• Journal of Mechanical Science and Technology
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• 제15권10호
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• pp.1369-1379
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• 2001

This paper focuses on a development of a sensor system measuring locations of a vehicle to localize a mobile robot while it tracks on the track (location sensor) . Also it focuses on a system configuration identifying the vehicle's orientation and distance from the object while it is stationary at certain station (position sensor) . As for the location sensor it consists of a set of sensors with a combined guiding and counting sensor, and an address-coded sensor to localize the vehicle while moving on the rail. For the position sensor a PSD (Position Sensitive Device) sensor with photo-switches sensor to measure the offset and orientation of the vehicle at each station is introduced. Both sensor systems are integrated with a microprocessor as a data relay to the main computer controlling the vehicle. The location sensor system is developed and its performance for a mobile robot is verified by experiments. The position measuring system is proposed and is robust to the environmental variation. Moreover, the two kinds of sensor systems guarantee a low cost application and high reliability.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제36권6호
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• pp.540-548
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• 2004

Check valve failure is one of the worst problems in nuclear power plants. Recently, many researches have been based on new technology using accelerometers and ultrasonic and magnetic flux detection have been carried out. Here, we have suggested a method that uses acoustic emission sensors for detecting the failures of check valves through measuring and analyzing backward leakage flow, a system that works without disassembling the check valve. For validating the suggested acoustic emission sensor methodology, we designed a hydraulic test loop with a check valve. We have assumed in this study that check valve failure is caused by disk wear or by the insertion of a foreign object. In addition, we have developed diagnostic algorithms by using a neural network model to identify the type and size of the failure in the check valve. Our results show that the proposed diagnostic algorithm with acoustic emission sensors is a good solution for identifying check valve failure without necessitating any disassembly work.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제20권1호
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• pp.59-68
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• 1999

본 논문에서는 뇌량의 형태정보와 통계적 특성을 이용한 중앙시상 두뇌자기공명영상의 뇌량자동인식 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 우선 뇌량의 통계적 특성에 일치하는 영역들을 추출하고 형태정보와 일치하는 영역을 검출한다. 이러한 형태정합을 위해 기존의 윤곽정합알고리즘 대신에 통계적인 특성을 적응적으로 변화시켜 형태정보와 일치하는 영역을 검출하는 방향성 창영역확장 알고리즘을 제안하였다. 실험결과 제안된 알고리즘의 우수성을 확인할 수 있었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권5호
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• pp.1126-1134
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• 2017

A variety of medical service applications in the field of the Internet of Things (IoT) are being studied. Segmentation is important to identify meaningful regions in images and is also required in 3D images. Previous methods have been based on gray value and shape. The Visible Korean dataset consists of serially sectioned high-resolution color images. Unlike computed tomography or magnetic resonance images, automatic segmentation of color images is difficult because detecting an object's boundaries in colored images is very difficult compared to grayscale images. Therefore, skilled anatomists usually segment color images manually or semi-automatically. We present an out-of-core 3D segmentation method for large-scale image datasets. Our method can segment significant regions in the coronal and sagittal planes, as well as the axial plane, to produce a 3D image. Our system verifies the result interactively with a multi-planar reconstruction view and a 3D view. Our system can be used to train unskilled anatomists and medical students. It is also possible for a skilled anatomist to segment an image remotely since it is difficult to transfer such large amounts of data.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제16권3호
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• pp.111-115
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• 2017

Terahertz waves are superior to conventional X-ray or Magnetic Resonance Tomography(MRI), and the amount of information that can be transmitted is as large as thousands of times that conventional X-ray or MRI. In addition, Terahertz waves have great performance in analyzing an object which have some layered structure. By using this advantage, we can extract the letters of a page by analyzing information such as absorption amount and reflection amount by irradiating a closed book with pulses of various frequencies within gap of a terahertz wave. However, in the image of each page using the Terahertz wave might be obtained various kinds of noise and the different character occlusion region. So, to extract letters from the terahertz image, we must take the noise and occlusion region away. We have been working to enhancement the image quality in various ways, and keep on studying de-noising processing for enhancement about the image quality and high resolution. Finally, we also keep on studying about OCR(Optical Character Recognition) technology, which based on pattern matching technique, to read letters.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제36권2호
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• pp.75-86
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• 2019

UV Psc is a typical RS CVn type system undergoing dynamic chromosphere activity. We performed photometric observations of the system in 2015 and secured new BVR light curves showing well-defined photometric waves. In this paper, we analyzed the light curves using Wilson-Devinney binary code and investigated the orbital period of the system. The combination of our light curve synthesis with the spectroscopic solution developed by previous investigators yielded the absolute parameters as: $M_1=1.104{\pm}0.042M_{\odot}$, $R_1=1.165{\pm}0.025R_{\odot}$, and $L_1=1.361{\pm} 0.041L_{\odot}$ for the primary star, and $M_2=0.809{\pm}0.082M_{\odot}$, $R_2=0.858{\pm}0.018R_{\odot}$, and $L_2=0.339 {\pm}0.010L_{\odot}$ for the secondary star. The eclipse timing diagram for accurate CCD and photoelectric timings showed that the orbital period may vary either in a downward parabolic manner or a quasi-sinusoidal pattern. If the latter is adopted as a probable pattern for the period change, a more plausible account for the cyclic variation may be the light time effect caused by a circumbinary object rather than an Applegate-mechanism occurring via variable surface magnetic field strengths.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권12호
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• pp.4816-4834
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• 2020

This paper proposes transfer learning and fine-tuning techniques for a deep learning model to detect three distinct brain tumors from Magnetic Resonance Imaging (MRI) scans. In this work, the recent YOLOv4 model trained using a collection of 3064 T1-weighted Contrast-Enhanced (CE)-MRI scans that were pre-processed and labeled for the task. This work trained with the partial 29-layer YOLOv4-Tiny and fine-tuned to work optimally and run efficiently in most platforms with reliable performance. With the help of transfer learning, the model had initial leverage to train faster with pre-trained weights from the COCO dataset, generating a robust set of features required for brain tumor detection. The results yielded the highest mean average precision of 93.14%, a 90.34% precision, 88.58% recall, and 89.45% F1-Score outperforming other previous versions of the YOLO detection models and other studies that used bounding box detections for the same task like Faster R-CNN. As concluded, the YOLOv4-Tiny can work efficiently to detect brain tumors automatically at a rapid phase with the help of proper fine-tuning and transfer learning. This work contributes mainly to assist medical experts in the diagnostic process of brain tumors.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제18권4호
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• pp.303-313
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• 2014

목적: 자기공명 영상장치(MRI)의 송신 자기장 정보를 이용한 인체 내 도전율을 측정하는 기술이 최근 제안되었다. 송신 자기장 정보의 노이즈에 따른 도전율의 오차를 측정하고 도전율과 노이즈의 관계를 모델화 하였다. 대상과 방법: 송신 자기장의 분포는 원형 모델에 대해서 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션으로 생성된 송신 자기장의 분포에 가우시안 노이즈를 더해준 후 정량적인 도전율 측정에 어떤 영향을 주는지 공명 주파수, 물체의 크기, 송신 자기장의 신호 대 잡음 비에 대해서 수행하였다. 각 각의 변수에 따른 도전율 대 잡음 비를 측정하여 모델화 하였다. 결과: 시뮬레이션 결과 도전율 측정은 송신 주파수의 크기 오차보다 위상 오차에 더 큰 영향을 받는 것을 보였다. 또한, 송신 자기장의 신호 대 잡음 비, 공명 주파수, 도전율 값, 평균필터의 크기에 따라서 도전율 대 잡음비가 비례하는 경향성을 보였다. 하지만, 물체를 둘러싼 외부 물질의 크기는 도전율 측정에 큰 영향을 주지 않았다. 위의 시뮬레이션 결과는 3T 임상용 MRI에서 원형 모델 팬텀에 대해서 검증되었다. 결론: 시뮬레이션을 통해 얻어진 변수와 도전율 측정의 오차와의 관계를 통해서 정량적인 도전율 측정에서 발생되는 오차를 모델화 할 수 있었다. 또한 제시된 분석 방법을 통하여 자기공명 영상 장치를 이용한 도전율 측정의 필터링 및 재구성 알고리즘의 효과를 검증 할 수 있을 것으로 보인다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제31권3_4호
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• pp.224-238
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• 2004

다중 모달리티 영상정합은 서로 다른 성격의 두 영상의 중요정보를 결합하여 복합적 정보를 얻기 위해 널리 사용되는 영상처리 기법이다. 본 연구에서는 정합 대상 객체의 초기위치 및 방향에 종속적이지 않고, 낮은 정합오차 범위 내에서의 안정적인 정합을 지원하기 위하여 기존의 표면기반 정합 기법을 개선한 모멘트 정보 및 표면거리 기반의 정합 기법을 제시한다. 제안방법에서는 우선 정합대상객체의 표면 윤곽 점을 추출하고, 이를 기반으로 대상객체의 모멘트 정보를 추출하여, 표면거리 기반 상세 정합 이전에 모멘트 정보를 일치시키는 변환을 수행함으로써, 정합이전 대상객체의 위치 및 방향이 상이한 경우에 있어서도 정합이 안정적으로 수행되도록 한다. 또한 테스트 영상에 대한 표면 대표점 추출 시, 표면 코너추출법을 적용함으로써, 기존 표면 정보 기반 정합기법에서 일반적으로 사용하고 있는 무작위 샘플링 및 일정간격 샘플링에 의한 취약점을 보완한다. 본 논문에서 제안기법의 검증을 위하여 뇌 부위 자기공명단층영상(MRI)과 양자 방출 단층 촬영 영상(PET)을 적용하고, 정합오류율과 정합결과에 대한 2,3차원 가시화 영상의 육안평가를 통하여 정확성 및 안정성 측면을 검증한다.

• 벤처창업연구
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• 제2권1호
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• pp.153-169
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• 2007

열작용에 의한 전자파의 안전성을 생각하는데 있어서는 , 이 30${\sim}$300MHz 부근의 주파수대가 가장 중요하고 기립 신장 방향의 공진 상태에서는 목, 슬 관절, 발목 등 가는 부분이 강하게 가열되는 위험이 있다. 이처럼 자기자극기는 시간적으로 변화하는 자계를 인체내부에 전계를 유도하여 무접촉성, 무침습적으로 깊고, 넓은 부위의 자극이 가능한 이점으로 말초신경, 뇌질환, 뇌신경, 근력, 요실금, 노인성, 근질환, 재활치료 등까지 근래에 와서 활발하게 연구가 활발히 진행 중이다. 마지막으로 초미니 자기신경 치료기를 말초신경계 질환치료에 적용하기 위하여 연구한 결과, 첫째로 자기루프 객체의 실린더 형태로 설계하고 동작전원과 제어장치를 구현하였고, 둘째로 루프 객체 실린더형이 프로브의 특성과 치료영역 범위와 치료펄스의 거리에 대한 유효영역을 구하였고, 셋째로 프로브의 형태에 따른 펄스포밍과 에너지 값을 구현하여, 병변에 따른 치료펄스를 구현할 수가 있었다. 특히, 특성실험을 통해 댐핑펄스 형태와 치료펄스 형태 등을 다양하게 구하게 되었다. 최근에 의학 발달로 무자극, 무침습에 따른 질환치료에 조금이라도 도움이 되고자 구현 하였다. 본 연구에서는 고진폭 치료펄스(전통적인 magneto-therapy)의 크게 대단한 강렬)는 짧은 시간에 치료효과를 극대화 하고, 미래에는 수요가 크게 확대 될 것으로 예측된다.