Surface segmentation aims to represent the terrain as a set of bounded and analytically defined surface patches. Many previous segmentation methods have been developed to extract planar patches from LIDAR data for building extraction. However, most of them were not fully satisfactory for more general applications in terms of the degree of automation and the quality of the segmentation results. This is mainly caused from the limited information derived from LIDAR data. The purpose of this study is thus to develop an automatic method to perform surface segmentation by combining not only LIDAR data but also images. A region-based method is proposed to generate a set of planar patches by grouping LIDAR points. The grouping criteria are based on both the coordinates of the points and the corresponding intensity values computed from the images. This method has been applied to urban data and the segmentation results are compared with the reference data acquired by manual segmentation. 76% of the test area is correctly segmented. Under-segmentation is rarely founded but over-segmentation still exists. If the over-segmentation is mitigated by merging adjacent patches with similar properties as a post-process, the proposed segmentation method can be effectively utilized for a reliable intermediate process toward automatic extraction of 3D model of the real world.
In this paper, we analyze the quality status of Health and Welfare division's standardized log and asses the characteristics of the institutions' logs analysis to establish the criteria to minimize hazards and control the quality of log's institutional details to limit extraction. As a result, extraction condition's proposed development direction to adequately assess and control health and welfare abuses privacy control target log. This improvement over the status and quality of information shared with relation to institutional work of the log quality characteristics is made possible. In addition, quality control and inspection standards were prepared in accordance with the institutional log characteristics. Future research will include performing continuous analysis and improvement activities on the quality of logs with integrated control of sharing personal information and distributing information about logs' quality to proactively target organ. Therefore, we expect that correcting proactive personal information misuse and leakage is possible to achieve.
Most of spinal diseases are diagnosed based on the subjective judgment of a specialist, so numerous studies have been conducted to find objectivity by automating the diagnosis process using deep learning. In this paper, we propose a method that combines segmentation and feature extraction, which are frequently used techniques for diagnosing spinal diseases. Four models, U-Net, U-Net++, DeepLabv3+, and M-Net were trained and compared using 1000 X-ray images, and key-points were derived using Douglas-Peucker algorithms. For evaluation, Dice Similarity Coefficient(DSC), Intersection over Union(IoU), precision, recall, and area under precision-recall curve evaluation metrics were used and U-Net++ showed the best performance in all metrics with an average DSC of 0.9724. For the average Euclidean distance between estimated key-points and ground truth, U-Net was the best, followed by U-Net++. However the difference in average distance was about 0.1 pixels, which is not significant. The results suggest that it is possible to extract key-points based on segmentation and that it can be used to accurately diagnose various spinal diseases, including spondylolisthesis, with consistent criteria.
동적(온라인) 서명인증시스템은 내부 처리 과정에서는 불필요한 점들을 제거하는 전처리과정, 서명의 변화폭을 줄여주고 서명자의 고유한 특징 정보를 추출하는 특징추출과정, 두 서명의 특징벡터를 비교하여 유사도를 계산하는 비교과정, 보안수준에 따른 인증 여부를 결정하는 판단과정으로 구성되며, 사용자 관점에서의 화면 구성은 서명을 입력받아 기준서명과 보안수준 값을 만들어 주는 등록화면과 권한 부여를 위하여 진서명인지 모조서명인지를 판단하는 인증화면으로 나누어진다. 본 논문에서는 동적 서명인증시스템의 처리속도, 서명의 특징벡터의 추출방법과 비교 알고리즘, 사용자 인터페이스 등과 실제 환경에서의 설계 및 구현에 대한 연구이다.
도로 정보는 교통, 도시 계획, 지도 갱신, 위치기반서비스 그리고 GIS (Geographic Information System) 데이터 구축 등에 활용되는 중요한 기초 공간정보 자료이다. 따라서 정확한 도로 정보를 획득하고 이를 갱신하는 것은 다양한 공간정보 산업에 중요한 역할을 수행할 수 있다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상에서 객체 기반의 도로 추출 기법으로 최근 소개된 개미 군집 최적화(ACO: Ant Colony Optimization)의 한계점을 분석하고 이를 개선하고자 하였다. 객체 기반의 ACO 도로 추출은 도로의 분광 및 형상 정보를 모두 활용하여 효과적으로 도로 추출을 수행할 수 있으나 객체 서술자 정보에 의존적이며 서술자 계산 시 사용자의 개입이 필요하다. 또한, 최적화 반복 종료 시점의 설정이 모호하다는 단점이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 이를 개선하기 위해 기존 서술자의 한계를 보완하는 서술자와 최적화 반복 종료기준을 제안하였다. 제안된 방법은 기존의 알고리즘보다 52.51%의 완성도(completeness), 6.12%의 정확도(correctness), 51.53%의 품질(quality) 향상을 나타내었다.
The author conducted a dental survey of a college girl students and compared with that of E college students 10 years ago which based on the same criteria. The items of this survey included the prevalence of dental caries, DMFT and the kinds of restored material. All college students 1,414 were examined in May 1978, with the recommended criteria and method of W.H.O.. Among them, the data of 1,393 were analyzed for this study. The following results were obtained: 1. The average number of present teeth were 28.97${\pm}$1.64. 2. The prevalence of dental caries was 84.92% and D.M.F. index was 15.51. Average D.M.F. teeth were 4.49${\pm}$3.69. 3. The average number of decayed (D) teeth were 2.09${\pm}$2.16. 4.30% of the present decayed teeth was secondary decay, and 2.44% of the decayed teeth was indicated for extraction. 4. The average number of missing(M) teeth were 0.32${\pm}$0.79. It included 8.56% of root fragements. 5. Average number of filled(F) teeth were 2.09${\pm}$3.17. F-ratio of this group was 46.45%. The analysis revealed 50.88% of amalgam alloy, 31.41% of gold inlays, and 1.20%, the least among the filling materials, silicate cement or composite resin. 6. While the prosthodontic treatment, such as crown and bridge has reduced than that of 10 years ago, the fillings and inlays as the conservative means has increased.
Earlier studies by our group revealed that gallic acid in phytochemicals stimulated biofilm production in epiphytes, while caffeic acid in phytochemicals inhibited biofilm production in non-epiphytes. It is well documented that antimicrobial secretion by some epiphytic bacteria inhibits non-epiphytic bacterial growth on leaf surfaces. These selection criteria help plants choose their microbial inhabitants. Calcium and iron in phytochemicals also stimulate biofilm formation and thus, may be selection criteria adopted by plants with respect to their native epiphytic population. Furthermore, the processing of leaves during phytochemical extraction impacts the composition of the extract, and therefore its ability to affect bacterial biofilm formation. Computation of the Hurst exponent using biofilm thickness data obtained from the Ellipsometry of Brewster Angle Microscopic (BAM) images is an efficient tool for understanding the impact of phytochemicals on epiphytic and non-epiphytic populations when compared to fluorescent microscopy, scanning electron microscopy, and staining techniques. To the best of our knowledge, this is the first report that uses the Hurst exponent to elucidate the mechanism involved in plant microbe interaction.
In mountain accident events, it is important for the search team commander to determine the search area in order to secure the Golden Time. Within this period, assistance and treatment to the concerned individual will most likely prevent further injuries and harm. This paper proposes a method to determine the search priority area based on missing persons behavior and missing persons incidents statistics. GIS (Geographic Information System) and MCDM (Multi Criteria Decision Making) are integrated by applying WLC (Weighted Linear Combination) techniques. Missing persons were classified into five types, and their behavioral characteristics were analyzed to extract seven geographic analysis factors. Next, index values were set up for each missing person and element according to the behavioral characteristics, and the raster data generated by multiplying the weight of each element are superimposed to define models to select search priority areas, where each weight is calculated from the AHP (Analytical Hierarchy Process) through a pairwise comparison method obtained from search operation experts. Finally, the model generated in this study was applied to a missing person case through a virtual missing scenario, the priority area was selected, and the behavioral characteristics and topographical characteristics of the missing persons were compared with the selected area. The resulting analysis results were verified by mountain rescue experts as 'appropriate' in terms of the behavior analysis, analysis factor extraction, experimental process, and results for the missing persons.
Purpose - This study provides appropriate procedures for EFA to help researchers conduct empirical studies by using PLS-SEM. Research design, data, and methodology - This study addresses the absolute and relative sample size criteria, sampling adequacy, factor extraction models, factor rotation methods, the criterion for the number of factors to retain, interpretation of results, and reporting information. Results - The factor analysis procedure for PLS-SEM consists of the following five stages. First, it is important to look at whether both the Bartlett test of sphericity and the KMO MSA meet the qualitative criteria. Second, PAF is a better choice of methodology. Third, an oblique technique is a suitable method for PLS-SEM. Fourth, a combined approach is strongly recommended to factor retention. PA should be used at the onset. Next, it is recommended using the K1 criterion. In addition, it is necessary to extract factors that increase the total variance explanatory power through the PVA-FS. Finally, it is appropriate to select an item with a factor loading into 0.5 or higher and a communality of 0.5. Conclusions - It is expected that the accurate factor analysis processed for PLS-SEM as previously presented will help us extract more precise factors of the structural model.
Purpose: The aim of study was to identify ranges of Korean nurses' competency in disaster nursing. Methods: A scoping review was conducted using the Joanna Briggs Institute methodology. The review used information from four databases: RISS, ScienceON, EBSCO Discovery Service, and CINAHL. In this review, key words were 'disaster', 'nurs*', 'competenc*', 'ability' and 'preparedness'. Inclusion and exclusion criteria were identified as strategies to use in this review. The inclusion criteria for this review focused on the following: Korean nurse, articles related to disaster nursing competency, peer-review articles published in the full text in Korean and English. Review articles were excluded. Results: Nineteen studies were eligible for result extraction. A total of 10 categories of disaster nursing competency were identified: Knowledge of disaster nursing, crisis management, disaster preparation, information collection and sharing, nursing record and document management, communication, disaster plan, nursing activities in disaster response, infection management, and chemical, biological, radiation, nuclear, and explosive management. Conclusion: It is necessary to distinguish between Korean nurses' common disaster nursing competency, professional disaster nursing competency, and disaster nursing competency required in nursing practice. Therefore, future research will be needed to explore and describe disaster nursing competency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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