The purposes of this study were to examine the normal lumbar proprioception and identify the effect of vision and proprioception on lumbar movement accuracy through measuring a reposition error in visual and non-visual conditions and to provide the basic data for use of vision when rehabilitation program is applied. The subjects of this study were 39 healthy university students who have average physical activity level. They were measured the ability to reproduce the target position(50% of maximal range of motion) of flexion, extension, dominant and non-dominant side flexion in visual and non-visual conditions. Movement accuracy was assessed by reposition error(differences between intended and actual positions) that is calculated by the average of absolute value of 3 repeated measures at each directions. The data were analysed by paired samples t-test, independent samples t-test, and repeated measures ANOVA. The results were as follows : 1. Movement accuracy of flexion, extension, dominant side flexion, and non-dominant side flexion was increased in visual condition. 2. There were no differences in the lumbar movement accuracy between sexes in visual and non-visual conditions. 3. In non-visual condition, the movement in coronal plane(dominant and non dominant side flexion) is more accurate than that in sagittal plane(flexion and extension). 4. In non-visual condition, there were no differences in the lumbar movement accuracy between dominant and non-dominant side flexion. In conclusion, this study demonstrates that the movement is more accurate when the visual information input is available than proprioception is only available. When proprioception is decreased by injury or disease, it disturbs the control of posture and movement. In this case, human controls the posture and movement by using visual compensation. However it is impossible to prevent an injury or trauma because most of injuries occur in an unexpected situation. For this reason, it is important to improve the proprioception. Therefore, proprioceptive training or exercise which improve the ability to control of posture and movement is performed an appropriate control of permission or interception of the visual information input to prevent an excessive visual compensation.
Purpose: This study was performed to evaluate the effect of voxel size on the accuracy of landmark identification in cone-beam computed tomography (CBCT) images. Materials and Methods: CBCT images were obtained from 15 dry human skulls with two different voxel sizes; 0.39 mm and 0.10 mm. Three midline landmarks and eight bilateral landmarks were identified by 5 examiners and were recorded as three-dimensional coordinates. In order to compare the accuracy of landmark identification between large and small voxel size images, the difference between best estimate (average value of 5 examiners' measurements) and each examiner's value were calculated and compared between the two images. Result: Landmark identification errors showed a high variability according to the landmarks in case of large voxel size images. The small voxel size images showed small errors in all landmarks. The landmark identification errors were smaller for all landmarks in the small voxel size images than in the large voxel size images. Conclusion: The results of the present study indicate that landmark identification errors could be reduced by using smaller voxel size scan in CBCT images.
본 연구에서는 딥러닝 객체탐지 기법의 정확도 향상을 위해 항공사진과 드론 영상을 대상으로 확대율 조건과 계절요인이 탐지정확도에 미치는 영향을 실험을 통해 분석하였다. 딥러닝 객체탐지기법 중 빠른 학습 속도와 높은 정확도를 나타내는 Mask R-CNN을 사용하여 탐지대상인 자동차를 픽셀 단위로 탐지하고자 하였다. '서울시 항공사진서비스'를 통해 화면 확대 레벨을 달리하며 학습 영상을 캡처하고 각각을 학습하여 정확도를 분석하였다. 실험결과에 따르면 확대 레벨이 높아질수록 mAP 평균이 60%, 67%, 75%로 높아졌다. 데이터 세트의 train, test 데이터의 확대율을 엇갈려서 배치한 경우에는 확대율이 매우 낮은 경우를 제외하고 저배율의 데이터를 train 데이터로, 고배율의 데이터를 test 데이터로 배치하였을 때 높은 mAP로 반대의 경우보다 20% 이상 차이를 보였다. 그리고 4개월의 시차로 계절적 차이를 두고 촬영한 드론 영상의 경우, 같은 시기 영상자료 학습결과가 평균 93%로 높은 정확도를 나타내어 계절적 차이도 학습에 영향을 주는 것을 확인되었다.
9축 IMMU기반의 3차원 자세추정에 있어 대표적인 정확성 저하요인은 가속도계 신호를 교란시키는 외부가속도와 지자기센서 신호와 관련된 자기교란이라는 두 가지 교란성분이다. 교란성분에 의한 영향을 최소화하기 위해 모델링기반 기법과 스위칭 기법이 제안되어 왔고, 이를 비교한 연구도 진행된 바 있다. 그러나 모델링기반 기법에서 모델링의 차이가 자세추정 성능에 미치는 영향에 대한 연구는 현재까지 발표된 바 없다. 본 논문은 교란성분 모델링이 IMMU기반 자세추정 정확성에 미치는 영향을 확인하기 위해, 모델링에 차이가 있는 최근 발표된 두 알고리즘을 다양한 시험조건에서 비교하였다. 이를 통해 교란성분 모델링의 차이는 진행잡음 공분산 행렬에 차이를 발생시키며, 이로 인해 자세추정 성능에 영향을 끼칠 수 있음을 확인할 수 있었다. 시험결과 두 알고리즘은 평균제곱근오차에서 롤 피치 요평균 $1.35^{\circ}$ 및 요성분 $3.63^{\circ}$의 차이를 발생시켰다.
Suah Yu;Na Hye Kwon;Sang-Rok Kim;Young Jin Won;Kum Bae Kim;Se Byeong Lee;Cheol Ha Baek;Sang Hyoun Choi
Nuclear Engineering and Technology
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제56권6호
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pp.2317-2323
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2024
Medical linear accelerators with an energy of 8 MV or higher are radiated owing to photonuclear reactions and neutron capture reactions. It is necessary to quantitatively evaluate the concentration of radioactive isotopes when replacing or disposing them. HPGe detectors are commonly used to identify isotopes and measure radioactivity. However, because the detection efficiency is generally calibrated using a standard material with a density of 1.0 g/cm3, a self-absorption effect occurs if the density of the measured material is high. In this study, self-absorption correction factors were calculated for tungsten, lead, copper, and SUS-303, which are the main materials of medical linear accelerator head parts, for each gamma-ray energy using MCNP 6.2 code. The self-absorption effect was more pronounced as the energy of the emitted gamma rays decreased and the density of the measured materials increased. These correction factors were applied to the radioactivity measurements of the in-built and portable HPGe detectors. Furthermore, compared to the surface dose rate measured by the survey meter, the accuracy of the measurements of radioactivity improved by an average of 124.31 and 100.53 % for inbuilt and portable HPGe detectors, respectively. The results showed a good agreement, with an average difference of 3.70 and 5.24 %.
This study was performed to evaluate accuracy and precision of filter method and impinger method for analyzin airborne isocyanates in mixture (2, 6-TDI, HDI, 2, 4-TDI, MDI). Filter method was performed using the OSHA Method 42 and impinger method using the NIOSH Method 5521. The samples were analyzed by high performance liquid chromatography-ultraviolet detector (HPLC-UVD). After the optimum operating conditions for each method were investigated, samples with various concentration levels were quantified at the conditions. The precision was expressed by the pooled coefficient of variation(C.V.) and the accuracy by overall accuracy. The results are summarized as follows: 1. The optimum condition of filter method was determined at 35/65 ACN/buffer (0.01 M ammonium acetate) in mobile phase. And in case of impinger method, it was at 30/70 ACN/buffer(0.2 M sodium acetate). The effect of concentrations of acetate on the separation of the peaks was not significant, but, the effect of ACN/buffer ratio was significant. 2. The correlation coefficients for the two methods were above 0.9 in all isocyanate compounds. Average recovery efficiencies for 2, 6-TDI, HDI, 2, 4-TDI and MDI in filter method were 92.4%, 102.6%, 87.3% and 101.0%, respectively. Those in impinger method were 106.6%, 106.7%, 99.0% and 103.6%, respectively. As a result, the recovery efficiency of impinger method was higher than those of filter method in analyzing isocyanate compounds. 3. The pooled coefficients of variations of the methods were slightly higher than expected. The overall accuracies of the methods were within $\pm 25%$ for each isocyanate compound. Since these results satisfy NIOSH criteria, the accuracy of the experiment is appropriate. 4. As seen above, impinger method is more efficient than filter method. But, there are many disadvantages in impinger method. Therefore, solid sorbent such as a glass fiber filter must be developed in order to have the high efficiency not less than that of impinger method in the future.
The objective of this study was to compare the accuracy analysis and the effect of field application of a newly developed automatic heat detector in dairy cows. From 2009 to 2010, we used 48 Holstein cows (mounting cows : 38 heads, standing cows : 10 heads) raised in experimental barn of National Livestock Research Institute (RDA) for the accuracy analysis of automatic heat detector, and 14 Holstein cows raised in three commercial dairy farms of Cheonan and Pochun area for comparison of the effect of field application. The accuracy of response in cows attached with automatic heat detector was 86.8% (33/38) displayed on board when mounting activity observed, and 100% (10/10) when standing activity observed, and on average, 90.0% (43/48) displayed on board. The accuracy of automatic heat detector in on-farm test was 85.7% (12/14), and conception rate was 75.0% (9/12).
협력적 필터링을 이용한 추천시스템은 희소성의 문제로 인해 예측의 정확도에 대한 신뢰성에 문제가 있다. 이는 선호도 평가치의 희소성이 크면 이웃선정과정에 문제가 있을 뿐만 아니라 예측의 정확도를 떨어뜨린다. 본 논문에서는 사용자의 응답 희소성에 따른 MAE의 변화를 조사하였으며 희소성에 따라 집단을 분류하고 분류된 집단에 따른 MAE는 유의적인 차이가 있는 지를 분석하였다. 그리고 희소성 문제로 인한 집단 간의 예측 정확도를 높이기 위한 방법으로 희소성이 있는 아이템을 선별하여 이들 중에서 선호도 응답이 많은 사용자 고객의 선호도 평균값을 선호도 평가 치로 대치시켜 희소성을 완화하여 추천시스템의 예측 정확도가 높아졌음을 연구하였다.
본 논문은 대부분의 변형된 CNN(: Convolution Neural Networks)에서 사용하지 않는 첫 번째 컨볼루션 층(convolution layer)을 사용해 정확도 향상을 노리는 방법을 소개한다. GoogLeNet, DenseNet과 같은 CNN에서 첫 번째 컨볼루션 층에서는 기존방식(3×3 컨볼루션연산 및 배규정규화, 활성화함수)만을 사용하는데 이 부분을 RGB-csb(: RGB channel separation block)로 대체한다. 이를 통해 RGB값을 특징 맵에 적용시켜 정확성을 향상시킬 수 있는 선행연구 결과에 추가적으로, 기존 CNN과 제한된 영상 개수를 사용하여 정확도를 비교한다. 본 논문에서 제안한 방법은 영상의 개수가 적을수록 학습 정확도 편차가 커 불안정하지만 기존 CNN에 비해 정확도가 평균적으로 높음을 알 수 있다. 영상의 개수가 적을수록 평균적으로 약 2.3% 높은 정확도를 보였으나 정확도 편차는 5% 정도로 크게 나타났다. 반대로 영상의 개수가 많아질수록 기존 CNN과의 평균 정확도의 차이는 약 1%로 줄어들고, 각 학습 결과의 정확도 편차 또한 줄어든다.
대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.271-280
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1999
The topographical effect resulted from rugged terrains and inhomogeneous spectral characteristics due to the complexly mixed land cover condition of Korea substantially lower the remotely sensed land cover classification accuracy In this study, a topographic correction method using digital elevation model to alleviate the topographic effects. To deal with inhomogeneous spectral characteristic, a hybrid classifier with inclusion of prior probabilities was introduced. This investigation concluded that the topographical normalization and hybrid classification with prior probabilities are effective on rugged landscape. The overall and average classification accuracies were improved by 0.92% and 1.016% respectively. The most substantial and noticeable accuracy improvement was observed in forest areas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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