Recently, endoscopic screening systems have enabled the diagnosis of gastric cancer in the early stages. Early gastric cancer (EGC) is typically characterized by a shallow invasion depth and small size, which can hinder localization of EGC tumors during laparoscopic surgery. Here, we review nine recently reported tumor localization methods for the laparoscopic resection of EGCs. Preoperative dye or blood tattooing has the disadvantage of spreading. Preoperative 3-dimensional computed tomography reconstruction is not performed in real time during laparoscopic gastrectomy. Thus, they are considered to have a low accuracy. Intraoperative portable abdominal radiography and intraoperative laparoscopic ultrasonography methods can provide real-time feedback, but these methods require expertise, and it can be difficult to define the clips in some gastric regions. Despite a few limitations, intraoperative gastrofibroscopy provides real-time feedback with high accuracy. The detection system using an endoscopic magnetic marking clip, fluorescent clip, and radio-frequency identification detection system clip is considered highly accurate and provides real-time feedback; we expect a commercial version of this setup to be available in the near future. However, there is not yet an easy method for accurate real-time detection. We hope that improved devices will soon be developed and used in clinical settings.
Optical imaging modalities with properties of real-time, non-invasive, in vivo, and high resolution for image-guided surgery have been widely studied. In this review, we introduce two optical imaging systems, that could be the core of image-guided surgery and introduce the system configuration, implementation, and operation methods. First, we introduce the optical coherence tomography (OCT) system implemented by our research group. This system is implemented based on a swept-source, and the system has an axial resolution of 11 ㎛ and a lateral resolution of 22 ㎛. Second, we introduce a fluorescence imaging system. The fluorescence imaging system was implemented based on the absorption and fluorescence wavelength of indocyanine green (ICG), with a light-emitting diode (LED) light source. To confirm the performance of the two imaging systems, human malignant melanoma cells were injected into BALB/c nude mice to create a xenograft model and using this, OCT images of cancer and pathological slide images were compared. In addition, in a mouse model, an intravenous injection of indocyanine green was used with a fluorescence imaging system to detect real-time images moving along blood vessels and to detect sentinel lymph nodes, which could be very important for cancer staging. Finally, polarization-sensitive OCT to find the boundaries of cancer in real-time and real-time image-guided surgery using a developed contrast agent and fluorescence imaging system were introduced.
We focus on the Real time Fire Scheduling Problem (RFSP), the problem of determining the sequence of targets to be fired at, for the objective of minimizing threatening probability to achieve tactical goals. In this paper, we assume that there are m available weapons to fire at n targets (> m) and the weapons are already allocated to targets. One weapon or multiple weapons can fire at one target and these fire operations should start simultaneously while the finish time of them may be different. We suggest mathematical modeling for RFSP and several heuristic algorithms. Computational experiments are performed on randomly generated test problems and results show that the suggested algorithms outperform the firing method which is generally adopted in the field artillery.
In the rapidly propagating Internet based electronic transaction environment. the importance of real time order confirmation has been more emphasized, In this paper, using data mining techniques, we develop intelligent operations decision model to allow real time order confirmation at the time the customer places an order with required delivery terms. Among various operation plannings used for order fulfillment. mill routing is the first interface decision point to link the order receiving at the marketing with the production planning for order fulfillment. Though linear programming based mathematical optimization techniques are mostly used for mill routing problems, some early orders should wait until sufficient orders are gathered for optimization. And that could effect longer order fulfillment lead-time, and prevent instant order confirmation of delivery terms. To cope with this problem, we provide the intelligent decision model to allow instant order based mill routing decisions. Data mining techniques of decision trees and neural networks. which are more popular in marketing and financial applications, are used to develop the model. Through diverse computational trials with the industrial data from the steel company. we have reported that the performance of the proposed approach is effective compared to the present heuristic only mill routing results. Various issues of data mining techniques application to the mill routing problems having linear programming characteristics are also discussed.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.24
no.4
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pp.133-152
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2017
Smart factory has been regarded as a big opportunity for manufacturing industries. However, little literature has been studied for the current status of Korean smart factory. Our paper tries to find gaps between research and real world by summarizing the recent literature and cases in Korean context. As the present level of smart factory introductions in Korean small manufacturing firms is lower than what a variety of literature says, our study points out that more efforts, investments and government support are required to catch up with the knowhow and technologies of developed countries although real-time control, enhanced productivity have been obtained. In future research, we will continue the smart factory study with the accumulated real data.
Clinical laboratories endeavor to secure quality by establishing effective quality management systems. However, laboratory environments are complex, and single quality control procedures may inadequately detect many errors. Patient-based real-time quality control (PBRTQC) is a laboratory tool that monitors the testing process using algorithms such as Bull's algorithm and several variables, such as average of normal, moving median, moving average, and exponentially weighted moving average. PBRTQC has many advantages over conventional quality control, including low cost, commutability, continuous real-time performance monitoring, and sensitivity to pre-analytical errors. However, PBRTQC is not easily implemented as it requires statistical algorithm selection, the design of appropriate rules and protocols, and performance verification. This review describes the basic concepts, methods, and procedures of PBRTQC and presents guidelines for implementing a patient-based quality management system. Furthermore, we propose the combined use of PBRTQC when the performance of internal quality control is limited. However, clinical evaluations were not conducted during this review, and thus, future evaluation is required.
Real-Time Enterprise concept comes out as an alternative to reduce the increasing uncertainty of the business environment recently. And lots of companies want to get Real-Time concept into their organizations. However, studies on RTE are not sufficient yet, from defining to realizing it. Thus, this study defines RTE activities with the RTE definition of Gartner and derives RTE critical success factors. During this study, system thinking is used to make interactions of RTE variables clear, and causal maps, generated by system thinking, are applied to derive CSF.
Hyperpolarization methods are the most emerging techniques in the field of magnetic resonance (MR) researches since they make a contribution to overcoming sensitivity limitation of MR spectroscopy and imaging, leading to new fields of researches, real-time in vivo metabolic/molecular imaging and MR analysis of chemical/biological reactions in non-equilibrium conditions. Make use of enormous signal enrichments, it becomes feasible to investigate various chemical and biochemical systems with low ${\gamma}$ nuclei in real-time. This review deals with the theoretical principals of common hyperpolarization methods and their experimental features. In addition, more detailed theories, mechanisms, and applications of dissolution dynamic nuclear polarization (D-DNP) are discussed.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.11
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pp.1-7
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2016
In this paper, we proposed real-time relative radiometric calibration processing method for SWIR(Short Wavelength Infra-Red) sensor using 'Hyper-Spectral Imager'. Until now domestic research for Hyper-Spectral Imager has been performing with foreign sensor device. So we have been studying hyper spectral sensor device to meet domestic requirement, especially military purpose. To improve detection & identify capability in 'Hyper-Spectral Imager', it is necessary to expend sensing wavelength from visual and NIR(Near Infra-Red) to SWIR. We aimed to design real-time processor for SWIR sensor which can control the sensor ROIC(Read-Out IC) and process calibrate the image. To build Hyper-Spectral sensor device, we will review the SWIR sensor and its signal processing board. And we will analyze relative radiometric calibration processing method and result. We will explain several SWIR sensors, our target sensor and its control method, steps for acquisition of reference images and processing result.
Everyone is aware that air and environmental pollutants are harmful to health. Among them, indoor air quality directly affects physical health, such as respiratory rather than outdoor air. However, studies that have examined the correlation between environmental and health information have been conducted with public data targeting large cohorts, and studies with real-time data analysis are insufficient. Therefore, this research explores the research with an indoor air quality monitoring (AQM) system based on developing environmental detection sensors and the internet of things to collect, monitor, and analyze environmental and health data from various data sources in real-time. It explores the usage of wearable devices for health monitoring systems. In addition, the availability of big data and artificial intelligence analysis and prediction has increased, investigating algorithmic studies for accurate prediction of hazardous environments and health impacts. Regarding health effects, techniques to prevent respiratory and related diseases were reviewed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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