Helicobacter pylori는 만성 위염, 위궤양 또는 위 선암을 비롯한 다양한 위장병의 원인균으로 알려져 있으며, 이 세균이 분비하는 cytotoxin-associated protein A (CagA), vacuolating cytotoxic protein A (VacA)와 같은 병원성 인자가 그 원인으로 알려져 있다. 본 연구에서는 zerumbone이 CagA, VacA를 비롯한 다양한 H. pylori의 병원성 인자들의 단백 발현양 변화에 정성적, 정량적으로 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. H. pylori 60190 (VacA 양성 / CagA 양성; Eastern type) 표준균주를 대상으로 하여 약 200개의 유의미한 단백을 선별한 후, 그 중에서 임상적으로 의의가 큰 13개 단백 분자에 대한 프로테옴 분석을 수행하였다. 이차원 전기 영동법(2 dimensional electrophoresis, 2-DE) 수행 후, 단백질 스팟의 정량적 측정에는 ImageMasterTM 2-DE Platinum 소프트웨어를 사용하였고, 단백 동정에는 matrix-assisted laser desorption/ionization-mass spectrometry (MALDI-TOF-MS)와 liquid chromatography-mass spectrometry/mass spectrometry (LC-MS/MS)를 사용하였다. 동정이 완료된 전체 단백 중에서 유의미한 변화를 보인 단백을 집중적으로 분석한 뒤에 필요에 따라 reverse transcription -polymerase chanin reaction을 수행하여 결과를 추가 검증하였다. 본 연구에서는 zerumbone이 보유한 새로운 약리학적 활성 기전을 스크리닝함으로써 향후 zerumbone이 H. pylori 감염증 치료제로서 어떠한 의미를 지니는지 규명하고자 하였다.
본 논문에서는 다수의 카메라들을 이용하여 3차원 공간상에 있는 물체에 대한 다중 시점 영상들을 획득하고, 그 영상들로부터 해당 3차원 물체에 대한 기하학적인 형상 및 질감 정보를 추정하여, 그 물체에 대한 고해상도 3차원 콘텐츠를 효율적으로 제작하는 새로운 시스템을 제안한다. 지금까지 다양한 다중 시점 영상 기반 3차원 객체 복원 시스템들이 제안되었지만 다중 시점 기반 3차원 객체 복원이 많은 메모리와 계산량을 필요로 하기 때문에 고해상도의 3차원 콘텐츠를 얻는 데에는 어려움이 있었다. 3차원 복원에 필요한 계산량 및 메모리량을 줄이기 위해 제안 시스템은 객체의 다중 시점을 촬영한 영상 내에서 객체가 존재할 수 있는 영역을 사전에 설정하여 객체 윤곽선 추출 과정을 빠르게 수행한다. 그리고 체인코드를 활용하여 실루엣 영상을 표현하고 3차원-2차원 투영 및 역투영 관계를 1차원 호모그래피를 통해 표현하여 객체의 비주얼 헐을 빠르게 계산한다. 복원된 3차원 객체의 기하정보는 3차원 선분 기반의 표현 기법인 DoCube를 활용하여 적은 데이터양으로 표현하였으며, 3차원 메시 생성 및 텍스쳐 맵핑을 수행하여 최종적인 3차원 객체를 생성한다. 실험 결과 제안 시스템이 $800{\times}800{\times}800$ 해상도의 3차원 객체 복원을 프레임 당 2.2초에 수행하는 것을 확인하였다.
본 연구는 후안 마요르가의 희곡 <하멜린>을 포스트 서사극으로 정의하고, 포스트 서사극으로서의 실제적인 연출 기법을 연구하는 것을 목적으로 한다. 포스트드라마 이후에 등장한 포스트 서사극은 작품을 통해 사회적 문제를 제시하고, 배우와 관객이 상호 작용하며 관객이 몰입과 소외를 통해 직면한 문제에 대해 사유하게 한다. 이를 위해, 포스트 서사극의 이론적 배경을 살펴보고 <하멜린>의 포스트 서사극적 특징을 논의하였다. 이를 토대로 <하멜린>의 연출컨셉과 실제 연출기법에 대해 세부적으로 고찰하였다. 그 과정에서 메타연극적 기법 중 '역할놀이'의 개념을 빌려와 그 정당성과 효과에 대해 논의하였다. 그 결과 관객의 적극적인 태도와 비판적 사고, 포스트 서사극의 특성 강화, 관객 스스로의 의미창발 등 다양한 지각적 체험 및 변화를 가능하게 하였다.
최근 증가하고 있는 도로 위 적재 불량 화물차는 비정상적인 무게 중심으로 인해 물체 낙하, 도로 파손, 연쇄 추돌 등 교통 안전에 위해가 되고 한번 사고가 발생하면 큰 피해가 유발할 수 있다. 하지만 이러한 비정상적인 무게 중심은 적재 불량 차량 인식을 위한 주행 중 축중 시스템으로는 검출이 불가능하다는 한계점이 있다. 본 논문에서는 이러한 사회 문제를 야기하는 적재 불량 차량을 관리하기 위한 객체 인식 기반 AI 모델을 구축하고자 한다. 또한 AI-Hub에 공개된 약 40만장의 대형차, 소형차, 중형차 별 적재 불량 차량과 일반차량으로 구분 된 데이터 셋 중 종류별로 제공되는 CCTV, 블랙박스, 카메라 시점의 적재 불량 차량 데이터 셋을 분석하여 전처리를 통해 적재 불량 차량 검지 AI 모델의 성능을 향상시키는 방법을 제시한다. 이를 통해, 원시 데이터를 활용한 학습 성능 대비 약 23% 향상된 적재 불량 차량의 검출 성능을 나타냄을 보였다. 본 연구 결과를 통해 공개 빅데이터를 보다 효율적으로 활용하여, 객체 인식 기반 적재 불량 차량 탐지 모델 개발에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
This study intended to identify regional and gender differences between high school students groups in clothing-wearing motives, casual brand preference and actual purchasing condition. Using a $2{\times}2$ sampling frame, 100 responses were collected for each regional and gender group: male students in Seoul, females in Seoul, males in Gumi, and females in Gumi. In terms of clothing-wearing motives, Gumi students and female students showed more highly extroverted motives than males and Seoul students, respectively. And three groups were determined on the basis of clothing-wearing motives: the extroversion group, the introversion group, and the least clothing-cognizing group. Concerning the brand preference factor, female students showed more dispersed brand preference than males. Adidas and Puma were preferred by all 4 groups. Polo and Guess were preferred by Seoul students, and Clide, Banila B, and TBJ were preferred by female students. The determinants of brand preference were identified as quality, reliability, affirmative image, and some brand personas such as 'neat', 'natural' and 'polished'. The students from Seoul tend to pay more money for clothing than those from Gumi, and Seoul students' main purchasing place was identified as department store while Gumi students shop more at brand chain stores.
최근 센서 네트워크를 이용하여 특정 환경에서 동물의 행위나 반응 등을 모니터링하고, RFID 기술을 이용하여 동물 이력을 추적하거나 동물을 식별하는 연구가 진행되고 있다. 그리고 GPS 기술을 동물에 적용하여 애완견 도난 방지이나 관리 등에 대해 연구하고 있다. 그러나 아직 GPS, RFID, 센서 네트워크를 이용하여 동물원에서 일반 사용자나 관리자를 대상으로 지능적인 서비스를 제공하는 연구는 미흡하다. 따라서 본 논문에서 GPS, RFID, 센서를 동물원에 적용하여 동물 상태를 추적하는 지능적인 서비스를 제안한다. 이를 위해 먼저 동물 상태 추적 서비스 시나리오를 제시하고, 이 서비스를 제공하기 위한 시스템 구성을 작성한다. 제시된 동물 상태 추적 서비스는 GPS, RFID, 센서를 이용하여 동물의 현재 위치, 체온, 사진 등의 상태 정보를 실시간으로 제공하고, 또한 동물이 우리를 이탈할 경우 위치와 상태를 알고 추적할 수 있다. 더불어 제시한 서비스 시나리오에 따른 동물 상태 추적 시스템의 프로토타입을 구현하고 실험하여 동작됨을 확인한다.
종이 표변에 전분 사이징을 하는 목적은 종이가 액체에 대하여 침투저항성을 부여하 여 종이의 인쇄적성을 향상시키며 아울랴 종이의 표면적성과 종이강도 등의 물리적 특 성을 향상시키기 위해서 사용된다. 표면 사이징은 기본적으로 종이 표면에 전분을 이용 한 필름을 형성하여 종이 표면의 공극크기를 줄여 인쇄잉크 등과 같은 액체의 침투속 도를 늦여준다. 현재 국내에서 널리 사용되는 표면 사이징용 전분으로는 산화전분과 자 가변성용 일반전분이 있다. 자가변성용 전분은 효소나 APS로 전분의 chain 길이를 적 당한 점도로 잘라주는 것으로 전분 호액의 노화가 쉽게 일어나는 경향이 있다. 산화전 분은 전분회사에서 산화제를 이용하여 전분의 점도를 사용자의 요구에 따라 조절한 것 으로 water holdout이 개선되고 자가변성용 전분보다는 노화 안정성이 개선되지만 종 이 내부로의 칩투가 많이 일어나 전분 필름 강도가 약해지며 표면 강도 향상 효과가 적고 종이의 광학적 특성을 저하시키는 단점을 지니고 있다. 또한 약 10 ~ 20% 정도 사 용되는 파지의 재활용시 펄프 섬유에 흡착되지 않는 전분으로 인해 백수 내의 COD 및 B BOD를 증가시키는 원인이 된다.따라서 본 연구에서는 펄프 섬유와 친화력이 높아 지료 내첨용 지력증강제로 널리 사용되고 있는 양성 전분의 양이온 치환도 및 점도를 사이즈 프레스에 적합하게 조절 하여 백상지 제조업체의 라언에 적용하였다. 결과분석 항목으로는 파지 재활용에 따른 백수내 COD, 칼숨 이온함량 등의 백수 시스템의 변화와 종이의 물리적, 광학적 특성 및 ink jet 용지의 인쇄적성 등을 측정하여 산화전분과 비교하였다. 그 결과 약 20%의 C COD 감소 효과와 10%정도의 OPR 향상 효과를 얻을 수 있었다. 종이 물성의 경우 인 장강도와 뺏뺏이(stiffness) 및 지분 등을 측정한 결과 산화전분 보다 향상되었다. 특히 지분의 경우, 참여한 회사의 지분관련 complain이 약 80% 정도 감소하는 결과를 나타 내었다. 또한 백상지의 경우 ink jet 프린터에 많이 사용됨으로 ink jet 프린터의 인쇄 적성을 image analyzer로 측정한 결과 산화전분 보다 향상된 결과를 나타내었다.
본 연구에서는 영문 단어로부터 폰트를 분류하기 위해 연역적이고 국부적인 폰트 분류 방법을 제안한다. 이는 문자 인식 전에 한 단어에서 폰트를 분류하는 것을 말한다. 폰트 분류를 위해 활자 특성인 어센더(ascender), 디센더(descender)와 세리프(serif)가 사용된다. 입력 단어로부터 어센더(ascender), 디센더(descender)와 세리프(serif)가 추출되어 경사도 특징 벡터가 추출되고, 그 특징 벡터는 인공 신경망에 의해 입력 단어에 대한 2가지 폰트 스타일, 3가지 폰트 그룹, 7가지 폰트 이름이 분류된다. 제안된 연역적이고 국부적인 폰트 분류 방법은 폰트 정보가 문자 분할기와 문자 인식기에 사용될 수 있게 한다. 나아가, 특정 폰트에 따른 Mono-Font 문자 분할기와 Mono-Font문자 인식기로 구성되는 OCR시스템을 구성할 수 있는 것을 가능하게 한다. 실험 결과는 평균 95.4 퍼센트의 높은 폰트 분류율을 보였다. 본 논문에서 7가지 폰트분류를 위해 제안된 방법은 그 외 다른 폰류 분류에도 적용될 수 있다.
With the advances of the big-data process technology, acquiring the real-time information from the massive image data taken by a mobile device inside a vehicle will be possible in the near future. Among the information that can be found around the vehicle, the route information is needed for safe driving. In this study, the automatic extraction of route information from the road sign imagery was dealt with. The scope of the route information in this study included the route number, route type, and their relationship with the driving direction. For the recognition of the route number, the modified Tesseract OCR (Optical Character Recognition) engine was used after extracting the rectangular-road-sign area with the Freeman chain code tracing algorithm. The route types (expressway, highway, rural highway, and municipal road) are recognized using the proposed algorithms, which are acquired from colour space analysis. Those road signs provide information about the route number as well as the roads that may be encountered along the way. In this study, such information was called “OTW (on the way)” or “TTW (to the way)” which between the two should be indicated is determined using direction information. Finally, the route number is matched with the direction information. Experiments are carried out with the road sign imagery taken inside a car. As a result, route numbers, route number type, OTW or TTW are successfully recognized, however some errors occurred in the process of matching TTW number with the direction.
Kim Hong Rye;Kang Jae Ku;Lee Hye Ran;Yoon Jong Taek;Seong Hwan Hoo;Jung Jin Kwan;Park Chang Sik;Jin Dong Il
Reproductive and Developmental Biology
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제29권2호
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pp.63-68
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2005
Cloned calves derived from somatic cell nuclear transfer (SCNT) have been frequently lost by sudden death at 1 to 3 month following healthy birth. To address whether placental anomalies are responsible for the sudden death of cloned calves, we compared protein patterns of 2 placentae derived from SCNT of Korean Native calves died suddenly at two months after birth and those of 2 normal placentae obtained from AI fetuses. Placental proteins were separated using 2-Dimensional gel electrophoresis. Approximately 800 spots were detected in placental 2-D gel stained with coomassie-blue. Then, image analysis of Malanie III (Swiss Institute for Bioinformatics) was performed to detect variations in protein spots between normal and SCNT placentae. In the comparison of normal and SCNT samples, 8 spots were identified to be up-regulated proteins and 24 spots to be down-regulated proteins in SCNT placentae, among which proteins were high mobility group protein HMG1, apolipoprotein A-1 precursor, bactenecin 1, tropomyosin beta chain, $H^+-transporting$ ATPase, carbonic anhydrase II, peroxiredoxin 2, tyrosine-rich acidic matrix protein, serum albumin precursor and cathepsin D. These results suggested that the sudden death of cloned calves might be related to abnormal protein expression in placenta.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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