한국과 몽골의 대학입학제도 비교연구 : 주요 대학의 학생선발방식 비교를 중심으로

체기 단국대학교 교육대학원 2023 국내석사

이 연구에서는 대입제도 개혁을 많이 해온 한국의 대입제도와 현재 개혁이 많이 필요한 몽골 대입제도를 비교해서 차이점 시사점을 찾아내고, 더 나아가 한국 서울대학교와 단국대학교, 몽골 몽골국립대학교, 재경대 학생 선발 방식의 전형유형, 전형요소, 전형방법을 비교하여 분석하였다. 한국과 몽골의 대학입학전형제도는 여러 시기를 거쳐 대학입학제도 개혁을 전개해 왔다. 한국은 해방 이후부터 대학별 단독 시험제도로 시작하여 대학입학 국가연합 고사, 대학입학자격, 국가 고사, 대학입학예비고사, 대학입학학력고사를 거쳐, 대학수학능력시험, 학생부 중심의 학생부 종합전형제도 선발 방식을 채택해 왔다. 몽골은 무시험제로 시작하여 대학별 입학시험제도, 지역할당제도, 대학입학시험제도를 거듭해 왔다. 현재 한국과 몽골의 학생 선발을 위한 주도권이 다르다. 사회 변화에 따라서 대학입학 전형에 새로운 입학방식을 도입하였다. 그것은 한국의 학생부 종합전형제도이며, 몽골은 대학입학시험제도이다. 현재 한국의 학생부 종합전형제도는 학생부를 중심으로 하는 학생부 위주인 전형제도이다. 한편, 현재 몽골 대학입학시험제도는 시험을 중심으로 하는 대학입학시험을 위주로 하는 전형제도이다. 서울대학교, 단국대학교, 몽골국립대학교, 재경대의 전형유형, 전형요소, 전형방법을 비교 분석하여, 서울대학교와 단국대학교는 학생부 종합전형제도를 도입함으로써 몽골국립대학교와 재경대학교보다 다양한 선발방식을 시행하고 있다. 양국 대입제도는 유사하게 대학입학을 위한 제도라는 것을 도출하였다.

The current spatial structure of Bogot? Metropolitan Region: Implications for the future suburban development

체발로스 자라바 알레한드로 서울시립대학교 2016 국내석사

Bogotá, given its status as a capital city, is a concentration of major offers of goods and services in Colombia, pushing the city towards a transformation process of its urban structure, that, together with population growth, changes in economic and land use policies, and lately urban sprawl, have shaped a metropolitan region with Bogotá as the core, comprising 34 different municipalities, as indicated by the District Planning Secretariat (2014). As the region is expected to keep growing while squandering natural resources, it should promote a sustainable growth model to prevent it from sprawling as seen in the US cities. This analysis has identified three different variables through the same number of cases of study: self-containment, decentralized concentration, and regional transportation network; in Seoul, Paris and Tokyo, respectively, that will be reviewed according to its particular strength, and the policies that have been applied in order to keep their urban structures in a good shape. The analysis concludes that a consolidation of industry clusters in a range of no more than 50 km from Bogotá downtown, where urban centers with a great supply of labor power are settled is much needed. The impact over trips within Bogotá Metropolitan Region that this model is expected to have, according to what have happened in similar circumstances in US cities, will allow municipalities to be more self-sufficient through the diversification of the commuting travel patterns and the development of reliable public transportation links while reducing overall traffic congestion. 보고타는 콜롬비아의 수도로서 재화와 서비스가 가장 많이 집중된 도시이다. 이러한 재화와 서비스의 집중은 인구성장, 경제 및 토지사용 정책 변화, 최근의 도시확산 현상과 함께 도시 구조의 변화를 일으켰고, 이로 인해 지구계획국(District Planning Secretariat, 2014년)이 발표한 바와 같이, 보고타는 34개 행정구역으로 구성된 수도권의 구심점이 되었다. 보고타 시가 계속해서 성장함에 따라 자연자원을 소모할 것으로 예상되므로, 미국 도시에서 나타난 도시 확산 현상과 그로 인한 문제를 막기 위하여 지속 가능한 성장 모델을 도입해야만 한다. 본 분석은 서울, 파리, 도쿄에 대한 세 개의 사례연구를 통해 자족성, 분산적 집중, 지역 운송 네트워크의 세 개의 변수를 파악했다. 이는 도시 구조를 양호하게 유지하기 위하여 적용된 정책 및 각 방법의 특정 강점에 따라 검토될 것이다. 본 분석의 결론은 노동력 공급이 풍부하게 자리잡은 도심으로부터 50km 이내에 산업클러스터를 통합해야 한다는 것이다. 미국 도시 내 유사한 상황에서 발생한 현상에 따르면, 이 모델이 보고타 시 수도권 지역 내 이동에 영향을 미쳐 통근 패턴의 다각화와 신뢰할 만한 대중교통 노선 개발을 통해 각 지역의 자족 수준을 보다 높아지게 하는 반면, 전반적인 교통체증을 감소시키게 될 것이다.

탄소섬유 강화 폴리머 복합소재의 섬유 방향성 평가를 위한 합성 신경망 기반 초음파 기술

체리 욜란다 나잉골란 전북대학교 유연인쇄전자전문대학원 2025 국내석사

Carbon Fiber Reinforced Polymer (CFRP) composites have become essential in modern engineering applications due to their inherent mechanical properties, such as high strength-to-weight ratio, wear resistance, and flexibility in design. Fiber orientation is one of the key parameters that significantly impact the performance of CFRP structures. Deviations or misalignments in fiber orientation can occur, either during or after the manufacturing process, and these irregularities have been shown to decrease mechanical performance, as well as lead to early structural failure. Therefore, accurately evaluating the internal fiber orientation is crucial for quality control assessment and structural health monitoring of composite materials. However, traditional non-destructive testing (NDT) methods, such as optical microscopy, X-ray computed tomography (CT), and traditional ultrasonic testing, typically have limitations, including high cost, labor-intensive, and post-processing or resolution that sometimes doesn't provide sufficient subsurface resolution necessary for multilayer composites. In this thesis, integrated deep learning-based ultrasonic techniques utilizing Scanning Acoustic Microscopy (SAM) and Convolutional Neural Networks (CNNs) are proposed to classify fiber orientations in CFRP laminates, addressing these challenges. In this research, SAM was utilized to acquire C-scan images of two CFRP specimens: a unidirectional CFRP laminate for training, and a [0/90±45]2s multilayer laminate with a known stacking sequence for performance evaluation. The specimens were scanned using three transducers with different frequencies: 5 MHz, 10 MHz, and 20 MHz, and images were processed at three different resolutions (10×10 mm, 30×30 mm, and 50×50 mm). A total of nine CNN models were developed to classify four types of fiber orientations: 0°, 90°, 45°, and -45°. The results demonstrated that models trained with smaller image sizes (especially 10×10 mm) achieved the highest accuracy due to the larger volume of training samples. The most detailed image provided by the 10 and 20 MHz data improved the model's ability to learn and classify. The model trained using the 20 MHz-10x10mm data showed the highest training accuracy (99.98%). This study also included a quantitative assessment of the models under a different test, using the [0/90±45]2s test specimen, which generated 24 layers, to assess the generalizability of the model's capacity to identify the dominant fiber orientations in real constructed CFRP structures. Conversely, the layers/performance test suggested that the models trained on the 10 MHz and 20 MHz data, specifically the 10×10 or 30×30mm input configuration, could reliably classify the fiber orientation in relation to layers. The models trained using the 5MHz data were not provided with sufficient detail to distinguish the internal plies due to the reduction in image detail and contrast. The study also employed a different method, evaluating the effect of dataset balance on training each model using the same sample size for each image size. The reason for this approach was to isolate the impact of the dataset volume itself. The results suggested that balanced datasets did not provide sufficient fairness to evaluate across the entire set of resolutions and that fewer samples for training resulted in models with limited capacity to generalize well in performance-based testing scenarios. In some cases, models based on high training accuracy did not correlate well to reliability when generating predictions in actual types, exemplifying that model robustness could be a function of dataset variability and the number of training samples used. Overall, the thesis demonstrated that CNNs can effectively discriminate fiber orientations in CFRP laminates from acoustic images derived from SAM (or synthesis-aided modeling) in a meaningful way. The SAM-CNN framework serves as a comprehensive, innovative, non-destructive, and automated method for evaluating composites at the layer level, offering significant opportunities for use in quality assurance and structural health monitoring in industries such as aerospace, automotive, and advanced manufacturing. 탄소섬유 강화 복합재료(CFRP)는 높은 강도 대비 중량비, 내마모성, 설계 유연성 등 고유한 기계적 특성으로 인해 현대 공학 분야에서 필수적인 재료로 활용되고 있다. 특히 섬유 배향은 CFRP 구조물의 성능에 중대한 영향을 미치는 주요 인자로, 제조 과정 중 또는 제조 이후 섬유의 배향이 변형되거나 불규칙하게 배열될 수 있다. 이러한 섬유 배향의 불규칙성은 기계적 성능 저하를 초래하며, 구조적 조기 파손의 원인이 될 수 있다. 이에 따라 복합재료의 품질 관리 및 구조 건전성 평가를 위해 내부 섬유 배향을 정확히 평가하는 것은 매우 중요하다. 그러나 기존의 비파괴 검사(NDT) 기법인 광학 현미경, X-ray 컴퓨터 단층촬영(CT), 전통적 초음파 검사 등은 고비용, 고된 작업, 복잡한 후처리 과정, 그리고 다층 복합재료 내부에 대한 충분한 해상도 부족 등 여러 한계점을 지닌다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 스캐닝 음향 현미경(SAM)과 합성곱 신경망(CNN)을 활용한 딥러닝 기반 초음파 기법을 통합하여 CFRP 적층판의 섬유 배향을 분류하는 방법을 제안하였다. 연구에서는 SAM을 이용해 두 종류의 CFRP 시편을 스캔하여 C-스캔 영상을 획득하였다. 첫 번째 시편은 학습용 단일 방향 CFRP 적층판이며, 두 번째 시편은 성능 평가용으로 알려진 적층 순서를 가진 [0/90±45]2s 다층 적층판이다. 실험은 5 MHz, 10 MHz, 20 MHz의 서로 다른 주파수를 갖는 3개의 트랜스듀서를 사용하여 진행되었고, 각 영상은 10×10 mm, 30×30 mm, 50×50 mm의 세 가지 해상도로 처리되었다. 총 9개의 CNN 모델을 개발하여 0°, 90°, 45°, -45°의 네 가지 섬유 배향을 분류하였다. 실험 결과, 작은 영상 크기(특히 10×10 mm)로 학습한 모델이 더 많은 학습 데이터를 활용할 수 있었기에 가장 높은 분류 정확도를 달성하였다. 특히 10 MHz 및 20 MHz의 고주파수 데이터를 활용한 경우 더 상세한 영상 정보가 제공되어 모델의 학습 및 분류 성능이 향상되었다. 20 MHz-10×10 mm 데이터로 학습한 모델은 최고 학습 정확도 (99.98%)를 기록하였다. 추가적으로 본 연구에서는 [0/90±45]2s 적층판을 활용한 실제 구조물 기반의 테스트를 통해 모델의 일반화 능력을 평가하였다. 24개의 층으로 구성된 테스트에서는 10 MHz 및 20 MHz 데이터 (특히 10×10 mm 또는 30×30 mm 영상)를 사용하여 학습한 모델이 층별 섬유 배향을 신뢰성 있게 분류할 수 있음을 확인하였다. 반면, 5 MHz 데이터 기반 모델은 낮은 영상 해상도 및 명암 대비 부족으로 인해 내부 층 분류가 어려웠다. 본 연구에서는 추가적으로 데이터셋 균형의 영향을 분석하기 위해 영상 크기별 동일한 학습 샘플 수를 사용하여 모델을 학습시켰다. 이를 통해 학습 데이터 양 자체의 영향을 배제하고자 하였다. 그 결과, 균형 잡힌 데이터셋이라 하더라도 모든 해상도에서 공정한 평가를 보장하기 어려웠으며, 학습 샘플 수가 적은 경우 실제 성능 평가 상황에서 모델의 일반화 능력이 제한됨을 확인하였다. 또한 일부 모델에서는 높은 학습 정확도를 보였음에도 실제 예측에서는 신뢰도가 낮은 경우도 나타나, 모델의 견고성은 데이터 다양성과 학습 샘플 수에 의존할 수 있음을 시사하였다. 종합적으로 본 연구는 CNN을 활용하여 SAM 기반의 음향 영상으로부터 CFRP 적층판의 섬유 배향을 효과적으로 분류할 수 있음을 입증하였다. 제안된 SAM-CNN 프레임워크는 비파괴적이며 자동화된 복합재료 층별 평가 기법으로, 항공우주, 자동차, 첨단 제조 산업 등 다양한 분야의 품질 보증 및 구조 건전성 모니터링에 활용 가능성이 매우 높다.

Role of Secretory TGF-α from TNF-α-adapted Mammary Epithelial Cells in Breast Cancer Migration

체리 황 가톨릭대학교 (성심) 일반대학원 2024 국내석사

Tumor necrosis factor-α (TNF-α) has been identified as one of the proinflammatory cytokines that facilitate breast cancer progression in the tumor microenvironment (TME). Previously, long-term exposure of TNF-α to breast epithelial cells transformed normal MCF10A to acquire cancerous phenotypes, including increased proliferation, migration, and sphere formation. However, the role of the established TNF- adapted cell line (MCF10A-LE) to other cancer cells within the TME remains unclear. This study used conditioned medium (CM) of MCF10A-LE to investigate the potential interplay between breast cancer cells within TNF-α-rich TME. First, MCF10A-LE- derived CM increases the growth, migration, and sphere formation capacity of both SKBR3 and BT474 breast cancer cells. Cytokine arrays of secreted factors demonstrated that the level of transforming growth factor-α (TGF‐α), a ligand for the epidermal growth factor receptor (EGFR), was significantly higher in 10A-LE than those in MCF10A. Subsequently, TGF‐α-supplemented serum-free medium increased breast cancer cell growth, migration, and sphere number. In contrast, CM from TGFA-silenced 10A-LE showed attenuated growth and migration in both SKBR3 and BT474 cells and neutralization of 10A-LE CM using TGF‐α antibody showed similar suppression of breast cancer phenotypes. As a plausible cause, MCF10A-LE derived CM and TGF-α treatment was demonstrated to activate EGFR downstream signaling in breast cancer cells through upregulation of PI3K/AKT and MAPK/ERK pathways. In addition, TGF- α elevation was also found to be associated with high EGFR levels in 10A-LE cells. Cell growth and migration of both SKBR3 and BT474 cells were attenuated following incubation with CM from EGFR-silenced MCF10A-LE. Collectively, these results suggest that continuous TNF‐α exposure in mammary epithelial cells increases TGF-α secretion, which in turn promotes neoplastic progression of neighboring breast cancer cells via EGFR downstream signaling pathway. Thus, inhibition of TGF-α and EGFR might be one of the strategies to suppress breast cancer progression in a TNF-α-rich environment.

몽골와 한국의 임대차제도 고찰

체바야르체첵 경희대학교 대학원 2012 국내석사

A Study on Boosting Confidence and Correctness in Criminal Recidivism Prediction Analysis

체리 도미니 카리스 동서대학교 일반대학원 2021 국내석사

사법 시스템에서 널리 사용되는 모델인 COMPAS의 현재 상태는 정확도가 65%이고 AUC가 0.7에 불과합니다. 이는 수천명의 많은 사람들에게 영향을 미치고, 사람들을 격리된 환경에 가두어서 사회에서 생산성 있게 행동하는 것을 불가능하게 만드는 분야에서 사용되기에는 너무 낮습니다. 이렇게 정확도가 낮고 특정 그룹에 대한 편견에도 불구하고, 이 모델이 미국에서 널리 사용되고 있음으로 인해, 민감한 그룹(편향된 사람들)에 속한 사람들을 불필요하게 많이 표시하고 있으며, 다른 그룹의 사람들을 충분히 표시하지 않고 있습니다. 그래서 다른 그룹의 사람들은 시스템의 통지에서 벗어나 계속해서 사회에 불필요한 해를 끼칠 수 있습니다. 이러한 용도의 모델과 그 목적은 매우 중요하며 사법 제도의 영구적인 고정물로서 성장할 수 있는 잠재력이 있지만 정확성과 설명 가능성이 개선되지 않으면, 일부 사법 당국자들은 계속 무시할 것이고 다른 사람들은 높은 정도의 실패를 경험할 것입니다. 이 시스템의 진정한 가능성과 사용성을 보여주기 위해, 이 데이터 세트로 간단한 “설명하고 업그레이드”하는 시나리오를 만들 것입니다. LIME를 사용하여 이 모델의 결과에 대한 각 기능의 중요성을 설명하고, 민감한 특징들과 잠재적으로 민감할 수 있는 특징들을 제거하여 정확성을 비교하고, 단순히 블랙 박스의 작동을 더 잘 인식하고 이렇게 인식된 새로운 지식에 따라 특징들을 조정함으로써 이 모델을 어떻게 개선 할 수 있는지 보여줄 것입니다. 이 논문에서는 COMPAS 데이터 세트에 대한 세 가지의 서로 다른 모델들을 테스트하고 민감한 특징들과 잠재적으로 민감한 특징들의 제거가 정확도에 어떤 영향을 미치는지 확인합니다.

외국인유학생의 대학생활 적응요인에 관한 연구 : 몽골 유학생을 대상으로

체벨마 인천대학교 일반대학원 2018 국내석사

본 연구는 외국인 유학생 중 몽골 유학생을 대상으로 대학생활 적응에 영향을 미치는 요인을 알아보고 외국인 유학생의 대학생활 적응에 대한 전반적인 요인을 파악하여 향후 적응을 위한 지원 방향을 모색하고자 하였다. 설문조사를 통해 자료를 수집하였으며, 몽골 유학생 중 어학연수생과 교환학생, 학부생, 대학원생을 모두 연구 참여자로 선정하여 설문조사를 실시하였다. 유효한 212부의 설문지를 최종 분석 자료로 활용하였으며 SPSS for Windows 20.0 version 프로그램을 이용하여 자료를 분석하였다. 본 연구결과에 따르면 첫째, 몽골 유학생의 개인적 특성(성별, 연령, 결혼여부, 종교, 건강상태, 동거가족, 한국어 능력, 영어능력, 학업과정, 등록금 및 생활비 조달방법, 체류기간) 중 5개의 특성이 대학생활 적응에 유의한 차이를 나타냈다. 둘째, 몽골 유학생의 문화적 요인(t=4.388, p<.001), 경제적 요인(t=3.378, p<.001), 언어적 요인(t=2.657, p<.001)은 대학생활 적응에 유의한 영향을 미쳤으며, 모두 정(+)의 영향을 미쳤다. 본 연구에서는 외국인 유학생의 대학생활 적응요인에 대하여 살펴보고, 연구대상자의 일반적 특성과 언어적 요인 외에 문화적, 경제적 요인이 대학생활에 영향을 미치는지에 대하여 연구하는데 의의가 있다. 더불어 지속적으로 증가하고 있는 외국인 유학생들에게 좀 더 좋은 유학 환경을 제공하고, 더 많은 유학생 유치를 위해서는 결과적으로 외국인 유학생의 대학생활 적응이 선행되어야 한다는 시사점을 제시하고 있다. The following research is to understand what influential factors affecting adapting to the campus life to mainly Chinese and Mongolian international students. Along with finding out the overall factors of adjustment that will point out the direction for support. Data was collected by carrying out surveys by International Mongolian language course students, exchange students, undergraduate and graduate students. We final analyzed the 212 survey’s data by using SPSS for windows 20.0 version program. According to the research findings, firstly, out of the many personal characteristics of the international Mongolian students (Gender, age, marital status, religion, health status, family living together, Korean proficiency, English proficiency, academic courses, tuition and living expenses, supply method of money, duration of stay) five characteristics seem to have importance in adapting to the campus life. Secondly, International Mongolian student’s cultural factor (t=4.388, p<.001), economic factor (t=3.378, p<.001), language factor (t=2.657, p<.001) each affected a positive influence in adjusting to the campus life The following research examined the influential factors to international foreign students adapting to the campus life, and researching how the research subject’s personal characteristic, language factor, culture and economic factor influences campus life itself has significance. Furthermore, to provide a better study environment and to attract more international foreign students, consequently we must propose the importance of proceeding international foreign student’s adaption of the campus life.

Understanding the Qualitative Nature of Product Reviews by Integrating Text Processing Algorithm and Usability Feature Extraction

체리 서울대학교 대학원 2018 국내석사

Abstract The quality of a product to be usable has become the basic requirement in consumer’s perspective while failing the requirement ends up the customer from not using the product. Identifying usability issues from analyzing quantitative and qualitative data collected from usability testing and evaluation activities aids in the process of product design, yet the lack of studies and researches regarding analysis methodologies in qualitative text data of usability field inhibits the potential of these data for more useful applications. While the possibility of analyzing qualitative text data found with the rapid development of data analysis studies such as natural language processing field in understanding human language in computer, and machine learning field in providing predictive model and clustering tool. Therefore, this research aims to study the application capability of text processing algorithm in analysis of qualitative text data collected from usability activities. This research utilized datasets collected from LG neckband headset usability experiment in which the datasets consist of headset survey text data, subject’s data and product physical data. In the analysis procedure, which integrated with text-processing algorithm, the process includes training of comments onto vector space, labeling them with subject and product physical feature data, and clustering to validate the result of comment vector clustering. The result shows “Volume and music control button” as the usability feature that matches best with the cluster of comment vectors where centroid comments of a cluster emphasized on appearance and button position while centroid comments of the other cluster emphasized on the button interface issues. When the volume and music control buttons are designed separately, the participant experienced less confusion and thus the comments mentioned only about the appearance and the positions of the buttons. While in the situation where the volume and music control buttons are designed as a single button, the participants experienced the interface issues regarding the buttons such as operating methods, confusion of functions and learnability of button functions. The relevance of the cluster centroid comments with the extracted feature explained the capability of text processing algorithms in analyzing qualitative text data from usability testing and evaluations. Abstract (Korean) 제품의 특징 중에 사용성이 높아야 한다는 것은 사용자 관점에 꼭 만족하여야 하는 기본 요구가 되었다. 이 요구 사항을 만족시키지 못한 경우에는 사용자가 그 제품을 사용하지 않게 될 수도 있다. 사용성평가를 통한 정량적, 정성적인 데이터를 통해 사용성 문제점을 파악할 수 있지만 정량적 데이터를 분석하는 방법론에 대한 연구는 많이 부족한 실정이다. 즉, 정량적 데이터를 분석할 수 있는 방법론이 개발되어 있지 않아 이러한 데이터의 유용성이 낮게 평가 되어져 왔다. 그러나, 데이터 분석 연구의 급속한 발전으로 정량적 텍스트 데이터를 분석할 수 있는 가능성이 높아졌다. 그 예로, 컴퓨터에서 인간 언어를 이해하는 자연어 처리 분야, 예측 모델 및 클러스터링 도구를 제공하는 기계 학습 분야가 있다. 따라서 본 연구의 목적은 사용성 평가를 통해 수집 된 정량적 텍스트 데이터의 분석을 위한 텍스트 처리 알고리즘의 응용 가능성을 연구하는 것이다. 이 연구는 LG 넥밴드 헤드셋 사용성 평가 실험을 통해 수집 된 데이터 세트를 이용하였다. 이용한 데이터 세트는 헤드셋 설문 텍스트 데이터와 사용자 데이터 그리고 제품의 물리적 데이터가 있다. 텍스트 처리 알고리즘과 통합 된 분석 절차에서 벡터 공간에 코멘트를 학습하고 사용자 및 제품 물리적 피처 데이터로 레이블을 지정하고 클러스터링을 사용하여 코멘트 벡터 클러스터링의 결과를 검증하였다.    결과에서 분류된 두개의 클러스터와 가장 일치하는 사용성 피처는 “볼륨 및 곡 이동 버튼”이다. 중심 코멘트를 살펴봤을 때, 분류된 두개 중 하나의 클러스터 중심 코멘트는 모양과 버튼 위치를 강조하는 반면, 다른 클러스터의 중심 코멘트는 버튼 인터페이스 문제점을 강조한 내용이다. 볼륨 및 곡 이동 버튼이 별도로 설계된 제품에서는 피실험자는 두 버튼에 대한 혼동이 적었으며 버튼의 위치와 모양에 대해서만 언급한 문제점을 제시했다. 반면, 볼륨 및 곡 이동 버튼이 하나로 설계된 제품에 대해서는 조작 방법, 기능의 혼란, 버튼 기능의 학습성과 같은 인터페이스 문제점을 서술했다. 클러스터 중심 코멘트 내용과 추출된 사용성 피처의 높은 관련성은 사용성평가에서 정성적 텍스트 데이터를 분석 할 때 텍스트 처리 알고리즘의 응용 가능성을 증명했다 .

Pedestrians Detection Based on Laser Scanner and Camera Sensors For Unmanned Ground Vehicle : Pedestrians Detection Based on Laser Scanner and Camera Sensors For Unmanned Ground Vehicle

체나소파니스 건국대학교 대학원 2013 국내석사

In this thesis, we propose the idea to develop a real time rapid detecting pedestrians and measure the distance between vehicle and pedestrians based on laser scanner and camera data fusion for an unmanned ground vehicle system (UGV). The fast speed reflecting of laser’s beams provided an accurate range to compute the distance of any objects which appears in front. And image that captured from camera is used to classify shapes of object. First, laser scanner point data is clustered into segments, each of that indicates a candidate position of pedestrian. Then because of laser and image frames are different, Inverse Perspective Mapping (IPM) Algorithm is used to transform image plane into real world plan for matching with laser frame to form regions of interest (ROI) on the image. Once ROI is defined, Finally pedestrians could be extracted by using Support Vector Machine (SVM) classifier on Histogram of Oriented Gradient (HOG) features. The proposed system is tested on standard x86 machine and gives good real time performance.

Molecular cloning, characterization and biological activity of duck interleukin-17F

페르난데스 체리 팜비드 경상대학교 대학원 2015 국내석사

Interleukin-17F (IL-17F) is a proinflammatory cytokine, which plays an important role in gut homeostasis. A full-length duck IL-17F (duIL-17F) cDNA with a 501-bp coding region was isolated from ConA-stimulated duck splenic lymphocytes. The duIL-17F is predicted to encode 166 amino acids, which include a 26-amino acid signal peptide, single N-linked glycosylation site, and six cysteine residues that are conserved in mammalian IL-17 family. The duIL-17F shares 77.5% amino acid sequence identity with chicken IL-17F (chIL-17F), 37-46% with corresponding mammalian homologues and 53.5% with previously described duck IL-17A (duIL-17A). The duIL-17F transcript was preferentially expressed in a wide range of normal tissues; highest level was detected in the liver and moderate levels were found in thymus, bursa, kidney, and intestinal tissues. Expression levels of duIL-17F transcript were slightly up-regulated in ConA- and LPS-activated splenic lymphocytes, but not in poly I:C stimulated cells. The recombinant duIL-17F, like duIL-17A, induced IL-1β, IL-6, and IL-8 in primary duck embryonic fibroblasts (DEFs), suggesting duIL-17F involvement in inflammatory response and thus, can function as a proinflammatory cytokine. Moreover, duIL-17F directly interacts with duIL-17A and forms a heterodimer. In Salmonella-infected tissues, only expression levels of duIL-17A, but not duIL-17F, were significantly up-regulated in the liver and spleen compared with those of uninfected controls. Thus, further analysis of the contributions of IL-17F and IL-17A to other Salmonella spp. and disease models remains to be elucidated to expand our understanding of its biological functions.