최근 무인이동체를 활용한 서비스 수요가 다양해지고 무인이동체 서비스 시장의 규모가 급격하게 증가하고 있다. 특히 산불 진압, 우편 배송, 시설 관리 등 공공임무 분야에서의 무인이동체 활용 서비스 요구도가 높아지고 있다. 이러한 요구도의 증가와 함께 무인이동체 기반의 다양한 임무 수행을 지원하기 위한 무인이동체 탑재용 임무소프트웨어 개발의 중요도가 갈수록 높아지고 있는 추세이다. 공통화 된 임무소프트웨어 개발을 위해서는 다양한 공공기관에서 공통적으로 필요한 임무 분석을 통해 재사용 가능한 기능들을 라이브러리로 개발하고, 이를 활용하여 무인이동체 관련 기업들이 쉽게 임무소프트웨어를 개발할 수 있도록 구조 설계가 이루어져야 한다. 본 논문에서는 공공임무용 무인이동체 전용 임무소프트웨어 연구 동향에 대해서 언급하고, 소프트웨어 개발을 위한 정형화된 임무소프트웨어의 구조 설계를 제안한다. 마지막으로, 임무소프트웨어와 데이터 플랫폼 간 데이터 전송 아키텍처를 제안한다.
본 논문에서는 FMCW(frequency modulated continuous wave) 레이다 센서를 활용한 사람과 사물을 분류하는 시스템 설계 및 구현 결과를 제시한다. 해당 시스템은 다중 객체 탐지를 위한 레이다 센서 신호처리 과정과 객체를 사람 및 사물로 분류하는 딥러닝 과정을 수행한다. 딥러닝의 경우 높은 연산량과 많은 양의 메모리를 요구하기 때문에 경량화가 필수적이다. 따라서 CNN (convolution neural network) 연산을 이진화하여 동작하는 BNN (binary neural network) 구조를 적용하였으며, 실시간 동작을 위해 하드웨어 가속기를 설계하고 FPGA 보드 상에서 구현 및 검증하였다. 성능 평가 및 검증 결과 90.5%의 다중 객체 구분 정확도, CNN 대비 96.87% 감소된 메모리 구현이 가능하며, 총 수행 시간은 5ms로 실시간 동작이 가능함을 확인하였다.
In this paper, an autonomous driving system is implemented for the Segye AI Robot Race Competition that multiple vehicles drive simultaneously. By utilizing the ERP42-racing platform, RTK-GPS, and LiDAR sensors provided in the competition, we propose an autonomous driving system that can drive safely and quickly in a road environment with multiple vehicles. This system consists of a recognition, judgement, and control parts. In the recognition stage, vehicle localization and obstacle detection through waypoint-based LiDAR ROI were performed. In the judgement stage, target velocity setting and obstacle avoidance judgement are determined in consideration of the straight/curved section and the distance between the vehicle and the neighboring vehicle. In the control stage, adaptive cruise longitudinal velocity control based on safe distance and lateral velocity control based on pure-pursuit are performed. To overcome the limited experimental environment, simulation and partial actual experiments were conducted together to develop and verify the proposed algorithms. After that, we participated in the Segye AI Robot Race Competition and performed autonomous driving racing with verified algorithms.
Seung-Hwan Hong;Kun-Ho Seo;Sung Ho Yoon;Soo-Ki Kim;Jungwhan Chon
한국축산식품학회지
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제43권1호
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pp.73-84
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2023
Campylobacteriosis is a common cause of gastrointestinal disease. In this study, we suggest a general strategy of applying gold nanoparticles (AuNPs) in colorimetric biosensors to detect Campylobacter in chicken carcass. Polymerase chain reaction (PCR) was utilized for the amplification of the target genes, and the thiolated PCR products were collected. Following the blending of colloid AuNPs with PCR products, the thiol bound to the surface of AuNPs, forming AuNP-PCR products. The PCR products had a sufficient negative charge, which enabled AuNPs to maintain a dispersed formation under electrostatic repulsion. This platform presented a color change as AuNPs aggregate. It did not need additional time and optimization of pH for PCR amplicons to adhere to the AuNPs. The specificity of AuNPs of modified primer pairs for mapA from Campylobacter jejuni and ceuE from Campylobacter coli was activated perfectly (C. jejuni, p-value: 0.0085; C. coli, p-value: 0.0239) when compared to Salmonella Enteritidis and Escherichia coli as non-Campylobacter species. Likewise, C. jejuni was successfully detected from artificially contaminated chicken carcass samples. According to the sensitivity test, at least 15 ng/μL of Campylobacter PCR products or 1×103 CFU/mL of cells in the broth was needed for the detection using the optical method.
최근 클라우드 플랫폼을 효율적으로 사용하기 위한 컨테이너 기술들이 주목을 받고 있다. 컨테이너 가상화 기술은 기존 하이퍼바이저와 비교하였을 때 이식성이 뛰어나고 집적도가 높다는 장점을 가지고 있다. 하지만 컨테이너 가상화 기술은 하나의 커널을 공유하여 복수개의 인스턴스를 구동하는 운영체제 레벨의 가상화 기술을 사용하기 때문에 인스턴스 간 공유 자원 요소가 많아져 취약성 또한 증가하는 보안 문제를 가지고 있다. 컨테이너는 컴퓨팅 자원의 효율적 운용을 위해 호스트 운영체제의 라이브러리를 공유하는 특성으로 인해 공격자는 커널의 취약점을 이용하여 호스트 운영체제의 루트 권한 획득 공격이 가능하다. 본 논문에서는 컨테이너가 사용하는 특정 메모리 영역의 변화를 감지하고, 감지 시에는 해당 컨테이너의 동작을 중지시키는 메모리 트랩 기법을 사용하여 컨테이너 내부에서 발생되는 호스트 운영체제의 루트 권한 탈취 공격을 효율적으로 탐지 및 대응하기 위한 프레임워크를 제안한다.
최근 들어, 부동산 매물에 대한 O2O 서비스가 웹 플랫폼 및 앱이 널리 보급되고 있다. 이로 인해서 매도자와 매수자, 부동산 중개업자는 빠르고 편리하게 부동산 매매, 전세 계약을 수행할 수 있다. 하지만, O2O 기반의 부동산 매물 정보시스템에서 가짜 정보 게시, 매물 정보에 대한 부분 수정, 고의적인 매물 정보의 미-게시로 인해서 부동산 매수자의 시간과 비용을 낭비하게 한다. 그러므로 우리는 웹 플랫폼에서 발생 가능한 부동산 매물정보들의 허위 여부를 검출 방식을 제안하고, 이에 관한 제안시스템을 설계 및 구현한다. 이를 위해서 분산 신원인증 프로토콜인 DID를 기반으로 한 개인신원증명과 매물정보 자체에 대한 검출 방식을 제안한다. 우리가 제안한 허위 부동산 매물정보 검출시스템은 3단계로 부동산 매물정보의 존재 여부 판별, 허위 매물 정보의 부분 수정 또는 고의적 미-게시 여부를 증명할 수 있다.
토양수분은 TDR(Time Domain Reflectometry)이나 Tensiometer 등의 장비를 이용하여 측정을 시행하고 있으나, 이를 위해서는 많은 인력과 경제적 자원이 소비될 뿐만 아니라 시공간적으로 측정할 수 있는 범위에 한계가 있다. 지상 관측의 대안으로 MIRAS(Microwave Imaging Radiometer with Aperture Synthesis)나 SMAP(Soil Moisture Active Passive), AMSR2(Advanced Microwave Scanning Radiometer 2) 등의 수동 마이크로파 위성 센서를 이용한 공간 토양수분 관측이 수행되었으나, 낮은 공간 해상도(9~36km)는 지역 규모의 토양수분 분포를 나타내기 충분하지 않고, 높은 불확실성을 내포하고 있다. 본 연구에서는 금강 상류의 용담댐 유역(930.0㎢)을 대상으로 Sentinel-1 C-band SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상을 이용한 토지 피복 및 토양 속성을 고려한 10m 해상도의 토양수분 산출을 수행하였다. 용담댐 유역은 산림 79.7%, 논 9.0%, 밭 5.4%, 주거지 2.9%의 토지 피복 비율을 가지며 토양은 사양토(66.6%)와 양토(20.9%)가 우세하다. Sentinel-1 C-band SAR 영상은 SeNtinel Application Platform(SNAP)을 이용하여 전처리 후, 후방산란계수로 변환하였다. 토양수분 알고리즘은 TU-Wien change detection algorithm과 Regression model을 활용하였고, 검증을 위한 실측 토양수분 자료는 한국수자원공사(K-water)에서 제공하는 5년(2014~2018)간의 토양수분 관측자료를 이용하였다. 산출된 토양수분은 결정계수(Coefficient of determination, R2) 및 평균제곱근오차(Root Mean Square Error, RMSE)를 이용하여 실측 토양수분과 비교하였다. Sentinel-1 C-band SAR 영상을 이용한 고해상도의 토양수분 산출은 토지 피복 및 토양 속성을 고려한 지역 규모의 공간 토양수분 분포 및 시간적 변화를 표현 가능할 것으로 판단된다.
Yu-Hyeon Park;Junyong Song;Sang-Gyu Kim ;Tae-Hwan Jun
한국작물학회:학술대회논문집
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한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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pp.89-89
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2022
Soybean (Glycine max (L.) Merr.) is a representative food resource. To preserve the integrity of soybean, it is necessary to protect soybean yield and seed quality from threats of various pests and diseases. Riptortus pedestris is a well-known insect pest that causes the greatest loss of soybean yield in South Korea. This pest not only directly reduces yields but also causes disorders and diseases in plant growth. Unfortunately, no resistant soybean resources have been reported. Therefore, it is necessary to identify the distribution and movement of Riptortus pedestris at an early stage to reduce the damage caused by insect pests. Conventionally, the human eye has performed the diagnosis of agronomic traits related to pest outbreaks. However, due to human vision's subjectivity and impermanence, it is time-consuming, requires the assistance of specialists, and is labor-intensive. Therefore, the responses and behavior patterns of Riptortus pedestris to the scent of mixture R were visualized with a 3D model through the perspective of artificial intelligence. The movement patterns of Riptortus pedestris was analyzed by using time-series image data. In addition, classification was performed through visual analysis based on a deep learning model. In the object tracking, implemented using the YOLO series model, the path of the movement of pests shows a negative reaction to a mixture Rina video scene. As a result of 3D modeling using the x, y, and z-axis of the tracked objects, 80% of the subjects showed behavioral patterns consistent with the treatment of mixture R. In addition, these studies are being conducted in the soybean field and it will be possible to preserve the yield of soybeans through the application of a pest control platform to the early stage of soybeans.
Importance: The emergence and rapid increase in the incidence of multidrug-resistant (MDR) bacteria in pig farms has become a serious concern and reduced the choice of effective antibiotics. Objective: This study analyzed the phylogenetics and diversity of antibiotic resistance genes (ARGs) and molecularly identified the source of ARGs in antibiotic-resistant Escherichia coli isolated from pig farms in Banten Province, Indonesia. Methods: Forty-four antibiotic-resistant E. coli isolates from fecal samples from 44 pig farms in Banten Province, Indonesia, were used as samples. The samples were categorized into 14 clusters. Sequencing was performed using the Oxford Nanopore Technologies MinION platform, with barcoding before sequencing with Nanopore Rapid sequencing gDNA-barcoding (SQK-RBK110.96) according to manufacturing procedures. ARG detection was conducted using ResFinder, and the plasmid replicon was determined using PlasmidFinder. Results: Three phylogenetic leaves of E. coli were identified in the pig farming cluster in Banten Province. The E. coli isolates exhibited potential resistance to nine classes of antibiotics. Fifty-one ARGs were identified across all isolates, with each cluster carrying a minimum of 10 ARGs. The ant(3'')-Ia and qnrS1 genes were present in all isolates. ARGs in the E. coli pig farming cluster originated mainly from plasmids, accounting for an average of 89.4%. Conclusions and Relevance: The elevated potential for MDR events, coupled with the dominance of ARGs originating from plasmids, increases the risk of ARG spread among bacterial populations in animals, humans, and the environment.
해양에서 기름 유출 사고로 인한 오염도를 정량적으로 평가하기 위해서, 사고 현장에서 기름을 직접 탐지할 수 있는 센서의 적용이 필요하다. 여러 형태의 기름 탐지 센서 중에서, 기름 성분에 의한 형광 현상(fluorescence)을 탐지 원리로 하는 센서는 해수 중에 존재하는 기름의 농도를 측정할 수 있으므로 효용성이 높은 장점을 갖고 있다. 그러나 이런 종류의 센서는 기름의 형광 현상을 야기시키기 위해서, 수은 램프(mercury lamp)와 같은 자외선 광원(ultraviolet light source)이 필요하고 다양한 종류의 광학 필터와 광전증배관(photomultiplier tube, PMT)과 같은 광학 센서가 주로 사용된다. 이러한 이유로 형광 측정을 기반으로 하고 있는 센서는 측정 플랫폼의 크기가 크기 때문에 현장에서 원활히 사용하기에 한계가 있으며, 고가의 부품들이 집적되어 있어, 센서의 가격이 높은 단점을 갖고 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해서, 본 논문에서는 소형의 크기와 가격 경쟁력을 갖고 있는 형광 광도계 기반의 기름 탐지 센서를 설계하는 방법에 대해서 제시하였다. 형광 광도계의 설계 인자를 파악하기 위한 방법으로, 본 연구에서는 5종의 원유 샘플과 3종의 정제유를 이용하여, 기름의 여기 스펙트럼(excitation spectrum)과 발광 스펙트럼(emission spectrum)을 측정하였다. 여기 스펙트럼과 발광 스펙트럼의 측정을 위해서는 형광 분광기(fluorescence spectrometer)를 이용하였고, 측정된 스펙트럼 자료를 분석하여 형광 광도계(fluorimeter) 설계에 필요한 유종에 따른 공통 스펙트럼 파장 대역을 도출하였다. 본 실험을 통해서 모든 종류의 기름 샘플의 경우, 여기 스펙트럼과 발광 스펙트럼의 최고 값을 갖는 파장의 차이는 약 50 nm인 것으로 파악되었다. 실험 중에서, 여기광의 파장을 365 nm와 405 nm로 고정하였을 경우, 280 nm와 325 nm로 고정하였을 경우에 비해서 최대 발광(emission)의 세기가 작아지는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 형광 광도계의 광원 파장을 365 nm 또는 405 nm로 사용할 경우, 광학 센서의 민감도(sensitivity)가 발광되는 빛의 세기를 측정할 수 있도록 설계에 반영해야 할 것으로 판단된다. 본 연구의 실험에서 도출된 결과를 통해서, 기름 탐지를 위한 형광 광도계의 광원, 광학 센서 그리고 광학 필터의 유효 파장 대역을 선택하는데 필요한 설계 인자를 파악할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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