wook;Choi, Byung Il;Kim, Jong Chul;Woo, Sang-Bong;Kim, Yong-Gyoo
센서학회지
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제26권3호
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pp.149-154
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2017
Detection of rain is one of the essential weather factors that are monitored by automatic weather stations in Korea. In this work, we studied the operation standards required for impedance-based rain detectors in terms of surface temperature and sensitivity, in an effort to establish a qualification procedure for rain detectors. The surface temperature of rain detectors was measured at varying air temperatures from $-30^{\circ}C$ to $20^{\circ}C$, considering the hypothetical presence and absence of rain/snow. In addition, the sensitivity of rain detectors was studied generating artificial raindrops of regular size. The sensitivity was evaluated in terms of the critical number of droplets that triggers the activation of the rain detector. We found that the sensitivity is affected by stationary, horizontal, and vertical droplet deposition methods. The critical number of droplets for the stationary deposition is higher than that for both horizontal and vertical depositions, which provides the maximum limit of droplets required to activate the detector. Based on our experiments considering surface temperature measurements and sensitivity tests, we suggest a revised version of surface temperature and sensitivity requirements for the qualification of impedance-based rain detectors.
Recent technological advances in sensor fabrication and bio-signal processing enabled non-constraint and non-intrusive measurement of human bio-signals. Especially, non-constraint measurement of ECG makes it available to estimate various human health parameters such as heart rate. Additionally, non-constraint ECG measurement of wheelchair user provides real-time health parameter information for emergency response. For accurate emergency response with low false alarm rate, it is necessary to discriminate quality levels of ECG measured using non-constraint approach. Health parameters acquired from low quality ECG results in inaccurate information. Thus, in this study, a machine learning based approach for three-class classification of ECG quality level is suggested. Three sensors are embedded in the back seat, chest belt, and handle of automatic wheelchair. For the two sensors embedded in back seat and chest belt, capacitively coupled electrodes were used. The accuracy of quality level classification was estimated using Monte Carlo cross validation. The proposed approach demonstrated accuracy of 94.01%, 95.57%, and 96.94% for each channel of three sensors. Furthermore, the implemented algorithm enables classification of user posture by detection of contacted electrodes. The accuracy for posture estimation was 94.57%. The proposed algorithm will contribute to non-constraint and robust estimation of health parameter of wheelchair users.
In the last 5 years the Epidermal Growth Factor Receptor (EGFR) has emerged as one of the most important targets for drug development in oncology. Monoclonal antibodies targeting the external domain of EGFR have been shown to have clinical benefits in colorectal and head and neck cancer when combined with chemotherapy and/or radiation. Also the targeting of the epithelial growth factor receptor (EGFR) kinase domain using the closely related inhibitors gefitinib and erlotinib has generally been ineffective against solid tumors, many of which over express the receptor. We found that there were some differential expressions according to primary antibodies of the EGFR protein which being used as one of the histological tumor markers for non-small cell lung cancer (NSCLC). We also found that there are some differential expressions according to antibodies, the pH of the antigen retrieval (AR) buffer solutions and kinds of enzymes. There were some differential expressions according to the secondary antibodies and the detection systems. We analyzed the correlations between the immunohistochemical expressions of the EGFR protein and the gene mutations of the EGFR. The differences between automatic stainers and manual staining methods were also evaluated.
Recently, many researches have been done to solve the challenging problem of Blind Source Separation (BSS) problems in the underdetermined cases, and the “Two-step” method is widely used, which estimates the mixing matrix first and then extracts the sources. To estimate the mixing matrix, conventional algorithms such as Single-Source-Points (SSPs) detection only exploits the sparsity of original signals. This paper proposes a new underdetermined mixing matrix estimation method for time-delayed mixtures based on the receiver prior exploitation. The prior information is extracted from the specific structure of the complex-valued mixing matrix, which is used to derive a special criterion to determine the SSPs. Moreover, after selecting the SSPs, Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) is used to automaticly cluster, suppress, and estimate all the elements of mixing matrix. Finally, a convex-model based subspace method is applied for signal separation. Simulation results show that the proposed algorithm can estimate the mixing matrix and extract the original source signals with higher accuracy especially in low SNR environments, and does not need the number of sources before hand, which is more reliable in the real non-cooperative environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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