Homeostatic regulation of meristematic stem cells accomplished by maintaining a balance between stem cell self-renewal and differentiation is critical for proper plant growth and development. The quiescent center (QC) regulates root apical meristem homeostasis by maintaining stem cell fate during plant root development. Cell cycle checkpoints, such as anaphase promoting complex/cyclosome/cell cycle switch 52 A2 (APC/CCCS52A2), strictly control the low proliferation rate of QC cells. Although APC/CCCS52A2 plays a critical role in maintaining QC cell division, the molecular mechanism that regulates its activity remains largely unknown. Here, we identified SCFFBS1, a ubiquitin E3 ligase, as a key regulator of QC cell division through the direct proteolysis of CCS52A2. FBS1 activity is positively associated with QC cell division and CCS52A2 proteolysis. FBS1 overexpression or ccs52a2-1 knockout consistently resulted in abnormal root development, characterized by root growth inhibition and low mitotic activity in the meristematic zone. Loss-of-function mutation of FBS1, on the other hand, resulted in low QC cell division, extremely low WOX5 expression, and rapid root growth. The 26S proteasome-mediated degradation of CCS52A2 was facilitated by its direct interaction with FBS1. The FBS1 genetically interacted with APC/CCCS52A2-ERF115-PSKR1 signaling module for QC division. Thus, our findings establish SCFFBS1-mediated CCS52A2 proteolysis as the molecular mechanism for controlling QC cell division in plants.
본 논문에서는 고해상도 광대역 영상 레이더용 X-대역 송수신기를 설계, 제작하고 성능 보정을 위한 연구를 수행하였다. 영상 레이더용 송수신기는 송신기, 수신기, 송수신 경로기 및 주파수 발생기로 구성되며, 특히 수신기는 지상 이동 표적 탐지를 위한 2 채널 모노펄스 구조를 가진다. 송수신기는 운용 모드에 따라 고해상도 모드를 위한 deramping 수신 기능을 제공하며, SAR 운용 모드에 적합하게 수신 대역폭 선택 기능을 가진다. 송수신기는 X-대역에서 300 MHz 이상의 대역폭을 가지며, T/R 모듈을 구동시키기에 적합하도록 송신 출력은 13.3dBm이며, 수신 이득은 39 dB, 잡음 지수는 3.96 dB 이하인 성능을 얻었다. 수신 이득은 6 비트 디지털 감쇠기에 의해 제어되며, 이득 조절 범위는 30 dB를 보였다. 수신 동적 범위는 30 dB이며, 수신 I/Q 채널 간 진폭 오차는 ${\pm}$0.38 dB 이내, 위상 오차는 ${\pm}$3.47도 이내를 보였다. 시험 결과, 송수신기는 영상 레이더에서 요구되는 전기적인 성능을 만족하였으며, 또한 영상 레이더의 성능을 크게 좌우하는 펄스 오차 항목이 분석되었으며, 임펄스 응답 특성을 개선하기 위한 보정 기법을 적용하여 개발 목표 규격을 만족하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 유무선 통합을 위한 광대역 액세스 망의 연결을 지원하는 파장 분할 다중화 (Wavelength Division Multiplexing; WDM) 메트로(metro) 망을 위한 노드 구조를 제안한다. 또한 노드 구조의 기능과 망 요구 사항을 고려한 매체 접근 제어 (Medium Access Control; MAC) 프로토콜을 제안하고 성능을 비교, 평가한다. 광통신 백본 망과 액세스 망사이의 병목현상을 해결하기 위하여 WDM 서브 캐리어 다중화 기술, 광소자 기술 등을 살펴보고 고비용 자원에 해당하는 파장 채널의 공유를 위한 액세스 노드 구조를 제안한다. 또한 제안된 기능 모델을 이용하여 기존 SS (Source-Stripping) MAC 프로토콜을 분석하고 슬롯 재사용성을 높이기 위한 DS+SS (Destination-Stripping and Source-Stripping)와 DS+IS(Destination-Stripping and Intermediate-Stripping) MAC 프로토콜을 제시한다. 제안된 프로토콜은 다른 파장 그룹의 목적지 노드로 슬롯이 전송되는 경우에 목적지에 따라서 슬롯의 제거를 중간 액세스 노드나 근원지 노드에서 수행한다. 따라서 전송된 슬롯의 불필요한 망 순환을 줄임으로써 슬롯 재사용성이 증가한다. 슬롯 재사용성에 의한 대역 효율성과 노드의 최대 처리율을 예측하기 위하여 수치적 분석을 수행하며 네트워크 시뮬레이션을 통하여 처리율 검증과 전송 지연, 전송 공정성 등의 다양한 성능 파라미터를 기존 프로토콜과 비교 평가한다.
모든 사물들이 인터넷에 연결되는 사물 인터넷 시대에 즈음하여 본 논문에서는 라즈베리파이와 지그비를 이용하여 실내의 LED 조명등과 멀티탭을 on/off 하고 조명등의 밝기와 출입문의 전자 도어락을 스마트폰으로 원격 제어하는 시스템을 제안한다. 라즈베리파이에 적외선 송신 모듈을 연결하여 리모트컨트롤이 가능한 에어컨 등의 가전제품을 스마트폰 어플로 제어했으며 실내의 영상, 실내온도, 조도 등을 모니터링 했다. 리모트컨트롤이 가능한 모든 가전제품들을 원격 제어하기 위해서는 IR 송신코드를 알아내어야 하는데 AVR 마이크로컨트롤러를 이용해서 IR 송신코드를 알아내는 방법을 제안했다. 상용의 사무실용 도어락을 개조하여 원격으로 개폐하는 방법을 제안했다. LED 조명의 밝기는 ATmega88로 PWM 신호를 발생시켜서 0에서 10 레벨까지 컨트롤했고 멀티탭의 제어는 ATmega32와 포토커플러, TRIAC를 사용하였다. 측정된 온도 및 조도는 Tiny44A를 사용하여 A/D 변환되고 SPI 통신으로 라즈베리파이에게 송신된다. 카메라는 라즈베리파이의 CSI(Camera Serial Interface) 헤드에 연결하였다. 스마트 멀티탭은 일정시간 동안 on 시킬 수 있고 미래시점에 on이 되도록 예약할 수 있다. 대기전력을 줄이기 위해서는 수동으로 멀티탭의 콘센트를 뽑거나 스위치을 꺼면 되지만 스위치를 꺼지 않고 외출한 경우에도 스마트폰으로 원격 제어하여 스위치를 꺼면 대기전력을 줄이는데 많은 도움이 될 것이다.
본 연구에서는 모바일 기기를 이용하여 획득한 가스계량기 사진을 서버로 전송하고, 이를 분석하여 가스 사용량 및 계량기 기물 번호를 인식함으로써 가스 사용량에 대한 과금을 자동으로 처리할 수 있는 응용 시스템 구조를 제안하고자 한다. 모바일 기기는 일반인들이 사용하는 스마트 폰에 준하는 기기를 사용하였으며, 획득한 이미지는 가스 공급사의 사설 LTE 망을 통해 서버로 전송된다. 서버에서는 전송받은 이미지를 분석하여 가스계량기 기물 번호 및 가스 사용량 정보를 추출하고, 사설 LTE 망을 통해 분석 결과를 모바일 기기로 회신한다. 일반적으로 이미지 내에는 많은 종류의 문자 정보가 포함되어 있으나, 본 연구의 응용분야인 가스계량기 자동 검침과 같이 많은 종류의 문자 정보 중 특정 형태의 문자 정보만이 유용한 분야가 존재한다. 본 연구의 응용분야 적용을 위해서는 가스계량기 사진 내의 많은 문자 정보 중에서 관심 대상인 기물 번호 및 가스 사용량 정보만을 선별적으로 검출하고 인식하는 관심 문자열 인식 기술이 필요하다. 관심 문자열 인식을 위해 CNN (Convolutional Neural Network) 심층 신경망 기반의 객체 검출 기술을 적용하여 이미지 내에서 가스 사용량 및 계량기 기물번호의 영역 정보를 추출하고, 추출된 문자열 영역 각각에 CRNN (Convolutional Recurrent Neural Network) 심층 신경망 기술을 적용하여 문자열 전체를 한 번에 인식하였다. 본 연구에서 제안하는 관심문자열 기술 구조는 총 3개의 심층 신경망으로 구성되어 있다. 첫 번째는 관심 문자열 영역을 검출하는 합성곱신경망이고, 두 번째는 관심 문자열 영역 내의 문자열 인식을 위해 영역 내의 이미지를 세로 열 별로 특징 추출하는 합성곱 신경망이며, 마지막 세 번째는 세로 열 별로 추출된 특징 벡터 나열을 문자열로 변환하는 시계열 분석 신경망이다. 관심 문자열은 12자리 기물번호 및 4 ~ 5 자리 사용량이며, 인식 정확도는 각각 0.960, 0.864 이다. 전체 시스템은 Amazon Web Service 에서 제공하는 클라우드 환경에서 구현하였으며 인텔 제온 E5-2686 v4 CPU 및 Nvidia TESLA V100 GPU를 사용하였다. 1일 70만 건의 검침 요청을 고속 병렬 처리하기 위해 마스터-슬레이브 처리 구조를 채용하였다. 마스터 프로세스는 CPU 에서 구동되며, 모바일 기기로 부터의 검침 요청을 입력 큐에 저장한다. 슬레이브 프로세스는 문자열 인식을 수행하는 심층 신경망으로써, GPU에서 구동된다. 슬레이브 프로세스는 입력 큐에 저장된 이미지를 기물번호 문자열, 기물번호 위치, 사용량 문자열, 사용량 위치 등으로 변환하여 출력 큐에 저장한다. 마스터 프로세스는 출력 큐에 저장된 검침 정보를 모바일 기기로 전달한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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