• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제20권2호
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• pp.312-321
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• 1987

뇌성마비아의 조기 발견에 관련된 모자인자를 조사하기 위하여 1987년 2월부터 1987년 4월까지 대구 장애자 복지관, 대구대학교 부설재활원, 성바오로 어린이집, 그리고 부산 뇌성마비아복지회에 통원 또는 입원치료를 받고 있는 어린이 110명중 1980년 1월 1일 이후 출생자 74명 전원의 어머니를 대상으로 면담조사 하였다. 아버지의 학력과 이상 발견시기와는 아무런 상관관계가 없었으나 어머니의 학력이 대학졸업이상 일때가 고졸이하에 비해 어린이의 이상을 일찍 발견했고, 또 아버지의 직업이 전문직 또는 관리직일 때가 그 이외의 직업에 비해, 그리고 아버지의 월수입이 610,000원이상 일때가 600,000원 이하보다 더 일찍 발견하는 경향이었다. 첫째아이가 둘째아이 보다 그리고 부모의 나이가 34세 이하인 경우가 35세 이상인 경우에 비해 좀더 일찍 이상을 발견하는 경향을 보였다. 남아에서 여아에 비해 더 일찍 이상이 발견되었고 육아상담을 정기적으로 받은 어린이에서 정기적으로 받지 않은 어린이보다 더 일찍 이상이 발견되었는데 5% 유의수준에는 약간 못미쳤다. 연구대상아를 임신했을 때 산전관리를 7회이상 받았던 경우가 6회이하 받았던 경우에 비해 통계적으로 유의하게 일찍 어린이의 이상이 발견되었다. 처음으로 이상을 발견한 사람은 부모가 85.1%, 육아 상담을 정기적으로 받은 여부와는 관계없이 의사가 발견한 것은 2.7%였고 부모가 어린이의 이상을 발견하고 의사의 진단을 받았을때 36.5%에서 뇌성마비 진단을 받았고 나머지는관찰, 정상등으로 진단이 확실하지 않았다. 부모가 어린이의 이상을 발견하고 $2{\sim}3$개월 뒤에 의사의 진단을 받았고 진단후 전문적 치료를 시작할 때까지 방치했거나 물리치료, 한약, 침술 등을 받았다. 뇌성마비아의 조기 발견을 위해 의학교육과 임상수련과정에서 어린이의 발달을 평가하는 방법의 교육과 수련이 강화되어야 할 것이며 진단을 위한 전문인력의 양성이 필요한 것으로 생각된다. 또 부모들의 뇌성마비를 비롯한 각종 장애의 진단과 치료에 대한 인식을 높이기 위한 계몽교육이 필요하다.

• 터널과지하공간
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• 제31권5호
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• pp.374-384
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• 2021

본 논문에서는 암석시료의 CT 촬영 이미지상의 균열을 자동으로 탐지하는 새로운 인공지능 딥러닝 기법을 제안한다. 본 제안 기법은 2단계 딥러닝 객체인식 알고르즘인 Faster R-CNN을 기반으로 회전 가능한 경계박스(bounding box) 개념을 도입하여 알고리즘을 개조하였다. 회전 경계박스의 도입은 관심 균열 영역 밖의 배경의 불균질성 및 균열의 크기와 형태에 영향을 받는 딥러닝 객체인식기법 상의 고유한 어려움을 극복하기 위한 핵심 역할을 한다. 본 회전형 경계박스의 사용은 일반적으로 사용되는 영상 수평축과 평행한 경계박스 사용의 경우와 비교하여 긴 형태의 균열 형상 특성에 매우 잘 부합된다. 즉, 좋지않은 영향을 끼치는 경계박스 내 균열 이외 배경영역의 비율을 최소화 시킬 수 있다. 이외에도, 회전 경계박스의 추가적인 이점은 인식된 균열의 방향에 따라 회전하여 추론되는 경계박스를 통해 균열의 방향과 길이에 대한 정보를 직접적으로 얻을 수 있다. 본 제안기법의 적용성을 검증하기 위하여, 이미지상에서 매우 불균질한 화강암 시료에 인공적으로 균열을 발생시킨 다수의 암석시료 영상을 딥러닝 학습에 사용하고 추론 성능 실험을 진행하였다. 그 외에도, 동일 조건에서 사암과 셰일 암석 시료에도 적용하여 검증하였다. 결론적으로, 제안된 기법을 통해 균열 객체 인식의 평균 추론정확도(mAP)값이 0.89 정도 수준의 우수한 추론 성능을 보였으며, 기존 기법에 비해 추론된 경계박스 내 균열과 배경 영역의 비율 측면에서 배경의 비율이 획기적으로 최소화되는 유리한 추론 검증 결과를 보였다.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.2101-2101
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• 2001

Near-infrared spectroscopy is now being used in clinical diagnosis as a non-invasive monitor of tissue oxygenation state. However, due to lack of the optical pathlength information within tissues, it is still difficult to quantitate the hemoglobin concentration with present CW techniques. Time-resolved spectroscopy (TRS), which measures temporal profiles of emerging light from tissues, enables to estimate the pathlength distribution within tissues by converting time to distance. Consequently, quantitative measurement of tissue oxygenation is possible by analyzing the data with optical diffusion equation 1) or our Microscopic Beer-Lambert law2). Time-Resolved Spectroscopy System : TRS-1O3) Our TRS-10 system consists of a three-wavelength (759, 797, 833 nm) PLP as pulsed light source, a high speed PMT with high sensitivity and three signal-processing circuits for time-resolved measurement (CFD/TAC, A/D converter and histogram memory). Optical pulse train consisting of 759, 797 and 833nm is generated by PLP at 5㎒ repetition rate and irradiated a sample through a single optical fiber. The diffuse-reflected light from the sample is collected by a bundle fiber and then detected by the PMT for single photon measurement. After being amplified by a following fast amplifier, the electrical signals for each wavelength are picked out by CFD/TAC module. Then, a signal processing circuit integrated the TRS data for each wavelength individually. The simultaneous TRS measurement for three wavelengths achieved without any optical or mechanical switch. Experiment and Results Input and detection fibers of TRS-10 were attached at the human forehead with a fiber separation of 3cm. TRS measurements were continuously performed for about 20 minutes including 2 minutes hyper ventilation. It was observed that the total hemoglobin concentration was decreasing during the hyper ventilation and recovered until 2 minutes after hyper ventilation. On the other hand, the deoxy-hemoglobin concentration began to increase after hyper ventilation and had its peak at around 2 minute later, showing 502 drop from 75% to 60% due to inhibition of breathing by performing hyper ventilation. The results showed that this system might be able to quantitate the concentrations of oxy- and deoxy-hemoglobin in the human brain.

• 방송공학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.642-655
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• 2018

빌딩, 집에 설치되어 있는 점유 센서는 사람이 없으면 소등하고, 반대이면 점등한다. 현재는 주요 센서로 PIR(pyroelectric infra-red)이 널리 사용되고 있다. 최근에 비전 카메라 센서를 이용하여 사람 점유를 검출하는 연구가 진행되고 있다. 카메라 센서는 정지된 사람을 검출할 수 없는 PIR의 단점을 극복할 수 있는 장점이 있다. 이동 및 정지된 사람의 추적은 카메라 점유 센서의 주요 기능이다. 본 논문에서는 합성곱 신경망 모델과 자기 조직화 지도를 활용한 온라인 사람 추적 기법을 제안한다. 오프라인에 모델을 학습시키기 위해서는 많은 수의 훈련 샘플이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 학습되지 않은 모델을 사용하고, 실험 영상으로부터 직접 훈련 샘플을 수집하여 모델을 갱신한다. 오버헤드 카메라로 실내에서 촬영한 영상을 이용하여, 제안 방법이 효과적으로 사람을 추적하고 있음을 실험을 통해 증명하였다.

• Applied Biological Chemistry
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• 제20권2호
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• pp.210-220
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• 1977

(가) $Scheff{\acute{e}}'s$ method의 포변법(浦變法)은 파넬이 잘 관리(管理)되고 있지 않을 경우 특히 시료간(試料間)의 품질차(品質差)가 근소할 때에는 기호차(嗜好差)의 검출(檢出)이 불가능(不可能)한 경우를 보았다. (나) 시료간(試料間)의 품질차(品質差)의 검출효과(檢出效果)를 높이기 위하여 ${\lceil}$반복(反復)있는 $Scheff{\acute{e}}'s$ method의 포변법(浦變法)${\rfloor}$을 고안(考案)하여 이를 ${\lceil}Scheff{\acute{e}}'s$ method의 제1신법(第1新法)${\rfloor}$이라고 약칭(略稱)키로 했다. (다) $Scheff{\acute{e}}'s$ method의 제1신법(第1新法)에 의해 실험한 결과 $Scheff{\acute{e}}'s$ method의 포변법(浦變法)에 비(比)해 시료간(試料間)의 품질차(品質差)의 검출효과(檢出效果)가 일층상승(一層上昇)됨을 실증할 수 있었다. (라) $Scheff{\acute{e}}'s$ method의 제1신법(第1新法)은 파넬의 훈련(訓練)과 관리(管理)의 목적등(目的等)에도 사용(使用)할 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국환경보건학회지
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• 제32권4호
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• pp.254-261
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• 2006

In activity areas of subway workers and passengers in Seoul metropolitan subway lines 1-4, mein concentrations of airborne bacteria were relatively higher in workers' bedroom and station precinct whereas concentrations of particulate matters, $PM_{10}$ and $PM_{2.5}$, were relatively higher in platform, inside train and driver's seat as compared with other activity areas. This result indicates that little correlation between airborne bacteria and particulate matters was found, which assumed that most airborne particulate matters distributed in subway consisted of mainly inorganic dust like a metal particles. Mean concentrations of $PM_{10}$ and $PM_{2.5}$ in station precinct and platform exceeded the threshold limit value ($PM_{10}:150{\mu}g/m^3,\;PM_{2.5}:65{\mu}g/m^3$) but those in station office and ticket office were below it. The genera identified in all the activity areas of subway over 5% detection rate were Staphylococcus, Micrococcus, Bacillus and Corynebacterium, of which Staphylococcus and Micrococcus covered over 50% of total airborne bacteria and were considered as predominant genera distributed in subway.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.227-233
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• 2019

최근 딥러닝 기술의 발달과 함께 신경 네트워크는 컴퓨터 비전에서도 성공을 거두고 있다. 컨볼루션 신경망은 단순한 영상 분류 작업뿐만 아니라 객체 분할 및 검출 등 난이도가 높은 작업에서도 탁월한 성능을 보였다. 그러나 그러한 많은 심층 학습 모델은 지도학습에 기초하고 있으며, 이는 이미지 라벨보다 주석 라벨이 더 많이 필요하다. 특히 semantic segmentation 모델은 훈련을 위해 픽셀 수준의 주석을 필요로 하는데, 이는 매우 중요하다. 이 논문은 이러한 문제를 해결하기 위한 네트워크 훈련을 위해 영상 수준 라벨만 필요한 약지도 semantic segmentation 방법을 제안한다. 기존의 약지도학습 방법은 대상의 특정 영역만 탐지하는 데 한계가 있다. 반면에, 본 논문에서는 우리의 모델이 사물의 더 다른 부분을 인식하도 multi-classifier 심층 학습 아키텍처를 사용한다. 제안된 방법은 VOC 2012 검증 데이터 세트를 사용하여 평가한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.224-231
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• 2010

이미지에서의 자동 객체 인식은 컴퓨터 비젼 및 패턴 분석을 포함한 많은 분야에서 아주 중요한 이슈중의 하나이다. 특히, 최근 스마트폰과 같은 개인용 이동형 단말기가 빠르게 보급되면서, 그러한 기술들을 지원할 필요성이 커지게 되었다. 이러한 단말기들은 대개 카메라, GPS, 가속도 센서 등과 같은 장치들을 갖추고 있으며 사용자들에게 다양한 서비스를 편리한 인터페이스를 통해 제공하고 있다. 하지만 제한된 시스템 자원 때문에 처리속도가 비교적 느리다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서 우리는 전처리 과정과 단순 지역 특징을 기반으로 한 객체 인식 성능 향상 기법을 제안한다. 전처리 단계에서는, 우선 객체 종류별 이미지로부터 각 객체의 특징이라고 생각되는 부분을 자동으로 판별하고 비슷한 부분끼리 분류한 다음 이들의 특징을 추출하고 학습한다. 질의 영상에 대해 우선 지역 특징 후보들을 파악한 다음 전처리 과정에서 학습된 정보와 비교하여 객체인식을 하게 된다. 실험을 통하여 제안된 기법의 객체 인식 성능을 보인다.

• Smart Structures and Systems
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• 제26권1호
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• pp.35-47
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• 2020

This paper proposes the use of transmissibility functions combined with a machine learning algorithm, Artificial Neural Networks (ANNs), to assess damage in a truss bridge. A new approach method, which makes use of the input parameters calculated from the transmissibility function, is proposed. The network not only can predict the existence of damage, but also can classify the damage types and identity the location of the damage. Sensors are installed in the truss joints in order to measure the bridge vibration responses under train and ambient excitations. A finite element (FE) model is constructed for the bridge and updated using FE software and experimental data. Both single damage and multiple damage cases are simulated in the bridge model with different scenarios. In each scenario, the vibration responses at the considered nodes are recorded and then used to calculate the transmissibility functions. The transmissibility damage indicators are calculated and stored as ANNs inputs. The outputs of the ANNs are the damage type, location and severity. Two machine learning algorithms are used; one for classifying the type and location of damage, whereas the other for finding the severity of damage. The measurements of the Nam O bridge, a truss railway bridge in Vietnam, is used to illustrate the method. The proposed method not only can distinguish the damage type, but also it can accurately identify damage level.

• Membrane and Water Treatment
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• 제9권3호
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• pp.181-188
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• 2018

A sidestream contains the filtrate or concentrate from the belt filter press, filter backwash and supernatant from sludge digesters. The sidestream flow, which heads back into the sewage treatment train, is about 1-3% less than the influent flow. However, the sidestream can increase the nutrient load since it contains high concentrations of phosphorus and nitrogen. In this study, the removal of PO4-P with organic matter characteristics and bacteriological changes during the sidestream treatment via ladle furnace (LF) slag was investigated. The sidestream used in this study consisted of 11-14% PO4-P and 3.2-3.6% soluble chemical oxygen demand in influent loading rates. LF slag, which had a relatively high $Ca^{2+}$ release compared to other slags, was used to remove $PO_4-P$ from the sidestream. The phosphate removal rates increased as the slag particle size decreased 19.1% (2.0-4.0 mm, 25.2% (1.0-2.0 mm) and 79.9% (0.5-1.0 mm). The removal rates of dissolved organic carbon, soluble chemical oxygen demand, color and aromatic organic matter ($UV_{254}$) were 17.6, 41.7, 90.2 and 77.3%, respectively. Fluorescence excitation-emission matrices and liquid chromatography-organic carbon detection demonstrated that the sidestream treatment via LF slag was effective in the removal of biopolymers. However, the removal of dissolved organic matter was not significant during the treatment. The intact bacterial biomass decreased from $1.64{\times}10^8cells/mL$ to $1.05{\times}10^8cells/mL$. The use of LF slag was effective for the removal of phosphate and the removal efficiency of phosphate was greater than 80% for up to 100 bed volumes.