Purpose: To investigate the effects of tissue inhomogeneity corrections on the dose delivered to prostate cancer patients treated with Intensity-Modulated Radiation Therapy (IMRT). Methods and Materials: For five prostate cancer patients, IMRT treatment plans were generated using 6 MV or 10 MV X-rays. In each plan, seven equally spaced ports of photon beams were directed to the isocenter, neglecting the tissue heterogeneity in the body. The dose at the isocenter, mean dose, maximum dose, minimum dose and volume that received more than 95% of the isocenter dose in the planning target volume ( $V_{p>95%}$) were measured. The maximum doses to the rectum and the bladder, and the volumes that received more than 50, 75 and 90% of the prescribed dose were measured. Treatment plans were then recomputed using tissue inhomogeneity correction maintaining the intensity profiles and monitor units of each port. The prescription point dose and other dosimetric parameters were remeasured. Results: The inhomogeneity correction reduced the prescription point dose by an average 4.9 and 4.0% with 6 and 10 MV X-rays, respectively. The average reductions of the $V_{p>95%}$ were 0.8 and 0.9% with the 6 and 10 MV X-rays, respectively. The mean doses in the PTV were reduced by an average of 4.2 and 3.4% with the 6 and 10 MV X-rays, respectively. The irradiated volume parameters in the rectum and bladder were less decreased; less than 2.1 % (1.2%) of the reduction in the rectum (bladder). The average reductions in the mean dose were 1.0 and 0.5% in the rectum and bladder, respectively. Conclusions: Neglect of tissue inhomogeneity in the IMRT treatment of prostate cancer gives rise to a notable overestimation of the dose delivered to the target, whereas the impact of tissue inhomogeneity correction to the surrounding critical organs is less significant.
This study addresses the management performance of the retail industry in Korea. The Non-store e-commerce business, consisting of TV home shopping and online shopping, grew very fast during the 2000s. For roughly six years in the 2010s, the diversification of online shopping business models, intensifying competition, and the proliferation of competition accelerated the entry of offline shopping retailers. During the analysis period from 2001 to 2016, the performance of the Non-store e-commerce business was statistically better than that of the offline shopping retail business, department stores, general retailers, and small-sized retailers. As expected, a significant difference between performance and some of the indicators of growth and activity could be seen because of the capital and operating structure of the retail industry. In particular, the Non-store e-commerce businesses have diverse sales media and heterogeneous business models. In this study, we have presented the significance of the differences in the indicators of operating profit and inventory turnover, as well as the discussion required for managing in the future.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.15
no.6
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pp.71-79
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2016
Evaluation of the walkability of the urban pedestrian network requires construction of a pedestrian network model that reflects Space Syntax Theory. Space Syntax Theory deduces an integration value through which materials for evaluation of the pedestrian network's connectivity can be produced; and can aid in illustrating the ease of walkability through the model's calculation of pedestrian indices such as movability, comfort, and safety. But the representation of space syntax theory in the pedestrian network requires that turn delay be added by means of a network-type construction method. While tree-based Dial Algorithm proposed for the logit-based probability walkability distribution model may be effective for link-based pedestrian volume distribution, it requires further network expansion to reflect turn delays. In this research, Vine-based Dial Algorithm is executed in order to obtain a measure reflecting the integration value for Space Syntax Theory. The Vine-based Dial Algorithm of two adjacent links, which forms the minimum unit of the Vine network, has the advantage of encompassing turn delay, and thus eliminates the need for network expansion. Usage of the model to evaluation of complicated pedestrian spheres such as urban roads is left to further research. Especially the progression of the proposed method is deduced through case study.
For improving the effectiveness of travel information, some rational paths are needed to provide them to users driving in real road network. To meet it, k-shortest path algorithms have been used in general. Although the k-shortest path algorithm can provide several alternative paths, it has inherent limit of heavy overlapping among derived paths, which nay lead to incorrect travel information to the users. In case of considering the network consisting of several turn prohibitions popularly adopted in real world network, it makes difficult for the traditional network optimization technique to deal with. Banned and penalized turns are not described appropriately for in the standard node/link method of network definition with intersections represented by nodes only. Such problem could be solved by expansion technique adding extra links and nodes to the network for describing turn penalties, but this method could not apply to large networks as well as dynamic case due to its overwhelming additional works. This paper proposes a link-based shortest path algorithm for the travel information in real road network where exists turn prohibitions. It enables to provide efficient alternative paths under consideration of overlaps among paths. The algorithm builds each path based on the degree of overlapping between each path and stops building new path when the degree of overlapping ratio exceeds its criterion. Because proposed algorithm builds the shortest path based on the link-end cost instead or node cost and constructs path between origin and destination by link connection, the network expansion does not require. Thus it is possible to save the time or network modification and of computer running. Some numerical examples are used for test of the model proposed in the paper.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.25
no.1
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pp.56-66
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1999
Shoulder joint is the most movable joint in human body with, at least, three degrees of freedom, since there are at least three bones and five joints involved in shoulder movement. Due to the complexity of the shoulder joint and the lack of appropriate anatomical data, modeling of the shoulder joint has been known to be extremely difficult. In many biomechanical models being used, shoulder joint is considered as a fixed point and it is also assumed that the shoulder joint does not noticeably move during the shoulder movement. However, such an assumption is not valid in real applications and causes inaccuracy, especially, in the area of workspace evaluation. The reachable area generated by a human becomes somewhat different from that of current models for those models fail to appropriately reflect the movement of shoulder joint's center of rotation. In this study, the location of the shoulder joint's center of rotation was obtained in relation to the location of humerus, on which a new model for reach envelope generation was developed for workspace evaluation. From the experiments conducted for three subjects, the initial location of the center of rotation was determined for each subject and subsequent changes in the instantaneous center of rotation were drawn as a function of flexion and abduction of the shoulder. Based on the regression analysis, the study suggested a new method for the generation of reach envelope. Comparisons were also made among real reach envelopes obtained from the experiment, the ones from the model, and the ones from the new method suggested in the study. As a result, the prediction errors incurred from the new method were significantly reduced when compared to the ones from the current approach.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.10
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pp.27-34
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2010
This paper proposes an efficient method for verifying palmprint which is captured at the natural interface without any physical restriction. The location and orientation of the region of interest (ROI) in palm images are variously appeared due to the translation and rotation of hand. Therefore, it is necessary to extract the ROI stably for palmprint recognition. This paper presents a method that can extract the ROI, which is based on the reference points that are located at the center of the crotch segments between index finger and middle finger and between ring finger and little finger. It also proposes a palmprint recognition method using the histogram of local binary patterns (LBP). Experiments for evaluating the performance of the proposed method were performed on 1,597 palmprint images acquired from 100 different persons. The experimental results showed that ROI was correctly extracted at the rate of 99.5% and the equal error rate (EER) and the decidability index d' indicating the performance of palmprint verification were 0.136 and 3.539, respectively. These results demonstrate that the proposed method is robust to the variations of the translation and rotation of hand.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.2
s.40
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pp.169-175
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2006
In this paper we propose a method of reconstruction of cylindrical panorama using simplified projective transform from the panning image on the fixed camera. For the practical construction of cylindrical panorama we consider the rotation of the camera on the Y-axis only, even though considering the rotation components on all of the X,Y,Z axis on three-dimensional space for projective transform between general panoramas. The restriction mentioned above simplifies projective transform with existing 8 degrees of freedom into the one with 4 degrees of freedom. In the results, overall computation for projective transform can be decreased to the great extents in quantify, because the number of corresponding points required for inducing the transforming formula is gone down by half. Proposed algorithm from the simulation carried out in this paper shows similar performance and decreased computational quantity compared with existing algorithm. Also, it shows the construction of cylindrical panorama using simplified projective transform.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.25
no.10
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pp.1062-1068
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2014
In this paper, a novel approach estimating target's rotation velocity(RV) is proposed for inverse synthetic aperture radar(ISAR) cross-range scaling(CRS). Scale invariant feature transform(SIFT) is applied to two sequently generated ISAR images for extracting non-fluctuating scatterers. Considering the fact that the distance between target's rotation center(RC) and SIFT features is same, we can set a criterion for estimating RV. Then, the criterion is optimized through the proposed method based on particle swarm optimization(PSO) combined with exhaustive search method. Simulation results show that the proposed algorithm can precisely estimate RV of a scenario based maneuvering target without RC information. With the use of the estimated RV, ISAR image can be correctly re-scaled along the cross-range direction.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.3
no.2
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pp.93-100
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2014
3D object recognition using only 2D images is a difficult work because each images are generated different to according to the view direction of cameras. Because SIFT algorithm defines the local features of the projected images, recognition result is particularly limited in case of input images with strong perspective transformation. In this paper, we propose the object recognition method that improves SIFT algorithm by using several sequential images captured from rotating 3D object around a rotation axis. We use the geometric relationship between adjacent images and merge several images into a generated feature space during recognizing object. To clarify effectiveness of the proposed algorithm, we keep constantly the camera position and illumination conditions. This method can recognize the appearance of 3D objects that previous approach can not recognize with usually SIFT algorithm.
In this paper, we present a real-time hand pose recognition method to provide an intuitive user interface through hand poses or movements without a keyboard and a mouse. For this, the areas of right and left hands are segmented from the depth camera image, and noise removal is performed. Then, the rotation angle and the centroid point of each hand area are calculated. Subsequently, a circle is expanded at regular intervals from a centroid point of the hand to detect joint points and end points of the finger by obtaining the midway points of the hand boundary crossing. Lastly, the matching between the hand information calculated previously and the hand model of previous frame is performed, and the hand model is recognized to update the hand model for the next frame. This method enables users to predict the hidden fingers through the hand model information of the previous frame using temporal coherence in consecutive frames. As a result of the experiment on various hand poses with the hidden fingers using both hands, the accuracy showed over 95% and the performance indicated over 32 fps. The proposed method can be used as a contactless input interface in presentation, advertisement, education, and game applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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