망막의 신경절세포는 눈에 가해진 시각 정보를 흥분파의 형태로 변환하여 시신경을 통하여 대뇌의 시각피질까지 전달한다. 과거에 사용하여 왔던 방법은 단일 전극을 단일 뉴론의 세포내, 외에 삽입함으로써 특정 시간대에 특정 뉴론만을 기록하는 방법이었으므로 신경망 전체를 통하여 처리되어 나오는 정보를 알아보기에는 적합하지 않다. 다행히 최근에 다채널 전극을 사용하여 여러 신경세포에서 나오는 신호를 동시에 기록할 수 있는 다채널기록법(multichannel recording) 이 개발되었으므로 본 연구에서는 8행 ${\times}$ 8열의 다채널전극을 사용한 다채널기록법을 이용하여 망막신경절세포 군집의 흥분파를 기록, 분석함으로써 단일 신경세포가 아닌 망막 신경망을 거쳐 최종적으로 나오는 신호에 대해서 연구하였다. 전극에 부착된 망막 절편에 2초 동안 빛을 가하고 5초 동안 빛이 차단되는 자극을 반복적으로 인가한 후, PSTH 분석방법으로 망막 신경절세포를 ON 세포, OFF세포, ON/OFF세포의 세가지 유형으로 분류할 수 있었으며, ON 세포: 35.0$\pm$4.4%, OFF 세포: 30.4$\pm$1.9%, ON/OFF 세포: 34.6$\pm$5.3% (전체 망막절편수=8)로 분포되어 있음을 확인하였다. 또한 상호상관(Cross-Correlation) 분석방법을 통해서 인접한 세포들끼리 매우 짧은 시간대에(<1 ms) 동기화된 흥분을 발사함을 확인할 수 있었고, 동기화된 흥분은 6~8개의 세포로 구성된 세포 클러스터에서 일어남을 확인하였다. 즉 개개의 신경절세포들이 빛 자극을 처리함에 있어 독립적으로 작용한다는 기존의 가정과는 달리 인접한 세포끼리는 동기화된 흥분을 보이는 것을 확인하였으며, 이러한 방식은 시세포 수와 신경절세포 수의 불균형으로 인해 초래되는 병목현상을 완화할 수 있는 효과적인 기전으로 생각된다.
최근 비디오가 대화형 콘텐츠를 위한 타입으로 많은 각광을 받기 시작하면서 비디오 데이터에 포함된 객체들을 의미적으로 표현하고 검색하기 위한 시맨틱 어노테이션 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 비디오 데이터에 포함된 객체들은 시간의 변화에 따라 공간적 위치가 변화하기 때문에 매 프레임마다 상이한 위치 데이터가 발생한다. 따라서 모든 프레임의 객체에 대한 위치 데이터들을 저장하는 것은 매우 비효율적이므로 이를 부적절한 오차가 발생하지 않는 범위 내에서, 효과적으로 압축하여 표현할 필요가 있다. 본 논문은 컴퓨터 또는 에이전트가 직관적으로 객체에 대한 정보를 이해할 수 있도록 표현하기 위해 비디오 데이터가 포함하는 객체에 대하여 의미적 정보를 부여하기 위한 온톨로지 모델링 방법과 이동 객체의 위치 데이터를 압축하기 위해 3차 스플라인 보간법을 적용하여 의미적 정보와 함께 어노테이션 하는 방법을 제안한다. 제안한 어노테이션 방법의 효율을 검증하기 위한 대화형 비디오 시스템을 구현하고, 다양한 특징을 가지는 객체가 나타나는 비디오 데이터 셋을 이용하여 샘플링 간격에 따른 오차율과 데이터량을 비교하였다. 그 결과, 샘플링 간격이 15프레임 이하 일 때, 최대 80%의 데이터 저장 공간을 절약할 수 있을 뿐만 아니라 객체의 실제 좌표 대비 최대 31픽셀, 평균 4픽셀 미만의 오차 편차를 얻을 수 있었다.
This study was done to determine direct and in-direct nursing time in nursing units in hospital to ap-plied computer system and expect that those results contribute to measure efficiency of nursing practice and planning of nursing manpower. The design for study was a descriptive study. The study results are as follows. 1. Patients admitted to the Internal Medicine and General Surgery units were grouped into four. Group Ⅰ, 32.9% of the total patients, consisted patients whose condition was considered minor Group Ⅱ, 26.1%, was of those whose condition was considered moderate, Group Ⅲ, 41. 8%, moderate severe and Group Ⅳ, 29.2% the most severe. 2. Nursing intervention times by care type were as follows four minutes spent for suction eight minutes, for simple position change, ten minutes, for sheet change, seven minutes for a hot or cool compress, six minutes for dressing change, four minutes for Ⅰ.M. injection, six minutes for patient health education and five minutes for body temperature check. 3. Direct care time by patient group revealed the following : Group Ⅰ rquired 191.4 minutes, Group Ⅱ required 331.1 minutes, Group Ⅲ rquired 499.4 minutes, and Group Ⅳ rquired 1328.0 minutes. 4. The ratio of time for adequate nursing care and direct care time in the Internal Medicine and Goneral Surgery units was 67.4%-83.4% and 94.7%-99.3% in the Intensie Care Unit. 5. Average daily direct care time per patient was 5.5 hours in the Internal Medicine unit and 11.5 hours in the Intensive Care Unit. 6. Time spent in indirect care was 48.3 minutes for computer recording,34.8 minutes for giving and receiving patient information for shift duty, 28.0 minutes for eating and resting time, 26.6 minutes for transfering and identifying patients, 25.6 minutes for identifying Doctor's order, 23.9 minutes for recording vital signs. 7. Time spent in indirect care was 282.2 minutes by head nurses (charge nurses), 258.7 minutes by nurses and 261.6 minutes by nurse aids. 8. The average nurse's workload was 9.3 hours and daily indirect nursing time required 46.3%-50. 5% of above mentioned workload time. .9. The average daily indirect care time per patient was expected to be 57.7 minutes in the Internal Medicine unit and 3.3 hours in the Intensive Care Unit.
This study was undertaken to identify the musculotendinous problems and contributing factors to those problems In students majoring in musical instruments in Korea. The data were collected from March 2, 1996 to March 31, 1996 from 261 music students in various geographical areas. The data were analyzed for descriptive statistics, t-test, chi-square using SPSS $PC^+$ program. The results of this study were as follows : 1. In a questionnaire survey of 261 music students, one hundred twenty five(47.9%) reported having had various musculotendinous symptoms. Twenty seven students among the those who had previous symptoms(21.9%) reported the present symptoms. 2. The experience rates of musculotendinous problems in keyboard players, string players and woodwind players were 50.3%, 48.2%, 33.3% respectively. 3. Most of the students practiced most intensively during their high school years and the musculotendinous symptoms began at the same period. 4. Pain, tenderness and stiffness were the most common symptoms, while paresthesia and motor dysfunction were rare. This indicates that most players had muscle tendinous overuse, while small number had nerve entrapment and motor dysfunction. 5. In past and present symptoms, string players experienced musculotendinous symptoms mainly in both sides of shoulders, lumbar area, left finger, and left wrist, while keyboard players experienced more symptoms in the right wrist, shoulder, fingers than left side. 6. The major contributing factors to the symptoms were weight of instrument, types of instruments, types of daily activities, duration of practice, and playing technique. 7 The most frequent treatment modalities for the symptoms were acupuncture or moxibustion, other alternative therapy such as heat compress and massage. Through this study it was found that the musculotendinous problems might be increased along with their career, due to lack of knowledge about preventive measures and patterns of health behavior seeking alternative modalities rather than professional consultation. Therefore, preventive measures that focus on playing habits such as duration of practice, frequency of rest and position while playing should be developed and taught to the students, their parents, and music educators. Doctors who are interested in this area should attempt to correct the position and posture while playing of the posture. And measures for reduction of loading of instrument weight should also be developed.
폐유리병을 순환 잔골재로 활용하여 재활용률을 향상시키기 위해 다양한 파분쇄 산물의 입도, 입형, 에너지 분석을 통해서 재활용 공정에 적용할 수 있는 최적의 장비 선정을 위한 파분쇄 특성 연구를 수행하였다. 파분쇄시 발생하는 힘의 종류인 충격, 압축, 마모가 특징적으로 나타는 장비인 해머크러셔, 슈레더 및 롤크러셔, 볼밀 총 4가지 장비를 선정하여 실험을 진행하였다. 각 장비의 파분쇄 산물의 입도분석을 수행한 결과 슈레더에서 발생한 산물만이 콘크리트용, 아크팔트용 순환 잔골재의 품질 기준을 만족시키는 것으로 확인되었다. 화상소프트웨어(Image J, National institute of health)를 이용한 입형 분석 결과 대부분 입자의 입형이 1.6 이하의 값을 가지고 있어 순환 잔골재로 재활용하기에 위험성이 적고 편장석 비율 규정 조건 또한 충족하는 것으로 판단되었다. 또한 각 장비에서 소모되는 에너지를 측정해본 결과 에너지 대비 입자의 감소 비율이 슈레더의 산물이 가장 높은 것으로 확인되었다. 따라서 10mm 이하의 일정 입도구간에서 폐유리병 파분쇄시 적용될 수 있는 최적의 장비는 슈레더임을 판단할 수 있었다. 본 연구를 통해서 폐유리병 파분쇄 공정의 에너지 효율 및 제품의 경쟁력 향상에 큰 기여를 할 수 있을 것이라고 사료된다.
최근 몰입형 비디오의 수요가 점차 늘어남에 따라 국제 표준 단체인 MPEG-I에서 전방위 몰입형 비디오의 처리 기술이 활발하게 개발 중이다. 전방위 몰입형 비디오는 사용자 시점의 자유도가 증가함에 따라 비디오 신호의 크기가 급격히 증가하여 효과적인 압축 기술이 필수적이다. 더욱이 사용자의 움직임에 따른 보다 자유로운 시점 변환을 지원하는 6 자유도 (6-Degree-of_Freedom, 6DoF) 비디오의 압축을 위해서는 보다 우수한 부호화 효율을 제공하는 코덱의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 ISO/IEC 23090 Part 7 (Metadata for Immersive Media (Video))에서 진행 중인 몰입형 비디오의 압축 표준 프로젝트의 테스트 모델인 TMIV (Test Model for Immersive Video)에 기존 적용된 High Efficiency Video Coding (HEVC)를 최근 차세대 비디오 압축 표준 개발 중인 Versatile Video Coding (VVC)로 대체하여 성능 분석을 수행하고, VVC의 툴 분석으로부터 디블로킹 필터를 TMIV의 패치 아틀라스에 선택적으로 적용하는 것이 부호화 효율을 증대시킬 수 있음을 보인다. VVC 기반의 6 DoF 비디오 코덱의 성능 평가는 본 논문이 최초로 그에 따른 향후 6DoF지원 몰입형 비디오 표준 개발 방향을 제시한다. TMIV의 두 가지 작동 모드인 MIV (Metadata for Immersive Video) 모드와 MIV 시점 모드에서 공통 실험 조건에 명시된 일곱 가지 시퀀스에 대해 전체적으로 실험을 진행하였다. 기존 HEVC를 VVC로 대체함으로써 MIV 모드 방식에서 33.8%, MIV 시점 모드에서 30.2%의 Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) 관점에서의 부호화 성능 향상을 제공하였다. 이외에도 3차원 비디오의 인지 화질 평가를 위하여 사용하는 평가 지표로 IV-PSNR (Immersive Video PSNR)와 MSSIM (Mean Structural Similarity)를 이용하여 성능을 평가하였다.
최근 증가하는 협업 연구는 원격 의료 데이터 공유 및 외부 기관의 데이터 접근을 요구하고 있다. 본 논문에서는 융통성 있고 효율적인 의료 데이터 관리를 위해 웹서비스를 이용하여 그리드와 PACS 간의 상호운용성 프레임워크를 제안하고 구현하였다. DICOM 표준은 PACS와 이미지 데이터베이스 사이에 의료 이미지 데이터의 교환과 전송을 정의한다. 그러나 병원들 간 의료 데이터 교환은 신뢰할 수 있는 기관들 사이에서만 제공된다. 더군다나 DICOM은 의료 데이터 관리 기능을 제공하지 않고 그리드 미들웨어는 DICOM 데이터에 접근 가능한 표준 툴킷을 제공하고 있지 않고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 PACS 간의 연동과 의료 데이터 관리를 가능하게 하는 웹 서비스기반의 그리드 서비스 중계자(Web Services-based Grid Service Mediator, WGSM)를 개발하였다. WGSM은 압축 중계자, GridFTP 중계자, RFT 중계자, MyProxy 중계자, MDS 중계자, RLS 중계자 등으로 구성된다. 제안한 웹서비스 기반의 프레임워크는 협업 환경에서 PACS 간 사용자 인증 및 안전한 데이터 접근을 제공한다. 특히, WGSM은 일반 사용자들이 그리드 미들웨어에 대한 어떠한 지식이 없어도 간단하고 효율적인 방법으로 원격 PACS를 접근할 수 있게 한다.
현재 Ubiquitous Sensor Network(USN) 연구에 있어서 이동성 지원은 중요한 기술로써 인식되고 있다. 이러한 이동성 기술 중에서 Mobile IPv6(MIPv6)와 Network Mobility(NEMO) Basic Support Protocol은 IETF의 표준화된 프로토콜로써, 인터넷상에서 이동성을 지원하기 위한 핵심 기술이다. 그러나 USN에 MIPv6와 NEMO Protocol을 수정 없이 적용할 경우에는 바인딩 메시지의 크기로 인해 Handoff 성능이 저하되게 된다. 이를 해결하기 위한 NEMO Protocol의 경량화에 대한 기존 연구는 Sequence Num.의 호환성 문제가 발생하며, 바인딩 메시지의 압축을 6LoWPAN 네트워크 구성과 주소 할당 방식에 최적화하지 못하였다. 본 논문에서는 6LoWPAN의 노드 기반 이동성과 네트워크 기반 이동성을 고려한 최적의 압축기법을 제안한다. 노드 기반 이동성은 32bytes Binding Update(BU)와 12bytes Binding ACK(BA) 메시지를 13bytes와 3bytes로 압축하였으며, 네트워크 기반 이동성은 40bytes BU와 12bytes BA를 13bytes와 3bytes로 압축하였다. 이는 기존 연구보다 각각 15bytes(NEMO-BU)와 1bytes(NEMO-BA)만큼 더 압축시킨 성능으로써, 센서 이동성의 Handoff 성능을 8.72% 향상시켰다.
최근 과학기술의 급속한 발달과 더불어 인간의 활동 영역이 넓어짐으로써 연안해역 개발과 환경 등의 문제가 전세계적으로 대두되고 있으며, 보다 광범위한 분석을 위해 위성영상을 활용이 증대되고 있는 실정이다. 본 연구는 보다 효율적인 연안해역의 수심 결정에 있어 하이퍼스펙트럴 위성영상을 활용하는데 그 목적을 둔다. 이를 위해 먼저 EO-1 Hyperion 위성영상에서 연구대상지에 해당하는 부분영상을 추출하고, 대기보정과 기하보정을 실시하였다. 그리고 MNF 변환을 통해 밴드를 압축하고, 수체의 특성을 분석하는데 적합한 밴드를 선정하였다. 선정된 밴드내에서 수심 산정을 위한 계수인 Kd를 결정하였으며, 순수한 분광 특성을 가진 화소의 endmember의 결정과 선형분광순수화 기법을 이용한 매핑을 통해 대상 연안의 수심을 최종적으로 결정하였다. 연구 결과, 산정 된 수심은 수치해도상의 수심과 평균 1.2m 정도의 차이를 보였고, 산정 하고자 하는 수심이 깊을수록 오차는 크게 나타났다. 향후 대기보정, endmember 결정, Kd 산정 등의 정확도를 높인다면 보다 경제적이고 효율적인 수심 결정이 가능할 것으로 판단된다.
최근 CNN(Convolutional Neural Network)은 영상 분류, 객체 인식, 화질 개선 등 다양한 비전 분야에서 우수한 성능을 보여주고 있다. 그러나 많은 메모리와 계산량이 요구되어 모바일 또는 IoT(Internet of Things) 장치와 같은 저전력 디바이스에 적용하기에는 제한이 따른다. 이에, CNN 모델의 임무 성능을 유지하면서 네트워크 모델을 압축하는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 행렬 분해 기술인 저계수 행렬 근사(Low-rank approximation)와 CP(Canonical Polyadic) 분해 기법을 결합한 CNN 모델 압축 기법을 제안한다. 제안기법은 하나의 행렬 분해 기법만을 적용하는 기존의 기법과 달리 CNN의 계층 유형에 따라 두 가지 분해 기법을 선택적으로 적용하여 압축 성능을 높인다. 제안기법의 성능 검증을 위하여 영상 분류 CNN 모델인 VGG-16, ResNet50, 그리고 MobileNetV2 모델을 압축하였고, 계층 유형에 따라 두 가지의 분해 기법을 선택적으로 적용함으로써 저계수 행렬 근사 기법만 적용한 경우 보다 1.5 ~ 12.1 배의 동일한 압축률에서 분류 성능이 향상됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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