심층 신경망은 영상 분류 그리고 음성 인식 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보여주었다. 그 중에서 데이터 증대를 통해 생성된 다양한 데이터는 신경망의 성능을 향상하게 시키는 데 중요한 역할을 했다. 일반적으로 데이터의 변형을 통한 증대는 신경망이 다채로운 예시를 접하고 더 일반적으로 학습되는 것을 가능하게 했다. 기존의 영상 분야에서는 신경망 성능 향상을 위해 새로운 증대 방법을 제시할 뿐만 아니라 데이터와 신경망의 구조에 따라 변화할 수 있는 최적의 데이터 증대 방법의 탐색 방법을 제안해왔다. 본 논문은 이에 영감을 받아 음향 분야에서 최적의 데이터 증대 방법을 탐색하는 것을 목표로 한다. 잡음 추가, 음의 높낮이 변경 혹은 재생 속도를 조절하는 등의 증대 방법들을 다양하게 조합하는 실험을 통해 경험적으로 어떤 증대 방법이 가장 효과적인지 탐색했다. 결과적으로 자연 음향 데이터 세트 (ESC-50)에 최적화된 데이터 증대 방법을 적용함으로써 분류 정확도를 향상하게 시킬 수 있었다.
Mammary implants marketed by Poly Implant Proth$\grave{e}$se (PIP) were found to contain industrial grade silicone and this caused heightened anxiety and extensive publicity regarding their safety in humans. These implants were used in a large number of patients worldwide for augmentation or breast reconstruction. We reviewed articles identified by searches of Medline, PubMed, Embase, and Google Scholar databases up to May 2014 using the terms: "PIP", "Poly Implant Proth$\grave{e}$se", "breast implants" and "augmentation mammoplasty" "siloxanes" or "silicone". In addition the websites of regulating bodies in Europe, USA, and Australia were searched for reports related to PIP mammary implants. PIP mammary implants are more likely to rupture than other implants and can cause adverse effects in the short to the medium term related to the symptoms of rupture such as pain, lumps in the breast and axilla and anxiety. Based on peer-reviewed published studies we have calculated an overall rupture rate of 14.5% (383/2,635) for PIP implants. However, there is no evidence that PIP implant rupture causes long-term adverse health effects in humans so far. Silicone lymphadenopathy represents a foreign body reaction and should be treated conservatively. The long-term adverse effects usually arise from inappropriate extensive surgery, such as axillary lymph node dissection or extensive resection of breast tissue due to silicone leakage.
인공위성이 촬영한 영상의 내용을 정확하게 분석하기 위해서는 영상에 존재하는 구름 영역을 정확하게 인지하는 것이 필요하다. 최근 다양한 분야에서 딥러닝(deep learning) 모델이 뛰어난 성능을 보여줌에 따라 구름 영역 검출을 위해 딥러닝 모델을 적용한 방법들이 많이 제안되고 있다. 하지만 현재 구름 영역 검출 방법들은 의미 영역 분할 방법의 네트워크 구조를 그대로 사용하여 구름 검출 성능을 향상하는 데는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 구름 검출 데이터 세트에 다중 브랜치 네트워크 구조 탐색을 적용하여 구름 영역 검출에 최적화된 네트워크 모델을 생성함으로써 구름 검출 성능을 향상하는 방법을 제안한다. 또한 구름 검출 성능을 향상하기 위하여 의미 영역 분할 모델의 학습 단계와 평가 단계의 평가 기준 불일치를 해소하기 위해 제안된 soft intersection over union (IoU) 손실 함수를 사용하고, 다양한 데이터 증강 방법을 적용하여 학습 데이터를 증가시켰다. 본 논문에서 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 아리랑위성 3/3A호에서 촬영한 영상으로 구성된 구름 검출 데이터 세트를 사용하였다. 먼저 제안 방법과 의미 영역 분할 데이터 세트에서 탐색된 기존 네트워크 모델의 성능을 비교하였다. 실험 결과, 제안 방법의 mean IoU는 68.5%이며, 기존 모델보다 mIoU 측면에서 4%의 높은 성능을 보여주었다. 또한 soft IoU 손실 함수를 포함한 다섯 개의 손실 함수를 적용하여 손실 함수에 따른 구름 검출 성능을 분석하였으며, 실험 결과 본 연구에서 사용한 soft IoU 함수가 가장 좋은 성능을 보여주었다. 마지막으로 의미 영역 분할 분야에서 활용되는 최신 네트워크 모델과 제안 방법의 구름 검출 성능을 비교하였다. 실험 결과, 제안 모델이 의미 영역 분할 분야의 최신 모델들보다 mIoU와 정확도 측면에서 더 나은 성능을 보여주는 것을 확인하였다.
Background: Interest in medical malpractice claims and accidents is a day-to-day social issue to general public as well as medical personnel. Related laws and regulations already have been established, and institutions based on the laws and regulations also have been founded. However, in our dental community, interest and response to the issue seem insufficient. Methods: We searched four medical literature databases that are mainly cited in the medical community. Keywords including 'dental malpractice claims', 'patient safety' and 'medical accident' were used for the search. Among the selected literatures, we chose specific ones separately whose content is authentic and easily approachable. Results: Medical malpractice claims and accidents tend to increase around the world. As the cost or the difficulty level of surgery increases, the dispute rate also increases, which appears even more apparent in developed countries. Preventive measures to prevent the disputes and accidents are not significantly different. Three critical of them include relationship of doctor with patient, the informed consent and medical record. Conclusion: Tools for accident occurrence or communication improvement have been introduced. All of those cost time and money. However, education or professional request of liability insurance companies, self-education and provision of guidelines can be immediately implemented. To implement those, dentists' promotion at the regional or national level is imperative. rhBMP-2 is widely used at sinus augmentation, alveolar bone defect, and socket preservation.
본 연구는 탈냉전 이후 유럽에서 나타난 군수산업의 동향과 그에 따른 지역적 영향, 그리고 군수산업과 지역적 위기에 대한 군수산업기업과 유럽연합, 각국 정부, 지역 및 지방자치단체에 의해 시행된 대응정책에 대해 고찰하였다. 1980년대 후반부터 1990년대 초반까지의 기간에 이루어진 냉전종식과 긴장완화 추세, 유럽연합 형성과 유럽독자방위체제 창설논의 등 군사안보정책의 급격한 변화는 유럽 국가들의 국방비 지출의 감소, 군수장비 수출의 급격한 감소, 군병력의 축소와 군수산업 고용자 해고의 증가 등 커다란 변화를 가져오게 하였다. 이러한 변화와 더불어 유럽의 군수산업은 위기에 직면하게 되었고, 위기에 직면한 군수산업기업들은 내적 다변화, 외적 성장, 민간부문으로 산업전환 등 매우 다양한 전략을 추구하고 있다. 또한 군수산업의 위기는 군수산업에 대해 경제적 사회적 강한 의존성을 보인 군수산업 지역의 경제와 사회에 큰 어려움을 가져오게 하였고 유럽연합, 각국 정부, 지역 및 지방자치단체는 이들 지역의 경제적 사회적 영향을 최소화하기 위해 타 산업분야의 활성화와 산업전환 등을 통해 지역경제를 다변화를 시키기 위한 정책을 시행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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