구강에는 700여 종의 미생물이 부유성 세균(planktonic cells)으로 있거나 치아 표면에 부착하여 바이오필름(biofilms)을 형성하고 있으며 구강 바이오필름(oral biofilms)과 관련된 대표적인 구강질환에는 치아우식증과 치주질환이 있다. 구강 세균은 타액의 흐름, 숙주의 항균 단백질, 영양소의 가용성 및 pH 변화, 항생제, 방부제 등의 영향을 받고 있지만 바이오필름이 형성되면 바이오필름은 물리적으로 두꺼운 층을 이루고 있기 때문에 구강 세균은 이와 같은 구강 내부의 환경적 스트레스에 저항할 수 있을 뿐만 아니라 외부 물질의 침투가 어렵고 바이오필름 내 세포간 상호작용을 통해 유전자 변이가 일어나기 때문에 부유성 세균보다 항생제에 대한 저항성이 1,000배 정도 높다. 따라서 구강 세균의 바이오필름 형성을 억제하거나 제거하면 보다 효과적으로 세균 감염에 의한 구강질환을 예방하거나 치료할 수 있을 것이다. 특히 구강 바이오필름은 여러 세균이 모여서 바이오필름을 형성하는 특징을 가지고 있기 때문에 세포간 신호전달체계인 정족수 감지(quorum sensing)는 구강 바이오필름을 제어할 수 있는 목표점이 될 수 있다. 이외에도 구강세균의 알칼리 생성 기질인 아르기닌을 이용하여 구강 미생물의 분포를 건강한 치아와 유사한 환경으로 전환하거나 S. mutans의 glucosyltransferase 분비를 억제하여 비수용성의 글루칸 형성을 억제함으로써 바이오필름 형성을 억제하는 방법도 구강 바이오필름을 제어할 수 있는 목표점이 될 수 있다. 이처럼 구강 내 병원성 세균의 사멸을 유도하기 보다는 구강 세균의 바이오필름 형성을 억제하거나 제거하는 방법은 치아우식증을 비롯한 구강질환을 선택적으로 예방하거나 치료할 수 있는 새로운 전략이 될 것이다.
매립지 위에 건설되는 항만시설물은 바람(태풍), 파랑, 선박과의 충돌 등 극한 외부 하중에 노출되기 때문에 구조물의 안전성 및 사용성을 주기적으로 평가하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 항만 계류시설에 설치된 방충설비의 유지관리를 위하여 비전 및 딥러닝 기반의 방충설비 세분화(segmentation) 시스템을 개발하였다. 방충설비 세분화를 위하여 인코더-디코더 형식과 인간 시각체계의 편심 기능에서 영감을 얻은 수용 영역 블록(Receptive field block) 기반의 합성곱 모듈을 DenseNet 형식으로 개선하는 딥러닝 네트워크를 제안하였다. 네트워크 훈련을 위해 BP형, V형, 원통형, 타이어형 등 다양한 형태의 방충설비 영상을 수집하였으며, 탄성 변형, 좌우 반전, 색상 변환 및 기하학적 변환을 통해 영상을 증강시킨 다음 제안한 딥러닝 네트워크를 학습하였다. 기존의 세분화 모델인 VGG16-Unet과 비교하여 제안한 모델의 세분화 성능을 검증하였으며, 그 결과 본 시스템이 IoU 84%, 조화평균 90% 이상으로 정밀하게 실시간으로 세분화할 수 있음을 확인하였다. 제안한 방충설비 세분화 시스템의 현장적용 가능성을 검증하기 위하여 국내 항만 시설물에서 촬영된 영상을 기반으로 학습을 수행하였으며, 그 결과 기존 세분화 모델과 비교하였을 때 우수한 성능을 보이며 정밀하게 방충설비를 감지하는 것을 확인하였다.
기존의 차량 검출 연구들의 대부분은 일반렌즈 또는 광각렌즈를 가지는 후방 카메라를 사용하기 때문에 사각지대가 넓으며, 영상에 노이즈 및 다양한 외부 환경에 취약한 부분이 있다. 본 논문에서는 사각지대를 줄이고, 노이즈 및 가혹한 외부 환경에서도 인식이 가능한 검출 방법을 제안한다. 먼저 광각렌즈보다 더 넓은 화각을 가진 어안렌즈를 이용해 사각지대를 최소화한다. 렌즈의 화각이 커진 만큼 비선형 방사왜곡도 커지게 되므로, 정확한 영상 결과를 얻기 위해서 왜곡 상수 초기화와 최적화를 실시한 후 Calibration을 이용하였다. 그리고 Calibration과 동시에 원본 영상을 분석하여 안개가 자욱한 상황과 갑작스러운 조도 변화로 인해 생기는 명순응, 암순응 현상에 의한 시야 방해 상황에서도 인식이 가능하도록 안개 제거와 밝기 보정을 이용하였다. 안개 제거는 일반적으로 계산 시간이 매우 크다. 따라서 계산 시간을 줄이기 위해 대표적인 안개 제거 알고리즘인 Dark channel prior를 기반으로 안개를 제거하였다. 밝기 보정 시에는 Gamma correction을 이용했고, 보정에 필요한 Gamma value를 결정하기 위해 영상에 대한 밝기 및 명암 평가가 수행하였다. 평가는 영상의 전체가 아닌 일부분을 이용하여 할애되는 계산시간을 줄였다. 밝기 및 명암 값이 계산되면 그 값을 이용해 Gamma value를 결정하고 전체 영상에 보정을 실시하였다. 그리고 밝기 보정과 안개 제거로 나누어 병렬 처리한 후, 영상을 하나로 정합함으로써 전 처리 과정의 연산시간을 줄였다. 이후 보정된 영상으로부터 특징추출법인 HOG를 이용하여 차량을 검출하였다. 그 결과 본 논문에서 제안하는 방법의 영상 보정을 이용한 차량 검출을 하는데 1프레임당 0.064초가 걸렸으며, 기존의 차량 검출 방법에 비해 7.5%의 향상된 검출률을 얻었다.
인간이 서로 간의 의사소통을 위해 언어를 사용하듯이, 세균의 경우도 외부 환경 변화를 신속히 감지하여 서로 효과적으로 대응하기 위해서 주변 세포들과 소통할 수 있는 세균만의 독특한 화학적 언어를 사용하는 것으로 알려져 있다. 특히, 일정 세포 농도에 도달했을 때 자체적으로 생산된 화학적 신호를 통해 개체 수를 인지하고 그에 따라 특정 유전자의 발현을 동시에 조절하는 quorum sensing (QS) 기작은 다양한 세균 종들에서 광범위하게 존재한다. 본 연구는 다양한 천연물 추출물들을 대상으로 QS 저해 활성을 확인하였는데 QS 지시균주인 Agrobacterium tumefaciens NT1과 화학적으로 합성한 QS autoinducers을 사용한 bioassay를 수행하였다. 그 결과 양배추, 파, 양파의 추출물들에서 QS 저해 활성을 확인하였고, recycling preparative HPLC (prep-HPLC)를 통한 정제 과정을 통해, 83분 지점의 peak에 해당하는 성분들이 공통으로 QS 저해 활성을 가지고 있음을 확인하였다. 따라서 그 QS 저해 성분을 QSI-83으로 지정하고 thin layer chromatography (TLC)를 통해 P. syringae pv. tabaci의 autoinducers 합성을 저해하는 활성을 가지고 있음을 확인하였다. 또한 열에 대한 안정성과 세균 생장에서의 영향을 조사하였는데, 그 결과 QSI-83은 열에 안정하며 세균의 생장에는 영향을 끼치지 않는 물질임을 확인하였다. 따라서 우리는 천연물로부터 분리된 새로운 성분이 QS 저해제로서 이용될 수 있음을 제안한다.
노래기는 눈의 기능이 퇴화된 야행성 동물로서, 외부 환경으로부터 오는 자극을 감지하는 발달된 촉각을 가진 대표적인 절지동물이다. 계림갈퀴노래기 촉각의 미세구조를 주사전자현미경을 이용하여 분석한 결과, 대형의 말단원추 감각기 (AP) 4개와 모상 감각모 (CS), 관상 감각모 (TS), 추상 감각모 (BS) 등 3종류의 감각모가 구분되었다. 기계적 자극을 수용하는 모상 감각모와 관상 감각모는 말단 마디를 제외한 모든 마디에 고루 분포되어 있었고, 화학적 자극을 수용하는 추상 감각모는 제5마디부터 제7마디까지의 원위 말단부에 형성된 큐티클 함몰부에서만 특이적으로 관찰되었다. 추상 감각모는 미세구조적 특징에 따라 다시 3종류가 구분되었는데, 길이가 긴 제1형 ($BS_1$)은 제5마디에 분포되어 있었고, 길이가 짧은 제2형 ($BS_2$)은 제6마디에, 그리고 가시모양의 제3형 ($BS_3$)은 제7마디에만 분포되어 있음이 확인되었다. 특히, 노래기 종류에 따라 촉각에 분포된 추상 감각모의 개수와 분포 양상 등은 종간의 차이가 현저하여 분류학적 형질로 적용할 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 냉장컨테이너 내부에 부착되어 냉장컨테이너 내부 온도와 습도를 감지하고, 이를 433MHz RF통신을 이용하여 정보를 전송하는 냉장컨테이너 내부 상태 정보 수집 태그와 냉장컨테이너 외부에 부착되어 냉장컨테이너의 동작 상태 수집 및 GPS를 통해 실시간 위치를 확인하고 WCDMA/GSM 통신을 이용하여 정보를 서버로 전달하는 냉장컨테이너 상태 모니터링 장치로 구성된 IoT 기반 실시간 냉장컨테이너 상태 모니터링 시스템을 소개한다. 또한 소개한 모니터링 시스템을 국내에서 출발하여 싱가포르까지 운송되는 참외, 멜론을 가득 실은 냉장컨테이너에 적용하여 운송 중 실제 냉장컨테이너 내부의 온도, 습도가 어떻게 유지되고 있는지를 확인하였다. 확인 결과 냉장컨테이너 설정온도와 달리 냉장컨테이너 내부 위치에 따라 약 $1.7^{\circ}C$ 내외의 온도 차이가 발생하였으며, 습도는 위치에 관계없이 약 97%로 유지되는 것을 확인하였다. 본 논문에서 소개하는 모니터링 시스템을 신선농산물 유통에 적용하면 농산물 운송 중 신선 농산물의 부패가 언제 발생하는지 확인이 가능하여 이를 토대로 부패가 진행되는 환경을 개선한다면 손실률을 최소화 하면서 냉장컨테이너를 이용한 신선 농산물의 운송이 가능해 질 것으로 기대된다.
피부는 인체의 외부를 덮고 있는 기관일 뿐 아니라, 체온을 조절하고, 감각기능을 수행하며, 약물을 투입하는 경로가 되기도 하고 내부 기관의 이상을 표현하는 기관이 되기도 한다. 이러한 이유로 인해, 사람들은 타인의 얼굴 피부의 상태를 보고 건강의 이상 징후를 감지하거나, "안색이 좋다", "생기가 있다" 등으로 신체의 컨디션을 표현해왔다. 환경과 노화정도에 따라서 피부색, 피부결, 수분, 탄력 등이 달라지는 것도 알려진 사실이다. 특히, 피부색은 아름다움, 매력도와 같은 주관적인 인상을 판단하는데 영향을 미치는 인자로 작용하는데, 화장품이나 피부시술을 통해 피부색을 개선하고자 하는 소비자를 통해서 그 수요를 짐작할 수 있다. 하지만 피부색이 여러 색의 구성임에도 불구하고, 대부분의 화장품이 하얀 피부로 개선해주는 것에 초점을 맞추고 있으며 여성들이 선호하는 피부색에 대한 연구가 아직까지는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 30 ~ 40대의 한국여성을 대상으로 같은 피부 밝기에서 붉은 정도와 푸른 정도가 달리 주어진 선호도 조사를 통해 긍정적으로 인식하는 피부색의 상태를 발견하였다. 한국여성은 실제 평균 피부색에 비해 붉은색과 푸른색이 높은 피부를 선호하는 것으로 나타났으며, 피부에 대한 표현을 달리하였을 때에도 경향은 유사하였다. 본 연구 결과는 새로운 소비자의 요구를 만족시키는 제품 개발에 활용될 수 있을 것이라고 생각한다.
본 연구는 서울소방재난본부의 IoT 소방시설관리시스템에 기록된 실시간 화재알람 발생 데이터를 분석하여, 화재알람 발생 영향요인을 규명하고 이를 바탕으로 효과적인 화재사고 예방체계를 구축하기 위한 학술적 시사점을 제시하는데 있다. 도심지역을 중심으로 고층·복합건물의 수가 증가하고 기존 건물도 고도화되면서, 화재 등 비상상황 발생 시 상주인원의 신속한 대피와 초동대응을 돕는 자동화재탐지설비의 설치가 늘어나고 있다. 그러나 화재상황을 잘못 탐지하여 정확성이 낮아지면 상주인원의 불편이 늘어나고 신뢰성도 줄어들기 때문에, 효율적인 점검과 건물 환경 조사를 통해 시스템을 개선할 필요가 있다. 이번 연구는 잘못된 화재탐지가 용도나 시간 등 건물 특성 및 외부 환경에 기인함을 밝히고, 이에 근거하여 효율적인 시스템 점검과 건물 환경 개선이 필요함을 강조하는 것에 목적을 두고자 하였다. 분석 결과, 건물의 규모(연면적)가 화재알람 발생에 가장 큰 영향을 끼쳤고 민간 건물, R형 수신기인 건물, 고장일수 또는 경종차단일수가 많은 건물에서 화재알람 발생이 높아지는 것으로 나타났다. 또한 건물의 주용도에 따라 화재알람 발생의 영향요인이 다르게 나타나기도 하였다. 시간적으로는 평일 주간 사람들의 일상 활동 패턴(오전 9시~오후 6시)을 거의 그대로 따르는 것으로 나타났으며, 오전 10시 경, 오후 2시 경에 각각 최고치를 기록했다. 연구를 통해 시스템 내부 점검과 함께 화재알람 발생에 영향을 끼치는 건물 환경 조사도 필요함을 강조하고, 후속 연구와 시스템 고도화를 위해 실시간 건물 환경 정보를 추가 데이터화하는 방안 등의 제안을 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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