• 기본간호학회지
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• 제15권4호
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• pp.485-494
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• 2008

Purpose: In this study, relationships between symptom experience and quality of life in a cross-sectional sample of patients with Atrial Fibrillation (AF) were investigated. Methods: This descriptive study involved a convenience sample of AF patients from S university hospital, C city. One hundred and two AF patients completed psychometric validated measures of AF related symptoms and quality of life. Descriptive statistics and Pearson correlation coefficients with SPSS WIN 14.0 were used for data analysis. Results: Of 16 atrial arrhythmia-related symptoms, the patients reported 'tiredness' as the most frequent and 'shortness of breath' as the most severe. The level of overall quality of life for patients with AF was 53.92. There were significant differences in symptom frequency according to religion, New York Heart Association (NYHA) classification and left ventricular ejection fraction ; symptom severity according to monthly income and stroke ; quality of life according to age, job, alcohol intake, NYHA class and stroke. Quality of life for these patients was positively correlated with symptom frequency and symptom severity. Conclusions: This study demonstrated that patients with more frequent and severe symptoms perceive poorer quality of life than patients with less frequent and less severe symptoms. Symptom experience should be assessed early to improve quality of life for patients.

• 대한간호학회지
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• 제39권3호
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• pp.409-421
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• 2009

Purpose: In this research multi-level analysis was done to identify factors related to quality of services. Patient characteristics and organizational factors were considered. Methods: The data were collected from the Health Insurance Review and Assessment Service(HIRA) data base. The sample was selected from 17,234 patients who had been admitted between January 2007 and May 2008 to one of 253 long-term care hospitals located in Seoul, six other metropolitan cities or nine provinces The data were analyzed with SAS 9.1 using multi-level analysis. Results: The results indicated that individual level variables related to quality of service were age, cognitive ability, patient classification, and initial quality scores. The organizational level variables related to quality of service were ownership, number of beds, and turnover rate. The explanatory power of variables related to organizational level variances in quality of service was 23.72%. Conclusion: The results of this study indicate that differences in the quality of services were related to organizational factors. It is necessary to consider not only individual factors but also higher-level organizational factors such as nurse' welfare and facility standards if quality of service in long term care hospitals is to be improved.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2001년도 추계종합학술대회
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• pp.363-366
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• 2001

현재 육안에 의한 피혁의 등급 판정 과정은 장시간 시 피로에 의한 일관성 결여로 인해 판정 결과에 대한 신뢰성을 주지 못한다. 따라서 피혁의 품질을 결정하기 위한 객관적인 지표와 이를 기준으로 등급 판정 과정의 자동화가 필요하다. 본 논문에서 적용된 피혁 자동 선별 시스템은 피혁에 대한 정보를 취득하는 과정과 이들 정보로부터 등급을 판정하는 과정으로 구성된다. 피혁의 품질은 조밀도와 결함의 종류 및 분포도와 같은 피혁 정보에 의해 결정된다. 본 논문에서는 디지털 카메라에 의해 획득된 흑백 영상으로부터 피혁의 조밀도 및 결함에 대한 정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 조밀도에 대한 정보는 원 영상을 주파수 영역으로 변환한 후 나타나는 퓨리에 스펙트럼 분포의 특징 값들에 의해서 추출된다. 그리고 결함에 대한 정보는 전처리 과정을 거친 영상으로부터 경계선 검출 후 검색 윈도우를 사용하여 윈도우에 해당하는 픽셀들의 통계적 수치에 의해서 검출된다. 피혁 전체에 대한 정보들은 피혁의 등급을 판정하는 지표로 사용되며 실제 머신 비젼 시스템에 적용된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.230-235
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• 2008

최근 LG화학은 '하이페리어(HYPERIER)'라 불리우는 고차단성의 고급 엔지니어링 플라스틱 신소재를 개발하였다. 이 소재는 LDPE(Low-Density Poly Ethylene)로 구성된 나노복합소재로 만들어졌으며, 여러 층으로 구성된다. 생산라인에서 산출된 최종 생산품의 품질을 보증하기 위해서는 하이페리어 내부에 존재하는 층들의 존재 유/무를 식별하기 위한 시험장비가 요구된다. 본 논문에서는 하이페리어 내부에 존재하는 층들의 유무를 조사하기 위해 사용될 수 있는 초음파 테스트 장치를 소개하고, 사람이 직접 계측된 신호를 검사하여 품질을 분류하는 기존의 시스템의 성능향상을 위해 FFT와 PCA, BP 신경망을 통하여 품질을 분류(양품/불량품)하는 기법을 제안하며, 시뮬레이션을 통하여 제안된 기법의 유용성을 확인해 보고자 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권10호
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• pp.1301-1308
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• 2016

인터넷 속도의 증가와 다양한 응용의 개발로 인해 인터넷 사용자와 이들이 발생시키는 인터넷 트래픽의 양이 급격히 증가하고 있다. 트래픽 분석에 있어서 트래픽 응용 식별 방법은 페이로드 시그니쳐에 의존적이기 때문에 시그니쳐의 구성이나 개수에 따라 높은 부하와 처리 속도가 느린 단점을 갖는다. 따라서 본 논문에서는 응용 식별을 위한 페이로드 시그니쳐의 중요도를 평가하는 방법과 이를 바탕으로 높은 효율의 시그니쳐를 탐색하는 방법을 제안한다. 각 시그니쳐 별로 3가지 기준을 바탕으로 가중치를 계산하고 계산된 가중치와 시그니쳐 맵을 통해 고효율의 시그니쳐 세트를 탐색한다. 제안하는 방법을 실제 트래픽에 적용했을 때 기존 대비 약 4배의 응용 식별 능력을 가진 높은 효율의 시그니쳐들을 정의할 수 있었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제43권6호
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• pp.390-398
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• 2022

Ultrasound examination using ultrasound equipment is an ultrasound device that images human organs using sound waves and is used in various areas such as diagnosis, follow-up, and treatment of diseases. However, if the quality of ultrasound equipment is not guaranteed, the possibility of misdiagnosis increases, and the diagnosis rate decreases. Accordingly, The Korean Society of Radiology and Korea society of Ultrasound in Medicine presented guidelines for quality management of ultrasound equipment using ATS-539 phantom. The DenseNet201 classification algorithm shows 99.25% accuracy and 5.17% loss in the Dead Zone, 97.52% loss in Axial/Lateral Resolution, 96.98% accuracy and 20.64% loss in Sensitivity, 93.44% accuracy and 22.07% loss in the Gray scale and Dynamic Range. As a result, it is the best and is judged to be an algorithm that can be used for quantitative evaluation. Through this study, it can be seen that if quantitative evaluation using artificial intelligence is conducted in the qualitative evaluation item of ultrasonic equipment, the reliability of ultrasonic equipment can be increased with high accuracy.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_4호
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• pp.1945-1953
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• 2022

한국항공우주연구원에서는 위성영상의 활용 증진과 활용 활성화를 위하여 매년 한반도 모자이크 영상을 제작하여 공공분야 사용자에게 제공하고 있다. 그러나 해당 영상은 모자이크 과정에서 영상 융합 및 컬러 밸런싱의 과정을 거치기 때문에 본래의 분광 정보가 왜곡되어 있다. 또한 모자이크 영상은 Near Infrared (NIR) 밴드를 제외한 Red, Green, Blue 밴드만 제공하고 있기 때문에 해당 모자이크 영상을 활용하여 영상을 분석하는 데 한계가 존재한다. 따라서 이러한 한계점을 보완하고자 본 연구에서는 주성분분석(Principal Component Analysis, PCA) 기법과 R, G, B 밴드를 활용한 지수를 추출하여 영상 분류를 수행하고, 그 결과를 비교해 보았다. 분석 결과, 모자이크 영상의 분류 결과 정확도는 약 67.51%인 반면, PCA 기법과 RGB 지수를 모두 함께 활용한 영상 분류 결과의 정확도는 약 75.86%로 나타나 PCA와 RGB 지수를 함께 활용하면 영상 분류 결과의 정확도를 향상시킬 수 있는 것을 확인하였다. PCA 기법과 RGB 지수 활용 기법을 비교한 결과, PCA 기법만 활용하였을 때의 영상 분류 결과 정확도는 약 64.10%로 나타났으며, RGB 지수만 활용했을 때의 영상 분류 결과 정확도는 약 74.05%로 나타났다. 이를 통해 두 기법 중에서는 RGB 지수를 활용한 분류 정확도가 더 높게 나타나는 것을 확인할 수 있었으며, 양질의 보조 정보를 활용하는 것이 중요하다는 시사점을 도출할 수 있었다. 추후 모자이크 영상의 분류 및 분석결과를 향상시키기 위한 추가적인 지수 및 기법 개발이 필요할 것으로 생각되며, 관련 연구를 통해 모자이크 영상 및 제한된 분광 정보만을 제공하는 영상의 활용도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제56권4호
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• pp.15.1-15.10
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• 2014

Background: Morphologically classifying embryos is important for numerous laboratory techniques, which range from basic methods to methods for assisted reproduction. However, the standard method currently used for classification is subjective and depends on an embryologist's prior training. Thus, our work was aimed at developing software to classify morphological quality for blastocysts based on digital images. Methods: The developed methodology is suitable for the assistance of the embryologist on the task of analyzing blastocysts. The software uses artificial neural network techniques as a machine learning technique. These networks analyze both visual variables extracted from an image and biological features for an embryo. Results: After the training process the final accuracy of the system using this method was 95%. To aid the end-users in operating this system, we developed a graphical user interface that can be used to produce a quality assessment based on a previously trained artificial neural network. Conclusions: This process has a high potential for applicability because it can be adapted to additional species with greater economic appeal (human beings and cattle). Based on an objective assessment (without personal bias from the embryologist) and with high reproducibility between samples or different clinics and laboratories, this method will facilitate such classification in the future as an alternative practice for assessing embryo morphologies.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제33권4호통권132호
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• pp.23-29
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• 2005

대표적인 고부가가치 목질판상 재료인 마루판은 육안 분류 작업에 의한 오차로 마루판 시공 시에 무늬목간의 색상 차가 생기고 있다. 이는 조건등색(metamerism)에 의해 식별 후 혹은 마루판 시공 시에 오차가 큰 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서는 Light와 Dark 두 단계로 육안 식별한 피나무, 자작나무, 단풍나무 3수종의 무늬목을 사용한 마루판을 CIELAB를 이용하여 분류하고, CIERGＢ에서 각각의 문턱 값(threshold)을 조사하고, 인간의 색 인지에 기반을 둔 HSI (hue, saturation, intensity)색상모델을 응용하여 색상, 채도, 명도 값의 범위를 조사하였다. HSI색상모델의 색상과 채도, 명도를 이용하여 마루판의 색상분류에 사용할 경우 명도 값을 이용하는 것이 유리할 것으로 보인다. 그리고 색상의 범위가 3종류 모두 $45{\sim}55^{\circ}$ 사이 범위 값을 가지고 있는 것으로 보이며, RGB성분의 문턱값을 이용한 분류의 경우 특정 색상 성분 값만으로는 마루판 무늬목의 분류가 어려울 것으로 보인다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권12호
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• pp.635-640
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• 2016

생산 시스템의 신뢰도와 공정에서의 품질관리는 수익과 직결되는 중요한 요소이다. 이런 이유로 M2M 디바이스 레벨에서 데이터를 획득하는 방법 그리고 그것을 응용하여 신뢰도 및 품질 등과 연결하는 연구에서 최근 많은 성과를 보이고 있다. 본 논문은 이러한 연구 결과의 연장으로 획득한 데이터의 처리방법과 결과에 관한 것이다. 일반적으로, 센서 데이터와 같은 미세한 차이를 가지는 신호를 이용하여 제품의 품질을 식별하는 것은 기존의 통계적인 방법에서는 어렵다. 그러나 최근 기계 공정에서 정보를 실시간적이고 즉시적으로 처리를 해야 하는 요구가 증대되고 있다. 특히 사출성형 공정의 경우 프로세스가 짧은 Cycle 갖고 있어 프로세스의 진행과 동시에 제품의 양-불량을 판별할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문은 Kalman Filter를 적용하여 사출공정의 센서 데이터를 실시간적으로 처리하여 제품의 상태를 판단할 수 있는 방안을 제시한다.