해안 환경에서 정확한 지형 조사는 필수적이나 지점식 조사 기법이 일반적이며, 이마저도 육상과 해저면을 독립적으로 계측한다. 본 연구에서는 단일 UAV만을 이용해 육상 및 해저 지형을 측량하는 방법을 소개한다. 세부적으로, UAV 영상을 활용해 지형 및 수심을 계측하는 두 알고리즘을 각각 적용한 뒤 결과물을 정합하여 수행된다. 해빈 지형의 취득은 공간 스캔 영상을 이용하는 Structure-from-Motion Multi-View Stereo 기술이 적용된다. 해저 지형 측량을 위해서는 고정비행으로 취득된 시계열 파랑 영상을 이용하는 분산관계식 기반 수심 역산 기법이 적용된다. 두 요소기술로 산정한 수치 표고모형을 좌표에 따라 정합한 후, 쇄파대 및 포말대와 같이 두 요소기술 적용이 불가능한 부분을 내삽하여 최종적으로 연속된 근해역 지형을 취득할 수 있다. 본 UAV 기반 지형 측량 기법을 경상북도 포항시의 장사해수욕장에 적용한 결과 세부적인 지형적 특징을 재현해낼 수 있었다. 본 연구에서 제안되는 통합 모니터링 방법은 기존 방법들에 비해 시간, 비용, 안전 측면에서 이점이 있어 해안지역의 침퇴적 분석에 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 영주댐 하류 하천을 대상으로 2차원 수치모형인 Nays2DH를 적용하여 펄스방류 등 다양한 유량 조건에서 하류 하천의 역동성을 파악하기 위해 하도의 지형변화 특성 및 하상기복지수를 분석하였다. 수치모의에 적용되는 유량패턴은 등류 흐름, 정규화된 단일홍수, 펄스방류, 그리고 정규화된 펄스방류 등 4개의 유형이다. 수치모의 결과, 정규화를 적용한 펄스방류 조건일 때 하상고 및 하도의 변화가 가장 큰 것으로 나타났다. 총 하상 변화량은 등류 흐름 조건일 때 29.88 m, 정규화된 단일 홍수 조건일 때 27.46 m, 펄스 방류일 때 29.63 m 그리고 정규화된 펄스 방류일 때 31.87 m로이며, 이 조건에서 세굴과 퇴적의 변동 폭이 가장 크게 나타났다. 하상기복지수(BRI)를 분석한 결과, 등류 조건, 펄스방류, 그리고 정규화된 펄스방류 조건은 시간이 지날수록 BRI가 증가한다. 그러나, 정규화된 단일홍수에서는 첨두유량(14 hrs) 이후 30 hrs 까지 BRI가 급격하게 증가하지만, 그 이후부터는 증가 폭이 점점 감소하고, 56 hrs부터는 감소하였다. 수치모의가 끝날 때(72 hrs) BRI는 등류일 때 2.95, 정규화된 단일홍수일 때 3.31, 펄스방류일 때 3.34, 정규화된 펄스방류일 때 3.78이다. 따라서, 정규화된 펄스방류가 단일홍수나 등류보다 더 큰 역동성을 줄 수 있고, 하류로 갈수록 역동성이 커지면서 댐 하류하천의 환경개선에 효과를 가져올 수 있을 것으로 기대한다.
최근 실내에 대한 정확한 위치정보 취득을 위해 신호기반측위와 영상기반측위를 기반으로 다양한 측위기술이 연구되고 있다. 이 중 카메라를 통해 획득된 영상과 필요에 따라 수집된 센서데이터를 이용하여 모바일 단말의 위치를 결정하는 영상측위 기술에 대한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 영상기반측위를 위해서는 모바일 단말사진과 가상의 랜드마크 영상과의 매칭을 통해 실내위치 결정하는 방법이 사용되며, 이를 위해 광고판, 자판기, ATM기기 등 다양한 랜드마크에 대한 실내 공간정보구축이 필요하다. 다양한 랜드마크에 대한 실내공간정보 구축을 위해 한국전자통신연구원(ETRI) 13동을 대상으로 지상라이다 측량을 통해 로드뷰 형태의 파노라마 이미지와 정확한 3D 측량성과를 취득하였다. 3차원 토탈스테이션 결선성과와 지상라이다 파노라마 이미지 좌표상호간 비교시 약 0.10m 이내로 좌표 및 거리 성과가 취득되어 실내측위에 활용하기 위한 정확한 랜드마크 구축이 가능함을 확인하였다. 이러한 지상라이다 성과를 활용하여 영상측위에 필요한 3차원 랜드마크 모델링을 수행함으로써 기존 준공도면을 이용한 3차원 모델링만으로 구축할 수 없는 랜드마크 정보에 대해 보다 빠르게 모델링이 가능하였다.
BACKGROUND/OBJECTIVES: Dyslipidemia causes metabolic disorders such as atherosclerosis and fatty liver syndrome due to abnormally high blood lipids. Purple perilla frutescens extract (PPE) possesses various bioactive compounds such as α-asarone, chlorogenic acid and rosmarinic acid. This study examined whether PPE and α-asarone improved dyslipidemia-associated inflammation and inhibited atheroma formation in apolipoprotein E (apoE)-deficient mice, an experimental animal model of atherosclerosis. MATERIALS/METHODS: ApoE-deficient mice were fed on high cholesterol-diet (Paigen's diet) and orally administrated with 10-20 mg/kg PPE and α-asarone for 10 wk. RESULTS: The Paigen's diet reduced body weight gain in apoE-deficient mice, which was not restored by PPE or α-asarone. PPE or α-asarone improved the plasma lipid profiles in Paigen's diet-fed apoE-deficient mice, and despite a small increase in high-density lipoprotein cholesterol (HDL-C), low-density lipoprotein (LDL)-cholesterol, and very LDL were significantly reduced. Paigen's diet-induced systemic inflammation was reduced in PPE or α-asarone-treated apoE-deficient mice. Supplying PPE or α-asarone to mice lacking apoE suppressed aorta atherogenesis induced by atherogenic diet. PPE or α-asarone diminished aorta accumulation of CD68- and/or F4/80-positive macrophages induced by atherogenic diet in apoE-deficient mice. Treatment of apoE-deficient mice with PPE and α-asarone resulted in a significant decrease in plasma cholesteryl ester transfer protein level and an increase in lecithin:cholesterol acyltransferase reduced by supply of Paigen's diet. Supplementation of PPE and α-asarone enhanced the transcription of hepatic apoA1 and SR-B1 reduced by Paigen's diet in apoE-deficient mice. CONCLUSIONS: α-Asarone in PPE inhibited inflammation-associated atheroma formation and promoted hepatic HDL-C trafficking in dyslipidemic mice.
드론과 센서의 발달이 가속화됨에 따라 드론에 장착된 다양한 센서로 취득된 데이터를 융합하여 새로운 서비스 및 가치를 창출하고 있다. 그러나 데이터 융합을 통한 공간정보 구축은 주로 영상에 의존하여 구축하며, 하드웨어의 사양 및 성능에 따라 데이터 품질이 결정된다. 또한, 고품질 공간정보를 구축하기 위해 고가 장비가 요구되므로 실제 현장에서 사용하기에는 어려운 실정이다. 본 연구에서는 드론에 장착된 RGB 및 THM 카메라를 통해 취득된 저해상도 영상을 딥러닝에 적용하여 초해상화를 수행하고, 이를 통해 생성된 고해상도 영상의 정량적 평가 및 특징점 추출에 대한 평가를 수행하였다. 실험 결과 초해상화를 수행하여 생성된 고해상도 영상은 원본 영상의 특징을 유지하고 있었으며, 해상도가 개선됨에 따라 원본 영상 대비 많은 특징을 추출할 수 있었다. 따라서, 저해상도 영상을 초해상화 딥러닝 모델에 적용하여 고해상도 영상을 생성할 경우 하드웨어에 제약을 받지 않고 고품질의 공간정보를 구축하기 위한 새로운 방법일 것으로 판단하였다.
최근 자율주행 분야에서 실세계와 유사한 디지털트윈 기반의 가상 시뮬레이션 환경 구축에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 디지털트윈 기반의 시뮬레이션 환경에서 자율주행의 성능 및 기능 검증뿐만 아니라, 딥러닝을 위한 가상 학습데이터 생성 연구도 활발히 수행되고 있다. 그러나, 이러한 디지털트윈 기반 자율주행 시뮬레이션 시스템은 고정밀 데이터 구축과 시스템 개발에 많은 시간과 비용을 필요로 하는 문제를 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 기 구축된 3차원 입체모형과 정밀도로지도만을 이용하여 디지털트윈 기반의 실시간 자율주행 시뮬레이션 시스템을 신속히 설계하고 구현하기 위한 방안을 제시하고자 한다. 구체적으로 부산 EDC 지역에 대한 FBX의 3D 입체모형과 NGII HD Map을 CARLA에 통합하는 방법과 CARLA 기능을 추가 및 수정하는 방법을 제시한다. 본 연구 결과는 기존의 3D 입체모형과 NGII HD 맵을 활용하면 저렴한 비용으로 신속한 시뮬레이션 시스템의 설계 및 구현이 가능함을 보여준다. 또한, 시뮬레이션 시나리오 구성, 사용자 맞춤형 주행, 실시간 신호등 상태 시뮬레이션 등의 다양한 기능도 지원할 수 있다. 향후 광범위한 지역에 대하여 시스템이 적용되는 경우에 시스템의 활용도가 크게 향상될 것으로 기대된다.
디지털 전환 패러다임 속에 기업 내 IT 인력은 조직에 신기술 도입을 주도하고, 기술 축적, 개발 및 관리 등 IT 자산을 운용하는 핵심적 역할을 담당하고 있다. 하지만, 상대적으로 직무수명이 짧고 높은 이직률로 인해 기업들은 여전히 IT 인력의 부족이나 이직으로 인한 문제를 겪고 있다. 본 연구에서는 IT 종사자를 대상으로 테크노스트레스, 스트레스 대처 및 직무소진과의 관계를 파악하고자 한다. 이를 통해, IT 종사자에게 동기를 부여하고 업무 효율성을 높이기 위한 접근 전략을 제시하고자 하였다. 이를 위해 국내 IT 종사자를 318명을 대상으로 주요 변인 간 관계를 분석하였으며, 주요 분석결과를 제시하면 다음과 같다. 첫째, 테크노스트레스가 스트레스 대처에 미치는 영향 관계에서는 기술불확실성, 기술불안감이 문제 중심적 대처에 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 테크노스트레스가 감정 중심적 대처에 미치는 관계에서는 기술복잡성, 기술불확신성, 기술불안감이 감정 중심적 대처에 모두 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 스트레스 대처와 직무소진과의 관계에서는 문제 중심적 대처는 직무소진에 유의한 영향 관계는 나타나지 않았지만, 감정 중심적 대처는 직무소진에 정(+)의 관계가 나타났다. 마지막으로 테크노스트레스가 직무소진에 미치는 관계에서는 기술불확실성, 기술침해가 직무소진에 통계적으로 유의한 정(+)의 영향관계가 나타났다. 또한 스트레스 대처를 매개하는 간접경로 분석결과에서는 기술과부하와 기술복잡성은 감정 중심적 대처를 통해 직무소진에 간접효과를 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 디지털 전환 패러다임 속에서 IT자산의 효율적 운용과 경쟁력 강화의 핵심적 역할을 담당하는 IT 종사자에게 동기를 부여하고 업무효율성을 높이기 위한 조직차원의 전략적 접근 방향에 하나의 근거자료를 제시할 수 있을 것으로 기대한다.
Support Vector Machine(SVM)은 기업부실 예측문제 등 다양한 분야에서 성공적으로 활용되어 왔으나 범주 불균형 문제가 존재하는 경우 다수 범주의 경계영역은 확장되는 반면, 소수 범주의 경계영역은 축소되고 분류 경계선이 소수 범주로 편향되어 분류 성과에 부정적인 영향을 미치는 것으로 보고되고 있다. 본 연구는 범주 불균형 문제에 대한 대칭 마진 SVM(EMSVM)의 한계점을 개선하기 위하여 비대칭 마진 SVM(UMSVM)과 임계점 이동 기법을 결합한 최적화 비대칭 마진 SVM인 OPT-UMSVM을 제안한다. OPT-UMSVM은 소수 범주 방향으로 치우진 분류 경계선을 다수 범주로 재이동함으로써 소수 범주의 민감도를 개선하고 최적화된 분류 성과를 산출함으로써 SVM의 일반화 능력을 향상시키는 장점을 가진다. OPT-UMSVM의 성과 개선 효과를 검증하기 위하여 불균형 비율이 상이한 5개의 표본군을 구성하여 10-fold 교차타당성 검증을 수행한 결과는 다음과 같다. 첫째, 범주 불균형이 미미한 표본에서 UMSVM은 EMSVM의 성과 개선 효과가 미약한 반면, 범주 불균형이 심화된 표본에서 UMSVM은 EMSVM의 성과개선에 크게 공헌하고 있다. 둘째, OPT-UMSVM은 EMSVM 및 기존의 UMSVM과 비교하여 범주 균형 및 범주 불균형 표본 모두에서 보다 우수한 성과를 가지고 있으며, 특히 범주 불균형이 심화된 표본에서 유의적인 성과 차이를 보였다.
Kwan Hong;Young June Choe;Young Hwa Lee;Yoonsun Yoon;Yun-Kyung Kim
Pediatric Infection and Vaccine
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제31권1호
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pp.55-63
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2024
목적: 수두 감염에 대한 백신 효과성을 높이기 위해 수두백신 2회접종 전략이 여러 국가에 도입이 되었다. 본 연구에서는 Bayesian 모델을 통해 수두 예방 접종 전략의 종합적인 평가와 효과를 제공하고자 한다. 방법: 체계적 문헌고찰을 통해 수집된 연구에 대해 1회 및 2회 접종, 인구특성 및 관심대상결과와 같은 결과값들을 수집했다. 다양한 접종 횟수를 포함하는 연구의 경우 동일한 투여 횟수에 대한 데이터를 하나의 그룹으로 집계했다. 수두 백신의 1회 및 2회 접종의 예방 효과는 오즈 비 (OR) 및 해당하는 95% 신뢰 구간 (95% CI)을 기준으로 평가하였다. 결과: 문헌 검색을 통해 총 903개의 연구가 검색되었고, Bayesian 네트워크 메타 분석을 위해 25개의 개입 또는 관찰 연구가 선택되었다. 총 49,265명의 관찰 대상자가 이 연구에 포함되었다. 미접종군과 비교하여, 모든 수두 감염의 OR은 각각 2회 및 1회 접종에 대해 0.087 (95% CI, 0.046-0.164) 및 0.310 (95% CI, 0.198-0.484)이었으며, 이는 각각 1회 및 2회의 VE가 각각 69.0% (95% CI, 51.6-81.2) 및 91.3% (95% CI, 83.6-95.4)에 해당한다. 결론: 체계적인 검토 및 네트워크 메타 분석 결과, 2회 접종 백신 전략은 수두 감염 부담을 크게 감소시키는 것을 확인하였고, 2회 접종을 받은 어린이들은 1회 접종을 받은 어린이들보다 수두 감염 위험이 낮았으며, 유행 발생 시 더 나은 보호를 받는 것을 확인하였다.
The extensive utilization of concrete has given rise to environmental concerns, specifically concerning the depletion of river sand. To address this issue, waste deposits can provide manufactured-sand (MS) as a substitute for river sand. The objective of this study is to explore the application of machine learning techniques to facilitate the production of manufactured-sand concrete (MSC) containing stone nano-powder through estimating the splitting tensile strength (STS) containing compressive strength of cement (CSC), tensile strength of cement (TSC), curing age (CA), maximum size of the crushed stone (Dmax), stone nano-powder content (SNC), fineness modulus of sand (FMS), water to cement ratio (W/C), sand ratio (SR), and slump (S). To achieve this goal, a total of 310 data points, encompassing nine influential factors affecting the mechanical properties of MSC, are collected through laboratory tests. Subsequently, the gathered dataset is divided into two subsets, one for training and the other for testing; comprising 90% (280 samples) and 10% (30 samples) of the total data, respectively. By employing the generated dataset, novel models were developed for evaluating the STS of MSC in relation to the nine input features. The analysis results revealed significant correlations between the CSC and the curing age CA with STS. Moreover, when delving into sensitivity analysis using an empirical model, it becomes apparent that parameters such as the FMS and the W/C exert minimal influence on the STS. We employed various loss functions to gauge the effectiveness and precision of our methodologies. Impressively, the outcomes of our devised models exhibited commendable accuracy and reliability, with all models displaying an R-squared value surpassing 0.75 and loss function values approaching insignificance. To further refine the estimation of STS for engineering endeavors, we also developed a user-friendly graphical interface for our machine learning models. These proposed models present a practical alternative to laborious, expensive, and complex laboratory techniques, thereby simplifying the production of mortar specimens.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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