• PNF and Movement
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• 제14권1호
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• pp.41-47
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• 2016

Purpose: In general, confabulation is defined as confusion of reality with past events without apparent prompting, in association with disruption of the capacity for retrieval and encoding of memory. We report on a patient who showed spontaneous confabulation associated with injury of the Papez circuit following middle cerebral artery (MCA) infarction. Methods: A 67-year-old female patient suffered cerebral infarct resulting from spontaneous MCA territory. After onset of the MCA infarct, she showed severe memory impairment and provoked confabulation. The Papez circuit was reconstructed for evaluation of part of it using diffusion tensor tractography (DTT). Fractional anisotropy (FA), mean diffusivity (MD), and tract volume were measured. Results: The right thalamocingulate tract showed a significant decrement of FA value and tract volume, and an increment of MD value by more than two standard deviations of that of normal control subjects. The tract volume in the left fornix and mammillothalamic tract decreased by more than two standard deviations of that of normal control subjects. Conclusion: Injuries of the Papez circuit were demonstrated in a patient who showed severe memory impairment and provoked confabulation following MCA infarct. We believe that analysis of the Papez circuit tract using DTT is useful in elucidating the cause of provoked confabulation in patients with MCA infarct.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.176-185
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• 2019

AUDIT-K 척도에 따른 중년남성을 대상으로 뇌 회백질의 손상 유무를 파악 할 수 있는 확산텐서영상을 검사하여 영상을 획득 한 후 Tract-Based Spatial Statics(TBSS)방법으로 뇌 회백질 부위의 이랑(Gyrus) 신경 섬유로의 비등방도 FA(fractional anisotropy)값을 측정 분석한 결과 모든 영역에서 정상 음주자가 알코올 사용 장애 추정자보다 FA값이 낮게 측정되었으며 통계적으로 유의하였다. 본 연구의 측정한 FA결과 값으로 추측하자면 즉, 알코올 사용이 뇌 회백질 부위의 이랑(Gyrus) 계측한 해부학적 미세 구조성 변화에 크게 영향을 미치며 신경 섬유로를 손상시키고 이와 관련된 기능적 이상에 영향을 준다고 할 수 있다.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2005년도 창립60주년 기념 추계 학술대회
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• pp.177.2-177.2
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• 2005

• 호남수학학술지
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• 제46권1호
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• pp.70-81
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• 2024

We consider the *-general critical equation on LP Sasakian manifolds, and show that such a manifold is generalized η-Einstein. After then, we consider LP Sasakian manifolds with *-conformally semisymmetric condition, and show that such manifolds are *-Einstein. Moreover, we show that the *-conformally semisymmetric LP Sasakian manifold is locally isometric to Eⁿ⁺¹(0) × Sⁿ(4).

• 디지털융복합연구
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• 제16권5호
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• pp.221-229
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• 2018

기계 학습 및 인공지능은 제 4차 산업혁명의 핵심 기술이다. 하지만 프로그래밍 능력을 요구하는 기계 학습 플랫폼의 특성 상 일반 사용자들의 접근이 힘들기 때문에 인공지능이나 기계학습의 대중화는 제한을 받고 있다. 본 연구에서는 그래픽 사용자 인터페이스(Graphic User Interface, GUI)를 도입하여 이러한 한계를 극복하고 인공지능 활용에 대한 일반인의 접근성을 향상시키고자 하였다. 기본 기계 학습 플랫폼으로는 Tensorflow를 채택하였고 GUI는 마이크로 소프트 사의 .Net 환경을 활용하여 작성하였다. 새로운 사용자 인터페이스를 이용하면 일반 사용자도 파이썬 프로그래밍에 대한 부담없이 직관적으로 데이터를 관리하고, 알고리즘을 적용하고, 기계 학습을 실행할 수 있다. 우리는 이 개발이 다양한 분야에서의 인공지능 개발에 기초가 되는 자료로 활용되었으면 한다.

• 한국자기공명학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.16-24
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• 2003

Nuclei with the spin quantum number not smaller than unity have not only the nuclear magnetic moment but also the electric quadrupole moment. The quadrupole moment couples with the electric field gradient (EFG) to produce the nuclear quadrupole interaction. It is well known that two independent parameters, i.e. the quadrupole coupling constant (QCC) and the asymmetry parameter ($\eta$) together with the principal axis directions can fully describe the interaction and are very sensitive to the local symmetry and structure of the solid. In order to obtain quantitative estimates of the EFG tensor for various simple ionic configurations surrounding the nucleus under consideration, we employ the simple point charge approximation and apply the calculated results to some real crystals. General agreement is rather satisfactory.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제77권6호
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• pp.765-777
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• 2021

Recently, the plate bending analysis has been interpreted in terms of the tensor's components of curvatures and bending moments by presenting the conceptual perspectives of the Hydrostatic Method of Analysis (HM) and theoretical formulations that combine the continuum mechanics with the graphical statics analysis, the theory of thin orthotropic and isotropic plates, and the elasticity theory. In pursuance of uncovering a genuine formulation of the plate's flexural differential equations, that possess the general-covariance and coordinates-independency. This study had then, tackled various natural and structural problems in both solid and fluid branches of the continuum mechanics in a description of such theoretical and conceptual attainment in uncovering the dimensional independent diffeomorphism covariant partial differential laws.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.467-474
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• 2019

본 이 논문에서는 NVIDIA Jetson TX1에서 YOLO v2 모델의 정확도를 유지하면서 FPS를 개선하는 방법을 제안한다. 일반적으로, 딥러닝 모델에서는 연산량을 줄여 처리 속도를 높이기 위해 파라미터들을 실수형에서 정수형으로 변환하여 정수 연산을 통해 속도를 높이거나 네트워크의 깊이를 감소시키는 방법을 사용한다. 그러나 이 방법들은 인식 정확도가 떨어질 수 있다. 이 논문에서는 YOLO v2 모델을 이용해 표정인식기를 개발하고 정확도 유지 시키기 위해 정수 연산이나 네트워크 깊이 감소를 사용하는 대신, 다음 세 가지 방법을 통해 연산량 및 메모리 소모를 줄인다. 첫 번째, $3{\times}3$ 필터를 $1{\times}1$ 필터로 교체하여 각 Layer 당 매개 변수 수를 9 분의 1로 줄인다. 두 번째, TensorRT의 추론 가속 기능 중 CBR (Convolution-Add Bias-Relu)을 통해 연산량을 줄이고, 마지막으로 TensorRT를 사용하여 반복되는 동일한 연산구조를 가진 레이어를 통합하여 메모리 소비를 줄인다. 시뮬레이션 결과, 기존 YOLO v2 모델에 비해 정확도는 1 % 감소했지만 FPS는 기존 3.9 FPS에서 11 FPS로 282%의 속도 향상을 보였다.

• 천문학논총
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• 제19권1호
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• pp.1-10
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• 2004

On the framework of a linearly perturbed Friedmann-Robertson-Walker spacetime, we derive an expression for the cosmological angular diameter distance affected by scalar and tensor perturbations. Our expression is applicable in linear order to distances in general FRW models. We study the effect of a stocastic gravitaional wave background on the two-point correlation function of the angular diameter distance fluctuations and, on the basis of this we also derive an expression for the power spectrum of the angular diameter distance fluctuations.

• 데이타베이스연구회지:데이타베이스연구
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• 제34권3호
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• pp.3-13
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• 2018

자동문서분류(Text Classification)는 주어진 텍스트 문서를 이에 적합한 카테고리로 분류하는 텍스트 마이닝 기술 중의 하나로서 스팸메일 탐지, 뉴스분류, 자동응답, 감성분석, 쳇봇 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 일반적으로 자동문서분류 시스템은 기계학습 알고리즘을 활용하며, 이 중에서 텍스트 데이터에 적합한 알고리즘인 나이브베이즈(Naive Bayes), 지지벡터머신(Support Vector Machine) 등이 합리적 수준의 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. 최근 딥러닝 기술의 발전에 따라 자동문서분류 시스템의 성능을 개선하기 위해 순환신경망(Recurrent Neural Network)과 콘볼루션 신경망(Convolutional Neural Network)을 적용하는 연구가 소개되고 있다. 그러나 이러한 최신 기법들이 아직 완벽한 수준의 문서분류에는 미치지 못하고 있다. 본 논문은 그 이유가 텍스트 데이터가 단어 차원 중심의 벡터로 표현되어 텍스트에 내재한 의미 정보를 훼손하는데 주목하고, 선행 연구에서 그 효능이 검증된 시멘틱 텐서공간모델에 기반하여 심층 신경망 아키텍처를 제안하고 이를 활용한 문서분류기의 성능이 대폭 상승함을 보인다.