International journal of advanced smart convergence
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제10권1호
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pp.105-116
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2021
In order to preserve the seeds of excellent Hanwoo(Korean traditional cattle) and secure quality competitiveness in the infinite competition with foreign imported beef, production of high-quality Hanwoo beef is absolutely necessary. %IMF (Intramuscular Fat Percentage) is one of the most important factors in evaluating the value of high-quality meat, although standards vary according to food culture and industrial conditions by country. Therefore, it is required to develop a %IMF estimation algorithm suitable for Hanwoo. In this study, we proposed a method of estimating %IMF of Hanwoo using CNN in ultrasound images. First, the proposed method classified the chemically measured %IMF into 10 classes using k-means clustering method to apply CNN. Next, ROI images were obtained at regular intervals from each ultrasound image and used for CNN training and estimation. The proposed CNN model is composed of three stages of convolution layer and fully connected layer. As a result of the experiment, it was confirmed that the %IMF of Hanwoo was estimated with an accuracy of 98.2%. The correlation coefficient between the estimated %IMF and the real %IMF by the proposed method is 0.97, which is about 10% better than the 0.88 of the previous method.
신규 의료기기 개발 기술의 발전으로 다양한 형태로 손쉽게 생체 정보 및 의료 정보를 얻을 수 있는 기술이 증가하고 있다. 이러한 정보 수집 기술과 기기들의 증가로 생체 정보는 일상생활의 라이프로그와 함께 의료서비스의 주요 정보로 활용되고 있다. 그러나 다양한 생체신호의 활용성이 증가하고 있지만 보안적인 측면을 고려하지 않는 문제점을 갖고 있다. 또한, 의료현장에서 환자의 생체신호와 의료영상정보는 개별적인 디바이스에 의해 생성되며, 통합 관리되지 못하는 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 본 논문에서는 생체신호와 의사의 소견정보를 포함하여 QR 코드화하고 이와 연계된 의료영상정보와 통합하고자 한다. 이를 위해, 의료영상정보 표준인 DICOM(Digital Imaging and Communication in Medicine)과 기존 생체신호 계측기들로부터 수집된 생체신호를 QR 코드화하여 의료영상정보에 통합한 이미지 파일 스킴을 제시한다. 그리고 시스템 구현 환경은 의료영상기기와 생체신호 수집을 위한 생체신호 계측기 그리고 스마트 디바이스와 PC로 구성하였다. 의료기기나 생체 신호 계측장치로부터 데이터를 전송 받기 위한 의료영상이미지 정보와 생체신호의 ROI 추출을 위하여 .NET Framework를 사용하여 QR 서버 모듈을 윈도우 서버 2008 운영체제에서 운영되도록 구현하였다. QR 서버 모듈의 주요기능은 의료영상기기로부터 생성된 DICOM파일을 파싱하고, 식별 ROI 정보를 추출하여 데이터베이스에 저장하여 관리한다. 또한, EMR, OCS와 같은 환자의 의료정보는 기본 정보 및 긴급상황 시 필요한 ROI 정보를 추출하여 QR코드화 하여 관리한다. 또한 생체 계측 기기로 환자 식별에 사용될 PID (patient identification) 와 함께 생체 정보를 전송 받을 경우 생체 정보의 크기에 따라 이를 해당 환자의 ROI와 함께 QR코드화 하여 관리하며, 생체 정보 파일 또한 저장하여 관리한다. 전송받은 생체정보가 QR코드로 변환할 최대 사이즈 이상일 경우 서버를 통해 생체정보에 접근할 수 있는 URL 정보를 QR코드화 한다. 또한 QR 코드 형태로 제공되는 정보는 .NET 프레임워크가 설치된 PC와 Android기반의 스마트 단말기상에 뷰어 프로그램을 통해 확인함으로 인증된 클라이언트만이 관련 정보를 확인할 수 있도록 하였다. 끝으로 응용 서비스의 수행결과를 통해 기존 의료영상정보와 생체신호 그리고 환자의 건강정보가 통합되어 의료현장에서 적용하는데 적합한 의료정보 서비스를 제공함을 보였다.
Niknejad, Naghmeh;Ghani, Imran;Hussin, Ab Razak Che;Jeong, Seung Ryul
인터넷정보학회논문지
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제17권4호
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pp.173-180
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2016
SOA has been adopted by enormous number of organizations world-wide. This study has investigated significant factors which affect SOA adoption in positive and negative manner. Unlike the previous similar studies, where they focused on qualitative analysis for SOA adoption, this study conducted a quantitative analysis to investigate the relationship between the adoption of SOA and the performance of IT organizations. In order to conduct the research, an online questionnaire was created and distributed among SOA experts through the social networking platform of professionals, LinkedIn. Total one hundred and four (104) respondents from thirty (30) different countries participated in this study. The results of this study indicate that there are both positive and negative influences upon SOA adoption. The positive influences includes: governance, strategy, culture and communication, business and IT alignment and ROI; whereas complexity, security concerns, and costs have negatively affected SOA adoption.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권10호
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pp.73-82
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2022
Early detection continues to be the mainstay of breast cancer control as well as the improvement of its treatment. Even so, the absence of cancer symptoms at the onset has early detection quite challenging. Therefore, various researchers continue to focus on cancer as a topic of health to try and make improvements from the perspectives of diagnosis, prevention, and treatment. This research's chief goal is development of a system with deep learning for classification of the breast cancer as non-malignant and malignant using mammogram images. The following two distinct approaches: the first one with the utilization of patches of the Region of Interest (ROI), and the second one with the utilization of the overall images is used. The proposed system is composed of the following two distinct stages: the pre-processing stage and the Convolution Neural Network (CNN) building stage. Of late, the use of meta-heuristic optimization algorithms has accomplished a lot of progress in resolving these problems. Teaching-Learning Based Optimization algorithm (TIBO) meta-heuristic was originally employed for resolving problems of continuous optimization. This work has offered the proposals of novel methods for training the Residual Network (ResNet) as well as the CNN based on the TLBO and the Genetic Algorithm (GA). The classification of breast cancer can be enhanced with direct application of the hybrid TLBO- GA. For this hybrid algorithm, the TLBO, i.e., a core component, will combine the following three distinct operators of the GA: coding, crossover, and mutation. In the TLBO, there is a representation of the optimization solutions as students. On the other hand, the hybrid TLBO-GA will have further division of the students as follows: the top students, the ordinary students, and the poor students. The experiments demonstrated that the proposed hybrid TLBO-GA is more effective than TLBO and GA.
제안 논문은 초음파 진단에서 발생되는 영상에서 잡음을 제거하기 위해 웨이블릿 변화를 이용한 노이즈 제거를 통해 영상의 해상도를 높여준다. 초음파 영상의 주된 화질저하 요인인 speckle 잡음의 감소와 에지의 강화를 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 주파수와 공간 정보를 모두 사용할 수 있는 웨이블릿 변환을 이용하여, 다양한 크기의 에지를 강화할 수 있다. 초음파 영상이 노이즈 제거를 위한 알고리즘의 수행 속도는 $520{\times}440$ 영상에 대해 약 0.45ms로 빠르게 수행됨을 실험을 통해 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권11호
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pp.5436-5458
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2017
Automatic Video Surveillance System (AVSS) has become important to computer vision researchers as crime has increased in the twenty-first century. As a new branch of AVSS, baggage detection has a wide area of security applications. Some of them are, detecting baggage in baggage restricted super shop, detecting unclaimed baggage in public space etc. However, in this paper, a detection & classification framework of baggage is proposed. Initially, background subtraction is performed instead of sliding window approach to speed up the system and HSI model is used to deal with different illumination conditions. Then, a model is introduced to overcome shadow effect. Then, occlusion of objects is detected using proposed mirroring algorithm to track individual objects. Extraction of rotational signal descriptor (SP-RSD-HOG) with support plane from Region of Interest (ROI) add rotation invariance nature in HOG. Finally, dynamic human body parameter setting approach enables the system to detect & classify single or multiple pieces of carried baggage even if some portions of human are absent. In baggage detection, a strong classifier is generated by boosting similarity measure based multi layer Support Vector Machine (SVM)s into HOG based SVM. This boosting technique has been used to deal with various texture patterns of baggage. Experimental results have discovered the system satisfactorily accurate and faster comparative to other alternatives.
초음파 영상은 초음파 펄스를 이용해 반사파를 수신하여 진단에 필요한 영상을 구성하는데 신호가 약해 질 경우, 잡음이 발생하여 미세한 명암도 차이가 발생한다. 또한 초음파 영상의 특성인 호흡에 의한 흔들림 현상과 실시간으로 변화하는 움직임에서 영상의 밝기 변화가 발생한다. 이와 같은 노이즈로 인해 임상적 병변을 육안으로 판단하고 진단하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 초음파 획득한 이미지에 영상처리 기법을 이용하여 형태학적 특징을 자동 추출한다. 이 논문에서는 영상처리를 위해 클라우드 빅데이터 처리 플랫폼을 활용해 GPU기반의 빠른 필터를 구현하였다. GPU 기반의 고성능 필터의 적용시 CPU 기반보다 4.7배 빠른 성능으로 알고리즘이 동작되었고 PSNR이 37.2dB로 원본과 매우 유사함을 확인하였다.
IT 자원의 상호운용성 및 재활용성 등의 장점을 지니고 있는 서비스 지향 아키텍처(SOA : Service Oriented Architecture)는 새로운 비즈니스 환경변화에 가장 빠르게 대응할 수 있는 최적의 대안으로 각광받고 있다. 그러나 SOA는 구현의 복잡성 및 그에 따른 높은 비용 등의 문제점들을 갖고 있다. 이러한 문제점들의 보완을 위해 웹 지향 아키텍처(WOA: Web Oriented Architecture)가 제안되어 각광받고 있지만, 이 또한 보안 및 안정적인 메시지 전달 등의 문제점들을 안고 있다. 이에 본 논문에서는 SOA와 WOA의 핵심 개념인 서비스를 내 외부 서비스로 분류후 각각을 SOA와 WOA에 적용하고, SOA와 WOA가 지닌 장점을 바탕으로 유연성이 강조된 통합 아키텍처 설계하였다. 제안한 아키텍처는 구현이 보다 간편하고, 서비스 지향적이며, 고객의 요구사항을 충분히 만족시킬 수 있다. 이를 검증하기 위해 AHP (Analytic Hierarchy Process) 기법을 통하여 제안한 아키텍처 설계의 유용성을 평가하였다.
본 연구에서는 국내 투자중개매매업을 영위하고 있는 29개 증권사들의 2011년도 실적을 토대로 BSC와 DEA를 결합한 모델을 적용하여 증권회사의 경영효율성을 분석해 보았다. 또한, 경영혁신의 기법으로서 BSC의 논리적 체계에 근거하여 효율성이라는 측면에서 국내증권사들의 경영실태를 평가해 보고자 하였다. 분석결과 고객 효율성 지수가 높은 기업이 종합지수가 높은 경향이 있는 것으로 나타나 고객관점 지수가 국내 증권사들의 종합 경영 효율성 산정에 중요한 요인으로 작용하고 있는 것으로 확인되었다. 또한 효율성 분석결과를 바탕으로 증권사들의 전통적 재무비율인 ROI와 ROA 등 수익성 비율과 효율성지수의 상관관계 분석을 실시한 결과 유의미한 양의 상관관계를 보여 BSC관점의 경영 효율성이 높은 기업들이 수익성 측면에서도 좋은 실적을 기록하고 있음을 확인하였다. 본 연구에서 제시한 BSC-DEA 결합모델은 증권업 분야 뿐 아니라 다른 산업 분야에서도 경영 효율성을 판단하는 좋은 경영지표로 활용되어질 것으로 기대되며, 기업의 유 무형자산에 대한 가치 평가를 통합할 수 있는 균형모델로 사용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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