• 대한디지털의료영상학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.53-65
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• 2007

PACS has been run at the Kyung Hee University Medical Center(KHMC) since 2001, and the installation and operation of PACS have contributed to automation and quantification of KHMC's medical environment During these five years our greatest concern is how to make our own guiding principle of diagnostic monitor QA which is adapted to international standards. In accordance with the terms of 'KHMC QA Guideline', 'AAPM TG18', 'SMPTE RP133', 'DICOM Part14', 'DIN V 6868-57', 'JESRA X-0093', 'JIS Z4752-2-5' and 'KCARE', concern about quality assurance of medical images are on the increase. With the investigation of acceptance testing and quality control of international standards for medical display devices, and data collection and analysis for recommended guideline, it is reported that acceptance testing(quality control), including geometrical distortion, display reflection, luminance response, luminance uniformity, display resolution, display noise, veiling glare and color chromaticity being adequate and effective to domestic hospital environments for medical display devices and assessment methods according to each performance. Accordingly, KHMC classified the checkpoint items by period, at the time of monitor setting, monthly, quarterly, half-yearly and annually. Periodic classification of checkpoint items for monitor QA makes a good guideline for image QA/QC and useful guideline for persistent good quality of monitor.

• 대한한방내과학회지
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• 제40권4호
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• pp.709-722
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• 2019

Objective: The purpose of this study was to report the effect of traditional Korean medicine (TKM) in alleviating the side effects of lung cancer patient undergoing immunotherapy. Method: A 43-year-old man, who was diagnosed with non-small cell lung cancer, received pembrolizumab treatments. The patient was treated with acupuncture and herbal medicine (Geoeoyangpye-tang) to control various uncomfortable symptoms. The degree of pain was measured by the numeric rating scale (NRS). The European Organization for Research and Treatment of Cancer Quality of Life Questionnaire, Core 30 (EORTC QLQ-C30) and the EORTC 13-item lung cancer-specific module (EORTC LC-13 questionnaire) were used to assess the change in the quality of life. Results: After the TKM treatment, the flank pain and arthralgia based on the NRS were significantly improved. Various uncomfortable symptoms such as fatigue, dyspnea, insomnia, and loss of appetite were also significantly improved, based on the EORTC QLQ-C30 and EORTC QLQ-LC13. The size of the primary tumor was decreased during treatment. The disease status was stable radiologically after two months from discharge.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.1-19
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• 2018

최근 딥러닝은 오디오, 텍스트 및 이미지 데이터와 같은 비 체계적인 데이터를 대상으로 다양한 추정, 분류 및 예측 문제에 사용 및 적용되고 있다. 특히, 의류산업에 적용될 경우 딥러닝 기법을 활용한 의류 인식, 의류 검색, 자동 제품 추천 등의 심층 학습을 기반으로 한 응용이 가능하다. 이 때의 핵심모형은 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류이다. 합성곱 신경망은 입력이 전달되고 출력에 도달하는 과정에서 가중치와 같은 매개 변수를 학습하는 뉴런으로 구성되고, 영상 분류에 가장 적합한 방법론으로 사용된다. 기존의 의류 이미지 분류 작업에서 대부분의 분류 모형은 의류 이미지 자체 또는 전문모델 착용 의류와 같이 통제된 상황에서 촬영되는 온라인 제품 이미지를 사용하여 학습을 수행한다. 하지만 본 연구에서는 통제되지 않은 상황에서 촬영되고 사람들의 움직임과 다양한 포즈가 포함된 스트릿 패션 이미지 또는 런웨이 이미지를 분류하려는 상황을 고려하여 분류 모형을 훈련시키는 효과적인 방법을 제안한다. 이동성을 포착하는 런웨이 의류 이미지로 모형을 학습시킴으로써 분류 모형의 다양한 쿼리 이미지에 대한 적응력을 높일 수 있다. 모형 학습 시 먼저 ImageNet 데이터셋을 사용하여 pre-training 과정을 거치고 본 연구를 위해 수집된 32 개 주요 패션 브랜드의 2426개 런웨이 이미지로 구성된 데이터셋을 사용하여 fine-tuning을 수행한다. 학습 과정의 일반화를 고려해 10번의 실험을 수행하고 제안된 모형은 최종 테스트에서 67.2 %의 정확도를 기록했다. 본 연구 모형은 쿼리 이미지가 런웨이 이미지, 제품 이미지 또는 스트릿 패션 이미지가 될 수 있는 다양한 분류 환경에 적용될 수 있다. 구체적으로는 패션 위크에서 모바일 어플리케이션 서비스를 통해 브랜드 검색을 용이하게 하는 서비스를 제공하거나, 패션 잡지사의 편집 작업에 사용되어 브랜드나 스타일을 분류하고 라벨을 붙일 수 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 아이템 정보를 제공하거나 유사한 아이템을 추천하는 등의 다양한 목적에 적용될 수 있다.