본 연구에서는 식생이 무성한 제방의 이상유무 점검을 위한 지상 LiDAR(Light Detection And Ranging) 측량의 적용성을 검토하였다. 지상 LiDAR 측량으로 생성된 제방의 영상 점군 자료에 색상필터 및 형태필터를 적용하여 각 기법별 정확성과 특성을 평가하였다. 임진강 제방의 영상 점군 자료를 이용하여 CIVE, ExG, ExGR, ExR, MExG, NGRDI, VEG, VVI, ATIN, ISL 등의 10가 식생 제거 필터를 적용하였다. 결과에 의하면 정확성은 ISL, ATIN, ExR, NGRDI, ExGR, ExG, MExG, VVI, VEG, CIVE 등의 순서로 나타났다. 색상필터는 지반 구분에 한계를 보였으며 풀꽃을 지반으로 구분하기도 했다. 형태필터는 지반 구분 정확도가 우수하나 거석을 식생으로 인식하는 한계도 보였다. 전체적으로 형태필터가 우수하나 계산 시간에서 10 배 정도 소요되었다. 정확도와 속도 향상을 위해서 형태필터와 색상필터를 결합한 복합필터에 대한 연구가 필요하다.
Objective : This study is designed to evaluate the clinical effect of the oriental medical treatment (Ex: chuna, physical theraphy, acupuncture, moxibustion, herb medicine, etc.) on patient of scoliosis. Methods : We investigated 12 patients with scoliosis who visited to Department of Acupunture & Moxibustion, Tae gu Oriental Hopital of Kyung San University from January 2000 to September. 12 patients had a diagnosis of scoliosis by X-ray. We treated 12 patients by the oriental medical treatment (Ex: chuna, acupuncture, physical theraphy, moxibustion, herb medicine, etc.)and they were evaluated with post treatment X-ray findings. Results : 1. We investigated 6 female and 6 male patients. The most commom distribution of age was 30's. 2. In the scoliosis angle : before treatment, the average scoliosis angle was $13.56^{\circ}$ but after treatment, it was decreased to $9.31^{\circ}$ and the mean correctability was 33.47%. 3. The more servious the symptoms were, the lesser the correction rate was. It was decreased in the order of Gr I, Gr II, Gr III and Gr IV. 4. The larger the scoliosis angle and the degree of rotation were, the lesser the correction rate was. Conclusion : These results suggest that the oriental medical treatment (Ex: chuna, acupuncture, physical theraphy, moxibustion, herb medicine, etc.) was effective treatment modality on patient of scoliosis.
Some materials belonging to the Leptostrobus myeongamensis Kim were found in the Upper Triassic Amisan Formation, Nampo Group, Korea. This species is closely associated with the foliage of Czekanowskia ex gr. rigida Heer. Although none of Leptostrobus myeongamensis Kim has been found in organic connection with Czekanowskia leaves, it is considered that they belong to the same taxa based on their common occurrence. The occurrence of Leptostrobus myeongamensis Kim from the Late Triassic floras of Korea is one of the oldest records in the Mesozoic floras found in the world.
경지면적의 작물 상황에 대한 모니터링 및 분석은 식량자급율을 높이기 위한 가장 중요한 요소이지만, 기존의 모니터링 방법은 노동 집약적이며 시간이 많이 들어 식량자급율을 높이기 위한 방안으로 그 활용성이 떨어진다. 이와같은 단점을 극복하기 위하여 국내에 다수 존재하고 있는 소규모 농지에서의 복합 작물 정보를 모니터링 하기위한 효율적인 방법을 개발할 필요가 있다. 본 연구에서는 복합작물의 분류 정확도를 높이기 위하여 무인항공기에서 취득된 RGB영상과 이를 이용한 식생지수를 딥러닝 입력데이터로 적용하고 복합 밭작물을 분류하였다. 각각의 입력데이터 분류 결과 RGB 영상을 이용한 분류는 전체정확도 80.23%, Kappa 계수 0.65가 나타났고, RGB영상과 식생지수를 이용한 방법의 경우 식생지수 3개(ExG,ExR,VDVI) 추가 데이터는 전체정확도 89.51%, Kappa 계수 0.80이며, 식생지수 6개(ExG,ExR,VDVI,RGRI,NGRDI,ExGR)는 90.35%, Kappa 계수 0.82로 분석되었다. 분류결과 RGB영상만을 이용한 방법에 비하여 식생지수를 추가한 결과 값이 비교적 높게 분석되었으며, 복합작물을 분류하는데 있어 식생지수를 추가한 데이터가 더 좋은 결과를 나타내었다.
The mixed convection heat transfer has been studied numerically for misaligned and parrallel arrays of two flat plates at 100.leg.Re.leg.700, 0.1.leg.B.leg.1.0, 0.2.leg.leg.PHI.$_{R}$.leg.1Gr=10$^{4}$ and Pr=0.71. For misaligned plates and parallel plates, the optimum plate spacings move to the narrow spacing as Reynolds number and .PHI.$_{R}$ increase and can be expressed by the correlation equations at Gr=10$^{4}$. The optimum plate spacings for parallel plates sharply move to the narrow spacing compared with misaligned plates. The maximum mean Nusselt number of parallel plates shows higher value than that of misaligned plates and can be expressed by the correlation equations at Gr=10$^{4}$.EX>.
지상 LiDAR 측량은 구조물이나 지형의 시간별 변형을 쉽게 파악할 수 있어 토목시설물의 유지관리에 활용성이 높다. 그러나 제방과 같은 하천시설물은 식생의 영향으로 식생 하부의 지형이나 구조물의 변형을 파악하기 어렵다. 식생 제거 필터는 색상필터와 형태필터로 구분할 수 있다. 본 연구에서는 식생필터의 정확도 향상을 위해 색상과 지형을 결합한 복합필터를 개발하였다. 8개의 색상필터, 6개의 지형필터, 4개의 복합필터를 제방 비탈면의 식생제거에 적용하여 정확도와 계산시간을 비교하였다. 색상필터는 계산시간은 짧으나 식생 영역에서 정확도가 낮게 나타났다. 형태필터는 식생 영역에서는 정확도가 높으나 거석 등 국부적 지형 변화가 심한 곳에는 정확도 낮게 나타났다. 복합필터도 대체로 지형필터와 유사한 경향을 나타내나 ExGGM의 경우 식생 영역과 거석 영역 모두에서 정확도가 우수하였다. 정확도와 계산시간을 고려하며 일반적인 경우에는 복합필터인 ExGGM이 적합하며, 국부적인 지형 변화가 심하지 않은 경우에는 형태필터인 GrMIn 또는 복합필터인 ExGISL이 적합한 것으로 나타났다.
본 연구는 저비용·저 노동력을 위해 RGB 컬러 이미지에서 획득한 녹색영역 값과 엽면적 그리고 군락피복 측정을 비교하였다. 시험에 사용된 품종은 국내에서 가장 많이 재배되고 있는 대원콩, 대풍콩 및 풍산나물콩을 재배하였다. 측정 시기는 엽의 4.5엽기부터 종실비대기까지 RGB 컬러 이미지를 획득하여 군락 엽면적과 피복을 비교하였다. 이미지 분석은 ExGR로 토양으로부터 식물체의 녹색 영역을 분리하였다. 분리한 녹색 영역과 실제 측정한 엽면적과 피복과는 고도의 유의성을 보였다. 본 연구 결과에서 알 수 있듯이 실제 측정한 군락 엽면적과 군락 피복과는 정의 상관관계(r2=0.84)를 보였다. 군락 이미지와 실제 측정한 군락 피복과는 고도의 정의상관관계(r2=0.94)를 보였다. 또한 군락 이미지와 실제 측정한 군락 엽면적과는 고도의 정의상관관계(r2=0.74)를 보였다. 따라서 향후 RGB 컬러 이미지로 저비용·저 노동력으로 군락 단위에서 엽면적과 피복을 손쉽게 측정할 수 있을 것으로 기대된다.
Objective : In the present study, we investigated the pharmacological profile of the aqueous extract of $Patrinia$$scabiosaefolia$ Fischer ex Link (EPS) and $Patrinia$$villosa$ Jussieu (EPV) for its anti-asthmatic activities. The purpose of this study is to ascertain if EPS result in better anti-asthmatic activities and functional outcome as compared with EPV. Methods : In this study, BALB/c mice were systemically sensitized to ovalbumin (OVA) followed intratracheally, intraperitoneally, and by aerosol allergen challenges. We investigated the effect of EPS, EPV on the recruitment of pulmonary inflammatory cells, various immune cell phenotypes, Th1/Th2 cytokine gene expression and production and histamine production in serum. Results : In BALB/c mice, we found that EPV-treated groups had more effectively suppressed inflammatory cell infiltration of lung and BALF, B220+IgE+, CD11b+Gr-1+ cell population in lung and these occurred by suppressing the gene expression of IL-4, IL-5 and IL-4 cytokine production in BALF and serum. Conclusions : These results suggest that EPV may play an important role in the control of anti-asthmatic activities by down-regulation of Th2 cytokine (especially IL-4, IL-5). In general, EPV has shown a better anti-asthmatic activities compared to EPS.
Patients with non-small-cell lung cancer (NSCLC) with epidermal growth factor receptor (EGFR) amplification or sensitive mutations initially respond to the tyrosine kinase inhibitor gefitinib, however, the treatment becomes less effective over time by resistance mechanism including mesenchymal-epithelial transition (MET) overexpression. A therapeutic strategy targeting MET and EGFR may be a means to overcoming resistance to gefitinib. In the present study, we found that picropodophyllotoxin (PPT), derived from the roots of Podophyllum hexandrum, inhibited both EGFR and MET in NSCLC cells. The antitumor efficacy of PPT in gefitinib-resistant NSCLC cells (HCC827GR), was confirmed by suppression of cell proliferation and anchorage-independent colony growth. In the targeting of EGFR and MET, PPT bound with EGFR and MET, ex vivo, and blocked both kinases activity. The binding sites between PPT and EGFR or MET in the computational docking model were predicted at Gly772/Met769 and Arg1086/Tyr1230 of each ATP-binding pocket, respectively. PPT treatment of HCC827GR cells increased the number of annexin V-positive and subG1 cells. PPT also caused G2/M cell-cycle arrest together with related protein regulation. The inhibition of EGFR and MET by PPT treatment led to decreases in the phosphorylation of the downstream-proteins, AKT and ERK. In addition, PPT induced reactive oxygen species (ROS) production and GRP78, CHOP, DR5, and DR4 expression, mitochondrial dysfunction, and regulated involving signal-proteins. Taken together, PPT alleviated gefitinib-resistant NSCLC cell growth and induced apoptosis by reducing EGFR and MET activity. Therefore, our results suggest that PPT can be a promising therapeutic agent for gefitinib-resistant NSCLC.
3D open-field farm model developed from UAV (Unmanned Aerial Vehicle) data could make crop monitoring easier, also could be an important dataset for various fields like remote sensing or precision agriculture. It is essential to separate crops from the non-crop area because labeling in a manual way is extremely laborious and not appropriate for continuous monitoring. We, therefore, made a 3D open-field farm model based on UAV images and developed a crop segmentation model using a supervised machine learning algorithm. We compared performances from various models using different data features like color or geographic coordinates, and two supervised learning algorithms which are SVM (Support Vector Machine) and KNN (K-Nearest Neighbors). The best approach was trained with 2-dimensional data, ExGR (Excess of Green minus Excess of Red) and z coordinate value, using KNN algorithm, whose accuracy, precision, recall, F1 score was 97.85, 96.51, 88.54, 92.35% respectively. Also, we compared our model performance with similar previous work. Our approach showed slightly better accuracy, and it detected the actual crop better than the previous approach, while it also classified actual non-crop points (e.g. weeds) as crops.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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