• Title/Summary/Keyword: U251

검색결과 129건 처리시간 0.069초

지역환경 제어용 u-Sensor네트웍크 시스템 장치 설계 연구 (Study on the Design of u-Sensor Network system(USN System) equipment for Environment Control)

  • 최성;우성구;정지문;최상현
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
    • /
    • pp.251-254
    • /
    • 2010
  • 현대사회의 전자와 물리공간의 융합인 유비쿼터스가 진행되고 있다. 이 유비쿼터스 사회가 가능하려면 모든 사물에 컴퓨터 칩인 RFID태그가 부착되어야 한다. RFID는 무선을 통하여 사물의 ID정보를 제공하며, 향후 주변의 상황정보(온도, 습도, 오염정보, 균열정보 등)까지 탐지하여 이를 실시간으로 네트워크에 연결하여 정보를 관리하는 것이다. 앞으로 이 RFID가 가정에서 모든 기기에 부착되어. 시스템화가 된다면 유비쿼터스 가정이 된다. 본 논문에서는 유비쿼터스 사회의 기술적 정의와 자동화 된 지역내 환경제어를 위한 네트웍크를 구현하기 위한 RFID/USN에 대하여 연구하였다.

전자정부 역할로서 재난재해 대응체계를 위한 UT 활용서비스 연구 (Research of UT utilized the services for a disaster response system as role of u-Government)

  • 정영철;배용근
    • 한국정보통신학회논문지
    • /
    • 제19권2호
    • /
    • pp.251-257
    • /
    • 2015
  • 인간의 경험과 눈에만 맡기는 합리성은 재난재해 시 커다란 국가적 손실을 가져온다. 이에 따라 다양하고 복잡한 재난재해 안전에 대한 국가적 위기 상황을 대비하기 위해서는 스마트한 UT를 활용하여 범부처의 효과적인 협업 기반의 국가재난재해관리체계로 전환이 필요하다. 따라서 본 논문에서 재난재해대응을 위한 선진국 사례를 계기로 인간의 경험을 지양하여 UT 활용서비스를 위한 대안으로 u-Gov 서비스 구도의 모형모델을 제시한다. 또한 대국민의 행정서비스 제공을 위해 새로운 통합컨트롤타워의 목적을 실현하는데 있어 정책 반영을 위한 정책적 과제의 대안을 제시하였다.

A NOTE ON BOUNDARY BLOW-UP PROBLEM OF 𝚫u = up

  • Kim, Seick
    • 대한수학회보
    • /
    • 제56권1호
    • /
    • pp.245-251
    • /
    • 2019
  • Assume that ${\Omega}$ is a bounded domain in ${\mathbb{R}}^n$ with $n{\geq}2$. We study positive solutions to the problem, ${\Delta}u=u^p$ in ${\Omega}$, $u(x){\rightarrow}{\infty}$ as $x{\rightarrow}{\partial}{\Omega}$, where p > 1. Such solutions are called boundary blow-up solutions of ${\Delta}u=u^p$. We show that a boundary blow-up solution exists in any bounded domain if 1 < p < ${\frac{n}{n-2}}$. In particular, when n = 2, there exists a boundary blow-up solution to ${\Delta}u=u^p$ for all $p{\in}(1,{\infty})$. We also prove the uniqueness under the additional assumption that the domain satisfies the condition ${\partial}{\Omega}={\partial}{\bar{\Omega}}$.

Recognition of Transmembrane Protein 39A as a Tumor-Specific Marker in Brain Tumor

  • Park, Jisoo;Lee, Hyunji;Tran, Quangdon;Mun, Kisun;Kim, Dohoon;Hong, Youngeun;Kwon, So Hee;Brazil, Derek;Park, Jongsun;Kim, Seon-Hwan
    • Toxicological Research
    • /
    • 제33권1호
    • /
    • pp.63-69
    • /
    • 2017
  • Transmembrane protein 39A (TMEM39A) belongs to the TMEM39 family. TMEM39A gene is a susceptibility locus for multiple sclerosis. In addition, TMEM39A seems to be implicated in systemic lupus erythematosus. However, any possible involvement of TMEM39A in cancer remains largely unknown. In the present report, we provide evidence that TMEM39A may play a role in brain tumors. Western blotting using an anti-TMEM39A antibody indicated that TMEM39A was overexpressed in glioblastoma cell lines, including U87-MG and U251-MG. Deep-sequencing transcriptomic profiling of U87-MG and U251-MG cells revealed that TMEM39A transcripts were upregulated in such cells compared with those of the cerebral cortex. Confocal microscopic analysis of U251-MG cells stained with anti-TMEM39A antibody showed that TMEM39A was located in dot-like structures lying close to the nucleus. TMEM39A probably located to mitochondria or to endosomes. Immunohistochemical analysis of glioma tissue specimens indicated that TMEM39A was markedly upregulated in such samples. Bioinformatic analysis of the Rembrandt knowledge base also supported upregulation of TMEM39A mRNA levels in glioma patients. Together, the results afford strong evidence that TMEM39A is upregulated in glioma cell lines and glioma tissue specimens. Therefore, TMEM39A may serve as a novel diagnostic marker of, and a therapeutic target for, gliomas and other cancers.

U-Net 모델에 기반한 기간별 추출 소나무 고사목 데이터를 이용한 정사영상 탐지 정밀도 향상 연구 (A Study on Orthogonal Image Detection Precision Improvement Using Data of Dead Pine Trees Extracted by Period Based on U-Net model)

  • 김성훈;권기욱;김준현
    • 한국측량학회지
    • /
    • 제40권4호
    • /
    • pp.251-260
    • /
    • 2022
  • 소나무 재선충 피해나무는 줄어들고 있으나, 피해 지역은 전국으로 확대되고 있다. 최근에 딥러닝 기술이 발전하면서 소나무재선충 고사목 탐지 연구에 적용이 빠르게 시도되고 있다. 본 연구의 목적은 딥러닝 학습데이터의 효과적인 취득과 정확한 참값을 확보하고, 학습을 통해 U-Net 모델의 탐지능력을 보다 향상시키기 위함이다. 이러한 목적달성을 위해 단계별 딥러닝 알고리즘을 적용한 필터링 방법을 이용하여 딥러닝 모델의 불명확한 분석 근거를 최소화하고, 효율적인 분석 및 판단을 할 수 있도록 하였다. 분석결과 U-Net알고리즘을 이용한 소나무재선충 고사목 탐지 및 성능향상에 있어 기간별로 분석한 참값을 이용한 U-Net 모델이 기존에 제공하였던 참값을 이용한 U-Net 모델보다 재현율(Recall)은 -0.5%p, 정밀도(Precision)은 7.6%p, F-1 score는 4.1%p로 분석되었다. 향후 다양한 필터링 기법을 적용하여 재선충 탐지 정밀도를 높일 수 있는 가능성이 있을 것으로 판단되며, 드론 정사영상과 인공지능을 이용한 드론 예찰방법이 소나무재선충 방제 사업에 활용 가능할 것으로 판단된다.