• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권7호
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• pp.506-511
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• 2015

입출력 가상화는 하나의 물리적 입출력 장치를 하나 이상의 가상 데스크탑들이 공유해서 사용 할 수 있도록 하는 기술로서 일반적으로 가상화 소프트웨어가 소프트웨어적으로 에뮬레이션하여 제공하는 가상 I/O 장치들을 가상 데스크탑에서 사용한다. 소프트웨어 에뮬레이션 기반 I/O 장치들을 사용하는 가상 데스크탑들은 성능이 떨어지고 고사양의 응용 프로그램을 지원할 수 없는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 서비스의 품질 및 성능 저하를 극복하기 위해 PCI기반 하드웨어 직접 할당기술을 이용한 망분리 가상 데스크탑 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 하나의 물리적 데스크탑 컴퓨터에 서버 가상화 기술을 이용하여 사용자에게 인터넷 등의 외부망과 인트라넷 등의 업무망 접속을 위한 독립적인 데스크탑을 제공한다. 이를 통해 물리적 망분리를 위한 별도의 데스크탑 설치 및 논리적 망분리를 위한 네트워크 패킷의 검사에 따른 성능의 저하 없이 가상 데스크탑 서비스를 이용한 물리적 네트워크 망분리 시스템을 제공한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제38권1호
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• pp.25-31
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• 2017

Testing TB in chest X-ray images is a typical method to diagnose presence and magnitude of PTB lesion. However, the method has limitation due to inter-reader variability. Therefore, it is essential to overcome this drawback with automatic interpretation. In this study, we propose a novel method for detection of PTB using SegNet, which is a deep learning architecture for semantic pixel wise image labelling. SegNet is composed of a stack of encoders followed by a corresponding decoder stack which feeds into a soft-max classification layer. We modified parameters of SegNet to change the number of classes from 12 to 2 (TB or none-TB) and applied the architecture to automatically interpret chest radiographs. 552 chest X-ray images, provided by The Korean Institute of Tuberculosis, used for training and test and we constructed a receiver operating characteristic (ROC) curve. As a consequence, the area under the curve (AUC) was 90.4% (95% CI:[85.1, 95.7]) with a classification accuracy of 84.3%. A sensitivity was 85.7% and specificity was 82.8% on 431 training images (TB 172, none-TB 259) and 121 test images (TB 63, none-TB 58). This results show that detecting PTB using SegNet is comparable to other PTB detection methods.

• 한국해양공학회지
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• 제27권4호
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• pp.1-8
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• 2013

Many PE (pre-erection) blocks are supported by wooden, concrete, or steel supports when they are stocked in the outdoor areas of a shipyard. Their positions and numbers are planned on the basis of the workers' experience. Recently, many shipyards have been making PE blocks with various shapes and weight distributions because of the variety of ships and building technologies. Therefore, it is now necessary to deal with blocks that they have no experience with. We propose a method to conveniently and quickly evaluate the structural safety of PE block supports, without the need for special knowledge and technology related to structural analysis. This method can reduce the large number of man hours (MH) normally needed for the analysis. The three-dimensional grillage analysis is performed for a simplified grillage model of a PE block. For efficiency, the grillage model of the PE block is automatically built from its three-dimensional CAD model, and its weight is also automatically distributed on the grillage model. The integrated system has been comprehensively implemented to perform the grillage analysis for the reaction forces on block supports. This paper describes how to make a grillage model of a PE block and estimate the weight distribution of the block on this grillage model. These steps are verified by comparing the supports reaction forces to those of the 3D finite element analysis for the PE blocks that are provided by a shipyard.

• 대한치과보철학회지
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• 제50권1호
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• pp.36-43
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• 2012

연구 목적: 본 연구는 hexagon 높이에 따른 임플란트 각 부위와 주위 지지조직의 응력분포를 3차원 유한요소 해석을 통해 평가하여 hexagon 높이가 기계적 안정성에 미치는 영향을 평가하고자 시행되었다. 연구 재료 및 방법: 외측 연결 형태의 ${\phi}4.0mm{\times}11.5mm$ USII (Osstem Co., Pusan, Korea) 임플란트 시스템을 이용하여 하악 제 1대구치 부위에 임플란트를 식립하여 보철 수복한 경우를 연구 모델로 가정하고 임플란트 고정체의 외측 연결부인 hexagon의 높이를 각각 0.0 mm, 0.7 mm, 1.2 mm, 1.5 mm로 적용한 CAD data를 유한요소 모형화하였다. ABAQUS 6.4 (ABAQUS Inc., Providence, RI, USA)를 이용하여 산출된 응력 값 중에서 등가응력을 기준으로 각 요소(상부 치관, 지대주 나사, 고정체, 치밀골, 해면골)에서 나타나는 최대 응력 값을 비교 하였다. 결과: 외측 연결을 갖는 임플란트의 hexagon의 높이는 고정체, 지대주 나사, 상부 보철물 그리고 주위 지지골에 대해 응력 분산에 영향을 주었다. Hexagon의 높이가 증가할수록 임플란트의 응력 분산은 더 잘 이루어졌으며, 최대 응력 값의 감소를 보였다. Hexagon의 높이가 1.2 mm 이상이 되면 응력 분포에 더 이상 크게 기여하지 않았다. 결론: 외측연결을 갖는 임플란트에서 hexagon은 응력 분산에 필수적인 요소이며 그 높이가 증가할수록 더욱 효과적인 응력의 분산이 나타났다.