Joseph Kyu-hyung Park;Seungchul Baek;Chan Yeong Heo;Jae Hoon Jeong;Yujin Myung
Archives of Plastic Surgery
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제51권1호
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pp.30-35
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2024
Background Breast aesthetics evaluation often relies on subjective assessments, leading to the need for objective, automated tools. We developed the Seoul Breast Esthetic Scoring Tool (S-BEST), a photometric analysis software that utilizes a DenseNet-264 deep learning model to automatically evaluate breast landmarks and asymmetry indices. Methods S-BEST was trained on a dataset of frontal breast photographs annotated with 30 specific landmarks, divided into an 80-20 training-validation split. The software requires the distances of sternal notch to nipple or nipple-to-nipple as input and performs image preprocessing steps, including ratio correction and 8-bit normalization. Breast asymmetry indices and centimeter-based measurements are provided as the output. The accuracy of S-BEST was validated using a paired t-test and Bland-Altman plots, comparing its measurements to those obtained from physical examinations of 100 females diagnosed with breast cancer. Results S-BEST demonstrated high accuracy in automatic landmark localization, with most distances showing no statistically significant difference compared with physical measurements. However, the nipple to inframammary fold distance showed a significant bias, with a coefficient of determination ranging from 0.3787 to 0.4234 for the left and right sides, respectively. Conclusion S-BEST provides a fast, reliable, and automated approach for breast aesthetic evaluation based on 2D frontal photographs. While limited by its inability to capture volumetric attributes or multiple viewpoints, it serves as an accessible tool for both clinical and research applications.
가축 육종 체계 또는 선발방법의 상호 비교를 할 수 있도록 다형질 컴퓨터 모의실험을 위한 확률모형을 개발하고, 기존 연구결과로부터 얻어진 평균과 상가적 유전효과 및 잔여오차의 분산 및 공분산 값을 실험 모수로 사용하여 모의실험 축군을 생성하였고, 선발방법은 임의교배, 표현형가, 참육종가 및 추정육종가에 의한 선발 중에서 선택할 수 있도록 하였다. 개체의 육종가는 MTDFREML package를 사용하여 추정하였다. 모의실험 프로그램의 정확성을 검증하기 위하여 크기가 다른 세 축군을 20년간 임의교배하여 모의실험한 결과, 평균값과 분산 및 공분산 값은 모의실험 모수로 주어진 값과 비슷하였고, 축군의 크기가 클수록 모의실험 모수로 주어진 값에 더욱 근접하였으며 표준오차가 작아졌다. 임의교배를 계속함에 따른 근교계수와 축군 평균 및 분산의 변화를 확인하기 위하여 종모우 1두, 종빈우 10두를 유지하는 소축군 10개를 500년간 모의실험 한 결과, 근교계수의 변화는 이론적 추정함수와 비슷하였으며, 평균값은 작은 축군에서 세대에 따라 임의부동현상을 보였지만 근교계수가 증가하여 1에 가까워지면 일정한 값으로 수렴하였다. 축군내 분산은 근교계수의 증가에 따라 감소하였다. 이상의 결과를 보면, 모의실험 모형에 의해 생성된 축군의 자료는 모의실험 모수와 같은 통계적 특성을 유지하는 것으로 사료된다.
다중모드/다중대역 무선 통신 수신기에 사용할 수 있는 재구성 가능한 CMOS 저잡음 증폭기를 개발하였다. 입력단에 common-gate 트랜지스터 회로를 사용함으로써 출력단의 impedance 만을 조절하면 여러 주파수 대역에서 최적의 특성을 갖도록 하였다 통상적인 common-gate 형태의 저잡음 증폭기는 3dB 이상의 높은 잡음 지수를 갖는데, 부귀환 회로를 사용하여 2dB 이하의 잡음 지수를 갖도록 하였다. 무선 수신기의 선형성 특성을 최적화할 수 있도록 저잡음 증폭기의 전압 이득을 조절 할 수 있도록 하였다. 0.13mm CMOS 공정을 이용하여 개발하였으며 $1.8{\sim}2.5GHz$ 대역에서 전압 이득은 $19{\sim}20dB$, 잡음 지수는 $1.7{\sim}2.0dB$, third-order input intercept point (IIP3)는 -2dBm이다. 1.2V의 공급 전압에서 7mW의 전력을 소모한다.
상향링크 SIMO(Single Input Multiple Output) 시스템의 SC-FDMA 기법에서 공간 및 주파수 다이버시티 이득에 따른 BER(Bit Error Ratio) 성능 변화를 분석한다. 본 논문에서 분석한 주요내용은 다음과 같다. 첫째, 공간 다이버시티 컴바이닝과 주파수 다이버시티 컴바이닝을 동시에 수행할 수 있는 통합된 시스템과 공간 다이버시티 컴바이닝과 주파수 다이버시티 컴바이닝을 순서대로 수행하는 단계별 시스템이 동등한 성능을 가지는 것을 확인한다. 단계별 시스템의 주파수 다이버시티 컴바이닝 기법과 통합된 시스템의 다이버시티 컴바이닝 기법이 동일할 때, 단계별 시스템에서 주파수 다이버시티 컴바이닝보다 공간 다이버시티 컴바이닝을 선행하면서 공간 다이버시티 컴바이닝 기법을 MRC(Maximal Ratio Combining)로 하면 두 시스템의 성능이 동일함을 신호 모형화 결과를 통해 증명한다. 둘째, 신호 모형화 결과와 BER 실험 결과를 통해 공간 다이버시티 이득과 주파수 다이버시티 이득이 각각 성능에 어떤 영향을 미치는지 분석한다. 부반송파 개수가 증가함에 따라 주파수 다이버시티 이득이 증가함을 알 수 있고 이는 주파수 다이버시티 기법이 ZF(Zero Forcing)일 때의 성능과 MMSE(Minimum Mean Square Error)일 때의 성능 차이는 유지하면서 높은 SNR(Signal to Noise Ratio) 영역의 성능 향상에 영향을 미치는 것을 보인다. 그리고 수신안테나 개수의 증가는 공간 다이버시티 이득을 증가시키며 공간 다이버시티 이득의 증가는 모든 SNR 영역의 성능을 향상시키면서 주파수 다이버시티 컴바이닝이 ZF일 때와 MMSE일 때의 성능 차이를 줄이는데 영향을 미침을 보여준다. 마지막으로, 공간 다이버시티 이득이 신호 모형화 유도과정에서 어떤 영향을 미치는지 분석하여 수신안테나 개수가 6개 이상이면 주파수 다이버시티 컴바이닝을 ZF으로 했을 때의 성능이 MMSE로 했을 때의 성능을 대체할 수 있음을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 무인 항공기의 무선 통신 시스템에 소요되는 주파수 상향 변환기의 설계, 제작 및 평가에 대하여 기술하였다. 무인 항공기내 통신 시스템의 사양은 관제 장비와 무인 항공기간의 최대 통신 거리뿐만 아니라, 배치 및 정비 보수의 용이성을 위해서 특이성이 요구된다. 본 논문에서는 이와 같이 결정된 특이성을 고려하여 C-대역 주파수 $5.25{\sim}5.45\;GHz$에 동작하는 주파수 상향 변환기를 설계 구현하였다. 이때 주파수 상향 변환기는 통신 시스템의 최적의 동작을 위하여 일정 출력을 필요로 하는데, 이를 위해 자동 이득 제어 회로를 추가하였다. 제작된 변환기는 $-15{\sim}-10\;dBm$ 입력에 대해 일정 출력 $+2{\pm}0.5\;dBm$을 출력을 보였다. 또한 전 대역에서의 스퓨리어스가 -60 dBc 이하이며 인접 채널에 대한 누설 출력이 -40 dBc 이하의 결과를 보여주고 있다. 뿐만아니라 다수의 무인 항공기 적용 및 주파수 허가 대역의 이동을 고려하여, 주파수 상향 변환기 내의 국부 발진기 신호를 1 MHz 간격을 갖는 synthesizer로 구현하였으며, 제작된 synthesizer는 offset 주파수 100 kHz에서 -100 dBc/Hz의 위상잡음 특성을 가진다.
본 논문에서는 대전상관기의 다중 편파 관측데이터의 상관처리 방법에 대해 기술한다. VLBI 관측에는 천체의 종류에 따라 단일 또는 다중 편파 관측이 있는데, 천체의 특성을 잘 관찰하기 위해 편파관측을 수행한다. 그리고 천체를 관측하는 동안 관측장치에 포함된 지연값과 천체의 변동원인을 확인하기 위해서도 편파관측을 수행한다. 대전상관기의 편파관측 데이터의 상관처리는 각 안테나 유닛에 입력되는 데이터를 출력하는 동기재생처리장치의 OCTAVIA에서 출력비트 선택 기능을 활용하여 비트를 변환하고, 이때 데이터 스트림(Stream)의 순서가 변경되며, 대전상관기의 입력은 기존의 스트림 번호는 동일하게 설정하여 상관처리를 수행하면 편파상관처리를 할 수 있는 구성을 제안하였다. 편파상관처리를 위해 관측한 시험데이터를 대상으로 상관처리를 수행하였으며, 본 연구에서 제안한 대전상관기의 편파상관처리 방법이 유효하게 동작하고 있음을 실험을 통하여 확인하였다.
기존의 전시환경에서 전시 참여업체는 처음에 작성된 개인 정보를 사용하여 모든 관람객에게 동일한 마케팅 정보를 전달하게 된다. 즉, 전시 관람객의 선호도나 반응의 변화에 따른 적절한 대비가 어렵고 개인 별 선호 취향에 따른 개별 대응이 힘들다. 관람객 개개인에게 차별화된 맞춤형 서비스를 제공하기 위해서는 관람객 개개인의 의도를 인지할 수 있어야 하고, 그 인지된 정보를 기준으로 해서 선별적인 서비스를 제공해야 한다. 본 논문에서는 전시 공간에서 관람객 개개인의 선호도와 상황을 인식하고, 인식된 정보를 기반으로 하여 관람객 개인별로 가장 적합한 전시 참가 업체의 마케팅 정보나 부스 정보를 관람객이 소유한 스마트 폰을 통해 제공 하며, 전시 공간에 설치되어 있는 인터랙션이 가능한 디바이스들과 전시 관람객 개개인이 소지하고 있는 스마트 폰 간의 인터랙션 서비스를 제공하기 위한 모바일 프레임 워크를 설계하였다.
코드분할다중접속(CDMA)시스템의 역방향에서 사용할 수 있는 스마트안테나의 새로운 빔 형성 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬은 적응 빔 형성을 위하여 Least Mean Square 알고리듬과 Conjugate Gradient 알고리듬을 직렬 연결한 것으로 차선의 웨이트벡터를 생성한다. 웨이트벡터의 갱신은 원하는 사용자 신호의 전력이 다른 신호 즉 간섭신호들의 전력보다 훨씬 크다는 가정 하에 수신기의 PN 상관기에 의한 역확산의 뒷단인 심벌 계층에서 이루어진다. 제안된 알고리듬은 웨이트 갱신을 위한 한 번의 과정에서 안테나 숫자의 다섯 배에 해당하는 O(5N)의 낮은 계산량을 요구한다. 제안된 알고리듬의 웨이트벡터가 평형상태에 도달했을 때의 출력 신호대간섭잡음비(SINR)가 수식으로 표현되었고 제안된 알고리듬에 의한 스마트안테나가 한 개의 안테나로 구성된 재래의 시스템보다 출력 SINR을 월등히 향상시키는 것이 모의실험에 의해 입증되었다. CGM-LMS 접목 알고리듬의 과도 상태에서의 웨이트벡터 수렴특성이 CGM 이나 LMS 알고리듬의 과도상태 수렴특성보다 우수하다는 것이 역시 모의실험에서 보여 졌고 빔 형성기 입력 신호대잡음비가 변화할 때의 BER 특성이 설명되었다.
This study analyzed the managerial efficiency of 11 organizations, the branch centers of a occupational health service organization in Korea, using the Data Envelopment Analysis (DEA) method. The DEA is a good method for evaluating health services since it can handle multiple inputs and outputs simultaneously, and also identify the sources and amount of inefficiency. The author approached this study using two efficient models: the monetary value model and the real value model. The DEA method based on the monetary value model included cost factors, while the real value model excluded cost factors. The input variables used were manpower of physicians, medical technicians, nurses, industrial hygienists and administrators; labor, maintenance, and material expenses. The output variables used were the number of medical examinations, workplace evaluations, group health management services and income from each service. The major results were as follows: First, in the monetary value model, 6 out of 11 organizations (54.6%) showed an efficiency score of 1.0, which means that they have been operating in very efficient ways. However, 5 organizations (46.4%) showed themselves to be relatively inefficient. Second, in the real value model, 7 out of 11 organizations (63.4%) showed an efficiency score of 1.0, which means they have been operating efficiently, while 4 organizations (46.4%) showed themselves to be relatively inefficient. Third, the reliability of DEA method were analyzed by comparing the results of the monetary value model and real value model. The results of 8 out of 11 organizations were same in terms of being efficient or not. Thus, the DEA could be a valid application method for occupational health service organizations. Fourth, the organizations that displayed common inefficiency in both the monetary value model and in the real value model 3, 9, and 10, were also considered to be managed inefficiency from expertise opinion. In summary, this study evaluated the efficiency of occupational health service organizations applying the DEA method with different variables, and found that the results of analysis could be valid in terms of both modeling and expert sense. In the future, the DEA method will be used as a useful tool to identify and evaluate the efficiency of occupational health service organizations through more applications and refinements.
Pollen is closely related to health issues such as allergenic rhinitis and asthma as well as intensifying atopic syndrome. Information on current and future spatio-temporal distribution of allergenic pollen is needed to address such issues. In this study, the Community Multiscale Air Quality Modeling (CMAQ) was utilized as a base modeling system to forecast pollen dispersal from oak trees. Pollen emission is one of the most important parts in the dispersal modeling system. Areal emission factor was determined from gridded areal fraction of oak trees, which was produced by the analysis of the tree type maps (1:5000) obtained from the Korea Forest Service. Daily total pollen production was estimated by a robust multiple regression model of weather conditions and pollen concentration. Hourly emission factor was determined from wind speed and friction velocity. Hourly pollen emission was then calculated by multiplying areal emission factor, daily total pollen production, and hourly emission factor. Forecast data from the KMA UM LDAPS (Korea Meteorological Administration Unified Model Local Data Assimilation and Prediction System) was utilized as input. For the verification of the model, daily observed pollen concentration from 12 sites in Korea during the pollen season of 2014. Although the model showed a tendency of over-estimation in terms of the seasonal and daily mean concentrations, overall concentration was similar to the observation. Comparison at the hourly output showed distinctive delay of the peak hours by the model at the 'Pocheon' site. It was speculated that the constant release of hourly number of pollen in the modeling framework caused the delay.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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