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자율주행 성능 향상을 위한 3차원 객체 증강과 배경 정보의 이해
No full text학위논문(박사) -- 서울대학교대학원 : 융합과학기술대학원 융합과학부(지능정보융합전공), 2024. 2. Wonjong Rhee.In autonomous driving, 3D data augmentation stands as the one of key factors for 3D object detection, enhancing accuracy and adaptability, and fundamentally influencing the success of navigation and safety systems. Recognizing the significance of this task, DR.CPO(Diversified and Realistic 3D Augmentation via Iterative Construction, Random Placement, and HPR Occlusion) adopts a novel approach to enhance detection capabilities through data augmentation, considering various object shapes and occlusions, by employing object separation, complete object shape creation, and hidden point removal. To achieve this goal, the research enriches the training dataset by utilizing data augmentation techniques. By carefully processing available data, the diversity of object shape and size is expanded, widening the range of objects that the model can detect. Additionally, by applying hidden point removal techniques, the model gains the ability to identify objects in occlusion scenarios, effectively overcoming one of the major challenges faced in real autonomous driving situations. EDA(Elastic Deformable Augmentation) employs the deformation of 3D Graphics to augment objects. By altering human movements or the shape of vehicles, it diversified the objects, leading to performance improvement. Beyond object augmentation, BTO(Behind The Object: The Crucial Information of Background Points in Autonomous Driving) provides insight into background augmentation, revealing how different aspects of background information can contribute to performance improvement. By including various realistic backgrounds, the model is shown to improve the ability to adapt to different building shapes, road layouts, local features, and external occlusions in the background arising from LiDAR characteristics. Such background augmentation enhances the models understanding of the driving context, thereby improving detection accuracy and robustness. The proposed methodology has been meticulously evaluated using experiments and performance analysis. The results demonstrate considerable advancement in the 3D object detection field within autonomous driving systems. Enhanced datasets including various object shapes and occlusion scenarios enable trained models to adapt to real environments, accurately detecting and locating objects. The outcomes of this research contribute to the development of autonomous driving technology, facilitating the creation of safer and more efficient self-driving vehicles. These research findings harbor significant potential for paving the way toward a future where intelligent and human-driven vehicles coexist harmoniously, enhancing road safety and offering an improved transportation experience for all users.Chapter 1. Introduction 1
1.1 Thesis Outline 5
1.2 Related Publications 6
Chapter 2. Background 7
2.1 Conventional Data Augmentation 7
2.1.1 Global Data Augmentation 9
2.1.2 Local Data Augmentation 14
2.1.3 Ground Truth Sampling 16
2.2 Research Motivation 20
2.2.1 LiDAR-specific Features 21
2.2.2 The needs for LiDAR-specific Augmentation 24
2.2.3 The needs for understanding the background context information 26
2.2.4 The evaluation metric 26
2.3 Thesis Roadmap 28
Chapter 3. Diversified and Realistic Data augmentation for autonomous driving 29
3.1 Introduction 29
3.2 Contribution 32
3.3 Related Works 34
3.3.1 3D Object Detection 34
3.3.2 Conventional 3D Augmentations 34
3.3.3 Constructing Whole-body Object 35
3.3.4 Occlusion-based Augmentation 36
3.4 Methods 37
3.4.1 Iterative Construction 39
3.4.2 Random Placement 47
3.4.3 HPR Occlusion 49
3.5 Experiments 56
3.5.1 Model and Training Details: 56
3.5.2 Data Efficiency 57
3.5.3 Model-agnostic Effectiveness 59
3.5.4 Comparison with State-of-the-art Models 60
3.5.5 Computational Efficiency 62
3.6 Analysis of DR.CPO 64
3.6.1 Iterative Construction 64
3.6.2 Random Placement 64
3.6.3 HPR Occlusion 66
3.7 Discussion 67
3.8 Conclusion 69
Chapter 4. Elastic Deformable Augmentation for Autonomous Driving 70
4.1 Introduction 70
4.2 Related Works 73
4.2.1 Objects Augmentation for Autonomous Driving 73
4.2.2 3D Graphics Deformation 73
4.3 Methods 75
4.3.1 Free Form Deformation 75
4.3.2 Radial Basis Functions Deformation 77
4.3.3 Pipeline for Elastic Deformation in Autonomous Driving 79
4.4 Experiments 81
4.4.1 The result of Freeform Deformation augmentation 81
4.4.2 The result of RBF Deformation augmentation 82
4.5 Conclusion 83
Chapter 5. The Crucial Information of Background Points in Autonomous Driving 84
5.1 Introduction 84
5.2 Related Works 90
5.2.1 Diversity 90
5.2.2 Domain Information 90
5.2.3 Occlusion Information 91
5.3 Methods 92
5.3.1 Notation 92
5.3.2 Cube Partition Augmentation for Background 93
5.3.3 Regenerated scenes with external background 95
5.3.4 Generating Occlusion in the Background 98
5.4 Experiments 101
5.4.1 Pilot study : The impact of no background 102
5.4.2 The impact of Diversity in Background 103
5.4.3 The impact of Domain Info Constraint 107
5.4.4 The impact of Occlusion Information 109
5.5 Discussion 110
5.6 Conclusion 113
Chapter 6. Discussion 114
6.1 Class-Specific Approaches for Performance 114
6.2 The Discussion about CP Augmentation 115
6.3 The Importance of Domain Information and Class Balance 118
Chapter 7. Conclusion 120
7.1 Limitation 122
7.2 Future Works 123
Bibliography 124
Appendices 134
A Performance Comparison with CAD-based Methods 135
B Full Results of DR.CPO in Chapter 3 136
C Additional KITTI Examples of DR.CPO 137
D Full Results of EDA in Chapter 4 141
E Full Results of BTO in Chapter 5 141
F Full Results of Discussion in Chapter 6 144
Acknowledgement 145박
생성 대조 학습을 이용한 결정질 재료의 물성 예측 강화
No full text학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 공과대학 협동과정 인공지능전공, 2024. 2. 윤성로.Predicting the properties of various materials with speed and accuracy is a challenging task in materials science. Recently, Graph Neural Network (GNN) models have exhibited exceptional performance. However, unlike molecules with finite graph structures, crystals have infinite periodic structures, making it challenging to represent them as graphs without precise 3D structures. The computational expense associated with obtaining 3D structural information for crystals often leads to insufficient data in downstream tasks. This study addresses the limitations of existing crystal property prediction studies, which rely on accurate 3D structural information. Our proposed generative contrastive learning framework, CrysGCL, introduces a method for predicting properties of crystal materials based on crystal formula without 3D structure. To achieve this, we initially align encoders responsible for encoding the geometry and formula of crystals. Subsequently, we employed the encoded latent representations to train a score-based generative model. Using the pre-trained score model and Langevin dynamics, we generated crystal structures and applied contrastvie learning by considering the generated structures as reasonable augmented views of actual structures. Our CrysGCL model reveals a significant performance improvement compared to the base line model on various properties. This study represents the first attempt in the crystal material domain to perform contrastive learning based on score matching. It provides a perspective by reframing the graph-based representation of crystals, where periodicity acts as a bottleneck, as a reasonable augmented view.
keywords: crystal materials, score-based generative model, contrastive learning
student number: 2022-26779정확하고 빠르게 다양한 재료의 특성을 예측하는 것은 재료 과학에서 중요하면서도 어려운 과제이다. 최근에는 재료를 그래프로 표현하고 신경망을 활용하는 그래프 신경망(GNN) 모델이 이 분야에서 뛰어난 성과를 내고 있다. 그러나 유한한 그래프 구조를 가진 분자와 달리 결정은 무한한 주기적인 구조를 가지기 때문에 정확한 3D 구조 없이는 결정을 적합한 그래프로 표현하기가 어렵다. 결정의 정확한 3D구조 정보를 얻기 위해서는 DFT 계산과 같이 많은 계산량을 필요로 하므로 다운스트림 과제에서는 구조 정보가 부족한 경우가 대부분이다. 본 연구는 정확한 3D 구조 정보에 의존하는 기존 결정 물성 예측 연구의 한계를 극복하고자 한다. 결정질 재료에 대한 우리의 생성 대조 학습 프레임워크, CrysGCL은 먼저 결정의 기하학적 구조와 화학식을 인코딩하는 각 인코더의 잠재 표현을 정렬하도록 학습한다. 이를 통해 화학식만 주어져도 기하학적 정보가 잠재 표현에 암묵적으로 반영되도록 보장한다. 그 후에는 인코딩된 잠재 표현을 사용하여 스코어 기반 생성 모델을 훈련한다. 사전 훈련된 스코어 모델을 이용하여 우리는 결정 구조를 생성할 수 있고, 이렇게 생성된 구조를 실제 구조의 증강된 시각으로 간주하여 대조 학습을 적용하였다. CrysGCL 모델을 평가하기 위해 다양한 물성에 대해 기준 모델과의 비교 실험을 진행하였으며 상당한 수준의 성능 향상을 확인하였다. 본 연구는 결정 재료 분야에서 스코어 매칭을 기반으로 대조 학습을 수행한 최초의 연구로, 주기성이 결정의 정확한 구조 생성에 제한 요소로 작용하는 것을 합리적으로 증강된 구조로 재해석하는 새로운 시각을 제시한다.Abstract i
Contents ii
List of Tables iv
List of Figures v
1 Introduction 1
2 Backgroud 6
2.1 Crystal Property Prediction Without 3D Structures 6
2.2 Self-Supervised Methods for Materials 7
2.2.1 Contrastive Learning 8
2.2.2 Pre-training on Molecules 8
2.2.3 Pre-training with Geometry 9
2.3 Generative Models for Crystal Materials 10
2.3.1 Generative Models 10
2.3.2 Score Based Generative Model for Crystal Materials 11
3 Method 13
3.1 Encoder 14
3.2 Decoder 17
3.3 Generative Contrastive Learning 18
4 Experiments and Discussion 20
4.1 Dataset 20
4.2 Results 21
4.2.1 Experimental setup 21
4.2.2 Experimental results 22
4.2.3 Ablation studies 23
4.2.4 Analysis of Score Model 26
5 Conclusion 28
Abstract (In Korean) 34
Acknowlegement 35석
저주파 초음파를 이용한 인간 유래 유방암 세포 내 금나노입자 전달 향상 분석
No full text학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 융합과학기술대학원 응용바이오공학과, 2024. 2. 예성준.암 치료를 위해 수년간 수술, 화학 요법, 방사선 치료, 면역요법 등 다양한 암 치료법이 임상에서 연구되어 왔다. 그러나 이러한 치료법들은 높은 주입 약물량에도 불구하고 암 세포에 대한 낮은 표적화로 인해 암을 효과적으로 치료하는데 부족하며 다양한 생리학적 부작용을 유발할 수 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해서 고도의 선택적이고 비침습적인 암 치료법이 필요한 상황이다.
이러한 기존 암 치료의 단점과 제약을 완화하기 위한 대안으로 초음파가 사용될 수 있다. 초음파는 비침습성과 뛰어난 조직 관통력이 장점이며, 해결책의 가능성을 가진다. 1989년 Umemura에 의해 초음파가 암세포를 제거할 수 있다는 잠재력이 발견된 후 수많은 초음파 연구가 진행되어 왔다. 또한 초음파는 암 치료를 위한 나노입자 전달에 뚜렷한 효능을 보인다.
소노포레이션(Sonoporation) 효과는 세포막에 일시적인 구멍을 형성하는 현상이며, 이를 통해 나노입자나 약물의 세포 내 유입을 발생시킬 수 있다. 이는 초음파 조사 시 체내 액체 속도 변화로 생성되는 공동현상(cavitation)으로 효과가 증가할 수 있다. 특히 안정 공동(stable cavitation)에 의해 형성되는 버블은 나노입자를 세포 내로 축적하고 분산시킬 수 있다. 소노포레이션 효과와 공동현상 모두 나노입자의 세포 내 유입 증가를 유발한다.
이 연구에서는 이러한 초음파의 장점을 이용하고자, 안정성과 다기능성으로 알려진 금 나노입자를 인간 유래 유방암세포인 MCF-7 세포로의 전달 향상에 초점을 맞추었다. 40 kHz의 저주파 초음파를 사용하고, 초음파 조사 전에 모든 조건에서 금 나노입자 치료를 3시간 동안 진행하였다. 초음파 조사 후 세포 흡수 시간은 0시간, 3시간 및 24시간 세 가지 구간으로 분류되었다. 또한 초음파 조사 시간은 5분, 10분 및 20분 세 가지 기간으로 나뉘었다. 금 나노입자의 경우 50 nm, 20 μg/ml 농도로 세포와 함께 배양하였다.
세포 내 금 나노입자 농도와 분포를 평가하기 위해 홀로토모그래피(holotomography)와 유도결합 플라스마 원자 방출 분광법(ICP-AES)이 사용되었다. 홀로토모그래피는 금 나노입자의 거동과 위치를 평가하는데 사용 되었으며, ICP-AES 결과는 세포당 금 나노입자 수를 계산하는 데 사용되었다.
굴절률 기반의 홀로토모그래피를 통한 금 나노입자 위치 분석은 초음파 조사 후 나노입자가 세포핵 중앙으로 모이는 경향을 보였다. 또한 초음파 조사를 통해 관찰되는 세포 내 금나노입자의 유입이 증가하는 결과를 나타내었다. 삼차원 영상을 통해 금 나노입자가 세포막에 부착이 아닌 세포 내 유입이 발생하였다는 것을 알 수 있었다.
ICP-AES 분석은 20분의 초음파 조사 직후가 금 나노입자 전달률이 가장 높음을 나타내었다. 20분간의 초음파 조사 직후에서 금 나노입자의 농도가 최대 3.5배 증가하였다. 또한, 초음파 조사 24시간 후의 결과에서는 10분 이상 조사할 시 약 11%의 농도 증가율이 나타났다. 그러나 초음파 조사 3시간 후 모든 세포군에서 금 나노입자의 양이 감소하였고, 초음파 조사 0시간 및 24시간 후 일부 군에서도 감소됨이 관찰되었다. 초음파 조사로 인해 유방암 세포 내에서 금 나노입자의 농도가 증가하는 경향을 확인할 수 있는 결과를 얻었다. 그러나 초음파 조사 전 시행된 3시간 동안의 금 나노입자 치료와 초음파 노출 후의 방치 시간으로 인해 세포 자연흡수(natural uptake)의 영향을 배제할 수 없었다. 세포와 나노입자의 자연적인 상호작용과 관련된 현상을 제외하고 초음파만의 영향을 평가하기 위해서는 새로운 실험환경 구축이 필요한 상황이다.
이 연구에서는 초음파 조사 시간 및 초음파 조사 후 시간에 따른 금 나노입자 농도의 관계가 분석되었다. 이러한 결과는 저주파 초음파가 암세포에 나노입자를 전달하는 방법으로 사용될 수 있음을 나타낸다. 그러나, 초음파 매개 변수 최적화에 대한 연구가 추가적으로 필요하다. 암 치료에서 초음파의 사용은 나노입자 및 약물 전달을 증가시켜 환자에게 필요한 약물 용량을 줄이고 치료 효능을 높인다. 이러한 진보는 고통받는 암환자들을 위한 더 효율적이고 표적화된 치료로 이어질 수 있을 것이다.Over the years, there has been a pressing need for highly selective and minimally invasive methods for drug delivery. Ultrasound emerges as a promising solution, offering non-invasiveness and exceptional tissue penetration. It represents a suitable alternative to mitigate the shortcomings and constraints associated with conventional methods. The pioneering study, conducted by Umemura et al, in 1989, marked a significant milestone in the field by demonstrating that ultrasound can generate reactive oxygen species capable of eradicating cancer cells. Since then, a plethora of research endeavors have been directed toward comprehending the mechanisms and exploring the applications of ultrasound in the realm of cancer treatment. Notably, ultrasound has exhibited particular efficacy in facilitating the delivery of nanoparticles for cancer therapy.
The sonoporation effect involves the formation of transient pores and cracks in the cell membrane which facilitate drugs or nanoparticles entry through these openings. The enhancement of the sonoporation effect is achieved through the phenomenon of stable cavitation. When ultrasound is directed at cells, it induces changes in the liquids velocity, giving rise to cavitation bubbles. These stable cavitation bubbles play a crucial role in nanoparticle deposition and dispersion. Both sonoporation and cavitation effects contribute to the increased intracellular accumulation of nanoparticles.
This study employed a 40 kHz ultrasound frequency to facilitate the delivery of gold nanoparticles (GNPs), known for their high stability and multi-functionality, into human breast cancer MCF-7 cells. Before ultrasound irradiation, GNPs were incubated for 3 hours. MCF-7 cells were incubated with GNPs of 50 nm diameter at a concentration of 20 μg/ml. The post-ultrasound exposure times were categorized into three intervals: 0 hour, 3 hours, and 24 hours. Additionally, the ultrasound irradiation times were divided into three durations: 5 minutes, 10 minutes, and 20 minutes.
To evaluate the concentration of GNP in cells, two distinct methods, holotomography (HT) and inductively coupled plasma atomic emission spectroscopy (ICP-AES) were employed. HT provided the location of GNPs in cells. The ICP-AES results were used to calculate the number of GNPs per cell.
The location of GNPs, based on the refractive index, revealed a tendency for GNPs to congregate towards the center of the cell nucleus following ultrasound irradiation. Additionally, this technique demonstrated an increase in the uptake of GNPs within cells post-ultrasound exposure. Three-dimensional HT images provided insights that GNPs are not binding to the cell membrane but are internalized, marking a significant observation in the study of intracellular nanoparticle dynamics.
Furthermore, the ICP-AES analysis indicated that 20 minutes of ultrasound irradiation achieved the highest delivery rate of GNPs. Immediately after ultrasound irradiation, a maximum increment of 3.5-fold in GNP concentration appeared for the ultrasound irradiation of 20 minutes. However, a reduction in GNP amounts was observed in all cell groups at 3 hours post-ultrasound exposure and in certain groups at both 0 and 24 hours, indicating the nonlinear relationship between GNP quantities and ultrasound irradiation time, consistent with trends noted in the prior research.
The dependency of GNP concentration on both the ultrasound irradiation and the post-ultrasound exposure times was analyzed in this study. These results may suggest that low-frequency ultrasound serves as a method for enhancing the delivery of nanoparticles to cancer cells. Future studies should also focus on evaluating cytotoxic effects and ultrasound parameters optimization for wider clinical use, aiming to improve both the efficacy and safety of low-frequency ultrasound-mediated nanoparticle delivery. The application of ultrasound in cancer treatment enhances the nanoparticle and drug delivery, reducing the required drug dosage for patients while increasing therapeutic efficacy.Chapter 1. Introduction 1
1.1 Conventional Cancer Trend and Limitation 1
1.2 Sonodynamic Therapy for Cancer Treatment 2
1.3 Nanoparticle Delivery in Cancer Treatment 3
1.4 Gold Nanoparticles for Cancer Treatment 4
1.4 Purpose of Research 5
Chapter 2. Material and Methods 6
2.1 In Vitro Cell Model for Holotomography 6
2.2 Gold Nanoparticles 6
2.3 Ultrasound Irradiation System 7
2.4 Ultrasound Transducer Intensity Calculation 9
2.5 Cell Image Acquisition through Holotomography 10
2.5.1 Holotomography Microscope Observation 10
2.5.2 RI Thresholding Based on Volume Ratio 10
2.5.3 HT Image Acquisition 12
2.6 GNP Quantification through ICP-AES 13
2.6.1 Cell Growth for ICP-AES 13
2.6.2 Intracellular GNPs calculation with ICP-AES 14
Chapter 3. Results 15
3.1 Intracellular GNPs HT Image 15
3.2 Intracellular GNPs quantification with ICP-AES 21
3.2.1 Average GNP Number Per Cell 21
3.2.2 Ultrasound Irradiation Time-dependent GNP Quantity 25
3.2.3 Post-ultrasound Exposure Time-dependent GNP Quantity 29
Chapter 4. Discussion 32
Chapter 5. Conclusions 34
References 35
Abstract (in Korean) 38석
응급병상에 적용 가능한 간이형 음압 시설의 감염제어 성능 및 실내 환경 영향 평가
No full text학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 공과대학 건축학과, 2024. 2. Myoung Souk Yeo.Negative pressure isolation rooms have been utilized as a method to control airborne infectious diseases. These rooms create a negative pressure environment through mechanical ventilation systems to isolate the interior from the exterior environment, known as one of the most effective control methods. However, the pandemic caused by COVID-19 led to a surge in patients that exceeded the capacity of negative pressure isolation rooms, significantly impacting the accommodation of patients in emergency medical beds and the progression of procedures. To address this issue, Temporary Negative Pressure Isolation (TNPI) facilities were proposed. TNPIs utilize Fan Filter Units (FFUs) equipped with HEPA filters to temporarily create isolated spaces. Various forms of TNPIs have been proposed, along with several studies evaluating their performance. While previous research primarily assessed the isolation performance of TNPIs, some studies also evaluated the indoor environment when TNPIs were applied to hospital beds. However, studies that comprehensively consider both performance metrics are lacking, and environmental evaluations often fail to accurately reflect real-world application scenarios. Therefore, this study aims to propose a procedure for the comprehensive evaluation of TNPI performance. TNPIs can be classified into two main types: direct-exhaust and internal-circulation. The direct-exhaust type exhausts air from the isolation space directly through the FFU, whereas the internal- circulation type recirculates the air within the space after filtering it through a HEPA filter. While the direct-exhaust type is generally recommended, the internal-circulation type is advised for spaces like emergency rooms that must operate daily. Previous studies evaluated TNPIs using indicators such as differential pressure, infection risk, equivalent air changes, temperature, humidity, indoor carbon dioxide concentration, and noise. However, comprehensive evaluations considering all these indicators are scarce. To comprehensively evaluate infection control performance and the impact on the indoor environment, an evaluation process was established, and a computer simulation model was constructed. The model utilized Airflow Network (AFN) and Computational Fluid Dynamics (CFD), with verification through comparison with experimental results obtained in an experimental chamber. The study found that airflow rates between 17ACH and 55ACH were necessary to meet differential pressure standards. When healthcare workers' stay time was 15 minutes, the change in infection risk was negligible at airflow rates above 30ACH. To meet the standards for equivalent air changes, FFU airflow rates of 30ACH, 22ACH, and 15ACH were required as the room's airflow changed to 2ACH, 3ACH, and 4ACH, respectively. In situations where only patients were isolated in TNPI without healthcare workers, maintaining a temperature difference of 1℃ or less between the room and TNPI required an airflow rate of more than 14ACH. Even at maximum FFU airflow rates, wind speeds were below the standard of 0.8m/s. However, to maintain thermal comfort standards with wind speeds below 0.2m/s, the FFU had to operate at airflow rates of 30ACH or less. The concentration of CO2 was influenced more by the position of TNPI and room diffusers and the ventilation rate of the room than by the FFU's airflow rate. This study's results can prevent the overestimation of FFU airflow rates and also prevent situations where the environmental comfort inside TNPI does not meet infection control performance standards. Keyword : Temporary Negative Pressure Isolation, Emergency Wards, Airflow Network, Computational Fluid Dynamics, Infection Risk, Indoor Environmental Quality Student Number : 2022-29664공기 전파 감염병을 제어하는 방법으로 음압격리실이 사용되었다. 이는 기계 환기 장치를 통해 실에 음압을 형성함으로써 환경적으로 실 내부와 외부를 격리하며, 가장 효과적인 제어 방법으로 알려져있다. 하지만 COVID-19에 의한 팬데믹으로 인해 환자의 급증은 음악격리실의 수용량을 넘어섰고, 이는 특히 응급의료병상의 환자 수용과 시술 진행에 큰 타격을 주었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 임시음압격리시설(TNPI)가 제안되었다. TNPI는 헤파 필터(HEPA filter)가 장착된 팬 필터 유닛(FFU)을 사용하여 일시적으로 격리 공간을 만들어주는 것을 의미한다. 다양한 형태의 TNPI가 제안됨과 함께 성능을 평가하는 여러 연구들이 진행되어 왔다. 이전의 연구를 통해 TNPI의 격리 성능이 주로 평가 되어왔으며, 몇몇 연구에서는 TNPI를 병상에 적용했을 때의 실내 환경에 대한 평가도 함께 진행하였다. 하지만, 두 성능이 종합적으로 고려하여 평가한 연구 사례는 부족하며, 환경 평가의 경우 실제 적용 상황을 적절히 반영하지 못한 경우가 대다수이다. 따라서, 본 연구는 TNPI의 성능을 종합적으로 평가하기 위한 절차를 제안하는 것을 목적으로 진행하였다.
TNPI는 크게 두가지 direct-exhaust type과 internal-circulation type로 분류할 수 있다. Direct-exhaust-type은 FFU을 통해 격리 공간의 공기를 직접적으로 배기하는 방법이다. 이와 반대로 internal-circulation type은 격리공간의 공기를 HEPA 필터를 거친 후 실에 재순환 한다. 일반적인 경우 direct-exhaust-type이 더 권장되지만, 응급실과 같이 매일 운영되어야만 하는 공간에 경우 internal-circulation-type의 사용이 권장된다. 선행연구에서는 TNPI을 평가하기 위해 차압, 감염위험도, 상당환기회수, 온도, 습도, 실내 이산화탄소 농도, 소음 등의 지표를 통해 평가하였으나, 이 지표들을 종합적으로 고려하여 평가를 진행한 연구 결과는 미비하다.
감염제어 성능과 실내 환경에 대한 영향을 종합적으로 평가하기 위해 평가 프로세스를 수립하고 컴퓨터 시뮬레이션 모델을 구축하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 모델은 Airflow Network(AFN)와 Computational Fluid Dynamics(CFD)을 이용하였으며, 검증을 위해 experimental chamber에서의 실험 결과와 비교 검증을 진행하였다.
연구 결과 차압 기준을 만족시키기 위해서는 17ACH에서 55ACH의 풍량이 필요한 것으로 나타났다. 의료진의 체류 시간이 15분 일 때 30ACH 이상의 풍량에서 감염위험도의 변화량은 거의 없는 것으로 나타났다. 상당환기횟수의 기준을 만족시키기 위해서는 병실의 풍량이 2ACH, 3ACH, 4ACH로 바뀜에 따라 각각 30ACH, 22ACH, 15ACH의 FFU의 풍량을 필요로 했다.
TNPI 내부에 의료진 없이 환자만 격리되고 있을 상황의 경우 병실과 TNPI 내부의 온도 차이를 1℃ 이하로 유지하기 위해서 14ACH 이상의 풍량이 요구된다. 풍속의 경우 FFU의 풍량이 최대일 때에도 기준치인 0.8m/s 이하인 것으로 나타났다. 하지만 열쾌적의 기준인 0.2m/s 이하의 풍속을 유지하기 위해서는 FFU을 30ACH 이하의 풍량으로 운영해야 하는 것으로 나타났다. CO2의 농도는 FFU의 풍량보다 TNPI와 병실 디퓨져의 위치와 병실의 환기량에 영향을 받는 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 통해 FFU의 풍량이 과잉 산정 되는 것을 막을 수 있으며, 또한 감염제어 성능의 확보를 위해 TNPI 내부의 환경적 쾌적을 만족시키지 못하는 경우를 예방할 수 있다.Chapter 1. Introduction 1
1.1 Study Background 1
1.2 Research Purpose and Scope 3
Chapter 2. Preliminary Study 5
2.1 Classification of Temporary Negative Pressure Isolation 5
2.2 Parameters for Evaluation of Temporary Negative Pressure.
Isolation in Emergency Wards . 11
2.3 Physical Based Model for Indoor Environment Evaluation 17
2.3.1 Airflow modeling method 17
2.3.2 Concentration modeling method 18
2.3.3 Infection risk modeling method 19
2.3.4 Energy modeling method 19
Chapter 3. Computer Simulation Model for Evaluation of the
Temporary Negative Pressure Isolation Chamber in
Emergency Hospital Ward 20
3.1 Evaluation Procedure of Temporary Negative Pressure
Isolation 20
3.1.1 Outline of evaluation procedure . 20
3.1.2 Evaluation method 25
3.1.3 Evaluation procedure 32
3.2 Computer Simulation Model for Evaluation of Temporary
Negative Pressure Isolation 35
3.2.1 Outline of computer simulation model 35
3.2.2 Simulation model for infection control evaluation 36
3.2.3 Simulation model for environmental comfort
evaluation 39
3.3 Base Model Validation with Experimental Study 42
3.3.1 Experimental study in emergency wards chamber . 42
3.3.2 Computational fluid dynamics model 49
3.3.3 Model validation . 50
Chapter 4. Evaluation of the Infection Control and Indoor
Environmental Impact of TNPI with Case Study 53
4.1 Outline of Case Study 53
4.1.1 Condition emergency wards . 53
4.1.2 Specification of temporary negative pressure
isolation chamber . 54
4.1.3 Evaluation procedure 56
4.2 Infection Control and Environmental Impact of Temporary
Negative Pressure Isolation Chamber in Emergency Wards 58
4.1.1 Infection control performance 58
4.1.2 Indoor environmental impact 62
4.3 Operation Strategy of Temporary Negative Pressure
Isolation Chamber 72
Chapter 5. Conclusion 76
Bibliography 79
국문 초록 82석
PISA-D의 국가교육정책에 대한 영향력 분석 : 캄보디아의 사례를 중심으로
No full text학위논문(박사) -- 서울대학교대학원 : 사범대학 협동과정 글로벌교육협력전공, 2024. 2. 유성상.The transition to the Sustainable Development Goals (SDGs) in 2015 marked a significant shift in global education policy, with a newfound emphasis on quality learning outcomes alongside access. The Incheon Declaration, a response to the evolving global education perspective, emphasized educational quality, integral to SDG 4. In this context, the OECD had launched the Programme for International Student Assessment for Development (PISA-D) initiative in 2014, aimed at enabling more developing countries to join the International Large-Scale Assessment (ILSA) frameworks which can offer an opportunity to assess and enhance their educational systems' alignment with global benchmarks. Cambodia had been one of the nine countries to have joined the program, seeking to leverage this initiative to analyze Cambodian students' academic achievements at the international level and to enhance national education policies based on global standards.
This study assesses PISA-D's impact on Cambodia's education policy and capacity building, grounded on two central questions: Firstly, what drove Cambodia to participate in PISA-D, and what goals did it aim to achieve through this engagement? And secondly, how were the PISA-D experience and the outcomes integrated or not integrated into Cambodia's educational system, and what were the issues and challenges that lay beneath the integration process? The aim is to understand how a developing country like Cambodia adapts and applies global assessment standards, contributing to the broader discourse on educational development in similar contexts.
The analytical framework of this study is anchored in examining the dual roles of PISA outcomes and processes, particularly through Breakspear's model, which outlines three distinct pathways of how PISA influences national education policy. These pathways encompass not only the direct impacts of assessment outcomes but also the nuanced experiences of countries in implementing PISA. The methodology of this study, therefore, extends beyond traditional analysis, integrating a comprehensive review of both Cambodian governmental and international policy documents and conducting interviews with key officials who were directly involved in the PISA-D project. This multifaceted approach aims to unravel the complex interaction between the implementation of PISA-D and the evolution of Cambodias educational policy, offering a nuanced perspective on how a developing educational system adapts to and integrates insights from international assessments. By including both the outcomes of the PISA-D and the experiential aspects of its implementation, the study provides a deeper understanding of the transformative potentials and limitations within Cambodia's education policy landscape.
The research reveals that the tangible influence of PISA-D on Cambodia's education policies was relatively modest, primarily confined by the ambit of previously established educational reform efforts. In particular, the expected direct transformative effect of PISA-D on policy did not materialize as an external shock to the existing system. However, a salient aspect of PISA-D - its capacity-building module - has instigated substantial advancements within the student assessment capacity in the country. The study also notes that while PISA-D has indeed shone a light on various contextual factors affecting academic achievement in Cambodia, these insights have not fully permeated national policy discussions.
Contrary to expectations, the role of PISA-D in driving policy progress in Cambodia was constrained by systemic and organizational barriers within the education sector. The deployment and application of PISA-D's findings were primarily limited to departments directly involved in the initiative, highlighting a challenge in broader nationwide dissemination and integration. A significant factor in this limitation was PISA-D's reinforcement of already known educational challenges, which did not provide new insights for transformative policy change. Furthermore, the integration of PISA-D insights into Cambodia's educational policies was complicated by the country's reliance on external support for key educational initiatives and governance framework constraints. These factors limited the scope for further policy shifts.
The study highlights the inherent complexities and challenges that arise in translating external international assessment data, such as PISA-D outcomes, into effective and actionable strategies within the educational policies of developing nations. While Cambodia has made notable progress in enhancing its assessment capabilities through the PISA-D initiative, the study identifies significant barriers that have limited the effective and sustainable integration of these outcomes into a cohesive and productive policy refinement cycle. These barriers include organizational challenges within the education sector, which hindered the widespread dissemination and integration of PISA-D insights, and the limited novelty of the PISA-D findings, which largely reaffirmed existing known educational issues without providing groundbreaking new insights for transformative policy change. This scenario is reflective of similar patterns observed in other developing countries that have participated in PISA. The findings emphasize that the primary challenges encountered by Cambodia in the PISA-D initiative were less about the initial adoption or policy decision-making, and more about the practical application of the results. Here, the study finds that capacity constraints, particularly in effectively utilizing the assessment data to inform and enhance educational policies, were most pronounced.
The enduring benefits of such international assessments, especially within the constraints of developing countries like Cambodia, invite further investigation to fully understand and leverage their potential in educational contexts. This study elucidates the dynamics of developing countries engagements with ILSAs like PISA-D. By exploring Cambodia's first-time encounter with such assessments, focusing on the adaptation of international findings to local educational strategies and the inherent challenges, this case study contributes to the comprehension of ILSAs' varied impacts across different educational contexts. Through providing insights for other developing countries undergoing or preparing to undergo similar transitions, this study enriches the global understanding on education assessment and reform in diverse socio-economic settings.2015년 발표된 지속가능개발목표(Sustainable Development Goals; 이하 SDGs)는 글로벌 교육 의제에 중대한 전환점을 가져왔다. 이전까지는 보편 초등교육과 같은 교육에 대한 접근성이 국제 사회에서의 주된 화두였던 반면, 2015년 SDGs 및 인천 선언문의 발표 등과 더불어 교육의 질 담보에 대한 논의 또한 본격적으로 국제 사회의 목표에 포함되기 시작하였다. 이러한 맥락 하에서 국제 수준에서의 학생들의 학업 성취를 분석하고 시사점을 제시할 수 있는 대규모 학생평가(International Large-Scale Assessment; 이하 ILSA) 시스템에 대한 관심이 나날이 증가하였으며, 경제개발협력기구(Organisation for Economic Co-operation and Development; 이하 OECD)에서는 개발도상국이 주요 ILSA 중 하나인 국제학업성취도평가(Programme for International Student Assessment; 이하 PISA)에 더욱 활발하게 참여할 수 있도록 2014년부터 개발도상국을 위한 PISA(PISA for Development; 이하 PISA-D) 프로젝트 출범에 착수하였다.
본 논문은 2014년부터 2018년까지 시행된 PISA-D 프로젝트가 캄보디아의 교육 정책에 어떠한 변화를 야기하였는지를 살펴보는 것을 목표로 한다. 구체적으로는 캄보디아가 PISA-D 사업에 참여하게 된 맥락, 정책적 의도 및 사업 수행에 따른 일련의 과정을 면밀히 살펴보고, 한 걸음 더 나아가 사업 수행 결과가 당초 의도에 맞게 국가 수준의 교육정책에 환류 되었는지에 대해 분석하였다. 이를 위하여 다음과 같은 두 가지 연구 질문을 제시하였다. 첫째, 캄보디아가 PISA-D 사업에 참여하게 된 배경은 무엇이며, 국가 수준에서 이러한 사업 참여를 통해 무엇을 성취하고자 하였는가? 둘째, PISA-D 사업 시행 경험과 시행 결과는 캄보디아 교육 시스템에 어떻게 반영되었는가? 어떠한 요인으로 인해 일부 PISA-D 사업 시행 경험과 결과는 캄보디아 교육 시스템에 반영되지 못하였는가? 본 연구는 이러한 분석을 통하여 캄보디아와 같은 개발도상국이 국제 교육 의제에 대해 대응하는 방식과 이에 맞게 교육 정책의 변화를 유도하는 복잡한 역학관계에 대한 이해도를 제고하는 데에 기여하고자 한다.
본 논문은 연구 수행을 위하여 캄보디아 정부에서 발간한 다양한 정책 문건 및 국제기구 등에서 발행한 보고서 등을 수집하고 분석하였다. 또한 자료 검증 및 추가 분석을 위하여 캄보디아 PISA-D 시행에 직접적으로 참여한 관계자들과의 온·오프라인 인터뷰를 실시하였다. 분석 모형으로는 Breakspear가 제시한 PISA가 국가 교육 정책에 영향을 미칠 수 있는 세 가지 경로를 활용하였으며, 또한 개발도상국에 있어 PISA 시행 결과뿐만이 아니라 시행 경험 역시 교육시스템의 변화를 촉발하는 주요 요인 중 하나라는 연구 결과에 따라 추가적인 분석을 실시하였다.
분석 결과에 따르면 캄보디아 교육 정책에 있어서 PISA-D 시행 결과에 따른 직접적인 영향은 한계가 있는 것으로 나타났다. 당초 PISAD 참여의 주요 목적 중 하나가 국제 수준에서 캄보디아 학생들의 학업 성취를 분석하고 학업 성취에 대한 다양한 맥락적 요인들을 분석하여 정책 제언을 도출하는 것이었으나, 이러한 정책 제언들이 실제 국가 수준에서의 정책 변화로 이어진 성과는 찾아보기 어려웠다. 그러나 다른 주요 목적 중 하나였던 PISA-D 참여 경험 자체를 통한 국가 수준의 학생평가 역량 강화에서는 가시적인 성과를 찾아볼 수 있었다.
PISA-D 결과 및 제언이 유의미한 수준의 정책변화에 연결되지 못한 데에는 여러 내·외부적 요인이 존재하는 것으로 나타났다. 첫째로, PISA가 정책 변화를 야기하는 주요 기재 중 하나는 PISA 결과 자체가 교육 개혁의 필요성을 제기하는 도화선으로 작동하는 것이다. 그러나 캄보디아 PISA-D 결과는 대부분 기존에 이미 존재하고 있던 문제점을 재조명하는 수준에 그쳐 그 파급 효과가 크지 않았다. 또한, PISA-D 참여국이 적어 실질적으로 국제 수준에서의 비교 분석이 어려웠다는 점이 이러한 문제점을 더욱 심화시킨 것으로 나타났다. 두 번째로, 당초 PISA-D 사업 시행 이전부터 지적되었던 것처럼 캄보디아 교육청소년체육부를 비롯한 교육 관련 종사 기관들은 각기 자체적인 아젠다 및 우선순위를 갖고 국외 기관과의 협력 하에 사업을 시행하고 있다. 때문에, 이러한 구조 상 특정 부처에서 주관하는 PISA-D 사업의 시행 결과가 국가 전체의 교육정책 환류까지 확산되기 어려운 구조였던 것으로 파악되었다. PISA-D 참여 경험을 기반으로 교사들을 위한 학생평가 자료 개발, PISA 2022와 같은 ILSA에의 지속적 참여, 국가수준 학업성취도 평가 개선 방향 논의 등과 같은 직접적인 변화도 나타났으나, 이러한 변화는 주로 PISA-D 사업 시행에 직접 참여하였던 부처에서 주관하는 사업에 국한된 것으로 나타났다.
본 논문은 캄보디아와 같은 개발도상국의 맥락 하에 ILSA와 같은 외적 충격이 국가 수준의 교육 정책에 야기하는 구체적인 반응과 변화를 분석하고, 또 그에 따른 문제점들은 무엇이 있는지를 조망하였다. 캄보디아는 PISA-D 도입을 통해 학생평가 역량을 강화할 수 있었으나, 그 결과를 정책 개선의 선순환 구조에 효과적으로 활용하고 지속 가능하게 통합하는 데에는 한계를 보였다. 이는 기존 PISA와 같은 ILSA에 참여한 타 개발도상국에서 나타난 양상과 비슷하나, 본 논문에서 초점을 맞춘 캄보디아의 경우 타 요인보다는 정책 환류에 대한 역량 제약과 PISA-D 프로그램의 자체적인 한계가 제일 크게 작용하였다는 점을 보여주고 있다. 본 논문은 유사한 교육 시스템의 전환을 경험했거나, 이를 준비 중인 다른 개발도상국에 유의미한 시사점을
제공함으로써 다양한 사회경제적 여건에서의 교육 평가와 개혁에 대한 이해를 도모하는 데에 기여하고자 한다.Abstract i
Table of Contents vi
List of Tables viii
List of Figures ix
List of Abbreviations and Acronyms x
Chapter 1. Introduction １
1.1. Background １
1.2. Research Aims and Questions ７
1.3. Research Structure and Outline １０
Chapter 2. Literature Review １３
2.1. Historical and Contemporary Overview on ILSA １５
2.2. PISA for Development: ILSA for Developing Countries４７
2.3. Education Reforms and ILSA in Cambodia ７７
Chapter 3. Research Methods １０２
3.1. Conceptual Framework １０３
3.2. Data Collection and Analysis １０９
3.3. Methodological Constraints and Considerations １１５
Chapter 4. Findings １１８
4.1. Motivations and Challenges in PISA-D Participation １１９
4.2. PISA-D Implementation Plans and Activities １２９
4.3. Implications from PISA-D: Findings and Suggestions１３９
4.4. Education System after PISA-D １５１
Chapter 5. Discussion １５９
5.1. Impact of PISA-D Implementation Process １６０
5.2. Impact of PISA-D Findings and Suggestions . １７０
Chapter 6. Conclusion ２００
6.1. Summary and Implications ２００
6.2. Limitations and Areas for Future Study ２０５
Bibliography . ２０９
국문초록 ２３０박
스타틴 사용자의 신규 발생 당뇨병과 체질량지수에 대한 전장 유전체 연관분석
No full text학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 보건대학원 보건학과(보건학전공), 2024. 2. 성주헌.Genome-wide association study of new onset diabetes and body mass index among statin users Jong Hyun Park Division of Public Health, Epidemiology Major The Graduate School of Public Health Seoul National University Importance and objective: Statin-associated new onset type 2 diabetes mellitus (NODM) is a significant public health concern. A better understanding of the genetic background of NODM and the role of BMI in disease development in statin users has the potential to suggest targets for better screening and risk assessment. The objective of this study was to identify the novel single-nucleotide polymorphisms (SNPs) associated with NODM and BMI and separate their association with genomic variants previously linked with Type 2 Diabetes Mellitus (T2DM). We performed a GWAS for NODM with BMI adjustment and a separate GWAS for BMI, and identified genetic variants associated with each trait. Methods: Genome-wide association study of NODM occurring subsequently to statin exposure was conducted for 40,115 unrelated individuals (4,300 cases and 35,815 controls) in the UK Biobank (UKB) participants of white British ancestry. The result was compared with that of previous T2DM GWAS. Additionally, GWAS on BMI with 20,705 individuals of British white ancestry who were treated with statin and had BMI measured at the time they were recruited. Results: We found genome-wide significant evidence for association with NODM at the TCF7L2 (lead variant: rs74617384; odds ratio (OR) = 1.38, p = 3.8 × 10−26) and ADCY5 locus (lead variant: rs72964564, OR = 0.86, p = 4.8 × 10−8). Both loci were previously associated with T2DM. In BMI GWAS, loci most significantly associated were FTO (lead variant: rs7187250; beta estimate = 0.46, p = 3.2 × 10−20) and ANKDD1B (lead variant: rs253414, beta estimate = -0.29, p = 1.5 × 10−8). Conclusion: This study examined genetic backgrounds of NODM and BMI in statin using population. Two separate GWAS was performed on the statin- prescribed population of UKB, each analysis revealing two genome-wide significant loci associated with NODM and BMI. Further analysis is needed to validate our result and to gain insight on biological pathway involved in NODM and the role of BMI in its development. Keyword : Type 2 Diabetes Mellitus, Body mass index, Hydroxymethylglutaryl- CoA Reductase Inhibitors, Drug-Related Side Effects and Adverse Reactions, Genome-Wide Association Study Student Number : 2022-21208연구 목표: 스타틴 복용과 관련된 당뇨병(New onset type 2 diabetes mellitus, NODM) 위험 증가는 중요한 보건학적 문제로, 그 유전적 배경을 더 잘 이해함으로써 고강도 스타틴 치료가 필요한 환자군에서 심혈관계 질환의 예방하고 위험을 평가하는 데 활용할 수 있다. 본 연구의 목적은 스타틴 복용 후 발생한 NODM과 연관된 단일염기다형성 (single nucleotide polymorphisms, SNP)을 밝히고, 기존에 제2형 당뇨 (Type 2 Diabetes Mellitus, T2DM)와 관련된 것으로 알려진 유전 변이와 비교하는 것이다. 추가로, T2DM의 중요한 임상적 위험요인이며 NODM의 병리와 관련되어 있을것으로 생각되는 체질량지수 (Body Mass Index, BMI)에 대해 스타틴 복용군의 유전적 배경을 확인하였다.
방법: UK Biobank 데이터를 이용해 건강 기록 상 스타틴을 복용한 적 있는 백인 영국 혈통의 참가자 40,115명(사례군 4,300명, 35,815명 대조군)을 대상으로, 스타틴 노출 후 발생하는 NODM에 대한 유전체 연관성 분석 (genome wide association study, GWAS)을 시행하고 그 결과를 기존에 알려진 T2DM GWAS의 결과와 비교하였다. 또한, 스타틴 복용군을 복용한 이력이 있는 영국 백인 혈통의 20,705명을 대상으로 BMI GWAS를 수행하였다.
결과: TCF7L2 locus(주요 변이: rs74617384; OR 1.38, p = 3.8 × 10−26) 및 ADCY5 locus(주요 변이 rs72964564, OR 0.86, p = 4.8 × 10−8)에서 NODM과의 유의한 연관성이 관찰되었으며, 두 locus 모두 기존의 T2DM과 관련이 있는 locus였음을 확인하였다. BMI GWAS에서 가장 유의하게 관련된 변이 위치는 FTO (주요 변이: rs7187250 beta estimate = 0.46, p = 3.2 × 10−20) 및 ANKDD1B (주요 변이: rs253414, beta estimate = -0.29, p = 1.5 × 10−8)였다.
결론: 본 연구는 스타틴 사용 인구에서 발생한 NODM에 대한 최초의 대규모 코호트 GWAS이다. NODM과 T2DM이 ADCY5 및 TCF7L2 등 genetic locus를 공유한다는 것은 스타틴 사용자 중 NODM 과 T2DM 두 질환의 발생에 공통적인 기전이 있음을 시사한다. 추후 NODM 병리기전이 T2DM과 구별되는 특수한 기전인지를 확인하기 위해서 스타틴 노출과 형질을 더욱 구체적으로 정의한 후속 연구가 필요하다.1. Introduction １
2. Materials and Methods ４
3. Results １０
4. Discussion ２１
5. Conclusion . ２３
References . ２５
Supplementary table ３０
국문초록 . ４１석
GRACE 및 ESA CCI 토양수분 자료를 이용한 호주 빅토리아 주의 지하수량 변화 관찰
No full text학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 사범대학 과학교육과(지구과학전공), 2024. 2. 서기원.Groundwater depletion, driven by climate change and growing groundwater extraction for irrigation, has increased the need for accurate monitoring of this indispensable resource. Traditional methods, such as in-situ water table observations and pumping tests, have proven valuable for continued monitoring of groundwater availability and aquifer characteristics but are limited in assessing groundwater variations at a larger basin scale. In contrast, the Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) offers a method to estimate basin-scale groundwater changes, although its estimates encompass not only groundwater in the aquifer but also surface water (e.g., lakes, rivers) and soil moisture in the vadose zone. To delineate groundwater variations accurately from GRACE observations, additional data sources are necessary. In this study, we use the European Space Agencys Climate Change Initiative for Soil Moisture (ESA CCI SM) in the surface layer (top 0-2cm), which is extrapolated to the profile moisture content for the entire root zone (0-120cm). Utilizing the estimated profile soil moisture, we derive groundwater variations in the southern Victoria region of Australia by subtracting the ESA CCI SM derived soil moisture component from GRACE observations. The estimated groundwater variations agree well with the groundwater mass changes estimated from in-situ observations. This study presents an approach that integrates GRACE observations with profile soil moisture estimates derived from the ESA CCI SM product to assess groundwater variations. The validation against in-situ data indicates that satellite observations of soil moisture and gravity changes can provide robust estimation of basin-scale variations in both profile soil moisture and groundwater.
Keywords : Groundwater storage, GRACE, CCI soil moisture, Model.
Student Number : 2021-24123기후 변화와 농업용 지하수 사용의 증가는 지하수 고갈을 가속화했고 이에따라 정확한 지하수 모니터링의 필요성이 대두되었다. 지하수 이용이나 지하수 특성을 모니터링 하는 전통적인 방법으로는 관정 수위 관측 및 펌핑 테스트가 있는데, 이는 큰 지역 규모에서의 지하수 변동을 평가하는 데 한계가 있었다. 이와 대조적으로 Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE)은 중력 원격 탐사를 통해 보다 넓은 분지 규모의 지하수 변화를 추정하는 새로운 방법을 제공한다. 그러나 해당 자료에는 지하수뿐만 아니라 표층수(예: 호수, 강) 및 토양 수분 변화 신호를 모두 포함하고 있다. 따라서 GRACE 관측으로부터 지하수 변화를 정확하게 구분하기 위해서는 다른 요소들에 대한 추가 데이터 소스가 필요하다.
본 연구에서는 토양 수분 신호로 European Space Agency의 Climate Change Initiative for Soil Moisture (ESA CCI SM)를 사용하였다. ESA CCI SM는 표층(상위 0-2cm)에서의 토양 수분을 제공하며, 이를 바탕으로 전체 뿌리 영역(0-120cm)의 수분 함량으로 추정했다. 추정된 뿌리 영역
토양 수분을 활용하여 호주 남부 빅토리아 지역에서 GRACE 관측으로부터 토양 수분 신호를 제거함으로 지하수 변동을 도출했다. 추정된 지하수 변동은 현지 관측에서 얻은 지하수 변화와 잘 일치했다. 본 연구는 GRACE 관측과 ESA CCI SM에서 유래된 뿌리 영역 토양 수분 추정치를 통합하여 지하수 변동을 평가하는 접근 방법을 제시한다. 현지 자료와의 검증은 위성 관측을 통해 분지 규모의 토양 수분 및 지하수 변화를 예측할 수 있다는 것을 나타낸다.Abstract ii
Chapter 1. Introduction . １
1.1. Study Background １
1.2. Purpose of Research . ４
Chapter 2. Data and Method ７
2.1. TWS ７
2.2. Groundwater In-situ Data . ７
2.3. Surface water １２
2.4. Soil moisture １２
2.5. Groundwater Level and Storage Change １９
Chapter 3. Results ２１
Chapter 4. Discussions ３０
Chapter 5. Conclusion ３２
Bibliography ３３
국문초록 3 5
iv
List of Figure
Figure 1. In-situ soil moisture monitoring station locations. 9
Figure 2. Exponential filter applied soil moisture in Dartmoor
station. 16
Figure 3. Well bore distribution in southern Victoria, Australia.
17
Figure 4. Mean GRACE TWS (kg/m^2) changes in southern
Victoria. 22
Figure 5. Total mean surface water changes in southern
Victoria and removal from TWS. 23
Figure 6. Total mean soil moisture changes in southern Victoria
and removal from TWS. 24
Figure 7. Mean groundwater level time series in southern
Victoria. 26
Figure 8. GRACE-derived GWS change and in-situ
groundwater derived GWS change. 27
Figure 9. Soil moisture comparison between models and mean
groundwater storage. 31
v
List of Table
Table 1. Station information utilized for the exponential filter.
11
Table 2. The data used for calculating the confined aquifer
depth of sub-basins in southern Victoria. 18석
피부-뇌 커넥션 규명: 자외선과 식이 보충제가 인지 기능 및 신경 발생에 미치는 영향
No full text학위논문(박사) -- 서울대학교대학원 : 의과대학 의과학과, 2024. 2. 정진호.피부-뇌 연결은 신체의 가장 큰 기관인 피부와 뇌의 복잡한 신경망 사이의 복잡하고 역동적인 상호 작용을 나타낸다. 이러한 양방향 통신 시스템은 외부 자극을 신경학적 반응으로 변환하는데 중추적인 역할을 하며, 이를 통해 뇌 건강의 생리적, 심리적 측면 모두에 영향을 미친다. 햇빛의 기본 구성 요소인 자외선은 피부에 심각한 영향을 미치고 결과적으로 뇌 내 일련의 신경반응을 유발하는 광범위한 환경 자극으로 작용한다.
피부에 자외선 노출은 학습 및 기억, 중독성 행동, 해마 신경발생과 같은 뇌 기능에 영향을 미칠 수 있다. 이러한 변화는 학습과 기억 형성에 중추적인 역할을 하는 해마 기능과 밀접한 관련이 있다. 자외선 노출이 뇌 기능에 미치는 영향은 이전 연구에서 조사되었지만 자외선에 의한 인지 장애를 담당하는 특정 신경 전달 물질 매개 메커니즘은 아직 밝혀지지 않았다.
1장에서는 장기적인 자외선 노출이 인지 기능에 해로운 영향을 미친다는 사실을 발견했다. 또한, 자외선이 신경발생을 손상시키고, 염증을 증가시키며, 뇌의 뇌혈액장벽을 손상시킴으로써 신경줄기세포의 증식, 분화 및 생존을 저해하였다. 따라서, 장기적인 자외선 노출은 인지 장애를 유발할 수 있음을 나타낸다. 자외선에 인한 인지 장애를 유도하는 특정 신경 전달 물질 매개체의 메커니즘을 밝히기 위해 액체 크로마토그래피/질량 분석법을 사용하여 28개의 신경전달물질을 분석하였고 그 결과, 장기적인 자외선 노출이 혈액을 포함한 중추 신경계(피질 및 시상하부) 및 말초 기관 (피부 및 부신)에서 도파민 수치가 유의하게 상승한 사실을 발견하였다. 또한, 도파민 수용체 D1/D5 SCH 23390이 자외선으로 유도된 해마 기억력 결핍과 손상된 신경 발생을 다시 회복했다. 시상하부 유전자 분석에 따르면, 장기간 자외선에 노출된 쥐는 도파민성 신경 세포 분화 경로와 관련된 유전자가 상향 조절한 반면, SCH 23390 처리 후 이러한 경로 내의 유전자는 하향 조절했다. 더욱이, 말초 도파민 주사는 자외선으로 인한 인지 변화를 모방했다. 이처럼 자외선에 의한 해마 기억 손실 및 신경 발생 손상과 같은 신경 행동학적 변화는 도파민이 주된 영향일 수 있다.
또한, 장기간 자외선을 조사한 생쥐의 해마 조직을 전사체 분석한 결과, 신경면역 증가 및 BBB 관련 유전자가 감소되었다. 또한, 세포 유형 분석에서 미세아교세포에 증가하였다. 더욱이, 면역형광염색에서는 자외선을 조사한 쥐의 해마에서 Iba1 양성 미세아교세포의 수가 증가하였다. 또한, 70kDa FITC-dextran 누출이 관찰되었다. 이러한 결과는 자외선 이 미세아교세포를 활성화시켜 신경염증을 증가시키고, 혈액내장벽을 손상시킨다는
것을 시사한다. 이 포괄적인 연구는 장기적인 자외선 조사가 도파민 수치 증가, 신경 염증 및 뇌혈액장벽 손상으로 인지 기능 장애를 유발한다는 강력한 증거를 제공한다.
인지 장애의 주요 위험 요소인 노화는 연령 관련 신경병리의 축적이며, 이는 해마 신경 발생의 감소에 중요한 역할을 한다. BDNF는 인지 능력을 유지하고 강화하는 데 중요한 역할을 하는 신경영양인지로, 연령에 따른 BDNF의 감소가 나타나며 이는 여러 인지 변화와 관련이 있다. 인지 기능을 개선하기 위해 BDNF을 증가시키는 효과적인 영양소를 식별하면 뇌 건강을 유지하는 데 도움이 될 수 있다. 과거 우리 실험실에서 토마토 레몬 추출물이 피부에서의 BDNF 합성을 증가시켜 혈중 농도를 증가시키고, 뇌에 작용하여 인지기능에 영향을 준다는 사실을 규명하였다.
2장에서는 토마토와 레몬 에탄올 추출물(각각 TEE와 LEE)의 효과와 노화된 쥐의 인지 기능 및 신경 발생 강화에 대한 시너지 효과를 조사한다. 또한, TEE와 LEE의 시너지 효과를 뒷받침하는 분자 메커니즘을 조사했다. TEE, LEE 또는 TEE+LEE를 12개월령 마우스에 9주 동안 경구 투여하였다. TEE 또는 LEE의 단일 투여는 각각 NOR test와 DCX 면역조직화학적염색을 사용하였고 그 결과, 노화된 쥐의 인지 기능과 신경 발생이 증가하는 경향을 확인하였다. TEE + LEE 혼합물을 투여한 후 노화된 쥐의 인지 기능과 신경발생의 상당한 향상이 관찰되었으며, 이는 시너지 효과를 나타냈다. N-methyl-D-aspartate receptor 2B postsynaptic density protein 95, and brain-derived neurotrophic factor (BDNF) levels, and TrkB/extracellular signal-regulated kinase (ERK) phosphorylation의 인산화도 개별 추물물에 비해 TEE + LEE 혼합물 투여 후 상승적으로 증가했습니다. 결론적으로, TEE와 LEE 단독처리와 비교하여 TEE+LEE 혼합물 처리는 BDNF/TrkB/ERK 신호 전달 경로를 통해 노화된 마우스의 인지 기능, 신경 발생 및 시냅스 가소성을 시너지적으로 향상시켰다.
1장에서는 만성 UV 조사가 도파민과 신경염증의 증가 및 BBB 손상을 통해 인지 기능에 대한 부정적인 영향을 조사하였으며, 2장에서는 노화된 쥐의 TEE + LEE 혼합물이 BDNF 관련 신호 전달 경로를 통해 인지 기능 및 신경 발생을 향상시키는 영향에 대해 연구하였다. 이러한 발견은 인지 기능에 영향을 미치는 요인 및 인지 장애의 기저 메커니즘에 대한 우리의 이해에 종합적으로 기여한다.The skin-brain connection represents a complex and dynamic interplay between the body's largest organ, the skin, and intricate neural networks of the brain. This bidirectional communication system plays a pivotal role in translating external stimuli into neurological responses, thereby influencing both the physiological and psychological aspects of brain health. Ultraviolet radiation, a fundamental component of sunlight, acts as a pervasive environmental stimulus that profoundly influences the skin and consequently triggers a cascade of neural responses within the brain.
UV exposure of the skin can affect brain functions such as learning and memory, addictive behavior, and hippocampal neurogenesis. These changes are closely associated with hippocampal function, which plays a pivotal role in learning and memory formation. The effects of UV exposure on brain function have been investigated in previous studies, but the specific neurotransmitter-mediated mechanisms responsible for UV radiation-induced cognitive impairment remain elusive.
Chapter 1 aimed to elucidate the specific neurotransmitter-mediated mechanisms underlying UV-induced cognitive impairment. Chronic UV irradiation significantly impaired cognitive function and elevated dopamine (DA) levels in both the central nervous system (cortex and hypothalamus) and peripheral organs (skin and adrenal gland) in a mouse model. The DA receptor D1/D5 antagonist, SCH 23390, ameliorated UV-induced hippocampal memory deficits and impaired neurogenesis. Hypothalamic gene analysis showed that UV-irradiated mice had upregulated genes linked to dopaminergic neuron differentiation pathways, whereas post-SCH 23390 treatment downregulated the genes within these pathways. Furthermore, peripheral dopamine injections mimicked UV-induced cognitive alterations, suggesting that dopamine-mediated changes may contribute to cognitive impairment.
In addition, transcriptome analysis revealed that significantly downregulated genes in UV-irradiated mice are enriched in neuroimmune-related and BBB-related signaling pathways. Cell-type analysis showed enrichment of differentially expressed genes in microglia, and immunofluorescence imaging confirmed an increased number of Iba1-positive microglia in the hippocampi of UV-irradiated mice. Furthermore, the observation of 70kDa FITC-dextran leakage indicated damage to the blood-brain barrier.
These results strongly suggest that chronic UV irradiation induces cognitive dysfunction through mechanisms that involve increased dopamine levels, neuroinflammation, and BBB damage.
Aging is a primary risk factor for cognitive impairment and is associated with the accumulation of age-related neuropathologies that affect hippocampal neurogenesis. The decline in brain-derived neurotrophic factor (BDNF), a neurotrophic factor critical for cognitive function, is linked to various cognitive changes associated with aging. Therefore, identifying effective nutrients that can increase BDNF levels may help to maintain and enhance cognitive abilities. In a previous study, we found that tomato and lemon extracts increased BDNF synthesis in the skin, increased BDNF blood concentration, and acted on the brain to affect cognitive function.
In Chapter 2, I investigated the effects of tomato and lemon ethanolic extracts (TEE and LEE, respectively) and their possible synergistic effects on the enhancement of cognitive function and neurogenesis in aged mice. The molecular mechanisms underlying the synergistic effects of TEE and LEE were investigated. For the in vivo experiment, TEE, LEE, or their mixture was orally administered to 12-month-old mice for 9 weeks. A single administration of either TEE or LEE improved cognitive function and neurogenesis in aged mice to some extent, as determined by the novel object recognition test and doublecortin immunohistochemical staining, respectively. However, a significant enhancement in cognitive function and neurogenesis in aged mice was observed after the administration of the TEE + LEE mixture, which had a synergistic effect. N-methyl-D-aspartate receptor 2 B postsynaptic density protein 95, brain-derived neurotrophic factor (BDNF) levels, and TrkB/extracellular signal-regulated kinase (ERK) phosphorylation also synergistically increased after administration of the mixture compared with those in the individual treatments. Therefore, compared to their separate treatments, treatment with the TEE+LEE mixture synergistically improved the cognitive function, neurogenesis, and synaptic plasticity in aged mice via the BDNF/TrkB/ERK signaling pathway.
In conclusion, Chapter 1 explored the adverse effects of chronic UV irradiation on cognitive function by increasing dopamine levels, neuroinflammation, and BBB damage, and Chapter 2 focused on the potential advantages of a TEE + LEE mixture in enhancing cognitive function and neurogenesis via the BDNF-related signaling pathway in aging mice. These findings collectively contribute to our understanding of the factors that influence cognitive function and the mechanisms underlying cognitive impairment.Contents
Abstracts ⅰ
Contents ⅴ
List of table vii
List of Figure viii
Chapter. 1
Introduction 2
Material and Methods 10
Results 21
Chapter. 2
Introduction 62
Material and Methods 66
Results 71
Discussion 86
Reference 103
Abstracts in Korean 123박
짐바브웨의 여성의 교육이 산모 건강에 미치는 영향
No full text학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 국제대학원 국제학과, 2024. 2. Ki-Soo Eun.The impact of womens education on maternal health in Zimbabwe
Charity Fran Mlema
International Development
Graduate School of International Studies
Seoul National University
This study explores antenatal care and delivery location choices among Zimbabwean women from the DHS. Sociodemographic factors significantly influence healthcare behaviors, particularly in rural areas with a notable decrease in expected antenatal visits, highlighting the need for targeted interventions. Educational empowerment, especially higher education levels, is linked to increased hospital facility utilization. Spousal education and economic factors interplay, necessitating holistic decision-making approaches. Rural areas' preference for non-hospital deliveries signals accessibility and cultural challenges, urging tailored interventions. The findings advocate for multifaceted policies financial empowerment, education initiatives, and culturally sensitive interventions to ensure equitable maternal healthcare. Recognizing determinant complexities, the study calls for deeper research into cultural and regional influences.
Key words: Womens education, maternal health, Professional Health Care, Traditional Birth Care, Assisted by others (friend/family), Logistic regression
Student Number:2022-25146초록
본 논문은 미국 국토안보부 (DHS) 데이터를 활용해 짐바브웨 여성들의 산전 관리 (antenatal care) 와 분만 장소 선택에 연구한다. 연구 결과, 사회인구학적 요인이 의료 행태에 영향을 미치고 있으며, 특히 산전 방문이 현저히 감소한 농촌 지역에서 그 효과가 큰 것을 고려해 표적화된 개입 (targeted interventions) 이 필요함을 강조한다. 또한 교육 수준, 특히 고등 교육 수준이 병원 시설 이용률 증가와 관련이 있음을 지적한다. 배우자 교육과 경제적 요인도 상호작용하기 때문에 총체적인 의사결정 접근 방식이 필요함을 지적한다. 농촌 지역의 비병원(non-hospital) 에서의 분만 선호도는 접근성과 문화적 어려움을 나타내고 있으며, 이에 맞춤형 개입이 요구된다. 본 연구 결과는 공평한 산모 의료 서비스를 보장하기 위해 재정적 역량 강화, 교육 이니셔티브 추진, 문화를 세심하게 고려하는 개입 등 다각적인 정책의 필요성을 강조한다. 나아가 이러한 결정 요인들의 복잡성을 인식하고 문화 및 지역적 영향에 대한 심층적인 연구를 촉구한다.Chapter 1. Introduction 1
1. Background 1
2. Significance of the Study 4
3. Research Objectives and Questions 6
Chapter 2. Country Profile. 7
1. The Journey of Zimbabwean Women 7
2. Healthcare System 9
3. Government Initiatives in terms of Womens Education 10
4. Government Initiatives in terms of Maternal Health 11
Chapter 3. Literature Review 12
1. Existing Literature 12
2. Conceptual Framework 18
3. Theoretical Framework 22
4. Hypothesis 24
Chapter 4. Data and Methodology 25
1. Data25
2. Sample Selection25
3. Variables of Interest 31
Chapter 5. Finding 33
1. Descriptive Analysis 33
2. Regression Analysis 43
Chapter 6. Discussion and Conclusion 51
2.Conclusion 55
Reference 57
Appendix 60석
학습 외 분포 탐지 기법의 심층적인 이해와 탐색
No full text학위논문(박사) -- 서울대학교대학원 : 공과대학 전기·정보공학부, 2024. 2. 최진영.This dissertation provides a comprehensive understanding of out-of-distribution detection, analyzes the individual components that constitute it, and proposes methods for enhancing its effectiveness. In my first work [1], in the field of out-of-distribution (OOD) detection, a previous method that uses auxiliary data as OOD data has shown promising performance. However, the method provides an equal loss to all auxiliary data to differentiate them from inliers. However, based on my observation, in various tasks, there is a general imbalance in the distribution of the auxiliary OOD data across classes. I propose a balanced energy regularization loss that is simple but generally effective for a variety of tasks. My balanced energy regularization loss utilizes class-wise different prior probabilities for auxiliary data to address the class imbalance in OOD data. The main concept is to regularize auxiliary samples from majority classes, more heavily than those from minority classes. My approach performs better for OOD detection in semantic segmentation, long-tailed image classification, and image classification than the prior energy regularization loss. Furthermore, my approach achieves state-of-the-art performance in two tasks: OOD detection in semantic segmentation and long-tailed image classification. In my second work [2], in the problem of OOD detection, the usage of auxiliary data as outlier data for fine-tuning has demonstrated encouraging performance. However, previous methods have suffered from a trade-off between classification accuracy (ACC) and OOD detection performance (AUROC, FPR, AUPR). To improve this trade-off, I make three contributions: (i) Incorporating a self-knowledge distillation loss can enhance the accuracy of the network; (ii) Sampling semi-hard outlier data for training can improve OOD detection performance with minimal impact on accuracy; (iii) The introduction of my novel supervised contrastive learning can simultaneously improve OOD detection performance and the accuracy of the network. By incorporating all three factors, my approach enhances both accuracy and OOD detection performance by addressing the trade-off between classification and OOD detection. My method achieves improvements over previous approaches in both performance metrics. In my final work [3], I focus on assessing the efficacy of OOD detection in the field of 3D object detection for real-world autonomous driving applications. The ability to identify OOD instances, such as encountering previously unseen objects, is crucial for ensuring safety during autonomous driving. We raise a new issue on Unidentified Foreground Object (UFO) detection in 3D point clouds, which is a crucial technology in autonomous driving in the wild. UFO detection is challenging in that existing 3D object detectors encounter extremely hard challenges in both 3D localization and OOD detection. To tackle these challenges, we suggest a new UFO detection framework including three tasks: evaluation protocol, methodology, and benchmark. The evaluation includes a new approach to measure the performance on our goal, i.e. both localization and OOD detection of UFOs. The methodology includes practical techniques to enhance the performance of our goal. The benchmark is composed of the KITTI Misc benchmark and our additional synthetic benchmark for modeling a more diverse range of UFOs. The proposed framework consistently enhances performance by a large margin across all four baseline detectors: SECOND, PointPillars, PV-RCNN, and PartA2, giving insight for future work on UFO detection in the wild.본 학위논문에서는 학습외 분포데이터 탐지에 대한 종합적인 이해를 제공하고, 이를 이루는 개별 요소를 분석하며 효과를 향상시키는 방법을 제안한다.
첫째로, 학습외 분포데이터 탐지 분야에서는 이전에 보조 데이터를 학습외 분포데이터로 활용하는 방법이 유망한 성과를 보였다. 그러나 해당 방법은 보조 데이터를 구별하기 위해 모든 보조 데이터에 동일한 손실을 부여한다. 그러나 여러 작업에서 보조 학습외 분포데이터에는 일반적인 불균형이 존재한다는 점을 관찰하였다. 따라서, 본 연구에서는 다양한 작업에 대해 간단하지만 일반적으로 효과적인 균형 잡힌 에너지 정규화 손실을 제안한다. 균형 잡힌 에너지 정규화 손실은 보조 데이터에 대해 클래스별로 다른 사전 확률을 활용하여 학습외 분포데이터의 클래스 불균형을 해결한다. 핵심 개념은 소수 클래스보다 다수 클래스의 보조 샘플을 더 강하게 규제하는 것이다. 이 방법은 이전의 에너지 정규화 손실보다 학습외 분포데이터 탐지 분야의 시맨틱 세그멘테이션, 장비중심적 이미지 분류, 이미지 분류에서 성능이 향상되었다. 더불어, 본 연구는 시맨틱 세그멘테이션 및 장비중심적 이미지 분류에서 학습외 분포데이터 탐지 분야에서 최고의 성능을 달성하였다.
둘째로, 학습외 분포데이터 탐지 문제에서 미확인 데이터로서 보조 데이터를 사용하는 것은 분류 정확도와 학습외 분포데이터 탐지 성능 사이의 상충관계로 인해 어려움이 있었다. 이러한 상충관계를 개선하기 위해 본 연구에서는 세 가지 기여를 한다. 첫째, 자가 지식 증류 기법 손실을 통합함으로써 네트워크의 정확성을 향상시킬 수 있다. 둘째, 학습을 위해 반 어려운 이상치 데이터를 샘플링함으로써 학습외 분포데이터 탐지 성능을 향상시킬 수 있으며 정확도에는 최소한의 영향을 미친다. 셋째, 새로운 지도 대조 학습 방법을 도입함으로써 동시에 학습외 분포데이터 탐지성능과 네트워크의 정확성을 향상시킬 수 있다. 이러한 세 가지 요소를 통합함으로써 본 연구에서는 분류와 학습외 분포데이터 탐지 사이의 상충관계를 해결하여 정확성과 학습외 분포데이터 탐지 성능을 모두 향상시킨다. 이 방법은 이전의 접근법보다 성능이 개선되었다.
마지막으로, 실제 자율 주행 응용 프로그램에서의 삼차원 객체 탐지 분야에서 학습외 분포데이터 탐지의 실효성을 확인하고자 하였다. 실제 자율 주행에 사용되는 삼차원 객체 탐지는 삼차원 점 구름에 대해 객체를 삼차원 직육면체 형태로 탐지하는 분야이다. 삼차원 점 구름에서 이전에 본적이 없는 미상의 물체를 식별하는 능력은 자율 주행 알고리즘의 안정성을 위해 중요하다. 따라서, 우리는 이러한 미상의 전경 객체를 탐지하는 문제를 새로이 제기한다. 미상의 전경 객체는 기존의 삼차원 객체 탐지 알고리즘들에 대해 두 가지 측면에서 모두 어려운 문제이다. 하나는 미상의 전경 객체에 대해 위치 및 형태를 추정하는 것이고, 또 다른 하나는 이러한 미상의 전경 객체를 학습외 분포데이터로 구분하는 문제이다. 이러한 도전을 극복하고 우리는 세 가지 작업을 포함하는 새로운 미상의 전경 객체 탐지 프레임워크를 제안한다. 세가지 작업은 각각 전경 객체 탐지의 평가 방법, 그리고 이를 개선하기 위한 방법론, 마지막은 전경 객체 탐지를 평가하는 벤치마크의 구성이다. 평가 방법은 목표인 전경 객체의 위치 및 형태 추정 작업과 이에 대한 학습외 분포데이터 탐지 성능을 측정하기 위한 새로운 접근 방식을 포함한다. 개선하기 위한 방법론에는 목표의 성능을 향상시키기 위한 실용적인 기술이 포함됩니다. 마지막으로, 벤치마크는 기존의 데이터 셋인키티 데이터의 기타 물체 벤치마크와 더 다양한 전경 객체를 모델링하기 위한 우리의 추가적인 합성 벤치마크로 구성된다. 제안된 프레임워크는 기존의 네 가지 기본 삼차원 객체 탐지기 전반에 걸쳐 성능을 크게 향상시켜 미래의 야외에서의 미상의 전경 객체 탐지 연구에 통찰을 제공하였다.Abstract
Contents
List of Tables
List of Figures
1 Introduction
2 Preliminary
2.1 Definition of Out-of-distribution (OOD) detection
2.2 Evaluation Metric
2.3 Application and Benchmark
3 Balanced Energy Regularization Loss for Out-of-distribution Detection
3.1 Overview
3.2 Related Works
3.2.1 OOD in Image Classification
3.2.2 OOD in Semantic Segmentation
3.2.3 OOD in Long-tailed Image Classification
3.3 Methodology
3.3.1 Preliminary
3.3.2 Balanced Energy regularization loss
3.3.3 Training Procedure
3.4 Experiment
3.4.1 Experiment Settings
3.4.2 Semantic Segmentation
3.4.3 Long-Tailed Image Classification
3.4.4 Image Classification
3.5 Discussion
3.5.1 Empirical Analysis
3.5.2 Ablation Study
3.6 Additional Studies
3.6.1 Limitations
3.6.2 Potential Negative Societal Impacts
3.6.3 Further details of implementation
3.6.4 Details on the setting of hyperparameter α
3.6.5 OOD prior probability for all tasks
3.6.6 Detailed Experiment Results
3.6.7 Experiment Results on synthetic OOD dataset
4 Exploring Three Factors to Improve Out-of-Distribution Detection
4.1 Introduction
4.2 Related Works
4.3 Methodology
4.3.1 Problem Statements
4.3.2 Self-Knowledge Distillation
4.3.3 Semi-hard Outlier Sampling
4.3.4 Outlier-aware Supervised Contrastive Learning
4.3.5 Combined Approach
4.4 Experiment
4.4.1 Experiment Settings
4.4.2 Comparison with other methods
4.4.3 Comparison result on other OOD benchmark
4.4.4 Comparison with other contrastive loss
4.5 Analysis
4.5.1 How OE effects on ID accuracy
4.5.2 How SKD improves OOD detection
4.5.3 OSCL improves ID-OOD seperability
4.6 Discussion
4.6.1 Self-Knowledge Distillation effect depending on regularization
coefficient
4.6.2 Supervised Contrastive Learning effect with using n-batch
transform
4.7 Additional Studies
4.7.1 Societal Impact
4.7.2 Datasets
4.7.3 Implementation Details
4.7.4 Visualization
4.7.5 Detailed Experimental Results
4.7.6 Detailed Result on MOOD with Standard Deviation
4.7.7 Detailed Result on SYN with Standard Deviation
4.8 Network Analysis
5 UFO: Unidentified Foreground Object Detection in 3D Point Cloud
5.1 Overview
5.2 Related Works
5.3 Methodology
5.3.1 Problem Formulation and Evaluation
5.3.2 Practical Techniques for UFO detection in 3D
5.3.3 Proposed Synthetic Benchmark
5.4 Experiment
5.4.1 Experiment Settings
5.4.2 Evaluation on KITTI Misc benchmark
5.4.3 Evaluation on Synthetic benchmark
5.5 Discussion
5.5.1 Effect of objectness node
5.5.2 Comparison of OOD score metric
5.5.3 Ablation study on augmentation method
5.5.4 Ablation study on loss
5.6 Additional Studies
5.6.1 Implementation Details
5.6.2 Original 3D Object Detection Results
5.6.3 More Visualization of Result on KITTI Misc Benchmark
5.6.4 Visualization of Result on Synthetic Benchmark
5.6.5 Limitations
5.6.6 Extension on Nuscenes OOD benchmark
Abstract (In Korean)박