• 제목/요약/키워드: Checkpoint

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차량 적재함의 높이 변화 감지를 이용한 고속도로 톨게이트 과적차량 검출에 관한 연구 (A Study on Detection of Overloaded Vehicles at Highway Toll Gates Using Detection of Height Changes in Vehicle Cargo Boxes)

  • 이광;김봉근
    • 실천공학교육논문지
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    • 제16권3_spc호
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    • pp.391-399
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    • 2024
  • 우리나라의 모든 고속도로 톨게이트에서는 저속 축중기를 사용해 과적 화물 차량의 고속도로 본선 진입을 차단하고 있으나, 일부 화물 차량은 가변축을 조작할 수 있도록 불법으로 개조하고 축조작을 통해 단속을 회피하고 있다. 기존에 수행된 연구들에서는 주행중인 차량의 타이어들을 검출해 축조작의 여부를 판별하고 있지만, 고속도로 톨게이트 검문소의 차량 진입부가 매우 좁기 때문에 하나의 영상 프레임에 차량의 모든 타이어를 촬영하는 것이 현실적으로 어렵다는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 타이어의 검출이 아닌 화물 차량 적재함의 상하 높이 변화를 감지하는 방법으로 축조작 시도 여부를 판단할 수 있는 시스템을 제안하였다. 화물 차량의 적재함 높이 변화를 검출하는 방법으로 허프 변환을 이용해 차량 적재함의 대표선을 추출하고 대표선의 높이 변화를 측정하여 적재함의 수직 높이 변화를 감지하는 방법과 광류를 이용해 영상의 일정 영역 내의 픽셀들에 대한 모션 백터를 구하고 이를 누적하여 적재함의 수직 높이 변화를 감지하는 방법을 사용하였으며 두 방법을 비교 분석하고 장단점을 제시하였다.

포황 메탄올 추출물에 의한 인체 대장암 세포주 HT29의 G2/M Arrest 및 Apoptosis 유발 (Induction of G2/M Arrest and Apoptosis by the Methanol Extract of Typha orientalis in Human Colon Adenocarcinoma HT29 Cells)

  • 진수정;윤승근;오유나;이지영;박현진;진경숙;권현주;김병우
    • 한국미생물·생명공학회지
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    • 제41권4호
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    • pp.425-432
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    • 2013
  • 본 연구에서는 인체 대장암세포인 HT29를 사용하여 포황 메탄올 추출물(Methanol extract of Typha orientalis, METO)의 항암 활성 및 그 분자적 기전에 관하여 분석하였다. 먼저 METO가 다양한 암세포의 증식에 미치는 영향을 분석한 결과, 인체 대장암 세포, 폐암 세포, 간암 세포 등의 세포증식을 억제하였으며 그 중에서도 대장암 세포인 HT29에 대해 강한 세포 증식 억제 효과를 나타내었다. METO에 의한 세포 증식 억제 기전을 분석하기 위하여 Flow cytometry analysis를 수행한 결과, METO 농도의존적으로 HT29 세포의 G2/M기 세포분포가 증가하고 아울러 apoptosis 유발군인 SubG1기 세포분포가 증가하는 것을 확인할 수 있었다. METO에 의한 HT29 세포의 G2/M arrest는 Cdc2의 inactive form인 phospho-Cdc2의 증가에 의한 G2/M checkpoint 관련 단백질의 활성억제에 의한 것이라 사료된다. 이러한 phospho-Cdc2의 증가는 METO에 의해 발현이 증가된 Wee1 kinase와 발현이 감소된 Cdc25C phosphatase에 의해 야기된 것임을 확인하였다. 또한 METO에 의한 HT29의 apoptosis 유도에 관한 분자적 기전 분석을 위해 Western blot analysis를 수행한 결과, METO 농도가 증가할수록 종양 억제 유전자인 p53, death receptor인 FAS, Bcl-2 family 중 pro-apoptotic 단백질인 Bax 및 cytosolic cytochrome C의 발현이 증가되고, Caspase-3가 활성화되어 단편화된 Caspase-3의 증가가 관찰되었다. 또한 활성화된 Caspase-3의 기질 단백질인 PARP의 단편화가 일어나 apoptosis가 유도되는 것을 알 수 있었다. 이상의 결과들로부터 METO는 인체 대장암세포 HT29의 G2/M arrest 및 apoptosis 유도에 의한 항암활성을 보유함을 확인하였다.

세포주기 변화에 타른 방사선 유도 암세포 사망의 조절기전 (Regulatory Mechanism of Radiation-induced Cancer Cell Death by the Change of Cell Cycle)

  • 정수진;정민호;장지연;조월순;남병혁;정민자;임영진;장병곤;윤선민;이헝식;허원주;양광모
    • Radiation Oncology Journal
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    • 제21권4호
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    • pp.306-314
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    • 2003
  • 목적: K562 세포의 방사선에 의한 세포 사망은 mitotic catastrophe 현상이 위주로 나타나지만 herbimycin A (HMA)에 의하여 apoptosis 반응이 촉진되는 반면 genisteln에 의하여 두 가지 형태의 세포사망이 모두 억제된다. 본 연구에서는 HMA와 genistein에 의한 K562세포의 방사선 유도 세포주기 조절 변화와 세포 사망 양상의 연관성을 조사하였다. 대상 및 방법: 지수증식기의 KS62 세포에 6 MV 선형가속기(Clinac 1,m C, Varian)를 이용하여 200~300 cGy/min의 선량률로 10 Gy를 균일하게 조사하였다. HMA와 genistein은 각각 250 nM와 25$\mu$M농도로 방사선 조사 후 즉시 투여하였다. 실험에서는 세포주기, 오절인자의 발현 및 활성, 노화 및 분화정도 등에 있어서의 시간에 따른 변화를 조사하였다. 결과: 방사선 단독조사에서 KS62세포는 G2기의 정체를 보였으나 정상적인 053을 가지는 세포와는 달리 지속적인 세포주기의 정체를 보이지 않았다. G2정체가 유지되는 동안 cyclin Bl의 점진적인 증가를 관찰할 수 있었으며, 이는 염색체의 복제가 완료되지 않은 상태에서 M기로 진행하여 미성숙한 염색체 응축과 mitotic catastrophe 현상이 나타나는 것과 일치한다. 방사선 조사와 함께 HMA를 투여한 경우에는 G2정체가 빠르게 해소되었으며 동시에 Gl기에서 세포가 정체되는 양상을 보였다. 세포주기 조절인자 cdc2 kinase 활성 증가와 cyclln I와 A 발현 및 CDK2 활성의 감소 등의 현상으로 설명되며, 이는 apoptosis의 증가와 연관성을 갖는다. 반면 genistein의 경우에는 cyclin Bl과 떨cfsc 발현 및 cdc2활성이 모두 감소하는 등 G2정체를 계속 유지하였다. 이와 함께 방사선에 의한 노화와 megakaryocyte로의 분화도 지속되는 것을 관찰할 수 있었다. 결론: HMA와 genistein에 의한 KS62세포의 방사선 유도 세포사망의 변화는 세포주기 조절과 밀접하게 연관되어 있음을 확인하였다. 이는 다양한 방사선 유도 세포사망의 기전을 이해하는 데 독창적인 모델을 제공하며, 방사선을 이용한 암 치료법의 개발에 새로운 표적을 제공할 수 있을 것이다.

국토관측위성용 정밀영상생성시스템의 위치정확도 분석 (Analysis of Geolocation Accuracy of Precision Image Processing System developed for CAS-500)

  • 이유진;박형준;김혜성;김태정
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제36권5_2호
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    • pp.893-906
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    • 2020
  • 본 논문은 국토관측위성용으로 제작된 정밀영상생성시스템의 위치정확도 분석에 대해서 보고한다. 국토관측위성의 발사 예정 시기는 2021년으로, 아직 발사되지 않아 국토관측위성과 유사한 사양을 가지는 KOMPSAT-3A 위성영상을 활용하여 분석하였다. 본 논문에서는 한반도를 촬영한 30장의 영상을 이용하여 초기센서모델의 위치정확도, 정밀센서모델의 모델점 위치정확도, 검사점을 활용한 정밀센서모델의 위치정확도, 정밀정사영상의 위치정확도에 대한 측정을 수행하였다. 본 연구는 정확한 GCP 확보 시 2 pixel 이내의 RMSE를 갖는 것을 목표 위치정확도로 한다. 그 결과, 검사점을 활용한 정밀센서모델의 위치정확도는 남한에서 약 1.85 pixel, 북한에서 약 2.04 pixel의 위치정확도를 갖는 것을 확인하였으며, 정밀정사영상의 위치정확도는 남한에서 약 1.15 m, 북한에서 약 3.23 m의 위치정확도를 갖는 것을 확인 할 수 있었다. 전반적으로 남한의 정확도에 비해 북한의 정확도가 낮은 것을 확인 할 수 있었으며, 이는 북한지역 영상의 GCP(Ground Control Point) 품질이 남한의 GCP 품질에 비해 좋지 않았기 때문에 측정된 정확도에 영향을 준 것으로 확인되었다. 또한, 특히 북한지역에서 정밀센서모델 대비 정밀정사영상의 정확도가 다소 떨어지는 것을 확인할 수 있었다. 이는 북한 영상의 정사보정 시 사용한 DTM의 정확도가 남한에 비해 좋지 않아 발생한 것으로 판단하였다. 향후 본 연구진이 제시한 원인 외, 위치정확도에 영향을 줄 수 있는 요인들에 대한 추가적인 연구가 이루어져야 할 것이다.

인체 폐암 세포주 A549에서 Litsea populifolia 추출물의 항산화 및 항암활성 분석 (Anti-oxidative and Anti-cancer Activities of Ethanol Extract of Litsea populifolia)

  • 진수정;오유나;정현영;윤희정;박정하;권현주;김병우
    • 생명과학회지
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    • 제29권6호
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    • pp.679-687
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    • 2019
  • 본 연구에서는 인체 폐암 세포인 A549를 사용하여 Litsea populifolia 에탄올 추출물(EELP)의 항산화 및 항암활성과 그 분자적 기전에 관하여 연구하였다. 먼저 EELP의 DPPH 라디칼 소거활성을 측정한 결과, $IC_{50}$$11.71{\mu}g/ml$로 유의적인 항산화활성을 보였다. 또한 EELP가 인체폐암세포주인 A549와 정상 폐세포인 IMR90의 세포증식에 미치는 영향을 알아본 결과, 정상세포의 생존율에는 거의 영향을 끼치지 않은 반면, EELP 농도의존적으로 A549 세포의 성장이 저해되었으며, 세포 주기 변화를 분석한 결과 EELP에 의해 A549 세포의 강력한 G1 arrest가 유도되는 것을 확인하였다. EELP에 의해 유도되는 G1 arrest는 세포주기 조절 인자인 Cyclin D1, Cyclin E, Cyclin-dependent kinase인 CDK2와 CDK6의 mRNA 발현 감소와 더불어 단백질 발현 감소와 연관되어 있었다. 또한 EELP 처리에 의한 CDK/Cyclin complex의 발현 저해는 DNA 손상에 의해 활성화되는 CHK2의 활성화 형태인 p-CHK2의 발현 증가에 따른 p53 인산화에 따른 활성화와 CDK 활성화 효소인 CDC25A 탈인산화효소의 인산화에 따른 저해에 의해 나타나는 결과로 사료된다. 이러한 결과들로부터 EELP는 두가지 경로인 p53-의존성과 p53-비의존성(ATM/CHK2/CDC25A/CDK2) 경로를 통해 A549의 G1 arrest를 유도하여 세포 증식을 억제하는 것으로 사료된다. 본 연구결과는 EELP가 폐암에 대한 새로운 항암활성 소재로서 사용될 수 있는 가능성을 시사하며, 또한 EELP의 세포주기 조절에 의한 항암기전을 이해하고 향후 지속적 연구를 하는 데 있어서 귀중한 기초자료로 사용될 수 있을 것이다.

합성곱 신경망의 비지니스 응용: 런웨이 이미지를 사용한 의류 분류를 중심으로 (Business Application of Convolutional Neural Networks for Apparel Classification Using Runway Image)

  • 서이안;신경식
    • 지능정보연구
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    • 제24권3호
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    • pp.1-19
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    • 2018
  • 최근 딥러닝은 오디오, 텍스트 및 이미지 데이터와 같은 비 체계적인 데이터를 대상으로 다양한 추정, 분류 및 예측 문제에 사용 및 적용되고 있다. 특히, 의류산업에 적용될 경우 딥러닝 기법을 활용한 의류 인식, 의류 검색, 자동 제품 추천 등의 심층 학습을 기반으로 한 응용이 가능하다. 이 때의 핵심모형은 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류이다. 합성곱 신경망은 입력이 전달되고 출력에 도달하는 과정에서 가중치와 같은 매개 변수를 학습하는 뉴런으로 구성되고, 영상 분류에 가장 적합한 방법론으로 사용된다. 기존의 의류 이미지 분류 작업에서 대부분의 분류 모형은 의류 이미지 자체 또는 전문모델 착용 의류와 같이 통제된 상황에서 촬영되는 온라인 제품 이미지를 사용하여 학습을 수행한다. 하지만 본 연구에서는 통제되지 않은 상황에서 촬영되고 사람들의 움직임과 다양한 포즈가 포함된 스트릿 패션 이미지 또는 런웨이 이미지를 분류하려는 상황을 고려하여 분류 모형을 훈련시키는 효과적인 방법을 제안한다. 이동성을 포착하는 런웨이 의류 이미지로 모형을 학습시킴으로써 분류 모형의 다양한 쿼리 이미지에 대한 적응력을 높일 수 있다. 모형 학습 시 먼저 ImageNet 데이터셋을 사용하여 pre-training 과정을 거치고 본 연구를 위해 수집된 32 개 주요 패션 브랜드의 2426개 런웨이 이미지로 구성된 데이터셋을 사용하여 fine-tuning을 수행한다. 학습 과정의 일반화를 고려해 10번의 실험을 수행하고 제안된 모형은 최종 테스트에서 67.2 %의 정확도를 기록했다. 본 연구 모형은 쿼리 이미지가 런웨이 이미지, 제품 이미지 또는 스트릿 패션 이미지가 될 수 있는 다양한 분류 환경에 적용될 수 있다. 구체적으로는 패션 위크에서 모바일 어플리케이션 서비스를 통해 브랜드 검색을 용이하게 하는 서비스를 제공하거나, 패션 잡지사의 편집 작업에 사용되어 브랜드나 스타일을 분류하고 라벨을 붙일 수 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 아이템 정보를 제공하거나 유사한 아이템을 추천하는 등의 다양한 목적에 적용될 수 있다.