Unlike mouse results, cloning efficiency of nuclear transfer from porcine induced pluripotent stem cells (piPSCs) is very low. The present study was performed to investigate the effect of cell cycle inhibitors on the cell cycle synchronization of piPSCs. piPSCs were generated using combination of six human transcriptional factors under stem cell culture condition. To examine the efficiency of cell cycle synchronization, piPSCs were cultured on a matrigel coated plate with stem cell media and they were treated with staurosporine (STA, 20 nM), daidzein (DAI, $100{\mu}M$), roscovitine (ROSC, $10{\mu}M$), or olomoucine (OLO, $200{\mu}M$) for 12 h. Flow Cytometry (FACs) data showed that piPSCs in control were in G1 ($37.5{\pm}0.2%$), S ($34.0{\pm}0.6%$) and G2/M ($28.5{\pm}0.4%$). The proportion of cells at G1 in DAI group was significantly higher than that in control, while STA, ROSC and OLO treatments could not block the cell cycle of piPSCs. Both of viability and apoptosis were affected by STA and ROSC treatment, but there were no significantly differences between control and DAI groups. Real-Time qPCR and FACs results revealed that DAI treatment did not affect the expression of pluripotent gene, Oct4. In case of OLO, it did not affect both of viability and apoptosis, but Oct4 expression was significantly decreased. Our results suggest that DAI could be used for synchronizing piPSCs at G1 stage and has any deleterious effect on survival and pluripotency sustaining of piPSCs.
H.264/AVC 표준은 기존의 부호화 기법보다 뛰어난 압축 성능 때문에 비디오 데이터의 압축과 전송에 널리 응용될 것으로 전망된다. 그러나 H.264/AVC 표준도 기존의 비디오 압축표준과 마찬가지로 가변길이부호화 방식을 따르기 때문에, 동영상을 부호화할 때 발생하는 데이터량은 시간의 흐름에 따라 큰 폭으로 변한다. 이 때문에 PSTN이나 ISDN 망과 같이 대역폭이 고정된 네트워크를 통해 비디오 비트 스트림을 전송하고자 할 경우에는 부호기로부터 출력되는 비트량을 제어할 필요가 있다. 본 논문에서는 전송율이 고정된 비디오 전송채널 환경에서 H.264/AVC 부호화 기법으로 압축된 영상 데이터를 전송할 때 장면전환에 효율적인 비트율 제어 방식을 제안한다. 즉, 제안하는 비트율 제어 방식은 장면 전환과 같이 움직임이 많은 부분에서는 이전 프레임과 현재 프레임간의 움직임 변화량을 예측하여 움직임의 양에 따라 2차원 RD 모델 식을 수정하여 프레임 단위로 비트량을 효율적으로 제어하는 방법이다. 또한 장면전환이 많은 영상일 경우에 버퍼의 넘침을 방지하기 위해서 효율적인 프레임 스킵 방법을 제안한다. 실험 결과는 화면간 움직임이 많은 영상의 경우, 기존의 비트량 제어 방법이 채널 전송에 부적합할 정도로 비트량을 초과하지만, 제안한 방법은 채널 전송에 적합하게 효율적으로 부호화한다. 또한 기존 비트율 방법보다 제안한 방법의 프레임 스킵 개수가 적어 화면간의 끊김 현상이 줄었다.
본 논문에서 제안된 카멜레온형 서피스 (chameleonic surface)는 핀 아트 (pin-art) 장치로서 임의 형상 발생용 입체 디스플레이 장치이다. 슬림 텔레스코픽 액츄에이터 (slim telescopic actuator)와 고탄성의 복합 소재로 생성되는 부드럽고 연속적인 곡면 위에 동적 매핑 영상을 투사하여 사실적인 입체 형상을 연속적으로 생성할 수 있다. 슬림 텔레스코픽 액츄에이터는 적층을 위하여 긴 행정거리를 가지면서 최소 점유 면적을 가지도록 설계하였다. 3차원 형상은 다수의 슬림 텔레스코픽 액츄에이터가 고탄성 소재를 밀어서 돌출시켜서 만들어진다. 이와 같은 구조는 임의의 연속적인 곡면 형상 생성, 동적 영상 투사 및 장치 경량화 등의 장점이 있었다. 수백 개의 슬림 텔레스코픽 액츄에이터가 원활하게 동작하기 위하여 실시간 동기화가 가능한 이더캣 (EtherCAT) 통신 기반의 분산 제어기를 적용하였다. 통합 운영 소프트웨어로 돌출 형상과 입체 영상을 정합하고 다수 영상 투사기로 투사하여 실감 영상을 연속적으로 생성할 수 있었다. 실제 공연을 위하여 오페라용 콘텐츠를 제작하면서 카멜레온 서피스에 최적화하였고, 일반인들을 대상으로 상영하였다.
'제스처'는 음성을 제외한 가장 직관적인 인간의 의사표현 수단이다. 따라서 키보드나 마우스를 대체하여 제스처를 입력으로 컴퓨터를 제어할 수 있는 방법에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 이러한 연구에서 사용자 객체의 검출과 주요 신체부위의 추정은 매우 중요한 과정 중의 하나이다. 본 논문에서는 깊이정보가 부정확한 조건에서 사용자 객체검출과 주요 신체부위를 추정하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 2D 영상정보와 3D 깊이정보를 이용하여 조명 변화와 잡음에 강인하고, 3D 깊이정보를 1D 신호로 변환하여 처리함으로써 실시간에 적합하며, 이전 객체정보를 이용하여 더욱 정확하고 환경변화에 강인한 사용자 검출 방법을 제안한다. 또한 주요 신체부위 추정 방법에서 본 논문에서는 2D 외곽선 정보와 3D 깊이정보 및 추적을 혼합 사용하여 사용자 자세를 추정하는 방법을 제안한다. 실험결과 제안된 사용자 객체 검출방법은 2D정보만을 이용하는 방법에 비해 조명변화와 복잡한 환경에 강인하고, 깊이정보가 부정확한 경우에도 정확한 객체검출을 수행하였다. 또한 제안된 주요 신체부위 추정방법은 2D 외곽선 정보만 이용할 경우 겹친 부분에 대한 검출이 불가능하고, 색상 정보를 사용하는 방법은 조명이나 환경에 민감한 단점을 극복함을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 차량이 움직일 때 발생하는 카메라의 움직임, 도로상의 광원에 강건한 지능형 전조등 제어 시스템을 제안한다. 후보광원을 검출할 때 카메라의 원근 범위 추정 모델을 기반으로 한 ROI (Region of Interest)를 사용하며 이는 FROI (Front ROI)와 BROI (Back ROI)로 나뉘어 사용된다. ROI내에서 차량의 전조등과 후미등, 반사광 및 주변 도로의 조명들은 2개의 적응적 임계값에 의해 세그먼트화 된다. 세그먼트화 된 광원 후보군들로부터 후미등은 적색도(redness)와 Haar-like특징에 기반한 랜덤포레스트 분류기에 의해 검출된다. 전조등과 후미등 분류 과정에서 빠른 학습과 실시간 처리를 위해 SVM(Support Vector Machine) 또는 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용하지 않고 랜덤포레스트 분류기를 사용했다. 마지막으로 페어링(Pairing) 단계에서는 수직좌표 유사성, 광원들간의 연관성 검사와 같은 사전 정의된 규칙을 적용한다. 제안된 알고리즘은 다양한 야간 운전환경을 포함하는 데이터에 적용한 결과, 최근의 관련연구 보다 향상된 검출 성능을 보여주었다.
최근 게임의 종류가 다양해지고 접할 기회가 많아지면서 게임을 즐기는 사용자의 성향과 수준도 다양해지고 있다. 기존의 NPC는 행동이 단순하고 획일적이기 때문에 다양한 사용자를 상대하는데 한계가 있다. 따라서 각기 다른 사용자와 비슷한 수준으로 대응할 수 있는 적응형 NPC를 생성하는 기술이 필요하다. 본 논문은 적응형 NPC를 생성하기 위한 행동 정보 관리 기법을 제안한다 행동정보 저장 방법은 적응형 NPC가 사용자의 행동을 관찰하고 (상태-행동)의 관계로 정보를 수집한다. 수집한 행동 정보의 효율 값을 구하고 유사한 상태정보들은 군집화하여 행동 데이터베이스에 저장한다. 게임시스템은 행동 데이터베이스를 갱신하며 다양한 행동을 저장하고 효율 값이 좋은 행동을 선택하여 사용자에게 적응해 가는 NPC를 생성한다. 본 연구에서 제안한 적응기법을 액션 게임에 적용하여 실험하였다 임의의 실험자는 적응형 NPC와 실시간으로 1:1 전투를 한다. 게임 결과 로그파일을 통해 실험자와 NPC의 행동 성향을 분석하여 유사성을 판단한다. 다양한 실험 결과의 통계에서 오차율 6% 이내의 사용자와 비슷한 수준으로 적응해 가는 NPC를 생성할 수 있었다.
최근에는 기존 소셜커머스 사이트에서 판매하는 일반 상품보다 서비스 관련 상품들이 더 주목 받고 있다. 이러한 배경으로 본 연구에서는 소셜커머스 상품의 서비스 품질이 소비자의 만족도에 미치는 영향에 관한 분석을 하였다. 소셜커머스 상품을 구매해 본 경험이 있는 소비자들을 대상으로 상품 구매 후 서비스 품질이 소비자의 만족도에 얼마나 영향을 주는지 분석하는 연구이다. 소셜커머스의 경우 상품의 다양성, 상품의 편리성 등이 소비자의 만족에 유의한 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 소셜커머스는 현재 900개가 넘은 사이트와 수 십건의 뉴스가 쏟아지고, 포털 사이트의 실시간 인기검색어에 관련 사이트까지 심심하지 않게 등장할 정도로 대중적인 인기를 몰고 오면서 우리 인간들의 일상 속으로 빠르게 파고들었다. 흔히 소셜커머스를 모방한 기업들의 대부분은 소셜 쇼핑의 형태를 벗어나지 못하고 있기 때문에 소비자 만족도와 서비스 품질의 상관관계가 밀접한 결과를 얻었다.
자율주행자동차는 자동차 스스로가 도로 위의 상황을 분석하고 판단하여 움직이는 인공지능과 자동차가 결합된 형태이다. 자율주행자동차에 대한 연구결과가 최근 언론을 통해 공개가 되고 있으며, 선두기업으로 구글이 평가받고 있다. 기술경영에서 기업의 연구개발방향 파악 및 개발전략수립을 위해 다양한 정보를 포함하고 있는 특허정보의 활용은 좋은 대안으로 평가받고 있다. 본 논문에서는 구글의 자율주행자동차에 대한 집중연구방향 파악 및 기술개발전략수립을 위해 구글의 자율주행자동차 관련 특허문서를 대상으로 문헌의 질적 측면을 평가할 수 있는 인용정보를 이용하여 사회네트워크분석 기반의 연구집중도 분석을 수행한다. 분석결과, 구글에서는 하드웨어 분야에 대한 기술이 미흡하여 최근까지 하드웨어 제어부분에 대한 기술개발에 집중한 것을 확인할 수 있으며, 현재 이 기술에 대하여 상당한 성과를 이룬 것으로 파악된다. 후발 기업에서는 향후 표준화를 대비하여 구글과의 공동연구를 진행하는 것이 필요할 것으로 예상된다.
본 연구의 목적은 소셜 빅데이터와 Google 검색 트렌드를 활용하여 한국과 미국의 사이버불링 검색에 영향을 미치는 요인을 분석하는 것이다. 한국의 사이버불링 요인 분석은 2011년 1월 1일부터 2013년 3월 31일까지 총 227개 소셜미디어에서 수집된 검색통계를 활용하였고, 미국은 2004년 1월 1일부터 2013년 12월 22일까지 구글 검색트렌드에서 검색된 검색량을 분석대상으로 하였다. 첫째 위계적 회귀분석결과 스트레스가 사이버불링에 미치는 영향은 한국이 미국보다 많은 것으로 나타났다. 둘째 다중집단 구조모형 분석결과 한국과 미국 모두 스트레스에서 운동, 음주, 사이버불링으로 가는 경로가 정적(+)으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 한국과 미국은 모든 경로에서 집단 간 유의미한 차이를 보이고 있으며, '스트레스 ${\rightarrow}$ 운동', '스트레스 ${\rightarrow}$ 음주', '음주 ${\rightarrow}$ 사이버불링', '스트레스 ${\rightarrow}$ 사이버불링' 경로가 한국이 미국보다 더 유의하게 강하게 나타났다. 한국의 청소년과 성인은 사이버불링과 관련한 담론을 주고받으며, 이러한 언급이 실제적인 사이버불링과 관련된 심리적 행동적 특성으로 노출이 될 수 있기 때문에 SNS상에 사이버불링 행위에 대한 위험징후가 예측되면 실시간으로 개입할 수 있는 온라인 애플리케이션이 개발되어야 할 것이다.
음향 이벤트 인식은 다수의 음향 이벤트가 발생하는 환경에서 이를 인식하고 각각의 발생과 소멸 시점을 판단하는 기술로써 인간의 청각적 인지 특성을 모델화하는 연구다. 음향 장면 및 이벤트 인식 연구 그룹인 DCASE는 연구자들의 참여 유도와 더불어 음향 인식 연구의 활성화를 위해 챌린지를 진행하고 있다. 그러나 DCASE 챌린지에서 제공하는 데이터 세트는 이미지 인식 분야의 대표적인 데이터 세트인 이미지넷에 비해 상대적으로 작은 규모이며, 이 외에 공개된 음향 데이터 세트는 많지 않아 알고리즘 개발에 어려움이 있다. 본 연구에서는 음향 이벤트 인식 기술 개발을 위해 실내외에서 발생할 수 있는 이벤트를 정의하고 수집을 진행하였으며, 보다 큰 규모의 데이터 세트를 확보하였다. 또한, 인식 성능 개선을 위해 음향 이벤트 존재 여부를 판단하는 보조 신경망을 추가한 이중 CNN 구조의 알고리즘을 개발하였고, 2016년과 2017년의 DCASE 챌린지 기준 시스템과 성능 비교 실험을 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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