생물생산에 요구되는 다양한 작업들을 생력화하기 위한 연구 개발 노력이 전세계적으로 활발히 추진되어 왔다. 이러한 연구 개발은 주로 노동집약적인 작업, 고부가가치 농산물을 생산하기 위한 작업 그리고 작업자에 유해한 또는 가혹한 환경하의 작업 등에 주안점을 두고 추진되고 있다. 하지만, 생물생산 분야의 생력화를 추진하는데 있어서 다양한 작업성과 강건성이라는 작업성능 측면에서의 기술적인 문제와 고가의 시스템 및 설비 비용에 따른 경제성 문제가 항상 걸림돌이 되어 왔다. 본 연구에서는 언급한 문제점들 외에 기계가동률, 유지보수 등 생물생산분야의 생력화에 있어 내재되고 있는 문제점들을 효율적으로 해결하기 위하여 무선 원격로봇 시스템에 의거한 새로운 생력화 개념을 제안하였다. 새로운 개념의 생력화는 주어진 작업을 성공적으로 수행하기 위하여 작업자(농민), 컴퓨터 그리고 로봇을 위시한 자동화 작업설비를 대상으로 상대적으로 수월성을 갖는 기능을 중심으로 역할을 분담하는 것이다. 또한 시설재배에 요구되는 전정, 관수, 방제, 제초, 수확, 운반 등과 같은 다양한 작업들을 노동 투하정도와 기능적 유사성 측면을 고려하여 일관적으로 작업을 생력화하는 방안을 제시하였고 제안한 개념을 구현할 수 있는 시스템을 개발하였다. 대상 작목으로는 중량으로 인하여 비교적 취급이 어려운 수박을 선택하였다. 개발 시스템은 크게 무선원격 모니터링 및 작업제어 모듈, 무선원격 영상 획득 및 데이터 송수신 모듈, 4자유도 직교좌표형 로봇 암을 장착한 갠트리 장치부, 교체가 가능한 모듈형 선단 작업장치, 수박 운반 적재모듈의 5개 하드웨어 모듈로 구성하였다. 개발한 시스템은 그래픽 사용자 인터페이스를 통하여 터치 스크린 모니터를 이용하여 작업자와 컴퓨터간의 인터페이스를 구현하였으며 무선 원격데이타 송수신과 분산 제어기를 이용하여 작업자와 컴퓨터 그리고 로봇 작업기간의 인터페이스와 시스템 제어를 구현하였다. 개발 시스템의 성능을 시험하여 결과를 제시하였으며 본 논문에서 제안한 새로운 개념의 생력화 시스템은 생물생산분야의 생력화 방향을 새롭게 제시하는 실질적이고 실현 가능한 시스템이라는 것을 보여주었다.
최근 유전체학의 발전, 웨어러블 디바이스의 확산, IT/NT의 발전 등에 따라 방대한 양의 바이오-메디컬 데이터가 생산되고, 이에 따라 빅데이터를 활용한 헬스케어 산업이 급속히 발달하고 있으며, 이와 관련된 빅데이터 기술은 국민의 건강 증대와 건강한 고령 삶을 제공하는 핵심 기술로 급부상하고 있다. 패스웨이(Pathway)는 단백질, 유전자, 세포 등의 생체적 요소 간의 역학관계 혹은 상호작용 등을 네트워크 형식으로 표현한 생물학적 심층지식으로, 바이오-메디컬 빅데이터 분석에 있어서 널리 활용되고 있다. 하지만 패스웨이는 매우 다양한 형태를 갖고 용량이 매우 큰 빅데이터로 이를 분석하는데 많은 시간이 소요되며, 현재까지도 다양한 패스웨이를 통합 분석할 수 있는 시스템은 전무하다. 그래서 본 논문에서는 세계적으로 가장 우수하고 방대한 양의 패스웨이를 제공하는 KEGG 패스웨이 데이터베이스로부터 사용자가 관심 갖는 패스웨이만을 자동 수집하고 패스웨이 간 계층구조를 기반으로 네트워크를 구성 후, 해당 패스웨이 네트워크에 대한 클러스터링과 핵심 패스웨이 선정을 통해 패스웨이 간의 역학관계 또는 상호작용을 직관적으로 분석할 수 시스템을 제안했다. 마지막으로, 다양한 성능 평가 결과를 통해 개발한 분석 시스템의 우수성을 입증한다.
The AIRWARE System was developed from one of the EUREKA PROJECT E!3266-EUROENVIRON WEBAIR System. The AIRWARE can nowcast and forecast the air quality of Seoul and Gyeonggi-do regions. To nowcast and forecast concentration of pollutants, MM5, AERMOD/CAMx, and SMOKE Models were used for each meteorologic data, measured data, and emission data. All DB were constructed for 2001 year. The episode analysis and time series analysis were accomplished to analyze the AIRWARE reliability. The simulated results were very well agreed with measured result for measured pollutants and meteorological data. The developed AIRWARE system can analyze with real-time, support web-based air quality information. This information can used with policy data to manage the air quality and prepare reduction plan in air impact assessment or air environmental plan.
Background: The purpose of this study, mosquito forecast system implemented by Seoul Metropolitan city, was to obtain the mosquito prediction formula by using the mosquito population data and the environmental data of the past. Results: For this study, the mosquito population data from April 1, 2015, to October 31, 2017, were collected. The mosquito population data were collected from the 50 smart mosquito traps (DMSs), two of which were installed in each district (Korean, gu) in Seoul Metropolitan city since 2015. Environmental factors were collected from the Automatic Weather System (AWS) by the Korea Meteorological Administration. The data of the nearest AWS devices from each DMS were used for the prediction formula analysis. We found out that the environmental factors affecting the mosquito population in Seoul Metropolitan city were the mean temperature and rainfall. We predicted the following equations by the generalized linear model analysis: ln(Mosquito population) = 2.519 + 0.08 × mean temperature + 0.001 × rainfall. Conclusions: We expect that the mosquito forecast system would be used for predicting the mosquito population and to prevent the spread of disease through mosquitoes.
생명과학 분야에서 컴퓨터를 활용할 수 있는 대표적인 예로는 서열화, 서열화 분석, 비교, 진화, 돌연변이 추적, 약 설계를 위한 유사성 비교, 단백질 기능 예측, 그리고 세포 메커니즘과 질병 발생에서의 유전자 역할 예측 등 다양한 분야를 들 수 있다. 생명공학 연구자들에게는 이와 같은 작업을 위한 도구들이 요구되고 있다. 본 논문에서는 바이오 데이터 분석을 위한 기존 시스템의 문제점을 파악하고, 이를 개선할 수 있는 시스템 설계에 초점을 맞추었다. 또한 각각의 분석 작업을 개선할 수 있고 서로 독립적으로 진행되는 기존의 시스템을 통합할 수 있는 통합 분석 시스템을 설계하고자 한다.
In this study, we tried to find out the most appropriate pre-processing method and to verify the feasibility of developing a low-price sensing system for predicting the hardy kiwis sugar content based on VNIRS and subsequent spectral analysis. A total of 495 hardy kiwi samples were collected from three farms in Muju, Jeollabukdo, South Korea. The samples were scanned with a spectrophotometer in the range of 730-2300 nm with 1 nm spectral sampling interval. The measured data were arbitrarily separated into calibration and validation data for sugar content prediction. Partial least squares (PLS) regression was performed using various combinations of pre-processing methods. When the latent variable (LV) was 8 with the pre-processing combination of standard normal variate (SNV) and orthogonal signal correction (OSC), the highest R2 values of calibration and validation were 0.78 and 0.84, respectively. The possibility of predicting the sugar content of hardy kiwi was also examined at spectral sampling intervals of 6 and 10 nm in the narrower spectral range from 730 nm to 1200 nm for a low-price optical sensing system. The prediction performance had promising results with R2 values of 0.84 and 0.80 for 6 and 10 nm, respectively. Future studies will aim to develop a low-price optical sensing system with a combination of optical components such as photodiodes, light-emitting diodes (LEDs) and/or lamps, and to locate a more reliable prediction model by including meteorological data, soil data, and different varieties of hardy kiwi plants.
본 연구에서는 USB(Universal Serial Bus)통신과 전기적 절연을 이용하여 생체신호계측이 가능한 USB 데이터 수집(DAQ, Data acquisition)보드를 설계 및 구현한 것이다. 대부분의 데이터 수집보드는 전기적 절연이 되어 있지 않기 때문에 의용계측에 있어서 적합하지 않다. 보드를 평가하기 위해 설계한 USB DAQ 보드와 PC를 사용하여 사인파와 램프신호 그리고 생체신호중 하나인 ECG 신호를 측정하였다. 제안한 USB 데이터 수집보드는 AD변환부, 전기적 절연부, 전송부, 디지털 입 출력부 그리고 DC-DC변환기(DC DC Convertor)로 구성되었고, 최대 1KHz의 샘플링 주파수와 12비트 분해능과 8채널의 성능을 가진다.
A covariance matrix is a tool that expresses odometry uncertainty of the wheeled mobile robot. The covariance matrix is a key factor in various localization algorithms such as Kalman filter, topological matching and so on. However it is not easy to acquire an accurate covariance matrix because we do not know the real states of the robot. Up to the authors knowledge, there seems to be no established result on the covariance matrix estimation for the odometry. In this paper, we propose a new method which can estimate the covariance matrix from empirical data. It is based on the PC-method and shows a good estimation ability. The experimental results validate the performance of the proposed method.
Most people suffer from stress during day life because modernized society is very complex and changes fast. Because stress can affect to many kind of physiological phenomena it is even considered as a disease. Therefore, it should be detected earlier, then must be released. When a person is being stressed several bio-signals such as heart rate, etc. are changed. So, those can be detected using medical electronics techniques. In this paper, stress assessment system is studied using random forest algorithm based on heart rate, RR interval and Galvanic skin response. The random forest model was trained and tested using the data set obtained from the bio-signals. It is found that the stress assessment procedure developed in this paper is very useful.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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제24권E2호
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pp.83-91
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2008
This work investigated the methodology to simultaneously optimize the ozone and relative humidity composition for the $NO_x$ degradation using soil biofilter. Experiments were made as a function of inlet ozone concentration ($0{\sim}1,770\;ppb$) and relative humidity ($38{\sim}81%$). Factorial design ($2^2+3$) and response surface methodology by central composite designs were used to examine the role of two factors and optimal response condition on $NO_x$ degradation. It was found that a second-order response surface model can properly interpret the experimental data with an $R^2$-value of 0.9730 and F-value of 71.83, based on which the maximum $NO_x$ degradation was predicted up to 92.8% within our experimental conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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