• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제23권1호
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• pp.48-53
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• 2012

방사선치료계획장치에서 선량계산을 위해 PBC 알고리즘(pencil beam convolution)은 가장 널리 사용되고 있다. Varian (Varian Medical System, Palo Alto, CA)사는 광자의 선량 계산을 위해서 AAA 알고리즘을 새롭게 선량계산모델로 탑재하였다. 본 연구는 폐와 같은 저밀도 영역에 종양부위가 있는 환자를 대상으로 세기조절방사선치료를 시행할 경우에 PBC 알고리즘과 AAA 알고리즘으로 계산했을 때 차이를 정량적으로 알고자 하는데 목적이 있다. 두 알고리즘의 정량적 분석을 위해서 Eclipse planning system과 I'mRT matrixx (IBA, Schwarzenbruck, Germany)를 사용하였다. 또한 두 알고리즘으로 계산된 선량과 실제 측정된 선량의 차이를 확인하기 위해서 인체모형펜텀(Alderson Rando phantom)속에 TLD-100 (LiF)을 위치 시켰다. 종양부위 주위의 중요장기인 trachea, esophagus, lung, PRV spinal cord의최대선량, 평균선량, 최소선량은 알고리즘의 변화에 따라서 거의 변화가 없었으나, PTV의 V95는 PBC와 비교하여 AAA가 약 6% 감소하는 결과를 얻었다. 이러한 결과는 I'mRT matrixx를 이용하여 저밀도를 가지는 폐의 위치에서 확연하게 나타남을 확인할 수 있었다. 또한 인체모형펜텀(Alderson Rando phantom)과 TLD-100 (LiF)을 이용한 계산선량과 실제 측정치의 결과는 PBC 알고리즘은 평균 4.6%의 차이를 보였으며, AAA 알고리즘은 평균 2.7%의 차이를 보였다. 이 결과로 저밀도를 가지는 폐암에서의 세기조절방사선치료를 시행할 경우에 PBC 알고리즘보다 AAA 알고리즘이 더 유효함을 알 수 있다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.343-349
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• 2018

선량률을 조절하면서 종양을 추적하는 방법은 호흡이 불규칙한 환자를 치료할 때 방사선을 적응적으로 전달하는 효율적인 방법으로 알려져 있다. 이 연구에서는 빔 켜기/끄기 스위칭을 제공하는 모션 관리 인터페이스 (MMI, Varian Medical System, CA)를 이용한 불규칙 호흡에 대해 적응성 종양 추적을 시행 할 수 있는지 확인하였다. 폐암 환자로부터 획득한 55개의 호흡 정보를 사용하였다. 첫날 환자의 RPM 흔적을 사용하여 사전 프로그래밍 된 추적 MLC 패턴을 디자인하는데, 치료 기간 중 환자의 호흡 불규칙성의 변화를 따라 잡기 위해 기간을 의도적으로 20% 줄였다. 이 기술의 적정성 기준은 진폭 및 주기의 20 % 미만의 표준편차이다. 사전 프로그래밍 된 MLC 위치와 현재 호흡 위치를 고려하여 100 ms마다 빔 켜기 / 끄기를 결정하는 알고리즘이 개발되었다. 추적 오류 및 전달 효율성은 RPM 추적에서 빔 스위칭 적응형 추적을 시뮬레이션하여 계산되었다. 38 명의 환자(70%)의 호흡 양상이 적합 기준을 충족 시켰습니다. 기준을 충족하는 모든 사례의 추적 오류는 2 mm 미만 (평균 1.4 mm)이며 평균 전달 효능은 71 % 였다. 기준을 충족하지 못한, 나머지 경우의 추적오류와 전달 효율은 1.9 mm와 48% 였다. 본 연구를 통해, 환자 선택이 적격 기준을 기반으로 하는 경우 빔 스위칭을 통한 적응형 추적 치료가 가능한 것을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제20권2호
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• pp.27-34
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• 2001

발화 검증이란 등록된 단어 목록 이외의 단어가 입력되었을 때, 미등록된 단어는 인식할 수 없는 단어임을 알려주는 기능으로써 사용자에게 친숙한 음성 인식 시스템을 설계하는데 중요한 기술이다. 본 논문에서는 가변어휘 단어 인식기에서 최소 검증 오류를 나타낼 수 있는 발화 검증 시스템의 알고리즘을 제안한다. 우선, 한국전자통신연구원의 PBW(Phonetically Balanced Words) 445DB를 이용하여 가변어휘 단어 인식에서의 미등록어 거절 성능을 향상시키는 효과적인 발화 검증 방법을 제안하였다. 구체적으로 특별한 훈련 과정이 없이도 유사 음소 집합을 많이 포함시킨 반음소 모델을 제안하여 최소 검증 오류를 지니도록 하였다. 또한, 음소 단위의 null hypothesis와 alternate hypothesis의 비를 이용한 음소 단위의 신뢰도는 null hypothesis로 정규화해서 강인한 발화 검증 성능을 보여 주었으며, 음소 단위의 신뢰도를 이용한 단어 단위의 신뢰도는 등록어와 미등록어 사이의 분별력을 잘 표현해 주었다. 이와 같이 새로이 제안된 반음소 모델과 발화 검증 방법을 사용했을 때, CA (Correctly Accept for Keyword: 등록어를 제대로 인정한 경우)는 약 89％, CR (Correctly Reject for OOV (Out-of-Vocabulary): 미등록어에 대해 거절한 경우)은 약 90％로써, 기존 필터 모델을 이용한 방법보다 미등록어 거절 성능이 ERR (Error Reduction Rate) 측면에서 약 15-21％ 향상됨을 알 수 있었다.

• 대한치과교정학회지
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• 제46권1호
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• pp.3-12
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• 2016

Objective: The purpose of this study was to compare the precision of three-dimensional (3D) images acquired using iTero$^{(R)}$(Align Technology Inc., San Jose, CA, USA) and Trios$^{(R)}$(3Shape Dental Systems, Copenhagen, Denmark) digital intraoral scanners, and to evaluate the effects of the severity of tooth irregularities and scanning sequence on precision. Methods: Dental arch models were fabricated with differing degrees of tooth irregularity and divided into 2 groups based on scanning sequence. To assess their precision, images were superimposed and an optimized superimposition algorithm was employed to measure any 3D deviation. The t-test, paired t-test, and one-way ANOVA were performed (p < 0.05) for statistical analysis. Results: The iTero$^{(R)}$ and Trios$^{(R)}$ systems showed no statistically significant difference in precision among models with differing degrees of tooth irregularity. However, there were statistically significant differences in the precision of the 2 scanners when the starting points of scanning were different. The iTero$^{(R)}$ scanner (mean deviation, $29.84{\pm}12.08{\mu}m$) proved to be less precise than the Trios$^{(R)}$ scanner ($22.17{\pm}4.47{\mu}m$). Conclusions: The precision of 3D images differed according to the degree of tooth irregularity, scanning sequence, and scanner type. However, from a clinical standpoint, both scanners were highly accurate regardless of the degree of tooth irregularity.

• 전기전자학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.75-86
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• 2006

노드자체에 라우팅 기능을 가지고 있어 자치 분산네트워크를 구성할 수 있는 MANET은 기존의 무선통신과는 많은 차이점을 가지고 있다. 향후 All-IP 시대를 대비하여 MANET 단말기 사용자가 언제, 어디서나 손쉽게 정보를 공유하기 위해서는 반드시 유선 인터넷 IP 망에 접속해야만 하고 이기종간의 중간매개체 역할을 하게 되는 게이트웨이의 구성이 필수적이다. 본 논문에서는 Proactive, Reactive, Hybrid 방식으로 MANET 망과 유선 인터넷 IP 망의 연결방법을 제안한 GMAHN 알고리즘13)을 이용하여 다양한 실험환경을 설정, 각 방식의 장단점을 살펴보았다. 또한 Proactive와 Reactive를 혼합한 Hybrid 방식의 최적화 방안을 제시하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제29권10호
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• pp.791-798
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• 2018

CFAR(Constant False Alarm Rate)는 레이다 시스템에서 표적 탐지에 주요 사용된다. 그 중에서 OS(Ordered Statistic) CFAR는 비균일 잡음환경에서 사용된다. 그러나 OS CFAR는 참조 셀을 오름차순으로 정렬하여 임계값을 계산하므로 많은 연산량이 필요하다. 이로 인하여 실시간 적용에 어려움이 있다. 본 논문에서는 OS CFAR의 연산량을 줄이는 방안을 서술한다. 단순 표적 유무만 판단하기 위하여 참조 셀들을 오름차순 정렬하는 대신 참조 셀과 크기 비교하는 방식으로 수행하였다. 그리고 3개의 테스트 셀을 묶어 구역을 나누고, 구역 내에서 공통 참조 셀을 구하였다. 공통 참조 셀과 테스트 셀과의 크기 비교를 우선 수행함으로써 연산시간을 단축한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권7호
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• pp.2972-2991
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• 2016

WLAN is the best choice in the place where complex network is hard to set up. Intelligent terminals are more and more assembled in some areas now. However, according to IEEE 802.11n/802.11ac, the access-point (AP) can only serve one user at a single frequency channel. The spectrum efficiency urgently needs to be improved. In theory, AP with multi-antenna can serve multiple users if these users do not interfere with each other. In this paper, we propose a user clustering scheme that could achieve multi-user selection through the mutual cooperation among users. We focus on two points, one is to achieve multi-user communication with multiple antennas technique at a single frequency channel, and the other one is to use a way of distributed users' collaboration to determine the multi-user selection for user clustering. Firstly, we use the CSMA/CA protocol to select the first user, and then we set this user as a source node using users' cooperation to search other proper users. With the help of the users' broadcast cooperation, we can search and select other appropriate user (while the number of access users is limited by the number of antennas in AP) to access AP with the first user simultaneously. In the network node searching, we propose a maximum degree energy routing searching algorithm, which uses the shortest time and traverses as many users as possible. We carried out the necessary analysis and simulation to prove the feasibility of the scheme. We hope this work may provide a new idea for the solution of the multiple access problem.

• Computers and Concrete
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• 제13권6호
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• pp.739-748
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• 2014

In this article, by using experimental studies and artificial neural network has been tried to investigate the use of nano-silica as concrete admixture to reduce alkali-silica reaction. If there are reactive aggregates and alkali of cement with enough moisture in concrete, a gel will be formed. Then with high reactivity between alkali of cement and existence of silica in aggregates, this gel will expand by absorption of water, and causes expansive pressure and cracks be formed. At the time passes, this gel will reduce both durability and strength of the concrete. By reducing the size of silicate to nano, specific surface area of particles and number of atoms on the surface will be increased, which causes more pozzolanic activity of them. Nano-silica can react with calcium hydroxide ($Ca(OH)_2$) and produces C-S-H gel. In this study, accelerated mortar bar specimens according to ASTM C 1260 and ASTM C 1567, with different mix proportions were prepared using aggregates of Kerman, such as: none admixture and plasticizer, different proportions of nano-silica separately. By opening the moulds after 24 hour and curing in water at $80^{\circ}C$ for 24 hour, then curing in (1N NaOH) at $80^{\circ}C$ for 14 days, length expansion of mortar bars were measured and compared. It was noted that, the lowest length expansion of a specimens shows the best proportion of admixture based on alkali-silica reactivity. Then, prediction of alkali-silica reaction of concrete has been investigated by using artificial neural network. In this study the backpropagation network has been used and compared with different algorithms to train network. Finally, the best amount of nano silica for adding to mix proportion, also the best algorithm and number of neurons in hidden layer of artificial neural network have been offered.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제53권10호
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• pp.3275-3285
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• 2021

A Nuclear Power Plant (NPP) is a complex dynamic system-of-systems with highly nonlinear behaviors. In order to control the plant operation under both normal and abnormal conditions, the different systems in NPPs (e.g., the reactor core components, primary and secondary coolant systems) are usually monitored continuously, resulting in very large amounts of data. This situation makes it possible to integrate relevant qualitative and quantitative knowledge with artificial intelligence techniques to provide faster and more accurate behavior predictions, leading to more rapid decisions, based on actual NPP operation data. Data-driven models (DDM) rely on artificial intelligence to learn autonomously based on patterns in data, and they represent alternatives to physics-based models that typically require significant computational resources and might not fully represent the actual operation conditions of an NPP. In this study, a feed-forward backpropagation artificial neural network (ANN) model was trained to simulate the interaction between the reactor core and the primary and secondary coolant systems in a pressurized water reactor. The transients used for model training included perturbations in reactivity, steam valve coefficient, reactor core inlet temperature, and steam generator inlet temperature. Uncertainties of the plant physical parameters and operating conditions were also incorporated in these transients. Eight training functions were adopted during the training stage to develop the most efficient network. The developed ANN model predictions were subsequently tested successfully considering different new transients. Overall, through prompt prediction of NPP behavior under different transients, the study aims at demonstrating the potential of artificial intelligence to empower rapid emergency response planning and risk mitigation strategies.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제31권4호
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• pp.163-171
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• 2020

Purpose: In this study, the accuracies of electron Monte Carlo (eMC) calculation algorithms were evaluated to determine whether electron beams were modeled by optional air profiles (APs) designed for each applicator size. Methods: Electron beams with the energies of 6, 9, 12, and 16 MeV for VitalBeam (Varian Medical System, Palo Alto, CA, USA) and 6, 9, 12, 16, and 20 MeV for Clinac iX (Varian Medical System) were used. Optional APs were measured at the source-to-detector distance of 95 cm with jaw openings appropriate for each machine, electron beam energy, and applicator size. The measured optional APs were postprocessed and converted into the w2CAD format. Then, the electron beams were modeled and calculated with and without optional APs. Measured profiles, percentage depth doses, penumbras with respect to each machine, and energy were compared to calculated dose distributions. Results: For VitalBeam, the profile differences between the measurement and calculation were reduced by 0.35%, 0.15%, 0.14%, and 0.38% at 6, 9, 12, and 16 MeV, respectively, when the beams were modeled with APs. For Clinac iX, the differences were decreased by 0.16%, -0.31%, 0.94%, 0.42%, and 0.74%, at 6, 9, 12, 16, and 20 MeV, respectively, with the insertion of APs. Of note, no significant improvements in penumbra and percentage depth dose were observed, although the beam models were configured with APs. Conclusions: The accuracy of the eMC calculation can be improved in profiles when electron beams are modeled with optional APs.