The combination of rabies immunoglobulin (RIG) with a vaccine is currently effective against rabies infections, but improvements are needed. Genetic engineering antibody technology is an attractive approach for developing novel antibodies to replace RIG. In our previous study, a single-chain variable fragment, scFv57R, against rabies virus glycoprotein was constructed. However, its inherent weak stability and short half-life compared with the parent RIG may limit its diagnostic and therapeutic application. Therefore, an acidic tail of synuclein (ATS) derived from the C-terminal acidic tail of human alpha-synuclein protein was fused to the C-terminus of scFv57R in order to help it resist adverse stress and improve the stability and half-life. The tail showed no apparent effect on the preparation procedure and affinity of the protein, nor did it change the neutralizing potency in vitro. In the ELISA test of molecular stability, the ATS fusion form of the protein, scFv57R-ATS, showed an increase in thermal stability and longer half-life in serum than scFv57R. The protection against fatal rabies virus challenge improved after fusing the tail to the scFv, which may be attributed to the improved stability. Thus, the ATS fusion approach presented here is easily implemented and can be used as a new strategy to improve the stability and half-life of engineered antibody proteins for practical applications.
B3 antibody specifically binds the $Lewis^Y$-related carbohydrate antigen of many carcinomas, and it is used as a model antibody in this study. In a previous study, the Fab fragment of the antibody was fused to a 38 kDa truncated form of Pseudomonas exotoxin A, PE38, to make Fab-PE38, where PE38 is fused to the Fd fragment of the Fab domain. This parent monomer molecule, Fab-PE38, had no cysteine in the hinge region, and it could not make a disulfide bond to form a disulfide bond bridged homodimer. In this study, we constructed three different kinds of divalent Fab-toxin fusion homodimers where the toxin is fused to the light chain of Fab, $(Fab-PE38fl)_2$. In addition to the PE38 toxin fused to the light chain, these three molecules have different hinge sequences hi, h2, and h3 making Fabh1-, Fabh2-, and Fabh3-PE38fl monomers, respectively. These hinges contain only one cysteine on different positions of the hinge sequence. The disulfide bond between the hinge region of two monomers forms homodimers $(Fabh1-PE38fl)_2$, $(Fabh2-PE38fl)_2$, and $(Fabh3-PE38fl)_2$. The refolding yields of these dimers were 5-16-fold higher than a previously constructed dimer where the PE38 was fused to the Fd fragment $(Fabh2-PE38)_2$ [8]. Our data suggest that the steric repulsion between the two PE38s in $(Fabh1-PE38)_2$ during disulfide bridge formation is relieved by fusing it at the end of the light chain. The best cytotoxicity value of these dimers showed about 2.5-fold higher on an MCF7 cell line than that of the monovalent reference molecule in ng/ml scale, which is 15-fold higher in pM scale.
본 논문에서는 편대비행 중인 다수의 표적을 식별하기 위하여 기존의 표적들을 분리시키는 기법을 이용하는 대신 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 이용하여 미리 학습되어 있던 각 표적의 역합성 개구면 레이다(Inverse Synthetic Aperture Radar: ISAR) 영상들을 합성하는 방법을 제안한다. 제안된 기법에서 ISAR 영상의 합성은 표적의 수와 관측 각도 및 표적의 위치를 변수로 하는 비선형문제를 최적화함으로써 수행된다. 추적 레이다를 통하여 관측 각도가 추정 됨을 가정한 후, 표적의 수와 위치는 PSO로 템플릿 매칭(template matching)을 최적화 하여 추정된다. 축소된 크기의 F-16을 사용한 시뮬레이션 결과, 편대비행 중인 표적들의 ISAR 영상과 동일한 ISAR 영상이 합성됨으로써 제안된 기법의 효용성이 검증되었다.
데이터 융합 기술은 단일 독립 레이더에 의해 이루어지는 것보다 더 정확한 추정치들을 갖기 위해 다중 레이더와 관련 정보로부터 데이터를 결합한다. 본 논문에서는 다중 레이더에서 처리되는 패킷의 지연 시간 및 손실을 분석하여 다중 레이더 데이터 융합시 중앙 자료처리 연산부에서 자료 처리 인터벌을 최소화한다. 이를 위하여 중앙 집중형 자료융합에 대한 레이더 네트워크를 모델링하고, NS-2를 이용하여 각각의 큐를 M/M/1/K로 가정하고 큐 내부에서의 패킷 지연시간과 패킷 손실을 분석한다. 분석 자료를 통해 다중 레이더 자료를 융합처리 할 때 평균 지연시간을 확인 하였으며, 이 지연시간은 융합센터에서의 레이더 자료 대기시간 기준으로 사용될 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권10호
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pp.4060-4079
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2020
Blur is an important type of image distortion. How to evaluate the quality of blurred image accurately and efficiently is a research hotspot in the field of image processing in recent years. Inspired by the multi-scale perceptual characteristics of the human visual system (HVS), this paper presents a no-reference image blur/sharpness assessment method based on multi-scale local features in the spatial domain. First, considering various content has different sensitivity to blur distortion, the image is divided into smooth, edge, and texture regions in blocks. Then, the Gaussian scale space of the image is constructed, and the categorized contrast features between the original image and the Gaussian scale space images are calculated to express the blur degree of different image contents. To simulate the impact of viewing distance on blur distortion, the distribution characteristics of local maximum gradient of multi-resolution images were also calculated in the spatial domain. Finally, the image blur assessment model is obtained by fusing all features and learning the mapping from features to quality scores by support vector regression (SVR). Performance of the proposed method is evaluated on four synthetically blurred databases and one real blurred database. The experimental results demonstrate that our method can produce quality scores more consistent with subjective evaluations than other methods, especially for real burred images.
위성영상으로부터 수치고도모형(DEM:Digital Elevation Model)을 생성하는데 있어 입체 광학 위성영상을 이용하는 방법과 입체 SAR 위성영상을 이용한 레이다간섭 기법(SAR Interferometry)이 가장 널리 사용되고 있다. 이러한 기법들은 영상 취득 센서의 특성과 자료 처리의 한계를 가지고 있으며 이는 서로 다른 특성의 자료를 융합함으로써 극복될 수 있다. 본 연구는 SAR 위성영상과 광학 위성영상으로부터 생성된 DEM을 융합하여 고품질의 DEM을 생성하고자 함이 목적이다. DEM 융합은 SAR 위성영상의 DEM과 광학 위성영상의 DEM의 특성을 상호 보완하기 위해 다해상도 wavelet 변환(Multiresolution Wavelet Transform) 기법이 적용되었다. 다해상도 wavelet 변환 기법에 의한 DEM 융합은 오차의 영향을 받는 부분에 대해 다른 DEM 자료를 대체함으로써 수행되며 본 연구에서는 SPOT 위성영상과 ERS-1 위성영상을 이용하여 DEM을 생성하고 DEM 융합 기법을 적용하였다. DEM의 오차 분석은 1:5000 수치지형도를 이용하여 기준 DEM을 생성하여 비교하였으며, DEM 융합 결과 서로 다른 특성의 DEM을 융합함으로써 보다 향상된 DEM 제작 가능성을 타진하였다.
규산질 광물 중 화학성분 원소인 $SiO_2,\;Al_2O_3,\;MgO,\;Fe_2O_3,\;CaO$ 및 $TiO_2$를 매트릭스 보정법을 이용한 X-선 형광분광법으로 분석하였다. 순수한 금속산화물을 혼합하여 만든 합성표준시료와 분석시료를 $Li_2B_4O_7$로 16배 희석, 용융하여 glass bead로 만들고 Lucas-Tooth와 Pyne 보정식을 사용한 실험계수법으로 성분간의 매트릭스 효과를 보정하였다. 각각 다른 세트의 매트릭스 계수를 사용하여 분석한 결과를 비교적 잘 일치하였으며 표준시료의 수가 많은 세트를 사용할 때 좋은 분석결과를 얻었다. 또한 NIST의 표준시료를 사용하여 이 방법에 의한 정확도를 검토하였다.
유해영상 검출에서 정확하게 피부 색상 영역을 획득하는 것은 매우 중요하다. 그러나 기존의 방법들은 서로 다른 인종, 조명, 화장, 사용된 카메라 등과 같은 여러 원인으로 인해 피부 색상 추출에 여전히 문제를 가지고 있으며, 사전에 미리 정해진 피부 색상 분포 모델을 이용하여 영상에서 피부 영역을 검출한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 눈 주변 영역에서 샘플을 추출하여 입력 영상에 최적으로 적합된 피부 색상 분포 모델을 생성하여 피부 영역을 강건하게 분할하고, 분할된 피부 영역에서 성인 영상을 대표할 수 있는 특징을 추출한 후, 분할된 피부 영역이 나체의 몸체를 포함하고 있는지를 뉴럴 네트워크 다층 퍼셉트론을 통해 여러 대표적인 특징들을 통합하면서 추론하는 새로운 방법을 제안하다. 본 논문의 실험에서는 피부 색상 영역 분할과 성인영상 검출의 두 가지 성능 측면에서 제안한 방법의 성능이 기존의 방법에 비해 보다 우수함을 보인다. 본 논문에서 제안한 강건한 유해영상검출 기법은 얼굴 검출, 성인영상 필터링 등과 같은 관련된 여러 응용 분야에서 유용하게 활용될 것이라 기대된다.
본 논문의 목적은 자율주행을 위하여 카메라와 라이다를 이용하여 객체를 검출하고 각 센서에서 검출된 객체를 late fusion 방식으로 융합을 하여 성능을 향상하는 것을 목적으로 한다. 카메라를 이용한 객체 검출은 one-stage 검출인 YOLOv3을, 검출된 객체의 거리 추정은 perspective matrix를, 라이다의 객체 검출은 K-means 군집화 기반 객체 검출을 각각 이용하였다. 카메라와 라이다 calibration은 PnP-RANSAC을 이용하여 회전, 변환 행렬을 구하였다. 센서 융합은 라이다에서 검출된 객체를 이미지 평면에 옮겨 Intersection over union(IoU)을 계산하고, 카메라에서 검출된 객체를 월드 좌표에 옮겨 거리, 각도를 계산하여 IoU, 거리 그리고 각도 세 가지 속성을 로지스틱 회귀를 이용하여 융합을 하였다. 융합을 통하여 각 센서에서 검출되지 않은 객체를 보완해주어 성능이 약 5% 증가하였다.
최근 공공안전 분야에서 위험상황을 감지하거나 선제적인 예측을 통해 안전을 보장하기 위한 요구사항이 대두대고 있다. 모바일 단말의 보급화로 인해 다양한 센서 데이터를 융합하여 분석할 경우 데이터의 잠재적 가치를 안전보장 측면에서 활용할 수 있다는 점에서 주목받고 있다. 스마트폰, 웨어러블 기기 등에서 발생되는 센서 데이터를 결합하여 사용자의 이동 경로 패턴, 행동 패턴을 분석하고, 사용자의 현재 위치에서 제공하는 위치 기반 범죄 위험 데이터를 융합하여 공공안전을 보장할 수 있는 효과적인 모델링 기법이 필요하다. 본 논문은 사용자의 과거 이동 궤적의 패턴과 행동 패턴을 분석하고, 사용자 별 이동 궤적들이 동일 공간 내에 다른 사용자와의 유사도를 분석하여 안전한 경로를 추천하게 된다. 본 논문은 위치기반 멀티모달 센서 데이터를 결합하여 사용자의 안전을 보장하기 위한 위험 예측 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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