본 연구에서는 원격 카메라 로봇 제어를 위한 새로운 제스처 인식 방법을 제안하였다. 제스처 인식의 전처리 단계인 동적 제스처의 세그먼테이션이며, 이를 위한 기존의 방법은 인식 대상에 대한 많은 칼라정보를 필요로 하고, 인식단계에서는 각각 제스처에 대한 많은 특징벡터들을 요구하는 단점이 있다. 이러한 단점을 개선하기 위해, 본 연구에서는 동적 제스처의 세그먼테이션을 위한 새로운 Max-Min 탐색법과 제스처 특징 추출을 위한 평균 공간 사상법과 무게중심법, 그리고 인식을 위한 다층 퍼셉트론 신경망의 구조 둥을 제안하였다 실험에서 제안된 기법의 인식율이 90%이상으로 나타났으며, 이 결과는 원격 로봇 제어를 위한 휴먼컴퓨터 인터페이스(HCI : Human Compute. Interface)장치로 사용 가능함을 보였다.
PURPOSE. This study was to evaluate the effect of repeated ultrasonic scaling and surface polishing with intraoral polishing kits on the surface roughness of three different restorative materials. MATERIALS AND METHODS. A total of 15 identical discs were fabricated with three different materials. The ultrasonic scaling was conducted for 20 seconds on the test surfaces. Subsequently, a multi-step polishing with recommended intraoral polishing kit was performed for 30 seconds. The 3D profiler and scanning electron microscopy were used to investigate surface integrity before scaling (pristine), after scaling, and after surface polishing for each material. Non-parametric Friedman and Wilcoxon signed rank sum tests were employed to statistically evaluate surface roughness changes of the pristine, scaled, and polished specimens. The level of significance was set at 0.05. RESULTS. Surface roughness values before scaling (pristine), after scaling, and polishing of the metal alloys were $3.02{\pm}0.34{\mu}m$, $2.44{\pm}0.72{\mu}m$, and $3.49{\pm}0.72{\mu}m$, respectively. Surface roughness of lithium disilicate increased from $2.35{\pm}1.05{\mu}m$ (pristine) to $28.54{\pm}9.64{\mu}m$ (scaling), and further increased after polishing ($56.66{\pm}9.12{\mu}m$, P<.05). The zirconia showed the most increase in roughness after scaling (from $1.65{\pm}0.42{\mu}m$ to $101.37{\pm}18.75{\mu}m$), while its surface roughness decreased after polishing ($29.57{\pm}18.86{\mu}m$, P<.05). CONCLUSION. Ultrasonic scaling significantly changed the surface integrities of lithium disilicate and zirconia. Surface polishing with multi-step intraoral kit after repeated scaling was only effective for the zirconia, while it was not for lithium disilicate.
A self-diagnostic, air-damped, piezoresitive, cantilever-beam microaccelerometer has been designed, fabricated and tested for applications to automotive electronic airbag systems. A skew-symmetric proof-mass has been designed for self-diagnostic capability and zero transverse sensitivity. Two kinds of multi-step anisotropic etching processes are developed for beam thickness control and fillet-rounding formation, UV-curing paste has been used for sillicon-to-glass bounding. The resonant frequency of 2.07kHz has been measured from the fabricated devices. The sensitivity of 195 $\mu{V}$/g is obtained with a nonlinearity of 4% over $\pm$50g ranges. Flat amplitude response and frequency-proportional phase response have been obserbed, It is shown that the design and fabricaiton methods developed in the present study yield a simple, practical and effective mean for improving the performance, reliability as well as the reproducibility of the accelerometers.
반도체 연마용 슬러리를 이온교환법, 가압방법 및 다단계 주입방법으로 제조하여 입자 크기와 형상에 따른 화학적 기계적 연마에 미치는 영향을 연구하였다. 이온교환법을 이용하여 구형의 콜로이달실리카를 크기별로 입자로 제조하였다. 이렇게 제조한 구형의 실리카를 다시 가압방법을 이용해 입자간의 결합을 유도해 비구형의 형상을 가진 콜로이달 실리카를 제조하였고, 이온교환법과 가압방법의 특징을 살려 실리식산을 다단계로 주입하여 입자 표면과 실리식산의 반응으로, 2~3 개의 입자가 결합한 형상의 콜로이달 실리카를 제조하였다. 이렇게 제조한 입자를 CMP 에 적용하여 콜로이달 실리카의 입자 형상에 따른 연마율을 기존의 상용 슬러리와 비교하였다. pH 가 높을수록 연마율은 높아졌고, 입자가 결합한 비구형의 콜로이달 실리카는 가장 높은 연마율과 양호한 비균일도를 나타내었다.
Agostini, Tommaso;Perello, Raffaella;Russo, Giulia Lo;Spinelli, Giuseppe
Archives of Plastic Surgery
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제40권6호
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pp.748-753
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2013
Background Nasal reconstruction is one of the most difficult challenges for the head and neck surgeon, especially in the case of complex full thickness defects following malignant skin tumor resection. Full-thickness defects require demanding multi-step reconstruction. Methods Seven patients underwent surgical reconstruction of full-thickness nasal defects with a bi-pedicled forehead flap shaped appropriately to the defect. Patients were aged between 58 and 86 years, with a mean age of 63.4 years. All of the tumors were excised using traditional surgery, and in 4 of the patients, reconstruction was performed simultaneously following negativity of fresh frozen sections of the margins under general anesthesia. Results Nasal reconstruction was well accepted by all of the patients suffering non-melanoma skin tumors with acceptable cosmetic outcomes. The heart-shaped forehead flap was harvested in cases of subtotal involvement of the nasal pyramid, while smaller defects were reconstructed with a wing-shaped flap. No cartilaginous or osseous support was necessary. Conclusions This bi-pedicled forehead flap was a valid, versatile, and easy-to-implement alternative to microsurgery or multi-step reconstruction. The flap is the best indication for full-thickness nasal defects but can also be indicated for other complex facial defects in the orbital (exenteratio orbitae), zygomatic, and cheek area, for which the availability of a flap equipped with two thick and hairless lobes can be a valuable resource.
항만 터미널 내에서 컨테이너의 이동을 위해 야드 트랙터와 크레인 차량을 이용한다. 차량의 빠른 배치를 통한 효율적인 처리를 위해 차량의 위치정보가 중요한 요소로 떠오르고 있다. 현재 대부분의 항만 터미널에서 차량의 위치 정보는 해당 차량이 마지막으로 발생시킨 이벤트를 기반으로 하여 추정하나 차량이 발생시키는 이벤트는 발생 빈도가 낮으며 추정하는 위치 오차가 크게 발생하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 차량의 위치를 측정하기 위한 무선 통신 기반 실시간 위치 측정 시스템을 제안한다. 항만 터미널 환경은 컨테이너의 적재로 위치 측정 오차가 크게 발생한다. 이를 해결하기 위해 항만환경에 적합한 하드웨어를 설계 및 구현하고 항만 터미널의 추가적인 문제를 해결한 향상된 다단계 위치 측정 기법을 적용하여 위치 정보의 정확도를 향상시켰다. 제안하는 시스템을 현대 부산 신항만 터미널(HPNT)에서 측정 정밀도를 테스트한 결과 CEP 기준으로 평균 5.87 미터 오차수준의 정확도를 확인하였다.
Park, Sang Jun;Shin, Joo Young;Kim, Sangkeun;Son, Jaemin;Jung, Kyu-Hwan;Park, Kyu Hyung
Journal of Korean Medical Science
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제33권43호
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pp.239.1-239.12
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2018
Background: We described a novel multi-step retinal fundus image reading system for providing high-quality large data for machine learning algorithms, and assessed the grader variability in the large-scale dataset generated with this system. Methods: A 5-step retinal fundus image reading tool was developed that rates image quality, presence of abnormality, findings with location information, diagnoses, and clinical significance. Each image was evaluated by 3 different graders. Agreements among graders for each decision were evaluated. Results: The 234,242 readings of 79,458 images were collected from 55 licensed ophthalmologists during 6 months. The 34,364 images were graded as abnormal by at-least one rater. Of these, all three raters agreed in 46.6% in abnormality, while 69.9% of the images were rated as abnormal by two or more raters. Agreement rate of at-least two raters on a certain finding was 26.7%-65.2%, and complete agreement rate of all-three raters was 5.7%-43.3%. As for diagnoses, agreement of at-least two raters was 35.6%-65.6%, and complete agreement rate was 11.0%-40.0%. Agreement of findings and diagnoses were higher when restricted to images with prior complete agreement on abnormality. Retinal/glaucoma specialists showed higher agreements on findings and diagnoses of their corresponding subspecialties. Conclusion: This novel reading tool for retinal fundus images generated a large-scale dataset with high level of information, which can be utilized in future development of machine learning-based algorithms for automated identification of abnormal conditions and clinical decision supporting system. These results emphasize the importance of addressing grader variability in algorithm developments.
We developed an algorithm to identify and determine periods of variable sources. With its robustness and high speed, it is expected to become an useful tool for surveys with large volume of data. This new scheme consists of an initial coarse. process of finding several candidate periods followed by a secondary process of much finer period search. With this multi-step approach, best candidates among statistically possible periods are produced without human supervision and also without any prior assumption on the nature of the variable star in question. We tested our algorithm with 381 stars taken from the ASAS survey and the result is encouraging. In about $76\%$ cases, our results are nearly identical as their published periods. Our algorithm failed to provide convincing periods for only about $10\%$ cases. For the remaining $14\%$, our results significantly differ from their periods. We show that, in many of these cases, our periods are superior and much closer to the true periods. However, the existence of failures, and also periods sometimes worse than manually controlled results, indicates that this algorithm needs further improvement. Nevertheless, the present experiment shows that this is a positive step toward a fully automated period analysis for future variability surveys.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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제2권6호
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pp.95-105
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1997
In this paper, we have studied about design and fabrication of the actively shielded superconducting MRI magnet. Nonlinear optimization methods are usually used to find optimum coil configurations. However the selection of initial coil configurations is very difficult. In case bad initial data are used, it is even impossible to find optimum coil configurations which satisfy predefined constraints. We have developed computer optimization program which consists of two steps. Initial coil configurations are easily selected through linear optimization in the first step and optimum coil configurations are found through nonlinear optimization in the second step. We have also studied about superconducting shim coils to cancel error fields caused by coil fabrication errors. Many researchers published design concepts of shim coil. However all these studies are for shim coil design using filamentary coils with single turn, Shim coils with multi-turns should be used to produce enough field strength to cancel error fields. We have developed computer program for the design of shim coils which have proper thickness and length. An actively shielded superconducting MRI magnet with a small warm bore was fabricated and four sets of superconducting shim coils were equipped. The magnetic field distributions were measured and field correction was carried out using shim coils.
This study aims at developing and applying a hybrid model to the wind power prediction (WPP). The hybrid model for a very-short-term WPP (VSTWPP) is achieved through analytical data, multiple linear regressions and least square methods (MLR&LS). The data used in our hybrid model are based on the historical records of wind power from an offshore region. In this model, the WPP is achieved in four steps: 1) transforming historical data into ratios; 2) predicting the wind power using the ratios; 3) predicting rectification ratios by the total wind power; 4) predicting the wind power using the proposed rectification method. The proposed method includes one-step and multi-step predictions. The WPP is tested by applying different models, such as the autoregressive moving average (ARMA), support vector machine (SVM), and artificial neural network (ANN). The results of all these models confirmed the validity of the proposed hybrid model in terms of error as well as its effectiveness. Furthermore, forecasting errors are compared to depict a highly variable WPP, and the correlations between the actual and predicted wind powers are shown. Simulations are carried out to definitely prove the feasibility and excellent performance of the proposed method for the VSTWPP versus that of the SVM, ANN and ARMA models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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