큰 병변에 대한 기존 감마나이프 방사선수술은 종종 체적 또는 선량 분할 단계들로 수행된다. 체적 분할의 경우, 병변은 처방된 선량 하에서 하루 또는 이틀, 3 ~ 6개월로 분할된 다중 세션에서 조사되는 하위 체적들로 분할되곤 한다. 치료의 전체 과정 동안, 이전 단계의 치료 정보는 세션 사이의 좌표 변환을 통해 새로 장착된 정위 프레임 상의 후속 세션에 반영될 필요가 있다. 그러나 동일한 정위 공간을 제외하고 기존 감마나이프 시스템으로는 이전 선량 분포를 구현하는 것은 실제로 어렵다. 최신 감마나이프 플랫폼을 사용하여 다단계 치료를 수행할 수 있기 때문에 치료 영역이 확장되고 있다. 이 연구의 목적은 정위적 공간에 기초한 영상 정합과 새로운 감마나이프 플랫폼을 사용하여 각 단계에서 처방 선량 결정과 같은 다단계 감마나이프 방사선수술 전략을 소개하는 것이다. 일반적으로 영상 정합에서 수술적으로 내장된 기준점 또는 내부 해부학적 랜드마크들이 변환 관계를 결정하는데 사용된다. 저자는 내부 해부학적 랜드마크들을 사용하는 예로서 4개 또는 6개의 해부학적 랜드마크를 사용하는 다중 세션 간의 좌표 변환 정확도를 비교하였다. 측정된 좌표들과 계산된 좌표들 사이의 불일치를 최소화하기 위해서 PseudoInverse 또는 Singular Value Decomposition을 사용하여 두 정위 공간 사이의 변환 행렬이 결정되었다. 변환 정확도를 평가하기 위해 측정된 좌표와 변환된 좌표들 사이의 차이, 즉 ${\Delta}r$이 10개의 랜드마크들을 사용하여 계산되었다. 10개의 랜드마크들 중 4개 또는 6개의 점들을 사용하여 좌표 변환을 결정하고 나머지는 접근 방법을 평가하는데 사용되었다. 두 가지 접근 방법에서 각각의 ${\Delta}r$ 값은 0.6 ~ 2.4 mm, 0.17 ~ 0.57 mm 범위이었다. 게다가 병변 분할의 경우 한 번에 전체 병변의 치료와 동일한 효과를 제공하는 처방 선량을 결정하는 방법이 제안되었다. 동일한 정위 공간에서의 다단계 치료 전략은 전체 병변에 대한 치료를 먼저 디자인하는 것이며, 전체 치료 디자인 샷들은 각 단계 치료의 샷들로 나누어 각 단계별 샷들을 구성하고 각 단계에서 적절한 처방 선량을 결정한다. 결론적으로 저자는 다단계 치료 전략으로서 처방 선량 결정의 정확성을 확인하였고, 다중 세션 간의 좌표 변환을 결정하기 위해 적은 랜드마크들을 사용하는 것보다 가능한 많은 내부 랜드마크들을 사용하는 것이 더 나은 결과를 산출함을 보았다. 향후 제안된 다단계 치료 전략은 여러 감마나이프 센터들의 틀 없는 분할 치료에 크게 기여할 것이라 사료된다.
목적: 확산텐서자기공명영상(DT-MRI: Diffusion Tensor Image)을 이용하여 확산의 주축을 구성하는 세 성분에 대한 고유치 (eigefvalue)의 영상을 구현해 보고자 하였다. 대상 및 방법: 고유치 영상을 구현하기 위해서 3.0 테슬러 MRI(Magnetic Resonance Imaging)를 이용하여 확산텐서영상을 얻었으며, Moore-Penrose pseudo-inverse 방법과 SVD(single value decomposition) 방법을 이용하여 확산 주축을 계산하였다. 이 과정을 픽셀단위로 반복적으로 계산하여 새로운 확산 주축 영상들을 만들었으며, 이 확산 주축 영상들과 분할 비등방성 영상의 관계를 조사하였다. 결과: 확산텐서영상 기법으로 얻어진 확산텐서영상을 이용하여, 세 방향의 확산 주축에 대한 고유치 영상을 구성하였으며, 고유치 영상들과 분할 비등방성 영상을 함께 분석함으로써, 뇌의 해부학적 구조물에 따른 분할 비등방성 값의 차이를 확인할 수 있었다. 또한, 확산 주축에 대한 고유치의 변화에 대한 컴퓨터 모의실험에서, 변화하는 고유치에 따른 분할 비등방성 값의 변동 추이를 알아볼 수 있었다. 그리고 확산 주축의 크기가 비등방성을 좌우하는 것이 아니라, 세 확산 주축의 조합으로 비등방성의 정도를 표현한다는 것을 확인할 수 있었다. 확산 주축 방향의 고유치들을 분리하여 영상화 함으로써, 뇌의 병변에 의한 비등방성의 변화의 원인이 확산 주축의 어떠한 변화에 의해 발생하는 것인지 확인할 수 있을 것으로 기대된다.
이 연구의 목적은 기능성 질환의 감마나이프 시상하핵파괴술(또는 담창구파괴술, 시상파괴술)에서 렉셀 감마플랜의 표적 위치측정의 능력을 평가하는 것이다. 렉셀 감마플랜의 위치 설정의 정확성을 평가하기 위해 본원에서 뇌심부 자극술 수술을 받은 10명의 환자에 대해 렉셀 감마플랜(또는 렉셀 써지플랜)과 저자의 알고리즘에 의해 계산된 표적 좌표들의 차이 Δr가 평가 되었다. Δr는 0.0244663 mm에서 0.107961 mm까지 범위의 값을 가졌다. Δr의 평균은 0.054398 mm이었다. 또한 정위 공간과 뇌지도 공간 두 좌표계 사이의 위치 관계를 결정하기 위하여 좌표변환 행렬을 매스매티카(Mathematica)의 의사역행렬 또는 특이값 분해를 사용하여 계산하였다. 정교한 정위틀 장착에도 불구하고 요(yaw)는 -3.44739 도에서 1.82243 도, 피치(pitch)는 -4.57212 도에서 0.692063 도, 롤(roll)은 -6.38239 도에서 7.21426 도까지의 정렬 불량(misalignment)이 나타났다. 결론적으로, 사내 알고리즘을 사용하여 감마나이프 플랫폼에서 렉셀 감마플랜(또는 렉셀 써지플랜)의 위치 설정에 대한 정확도를 확인함으로써 뇌심부 자극술에 금기 사항이 있는 개인이나 노인과 같이 종래 수술에 고위험으로 간주되는 환자에 대한 난치성 운동이상 질환의 대체 치료법으로 안전과 효능을 가진 감마나이프 시상하핵파괴술(또는 담창구파괴술, 시상파괴술)이 추천된다. 향후 기능성 질환의 표적 위치측정을 위해 제안된 알고리즘은 여러 감마나이프 센터의 운동이상 질환 치료에 기여할 것이라 사료된다.
테일러 와류흐름 여과에서 평균기공 1.2 ${\mu}m$인 셀룰로우스 에스테르 정밀막으로 이루어진 내부원통의 회전속도와 슬러리의 농도, 입자의 크기에 따른 여과선속의 변화를 실험을 통하여 알아보았다. 여과선속은 압력차에 비례하고 저항에 반비례하였으며, 시간에 따른 케이크 층의 저항 변화를 회전속도, 슬러리의 농도, 입자의 크기에 따라 검토하였다. 회전속도가 증가할수록 케이크 저항이 감소하고 짧은 시간에 준정상 상태에 도달하였다 슬러리의 농도를 증가시킬수록 초기 저항이 급격히 증가하였고 높은 저항값에서 준정상 상태가 유지되었으나, 준정상 상태에 도달하는 시간은 농도에 무관하였다. 입자 크기가 작을 때 저항이 크게 나타남을 관찰하였는데, 입자 크기가 작을수록 막 기공을 막을 확률이 더 높고 전단력에 의해 영향을 덜 받기 때문이라 생각할 수 있다. 본 연구에서 제안한 모델식은 입자의 퇴적과 제거항으로 나누어져 있는데, 실험상수의 평균값을 사용하여 실험결과와 잘 일치하였다.
RYPTO 2019에 발표된 Gohr의 연구결과는 딥러닝 기술이 암호분석에 활용될 수 있음을 보여주었다. 본 논문에서는 특정 구조를 가진 S-box를 딥러닝 기술이 식별할 수 있는지 실험한 결과를 제시한다. 이를 위해, 2가지 실험을 수행하였다. 첫 번째로는, 경량암호 설계에 주로 사용하는 Feistel 및 MISTY, SPN, multiplicative inverse 구조를 가진 S-box의 DDT 및 LAT로 학습 데이터를 구성하고 딥러닝 알고리즘으로 구조를 식별하는 실험을 수행하여 구조는 물론 라운드까지 식별할 수 있었다. 두 번째로는 Feistel 및 MISTY 구조가 특정 라운드까지 의사난수성을 보이는지에 대한 실험을 통해 이론적으로 제시된 라운드 수 보다 많은 라운드 수에서 random한 함수와 구분할 수 있음을 확인하였다. 일반적으로, 군사용 등 고도의 기밀성 유지를 위해 사용되는 암호들은 공격이나 해독을 근본적으로 차단하기 위해 설계정보를 공개하지 않는 것이 원칙이다. 본 논문에서 제시된 방법은 딥러닝 기술이 이처럼 공개되지 않은 설계정보를 분석하는 하나의 도구로 사용 가능하다는 것을 보여준다.
Neural network can be trained to approximate an arbitrary nonlinear function of multivariate data like the mini-mill crown values in Automatic Shape Control. The trained weights of neural network can evaluate or generalize the process data outside the training vectors. Sometimes, the blind modeling of the process data is necessary to compare with the scattered analytical model of mini-mill process in isolated electro-mechanical forms. To come up with a viable model, we propose the blind neural-based range-division domain-clustering piecewise-linear modeling scheme. The basic ideas are: 1) dividing the range of target data, 2) clustering the corresponding input space vectors, 3)training the neural network with clustered prototypes to smooth out the convergence and 4) solving the resulting matrix equations with a pseudo-inverse to alleviate the ill-conditioning problem. The simulation results support the effectiveness of the proposed scheme and it opens a new way to the data analysis technique. By the comparison with the statistical regression, it is evident that the proposed scheme obtains better modeling error uniformity and reduces the magnitudes of errors considerably. Approximatly 10-fold better performance results.
This paper presents practical results for the estimation of vibration level inside a powertrain based on the rigid body theory and measurement. The vibration level of inside powertrain has been used for the calculation of excitation force of an engine indirectly. However it was difficult to estimate or measure the vibration level inside of a powertrain when a powertrain works on the driving condition of a vehicle. To do this work, the rigid body theory is employed. At the first, the vibration on the surface of a powertrain is measured and its results are secondly used for the estimation the vibration level inside of powertrain together with rigid body theory. Also did research on how to decrease the error rate when the rigid body theory is applied. This method is successfully applied to the estimation of the vibration level on arbitrary point of powertrain on the driving condition at the road.
In this study, to clearly establish the concept of a geometric modeling I apply for the concept of Pushbroom, limited to two-dimensional radiation Locator to provide a three-dimensional information purposes. Respect to the radiation scanner Pushbroom modeling techniques, geometric modeling method was presented introduced to extract three-dimensional information as long as the rotational component of the Gamma-Ray Linear Pushbroom Stereo System, introduced the two-dimensional and three-dimensional spatial information in the matching relation that can be induced. In addition, the pseudo-inverse matrix by using the conventional least-squares method, GCP(Ground Control Point) to demonstrate compliance by calculating the key parameters. Projection transformation matrix is calculated for obtaining three-dimensional information from two-dimensional information can be used as the primary relationship, and through the application of a radiation image matching technology will make it possible to extract three-dimensional information from two-dimensional X-ray imaging.
본 연구에서는 탄성체 구조물로 형성된 응용에서 좀더 공통된 상황에 관한 것 이다.유일한 선형해석모델의 규명에 필요한 정보제공을 위하여 충분히 넓은 진동수 범위에 걸쳐 응답을 측정하고, 구조물을 기진시키는 것은 불가능하고 비경제적이며 또 는 일반적으로 바람직하지 못할 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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