PURPOSES : This study aimed to compare the object detection performance based on various analysis methods using point-cloud data collected from LiDAR sensors with the goal of contributing to safer road environments. The findings of this study provide essential information that enables automated vehicles to accurately perceive their surroundings and effectively avoid potential hazards. Furthermore, they serve as a foundation for LiDAR sensor application to traffic monitoring, thereby enabling the collection and analysis of real-time traffic data in road environments. METHODS : Object detection was performed using models based on different point-cloud processing methods using the KITTI dataset, which consists of real-world driving environment data. The models included PointPillars for the voxel-based approach, PartA2-Net for the point-based approach, and PV-RCNN for the point+voxel-based approach. The performance of each model was compared using the mean average precision (mAP) metric. RESULTS : While all models exhibited a strong performance, PV-RCNN achieved the highest performance across easy, moderate, and hard difficulty levels. PV-RCNN outperformed the other models in bounding box (Bbox), bird’s eye view (BEV), and 3D object detection tasks. These results highlight PV-RCNN's ability to maintain a high performance across diverse driving environments by combining the efficiency of the voxel-based method with the precision of the point-based method. These findings provide foundational insights not only for automated vehicles but also for traffic detection, enabling the accurate detection of various objects in complex road environments. In urban settings, models such as PV-RCNN may be more suitable, whereas in situations requiring real-time processing efficiency, the voxelbased PointPillars model could be advantageous. These findings offer important insights into the model that is best suited for specific scenarios. CONCLUSIONS : The findings of this study aid enhance the safety and reliability of automated driving systems by enabling vehicles to perceive their surroundings accurately and avoid potential hazards at an early stage. Furthermore, the use of LiDAR sensors for traffic monitoring is expected to optimize traffic flow by collecting and analyzing real-time traffic data from road environments.

본 연구에서는 간담도 조영제를 사용하는 간 검사에 있어서 동맥기 검사에서의 원인 미상의 이유로 인하여 일시적 호흡곤란이 발생하고, 호흡정지가 실패하여 영상의 질을 저하하는 경우가 있는데, 이에 있어 기존의 고안된 여러 방법이 아닌 백신 기법을 사용하여 호흡정지의 성공률을 높이고 영상의 질을 향상해 임상의 유용성을 평가하고자 한다. 간 검사를 시행하는 65세 이상 또는 의사소통이 명확히 되는 간병증 환자 20명을 대상으로 진행하였으며, 동맥기 검사 직전에 백신 개념의 조영제 0.1 ml를 주입하여 환자 신체가 조영제에 적응하게 한 후, 조영제 9.9 ml를 주입하여 동맥기 검사를 진행하였다. 영상의학과 전문의 1명과 전문방사선사 4명이 영상을 평가하고, 환자로부터 조영제 주입 후의 신체적 평가를 직접 확인하였다. 그 결과로 정성적 평가인 5점 리커트 척도를 통하여 대응 표본 T-검정으로 유의한 차이가 있었고, 시행된 환자 본인에 있어서 조영제의 주입 시, 체감에 있어 대부분 느낌도 받을 수 없었으며, 환자의 조영제에 대한 두려움과 만족도 측면에서 약 3배 높은 결과를 보여주었다. 그리고 이에 대한 영향으로 영상 측면에서도 일시적 호흡곤란이 발생하지 않고 검사에 방해 요소가 줄어든바, 약 1.78배 높아진 평가 를 얻을 수 있었고 동맥기 검사에서 호흡정지 실패 발생 빈도가 줄어드는 것을 확인할 수 있었으며, 임상에서 높은 질의 영상을 얻을 수 있을 것이라 사료된다.

본 연구는 모기 매개체 감염병 예방을 위한 방역사업의 계획수립을 위하여 세종시의 모기 밀도 및 서식환경을 분석하여 방역 가이드라인 기초자료를 확립하는 것을 목적으로 수행되었다. 세종시 전반적인 모기분포 현황 조사를 위해 2019년 8월~10월까지 MOSHOLE과 유문등을 사용하여 일주일에 1회 1박2일 간의 모기 개체수를 조사하였으며, 구도심 (조치원읍)과 신도심 (보람동)의 밀도차 분석을 위해 2020년 4월~10월까지 DMS를 활용하여 매일의 모기 개체수를 조사하였다. 연구 결과 금남면에서 가장 많은 모 기가 포집되었으며 서식하는 우점 모기 종은 큰검정들모기, 빨간집모기인 것으로 나타났다. 모기 개체수에 영향을 미치는 토지피복 유형은 산림지역과 초지지역으로 나타났다. 질병 매개 가능성이 있는 모기 종 분석 결과 연서면과 금남면에서 다수 발견되었으며, 흰줄숲모기, 얼룩날개모기류, 작은빨간집모기 순서로 확인되었다. 각각 CO2와 빛을 유인제로 사용하는 MOSHOLE과 유문등의 채집효율을 비교 분석한 결과, CO2의 유인률이 높아 모기 포집 효율성과 생태계 안정성 보존을 위해 CO2를 유인제로 사용하는 것이 적합한 것으로 나타났다. 세종시의 모기 개체수는 구도심이 신도심보다 약 2배 정도 개체수가 많은 것으로 나타났다. 세종시는 구도심과 신도심으로 나누어져 있기 때문에 획일적인 방식으로는 눈에 띄는 방역 효과를 보기가 어려우며 효과적인 방역을 위해서는 방역의 차별성을 두어야 할 것으로 사료된다. 본 연구는 세종시의 통합적인 모기 방제 가이드라인의 기초작업으로 이루어졌으며, 본 연구의 결과로 모기를 매개로 하는 질병 확산을 제어하고, 모기로 부터의 피해를 줄이는 데 일조하기를 바란다.

양자점의 리간드 교환을 통해 절대양자효율과 안정성이 향상되는 현상에 대해 연구를 수행하였다. 이를 위해 곁가지 구조를 가지는 리간드로서 2-ethylhexyl thioglycolate를 사용한 표면 부동태화를 통해 올레이트 리간드를 곁가지 티올 리간드로 교환하였다. 곁가지 구조의 티올 리간드는 패로브스카이트 양자점의 Br 결함을 채워 절대양자효율이 30%에 서 80%로 급격히 향상되었다. 또한 용액상에서 안정성이 우수하고 필름 평가에서도 광학 특성이 향상됨을 확인하였다. FT-IR 분석을 통해 티올 리간드가 올레이트 리간드를 떼어내고 패로브스카이트 양자점 표면에 붙음을 확인하였고 XRD 분석을 통해 교환된 티올 리간드가 결정 구조를 변형시키지 않음을 확인하였다.