• BMB Reports
• /
• 제42권11호
• /
• pp.705-712
• /
• 2009

Our understanding of the relationships between genes, brains, and behaviors has changed a lot since the first behavioral mutants were isolated in the fly bottles of the Benzer lab at Caltech (1), but Drosophila is still an excellent model system for studying the neurobiology of behavior. Recent advances provide an unprecedented level of control over fly neural circuits. Efforts are underway to add to existing GAL4-driver lines that permit exogenous expression of genetic tools in small populations of neurons. Combining these driver lines with a variety of inducible UAS lines permits the visualization of neuronal morphology, connectivity, and activity. These driver lines also make it possible to specifically ablate, inhibit, or activate subsets of neurons and assess their roles in the generation of behavioral responses. Here, I will briefly review the extensive arsenal now available to drosophilists for investigating the neuronal control of behavior.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
• /
• 한국건축시공학회 2022년도 봄 학술논문 발표대회
• /
• pp.85-86
• /
• 2022

Traditionally, the facility inspection was visually conducted by the managers, and consequently the result can be subjective because of different perspective and experience of them. To solve this problem, the studies on this topic has tried to integrate the UAS. However, it is still concerned to use in practice due to the lack of analysis of the performance factors affecting the UAS-based facility condition inspection. Hence, the purpose of this study is to identify the critical factors as well as their correlations by modeling causal loop diagram (CLD). A total of 20 variables were derived in four categorized groups, and the relationships were analyzed. Further study will develop a system dynamics (SD) model to simulate various scenarios based on stock-flow diagram through the defined relationships in this study.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.25-29
• /
• 2019

딥러닝을 이용한 한국어 의존 파싱은 전이 기반 방식과 그래프 기반 방식으로 나뉘어 연구되어 왔다. 전이 기반 방식은 입력 버퍼와 스택으로부터 자질을 추출하여 모델을 통해 액션을 결정하고 액션에 따라 파스트리를 생성해 나가는 상향식(Botton-Up)의 지역적 모델이고 그래프 기반 방식은 문장 내의 모든 단어에 대해 지배소, 의존소가 될 수 있는 점수를 딥러닝 모델을 통해 점수화하여 트리를 생성하는 전역적 모델이다. 본 논문에서는 Dual Decomposition을 이용하여 하이브리드 방식으로 전이 기반 파서와 그래프 기반 파서를 결합하는 방법을 제안하고 BERT 언어 모델을 반영하여 세종 데이터 셋에서 UAS 94.47%, LAS 92.58% 그리고 SPMRL '14 데이터 셋에서 UAS 94.74%, UAS 94.20%의 성능을 보여 기존 그래프 기반 파서의 성능을 더욱 개선하였다.

• 한국지반공학회논문집
• /
• 제38권7호
• /
• pp.5-24
• /
• 2022

현행 비탈면 앵커공법의 보강성능평가는 앵커 두부와 지반밀착도, 앵커 두부의 균열 및 파손에 대해서 정성적으로 성능을 평가하고 있다. 이로 인해 성능저하 상태 점검을 위한 정량적 데이터베이스화와 이를 이용한 시간이력 관리는 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 비탈면에 설치된 앵커공법의 정량적 유지관리에 활용하기 위하여 UAS 영상과 지상 LiDAR의 사각지대를 보완하기 위한 SfM기반의 조합 3차원 수치모형을 구현하여 손상인자의 수치데이터를 검출하였다. 비탈면과 같은 수직구조물에서 상대적으로 높은 z 좌표 오차를 갖는 UAS 3차원 수치모형에서 사각지대 데이터 공백을 상호 보완하기 위하여 지상 LiDAR 스캔 데이터를 조합하였고 z 좌표 정확도의 향상을 확인하였다. 비탈면에 설치된 10공의 앵커에 임의로 손상을 발생시킨 후에 3차원 수치모형을 구축하였고 정사투영을 통해 균열, 파손, 회전변위와 지반 밀착도에 대한 수치 값을 검출하였다. 8K 해상도로 균열 실측값과 비교시 ±0.05mm의 오차범위에서 0.3mm 미만의 균열 검출이 가능하였다. 앵커 두부의 최대 파손 면적은 설계대비 3% 이내로 발생된 것을 확인하였고, 파손부의 체적 또한 검출하였다. 특히 z 좌표 데이터가 중요한 지반밀착도의 경우 UAS 3차원 수치모형에서는 사각지대로 인한 데이터 공백으로 측정이 불가능하였지만 지상 LiDAR를 조합할 경우 앵커 저면과 지반의 불규칙한 표면에서 표고차 확인이 가능하여 임의의 20개 지점의 평균 표고차를 지반밀착도로 도출하였다. 또한, 앵커 두부의 1° 미만의 회전각과 이동 변위 값도 검출하였다. 이에 본 연구에서 구축한 3차원 수치모형에서 앵커 손상인자의 정량적 데이터 추출이 가능하였고, 이를 데이터베이스화 한다면 정량적 평가지표의 기초자료로써 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제18권3호
• /
• pp.113-127
• /
• 2015

최근 무인비행시스템(UAS)에 대한 관심이 높아지고 있으며, 홍수시 UAS를 활용하여 침수모니터링을 수행하기 위해서는 촬영된 영상으로부터 수체를 효과적으로 탐지할 수 있는 기법 개발이 필요하다. 본 연구에서는 RGB와 NIR+RG 밴드를 탑재한 UAS를 활용하여 영상을 획득하였으며, 감독분류기법을 적용하여 수체탐지 정확도를 평가하였다. 먼저 RGB 영상에 의한 수체의 영상분류 정확도 평가에서는 인공신경망과 최소거리법의 Kappa 계수가 각각 0.791과 0.783로 높게 나타났으며, 최대우도법이 0.561로 가장 낮게 나타났다. 또한 NIR+RG 영상에 의한 수체의 영상분류 정확도 평가에서는 Mahalanobis와 최소거리법이 각각 0.869와 0.830으로 높게 나타났으며, 인공신경망법이 0.779로 매우 낮게 나타났다. 특히 RGB 밴드에서는 송산유원지의 수목이나 초지가 수체로 오분류되는 문제가 발생하였으나, NIR+RG 밴드에서는 이러한 문제가 많이 개선되었다. 따라서, RGB 밴드에 비해 NIR+RG 밴드를 탑재한 영상이 Mahalanobis와 최소거리법을 적용시 수체를 탐지하는데 효과적인 것으로 나타났다.

• 지적과 국토정보
• /
• 제50권2호
• /
• pp.155-168
• /
• 2020

오픈소스는 4차 산업혁명의 핵심 성장 동력으로서 다양한 영상해석 알고리즘의 지속적인 개발과 활용이 기대되고 있다. 본 연구의 목적은 UAS 영상해석 오픈소스 기반 알고리즘의 3차원 재현 중 물의 재현 및 이동체 필터링 기능과 데이터 처리 소요시간을 중점으로 비교·분석하여 효용성을 검토하는 것이다. 5가지 매칭 알고리즘을 'ANN-Benchmarks' 프로그램을 통해 재현율 및 처리속도 기준으로 비교하였고 HNSW(hierarchical navigable small world) 매칭 알고리즘이 가장 양호한 것으로 판단하였다. 이를 바탕으로 삼각측량, 점군 데이터 조밀화, 표면생성의 단계별 기법들을 조합하여 108가지 영상해석 알고리즘을 구성하였다. 또한, 바다와 인접한 공원의 UAS(unmanned aerial system) 영상을 대상으로 108가지 영상해석 알고리즘의 3차원 재현 및 데이터 처리 소요시간을 고찰하고 상업용 영상해석 소프트웨어 'Pix4D Mapper'와 비교·분석하였다. 연구 결과, 3차원 재현 중 물의 재현 및 이동체 필터링 기능 면에서 양호한 알고리즘을 각각 특정하였고 소요시간이 가장 낮은 알고리즘을 선정, 'Pix4D Mapper' 처리 결과와 비교하여 알고리즘의 효용성을 입증하였다.

• 한국통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국통신학회 2006년도 하계종합학술발표회 논문 초록집
• /
• pp.214-214
• /
• 2006

• 한국항공우주학회지
• /
• 제46권2호
• /
• pp.182-188
• /
• 2018

본 논문에서는 무인비행체를 실시간으로 제어 및 통제하는 무인항공시스템(Unmanned Aerial System, UAS)에서 상향링크의 강건성을 강화하기 위하여 재밍신호를 제거하는 기법을 제안한다. 일반적인 통신시스템에서는 노이즈 및 재밍신호의 영향을 최소화하기 위하여 대역확산기법을 적용하고 있으며 이러한 대역확산기법을 적용한 시스템에서는 확산이득으로 인한 재밍신호에 강인한 특성을 보인다. 그러나 확산이득을 넘어서는 재밍 및 잡음 신호에 대해서는 성능이 급격히 나빠지는 특성이 있다. 본 논문에서는 이러한 확산이득을 넘어서는 재밍신호를 FFT(Fast Fourier Transform)변환을 통하여 주파수 영역에서 검출하고 시간영역에서 사인파 생성기로 추정된 재밍신호를 생성하여 원신호에서 재밍신호를 제거하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 하드웨어 복잡도가 낮으면서 원신호의 왜곡을 최소화하면서 재밍신호를 제거할 수 있다.

• 한국항공우주학회지
• /
• 제49권5호
• /
• pp.425-435
• /
• 2021

무인항공기를 비롯한 도심항공교통을 위한 수직이착륙 항공기와 같은 신기술 항공기를 기존의 국가공역 시스템에 통합하려는 다양한 노력이 시도되고 있다. 새로운 항공기의 안전한 정착을 위해서는 기술적인 개발뿐 아니라 관련 규제에 대한 마련 또한 중요하며, 이를 위해서는 해외 감항당국의 동향을 면밀히 살펴보고 연구하는 과정이 필수적이라고 할 수 있다. 이러한 신기술 항공기의 등장에 따른 관련 법규와 관련하여 최근 유럽의 EASA가 빠른 움직임을 보이고 있으나 EU 법령체계 외에도 EASA 규정의 복잡성으로 인해서 이에 대한 이해 수준은 상대적으로 다소 미흡한 것으로 보인다. 이를 감안하여 본 논문에서는 EASA 규정의 기반이 되는 EU 법령체계에 대한 이해와 함께 EASA 무인항공기 관련 규정에 대한 사례를 분석하고 이를 통해서 무인항공기를 중심으로 국내 관련 항공법의 발전 방향에 기여하고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제33권5_3호
• /
• pp.809-820
• /
• 2017

재난 등에서 발생하는 대형 폐기물에 대한 효율적인 관리가 지속적으로 요구되고 있다. 대형 폐기물은 환경과 밀접하게 연결되어 대기질이나 수질, 생활 환경 등에 악영향을 미치고 있다. 대형 폐기물이 발생하면 임시적환장으로의 이동이나 처리 등을 위해서 발생량을 추정할 수 있어야 한다. 현재까지 위성영상이나 폐기물의 원단위를 이용하여 발생량을 추정하고 있지만 그 정확성에 대한 의문이 지속적으로 제기되는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 UAS를 기반으로 3차원 공간정보를 구축하고 폐기물 측정 및 정확도 평가를 목적으로 연구를 진행하였다. UAS를 이용하여 폐기물 지역을 측정한 결과, 3차원 공간정보의 X, Y, Z RMSE 수치는 각각 0.022 m, 0.023 m, 0.14 m로 비교적 높은 정확도를 보였다. 이를 기반으로 측정한 폐기물량은 약 $4,273,400m^3$로 도출되었다. 또한 과거부터 지형, 문화재 등 정밀한 측량에 사용된 지상 LiDAR를 이용하여 동일지역의 폐기물량을 측정하였으며 그 결과값은 약 $4,274,188m^3$로 도출되었다. UAS 기반으로 도출한 폐기물량과 크게 차이를 보이지 않았다. 이를 통해 UAS를 이용한 폐기물 발생량 측정에 대한 가능성을 확인할 수 있었으며 이는, 재해 폐기물이나 대형 폐기물 등의 환경관리에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.