Three-dimensional (3D) models have become crucial for improving civil infrastructure analysis, and they can be used for various purposes such as damage detection, risk estimation, resolving potential safety issues, alarm detection, and structural health monitoring. 3D point cloud data is used not only to make visual models but also to analyze the states of structures and to monitor them using semantic data. This study proposes automating the generation of high-quality 3D point cloud data and removing noise using deep learning algorithms. In this study, large-format aerial images of civilian infrastructure, such as cut slopes and dams, which were captured by drones, were used to develop a workflow for automatically generating a 3D point cloud model. Through image cropping, downscaling/upscaling, semantic segmentation, generation of segmentation masks, and implementation of region extraction algorithms, the generation of the point cloud was automated. Compared with the method wherein the point cloud model is generated from raw images, our method could effectively improve the quality of the model, remove noise, and reduce the processing time. The results showed that the size of the 3D point cloud model created using the proposed method was significantly reduced; the number of points was reduced by 20-50%, and distant points were recognized as noise. This method can be applied to the automatic generation of high-quality 3D point cloud models of civil infrastructures using aerial imagery.
Se Rin Choi;Hyunji Lee;Digar Singh;Donghyun Cho;Jin-Oh Chung;Jong-Hwa Roh;Wan-Gi Kim;Choong Hwan Lee
Journal of Microbiology and Biotechnology
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제33권10호
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pp.1317-1328
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2023
Green tea (GT) polyphenols undergo extensive metabolism within gastrointestinal tract (GIT), where their derivatives compounds potentially modulate the gut microbiome. This biotransformation process involves a cascade of exclusive gut microbial enzymes which chemically modify the GT polyphenols influencing both their bioactivity and bioavailability in host. Herein, we examined the in vitro interactions between 37 different human gut microbiota and the GT polyphenols. UHPLC-LTQ-Orbitrap-MS/MS analysis of the culture broth extracts unravel that genera Adlercreutzia, Eggerthella and Lactiplantibacillus plantarum KACC11451 promoted C-ring opening reaction in GT catechins. In addition, L. plantarum also hydrolyzed catechin galloyl esters to produce gallic acid and pyrogallol, and also converted flavonoid glycosides to their aglycone derivatives. Biotransformation of GT polyphenols into derivative compounds enhanced their antioxidant bioactivities in culture broth extracts. Considering the effects of GT polyphenols on specific growth rates of gut bacteria, we noted that GT polyphenols and their derivate compounds inhibited most species in phylum Actinobacteria, Bacteroides, and Firmicutes except genus Lactobacillus. The present study delineates the likely mechanisms involved in the metabolism and bioavailability of GT polyphenols upon exposure to gut microbiota. Further, widening this workflow to understand the metabolism of various other dietary polyphenols can unravel their biotransformation mechanisms and associated functions in human GIT.
Modern construction projects have stakeholders from various construction fields, highlighting the importance of efficient information sharing and collaboration. The expanding scope of Building Information Modeling (BIM), particularly in the domestic construction sector, necessitates a Common Data Environment (CDE). However, applying foreign commercial CDE solutions within the domestic context is challenging due to the difficulty of aligning them with the unique organizational structures and characteristics prevalent in the country. Furthermore, the information review and approval processes specified by ISO 19650 often fail to harmonize adequately with the domestic design procedures, limiting the full utilization of CDE advantages. This study endeavors to develop a Korean CDE collaborative platform based on ISO 19650, with a focus on adapting workflows and information container systems to the domestic context. Building upon the requirements of ISO 19650-based CDE workflows and information containers, this research involves an in-depth analysis of information generation, sharing, review, and approval processes within domestic design organizations, offering tailored CDE workflows and information container systems that align with the specific needs of the Korean construction industry.
Recently, single cell RNA sequencing (scRNA-seq) technology has enabled the discovery of novel or rare subtypes of cells and their characteristics. This technique has advanced unprecedented biomedical research by enabling the profiling and analysis of the transcriptomes of single cells at high resolution and throughput. Thus, scRNA-seq has contributed to recent advances in cardiovascular research by the generation of cell atlases of heart and blood vessels and the elucidation of mechanisms involved in cardiovascular development and diseases. This review summarizes the overall workflow of the scRNA-seq technique itself and key findings in the cardiovascular development and diseases based on the previous studies. In particular, we focused on how the single-cell sequencing technology can be utilized in clinical field and precision medicine to treat specific diseases.
This study compares Static Terrestrial Laser Scanning (STLS)with the conventional Total Station (TS) method for the geometric assessment of cylindrical storage tanks. With the crucial need for maintaining tank integrity in the oil and gas industry, STLS and TS methods are evaluated for their efficacy in assessing tank deformations. Using STLS and TS, the roundness and verticality of two cylindrical tanks were examined. A deformation analysis based on American Petroleum Institute (API) standards was then provided. Key objectives included comparing the two methods according to API standards, evaluating the workflow for STLS point cloud processing, and presenting the pros and cons of the STLS method for tank geometric assessment. The study found that STLS, with its detailed and high-resolution data acquisition, offers a substantial advantage in having a comprehensive structural assessment over TS. However, STLS requires more processing time and prior knowledge about the data to tune certain parameters and achieve accurate assessment. The project outcomes intend to enhance industry professionals' understanding of applying STLS and TS to tank assessments, helping them choose the best method for their specific requirements.
Several fields of science have demanded large-scale workflow support, which requires thousands of CPU cores or more. In order to support such large-scale scientific workflows, high capacity parallel systems such as supercomputers are widely used. In order to increase the utilization of these systems, most schedulers use backfilling policy: Small jobs are moved ahead to fill in holes in the schedule when large jobs do not delay. Since an estimate of the runtime is necessary for backfilling, most parallel systems use user's estimated runtime. However, it is found to be extremely inaccurate because users overestimate their jobs. Therefore, in this paper, we propose a novel system for the runtime prediction based on workload-aware clustering with the goal of improving prediction performance. The proposed method for runtime prediction of parallel applications consists of three main phases. First, a feature selection based on factor analysis is performed to identify important input features. Then, it performs a clustering analysis of history data based on self-organizing map which is followed by hierarchical clustering for finding the clustering boundaries from the weight vectors. Finally, prediction models are constructed using support vector regression with the clustered workload data. Multiple prediction models for each clustered data pattern can reduce the error rate compared with a single model for the whole data pattern. In the experiments, we use workload logs on parallel systems (i.e., iPSC, LANL-CM5, SDSC-Par95, SDSC-Par96, and CTC-SP2) to evaluate the effectiveness of our approach. Comparing with other techniques, experimental results show that the proposed method improves the accuracy up to 69.08%.
본 논문에서는 기업 온톨로지(EO: Enterprise Ontology)를 기반으로 한 조선소 건조 공정의 표현 및 분석 사례를 기술한다. 조선소 건조 공정은 가공, 조립, 탑재, 진수, 시운전, 명명, 인도의 과정을 거친다. 본 논문에서는 그 중 가공공정과 조립공정의 배관설계 업무를 표현하고 분석하였다. 우선, 조선 가공공정과 조립공정의 배관설계 업무를 대상으로 온톨로지를 구축하고 기존의 기업 온톨로지와 병합(Merge)하여 조선소 건조 공정에서의 기업 온톨로지를 생성하였다. 병합된 온톨로지와 프로테제의 플러그인을 활용하여 각 프로세스를 표현할 수 있었고 건조공정의 현재 상태를 분석하고 프로세스상의 여러 요소들 간의 의존성도 분석할 수 있었다. 이를 통해 조선과 같은 복잡한 프로세스를 가지는 산업에서도 기업 경영과 프로세스 관리에 기업 온톨로지가 유용함을 검증하였다.
본 연구는 영상의학 분야에서 인공지능(AI) 기술 기반의 판독 보조 시스템의 'Time Behavior(시간반응성)' 속성을 측정하여 '성능 효율성'을 분석하였다. 의료 영상의 증가와 영상의학 전문의 수의 한계로 인해 인공지능(AI) 기술 기반의 솔루션이 증가하고 있으며, 관련된 연구가 많이 수행되고 있다. 하지만 대부분의 선행 연구가 인공지능의 진단 정확도에 초점을 맞췄다면, 본 연구는 Time Behavior의 중요성을 강조하여 수행하였다. 50개의 흉부 엑스레이 PA 이미지를 사용하여 측정한 결과, 평균 15.24초 만에 영상을 처리하여 높은 일관성과 안정성을 보여주었고, 이 처리 속도는 유명 글로벌 AI 플랫폼과 동등한 수준으로 영상의학과 워크플로우 효율성 부분에 크게 개선될 수 있는 가능성을 제시하였다. 앞으로 인공지능 기술이 영상의학 분야에서 큰 역할을 담당하여, 전반적인 의료 품질 향상과 효율성을 개선하는 데 도움이 될 것으로 기대한다.
국내 선박검사 분야는 노후화된 업무 처리 프로세스로 인해 검사 결과에 대한 위, 변조 발생 가능성을 차단하지 못하고 있다. 그에 따라 실시간으로 데이터를 추적하고 공유할 수 있는 블록체인 기술과 클라우드 기반의 시스템을 도입함으로써 검사 결과의 위변조를 방지하고, 투명하고 효율적인 의사소통 체계를 구축하기 위한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 선박검사 관련된 전체 데이터 관리 및 검사 수행에 대한 단위 및 통합 프로세스를 구현하여 선박검사 과정에서 발생하는 각종 검사 결과를 자동으로 수집하고 관리, 추적하는 체계를 구축하였다. 이를 통해 선박검사 프로세스 전반의 효율성을 높여 선박검사 산업 전반의 성장을 유도하고자 하였다. 구현된 웹 포털은 선박별 검사 결과를 토대로 결과 추이 분석과 타 선박과의 비교분석 등이 가능한 수준에 도달하였으며 후속 연구를 통해 시스템의 우수성을 실증하고자 한다.
본 연구는 국립지리원 수치지도의 효율적인 관리와 공급을 위하여 외부메타데이터 설계를 목적으로 수행되었다. 보다 효율적이고 세계표준에 부합하는 메타데이터의 표준안을 제작하기 위하여 국외의 표준화 관련 기구의 동향 분석과 함께 선진국의 메타데이터 구축사례를 분석하였으며 이와 함께 국내의 구축사례를 조사하였다. 사용자의 요구를 최대한 수용하기 위하여 국립지리원의 메타데이터 관련 자료를 최대한 수집하여 실무자의 의견을 바탕으로 항목별로 분류를 하였으며, 데이터의 유형별 중요도를 부과하였다. 이러한 기존 자료의 분석을 바탕으로 외부메타데이터의 설계안을 도출하였으며 ISO의 표준안을 최대한 수용하는 표준메타데이터를 제시하였다. 설계된 메타데이터를 바탕으로 실무 적용에 따른 향후 지속적인 연구개발과 보완과 세계적인 표준화의 동향에 따른 메타데이터의 갱신이 필요시 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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