• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제18권4호
• /
• pp.339-348
• /
• 1997

본 논문에서는 일반적으로 잡음이 있는 MR 영상의 배경 영역을 영역분활 알고리듬으로 제거하고 이영역분할의 정보를 손실 부호화에 이용함으로써 데이터의 압축 효율을 높이는 방법을 제안한다. 영역분할 알고리듬은 여역의특성 추출을 위해 전해상도 웨이블렛 변화(full-resolution wavelet transform)을 이용하며, 얻은 특성등의 분류를 위해 Kohonen self-organizing map을 사용한다. 웨이블렛 변환을 이용한 부호기에서는 영역분활 결과 진단에 의미없는 부분으로 판단된 영역은 부호화 하지 않음으로써 압축효율을 향상시킨다. 제안한 알고리듬으로 MR영상들을 부호화한 결과, 영역분할 정보를 이용하지 않을 경우보다 평균적으로 약 15%정도의 비트율의 절약을 가져올 수 있었으며, 같은 압축률일 경우에는 복원된 영상이 JPEG에서보다 좋은 화질을 나타내었다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
• /
• 제78권4호
• /
• pp.469-472
• /
• 2015

Cryptogenic organizing pneumonia (COP) is an inflammatory lung disease involving the distal bronchioles, respiratory bronchioles, bronchiolar ducts, and alveolae. The etiology is usually unknown; however, there are several known causes and associated systemic diseases. Corticosteroid therapy is the best treatment option and the prognosis of COP is good, with recovery in up to 80% of patients. We described a patient with in-operable hepatocellular carcinoma (HCC) undergoing chemoembolization with doxorubicin in a drug-eluting bead (DEB). COP developed in the patient after chemoembolization but resolved spontaneously in several months.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
• /
• 제78권4호
• /
• pp.401-407
• /
• 2015

Cryptogenic organizing pneumonia (COP) is an idiopathic interstitial pneumonia characterized by a subacute course and favorable prognosis with corticosteroids. However, some patients show resistance to steroids. Macrolides have been used with success in those patients showing resistance to steroids. A few reports showed treatment failure with macrolides in patients with COP who were resistant to steroids. In this report, we described two cases of COP who showed different responses to clarithromycin. One recovered completely, but the other gradually showed lung fibrosis with clarithromycin.

• 한국실내디자인학회논문집
• /
• 제23권1호
• /
• pp.114-121
• /
• 2014

Rikyu-Konomi and Enshu-Konomi accomplished the base of Japanese Dado as well as has set Japanese representative traditional culture. These are the products of the spiritual culture completed by the ideas of Sen Rikyu and Kobori Enshu, that are Wabi spirit and Kirei sabi spirit combined with the tea. This study is about the interpretation of Japanese traditional space designs related to Rikyu-Konomi and Enshu-Konomi as Japanese Traditional spiritual archetype. The process of this study is illustrated as follows: At first, it mentions the concept of Konomi as self-organizing system, and esthetic characteristics of Rikyu-Konomi and Enshu-Konomi. Secondly, it clarifies internal meanings and spacial characters of Konomi in the Japanese traditional space through the exploring Taian tea house as the example of Rikyu-Konomi, and Bosen tearoom and Katsurarikyu as the examples of Enshu-Konomi. Thirdly, it ascertains Rikyu-Konomi and Enshu-Konomi represented in the contemporary architectural spaces. It analyses the relation between modern traditional space designs and traditional archetypal vocabularies, and examines those spaces from an esthetic point of view for modern implication of Rikyu-Konomi and Enshu-Konomi. In conclusion, it clarifies the contemporary significance of Rikyu-Konomi and Enshu-Konomi in terms of japan traditional space design.

• 대한산업공학회지
• /
• 제28권4호
• /
• pp.360-367
• /
• 2002

The machine-part group formation is to group the sets of parts having similar processing requirements into part families, and the sets of machines needed to process a particular part family into machine cells. The purpose of this study is to develop a two-phase machine-part group formation algorithm based on Self-Organizing Maps (SOM). In phase I, it forms machine cells from the machine-part incidence matrix by means of SOM whose output layer is one-dimension and the number of output nodes is the twice as many as the number of input nodes in order to spread out the input vectors. In phase II, it generates part families which are assigned to machine cells by means of machine ratio related with processing part and it gives machine-part group formation. The proposed algorithm performs remarkably well in comparison with many well-known algorithms for the machine-part group formation problems.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제38A권7호
• /
• pp.603-611
• /
• 2013

본 논문은 Self-Organizing Time Division Multiple Access (SO-TDMA) 기반의 MAC 프로토콜을 사용하는 다중-홉 해양통신망에서 비실시간 서비스뿐만 아니라 종단간 지연시간 품질을 보장해야 하는 실시간 서비스를 통합적으로 지원하기 위한 새로운 프레임 구조를 제안하고, 실시간 트래픽의 부하에 따라 적응적으로 자원을 분배하는 방안을 제시한다. 실시간 사용자의 평균 불능 성능을 보장하기 위한 자원 할당을 통해 동적으로 프레임 구조를 제어하는 방안을 제시한다. 한편, 이를 위한 평균 불능 확률을 수학적으로 분석하고, 이에 따라 결정된 프레임 구조에 대해서 실시간 서비스의 품질을 시뮬레이션을 통해 검증한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
• /
• pp.1144-1148
• /
• 2010

오염원이 집중되는 도시지역에서의 비점오염원에 대한 관리대책은 점오염원에 비하여 미비한 실정이다. 따라서 도시 지역의 비점오염원 부하량의 합리적인 조사, 비점오염물질 저감을 위한 관리기술 개발과 아울러 정책의 개발 등이 필요하며, 도시지역에서의 장기적인 비점오염물질 유출에 관한 모니터링을 통한 비점오염물질 원단위 조사가 절실히 요구되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 상업 및 위락시설지역의 비점오염원 유출특성을 분석하기 위해 2008년 4월부터 2009년 10월까지 실측에 의해 측정된 강우량과 유출량 자료를 이용하여 비점오염원 유출특성을 분석하였다. 또한 본 연구에서는 자기 조직화 특성지도(Self-Organizing Feature Map: SOFM) 이론을 적용하여 측정된 유출 및 수질자료에 대해 패턴분류를 수행하여 분할구역별 자료의 특성분석을 통해 초기강우 특성이 구분되어짐을 확인 할 수 있었다. 그러나 현재 축적된 자료에 대한 양적인 한계로 인해 명확한 구분이 이루어지지 않는 항목도 있었으나, 향후 지속적인 모니터링을 통해 충분한 자료가 축적될 경우 초기강우 기준을 위한 새로운 접근방법으로 제시될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제36권4B호
• /
• pp.399-404
• /
• 2011

본 논문은 해양에서 동작하는 센서들 간의 통신 상황에 있이, 정보의 중요도에 따라 패킷에 우선순위를 줌으로써 보다 안정적이고 차별화된 정보 전달이 이루어질 수 있는 방안을 제안한다. 특히 음향통신을 기반으로 하는 해양 수중 통신은 환경 변화에 따라 그 성능이 크게 변화하기 때문에, 본 논문에서는 무작위적으로 분포되어있는 센서 노드들이 환경 변화에 적응적으로 대처할 수 있도록 하기 위하여 기존의 SON(Self Organizing Network) 기법을 효과적으로 적용할 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로 수중에 분포된 센서노드들이 중요도에 따라 두 종류의 패킷을 생성하여 정보수집노드로 전송하는 시스템을 가정하였고, 실험을 통하여 제안 기법을 적용하였을 때 중요도가 높은 패킷이 일반 패킷에 비하여 전송 시간이 단축됨을 확인하였다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
• /
• 제53권8호
• /
• pp.551-560
• /
• 2004

In this paper, we propose a new architecture of Self-Organizing Fuzzy Polynomial Neural Networks (SOFPNN) that is based on a genetically optimized multilayer perceptron with fuzzy polynomial neurons (FPNs) and discuss its comprehensive design methodology involving mechanisms of genetic optimization, especially genetic algorithms (GAs). The proposed SOFPNN gives rise to a structurally optimized structure and comes with a substantial level of flexibility in comparison to the one we encounter in conventional SOFPNNs. The design procedure applied in the construction of each layer of a SOFPNN deals with its structural optimization involving the selection of preferred nodes (or FPNs) with specific local characteristics (such as the number of input variables, the order of the polynomial of the consequent part of fuzzy rules, and a collection of the specific subset of input variables) and addresses specific aspects of parametric optimization. Through the consecutive process of such structural and parametric optimization, an optimized and flexible fuzzy neural network is generated in a dynamic fashion. To evaluate the performance of the genetically optimized SOFPNN, the model is experimented with using two time series data(gas furnace and chaotic time series), A comparative analysis reveals that the proposed SOFPNN exhibits higher accuracy and superb predictive capability in comparison to some previous models available in the literatures.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2008년도 지능정보 및 응용 학술대회
• /
• pp.142-145
• /
• 2008

본 논문에서는 self-organizing map(SOM)과 grassfire 기법을 이용한 계산 효율적인 컬러 영상 분할 방법을 제안한다. SOM에서 출력 뉴런 수를 축소하고 학습에 사용하는 입력 데이터를 줄임으로써 실행 시간을 단축 시켰다. 입력 영상을 CIE $L^*u^*v^*$ 컬러 공간으로 변환하고 3개의 입력 뉴런과 $4{\times}4$ 또는 $3{\times}3$ 출력 뉴런 구조의 SOM을 이용해 학습한다. 학습 완료 후 입력 영상의 픽셀에 대응하는 출력 값을 구하고 grassfire 기법을 이용해 지역적으로 인접하고 출력 값이 동일한 픽셀들을 하나의 영역으로 결합한다. 다양한 영상을 이용한 실험을 통해 제안한 방법이 컬러 영상 분할에서 기존의 방법에 비해 좋은 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.