유전체 봉이 삽입된 원통형 공진기의 정밀한 필드 해석이 비소멸 모드와 컨투어 그래프 방법에 의해 제안되었다. 공진주파수들과 저차 모드들이 유전체 봉이 삽입된 원통형 공진기에 대해 계산되었다. 공진기의 설계를 위해 모드 차트가 제안되었다. 비소멸 모드 해석을 사용하여 하이브리드 모드들(TE, TM, HEM 모드)이 상세하게 해석되었고, 모드 차트를 완성하였다. 이론적 타당성은 실험에 의해 확인하였다. 이론과 실험 결과는 전반적으로 만족하였다. TE 모드, TM 모드, HEM 모드의 실험값과 이론값의 평균 오차는 각각 0.20 %, 0.14 %, 0.28 %이다.
본 논문에서는 직교 벡터 공간 변환을 이용한 새로운 음성 개성 변환 알고리즘을 제안하였다. 음성 개성 변환이란 임의 환자(source)가 가지고 있는 몇 개의 특징 변수를 다른 화자(target)의 특징 변수로 변환하는 기법이다. 본 논문에서는 LPC 켑스트럼 계수와 여기 신호의 스펙트럼, 그리고 피치 궤적을 변환하여 음성 개성변환을 구현하였다. LPC 켑스트럼 계수의 변환을 위해 직교 벡터 공간 변환 기법이 제안되었다. 이 기법은 KL(Karhunen-Loeve)변환을 이용한 principle component의 분리와 최소 자승 오차를 갖는 선형 좌표 변환을 통해 LPC 켑스트럼의 변환을 수행한다. 또한, 화자간의 운율적인 특징을 변환하기 위해 피치 궤적 변환 기법이 제안되었다. 피치 궤적 변환을 위하여 먼저 두 화자간의 기준 피치 패턴의 작성하고 기준 패턴간의 대응 관계를 추정한 후 이를 이용하여 source 화자의 피치 패턴이 target 피치 패턴으로 변환되도록 하였다. 컴퓨터를 이용한 모의 실험 결과 제안된 알고리즘은 객관적인 평가와 주관적인 평가에 있어서 우수한 성능을 나타내었다.
영상분할 결과는 알고리즘에 관련된 매개변수들에 따라 다르기 때문에 최적 분할을 위하여 시행 착오법이 많이 이용된다. 본 논문에서는 3차원 변량 분석법을 이용하여 영역기반 active contour 방법에 관련된 최적 매개변수들을 결정하는 방법을 제안한다. 3원 변량 분석법에 의해서 추출된 결과와 사용자가 영상에서 직접 그린 결과가 상호 비교된다. 마지막으로 각 매개변수들의 주요 효과와 상호작용 효과를 측정하고 최적 값을 추출하기 위하여 점 추정 및 구간 추정 값을 계산한다. 본 논문에서 제안한 방법은 구간 상수 모델을 대상으로 영상분할시 최적 매개변수들을 추출하는데 큰 도움을 줄 것이다.
본 논문에서는 PDP내에서 의사 윤곽이 발생할 가능성이 큰 화소를 찾고 대상 이미지에 따라 적응적으로 그 효과를 보상하는 방법을 제안한다. 우선 이미지의 화소 값 정보만을 이용해서 간단하면서 효과적으로 화소 값의 분포를 이용해서 화질의 저하를 야기하는 화소를 찾는 방법을 제안하였다. 다음으로 선택된 후보 화소 군을 특정영역으로 트리 구조를 통해서 그룹화하고 그 영역에서만 계조 수를 감소시킨다. 이 과정에서 의사 윤곽이 발생하는 영역에 한해서만 계조 감소가 필요하므로 전체 이미지가 아닌 그룹화 된 영역을 대상으로만 국한해서 계조 수를 감소시킨다. 마지막으로 계조 수 감소로 생긴 오차와 트리 구조를 이용한 그룹화로 생긴 오차를 오차 확산 기법을 이용해서 사람 눈에 잘 띄지 않게 한다. 제안한 기법은 정지 영상의 화소 값을 바꿈으로써 객관적인 화질의 손해 보는 대신에 의사 윤곽이 감소된 영상을 얻는다. 모의실험을 통해서 제안하는 의사 윤곽 제거 기법이 낮은 계산 복잡도를 가지면서 기존 방법들 보다 효과적으로 의사 윤곽을 제거함을 확인한다.
본 실험은 기존의 난방 부하 모델식을 검토하고 문제점을 수정 보완하여 국내에 적용 가능한 모델식을 선정하고 지역별 온실내 목표온도에 따른 Degree hour 값을 결정하기 위하여 수행하였다. 국내 기상환경에 적용 가능한 모델식을 선정하기 위하여 1961년부터 2000년의 기상자료를 이용하여 온실내 목표온도를 9, 13, 16, 20℃로 설정하여 현재까지 개발된 모델식과 기본식의 지역별 DH값을 산출하였다. 지역별로 산출된 기본의 DH값을 종속변수, Mihara(6식)식, Hayashi(7식)식과 각각의 수정식인 6-1식, 7-1식을 독립변수로 하여 온실내 설정온도에 따른 수정결정상관계수를 분석한 결과 수정 Mihara(6-1)식이 기본식에 가장 근접하였다. 따라서 본 실험 조건하에서 국내적용 가능한 DH모델식은 수정 Mihara식임이 판명되었다. 수정 Mihara식을 이용하여 온실내 목표온도 9, 13, 16, 20℃ 따른 DH값 등고선 그래프를 지역별로 제시하였다.
본 논문에서는 키넥트의 3차원 영상정보를 이용하여 손가락 움직임을 검출하고 이 정보를 이용하여 종이건반 피아노를 구현하는 방법을 제안한다. 키넥트의 컬러영상과 깊이영상을 이용하여 먼저 건반 식별을 위해 필요한 건반 패턴 정보와 사용자의 종이건반 누름 여부를 판정하기 위한 건반깊이 정보를 검출한다. 배경의 깊이정보를 이용하여 입력된 깊이정보로부터 손 영역을 검출할 경우 종이건반과 접촉한 손가락 끝부분이 잘려나가는 문제를 해결하기 위해 스킨 컬러를 이용하여 정확도를 향상시켰다. 그리고 면적을 이용한 외곽선 검출과 convex hull 알고리즘을 이용하여 손가락 끝점을 검출하고 건반 패턴 정보와 비교하여 건반 누름을 판정하였다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용하여 종이건반 피아노 성능평가를 수행한 결과 높은 검출 정확도를 보였다. 구현된 종이건반 피아노 기능을 활용하여 피아노 연주 입력장치를 구현함으로써 PC기반 피아노 연주시스템 구현의 편리성을 보였으며 악기 초보자가 PC 기반 피아노 연주 학습에 사용자 인터페이스로 활용할 수 있는 가능성을 확인하였다.
Purpose: This study aimed to identify prognostic factors for patients with distant lymph node-involved gastric cancer (GC) using a machine learning algorithm, a method that offers considerable advantages and new prospects for high-dimensional biomedical data exploration. Materials and Methods: This study employed 79 features of clinical pathology, laboratory tests, and therapeutic details from 289 GC patients whose distant lymphadenopathy was presented as the first episode of recurrence or metastasis. Outcomes were measured as any-cause death events and survival months after distant lymph node metastasis. A prediction model was built based on possible outcome predictors using a random survival forest algorithm and confirmed by 5×5 nested cross-validation. The effects of single variables were interpreted using partial dependence plots. A contour plot was used to visually represent survival prediction based on 2 predictive features. Results: The median survival time of patients with GC with distant nodal metastasis was 9.2 months. The optimal model incorporated the prealbumin level and the prothrombin time (PT), and yielded a prediction error of 0.353. The inclusion of other variables resulted in poorer model performance. Patients with higher serum prealbumin levels or shorter PTs had a significantly better prognosis. The predicted one-year survival rate was stratified and illustrated as a contour plot based on the combined effect the prealbumin level and the PT. Conclusions: Machine learning is useful for identifying the important determinants of cancer survival using high-dimensional datasets. The prealbumin level and the PT on distant lymph node metastasis are the 2 most crucial factors in predicting the subsequent survival time of advanced GC.
토지정보체계(Geographical Information System, GIS)에서 지형표고를 나타내는 수치지형정보(Digital Terrain Model, DTM)는 토공량 계산 조경, 토목, 가시구역 분석, 무선중계국 위치선정 등 GIS가 활용되면서 여러 분야에서 이용되고 있다. DIM의 표고정보 및 이를 활용한 경사도와 같은 2차 정보의 정확도는 광활하고 평탄한 지형에서는 격자 간격, 원자료의 해상력 등이 크게 문제되지 않을 수 있으나 한국과 같이 지형의 기복이 심하고 다양한 형태의 지형에서는 적절한 해상력, 원자료의 정확성 등이 지형 표현에 있어 중요한 요소가 되고 있다. 그러므로 본 연구의 목적은 95소프트웨어를 이용한 경사도 산출시 등고선의 정확도, 해상력, DTM의 자료구조에 따른 차이점을 분석하여 한국의 산악 지형에 적절한 해상력을 구하고자 하는 데 있다. 이를 위해 현재 세계적으로 많이 쓰이고 있는 DTM의 자료구조인 고도행렬식 기법(altitude matrices)을 활용한 격자형(raster) 자료구조인 Idrisi(ver. 2.0)와 비정규삼각망(Triangulated Irregular Network, TIN)자료구조인 ArcView(ver. 3.0a)를 사용하여 덕유산 국립공원의 1:25,000 지형도에서 생성한 DIM을 이용하여 경사도를 산출한 후 각각의 경사도 차이에 대해 비교 분석한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1) 해상력이 낮을수록 원자료의 등고선 간격이 클수록 지형의 smoothing 효과가 나타났다. 2) 격자형 자료구조인 Idrisi와 TIN자료구조인 ArcView사이의 경사도 값 차이는 해상력이 떨어질수록 큰 차이를 보였다. 3) 30개의 표본점을 선택해 오차 비교 결과 경사도 오차의 경우 격자형 자료구조인 Idrisi와TIN자료구조인 ArcView모두 해상력에 따른 큰 차이가 없었으며 표고차의 경우 ArcView는 l0m 등고선 간격에서 생성한 해상력 10, 20, 30m DTM에서 각각 4.9, 6.2, 5.9m로서 큰 차이가 없었고 Idrisi는 해상력 10, 20, 30m DTM에서 각각 6.3, 9.1, 10.9m로서 해상력이 감소할수록 표고 값의 오차가 늘었다. 4) Idrisi ArcView 모두 산정상부, 계곡 바닥과 같은 지형의 지성선을 고려하지 못하였다.
본 연구는 한국인을 대상으로 근시안에서 각막의 형태를 파악하기 위해서 각막 비구면성(Corneal Asphericity)을 조사하고, 근시의 굴절이상도와 각막 비구면성 및 전방깊이와의 관련성을 보고자 시행되었다. 평균 구면등가치가 $-4.83{\pm}2.38$ D인 20대 초반에서 30대 초반의 성인남녀 50명을 대상으로 각각의 대상자에게서 단안만 대상 안에 포함하였다. 조절 마비 상태에서 굴절 이상과 각막 형태 검사를 이용하여 각막 비구면성과 전방깊이를 측정하였다. 모든 대상자의 각막 비구면성은 평균 $-0.27{\pm}0.13$으로 96.0%에서 편장형 타원의 각막 형태를 나타냈다. 굴절이상도와 각막 비구면성, 굴절이상도와 전방깊이는 통계학적으로 유의한 관련성을 보였다. 그러나 각막 비구변성은 고도 근시와 경도 근시 간에만 유의한 차이를 보였다. 각막의 윤곽은 렌즈의 피팅시 고려되어야 하며, 근시와 각막 비구변성 간에 대한 연구가 장기적으로 필요하다고 생각된다.
Yoon, Jeongmin;Park, Kwangwoo;Kim, Jin Sung;Kim, Yong Bae;Lee, Ho
한국의학물리학회지:의학물리
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제30권1호
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pp.1-6
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2019
Purpose: This study conducts a comparative evaluation of the skin dose in CyberKnife (CK) and Helical Tomotherapy (HT) to predict the accurate dose of radiation and minimize skin burns in head-and-neck stereotactic body radiotherapy. Materials and Methods: Arbitrarily-defined planning target volume (PTV) close to the skin was drawn on the planning computed tomography acquired from a head-and-neck phantom with 19 optically stimulated luminescent dosimeters (OSLDs) attached to the surface (3 OSLDs were positioned at the skin close to PTV and 16 OSLDs were near sideburns and forehead, away from PTV). The calculation doses were obtained from the MultiPlan 5.1.2 treatment planning system using raytracing (RT), finite size pencil beam (FSPB), and Monte Carlo (MC) algorithms for CK. For HT, the skin dose was estimated via convolution superposition (CS) algorithm from the Tomotherapy planning station 5.0.2.5. The prescribed dose was 8 Gy for 95% coverage of the PTV. Results and Conclusions: The mean differences between calculation and measurement values were $-1.2{\pm}3.1%$, $2.5{\pm}7.9%$, $-2.8{\pm}3.8%$, $-6.6{\pm}8.8%$, and $-1.4{\pm}1.8%$ in CS, RT, RT with contour correction (CC), FSPB, and MC, respectively. FSPB showed a dose error comparable to RT. CS and RT with CC led to a small error as compared to FSPB and RT. Considering OSLDs close to PTV, MC minimized the uncertainty of skin dose as compared to other algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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