• Archives of Plastic Surgery
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• 제43권5호
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• pp.430-437
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• 2016

Background Accurate breast volume assessment is a prerequisite to preoperative planning, as well as intraoperative decision making in breast reconstruction surgery. The use of three-dimensional surface imaging (3D scanning) to assess breast volume has many advantages. However, before employing 3D scanning in the field, the tool's validity should be demonstrated. The purpose of this study was to confirm the validity of 3D-scanning technology for evaluating breast volume. Methods We reviewed the charts of 25 patients who underwent breast reconstruction surgery immediately after total mastectomy. Breast volumes using the Axis Three 3D scanner, water-displacement technique, and magnetic resonance imaging (MRI) were obtained bilaterally in the preoperative period. During the operation, the tissue removed during total mastectomy was weighed and the specimen volume was calculated from the weight. Then, we compared the volume obtained from 3D scanning with those obtained using the water-displacement technique, MRI, and the calculated volume of the tissue removed. Results The intraclass correlation coefficient (ICC) of breast volumes obtained from 3D scanning, as compared to the volumes obtained using the water-displacement technique and specimen weight, demonstrated excellent reliability. The ICC of breast volumes obtained using 3D scanning, as compared to those obtained by MRI, demonstrated substantial reliability. Passing-Bablok regression showed agreement between 3D scanning and the water-displacement technique, and showed a linear association of 3D scanning with MRI and specimen volume, respectively. Conclusions When compared with the classical water-displacement technique and MRI-based volumetry, 3D scanning showed significant reliability and a linear association with the other two methods.

• Advances in Computational Design
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• 제2권3호
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• pp.225-240
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• 2017

This paper presents the application of multiple linear regression (MLR) and artificial neural network (ANN) techniques for developing the models to predict the unconfined compressive strength (UCS) and Brazilian tensile strength (BTS) of the fiber reinforced cement stabilized fly ash mixes. UCS and BTS is a highly nonlinear function of its constituents, thereby, making its modeling and prediction a difficult task. To establish relationship between the independent and dependent variables, a computational technique like ANN is employed which provides an efficient and easy approach to model the complex and nonlinear relationship. The data generated in the laboratory through systematic experimental programme for evaluating UCS and BTS of fiber reinforced cement fly ash mixes with respect to 7, 14 and 28 days' curing is used for development of the MLR and ANN model. The data used in the models is arranged in the format of four input parameters that cover the contents of cement and fibers along with maximum dry density (MDD) and optimum moisture contents (OMC), respectively and one dependent variable as unconfined compressive as well as Brazilian tensile strength. ANN models are trained and tested for various combinations of input and output data sets. Performance of networks is checked with the statistical error criteria of correlation coefficient (R), mean square error (MSE) and mean absolute error (MAE). It is observed that the ANN model predicts both, the unconfined compressive and Brazilian tensile, strength quite well in the form of R, RMSE and MAE. This study shows that as an alternative to classical modeling techniques, ANN approach can be used accurately for predicting the unconfined compressive strength and Brazilian tensile strength of fiber reinforced cement stabilized fly ash mixes.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.535-541
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• 2006

본 논문은 비교정된 두 장의 영상간에 움직임 정보를 이용하여 먼저 초기 대응되는 후보점들 가운데 잘못된 후보점들을 미리 대부분 찾아내서 제거 한 후에 에피폴라 평면의 기하학 정보를 이용하여 최소화된 오차를 갖는 기본 행렬을 찾아내는 보다 강건한 알고리즘을 제안한다. 제 안된 알고리즘은 초기에 대응되는 후보점을 찾을 때 고전적인 기법인 상관성 대응을 기반으로 대응점을 추출하고 잘못된 대응 후보점들을 정확히 제거함으로써 제안된 알고리즘을 강건하게 하였다. 잘못된 대응 후보점들을 정확히 제거하기 위해 본 논문에서는 두 영상간의 특징점에 대한 이동 벡터의 정보를 이용한다. 다양한 영상을 실험함으로써 제안된 알고리즘이 강건하다는 것을 검증하였고, 그에 따른 실험 결과는 기존 기법의 매칭 알고리즘보다 향상되었음을 보여준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권5A호
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• pp.763-771
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• 2000

적외선 탐색기에 널리 사용되는 레티클 시스템은 시계(field of view ; FOV) 상에 존재하는 표적의 위치를 구하는 대표적인 방법이다. 본 논문에서는 동심원(concentric annular ring) 레티클 탐색기의 표적 추적 성능을 시뮬레이션할 수 있는 효과적인 툴이 제안된다. 동적인 시뮬레이션을 위해 대상 탐색기는 Matlab-Simulink 상에서 구성되었으며, 이는 탐색기 및 무기의 개발 등이 필수적이다. 시계상에 섬광탄 등의 대응능력이 존재하는 경우, 표적에 대한 정확한 추적은 매우 어렵게 된다. 본 연구에서는 이러한 대응능력의 영향을 줄이기 위해 입력 신호와 기준 신호와의 상관 관계를 이용하는 반대응 기법이 제안된다. 구성된 툴 상에서 제안된 방법이 기존 방법에 비해 보다 효과적인 표적 추적 결과를 보임을 확인하였다.

• 한국광학회지
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• 제16권6호
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• pp.494-499
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• 2005

코어가 확산된 단일모드 광섬유와 외부 물질 사이의 분산 특성의 차이를 이용하여 차단 특성이 우수한 단파장 통과 필터(short-pass filter)를 구현하였다. 두 물질의 결합 방법으로 측면 연마 기법을 도입하였다. 실험 결과 소자의 대역경계 파장(band edge wavelength)은 코어의 확산 정도로 조절이 가능하였다. 일반 통신용 단일 모드 대신에 열확산 코어 확산 광섬유를 도입함으로써 더 예리한 파장응답을 얻을 수 있었다. 열광학 효과를 이용하여 경계 파장을 400nm 이상 가변 할 수 있음을 관측하였다.

• 한국전문물리치료학회지
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• 제21권4호
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• pp.56-66
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• 2014

For maintaining adequate psychometric properties when reducing the number of items from an instrument, item level psychometrics is crucial. Strategies such as low item correlation or factor loadings, using classical test theory, have traditionally been advocated. The purpose of this study is to describe the development of a new short form assessing the impact of low back pain on physical activity. Rasch measurement model has been applied to the International Classification of Functioning, Disability and Health Activity Measure (ICF-AM). One hundred and one individuals with low back pain aged 19-89 years (mean age: $48.1{\pm}17.3$) who live in the community were participated in the study. Twenty-seven items of lifting/carrying construct of the ICF-AM were analyzed. Ten items were selected from the construct to create a short form. Item elimination criteria include: 1) high or low mean square (out of the range: .6-1.4 for the fit statistics), 2) similar item calibrations to adjacent items, 3) person separation value, and item-person map for potential gap in person ability continuum. All 10 items of the short form fit to the Rasch model except one item (i.e., carrying toddler on back). Despite its high infit and outfit statistics (1.90/2.17), the item had to be reinstated due to potential gaps at the upper extreme of person ability level. The short form had a slightly better spread of person ability continuum compared to the entire set of item. The created short form separated individuals with low back pain into nearly 4 groups, while the entire set of items separated the individuals into 6 groups. The findings prompted multidimensional models for better explanation of the lifting/carrying domain. The item level psychometrics based on the Rasch model can be useful in developing short forms with rationally retained items.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제18권3호
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• pp.291-302
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• 2005

구조응답에 기여하는 중요성으로 인하여 추계론적 해석에서는 재료탄성계수의 불확실성에 의한 응답변화도에 대한 연구가 주로 진행되어 왔다. 그러나 추계론적 해석이 의미있는 값을 제공하기 위해서는 가능한 많은 인수에 대한 불확실성을 동시에 고려하여야 한다. 본 연구에서는 구조재료의 중요한 두 인수인 탄성계수와 포아송비에 나타나는 불확실성을 고려한 추계론적 해석을 위한 정식화를 평면문제에 대하여 제안하였다. 이를 위하여 이들 두 인수의 함수로 주어지는 구성행렬의 각 요소에 대한 다항식 전개를 채용하였으며, 두 인수의 불확실성에 따라 나타나는 자기 및 상호상관함수는 n-차 모멘트에 대한 일반식을 적용하여 구성하였다. 다항식 전개에 따라 부행렬의 무한합으로 변형된 구성행렬은 계산상의 편의를 위하여 요구되는 정확도 내에서 절삭하여 사용하였다. 제안된 방법의 검증을 위하여 단순 평면구조를 예제로 택하여 해석하었으며, 해석결과는 국부평균법을 채용한 고전적인 몬테카를 해석 결과와 비교하였다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제9권1호
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• pp.57-81
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• 2015

Water inrush and mud outburst always restricts the tunnel constructions in mountain area, which becomes a major geological barrier against the development of underground engineering. In view of the complex disaster-causing mechanism and difficult quantitative predictions of water inrush and mud outburst, several theoretical methods are adopted to realize dynamic assessment of water inrush in the progressive process of tunnel construction. Concerning both the geological condition and construction situation, eleven risk factors are quantitatively described and an assessment system is developed to evaluate the water inrush risk. In the static assessment, the weights of eight risk factors about the geological condition are determined using Analytic Hierarchy Process (AHP). Each factor is scored by experts and the synthesis scores are weighted. The risk level is ultimately determined based on the scoring outcome which is derived from the sum of products of weights and comprehensive scores. In the secondary assessment, the eight risk factors in static assessment and three factors about construction situation are quantitatively analyzed using fuzzy evaluation method. Subordinate levels and weight of factors are prepared and then used to calculate the comprehensive subordinate degree and risk level. In the dynamic assessment, the classical field of the eleven risk factors is normalized by using the extension evaluation method. From the input of the matter-element, weights of risk factors are determined and correlation analysis is carried out to determine the risk level. This system has been applied to the dynamic assessment of water inrush during construction of the Yuanliangshan tunnel of Yuhuai Railway. The assessment results are consistent with the actual excavation, which verifies the rationality and feasibility of the software. The developed system is believed capable to be back-up and applied for risk assessment of water inrush in the underground engineering construction.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.624-633
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• 2018

멀티미디어 강의시스템은 첨단 기술로 스마트해지고 있지만 마이크는 손에 들거나 신체에 부착하는 고전 방식에 여전히 의존하고 있다. 본 논문에서는 천정 부착형 배열 마이크를 제안하여 넓은 범위를 지원하면서 화자가 아무 장비를 착용하지 않고 자유롭게 이동이 가능함을 보였다. 제안된 시스템은 복잡한 빔 포밍 방식 대신에 이동통신의 셀(Cell)과 핸드 오버(Handover)를 적용하여 셀 간에 연속되는 마이크를 저가로 구현하였다. 음성에서 무성음 구간이 의사잡음(Pseudo Noise)과 유사한 특징을 이용하여 3개의 마이크에 지연-합의 다중경로 수신기를 연결하여 소프트 핸드오버를 제공하였다. 제안된 마이크 시스템은 강단 범위인 $6.3{\times}1.5m$ 영역에서 동작을 검증하였다. 실시간 처리를 위하여 상관기(Correlator)의 연산 범위를 82% 이상 줄였으며 출력 지연은 지연 적응 필터로 개선하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.1-17
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• 2019

빅데이터 시대에 정보의 양이 급증하고, 그중 많은 부분을 차지하는 문자열 정보를 정량화하여 의미를 찾아 낼 수 있는 인공지능 방법론이 함께 발전하면서, 텍스트 마이닝을 통해 주가 예측에 적용해 온라인 뉴스로 주가를 예측하려는 시도가 다양해지고 있다. 이러한 주가 예측의 방법은 대개 예측하고자 하는 기업의 뉴스로 주가를 예측하는 방식이다. 하지만 특정 회사의 뉴스만이 그 회사의 주가에 영향을 주는 것이 아니라, 그 회사와 관련성이 높은 회사들의 뉴스 또한 주가에 영향을 줄 수 있다. 그러나 관련성이 높은 기업을 찾는 것은 시장 전반의 공통적인 영향과 무작위 신호 때문에 쉽지 않다. 따라서 기존 연구들은 주로 미리 정해진 국제 산업 분류 표준에 기반을 둬 관련성이 높은 기업을 찾았다. 하지만 최근 연구에 따르면, 국제 산업 분류 표준은 섹터에 따라 동질성이 다르며, 동질성이 낮은 섹터는 그들을 모두 함께 고려하여 주가를 예측하는 것이 성능에 악영향을 줄 수 있다는 한계점을 가진다. 이러한 한계점을 극복하기 위해, 본 논문에서는 주가 예측 연구에서 처음으로 경제물리학에서 주로 사용되는 무작위 행렬 이론을 사용하여 시장 전반 효과와 무작위 신호를 제거하고 군집 분석을 시행하여 관련성이 높은 회사를 찾는 방법을 제시하였다. 또한, 이를 기반으로 관련성이 높은 회사의 뉴스를 함께 고려하며 다중 커널 학습을 사용하는 인공지능 모형을 제시한다. 본 논문의 결과는 무작위 행렬 이론을 통해 시장 전반의 효과와 무작위 신호를 제거하여 정확한 상관 계수를 찾아 군집 분석을 시행한다면 기존 연구보다 더 좋은 성능을 보여 준다는 것을 보여준다.