• 한국임상수의학회지
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• 제27권6호
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• pp.704-712
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• 2010

Porcine circovirus-2 (PCV2) 는 돼지에서 여러 형태의 질병과 증후군의 발생과 관련이 되어있어 현재는 PCV-associated diseases (PCVAD)로 총괄적으로 분류된다. PCVAD에 의한 높은 경제적 손실 때문에 많은 양돈장들이 PCV2의 감염을 확인하기 위하여 혈청을 검사하고 있다. 하지만, 기존의 혈액채취법은 비용이 높고 많은 인력이 소요되므로 큰 규모의 병원체 검사에는 어려움이 있었다. 이에 본 연구에서는 혈액채취법을 이용한 돈군의 PCV2 검사법에 대한 대체방법으로 돈방 단위의 구강액채취법의 유용성을 실제 농장에서 평가하였다. 세 곳의 다른 양돈 농장들에서 각각 6개의 25두 규모의 돈방들을 선정하여 생후 3, 5, 8, 12, 16주에 돈방 마다 하나의 구강액과 5개의 혈청을 채취하였다. 모든 시료들은 real-time PCR을 이용하여 PCV2 DNA를 검사하였고 IgG 또는 IgA 간접형광항체 검사법및 세 가지의 ELISA 검사법 (blocking ELISA, indirect ELISA, and IgG/IgM sandwich ELISA)을 이용하여 PCV2에 대한 항체를 검사하였다. 구강액에서 PCV2 DNA는 8주까지는 간헐적으로 검출이 되다가 16주에는 모든 돈방에서 검출이 되었으며, 모체유래 PCV2 특이 IgG는 3주부터 검출이 되었고 모든 농장에서 5-8주까지 지속이 되었다. 16주에는 한 농장 (Site 1)의 모든 돈방에서 감염에 의한 IgG와 IgA가 검출되었다. 혈청에서의 PCV2 DNA와 PCV2 항체의 검출은 구강액에서의 검출과 높은 상관관계를 보였다. 따라서 구강액은 돈군의 PCV2 감염을 모니터링 하기 위해 혈청대신 사용할 수 있는 저비용, 고효율의 시료가 될 수 있을 것으로 사료된다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권4호
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• pp.159-166
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• 2016

본 논문에서는 지능적인 보안 시스템 구현의 새로운 접근 방식으로, 인공지능형 시각 시스템에 기반한 팬/틸트 탑재형 스테레오 카메라의 기하학적 정보를 이용한 능동형 물체 추적 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템에서는 먼저, 스테레오 카메라에서 입력된 영상으로 부터 YCbCr 컬러 모델과 위상형 상관 기법을 사용하여 표적 얼굴영역의 중심좌표를 검출한 다음, 지능형 시각 시스템에 기반한 팬/틸트 탑재형 스테레오 카메라의 능동적인 제어각도 산출을 통해 표적의 다양한 변화에 관계없이 표적의 3차원 좌표를 실시간적으로 검출하고, 이를 통한 표적 대상의 적응적인 신체 크기 추정을 수행하였다. 각기 다른 신장을 가진 3사람의 다양한 이동경로를 가진 480 프레임의 테스트용 스테레오 영상을 사용한 실험 결과, 표적의 추정된 신체 크기값 역시 계산치 및 측정치 사이의 표준편차가 평균 1.03의 작은 값으로 유지됨은 물론, 제안된 시스템에서 계산된 좌표값과 실제 실험대상으로 참여한 사람의 정확한 실제 위치와의 차이 역시 평균 1.2cm 미만의 오차와 전체적으로 1.18 %의 오차를 보임으로써 이를 통한 새로운 실시간 스테레오 표적 감시추적 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.31-39
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• 2014

계절적 유행성 독감은 매년 전 세계적으로 300만-500만 명이 감염되어 25만-50만 명이 사망에 이르는 무서운 질병이다. 유행성 독감에 대한 통제를 강화하기 위해 독감의 유행을 실시간으로 감시하기 위한 연구들이 제안되고 있다. 우리나라의 질병관리본부는(CDC)는 인플루엔자에 대한 임상 자료를 1주 단위로 발표하고 있으며 질병의 유행과 1-2주 정도의 보고 시차가 존재한다. 조기에 독감의 유행을 감지하기 위해 비임상적 자료(뉴스 리포트, 소셜 미디어)의 검색 정보를 활용하여 유행성 독감 발생을 효과적으로 대비하기 위한 연구들이 최근 이루어지고 있다. 비임상적 자료의 수집은 적은 비용으로 거의 실시간으로 이루어질 수 있는 이점이 있다. 본 연구는 네이버 검색엔진이 제공하는 PC와 모바일 키워드 정보를 활용하여 우리나라의 유행성 독감 활동을 감지하는 회귀모형을 개발하고자 한다. 이를 위해 문헌연구를 통하여 인플루엔자 의사분율(ILI)과 높은 상관성을 가질 것으로 예상되는 키워드를 20개 선정하고 키워드와 ILI와의 관계를 로지스틱 회귀모형과 다중회귀모형으로 가정하고 ILI를 예측하였다. 모형적합성 측면에서 다중회귀모형이 로지스틱모형보다 우수하였으며 모바일-기반 회귀모형이 PC-기반 회귀모형보다 ILI 퍼센티지를 추정하는데 우월한 결과를 보이고 있다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제15권13호
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• pp.5487-5492
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• 2014

Ultrasonography is non-invasive and can give useful clues in the diagnosis of cervical lymphadenopathy, However, differential diagnosis is difficult in some situations even combined with color Doppler imaging. The present study was conducted to evaluate the clinical value of real time elastography in patients with unexplained cervical lymphadenopathy using a quantitative method. From May 2011 to February 2012, 39 enlarged lymph nodes from 39 patients with unexplained cervical lymphadenopathy were assessed. All the patients were examined by both B-mode ultrasound, color Doppler flow imaging and elastography. The method of analyzing elasto-graphic data was the calculation of the 10 parametres ("mean", "sd", "area%", "com", "kur", "ske", "con", "ent", "idm", "asm") offered by the software integrated into the Hitachi system. The findings were then correlated with the definitive tissue diagnosis obtained by lymph node dissection or biopsy. Final histology revealed 10 cases of metastatic lymph nodes, 11 cases of lymphoma, 12 cases of tuberculosis and 6 cases of nonspecific lymphadenitis. The significant distinguishing features for conventional ultrasound were the maximum short diameter (p=0.007) and absent of echogenic hilum (p=0.0293). The diagnostic accuracy was 43.6% (17/39 cases) and there were 17 patients with equivocal diagnosis. For elastography, "mean" (p=0.003), "area%" (p=0.009), "kurt" (p=0.0291), "skew" (p=0.014) and "cont" (p=0.012) demonstrated significant differences between groups. With 9 of the 17 patients with previous equivocal diagnoses (52.9%) definite and correct diagnoses could be obtained. The diagnostic accuracy for conventional ultrasound combined elastography was 69.2% (27/39 cases). There were differences in the diagnostic sensitivity of the two methods (p=0.0224). Ultrasound combined with elastography demonstrated higher rates of conclusive and accurate diagnoses in patients with unexplained cervical lymphadenopathy than conventional ultrasound. The quantitative program showed good correlation with the pathology of different lymph node diseases.

• 한국동물위생학회지
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• 제41권1호
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• pp.29-39
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• 2018

In this study, we developed a sensitive and specific reverse transcription loop-mediated isothermal amplification (RT-LAMP) assay for rapid visual detection of foot-and-mouth disease virus (FMDV) circulated in Korea. The RT-LAMP was completed in 40 min at $62^{\circ}C$ and the results of the assay were directly detected by naked eye without any detection process. The assay specifically amplified all 7 serotypes of FMDV RNAs but not amplified other viral and cellular nucleic acids. The sensitivity of the RT-LAMP was $10^2$, $10^3$ and $10^3TCID_{50}/mL$ for serotype O, A and Asia 1 FMDV, respectively, which was comparable to conventional reverse transcription polymerase chain reaction (RT-PCR) and relatively lower than that of real time quantitative RT-PCR (qRT-PCR). Clinical evaluation of the RT-LAMP using different serotypes of Korean and foreign FMDV strains showed a 100% (35/35) agreement with the results of the RT-PCR and qRT-PCR. These results indicated that RT-LAMP assay developed in this study could be a valuable diagnostic method for FMDV monitoring and surveillance.

• 대한교통학회지
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• 제27권5호
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• pp.97-111
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• 2009

영상기반의 교통정보수집시스템은 관리 및 운영상의 한계를 보이고 있는 기존의 루프검지기의 역할을 대체하는 검지기로써의 역할뿐만 아니라 다양한 교통류의 정보를 제공하고 관리할 수 있다는 점에서 여러 나라에서 보급 활용되기 시작했다. 또한 용도와 사용범위에 있어서도 획기적인 확장세에 있다. 반면에 교통사고 관리와 관련하여 현재까지는 단순히 교통사고 예상지역에 감시카메라를 설치해 두고 기록되는 자료의 디지털화를 추진하는 정도의 영상처리기술을 활용하고 있는 형편이다. 교차로 내 교통사고의 발생 전과 후의 순차적인 상황을 정확히 기록하고, 이 자료를 통해 발생된 교통사고의 사고 매커니즘을 객관적이고 명확하게 조명하고 분석하는 것은 교통사고 처리에 있어서 어느 것보다 시급하고 중요한 부분이다. 기존 기술들은 교차로의 환경적 다양한 변화로 인해 극복하기 매우 어려운 차량의 객체분리, 추적 등의 기술을 가지고 있음에도 불구하고 엄청난 데이터처리용량으로 실시간으로 적용하기 어려운 문제들을 갖고 있다. 이에 본 연구는 이를 극복할 수 있는 기술 방식을 제시하고자 한다. 또한 기존에 잘 알려진 환경적 장애요소 제거방식 중 가장 우수한 방식으로 평가받고 있는 가우시안 복합모델 분석기법에서 조차 환경적인 요인으로 인해 자주 발생하고 있는 오 검지 상황들을 효과적으로 저감시킬 수 있는 능동적이고 환경적응적인 기법을 제시하고 구현하여 그 기술의 성능을 평가하고자 한다. 기존의 교통사고자동기록장치와 비교해 본 연구의 결과가 비교우위의 성능을 구현하였음을 입증하기 위해 실제 운용되고 있는 신호교차로의 영상을 실시간 온라인으로 입력받아 시험하였으며 이 시험결과를 기존의 다른 기술의 성능과 비교평가를 실시하였다.

• 미생물학회지
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• 제54권3호
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• pp.237-243
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• 2018

자유생활아메바인 가시아메바(Acanthamoeba spp.)와 파울러자유아메바(Naegleria fowleri)는 아메바성 뇌염 등 치명적인 질병을 일으키며, 물을 포함한 자연 환경에 널리 분포한다. 가시아메바와 파울러자유아메바가 한국의 주요 상수원수에 존재하는지 알아보기 위해 배양법에 기초한 실시간 중합효소연쇄반응법을 이용하여 2017년 7월부터 12월 사이에 한국의 52개 주요 상수원수를 조사하였다. 가시아메바와 파울러자유아메바가 각각 42개 시료(80.8%)와 6개 시료(11.5%)에서 검출되었다. 가시아메바의 경우 계절과 상관없이 고른 검출율을 보였으나, 파울러자유아메바는 주로 여름과 가을에 검출되었으며 겨울에는 검출되지 않았다. 이상의 결과는 이러한 자유생활아메바가 한국의 상수 원수에도 고루 존재한다는 것을 의미한다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.697-702
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• 2023

최근 4차 산업혁명의 핵심기술인 드론의 도입으로 학교 교육 현장에서는 드론을 활용한 다양한 융합교육이 진행되고 있다. 특히 자유학기제 수업 및 진로탐색과 연계하여 드론 이론 및 실습 교육을 진행하고 있다. 드론융합 교육프로그램은 단순 시연 실습교육 보다 학습자의 만족도가 높고 직접적인 실습 경험으로 인하여 학습효과가 높게 나타나고 있다. 그러나 다수의 학습자를 상대로 실습교육을 진행하고 있어 한정된 장소에서의 다중드론 비행에 제약 및 학습자 통제가 불가능한 실정이다. 본 논문에서는 학교에서 다중드론 교육 운영 시 교수자가 다수의 드론을 실시간 감시하고 드론 간의 충돌을 사전에 학습자에게 인식시켜 실시간으로 다수의 드론 감시가 가능한 감시시스템을 제안하였다. 실험에서 사용된 통신 모듈은 Murata LoRa에 GPS를 탑재하였고, 실시간으로 수신된 위치 데이터를 기반으로 모니터링이 가능하도록 서버와 클라이언트를 구성하였다. 개방형 공간에서 제안한 시스템의 성능을 평가하였으며, 약 120m 거리까지 통신 신호가 양호함을 확인하였다. 즉 240m 범위 안에서 25대의 교육용 드론의 제어가 가능하고, 교수자가 모니터링할 수 있음을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.97-106
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• 2014

공공의 안전을 위한 영상 감시 시스템의 도입이 활발해짐에 따라 많은 공공시설이나 장소에 설치되어 운영되고 있다. 최근 CCTV의 성능이 좋아짐에 따라, CCTV 영상으로부터 획득된 사람의 얼굴 정보를 바탕으로 얼굴 인식 등을 통해 자동화된 처리를 시도하는 기술들이 개발되고 있다. 하지만, 이러한 기술들이 악용될 경우 중대한 개인의 프라이버시 침해 우려가 있다. 특히, 최근에는 특정 공간에 설치된 컴퓨터와 연결시켜 카메라에 찍힌 영상을 인터넷을 통해 실시간으로 보여주는 정보제공서비스까지 등장하고 있고, 시행중인 개인정보보호법에서 바이오인식정보에 대하여 안전성 확보조치 기준을 고시하고 있다. 이에, 본 논문에서는 영상 감시시스템에서 개인영상 정보보호를 위한 기술적 관리적 관점에서 영상감시 시스템에서의 개인 영상 정보보호 요구사항을 도출하고자 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권6호
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• pp.297-302
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• 2012

본 논문은 이미지 상황분석을 기반으로 하여 객체 검출 및 추적 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 배경이 복잡한 형태이거나 배경이 동적으로 움직일 때에도 일관성 있는 결과를 얻을 수 있다. 입력 영상의 상황분석은 K-means와 RBF의 하이브리드 네트워크를 이용하여 수행되어진다. 제안된 객체 검출은 일정하지 않은 객체 이미지 때문에 생기는 영향을 감소시키기 위해 상황 기반 적응적 베이지안 네트워크를 이용한다. 본 논문에서는 학습 속도를 높이기 위해 2D Haar 웨이블릿 변형을 이용한 특징 벡터 생성기와 베이지안 판별식 방법을 이용하여 학습 시간이 적게 걸리며 학습 데이터의 변화에 일정한 성능을 갖는 방법론을 제안하였다. 제안하는 방법을 개발하여 실환경에 적용한 결과 검출하고자 하는 물체가 예측 영역을 넘나들거나 다른 불확실한 변화에도 안정적으로 반응함을 알 수 있었다. 실험 결과는 기존의 방법들에서 사용되었던 다양한 데이터 집합에 적용하였을 때 우수한 성능을 보여준다.