목적 : CT 영상에 나타난 환부의 표적에 대한 BRW 좌표가 방사선수술기구 (XKnife) 하드웨어의 한계범위를 벗어나는지 신속하게 확인하고, XKnife 컴퓨터로 영상전환시 rod 탐지, 해부학적 구조 변환, 변환방정식 등이 성공적으로 전환되었는지를 입증을 하고자 한다. 대상 및 방법 : 13 명 환자에 대한 표적의 BRW 좌표를 스크린 영상 및 필름 위치결정 과정을 통해 SCS1 컴퓨터로 계산하였고, 표적 및 특이점에 대하여 SCS1 컴퓨터로 계산한 BRW 좌표를 전환된 영상을 근거로 한 XKnife localizer로 구한 BRW 좌표와 비교하였다. 결과 : 13명 환자에 대한 표적의 위치가 BRW 좌표의 VERT 성분에서 모두 -50 mm 보다 크게 나타나 XKnife 하드웨어의 한계범위 내에 존재하였다. SCS1 컴퓨터와 XKnife localizer로 구한 13명 환자의 표적 및 특이점의 BRW 좌표차이의 평균값은 스크린 영상을 이용한 XKnife-SCS1과 필름을 이용한 XKnife-SCS1 두 경우 모두 AP 및 LAT 성분이 1 mm이내, VERT 성분은 0.5 mm 이내였다. 결론 : SCS1 컴퓨터는 표적의 BRW 좌표를 신속 정확하게 계산할 수 있는 수단임이 입증되었고, SCS1 컴퓨터와 XKnife localizer로 구한 BRW 좌표를 비교한 결과 XKnife 컴퓨터로의 영상전환은 성공적으로 수행되었다.
선진각국에서 고령화 문제를 해결하기 위하여 고령친화 산업과 관련된 많은 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 노인 요양 또는 복지 시설 내 노인들의 거주 환경 변화 및 거주자의 활동 양상을 측정하는 유비쿼터스 노인케어 시스템 knu-SCS(KangNam Ubiquitous Senior Care System)에 대하여 연구하였다. knu-SCS 시스템은 조도, 습도, 온도 센서, 카메라 등으로 구성되며, 각종 센서들이 감지한 데이터를 저장, 가공, 분석하여 데이터베이스에 저장을 하고 저장된 데이터들을 사용자들에게 시각적으로 제시하기 위하여 센서 웹을 구현하였다. 센서 웹에서 제공하는 데이터들은 일상적인 노인 행동 및 생활환경을 인지할 수 있는 자료가 되므로, 이를 기초로 노인들이 겪을 수 있는 건강상 문제, 갑작스런 생활의 변화감지, 일상생활의 불편함을 해소하는 등 노인케어에 효과적으로 활용될 수 있다.
본 논문은 256-QAM 시스템에서 기존 SCS-MMA-I 알고리즘의 수렴 속도를 현저히 개선하면서도 정상상태에서 매우 작은 잔류 ISI 및 MSE를 가지는 이중 스텝 크기를 가지는 MSAG-SCS-MMA-I 적응 블라인드 등화 알고리즘을 제안하고, 이 알고리즘에 대한 등화 성능을 평가한다. SCS-MMA-I 와 결정지향 알고리즘으로 부터 얻어지는 '1' 또는 '0'의 이진 Flag에 의해 제어되는 MSAG-SCS-MMA-I의 탭 갱신 식에 고정된 스텝 크기 대신에 결정지향 오차의 크기에 따라 서로 다른 스텝 크기를 적용함으로써 우수한 등화 성능을 가지도록 하였다. 컴퓨터 모의실험 수행 결과 잔류 ISI과 MSE, 그리고 MD등의 성능 지표면에서 제안한 알고리즘이 MMA나 SCS-MMA-I, 그리고 MSAG-SCS-MMA-I 알고리즘보다 훨씬 뛰어난 성능을 가짐을 확인하였다.
비안와주변부 피지샘암종은 매우 드문 암으로 초기에 추정진단하기 어려울 수 있다. 진단은 조직검사로 이뤄지게 되며, 깊은 경계를 침범할 수 있으므로 절제생검을 통한 진단이 필요하며, 종양의 경계를 5mm기준으로 시행하는 광범위절제술 및 동결절편으로 절제 가능하다. 전이여부에 따라 경부림프절곽청술 및 보조방사선 치료가 필요할 수 있다. 또한 뮤어-토레증후군의 감별을 위한 소화기 내시경 및 컴퓨터 단층 촬영이 필요할 것이다. 저자들은 본 증례를 통해 비호발 연령과 비호발 위치에 발생한 피지샘암종을 보고하고자 하였으며, 비안와주변부 피지샘암종에 대한 더 많은 증례 분석이 초기 진단을 위해 필요할 것으로 생각한다.
Bawaneh, Mohammed J.;Al-Shalabi, Emad Fawzi;Al-Hazaimeh, Obaida M.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권1호
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pp.143-151
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2021
The enormous prevalence of transferring official confidential digital documents via the Internet shows the urgent need to deliver confidential messages to the recipient without letting any unauthorized person to know contents of the secret messages or detect there existence . Several Steganography techniques such as the least significant Bit (LSB), Secure Cover Selection (SCS), Discrete Cosine Transform (DCT) and Palette Based (PB) were applied to prevent any intruder from analyzing and getting the secret transferred message. The utilized steganography methods should defiance the challenges of Steganalysis techniques in term of analysis and detection. This paper presents a novel and robust framework for color image steganography that combines Linear Congruential Generator (LCG), simulated annealing (SA), Cesar cryptography and LSB substitution method in one system in order to reduce the objection of Steganalysis and deliver data securely to their destination. SA with the support of LCG finds out the optimal minimum sniffing path inside a cover color image (RGB) then the confidential message will be encrypt and embedded within the RGB image path as a host medium by using Cesar and LSB procedures. Embedding and extraction processes of secret message require a common knowledge between sender and receiver; that knowledge are represented by SA initialization parameters, LCG seed, Cesar key agreement and secret message length. Steganalysis intruder will not understand or detect the secret message inside the host image without the correct knowledge about the manipulation process. The constructed system satisfies the main requirements of image steganography in term of robustness against confidential message extraction, high quality visual appearance, little mean square error (MSE) and high peak signal noise ratio (PSNR).
현대사회의 다양하고 복잡한 문제들을 해결하기 위해 학문영역을 넘나드는 학제적 연구가 등장하게 되었다. 본 연구에서는 최근 다양한 영역에서 주목 받고 있는 빅데이터 분야를 대상으로 학제성을 규명하고 학제적 구조를 파악하고자 하였다. 이를 위해 빅데이터를 다룬 학술지 총 1,083종의 데이터를 수집하였다. 이 중 420종(38.8%)의 학술지에 둘 이상의 Web of Science SC범주가 부여되었고, 239종(22.1%)에 부여된 SC범주는 상이한 학문영역에 속하여 빅데이터 분야의 비교적 높은 학제성을 확인할 수 있었다. 이와 함께 논문 게재 상위 56종의 학술지를 대상으로 서지결합분석 네트워크를 생성한 결과 총 10개의 군집이 나타났다. 10개 군집 중 7개 군집이 컴퓨터공학 분야에 해당하여 대부분의 연구가 빅데이터의 저장, 처리, 분석 등 기술적인 부분에 집중되어 있었다. 이외에도 군집분석을 통해 과학기술, 공학, 커뮤니케이션, 법학, 지리학, 생명공학 등 다양한 분야에서 빅데이터의 분석과 활용에 관한 연구가 이루어지고 있음을 확인할 수 있었다. 마지막으로 네트워크에서 매개중심성, 최근접중심성, 삼각매개중심성을 측정한 결과 컴퓨터공학 분야의 학술지들이 네트워크에 미치는 영향력이 크고 주제적 연관성이 강한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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