• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.300-302
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• 2022

Palm vein identification has attracted attention due to its distinct characteristics and excellent recognition accuracy. However, many contactless palm vein identification systems suffer from the issue of having low-quality palm images, resulting in degradation of recognition accuracy. This paper proposes the use of U-Net architecture to correctly segment the vascular blood vessel from palm images. Attention gate mechanism and residual block are also utilized to effectively learn the crucial features of a specific segmentation task. The experiments were conducted on CASIA dataset. Hessian-based Jerman filtering method is applied to label the palm vein patterns from the original images, then the network is trained to segment the palm vein features from the background noise. The proposed method has obtained 96.24 IoU coefficient and 98.09 dice coefficient.

• The Korean Journal of Pain
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• 제10권1호
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• pp.21-27
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• 1997

Background : Previous studies have proven beneficial in labor analgesia to use subarachnoid sufentanil(alone or with adjuvant) on parturients in early first stage of labor. We designed this prospective study to evaluate analgesic efficacy and side effects of subarachnoid sufentanil plus bupivacaine in women with cervical dilatation of 7 cm greater. Methods : This was an open-label, nonrandomized trial of 32 parturients in late first stage labor who requested labor analgesia. After signing the consent form each patient received subarachnoid sufentanil (10 ${\mu}g$) and bupivacaine (2.5 mg). Patients were asked to rate their verbal pain score (0-10 scale) before regional anesthesia and 5 minutes after subarachnoid injection, and every 20 minutes thereafter until delivery or request for additional analgesia. Blood pressure, pruritus, Bromage motor block score, mode of delivery and need for supplemental analgesics were recorded. Results : Thirty women were included in the study. Mean pain scores (mean${\pm}$SD) were $8.7{\pm}1.0$ pre-spinal, $0.7{\pm}1.5$ 5 minutes post-injection, and remained less than 5 for 130 minutes after spinal injection. Of 30 patients, 24 had unassisted vaginal delivery, 4 instrumental vaginal delivery (vacuum), and 2 cesarean delivery. Of 28 patients who delivered vaginally, 19 did not require supplemental analgesics and had a delivery pain score of 5 or lower. Blood pressure decreased in three patients after spinal analgesia (p<0.05), which necessitated treatment. The Bromage motor block score was 0 in 26 patients and 1 in 4 patients. Pruritus was noted in 22 patients. Conclusion : Subarachnoid sufentanil-bupivacaine provides rapid analgesia for an effective duration of approximately 130 minutes in parturients in late first stage of labor.

• Journal of Dental Anesthesia and Pain Medicine
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• 제21권1호
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• pp.41-47
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• 2021

Background: This study was designed to compare the efficacy of DentalVibe against 2% lidocaine gel in reducing pain during the administration of local anesthetic injection in the adult population. Methods: This was a split-mouth open-label, randomized, controlled clinical study conducted in the Department of Oral and Maxillofacial Surgery of a dental institute. Fifty patients who were scheduled for bilateral dental extractions requiring an inferior alveolar nerve block were enrolled in the study. Site A (n = 50) was coated with 2% lidocaine gel followed by a local anesthetic injection, and DentalVibe with local anesthetic injection was used for Site B (n = 50). The primary outcome was pain, which was recorded immediately after the administration of anesthetic injection using the Visual Analogue Scale [VAS 0 - 10]. Results: The VAS pain scores ranged from 4 to 10 for site A and 0 to 6 for site B. Comparison between the two sites showed a statistically significant difference [Mann-Whitney U test value = 51.50, P < 0.001] favoring site B. Conclusion: This study showed that DentalVibe reduces pain during injection of local anesthesia compared to topical anesthetic gel.

• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.185-207
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• 2022

최근 딥 러닝 기술의 발전으로 인해, 텍스트, 이미지 등 비정형 데이터 분석에 딥 러닝 알고리즘을 적용하는 연구가 활발히 수행되고 있다. 그중 텍스트 분류는 학계 및 업계에서 오랜 기간 연구되어 온 분야로, 분류의 성능을 향상시키기 위해 계층형 레이블 등 데이터 자체의 특성을 활용하기 위한 다양한 시도가 이루어지고 있다. 하지만 계층적 분류를 위해 주로 사용되는 하향식 접근법은 상위 레벨의 오분류가 하위 레벨의 정분류 기회를 차단한다는 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 레이블의 계층적인 관계를 고려하면서도 상위 레벨의 분류가 하위 레벨의 분류를 차단하지 않도록 하여 분류 성능을 향상시키기 위해, 오토인코더 기반 심층 지도 네트워크를 활용한 계층형 데이터 분류 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 오토인코더의 잠재변수에 하위 레이블을 예측하는 주 분류기를 추가하고, 인코더의 은닉층에 상위 레벨의 레이블 예측하는 보조 분류기를 추가하여 End-to-End 학습을 진행한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위하여 국내 논문 데이터 총 22,512건에 대한 실험을 수행한 결과, 제안 모델이 기존의 지도 오토인코더 및 DNN 모델에 비해 분류 정확도와 F1-Score에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.472-484
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• 2019

본 논문에서는 심층신경망을 이용한 시간 영역 음향 이벤트 검출 알고리즘을 제시한다. 본 시스템에서는 주파수 영역으로 변환되지 않은 시간 영역의 음향 데이터를 심층신경망의 입력으로 사용한다. 전반적인 구조는 CRNN 구조를 사용하였으며, GLU, ResNet, Squeeze-and-excitation 블럭을 적용하였다. 그리고 여러 계층에서 추출된 특징을 함께 고려하는 구조를 제안하였다. 또한 본 연구에서는 강한 라벨이 있는 훈련 데이터를 확보하는 것이 현실적으로 어렵다는 전제 아래에서 약한 라벨이 있는 훈련 데이터 약간 그리고 다수의 라벨이 없는 훈련 데이터를 활용하여 훈련을 수행하였다. 적은 수의 훈련 데이터를 효과적으로 사용하기 위해 타임 스트레칭, 피치 변화, 동적 영역 압축, 블럭 혼합 등의 데이터 증강 방법을 적용하였다. 라벨이 없는 데이터에는 의사 라벨을 붙여 부족한 훈련 데이터를 보완하였다. 본 논문에서 제안한 신경망과 데이터 증강 방법을 사용하는 경우, 종래의 방식으로 CRNN 구조의 신경망을 훈련하여 사용하는 경우보다, 음향 이벤트 검출 성능이 약 6 % (f-score 기준)가 개선되었다.