본 논문에서는 수용성의 CdSe/ZnS 양자점을 합성하고 이에 항체기능성을 도입하여 lateral flow immunoassay (LFIA) 플랫폼에 융합하여 폐암 질병진단에 활용 가능한 단백질 바이오마커[예: 인간 혈청 아밀로이드 A-1 (hSAA1)]의 농도 분석에 적용하고자 한다. 면역분석법 센서 스트립은 니트로셀룰로오즈 막에 테스트라인과 대조라인으로 각각 항hSAA1 단일클론항체(10G1)(anti-hSAA1)와 항chicken IgY (anti-chicken IgY)를 스프레이하여 제작하였다. 이와 함께, 유기상에서 합성된 CdSe/ZnS 양자점은 카르복실기로 변형된 알케인티올기를 이용한 리간드 교환방법으로 수용성으로 전환하였으며, 이에 타겟 단백질인 hSAA1에 특이적으로 결합 가능한 항체인 항hSAA1 단일클론항체(14F8)로 컨쥬게이션하여 형광검출용 입자[QDs-anti hSAA1 (14F8)]로 사용하였다. 제작된 LFIA 스트립 위에 순차적으로 다른 농도의 hSAA1과 QDs-anti hSAA1 (14F8)의 복합체를 흘려주면, 테스트라인에 anti hSAA1 (10G1)/hSAA1/QDs-anti hSAA1 (14F8) 샌드위치 복합체가 형성되어 양자점에 의한 발광신호가 검출됨을 측정하였다. 최적화된 측방흐름이 가능한 완충용액 조건에서 100 nM 농도의 hSAA1 단백질의 유무를 5 min 안에 눈으로 확인 가능하였다.
기존에는 지형에 대한 3차원 공간정보 구축을 위해 주로 토털스테이션을 이용한 현황측량, 원격탐사, GNSS(Global Navigation Satellite System) 등의 방법이 주로 활용되어 왔다. 하지만 토털스테이션이나 GNSS는 대상지에 접근과 많은 관측을 요구하기 때문에 작업효율과 경제성이 떨어지며, 항공사진이나 인공위성영상은 지형의 3차원 형상을 취득하기 어렵다는 단점이 있다. 지상 LiDAR(Light Detection And Ranging)는 측정 대상물에 무수히 많은 레이저를 주사하여 X, Y, Z 좌표와 형상에 대한 정보를 얻을 수 있으며, 자료처리의 자동화가 가능한 장점이 있다. 본 연구에서는 지상 LiDAR를 이용하여 사면의 변위를 검출하고자 하였다. 연구대상 사면 3개소를 선정하고, 2016년과 2017년에 대상 사면에 대한 자료를 취득하였으며, 자료 처리를 통해 경사면의 형상과 단면에 대한 데이터를 생성할 수 있었다. 또한 생성된 데이터의 중첩분석을 통해 효과적으로 사면의 변위가 0.1m 이내임을 파악함으로써, 위험사면의 관리를 위한 지상 LiDAR의 활용 가능성을 제시하였다. 향후 주기적인 데이터 취득 및 분석이 이루어진다면 지상 LiDAR를 이용한 방법은 효과적인 위험사면 관리에 기여할 것이다.
최근 이상기후와 기상이변에 따른 태풍 및 집중호우의 영향으로 산사태 발생 위험성이 증가하고 있으며, 예방을 위한 노력과 함께 이미 발생된 산사태의 복구계획 수립을 위한 효율적인 피해지 탐지기법이 요구된다. 본 연구에서는 산림재해 피해지 분석의 효율적 분석방법인 위성원격탐사를 통해 2020년 8월에 발생한 곡성 산사태 지역에 대해 Sentinel-2 광학영상의 분광특성을 분석하고 자기조직화 분류기법인 ISODATA(Iterative Self-Organizing Data Analysis Techniques Algorithm)를 통해 산사태 피해지 분석을 수행하고 활용가능성을 평가하였다. 실험에서는 식생의 활력도 및 지표면의 수분함량과 관련되는 Red, NIR(Near Infrared), SWIR(Shortwave Infrared) 밴드의 분광특성을 이용하여, 연구지역 내의 산사태 피해지역을 효과적으로 탐지할 수 있었다. 본 연구는 많은 인력과 시간이 소요되는 현장조사에 앞서, 위성영상을 통해 상대적으로 신속 정확하게 산사태 피해지를 특정하는 방법을 제시하였으며, 이는 복구계획 수립을 위한 기초자료의 역할을 할 수 있을 것으로 사료된다. 또한 향후 운용될 국토위성과 농림위성의 산사태 분석에도 적극적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
다양한 농업 생산 분야에서 정보통신기술 (ICT, Information and Communications Technologies)이 융합하여 많은 발전을 이루어내고 있다. 꿀벌의 활동과 관련한 온·습도, 음파, 이산화탄소, 암모니아, 황화수소 등 다양한 봉군내·외의 요인들과 꿀벌의 활동 추적에 대한 ICT 융복합 시스템 개발연구가 최근 이슈화되고 있다. 본 연구에서는 이중 적외선 센서(QRE1113)를 이용하여 꿀벌 출입 자동 모니터링 시스템을 구현하여 실측 자료를 비교·분석하였다. 꿀벌의 방화행동을 연구하는 기존의 밀원식물 방화 개체 수 측정, 영상촬영을 통한 출입 활동 수 수동 분석, 해외 다양한 자동모니터링 시스템들과 비교하여 본 시스템은 모니터링 시간과 노력의 단축 및 외부 방화 활동과의 일치성, 수동 분석과 상대 오차 5% 미만으로 높은 실효성을 보였다. 또한, 저전력블루투스(BLE)모듈을 활용한 내·외부 온도 센서와 병행을 통해 시스템의 확장성을 확보하였으며, 이 시스템으로부터 확보한 한달간의 데이터 분석을 통해 온도와 방화행동 간 상관관계 분석 및 하루 평균 손실되는 꿀벌의 개체수(출역봉의 1.88%)를 측정할 수 있었다. 향후 복합적인 모니터링 시스템 확장과 빅데이터 축적을 통해 더욱 강력한 실시간 모니터링 도구 및 꿀벌 생태 교육자료로 양봉 산업 발전에 크게 기여할 수 있고, 과학적 분석 도구로 활용될 것이다.
다중 센서를 활용하는 상황인식에 있어서 각각의 센서가 감지하여 보내온 센서 데이터를 활용할 때, 센서 별로 가중치를 달리하여야 할 필요가 있다. 같은 상황에 대하여 같은 종류의 센서를 구성하였더라도 다른 부차적인 요인 때문에 가중치 부여를 달리하여야 하는 경우가 있다. 실제 세계의 이벤트에 가중치 부여를 하지 않을 수 없으며, 다중 센서를 활용하는 상황인식 시스템에서 활용할 수 있는 가중치 부여 방안은 필요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 시간이 경과하면서 센서들이 계속 감지 활동을 하는 가운데 호스트로 보고하는 각 센서에 대한 가중치 부여 방안을 제안한다. 대부분의 사물인터넷 환경에서 센서는 감지 활동을 지속적으로 이어나가며, 감지한 값이 사전에 정해 둔 범위 이상의 변화양상을 보일 때, 호스트로 보고하는 것을 기본으로 한다. 이러한 것을 일종의 데이터 스트림 환경이라고 할 수 있다. 데이터 스트림 환경에서 다중 센서로부터의 감지 데이터를 대상으로 하는 가중치 부여 방안에 대하여 제안하였으며, 새로운 가중치 부여 방안은 스트림 상에서 상황 변화를 주도적으로 나타내는 데이터를 선별하여 가중치를 부여하는 것으로 하였다.
도시가 복잡해짐에 따라 보행도로에는 시각장애인들의 보행을 방해하는 다양한 장애물들이 점차 많아지고 있다. 대표적으로 볼라드, 주차차단기, 입간판 등을 예로 들 수 있는데, 이들은 일반적으로 보행에 심각한 방해가 되지 않지만, 시각장애인들에게는 오히려 충돌로 인한 부상의 위험을 발생시킬 수 있다. 이를 해결하기 위해 GPS를 비롯한 다양한 장치를 이용한 방법들이 제안되었으나, 장소의 제약, 장애물 감지의 부정확성, 특수한 장치에 대한 요구 등의 문제로 인해 대중적으로 사용하기에는 한계를 지니고 있다. 본 논문에서는 최신 스마트폰에 기본적으로 장착된 간단한 장치만을 활용하여 보행 중에 출현하는 각종 장애물을 자동인식하고 충돌의 위험을 사전에 알려주는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 전방을 촬영한 동영상에서 장애물의 종류뿐만 아니라 거리를 파악하여 보행인에게 실시간으로 안내해줌으로써 장애물과의 충돌을 방지하도록 지원한다. 이를 위해 최신 딥러닝 알고리즘을 이용한 객체 인식 기술을 활용하여 장애물 출현 여부와 장애물의 종류를 인식하였다. 또한, 보행자의 보폭을 이용한 이동 거리를 계산하는 방법을 응용하여 장애물과의 거리를 측정하였다. 제안된 방법은 기존의 시각장애인을 위한 보행 안내 기술과 비교하여 실내외 장소에 구애받지 않으면서 간단한 장치만으로도 정확한 보행 안내가 가능하다는 장점을 갖는다.
현대에는 급속한 산업화와 인구 증가로 인해 도시들이 더욱 복잡해지고 있다. 특히 도심은 택지개발, 재건축, 철거 등으로 인해 빠르게 변화하는 지역에 해당한다. 따라서 자율주행에 필요한 정밀도로지도와 같은 다양한 목적을 위해 빠른 정보 갱신이 필요하다. 우리나라의 경우 기존 지도 제작 과정을 통해 지도를 제작하면 정확한 공간정보를 생성할 수 있으나 대상 지역이 넓은 경우 시간과 비용이 많이 든다는 한계가 있다. 지도 요소 중 하나인 도로는 인류 문명을 위한 많은 다양한 자원을 제공하는 중추이자 필수적인 수단에 해당한다. 따라서 도로 정보를 정확하고 신속하게 갱신하는 것이 중요하다. 이 목표를 달성하기 위해 본 연구는 Semantic Segmentation 알고리즘인 LinkNet, D-LinkNet 및 NL-LinkNet을 사용하여 광주광역시 도시철도 2호선 공사 현장을 촬영한 드론 정사영상에서 도로를 추출한 다음 성능이 가장 높은 모델에 하이퍼 파라미터 최적화를 적용하였다. 그 결과, 사전 훈련된 ResNet-34를 Encoder로 사용한 LinkNet 모델이 85.125 mIoU를 달성했다. 향후 연구 방향으로 최신 Semantic Segmentation 알고리즘 또는 준지도 학습 기반 Semantic Segmentation 기법을 사용하는 연구의 결과와의 비교 분석이 수행될 것이다. 본 연구의 결과는 기존 지도 갱신 프로세스의 속도를 개선하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다.
멜라민 스펀지를 열처리하여 제조된 질소함유 탄소 스펀지에 산화구리(CuO)를 무전해 도금하여 기판없이 작동하는 일산화질소(NO) 가스 센서를 제조하였다. 탄소 스펀지 표면의 CuO 함량은 도금 시간이 증가함에 따라 증가하였으나, NO 가스 흡착을 유도한다고 알려져 있는 질소의 함량은 CuO 표면 함량이 증가함에 따라 감소하였다. 미처리 탄소스펀지는 NO 가스에 대하여 18 min에 최대 저항 변화(5.0%)를 나타내었다. 반면에, CuO가 도금된 샘플(CuO30s-CS)은 8 min만에 최대 18.3%의 저항변화를 보였다. 이러한 NO 가스 감지 능력 향상은 CuO로 인하여 탄소 스펀지의 정공 캐리어 수 증가 및 전자전달 촉진에 기인하는 것으로 판단된다. 그러나, 60 s 동안 CuO 무전해 도금된 탄소 스펀지의 NO가스 감지 저항은 1.9%로 오히려 감소하였다. 이는 탄소 스펀지 표면에 CuO로 완전히 도금되어 NO 가스 흡착 능력이 떨어져 저항변화가 감소한 것으로 판단된다. 따라서, CuO가 도금된 탄소 스펀지는 빠르고 우수한 저항변화 특성을 가지고 있어 유용한 NO 가스 센서로 사용할 수 있으나, CuO가 탄소 스펀지 표면을 완전히 도금해서는 안 된다.
무선 센서 네트워크 환경에서 네트워크를 구성하는 센서 노드들은 라우팅 및 센싱 역할을 함께 수행해야 하기 때문에 각 센서 노드들은 항상 에너지 부담을 가지고 있다. 이러한 무선 센서 네트워크에 사용되는 센서는 무인으로 동작 되거나 사람이 접근하기 힘든 환경에서 동작하는 경우가 대부분이다. 또한 다량의 센서를 배치하여 무선 센서 네트워크를 형성 하는 경우가 많아 센서 노드의 크기가 작아야 하고, 가격이 저렴해야 하므로 노드에 공급할 수 있는 전원의 양과 데이터 처리 능력에 제한이 있게 된다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크 환경에서 센서 노드의 전력 소모를 줄이고, 망을 효율적으로 관리할 수 있는 알고리즘과 효율적인 라우팅 프로트콜을 제안하고, 제안한 알고리즘을 LEACH 프로토콜에 적용시켜 에너지 효율성을 검증하였다. Particle Sensor에서 이전 주기에 측정된 값과 현재 주기에 측정된 값을 비교하여 현재 측정된 값이 작거나 같으면 먼지가 감소하고 있다고 가정하고 다음 주기에 sleep모드를 설정해 주어 센서 노드의 에너지 소비를 줄여주는 알고리즘이다. 제안한 알고리즘의 시뮬레이션 결과를 보면 센서 노드의 에너지 소모를 향상시켜 주었고, LEACH 라우팅 프로토콜에 적용시킨 결과 네트워크의 수명을 향상 시켰다.
보철 치료 시 교합관계의 진단과 분석은 중요한 요소 중 하나이다. 치료 시행 전 면밀한 교합분석 및 평가가 선행되어 안정적인 악간 관계를 회복시켜 주어야 하며, 치료 과정 및 정기 검진 시에도 이에 대한 평가는 필수적이다. 최근, 치과용 기기와 디지털 처리 방식의 발달로 환자의 교합관계를 기록할 수 있는 새로운 정량적 분석 방법들이 소개되고 있다. 그 중 T-Scan Novus (Tekscan Inc., S. Boston, MA, USA)는 압력측정센서를 이용하여 상하악 치아의 초기접촉점과 교합접촉점의 상대적인 강도를 나타내며 치아의 교합접촉 시간, 교합력의 전후방, 좌우균형을 비교할 수 있다. Dental prescale II (GC Co., Tokyo, Japan)는 압력감지필름을 이용하여 교합접촉점을 스캔하여 접촉점의 밀도를 분석하는 방법으로 최대한 자연스러운 교합상태 치열의 교합력 분포와 강도를 측정할 수 있다. 환자의 치아 상실 부위와 범위에 따라 4-unit 고정성 국소의치, 가철성 국소의치, 총의치, 완전구강회복술을 시행하였다. 적절한 교합 분석을 위해, 초진, 각 치료 단계, 치료 직후 및 정기검진 시의 환자의 교합을 T-Scan Novus와 Dental prescale II를 이용하여 정량적으로 비교, 평가하였다. 보철수복 치료과정에서 교합 분석에 대한 이해도를 제고할 수 있었고, 기능 및 심미적으로 환자와 술자 모두 만족할 만한 결과를 얻었기에 이를 보고하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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