Brugada syndrome (BS) is an autosomal dominant inheritance cardiac arrhythmia disorder associated with sudden death in young adults. Thailand has the highest prevalence of BS worldwide, and over 60% of patients with BS still have unclear disease etiology. Here, we performed a new viral metagenome analysis pipeline called VIRIN and validated it with whole genome sequencing (WGS) data of HeLa cell lines and hepatocellular carcinoma. Then the VIRIN pipeline was applied to identify viral integration positions from unmapped WGS data of Thai males, including 100 BS patients (case) and 100 controls. Even though the sample preparation had no viral enrichment step, we can identify several virus genes from our analysis pipeline. The predominance of human endogenous retrovirus K (HERV-K) viruses was found in both cases and controls by blastn and blastx analysis. This study is the first report on the full-length HERV-K assembled genomes in the Thai population. Furthermore, the HERV-K integration breakpoint positions were validated and compared between the case and control datasets. Interestingly, Brugada cases contained HERV-K integration breakpoints at promoters five times more often than controls. Overall, the highlight of this study is the BS-specific HERV-K breakpoint positions that were found at the gene coding region "NBPF11" (n = 9), "NBPF12" (n = 8) and long non-coding RNA (lncRNA) "PCAT14" (n = 4) region. The genes and the lncRNA have been reported to be associated with congenital heart and arterial diseases. These findings provide another aspect of the BS etiology associated with viral genome integrations within the human genome.
디지털 트윈 기술은 현실 세계의 문제점을 해결하고 비용을 최소화하기 위한 가상세계를 만드는 방법으로 다양한 분야에 사용되고 있으며, 대규모 시스템인 선박이나 해양플랜트 등 해사 분야에도 적극적으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 선박조종 시뮬레이터를 이용하여 연안 해역의 디지털 트윈을 구축하고자 하였으며, 이렇게 개발된 연안 해역의 디지털 트윈은 실제 해역의 해상교통 환경을 제공하여 해상교통이 복잡한 우리나라 연안 해역을 안전하게 관리하는 데 사용될 수 있다. 또한, 충돌위험 상황 및 사고 상황 등 가혹한 환경에 대한 가상의 해상교통 환경을 제공하여 연안 해역에서 자율운항선박과 관련된 기술과 지능형 해상교통정보 서비스를 개발하고 고도화하는 데 유용하게 사용될 수 있다. 더불어 실제 해상교통상황의 모니터링이 필요하지만 물리적으로 모니터링이 어려운 구역에 대한 3D 기반 모니터링 장비로 사용될 수 있으며, 항만/관제 구역의 항공뷰, 운항 중인 선박의 선교뷰/맹목구간뷰 등의 해상교통상황을 안전하게 관리하기 위한 기능을 제공할 수 있다.
항만 내 선박과 부두의 사고를 예방하기 위하여 통항 및 접안 안전성 평가를 통하여 안전한 부두가 건설되어 관리하고 있으나, 선박의 접안 및 계류 과정에서 선박이 부두에 충돌하거나 로프로 인한 인명사고의 발생 등 예측할 수 없는 사고들이 종종 발생한다. 자동계류장치는 선박의 신속하고 안전한 계류를 위한 자동화된 시스템으로 로봇 매니퓰레이터와 흡착 패드로 구성된 탈/부착 메커니즘을 가지고 있다. 본 논문은 자동계류장치의 흡착 패드의 위치 및 속도제어에 필요한 선체와의 변위 및 속도 측정 시스템을 다룬다. 자동계류장치에 적합한 측정 시스템을 설계하기 위하여, 본 논문은 우선 센서의 성능 및 실외 환경적 특성 분석을 수행한다. 다음으로 이러한 분석 결과를 토대로 실외 부두환경에서 설치되는 자동계류장치에 적합한 변위 및 속도 측정시스템의 구성 및 설계 방법에 대해 기술한다. 또한 센서의 측정상태 감지 및 속도 추정을 위한 알고리즘을 제시한다. 제안된 방법은 다양한 속도 구간에서의 변위 및 속도 측정 실험을 통해 그 유용성을 검증한다.
지진, 산사태와 같은 재난사고현장에서 조사업무는 시설물 붕괴 등 2차 재난 피해가 발생할 수 있어 많은 위험이 따른다. 이처럼 조사자가 직접 접근하기 힘든 재난현장에서 라이다(light detection and ranging, LiDAR)가 탑재된 드론 측량시스템을 통해 고정밀의 3차원 재난정보를 안전하게 취득할 수 있는 방법을 강구할 수 있다. 이에 본 연구에서는 2023년 4월 성남시 분당구의 정자교 붕괴사고 현장을 대상으로 드론 LiDAR의 재난 현장에서의 활용 가능성을 확인하였다. 이를 위해 사고 교량에 대한 고밀도 포인트 클라우드를 수집하고, 사고 교량을 3차원 지형정보로 복원하여 10점의 지상기준점 측량 성과와 비교하였다. 그 결과, 수평방향으로의 root mean square error (RMSE)는 0.032 m, 수직방향으로 0.055 m로 확인되었다. 또한, 지상 LiDAR를 통해 같은 대상지를 측량하여 생성한 포인트 클라우드와 비교한 결과, 수직방향으로 약 0.08 m가량의 오차가 발생하였지만 전체적인 형상은 큰 차이가 없을 뿐만 아니라 전체적인 데이터 취득과 자료 처리 시간 측면에서 드론 LiDAR가 지상 LiDAR보다 효율적임을 확인할 수 있었다. 따라서 많은 위험이 따르는 재난현장에서 드론 LiDAR의 활용을 통해 안전하고 신속한 현장 조사가 가능할 것으로 판단된다.
본 논문은 사용자 독립방식의 블록체인 기부시스템인 Cherry system을 소개하고 있다. 이는 기부자가 기부를 하게 되면 가상계좌를 통해 수혜자의 통장으로 전달되는 절차라서 사용자 입장에서는 기존의 기부금 전달 방식과 차이가 없다. 다만 블록체인 내부에서는 사용자 ID에 따른 가상화폐인 체리 포인트를 매칭 방식으로 발행하여 수혜자에게 전달하면서, 모든 거래와 사용 내용을 블록체인에서 관리하는 방식이다. 이런 방법을 채택함으로 Typical transaction 상황에서 1,000TPS 이상을 나타내고, 21.3초 이내에 서비스 완료되는 블록체인 성능의 개선이 있었다. 본 시스템에서는 권한 자동 제어 알고리즘을 적용함으로써 stake에 따른 권한은 2개월이 경과하면 0.3으로 크게 감소하여 권한 집중화를 자동으로 제어할 수 있었다. 또한 개인 ID 별로 기부금 장부에 타임 스탬프 추적기능을 추가함으로써 마이크로 트래킹이 가능하도록 설계되었고, 이를 통해 기부금 사용의 투명성을 개선하였다. 서비스 관점에서 기존의 블록체인 기부시스템들은 제한된 기부금 전달 방식으로 처리되었던 것을 사용자 독립방식을 적용함으로써 다양한 형태로 기부금을 전달하게 하여 사용자 편의성을 크게 개선하였다.
벼농사에서 물 관리는 매우 중요한 작업이다. 벼의 생육 초기에는 잡초 발생을 억제하기 위하여 물을 깊이 대고, 모내기 후 뿌리가 활착하면 줄기 생성을 촉진하기 위해 물을 얕게 대며, 쌀알이 맺힐 수 없는 줄기가 생성되는 시기에는 물을 뗀다. 물 공급 상황은 논 위치, 농수로, 토양, 기상 등 다양한 요소에 영향을 받기 때문에 농민은 수시로 논을 방문하여 수위를 확인하고 물의 유출입을 통제한다. 경작하는 논이 원격지에 분산되어 있다면 이러한 노력은 더욱 증가한다. 자동 물 관리 시스템은 노동력을 절감하여 생산성 향상에 기여할 수 있는 방안으로 고려되고 있다. 그러나 2022년 국내 벼 생산으로 인한 순수익은 평균 32만원/10a 정도이다. 따라서 높은 단가의 고사양 장치를 적용하거나 공사를 추진하여 관련 인프라를 구축하는 것은 현실적으로 어렵다. 본 연구는 추가적인 기반공사 없이 국내 농업 인프라에 통합될 수 있는 물꼬 개발에 중점을 두었으며 세 가지 주요 분야에서 연구를 수행하여 사물인터넷 기반 물꼬를 구현하였다. 첫째, 기존의 농업용 관수 파이프에 빠르고 쉽게 설치할 수 있는 물꼬를 설계하였다. 둘째, 저전력 통신 기능을 갖춘 Cat M1 통신 모뎀과 아두이노 나노 보드를 연결하고 전원을 공급하는 전자회로를 제작하였다. 셋째, 클라우드 기반 플랫폼을 이용하여 서버와 데이터베이스 환경을 구축하고 사용자가 접근할 수 있는 웹 페이지를 제작하였다.
국제적인 선박 배출 가스에 대한 환경 규제가 점차 강화됨에 따라 전기추진 및 하이브리드 추진선박에 대한 관심이 증대되고 있으며, 이러한 선박에 적용하기 위한 다양한 솔루션이 개발 및 적용되고 있는데 특히 전력계통의 안정화, 시스템의 효율성을 높이기 위한 방안으로 직류배전시스템이 적용되고 있다. 또한, 선박용 직류배전시스템에 대한 안전 및 성능에 대한 검증 및 시험의 중요성이 요구되고 있다. 본 연구는 직류배전 테스트베드 구축 및 직류배전(가변속 발전)시스템에 대한 성능을 검증하고 연료소모량 분석한 결과로서 선박용 직류배전에 적용되고 있는 가변속 발전시스템을 적용하였으며, 발전기에서 출력되는 전력을 정류기를 통해 직류전력으로 변환하여 시스템에 연계하고 이러한 장치들을 감시 및 제어하기 위한 시스템을 개발하였다. 이러한 직류배전 시스템을 적용한 시험을 통해 최대 전압은 751.5V이고 최소전압은 731.4V가 계측되어 전압변동률은 2.7%로 3% 이내에서 안정적으로 전압이 공급되는 것을 확인하였고 부하변동에 따라 가변속 발전시스템을 적용하였을 경우 연료소모량이 기존 정속발전시스템과 비교하여 구간에 따라 최대 20%이상 연료절감이 되는 것을 시험을 통해 확인하였다.
산업용 IoT는 대규모 연결을 통해 데이터 수집, 교환, 분석과 함께 산업 분야의 생산 효율성 개선에 중요한 요소이다. 그러나 최근 산업용 IoT의 확산으로 인해 트래픽이 폭발적으로 증가함에 따라 트래픽을 효율적으로 처리해줄 할당 기법이 필요하다. 본 논문에서는 산업용 IoT 환경에서 성공적인 태스크 처리율을 높이기 위한 2단계 태스크 오프로딩 결정 기법을 제안한다. 또한, 컴퓨팅 집약적인 태스크를 셀룰러 링크를 통해 이동 엣지 컴퓨팅(Mobile Edge Computing: MEC) 서버로 오프로드 하거나 D2D(Device to Device) 링크를 통해 근처의 산업용 IoT 장치로 오프로드 할 수 있는 하이브리드 오프로딩(Hybrid-offloading) 시스템을 고려한다. 먼저 1단계는 태스크 오프로딩에 참여하는 기기들이 이기적으로 행동하여 태스크 처리율 향상에 어려움을 주는 것을 방지하기 위해 인센티브 메커니즘을 설계한다. 메커니즘 디자인 중 McAfee's 메커니즘을 사용하여 태스크를 처리해주는 기기들의 이기적인 행동을 제어하고 전체 시스템 처리율을 높일 수 있도록 한다. 그 후 2단계에서는 산업용 IoT 장치의 불규칙한 움직임을 고려하여 비정상성(Non-stationary) 환경에서 멀티 암드 밴딧(Multi-Armed Bandit: MAB) 기반 태스크 오프로딩 결정 기법을 제안한다. 실험 결과로 제안된 기법이 기존의 다른 기법에 비해 전체 시스템 처리율, 통신 실패율, 후회 측면에서 더 나은 성능을 달성할 수 있음을 보인다.
Indian spices are well known for their numerous health benefits, flavour, taste, and colour. Recent Advancements in chemical technology have led to better extraction and identification of bioactive molecules (phytochemicals) from spices. The therapeutic effects of spices against diabetes, cardiac problems, and various cancers has been well established. The present in silico study aims to investigate the binding affinity of 29 phytochemicals from 11 Indian spices with two prominent proteins, BCL3 and CXCL10 involved in invasiveness and bone metastasis of breast cancer. The three-dimensional structures of 29 phytochemicals were extracted from PubChem database. Protein Data Bank was used to retrieve the 3D structures of BCL3 and CXCL10 proteins. The drug-likeness and other properties of compounds were analysed by ADME and Lipinski rule of five (RO5). All computational simulations were carried out using Autodock 4.0 on Windows platform. The proteins were set to be rigid and compounds were kept free to rotate. In-silico study demonstrated a strong complex formation (positive binding constants and negative binding energy ΔG) between all phytochemicals and target proteins. However, piperine and sesamolin demonstrated high binding constants with BCL3 (50.681 × 103 mol-1, 137.76 × 103 mol-1) and CXCL10 (98.71 × 103 mol-1, 861.7 × 103 mol-1), respectively. The potential of these two phytochemicals as a drug candidate was highlighted by their binding energy of -6.5 kcal mol-1, -7.1 kcal mol-1 with BCL3 and -6.9 kcal mol-1, -8.2 kcal mol-1 with CXCL10, respectively coupled with their favourable drug likeliness and pharmacokinetics properties. These findings underscore the potential of piperine and sesamolin as drug candidates for inhibiting invasiveness and regulating breast cancer metastasis. However, further validation through in vitro and in vivo studies is necessary to confirm the in silico results and evaluate their clinical potential.
최근 인공지능 기술의 발전으로 한강 교량이나 건설 현장 등 수많은 환경에 지능형 CCTV가 설치 및 운용되고 있다. 한편 사고 및 범죄 유발의 가능성, 재해 시 대피 공간으로의 활용도로 인해 건축물 옥상 개폐 여부에 대한 대립이 존재한다. 법률에서는 지정된 건축물 옥상 출입문의 상시 개방을 원칙으로 하고 있지만, 사실상 방범의 이유로 암묵적으로 폐쇄를 허용하고 있으며 마땅한 법적 조치가 부재하다. 본 연구는 이러한 맥락에서, 지능형 CCTV를 활용하여 옥상에서 발생할 수 있는 비상 상황에 대응하기 위한 감지 시스템을 제안한다. YOLOv5 객체 탐지 모델을 기반으로 한 폭행 및 투신 상황을 실시간으로 감지하는 시스템을 구축하였으며, 새로운 메트릭 IoP(Intersection Over Person)를 도입하여 투신 상황을 평가하였다. 실험 결과, 제안된 시스템은 폭행 및 투신 상황을 신속하게 탐지하며 높은 정확도를 보여주었다. 또한, 옥상 출입문 관리에 관한 법제 분석을 통해 옥상 출입문 개방과 CCTV 설치에 대한 제도적 미비점을 파악하고 개선방안을 제시하였다. 기술적·법적인 개선으로 옥상 환경에서의 범죄 및 사고 발생이 감소할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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