운전자의 도로 주행 데이터를 데이터베이스화한 정보는 다양하게 이용될 수 있다. 이러한 주행 정보를 이용한다면 운전자의 운전 성향을 분석하는데 도움이 될 것이다. 따라서 본 논문에서는 스마트폰을 이용하여 도로 주행 시의 센서 데이터들을 기록하고 주행 패턴을 인식하는 방법을 제안한다. 운전 성향을 분석하기에 앞서 패턴 별 주행 정보를 제공하기 위해 주행 패턴을 인식하는데 중점을 두었다. 좌회전, U턴, 우회전, 급감속, 급출발, 급가속, 과속방지턱에 해당하는 7개의 패턴을 인식하기 위한 과정으로 데이터 전처리를 통해 이벤트가 발생한 구간을 검출 후, DTW(Dynamic Time Warping) 알고리즘을 이용한 결정 방식을 적용하여 패턴을 인식한다. 제안된 방법은 운전자의 정보 제공을 위해 인식된 패턴과 함께 동시에 녹화된 비디오 스트림도 제공되며, 이는 안전운전시스템이나 운전습관분석시스템의 중요한 요소라 할 수 있다.
Purpose: This study was conducted to corroborate factors affecting dental technicians recognition states of their job consciousness. Methods: Self-administering questionnaires were distributed directly to some 200 registered female dental technicians in metropolis, small & medium-sized cities, farming and fishing villages of whom 153(76.5%) female dental technicians and female students responded in December, 2009. Information on recognition states of female dental technicians and female students in department of dental technology possible occupational mind and other general characteristics was gathered. Analysis of data was processed by use of X2-test and multiple regression analysis. Results: The recognition states of occupational satisfaction were higher in female students than female dental technicians(p<.05). They were observed that between respondents with more than five years of work and less than five years of career(p<.05). Statistically significant differences were observed in recognition values of female dental technicians occupational satisfaction between high and low groups of internal characteristic of their position and all ceramic part(p<.05). Conclusion: For woman dental technicians, the most predictive variables for recognition values of occupational satisfaction were an age, between groups, which of part and career(p<.05). Finally, this result suggests the facts that in order to achieve self-realization through the work experience, women herself should get rid of the dichotomous diagram and should change the consciousness of traditional role normals.
We investigated the importance and efficiency of active and passive exploration on the recognition of objects in a variety of virtual environments (VEs). In this study, 54 participants (19 males and 35 females) were randomly allocated into one of two navigation conditions (active and passive navigation). The 3D visual display was presented through HMD and participants used joysticks to navigate VEs. The VEs consisted of exploring four rooms (library, office, lounge, and conference room), each of which had 15 objects. 'Active navigation' was performed by allowing participants to self-pace and control their own navigation within a predetermined time limitation for each room. 'Passive navigation' was conducted by forced navigation of the four rooms in random order. Total navigation duration and objects for both navigations were identical. After navigating VEs, participants were asked to recognize the objects that had been in the four rooms. Recognition for objects was measured by response time and the percentage of correct, false, hit, and miss responses. Those in the active navigation condition had a significantly higher percentage of hit responses (t (52) = 4.000 p < 0.01), and a significantly lower percentage of miss responses (t (52) = -3.763, p < 0.01) in object recognition than those in the passive condition. These results suggest that active navigation plays an important role in spatial cognition as well as providing a better explanation about the efficiency of learning in a 3D-based program.
Excessive manganese (Mn) in the brain promotes a variety of abnormal behaviors, including memory deficits, decreased motor skills and psychotic behavior resembling Parkinson's disease. Hereditary hemochromatosis (HH) is a prevalent genetic iron overload disorder worldwide. Dysfunction in HFE gene is the major cause of HH. Our previous study has demonstrated that olfactory Mn uptake is altered by HFE deficiency, suggesting that loss of HFE function could alter manganese-associated neurotoxicity. To test this hypothesis, Hfe-knockout ($Hfe^{-/-}$) and wild-type ($Hfe^{+/+}$) mice were intranasally-instilled with manganese chloride ($MnCl_2$ 5 mg/kg) or water daily for 3 weeks and examined for memory function. Olfactory Mn diminished both short-term recognition and spatial memory in $Hfe^{+/+}$ mice, as examined by novel object recognition task and Barnes maze test, respectively. Interestingly, $Hfe^{-/-}$ mice did not show impaired recognition memory caused by Mn exposure, suggesting a potential protective effect of Hfe deficiency against Mn-induced memory deficits. Since many of the neurotoxic effects of manganese are thought to result from increased oxidative stress, we quantified activities of anti-oxidant enzymes in the prefrontal cortex (PFC). Mn instillation decreased superoxide dismutase 1 (SOD1) activity in $Hfe^{+/+}$ mice, but not in $Hfe^{-/-}$ mice. In addition, Hfe deficiency up-regulated SOD1 and glutathione peroxidase activities. These results suggest a beneficial role of Hfe deficiency in attenuating Mn-induced oxidative stress in the PFC. Furthermore, Mn exposure reduced nicotinic acetylcholine receptor levels in the PFC, indicating that blunted acetylcholine signaling could contribute to impaired memory associated with intranasal manganese. Together, our model suggests that disrupted cholinergic system in the brain is involved in airborne Mn-induced memory deficits and loss of HFE function could in part prevent memory loss via a potential up-regulation of anti-oxidant enzymes in the PFC.
본 연구에서는 S-러닝, 소셜 네트워크 서비스, 웹3.0 등의 최신 정보 기술 기반 교육에 대한 교사의 인식과 태도에 대한 조사를 하고자 한다. 우선 새로운 정보기술의 변화 인식, 최신 정보기술의 교육적 필요성, 정보기술의 교육적 영향에 대해 초등학교 교사를 대상으로 조사하였다. 분석 결과 그러한 최신 기술들에 대한 인식과 이해도는 낮았으나, 최신 기술을 활용한 교육이 중요하고 교육에 미치는 영향이 크다고 생각하였다. 또한 최신 IT의 교육적 활용 의지 및 최신 기술에 대한 연수에 대한 의욕은 높게 나타났다. 반면 관련 업무를 담당하거나 학생들의 교육에 적용하는 것에 대해서는 두려워하고 있음을 알 수 있었다. 이러한 결과들은 세대에 따라 다른 경향을 보였다. 이러한 연구는 향후 21세기 정보교육의 방향을 정하고 정착시키기 위한 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
In this paper, we firstly reported a C-type lectin cDNA clone of 1029 bps from the larvae of A. Pernyi (Ap-CTL) using PCR and RACE techniques. The full-length cDNA contains an open reading frame encoding 308 amino acid residues which has two different carbohydrate-recognition domains (CRDs) arranged in tandem. To investigate the biological activities in the innate immunity, recombinant Ap-CTL was expressed in E. coli with a 6-histidine at the amino-terminus (Ap-rCTL). Besides acted as a broad-spectrum recognition protein binding to a wide range of PAMPs and microorganisms, Ap-rCTL also had the ability to recognize and trigger the agglutination of bacteria and fungi. In the proPO activation assay, Ap-rCTL specifically restored the PO activity of hemolymph blocked by anti-Ap-rCTL antibody in the presence of different PAMPs or microorganisms. In summary, Ap-rCTL plays an important role in insect innate immunity as an pattern recognition protein.
Self-reported difficulties in speech-in-noise (SiN) recognition are common among tinnitus patients. Whereas hearing impairment that usually co-occurs with tinnitus can explain such difficulties, recent studies suggest that tinnitus patients with normal hearing sensitivity still show decreased SiN understanding, indicating that SiN difficulties cannot be solely attributed to changes in hearing sensitivity. In fact, cognitive control, which refers to a variety of top-down processes that human beings use to complete their daily tasks, has been shown to be critical for SiN recognition, as well as the key to understand cognitive inefficiencies caused by tinnitus. In this article, we review studies investigating the association between tinnitus and cognitive control using behavioral and brain imaging assessments, as well as those examining the effect of tinnitus on SiN recognition. In addition, three factors that can affect cognitive control in tinnitus patients, including hearing sensitivity, age, and severity of tinnitus, are discussed to elucidate the association among tinnitus, cognitive control, and SiN recognition. Although a possible central or cognitive involvement has always been postulated in the observed SiN impairments in tinnitus patients, there is as yet no direct evidence to underpin this assumption, as few studies have addressed both SiN performance and cognitive control in one tinnitus cohort. Future studies should aim at incorporating SiN tests with various subjective and objective methods that evaluate cognitive performance to better understand the relationship between SiN difficulties and cognitive control in tinnitus patients.
구조물의 열화 또는 손상상태 점검 시 정기적인 외관조사는 매우 중요한 역할을 담당한다. 이때 실시되는 외관조사는 주로 조사자의 스케치나 일반 카메라를 이용한 사진촬영에 의해 이루어지고 있다. 이럴 경우, 조사에 많은 노력과 시간이 소요된다. 따라서 본 연구에서는 보다 효율적이고 효과적인 조사를 위하여, 터널 외관상의 결함을 자동인식 할 수 있는 시스템을 개발하고자 한다. 이 과정에서 결함 손상인식을 위한 화상처리기술과 데이터 관리 및 분석 시스템이 중점적으로 개발 응용되었다. 이를 통해 콘크리트의 균열, 누수, 백화, 박리, 박락, 손상 등의 결함을 인식하여 데이터를 획득하고, 지속적이고 체계적인 데이터 관리시스템을 구축하여, 터널의 안전성 확보, 기능성 유지, 수명연장 등의 효과를 얻고자 한다.
최근 자율주행 분야에서는 영상 처리 기술이 중요한 역할을 하고 있다. 그 중에서도 영상 식별 기술은 자율주행 차량의 안전성과 성능에 매우 중요한 역할을 한다. 이에 따라 본 논문에서는 융복합 영상 식별 시스템을 개발하여 자율주행 차량의 안전성과 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 다양한 영상 식별 기술을 활용하여 차량주변 환경의 객체를 인식하고 추적하는 시스템을 구축한다. 이를 위해 머신 러닝과 딥 러닝 알고리즘을 활용하며, 이미지처리 및 분석 기술을 통해 실시간으로 객체를 식별하고 분류한다. 또한, 본 연구에서는 영상 처리 기술과 차량 제어 시스템을 융합하여 자율주행 차량의 안전성과 성능을 높이는 것을 목표로 한다. 이를 위해, 식별된 객체의 정보를 차량 제어시스템에 전달하여 자율주행 차량이 적절하게 반응하도록 한다. 본 연구에서 개발된 융복합 영상 식별 시스템은 자율주행 차량의 안전성과 성능을 크게 향상시킬 것으로 기대된다. 이를 통해 자율주행 차량의 상용화가 더욱 가속화될 것으로 기대된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권8호
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pp.2881-2894
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2014
In complicated environment, context information plays an important role in image segmentation/labeling. The recently proposed auto-context algorithm is one of the effective context-based methods. However, the standard auto-context approach samples the context locations utilizing a fixed radius sequence, which is sensitive to large scale-change of objects. In this paper, we present a scale invariant auto-context (SIAC) algorithm which is an improved version of the auto-context algorithm. In order to achieve scale-invariance, we try to approximate the optimal scale for the image in an iterative way and adopt the corresponding optimal radius sequence for context location sampling, both in training and testing. In each iteration of the proposed SIAC algorithm, we use the current classification map to estimate the image scale, and the corresponding radius sequence is then used for choosing context locations. The algorithm iteratively updates the classification maps, as well as the image scales, until convergence. We demonstrate the SIAC algorithm on several image segmentation/labeling tasks. The results demonstrate improvement over the standard auto-context algorithm when large scale-change of objects exists.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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