• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.1095-1109
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• 2021

안전한 자율주행을 위해 정확한 자기위치 측위와 주변지도 생성은 무엇보다 중요하다. 고가의 고정밀위성항법시스템(Global Positioning System, GPS), 관성측정장치(Inertial Measurement Unit, IMU), 라이다(Light Detection And Ranging, LiDAR), 레이더(Radio Detection And Ranging, RADAR), 주행거리측정계(Wheel odometry) 등의 많은 센서를 조합하여 워크스테이션급의 PC장비를 사용하여 센서데이터를 처리하면, cm급의 정밀한 자기위치 계산 및 주변지도 생성이 가능하다. 하지만 과도한 데이터 정합비용과 경제성 부족으로 고가의 장비 조합은 자율주행의 대중화에 걸림돌이 되고 있다. 본 논문에서는 기존 단안카메라를 사용하는 Monocular Visual SLAM을 발전시켜 RTK가 지원되는 GPS를 센서 융합하여 정확성과 경제성을 동시에 확보하였다. 또한 HD Map을 활용하여 오차를 보정하고 임베디드 PC장비에 포팅하여 도심 도로상에서 RMSE 33.7 cm의 위치 추정 및 주변지도를 생성할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 방법으로 안전하고 저렴한 자율주행 시스템 개발과 정확한 정밀도로지도 생성이 가능할 것으로 기대한다.

• BMB Reports
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• 제30권3호
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• pp.194-199
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• 1997

Previous studies have shown that the HD3 human enterocytic differentiated colon carcinoma cell lines having low $PKC{\beta}$ activity did not respond to diacylglycerol and basic FGF by growth and by activation of pp57 MAP kinase, but undifferentiated cell lines exhibiting high $PKC{\beta}$ activity did. To confirm a role of $PKC{\beta}$ in colonocyte mitogenesis, derivatives of HD3 cell line that stably overexpress a full-length of cDNA encoding the ${\beta}_1$ isoform of human PKC were generated. The abundance and activity of $PKC{\beta}$ in two of the these cell lines, PKC3 and PKC8 were much higher than those in the C1 control cell line that carries the vector lacking the $PKC{\beta}_1\;cDNA$ insert. Following exposure to diacylglycerol or basic FGF, proliferation of PKC3 and PKC8 cells increased about 50%; but this effect was not seen with the control C1 cells. Also, in contrast to the control cells, the $PKC{\beta}_1-overproducing$ cells displayed activation of pp57 MAP kinase when treated with diacylglycerol and basic FGF as undifferentiated cell lines did. These results provide direct evidence that $PKC{\beta}_1$ which plays a key role in mitogenic responses of colon carcinoma cells to diacylglycerol and basic FGF is down-regulated in enterocytic differentiation of colon cells.

• Advances in pediatric surgery
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• 제19권2호
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• pp.122-129
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• 2013

Immature ganglion cell (IGC) is known for its relationship with intestinal motility and its impact on postoperative functional outcomes of Hirschsprung's disease (HD). There are few studies on the relationship between intestinal dysmotility and IGC in HD patients. 67 patients pathologically diagnosed with HD and who received definitive operation in Seoul National University Children's Hospital from 2010 to 2011 were included. 10 patients were excluded due to inadequate immunohistochemical staining results. The proximal end of resected ganglionic segment was evaluated with immunohistochemistry examination with MAP-2, a marker of ganglionic cells and bcl-2, a marker of IGCs The median age at operation was 155 (15-4678) day-old. 55 (96.5%) patients positive for bcl-2, were regarded as having IGC, and 2 (3.5%) patients positive for MAP-2 but negative for bcl-2, were regarded as having only mature ganglion cells. In the bcl-2 positive group, there were 7 patients (12.7%) with constipation, 15 patients (27.3%) with soiling, 3 patients (5.5%) with perianal excoriation and 6 patients (10.9%) with medication use. In bcl-2 negative group, intestinal dysmotility was not seen. There was no statistical significance in the two groups. Considering that HD is diagnosed at a young age, the rate of IGC present is very high and it might be inappropriate to relate IGC to functional outcome at young ages.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.587-598
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• 2021

본 연구는 자율주행을 위한 정밀지도 구축 및 신속갱신을 위한 다중카메라 기반의 MMS (Mobile Mapping System)기술개발을 목표로 한다. 고가의 라이다 센서를 대체하고 긴 처리시간을 단축하기 위해 다수의 카메라를 적용하고 실시간 데이터 전처리를 통해 저가이면서 효율적인 MMS를 개발하고자 한다. 이를 위해 다중카메라 저장 기술개발, 다중카메라 시각동기화 기술개발, MMS 시제품 개발을 수행하였다. 다중의 카메라로부터 취득되는 고속영상의 실시간 JPG압축저장을 위해 엔진을 선정하고 저장모듈을 개발하였으며, 다중영상이 촬영된 정확한 시간을 실시간으로 기록하기 위해 이벤트 및 GNSS (Global Navigation Satellite System) 타임서버 기반 시각동기화 방안을 개발했다. 그리고 각 부문별 요구사항을 바탕으로 MMS를 설계하고 시제품을 제작하였다. 마지막으로 제작된 다중카메라기반 MMS의 성능검증을 위해 실제 1,000km 도로에서 데이터를 취득하고 정량적 평가를 수행했고, 평가결과 시각동기화 성능은 1/1000초 이하를 나타내었으며, SFM영상처리를 통해 얻은 포인트 클라우드의 위치정확도는 5cm 내외를 나타냈다. 정량적 평가 결과를 통해 본 연구에서 개발된 다중카메라 기반 MMS기술이 정밀지도 구축 기준을 만족하는 성능을 나타내는 것을 알 수 있었고, 향후 정밀지도 구축 분야에서 특히 외산기술에 의존하고 있던 고가의 MMS를 대체하는데 기여할 것으로 판단된다.

• 지적과 국토정보
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• 제53권2호
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• pp.53-66
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• 2023

최근 자율주행 분야에서 실세계와 유사한 디지털트윈 기반의 가상 시뮬레이션 환경 구축에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 디지털트윈 기반의 시뮬레이션 환경에서 자율주행의 성능 및 기능 검증뿐만 아니라, 딥러닝을 위한 가상 학습데이터 생성 연구도 활발히 수행되고 있다. 그러나, 이러한 디지털트윈 기반 자율주행 시뮬레이션 시스템은 고정밀 데이터 구축과 시스템 개발에 많은 시간과 비용을 필요로 하는 문제를 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 기 구축된 3차원 입체모형과 정밀도로지도만을 이용하여 디지털트윈 기반의 실시간 자율주행 시뮬레이션 시스템을 신속히 설계하고 구현하기 위한 방안을 제시하고자 한다. 구체적으로 부산 EDC 지역에 대한 FBX의 3D 입체모형과 NGII HD Map을 CARLA에 통합하는 방법과 CARLA 기능을 추가 및 수정하는 방법을 제시한다. 본 연구 결과는 기존의 3D 입체모형과 NGII HD 맵을 활용하면 저렴한 비용으로 신속한 시뮬레이션 시스템의 설계 및 구현이 가능함을 보여준다. 또한, 시뮬레이션 시나리오 구성, 사용자 맞춤형 주행, 실시간 신호등 상태 시뮬레이션 등의 다양한 기능도 지원할 수 있다. 향후 광범위한 지역에 대하여 시스템이 적용되는 경우에 시스템의 활용도가 크게 향상될 것으로 기대된다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제8권3호
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• pp.323-327
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• 2010

Recently, the television market trend is change to HD television and the need of the study on HD image enhancement is increased rapidly. To enhancement of image quality, the retinex algorithm is commonly used. That's why we studied how to accelerate the retinex algorithm with CUDA on GPGPU (general purpose graphics processing unit). Calculating average part in retinex algorithm is similar to pyramidal calculation. We parallelize this recursive pyramidal average calculating for all layers, map the average data into the 2D plane and reduce the calculating time dramatically. Sequential C code takes 8948ms to get the average values for all layers in $1024{\times}1024$ image, but proposed method takes only only about 0.9ms for the same image. We are going to study about the real-time HD video rendering and image enhancement.

• 한국지리정보학회지
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• 제26권4호
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• pp.116-129
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• 2023

최근 자율주행에 관한 관심은 자율주행차량의 주행기술 개발과 함께 주행환경을 이루는 인프라 개발을 함께 고려하는 자율협력 주행이 주목을 받고 있다. 자율협력 주행의 개념에 따라 본 연구에서는 기존 정밀도로지도의 정보를 보완할 수 있는 자율주행을 위한 신규 인프라를 분석하고 해당 인프라를 정밀도로지도에 추가하는 방안을 연구하였다. 자율주행을 위한 신규 인프라는 개선 물리 시설물 2종과 센서 전용 물리 시설물 1종을 제시하였다. 정밀도로지도 분석 결과 분기점과 같은 정보는 거의 변화하지 않는 정보이지만 분기점에서 발생할 수 있는 장애물에 주의하라는 의미 전달을 위해 자율주행을 위한 인프라를 추가할 수 있을 것으로 예상된다. 이와 같이 자율주행을 위한 신규 인프라는 기존 도로 시설물이 수행하는 안내, 지시, 주의 환기 등의 역할을 지원해야 할 필요가 있다.

• 미생물학회지
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• 제31권2호
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• pp.123-128
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• 1993

해녀콩 뿌리혹의 질소고정 공생균인 Rhizobium sp. SNU003 균주의 게놈내 7.9 kb 의 EcoRI, 6.5kb 의 SalI, 7.3 kb 의 HindIII 와 4.4 kb 의 PstI 절편에 nifHD 가 존재함을 확인하였다. 람다파아지 EMBL3-BamHI arm 을 사용하여 genomic library 를 제조하였으며 이로부터 nif-유전자를 포함하고 있는 9개의 재조합 파아지 클론을 선별하였다. 이들 중 15.3 kb 의 삽입 DNA 를 가지고 있는 Rnif-6 클론은 7.6 kb 의 BamHI/SacI 절편에 nifHD 가 위치하고 있었다. 따라서 이절편을 pUC19 에 sub cloning 하고 제한효소 지도를 작성한 결과 Rhizobium sp. SNU003 의 nifH 와 nifD 는 4.5 kb 의 BamHI/BglII 절편에 연속배열하고 있다.

• 충청수학회지
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• 제26권1호
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• pp.91-103
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• 2013

Let (D,B) be an admissible pair. Then recall that $B\;{\times}^L_HD^{{\rightarrow}{\pi}_D}_{{\leftarrow}i_D}\;D$ are bialgebra maps satisfying ${\pi}_D{\circ}i_D=I$. We have solved a converse in case D is a Hopf algebra. Let D be a Hopf algebra with antipode $S_D$ and be a left H-comodule algebra and a left H-module coalgebra over a field $k$. Let A be a bialgebra over $k$. Suppose $A^{{\rightarrow}{\pi}}_{{\leftarrow}i}D$ are bialgebra maps satisfying ${\pi}{\circ}i=I_D$. Set ${\Pi}=I_D*(i{\circ}s_D{\circ}{\pi}),B=\Pi(A)$ and $j:B{\rightarrow}A$ be the inclusion. Suppose that ${\Pi}$ is an algebra map. We show that (D,B) is an admissible pair and $B^{\leftarrow{\Pi}}_{\rightarrow{j}}A^{\rightarrow{\pi}}_{\leftarrow{i}}D$ is an admissible mapping system and that the generalized biproduct bialgebra $B{\times}^L_HD$ is isomorphic to A as bialgebras.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.939-951
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• 2022

자율주행차에 있어 가장 중요한 요소는 차량 주변 환경과 정확한 위치를 인식하는 것이며, 이를 위해 다양한 센서와 항법 시스템 등이 활용된다. 하지만 센서와 항법 시스템의 한계와 오차로 인해 차량 주변 환경과 위치 인식에 어려움이 있다. 이러한 한계를 극복하고 안전하고 편리한 자율주행을 위해서 고정밀의 인프라 정보를 제공하는 정밀도로지도(high definition map, HD map)의 필요성은 증대되고 있다. 정밀도로지도는 모바일 매핑 시스템(mobile mapping system, MMS)을 통해 획득된 3차원 point cloud 데이터를 이용하여 작성된다. 하지만 정밀도로지도 작성에 많은 양의 점을 필요로 하고 작성 항목이 많아 수작업이 요구되어 많은 비용과 시간이 소요된다. 본 연구는 정밀도로지도의 필수 요소인 차선을 포함한 도로, 연석, 보도, 중앙분리대, 기타 6개의 클래스로 MMS point cloud 데이터를 유의미한정보로 분할하여 정밀도로지도의 효율적인 작성에 목적을 둔다. 분할에는 머신러닝 모델인 random forest (RF), support vector machine (SVM), k-nearest neighbor (KNN) 그리고 gradient boosting machine (GBM)을 사용하였고 MMS point cloud 데이터의 기하학적, 색상, 강도 특성과 차선 분할을 위해 추가한 도로 설계적 특성을 고려하여 11개의 변수를 선정하였다. 부산광역시 미남역 일대 5차선도로 130 m 구간의 MMS point cloud 데이터를 사용하였으며, 분할 결과 각 모델의 평균 F1 score는 RF 95.43%, SVM 92.1%, GBM 91.05%, KNN 82.63%로 나타났다. 가장 좋은 분할 성능을 보인 모델은 RF이며 클래스 별 F1 score는 도로, 보도, 연석, 중앙분리대, 차선에서 F1 score가 각각 99.3%, 95.5%, 94.5%, 93.5%, 90.1% 로 나타났다. RF 모델의 변수 중요도 결과는 본 연구에서 추가한 도로 설계적 특성의 변수 XY dist., Z dist. 모두 mean decrease accuracy (MDA), mean decrease gini (MDG)가 높게 나타났다. 이는 도로 설계적 특성을 고려한 변수가 차선을 포함한 여러 클래스 분할에 중요하게 작용하였음을 뜻한다. 본 연구를 통해 MMS point cloud를 머신러닝 기반으로 차선을 포함한 여러 클래스로 분할 가능성을 확인하고 정밀도로지도 작성 시 수작업으로 인한 비용과 시간 소모를 줄이는데 도움이 될 것으로 기대한다.