Korean health care system introduced the reform for separation between prescribing and dispensing of drugs (SPD reform) in the latter part of the year 2000. The objective of this paper is to look at what change this reform has brought about in the financial situation of Korean public health insurance scheme, particularly in terms of insurance benefit outlay. Since the inception of the reform is a development of more than five years ago, its impact on the finance situation would now start to become apparent. Hypothesis is set in this study for each of three components of drug reimbursement in health insurance, i.e. average price level, composition of drugs and their overall volume. In terms of the classification of health care services by mode of production, the impact of the SPD reform is confined mainly to the last two among three drug reimbursement fields including inpatient department, out-patient department and pharmacy. Pure impact of the SPD reform was estimated to be more or less than 1.7 trillion won, 13.1% of the total outlay of the Nation Health Insurance in 2001, and more than 2.0 trillion won, 14.9% of the total outlay of the Nation Health Insurance in 2003. Both dispensing fees for the pharmacists, which had been newly introduced on occasion of the SPD reform, and larger share of expensive drugs in the medicines prescribed by doctors were confirmed to be main drivers of the augmentation of drug reimbursement.
얼굴 영역의 정확한 위치를 정확히 찾는 것은 얼굴 인식을 위한 핵심적인 전처리 과정이다. 본 논문에서는 조명조건, 표정, 배경의 변화에 무관하게 얼굴의 구성요소를 검출할 수 있는 강건한 기법을 제안한다. 수평 방향의 상대적으로 어두운 화소값을 갖는 눈썹, 눈, 입 둥과 같은 독립된 얼굴 요소를 검출하기 위해 형상 분해 국부 최적 임계치 기법을 적용하며 얼굴을 구성하는 간단한 기하학적 조건을 만족하는 얼굴 요소의 그룹을 검색함으로써 순수 얼굴영역을 검출한다. AR-face 데이타베이스의 영상에 적용한 결과, 두꺼운 안경테에 의해 눈썹이 가리워진 특수한 경우를 제외한 거의 모든 영상에 대해 정확한 얼굴 영역을 검출할 수 있었고, 얼굴의 대칭성을 이용해 회전과 이동 변화를 보상할 수 있으므로 강건한 얼굴 인식의 전처리 과정으로 사용할 수 있다.
본 논문에서는 실시간 시선 식별을 위한 능동적 적외선 조명을 기반으로 한 컴퓨터 비전 시스템을 제안하고자 한다. 현존하는 대다수의 시선 식별 방법은 고정된 얼굴에서만 원활하게 동작하고 개개인에 대한 교정 절차를 필요로 한다. 그러므로 본 논문에서는 교정 작업 없이 얼굴 움직임이 있는 경우에도 견실하고 정화하게 동작하는 시선 식별 시스템을 제안하고 있다. 제안된 시스템은 추출된 변수로부터 시선을 스크린 좌표로 매핑하기 위해 GRNN을 이용하였다. GRNN을 사용함으로서, 시선 매핑에 분석적 기능이나 얼굴 움직임에 대한 계산이 필요 없을 뿐 아니라 다른 개개인에 대하여 학습과정에서 매핑 기능을 일반화 할 수 있었다. 시선 예측 정확도를 개선하고자 계층적 식별을 제안함으로써 오분류를 줄일 수 있었고, 공간 시선 해상도는 스크린에서 Im 정도 떨어진 거리에서 수평으로 10cm, 수직으로 약 13cm, 즉 수평으로 8도 수직으로 5도 이었다 실험 결과, 재식별 하였을 경우 1차 시선 식별시 84$\%$보다 약 9$\%$ 정도 정확성이 향상되어 93%를 나타냄으로써 제안된 시스템의 유효성을 증명하였다.
본 연구는 교육연구기관에서 생산된 지식정보자원이 기관의 지식관리시스템으로 역할을 수행하는지 살펴보고, 국가지식관리시스템의 방안 제시를 위하여 시도되었다. 홈페이지에서 제공되는 지식정보자원을 '결과의 지식정보자원', '과정의 지식정보자원', '소통의 지식정보자원'으로 분류하고, 내용분석법을 사용하여 메타데이터의 적용 현황, 검색시스템의 구성 현황을 분석하였다. 연구결과, 홈페이지 지식정보자원 관리의 개선을 위하여 표준화된 유형별 메타데이터와 분류체계의 개발, 홈페이지가 기관 생산지식정보자원의 대외 유통 창구라는 인식 고취, 홈페이지 지식정보자원에 대한 다양한 검색기능과 지식지도 제공, 원문 획득을 위한 연계정보 제공, 조직 운영자와 홈페이지 관리자의 기관 홈페이지에 대한 지식관리시스템으로서의 인식, 모바일 환경에 적합한 데이터 크기 분할과 제공 단위의 다양화 작업, 내부 전자결재시스템과 홈페이지의 유기적인 연계 기능을 제시하였다.
Objective: The aims of this study were to use a 3-dimensional (3D) system to compare molar relationship assessments performed from the buccal and lingual aspects, and to measure differences in occlusal contact areas between Class II and Class I molar relationships. Methods: Study casts (232 pairs from 232 subjects, yielding a total of 380 sides) were evaluated from both the buccal and lingual aspects, so that molar relationships could be classified according to the scheme devised by Liu and Melsen. Occlusal contact areas were quantified using 3D digital models, which were generated through surface scanning of the study casts. Results: A cusp-to-central fossa relationship was observed from the lingual aspect in the majority of cases classified from the buccal aspect as Class I (89.6%) or mild Class II (86.7%). However, severe Class II cases had lingual cusp-to-mesial triangular fossa or marginal ridge relationships. Mean occlusal contact areas were similar in the Class I and mild Class II groups, while the severe Class II group had significantly lower values than either of the other 2 groups (p < 0.05). Conclusions: Buccal and lingual assessments of molar relationships were not always consistent. Occlusal contact areas were lowest for the Class II-severe group, which seems to have the worst molar relationships - especially as seen from the lingual aspect.
Objective: The purpose of this study was to determine whether predicting maturation of the midpalatal suture is possible by classifying its morphology on cone-beam computed tomography (CBCT) images and to investigate relationships with other developmental age indices. Methods: The morphology of the midpalatal suture was assessed by using CBCT images of 99 patients. Axial plane images of the midpalatal suture were classified into five stages according to the classification scheme. To make the assessment more accurate, the morphology and fusion of the midpalatal suture were additionally investigated on coronal cross-sectional planar images and volume-rendered images. Bone age was evaluated using the hand and wrist method (HWM) and cervical vertebrae method (CVM); dental age (Hellman's index), sex, and chronological age were also assessed. To evaluate relationships among variables, Spearman's rho rank test was performed along with crosstabs using contingency coefficients. Results: The HWM and CVM showed strong correlations with the maturation stage of the midpalatal suture, while other indices showed relatively weak correlations (p < 0.01). Through crosstabs, the HWM and CVM showed high association values with CBCT stage; the HWM demonstrated slightly higher values (p < 0.0001). Based on the HWM, the midpalatal suture was not fused until stage 6 in both sexes. Conclusions: Among developmental age indices, the HWM and CVM showed strong correlations and high associations, suggesting that they can be useful in assessing maturation of the midpalatal suture.
본 연구는 정보 시스템 분야에서 최고 학술지 중 하나인 MIS Quarterly를 중심으로 공저자 관계를 설명하고 논문을 게재한 연구자들의 협력 네트워크 패턴을 살펴보고자 하였다. 1996년부터 2004년까지 MIS Quarterly에 게재된 242편의 논문 공저자 네트워크에 대한 사회연결망분석을 통해 그 해답을 찾고자 하였다. 공저자 자료에 대한 사회연결망분석 결과 이 기간 MIS Quarterly 전체 불 완전 네트워크는 낮은 밀도를 나타내고 있다. 따라서, 세 개의 서브네트워크들을 대상으로 분석을 진행하고 그 서브네트워크에서 중요 역할을 하는 저자가 누구인지를 분석하였다. 다음으로, 키워드 분류 스키마에 따라 분류된 논문에서 관련된 데이터를 수집 및 코딩을 하여 MIS Quarterly 커뮤니티에 세 개의 중요한 협력 패턴이 존재함을 분석 및 확인하였다. 마지막으로 각 서브네트워크의 중심에 있는 연구 키워드들에 근거하여 협력 네트워크 패턴을 제시하고 시사점들을 논의하였다.
본 논문은 입력 이미지 블록의 클래스 조건부 확률 밀도 함수의 커널 추정에 기반한 공간 영역에서의 다중초점 이미지 융합 기법을 제안한다. 이미지 융합 문제를 시험 패턴으로부터 추정된 유사 밀도 함수에 의해 사후 클래스 확률, P($w_{i}{\mid}B_{ikl}$),을 계산하는 분류 임무로 접근하였다. C개의 입력 이미지 $I_{i}$에 대하여 제안한 방법은 i 클래스 $w_{i}$를 정의하고 베이즈 결정 원리에 기초하여 판별 함수를 최대화하는 PxQ 블록 $B_{ikl}$의 집합에 의해 표현되는 결정 지도로 부터 융합 이미지 Z(k,l)를 형성한다. 출력 화질의 척도로서 RMSE 와 상호 정보량인 MI를 사용하여 제안한 기법의 성능이 평가되었다. 커널 함수의 폭 ${\sigma}$ 도 변화시키고, 다른 종류의 커널과 블록 크기를 변화시켜 가며 성능평가를 수행하였다. 제안한 가법은 C=2 와 C=3에 대하여 시험하였고 시험 결과는 좋은 성능을 보였다.
본 논문에서는 선박 내부에 IP-USN(Internet Protocol-Ubiquitous Sensor Network)망을 적용한 경우 선박 내부를 기능적으로 분류하여 센서 노드를 구성하고 효율적으로 라우팅할 수 있는 방안을 제안하였다. 이동성이 제한적인 선박의 기계실이나 기관실과 같은 경우에는 트리형태의 라우팅 기법을 적용하였으며 이동성이 많은 식당이나 휴게실과 같은 거주구역에는 메시 형태의 라우팅 기법을 적용하였다. 또한 싱크 노드와 센서 노드 사이의 경로를 주기적으로 유지하기 위해서 새로운 메시지 타입인 RDES(Routing Detect Sensor-Node) 형식의 메시지를 정의하였다. RDES 메시지를 이용함으로써 이동성에 상관없이 추가되는 센서 노드에 대한 경로 업데이트가 가능하다.
차량용 레이더(automotive radar)는 크기, 무게, 비용 등의 문제로 적은 수의 수신 채널을 가진 안테나를 사용한다. 이때, 스펙트럼 추정 기법 중 하나인 relaxation(RELAX) 기법을 이용하면, 표적의 방위각뿐만 아니라, 빔 내에 존재하는 표적의 개수 추정 또한, 가능하다. 하지만, 차량용 레이더의 적은 수신 채널 개수로 인하여, 정밀하지 않은 각도 영역에서의 스펙트럼 추정이 이루어지며, 이는 부정확한 방위각 추정 성능을 야기한다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 minimum length description(MDL) 기준을 통한 표적 개수의 추정과 결부한 root-multiple signal classification(root-MUSIC) 기법을 이용하여 표적의 정확한 방위각을 추정하도록 제안한다. 시뮬레이션에서는 세 점 표적들이 안테나 빔 내에 존재할 때, 제안한 방법이 더 나은 방위각 추정 결과를 도출할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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