The objective of present study was to investigate the effect of seasons on reproductive performance of Hanwoo and Holstein heifers. Heat stress in summer or cold stress in winter stress to Hanwoo and Holstein heifers may bring reproduction failure, which would pose an important economic loss, even around Daegwallyeong region located in high mountainous area. Seasonal differences in the serum levels of LH, FSH and progesterone ($P_4$) in response to environmental factors (hot and cold) out of 20 pubertal Hanwoo heifers in Daegwallyeong, Gangwon Province and 20 non-lactating Holstein heifers in Chonan city of Republic of Korea at 2-3 years of age were compared. Blood samples for hormonal analysis were from jugular vein after detection of estrus repeatedly over four seasons within four-week intervals (Spring: May to June, Summer: July to August, Autumn: October to November and Winter: January to February). In Hanwoo heifer population, averages of LH and FSH concentration in spring and in summer were greater compared to those in winter (p<0.05). LH or FSH levels tended to be greater (p=0.06) in spring and less (p=0.09) in winter compared to the levels in autumn. Only in summer, cattle seemed to show lower LH or FSH secretion (p<0.05). Similar to the results in Hanwoo heifers, the serum concentrations of LH and FSH in Holstein heifers decreased further by heat stress in summer when P 4 levels were high during luteal phase. The results demonstrate significant effect of summer heat on reproduction of Hanwoo or Holstein heifers. Although parameters indicating the extent of heat stress were not measured in this study, we suggest that serum hormone levels could be considered as successful indicators of summer heat stress condition for Hanwoo and Holstein heifers even under rather cool summer climate.
영상 열을 이용한 3차원 구조 복원 기법은 기하학 기반의 전통적인 3차원 모델링 기법의 대안으로 복잡한 대규모 장면을 쉽고 빠르게 모델링 할 수 있는 효과적인 수단이다. 이러한 모델은 모션을 통한 구조 복원기법을 통해 주로 얻어진다. 그러나 모션을 통한 구조복원 기법은 매우 복잡한 기하학 구조와 현란한 컬러를 포함한 물체의 경우, 적용하기에 어려움이 있다. 이러한 어려움을 해결하기 위해, 본 논문에서는 움직이는 평면거울 기반의 새로운 물체 복원 기법을 제안한다. 본 기법은 장면에 포함된 기하구조의 암묵적인 단서를 이용하는 대신 장면 속에 기하학적 단서 즉, 거울의 위치 정보를 강제로 삽입하여 가상 카메라의 위치 정보를 추출한다 구해진 가상 카메라의 위치 정보를 통해 장면의 복잡도에 무관한 3차원 기하 구조를 복원할 수 있다. 이를 위해 먼저 복원하고자 하는 장면을 포함한 평면거울의 영상 열을 포착한다. 다음으로 거울의 위치 정보를 이용하여 가상 카메라의 내, 외부 파라미터를 추정한다. 구해진 카메라 파라미터는 거울의 위치 정보 추출 시 발생하는 에러를 포함하고 있기 때문에 영상 열에 존재하는 코너점들의 대응관계를 이용하여 재 보정한다 마지막으로 구해진 가상 카메라의 내부 및 외부 파라미터 정보를 통해 3차원의 구조를 복원한다 본 논문에서 제안한 알고리즘을 다양한 영상을 통해 실험한 결과 신뢰할만한 구조 복원이 가능하였다.
AAM은 얼굴 윤곽 검출에 잘 적용되어 왔으나 초기값에 민감하다는 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는 점진적 AAM을 이용한 얼굴 윤곽 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 얼굴 모델 구성 및 관계 추출 단계와 얼굴 윤곽 검출 단계의 2단계로 구성된다. 얼굴 모델 구성 및 관계 추출 단계에서는 먼저 얼굴 내부 영역만으로 구성된 얼굴 내부 AAM 모델 구성과 얼굴 전체 영역으로 구성된 얼굴 전체 AAM 모델 구성을 수행한 후에, 이후 얼굴 내부 AAM 모델 파라미터 벡터와 얼굴 전체 AAM 모델 파라미터 벡터간의 관계 행렬을 추출한다. 얼굴 윤곽 검출 단계는 2단계 절차로 수행된다. 먼저 새로 입력되는 얼굴 이미지에 대해 얼굴 내부 AAM 모델을 맞추어 얼굴 내부에 대한 특징 파라미터 벡터를 구한다. 이후 얼굴 모델 구성 및 관계 추출 단계에서 구한 관계 행렬과 첫 단계에서 구한 얼굴 내부 특징 파라미터 벡터를 이용하여 얼굴 전체 AAM 특징 파라미터 벡터에 대한 초기값을 추정하고 이를 이용하여 새로 입력되는 얼굴 이미지에 대해 얼굴 전체 AAM 모델을 맞추어 전체 얼굴 윤곽 검출을 수행한다. 실험을 통해 제안된 점진적 AAM 기반 얼굴 윤곽 검출 방법이 자세, 얼굴 배경 등에 대해 기존 기본 AAM 기반 얼굴 검출 방법보다 더 강인한 것으로 확인되었다.
Extended-spectrum ${\beta}$-lactamases(ESBL)은 penicillin과 cephalosporin뿐 아니라 oxyimino-${\beta}$-lactam 제재도 내성을 가지며 Klebsiella pneumoniae와 Escherichia coli의 ESBL 생성율은 전세계적으로 증가하고 있다. 내성율은 ${\beta}$-lactam제의 사용량에 영향을 받으므로 시기, 지역, 병원, 병동 등에 따라서 차이가 있을 수 있어 각 병원에서 발생하는 내성균주를 수시로 파악할 필요가 있다. 이에 저자들은 영남대학교 의과대학 부속병원 미생물 검사실에서 동정된 K. pneumoniae와 E. coli를 대상으로 ESBL 생성율을 구하고 이들 환자의 정보를 분석하여 병원 감염관리와 감염환자의 치료에 지침을 마련하고자 하였다. 실험에 사용된 K. pneumoniae의 51.6%, E. coli의 16.0%에서 ESBL생성 양성을 보였다. 대부분의 ESBL생성 양성 균주는 중환자실과 여기를 거쳐간 환자를 중심으로 동정되어 이들에 대한 치료와 내성균주 전파에 특별한 주의를 요하며 계속적인 변동상황에 주의를 기울여야 할 것으로 생각된다.
재해로 인한 부상 및 만성 질환 등의 다양한 요인으로 신체적 장애를 가진 환자, 혹은 신체의 노화로 인하여 몸의 움직임의 범위가 제한된 노인과 같은 경우, 치료의 일종으로 병원에서의 재활 프로그램의 참여를 권장 받는 경우가 있다. 그러나 이들은 신체의 거동이 불편하므로 보호자의 동행 없이 재활 프로그램의 참여를 위한 이동이 쉽지 않다. 또한, 병원에서는 각각의 환자 및 노인들에게 재활 운동을 지도해주어야 하는 불편함이 존재한다. 이러한 이유로, 이 논문에서는 모션 인식을 통하여 집에서도 타인의 도움 없이 재활 운동이 가능한 원격 재활 프로그램을 개발하였다. 해당 시스템은 사용자 집의 스테레오 카메라와 컴퓨터를 이용하여 구동할 수 있으며, 모션 인식 기능을 통하여 사용자의 실시간 운동 상태 확인이 가능하다. 사용자가 재활 운동에 참여하는 동안, 시스템은 사용자의 특정 부위의 관절가동범위(Joint ROM; Joint Range of Motion)를 저장하여 신체 기능의 향상도를 확인한다. 이 논문에서는 시스템의 검증을 위하여 총 4명의 실험군이 참여하였으며, 총 3종류의 운동을 각 9회씩 반복한 데이터를 이용하여 각 실험군의 시작 및 마지막 운동의 관절가동범위의 차이를 비교하였다.
연구목적: 본 연구는 철도차량 내 승객 이상행동 및 위험상황 중 중요한 위험요소를 도출하기 위하여 승객 및 운용기관 종사자의 의견을 조사하고 분석을 하였다. 연구방법: 일반국민 20~60대 성인남녀 1,000명 및 전국 11개 기관의 종사자 429명에게 설문조사를 수행하였다. 일반국민에게는 지하철, 일반철도, 고속철도 등으로 구분하여 철도차량 내 발생 가능한 위험 상황에 대한 설문을 조사하였으며 운영기관 종사자들에게는 지하철 내의 위험 상황에 대한 설문을 조사하였다. 연구결과: 승객위험요소 발생에 대한 빈도 및 중요도를 판단근거로 선정된 철도차량내 승객 위험요소(이상행동 및 위험 상황) 중 주요 위험요소로 '차량 문끼임', '성추행', '주취행동', '싸움/폭행', '배회'. '마스크 미착용'으로 선정하였다. 결론: 승객에게 영향을 미치는 주요 위험요소는 일반 국민 및 철도운영기관의 종사자들의 설문조사를 통하여 선정되었다. 본 연구에서 얻은 결과인 철도차량내 주요 위험요소 발생시 신속하며 지속적으로 감지할 수 있는 AI 기술이 적용된 CCTV 감지 시스템이 개발될 예정이다.
최근 AR, VR 및 스마트 디바이스 기술의 발전에 따라 피트니스 산업에서도 비대면 환경을 기반으로 한 서비스 수요가 증가하고 있다. 비대면 온라인 홈트레이닝 서비스는 기존의 오프라인 서비스에 비해 시간과 장소의 제약이 없다는 장점이 있으나 운동 기구의 부재 및 사용자의 정확한 운동 자세 유지여부, 운동량의 측정이 어려운 단점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 단점을 보완할 수 있는 표준 운동 프로그램을 개발하고 딥러닝 기반 신체 자세 추정 영상처리를 통하여 새로운 비대면 홈트레이닝 어플리케이션 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 알고리즘 기반 어플리케이션을 활용한다면 표준 운동 프로그램 영상의 트레이너를 사용자가 직접 보고 따라하면서 사용자 스스로 자세를 교정하며 정확한 운동이 가능하다. 나아가 본 연구의 알고리즘을 용도에 맞게 커스터마이징 한다면 공연, 영화, 동아리 활동, 컨퍼런스 분야로의 적용도 가능할 것이다.
최근 COVID-19와 같은 신종 바이러스 감염증이 확산하여 심각한 공중 보건 문제를 제기하고 있다. 특히 이러한 질병은 고령자에게 치명적으로 작용하여, 생명을 위협하고 심각한 사회적, 경제적 손실을 초래하였다. 이에 많은 산업분야에서 사물 인터넷(IoT) 및 인공 지능(AI)을 응용한 원격진료, 헬스케어, 질병예방 등의 애플리케이션이 소개되어 질병 감지, 모니터링 및 검역 성능을 향상하고 있다. 하지만 기존기술은 갑작스러운 전염병의 출현에 신속하고 통합적으로 적용되지 않기 때문에, 사회 속에 감염병이 대규모 감염 및 전국적 확산되는 것을 차단하지 못하였다. 따라서 본 논문에서는 바이러스 질병 정보 수집기를 통해 지역적 한계가 있는 다양한 감염 정보를 수집하고, AI 브로커를 통해 AI 분석 및 심각도 매칭을 수행하여 감염의 확산을 예측하고자 한다. 최종에는 질병관리본부를 통해 고령자에게 위험경보 발령, 확산 차단 문자 발송 및 감염지역 대피정보를 신속하게 제공한다. 현실적인 고령자 지원시스템은 감염자 발생지역 정보와 고령자의 위치정보를 비교하여 증강현실 기반의 스마트폰 애플리케이션으로 직관적인 위험지역(감염지역) 회피기능을 제공하고 감염지역 방문이 확인되면 자동으로 방역관리 서비스를 제공한다. 향후 제안시스템은 위치기반의 사용자 밀집도를 파악함으로써 갑작스런 인파 집중으로 인한 압사 사고를 사전에 예방하는 방법으로도 활용 가능할 것이다.
Cucurbit chlorotic virus (박과퇴록황화바이러스, CCYV)는 수박, 오이 등의 박과작물에 영향을 미치는 식물바이러스로 담배가루이에 의해 전반된다. 2018년 충북 오이에서 처음 진단된 이후 경상도 등 다른 지역에서도 보고되고 있다. 2020년 충북 진천, 음성지역의 박과작물 온실의 황화 바이러스병 조사에서 멜론, 수박, 잡초 등 채집시료 총 79시료에 대한 CCYV 특이 프라이머를 이용한 reverse transcription-polymerase chain reaction 결과 멜론 4개의 시료에서 CCYV가 확인되었다. 3점은 CCYV 단독감염, 1점는 Cucurbit aphid borne yellows virus와 Watermelon mosaic virus 복합감염으로 나타났다. 4개의 CCYV ES 분리주로부터 RNA 1, 2의 전체게놈을 얻었고, 이전에 GenBank에 보고된 CCYV 분리주들과 염기서열을 분석하였다. MEGA를 이용하여 계통분석결과 ES 분리주들은 하나의 그룹으로 나타났고, 중국 분리주들과 밀접한 관련이 있었다. ES 분리주들 유전적 다양성이 낮은 것으로 나타났고, 일반적으로 CCYV은 기주 및 지리적 기원에 따라 유전적 다양성이 거의 없었다. CCYV는 박과작물 생산에 심각한 위협이 될 가능성이 있다. 수박, 잡초 등을 포함한 다양한 CCYV 분리주에 대한 병원성, 가루이 전염 등의 특성에 대한 추가적인 연구가 필요하다.
눈 검출은 눈 동공의 정 중앙의 위치를 찾아내는 작업을 의미하며, 얼굴 인식 및 관련된 응용 분야 등에서 필요한 작업이다. 현재까지 보고된 대부분의 눈 검출 방법의 경우 성공적인 적용을 위해서는 여전히 정확도 및 검출 속도의 개선을 필요로 한다. 본 논문에서는 큰 계산량의 부담이 없는 다중 해상도 가버 특징 벡터를 이용한 강인한 눈 검출 방법을 제안한다. 가버 특징 벡터를 사용한 눈 검출은 EBGM 등에서 이미 이용되고 있다. 그런데, RBGM 등에서 사용한 눈 검출 방법은 초기값에 민감하고 조명, 자세 등에 강인하지 못하여, 만족할 만한 검출률을 얻기 위해서는 광범위한 탐색 범위가 필요하다. 이는 계산량의 상당한 증가를 초래한다. 본 논문에서 제안한 눈 검출 방법은 다중 해상도 접근 방법을 활용한다. 먼저, 원래 해상도 얼굴 이미지를 다운샘플링하여 얻은 저해상도 얼굴 이미지에서, 초기 추정 눈 위치에서의 가버 특징 벡터와 해당 해상도의 눈에 대한 가버 특징 벡터 모델과의 가버젯 유사도를 이용하여 눈 위치를 검출한다. 이후 검출된 눈 위치를 업스케일링하여 상위 해상도의 얼굴 이미지에서의 눈 위치 초기값으로 취하고 앞 단계에서처럼 가버젯 유사도를 이용하여 눈을 검출한다. 이 과정을 반복하여 최종적으로 원래 해상도 얼굴 이미지에서의 눈 위치를 확정한다. 또한, 본 논문에서는 제안된 다중 해상도 접근 방법이 조명에 대해서도 보다 강인하도록 하는 데 효과적인 조명 정규화 기법을 제안하고, 이를 다중 해상도 접근 방법의 전처리 단계에 추가적으로 적용함으로써 눈 검출 성공률을 더욱 개선하였다. 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 다중스케일 가버 특징 벡터 기반 눈 검출 방법은 계산량을 크게 증가 시키지 않으면서 기존 연구들에서 보고된 다른 눈 검출 방법에 비해 정확도가 개선된 검출 방법이며, 자세 및 조명 변화에 대해서도 강인하다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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