• 대한원격탐사학회지
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• 제20권4호
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• pp.275-288
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• 2004

이 논문은 다중 센서 원격탐사 화상의 분류를 위해 퍼지 논리 융합과 결합된 relaxation labeling 방법을 제안하였다. 다중 센서 원격탐사 화상의 융합에는 퍼지 논리를, 분광정보와 공간정보의 융합에는 반복적인 relaxation labeling 방법을 적용하였다. 특히 반복적 relaxation labeling 방법은 공간정보의 이용에 따른 분류 화소의 변화양상을 얻을 수 있는 장점이 있다. 토지 피복의 감독 분류를 목적으로 광학 화상과 다중 주파수/편광 SAR 화상에 제안 기법을 적용한 결과, 다중 센서 자료를 이용하고 공간정보를 함께 결합하였을 때 향상된 분류 정확도를 얻을 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제5권2호
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• pp.85-90
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• 1989

A new graph-theoretic clustering method based on relaxation labeling is proposed. More accurate classification is achieved by using relaxation labeling which take advantage of contextual information. Moreover, threshold selection is not needed in this method.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.236-241
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• 2009

분산되어 있거나 이기종의 데이터베이스 통합을 위해 많은 연구가 수행되었으며, 특히 데이터베이스 통합을 위해 데이터베이스의 스키마 매칭이 이슈가 되고 있다. 본 연구에서는 해양GIS 데이터베이스 통합을 위해 해양GIS 데이터베이스 구조를 XML 응용스키마로 변환하고 유사도 측정법과 relaxation labeling 기법을 이용하여 매칭 방법을 연구하였다. XML 응용스키마의 항목 간 유사도 측정은 각 항목이 가지고 있는 범주와 속성으로 계산하며, 각 항목이 계층간 의미적 연계관계를 적용하기 위하여 relaxation labeling 기법을 이용하여 초기 유사도 측정값에 반복적으로 적용하여 유사도 측정값의 변이를 측정하였다. 본 연구에서는 해양GIS 메타데이터 응용 스키마의 예시를 들어 알고리즘을 통한 매칭을 시도하였고, 실험 결과 알고리즘에 따른 초기 계산 값의 변화를 확인하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.213-217
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• 2015

스텐트 삽입술을 시행한 환자에게 ASL 방법 중 pCASL을 이용한 관류영상에서 나타난 인공물을 보고하고 이에 대한 해결방법을 제시하고자 한다. pCASL데이터는 구조적 이미지와 함께 스텐트를 피해 표지 펄스(labeling pulse)의 위치를 변경하여 획득하였다. 데이터는 ASLtbx를 이용하여 처리하였다. pCASL을 이용하여 관류영상을 획득하였을 때 기존의 표지 펄스(표지 간격(labeling gap) 24 mm)의 위치가 스텐트의 위치와 겹쳐져서 우뇌 조직의 신호강도가 비어 있는 것처럼 나타났다. 스텐트를 피해 표지 펄스(표지 간격 15 mm)를 위치시킬 때 높은 신호강도의 영상을 획득할 수 있었으며, 표지 펄스(표지 간격 170 mm)에서는 labeled 혈액이 영상절편에 도달하기 전에 이완이 되어 낮은 신호강도의 영상을 획득 하였다. pCASL은 조영제를 사용하지 않기 때문에 안정적으로 반복측정이 가능하며 양질의 영상 획득을 위해서는 알맞은 영상획득인자와 방법들이 선택되어야 한다.

• 한국자기공명학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.137-142
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• 2015

NMR-based structural studies on membrane proteins are appreciated quite challenging due to various reasons, generally including the narrow dispersion of NMR spectra, the severe peak broadening, and the lack of long range NOEs. In spite of the poor biophysical properties, structural studies on membrane proteins have got to go on, considering their functional importance in biological systems. In this review, we provide a simple overview of the techniques generally used in structural studies of membrane proteins by solution NMR, with experimental examples of a helical membrane protein, caveolin 3. Detergent screening is usually employed as the first step and the selection of appropriate detergent is the most important for successful approach to membrane proteins. Various tools can then be applied as specialized NMR techniques in solution that include sample deteuration, amino-acid selective isotope labeling, residual dipolar coupling, and paramagnetic relaxation enhancement.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.133-142
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• 1993

본 논문은 2차원 물체의 형상 매칭에 관한것으로 다각근사화된 단순 2차원 물체에 적용하였다. 많은 형상 매칭 방법론이 수학적 벡터의 의현에 기초를 두고 확솔적인 패턴 인식을 사용하고 있다. 유출된 형상의 다양성과 많은 데이타량은 형상의 전체적인 구조의 관계를 나타내는데 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 영상을 다 각근사적 과정를 통하여 Relaxation 라벨링 기술을 이용함으로써 형상 매칭의 지점을 해결하였다.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권3호
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• pp.69-78
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• 1996

This paper presetns an iterative relaxation method for stereo matching using matching probability and compatibility coefficients between disparities. Stereo matching can be considered as the labeling problem of assigning unique matches to feature points of image an relaxation labelin gis an iterative procedure which reduces local ambiguities and achieves global consistency. the relation between disparities is determined from highly reliable matches in initial matching and quantitatively expressed in temrs of compatibility coefficient. The matching results of neighbor pixels support center pixel through compatibility coefficients and update its matching probability. The proposed adaptive method reduces the degradtons on the discontinuities of disparity areas and obtains fast convergence.

• Journal of Chest Surgery
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• 제46권6호
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• pp.413-425
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• 2013

Background: Graft vessel preservation solution in coronary artery bypass surgery is used to maintain the graft conduit in optimal condition during the perioperative period. Nafamostat mesilate (NM) has anticoagulation and anti-inflammatory properties. Therefore, we investigated NM as a conduit preservative agent and compared it to papaverine. Methods: Sprague-Dawley (SD) rat thoracic aortas were examined for their contraction-relaxation ability using phenylephrine (PE) and acetylcholine (ACh) following preincubation with papaverine and NM in standard classical organ baths. Human umbilical vein endothelial cells (HUVECs) were cultured to check for the endothelial cell viability. Histopathological examination and terminal deoxynucleotidyl transferase dUTP nick end labeling assay were performed on the thoracic aortas of SD rats. Results: The anti-contraction effects of papaverine were superior to those of NM at PE (p<0.05). The relaxation effect of NM on ACh-induced vasodilatation was not statistically different from that of papaverine. Viability assays using HUVECs showed endothelial cell survival rates of >90% in various concentrations of both NM and papaverine. A histopathological study showed a protective effect against necrosis and apoptosis (p<0.05) in the NM group. Conclusion: NM exhibited good vascular relaxation and a reasonable anti-vasocontraction effect with a better cell protecting effect than papaverine; therefore, we concluded that NM is a good potential conduit preserving agent.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.526-534
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• 2006

이 논문에서는 트루타입 폰트의 글자 외곽선 데이터를 이용하여 자동으로 한자의 획을 분리하고 획 순서를 정하는 방법을 제안한다. 트루타입 폰트에는 글자의 외곽선 정보가 벡터 형식으로 저장되어 있으며, 이러한 벡터들은 일정한 규칙으로 배열되어 있다. 이와 같은 벡터들의 배치를 이용하여 한자의 획이 될 수 있는 벡터들의 집합을 조합하여 독립적인 획을 분리해 내고, 글자를 획 별로 분리하여 본래 트루타입 폰트의 저장 형식과 동일한 파일 형식으로 저장한다. 또한 분리된 모든 획에 대하여, 획 이름을 정의하고, 정의된 획들 간의 위치와 상관관계를 이용하여, 획 사이의 우선순위를 결정하여 획 순서를 부여한다. 이 작업들은 사람의 작업 없이 순수하게 자동으로 이루어지므로, 시간과 노력을 최소화 할 수 있다. 게다가, 획 별로 분리되고 순서대로 정리된 한자들은 트루타입 폰트에 저장되어 있는 모양과 특성을 그대로 가지고 있으므로, 단순히 폰트 자체로써 사용할 수도 있을 뿐만 아니라, 한자 학습 컨텐츠로도 이용이 가능하며, 각종 애니메이션 효과 등 다양한 분야에서 융통성 있게 활용될 수 있다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.971-976
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• 2000

In this paper a new method for head gesture recognition is proposed. A the first stage, face image data are transformed into low dimensional vectors by principal component analysis (PCA), which utilizes the high correlation between face pose images. The a self organization map(SM) is trained by the transformed face vectors, in such a that the nodes at similar locations respond to similar poses. A sequence of poses which comprises each model gesture goes through PCA and SOM, and the result is stored in the database. At the recognition stage any sequence of frames goes through the PCA and SOM, and the result is compared with the model gesture stored in the database. To improve robustness of classification, probabilistic relaxation labeling(PRL) is used, which utilizes the contextural information imbedded in the adjacent poses.