본 연구에서는 최적 pRBFNNs 패턴분류기 기반 2차원 영상과 ASM 알고리즘을 이용한 얼굴인식 시스템을 설계하고자 한다. 기존의 2차원 영상 기반 얼굴 인식 기법들은 인식하고자 하는 객체의 영상내의 위치, 크기 및 배경의 존재 유무에 따라 인식률이 영향을 받는 단점이 있으며, 본 연구에서는 이를 보완하기 위하여 관심 영역 내에서의 얼굴 영역 추출 및 특징 추출기법을 이용한 얼굴인식 방법을 소개한다. 본 연구에서는 CCD 카메라를 이용하여 영상을 획득하고 히스토그램 평활화를 이용하여 조명으로 왜곡된 영상정보를 개선한다. AdaBoost 알고리즘을 이용하여 얼굴영역을 검출하고 ASM을 통하여 얼굴 윤곽선 및 형상을 추출하여 개인 프로필을 구성한 후 PCA 알고리즘을 사용하여 고차원 얼굴데이터의 차원을 축소한다. 그리고 인식 모듈로서 pRBFNNs 패턴분류기를 제안한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs은 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 구성되어 있고 조건부는 퍼지 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 또한 차분진화 알고리즘을 이용하여 제안된 분류기의 파라미터, 즉, 학습률, 모멘텀 계수, 퍼지 클러스터링의 퍼지화 계수를 최적화한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs는 얼굴 인식을 위한 패턴분류기로서 직접 CCD 카메라로부터 입력받은 데이터를 영상 보정, 얼굴 검출 및 특징 추출 등과 같은 데이터 전 처리 과정을 포함하여 고차원 데이터로 이루어진 얼굴 영상에 대한 인식 성능을 확인한다.
In present, the Seoul City is undergoing traffic congestion problems caused by rapid urbanization and population growth. Thus the City government has reorganized the mass transportation system since 2004 and the subway has become a very important means for public transit. Since the subway system is typically a closed environment, the indoor air quality issues have often raised by the public. Especially since a huge amount of PM (particulate matter) is emitted from ground tunnels passing through the subway train, it is now necessary to assess the characteristics and behaviors of fine PM inside the tunnel. In this study, the concentration patterns of $PM_1$, $PM_{2.5}$, and $PM_{10}$ in the Seoul subway line-2 were analyzed by real-time measurement during winter (Jan 13, 2015) and summer (Aug 7, 2015). The line-2 consisting of 51 stations is the most busy circular line in Seoul having the railway of 60.2 km length. The the one-day average $PM_{10}$ concentrations were $148{\mu}g/m^3$ in winter and $66.3{\mu}g/m^3$ in summer and $PM_{2.5}$ concentrations were $118{\mu}g/m^3$ and $58.5{\mu}g/m^3$, respectively. The $PM_{2.5}/PM_{10}$ ratio in the underground tunnel was lower than the outdoor ratio and also the ratio in summer is higher than in winter. Further the study examined structural types of underground subsections to explain the patterns of elevated PM concentrations in the line-2. The subsections showing high PM concentration have longer track, shorter curvature radius, and farther from the outdoor stations. We also estimated the outdoor PM concentrations near each station by a spatial statistical analysis using the $PM_{10}$ data obtained from the 40 Seoul Monitoring Sites, and further we calculated $PM_{2.5}/PM_{10}$ and $PM_1/PM_{10}$ mass ratios near the outdoor subway stations by using our observed outdoor $PM_1$, $PM_{2.5}$, and $PM_{10}$ data. Finally, we could develop pollution maps for outdoor $PM_1$ and $PM_{2.5}$ near the line-2 by using the kriging method in spatial analysis. This methodology may help to utilize existing $PM_{10}$ database when managing and control fine particle problems in Korea.
본 논문에서는 Gaussian mixture model을 이용한 실시간 문맥독립화자식별시스템을 구현하여 인식실험을 수행하였으며, 인식시스템의 성능을 향상시키기 위하여 화자검증시스템에서 좋은 결과를 보인 유사도 정규화(Likelihood normalization)방법을 적용하여 인식실험을 하였다. 시스템은 크게 전처리단과 화자모델생성단, 화자식별단으로 나누어진다. 전처리단에서는 화자의 발성변화를 고려하여 CMN(Cepstral mean normalization)과 Silence removal 방법을 적용하였다. 화자모델생성단에서는, 화자발성의 음향학적 특징을 잘 표현할 수 있는 GMM(Gaussian mixture model)을 이용하여 화자모델을 작성하였으며, GMM의 파라미터를 최적화하기 위하여 MLE(Maximum likelihood estimation)방법을 사용하였다. 화자식별단에서는 학습된 데이터와 테스트용 데이터로부터 ML(Maximum likelihood)을 이용하여 유사도를 계산하였으며, 이 과정에서 유사도 정규화를 적용한 경우에는 프레임단위로 유사도를 계산하게 된다. 계산된 유사도는 스코어(S$_{C}$)로 표현하였고, 가장 높은 스코어를 가지는 화자가 인식화자로 결정된다. 화자인식에서 발성의 종류로는 문맥독립 문장을 사용하였다. 인식실험을 위해서는 ETRI445 DB와 KLE452 DB를 사용하였으며, 특징파라미터로서는 켑스트럼계수 및 회귀계수값만을 사용하였다. 인식실험에서는 등록화자의 수를 달리하여 일반적인 화자식별방법과 프레임단위유사도정규화방법으로 각각 인식실험을 하였다. 인식실험결과, 프레임단위유사도정규화방법이 인식화자수가 많아지는 경우에 일반적인 방법보다 향상된 인식률을 얻을 수 있었다.
지난 2011년 3월, 개인정보보호법 제정에 따라 업무적으로 암호화 대상이 되는 개인정보를 취급하는 개인정보처리자는 해당 개인정보처리시스템에 대한 DB 암호화를 적용해야 한다. 또한 이에 맞추어 법 집행 및 이행 기관인 관련 당국에서는 이러한 DB 암호화 규정이 제대로 적용되고 이행되고 있는지 관리 감독을 강화하고 있다. 그러나, DB 암호화라는 과정 자체가 시스템 및 업무 절차 등 현실적으로 고려해야 할 요소가 많고 DB 암호화 시 투입되는 시간 및 비용 또한 만만치 않다. 게다가 암호화 규정에 따른 암호화 기준 및 가이드에 비해 실질적으로 고려해야 할 요소들이 상당히 많음에도 불구하고 아직까지 암호화와 관련된 보다 구체적이고 현실적인 검증 항목이 다소 부족한 것으로 보인다. 이에 본 논문에서는 법규 준수의 의무가 있는 수범자, 즉, 개인정보처리자의 입장과 이러한 법규 준수에 대한 점검 및 통제 의무가 있는 관련 당국의 규제 기관 등에서 상호간 건전하고 합리적인 시각에서 DB 암호화에 대하여 현실적이고 구체적인 방향성을 제시하고자 DB 암호화 시 반드시 고려해야 할 DB 암호화 검증 프레임웍을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 주식 데이타베이스로부터 탐사된 다수의 규칙들을 이용하여 주식 투자 추천을 요구하는 대량의 연속 질의들을 효과적으로 처리하는 방안에 관하여 논의한다. 먼저, 본 논문에서는 주식투자 추천을 위한 사용자 질의의 특성을 분석함으로써 질의간에 존재하는 새로운 관계인 '따름 관계'를 정의한다. 두 질의 $Q_1,\;Q_2$간의 추천값 X에 대한 따름 관계는 '만일 선행 질의 $Q_1$의 추천값이 X이면, 추종 질의 $Q_2$의 추천값은 항상 X인 관계'를 의미한다. 이러한 따름 관계가 존재하는 경우, 추종 질의 $Q_2$의 추천값은 선행 질의 $Q_1$의 추천값을 이용하여 ,바로 결정할 수 있으므로 $Q_2$를 위한 질의 처리 과정을 제거할 수 있다. 본 논문에서는 전체 사용자 질의들간의 따름 관계들을 파악하여 그래프 형태로 표현하는 방법을 제안한다. 또한, 처리 과정이 제거되는 질의들의 수가 최대가 되도록 이러한 그래프를 탐색하여 질의 처리 순서를 결정하는 방법을 제안한다. 따름 관계를 기반으로 하는 제안된 방식을 이용하는 경우, 많은 사용자 질의들은 실제 질의 처리 과정이 불필요하게 되므로 전체 시스템의 처리 성능을 크게 개선할 수 있다. 실제 주가 데이타를 이용한 실험을 통하여 제안한 질의 처리 방식의 우수성을 규명한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 방식에 의한 전체 질의 처리 시간은 기존 방식에 의한 시간의 10%이하로 줄어드는 것으로 나타났다.
본 논문은 패션 디자인 분야에서 완성된 의상의 모델 사진을 활용해 다양한 원단(직물)을 직접 Draping함으로써 새로운 디자인을 창출할 수 있고 직접 샘플이나 시제품을 제작하지 않고도 시뮬레이션만으로 의상 작품을 확인 할 수 있다. 또한 모델과 원단 이미지에 대한 데이터베이스를 구축하여 실시간으로 Mapping 결과를 확인할 수 있는 시스템을 구현하였다. 그리고 여기에서 추출되는 시제품을 3D 모델에 입혀 시뮬레이션 할 수 있도록 하기 위한 과정으로 우선 여러 옷감 조각들을 이용하여 가상의 3D 인체 모델에 옷을 입히기 위한 의복 시뮬레이션 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 3D 인체 모델 파일과 2D 재단 패턴 파일을 읽어 들인 다음에 mass-spring model에 기반한 물리적 시뮬레이션에 의해 의복을 착용한 3D 모델을 생성한다. 본 논문의 시스템은 사실적인 시뮬레이션을 위하여 인체 모델을 구성하는 삼각형과 의복을 구성하는 삼각형 사이의 충돌을 검사하고 반응 처리를 수행하였다. 인체를 구성하는 삼각형의 수가 매우 많으므로, 이러한 충돌 검사 빛 반응 처리는 많은 시간을 필요로 한다. 이 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 Octree 공간 분할 기법을 이용하여 충돌 검사 및 반응 처리 수를 줄이는 방법을 이용하여 사실적인 영상을 생성할 수 있었고, 수초 이내에 가상 인체 모델에 의복을 입힐 수 있었다.
최근 들어 실시간 원격 ECG모니터링 시스템에 대한 수요가 늘어가고 있으며 가입자의 증가와 더불어 실시간 모니터링 시스템의 자동화에 대한 필요성이 대두되고 있다. 비정상적인 ECG 비트의 자동검출은 이러한 실시간 원격 ECG모니터링 시스템의 성공적인 상업화를 위해서는 반드시 필요한 요소기술이다. 본 논문에서는 이러한 점에 착안하여 QRS 폭(width)과 RR interval의 패턴을 이용한 효율적인 비정상적 ECG 비트 자동검출알고리듬을 제안하였다. 기존에는 주로 ECG 비트의 상세한 분류에 대해서 많은 연구가 이루어졌으나 이러한 방법들은 분류 오류가 많고 주변 환경이 변화함에 따라서 분류성능의 변동성이 심하다는 단점이 있었다. 또한 정확한 ECG 비트 분류를 위해서는 충분한 양의 훈련데이터를 필요로 하며 특히 분류시에 많은 계산량을 필요로 한다는 문제점도 있었다. 그러나 자동화된 원격 ECG모니터링 시스템을 위해서는 ECG 비트의 세세한 분류 보다는 비트의 정상여부판단이 더 중요하다. 이러한 점에 착안하여 본 논문에서는 ECG 신호의 비정상적인 비트중에서도 가장 빈번이 발생하는 VEBs(Ventricular ectopic beats) 비트의 검출을 시도하였고 제안된 알고리듬을 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스에 적용한 결과 만족스러운 VEBs 바트 검출성능을 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 버스 노선망 설계 과정에서 다양한 평가지표의 정략적 산출이 가능하고 관련 주체들의 입장과 시각을 반영할 수 있는 버스 노선체계 평가모형(BTRAEM: Bus Transit Route Analysis & Evaluation Model)을 개발하였다. 우리나라 대도시 버스 노선망의 서비스 수준을 평가하고 노선체계를 새롭게 정비하는데 있어 가장 큰 문제점은 평가지표를 정량화 할 수 있는 자료기반의 미흡과 노선망 분석체계 알고리즘의 한계로 계획가의 직관이나 경험에 의존하거나 교통수요분석 프로그램(EMME/2)에 기반하여 평가지표를 산출하여 노선망을 평가하고 있다는 것이다. 이러한 배경 하에서 이 연구에서는 평가모형의 정립을 위해서 국외의 버스 노선망 평가모형의 개발추이를 검토하고, 평가모형에 적용할 번스 노선망 설계 문제의 목적함수와 제약조선을 정의하였다. 또한 평가모형의 구동을 위해서 요구되는 입${\cdot}$출력자료구조와 정량화된 평가지표자료를 구축하였다. 마지막으로 버스 이용자들의 대중교통 노선 선택 및 통행배분모형을 평가모형내에 반영하였다. Visual-C++로 구현된 버스 노선망 평가모형을 Mandl's Transit Network에 적용한 결과, 노선망 구조의 성능을 특징짓는 변수들에 대한 의미있는 결과값이 도출되었다. 향후 이 연구에서 개발된 버스 노선망 평가모형은 다양한 버스 노선망 대안에 대해서 관련 이해당사자들의 입장과 시각을 균형 있게 반영할 수 있고 다양한 목표를 조화시킬 수 있는 평가가 가능하리라 기대된다.
Wi, Hayeon;Lee, Seunghoon;Kim, Youngim;No, Jin-Gu;Lee, Poongyeon;Lee, Bo Ram;Oh, Keon Bong;Hur, Tai-young;Ock, Sun A
Journal of Veterinary Science
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제22권5호
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pp.63.1-63.14
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2021
Background: Recently, mesenchymal stem cells therapy has been performed in dogs, although the outcome is not always favorable. Objectives: To investigate the therapeutic efficacy of mesenchymal stem cells (MSCs) using dog leukocyte antigen (DLA) matching between the donor and recipient in vitro. Methods: Canine adipose-derived MSCs (cA-MSCs) isolated from the subcutaneous tissue of Dog 1 underwent characterization. For major DLA genotyping (DQA1, DQB1, and DRB1), peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) from two dogs (Dogs 1 and 2) were analyzed by direct sequencing of polymerase chain reaction (PCR) products. The cA-MSCs were co-cultured at a 1:10 ratio with activated PBMCs (DLA matching or mismatching) for 3 days and analyzed for immunosuppressive (IDO, PTGS2, and PTGES), inflammatory (IL6 and IL10), and apoptotic genes (CASP8, BAX, TP53, and BCL2) by quantitative real-time reverse transcriptase-PCR. Results: cA-MSCs were expressed cell surface markers such as CD90+/44+/29+/45- and differentiated into osteocytes, chondrocytes, and adipocytes in vitro. According to the Immuno Polymorphism Database, DLA genotyping comparisons of Dogs 1 and 2 revealed complete differences in genes DQA1, DQB1, and DRB1. In the co-culturing of cA-MSCs and PBMCs, DLA mismatch between the two cell types induced a significant increase in the expression of immunosuppressive (IDO/PTGS2) and apoptotic (CASP8/BAX) genes. Conclusions: The administration of cA-MSCs matching the recipient DLA type can alleviate the need to regulate excessive immunosuppressive responses associated with genes, such as IDO and PTGES. Furthermore, easy and reliable DLA genotyping technology is required because of the high degree of genetic polymorphisms of DQA1, DQB1, and DRB1 and the low readability of DLA 88.
Purpose: Breast cancer is the most commonly occurring cancer among women worldwide, and therefore, improved approaches for its early detection are urgently needed. As microRNAs (miRNAs) are increasingly recognized as critical regulators in tumorigenesis and possess excellent stability in plasma, this study focused on using miRNAs to develop a method for identifying noninvasive biomarkers. Methods: To discover critical candidates, differential expression analysis was performed on tissue-originated miRNA profiles of 409 early breast cancer patients and 87 healthy controls from The Cancer Genome Atlas database. We selected candidates from the differentially expressed miRNAs and then evaluated every possible molecular signature formed by the candidates. The best signature was validated in independent serum samples from 113 early breast cancer patients and 47 healthy controls using reverse transcription quantitative real-time polymerase chain reaction. Results: The miRNA candidates in our method were revealed to be associated with breast cancer according to previous studies and showed potential as useful biomarkers. When validated in independent serum samples, the area under curve of the final miRNA signature (miR-21-3p, miR-21-5p, and miR-99a-5p) was 0.895. Diagnostic sensitivity and specificity were 97.9% and 73.5%, respectively. Conclusion: The present study established a novel and effective method to identify biomarkers for early breast cancer. And the method, is also suitable for other cancer types. Furthermore, a combination of three miRNAs was identified as a prospective biomarker for breast cancer early detection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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