본 논문은 실시간 영상 분석을 통해서 산업현장에서 활동하는 여러 근로자의 영상 객체를 추출해 내고, 추출된 이미지로 부터 개별 영상 분석을 통해 헬멧의 착용 여부와 낙상 사고 여부를 확인하는 방법을 구현한다. 근로자의 영상 객체를 탐지하기 위해서 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 모델인 YOLO를 사용하였으며, 추출된 이미지를 이용하여 헬멧의 착용여부를 판단하기 위해 따로 5,000장의 다양한 헬멧 학습 데이터 이미지를 만들어서 사용하였다. 또한, 낙상사고 여부를 판단하기 위해서 Mediapipe의 Pose 실시간 신체추적 알고리즘을 사용하여 머리의 위치를 확인하고 움직이는 속도를 계산하여 쓰러짐 여부를 판단하였다. 결과에 신뢰성을 주기위한 방법으로 YOLO의 바운딩 박스의 크기를 구하여 객체의 자세를 유추하는 방법을 추가하고 구현하였다. 최종적으로 관리자에게 알림 서비스를 위하여 텔레그램 API Bot과 Firebase DB 서버를 구현하였다.
동영상으로부터 원하는 정보를 검색하려는 다양한 연구들이 있어왔다. 하지만 기존의 연구들은 동영상의 스토리에 대한 고려 없이 특정한사물의 인식이나 사물간의 관계 정보만을 추출하여 검색에 이용하였다. 동영상에서 정확한 정보를 검색하기 위해서는 스토리의 주축이 되는 등장인물과 등장인물의 커뮤니티에 기반을 둔 연구가 반드시 필요하다. 따라서 본 논문은 등장인물에 기반을 둔 동영상 정보검색 방법을 기술한다. 등장인물들은 서로 대화를 통해 관계를 맺으며 스토리를 진행시킨다. 등장인물들 간의 관계는 배역의 비중을 분류하고 등장인물들이 이루는 커뮤니티를 구분하여 스토리에 형성되어 있는 관계를 분석할 수 있다. 이를 위해 본 논문에서 등장인물들의 관계를 묘사할 수 있는 Character-net을 제안하고 Character-net으로부터 등장인물들의 배역의 비중을 분류하고 등장인물들이 이루는 커뮤니티를 클러스터링 하는 방법에 대해 기술하고 실험을 통해 그 효용성을 입증한다.
사람의 체내 장기는 복잡한 구조로 되어있으며 특히, 소장은 길이가 약 7m 길이를 가지고 있어 내시경 검사가 쉽지 않고 내시경 검사 시 위험도가 높다. 현재는 캡슐 내시경으로 검사를 수행하고 있으며, 검사 시간이 매우 긴 편이다. 의사는 제거된 저장장치를 컴퓨터에 연결해 환자의 캡슐 내시경 영상을 저장 후 프로그램을 사용하여 판독하지만, 캡슐 내시경 검사 결과 영상 길이가 길어 판독 시간이 많이 소요된다. 또한 소장의 경우 융모에 의해 많은 굴곡이 존재해 검사 과정에서 영상의 폐색 영역이나 명암이 뚜렷이 나타나게 되어 검사 시 병변 및 이상징후에 관해 놓치는 경우가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 의사의 영상 판독 시간 단축과 진단 신뢰도 향상을 위해 인공신경망을 이용한 소장 캡슐 내시경 병변 검사 보조 방법을 제공한다.
This study aimed to suggest a suitable collar pattern by visually evaluating the appearance of the amount of collar drape by the starting position of the lapel line of a double-breasted tailored jacket using a 3d virtual fitting program. It created an avatar based on the mean size of women in their 20s (the 8th Size Korea) using clo network (double fastening: 10cm, collar width: 4.5cm, collar stand: 3cm, and lapel width: 8.5cm). The starting of the lapel twist line was waistline level, the 1/2 level of bustline and waistline, or bustline level, and collar laying amount was 4.5, 5.5, 6.5, or 7.5cm. It was evaluated by garment construction experts using 5, 6, and 4 items on the front, sides, and back, respectively. Descriptive statistics, F-test, Duncan-test, and reliability analysis were conducted using SPSS 22. When collar laying amount was 6.5cm, it was best rated regardless of the starting point. Under waist line, when collar laying amount was 6.5cm, it was best rated regardless of the starting point. When collar laying amount was large, the collar's outline length increased, resulting in unnecessary wrinkles from the neckline to the lapel, affecting the overall collar appearance. When collar laying amount was the smallest, the collar was lifted and the width was narrowed, exposing the seam connecting the collar and neckline. The length of the collar's outline varied depending on collar laying amount, which was important to make the outline sit comfortably on the body.
Hye-Ran Kim;Jeong-Su Park;Won-Chang Soh;Na-Young Kim;Hyun-Yoong Moon;Ji-Su Lee;Chang-Duk Jun
IMMUNE NETWORK
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제23권1호
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pp.3.1-3.14
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2023
Microvilli are outer membrane organelles that contain cross-linked filamentous actin. Unlike well-characterized epithelial microvilli, T-cell microvilli are dynamic similar to those of filopodia, which grow and shrink intermittently via the alternate actin-assembly and -disassembly. T-cell microvilli are specialized for sensing Ags on the surface of Ag-presenting cells (APCs). Thus, these finger-shaped microprotrusions contain many signaling-related proteins and can serve as a signaling platforms that induce intracellular signals. However, they are not limited to sensing external information but can provide sites for parts of the cell-body to tear away from the cell. Cells are known to produce many types of extracellular vesicles (EVs), such as exosomes, microvesicles, and membrane particles. T cells also produce EVs, but little is known about under what conditions T cells generate EVs and which types of EVs are released. We discovered that T cells produce few exosomes but release large amounsts of microvilli-derived particles during physical interaction with APCs. Although much is unanswered as to why T cells use the same organelles to sense Ags or to produce EVs, these events can significantly affect T cell fate, including clonal expansion and death. Since TCRs are localized at microvilli tips, this membrane event also raises a new question regarding long-standing paradigm in T cell biology; i.e., surface TCR downmodulation following T cell activation. Since T-cell microvilli particles carry T-cell message to their cognate partner, these particles are termed T-cell immunological synaptosomes (TISs). We discuss the potential physiological role of TISs and their application to immunotherapies.
The human antimicrobial peptide LL-37 has chemotactic and modulatory activities in various immune cells, including dendritic cells. Because of its characteristics, LL-37 can be considered an adjuvant for vaccine development. In this study, we confirmed the possible adjuvant activity of LL-37 in mucosal vaccine development against Middle East respiratory syndrome-coronavirus (MERS-CoV) by means of intranasal immunization in C57BL/6 and human dipeptidyl peptidase 4 (hDPP4)-transgenic (hDPP4-Tg) mice. Intranasal immunization using the receptor-binding domain (RBD) of MERS-CoV spike protein (S-RBD) recombined with LL-37 (S-RBD-LL-37) induced an efficient mucosal IgA and systemic IgG response with virus-neutralizing activity, compared with S-RBD. Ag-specific CTL stimulation was also efficiently induced in the lungs of mice that had been intranasally immunized with S-RBD-LL-37, compared with S-RBD. Importantly, intranasal immunization of hDPP4-Tg mice with S-RBD-LL-37 led to reduced immune cell infiltration into the lungs after infection with MERS-CoV. Finally, intranasal immunization of hDPP4-Tg mice with S-RBD-LL-37 led to enhanced protective efficacy, with increased survival and reduced body weight loss after challenge infection with MERS-CoV. Collectively, these results suggest that S-RBD-LL-37 is an effective intranasal vaccine candidate molecule against MERS-CoV infection.
본 논문은 딥러닝을 기반으로 한 가상 피팅 기능을 갖춘 중고 의류 거래 시스템의 구현을 소개한다. 제안된 시스템은 사용자가 중고 의류를 온라인으로 시각적으로 착용하고 핏을 확인할 수 있는 기능을 제공한다. 이를 위해, 합성곱(CNN) 알고리즘을 사용하여 사용자의 신체 형상과 의류의 디자인을 고려한 가상 착용 모습을 생성한다. 이를 통해 구매자는 온라인에서 실제로 의류를 입기 전에 핏을 미리 확인할 수 있으며, 이는 구매 결정에 도움을 준다. 또한, 판매자는 시스템을 통해 정확한 의류 사이즈와 핏을 제시할 수 있어 구매자의 만족도를 높일 수 있다. 본 논문은 CNN 모델의 학습 절차, 시스템의 구현 방법, 사용자 피드백 등을 자세히 다루고, 실험 결과를 통해 제안된 시스템의 유효성을 입증한다.
The prevalence of metabolic syndrome (MetS) and its cost are increasing due to lifestyle changes and aging. This study aimed to develop a deep neural network model for prediction and classification of MetS according to nutrient intake and other MetS-related factors. This study included 17,848 individuals aged 40-69 years from the Korea National Health and Nutrition Examination Survey (2013-2018). We set MetS (3-5 risk factors present) as the dependent variable and 52 MetS-related factors and nutrient intake variables as independent variables in a regression analysis. The analysis compared and analyzed model accuracy, precision and recall by conventional logistic regression, machine learning-based logistic regression and deep learning. The accuracy of train data was 81.2089, and the accuracy of test data was 81.1485 in a MetS classification and prediction model developed in this study. These accuracies were higher than those obtained by conventional logistic regression or machine learning-based logistic regression. Precision, recall, and F1-score also showed the high accuracy in the deep learning model. Blood alanine aminotransferase (β = 12.2035) level showed the highest regression coefficient followed by blood aspartate aminotransferase (β = 11.771) level, waist circumference (β = 10.8555), body mass index (β = 10.3842), and blood glycated hemoglobin (β = 10.1802) level. Fats (cholesterol [β = -2.0545] and saturated fatty acid [β = -2.0483]) showed high regression coefficients among nutrient intakes. The deep learning model for classification and prediction on MetS showed a higher accuracy than conventional logistic regression or machine learning-based logistic regression.
전시 공간에서 관객들의 반응에 따른 다중 인터랙션 서비스를 제공하기 위해서는 관람객의 정확한 위치 및 이동 경로를 얻기 위한 위치 추적 기술이 필요하다. 실외 환경에서 위치 추적을 위한 기술로 GPS가 현재 널리 사용되고 있다. GPS는 빠른 속도로 이동하는 이동체의 위치를 실시간으로 파악할 수 있으므로 위치 추적 서비스(Location Tracking Service)를 요구하는 분야에서 중요한 기술로 활용된다. 하지만 위성을 이용한 위치 추적 기법을 사용하기 때문에 위성 신호를 잡을 수 없는 실내에서는 사용할 수 없다는 단점이 있다(Per Enge et al., 1996). 위와 같은 이유로 Wi-Fi 위치 측위 기술을 비롯하여 ZigBee, UWB, RFID 등의 초단거리 통신 기술 등 다양한 형태의 실내 위치 측위 연구가 진행되고 있다(Schiler and Voisad, 2004). 하지만 이러한 기술들은 전시 공간에서 얻고자 하는 위치정보의 밀도가 높아질수록 구현의 난이도가 높아지고 구축 및 관리 비용도 커지며 구축 가능한 환경이 제약된다는 단점이 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 실내 환경에서 스마트폰을 이용한 Wi-Fi 위치 측위 데이터를 기반으로 하여 3D카메라의 Depth Map 정보와의 매핑을 통해 사용자들을 식별하고 위치를 추적하는 시스템을 제안한다.
우리나라 3대 수면 질환으로는 코골이, 수면무호흡증, 불면증이 있다. 수면 부족은 만병의 근원이며 수면 부족으로 인한 질병은 심혈관계 질환, 인지장애, 비만, 당뇨, 대장염, 전립선암에 이르기까지 다양하게 나타난다. 수면 관리 중요성을 인식한 정부도 2018년 7월부터 수면다원검사를 국민건강보험 혜택을 적용해서 작은 부담으로 검사를 받아볼 수 있도록 하고 있다. 그럼에도 불구하고 불면증 환자는 시간적·공간적·경제적 부담감을 해소하고 일상생활 속에서 수면의 질을 관리할 필요가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 병원이 아닌 일상생활 속에서 수면관리에 활용할 수 있는 안대형 생체신호 측정기기를 개발하였다. 측정기기에서는 6개 생체신호(안구동작, 뒤척임, 체온, 산소포화도, 심박수, 오디오)를 측정할 수 있다. 사용되는 센서로는 안구동작, 뒤척임은 자이로스코프센서(MPU9250, InvenSense, 미국)가 사용되었다. 센서값 입력 범위는 258~460°/sec 단위로 조정되며, 입력 범위값 내에서 작동상태를 확인하였다. 체온, 산소포화도, 심박수는 센서(MAX30102, Analog Devices, 미국)를 사용하였다. 체온은 30~45℃ 작동상태를 확인했으며, 산소포화도 사용범위는 미사용상태는 0%이고 사용상태는 20~90%의 작동상태를 확인하였다. 심박수의 범위는 40~180 bpm에서 작동상태를 확인하였다. 오디오 신호는 센서(AMM2742-T-R, PUIaudio, 미국)를 통해서 생체신호를 측정하며 감도는 -42±1 dB이며 주파수 범위는 20~20 kHz에서의 작동상태를 확인하였다. 시스템 구성은 생체신호 측정기기와 데이터수집 장치로 PC 및 모바일 애플리케이션으로 구성되었다. 측정된 데이터는 모바일과 PC로 수집되며 수집된 데이터는 수면의 단계를 판단하고 수면 유도와 수면장애에 대한 사전 선별기능을 진행할 수 있는 기초자료로 사용될 수 있다. 앞으로 간편하게 가정에서 불면증 환자들에게 수면의 질을 측정할 수 있게 되어 불면증 환자들의 치료에 도움이 될 것으로 예상한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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