공진산란이론은 산란장의 공진현상을 물리적으로 해석해주는 이론으로, 산란장은 공진성분과 비공진성분 즉 배경성분으로 구성되어 있다고 가정한다. 따라서 공진 성분을 산란장으로부터 추출하기 위해서는 정확한 배경성분을 구하는 과정이 필요한데, 본 연구에서는 원통형 유전체와 공동에 의한 산란장으로부터 공진성분을 얻기 위한 배경성분을 제시하고, 수치 계산을 수행하여 타당성을 확인하였다.
본 논문은 2차원 형태의 가상 라벨을 시계 평면(view plane)상에 효율적으로 배치하기 위한 방법에 대해 다룬다. 제안하는 방식은 실시간 처리에 적합한 연산량을 가지면서, 기존의 자동 라벨 배치 알고리즘들이 완전하게 해결하지 못했던 국부 최소문제를 중첩 자유 영역을 이용해 극복하였다. 또한, 시계 평면에서 혼잡이 적은 영역에 라벨을 배치함으로써 배치된 라벨의 가독력을 향상 시켰다. 라벨의 배치에 있어서 배경 성분의 고려는 필수적이다. 하지만 기존의 논문들은 이러한 문제에 큰 관심을 기울이지 않았고, 자동 라벨 배치 알고리즘과 배경 분석 알고리즘은 개별적으로 연구가 진행되어왔다 본 논문은 가독력의 향상을 위해서 배경의 컬러와 텍스처 성분을 이용한 배경 분석 방식을 제안하였으며, 컬러 영상의 배경을 분석하여 자동 라벨배치 분야에 처음으로 적용하였다. 본 논문은 자동 라벨 배치 알고리즘과 배경 분석 알고리즘이 유기적으로 결합함으로써 이전의 논문에서 볼 수 없었던 배치 성능을 보여주며, 다양한 실험을 통해 이를 검증하였다.
연속 영상을 이용하여 실시간으로 움직임 객체를 추출하고 추적하기 위해 배경분리(Background Subtraction) 기법을 주로 사용한다. 외부 환경에서는 조명의 변화, 나무의 흔들림과 같은 반복적인 움직임 그리고 급격히 움직이는 객체 등과 같이 고려해야할 많은 환경 변화 요인들이 존재한다. 이러한 외부 환경의 변화를 적응적으로 반영하여 배경을 분리할 수 있는 배경 모델로는 주로 가우시안 혼합 모델(GMM: Gaussian Mixture Model)이 적용되고 있으며, 실시간 성능 등을 개선시킨 적응적 가우시안 혼합 모델 등이 사용되고 있다. 본 논문은 개선된 적응적 가우시안 혼합 모델을 적용하고 고정된 학습률 ${\alpha}$(일반적으로 작은 값)을 사용함으로써 물체의 갑작스러운 움직임 등에 빠르게 적응하지 못하는 문제점을 해결하기 위해 가우시안 분포 수의 적응적 조절 기능과 픽셀 값을 분산을 이용하여 학습률 ${\alpha}$값을 동적으로 제어하는 방법을 제안하고 성능을 평가하였다.
자연 방사선 피폭선량 중 우주선 전리 성분의 기여를 정량하기 위하여 LiF TLD를 이용하여 약 1년반에 걸쳐 3개월 간격의 주기적 측정을 수행하였다. TLD는 세 가지를 사용하였는데 그것은 칩과 PTFE원판형으로 된 두 가지의 $^{7}LiF$와 중성자 성분의 기여를 가려내기 위한 원판형의 $^{6}LiF$였다. 선량 측정은 뱃지에 넣은 TLD를 충남대학교 대덕 캠퍼스의 한4층 콘크리트 건물내 3층의 한 연구실에 설치한 10-15cm 두께의 납차폐 상자에 넣어서 90일 간격으로 다섯주기 동안 수행하였다. 비교 연구를 위하여 3'${\phi}\;{\times}\;3$'원통형NaI(Tl) 섬광 검출기와 1024채널 MCA를 이용하여 3MeV 이상의 우주선 경성분에 대한 분광분석을 병행하였는데 그 결과 옥내 차폐체를 이용한 TLD측정치는 옥외 우주선 전리 성분의 약 75%를 측정하고 있음이 밝혀졌다. 이와 같은 차폐 손실을 보정한 TLD측정 결과에 의하면 충남대 대덕 캠퍼스 옥외에서 우주선 전리 성분의 기여는 $34.3{\pm}1.1nGy-h^{-1}$로 나타났는데 이것은 이 측정 지점에서 예측할 수 있었던 선량 값과 매우 잘 일치하는 것이다.
Liver is generally known as an organ which is most commonly involved by the metastic tumors. According to the tendency of using fine needle aspiration in the diagnosis of hepatic tumors, the differentital diagnosis between hepatocellular carcinoma and metastatic carcinoma frequently has been a main issue in the poorly differentitated cases, especially to the pathologists of Korea, an endemic area of hepatocellular carcinoma. Until now the problem has been usually solved by the comparison of cytologic characteristics of their tumor cells but not by background cytologic features which rarely have been studied. We observed the background cytologic features helpful for the differential diagnosis through the analysis of 20 cases who had confirmed primary cancer and were diagnosed as metastatic carcinomas in the liver by fine needle aspiration cytology. Twenty cases included 9 adenocarcinomas, 7 spuamous cell carcinomas, 1 small cell carcinoma, 1 carcinoid, 1 adenoid cystic carcinoma, and 1 renal cell cacinoma. Analysis of background cytologic features revealed that 77% of adenocacinoma cases showed benign mesenchymal components and hepatocytes and spuamous cell carcinoma cases disclosed benign mesenchymal tissue (71%) and necrosis (57%), Remaining cases showed variable combinations of benign mesenchymal component, necrosis, hepatocytes, and bile duct epithelial cells. No case revealed atypical hepatocytic naked nuclei, a useful cytologic finding of hepatocellular carcinoma. In summary, the background cytologic features more commonly observed in metastatic carcinomas than in the hepatocellular carcinoma were benign mesenchymal components, hepatocytes, necrosis, and bile duct epithelium. The endothelial cells and hepatocytic naked nuclei, two relatively specific findings of hepatocellular carcinoma were not observed except for renal ceil carcinoma. Above background cytologic features are thought to be helpful for the differential diagnosis between the hepatocellular carcinoma and various metastatic carcinomas in the poorly differentiated cases.
본 논문에서는 다양한 배경잡음에 의해 열화된 음성을 강조하기 위하여 청각모델에 기초로 한 잡음환경에 적응된 잡음억압 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 먼저 유성음과 무성음의 구간을 검출한 후, 각 입력 프레임에서 적응적인 청각기강의 처리를 한다. 마지막으로 진폭성분과 위상성분이 포함된 신경회로망을 사용하여 잡음신호를 제거한 후에 음성을 강조하는 처리를 한다. 본 시스템은 신호대잡음비의 평가방법을 통하여 다양한 잡음에 의해서 열화된 음성신호에 대해서 유효하다는 것을 실험으로 확인한다.
Background: Sasang Constitutional Medicine (SCM) is a component of Korean traditional medicine that classifies humans into four categories, according to their constitution (Taeyangin, Taeumin, Soyangin and Soeumin). We are unaware of previous assessments of SCM in non-Asian race groups. Objectives: To quantify body composition components in three race groups and to determine whether SCM has an independent effect on body composition components. Design: A cross-sectional evaluation of 76 adults (28 Caucasian, 21 African-American, 27 Asian). Body composition was estimated using dual energy x-ray absorptiometry. Results: SCM component had a significant effect on weight, fat, and lean mass regardless of race group (p <0.001).
Facial expression recognition systems using video devices have emerged as an important component of natural human-machine interfaces which contribute to various practical applications such as security systems, behavioral science and clinical practices. In this work, we present a new method to analyze, represent and recognize human facial expressions using a sequence of facial images. Under our proposed facial expression recognition framework, the overall procedure includes: accurate face detection to remove background and noise effects from the raw image sequences and align each image using vertex mask generation. Furthermore, these features are reduced by principal component analysis. Finally, these augmented features are trained and tested using Hidden Markov Model (HMM). The experimental evaluation demonstrated the proposed approach over two public datasets such as Cohn-Kanade and AT&T datasets of facial expression videos that achieved expression recognition results as 96.75% and 96.92%. Besides, the recognition results show the superiority of the proposed approach over the state of the art methods.
본 논문에서는 다양한 배경 잡음에 의해 열화된 음성을 강조하기 위하여 청각모델에 기초로 한 잡음환경에 적응된 잡음억제 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 먼저 유성음, 무성음 및 묵음의 구간을 검출한 후, 각 입력 프레임에서 적응적인 청각기강의 처리를 한다. 마지막으로 진폭성분과 위상성분이 포함된 신경회로망을 사용하여 잡음신호를 제거 한 후에 음성을 강조하는 처리를 한다. 본 시스템은 신호대잡음비의 평가방법을 통하여 다양한 잡음에 의해서 열화 된 음성신호에 대해서 유효하다는 것을 실험으로 확인한다.
To extract time-varying evoked potential (EP), segement latency corrected average method is presented. This method is composed of three steps. First, adaptive filtering for reducing the effect of artifacts and removing background noise is performed. Next, validated intervals of individual segments are aligned, and latency components are detected by cross-correlation between the previously obtained and measured EPs within the intervals. Finally, after the detected latency component, responses of segments are groupe and averaged, the shole corrected EP signal is obtained. In the experiments, the resutls of the conventional methods including simple averaging, Woody's method, and peak component latency corrected averaging are obtained, the results compared with the present method for evaluating performance. Therefore, the presented method confirms that it reflects the latency variations of fundamental peaks and gets the improved EP.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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