벡터 GIS에서 자연선형체는 통상 일련의 직선분(line segments)에 의해 표시되나 그 대안으로 곡선분(curve segments) 역시 사용될 수 있다. 곡선분은 스플라인보간법에 의해 생성가능하며 이를 위해 Bezier방법과 신보간법(유기윤, 1998)이 사용될 수 있는데 본 연구에서는 신보간법의 퍼포먼스를 테스트해 보았다. 테스트는 두 가지에 촛점을 두었는데 (1) 새보간법에 의해 생성된 선형분이 직선분 보다 정확하게 자연선형체를 표현할 수 있는지 여부와 (2) 새보간법에 의해 생성된 선형분이 Bezier방법에 의해 생성된 선형분 보다 자연선형체를 정확하게 표현할 수 있는지 여부에 대한 검정이다. 이를 위해 t-테스트에 의한 가설검정법이 이용되었으며 자료로는 미 지질조사국의 7.5분 지형도가 이용되었다. 테스트결과 새보간법과 Bezier방법에 의해 생성된 선형분이 직선분 보다 자연선 형체를 정확하게 표현하였으며 새보간법에 의해 생성된 선형분이 Bezier방법에 의해 생성된 선형분보다 정확하게 표현하였다.
본 연구에서는 LiDAR 자료로부터의 지면정보 추출기법들에 대한 정확도를 평가하였다. 특히, 포인트 형태의 벡터자료인 LiDAR 원시자료를 직접 활용하는 기법과 정규격자형식의 DSM 형식으로 변형하여 활용하는 기법의 정확도를 비교하였다. 정규격자형식의 자료를 이용하는 방법으로는 경계추출 및 필터링 기법을 이용하는 방법, 평균필터링에 의하여 생성된 추세면을 이용하는 방법을 적용하였으며, 벡터구조의 원시LiDAR 자료를 직접 활용하는 기법으로써 Local Maxima 및 엔트로피를 이용하는 방법을 적용하였다. 또한, 수작업을 통하여 제작된 DEM 및 수치지도의 축척별 오차허용범위를 이용하여 정확도 평가를 수행하였으며, 경계검출 및 필터링, 추세면, Local Maxima, 엔트로피를 이용한 각 기법의 DEM의 평균 오차는 0.27m, 2.43m, 0.13m, 0.10m로써 엔트로피를 이용한 방법이 가장 높은 정확도를 나타내었다. 또한, 벡터형식의 LiDAR원시자료를 직접 이용하는 방법이 격자형식으로 변환하는 방법에 비하여 상대적으로 높은 정확도를 나타내었다.
최근에는 T-ray(terahertz ray)를 이용한 비파괴기술이 새로운 분야로 주목을 받고 있다. 본 연구에서는 FRP 복합재료의 내재결함이나 레이업(lay-up) 특성을 검사 및 평가하기 위한 T-ray 시간영역 분광기(time-domain spectroscopy)를 활용하였으며 또한 이 T-ray 분광기의 일반적인 반사 및 투과모드를 이용하여 T-ray 이미지를 구현하였다. 특히, 2개의 톱날 인공결함이 내재한 GFRP 복합재의 평가방법을 제시하였다. CFRP 복합재료에 대해서는 T-ray 전파는 탄소섬유로 인해 진행 장해를 받는다. 이에 따라 T-ray의 전기장(E-field)의 방향과 탄소섬유 방향의 의존성을 분석하였다. 한편 인공결함인 알루미늄 테이프, 박리, 충격손상, 이물혼입 등을 T-ray를 이용하여 비파괴 검사 및 평가하였다. 이를 통해 FRP 복합재료의 T-ray비파괴평가의 적용 가능성 및 한계 등을 확인 할 수 있었다.
3차원 도시환경의 디지털기반의 가시화는 도시계획 및 통신계획, 건설, 건축, 입체적인 도시공간정보시스템 구현, 안전 및 방재 등에서 많은 필요와 그 중요성이 크게 부각되고 있다. 현재 2차원적인 지도정보와 등고선을 이용한 DEM 방식은 3차원 공간을 표현하기에는 많은 한계를 가지고 있다. 최근 레이저와 GPS 측량기술을 이용한 높은 정확도와 보정이 용이한 LiDAR Data로 표고값을 측정하는 연구가 선진국에서 시도되고 있다. 본 연구에서는 해외 선진기술을 도입하여 우리 실정에 적합한 유비쿼터스 입체 도시 건설을 위해 3차원 공간영상 도시모델 생성 기법 및 알고리즘을 개발하여 u-City의 최적 관리를 위한 방안을 제시하고자 한다. 이를 위하여 원격탐사 영상 Data를 중심으로 하는 정사보정하고 이에 매칭할 수 있는 벡터와의 실시간 통합 및 전환으로 U-city에서의 3차원 영상 도시 모델의 생성과 다양한 활용을 제시하였다.
Segmentation and organization of the LiDAR (Light Detection and Ranging) data of the Earth's surface are difficult tasks because the captured LiDAR data are composed of irregularly distributed point clouds with lack of semantic information. The reason for this difficulty in processing LiDAR data is that the data provide huge amount of the spatial coordinates without topological and/or relational information among the points. This study introduces LiDAR data segmentation technique by utilizing histograms of the LiDAR height image data and analyzing roof shape for 3D reconstruction and visualization of the buildings. One of the advantages in utilizing LiDAR height image data is no registration required because the LiDAR data are geo-referenced and ortho-projected data. In consequence, measurements on the image provide absolute reference coordinates. The LiDAR image allows measurement of the initial building boundaries to estimate locations of the side walls and to form the planar surfaces which represent approximate building footprints. LiDAR points close to each side wall were grouped together then the least-square planar surface fitting with the segmented point clouds was performed to determine precise location of each wall of an building. Finally, roof shape analysis was performed by accumulated slopes along the profiles of the roof top. However, simulated LiDAR data were used for analyzing roof shape because buildings with various shapes of the roof do not exist in the test area. The proposed approach has been tested on the heavily built-up urban residential area. 3D digital vector map produced by digitizing complied aerial photographs was used to evaluate accuracy of the results. Experimental results show efficiency of the proposed methodology for 3D building reconstruction and large scale digital mapping especially for the urban area.
본 논문에서는 S.Bostas와 V.Kumar[7]에 의하여 제안되고 $GF(2^n)$에서 정의되는 부호계열 발생알고리즘을 분석하고, 길이 n인 이진벡터로 이루어지는 벡터공간 $F_2$으로부터, 두 원소로 정의되는 공간 $F_2$로 사상할 수 있는 부울함수를 이용하여 발생기 구성 함수를 도출하였다. 차수 n=5와 n=7인 두 종류의 최소 다항식을 이용한 피드벡 쉬프트레지스터를 기반으로 Trace 함수로부터 부호계열 발생기 구성 부울함수를 도출하고 발생기를 설계 구성하였으며 이를 이용하여 두 종류의 부호계열 군을 발생하였다. 발생된 부호계열의 주기는 각각 31과 127로서 주기 $L=2^n-1$을 만족하고 ${\tau}=0$을 제외한 자기상관함수 값과 상호상관함수 값이 각각 {-9, -1, 7}과 {-17, -1, 15}로서 상관함수 값 $R_{i,j}({\tau})=\{-2^{(n+1)/2}-1,-1,2^{(n+1)/2}-1\}$의 특성을 만족하였다. 이 결과로부터 부울함수를 이용한 부호계열 발생기 설계와 구성이 타당함을 확인하였다.
원시 LiDAR 데이터는 벡터 구조이기 때문에 직접 활용 시 처리과정이 복잡해지지만, LiDAR 데이터를 필터링을 통해 정규 가상 격자 형태로 변환하면 데이터 용량이 감소되고 처리 속도가 빠르기 때문에 저가의 장비에서도 처리가 가능하다. 특히 Quadtree와 같은 영상 압축 처리 기법을 적용할 경우, 평활화를 통하여 비지면 요소인 자동차, 수목등이 제거되어 모델링에 유리하다는 장점이 있다. 따라서 본 연구에서는 대용량의 LiDAR 데이터로부터 Quadtree와 영역확장법을 활용하여 지면점을 자동 추출할 수 있는 알고리즘을 제시하였으며, 오차분류기법을 활용하여 정확도를 분석하였다. 그 결과, 지면점 분류 정확도는 98%이상으로 나타나, 지면점 추출에 유리함을 알 수 있었다. 또한 Quadtree와 영역확장법을 활용시 자동차, 수목등의 비지면 요소들을 효과적으로 제거할 수 있었다.
지구의 중요한 천연자원인 산림을 포함한 자연 식생환경은 지난 1세기 동안 많은 변화를 겪으며 기후에도 영향을 미치게 되어 현재 지구적 차원의 관심 속에서 다양한 연구가 진행되고 있다. 원격탐사는 분광적 특성을 이용하여 식생의 특성을 탐지할 수 있어 식생자원을 모니터링하는데 매우 효율적인 수단이다. 이러한 연구에서는 보통 원격탐사 측정을 분석하여 관찰된 화소가 식생을 포함하고 있는 정도를 나타내는 식생지수가 사용되고 있는데 NDVI가 이중 가장 많이 사용되는 식생지수이다. 본 논문에서는 MODIS NDVI 시계열 자료를 이용하여 자동으로 식생의 변화를 탐지해 가는 방법론이 제안되어 있다. 변화탐지를 위해 비모수 방법의 신경망 모형이 사용되었고 특성벡터로는 한 화소에서 다중 시기의 NDVI 차이와 더불어 NDVI 시계열 자료의 시간상의 관계가 함께 고려될수 있도록 제안되었다. 사용된 모형의 테스트를 위해 2006년부터 2011년까지 한반도 지역에 대한 MODIS MYD13Q1 자료가 사용되었다.
Neisseria lactamica 2118 의 $\beta$-galactosidase 유전자를 Southern Hybridization 과 colony hybridization을 통하여 Escherichia coli MC 1061에 클로닝 시켰다. $\beta$-Galactosidase 유전자를 함유하는 6.5 Kb EcoR I 단편과 7.2 Kb BamH I 단편들을 pMC 1871의 lac Z 유전자를 probe로 한 Southern hybridization으로 얻고 이들을 pBR 322에 삽입한후 Escherichia coli MC 1061에 형질전환 시키고 이들 형질전환체들을 동일 probe로 colony hybridization 시켜 최종적으로 3주의 $\beta$-galactosidase positive clone들을 얻었다. 이들의 재조합 plasmid에는 Neisseria lactomica 2118 염색체 DNA의 약 7.2Kb BamH I 단편이 삽입되어 있음을 확인 하였고 probe와 상동성이 가장 강한것으로 추정되는 pNL 24에 대한 제한효소지도를 작성 하였다.
Brain dopamine systems play a central role in the control of movement, hormone release, and many complex behavior. The action of dopamine at its synapse is terminated predominately by high affinity reuptake into presynaptic terminals by dopamine transporter (DAT). The dopamine transporter(DAT) is membrane protein localized to dopamine-containing nerve terminals and closely related with cocaine abuse, Parkinsonism, and schizophrenia. In present study, the recombinant plasmid pRc/CMV-DAT, constructed by subcloning of a cDNA encoding a bovine DAT into eukaryotic expression vector pRc/CMV, was stably transfected into CV-1 cells(monkey kidney cell line). The DAT activities in the cell lines selected by Geneticin$^{R}$ were determined by measuring the uptake of $[^3H]$-dopamine. The transfected cell lines showed 30-50 fold higher activities than untransfected CV-1 cell line, and this result implies that DAT is well expressed and localized in transfected cells. The transfected cells accumulated $[^3H]$-dopamine in a dose-dependent manner with a $K_{m}$ of 991.6nM. Even though high doses of norepinephrine, epinephrine, serotonin, and choline neurotransmitters inhibited the uptake of $[^3H]$-dopamine, DAT in transfected cell line was proven to be much more specific to dopamine. The psychotropic drugs such as GBR12909, CFT, normifensine, clomipramine, desipramine, and imipramine inhibited significantly the dopamine uptake in tissue culture cells stably transfected with DAT cDNA. Radioactive in situ hybridization was done to map the cellular localization of DAT mRNA-containing cells in the adult rat central nervous system. The strong hybridization signals were detected only in the substantia nigra pars compacta and ventral tegmental area. The restricted anatomical localization of DAT mRNA-containing cells confirms the DAT as a presynaptic marker of dopamine-containing cells in the rat brain.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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