• Animal cells and systems
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• 제9권3호
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• pp.139-144
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• 2005

The attractant (orange light) or repellent (white light) signal is transmitted from SRI (Sensory Rhodopsin I) via protein-protein interaction with its transducer Htrl (Halobacterial Transducer for Sensory Rhodopsin I) which in turn controls a cytoplasmic phospho-transfer pathway that modulates flagella motor switching in Halobacterium salinarum. Some mutations in both SRI and Htrl showed an unusual mutant phenotype called inverted signaling, in which the cell produces a repellent response to normally attractant light. Twelve mutations at the Glutamate 56 (E56) position in the second transmembrane helix of Htrl were introduced by site-specific random mutagenesis. Almost all E56 mutants showed orange-light inverted responses in pH and temperature-dependent manners except E56D and E56Y. Except for these two mutants, all mutants accelerated the $S_{373}$ decay compared to wild-type at $18^{\circ}C$. This supported that there is an interaction between SRI and the second transmembrane of Htrl. Also a structural model of Htrl based on the Tar crystal structure and the secondary structure prediction program proposed the E56 residue to be in the middle of the proton channel. The most important observation is that the E56 mutant provides the evidence that this residue is very sensitive for signal relay, which can be explained by the open and closed conformations of the channel (A and R conformations) in SRI, as was postulated by the unified conformational shuttling model for transport and signaling.

• 한국철도학회논문집
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• 제19권2호
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• pp.124-134
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• 2016

철도 선로에 근접하여 설치하는 근접 저상 방음벽은 방음벽 높이를 저감시키기 위한 방안으로 외국에서는 많은 연구가 수행되고 있으나 국내에서의 연구는 매우 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 근접 저상 방음벽의 음향특성을 파악하고자 축척 모형을 제작하여 성능평가를 수행하였다. 실험결과, 'ㄱ'자형 방음벽 설치 시에는 방음벽의 안쪽뿐만 아니라 상부에도 흡음재를 설치하는 것이 삽입손실의 개선효과가 있는 것으로 분석되었고, 방음벽의 삽입손실 평가를 위해 단순한 경험식 대신에 경계요소법과 같은 보다 해석적인 방법으로 삽입손실을 예측할 필요가 있다. 또한, 흡음재를 부착한 근접 방음벽을 설치하면 승객 위치에서의 소음 증가현상은 미미한 것으로 분석되었다. 그리고, 근접 방음벽의 음향성능 예측을 위해 2차원 경계요소법을 이용한 소음해석을 수행하였으며, 측정결과와의 비교 분석을 수행함으로서 예측 프로그램의 활용 가능성을 검증하였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제29권1호
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• pp.97-107
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• 2002

본 논문은 대화형 방송환경에서 부가서비스를 제공받기 위해서 탐다운(Top-Down)메뉴 검색을 하는 것이 아니라, 방송영상의 화면 내부에서 부가서비스가 제공되길 원하는 객체를 선택했을 때 선택한 객체에 대한 부가서비스를 제공하는 새로운 방법을 제안한다. 이를 위해서는 실시간으로 방송되고 있는 동영상과 객체정보(위치, 크기, 모양)의 동기를 맞추는 기술과 동영상 내부의 객체 추적 기술이 필수적이다. 동영상과 객체정보의 동기를 맞추는 기술은 마이크로소프트사의 다이렉트쇼(DirectShow)를 이용하였으며, 객체를 추적하기 위한 방법은 객체를 크게 사람과 사물로 나누어, 사람의 얼굴은 모델을 만들어 추적하는 모델 기반 얼굴 추적 방법(Model-based face tracking)을 사용하고 나머지 사물에 대해서는 객체의 영역을 지정하여 영역을 추적하는 움직임 기반 추적 방법(Motion-based Tracking)을 적용하였다. 또한 움직임 기반 추적을 할 수 있도록 하고 모델 기반 추적 방법을 적용하여 움직임이 큰 객체도 검색 영역 확장 없이 정확한 추적을 할 수 있도록 하고 모델 기반 추적 방법에는 타원 모델과 색상 모델을 결합한 얼굴 모델을 적용하여 얼굴이 회전하여도 정확한 추적을 할 수 있도록 개선하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.53-60
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• 2009

본 논문에서는 얼굴 특징을 추출하는 새로운 능동적 방식을 제안하고자 한다. 운전자의 피로 상태를 검출하기 위한 얼굴 표정 인식을 위해 얼굴 특징을 추적하고자 하였다. 그러나 대다수의 얼굴 특징 추적 방법은 다양한 조명 조건과 얼굴 움직임, 회전등으로 얼굴의 특징점이 검출하지 못하는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 얼굴 특징을 추출하는 새로운 능동적 방식을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 우선, 능동적 적외선 감지기를 사용하여 다양한 조명 조건하에서 동공을 검출하고, 검출된 동공은 얼굴 움직임을 예측하는데 사용되어진다. 얼굴 움직임에 따라 특징이 국부적으로 부드럽게 변화한다고 할 때, 칼만 필터로 얼굴 특징을 추적할 수 있다. 제한된 동공 위치와 칼만 필터를 동시에 사용함으로 각각의 특징 지점을 정확하게 예상할 수 있었고, Gabor 공간에서 예측 지점에 인접한 지점을 특징으로 추적할 수 있다. 패턴은 검출된 특징에서 공간적 연관성에서 추출한 특징들로 구성된다. 실험을 통하여 다양한 조명과 얼굴 방향, 표정 하에서 제안된 능동적 방법의 얼굴 추적의 실효성을 입증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
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• pp.603-607
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• 2004

본 논문에서는 얼굴 특징을 추출하는 새로운 능동적 방식을 제안하고자 한다. 운전자의 피로 상태를 검출하기 위한 얼굴 표정 인식을 위해 얼굴 특징을 추적하고자 하였다. 그러나 대다수의 얼굴 특징 추적 방법은 다양한 조명 조건과 얼굴 움직임, 회전등으로 얼굴의 특징점이 검출하지 못하는 경우가 발생한다. 그러므로 본 논문에서는 얼굴 특징을 추출하는 새로운 능동적 방식을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 우선, 능동적 적외선 감지기를 사용하여 다양한 조명 조건 하에서 동공을 검출하고, 검출된 동공은 얼굴 움직임을 예측하는데 사용되어진다. 얼굴 움직임에 따라 특징이 국부적으로 부드럽게 변화한다고 할 때, 칼만 필터로 얼굴 특징을 추적할 수 있다. 제한된 동공 위치와 칼만 필터를 동시에 사용함으로 각각의 특징 지점을 정확하게 예상 할 수 있었고, Gabor 공간에서 예측 지점에 인접한 지점을 특징으로 추적할 수 있다. 패턴은 검출된 특징에서 공간적 연관성에서 추출한 특징들로 구성된다. 실험을 통하여 다양한 조명과 얼굴 방향, 표정 하에서 제안된 능동적 방법의 얼굴 추적의 실효성을 입증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (A)
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• pp.53-58
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• 2006

MicroRNA (miRNA)는 약 22 nt의 작은 RNA 조각으로 이루어져 있으며 stem-loop 구조의 precursor 형태에서 최종적으로 만들어 진다. miRNA는 mRNA의 3‘UTR에 상보적으로 결합하여 유전자의 발현을 억제하거나 mRNA의 분해를 촉진한다. miRNA를 동정하기 위한 실험적인 방법은 조직 특이적인 발현, 적은 발현양 때문에 방법상 한계를 가지고 있다. 이러한 한계는 컴퓨터를 이용한 방법으로 어느 정도 해결될 수 있다. 하지만 miRNA의 서열상의 낮은 보존성은 homology를 기반으로 한 예측을 어렵게 한다. 또한 기계학습 방법인 support vector machine (SVM) 이나 naive bayes가 적용되었지만, 생물학적인 의미를 해석할 수 있는 generative model을 제시해 주지 못했다. 본 연구에서는 우수한 miRNA 예측을 보일 뿐만 아니라 학습된 모델로부터 생물학적인 지식을 얻을 수 있는 Bayesian network을 적용한다. 이를 위해서는 생물학적으로 의미 있는 특질들의 선택이 중요하다. 여기서는 position weighted matrix (PWM)과 Markov chain probability (MCP), Loop 크기, Bulge 수, spectrum, free energy profile 등을 특질로서 선택한 후 Information gain의 특질 선택법을 통해 예측에 기여도가 높은 특질 25개 와 27개를 최종적으로 선택하였다. 이로부터 Bayesian network을 학습한 후 miRNA의 예측 성능을 10 fold cross-validation으로 확인하였다. 그 결과 pre-/mature miRNA 각 각에 대한 예측 accuracy가 99.99% 100.00%를 보여, SVM이나 naive bayes 방법보다 높은 결과를 보였으며, 학습된 Bayesian network으로부터 이전 연구 결과와 일치하는 pre-miRNA 상의 의존관계를 분석할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제17권2호
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• pp.183-188
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• 2001

The NOAA AVHRR remotely sensed SST data, collected by the National Fisheries Research and Development Institute (NFRDI), are analyzed in order to understand the spatial and temporal distributions of SST in the sea near korea. Our study is based on 10-day SST images during last 7 years (1991-1997). For a time series analysis of multiple SST images, all of images must be consistent exactly at the same position by adjusting the scales and positions of each SST image. We devised an algorithm which automatically detects cloud pixels from multiple SST images. The cloud detection algorithm is based on a physical constraint that SST anomalies in the ocean do not exceed certain limits (we used $\pm$3$^{\circ}C$ as a criterion of SST anomalies). The remotely sensed SST data are tuned by comparing remotely sensed data with observed SST at coastal stations. Seasonal variations of SST are studied by harmonic fit of SST normals at each pixel and the SST anomalies are studied by statistical method. It was found that the SST anomalies are rather persistent for one or two months. Utilizing the persistency of SST anomalies, we devised an algorithm for a prediction of future SST. In the Markov lprocess model of SST anomalies, autoregression coefficients of SST anomalies during a time elapse of 10 days are between 0.5 and 0.7. The developed algorithm with automatic cloud pixel detection and rediction of future SST is expected to be incorporated to the operational real time service of SST around Korea.

• 대한조선학회논문집
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• 제57권1호
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• pp.23-34
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• 2020

This paper covers the development of prediction techniques for ice load on ice-breakers operating in continuous ice-breaking under level ice conditions using particle-based continuum mechanics. Ice is assumed to be a linear elastic material until the fracture occurs. The maximum normal stress theory is used for the criterion of fracture. The location of the crack can be expressed using a local scalar function consisting of the gradient of the first principal stress and the corresponding eigen-vector. This expression is used to determine the relative position of particle pair to the new crack. The Hertz contact model is introduced to consider the collisions between ice fragments and the collisions between hull and ice fragments. In order to verify the developed technique, the simulation results for the three-point bending problems of ice-specimen and the continuous ice-breaking problem around a wedge-type model ship with bow angle of 20° are compared with the experimental results carrying out at Korea Research Institute of Ships and Ocean Engineering (KRISO).

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제20권1호
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• pp.19-25
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• 2019

본 연구에서는 무선 센서 네트워크 시스템을 이용한 저수지 댐 시설물 전체의 모니터링 시스템의 적용성을 평가하고자 국내의 저수지 댐을 대표할 수 있는 구간을 시범구축 현장으로 선정해, 계측과 동시에 시설물의 상태를 평가할 수 있는 시스템을 구축, 운영하였다. 무선 센서 네트워크 구축을 위해 시설물의 현재 상태를 평가하여 위험인자를 도출함과 동시에 극한상태에서의 위험인자의 한계값을 도출하였다. 위험구역, 위험인자에 적합한 측정항목을 설정하여 현장에서 측정할 센서의 종류 그리고 위치를 결정하였다. 국내의 저수지 댐을 대표할 수 있는 필댐을 대상으로 현장에서 무선 센서 네트워크 시스템을 구축하여 모니터링 함으로써 시스템의 적용성을 평가하였으며, 현재 댐의 계측관리 기술인 부분 집중방식의 계측과 직접 비교함으로써 시스템의 적용성을 검증하였다.

• 대한치과교정학회지
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• 제51권2호
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• pp.77-85
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• 2021

Objective: To evaluate the accuracy of a multi-stage convolutional neural network (CNN) model-based automated identification system for posteroanterior (PA) cephalometric landmarks. Methods: The multi-stage CNN model was implemented with a personal computer. A total of 430 PA-cephalograms synthesized from cone-beam computed tomography scans (CBCT-PA) were selected as samples. Twenty-three landmarks used for Tweemac analysis were manually identified on all CBCT-PA images by a single examiner. Intra-examiner reproducibility was confirmed by repeating the identification on 85 randomly selected images, which were subsequently set as test data, with a two-week interval before training. For initial learning stage of the multi-stage CNN model, the data from 345 of 430 CBCT-PA images were used, after which the multi-stage CNN model was tested with previous 85 images. The first manual identification on these 85 images was set as a truth ground. The mean radial error (MRE) and successful detection rate (SDR) were calculated to evaluate the errors in manual identification and artificial intelligence (AI) prediction. Results: The AI showed an average MRE of 2.23 ± 2.02 mm with an SDR of 60.88% for errors of 2 mm or lower. However, in a comparison of the repetitive task, the AI predicted landmarks at the same position, while the MRE for the repeated manual identification was 1.31 ± 0.94 mm. Conclusions: Automated identification for CBCT-synthesized PA cephalometric landmarks did not sufficiently achieve the clinically favorable error range of less than 2 mm. However, AI landmark identification on PA cephalograms showed better consistency than manual identification.