본 연구는 최근 3년(2020-2022)간 국내 전자출판물의 납본·자체수집·수증 현황과 ISBN이 발급된 전자출판물의 납본 및 미납본 현황을 분석하였다. 이를 통해 국내 전자출판물의 납본 의무 이행 독려하기 위한 개선방안을 제안하고자 하였다. 먼저 국내 전자출판물의 납본·자체수집·수증 현황의 주요 분석결과는 다음과 같다. 전자출판물 수집형태는 자체수집(57.07%), 납본(41.74%), 수증(1.19%)이었으며, 파일 형식은 전자책(pdf, epub), 웹툰(jpg), 오디오북(mp3)으로 다양하였다. 주로 2012년부터 2022년 사이에 출판된 전자출판물이 수집되었으며, 1960년부터 2011년 사이에 출판된 자료도 일부 수집되었다. 자체수집은 웹툰이 많았고, 납본은 전자책이 주를 이루었다. ISBN 발급 현황을 보면, 자료유형은 전자책(96.2%)이, 주제분야는 문학 분야가 가장 많은 ISBN을 발급받았다. 2020년부터 2022년 사이에 가장 많은 ISBN이 발급되었다. ISBN 발급 상위 10위 발행처의 납본율을 보면, 전체적으로 ISBN 발급을 받은 발행처들의 납본율이 저조하여 이를 개선하기 위한 노력이 필요한 것으로 나타났다. 이에 개선방안으로 발행처의 납본 의무에 대한 인식 제고, 인센티브 제공 및 제재 조치 강화, 납본 현황의 투명한 공개를 통한 자발적 참여 유도, 그리고 ISBN 발급 및 납본 시스템의 데이터 정확성 향상을 위한 기술적 조치의 필요성을 제안하였다.
Koung Mi Kang;Kyung Min Kim;In Seong Kim;Joo Hyun Kim;Ho Kang;So Young Ji;Yun-Sik Dho;Hyongmin Oh;Hee-Pyoung Park;Han Gil Seo;Sung-Min Kim;Seung Hong Choi;Chul-Kee Park
Korean Journal of Radiology
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제24권6호
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pp.553-563
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2023
Objective: Functional magnetic resonance imaging (fMRI) and diffusion tensor imaging-derived tractography (DTI-t) contribute to the localization of language areas, but their accuracy remains controversial. This study aimed to investigate the diagnostic performance of preoperative fMRI and DTI-t obtained with a simultaneous multi-slice technique using intraoperative direct cortical stimulation (DCS) or corticocortical evoked potential (CCEP) as reference standards. Materials and Methods: This prospective study included 26 patients (23-74 years; male:female, 13:13) with tumors in the vicinity of Broca's area who underwent preoperative fMRI and DTI-t. A site-by-site comparison between preoperative (fMRI and DTI-t) and intraoperative language mapping (DCS or CCEP) was performed for 226 cortical sites to calculate the sensitivity and specificity of fMRI and DTI-t for mapping Broca's areas. For sites with positive signals on fMRI or DTI-t, the true-positive rate (TPR) was calculated based on the concordance and discordance between fMRI and DTI-t. Results: Among 226 cortical sites, DCS was performed in 100 sites and CCEP was performed in 166 sites. The specificities of fMRI and DTI-t ranged from 72.4% (63/87) to 96.8% (122/126), respectively. The sensitivities of fMRI (except for verb generation) and DTI-t were 69.2% (9/13) to 92.3% (12/13) with DCS as the reference standard, and 40.0% (16/40) or lower with CCEP as the reference standard. For sites with preoperative fMRI or DTI-t positivity (n = 82), the TPR was high when fMRI and DTI-t were concordant (81.2% and 100% using DCS and CCEP, respectively, as the reference standards) and low when fMRI and DTI-t were discordant (≤ 24.2%). Conclusion: fMRI and DTI-t are sensitive and specific for mapping Broca's area compared with DCS and specific but insensitive compared with CCEP. A site with a positive signal on both fMRI and DTI-t represents a high probability of being an essential language area.
현재의 음성인식 기술은 하드웨어 기술의 발전과 더불어 여러 분야에 응용되고 있지만 음성구동 휠체어와 같은 고신뢰성이 요구되는 응용분야에서는 아직도 그 성능이 불충분하다. 실 환경에서 음성을 통해 안전하게 휠체어를 제어하기 위해서는 도로의 소음 등과 같은 주변잡음의 영향에 의한 음성인식 성능의 저하, 사용자의 기침소리나 숨소리 등과 같은 비음성 입력시의 오동작, 명령어의 불명확한 발성과 일반인과는 다른 발성 속도 및 발성 주파수 등을 고려한 인식시스템이 필요하다. 이를 위하여 본 논문에서는 비음성 입력시의 오동작을 방지하기 위해 인식기의 전처리 단에서 YIN 기본주파수 추출방법을 적용한 후 프레임 별 신뢰도에 기반한 고정도로 음성/비음성을 판별할 수 있는 방법을 제안하고, 불명확한발성에 대한 인식 성능 향상을 위해 화자 적응화 방법 및 개인적인 발성 변이를 표현할 수 있는 다중 후보 단어사전을 구성하여 인식성능 제고를 도모하였다. 잡음이 포함된 실 환경하에서 수집한 데이터를 대상으로 인식실험을 수행한 결과 기존의 켑스트럼 방법에서는 오류 없이 비음성을 찾아내는 재현율은 62%로 나타났으나 본 논문에서 제안한 YIN방법에 기반을 둔 신뢰도 측정방법에서는 95.1%를 나타나 우수한 성능을 나타내었다. 실 환경에서 수집된 2211개의 불명확한 발성을 대상으로 인식실험을 수행한 결과 2000상태 16 혼합수 HMnet 모델을 이용한 경우 인식률이 78.6%로 나타났으나 MAP적응화 방법 및 다중 후보 인식사전을 적용한 결과 99.5%의 인식 성능을 나타내어 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.
eCall은 교통사고 발생 시 긴급구난 기관과 현장상황을 정확하게 파악할 수 있는 사고정보를 연계하여 교통사고 피해자를 신속하게 구조·구급하도록 지원하는 시스템을 말한다. 본 논문의 목적은 국내 긴급구난 기관의 요구사항을 반영한 한국형 eCall 시스템을 개발하고 통합실증을 통해 기대효과를 분석하는 것이다. 통합실증은 전국을 대상으로 진행되었고, 통합실증 결과 eCall IVS와 센터 간 통신성공율은 99.25%, 위치정보 평균 오차는 1.2 m로 측정되었다. 특히, 위치정보 평균 오차는 방송통신위원회의 국내 긴급구조 위치정보 품질 측정 결과인 21.6 m 보다 우수한 것을 확인할 수 있었다. eCall 시스템이 도입 시 교통사고 발생부터 병원도착까지 시간은 고속도로는 3분 38초, 일반도로는 1분 22초 단축 가능하다는 것을 확인할 수 있었다. 이를 2005년부터 2022까지의 교통사고 사망자에 적용한 결과 교통사고 사망자 수는 82,662명, 사회적 비용은 약1,026,100천달러가 감소되는 것으로 분석되었다.
Purpose: When performing nuclear medicine examinations, body wraps or plastic supports are used to support and immobilize the patient's upper extremities to prevent patient safety accidents. However, the existing plastic supports compromised patient and staff safety, including finger entrapment and falls. Moreover, the body wrap provided by manufacturers compromised image quality such as upper extremities cutoff during whole body bone scan. Therefore, a new design of body wrap was developed to improve the issue, and this study aims to evaluate the usability of this medical body wrap. Materials and Methods: To evaluate the usability of the newly designed medical body wrap, a quality assessment of whole body bone scan images and a user satisfaction survey were conducted. Adult patients (male:female=129:152, age: 60.3±12.4 years, BMI: 24.0±4.2) aged 16 years or older who underwent a whole body bone scan during two periods: June to July 2022 (before improvement, n=139) and June to July 2023 (after improvement, n=142) were randomly selected for image quality evaluation. Five radiotechnologists visually evaluated the posterior view of the whole body bone image, including the left and right elbow (2 points), arm (2 points), whether the hand is extended (2 points), whether the hand is included (2 points), and the number of visible fingers (10 points), with a total of 18 points, which were converted to 100 points and analyzed for difference before and after improvement using an independent sample t-test. The user satisfaction questionnaire was evaluated using a 5-point Likert scale among 16 radiotechnologists from three general hospitals who experienced the new body wrap. Results: The image quality assessment was 82.0±13.8 before the improvement and 89.3±10.1 after the improvement, an average of 7.3 points higher, with a statistically significant difference (t=5.02, p<0.01). The user satisfaction survey showed an overall satisfaction rating of 4.1±0.8 for ease of use, 3.8±0.7 for scan preparation time, 3.9±0.7 for patient safety, 3.8±1.2 for scan accuracy, and 4.2±0.7 for recommendation (87.5% questionnaire response rate). Conclusion: The developed body wrap showed higher image quality and user satisfaction compared to the old method. Considering these results, it is deemed that the new body wrap may be more useful than existing methods.
Jiahui Li;Rui Wang;Christian Tesche;U. Joseph Schoepf;Jonathan T. Pannell;Yi He;Rongchong Huang;Yalei Chen;Jianan Li;Xiantao Song
Korean Journal of Radiology
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제22권5호
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pp.697-705
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2021
Objective: To investigate the feasibility and the accuracy of the coronary CT angiography (CCTA)-derived Registry of Crossboss and Hybrid procedures in France, the Netherlands, Belgium and United Kingdom (RECHARGE) score (RECHARGECCTA) for the prediction of procedural success and 30-minutes guidewire crossing in percutaneous coronary intervention (PCI) for chronic total occlusion (CTO). Materials and Methods: One hundred and twenty-four consecutive patients (mean age, 54 years; 79% male) with 131 CTO lesions who underwent CCTA before catheter angiography (CA) with CTO-PCI were retrospectively enrolled in this study. The RECHARGECCTA scores were calculated and compared with RECHARGECA and other CTA-based prediction scores, including Multicenter CTO Registry of Japan (J-CTO), CT Registry of CTO Revascularisation (CT-RECTOR), and Korean Multicenter CTO CT Registry (KCCT) scores. Results: The procedural success rate of the CTO-PCI procedures was 72%, and 61% of cases achieved the 30-minutes wire crossing. No significant difference was observed between the RECHARGECCTA score and the RECHARGECA score for procedural success (median 2 vs. median 2, p = 0.084). However, the RECHARGECCTA score was higher than the RECHARGECA score for the 30-minutes wire crossing (median 2 vs. median 1.5, p = 0.001). The areas under the curve (AUCs) of the RECHARGECCTA and RECHARGECA scores for predicting procedural success showed no statistical significance (0.718 vs. 0.757, p = 0.655). The sensitivity, specificity, positive predictive value, and the negative predictive value of the RECHARGECCTA scores of ≤ 2 for predictive procedural success were 78%, 60%, 43%, and 87%, respectively. The RECHARGECCTA score showed a discriminative performance that was comparable to those of the other CTA-based prediction scores (AUC = 0.718 vs. 0.665-0.717, all p > 0.05). Conclusion: The non-invasive RECHARGECCTA score performs better than the invasive determination for the prediction of the 30-minutes wire crossing of CTO-PCI. However, the RECHARGECCTA score may not replace other CTA-based prediction scores for predicting CTO-PCI success.
최근 이상기후로 인한 급경사지 붕괴 위험이 증가되고 있으며, 급경사지 붕괴 위험의 사전 예측 및 경보 전파가 이루어지지 않아 인명과 재산 피해가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 급경사지의 상태를 평가하기 위해 IoT 센서와 AI 기반 카메라를 융합한 급경사지 분석 시스템을 개발하였다. 시스템을 개발하기 위하여 급경사지 지반조건을 고려한 계측센서 하드웨어 및 펌웨어 설계, AI 기반 영상 분석 알고리즘 설계, 그리고 예·경보 솔루션 및 시스템 제작을 수행하였다. IoT 센서의 데이터와 AI 카메라 영상 분석을 통해 센서 데이터의 오차를 최소화하고, 데이터의 신뢰성을 향상시키고자 하였다. 또한 실제 급경사지에 적용하여 정확도(신뢰도)를 평가하였다. 그 결과, 센서 계측 오류는 0.1° 이내로 유지되었으며 계측 데이터의 전송률은 95%이상이었다. AI 기반의 영상 분석 시스템은 야간에도 부분 인식률 99%의 높은 성능을 나타내었다. 본 연구결과는 다양한 사회간접자본(SOC) 시설의 급경사지 상태 분석 및 스마트 유지관리 분야에도 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
June-Goo Lee;HeeSoo Kim;Heejun Kang;Hyun Jung Koo;Joon-Won Kang;Young-Hak Kim;Dong Hyun Yang
Korean Journal of Radiology
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제22권11호
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pp.1764-1776
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2021
Objective: This study aimed to validate a deep learning-based fully automatic calcium scoring (coronary artery calcium [CAC]_auto) system using previously published cardiac computed tomography (CT) cohort data with the manually segmented coronary calcium scoring (CAC_hand) system as the reference standard. Materials and Methods: We developed the CAC_auto system using 100 co-registered, non-enhanced and contrast-enhanced CT scans. For the validation of the CAC_auto system, three previously published CT cohorts (n = 2985) were chosen to represent different clinical scenarios (i.e., 2647 asymptomatic, 220 symptomatic, 118 valve disease) and four CT models. The performance of the CAC_auto system in detecting coronary calcium was determined. The reliability of the system in measuring the Agatston score as compared with CAC_hand was also evaluated per vessel and per patient using intraclass correlation coefficients (ICCs) and Bland-Altman analysis. The agreement between CAC_auto and CAC_hand based on the cardiovascular risk stratification categories (Agatston score: 0, 1-10, 11-100, 101-400, > 400) was evaluated. Results: In 2985 patients, 6218 coronary calcium lesions were identified using CAC_hand. The per-lesion sensitivity and false-positive rate of the CAC_auto system in detecting coronary calcium were 93.3% (5800 of 6218) and 0.11 false-positive lesions per patient, respectively. The CAC_auto system, in measuring the Agatston score, yielded ICCs of 0.99 for all the vessels (left main 0.91, left anterior descending 0.99, left circumflex 0.96, right coronary 0.99). The limits of agreement between CAC_auto and CAC_hand were 1.6 ± 52.2. The linearly weighted kappa value for the Agatston score categorization was 0.94. The main causes of false-positive results were image noise (29.1%, 97/333 lesions), aortic wall calcification (25.5%, 85/333 lesions), and pericardial calcification (24.3%, 81/333 lesions). Conclusion: The atlas-based CAC_auto empowered by deep learning provided accurate calcium score measurement as compared with manual method and risk category classification, which could potentially streamline CAC imaging workflows.
동해 남서부 해역 울릉분지 일대 대륙붕과 대륙사면에서 퇴적속도를 추정하기 위해 저배경방사능 우물형 고순도 게르마늄 감마선 검색기를 이용하여 $^{210}Pb$, $^{226}Ra$와 $^{137}Cs$를 측정하였다. 추정된 퇴적속도는 대륙붕에서 가장 높고 (0.6-1.1 cm/yr), 대륙붕의 정점 B1005로부터 외해로 갈수록 거리가 증가함에 따라 퇴적속도는 지수함수적으로 감소하여, 분지에서 0.2 cm/yr 이하로 계산되었다. $^{137}Cs$의 투과깊이을 이용하여 퇴적속도에 대한 퇴적 후 퇴적물 혼합작용의 영향을 평가한 결과, 정점 BS-1을 제외하고 다른 정점들에 대하여 퇴적속도 추정에서 생물교란의 영향이 미미하다고 판단되어, 추정된 퇴적속도는 이 지역의 퇴적속도를 잘 나타내고 있다고 판단되었다. 기존의 여러 연구들과 이 연구의 결과로부터 대한해협을 통해 공급된 퇴적물들이 한반도 동남해역 연안에 이르러 대륙붕지역에 주로 퇴적되며, 나머지는 한반도 동쪽 대륙사면과 분지에 퇴적되는 것으로 추정할 수 있다. 또한 $^{210}Pb$ 수직분포는 이 지역의 퇴적과정이 매우 복잡할 가능성을 제시한다.
최근 건설현장의 안전사고 문제를 해결하기 위해 컴퓨터 비전 기술을 활용한 안전관리에 관한 연구를 많이 수행하고 있다. 최근 딥러닝 기반 객체 인식 및 영역 분할 연구에서 앵커 박스 파라미터를 사용하고 있다. 일관적인 정확도를 확보하기 위하여 학습 과정에서 앵커 박스 파라미터의 최적화가 중요하다. 앵커 박스 관련 파라미터는 일반적으로 학습자의 휴리스틱 방법으로 모양과 크기를 고정하여 학습을 수행하고 있고, 파라미터는 단일로 구성된다. 하지만 파라미터는 객체 종류와 객체 크기에 따라 민감하고 수가 증가하면 단일 파라미터로 데이터의 모든 특성을 반영하는데 한계가 발생한다. 따라서 본 논문은 분할 학습을 통해 최적화된 다중 파라미터를 적용하는 방법을 제안하여 단일 파라미터로 모든 객체의 특성을 반영하기 어려운 문제를 해결하고자 한다. 통합 데이터를 객체 크기, 객체 수, 객체의 형상에 따라 효율적으로 분할하는 기준을 정립하였으며, 최종으로 통합 학습과 분할 학습 방법의 성능 비교를 통해 제안한 학습 방법의 효과를 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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