한의학의 증상을 파악하는 한의 변증 진단에서 혀의 형태와 색상을 파악하는 것에서 설질과 설태의 색상을 파악하는 것이 핵심이다. 혀 촬영 장치로 촬영하더라도 조명의 빛 종류와 빛 강도, 위치에 따라 컬러가 변환됨에 따라 혀 취득장치의 컬러교정이 필요하다. 컬러교정을 하지만, 오버피팅, 측정 오류와 노이즈 또는 색상 공간의 불균형으로 컬러의 왜곡이 발생할 수 있다. 이 연구에서는 24개의 patch 중에서 오류를 최소화할 수 있는 patch를 선정하는 최적화의 방법을 제시하려 하였다. 24개 patch 중 몇 개의 선택한 patch의 평균값을 구하여, 기준 값으로 변환시키는 변환 행렬을 구하고, 교정 값을 구하고, 교정된 24 patch 값의 평균과 기준 값과의 오차를 구하여 최소가 되는 변환 행렬을 구하였다. 이 방법은 컬러 챠트의 개수를 줄여 장치의 부피를 줄이는데 활용될 수 있다. 또한 이 방법은 외부의 빛이 차단된 촬영장치에서 활용되었지만, 조명조건이 안정된 개방된 공간에서도 스마트폰을 이용하여 촬영하는데 활용 가능할 것으로 예상된다.
The purpose of this study is predicted easily the entrance surface dose (ESD) in chest digital radiography. We used two detector type such as flat-panel detector (FP) and IP (Imaging plate detector). ESD was measured at each exposure condition combined tube voltage with tube current using dosimeter, after attaching on human phantom, it was repeated 3 times. Phantom images were evaluated independently by three chest radiologists after blinding image. Dose-area product (DAP) or exposure index (EI) was checked by Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) header on phantom images. Statistical analysis was performed by the linear regression using SPSS ver. 19.0. ESD was significant difference between FP and IP($85.7{\mu}Gy$ vs. $124.6{\mu}Gy$, p=0.017). ESD was positively correlated with image quality in FP as well as IP. In FP, adjusted R square was 0.978 (97.8%) and linear regression model was $ESD=0.407+68.810{\times}DAP$. DAP was 4.781 by calculating the $DAP=0.021+0.014{\times}340{\mu}Gy$. In IP, adjusted R square was 0.645 (64.5%) and linear regression model was $ESD=-63.339+0.188{\times}EI$. EI was 1748.97 by calculating the $EI=565.431+3.481{\times}340{\mu}Gy$. In chest digital radiography, the ESD can be easily predicted by the DICOM header information.
The automated dental cavity detection program for a new concept intra-oral dental x-ray imaging device, an auxiliary diagnosis system, which is able to assist a dentist to identify dental caries in an early stage and to make an accurate diagnosis, was to be developed. The primary theory of the automatic dental cavity detection program is divided into two algorithms; one is an image segmentation skill to discriminate between a dental cavity and a normal tooth and the other is a computational method to analyze feature of an tooth image and take an advantage of it for detection of dental cavities. In the present study, it is, first, evaluated how accurately the DRLSE (Direct Regularized Level Set Evolution) method extracts demarcation surrounding the dental cavity. In order to evaluate the ability of the developed algorithm to automatically detect dental cavities, 7 tooth phantoms from incisor to molar were fabricated which contained a various form of cavities. Then, dental cavities in the tooth phantom images were analyzed with the developed algorithm. Except for two cavities whose contours were identified partially, the contours of 12 cavities were correctly discriminated by the automated dental caries detection program, which, consequently, proved the practical feasibility of the automatic dental lesion detection algorithm. However, an efficient and enhanced algorithm is required for its application to the actual dental diagnosis since shapes or conditions of the dental caries are different between individuals and complicated. In the future, the automatic dental cavity detection system will be improved adding pattern recognition or machine learning based algorithm which can deal with information of tooth status.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.12
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pp.452-458
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2017
In this study, a device was developed for diagnosing depression using EEG signals from July 2016 to June 2017. For normal people, the left alpha rhythm is more activated than the right alpha rhythm, but for the depressed patients, the right alpha rhythm is more activated than the left one. An analog circuit and digital low pass filter were used for noise removal and amplification of EEG, and the Hamming window function was applied to eliminate the signal leakage generated by the fast Fourier transform. To verify the validity of the developed diagnosis system, the EEG of 20 university students in the 3rd and 4th grade with an average age of 24 years was measured. Calculations of the relative value of the left and right alpha rhythm for the depression diagnosis revealed a minimum, maximum, and mean value of 66.7, 113.3, and 92.2, respectively. In addition, 7 out of 20 subjects were between 90 and 95, and those with a higher mean deviation of approximately 20 tended to have mild depression. These results can provide meaningful data for the development of depression treatment equipment by solving the left and right brain asymmetry problem, and it may be applied usefully to diagnose depression after clinical trials on a large number of depressed patients.
As the 4th industrial revolution progresses, foreign countries are promoting smart manufacturing innovation through digital transformation as a priority task early on to secure a competitive edge in the manufacturing industry. In response, the Korean government is also promoting a policy to enhance the competitiveness of small and medium-sized manufacturing companies by promoting digital transformation in the corporate sector to meet the global trend of the 4th industrial revolution era. Manufacturing powerhouses such as Germany and Japan see manufacturing as a key sector in digital transformation and are leading related policies, while emerging countries such as China are also promoting manufacturing innovation strategies such as building digital infrastructure and creating a digital innovation ecosystem. Korea is promoting the 'Korean-style smart factory dissemination and expansion strategy' by transforming Germany's manufacturing innovation strategy for smart factory supply to suit the domestic situation. However, the policy to supply smart factories so far has been conducted with support from individual companies under the leadership of the government, and most of the smart factories are at the basic level, and it is evaluated that there are limitations such as the lack of manpower to operate smart factories. In addition, while the current policy focuses on expanding the supply of smart factories in SMEs, it is necessary to establish a smart manufacturing system through linkages between large and small businesses in order to achieve the original goal of establishing a smart manufacturing system. Therefore, it can be said that from the standpoint of small and medium-sized enterprises (SMEs), who are consumers of smart factories, it can be said that the digital transformation policy can achieve the expected results only when appropriate incentives are provided for the introduction of smart factories in a situation where management resources such as funds, technology, and human resources are lacking. In addition, it is judged that the uncertainty of the performance of digital investment always exists, and as long as large and small companies are maintained as an ecosystem of delivery and subcontracting, there is very little incentive for small and medium-sized manufacturing companies to voluntarily invest in or advance digital transformation. Therefore, the digital transformation policy of small and medium-sized manufacturing companies in the future has practical significance in that it suggests that there is a need to seek ways to attract SMEs' digital-related voluntary investment.
Park, Kwang-Min;Lee, Byung-Do;Yoo, Sung-Hun;Ham, Nam-Hyuk;Roh, Young-Sook
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.23
no.3
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pp.83-91
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2019
The purpose of this study is to assess a fire-damaged concrete structure using a digital camera and image processing software. To simulate it, mortar and paste samples of W/C=0.5(general strength) and 0.3(high strength) were put into an electric furnace and simulated from $100^{\circ}C$ to $1000^{\circ}C$. Here, the paste was processed into a powder to measure CIELAB chromaticity, and the samples were taken with a digital camera. The RGB chromaticity was measured by color intensity analyzer software. As a result, the residual compressive strength of W/C=0.5 and 0.3 was 87.2 % and 86.7 % at the heating temperature of $400^{\circ}C$. However there was a sudden decrease in strength at the temperature above $500^{\circ}C$, while the residual compressive strength of W/C=0.5 and 0.3 was 55.2 % and 51.9 % of residual strength. At the temperature $700^{\circ}C$ or higher, W/C=0.5 and W/C=0.3 show 26.3% and 27.8% of residual strength, so that the durability of the structure could not be secured. The results of $L^*a^*b$ color analysis show that $b^*$ increases rapidly after $700^{\circ}C$. It is analyzed that the intensity of yellow becomes strong after $700^{\circ}C$. Further, the RGB analysis found that the histogram kurtosis and frequency of Red and Green increases after $700^{\circ}C$. It is analyzed that number of Red and Green pixels are increased. Therefore, it is deemed possible to estimate the degree of damage by checking the change in yellow($b^*$ or R+G) when analyzing the chromaticity of the fire-damaged concrete structures.
Seong Eun Lee;Hyun Hee Han;Kyung Hwan Moon;Dae Hyun Kim;Byung-Hyuk Kim;Sang Gyu Lee;Hee Ju Lee;Suhyun Ryu;Hyerim Lee;Joon Yong Shim;Yong Soon Shin;Mun Il Ahn;Hee Ae Lee
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.25
no.4
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pp.398-403
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2023
Process-based K-cabbage model is based on physiological processes such as photosynthesis and phenology, making it possible to predict crop growth under different climate conditions that have never been experienced before. Current first-stage process-based models can be used to assess climate impact through yield prediction based on climate change scenarios, but no comparison has been performed between big data obtained from the main production area and model prediction so far. The aim of this study was to find out the direction of model improvement when using the current model for yield prediction. For this purpose, model performance evaluation was conducted based on data collected from farmers growing 'Chungwang' cabbage in Taebaek and Samcheok, the main producing areas of Chinese cabbage in highland region. The farms surveyed in this study had different cultivation methods in terms of planting date and soil water and nutrient management. The results showed that the potential biomass estimated using the K-cabbage model exceeded the observed values in all cases. Although predictions and observations at the time of harvest did not show a complete positive correlation due to limitations caused by the use of fresh weight in the model evaluation process (R2=0.74, RMSE=866.4), when fitting the model based on the values 2 weeks before harvest, the growth suitability index was different for each farm. These results are suggested to be due to differences in soil properties and management practices between farms. Therefore, to predict attainable yields taking into account differences in soil and management practices between farms, it is necessary to integrate dynamic soil nutrient and moisture modules into crop models, rather than using arbitrary growth suitability indices in current K-cabbage model.
In this study, we analyzed radiation dose and MTF with setting of Ion chamber and changing kVp so that we are able to suggest acquiring optimized diagnostic images and minimizing patient dose. we assumed right lateral decubitus position among chest decubitus projection and set 7 combination of Ion chamber. By changing kVp(100, 110, 120, 130kVp), we exposed x-ray five times respectively and calculated average value after measuring entrance dose. we input the entrance dose value to PCXMC Monte carlo simulation tool and calculated organ dose and effective dose. Then we did physical image evaluation with MTF for the purpose to compare image quality. As a result, the high kVp, entrance dose is reduced. As change of ion chamber, when selecting second ion chamber, both organ dose and effective dose were the lowest. In contrast, selecting first ion chamber was the highest. MTF is superior to set second Ion chamber and using 120 kVp. Consequently, when taking chest right lateral decubitus using Digital radiography, the optimized combination which have both reducing dose efficiently without declining image quality and aquring good qualified image is set 120 kVp and selecting second Ion chamber.
Kim, Sung-Hyun;Suh, Tae-Suk;Choe, Bo-Young;Lee, Hyoung-Koo
Progress in Medical Physics
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v.19
no.3
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pp.143-149
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2008
The aim of this study is to suggest the method for image enhancement of digital chest radiograph and evaluate clinically the quality of the resultant image. A nonlinear iterative filter was developed in order to reduce quantum noise preserving edge. Dynamic range was adjusted and adaptive image enhancement was performed based on the property of anatomic region and the degree of compatibility with neighboring pixels. The lung fields were enhanced appropriately to visualize effectively vascular tissue, bronchus and lung tissue with the desired mediastinum enhancement. Clinic evaluation was performed by three radiologists with at least 8 years experience. The anatomic regions of 11 in PA and 9 in Lateral were observed carefully in each 100 radiographs according to ITU (International Telecommunication Union) recommendation 500 protocol. The result showed the mean 3.4 between good and adequate. This means that the clinical utility of the image quality is enough. In this study, image enhancement was carried out considering image display device and human perceptual system to prevent the loss of useful anatomic information. In order to increase the diagnostic accuracy in digital radiograph, the continuous study on image enhancement is needed.
The purpose of this study was to evaluate the effects of reconstruction filters, X-ray source trajectories and intervals in the quality of digital tomosynthesis (DT) images, and the results was clinically validated. The filtered back-projection was implemented by using Ramp, Shepp-Logan, Cosine, Hamming, Hann and Blackman filters, and the X-ray source trajectories were simulated with 1 × 36, 2 × 18, 3 × 12, 4 × 9 and 6 × 6 arrays. The X-ray source intervals were 5, 10, 20, 30 and 40 mm. The depth resolution, spatial resolution and noise of DT image were evaluated by measuring artifact spread function (ASF), full width at half maximum (FWHM) and signal-to-noise ratio (SNR), respectively. The results showed that the spatial resolution and noise properties of DT images were maximized by the Ramp and Blackman filters, respectively, and the depth resolution and noise properties of the DT images obtained with a 1 × 36 X-ray source trajectory were superior to the other trajectories. The depth resolution and noise properties of DT images improved with an increase of X-ray source intervals, and the high X-ray source intervals degraded the spatial resolution of DT images. Therefore, the characteristics of DT images are highly dependent on reconstruction filters, X-ray source trajectories and intervals, and it is necessary to use optimal imaging parameters in accordance with diagnostic purpose.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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