본 논문에서는 추적하고자 하는 관심객체를 일정한 크기의 블록으로 나누어 각 블록이 독립적으로 추적을 수행한다. 나누어진 각 블록들은 NCC(Normalized Cross Correlation)를 사용하여 통계적인 특성을 고려하여 움직임을 추정한다. 추정된 블록들의 움직임 벡터 중 평한 벡터보다 일정 값 이상 큰 블록은 관심객체 움직임 벡터 추정 시 제외시킴으로써 잘못된 추정으로 인한 에러를 줄인다. 선택된 블록들의 추정 에러값에 따라 추정값이 높은 블록의 움직임 벡터는 높은 가중치를 적용하고 추정값이 낮은 블록의 움직임 벡터는 낮은 가중치를 적용하여 추적 신뢰도를 높였다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 강건한 실시간 추적이 가능함을 보여준다.
차폐시설내에서 고방사성 물질이 이송되는 경우에 수송대상 핵물질의 이송경로를 감시하는 분석방법을 개발하였다. 이방법은 디지탈화하여 화상처리된 카메라 영상정보와 NDA 장비 및 NCC 프로그램에 의해 모니터링된 방사선 신호를 실시간으로 통합 분석하는 신경회로망 기법에 기초하고 있다. 핵물질의 경로와 핵물질의 종류 및 용기의 종류를 파악할 수 있는 이 방법은 정상적인 움직임과 비정상적인 움직임을 판단하여 차폐시설의 보장조치 체계를 구축할 수 있으며, DUPIC 핵연료 제조 시설 같은 새로운 시설의 보장조치 시스템의 일부로 활용될 수 있다.
본 연구의 목적은 National Collaborating Centre for Nursing and Supportive Care (NCC-NSC)에서 개발한 수술 환자의 체온 관리 근거중심 가이드라인의 국내 타당성을 검증하기 위한 것이다. 수술 환자 관리 경험 및 지식이 풍부한 의사와 간호사 총 180명으로 구성된 전문가 집단을 대상으로 가이드라인 각각의 권고사항에 대한 적절성과 적용가능성을 평가하였다. 수집한 자료는 SPSS/WIN 18.0을 이용하여 평균, 표준편차, paired t-test 이용하여 분석하였다. 가이드라인의 적절성과 적용가능성은 9점 척도로 각각 평균 8.11점과 7.28점으로 높게 나타났으며, 대부분의 권고사항의 적절성과 적용가능성도 평균 6-8점 이상으로 비교적 높게 평가되었다. 그러나 대부분의 가이드라인 권고사항에서 적절성이 적용가능성 보다 유의하게 높게 나타나, 실제 임상환경에서 가이드라인의 권고사항을 직접 적용하는 데는 장애가 있는 것으로 나타났다. 따라서 가이드라인의 권고사항을 임상환경에 적용하는 데 장애가 되는 요인을 확인하고 이를 적절히 해결하는 방안이 모색되어야 할 것이다.
본 논문에서는 명암도 기반의 의료영상 정합을 위한 최적화 방법을 소개하고자 한다. 제안하는 최적화 방법은 조건부 확률의 엔트로피에 기반한 측도를 사용함으로써 수행된다. 본 논문에서는 정합을 수행하기 위해서 주어진 두 영상의 명암도에 대한 조인트 히스토그램으로부터 계산된 조건부 엔트로피를 개선하여 새로운 정합 방법의 측도로써 정의한다. 그리고 기존의 명암도 기반의 방법들 즉, 명암도 차이 측정을 이용한 방법, 상관계수를 이용한 방법, 상호정보량을 이용한 방법 등과 비교 실험을 수행한다. 단일 모달리티 뇌 MR 영상을 이용한 실험과 서로 다른 모달리티 뇌 MR 영상과 CT 영상의 정합 결과를 통해서 성능을 평가한다. 실험결과에 의하면 제안한 방법이 기존의 최적화 방법들 널다 최적화 하는데 소요되는 시간이 더 빠르고 정확한 정합이 됨을 알 수 있다.
Objectives In this study, we identified the symptoms of insomnia, anxiety, and depressed mood in newly diagnosed women breast and thyroid cancer patients. Methods The subjects of this study were 1794 women patients who visited the Ewha Womans University Cancer Center for Women. They included 1119 newly diagnosed primary breast cancer patients and 675 newly diagnosed primary thyroid cancer patients. The patients completed the National Cancer Center Psychological Symptom Inventory (NCC-PSI) during their first follow-up visit after surgery, before starting chemotherapy or radiotherapy. The NCC-PSI is composed of the modified distress thermometer (MDT) and the modified impact thermometer (MIT) for insomnia, anxiety, and depressed mood. Results Anxiety severity was found to be greater in breast cancer patients than in thyroid cancer patients. Significant levels of anxiety, depressed mood and insomnia were present in 28, 24.5, and 20.7% in all the subjects, respectively. Moreover, anxiety symptoms, depressed mood and insomnia interfered with the daily lives of 20, 18.4, and 14.2% of all the subjects, respectively. Dealing with anxiety (18.8%) was found to need the most help, followed by dealing with insomnia (8.9%) and depressed mood (8.7%). Conclusions A significant level of distress was found in about 40% of the total subjects. Nearly 30% of newly diagnosed breast cancer patients reported significant anxiety symptoms and interferences with daily living caused by anxiety, which most commonly needed special care. Early assessment and management of psychological distress, especially anxiety, in breast and thyroid cancer treatment are very important to establish integrated cancer care.
본 논문에서는 Risk-based design개념을 반영하여 체계적인 설계방향을 제시하고 현존하는 법에 더욱 안전한 방향으로 법안이나 규격을 수정할 수 있는 방안을 제시하려고 한다. 안전설계 부분의 초기설계 집중도 및 수준을 향상시키기 위하여 설계 초기단계에서부터 체계화된 안전설계 요소의 정보를 제공할 수 있는 새로운 Advanced Safety Analysis Table(ASAT)을 개발하였다. 또한 ASAT를 토대로 공정 트러블에 따른 안전장치를 선택하는 방법에 대한 가이드라인을 개발하였다. 개발된 ASAT, 공정 트러블에 따른 안전장치를 선택방법의 사례 연구로 NCC(Naphtha Cracking Center) 공정의 PGC(Process Gas Compressor)에 대한 ASAT를 구축하고 공정 트러블에 따른 안전장치를 선택한 결과를 분석하였다.
정규상호상관 기반의 이미지 유사도 비교방법은 조명차 등에 강인한 특성이 있어 널리 사용되어 왔으나, 비효율적인 연산구조로 인해 실시간 연산을 요구하는 임베디드 시스템과 같은 응용분야에서는 적용하는 데 한계가 있었다. 본 논문에서는 효율적 연산방법을 통해 실시간 이미지 유사도 비교가 가능한 정규상호상관 기반의 하드웨어 연산구조를 제안한다. 제안된 구조는 적분이미지 기반의 윈도우 연산 방법을 사용하여 정규상호상관 함수의 윈도우 영역의 합 연산과정을 효율적으로 처리한다. 이를 위해 화소 입력과 동시에 적분이미지 생성이 가능한 구조와 메모리 효율적인 부분화 적분이미지 방법을 적용하여 적분이미지 생성과정에서의 부담을 최소화 한다.
This paper, which covers a fluorescence microscopy image of brain tumor cells, looks at drug reactions by treating different types and concentrations of drugs on a plate of $24{\times}16$ wells. Due to the limitation of the field of view, a well was taken into 9 field images, and each has an overlapping area with its neighboring fields. To analyze more precisely, image stitching is needed. The basic method is finding a similar area using normalized cross-correlation (NCC). The problem is that some overlapping areas may not have any duplicated cells that help to find the matching point. In addition, the cell objects have similar sizes and shapes, which makes distinguishing them difficult. To avoid calculating similarity between blank areas and roughly distinguishing different cells, thresholding is added. The thresholding method classifies background and cell objects based on fixed thresholds and finds the location of the first seen cell. After getting its location, NCC is used to find the best correlation point. The results are compared with a simple boundary stitched image. Our proposed method stitches images that are connected in a grid form without collision, selecting the best correlation point among areas that contain overlapping cells and ones without it.
본 논문에서는 영상의 비선형 평활화와 다차원의 명암변화에 기반을 둔 조합형 인식기법을 제안하였다. 여기서 비선형 평활화는 적응적 변형의 히스토그램 재조정 전처리 기법으로 영상의 밝기를 조정하여 화질을 개선하기 위함이다. 다차원의 명암변화는 인접 픽셀간의 밝기변화를 4단계로 나누어 고려함으로써 영상의 속성을 더욱 더 정확하게 반영하기 위함이고, x축과 y축의 2방향 각각의 명암변화를 고려한 정규상호상관계수는 좀 더 포괄적으로 영상의 유사성을 측정하기 위함이다. 제안된 기법을 50개 40*40 픽셀의 명암도 변화를 가지는 얼굴영상들을 대상으로 실험한 결과, 평활화를 수행하지 않거나 선형 평활화를 수행한 기법에 비해 각각 영상의 속성을 잘 반영한 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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