광 단층촬영기법은 의료영상진단 기기로 최근에 주목받고 있는 분야이다. 현재 병원 초음파보다 공간 해상도가 10-100배 우수하지만 침투깊이가 조직 내에서 1-2 mm로 얇기 때문에 인체 내 장기 이미징을 위하여서 반드시 내시경 기법을 동반하여야 한다. 본 연구를 통하여 고속 광 단층촬영기법을 소개하고 초소형 기전공학 기술을 바탕으로 개발된 내시경을 사용하여 New Zealand white rabbit의 식도와 위장 벽을 3차원으로 이미징한 결과를 고찰하였다. 개발된 내시경에는, 2축 스캔 반사경이 정전기력에 의하여 구동하는 구 동부 위에 위치하여, 입력광을 2축으로 스캔할 수 있도록 하는 구조를 포함하고 있다. 내시경의 외경은 6 mm이며 스캔 반사경의 직경은 1.2 mm 였다. 3.5초 동안 스캔하면서 3차원 이미지를 획득하였다. 3차원 이미지는 200개의 2차원 이미지를 쌓아서 구현되었으며 각각의 2차원 단면이미지는 $200{\times}500$ 픽셀들로 구성되었다. 이미지의 공간해상도는 공기 중에서 8 ${\mu}m$ 였다.
임의형상 제작기술을 이용하면 원하는 형상을 빠르게 제작할 수 있다. 하지만 임의형상 제작기술을 직접 제품을 생산하기 위한 제조기술에 적용하기 위해서는 문제점들이 있다. 이에, 하나의 대안으로써 다중재료 임의형상 제작기술이 주목 받고 있다. 특히 다중재료 임의형상 제작기술을 이용하면 기존의 2 차원 PCB 와는 다른, 회로 소자의 배열 및 외부 형상의 제약이 적은 3 차원 회로 장치를 제작 할 수 있다. 본 연구에서는 3 차원 회로 장치 제작을 위하여 FDM 방식과 직접주사 방식을 통합한 장치를 설계하고, 이 장치를 이용하여 3 차원 회로장치를 제작하였다. 즉, LED와 조도센서를 이용한 3 차원 회로 장치를 제작하여 작동을 확인하였으며, 자동화된 3 차원 회로 장치의 제작을 위한 임의형상 제작 기술과 직접주사 기술이 통합된 시스템 개발에 대한 기초연구를 수행하였다.
The volume of unstructured text data generated by various social media has been increasing rapidly; therefore, use of text mining to support decision making has also been increasing. Especially, issue Clustering-determining a new relation with various issues through clustering-has gained attention from many researchers. However, traditional issue clustering methods can only be performed based on the co-occurrence frequency of issue keywords in many documents. Therefore, an association between issues that have a low co-occurrence frequency cannot be discovered using traditional issue clustering methods, even if those issues are strongly related in other perspectives. Therefore, issue clustering that fits each of criteria needs to be performed by the perspective of analysis and the purpose of use. In this study, a multi-dimensional issue clustering is proposed to overcome the limitation of traditional issue clustering. We assert, specifically in this study, that issue clustering should be performed for a particular purpose. We analyze the results of applying our methodology to two specific perspectives on issue clustering, (i) consumers' interests, and (ii) related R&D terms.
Yeohlee Teng's 'Urban Nomad' concept stresses high mobility and flexibility in 'Clothing-as-shelter' in order to satisfy the needs of urban dwellers. Yeohlee interprets clothing as a portable environment that protects and shelters urban nomads as well as creates space of clothing as intimate architecture. This study examines Nomadism in Yeohlee's designs since 1981 when she received the attention from the fashion critics, by conducting literary survey as well as case analysis. Nomadism in Yeohlee's work showed the following characterizes. First, 'modular system' deals with the organized dressing system that enables interchanging and layering of separates that function in the fifth season; second, 'organic geometry' describes the architectonic approach to clothing as wearable structure that transforms two dimensional geometry into three dimensional form; third, 'functionalism' refers to the use of technological novel materials, ergonomic clothing construction, and the strategy of using structure as decoration; and fourth, 'reductionism' is the economical approach for realizing Nomadism, which is composed of one-size-fits-all as well as unisex size system and 'zero waste' strategy to maximize use of a piece of cloth.
This paper presents a new approach for underwater image analysis using the bi-dimensional empirical mode decomposition (BEMD) technique and the phase congruency information. The BEMD algorithm, fully unsupervised, it is mainly applied to texture extraction and image filtering, which are widely recognized as a difficult and challenging machine vision problem. The phase information is the very stability feature of image. Recent developments in analysis methods on the phase congruency information have received large attention by the image researchers. In this paper, the proposed method is called the EP model that inherits the advantages of the first two algorithms, so this model is suitable for processing underwater image. Moreover, the receiver operating characteristic (ROC) curve is presented in this paper to solve the problem that the threshold is greatly affected by personal experience when underwater image edge detection is performed using the EP model. The EP images are computed using combinations of the Canny detector parameters, and the binaryzation image results are generated accordingly. The ideal EP edge feature extractive maps are estimated using correspondence threshold which is optimized by ROC analysis. The experimental results show that the proposed algorithm is able to avoid the operation error caused by manual setting of the detection threshold, and to adaptively set the image feature detection threshold. The proposed method has been proved to be accuracy and effectiveness by the underwater image processing examples.
The research related to fault diagnosis in permanent magnet synchronous motors (PMSMs) has attracted considerable attention in recent years because various faults such as permanent magnet demagnetization and short-circuited turns can occur and result in unexpected failure of motor related system. Several conventional current and back electromotive force (BEMF) analysis techniques were proposed to detect certain faults in PMSMs; however, they generally deal with a single fault only. On the contrary, cases of multiple faults are common in PMSMs. We propose a fault diagnosis method for PMSMs with single and multiple combined faults. Our method uses three phase BEMF voltages based on the fast Fourier transform (FFT), support vector machine(SVM), and visualization tools for identifying fault types and severities in PMSMs. Principal component analysis (PCA) and t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE) are used to visualize the high-dimensional data into two-dimensional space. Experimental results show good visualization performance and high classification accuracy to identify fault types and severities for single and multiple faults in PMSMs.
2 차원 소재인 그래핀은 미래 고성능 전자소자 및 에너지소자의 핵심 부품으로 많은 주목을 받고 있다. 특히, 매우 얇은 원자 한 층을 지닌 그래핀은 우수한 전기적, 기계적 특성을 활용하기 위해 성장법이 매우 중요하다. 이를 위해 2 차원 소재의 계면 및 표면 제어는 고성능 전자소자를 구현하기 위한 유망한 접근 방식이다. 본 논문에서는 계면제어를 통한 그래핀의 성장에 대한 최근 연구동향을 요약 및 소개하고, 차세대 전자 장치에서 고성능 장치를 구현하기위한 과제와 기회에 대해 깊이 논의하고자 한다.
Maritime monitoring requirements have been beyond human operators capabilities due to the broadness of the coverage area and the variety of monitoring activities, e.g. illegal migration, or security threats by foreign warships. Abnormal vessel movement can be defined as an unreasonable movement deviation from the usual trajectory, speed, or other traffic parameters. Detection of the abnormal vessel movement requires the operators not only to pay short-term attention but also to have long-term trajectory trace ability. Recent advances in deep learning have shown the potential of deep learning techniques to discover hidden and more complex relations that often lie in low dimensional latent spaces. In this paper, we propose a deep autoencoder-based clustering model for automatic detection of vessel movement anomaly to assist monitoring operators to take actions on the vessel for more investigation. We first generate gridded trajectory images by mapping the raw vessel trajectories into two dimensional matrix. Based on the gridded image input, we test the proposed model along with the other deep autoencoder-based models for the abnormal trajectory data generated through rotation and speed variation from normal trajectories. We show that the proposed model improves detection accuracy for the generated abnormal trajectories compared to the other models.
PURPOSE: The aim of this study was to evaluate the concurrent validity and clinical usefulness of the universal plastic goniometer to measure the range of motion of the internal and external rotation of the hip joint using the three dimensional motion analysis which can analyze the joints and segment movements in the most objective and quantitative method. METHODS: Clinical and kinematic data were collected from thirty individuals using a universal plastic goniometer and a ten camera motion analysis system. Passive hip rotation range was obtained three trials for left and right hip joints using two measure methods simultaneously. RESULTS: There were significant differences between all matching measures of the two measures of internal and external rotation of the hip joint (p<.05). The relationship between the two tests for all measurements of the internal and external rotation of the hip was statistically significant with correlation coefficient form r=.87 to .96. (p<.01). CONCLUSION: Clinical measurement of the internal and external rotation of the hip using a universal plastic goniometer is effective to assess the hip condition. However, application of universal plastic goniometer requires careful attention in more accurate evaluation and research verification of the internal and external rotation of hip joint.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제27권1호
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pp.15-35
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2020
In research on behavioral studies, significant attention has been paid to the stage-sequential process for multiple latent class variables. We now explore the stage-sequential process of multiple latent class variables using the multivariate latent class profile analysis (MLCPA). A latent profile variable, representing the stage-sequential process in MLCPA, is formed by a set of repeatedly measured categorical response variables. This paper proposes the extended MLCPA in order to explain an association between the latent profile variable and the latent group variable as a form of a two-dimensional contingency table. We applied the extended MLCPA to the National Longitudinal Survey on Youth 1997 (NLSY97) data to investigate the association between of developmental progression of depression and substance use behaviors among adolescents who experienced Authoritarian parental styles in their youth.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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