• Safety and Health at Work
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• 제13권2호
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• pp.240-247
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• 2022

Background: Although insomnia and constipation are highly prevalent worldwide, studies examining a possible association between them are lacking. We examined the relationship between insomnia and constipation in shift workers who have a high prevalence of insomnia and other diseases. Methods: This study had a multicenter cross-sectional design and conducted using health examination data including self-reported questionnaires. In total, 12,879 and 4,650 shift workers were enrolled in Severance Hospital and Wonju Severance Hospital, respectively, during 2015-2017. Multivariate logistic regression models and subgroup analysis were performed in each center with the same protocol, using a common data model. Results: The mean age of the total population was 44.35 (standard deviation = 8.75); the proportion of males was 56.9%. Female sex, being underweight and non-smoker were strongly associated with an increased risk of constipation symptom (p < 0.001). Pooled odds ratios (ORs) were calculated using ORs of both centers with weights; there was a significant dose-response relationship (sub-threshold 1.76 [95% confidence interval [CI] 1.62-1.91]; moderate 2.28 [95% CI 2.01-2.60]; severe 4.15 [95% CI 3.18-5.41] in the final model, p for trend < 0.001). Subgroup analysis performed by stratifying sex and pooled ORs showed a similar trend to that of the entire group. Conclusion: We observed a strong correlation between insomnia and constipation in this population. Our findings may help in formulating guidelines and policies to improve quality of life in shift workers through the management of sleep quality and proper bowel function. This study is the first to report this relationship among people working in shifts.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1853-1858
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• 2021

오링은 기계 부품들 사이에서 틈을 메워주는 역할을 한다. 지금까지 불량품 선별은 육안 및 수작업으로 수행하여 분류 오류가 자주 발생한다. 따라서 사람의 개입이 없는 카메라 기반의 불량품 분류 시스템이 필요하다. 그러나 카메라 입력 영상에서 배경으로부터 필요 영역을 분리하기 위해 이진화 과정이 필요하다. 본 논문에서는 주변 조명의 변화나 반사 등의 요인으로 인해 단일 임계값 이진화를 적용하기 어려워, 주변 화소 값을 함께 고려한 적응형 이진화 기법을 적용한다. 또한 누락되는 화소 부분을 보완하기 위해 컨벡스 헐 기법도 함께 적용한다. 그리고 분리된 영역에 적용할 학습 모델은 불량 특성이 비선형인 경우에 유리한 잔류 오차 기반의 심층학습 신경망 모델을 적용한다. 실험을 통해 제안하는 시스템이 오링의 불량 판별 자동화에 적용 가능하다는 것을 제시한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제42권5호
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• pp.241-249
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• 2021

Recently, artificial intelligence for diagnosis system of obstetric diseases have been actively studied. Artificial intelligence diagnostic assist systems, which support medical diagnosis benefits of efficiency and accuracy, may experience problems of poor learning accuracy and reliability when inappropriate images are the model's input data. For this reason, before learning, We proposed an algorithm to exclude unread cervical imaging. 2,000 images of read cervical imaging and 257 images of unread cervical imaging were used for this study. Experiments were conducted based on the statistical method Radiomics to extract feature values of the entire images for classification of unread images from the entire images and to obtain a range of read threshold values. The degree to which brightness, blur, and cervical regions were photographed adequately in the image was determined as classification indicators. We compared the classification performance by learning read cervical imaging classified by the algorithm proposed in this paper and unread cervical imaging for deep learning classification model. We evaluate the classification accuracy for unread Cervical imaging of the algorithm by comparing the performance. Images for the algorithm showed higher accuracy of 91.6% on average. It is expected that the algorithm proposed in this paper will improve reliability by effectively excluding unread cervical imaging and ultimately reducing errors in artificial intelligence diagnosis.

• 한국해양공학회지
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• 제36권5호
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• pp.340-352
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• 2022

This article presents a modeling method for the uncorrelated measurement error of the ultra-short baseline (USBL) acoustic positioning system for aiding navigation of underwater vehicles. The Mahalanobis distance (MD) and principal component analysis are applied to decorrelate the errors of USBL measurements, which are correlated in the x- and y-directions and vary according to the relative direction and distance between a reference station and the underwater vehicles. The proposed method can decouple the radial-direction error and angular direction error from each USBL measurement, where the former and latter are independent and dependent, respectively, of the distance between the reference station and the vehicle. With the decorrelation of the USBL errors along the trajectory of the vehicles in every time step, the proposed method can reduce the threshold of the outlier decision level. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, simulation studies were performed with motion data obtained from a field experiment involving an autonomous underwater vehicle and USBL signals generated numerically by matching the specifications of a specific USBL with the data of a global positioning system. The simulations indicated that the navigation system is more robust in rejecting outliers of the USBL measurements than conventional ones. In addition, it was shown that the erroneous estimation of the navigation system after a long USBL blackout can converge to the true states using the MD of the USBL measurements. The navigation systems using the uncorrelated error model of the USBL, therefore, can effectively eliminate USBL outliers without loss of uncontaminated signals.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제17권4호
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• pp.18-27
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• 2023

본 논문에서는 열해석의 하중조건으로 레이저 열원을 설정하여 반사경의 구조-열-광학 성능 분석을 수행하였다. 레이저 열원 모델은 가우시안 빔을 바탕으로 반투명한 소재를 고려한 Beer-Lambert 법칙을 적용하여 하중조건으로 선정하였으며, 반사경만의 성능 분석을 위하여 기구부는 고려하지 않았다. 열변형해석을 수행하여 반사경 표면의 온도 변화로 인한 열응력과 열변형 데이터를 얻었다. 열변형에 의한 반사경 표면의 변위 데이터를 Zernike 다항식에 피팅하여 파면오차를 계산하였으며, 이를 통해 고에너지 레이저가 반사경으로 입사될 때 반사경의 광학 성능을 예측할 수 있었다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권2호
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• pp.51-60
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• 2024

저조도 환경에서 영상 이미지의 콘트라스트가 낮고 식별이 어려운 문제를 목표로 사람의 시각 감지 기반의 콘트라스트 적응 보상 증진 알고리즘을 제안한다. 첫째, 저조도 환경에서 평균 밝기, 평균 대역폭 요인의 영상 이미지 특징 요인을 추출하고, 원본 영상의 회색/색도 차이에 따라 사람의 시각적 콘트라스트 해상도 보상의 수학적 모델을 설정하며, 실제 컬러의 3원색에 대해 각각 비례 적분하여 보상한다. 다음으로 보상 정도가 명시각 차이를 적절하게 구별할 수 있는 것보다 낮을 때 보상 임계값 선형 보상이 명시각에서 전체 대역폭으로 설정된다. 마지막으로 주관적인 이미지 품질 평가와 이미지 특성 요인을 결합하여 비례 계수를 보상하는 자동 최적화 모델을 구축한다. 실험 테스트 결과는 영상 이미지 적응 증진 알고리즘이 우수한 증진 효과와 우수한 실시간 성능을 가지며 다크 비전 정보를 효과적으로 마이닝할 수 있으며 다양한 시나리오에서 널리 사용될 수 있음을 보여준다.

• 한국음향학회지
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• 제26권8호
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• pp.397-402
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• 2007

본 논문에서는 기존의 통계적 모델 기반의 음성 검출기의 성능 향상을 위해 이진 분류에 우수한 support vector machine(SVM)을 도입한다. 기존의 통계적 모델 기반 음성 검출기의 경우 음성의 존재와 부재에 대한 가설로부터 각각의 통계적 모델을 세워 입력 데이타에 의해 결정된 각 주파수 채널별 우도비(likelihood ratio)를 단순히 기하 평균을 취하여 문턱값과 비교, 음성 검출 여부를 판단한다. 제안된 음성 검출기는 기존의 기하 평균을 이용한 결정식을 대신하여 분류 오류 확률이 최소화되도록 각 주파수 채널별 우도비를 SVM의 특징 벡터로 적용한다. 제안된 SVM 기반의 통계적 모델 음성 검출기는 기존의 LRT를 이용한 음성 검출기 및 SVM 기반의 음성 검출기들과 비교하여 다양한 잡음 환경에서 우수한 성능을 나타낸다.

• 생명과학회지
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• 제20권4호
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• pp.496-502
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• 2010

산성 식염수 쥐모델은 사람의 섬유근통에 근접한 모델로 제시되고 있다. 포도씨에서 얻은 oligomeric proanthocyanidin complexes (OPC)는 항산화제로 알려져 있다. 저자들은 산성 식염수 모델에서 통증 역치에 대한 OPC의 효과를 연구했다. 좌측 장딴지 근육에 pH 4.0의 산성 식염수 $100\;{\mu}l$를 0일과 5일에 주사했다. 대조군은 pH 7.2의 생리 식염수를 같은 스케줄로 주사했다. 산성 식염수 그룹 10마리를 다시 두 그룹으로 나누어 한 그룹은 멸균 식염수, 다른 한 그룹은 OPC 300 mg/kg를 복강 내 주사했다. 복강 내 주사 한시간 후 다시 통각에 대한 역치를 조사했다. 0일에 비해 7일에서 산성 식염수 모델은 기계적 과통각을 나타냈다(p<0.05). OPC 300 mg/kg를 복강내 주사한 그룹에서 강력한 항통각 효과를 나타냈다(주사측 발바닥, p=0.001; 반대측 발바닥, p=0.002). 면역조직화학 염색상 복강내 식염수를 처치한 대조군에 비해 OPC 처치군에서 대뇌의 M1 및 M2 영역에서 산-감지 이온 통로3의 발현이 감소되었다(p<0.05). 사람의 섬유근통에서 OPC 치료의 효과를 보기 위한 연구가 향후 필요할 것으로 생각된다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제15권1호
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• pp.134-142
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• 2003

고강도 콘크리트의 초기 균열 제어를 위해서는 균열 발생의 주요 원인인 자기수축에 대한 실험과 예측, 그리고 감소 방안에 대한 연구가 요구된다. 본 연구에서는 물-결합재비가 0.50~0.27이고 플라이 애쉬 대체율이 0, 10, 20, 30%인 콘크리트의 자기수축을 측정하였으며, 실험결과를 토대로 예측 모델을 제안하였다. 실험 결과, 물-결합재비가 낮아짐에 따라 자기수축이 증가하였으며, 재령 초기에서 자기수축 발현률이 크게 증가하였다. 또한, 플라이 애쉬 대체율이 증가할수록 자기수축이 감소하는 결과를 얻었다. 비록 재령 초기에 큰 자기수축이 발생했다 하더라도 콘크리트의 강성(탄성계수)이 낮은 동안에는 응력은 발생하지 않게 된다. 따라서, 본 연구에서는 콘크리트 강성의 변화를 고려하기 위해 초음파 속도 발현 특성으로부터 콘크리트 강성의 발현 시점을 간접적으로 조사하여 이를 자기수축 모델링에 사용하였다. 실용적인 측면에서, 본 연구에서 제안된 모델은 자기수축과 이로 인해 발생한 응력을 예측하는 데에 유효하게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권3호
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• pp.379-386
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• 2004

비디오 요약의 첫 걸음은 샷(shot) 변환의 검출이다. 이러한 샷 변환은 점진적인 변환과 급진적인 변환이 있다. 지금까지 급진적인 샷 변환은 이미 주어진 한계치나 연속된 두 프레임의 이미지에 기반을 둔 거리를 이용하여 검출하였고 점진적 변환 또한 일반적으로 한계치를 이용하여 검출하였다. 그러나 한계치에 따라 그 결과가 확연히 달라지고 또한 그 한계치를 정하는 것도 어려운 문제이다. 이 논문에서는 이런 문제의 해결과 MPEG 압축 비디오 상에서 점진적 변화의 검출뿐만 아니라 분류를 해결하는 방법을 제시하였다. 논문에서는 한계치를 사용하지 않은 은닉 마르코프 모델과 MPEG의 근사 DC 값을 이용하여 보다 빠르고 정확한 결과를 얻도록 하였다. 그리고 히스토그램의 차이뿐만 아니라 매크로 블록 (macro block)의 차이라 불리는 새로운 척도를 도입하여 보다 정확한 값을 얻도록 하였다. 은닉 마르코프 모델은 샷, 페이드(fade), 디졸브(dissolve), 컷(cut) 등의 4개의 상태를 갖게 하고 학습은 Baum-Welch 알고리즘으로 필요한 변수들을 추정하였다. 그리고 특정 벡터에 Viterbi 알고리즘을 적용하여 원하는 상태를 얻을 수 있다. 대부분의 실험 결과를 보면 새로 제안한 척도를 사용한 방법이 히스토그램의 차만을 이용한 방법보다 더 좋은 결과를 나타내었으며 이산적 마르코프 모델보다 연속적 마르코프 모델이 좋은 결과를 보여준다.