하절기 폭염은 도시환경의 질적 저하, 온열질환자 증가 등의 원인으로 도시열섬현상을 더욱 심화시키고 있다. 이를 해결하기 위해서는 현 상황에 대한 정확한 분석이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 서울시를 대상으로 폭염이 심각하게 발생한 시기의 기상측정정보를 수집하여 토지이용 유형별로 특성을 분석하였다. 분석에 이용한 기상측정정보는 통신망으로 연결된 소형 자동기상 측정장비(AWS)로 소형화를 통해 기존의 일반적인 측정장비보다 측정지점의 간격이 현격히 줄어든 장점이 있다. 이를 바탕으로 토지이용 유형별 기온변화의 차이를 분석할 수 있었고, 시간대별 토지이용별 열섬강도 비교를 통해 열대야 현상 발생 패턴, 녹지의 온도저감 효과 등을 파악할 수 있었다. 본 연구의 기상정보 측정과 지도화, 시간대별 토지이용별 비교분석 방법론과 분석 결과는 향후 열섬 저감을 위한 도시계획수립 시 참고할 수 있는 근거자료로 활용할 수 있다.
본 연구는 KBIMS가 적용된 건축 및 구조 부재 형상과 속성 데이터가 포함된 BIM 라이브러리를 구축하는 방법과, 속성 데이터 변환 과정의 문제를 해결하여 KBIMS IFC 파일로 변환하는 방법을 제시한다. 프로젝트에서 다양한 BIM 도구가 활용되어짐에도 불구하고 라이브러리 연구에 특정 도구가 주로 활용되었는데 본 연구에서는 클라우드 기반 데이터베이스 통합플랫폼에 포함된 카티아V6를 활용하여 주요 12개 카테고리, 총 793개의 건축 및 부재 형상 및 수치 라이브러리를 개발했다. KBIMS IFC 속성 입력 과정에서 데이터 타입과 특수문자 속성명으로 인한 데이터베이스 입력 제한을 파악하였다. 입력 가능한 데이터 타입을 찾아 입력하고, 아스키코드를 활용한 특수문자 속성명 대체 입력 방법을 개발했다. 변환기 프로토타입을 개발하여 추출된 IFC 파일을 KBIMS 원래 속성명이 포함된 IFC 파일로 변환하고 시범모델을 활용하여 검증하였다. 본 연구 결과는 실제 프로젝트에서 KBIMS 적용시 BIM 도구의 선택의 폭을 넓히고, 프로젝트 데이터 호환 문제를 줄이는데 도움을 줄 것이다. 마지막으로 KBIMS 라이브러리의 지속적인 활용을 위해서는 관련 조직 간의 유지 관리 방안에 대한 논의가 필요하다.
본 연구에서는 최근, 자연환경의 변화에 따른 생태계 예측과 지속가능한 개발과 보전의 정량적 근거 제시를 위해 전세계적으로 연구중요도와 활용도가 높아지고 있는 생태 조사연구 데이터의 정제와 표준화 및 서비스 방안에 대하여 제시하였다. 1997년부터 매 10년 단위로 전국을 대상으로 수행된 제2차, 제3차 전국자연환경조사 결과와 2014년부터 매 5년 단위로 수행된 제4차 전국자연환경조사 결과를 대상으로 전국자연환경조사 지침을 따라 별도 개발된 입력 오류 검증 프로그램을 통해 1차 정제 후 분야별 전문가의 검수를 거쳤다. 또한, 국내외 데이터 표준 사례들을 분석하여 국내의 자연환경과 생태조사 자료인 생태정보를 표준화하는 방안을 제시하였다. 전국자연환경조사 결과에 대해 (1) 조사자료인 데이터 용어의 표준화, (2) 유사한 유형의 데이터 테이블 통합 및 (3) 불필요한 속성과 입력오류를 제거하였고 (4) 현장 조사자 별로 상이한 입력항목의 단일화, (5) 데이터를 일련번호 코드로 정리하고 (6) 입력항목별 코드 매핑을 수행하였다. 연구결과, 연구자와 일반인들이 활용하기 쉽도록 전국자연환경조사 데이터를 정제하고 국내 최초의 생태데이터 표준안 마련의 기반을 수립하였다. 또한, 연구결과로 산출된 전국자연환경조사 데이터는 국내의 환경영향평가, 서식지 보전지역 설정, 멸종위기종 분포 예측, 기후변화에 따른 생태계 위험 예측은 물론, 국외 생태정보 연계 등에 손쉽게 공유 및 활용가능하여 다양한 환경정책수립과 관련 연구활성화에 기여할 것으로 기대된다. 본 연구를 통해 정제된 전국자연환경조사 데이터는 국립생태원에서 국내 최초로 개발중인 생태정보포털서비스 시스템인 에코뱅크 (http://nie-ecobank.kr)를 통해 개방하여 누구나 온라인상에서 쉽게 접근하고 활용할 수 있도록 하였다.
KOMPSAT-3A는 2015년 3월 발사하여 약 6개월의 기간 동안 초기 검보정을 수행한 이후 지난 8년 동안 성공적으로 KOMPSAT-3A 자료를 사용자들에게 배포하였으며, 수집된 영상 자료는 지도제작, GIS, 국토관리 등의 다양한 분야에서 정성적, 정량적 정보 추출의 기초 자료로 활용되고 있다. 한국항공우주연구원에서는 KOMPSAT-3A의 영상제품군에서 추출되는 정보의 정확도 및 신뢰도를 확보하기 위해 주기적으로 영상 품질과 인공위성 하드웨어 특성을 확인하고 있다. 또한 KOMPSAT-3A의 탑재체, 자세제어 센서들의 노후화에 따른 영상 품질 저하 현상을 최소화하기 위해 지속적인 영상 품질 개선 작업을 수행하고 있다. 본 논문에서는 KOMPSAT-3A 개발 단계에서 정의된 발사 전후의 검보정 주요 과정 및 대표 영상 품질 인자인 MTF, SNR, Location accuracy 측정 방법을 설명하였다. 이를 바탕으로 발사 후 초기 LEOP Cal/Val이 완료된 이후 측정된 영상 품질 인자별 성능값과 최근 2016년부터 2020년 5월까지 KOMPSAT-3A호의 주요 품질 인자인 MTF, SNR, Location accuracy 현황과 특성을 기술하였다.
Yim, Sunjin;Kim, Sungchul;Kim, Inhwan;Park, Jae-Woo;Cho, Jin-Hyoung;Hong, Mihee;Kang, Kyung-Hwa;Kim, Minji;Kim, Su-Jung;Kim, Yoon-Ji;Kim, Young Ho;Lim, Sung-Hoon;Sung, Sang Jin;Kim, Namkug;Baek, Seung-Hak
대한치과교정학회지
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제52권1호
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pp.3-19
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2022
Objective: The purpose of this study was to investigate the accuracy of one-step automated orthodontic diagnosis of skeletodental discrepancies using a convolutional neural network (CNN) and lateral cephalogram images with different qualities from nationwide multi-hospitals. Methods: Among 2,174 lateral cephalograms, 1,993 cephalograms from two hospitals were used for training and internal test sets and 181 cephalograms from eight other hospitals were used for an external test set. They were divided into three classification groups according to anteroposterior skeletal discrepancies (Class I, II, and III), vertical skeletal discrepancies (normodivergent, hypodivergent, and hyperdivergent patterns), and vertical dental discrepancies (normal overbite, deep bite, and open bite) as a gold standard. Pre-trained DenseNet-169 was used as a CNN classifier model. Diagnostic performance was evaluated by receiver operating characteristic (ROC) analysis, t-stochastic neighbor embedding (t-SNE), and gradient-weighted class activation mapping (Grad-CAM). Results: In the ROC analysis, the mean area under the curve and the mean accuracy of all classifications were high with both internal and external test sets (all, > 0.89 and > 0.80). In the t-SNE analysis, our model succeeded in creating good separation between three classification groups. Grad-CAM figures showed differences in the location and size of the focus areas between three classification groups in each diagnosis. Conclusions: Since the accuracy of our model was validated with both internal and external test sets, it shows the possible usefulness of a one-step automated orthodontic diagnosis tool using a CNN model. However, it still needs technical improvement in terms of classifying vertical dental discrepancies.
최근 심층 합성 곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 영상 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들을 좋은 성과를 보여주고 있으며 깊은 네트워크의 강한 표현 능력으로 저해상도 영상과 고해상도 영상 사이의 복잡한 비선형 매핑이 가능해졌다. 하지만 과도한 합성곱 신경망의 사용으로 인해 증가하는 파라미터와 연산량으로 실시간 또는 저전력 장치에 적용하는데 제한이 있다. 본 논문은 정보 증류 방식을 이용하여 계층적인 특징을 조금씩 추출해내는 블록을 재귀적인 방식으로 사용하며 고주파수 잔여 정제 블록을 통해 더 정확한 고주파수 성분을 만들어 성능을 향상시키는 경량화된 네트워크인 Recursive Distillation Super Resolution Network (RDSRN) 를 제안한다. 제안하는 네트워크는 RDN과 비교했을 때 비슷한 화질의 영상을 복원하며 약 32배 적은 파라미터와 약 10배 적은 연산량을 가지고 약 3.5배 더 빠르게 영상을 복원하며 기존 경량화 네트워크 CARN과 비교했을 때 약 2.2배 적은 파라미터와 약 1.8배 빠른 처리시간으로 평균 0.16dB 더 좋은 성능을 만들어 냄을 확인 하였다.
18F-FBB 판독은 회백질과 백질의 신호강도를 육안으로 비교하여 이루어진다. 정량화된 영상분석을 판독과 비교하여 영상분석의 유용성을 평가하고자 한다. 환자는 판독결과를 기준으로 음성과 양성을 100명씩 나누었고 FBB 300 MBq 주입하고 90분 뒤 20분간 촬영했다. 장비는 Discovery 600 (GE Healthcare, MI, USA)을 사용하였다. 제조사에서 제공하는 아밀로이드 판독 기준을 근거하여 4개의 관심영역을 설정하였다. 영상분석은 각 SUVmean을 소뇌로 나누어 SUVr를 산출하고 전체 영역에서의 평균 SUVr로 진행하였다. 통계분석은 ROC Curve를 통한 Cutoff 도출과 독립표본 t-test의 그룹간 차이, 그리고 Kappa test를 통한 판독결과와 일치도를 분석하였다. 전체 영역에서의 평균 SUVr의 Cutoff는 1.23으로 나왔다. Cutoff를 사용한 판독결과와 일치도는 음성에서 95/100 (95 %), 양성에서 92/100 (92 %)로 나왔다. t-test 결과 그룹 간에 통계적으로 유의한 차이가 있었고(P < 0.05) Kappa 통계 결과 0.867로 높은 일치도를 나타냈다(P < 0.05). 영상분석의 결과가 통계적으로 유의하며 판독결과에도 높은 일치도를 보여 주었다. 추가적으로 FBB 영상분석은 아밀로이드가 축적된 부위를 3D 매핑하여 볼 수 있고 위치추정이 가능하며 정량분석 결과를 세분화하여 볼 수 있다. 정량화된 FBB 영상분석을 보조지표로 활용한다면 판독에 도움이 될 것으로 사료된다.
도시현상의 해석을 위해 공간정보는 필수적이다. 위치정보가 부족한 도시정보를 공간정보로 변환하기 위한 공간정보화 방법론이 꾸준히 개발되어왔다. 정형화된 주소정보나 지명 등을 이용한 Geocoding이나 이미 위치정보가 있는 공간정보와의 공간결합, 참조데이터를 활용한 수작업 형태 등이 대표적이다. 그러나 아직도 행정기관에서 작성되는 수많은 문서정보들은 비정형화된 문서형태로 인해 공간정보화의 수요가 있음에도 그동안 깊이 있게 다루어지지 못하였다. 본 연구는 자연어 처리 모델인 BERT를 활용하여 도시계획과 관련된 공개문서의 공간정보화를 진행한다. 주소가 포함된 문장 요소를 문서로부터 추출하고, 이를 정형화된 데이터로 변환하는 과정을 중점적으로 다룬다. 18년 동안의 도시계획 고시공고문을 학습 데이터로 사용하여 BERT 모델을 학습시켰으며, 모델의 하이퍼파라미터를 직접 조정하여 성능을 향상시켰다. 모델 학습 후의 테스트 결과, 도시계획시설의 유형을 분류하는 모델은 96.6%, 주소 인식 모델은 98.5%, 주소 정제 모델은 93.1%의 정확도를 보였다. 결과 데이터를 GIS 상에 맵핑하였을 때, 특정 지점의 도시계획시설에 관한 변경 이력을 효과적으로 표출할 수 있었다. 본 연구로 도시계획 문서의 공간적 맥락에 대한 깊은 이해를 제공하며, 이를 통해 이해관계자들이 더욱 효과적인 의사결정을 할 수 있게 지원하기를 기대한다.
Anh Duc Truong;Ha Thi Thanh Tran;Nhu Thi Chu;Huyen Thi Nguyen;Thi Hao Vu;Yeojin Hong;Ki-Duk Song;Hoang Vu Dang;Yeong Ho Hong
Animal Bioscience
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제36권4호
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pp.570-583
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2023
Objective: Fibroblast growth factors (FGFs) play critical roles in embryo development, and immune responses to infectious diseases. In this study, to investigate the roles of FGFs, we performed genome-wide identification, expression, and functional analyses of FGF family members in chickens. Methods: Chicken FGFs genes were identified and analyzed by using bioinformatics approach. Expression profiles and Hierarchical cluster analysis of the FGFs genes in different chicken tissues were obtained from the genome-wide RNA-seq. Results: A total of 20 FGF genes were identified in the chicken genome, which were classified into seven distinct groups (A-F) in the phylogenetic tree. Gene structure analysis revealed that members of the same clade had the same or similar exon-intron structure. Chromosome mapping suggested that FGF genes were widely dispersed across the chicken genome and were located on chromosomes 1, 4-6, 9-10, 13, 15, 28, and Z. In addition, the interactions among FGF proteins and between FGFs and mitogen-activated protein kinase (MAPK) proteins are limited, indicating that the remaining functions of FGF proteins should be further investigated in chickens. Kyoto encyclopedia of genes and genomes pathway analysis showed that FGF gene interacts with MAPK genes and are involved in stimulating signaling pathway and regulating immune responses. Furthermore, this study identified 15 differentially expressed genes (DEG) in 21 different growth stages during early chicken embryo development. RNA-sequencing data identified the DEG of FGFs on 1- and 3-days post infection in two indigenous Ri chicken lines infected with the highly pathogenic avian influenza virus H5N1 (HPAIV). Finally, all the genes examined through quantitative real-time polymerase chain reaction and RNA-Seq analyses showed similar responses to HPAIV infection in indigenous Ri chicken lines (R2 = 0.92-0.95, p<0.01). Conclusion: This study provides significant insights into the potential functions of FGFs in chickens, including the regulation of MAPK signaling pathways and the immune response of chickens to HPAIV infections.
Saidou;Shinji Tokonami;Masahiro Hosoda;Augustin Simo;Joseph Victor Hell;Olga German;Esmel Gislere Oscar Meless
Journal of Radiation Protection and Research
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제47권4호
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pp.237-245
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2022
Background: The current study reports measurements of activity concentrations of radon (220Rn) and thoron (220Rn) in dwellings, followed by inhalation dose assessment of the public, and then by the development of regulation and the national radon action plan (NRAP) in Cameroon. Materials and Methods: Radon, thoron, and thoron progeny measurements were carried out from 2014 to 2017 using radon-thoron discriminative detectors (commercially RADUET) in 450 dwellings and thoron progeny monitors in 350 dwellings. From 2019 to 2020, radon track detectors (commercially RADTRAK) were deployed in 1,400 dwellings. It was found that activity concentrations of radon range in 1,850 houses from 10 to 2,620 Bq/㎥ with a geometric mean of 76 Bq/㎥. Results and Discussion: Activity concentrations of thoron range from 20 to 700 Bq/㎥ with a geometric mean of 107 Bq/㎥. Thoron equilibrium factor ranges from 0.01 to 0.6, with an arithmetic mean of 0.09 that is higher than the default value of 0.02 given by UNSCEAR. On average, 49%, 9%, and 2% of all surveyed houses have radon concentrations above 100, 200, and 300 Bq/㎥, respectively. The average contribution of thoron to the inhalation dose due to radon and thoron exposure is about 40%. Thus, thoron cannot be neglected in dose assessment to avoid biased results in radio-epidemiological studies. Only radon was considered in the drafted regulation and in the NRAP adopted in October 2020. Reference levels of 300 Bq/㎥ and 1,000 Bq/㎥ were recommended for dwellings and workplaces. Conclusion: Priority actions for the coming years include the following: radon risk mapping, promotion of a protection policy against radon in buildings, integration of the radon prevention and mitigation into the training of construction specialists, mitigation of dwellings and workplaces with high radon levels, increased public awareness of the health risks associated with radon, and development of programs on the scientific and technical aspects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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