현대에는 급속한 산업화와 인구 증가로 인해 도시들이 더욱 복잡해지고 있다. 특히 도심은 택지개발, 재건축, 철거 등으로 인해 빠르게 변화하는 지역에 해당한다. 따라서 자율주행에 필요한 정밀도로지도와 같은 다양한 목적을 위해 빠른 정보 갱신이 필요하다. 우리나라의 경우 기존 지도 제작 과정을 통해 지도를 제작하면 정확한 공간정보를 생성할 수 있으나 대상 지역이 넓은 경우 시간과 비용이 많이 든다는 한계가 있다. 지도 요소 중 하나인 도로는 인류 문명을 위한 많은 다양한 자원을 제공하는 중추이자 필수적인 수단에 해당한다. 따라서 도로 정보를 정확하고 신속하게 갱신하는 것이 중요하다. 이 목표를 달성하기 위해 본 연구는 Semantic Segmentation 알고리즘인 LinkNet, D-LinkNet 및 NL-LinkNet을 사용하여 광주광역시 도시철도 2호선 공사 현장을 촬영한 드론 정사영상에서 도로를 추출한 다음 성능이 가장 높은 모델에 하이퍼 파라미터 최적화를 적용하였다. 그 결과, 사전 훈련된 ResNet-34를 Encoder로 사용한 LinkNet 모델이 85.125 mIoU를 달성했다. 향후 연구 방향으로 최신 Semantic Segmentation 알고리즘 또는 준지도 학습 기반 Semantic Segmentation 기법을 사용하는 연구의 결과와의 비교 분석이 수행될 것이다. 본 연구의 결과는 기존 지도 갱신 프로세스의 속도를 개선하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다.
A previous animal study has shown the effects of erythropoietin (EPO) and its non-erythropoietic carbamylated derivative (CEPO) on neurogenesis in the dentate gyrus. In the present study, we sought to investigate the effect of EPO on adult hippocampal neurogenesis, and to compare the ability of EPO and CEPO promoting dendrite elongation in cultured hippocampal neural progenitor cells. Two-month-old male BALB/c mice were given daily injections of EPO (5 U/g) for seven days and were sacrificed 12 hours after the final injection. Proliferation assays demonstrated that EPO treatment increased the density of bromodeoxyuridine (BrdU)-labeled cells in the subgranular zone (SGZ) compared to that in vehicle-treated controls. Functional differentiation studies using dissociated hippocampal cultures revealed that EPO treatment also increased the number of double-labeled BrdU/microtubulea-ssociated protein 2 (MAP2) neurons compared to those in vehicle-treated controls. Both EPO and CEPO treatment significantly increased the length of neurites and spine density in MAP2(+) cells. In summary, these results provide evidences that EPO and CEPO promote adult hippocampal neurogenesis and neuronal differentiation. These suggest that EPO and CEPO could be a good candidate for treating neuropsychiatric disorders such as depression and anxiety associated with neuronal atrophy and reduced hippocampal neurogenesis.
증강현실은 지리정보의 가시화 특히 현장에서의 직접적인 가시화에 있어 매우 높은 잠재력이 있다. 하지만 현재까지의 대부분의 이동형 증강현실 시스템은 사용자의 정확한 위치를 파악하기 위해 GPS 또는 범용적으로 쓰이는 마커를 현장에 붙이는 등의 방식을 사용되었다. 물론 최근의 연구에서 마커없는 환경을 지향하고 있으나 대부분 연구실 또는 제어 환경으로 사용이 제한되어 있다. 특히 실내의 경우 GPS를 사용할 수 없기 때문에 새로운 위치파악기술이 더욱 절실하다. 최근 활발히 활용되고 있는 무선(RF)기반의 실내 위치확인 및 내비게이션 기술 역시 대량의 센서와 인식기를 설치한다는 점에서 그 실용성이 의문이다. 본 연구에서는 단일카메라기반의 SLAM 알고리듬을 이용하여 특수한 하드웨어 없이 카메라만으로 실내 위치 확인 및 내비게이션이 가능한 알고리듬을 제시하였으며, 동시에 확인된 위치에서 증강현실을 통한 정보의 가시화가 가능하도록 구현 하였다. 향후 본 연구가 목표하고 있는 실내외 seamless 연동형 u-GIS 시스템의 기본 기능으로 활용 될 것이다.
본 연구는 지능형 버스정류장 U-Shelter의 등장으로 인해 더욱 혼잡해진 버스 정보 디자인을 사례 연구와 표적 집단면접법을 통해 가이드라인을 제안하는 데 그 목적이 있다. 우선, 문헌 연구를 통해 정보 디자인의 개념과 정보디자인과 노선도의 상관관계에 대해 알아보았으며 국내외 사례 연구를 통하여 문제를 제기, 개선방안을 도출하였다. 마지막으로 표적 집단면접법을 통해 현재 버스정류장의 정보 디자인을 평가하고, 이용자들의 요구와 문제점을 도출하였다. 연구 결과 현재 버스정류장 정보 디자인은 정보의 우선순위 결여, 정보 중첩, 인지성 문제가 있었으며 다음과 같은 가이드라인을 제시하였다. 버스노선, 버스의 방향, 도착시각, 배차 간격, 운행시간 순으로 우선순위를 선정하고 버스 표지판은 하나로 축약, 중복 기재하지 않는다. 또한, 약도 및 2차원 선과 도형을 사용해 노선 간의 연결과 방향을 시각화한다. 본 연구를 통해 앞으로 국내 버스정류장 정보 디자인의 개선과 발전에 도움이 되는 참고 자료로 활용될 것을 기대한다.
비디오 프레임 보간(Video Frame Interpolation)은 움직임의 연속성을 증가시켜 영상을 부드럽게 재생할 수 있어 영상, 미디어 분야에서 사용되는 중요한 기술이다. 딥러닝 기반 비디오 프레임 보간 연구에서 널리 사용되는 방법 중 하나인 커널 기반 방법(Kernel Based Method)의 경우, 지역적인 변화를 잘 포착하지만 전체적인 변화를 처리하는 데 한계가 있었다. 이에 본 논문에서는 주요 변화 포착에 집중하기 위한 특성맵 차분, Two Direction을 적용한 새로운 U-Net 구조를 통해 파라미터 수를 줄이면서 중간 프레임을 보다 정확하게 생성하고자 한다. 실험 결과 제안한 구조가 기존보다 Vimeo, Middle-burry 등의 일반적인 데이터셋과 새로운 YouTube 데이터셋에서 기존 모델보다 약 61% 더 적은 파라미터로 PSNR 수치가 최대 0.3 우수한 성능을 달성하였다. 본 논문에서 사용한 코드는 https://github.com/Go-MinSeong/SF-AdaCoF에서 확인 가능하다.
본 연구에서는 통계적 오차분석 이론 연구와 미국 지도 정확도 기준분석을 통하여 우리나라의 지형조건에 적합한 지도위치 정확도 기준을 축척 1:50,000 지형도에 대해 제시하였다. 선형오차확률(LEP)이론과 원형오차확률(CEP)이론을 지도 정확도 평가기법에 적용하고, 위치오차에 대한 신뢰구간을 90%로 설정하여 추정한 오차를 정확도 평가기준이 되도록 하였다. 제안한 평가기준과 평가방법의 타당성을 확인하기 위하여 도로의 교차점, 식생의 경계점, 산의 정상, 독립건물 등 관측점(60점)의 위치를 선점하였다. 각 관측점에 대하여 GPS로 측량하여 기준좌표자료를 획득하고, 항공사진으로부터 제작된 수치지형도와 위성사진으로부터 제작된 수치지형도 및 기존의 축척 1:50,000 지도의 위치정확도를 시험평가하였다.
Background: Among various pollutants, fine particle (PM2.5, defined as particle less than 2.5 nm in aerodynamic diameter) shows the most consistent association with adverse health effects. There is scientific evidence documenting a variety of adverse health outcomes due to exposure to PM2.5. Objectives: This study aims to assess the health benefits of that would be achieved by meeting the World Health Organization's air quality guidelines for PM2.5 using AirQ+ and BenMAP. Methods: We estimated PM2.5 related health benefits in Korea from implementing the World Health Organization's air quality guidelines (annual average 5 ㎍/m3 and 10 ㎍/m3) and Korea's National Ambient Air Quality Standard (annual average 15 ㎍/m3). We used World Health Organization's AirQ+ and U.S. Environmental Protection Agency's Environmental Benefits Mapping and Analysis Program. Results: The annual number of avoided PM2.5 related premature deaths exceeding WHO guideline levels was assessed using both AirQ+ and BenMAP. We estimated that the health benefits of attaining the World Health Organization's air quality guidelines for PM2.5 (annual average 5 ㎍/m3) would suggest an annual reduction of 26,128 (95% confidence interval [CI]: 17,363~34,024) and 26,853 (95% CI: 18,527~34,944) premature deaths. Conclusions: Our study provided useful information to policy makers and confirms that the reduction of PM2.5 concentration would result in significant health benefits in Korea.
Kim, Sungsoo S.;Jung, Minsup;Sim, Chae Kyung;Kim, Il-Hoon;Park, So-Myoung;Jin, Ho
천문학회보
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제40권1호
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pp.62.1-62.1
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2015
Polarization of the light reflected off the Moon provides information on the size and composition of the particles in the lunar regolith. The mean particle size of the regolith can be estimated from the combination of the albedo and degree of polarization, while the color ratio of the parallel-component polarization (CP) has been suggested to be related to the amount of nanophase metallic iron (npFe^0) inside the regolith particles. Both the mean size and npFe^0 abundance of the particles have been used as maturity indicators of the regolith since sustained impacts of high energy particles and micro-meteoroids cause comminution of particles and production of npFe^0. Based on our multispectral polarimetric observations of the whole near side of the Moon in the U, B, V, R, and I bands, we compare the maps of the mean particle size, CP, and the optical maturity (OM). We find that the mean particle size map is sensitive to the most immature (~0.1 Gyr) soil, the OP map to the intermediate immaturity (a few 0.1 Gyr) soil, and the CP map to the least immature (~1 Gyr) soil.
In order to systematically and visually understand well-known but qualitative and rotatively complicated relationships between synoptic fields in the BAIU season and heavy rainfall events in Japan, these synoptic fields were classified using the Self-Organizing Map (SOM) algorithm. This algorithm can convert complex nonlinear features into simple two-dimensional relationships, and was followed by the application of the clustering techniques of the U-matrix and the K-means. It was assumed that the meteorological field patterns be simply expressed by the spatial distribution of wind components at the 850 hPa level and Precipitable Water (PW) in the southwestern area including Kyushu in Japan. Consequently, the synoptic fields could be divided into eight kinds of patterns (clusters). One of the clusters has the notable spatial feature represented by high PW accompanied by strong wind components known as Low-Level Jet (LLJ). The features of this cluster indicate a typical meteorological field pattern that frequently causes disastrous heavy rainfall in Kyushu in the rainy season. From these results, the SOM technique may be an effective tool for the classification of complicated non-linear synoptic fields.
Safety and security during the handling of hazardous materials is a great concern for anyone in the field. One driving point in the security field is the ability to detect the source of the danger and take action against it as quickly as possible. Via the usage of a fully convolutional network, it is possible to create the label map of an input image, indicating what object is occupying the specific area of the image. This research employs the usage of U-net, which was constructed in biomedical field segmentation to segment cells, instead of the original FCN. One of the challenges that this research faces is the availability of ground truth with precise labeling for the dataset. Testing the network after training resulted in some images where the network pronounces even better detail than the expected label map. With better detailed label map, the network might be able to produce better segmentation is something to be studied in further research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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