통계적 데이터를 이용하여 모양 변이가 가능한 능동모양모델(Active Shape Model, ASM)은 이차원 영상의 분할 및 인식에 성공적으로 사용되고 있다. 삼차원 모델 기반 기법은 객체 경계의 인식 및 묘사(delineating)를 위한 더욱 현실적인 모양 억제력(constraint)을 갖는다는 점에서 이차원 모델 기반 기법에 비해 좋은 결과를 가져온다. 그러나 삼차원 모델 기반 기법을 위해서는 분할된 객체들의 집합인 훈련(training) 데이터로부터 삼차원 모양모델을 생성하는 것이 가장 중요하고 필수적인 단계이며, 현재까지도 커다란 도전 과제로 남아있다. 삼차원 모양모델 생성에서 가장 중요한 단계는 포인트 분산모델(PDM)을 생성하는 것이다. PDM 생성을 위해서는 상응하는 특징점(landmark)을 모든 훈련 데이터의 대응하는 위치에서 선택해야 한다. 그러나 현재까지 많이 사용되는 특징점의 수동 선택 기법은 시간이 많이 소비되며, 많은 오류를 발생한다. 본 논문에서는 삼차원 통계적 모양모델의 생성을 위한 새로운 자동 기법을 제안한다. 주어진 삼차원 훈련 모양 데이터에서, 삼차원 모델은 다음 방법에 의해 생성된다. 1) 훈련 모양 데이터의 거리 변환(distance transform)으로부터 평균(mean) 모양 생성, 2) 평균 모양에서 자동적으로 특징점을 선택하기 위한 사면체(tetrahedron) 기법 사용, 3) 거리 표식(distance labeling) 기법을 통한 각 훈련 모양에서 특징점의 전파(propagating). 본 논문에서는 50명의 복부 CT 영상으로부터 간(liver)을 위한 삼차원 모델을 생성하고, 평가를 위i괘 정확성과 밀집도(compactness)를 조사한다. 기존의 삼차원 모델 생성 기법들은 객체의 모양과 기하학적 및 위상학적으로 심각한 제한을 갖지만, 본 논문에서 제안한 기법은 위와 같은 제한 없이 어느 데이터 집합에도 적용할 수 있다.3mW이며, 시제품 ADC의 칩 면적은 $0.47mm^2$ 이다. 각각 56dB, 65dB이고, 전력 소모는 1.2V 전원 전압에서 각각 4.8mW, 2.4mW이며 제작된 ADC의 칩 면적은 $0.8mm^2$이다.quential scan) 알고리즘과 성능을 비교한다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 순차 검색에 비하여 최대 13.2배까지 성능이 향상되었으며, 인덱스의 개수 k가 증가함에 따라 검색 성능도 함께 증가하였다.라서 보다 안전성과 효율성이 뛰어난 2차 대사물질을 찾아내는 연구와 아울러 방제기능이 있는 물질의 생합성경로를 구명하고 대사공학적으로 이용하므로 병해충에 저항성이 있고 잡초 방제효과를 갖는 형질전환 식물을 육성하는 연구가 지속적으로 이루어져야 할 것이다.{\sim}83.8%$ 범위(範圍)를 차지 하였다. 5) 칼슘 섭취량(攝取量)은 권장량 500 mg 에 비(比)하여 양구지역(楊口地域) 아동(兒童)이 $282.4{\sim}355.0mg$이었고 여주지역(麗州地域) 아동(兒童)이 $284.6{\sim}429.0mg$ 이었다. 6) 철(鐵) 섭취량(攝取量)은 권장량 10mg에 비(比)하여 양구지역(楊口地域) 아동(兒童)이 $6.0{\sim}12.1mg$ 범위(範圍)이었고 여주지역(麗州地域) 아동(兒童)이 $6.4{\sim}16.7mg$ 범위(範圍)로 상당수의 아동(兒童)이 권장량에 미달(未達) 되었다. 7) 비터민 A 섭취량(攝取量)은 양구지역(楊口地域)이 $703.4{\sim}1495.6\;IU$ 범위(範圍)이었고 여주지역(麗州地域) 아동(兒童)이 $750.5{\sim}1521.2\;IU$ 범위(範圍)로서 ${\beta}-carotene$으로서의 권장량 5100 I.U,에 비(比)하여 매우 부족되었다
Park, Jun-Kyu;Kang, Tae Gyu;Lee, Ji-Eun;Kim, Ji-Eun;Kim, Younghyun;Do, Yuno
Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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제3권1호
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pp.32-40
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2022
The trade-off between morphology and physical function may vary according to ecological traits. Taking a quantitative approach, we attempted to analyze the differences in the skeletal shape of the lower body and limbs in relation to the ecological traits of four anuran species (Dryophytes japonicus, Glandirana rugosa, Pelophylax nigromaculatus, and Lithobates catesbeianus) occurring in South Korea. Body size, locomotor mode, microhabitat, trophic positions, and predator defense mechanisms were selected for the ecological traits of the anurans. The pelvis, ilium, and urostyle, which are associated with locomotor performance, were selected for the skeletal shape of the lower body. The ratio of limbs, which is related to locomotor mode and microhabitat, was confirmed by analyzing the skeletons of the forelimbs (radio-ulnar and humerus) and hindlimbs (femur and tibiofibular). Both landmark-based geometric morphometrics and traditional methods were used for skeletal shape comparison. The skeletal shape of the lower body was completely different among the four species, whereas the ratio of the limbs was only different in D. japonicus. The skeletal shape of the lower body may be related to body mass and predator defense mechanisms, whereas the ratio of the limbs was related to the locomotor mode and microhabitat. Quantifying these morphological differences among various species can help elucidate the mechanisms of behavioral and morphological changes in response to ecological effects.
최근 스마트폰의 등장으로 인해 사용자들은 시간과 공간의 제약 없이 스마트폰을 이용한 새로운 의사소통의 방법을 경험하고 있다. 이러한 스마트폰은 고화질의 컬러화면, 고해상도 카메라, 실시간 3D 가속그래픽과 다양한 센서(GPS와 Digital Compass) 등을 제공하고 있으며, 다양한 센서들은 사용자들(개발자, 일반 사용자)로 하여금 이전에 경험하지 못했던 서비스를 경험할 수 있도록 지원하고 있다. 그 중에서 모바일 증강현실은 스마트폰의 다양한 센서들을 이용하여 개발할 수 있는 대표적인 서비스 중 하나이며, 이러한 센서들을 이용한 다양한 방법의 모바일 증강현실 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 모바일 증강현실은 크게 위치 정보 기반의 서비스와 내용 기반 서비스로 구분할 수 있다. 위치 정보 기반의 서비스는 구현이 쉬운 장점이 있으나, 증강되는 정보의 위치가 실제의 객체의 정확한 위치에 증강되는 정보가 제공되지 않는 경우가 발생하는 단점이 존재한다. 이와 반대로, 내용 기반 서비스는 정확한 위치에 증강되는 정보를 제공할 수 있으나, 구현 및 데이터베이스에 존재하는 이미지의 양에 따른 검색 속도가 증가하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 위치 정보 기반의 서비스와 내용기반의 서비스의 장점들을 이용한 방법으로, 스마트폰의 다양한 센서(GPS, Digital Compass)로 부터 수집된 정보를 이용하여 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이고, 탐색 범위에 존재하는 이미지들의 특징 정보를 기반으로 실제의 랜드마크를 인식하고, 인식한 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터(LOD)에서 검색하여 해당 정보를 제공하는 랜드마크 가이드 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 크게 2개의 모듈(랜드마크 탐색 모듈과 어노테이션 모듈)로 구성되어있다. 첫 번째로, 랜드마크 탐색 모듈은 스마트폰으로 인식한 랜드마크(건물, 조형물 등)에 해당하는 정보들을 (텍스트, 사진, 비디오 등) 링크드 오픈 데이터에서 검색하여 검색된 결과를 인식한 랜드마크의 정확한 위치에 정보를 제공하는 역할을 한다. 스마트폰으로부터 입력 받은 이미지에서 특징점 추출을 위한 방법으로는 SURF 알고리즘을 사용했다. 또한 실시간성을 보장하고 처리 속도를 향상 시키기 위한 방법으로는 입력 받은 이미지와 데이터베이스에 있는 이미지의 비교 연산을 수행할 때 GPS와 Digital Compass의 정보를 사용하여 그리드 기반의 클러스터링을 생성하여 탐색 범위를 줄임으로써, 이미지 검색 속도를 향상 시킬 수 있는 방법을 제시하였다. 두 번째로 어노테이션 모듈은 사용자들의 참여에 의해서 새로운 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터에 추가할 수 있는 기능을 제공한다. 사용자들은 키워드를 이용해서 링크드 오픈 데이터로에서 관련된 주제를 검색할 수 있으며, 검색된 정보를 수정하거나, 사용자가 지정한 랜드마크에 해당 정보를 표시할 수 있도록 지정할 수 있다. 또한, 사용자가 지정하려고 하는 랜드마크에 대한 정보가 존재하지 않는다면, 사용자는 랜드마크의 사진을 업로드하고, 새로운 랜드마크에 대한 정보를 생성하는 기능을 제공한다. 이러한 과정은 시스템이 카메라로부터 입력 받은 대상(랜드마크)에 대한 정확한 증강현실 컨텐츠를 제공하기 위해 필요한 URI를 찾는데 사용되며, 다양한 각도의 랜드마크 사진들을 사용자들에 의해 협업적으로 생성할 수 있는 환경을 제공한다. 본 연구에서 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이기 위해서 랜드마크의 GPS 좌표와 Digital Compass의 정보를 이용하여 그리드 기반의 클러스터링 방법을 제안하여, 그 결과 탐색시간이 기존에는 70~80ms 걸리는 반면 제안하는 방법을 통해서는 18~20ms로 약 75% 정도 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 탐색시간의 감소는 전체적인 검색시간을 기존의 490~540ms에서 438~480ms로 약 10% 정도 향상된 것을 확인하였다.
Kim Jeong-Hwan;Lee Kyung-Tae;Kim Hyung-Chul;Yang Jin-Ok;Hahn Yoon-Soo;Kim Sang-Soo;Kim Seon-Young;Yoo Hyang-Sook;Kim Yong-Sung
Genomics & Informatics
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제4권1호
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pp.1-10
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2006
Epigenetic alterations are common features of human solid tumors, though global DNA methylation has been difficult to assess. Restriction Landmark Genomic Scanning (RLGS) is one of technology to examine epigenetic alterations at several thousand Notl sites of promoter regions in tumor genome. To assess sequence information for Notl sequences in RLGS gel, we cloned 1,161 unique Notl-linked clones, compromising about 60% of the spots in the soluble region of RLGS profile, and performed BLAT searches on the UCSC genome server, May 2004 Freeze. 1,023 (88%) unique sequences were matched to the CpG islands of human genome showing a large bias of RLGS toward identifying potential genes or CpG islands. The cloned Notl-loci had a high frequency (71%) of occurrence within CpG islands near the 5' ends of known genes rather than within CpG islands near the 3' ends or intragenic regions, making RLGS a potent tool for the identification of gene-associated methylation events. By mixing RLGS gels with all Notl-linked clones, we addressed 151 Notl sequences onto a standard RLGS gel and compared them with previous reports from several types of tumors. We hope our sequence information will be useful to identify novel epigenetic targets in any types of tumor genome.
This paper presents a simultaneous localization and mapping (SLAM) of an indoor hallway environment using Rao-Blackwellized particle filter (RBPF) along with a line segment as a landmark. Based on the fact that fluent line features can be extracted around the ceiling and side walls of hallway using vision sensor, a horizontal line segment is extracted from an edge image using Hough transform and is also tracked continuously by an optical flow method. A successive observation of a line segment gives initial state of the line in 3D space. For data association, registered feature and observed feature are matched in image space through a degree of overlap, an orientation of line, and a distance between two lines. Experiments show that a compact environmental map can be constructed with small number of horizontal line features in real-time.
Objective: This study compared three prominent midsagittal planes (MSPs) to identify the MSP that best approximates the true symmetrical MSP. Methods: Forty-three patients (mean age, 23.0 ± 8.20 years) were grouped as follows: group 1 consisted of 10 patients with skeletal Class I and a menton (Me) deviation of < 2 mm; group 2, 11 patients with skeletal Class III and a Me deviation < 2 mm; group 3, nine patients with skeletal Class III and a Me deviation of 2 to less than 4 mm; and group 4, 13 patients with skeletal Class III and an Me deviation ≥ 4 mm. The candidate MSPs were established by three-dimensional (3D) cone beam computed tomography (CBCT) reorientation methods (RMs): (1) the MSP perpendicular to the Frankfort horizontal (FH) plane while passing through the crista galli and basion; (2) the MSP including the nasion, incisive foramen, and basion; (3) the MSP including the nasion, anterior nasal spine, and posterior nasal spine. The mean absolute distances (MADs) to the MSPs were calculated from the coordinates of 1,548 points on 129 CBCT images. The differences in the values of the 3D coordinates among RMs were compared. Results: The MADs of the three RMs showed significant differences (p < 0.05). Most of the differences in values of the coordinates were not significant among RMs. Conclusions: Although the differences in distance among the three MSPs were minor, the MSP perpendicular to the FH plane while passing through the crista galli and basion best approximated the true symmetrical MSP.
인체 골격의 모델생성과 형상변동을 파악하는 것은 생체역학의 응용분야에서 중요한 부분을 차지한다. 본 논문에서는 3 차원 대퇴골 모델의 데이터베이스로부터 대퇴골의 형상변동을 통계적으로 분석하고, 추출된 주요 파라미터를 사용하여 대퇴골의 형상을 직관적으로 모델링 할 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위해서 먼저 통계적 기법 중에 하나인 주성분 분석(PCA)을 이용하여 대퇴골의 형상변동을 파악하였다. 주성분 분석을 수행하기 위해서는 3 차원 대퇴골 모델 간에 토폴로지(Topology)의 일치가 필요하다. 따라서 대퇴골의 형상에 해부학적 기준점(Landmark)을 정의하여 템플릿 모델이 대상 대퇴골 모델로 변형되기 위한 방향을 결정한 후 곡면 피팅(Surface fitting)을 수행하였다. 다음으로 주성분 분석을 통해 도출된 주성분과 대퇴골의 형상을 대표할 수 있는 해부학적 파라미터와의 상관관계를 정의하였다. 마지막으로 해부학적 파라미터로 대퇴골 모델의 생성 및 형상변동을 가시화 할 수 있는 프로그램을 개발하였다.
인간 감정 인식은 컴퓨터 비전 및 인공 지능 영역에서 지속적인 관심을 받는 연구 주제이다. 본 논문에서는 wild 환경에서 이미지, 얼굴 특징점 및 음성신호로 구성된 multi-modal 신호를 기반으로 여러 신경망을 통해 인간의 감정을 분류하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 다음과 같은 특징을 갖는다. 첫째, multi task learning과 비디오의 시공간 특성을 이용한 준 감독 학습을 사용함으로써 영상 기반 네트워크의 학습 성능을 크게 향상시켰다. 둘째, 얼굴의 1 차원 랜드 마크 정보를 2 차원 영상으로 변환하는 모델을 새로 제안하였고, 이를 바탕으로 한 CNN-LSTM 네트워크를 제안하여 감정 인식을 향상시켰다. 셋째, 특정 감정에 오디오 신호가 매우 효과적이라는 관측을 기반으로 특정 감정에 robust한 오디오 심층 학습 메커니즘을 제안한다. 마지막으로 소위 적응적 감정 융합 (emotion adaptive fusion)을 적용하여 여러 네트워크의 시너지 효과를 극대화한다. 제안 네트워크는 기존의 지도 학습과 반 지도학습 네트워크를 적절히 융합하여 감정 분류 성능을 향상시켰다. EmotiW2017 대회에서 주어진 테스트 셋에 대한 5번째 시도에서, 제안 방법은 57.12 %의 분류 정확도를 달성하였다.
Peralta, Alonso Andres Hormazabal;Choi, You-Jin;Hu, Hyewon;Hu, Kyung-Seok;Kim, Hee-Jin
Journal of Korean Dental Science
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제14권2호
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pp.101-109
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2021
Purpose: For minimally invasive procedures, three-dimensional (3D) anatomical knowledge of the structures of the face is essential. This study aimed to describe the thickness of the skin and subcutaneous tissue and depths of the facial muscles located in the infraorbital region using a 3D scanner to provide critical clinical anatomical guidelines for improving minimally invasive cosmetic procedures. Materials and Methods: The 3D scanning images of 38 Korean cadavers (22 males and 16 females; age range: 51~94 years at the time of death) were analyzed. Eight facial landmarks (P1~P8) were marked on the cadaveric faces. The images were scanned in three steps-undissected face, hemiface after skinning, and revealing the facial muscles. Student's t-test was used to identify significant differences. Result: The skin and subcutaneous tissue tended to become thicker from the upper to lower and medial to lateral aspects, and the muscles followed the same pattern as that of the most superficial located muscle and the deepest located muscles. No significant sex-related differences were found in the skin at any landmark. However, the muscles tended to be deeper in the female participants. Conclusion: The study data can serve as a basis for creating or enhancing clinical anatomy-based guidelines or improving procedures in the infraorbital region.
Purpose: This study was performed to assess the clinical validity and accuracy of a deep learning-based automatic landmarking algorithm for cone-beam computed tomography (CBCT). Three-dimensional (3D) CBCT head measurements obtained through manual and automatic landmarking were compared. Materials and Methods: A total of 80 CBCT scans were divided into 3 groups: non-surgical (39 cases); surgical without hardware, namely surgical plates and mini-screws (9 cases); and surgical with hardware (32 cases). Each CBCT scan was analyzed to obtain 53 measurements, comprising 27 lengths, 21 angles, and 5 ratios, which were determined based on 65 landmarks identified using either a manual or a 3D automatic landmark detection method. Results: In comparing measurement values derived from manual and artificial intelligence landmarking, 6 items displayed significant differences: R U6CP-L U6CP, R L3CP-L L3CP, S-N, Or_R-R U3CP, L1L to Me-GoL, and GoR-Gn/S-N (P<0.05). Of the 3 groups, the surgical scans without hardware exhibited the lowest error, reflecting the smallest difference in measurements between human- and artificial intelligence-based landmarking. The time required to identify 65 landmarks was approximately 40-60 minutes per CBCT volume when done manually, compared to 10.9 seconds for the artificial intelligence method (PC specifications: GeForce 2080Ti, 64GB RAM, and an Intel i7 CPU at 3.6 GHz). Conclusion: Measurements obtained with a deep learning-based CBCT automatic landmarking algorithm were similar in accuracy to values derived from manually determined points. By decreasing the time required to calculate these measurements, the efficiency of diagnosis and treatment may be improved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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