In male reproducible health, fertility and IVF (in-vitro fertilization), semen analysis has been most important. Semen analysis can be divided into concentration, motional and morphological analysis of sperm. The existing method which was developed earlier to analyze semen concentrated on the sperm motility analysis. To provide more useful and precise solutions for clinical problems such as infertility, semen analysis must include sperm morphological analysis. But the traditional tools for semen analysis are subjective, imprecise, inaccurate, difficult to standardize, and difficult to reproduce. Therefore, with the help of development of microcomputers and image processing techniques, we developed a new sperm morphology analyzer to overcome these problems. In this study the agreement on percent normal morphology was studied between different observers and a computerized sperm morphology analyzer on a slide-by-slide basis using strict criteria. Slides from 30 different patients from the SNUH andrology laboratory were selected randomly. Microscopic fields and sperm cells were chosen randomly and percent normal morphology was recorded. The ability of sperm morphology analyzer to repeat the same reading for normal and abnormal cells was studied. The results showed that there was no significant bias between two experienced observers. The limits of agreement were 4.1%${\sim}$-3.8%. The Pearson correlation coefficient between readers was 0.79. Between the manual and sperm morphology analyzer, the same findings were reported. In this experiments the slides were stained by two different methods, PAP and Diff-Quik staining methods. The limits of agreement were 7.2%${\sim}$-5.7% and 6.0%${\sim}$-6.3%, respectively. The Pearson correlation coefficients ware 0.76 and 0.91, respectively. The limits of agreement was tighter below 20% normal forms. In the experiments of repeatability, 52 cells stained by PAP and Diff-Quik staining methods were analyzed three times in succession. Estimating pairwise agreement, the kappa statistic for the pairs were 0.76, 0.81, 0.86, and 0.75, 0.88, 0.88 respectively. In this study it was shown that there was good agreement between manual and computerized assessment of normal and abnormal cells. The repeatability and agreement per slide of computerized sperm morphology analyzer was excellent. The computer's ability to classify normal morphology per slide is promising. Based on results obtained, this system can be of clinical value both in andrology laboratories and IVF units.
정지궤도복합위성(GEO-KOMPSAT) 2A와 2B는 천리안위성의 임무를 승계하기 위해 각각 2018년과 2019년에 발사되어 동경 $128.25{\pm}0.05$도의 정지궤도상에 위치할 예정이다. 그 중에서 정지궤도복합위성 2B는 정밀 거리측정을 위해 LRA(Laser Retroreflector Assembly)를 장착하였으며 거창에 위치한 SLR(Satellite Laser Ranging) 시스템을 적용할 예정이다. 이 경우 거리측정을 위해 지상에서 발사된 레이저가 위성에 장착된 광학탑재체에 입사될 경우 탑재체의 안전성이나 영상품질에 영향을 줄 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해 기본적으로 정지궤도복합위성 2B의 셔터가 닫혀 있는 야간시간대에 만 레인징을 수행하도록 할 계획이다. 하지만 동일 경도상에 위치한 정지궤도복합위성 2A는 하루 24시간 영상획득을 수행하기 때문에 야간 시간대에 레인징을 수행하더라도 영향을 줄 수 있다. 이를 해결하기 위해서는 거창 SLR Station에서 바라본 정지궤도복합위성 2A와 2B의 사이각이 일정 이상일 때 레이저 레인징을 수행하도록 하여야 한다. 이러한 관점에서 본 논문에서는 궤도 시뮬레이션을 통하여 두 위성 사이의 연간 각거리 변화 특성을 파악하고 레이저 레인징이 가능한 시간대를 분석하였다.
도시 인구의 과밀화로 고층 건물에 대한 폭발적인 수요와 공급이 발생하였다. 고층 빌딩은 각 도시의 구심점으로 도시 이미지를 제고하는데 기여하고 있으나 연돌효과로 인해 승강기 문의 오작동, 외벽의 문과 창문 개폐의 어려움, 상층부로 확산하는 연기와 악취, 소음, 에너지 손실, 화재 및 오염물질의 급속한 확산 등 예기치 못한 다양한 문제를 야기하고 있다. 본 연구에서는 초고층 건축물을 수직조닝별로 구분하여 연돌효과의 원인과 해결방안을 분석하고 설계와 시공 방안으로 도출하였다. 외기를 차단하는 초기 계획과 정밀한 시공을 통한 기밀성 확보를 통해 저층부에서 유입되는 기류를 능동적으로 차단하여 건물의 내·외부 기밀성을 확보하는 방안을 모색하였다. 설비적 해결대책은 연돌효과로 인한 특정 현상을 줄이기 위한 대책이 될 수 있으나 이에 따른 2차 피해의 가능성이 높기 때문에 최소한으로 적용해야 한다. 따라서 본 연구는 연돌효과의 원인과 대책방안을 수직 조닝별로 설계적, 시공적 대책을 제시함으로써 체계적인 연돌효과 관리의 필요성을 역설하였다. 또한 본 연구가 설계 및 시공뿐만 아니라 건물 유지관리에도 도움이 되기를 기대한다.
본 연구에서는 이언 해킹(Ian Hacking)의 '현상의 창조'의 관점으로 과학자의 실행을 살펴보았다. 해킹의 관점에 따르면 과학적 현상은 규칙적인 것으로 과학자의 개입이나 실험 도구 없이는 자연 상태에 존재할 수 없다. 본 연구는 네 명의 생명과학자가 직접 경험한 '손탄다' 현상에 대한 생각과 에피소드를 분석함으로써 과학 교육적 의미를 도출하였다. 손탄다 현상은 과학자들 사이에서 통용되는 은어로써 동일한 실험 방법과 재료를 가지고 실험을 수행함에도 결과가 일정하게 나타나지 않는 현상을 일컫는다. 연구 결과 다음과 같은 네 가지 교육적 시사점을 도출하였다. 첫째, 실험에서 단순히 실험과정에 익숙해지는 것을 넘어 매순간 적절한 판단과 반응을 통해 당면한 문제를 해결하는 체화된 지식, 즉 비언어적인 지식의 중요성을 확인하였다. 이는 학생들에게 실제적인 탐구 경험을 제공하기 위해서 명제적 지식과 더불어 비언어적인 지식을 균형 있게 다루어야함을 시사한다. 둘째, 실험의 이미지를 재고하고자 하였다. 과학자의 인터뷰에 의하면 현상은 드물게 나타나며 현상을 안정화하기까지는 오랜시간이 소요된다. 반면 학교 실험의 이미지는 늘 성공적이고 안정적이므로 이에 대한 관점의 변화가 요구된다. 셋째, 과학적 실천의 구체적인 의미를 확인할 수 있었다. 본 연구는 과학자가 상황적 맥락에 맞게 지식을 적절하게 활용하는 것을 확인하였으며 이를 바탕으로 과학적 실천을 학교 교육에 적용시킬 방안에 대해 논의하였다. 마지막으로 손탄다 현상은 불확실성을 촉발함으로써 학생들을 과학적 참여로 이끄는 기회를 제공할 것으로 예상한다. 본 연구를 통해 학교실험 교육이 요리책식 실험을 탈피하여 학생들에게 과학적 실천을 경험시키려는 노력에 기여할 것으로 기대한다.
본 연구는 AI 기법 중에 최근 널리 사용되고 있는 딥러닝 모델들을 비교하여 재난으로 인해 손상된 건물의 신속한 감지에 가장 적합한 모델을 선정하는 데 목적이 있다. 먼저, 신속한 객체감지에 적합한 1단계 기반 검출기 중 주요 딥러닝 모델인 SSD-512, RetinaNet, YOLOv3를 후보 모델로 선정하였다. 이 방법들은 1단계 기반 검출기 방식을 적용한 모델로서 객체 인식 분야에 널리 이용되고 있다. 이 모델들은 객체 인식 처리방식의 구조와 빠른 연산의 장점으로 인해 객체 인식 분야에 널리 사용되고 있으나 재난관리에서의 적용은 초기 단계에 머물러 있다. 본 연구에서는 피해감지에 가장 적합한 모델을 찾기 위해 다음과 같은 과정을 거쳤다. 먼저, 재난에 의한 건물의 피해 정도 감지를 위해 재난에 의해 손상된 건물로 구성된 xBD 데이터셋을 활용하여 초고해상도 위성영상을 훈련시켰다. 다음으로 모델 간의 성능을 비교·평가하기 위하여 모델의 감지 정확도와 이미지 처리속도를 정량적으로 분석하였다. 학습 결과, YOLOv3는 34.39%의 감지 정확도와 초당 46개의 이미지 처리속도를 기록하였다. RetinaNet은 YOLOv3보다 1.67% 높은 36.06%의 감지 정확도를 기록하였으나, 이미지 처리속도는 YOLOv3의 3분의 1에 그쳤다. SSD-512는 두 지표에서 모두 YOLOv3보다 낮은 수치를 보였다. 대규모 재난에 의해 발생한 피해 정보에 대한 신속하고 정밀한 수집은 재난 대응에 필수적이다. 따라서 본 연구를 통해 얻은 결과는 신속한 지리정보 취득이 요구되는 재난관리에 효과적으로 활용될 수 있을 것이라 기대한다.
최근 강남 글로벌 비즈니스센터(GBC) 건설 등 토목기술이 발전해 감에 따라 지상·지하에 대규모 토목·건축물들이 건설되고 있으며, 이와 같은 대규모 시설물의 안전사고 방지, 화재와 같은 위급사항 대처 등과 관련한 기술과 연구가 진행되고 있다. 지상·지하의 개발과 활용이 활발해 짐에 따라 실내에서의 정확한 위치 정보 확보를 위한 연구가 다양하게 진행되고 있으며, 본 연구에서 실내측위 테스트를 위해서 웹 환경에서 손쉽게 가상으로 실내측위를 해 볼 수 있는 시뮬레이터를 개발하였다. 이를 위해서 한국전자통신연구원(ETRI) 13동을 대상으로 실내측위를 위한 테스트 데이터를 구축하고, GIS 공간연산 기법을 이용하는 실내측위 데이터 API(Application Programming Interface)를 개발하였다. 본 연구를 통해 모바일 단말에서 요구되는 다양한 경로정보, 셀 정보, 랜드마크 등 신호 및 영상기반측위에서 요구되는 다양한 공간정보를 실내측위 데이터 API를 통해 신속히 제공이 가능하다.
Jae Sok Oh;Chan Park;Kang-Min Kim;Heeyoung Oh;UeeJeong Jeong;Moo-Young Chun;Young Sam Yu;Sungho Lee;Jeong-Gyun Jang;Bi-Ho Jang;Sung-Joon Park;Jihun Kim;Yunjong Kim;Andrew Szentgyorgyi;Stuart McMuldroch;William Podgorski;Ian Evans;Mark Mueller;Alan Uomoto;Jeffrey Crane;Tyson Hare
천문학회지
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제56권2호
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pp.169-185
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2023
The GMT-Consortium Large Earth Finder (G-CLEF) is the first instrument for the Giant Magellan Telescope (GMT). G-CLEF is a fiber feed, optical band echelle spectrograph that is capable of extremely precise radial velocity measurement. G-CLEF Flexure Control Camera (FCC) is included as a part in G-CLEF Front End Assembly (GCFEA), which monitors the field images focused on a fiber mirror to control the flexure and the focus errors within GCFEA. FCC consists of an optical bench on which five optical components are installed. The order of the optical train is: a collimator, neutral density filters, a focus analyzer, a reimager and a detector (Andor iKon-L 936 CCD camera). The collimator consists of a triplet lens and receives the beam reflected by a fiber mirror. The neutral density filters make it possible a broad range star brightness as a target or a guide. The focus analyzer is used to measure a focus offset. The reimager focuses the beam from the collimator onto the CCD detector focal plane. The detector module includes a linear translator and a field de-rotator. We performed thermoelastic stress analysis for lenses and their mounts to confirm the physical safety of the lens materials. We also conducted the global structure analysis for various gravitational orientations to verify the image stability requirement during the operation of the telescope and the instrument. In this article, we present the opto-mechanical detailed design of G-CLEF FCC and describe the consequence of the numerical finite element analyses for the design.
서울의 이미지에 큰 영향을 주는 한강 스카이라인에 관한 관심이 높아지며, 한강 주변 아파트 단지재건축 계획에서 스카이라인 형태에 대한 고려가 중요해지고 있다. 서울시는 한강 연접부 아파트 높이 제한 기준을 없애고 대상지 특성에 맞는 적절한 높이를 계획해 유연하고 창의적인 스카이라인을 유도하고 있다. 그러나 기존 스카이라인 분석 방법은 구체적인 스카이라인 속성과 수준을 고려하지 않아, 새로운 서울의 스카이라인 계획을 위한 구체적인 선호 스카이라인 형태 제시에 한계가 있다. 또한, 디지털 트윈 3D 모델링 프로그램의 발전에도 아직까지 선호 형태를 반영하면서 도시 스카이라인을 효과적으로 관리할 수 있는 프로그램은 일부에 불과하다. 따라서, 본 연구에서는 도시 스카이라인을 효과적으로 관리할 수 있는 디지털 트윈 3D 모델링 프로그램 개발에 기여하고자 선호되는 스카이라인 형태 결정에 각 속성의 중요성을 평가할 수 있는 컨조인트 분석을 활용한다. 한강을 따라 위치한 재개발 계획이 있거나 곧 재개발이 들어가는 압구정 아파트 단지를 대상으로 한 선호 스카이라인 분석을 통해 본 연구는 디지털 트윈 3D 모델링 프로그램 개발을 위한 선호 스카이라인 형태의 기준을 제안한다. 또한, 이 개발 과정에서 컨조인트 분석이 유용한 방법으로 활용될 수 있음을 제안한다.
본 논문에서는 스테레오 비전 센서를 이용한 프리팹 강구조물(PSS: Prefabricated Steel Structures)의 조립부 형상 품질 평가 기법을 소개한다. 스테레오 비전 센서를 통해 모형의 조립부 영상과 포인트 클라우드 데이터를 수집하였으며, 퍼지 기반 엣지 검출, 허프 변환 기반 원형의 볼트 홀 검출 등의 영상처리 알고리즘을 적용하여 조립부 영역의 볼트홀을 검출하였다. 영상 내 추출된 볼트홀 외곽선 위 세 점의 위치 정보에 대응되는 3차원 실세계 위치 정보를 깊이 영상으로부터 획득하였으며, 이를 기반으로 각 볼트홀의 3차원 중심 위치를 계산하였다. 통계적 기법 중 하나인 주성분 분석 알고리즘(PCA: Principal component analysis) 알고리즘을 적용함으로써 3차원 위치 정보를 대표하는 최적의 좌표축을 계산하였다. 이를 통해 센서의 설치 방향 및 위치에 따라 센서와 부재 간 평행이 아니더라도 안정적으로 볼트홀 간의 거리를 계측하도록 하였다. 각 볼트홀의 2차원 위치 정보를 기반으로 볼트홀의 순서를 정렬하였으며, 정렬된 볼트홀의 위치 정보를 바탕으로 인접한 볼트홀 간의 각 축의 거리 정보를 계산하여 조립부 볼트홀 위치 중심의 형상 품질을 분석하였다. 측정된 볼트홀 간의 거리 정보는 실제 도면의 거리 정보와의 절대오차와 상대오차를 계산하여 성능 비교를 진행하였으며, 중앙값 기준 1mm 내의 절대오차와 4% 이내의 상대오차의 계측 성능을 확인하였다.
자기공명영상 기술의 개발에 따라 다양한 종류의 시퀀스가 개발되어 방사선 진단에 큰 도움이 되었다. 다양한 자기공명영상 시퀀스 중에서 자기화율 강조 영상은 고 공간 분해능 3차원 경사 에코 시퀀스를 발전시킨 것으로 국소 자기장 왜곡에 의한 디옥시헤모글로빈, 페리틴, 헤모시데린 및 골, 광물 검출에 매우 민감하다. 이러한 영상 특징으로 인해 자기화율 강조 영상은 다양한 신경 장애의 진단과 치료에 사용되어 왔으며, 영상 화질이 향상되어 방사선 전문의에게 보다 유용한 정보를 제공할 수 있게 되었다. 다양한 신경 장애에서 발생할 수 있는 자기화율 강조 영상에 나타날 수 있는 다양한 신호의 원리를 설명하고, 독특한 영상의학적 특징을 가진 질환 혹은 물질에 대해 임상적 또는 병리학적으로 진단된 환자들에 관하여 각각의 질병에 맞추어 조사하였다. 또한 자기화율 강조 영상에서 각각의 신경 장애에서 보일 수 있는 영상의학적 특징에 대해 질환의 전반적인 정보를 함께 요약하여 정리하였다. 뇌 실질 및 주변 조직에 생기는 다양한 신경계 질환들은 자기화율 강조 영상에서 뚜렷하게 구분되는 다양한 영상학적 특징을 보인다. 이에 의해 자기화율 강조 영상은 다양한 보조적 정보를 통해 적절한 진단에 도움을 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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