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수은 노출에 대한 기수산 물벼룩 Diaphnosoma celebensis의 항산화 반응
배철희,이영미,Bae, Chulhee,Lee, Young-Mi 한국해양생명과학회 2018 한국해양생명과학회지 Vol.3 No.2
수은은 다양한 산업활동에 사용되어 해양 환경 내에 지속적으로 유입되며 먹이사슬을 따라 축적되며 생물체 내로 유입 시 해양 생물의 성장, 발생, 생식, 대사 등에 악영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 기수산 물벼룩 Diaphanosoma clelbensis에 대한 수은의 급성 독성과 산화적 스트레스 지표(총 glutathione 함량, GST, GR, GPx 활성)를 이용한 항산화 반응을 조사하였다. 24시간 수은을 노출시킨 결과 생존율이 농도 의존적으로 감소하는 양상을 보였으며, 24시간 LC<sub>50</sub> 값은 0.589 mg/l (95% C.I. 0.521~0.655 mg/l)로 나타났다. 수은(0.08과 0.4 mg/l)을 24시간 노출시킨 D. celebensis에서 총 glutathione 함량은 유의하게 감소하는 양상을 보였으며, GST, GR, GPx 활성은 유의하게 증가하는 양상을 보였다. 이러한 결과는 수은 노출에 의해 D. celebensis에서 산화적 스트레스가 유도되었음을 의미하며, 이들 산화적 스트레스 지표의 변화는 세포내에서 방어기전으로 작용하였음을 나타낸다. 본 연구는 D. celebensis에서 수은 독성의 분자메커니즘을 이해하는데 도움이 되며, 중금속 오염된 해양 생태계 모니터링과 해양 생물의 건강성 평가에서 이들 분자지표의 활용 가능성을 제시한다.
라이다 센서 데이터를 이용한 구형 특징 표현 기반의 도시 구조물 3차원 점 군 분류에 관한 연구
배철희,이세진 대한기계학회 2019 大韓機械學會論文集A Vol.43 No.2
Object recognition is a technology that detects real-time high-dimensional spatial information such as type, size, direction, and position of an object using sensor data such as image information and depth information of photographs. In this study, we aim at achieving object recognition based on distance data and propose the generation of learning data using the spherical signature descriptor capable of giving meaning to all points composing a 3D point group. The learning data generated by using the spherical signature descriptor can easily be used for generating learning data for artificial intelligence because it is possible to define the characteristics of a point using the distribution and density of the surrounding points and to generate from all the points. In this study, we generated learning data by applying collected KITTI and LiDAR sensor data directly to the spherical signature descriptor and classifying the urban structures through artificial intelligence learning using a CNN (convolutional neural network). 물체 인식은 영상 등의 이미지 정보와 깊이 정보 등의 센서 데이터를 이용하여 물체의 종류와 크기, 방향, 위치 등의 고차원적인 공간 정보를 실시간으로 알아내는 기술로 자율주행의 기본 기술이 된다. 본 논문에서는 거리 데이터 기반의 물체인식을 목표로 하고 있으며, 3차원 점을 구성하고 있는 모든 점에 의미를 부여 할 수 있는 구형 특징 표현을 이용한 학습 데이터 생성을 제안하였다. 구형 특징 표현을 이용하여 생성된 학습 데이터는 주변 점들의 분포와 밀집도를 이용하여 한 점의 특징을 정의 함으로서 모든 점들에 대하여 생성이 가능하기 때문에 인공지능을 위한 학습데이터 준비에 매우 용이하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 KITTI 데이터와 직접 수집한 라이다 센서 데이터를 구형 특징 표현에 적용하여 학습 데이터를 생성하고 생성된 학습 데이터를 인공지능 학습의 한 종류인 CNN(Convolutional Neural Network)에 입력하여 도시 구조물에 대한 3차원 점 군을 분류하고자 하였다.
장기간 변화에 대응하는 3차원 지도를 위한 정적 점 군 분류
배철희,이세진 제어로봇시스템학회 2021 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 Vol.2021 No.6
In this study, only static points are classified in order to generate long-term 3D maps using a 3D point cloud collected through a lidar sensor. Three-dimensional long-term cartography is focused on dynamic object removal. In previous studies, dynamic objects were removed by comparing scenes at different stages, or through post-processing of a completed 3D map. In this study, point-by-point object classification was performed using sP2 image generation to remove dynamic objects using only one scene without individual post-processing or comparison with other scenes. Through the experimental results, we will check whether it is possible to classify a static point group using only one scene, and apply it to a Rider-based SLAM algorithm such as LOAM in a later study to develop a mapping method that can respond to long-term changes based on a static point cloud.
배철희,김정엽,이현석 한국부동산연구원 2018 부동산연구 Vol.28 No.4
The shared-office business started with the lending of office spaces such as meeting rooms. From this came the coworking space, which maximizes the collaboration among the residents and promotes synergy among them. The purpose of this study was to analyze the characteristics of the coworking space. In addition, this study derived the factors that are considered important among the hardware- and software-level operating components, and presented the priorities according to the importance through a questionnaire survey and analysis for the employees currently utilizing a coworking space. For the results of the analysis, the top elements in the survey were found to be “spatial composition,” “membership management,” coworking management,” and “architectural elements.” In addition, when the general items were analyzed according to their characteristics, it was found that there was a difference in priority level among the elements of each characteristic. These results are expected to be useful when designing coworking spaces in the future. The results of this study can be used as the basic data for solving the problems of small companies and the environment, among others. Furthermore, the results of this study can be utilized as the basic data for the development of a collective shared community through linking at the local or national level, rather than being limited to a single space. 사무공간의 공유는 초기 회의실 대여 등 단순한 사무공간의 대여로 시작하여, 주 업무공간과 업무지원공간을 분리하여 지원하는 공유 오피스를 거쳐, 커뮤니티 형성을 유도하여 입주멤버들 간의 협업과 시너지를 극대화 할 수 있는 공간인 코워킹 스페이스로 발전했다. 본 연구는 사례를 통해 코워킹 스페이스를 구성하는 공간의 특성에 대해 파악 한다. 하드웨어 차원의 구성요소와 소프트웨어 차원의 운영요소들 중에 중요하다고 판단되는 요소를 도출하고, 코워킹 스페이스의 현재 근무자들을 대상으로 설문조사와 분석을 통해 중요도에 따른 우선순위를 제시한다. 분석결과 상위요소는 ‘공간구성’, ‘멤버쉽 관리’, ‘코워킹 관리’, ‘건축요소’ 순으로 조사되었다. 일반 항목을 특성별로 구분하여 분석 하였을 때 각 특성별로 요소들 간의 우선순위에 차이가 있음을 알 수 있었으며, 자연스러운 커뮤니티의 형성이 코워킹 스페이스의 구성에 있어 중요했다. 향후 코워킹 스페이스를 구상할 때 ‘공간구성’ 과 함께 코워킹 스페이스의 특성을 고려한 맞춤형 커뮤니티 활성화에 대한 고려가 필요함을 시사한다. 본 연구는 건축요소 부터 공간구성, 멤버쉽 관리, 코워킹 관리의 세부요소들 까지 분석하여 종합적인 우선순위를 제시하였다는 것에 의미가 있다.