건설현장 절취사면 함황철석 암석시료의 X-선분말회절자료를 이용하여 매트릭스플러싱법(matrix-flushing method)과 ROCKJOCK 프로그램 두 가지 방법으로 구성광물을 정량분석하고 두 방법을 비교 평가하였다. 또한, 광물정량 분석결과를 이용하여 광물학적 중화능과 산발생능을 산출하여 전통적 방법으로 구한 산발생능과 비교함으로써 그 응용 가능성을 평가하였다. 광물학적 중화능과 산발생능을 좌우하는 물질인 방해석과 황철석에 대한 광물정량 분석결과, 두 방법 사이에는 약 0.95의 정의 상관관계를 보이고 있으나 매트릭스플러싱법으로 구한 값이 평균 약 1.45배 정도 크다. 총 황 분석값을 이용한 황철석 추정량과 XRD자료를 이용하여 정량적으로 계산된 황철석 함량 간의 관계는 KB 시료를 제외하였을 경우에 매트릭스플러싱법과 ROCKJOCK방법에서 각각 0.98과 0.92라는 높은 정의 상관관계를 보여주고 있으며 전통적인 acid-base accounting (ABA) 시험에서의 AP값에 대하여 이러한 상관관계가 그대로 반영된다. 방해석을 포함하는 유일한 시료인 YJ의 광물학적 NP는 매트릭스플러싱법과 ROCKJOCK 방법에 대하여 각각 23.0과 34.0(kg $CaCO_3$ equivalent per tonne)로 나타났다. 매트릭스플러싱법으로 산출된 AP값은 평균적으로 전통적인 산성배수 발생가능성 평가의 산발생능 값의 12%에 해당하며 ROCKJOCK 프로그램을 이용하여 산출된 산발생능 값의 47%에 해당한다. 따라서 황철석과 방해석 한 종에 대한 광물학적 AP와 NP 값의 산출만으로도 전통적인 산성배수 발생 가능성 평가 이전에 효율적인 예측이 가능함을 보여주었다. 자류철석(pyrrohtite), 백운석, 능철석, 앵커라이트, 능망간석 등의 기타 개별 광물에 대한 추가 연구를 통하여 실제 건설현장 절토사면 시료에 대한 광물학적 NP와 AP 계산의 완성도를 높일 수 있으며, 산성암반배수 발생가능성 평가의 예비 지표로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 종래의 결정론적 방법과 신경망을 이용하여, 인쇄체 한자를 인식하는 방법을 제안하였다. 먼저 한자를 구성하는 획성분의 4방항백터를 추출하였다. 다음에 구해진 방향벡터에 무게중심의 메쉬를 만든 다음, 각 메쉬내의 흑화소 길이로 8$\times$8의 특징 매트릭스를 구성하였다. 정규화한 특징 매트릭스 값은 14의 문자형식으로 1차 분류하기위해 신경망에 입력으로 하였고, 이 분류된 문자는 부수를 인식하는 부수인식 신경망에서 다시 2차분류하였다. 마지막으로 2차분류된 문자는 입력한사와 표준한자와의 유사도를 적용하여 최종인식을 행하였다. 본 알고리즘이 한자의 인치에 유효함을 보였다.
Park, Gui-Yong;Yoon, Eul-Sik;Cho, Hee-Eun;Lee, Byung-Il;Park, Seung-Ha
Archives of Plastic Surgery
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제43권5호
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pp.424-429
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2016
Background The objective of this paper was to describe a novel technique for improving the maintenance of nipple projection in primary nipple reconstruction by using acellular dermal matrix as a strut in one of three different configurations, according to the method of prior breast reconstruction. The struts were designed to best fill the different types of dead spaces in nipple reconstruction depending on the breast reconstruction method. Methods A total of 50 primary nipple reconstructions were performed between May 2012 and May 2015. The prior breast reconstruction methods were latissimus dorsi (LD) flap (28 cases), transverse rectus abdominis myocutaneous (TRAM) flap (10 cases), or tissue expander/implant (12 cases). The nipple reconstruction technique involved the use of local flaps, including the C-V flap or star flap. A $1{\times}2-cm$ acellular dermal matrix was placed into the core with O-, I-, and L-shaped struts for prior LD, TRAM, and expander/implant methods, respectively. The projection of the reconstructed nipple was measured at the time of surgery and at 3, 6, and 9 months postoperatively. Results The nine-month average maintenance of nipple projection was $73.0%{\pm}9.67%$ for the LD flap group using an O-strut, $72.0%{\pm}11.53%$ for the TRAM flap group using an I-strut, and $69.0%{\pm}10.82%$ for the tissue expander/implant group using an L-strut. There were no cases of infection, wound dehiscence, or flap necrosis. Conclusions The application of an acellular dermal matrix with a different kind of strut for each of 3 breast reconstruction methods is an effective addition to current techniques for improving the maintenance of long-term projection in primary nipple reconstruction.
소아 환자의 인접면 우식을 치료할 때 컴포머는 불소를 방출하는 재료로 유용하게 사용될 수 있다. 하지만 구강내 환경은 항상 습윤한 상태로 타액은 컴포머와 치질 사이의 접착을 방해할 수 있다. 수복시에 타액이 게재하게 되면 미세누출이 발생할 가능성이 높아지게 되며 그로 인해서 수복의 실패가 일어날 수 있다. 이에 본 연구에서는 컴포머를 수복할 시에 타액의 영향과 수복 방법에 따른 미세누출 정도를 평가하기 위해서 시행하였다. 컴포머로서 Dyract $AP^{(R)}$(Dentsply, Germany)를 사용하였으며 Dentin bonding agent로는 Prime and $Bond^{(R)}$ NT (Dentsply, Germany)를 사용하였고, 광중합을 위해서 Elipar Trilight (3M ESPE, USA)를 사용하였다. 구강내 환경을 재현하기 위해서 saliva pool을 제작하였다. 소구치 2개를 인접하여 시편을 제작한 후에 2급 와동을 형성하여 수복 환경을 다르게 하여 컴포머를 충전한 후에 500회 thermocycling하였다. 그 후 0.5% methylene blue 용액에 24 시간 동안 담근 후에 실체 현미경을 통해서 교합면과 치은면에서의 미세누출 정도를 측정하였다. Kruskal-Wallis Test와 Mann-Whitney Test를 이용하여 각 군간 유의성을 검정하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 교합면에서의 각 군간 통계학적 차이는 없었다(p>0.05). 2. 치은면에서 $Oraseal^{(R)}$을 이용하여 수복한 3군이 타액 오염을 시키지 않은 4군과 통계학적 차이가 없었다(p>0.05). 3. 치은면에서 1군과 2군 사이에는 통계학적 차이가 없었다(p>0.05). 4. 치은면에서 $Oraseal^{(R)}$을 이용하여 수복한 3군이 1, 2군보다 통계학적으로 더 낮은 미세누출 정도를 보였다(p<0.05).
본 연구에서는 효율적인 학습규칙의 신경망 기반 독립성분분석기법을 이용한 영상신호의 분리와 특징추출을 제안하였다. 제안된 학습규칙은 할선법과 모멘트를 이용한 조합형 고정점 학습알고리즘이다. 여기서 할선법은 독립성분 상호간의 정보를 최소화하기 위한 목적함수의 최적화 과정에서 요구되는 1차 미분에 따른 계산을 간략화하기 위함이고, 모멘트는 최적화 과정에서 발생하는 발진을 억제하여 보다 빠른 학습을 위함이다. 제안된 기법을 $512\times512$의 픽셀을 가지는 10개의 영상을 대상으로 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 혼합영상의 분리에 적용한 결과, 뉴우턴법에 기초한 기존의 알고리즘과 할선법만에 기초한 알고리즘보다 각각 우수한 분리률과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다. 또한 $256\times256$ 픽셀의 10개 지문상과 $480\times225$ 픽셀의 지폐영상에서 선택된 각각 10,000개의 3가지 영상패치들을 대상으로 적용한 결과, 제안된 기법은 뉴우턴법이나 할선법의 알고리즘보다도 빠른 특징추출 속도가 있음을 확인하였다. 한편 추출된 $16\times16$ 펙셀의 160개 독립성분 기저벡터 각각은 영상 각각에 포함된 공간적인 주파수 특성과 방향성을 가지는 경계 특성이 잘 드러나는 국부적인 특징들임을 확인하였다.
투포원 연사기는 스핀들 1회전에 2회의 꼬임을 부가하여 실의 신축성과 인장강도 및 내마모성을 증가시키며, 특수한 목적의 의장사를 만드는 섬유기계이다. 스핀들 유니트는 고속 회전중에 안정화된 운동이 지속되도록 구조설계가 요구되는 핵심장치로서 스핀들 유니트의 동특성 해석은 고속 스핀들 유니트설계의 최적화를 도모할 수 있을 것이다. 스핀들 유니트는 블레이드와 로타리 디스크로 구성되어 있으며, 스핀들 축에 대하여 회전체 형상을 유지 하고 있다. 동특성 해석을 수행하기 위하여 전달 매트릭스 해석법을 정의하고 해석용 프로그램인 SPINDLE을 이용하여 비틀림과 굽힘 고유진동수를 해석하였으며, 운전회전수에서 변위모우드를 분석하였다.
본 논문에서는 진폭 변조와 펄스 폭 변조를 모두 사용하는 새로운 AMOLED 디스플레이 구동 방식을 개발하였다. 펄스 폭 변조를 위해서 다섯 개의 서브 프레임으로 화상 프레임을 나누었고 진폭 변조를 위해 TFT 게이트 전압에 의해 제어되는 3가지의 OLED 휘도(전류) 레벨을 사용하였다. 이 두 종류의 변조를 조합하여 35(=243) 계조를 얻었다. 그리고 DAC를 사용하지 않고 2개의 쉬프트 레지스터를 갖는 새로운 데이터 전극 구동 회로를 설계하였다. 회로 동작은 6㎛ 채널 길이 다결정 TFT의 전류-전압 특성에서 추출된 TFT 파라미터를 이용한 HSpice 시뮬레이션을 통하여 검증하였다. 시뮬레이션 결과로부터 320×240, 이중 스캔, 243 계조 AMOLED 디스플레이를 구현할 수 있음을 확인하였다.
The antiferroelectric liquid crystal display (AFLCD) is a unique display that can at demonstrate a moving image perfectly the passive matrix driving scheme. We optimised driving the waveform and introduced a dual-driving method. Also, by improving this driving method and using line inversion method, we realize the AFLC display of high image quality with $160(RGB){\times}240$, 32768 colors, crosstalk free and flicker free contrast ratio is greater than 60:1, and the brightness is above 200 $cd/m^2$.
본 논문은 NaiveBayes에서 정확도의 손실 없이 효율적으로 동작하는 NaiveBayes에 대한 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 분류 벡터에 대한 행렬 전치를 사용하여 NaiveBayes의 확률 계산 량을 최소화하는 것이다. 제안된 방법을 문서 분류 프레임 인 AI::Categorizer 상에서 구현하였으며, 잘 알려진 로이터-21578 데이터를 사용하여 기존의 NaiveBayes 방법과 비교하였다. 성능 비교의 결과로부터 제안된 방법이 기존의 NaiveBayes 방법보다 실행 속도측면에서 약 2배 정도의 성능 개선 효과가 있음을 알 수 있었다. 수 있었다.
한국정보디스플레이학회 2002년도 International Meeting on Information Display
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pp.545-547
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2002
The antiferroelectric liquid crystal display (AFLCD) is unique display that can show the perfect moving image using the passive matrix driving scheme. We optimized the driving waveform and introduced the dual driving method. Also, by improving this driving method and using line inversion method, we realized AFLC display with high image quality, which has 160(RGB)${\times}$240, 32768colors, crosstalk free and flicker free. The contrast ratio is greater than 60:1, and the brightness is above 200cd/$m^2$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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