인간의 시각 피질을 구성하고 있는 시각 뉴런은 모든 시각적 자극에 반응하는 것이 아니라 특정한 조건을 갖춘 시각적 자극에 반응한다는 것이 생리학적 실험을 통하여 밝혀졌다. 본 연구에서는 이와 같은 생리학적 실험을 해석하기 위하여 랜덤한 이득을 갖는 선형 필터를 포함하는 뉴런의 발화 특성을 시뮬레이션하고 설명할 수 있는 모델을 제안하였고 또한 제안한 모델의 선형 필터의 출력이 전체 자극 데이터의 부공간을 형성하고 있음을 실험을 통하여 증명하였다. 구현된 모델의 타당성을 검증하기 위하여 서로 다른 4개의 시각적 자극 데이터들로부터 임의로 추출한 2개의 화소에 대한 값의 분포를 관찰하였다. 전체 자극 데이터와 스파이크 발화 자극 데이터의 분포로부터 중심 좌표 값 즉, 가장 많은 값이 분포하는 좌표 값을 추출하여 두 분포 사이의 차이를 확인할 수 있었고 구현된 모델이 전형적인 LNP 모델과 동일하게 전체 자극 데이터가 전체 집합일 경우 스파이크를 발생시키는 자극 데이터가 전체 자극 데이터의 부공간 임을 실험을 통하여 증명하였다. 본 연구는 시각적 자극에 대한 스파이크의 발생기전과 관련된 기초 연구로 활용할 수 있다.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.328-335
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2022
With the advance of robot capabilities and functionalities, construction robots assisting construction workers have been increasingly deployed on construction sites to improve safety, efficiency and productivity. For close-proximity human-robot collaboration in construction sites, robots need to be aware of the context, especially construction worker's behavior, in real-time to avoid collision with workers. To recognize human behavior, most previous studies obtained 3D human poses using a single camera or an RGB-depth (RGB-D) camera. However, single-camera detection has limitations such as occlusions, detection failure, and sensor malfunction, and an RGB-D camera may suffer from interference from lighting conditions and surface material. To address these issues, this study proposes a novel method of 3D human pose estimation by extracting 2D location of each joint from multiple images captured at the same time from different viewpoints, fusing each joint's 2D locations, and estimating the 3D joint location. For higher accuracy, the probabilistic representation is used to extract the 2D location of the joints, considering each joint location extracted from images as a noisy partial observation. Then, this study estimates the 3D human pose by fusing the probabilistic 2D joint locations to maximize the likelihood. The proposed method was evaluated in both simulation and laboratory settings, and the results demonstrated the accuracy of estimation and the feasibility in practice. This study contributes to ensuring human safety in close-proximity human-robot collaboration by providing a novel method of 3D human pose estimation.
Vibration investigation of fluid-filled three layered cylindrical shells is studied here. A cylindrical shell is immersed in a fluid which is a non-viscous one. Shell motion equations are framed first order shell theory due to Love. These equations are partial differential equations which are usually solved by approximate technique. Robust and efficient techniques are favored to get precise results. Employment of the wave propagation approach procedure gives birth to the shell frequency equation. Use of acoustic wave equation is done to incorporate the sound pressure produced in a fluid. Hankel's functions of second kind designate the fluid influence. Mathematically the integral form of the Lagrange energy functional is converted into a set of three partial differential equations. It is also exhibited that the effect of frequencies is investigated by varying the different layers with constituent material. The coupled frequencies changes with these layers according to the material formation of fluid-filled FG-CSs. Throughout the computation, it is observed that the frequency behavior for the boundary conditions follow as; clamped-clamped (C-C), simply supported-simply supported (SS-SS) frequency curves are higher than that of clamped-simply (C-S) curves. Expressions for modal displacement functions, the three unknown functions are supposed in such way that the axial, circumferential and time variables are separated by the product method. Computer software MATLAB codes are used to solve the frequency equation for extracting vibrations of fluid-filled.
GPR을 활용한 싱크홀 감지 정확도 강화를 위하여 본 연구에서는 GPR B-scan 회색조 이미지의 싱크홀 특성을 최적으로 추출할 수 있는 컨볼루션 신경망을 도출하였다. 사전 훈련된 컨볼루션 신경망이 바닐라 컨볼루션 신경망보다 2배 이상의 효용성을 가지는 것으로 평가되었다. 사전 훈련된 컨볼루션 신경망에 있어서 빠른 특성 추출이 특성 추출보다 낮은 과대적합을 발생시키는 것으로 나타났다. 아키텍처 종류와 시뮬레이션 조건에 따라 top-1 검증 정확도 크기와 발생 조건 및 연산 시간이 상이한 것으로 분석되어, 사전 훈련된 컨볼루션 신경망 중 InceptionV3가 GPR B-scan 회색조 이미지의 싱크홀 감지에 가장 강건한 것으로 평가되었다. Top-1 검증 정확도와 아키텍처 효율 지수를 동시에 고려할 경우 VGG19와 VGG16가 GPR B-scan 회색조 이미지의 싱크홀 특성 추출 백본으로 높은 효율성을 가지는 것으로 분석되었으며, GPR 장비에 탑재하여 실시간으로 싱크홀 특성 추출을 할 경우에는 MobileNetV3-Large 백본이 적합한 것으로 나타났다.
복분자딸기 열매의 미숙과와 완숙과 그리고 잎을 사용하여 추출방법에 따른 생리활성을 측정한 결과는 다음과 같다. 즉, 총 폴리페놀 함량은 추출용매에 의한 차이는 보이지 않았고 전체적으로 복분자딸기의 잎에서 높은 총 폴리페놀 함량을 나타내었으며, 특히 75% 아세톤으로 추출한 경우 잎에서 건물기준으로 100 g당 11.38 g으로 가장 높은 값을 나타내었다. 복분자딸기의 전자공여능은 추출 용매에 따른 차이는 보이지 않았으며, 전체적으로 미숙과가 완숙과나 잎에 비하여 90%이상의 높은 전자공여능을 나타내었다. 복분자딸기의 아질산염 소거능을 pH 1.2, 4.2, 6.0의 조건으로 조사한 결과 pH 1.2일 때 가장 높은 아질산염 소거율을 나타내었다. pH 1.2의 조건에서 미숙과의 아질산염 소거율은 80% 메탄올 추출물이 63.24%, 75% 아세톤 추출물은 60.56%로 완숙과나 잎에 비하여 높은 값을 나타내었고, 열수 추출물에서는 잎이 49.83%로 미숙과와 잎에 비하여 높은 아질산염 소거율을 나타내었다. 복분자딸기의 SOD유사활성은 완숙과가 미숙과나 잎에 비하여 모든 추출조건에서 높은 SOD유사활성을 나타내었다. 복분자딸기 추출물의 항균활성을 조사하기 위하여 E. coli, S. typhimurium, B. cereus, S. aureus를 시험균주로 하여 agar diffusion test를 실시한 결과 모든 추출물이 B. cereus에서만 높은 항균활성을 나타내었다.
마늘을 MAE 방법과 CE 방법에 의하여 각각 물과 에탄올로 추출하고 추출조건에 따른 올레오레진 수율과 기능성을 비교하였다. 추출조건을 달리하였을 때 추출방법에 따른 올레오레진 함량의 차이는 거의 없었으나 최적 추출시간이 CE의 경우 2시간인 반면 MAE에서는 5분 내외로 추출시간이 크게 단축되었다. 전자공여작용은 물 추출의 경우 두 가지 추출방법에서 모두 64% 이었고 에탄올 추출의 경우는 CE 및 MAE에서 각각 63%와 51%로 모든 추출물에서 비슷한 수준을 보였다. 아질산염 소거작용은 모든 추출물에서 PH 증가하면서 감소하는 경향을 보였고 특히, pH 1.2의 경우 90% 이상의 높은 소거작용을 보였으며 추출방법에 의한 차이는 없었다. Tyrosinase 저해작용은 물 추출물의 경우 CE 및 MAE에서 각각 47% 및 60%이었으며 에탄올 추출물은 이와 비슷하거나 낮은 45%와 39%의 저해작용을 나타내었다. ACE 저해작용은 CE보다 MAE 추출물의 경우 더욱 강한 활성을 나타냈으나 효소와의 반응시간에 따른 뚜렷한 증가현상은 없었다. 또한 pyruvic acid 함량에서는 물 추출물의 경우 CE와 MAE 각각 마늘 1 g당 44.8 및 $36.0{\mu}moles$이었고 에탄올 추출물에서는 이보다 낮은 28.6과 $32.0{\mu}moles$을 나타내어 추출방법에 따른 큰 차이를 보이지 않았다.
HWEM(hot-watele material ), WSA(water soluble alginate), ASA(alkali soluble alginate), AASA(acid alkali soluble alginate)의 네 가지 알긴산 추출방법을 이용해서 다시마(Laminaria religiosa), 미역(Undaria pinnatifida), 톳(Hizikia fusiforme)의 3가지 시료를 가지고 알긴산을 추출하여 수율을 알아본 결과 사용된 시료 중에서 AASA추출방법에 의한 미역에서의 알긴산 함량이 39.6%로 가장 우수하게 나타났으며 HWEM은 10.2∼18.6% 정도의 수율로 AASA 방법으로 얻은 수율보다 절반밖에 미치지 못하였다. 제조된 알긴산 분말의 색도는 다시마로부터 WSA추출법을 이용해서 제조한 알긴산의 ΔE값이 20.63으로 가장 밝게 나왔으며 추출에 사용된 모든 시료들에 있어서 WSA추출방법에 의한것이 밝은 색도를 가지며 ASA 추출방법을 이용해서 얻은 알긴산의 색도는 ΔE값이 75.31로 다른 것에 비해 어두운 색의 알긴산이 제조되었다. AASA 추출방법에서 3% $Na_2$CO$_3$ 농도에서 37.1%로 높은 수율을 얻을 수 있었으며, H$_2$SO$_4$의 농도를 0.1, 0.2, 0.4 N로 변화시켜서 추출한 결과는 0.4 NH$_2$SO$_4$에서 34.9%의 높은 수율을 나타냈다. 톳에서 추출한 알긴산의 점도는 상업용에 비해 훨씬 낮은 점도를 나타내었으며 ASA추출 방법에 의해 얻어진 알긴산의 점도가 WSA에 의한 것보다 높은 점성을 나타내었다.
본 연구는 무좀균(Trichophyton mentagrophytes)에 대한 상록성 목본 추출물의 항균활성을 조사하고 측정하기 위해 수행되었다. 이를 위해 완도와 제주도에서 채집한 잎과 줄기를 용매(증류수, 80% 에탄올, 100% 메탄올)와 초음파 처리시간(15, 30, 45분)을 달리하여 추출하여 실험에 사용하였다. 실험은 한천확산법을 사용하여, 박테리아 배지에 식물 추출물이 함유된 종이디스크를 배양한 뒤클리어존(생육억제환)을 측정하였다. 대조군은 합성항균제인 methylparaben과 phenoxyethanol 0.4, 1, 2, 4 mg/disc에 농도로 사용하였다. 연구에 사용된 64종 중 56종의 추출물에서 클리어존이 보여, 무좀균에 대한 항균작용을 확인할 수 있었다. 그 중 담팔수는 에탄올에 45분간 추출한 처리구에서 20.2 mm, 육박나무는 80% 에탄올로 30분간 추출한 처리구에서 23.5 mm의 클리어존을 나타냈다. 또한 붉가시나무, 황칠나무 및 서향의 잎 추출물은 각각 28.0 mm (80% 에탄올 45분 추출), 20.5 mm (100% 메탄올 45분 추출) 및 19.7 mm (100% 메탄올 45분 추출)의 클리어존이 조사되었다. 따라서, 이러한 결과는 상록성 목본 추출물의 무좀균에 대한 치료 가능성을 확인할 수 있었으며, 항균물질이 많이 함유한 식물소재를 얻기 위해서는 식물의 적정 추출조건을 고려해야 할 것으로 생각된다.
국내산 장뇌삼을 $-70^{\circ}C$쉐서 동결건조 분말시료에 대한 추출용매와 농도에 따른 화학성분을 분석, 비교하였다. 장뇌삼추출액의 고형분함량은 $50\%$ 에탄올추출액과 메탄올추출액이 $11.16\%$와 $13.45\%$로 가장 높은 함량을 보였다. 당도는 $90\%$ 에탄올추출액과 $100\%$ 증류수추출액이 각각 $19.98\%$와 $19.65\%$로 가장 높았고, pH는 $5.82\~6.60$수준이었고, 갈색도는 흡광도가 $50\%$ 에탄올추출액이 1.458로 가장 높은 값을 나타내었다 색도의 경우 L값은 $100\%$ 증류수추출액이 21.28로 에탄올추출액 $17.18\~21.02$보다 높은 값을 나타내었고, a값은 $100\%$ 증류수추출액이 -0.12로 가장 높은 수준이었고, b값은 $90\%$ 메탄올추출액이 1.34로 가장 높은 수준이었다 유리당 함량은 에탄을 농도가 높을수록 함량이 높게 나타나 $90\%$ 에탄올추출액은 6,159 mg/100 g으로 높은 함량을 나타내었다. 유리당 조성 중 가장 많은 함량을 차지 하는 sucrose는 에탄을 농도가 높아짐에 따라 매우 높은 증가 현상을 보였는데 $90\%$ 에탄올추출액과 메탄올추출액에서 6,159 mg/100 g과 5,238 mg/100 g으로 매우 높은 함유량을 나타내었다 유기산 조성은 citric acid와 malic acid가 주된 유기산이었다. 주요유리아미노산으로는 arginine, proline, $\gamma$ -amino-n-butyric acid, alanine 및 aspartic acid가 매우 높은 함량을 보였다. 총사포닌 함량은 $90\%$ 메탄올추출액에 $10.50\%$로 높은 함유량을 나타내었으며, P, K, Na, Mg 및 Ca 등이 주된 무기질로 확인되었다.
본 연구는 토양의 수분 상태를 고해상으로 관측 및 분석하고 농업분야에의 응용 가능성을 평가하기 위한 연구이다. 이를 위하여 Landsat-8 OLI(Operational Land Imager)/TIRS(Thermal Infrared Sensor)의 광학 및 열적외선 위성영상을 연구자료로 전라북도 농업지역을 포함(연구자료 내 46%)하는 2015, 2016, 및 2017년 5-6월에 촬영된 영상 세 장을 이용하였다. 연구지역의 각 영상 촬영일의 토양의 수분 상태는 SPI(Standardized Precipitation Index)3 가뭄지수를 통하여 효과적으로 획득할 수 있으며, 각 영상은 보통, 습윤, 및 건조한 토양 수분 조건을 갖는다. 이러한 각기 다른 토양수분 조건을 갖는 영상을 대상으로 토양의 수분 상태를 관측하고 SPI3 가뭄지수로부터 획득한 토양의 수분 상태와 비교/분석을 수행기 위하여, TVDI(Temperature Vegetation Dryness Index)를 계산하였다. TVDI는 Landsat-8 OLI/TIRS 위성영상으로부터 계산한 LST(Land Surface Temperature) 및 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)의 관계로부터 추정하여 계산된다. LST-NDVI의 형상 공간 내 픽셀의 분포에서 NDVI에 따른 LST의 최대/최소값을 추출하고 이를 대상으로 각각 선형회귀분석(linear regression analysis)을 통하여 NDVI에 따른 LST의 Dry/Wet edge를 결정할 수 있으며, 최종적으로 NDVI에 따른 두 edge 사이에서의 LST 값의 비율을 계산하여 TVDI 값을 계산한다. TVDI 값으로부터 관측된 영상 내 상대적인 토양의 수분 상태를 매우 습윤, 습윤, 보통, 건조, 매우 건조의 5단계로 분류하여 SPI3로부터 획득한 각각의 토양수분 상태와 비교하였다. 연구자료 획득시기인 5-6월 시기의 특성상 모내기로 인하여 영상 내 가장 많은 비율을 차지하는 논 지역의 영향으로 영상 전체 중, 약 62% 이상이 습윤 및 매우 습윤한 상태로 분류되었다. 또한, 보통으로 분류되는 픽셀은 영상 내 밭 지역의 영향 때문으로 분석되었다. 영상 전체에 대해서는 대략적으로 SPI3의 토양수분 상태와 대응하였지만 매우 건조, 습윤, 및 매우 습윤에 해당하는 세분류 결과에서는 SPI3 토양수분 상태와 대응하지 않았다. 또한, 영상에서 논과 밭의 농업지역을 추출 및 분류한 후, SPI3 토양수분 상태와 비교하였을 때, 논 지역의 토양수분 상태 관측 분류 결과는 매우 건조, 보통 및 매우 습윤에서, 밭 지역은 보통의 분류에서만 SPI3 가뭄지수와 대응하지 않았다. 이는 매우 건조한 나지 및 매우 습윤한 모내기로 인한 논 지역, 수계, 구름 및 산지 지형효과 등의 이상치로 인하여 잘못된 Dry/Wet edge 추정의 문제로 사료되어진다. 그러나 5-6월 시기의 농업지역 중, 밭 지역에서는 세분류된 토양의 수분 상태를 효과적으로 관측할 수 있었다. 고해상 광학위성 기반 농업지역에 대한 토양수분 상태의 시 공간적 변화를 관측하여 농업지역의 농업생산량예측 등 그 응용이 가능할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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