본 논문에서는 프리팹 구조물의 품질관리를 위한 딥러닝 및 비전센서 기반의 조립 성능 평가 모델을 개발하였다. 조립부 검출을 위해 인코더-디코더 형식의 네트워크와 수용 영역 블록 합성곱 모듈을 적용한 딥러닝 모델을 사용하였다. 검출된 조립부 영역 내의 볼트홀을 검출하고, 볼트홀의 위치 값을 산정하여 k-근접 이웃 기반 모델을 사용하여 조립 품질을 평가하였다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해 조립부 모형을 3D 프린팅을 이용하여 제작하여 조립부 검출 및 조립 성능 예측 모델의 성능을 검증하였다. 성능 검증 결과 높은 정밀도로 조립부를 검출하였으며, 검출된 조립부내의 볼트홀의 위치를 바탕으로 프리팹 구조물의 조립 성능을 5% 이하의 판별 오차로 평가할 수 있음을 확인하였다.
The accurate object recognition is important for the precise and accurate manipulation. To enhance the recognition performance, we can use various types of sensors. In general, acquired data from sensors have a high sampling rate. So, in the past, the RNN-based model is commonly used to handle and analyze the time-series sensor data. However, the RNN-based model has limitations of excessive parameters. CNN-based model also can be used to analyze time-series input data. However, CNN-based model also has limitations of the small receptive field in early layers. For this reason, when we use a CNN-based model, model architecture should be deeper and heavier to extract useful global features. Thus, traditional methods like RN N -based and CN N -based model needs huge amount of learning parameters. Recently studied result shows that Fast Fourier Convolution (FFC) can overcome the limitations of traditional methods. This operator can extract global features from the first hidden layer, so it can be effectively used for feature extracting of sensor data that have a high sampling rate. In this paper, we propose the algorithm to recognize objects using tactile sensor data and the FFC model. The data was acquired from 11 types of objects to verify our posed model. We collected pressure, current, position data when the gripper grasps the objects by random force. As a result, the accuracy is enhanced from 84.66% to 91.43% when we use the proposed FFC-based model instead of the traditional model.
The relaxation of gastric fundus smooth muscles is the primary physiological event which induces the receptive relaxation of monogastric animals. L-arginine/Nitric oxide(L-arg/NO) system is known to mediate the inhibitory non-adrenergic non-cholinergic(NANC) neurotransmission in various tissues including gastrointestinal smooth muscles. The longitudinal smooth muscles of porcine gastric fundus showed fast relaxation during electrical field stimulation(EFS) and rebound contraction after EFS in NANC condition. So, the purpose of present study was elucidation of the neurotrasmitters related to the NANC relaxation and explanation of the relation between NANC relaxation and L-arg/NO system. The longitdinal smooth muscles of porcine gastric fundus were hung in the organ bath and under the presence of guanethidine($5{\times}10^{-5}M$), precontraction was induced by carbachol($1{\times}10^{-6}M$). The muscle responses to EFS and drugs were isomerically recorded. The rusults were summarized as follows. 1. The longtudinal muscles of porcine gastric fundus showed frequency-dependent relaxation and rebound contraction to electrical field stimulaton(1ms, 8V, 1~16Hz, 20sec, EFS). These responses were blocked by tetrodotoxin($1{\times}10^{-6}M$). 2. The relaxation and rebound contraction of the longitudinal muscles of porcine gastric fundus to EFS were inhibited by L-NAME($2{\times}10^{-5}M$). The inhibitory effect of L-NAME was antagonized by L-arginine($1{\times}10^{-3}M$), but not by D-arginine($1{\times}10^{-3}M$). 3. Exogenous NO($NaNO_2$, $1{\times}10^{-5}{\sim}1{\times}10^{-4}M$, pH=2.0) caused concentration-dependent relaxation as EFS did. 4. Methylene Blue($2{\times}10^{-5}M$), a soluble guanylate cyclase inhibitor, inhibited the relaxation and rebound contraction of the longitudinal muscles of porcine gastric fundus induced by EFS, but N-ethlmaleimide, a adenylate cyclase inhibitor, did not. 5. 8-Br-cGMP($1{\times}10^{-6}{\sim}3{\times}10^{-6}M$), permeable cGMP analogue, induced dose-dependent relaxation. but 8-Br-cAMP($1{\times}10^{-6}{\sim}3{\times}10^{-6}M$), permeable cAMP analogue, did not. Both did not evoked rebound contraction. 6. ${\alpha}$-chymotrypsin did not affect the relaxation of the longitudinal muscles of porcine gastric fundus. 7. Reactive blue 2($1{\times}10^{-4}M$, 40min) siginificantly inhibited the rebound contraction induced by EFS and inhibited contraction caused by exogenous ATP($1{\times}10^{-4}{\sim}1{\times}10^{-3}M$). These results suggests that NANC relaxation of the longitudinal muscles of porcine gastric fundus mainly mediated by NO and the rebound contraction is related to NO and other neurotransmitters.
본 연구는 한국전통정원을 조성할 수 있는 기준점 마련과 기반 구축을 위한 기초연구로서, 해외에 조성된 사례를 바탕으로 조성내용과 표현방식에 있어서 현황과 문제점을 규명하는데 목적을 두고 있다. 9개의 사례지를 선정하여 직접 현장조사와 모니터링 평가를 실시하였다. 연구의 결과를 종합하면, 전반적으로 전통의 단순한 재현으로 인한 대중적 보편성과 시대성이 결여되고 있으며, 전통성과 실험적 해석에서의 오류가 나타나고 있었다. 디자인측면에서는 전통정원의 점경물, 장식물 위주의 편집된 디자인 형태로 나타나며, 경관적인 면에서는 전통정원의 공간규모 및 체험위계에 대한 전달이 미흡하고, 주변 경관의 맥락에 대한 고려가 부족하였다. 안내 및 정보전달측면에서는 다양한 명칭으로 인하여 한국정원에 대한 인지성이 결여되어 있어 명칭에 대한 통일이 요구된다. 조성 관리 및 이용측면에서는 공간성격에 적합한 식재 수종과 유사 대체수종에 대한 제안이 필요하고, 이용행태를 고려한 수용적 자세가 요구된다.
국소 광적응 기능을 가지는 윤곽검출용 시각칩을 픽셀수 $32{\times}32$의 방사형 구조로 CMOS 공정기술을 이용하여 설계 및 제조하였다. 생체의 망막은 넓은 범위의 입력 광강도에 대해서 물체의 윤곽을 검출할 수 있다. 본 연구에서는 시세포, 수평세포, 쌍극세포로 이루어진 망막의 윤곽검출 기능을 모델링하여 윤곽검출용 인공시각칩을 설계하였다 국소 광적응을 위해 입력 광강도에 따라 수용야의 크기를 국소적으로 바뀌게 하였다. 아울러 단위셀을 방사형으로 배치함으로써 영상데이터의 양을 감소시킴과 동시에 칩의 중심부분으로 갈수록 해상도가 높아지도록 설계하였다. 설계된 칩은 $0.6\;{\mu}m$ double-poly triple-metal 표준 CMOS 공정기술을 이용하여 제조되었으며, HSPICE 시뮬레이션으로 성능을 최적화 시켰다.
상지의 운동기능 장애는 뇌졸중 환자에게서 빈번히 보고되는 증상 중의 하나이다. 뇌졸중의 원인인 신경학적 손상의 회복은 발병 초기인 6개월 동안 가장 활발히 일어나며, 이 시기의 회복은 이후 기능회복에 결정적 영향을 미친다. 독립적인 일상생활 수행과 상지 운동기능의 재활을 위하여 다양한 재활치료 접근이 적용되어 왔으나 그 효과성에 있어서 일관성이 결여된 결과가 보고되어 왔다. 따라서 뇌졸중 환자의 신경학적, 기능적 상지 운동 기능의 재활을 촉진할 수 있는 보다 효과적인 치료 방안 마련이 시급하다고 할 수 있다. 재활의학 분야의 연구에서 음악은 운동기능의 향상에 긍정적인 영향을 미치고 있으며, 특히 하지 운동기능 향상에 있어서 리듬 적용의 근거 및 그 효과성이 입증되고 있다. 하지만, 음악연주를 활용한 뇌졸중 환자의 상지 운동기능 재활에 대한 근거는 아직 확립되어 있지 않으며, 적용 대상 또한 만성 뇌졸중 환자에 제한 되어 있는 실정이다. 본 연구에서는 운동기능을 촉진하는 음악의 역할을 근거로, 뇌졸중 환자의 상지 운동기능 재활을 위하여 다양한 음악활동을 사용한 선행 연구를 고찰 및 분석하였다. 이를 바탕으로 아급성 뇌졸중 환자의 상지 운동기능의 재활을 도모하기 위한 악기연주 활용 방안에 대한 근거를 마련하고자 하였다.
최근 심층 합성 곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 이미지 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들은 좋은 성과를 보여주고 있다. 현존하는 딥러닝 기반 초해상도 기법들 중 하나로 잔여 밀집 블록을 이용하여 초기의 특징 정보를 마지막 계층에 전달하여 이후의 계층들이 이전의 계층들의 입력정보를 사용하여 복원하는 RDN(Residual Dense Network)이 있다. 하지만 계층적인 모든 특징을 연결하여 학습하고 다수의 잔여 밀집 블록을 쌓게 되면 좋은 성능에도 불구하고 많은 파라미터의 수와 연산량을 가지게 되어 느린 처리 속도와 네트워크를 학습하는데 많은 시간이 소요되고 모바일 시스템에 적용이 어렵다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이전의 정보를 다시 사용하는 연속 메모리 구조인 잔여 밀집 구조와 이미지의 특징맵에 따라 중요도를 결정해주는 채널 집중 기법을 이용한 잔여밀집 채널 집중 블록을 재귀적인 방식으로 사용하여 추가적인 파라미터 없이 네트워크의 깊이를 늘려 큰 수용 영역을 얻으며 동시에 간결한 모델을 유지할 수 있는 방식을 제안한다. 실험 결과 제안하는 네트워크는 RDN과 비교 하였을 때 4배 확대 배율에서 평균적으로 PSNR 0.205dB만큼 낮지만 약 1.8배 더 빠른 처리속도, 약 10배 더 적은 파라미터의 수와 약 1.74배 더 적은 연산량을 갖는 것을 실험을 통해 확인하였다.
Vasomotor area로 알려져 있던 외측연수망상체는 최근 rostral ventrolateral medulla로 불리 면서 sympathoexcitatory neuron이 집중적으로 분포하는 연수내 부위로서, 체성교감신경반사에 중요한 역할을 하는 것으로 알려지고 있어 이 부위로의 입력정보가 그동안 많은 연구가 되어온 내측 척수망상로 세포와 어떤 차이를 보이는가를 규명하고자 하였다. 1) Medial SRT 세포는 34 cell중 약 60%가 동측으로 향하였으나, lateral SRT cell의 경우 47 cell의 약 60%가 반대측으로 향하였다. 2) 각 군의 세포를 말초자극에 대한 반응성에 따라, LT cell, Deep cell, HT cell및 WDR cell로 나누었으며 유해자극을 전달하는 세포를 HT와 WDR cell이라 하고, 무해자극을 전달하는 세포와 유해자극을 전달하는 세포의 비율로 볼 때, 다른 부위에 비하여 rostral VLM에 유해자극정보가 비교적 많이 전달됨을 볼 수 있었다. 3) 평균 전도 속도는 각 군간에 유의한 차이가 없었으나, Deep cell은 HT cell보다 유의하게 빠른 전도속도를 보였다. 4) Medial SRT 세포는 척수 회백질 내에서 Rexed laminae VII및 VIII에 주로 분포하며, LRN projecting SRT cell의 경우엔 전 lamina에 걸쳐 고루 분포하였다. 이상의 결과는 내측 및 외측 망상체간의 말초 입력 정보의 차이를 보여주고 있으며, 연수 망상체의 세 부위중 특히 rostral ventrolateral medulla로 많은 동통정보가 입력되고 있어 RVLM의 기능중 하나인 체성교감반사의 통합과 연관된 역할을 하리라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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