Recently, the penetration rate of Magnetic Resonance Imaging (MRI) is higher than the average among OECD member countries, and the number of MRI scans is increasing. However, MRI scans take longer than other medical devices, and patient movement must be minimized. Therefore, patient discomfort always follows. When the examination is performed in the discomfort of the patient, it is difficult to perform an accurate examination, and it is difficult to obtain an image of diagnostic value. So, in the past, the patient was asked to read the written guide for the risk and cooperation of MRI, but it was composed of technical terms and difficult-to-understand sentences, so it was difficult to understand. The purpose of this study is to supplement these problems and increase the understanding of MRI scans to help acquire images of diagnostic value. In addition, it is intended to evaluate the excellence of leaflet education by evaluating the understanding and satisfaction of patients. As shown in the results of this study, understanding and satisfaction scores were higher after education than before leaflet education, and it was found that there was a difference in understanding according to academic background. However, there was no difference in the number of MRI scans. That is, there was no difference in the number of inspections due to leaflet education. In the future, leaflet education will be widely used for MRI examination, and it is necessary to study the qualitative evaluation of images after leaflet education in the future.
Food is crucial for the nutrition and survival of humans. Taste system is one of the fundamental senses. Taste cells detect and respond to five basic taste modalities (sweet, bitter, salty, sour, and umami). However, the cortical processing of taste sensation is much less understood. Recently, there were many efforts to observe the brain activation in response to taste stimulation using functional magnetic resonance imaging (fMRI), magnetoencephalography (MEG), and optical imaging. These different techniques do not provide directly comparable data each other, but the complementary investigations with those techniques allowed the description and understanding of the sequence of events with the dynamics of the spatiotemporal pattern of activation in the brain in response to taste stimulation. The purpose of this study is the understanding of the brain activities to taste stimuli in sensory and affective aspects and the reviewing of the recent research of the gustotopic map by functional brain mapping.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2019.05a
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pp.487-490
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2019
시각과 언어 기반의 이동(VLN)은 3차원 실내 환경에서 실시간 입력 영상과 자연어 지시들을 이해함으로써, 에이전트 스스로 목적지까지 이동해야 하는 인공지능 문제이다. 이 문제는 에이전트의 영상 및 자연어 이해 능력뿐만 아니라, 상황 추론과 행동 계획 능력도 함께 요구하는 복합 지능 문제이다. 본 논문에서는 시각과 언어 기반의 이동(VLN) 작업을 위한 새로운 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안모델에서는 입력 영상에서 합성곱 신경망을 통해 추출하는 시각적 특징과 자연어 지시에서 순환 신경망을 통해 추출하는 언어적 특징 외에, 자연어 지시에서 언급하는 장소와 랜드마크 물체들을 영상에서 별도로 탐지해내고 이들을 추가적으로 행동 선택을 위한 특징들로 이용한다. 다양한 3차원 실내 환경들을 제공하는 Matterport3D 시뮬레이터와 Room-to-Room(R2R) 벤치마크 데이터 집합을 이용한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 모델의 높은 성능과 효과를 확인할 수 있었다.
지상파 UHD 방송이 2017년 2월 수도권을 시작으로 2021년까지 전국으로 확대될 예정이다. 본 고에서는 내년부터 시작될 UHD 방송에 대한 이해를 돕기 위해 UHD 영상 포맷을 UHD 영상 포맷 표준 현황을 통해 설명하고, 영상 포맷의 각 구성요소에 대한 화질과 실감 효과를 통해 UHD 영상의 실감 효과에 대해서 설명한다. 끝으로, UHD 영상 포맷과 관련된 이슈 현황과 향후 전망에 대해 설명한다.
The purpose of this article is to investigate the effect of visual working memory, the types and contents of graphic annotations on English learning. The participants of the experiments were 5th and 6th graders. The result showed that animation was effective only in the word test for children with large visual working memory, whereas text-only-annotation yielded better performance in the comprehension test in Experiment 1. The effect of relevance of animations was tested in Experiment 2. Context-relevant-animations yielded better comprehension than the animations denoting the typical meaning, whereas the opposite pattern was reported in the word test. The result of the two experiments was interpreted in terms of cognitive load theory and the generative theory of multimedia learning.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2002.05c
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pp.154-159
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2002
영역 분할과 영역 레이블링은 내용에 기반한 영상 검색이나 영상 이해를 위해 선행되어야 하는 중요한 작업중의 하나이다. 본 논문에서는 칼라-공간 히스토그램의 통계정보를 통해 자연 영상내의 영역을 효율적으로 분할하고 또한 이러한 데이터를 생성규칙으로 만들어 레이블링 하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 자연영상처럼 많지 않은 영역으로 이루어진 경우 매우 효율적임을 보였다.
The fingers are among the most commonly injured structures in traumatic injuries resulting from sports and work. Finger injuries encompass a broad spectrum of injuries to bone and soft tissues, including tendons, ligaments, and cartilage. The high resolution of 3T MRI with dedicated surface coils allows for optimal assessment of the intricate soft tissue structures of the fingers. There have been several reports on detailed MRI features of the basic anatomy and common pathological findings of the finger and hand. Understanding the normal anatomy and familiarization with common traumatic lesions of the ligaments, tendons, and pulleys of the fingers on high-resolution MRI will allow radiologists to perform accurate preoperative evaluations of traumatic hand lesions. The purpose of this study is to review the normal hand anatomy and common traumatic lesions of the finger on high-resolution MRI and correlate them with surgical findings.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2001.06a
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pp.399-402
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2001
실기 중심의 수업에서 대부분의 학습자들이 반복되는 기능 습득으로 목표점에 도달할 수 있다. 이러한 행동주의적인 학습방법에도 기포적인 이론 즉 인지주의적인 학습이 뒷받침되어야 기능 습득이 효과적으로 된다고 본다. 특히 여기서 다루고자하는 전기회로 실습에서는 기기의 동작원리 및 동작되는 기기에 따라 변화되는 회로의 이해가 학습자에게 무엇보다 중요하다. 그러므로 실습에 사용되는 요소별 회로도의 이해를 돕기 위하여 동영상으로 된 회로분석도가 필요하다. 오늘간 일상 생활에서부터 각종 산업분야에 이르기까지 전기 분야가 차지하는 비중은 매우 크다. 전기분야는 전기이론, 전기기기, 전력, 자동제어, 전기응용, 전기측정, 전기실습 등 여러 분야가 있으나, 전기실습은 공업계 고등학교 학생들에게 곡 필요한 과목이며, 다른 과목의 이해를 돕게 하는 기초적인 요소이다. 여기에서는 이러한 전기실습의 효과를 높이기 위하여 동영상으로 된 회로 분석도를 작성하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.11a
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pp.869-872
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2017
참조 표현이란 영상 내의 특정 물체를 가리키는 자연어 문장을 의미한다. 그리고 이러한 자연어 참조 표현을 기초로, 한 영상에서 실제로 대상 물체의 영역을 찾아내는 일을 참조 표현 이해라고 한다. 본 논문은 참조 표현 이해를 위한 새로운 심층 신경망 모델과 학습 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 효과적인 참조 표현 이래를 위해, 참조 표현에서 언급하는 대상 물체와 보조 물체를 모두 고려할 뿐만 아니라, 두 물체간의 관계정보도 활용한다. 또한, 본 논문에서 제안하는 모델은 이러한 다양한 맥락 정보들을 참조 표현 의존적인 방식으로 가중 결합함으로써, 참조 표현에 부합하는 대상 물체 영역을 보다 정확히 탐지해낼 수 있도록 설계하였다. 본 논문에서는 대규모 참조 표현 데이터 집합인 Google RefExp를 이용한 성능 비교 실험들을 통해, 제안하는 모델의 우수성을 확인하였다.
First, if we want to design and construct a robotic camera, we need to understand the parallax errors between adjacent images, caused by rotation and movement of the robotic camera system. In this paper, we try to derive the mathematical formulation of parallax error and connect it to a conventional lens system, to obtain a useful, generalized, analytic algebraic expression for the parallax error. Utilizing this expression, we can structurally design a robotic camera, and study the Google ART camera as an example of a robotic camera.
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