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Detection of Quantitative Trait Loci for Growth and Carcass Traits on BTA6 in a Hanwoo Population

  • Lee, Y.-M.;Lee, Y.S.;Han, C.-M.;Lee, J.-H.;Yeo, J.S.;Kim, Jong-Joo
    • Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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    • 제23권3호
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    • pp.287-291
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    • 2010
  • The purpose of this study was to detect quantitative trait loci (QTL) for growth and carcass quality traits on BTA6 in a population of Hanwoo cattle. Three hundred and sixty one steers were produced from 39 sires that were sired by 17 grandsires in the two Hanwoo farming branches of the National Livestock Research Institute of Korea, between Spring 2000 and Fall 2002. DNA samples were collected for all of the steers, sires and grandsires, and the phenotypes for six growth and carcass quality traits were measured at 24 months of age. Twelve microsatellite markers were chosen on BTA6 and a linkage map was constructed by using seven of the twelve markers. Then, a chromosome-wide QTL scan was performed by applying an Animal Model, in which effects of QTL alleles within the grand sires were fitted as a random term. Three QTL were detected at the 5% chromosome-wise level for backfat thickness, average daily gain, and final weight. The most likely positions for the QTL were in the proximal region, i.e. 0 cM, 35 cM, and 63 cM, respectively. Also, another QTL for longissimus dorsi muscle area was detected at the 10% chromosome-wise level at 67 cM. These results were, in general, consistent with our previous report, in which candidate gene analyses showed that a SNP near ILSTS035 flanked by BM4621 (62.5 cM) and BMS2460 (81.3 cM) was associated with final weight, carcass weight, average daily gain, and longissimus dorsi muscle area in the same Hanwoo population.

Detection of Mendelian and Parent-of-origin Quantitative Trait Loci for Meat Quality in a Cross between Korean Native Pig and Landrace

  • Choi, B.H.;Lee, Y.M.;Alam, M.;Lee, J.H.;Kim, T.H.;Kim, K.S.;Kim, J.J.
    • Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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    • 제24권12호
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    • pp.1644-1650
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    • 2011
  • This study was conducted to detect quantitative trait loci (QTL) affecting meat quality in an $F_2$ reference population of Korean native pig and Landrace crossbreds. The three-generation mapping population was generated with 411 progeny from 38 $F_2$ full-sib families, and 133 genetic markers were used to produce a sex-average map of the 17 autosomes. The data set was analyzed using least squares Mendelian and parent-of-origin interval-mapping models. Lack-of-fit tests between models were used to characterize the QTL for mode of gene expressions. A total of 10 (32) QTL were detected at the 5% genome (chromosome)-wise level for the analyzed traits. Of the 42 QTL detected, 13 QTL were classified as Mendelian, 10 as paternal, 14 as maternal, and 5 as partial expressed QTL, respectively. Among the QTL detected at 5% genome-wise level, four QTL had Mendelian mode of inheritance on SSCs 5, 10, 12, and 13 for cooking loss, drip loss, crude lipid and crude protein, respectively; two QTL maternal inheritance for pH at 24-h and shear force on SSC11; three QTL paternal inheritance for CIE b and Hunter b on SSC9 and for cooking loss on SSC15; and one QTL partial expression for crude ash on SSC13, respectively. Most of the Mendelian QTL (9 of 13) had a dominant mode of gene action, suggesting potential utilization of heterosis for genetic improvement of meat quality within the cross population via marker-assisted selection.

클라우드 보안성 강화를 위한 연산 효율적인 인스턴스 메모리 모니터링 기술 (Computationally Efficient Instance Memory Monitoring Scheme for a Security-Enhanced Cloud Platform)

  • 최상훈;박기웅
    • 정보보호학회논문지
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    • 제27권4호
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    • pp.775-783
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    • 2017
  • 클라우드 컴퓨팅 기반의 인프라 구축이 활성화됨에 따라, 안전성과 보안성이 강화된 클라우드 구축을 위한 기술이 큰 화두로 인식되고 있다. 이에 대한 방안으로써, 클라우드 사용자 인스턴스의 시스템 보안 강화를 위한 다양한 보안 솔루션이 등장하고 있다. 특히 인스턴스(가상머신)의 메모리 분석을 통한 악성코드 분석 및 탐지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 메모리 분석을 통한 보안 모니터링 기술은 메모리 덤프 시 수반되는 연산 오버헤드로 인해 다수의 인스턴스가 하나의 물리적 서버 노드에서 구동되는 클라우드 플랫폼과 같은 환경으로의 적용에 어려움이 있어왔다. 본 논문에서는 메모리 덤프 시 발생하는 오버헤드를 최소화하기 위해 악성코드 분석 및 탐지에 필요한 인스턴스 메모리의 특정 부분을 모니터링 하는 기술을 제안하고, 부분 메모리 모니터링 기반 악성코드 탐지 시스템을 통해 제안 기술의 실효성을 검증한다.

KOMPSAT-2 영상과 항공 LiDAR 자료를 이용한 3차원 해안선 매핑 (Mapping 3D Shorelines Using KOMPSAT-2 Imagery and Airborne LiDAR Data)

  • 정윤재
    • 한국측량학회지
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    • 제33권1호
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    • pp.23-30
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    • 2015
  • 해안선 매핑은 해안지역의 묘사, 해안침식의 예측 및 해안지역 자원관리를 위해서 중요하다. 본 연구에서는 항공 LiDAR 자료 및 KOMPSAT-2 영상을 이용하여 울진지역의 해안선을 매핑 연구를 진행하였다. 우선, LiDAR 자료를 이용하여 DSM(수치표면모형)을 생성하였다. 그리고 KOMPSAT-2영상을 이용하여 NDWI(정규수분지수) 영상을 생성한 뒤, 영상분류방법을 적용하여 NDWI 영상으로부터 물 클러스터와 육지 클러스터를 분할하였다. 분할된 두 클러스터들의 경계선을 추출하여, 2차원 해안선으로 정의하였다. 마지막으로 DSM으로부터 획득한 고도 정보를 2차원 해안선에 입력하여 3차원 해안선을 구축하였다. 구축된 3차원 해안선은 0.90m의 수평정확도 및 0.10m의 수직정확도를 가지고 있었다. 정확도 분석을 통하여, 구축된 3차원 해안선은 육지와 물 클러스터가 선명하게 분류된 지역에서는 상대적으로 높은 정확도를 가지고 있으나, 육지와 물 클러스터가 선명하게 분류되지 않은 지역에서는 상대적으로 낮은 정확도를 가지고 있다는 사실을 알 수 있었다.

GIS와 원격탐사를 이용한 강릉지역 산사태 연구($\textrm{I}$) -산사태 발생 위치와 영향 인자와의 상관관계 분석 (Study on Landslide using GIS and Remote Sensing at the Kangneung Area($\textrm{I}$) -Relationship Analysis between Landslide Location and Related Factors)

  • 이명진;이사로;원중선
    • 자원환경지질
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    • 제37권4호
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    • pp.425-436
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    • 2004
  • 본 연구의 목적은 2002년 태풍 루사로 인해 강릉지역에서 발생한 산사태와 관련 요인들 간의 공간적 관계를 분석하는 것이다. 산사태 위치는 위성영상 및 현지조사를 실시하여 탐지하였다. 지형도, 토양도, 임상도, 지질도, 토지피복도 등을 GIS를 이용하여 공간 데이터베이스로 구축되었고, 이러한 데이터베이스로부터, 경사, 경사방향, 곡률, 수계, 지형 종류, 토질, 토앙모재, 토앙배수, 유효토심, 임상종류, 임상경급, 임상영급, 임상밀도, 암상, 토지피복도, 선구조도 등이 산사태 발생요인으로 이용되었다. 빈도비 모델을 이용하여 산사태와 발생 요인 간의 공간적 관계를 추출하였다. 그 결과인 공간적 상관관계는 2002년 루사로 인한 산사테의 특성을 설명하고, 산사태 취약성도를 작성하는데 이용될 수 있다.

Digital Shearography 에서 Unwrapping 이미지와 FEM 을 이용한 압력용기의 내부결함 측정 (Measurement of Internal Defects of Pressure Vessels using Unwrapping images in Digital Shearography)

  • 김성종;강영준;성연학;안용진
    • 한국정밀공학회지
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    • 제29권1호
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    • pp.48-55
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    • 2012
  • Pressure vessels in vehicle industries, power plants, and chemical industries are often affected by flaw and defect generated inside the pressure vessels due to production processes or being used. It is very important to detect such internal defects of pressure vessel because they sometimes bring out serious problems. In this paper, an optical defect detection method using digital shearography is used. This method has advantages that the inspection can be performed at a real time measurement and is less sensitive to environmental noise. Shearography is a laser-based technique for full-field, non-contacting measurement of surface deformation (displacement or strain). The ultimate goal of this paper is to detect flaws in pressure vessels and to measure the lengths of the flaws by using unwrapping, phase images which are only obtained by Phase map. Through this method, we could decrease post-processing (next processing). Real length of a pixel can be calculated by comparing minimum and maximum unwrapping images with shearing angle. Through measuring several specimen defects which have different lengths and depths of defect, it can be possible to interpret quantitatively by calculating gray level.

과학계량학적 정보분석을 통한 LED 및 광분야 유망기술 탐색에 관한 연구 (A Study on the Emerging Technology Detection in the Field of LED Using Scientometrics)

  • 장시영;이병철;김윤배
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제12권3호
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    • pp.1213-1222
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    • 2011
  • 본 연구는 과학계량학(scientometrics)을 활용하여 LED 및 광분야의 유망기술을 탐색하였다. 우선 Web of Science의 SCIE 논문 및 미국특허청(USTPO) 특허를 수집하여 키워드를 추출하였다. 추출된 키워드를 클렌징 과정을 통해 표준화하고, 동시단어 분석을 사용하여 LED 및 광분야의 논문과 특허 서지사항에 나타나는 정보간의 연합강도(association strength)를 측정함으로써 기술의 패턴 및 경향을 밝혀내었다. 그리고 LED 및 광분야의 역동적인 변화를 추적하기 위하여 전략적 다이어그램을 도출하였다. 이를 통해 LED 및 광분야의 미래 유망연구영역 및 기술도출의 객관적인 방법으로서 과학계량학의 가능성을 보여준다.

Convolutional Neural Networks기반 항공영상 영역분할 및 분류 (Aerial Scene Labeling Based on Convolutional Neural Networks)

  • 나종필;황승준;박승제;백중환
    • 한국항행학회논문지
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    • 제19권6호
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    • pp.484-491
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    • 2015
  • 항공영상은 디지털 광학 영상 기술의 성장과 무인기(UAV)의 발달로 인하여 영상의 도입 및 공급이 크게 증가하였고, 이러한 항공영상 데이터를 기반으로 지상의 속성 추출, 분류, 변화탐지, 영상 융합, 지도 제작 형태로 활용되고 있다. 특히, 영상분석 및 활용에 있어 딥 러닝 알고리즘은 패턴인식 분야의 한계를 극복하는 새로운 패러다임을 보여주고 있다. 본 논문은 딥 러닝 알고리즘인 ConvNet기반으로 항공영상의 영역분할 및 분류 결과를 통한 더욱더 넓은 범위와 다양한 분야에 적용할 수 있는 가능성을 제시한다. 학습데이터는 도로, 건물, 평지, 숲 총 3000개 4-클래스로 구축하였고 클래스 별로 일정한 패턴을 가지고 있어 특징 벡터맵을 통한 결과가 서로 다르게 나옴을 확인할 수 있다. 본 연구의 알고리즘은 크게 두 가지로 구성 되어 있는데 특징추출은 ConvNet기반으로 2개의 층을 쌓았고, 분류 및 학습과정으로 다층 퍼셉트론과 로지스틱회귀 알고리즘을 활용하여 특징들을 분류 및 학습시켰다.

인체 모델링을 이용한 인체의 조인트 자동 검출 및 인체 매핑 (Automatic Detecting of Joint of Human Body and Mapping of Human Body using Humanoid Modeling)

  • 곽내정;송특섭
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제15권4호
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    • pp.851-859
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    • 2011
  • 본 논문에서는 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위해 연속된 입력영상에서 인체의 실루엣과 조인트를 자동추출하고 조인트를 추적함으로 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 또한 추출된 조인트를 이용하여 인체를 매핑하여 사람의 동작을 재현한다. 이를 위해 인체의 치수를 이용하여 인체 움직임을 제어하는 14개의 조인트로 인체를 모델링한다. 제안방법은 단일카메라로 RGB 컬러로 입력되는 영상을 색상, 채도, 명암의 영상으로 변환한 후 차 영상기법을 이용하여 인체의 실루엣을 추출한다. 추출된 실루엣의 코너점과 인체 모델링 정보를 이용하여 조인트를 자동 검출한다. 객체의 움직임 추적은 전체 영상 중 조인트를 중심으로 블록매칭 기법을 이용하며 추출된 조인트의 위치정보를 이용하여 인체의 움직임을 매핑한다. 제안방법을 실험동영상에 적용한 결과 인체의 실루엣과 조인트를 자동 검출하며 추출된 조인트로 인체의 매핑이 효율적으로 이루어졌다. 또한 조인트의 추적이 매핑된 인체에 반영되어 인체의 움직임도 적절히 표현되었다.

시간적 계층에서의 스케일러블 부호화 고속 모드 결정 방법 (Fast Coding Mode Decision for Temporal Scalability in H.264/AVC Scalable Extension)

  • 전병우
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제6권2호
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    • pp.71-75
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    • 2013
  • 최근의 멀티미디어 서비스 환경은 다양한 전송 속도, 영상 크기나 화질을 지원하고 있다. 그러나 고정된 영상크기 또는 화질로의 부호화만이 가능한 기존의 비디오 부호화 기술은 새로운 멀티미디어 서비스 환경을 충족시키기가 어렵다. 따라서 새로운 환경적 요구를 충족시키기 위해 기존의 H.264/AVC 표준을 기반으로 다양한 영상크기와 화질을 지원할 수 있는 새로운 비디오 부호화 표준인 H.264/AVCSE(Scalable Extension)의 표준화가 진행되었다. H.264/AVC SE은 한번의 부호화된 스트림으로 다양한 크기나 화질을 가진 여러 개의 영상을 제공할 수 있다. 하지만 이를 위하여 기존의 H.264/AVC 표준에 비해 보다 복잡도가 요구되어 지기 때문에 이를 효과적으로 감소시킬 수 있는 추가적인 기술이 제공되어야한다. 본 논문에서는 H.264/AVC SE 표준이 가지는 복잡도 중 대부분을 차지하는 모드 결정법의 복잡도를 감소시키기 위해 이전과 이후 픽춰의 참조모드를 이용하는 early skip 알고리즘과 GOP내에 존재하는 모드들의 History를 이용하는 MHM(Mode History Map) 알고리즘을 이용한 고속모드 결정법을 제안한다.