• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권11호
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• pp.866-870
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• 2010

본 논문에서는 근접 에지라는 새로운 에너지 항을 추가한 개선된 스네이크 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 스네이크 셀 주위에 근접하는 에지가 있을 경우 이 에지와 스네이크 셀 간의 거리를 에너지로 나타내고, 이 에너지를 전체 에너지 함수에 포함시킴으로써 물체의 윤곽선 탐색을 보다 효과적으로 수행한다. 근접 에지 기반의 스네이크 알고리즘은 셀이 물체의 오목한 경계 부분으로 탐색하는 것을 가능하게 하며, 에너지 항 사이에 실험적인 가중치 조정을 거치지 않고도 복잡한 물체의 윤곽선을 강인하게 검출할 수 있다. 제안된 방법의 성능 평가를 위한 실험에서는 개선된 스네이크 알고리즘이 속도를 크게 저하시키지 않으면서 윤곽선 추출의 정확도를 보다 개선하였음을 확인할 수 있었다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제15권1호
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• pp.29-33
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• 2003

I. 목적 외부방사선 치료와 같이 근접치료 시에도 재현성을 평가하기 위해 bone의 위치와 tandem, ovoid 간의 거리를 측정하여 치료 setting의 재현성을 평가함으로써 자궁경부암 환자의 근접치료시 치료의 재현성을 평가하고자 하였다. II. 대상 및 방법 1999년부터 2001년 10월까지 본원을 내원해서 근접치료를 시행한 자궁경부암 환자중 tandem, ovoid을 사용한 52명을 대상으로 근접치료시 촬영한 film(환자1명당 3회촬영)을 가지고 측정하였다. Os을 기준으로 환자의 center축을 잡고 tandem, ovoid의 위치와 pubic symphysis, sacrum, coccyx등과의 거리를 각각 측정하여 치료 setting의 재현성을 평가하였다. III. 결과 환자 52명에 대한 tandem, ovoid의 위치와 pubic symphysis, sacrum, coccyx등과의 거리에 대한 표준 편차 결과는 다음과 같은 분포로 나타났다. 1) 각 tandem angle 의 표준편차는 $0^{\circ}{\sim}2.89^{\circ}$이다. 2) pubic symphysis에서 Os까지의 높이는 $0cm{\sim}0.79cm$ 3) sacrum에서 tandem tip까지의 거리는 $0cm{\sim}0.9cm$ 4) Os level에서 coccyx까지의 거리는 $0.06cm{\sim}0.76cm$ 5) ovoid tip에서 Os까지의 거리는 오른쪽은 $0cm{\sim}0.53cm$ 6) ovoid tip에서 Os까지의 거리는 왼쪽은 $0cm{\sim}0.45cm$ 7) 첫번째 source위치에서 ovoid사이의 거리는 $0cm{\sim}0.36cm$ 8) tandem에서 ovoid tip까지의 거리는 $0cm{\sim}0.31cm$ IV. 결론 자궁경부암 치료에 있어 근접치료는 중요한 치료 방법이다. 환자 치료간에 재현성을 평가해본 결과 대체로 만족 할 만한 수치를 보였으며 고선량율 근접치료에서 재현성 평가는 중요할 것이고 계속적으로 평가할 필요가 있을 것이다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제35권5호
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• pp.259-266
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• 2022

본 논문에서는 프리팹 구조물의 품질관리를 위한 딥러닝 및 비전센서 기반의 조립 성능 평가 모델을 개발하였다. 조립부 검출을 위해 인코더-디코더 형식의 네트워크와 수용 영역 블록 합성곱 모듈을 적용한 딥러닝 모델을 사용하였다. 검출된 조립부 영역 내의 볼트홀을 검출하고, 볼트홀의 위치 값을 산정하여 k-근접 이웃 기반 모델을 사용하여 조립 품질을 평가하였다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해 조립부 모형을 3D 프린팅을 이용하여 제작하여 조립부 검출 및 조립 성능 예측 모델의 성능을 검증하였다. 성능 검증 결과 높은 정밀도로 조립부를 검출하였으며, 검출된 조립부내의 볼트홀의 위치를 바탕으로 프리팹 구조물의 조립 성능을 5% 이하의 판별 오차로 평가할 수 있음을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.139-144
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• 2008

일반적으로 의사결정의 대상이 되는 현실 시스템은 매우 가변적(variable)이며 때로는 많은 불확실성(uncertainty)이 포함된 상황에 놓일 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 통계적 방법으로 유의수준이나 확신도, 민감도 분석 등이 사용된다. 본 논문에서는 유사성 평가를 가진 분류 결과의 명확성을 개선하기 위해 MFAC(Multiple Fuzzy Alpha Cut)을 기반으로한 퍼지 의사결정에 대한 방법을 제안한다. 제안된 방법에서 MFAC는 상대적 해밍거리와 max-min 방법 사이의 근접관계에서 근접도를 가지고 다수의 ${\alpha}$-level를 추출하기 위해 그리고 MFAC에 의해 추출된 데이터사이의 분할 구간과 연관된 데이터의 개수를 줄이기 위해 사용된다. 의사결정의 최종 대안을 선택하기 위해서 가중치를 계산한다. 실험결과로부터 제안된 방법은 기존 방법의 분류 성능보다 더 간단하고 명백하며 통계적 방법을 통해 표본 데이터의 유의성을 검정함으로써 의사결정자를 위해 효율적으로 대안을 결정한다는 사실을 알 수 있다.

• 지반과기술
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• 제6권4호
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• pp.4-11
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• 2009

• 대한방사선치료학회지
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• 제8권1호
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• pp.119-122
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• 1996

• 대한방사선치료학회:학술대회논문집
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• 대한방사선치료학회 1998년도 18차학술대회 초록집
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• pp.14-15
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• 1998

• 대한방사선치료학회:학술대회논문집
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• 대한방사선치료학회 1996년도 16차 학술대회
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• pp.9-11
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• 1996

• 식품기술
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• 제20권2호
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• pp.117-123
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• 2007

• 광학과기술
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• 제6권1호
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• pp.13-18
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• 2002