본 논문에서는 클라우드 기반의 모바일 지능형 관제시스템 개발을 제안하였다. 모바일 지능형 관제시스템은 클라우드 서버, 미들웨어, 센서로 구성되어 있다. 각 모듈들은 모바일 환경에서 제어되고 주변 환경에 대한 각 기기의 동작 상태를 모니터링 할 수 있다. 본 논문에서는 침입자를 감지하기 위해 영상 기반 움직임 감지 알고리즘을 적용하였고, 움직임 감지 실험에서 움직임 검출율이 평균 12.3% 높게 측정되어 보안장치로써의 타당성을 확인하였다.
본 논문은 국내 철도 건널목의 현황 조사와 현재 운영되고 있는 안전설비의 문제점 분석을 통해 이를 해결할 수 있는 대안으로 레이저레이더기반의 지장물 검지장치를 설계 및 구현하였다. 철도 안전사고의 큰 비중을 차지하는 철도 건널목에서의 효과적인 지장물 검지를 통해 철도교통의 안전성 및 신뢰성 향상을 목표로 하며, 기존 안전 설비의 한계와 노후화로 인한 문제점을 극복하는 시스템을 제안한다. 레이저레이더 스캐너를 활용한 철도 건널목 지장물 검지장치를 설계하였고 시제품 시험 및 성능평가를 통해 이를 입증하였다.
Maintenance of power distribution facilities is a significant subject in the power supplies. Fault caused by deterioration in power distribution facilities may damage the entire power distribution system. However, current methods of diagnosing power distribution facilities have been manually diagnosed by the human inspector, resulting in continuous pole accidents. In order to improve the existing diagnostic methods, a thermal image analysis model is proposed in this work. Using a thermal image technique in diagnosis field is emerging in the various engineering field due to its non-contact, safe, and highly reliable energy detection technology. Deep learning object detection algorithms are trained with thermal images of a power distribution facility in order to automatically analyze its irregular energy status, hereby efficiently preventing fault of the system. The detected object is diagnosed through a thermal intensity area analysis. The proposed model in this work resulted 82% of accuracy of detecting an actual distribution system by analyzing more than 16,000 images of its thermal images.
1994년 처음으로 GM 토마토인 Flavr Savr가 시장에 나온 이후, 2010년 현재 140여 품목의 GM식물이 전 세계적으로 상업화되었다. GM식물들에 대한 안전성 승인여부의 확인 및 표시제관리를 위하여 이들 GM식물내로 도입된 삽입유전자의 정보를 이용한 검정방법이 도입되었으며, 또한 도입유전자의 발현된 단백질을 분석하기 위하여 정성 및 정량을 위한 면역학적 방법이 도입되었다. 본 총설에서는 국내 외적으로 개발된 콩, 옥수수, 카놀라, 면화 등의 GM식물에 적용된 multiplex PCR, real-time PCR 방법과 최신 개발 중인 microarray, 나노기술 등을 활용한 방법들을 조사하였다.
에지 검출 방법은 Sobel, Prewitt, Roberts, Canny 에지 검출기 등이 있으며, 이러한 방법들은 임펄스 잡음에 훼손된 영상에서 에지 검출 특성이 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 이러한 기존의 방법의 단점들을 개선하고 임펄스 잡음 환경에서 효과적으로 에지를 검출하기 위하여, $3{\times}3$ 마스크를 사용하여 중심 화소를 기준으로 한 $5{\times}5$ 마스크 내의 요소들에 대해 잡음을 판단하며, 그 여부에 따라 비잡음일 경우 그대로 처리하고 잡음일 경우 각 요소들의 인접 화소를 이용하여 추정 마스크를 구하여 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였다.
Tire wear and defect are important factors for safe driving condition. These defects are generally inspected by some specialized experts or very expensive equipments such as stereo depth camera and depth gauge. In this paper, we propose tire safety vision inspector based on deep neural network (DNN). The status of tire wear is categorized into three: 'safety', 'warning', and 'danger' based on depth of tire tread. We propose an attention mechanism for emphasizing the feature of tread area. The attention-based feature is concatenated to output feature maps of the last convolution layer of ResNet-101 to extract more robust feature. Through experiments, the proposed tire wear classification model improves 1.8% of accuracy compared to the existing ResNet-101 model. For detecting the tire defections, the developed tire defect detection model shows up-to 91% of accuracy using the Mask R-CNN model. From these results, we can see that the suggested models are useful for checking on the safety condition of working tire in real environment.
해양 침적 쓰레기는 저서 생태계를 위협하고 유령어업으로 인한 어획량 감소를 초래하여 연간 약 3,700억 원의 피해를 발생시키고 있다. 이를 수거하기 위해서 현재 양방향 음파탐지기와 잠수, 인양틀 등을 이용하여 현황조사를 수행한다. 하지만, 많은 침적 쓰레기를 조사하기엔 조사범위가 적고 인명피해를 불러올 가능성이 있다. 본 논문에서는 실시간 객체 탐지에 적합한 YOLOv5 알고리즘을 활용하여 AI-Hub의 해안 침적 쓰레기 이미지 데이터를 학습시켜 높은 정확도의 해양 침적 쓰레기 감지 인공지능 모델을 구현한 내용을 다룬다.
Background: Alu elements are one of the most common repetitive sequences that now constitute more than 10% of the human genome and potential targets for epigenetic alterations. Correspondingly, methylation of these elements can result in a genome-wide event that may have an impact in cancer. However, studies investigating the genome-wide status of Alu methylation in cancer remain limited. Objectives: Oral squamous cell carcinoma (OSCC) presents with high incidence in South-East Asia and thus the aim of this study was to evaluate the Alu methylation status in OSCCs and explore with the possibility of using this information for diagnostic screening. We evaluated Alu methylation status in a) normal oral mucosa compared to OSCC; b) peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) of normal controls comparing to oral cancer patients; c) among oral epithelium of normal controls, smokers and oral cancer patients. Materials and Methods: Alu methylation was detected by combined bisulfite restriction analysis (COBRA) at 2 CpG sites. The amplified products were classified into three patterns; hypermethylation ($^mC^mC$), partial methylation ($^uC^mC+^mC^uC$), and hypomethylation ($^uC^uC$). Results: The results demonstrate that the $%^mC^mC$ value is suitable for differentiating normal and cancer in oral tissues (p=0.0002), but is not significantly observe in PBMCs. In addition, a stepwise decrease in this value was observed in the oral epithelium from normal, light smoker, heavy smoker, low stage and high stage OSCC (p=0.0003). Furthermore, receiver operating characteristic (ROC) curve analyses demonstrated the potential of combined $%^mC$ or $%^mC^mC$ values as markers for oral cancer detection with sensitivity and specificity of 86.7% and 56.7%, respectively. Conclusions: Alu hypomethylation is likely to be associated with multistep oral carcinogenesis, and might be developed as a screening tool for oral cancer detection.
Ameade, Evans Paul Kwame;Amalba, Anthony;Kudjo, Theresa;Kumah, Mark Kojo;Mohammed, Baba Sulemana
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제15권19호
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pp.8115-8119
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2014
Background: Breast cancer continues to be the most common type of cancer afflicting many women worldwide. Presently, educational campaigns and research target only women as if men have no role in the management of this disease. The study examined the willingness of male partners to assist in early female breast cancer detection as well as their awareness and knowledge levels. Materials and Methods: Using a semi-structured questionnaire, data was collected from 500 public servants within the Tamale Metropolis and analyzed in SPSS. Results: The level of awareness of breast cancer was very high (98.8%) but there was a low level of knowledge of breast cancer among the male population. Marital status and religion had no effect on attitude, but increasing educational status significantly increased knowledge and positive attitude towards breast cancer examination (${\chi}^2$=4.255, p=0.0391). The majority (92.0%) agreed that men can assist in early breast cancer detection and 96.2% were willing to be provided with breast examination skills. Conclusions: Although level of awareness on female breast cancers among the men was high, they generally lack knowledge of the disease. Majority of male partners want to assist in early breast cancer detection if provided with the necessary skills.
Purpose: In assessing patients' neurological status following a stroke it is very important to have a valid tool for early detection of neurological deterioration. NIHSS is considered the best tool to reflect neurological status in patients with ischemic stroke. An education program on use of NIHSS was planned for nurses caring for these patients and the effects of the program were evaluated. Methods: The NIHSS education program (NEP) which includes online and video lectures, and practical education was provided to the nurses from April to July, 2010. To examine the effect of NEP, nursing records of patients with ischemic stroke who were admitted to a stroke center were analyzed. Two groups, a historical control group (n=100) and the study group (n=115) were included. Results: Nursing records for neurologic symptoms for each patient increased (41.0% versus 100.0%, p<.001), and especially, visual disturbance, facial palsy. limb paralysis and ataxia, language disturbance, dysarthria, and neglect symptoms significantly increased (all p<.001). Nurse notification to the doctor of patients with neurological changes increased (21.0% versus 39.1%, p=.004), and nurses' neurological deterioration detection rates also increased (37.5% versus 84.6%, p=.009). Conclusion: NEP improved the quality of nursing records for neurological assessment and the detection rate of neurological deterioration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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