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      • KCI등재

        영상처리 및 딥러닝을 이용한 레미콘 슬럼프 질기 식별 및 분석

        최근오(Geun-Oh Choi),김성규(Seong-Kyu Kim),이원곡(Won-Gok Lee),이종세(Jong-Se Lee),배유석(You-Suk Bae) 한국정보기술학회 2022 한국정보기술학회논문지 Vol.20 No.1

        The quality management of the slump of ready-mixed concrete is currently inspected by sampling, which is less accurate than the full-scale inspection, and it takes longer to use the current method. In this paper, instead of the current method using a slump cone, a method of grasping the toughness of a concrete slump based on video images acquired through a camera was described. This method was implemented using basic image processing and Optical Flow of Local Binaray Pattern (LBP) and Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM), and then a long short-term memory current neural network (LSTM) was used to analyze the slump.

      • KCI등재

        Ginsenoside Rf inhibits cyclooxygenase-2 induction via peroxisome proliferatoreactivated receptor gamma in A549 cells

        송희원,박준우,최근오,이정근,Jie Chen,박현주,유병일,Mitsuru Iida,류미라,이영주 고려인삼학회 2019 Journal of Ginseng Research Vol.43 No.2

        Background: Ginsenoside Rf is a ginseng saponin found only in Panax ginseng that affects lipid metabolism. It also has neuroprotective and antiinflammatory properties. We previously showed that Korean Red Ginseng (KRG) inhibited the expression of cyclooxygenase-2 (COX-2) by hypoxia via peroxisome proliferatoreactivated receptor gamma (PPARg). The aim of the current study was to evaluate the possibility of ginsenoside Rf as an active ingredient of KRG in the inhibition of hypoxia-induced COX-2 via PPARg. Methods: The effects of ginsenoside Rf on the upregulation of COX-2 by hypoxia and its antimigration effects were evaluated in A549 cells. Docking of ginsenoside Rf was performed with the PPARg structure using Surflex-Dock in Sybyl-X 2.1.1. Results: PPARg protein levels and peroxisome proliferator response element promoter activities were promoted by ginsenoside Rf. Inhibition of COX-2 expression by ginsenoside Rf was blocked by the PPARgspecific inhibitor, T0070907. The PPARg inhibitor also blocked the ability of ginsenoside Rf to suppress cell migration under hypoxia. The docking simulation results indicate that ginsenoside Rf binds to the active site of PPARg. Conclusions: Our results demonstrate that ginsenoside Rf inhibits hypoxia induced-COX-2 expression and cellular migration, which are dependent on PPARg activation. These results suggest that ginsenoside Rf has an antiinflammatory effect under hypoxic conditions. Moreover, docking analysis of ginsenoside Rf into the active site of PPARg suggests that the compound binds to PPARg in a position similar to that of known agonists.

      • SCOPUSKCI등재

        수직관내를 흐르는 유체의 현탁입자에 의한 열전달속도 증진에 관한 실험적 및 이론적 연구

        도동섭,박찬진,최근오 한국화학공학회 1989 Korean Chemical Engineering Research(HWAHAK KONGHA Vol.27 No.5

        수직관의 내부를 통하여 흐르는 슬러리와 관벽간의 열전달특성을 연구하기 위하여 수직의 이중관 열교환기에서 슬러리속도와 고체입자의 크기 및 농도를 변화시켜가며 각각의 조건에 따른 열전달계수를 산출하였다. 그 결과 슬러리흐름에서의 열전달속도는 슬러리의 속도 및 입자의 농도가 증가할수록 그리고 입자의 크기가 감소할수록 증가하였으며 실험범위 전반에 걸쳐서 순수한 물의 경우보다 크게 나타났다. 이러한 현상을 설명하기 위하여 액체막으로 둘러 쌓여 있는 고체입자가 관벽과 충돌하면서 발생하는 입자표면의 액체막을 통한 열전달현상을 고려한 모델을 제시하였으며 이에 의해 현탁입자의 유동이 열전달속도에 미치는 영향을 정량적으로 설명할 수 있었다. The study on the heat transfer characteristics between tube wall and slurry flowing through the vertical tube was investigated. To calculate heat transfer coefficient, experiments were conducted by varying slurry flow rate, particle size and concentration of particles and it was found that the rate of heat transfer in the slurry flow was larger than that in the simple water flow and it increased as the slurry flow rate and concentration of particles increased and particle size decreased. A heat transfer model considering the effect of the collision of suspended solid particles with its clinging film with the surface of copper tube was proposed and from which the heat transfer characteristics could be explained very well.

      • KCI등재

        딥러닝 기반 영상처리를 이용한 골재 품질 검사

        김성규,최우빈,이종세,이원곡,최근오,배유석 한국정보처리학회 2022 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.11 No.6

        The quality control of coarse aggregate among aggregates, which are the main ingredients of concrete, is currently carried out bySPC(Statistical Process Control) method through sampling. We construct a smart factory for manufacturing innovation by changing thequality control of coarse aggregates to inspect the coarse aggregates based on this image by acquired images through the camera insteadof the current sieve analysis. First, obtained images were preprocessed, and HED(Hollistically-nested Edge Detection) which is the filterlearned by deep learning segment each object. After analyzing each aggregate by image processing the segmentation result, finenessmodulus and the aggregate shape rate are determined by analyzing result. The quality of aggregate obtained through the video was examinedby calculate fineness modulus and aggregate shape rate and the accuracy of the algorithm was more than 90% accurate compared tothat of aggregates through the sieve analysis. Furthermore, the aggregate shape rate could not be examined by conventional methods,but the content of this paper also allowed the measurement of the aggregate shape rate. For the aggregate shape rate, it was verifiedwith the length of models, which showed a difference of ±4.5%. In the case of measuring t```he length of the aggregate, the algorithmresult and actual length of the aggregate showed a ±6% difference. Analyzing the actual three-dimensional data in a two-dimensionalvideo made a difference from the actual data, which requires further research. 콘크리트의 주재료인 골재 중 굵은 골재의 품질관리는 현재 샘플링을 통한 통계적 공정관리(SPC) 방법으로 하고 있다. 본 논문은 굵은 골재에대한 품질관리를 현재의 체거름 방식을 대신 카메라를 통해 획득한 영상을 기반으로 굵은 골재를 검사하게 바꾸어 제조 혁신을 위한 스마트팩토리를 구축하였다. 먼저, 얻은 영상을 전처리 하였고, 딥러닝으로 학습된 HED(Holistically-nested Edge Detection)필터는 각각의 물체를Segmentation하였다. 이 Segmentation한 결과를 영상 처리하여 각각의 골재를 분석 후 이 결과를 바탕으로 조립률, 입형률을 파악한다. 영상을통해 얻은 골재들의 조립률, 입형률을 계산하여 골재의 품질을 검사하였고 알고리즘의 정확도는 실제로 체 가름 방식을 통해 골재의 품질을비교한 것과 90% 이상의 정확도를 보이는 결과가 나왔다. 또한 기존의 방법으로는 골재의 입형률을 검사할 수 없었지만 본문의 내용을 통해골재의 입형률도 측정할 수 있게 되었다. 입형률의 경우 도형을 사용하여 검증하였는데 이는 ±4.5%의 차이를 보였다. 골재의 길이 측정의경우 실제 골재의 길이를 비교하였는데 ±6%의 차이를 보였다. 실제 3차원의 데이터를 2차원의 영상에서 분석하다보니 실제 데이터와 차이가생겼는데 이는 추후 연구가 필요하다.

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