• 제목/요약/키워드: Lift Maintenance

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발효 콩의 NF-κB 활성 억제를 통한 cyclooxgenase-2 활성과 prostaglandin E2 생성 억제 (Inhibition of Cyclooxygenase-2 Activity and Prostaglandin E2 Production through Down-regulation of NF-κB Activity by the Extracts of Fermented Beans)

  • 이혜현;박철;김민정;서민정;최성현;정영기;최영현
    • 생명과학회지
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    • 제20권3호
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    • pp.388-395
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    • 2010
  • 본 연구에서는 콩 발효 산물 추출물의 항염증 효능에 관한 기초 자료를 제시하기 위하여 PMA에 의해 유도되는 COX-2의 발현 및 $PGE_2$의 생성 증가에 미치는 이들 추출물의 영향을 조사하였다. 본 연구에서 조사된 3가지 콩 발효 산물은 PMA에 의한 COX-2의 발현 증가를 매우 유의적으로 차단하였으며, 이는 $PGE_2$의 생성 억제와 연관성이 있었다. 아울러 PMA에 의한 NF-${\kappa}B$ 활성 증가 또한 콩 발효 산물들에 의하여 유의적으로 억제되었다. 이러한 결과들은 콩 발효 산물에 의한 NF-${\kappa}B$ 활성의 억제가 COX-2의 발현을 저하시켰으며, 이로 인한 $PGE_2$의 생성이 억제된 것으로 추정되어진다. 이러한 콩 발효 산물의 항염증 효과는 대두 추출물보다 아가콩 추출물에서 더욱 효과가 높게 나타났으며, 이는 향후 아가콩 추출물은 염증성 질환 예방/치료를 위한 적용 가능성이 매우 우수함을 제시하여 주는 결과이다.

터널 콘크리트 라이닝 균열 분석을 위한 의미론적 분할 모델 학습 (Training a semantic segmentation model for cracks in the concrete lining of tunnel)

  • 함상우;배수현;김휘영;이임평;이규필;김동규
    • 한국터널지하공간학회 논문집
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    • 제23권6호
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    • pp.549-558
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    • 2021
  • 터널과 지하시설물을 비롯한 콘크리트 토목구조물을 안전하게 관리하려면 균열 발생 여부를 정기적인 점검을 통해 알아내야 한다. 터널의 콘크리트 라이닝 표면에 발생한 균열의 위치와 형태를 검사하는 일은 주로 고소작업차를 투입하여 이루어진다. 이러한 작업은 차로를 통제한 채 이루어지므로 교통 체증을 일으키며, 점검 종사자가 위험한 환경에 노출되며, 매번 같은 종사자가 같은 터널의 같은 부위를 조사하기 어려우므로 검사 결과의 일관성이 저해된다. 본 연구는 기존 터널 영상 취득 시스템을 대상으로 딥러닝 기술을 적용해 터널 내 콘크리트 라이닝의 균열을 자동으로 탐지하는 방법을 다음과 같이 제시한다. 구체적으로는 의미론적 분할(semantic segmentation)을 수행하는 딥러닝 모델을 공개 데이터셋으로 학습시키고, 터널 영상 취득 시스템으로 취득한 데이터셋을 딥러닝 모델에 입력했을 때 성능을 알아본다. 첫 번째, 공개 데이터셋을 전부 학습시켰을 경우, 두 번째, 공개 데이터셋 중 기존 터널 영상 취득 시스템 데이터셋과 관련성이 높은 데이터셋만 선택하여 학습시켰을 경우, 마지막으로 관련성이 높은 데이터셋과 균열이 없는 영상(negative example)을 선택하여 학습시켰을 경우에 대하여 성능을 비교하여 효율적인 모델 학습 방안을 모색한다. 그 결과 공개 데이터셋에서 관련성이 높은 영상과 균열이 없는 영상을 골라 학습시켰을 경우의 성능이 가장 좋았다. 향후 딥러닝 알고리즘을 터널 영상 취득 시스템에 적용할 때 효율적인 모델 학습 방안을 수립하는데 기여할 것으로 기대한다.

고속축하중측정시스템 개발과 과적단속시스템 적용방안 연구 (Development and Application of the High Speed Weigh-in-motion for Overweight Enforcement)

  • 권순민;서영찬
    • 한국도로학회논문집
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    • 제11권4호
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    • pp.69-78
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    • 2009
  • 경부고속도로 건설을 기점으로 급격한 경제성장을 이룬 우리나라 고속도로는 현재 신규도로의 건설사업 물량이 둔화되면서 기존의 도로망을 효율적으로 활용하고 최적의 공용성 유지가 필요한 시점이 되었다. 최적의 공용성 확보를 위해 교통하중을 가장 적극적으로 통제하는 방법은 과적단속이다. 본 연구에서는 과적단속의 효율화를 위해 고속축하중측정 시스템을 개발하고 이를 통해 국내 고속도로 과적화물차 행태 분석을 실시하며, 본 시스템을 활용한 과적단속시스템 개발 가능성에 대하여 검토하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구에서 개발한 고속축하중측정 시스템은 차로당 2조의 루프센서와 2조의 축중센서, 2조의 원더링센서로 이루어져 있다. 특히 원더링센서는 차량의 좌우 타이어의 위치 판독이 가능하여 과적단속 시스템으로 활용시 차로의 이탈유무를 판독할 수 있으며, 윤거 측정 및 윤형식(단륜/복륜) 구분이 가능하여 차종을 구분함에 있어서 기존 차종분류 시스템보다 세분화된 분류가 가능하여 12종 차종분류시 오분류 비율이 매우 낮은 장점을 가지고 있다. 본 시스템에 대한 검증시험 결과 모든 시험조건의 전체평균오차가 축하중 15% 이내, 총하중 7% 이내로 나타났다. COST-323에서 제시하고 있는 WIM 등급기준에 따르면 사회기반시설 설계와 유지관리 및 평가목적으로 사용가능한 B(10) 등급으로 나타났으며, 과적이 가장 문제되는 5축 카고 화물차에 대한 분석결과는 축중량 오차 8%, 총중량 오차 5%로 단속가능 수준인 A(5)등급으로 나타났다. 고속도로의 차종별 중량분석 결과 12종 분류기준에서 5종, 6종, 7종, 12종 차량이 하중기준을 초과하는 비율이 가장 높게 나타났으며, 주로 가변축을 장착한 차량으로 축조작에 의한 축하중 과적비율이 매우 높게 나타나 이러한 차량에 대한 실효성 있는 과적단속기법이 필요한 것으로 판단된다. 도로교통분야에 있어서 차종별 교통량 자료는 도로의 계획과 건설, 유지관리, 교통류분석 및 도로행정에 필요한 기본 자료이며 각종 연구에 필요한 기초자료로 활용되어지는 필수적인 요소이다.

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