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레이저센서 데이터융합기반의 복수 휴먼보폭 인식과 추적 (Human Legs Stride Recognition and Tracking based on the Laser Scanner Sensor Data)

  • 진태석
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제23권3호
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    • pp.247-253
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    • 2019
  • 본 논문에서는 레이저 센서 시스템을 이용한 이동중의 사람들을 실시간으로 추종하는 새로운 방법을 제시하였다. 제시한 방법은 $r-{\theta}$로 표현되는 센서데이터를 x-y좌표로 표현되는 2차원 공간으로 표현이 가능하다. 이러한 이동중인 사람들에 대한 정보는 보행패턴과 입력 센서데이터 값에 의해서 이동중인 사람의 특징값을 이용하여 적용하였다. 레이저 센서 기반 사람 추적 방법은 기존의 영상기반의 얼굴인식 방법보다 간단하면서도 이점을 가지고 있다. 제안방법에선 이동궤적알고리즘 기반으로 이동중인 사람의 발목부위를 계측하였도록 하였다. 게다가 제안된 추적 시스템은 중첩된 상황에서도 사람을 강건하게 추적할 수 있도록 HMM 방법을 적용하였다. 적용한 방법을 검증하기 위하여 실제 시스템을 적용한 실험결과를 제시하였다.

인체 말초혈액의 활성화 과정 중 yippee-like 5 (YPEL5) 유전자의 발현 양상 (Expression of Yippee-Like 5 (YPEL5) Gene During Activation of Human Peripheral T Lymphocytes by Immobilized Anti-CD3)

  • 전도연;박혜원;김영호
    • 생명과학회지
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    • 제17권12호
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    • pp.1641-1648
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    • 2007
  • Yippee 패밀리를 구성하는 yippee-유사 단백질들은 한 개의 zinc-finger 도메인을 지닌 Drosophila yippee 단백질의 homolog로서 모든 진핵생물에 존재하는 것으로 알려졌으나 그 기능은 밝혀진 바가 없다. 인체 T 림프구의 활성화과정 중 발현수준이 변화하는 유전자들을 선별하기 위해 인체 말초혈액에서 분리한 resting T 세포, immobilized anti-CD3에 의해 26시간 혹은 30시간 동안 활성화시킨 T 세포로부터 각각 정제한 total RNA를 이용하여 ODD-PCR을 수행한 결과, resting T 세포에서는 발현되지만 immobilized anti-CD3 활성화에 의해 세포주기를 개시하여 $G_1/S$ boundary에 도달한 T 세포들로부터는 전혀 발현되지 않는 흥미로운 유전자로서 Drosophila yippee 단백질 유전자의 인체 homolog인 YPEL5 유전자를 분리하였다. 노던 블로팅법으로 T 세포 활성화에 뒤이은 YPEL5 mRNA의 발현 변화를 조사한 결과, ${\sim}2.2kb$ 크기의 YPEL5 mRNA는 resting T 세포를 비롯하여 immobilize anti-CD3에 의한 활성화 후 1.5시간까지는 확인되었으나 활성화 후 5시간 이후부터 48시간에 이르는 시간에는 전혀 확인되지 않았다. YPEL5 단백질을 GFP-fusion 단백질로서 인체 암세포주인 HeLa 세포에 transfection하여 발현시킨 결과, GFP-YPEL5 단백질이 모두 핵에 위치하는 것으로 나타나 YPEL5 단백질이 핵단백질임을 확인하였다. 또한 YPEL5의 기능을 규명하기 위해 YPEL5 발현벡터를 HeLa 세포에 transfection 하고 발현시켜 HeLa 세포의 증식에 미치는 YPEL5의 영향을 MTT assay로 분석한 결과, vector plasmid를 transfection시킨 대조구의 47% 수준으로 세포증식이 감소하는 것으로 나타났다. 이러한 결과들은 YPEL5 mRNA의 발현이 T 세포 수용체를 통한 T 세포 활성화의 초기단계에 현저히 감소됨을 보여주며, 또한 YPEL5가 핵단백질로서 세포증식에 대해 저해효과를 미칠 수 있음을 시사한다.

인공신경망 기반 드론 광학영상 및 LiDAR 자료를 활용한 임분단위 식생층위구조 추정 (Estimating the Stand Level Vegetation Structure Map Using Drone Optical Imageries and LiDAR Data based on an Artificial Neural Networks (ANNs))

  • 차성은;조현우;임철희;송철호;이슬기;김지원;박치영;전성우;이우균
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제36권5_1호
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    • pp.653-666
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    • 2020
  • 지속가능한 산림 발전을 위해 식생층위구조를 파악하는 것은 산림 자원 관리에 중요한 요소이다. 최근 기술의 발달로 드론, 딥러닝 등 신기술을 산림 부문에 접목한 활용이 늘어났으며, 이를 이용한 식생층위구조 추정이 가능해졌다. 본 연구에서는 드론-광학 및 LiDAR 영상을 융합하여 공주, 삼척, 서귀포 지역에 대해 식생층위구조를 파악하였으며, 각 92.62%(Kappa value: 0.59), 91.57%(Kappa value: 0.53), 86.00%(Kappa value: 0.63)의 정확도를 확인하였다. 딥러닝을 활용한 식생층위구조 분석 기술은 광학 및 LiDAR의 정보량이 많아질수록 모델의 성능을 높일 수 있을 것으로 기대된다. 향후, 식생의 다양한 특성이 반영될 수 있는 복잡도 높은 모델과 충분한 샘플링을 통한 학습자료 구축이 동반되어 모델의 완성도가 높아진다면, 전국단위의 식생층위구조 지도를 구축하여 우리나라 정책·제도의 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.

의료용 방사능측정기의 측정 정확도 평가 (Comparison of Radioactivity Measurement with Radionuclide Calibrators in Nuclear Medicine Centers)

  • 손혜경;김지혜;임천일;양현규;박기정;오헌진;김혁주;김동섭
    • 한국의학물리학회지:의학물리
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    • 제21권1호
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    • pp.16-21
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    • 2010
  • 우수한 핵의학 영상의 획득과 불필요한 환자 피폭을 최소화하기 위한 가장 중요한 요소 중 하나가 방사성의약품의 방사능을 정확하게 측정하는 것이다. 이를 위해서는 각 의료기관에서 사용하고 있는 방사능측정기에 대한 적절한 품질관리가 수행되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 국내 의료기관이 보유하고 있는 방사능측정기의 품질관리를 지원하고 의료기관이 사용하고 있는 방사능측정기의 측정 정확도를 평가하고자 방사능비교측정을 수행하였다. 방사능비교측정은 I-131, Tc-99m, I-123을 이용하여 각각 수행하였다. I-131을 이용한 방사능 비교측정에는 45개 기관의 58개 방사능측정기가 참여하였고, Tc-99m의 경우 58개 기관의 74개 방사능측정기가 참여하였으며, I-123의 경우는 45개 기관 60개 방사능 측정기가 참여하였다. 편차가 ${\pm}10%$를 벗어나는 측정기에 대해서는 추가적인 비교측정을 수행하였으며, 그 결과 일부 측정기는 편차가 ${\pm}10%$ 이내로 개선되었다. 비교측정 결과 편차가 ${\pm}5%$ 이내인 측정기가 각각 81% (I-131), 61% (Tc-99m), 67% (I-123)이었고, 편차가 5%< $|{\Delta}|{\leq}|10%$ 이내인 측정기는 각각 17% (I-131), 20% (Tc-99m), 15% (I-123)이었으며, 편차가 ${\pm}10%$를 초과한 측정기는 각각 2% (I-131), 19% (Tc-99m), 18% (I-123)이었다. 본 연구의 결과로부터 방사능비교측정은 의료기관의 방사능 측정 정확도를 향상시키고, 방사능측정기의 측정 정확도 저하여부를 확인하기 위해 지속적으로 수행되어져야 할 것으로 생각한다.