After the outbreak of COVID-19 in China, the national health commission of the people's republic of China distributed guidelines for the diagnosis and treatment of COVID-19. Based on that, each region of China made guidelines for traditional Chinese medical treatment of COVID-19 applicable to clinical field. Under the hypothesis that each region's guideline contains regional characteristics, a comparison was made on pattern identification among each region's guidelines and central guidelines. At the beginning of the analysis of the cases, opinions on pattern identification vary from region to region, and the diversity is mainly reflected in the early stage of the disease. When the guideline is organized to a certain level due to the accumulation of clinical cases, there is a strong tendency to enumerate various types of pattern identification. It means that as a specific infectious disease progresses, it can appear in various cases due to variables. In some guidelines, disease stages were analyzed by only a limited pathological mechanism, but no regional characteristics were found here. Rather, it may mean that unique characteristics for disease can be derived.
본 논문에서는 연산 영역 가변 알고리즘을 적용한 MPEG-4 부호화 기반의 적응적 오류 은닉 (error concealment) 기법을 제안하였다. 이 알고리즘에서는 손실 블록을 그의 주변 정보를 이용하여 이들을 평탄블록 (flat block) 및 에지 블록 (edge block)으로 분류한다. 즉, 손실된 블록의 주변 블록들에 대해서 블록 경계 영역의 인접 화소들의 차를 이용하여 평탄 블록을 분류하고, 평탄 블록으로 분류되지 않은 블록들에 대해서는 인접 화소의 차가 정해진 임계값을 넘어서는 개수에 따라 가변적인 연산 영역 (variable operating region, VOR)을 설정한 후, Sobel 연산자를 적용하여 우세 에지 방향 성분을 추정한다. 이렇게 분류된 각 블록에 대하여 적응적 오류 은닉을 수행한다. 평탄 블록에 대해서는 시각적 성능 향상을 위해 평균값을 기반으로 한 가중치에 따른 양선형 보간(mean based weighted bilinear interpolation, MWBLI) 방법을 적용하고, 에지 블록에 대해서는 8가지 방향에 대하여 경계 픽셀을 이용한 방향성 보간 (boundary directional interpolation, BDI) 방법을 적용하여 오류 은닉을 수행한다. 모의 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 객관적 화질 및 주관적 화질 측면에서 기존의 방법보다 그 성능이 우수함을 확인하였다.
Purpose: We have developed a new method of segmenting the areas of absorbable implants and bone using region-based segmentation of micro-computed tomography (micro-CT) images, which allowed us to quantify volumetric bone-implant contact (VBIC) and volumetric absorption (VA). Materials and Methods: The simple threshold technique generally used in micro-CT analysis cannot be used to segment the areas of absorbable implants and bone. Instead, a region-based segmentation method, a region-labeling method, and subsequent morphological operations were successively applied to micro-CT images. The three-dimensional VBIC and VA of the absorbable implant were then calculated over the entire volume of the implant. Two-dimensional (2D) bone-implant contact (BIC) and bone area (BA) were also measured based on the conventional histomorphometric method. Results: VA and VBIC increased significantly with as the healing period increased (p<0.05). VBIC values were significantly correlated with VA values (p<0.05) and with 2D BIC values (p<0.05). Conclusion: It is possible to quantify VBIC and VA for absorbable implants using micro-CT analysis using a region-based segmentation method.
많은 대규모 멀티플레이어 온라인 게임(MMOG)들은 서버 측의 막대한 대역폭 요건이 필요한 클라이언트-서버 구조를 사용한다. 본 논문에서 클라이언트-서버 구조와 peer-to-peer 구조의 장점을 결합하며 게임 상태를 변경시키는 중요한 이벤트들만 서버에서 처리하는 영역 기반의 하이브리드 게임 구조를 제시한다. 이 하이브리드 구조에서 중앙 서버는 게임을 영역들로 분할하며 중요 갱신 작업을 각 영역 내에서 분산시키는 플레이어를 영역 서버로 설정한다. 즉 중앙 서버는 영역 서버를 통하여 플레이어들에게 상태 갱신 작업을 전송한다. 동일 영역에 있는 모든 플레이어들은 게임 상태에 영향을 주지 않는 갱신 작업만 직접 상호 교환한다. 분담된 작업은 중앙 서버의 대역폭을 매우 감소시키며 중앙 서버가 더 많은 플레이어들을 동시에 실행시킬 수 있도록 한다. 실험 결과 3 단계 계층의 영역 기반 하이브리드 구조는 클라이언트-서버 구조보다 규모조정 능력이 우수하며 영역 서버로 작용하는 플레이어들의 충분한 대역폭을 요구하는 반면 중앙 서버의 상당한 대역폭을 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다.
사용자가 현재 응시하고 있는 위치를 자동으로 인식하는 응시점 추정과 추정된 응시점을 기반으로 객체를 탐지하는 기술을 활용한다면 사람의 시각적 행동을 파악하는데 더 정확하고 효율적인 방안이 될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 응시점을 중심으로 관심 영역을 생성하고 해당 영역 내에서 객체를 탐지하는 방안을 제시한다. 자세하게는, 삼차원 응시점을 추정한 후에 추정된 응시점을 기반으로 관심 영역을 생성하여 관심 영역 내에서만 객체 탐지가 이루어지도록 설계한다. 실험을 통해 일반적인 객체 탐지와 제안된 관심 영역 내 객체 탐지 성능을 비교한 결과, 프레임당 처리 시간은 각각 1.4ms, 1.1ms로 관심 영역 내 객체 탐지가 처리 속도 면에서 더 우수한 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 효과적인 열화영상의 복원을 위해 쿼드트리 구조를 갖는 다중-스케일 블록 지역적 이진 패턴 기반의 영역검출기를 제시하고, 이를 통한 구간적 잡음 제거 기법을 제안한다. 구간적 잡음 제거 기법은 영상 내 전체 화소를 일정한 블록 단위의 영역으로 나누어 화소의 변화량에 따라 검출을 수행하는 다중-스케일 블록 영역 검출기를 쿼드트리 형태로 제시하고 검출된 영역 특성에 맞게 영상분석을 진행한다. 처리되는 영역들은 강한 변화량을 갖는 영역, 약한 변화량을 갖는 영역, 평탄한 영역의 세 가지로 분류되며 차례로 주성분분석, 양방향 필터, 구조-텍스쳐 영상 분해의 기법들이 잡음제거를 위해 적용된다. 객관적 실험결과를 통하여 기존 알고리즘들 보다 제안하는 구간적 잡음 제거 기법이 최대 신호-대-잡음비 측면에서 이득을 가지며, 주관적 화질 비교를 통해 세부정보들이 최대한 보존되어 있음과 동시에 평탄한 영역에 대해서도 왜곡이 거의 없는 향상된 복원영상이 얻어지는 것을 확인할 수 있었다.
인간은 그들의 문화에 따라 다양한 방식으로 독특한 문화경관을 만들어낸다. 본 연구는 상주 지방에 분포하는 문화경관의 특성을 고찰하였다. 이를 위하여 상주시역을 자연적인 지표(지세 및 수계)예 따라 구분한 후 인문적인 지표(조선시대의 행정구역, 방언, 정기시장권역)로서 고찰하여 6개 소지역을 설정하였다. (1) 낙양지역은 병성천과 동천 주변의 충적지와 사벌의 구릉지를 기반으로 이루어진 전통적인 중심지역이며 (2) 낙동지역은 낙동강의 수운과 영남대로의 육로가 교차하는 교통 중심지역이고 (3) 병성천 상류지역은 낙양지역에서 이어지는 농협지역이며 (4) 중모 지역은 산간분지의 독특한 기후를 기반으로 포도재배가 성한 지역이고 (5) 화령 지역은 속리산지, 용유계곡의 수려한 경치와 견훤 유적을 기반으로 한 산악관광지역이며 (6) 함녕지역은 삼백(명주, 곶감, 쌀)이 풍부한 고령가야 지역이다.
It is reported on the methodology of signal detection in noise which is based on a comparison of statistical parameters of observation sample from region of frequency-time noise space where a signal may be present and observation sample from region of this noise space and it is known a priori about the latter that the signal is absent in this region.
In this paper the trust region method is studied and applied in aerodynamic shape optimization. The trust region method is a gradient-based optimization method, but it is not as popular as other methods in engineering computations. Its theory will be explained for unconstrained optimization problems and a trust region subproblem will be solved with the dogleg method. After verifying the trust region method with analytical test problems, it is applied to aerodynamic shape design optimization and the performance of airfoil is improved successfully.
Object detection methods based on background learning are widely used in video surveillance. However, when a car runs with headlights on, these methods are likely to detect the car region and the area illuminated by the headlights as one connected change region. This paper describes a method of separating the car region from the area illuminated by the headlights. First, we detect change regions with a background learning method, and extract blobs, connected components in the detected change region. If a blob is larger than the maximum object size, we extract candidate object regions from the blob by clustering the intensity histogram of the frame difference between the mean of background images and an input image. Finally, we compute the similarity between the mean of background images and the input image within each candidate region and select a candidate region with weak similarity as an object region.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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