본 논문은 차량의 엔진 및 내부 고장을 잘 알지 못하는 차량운전자들을 위해 휴대기기를 이용한 차량의 운행, 고장, 이상 정보를 모니터링하고 인터넷 환경에서 자료를 조회할 수 있는 서버시스템 운용에 관한 것이다. 운행 중 실시간으로 차량의 상태를 알려주기 위하여 기존의 네비게이션 및 GPS 위주의 텔레메틱스 기술에서 벗어나 차량 내부 망(In-Vehicle Network)에 연결된 엔진, 트랜스미션, 브레이크, 에어백 등의 제어장치인 ECU(Electronics Control Unit) 및 각종 센서들로부터의 데이터 획득을 위해 차량내의 OBD-II(On-Board Diagnostics) 커넥터에 직접연구 개발한 차량 정보 수집 장치를 연결한다. 또한, 무선 통신통신이 가능한 휴대기기(휴대폰, PDA, PMP, UMPC 등)에 차량 진단 프로그램을 탑재하여 차량 주행 중에 발생되는 운행, 고장, 이상 정보를 실시간으로 수집 및 분석한다. 이상 징후 발생 시 알림 메시지를 발생하여 차량의 이상에 대해 신속히 대처 할 수 있다. 이와 동시에, 휴대기기를 통해 수집된 차량 정보 데이터는 무선통신망을 통해 차량 관리 전문회사의 서버로 전송되고, 체계적인 차량 관리에 활용될 수 있도록 하기 위해 구축된 서비스 시스템에서 조회 및 활용되어지게 된다. 따라서 차량에 대한 지식이나 상식이 부족한 모든 운전자에게 차량 관리에 대한 편리함을 제공하여 안전운전 및 경제운전에 관련된 운전이력관리 등의 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 편리성을 제공하고자 본 연구에서는 차량에 탑재되는 차량 정보 수집 장치와 운전자가 사용 중인 개인의 무선통신 휴대기기와 인터넷망으로 연계되는 차량 진단 및 모니터링이 가능한 시스템을 구성하였고, 자료의 조회 관리 기술을 연구하였다.
Lee, Ji Hyung;Amarsanaa, Khulan;Wu, Jinji;Jeon, Sang-Chan;Cui, Yanji;Jung, Sung-Cherl;Park, Deok-Bae;Kim, Se-Jae;Han, Sang-Heon;Kim, Hyun-Wook;Rhyu, Im Joo;Eun, Su-Yong
The Korean Journal of Physiology and Pharmacology
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제22권3호
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pp.311-319
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2018
Mitochondrial calcium overload is a crucial event in determining the fate of neuronal cell survival and death, implicated in pathogenesis of neurodegenerative diseases. One of the driving forces of calcium influx into mitochondria is mitochondria membrane potential (${\Delta}{\psi}_m$). Therefore, pharmacological manipulation of ${\Delta}{\psi}_m$ can be a promising strategy to prevent neuronal cell death against brain insults. Based on these issues, we investigated here whether nobiletin, a Citrus polymethoxylated flavone, prevents neurotoxic neuronal calcium overload and cell death via regulating basal ${\Delta}{\psi}_m$ against neuronal insult in primary cortical neurons and pure brain mitochondria isolated from rat cortices. Results demonstrated that nobiletin treatment significantly increased cell viability against glutamate toxicity ($100{\mu}M$, 20 min) in primary cortical neurons. Real-time imaging-based fluorometry data reveal that nobiletin evokes partial mitochondrial depolarization in these neurons. Nobiletin markedly attenuated mitochondrial calcium overload and reactive oxygen species (ROS) generation in glutamate ($100{\mu}M$)-stimulated cortical neurons and isolated pure mitochondria exposed to high concentration of $Ca^{2+}$ ($5{\mu}M$). Nobiletin-induced partial mitochondrial depolarization in intact neurons was confirmed in isolated brain mitochondria using a fluorescence microplate reader. Nobiletin effects on basal ${\Delta}{\psi}_m$ were completely abolished in $K^+-free$ medium on pure isolated mitochondria. Taken together, results demonstrate that $K^+$ influx into mitochondria is critically involved in partial mitochondrial depolarization-related neuroprotective effect of nobiletin. Nobiletin-induced mitochondrial $K^+$ influx is probably mediated, at least in part, by activation of mitochondrial $K^+$ channels. However, further detailed studies should be conducted to determine exact molecular targets of nobiletin in mitochondria.
본 논문은 자율차량 안정성을 위한 도로 거칠기 기반 제동압력 계산 시스템을 제안한다. 제동압력 계산 시스템는 차량의 전방 이미지를 랜덤 포레스트의 입력에 맞게 가공하는 이미지 정규화 모듈, 기상정보와 이미지 정규화 모듈에서 정규화된 차량 전방 이미지를 입력으로 사용하여 차량이 주행 중인 도로의 거칠기를 구별하는 랜덤 포레스트 기반 도로 거칠기 분류 모듈과 도로 거칠기에 따라 차량에 적용되는 마찰 계수를 수정하고, 전방 차량에 따라 최적 주행을 유지하는 브레이킹 강도를 결정하는 차량 브레이크 압력 제어 모듈로 구성된다. 본 논문은 제동압력 계산 시스템의 효율성을 검증하기 위해 제동압력 계산 시스템에 사용되는 랜덤 포레스트 모델을 중심으로 실험이 진행되었다. 실험 결과, 랜덤 포레스트 모델의 정확도는 SVM보다 약 2% 높았고, 정확한 랜덤 포레스트 모델 구성을 위해 7개의 특징이 중복 허용 임의 추출되어야 한다는 결론이 도출되었다. 따라서 제동압력 계산 시스템은 차량이 제동해야 하는 상황에서 정확성 모두를 만족할 수 있다.
목표물 탐지 및 인식은 신경망의 적용이 활발한 하나의 분야로서, 일반적인 형태인식 문제들의 요구 사항에 추가적으로 translation invariance와 실시간 처리를 요구한다. 본 논문에서는 이러한 요구 사항을 만족하는 새로운 신경망의 구조를 소개하고, 이의 효과적인 학습 방법을 설명한다. 제안된 신경망은 특징 추출 단계와 형태 인식 단계가 연속(Cascade)된 가중치 공유 신경망(Shared-weight Neural Network)을 기본으로하여 이를 확장한 형태이다. 이 신경망의 특징 추출 단계는 입력에 가중치 창(weight kernel)으로 코릴레이션 형태의 연산을 수행하며, 신경망 전체를 하나의 2차원 비선형 코릴레이션 필터로 볼 수 있다. 따라서, 신경망의 최종 출력은 목표물 위치에 첨예(peak)값을 갖는 코릴레이션 평면이다. 이 신경망이 갖는 구조는 병렬 또는 분산 처리 컴퓨터로의 구현에 매우 적합하며, 이러한 사실은 실시간 처리가 중요한 요인이 되는 문제에 적용할 수 있음을 의미한다. 목표물과 비목표물간의 숫자상 불균형으로 인하여 초래되는 오경보(false alarm) 발생의 문제를 극복하기 위한 새로운 학습 방법도 소개한다. 성능 검증을 위하여 제안된 신경망을 주차장내에서 이동하는 특정 차량의 탐지 및 인식 문제에 적용하였다. 그 결과 오경보 발생이 없었으며, 중형급 컴퓨터를 이용하여 약 190Km로 이동하는 차량의 추적이 가능한 정도의 빠른 처리 결과를 보여 주었다.
As increase the number of vehicles, the issue of greenhouse gas that was emitted by them became important. As a result, greenhouse gas (GHG) regulations are being strengthened and efforts are being actively made to reduce greenhouse gas emissions in the automotive industry. In the other hand, regulations for harmful emission of vehicles have been reinforced by step. Especially, the lastly applied step, so called Euro 6, not only decreased NOx limit down to half of Euro 5 but also introduced real driving emission limit for NOx and PN. It is a challenge for manufacturers to meet the recent GHG regulation as well as the latest emission regulation. To overcome these regulations a De-NOx after-treatment system is being applied to diesel vehicles that are known emitting the lowest GHG among conventional internal combustion engines. At the time of the introduction of Euro 6 emission standard in Korea, in the domestic fuel economy certification test, some diesel vehicles emitted more $CH_4$ than Euro 5 vehicles. As a result, it was confirmed that LNT-equipped vehicles emitted a high level $CH_4$ and the level exceeded the US emission standard. In order to determine the reason, various prior literature was investigated. However, it was difficult to find a detailed study on the methane increase with LNT. In this paper, to determine whether the characteristics of vehicles equipped with LNT the affects the above issue and other greenhouse gases, 6 passenger cars were tested on several emission test modes and ambient temperatures with a environment chamber chassis dynamometer. 2 cars of these were equipped with LNT only, other 2 cars had SCR only, and LNT + SCR were applied to remaining 2 cars. The test result shown that the vehicles equipped with LNT emitted more $CH_4$ than the vehicles with SCR only. Also, $CH_4$ tended to increase as the higher acceleration of the test mode. However, as the test temperature decreases, $CH_4$ tended to decreased. $CO_2$ was not affected by kinds of De-NOx device but characteristic of the test modes.
4차산업혁명 시대에서 공공도서관은 인공지능과 같은 외부 환경 변화에 능동적으로 대응하기 위하여 도서관 지능형서비스 추진 전략이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 인공지능의 개념과 국내외 인공지능 관련 동향 및 정책, 사례 등의 분석 내용을 기반으로 도서관에서의 향후 인공지능 서비스 도입 및 발전 방향성에 대해 제안하였다. 현재 도서관에서는 딥러닝, 자연어처리 등 인공지능 기술 도입을 통해 자동으로 답변을 제공하는 참고정보서비스를 운영하며, 빅데이터 기반 AI 도서 추천 및 자동 도서 점검 시스템을 개발하여 업무 활용도를 높이고, 이용자 맞춤형 서비스를 제공하고 있다. 기업 및 산업 분야에서는 국내외를 막론하고, 사용자 개인 맞춤형 등을 기반으로 한 기술을 개발하여 서비스하고 있으며, 딥러닝을 사용하여 정보를 스스로 학습하여 최적의 결과를 제공하는 식의 형태로 개발하고 있다. 이에 따라 향후 도서관에서 인공지능을 활용하여, 이용자의 이용 기록을 기반으로 한 개인 맞춤형 도서 추천, 독서·문화 프로그램 추천, 도서 택배 서비스 시 자율주행 드론·자동차 등 운송수단을 통한 실시간 배송 서비스 도입 등 다양한 서비스 개발을 도모해야 한다.
체제안위를 우선으로 선택적 정보화를 추진해온 북한에서 변화가 발생하고 있다. 북한은 지난 십수 년에 걸쳐 기지국 증설, 스마트폰의 자체 제작, 실생활에 유용한 어플리케이션 개발을 하며 이동통신 산업을 발전시키고 있다. 최근에는 5G 기술 도입을 국책과제로 선정하여 국가 경제발전의 기간 산업으로 육성하고 있다. 기술의 고도화가 필요한 북한과 성장 정체를 해결해야 하는 한국의 이동통신 기업들의 Needs가 부합하는 시점이다. 본 논문은 4차 산업혁명과 그 핵심기술인 5G의 태동기에 남북한의 이동통신 사업자 간 협력 시나리오를 도출하는 데 목적이 있다. 또한 시의성 있게 북한을 글로벌가치사슬(GVC: Global Value Chain)에 포지셔닝 시키는 제안을 하는데 있다. 이동통신은 남북한의 교류 협력을 매개하고 수많은 파생 산업을 유발하고 고용을 창출하여 남북 경제협력의 시너지를 창출할 수 있는 대규모 산업이다. 북한과의 이동통신 협력은 한반도의 경제적 번영에 기여할 수 있는 효과적인 협력 아이템이 될 것이다.
코로나 바이러스 출현 이후, 비대면 서비스가 활성화되면서, 사물인터넷(IoT)의 센싱 정보를 블록체인 기술로 담아 무결성을 보장하는 서비스가 확대되고 있다. 예를 들면, CCTV 등을 이용한 안전, 치안 등의 영역에서는 실시간으로 안전하게 펌웨어가 업데이트되고 악의적 침입이 없었음을 확인하는 과정이 요구된다. 기존의 안전한 보안 처리 절차에서는 공무를 수행하는 담당자가 USB 등을 휴대하고 직접 펌웨어를 업데이트 하는 경우가 많았다. 그러나 하이퍼레저 등프라이빗 블록체인 기술을 활용할 경우, 사물인터넷 환경의 편리성 및 업무 효율성의 증대와 안전을 기대할 수 있다. 이 글은 비대면 환경하에서 펌웨어 업데이트, 기기변경 등 사물인터넷의 취약점을 예방하는 방안을 시나리오적으로 기술하였다. 특히 해킹이나 정보유출 등 악의적인 보안위험에 노출되기 쉬운 사물인터넷에 최적인 블록체인 기법을 소개하였다. 이 글에서는 점차 확대되고 있는 사물인터넷 환경하에서 블록체인기술을 적용한 운영을 통해 무결성을 담보한 보안관리의 필요성 및 체제를 제안하였다. 이를 활용할 경우 추후 사물인터넷 환경의 보안 강화를 위한 가이드라인 등에 블록체인 기법을 어떻게 적용할지에 대한 통찰력을 얻을 것으로 기대된다.
최근 5년간의 주 야간별 교통사고 통계에 따르면 대부분의 자동차 교통사고는 주간보다 야간에 더 많이 발생했다. 교통사고는 다양한 원인으로 발생하게 되는데 그 중 중요한 요소는 조명 미설치 또는 조명 위치의 부적합으로 운전자의 시야 혼란을 야기하여 교통사고를 유발하게 된다. 본 논문은 부적절한 도로 조명 시설 위치와 미설치 구역을 파악하고 관련 정보들을 데이터베이스화 하였다. 이를 위해 운전자의 위치 정보, 주행 정보, 도로 밝기 정보를 스마트폰을 이용하여 실시간으로 데이터베이스 서버에 저장하는 도로 밝기 측정 어플리케이션을 설계 및 구현하였다. 본 어플리케이션은 안드로이드 NDK을 이용하여 Native C/C++ 환경에서 구현되었으며, 이에 따라 자바나 다른 언어로 작성된 어플리케이션 보다 연산속도를 향상시켰다. 도로 밝기를 측정하기 위하여 카메라 영상인 RGB 색 공간의 영상을 YCbCr 색 공간의 영상으로 변환하여 휘도를 측정한다. 이를 위해 먼저 차선을 검출하고 도로 밝기 검출 영역의 휘도 값을 계산하여 데이터베이스에 저장한다. 또한 스마트폰의 카메라를 이용하여 실시간으로 도로의 영상을 입력 받고 도로의 차선부분에 대한 관심영역을 지정하여 연산 속도를 향상시켰다. 관심영역의 영상은 Grayscale 영상으로 변환하고 Canny 에지 검출기를 사용하여 외곽선을 추출하고 Hough line transform을 적용하여 차선의 후보군을 선별한다. 선별된 후보 차선의 기울기를 계산하여 양쪽의 차선을 선정한다. 양쪽 차선이 검출되면 차선의 교차점으로부터 아래로 20픽셀의 높이를 가진 삼각형을 도로 밝기 측정범위로 설정한다. 삼각형 부분의 모든 픽셀에 대한 R, G, B값을 추출하여 Y값을 계산하고 픽셀 밝기 값의 평균을 0부터 100사이의 값으로 계산하여 검은색부터 초록색으로 도로의 밝기를 표현하였다. 계산된 60m 전방의 도로 밝기 값은 스마트폰의 GPS 센서를 통해 측정된 운전자의 주행 정보와 위치 정보를 획득하여 10분 간격으로 무선통신을 통해 데이터베이스 서버에 저장하였다. 향후 수집된 도로 밝기 정보들은 스마트폰 어플리케이션이나 차량 내비게이션을 통해 운전자들에게 조심 운전을 경고하거나 효율적인 도로 조명 관리를 위한 개보수 계획에 반영될 수 있을 것으로 기대된다.
이 논문에서는 40nm CMOS 공정을 이용하여 제작된 26GHz 가변 이득 증폭기에 대한 연구를 수행하였다. 79GHz를 사용하는 자동차 레이더의 경우 주파수 특성상 회로 전체를 79GHz로 설계 및 매칭 하기 보다는 Down conversion 하여 낮은 주파수대역으로 구동하거나 Up conversion 전에 낮은 주파수 대역을 이용하는 것이 설계 및 구동에 유리하다. 실제적으로 TTD(True Time Delay)를 통해 시간지연을 이용하는 Phased Array System 의 경우에도 현재 기술로는 낮은 주파수로 Down conversion하는 것이 오차를 줄이고 실제적 시간지연을 구현하는데 좋다. 79GHz 주파수의 1/3인 26GHz 주파수 대역에서 동작하는 VGA(Variable Gain Amplifier)에 대하여 설계하였고 1-stage의 cascode amplifier 형태로 구성된 회로에서 VDD : 1V, Bias 0.95V, S11은 < -9.8dB(Mea. High gain mode), S22 <-3.6dB(Mea. High gain mode), Gain : 2.69dB(Mea. High gain mode), P1dB : -15 dBm (Mea. High gain mode) 로 설계되었다. Low gain mode 에서는 S11은 < -3.3dB(Mea. Low gain mode), S22 < -8.6dB(Mea. Low gain mode), Gain : 0dB(Mea. Low gain mode), P1dB : -21 dBm (Mea. Low gain mode)로 설계되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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