본 연구는 전남지역 노인을 대상으로 요통과 건강관련 삶의 질과의 관련성을 살펴보고자 시행되었다. 지역사회건강조사 자료에서 65세 이상 노인 7,070명 중 미응답자와 응답이 불충분한 67명을 제외한 7,003명을 최종 대상으로 선정하여, 자료는 SPSS Win(ver. 19.0)을 이용하여 ${\chi}^2$-test, t-test, ANOVA, 다중선형회귀분석을 실시하였고, 통계적 유의성은 p<0.05로 하여 분석하였다. 노인의 건강관련 삶의 질에 대한 관련요인으로 요통, 연령, 교육수준, 직업유무, 주관적 건강수준, 주관적 스트레스, 음주상태, 만성질환 수, 수면시간이 관련이 있는 것으로 나타났으며, 요통이 있는 노인군이 없는 군에 비해 건강관련 삶의 질이 유의하게 낮게 나타났다. 노인의 건강관련 삶의 질을 향상시키기 위해서는 요통관리를 위한 프로그램 개발이 필요할 것으로 판단되며, 요통이 있는 노인의 건강관련 삶의 질과 관련하여 추후 더 다양한 분석을 통한 연구가 필요할 것으로 사료된다.
본 연구의 목적은 별도의 방사선 외부 검출장치 없이 스마트폰 자체의 CMOS 반도체 소자만을 활용하여 의료용 방사선 발생장치에서 발생하는 방사선을 효율적으로 검출하기 위한 최적의 조건과 알고리즘을 개발하는 것이다. 본 연구를 통하여 스마트폰에 내장된 CMOS 반도체 소자에 X-선의 선량을 증가시켜가면서 CMOS 영상 센서에서 반응하는 픽셀의 개수 및 밝기 등을 측정하였다. 스마트폰의 전면 카메라가 후면 카메라보다 노이즈가 적고 X-선과 같은 방사선에 대한 반응 특성이 우수하였다. 섬광결정을 사용한 간접 검출방식에 보다 CMOS 자체에 X-선을 반응시키는 직접 검출방식이 더 적은 선량까지 정확하게 검출이 가능하였다. 또한 X-선에 대한 선량의존성은 역치값을 넘어가는 픽셀의 개수를 계산한 Pixel number에 비해 개별 반응한 픽셀의 밝기까지 이용한 Pixel intensity가 더욱 선형적으로 나타났다. 컬러모델에 의한 실험에서는 스마트폰의 컬러모델인 YUV 컬러모델의 값 중 픽셀의 밝기값의 정보를 가지고 있는 Y값을 활용하면 방사선 검출에 있어 효율적일 것으로 사료된다. 향후 이와 같은 방사선 검출을 위한 최적의 조건들과 효율적 검출 알고리즘들에 대한 추가적인 연구가 진행된다면 방사선 선량의 관리가 효율적이며 체계적으로 이루어 질 수 있기 때문에 국민보건건강에 일조 할 수 있을 것으로 사료된다.
센서 네트워크의 많은 응용분야에서 센서 노드가 감지하는 데이터는 긴급성에 따라 크게 일반 데이터와 긴급 데이터로 분류할 수 있다. 주기적인 상황 모니터링과 같은 일반 데이터는 손실이나 지연을 어느 정도 허용할 수 있는 반면에, 화재 경보와 같은 긴급 데이터는 손실 없이 실시간적으로 전달이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 이와 같은 데이터의 특성에 따라, 긴급 데이터의 전달 신뢰도를 높이면서 일반 데이터 전달의 에너지 효율을 고려한, 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 효율적인 데이터 인지 라우팅 프로토콜을 제안한다 제안한 방안은 크게 두 가지 아이디어로 되어 있다. 첫째, 긴급 데이터에 대한 네트워크 생존율과 신뢰도를 향상시키기 위해, 각 센서 노드는 자신의 배터리 잔여량이 임계치 이하로 떨어지면 긴급 데이터만 전달하게 된다. 둘째, 긴급 데이터에 대한 전달 신뢰도를 높이고, 일반 데이터 전달의 에너지 소모를 줄이기 위해 데이터 종류에 따라 차별화된 전달 방법을 사용한다. 규칙적으로 발생하는 일반 데이터는 에너지 효율성을 증가시키기 위해 단일 경로 기반의 데이터 전달 방안을 사용하며, 긴급 데이터는 높은 신뢰성을 보장하기 위해 방향성 플러딩 방법을 사용해 싱크로 전달한다. 시뮬레이션을 통해 제안 방안이 긴급 데이터 전송에 있어 높은 신뢰성을 보장하면서, 일반 데이터 전달의 에너지 소모를 줄여 네트워크 생존율을 크게 증가시킬 수 있음을 보였다.
청력 손실을 보상하고 난청인이 다른 사람들과 대화할 수 있도록 디지털 보청기 알고리즘은 개발 되어 왔음에도 불구하고, 디지털 보청기 사용자들은 음성을 듣는데 어려움이 있다고 불만을 토로한다. 그 이유는 피드백이나 잔여 노이즈 등에 의해 디지털 보청기를 통한 음성의 질이 이해하기에 불충분하기 때문이다. 또 다른 이유로 포먼트들 사이에서 일어나는 마스킹 현상이 될 수 있다. 이 연구에서 정상 청각 피험자와 노인성 난청을 갖고 있는 난청인 피험자의 마스킹 특성을 측정하여 음성에서의 마스킹에 의한 음성 인지 저하를 확인하기 위한 실험을 하였다. 실험은 순음검사, 어음 청취 역치 검사, 낱말 분별력 검사, 수음 마스킹 검사, 어음 마스킹 검사의 5개 테스트로 이루어졌다. 어음 마스킹 검사에서 각각 어음 세트에 25개의 어음이 사용되었다. 각 어음의 왜곡을 객관적으로 평가하기 위해서 log likelihood ratio (LLR)를 도입하였다. 결과적으로 포먼트 향상의 양을 늘리면 늘릴수록 어음 인지는 낮아졌고, 각 어음 세트에서 각각의 향상된 어음은 통계적으로 비슷한 LLR을 갖지만 어음인지는 그렇지 않게 나타났다. 이것은 왜곡이 아닌 음향 마스킹이 어음 인지에 영향을 준다는 것을 의미한다. 실제로 피험자들 대부분이 맞추지 못한 음성을 주파수 분석한 결과 첫 번째와 두 번째 포먼트 사이의 레벨 차이가 약 35dB이며 이는 순음 마스킹 실험 결과(정상 청각 피험자:36.36dB, 난청인 피험자:32.86dB)와 비슷한 양상을 보였다. 실험 결과에서 볼 수 있듯이 음향 마스킹의 특성은 정상 청각인과 난청인 사이에서 다르게 나타난다. 그렇기 때문에 보청기 착용 전 마스킹 특성을 검사하고, 피팅 시에 적용해야 한다.
Background: The purpose of this study was to assess the feasibility of deep inspiration breath-hold (DIBH) based volumetric modulated arc therapy (VMAT) for locally advanced left sided breast cancer patients undergoing radical mastectomy. DIBH immobilizes the tumor bed providing dosimetric benefits over free breathing (FB). Materials and Methods: Ten left sided post mastectomy patients were immobilized in a supine position with both the arms lifted above the head on a hemi-body vaclock. Two thermoplastic masks were prepared for each patient, one for normal free breathing and a second made with breath-hold to maintain reproducibility. DIBH CT scans were performed in the prospective mode of the Varian real time position management (RPM) system. The planning target volume (PTV) included the left chest wall and supraclavicular nodes and PTV prescription dose was 5000cGy in 25 fractions. DIBH-3DCRT planning was performed with the single iso-centre technique using a 6MV photon beam and the field-in-field technique. VMAT plans for FB and DIBH contained two partial arcs ($179^{\circ}-300^{\circ}CCW/CW$). Dose volume histograms of PTV and OAR's were analyzed for DIBH-VMAT, FB-VMAT and DIBH-3DCRT. In DIBH mode daily orthogonal ($0^{\circ}$ and $90^{\circ}$) KV images were taken to determine the setup variability and weekly twice CBCT to verify gating threshold level reproducibility. Results: DIBH-VMAT reduced the lung and heart dose compared to FB-VMAT, while maintaining similar PTV coverage. The mean heart $V_{30Gy}$ was $2.3%{\pm}2.7$, $5.1%{\pm}3.2$ and $3.3%{\pm}7.2$ and for left lung $V_{20Gy}$ was $18.57%{\pm}2.9$, $21.7%{\pm}3.9$ and $23.5%{\pm}5.1$ for DIBH-VMAT, FB-VMAT and DIBH-3DCRT respectively. Conclusions: DIBH-VMAT significantly reduced the heart and lung dose for left side chest wall patients compared to FB-VMAT. PTV conformity index, homogeneity index, ipsilateral lung dose and heart dose were better for DIBH-VMAT compared to DIBH-3DCRT. However, contralateral lung and breast volumes exposed to low doses were increased with DIBH-VMAT.
본 논문에서는 GMM(Gaussian Mixture Model)에 기반한 실시간문맥독립화자식별시스템[1][2]의 성능향상을 위하여 프레임선택(Frame Selection)방법과 프레임가중치(Weighting Model Rank)방법을 혼합한 hybrid방법을 제안한다. 본 시스템에서는 GMM의 파라미터를 최적화하기 위하여 MLE(Maximum likelihood estimation)방법과 인식 알고리즘으로 ML(Maximum Likelihood)을 기본적으로 사용하였다. 제안한 hybrid 방법은 두 단계로 이루어진다. 첫째, 화자모델과 테스트 데이터를 이용하여 프레임단위로 유사도를 계산하고, 가장 큰 유사도 값과 두 번째로 큰 유사도 값의 차를 계산한 후, 차가 문턱치보다 큰 프레임만을 선택한다 두 번째로, 선택되어진 프레임에서 계산되어진 유사도 값 대신에 가중치 값을 사용하여 전체 스코어를 계산한다. 특징 파라미터로서는 켑스트럼과 회귀계수를 사용하였으며, 학습과 테스트를 위한 데이터베이스는 채집기간이 다른 여러 데이터베이스들로 구성되어 있으며, 실험을 위한 데이터는 임의의 단어를 선택하여 사용하였다. 화자인식실험은 기본 시스템에 프레임선택방법, 프레임가중치방법, 제안한 Hybrid방법을 각각 적용하여 실험하였다. 실험결과, 프레임선택방법에 비해 평균 4%, 프레임가중치방법에 비해 평균 1%의 인식률 향상을 보여, 본 논문에서 적용한 hybrid방법의 유효성을 확인하였다.
Milking center wastewater (MCW) has a relatively low ratio of carbon to nitrogen (C/N ratio), which should be separately managed from livestock manure due to the negative impacts of manure nutrients and harmful effects on down-stream in the livestock manure process with respect to the microbial growth. Simultaneous nitrification and denitrification (SND) is linked to inhibition of the second nitrification and reduces around 40% of the carbonaceous energy available for denitrification. Thus, this study was conducted to find the optimal operational conditions for the treatment of MCW using an attached-growth biofilm reactor; i.e., nitrogen loading rate (NLR) of 0.14, 0.28, 0.43, and $0.58kg\;m^{-3}\;d^{-1}$ and aeration rate of 0.06, 0.12, and $0.24\;m^3\;h^{-1}$ were evaluated and the comparison of air-diffuser position between one-third and bottom of the reactor was conducted. Four sand packed-bed reactors with the effective volume of 2.5 L were prepared and initially an air-diffuser was placed at one third from the bottom of the reactor. After the adaptation period of 2 weeks, SND was observed at all four reactors and the optimal NLR of $0.45kg\;m^{-3}\;d^{-1}$ was found as a threshold value to obtain higher nitrogen removal efficiency. Dissolved oxygen (DO) as one of key operational conditions was measured during the experiment and the reactor with an aeration rate of $0.12\;m^3\;h^{-1}$ showed the best performance of $NH_4-N$ removal and the higher total nitrogen removal efficiency through SND with appropriate DO level of ${\sim}0.5\;mg\;DO\;L^{-1}$. The air-diffuser position at one third from the bottom of the reactor resulted in better nitrogen removal than at the bottom position. Consequently, nitrogen in MCW with a low C/N ratio of 2.15 was successfully removed without the addition of external carbon sources.
바코드의 기하학적 특징과 레이블링을 이용하여 효율적으로 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 네 개의 라인 연산자(line operator)[8]를 이용하여 화소가 가지는 방향을 구한 후, 블록 별로 각 방향에 대한 화소의 누적 히스토그램(histogram)을 구한다. 히스토그램에서 최대값과 최소값의 차가 가장 큰 블록을 바코드 영역의 블록이라고 결정한다. 구해진 블록만을 이용하여 바코드의 중심을 지나가는 직선을 구할 수도 있지만 좀더 정확한 직선을 구하기 위해 바코드 영역에 있는 많은 블록들을 찾는다. 가장 큰 차 값을 이용하여 문턱값을 구하고 블록별로 히스토그램의 최대값과 최소값의 차가 문턱값보다 큰 블록을 바코드의 기하학적(a) 특징을 갖는 블록으로 분류함으로써 블록을 대상으로 영상을 이진화한다. 이진화 한 영상에 대해 레이블링(labeling)[8,9]을 행하여 바코드 영역의 후보 블록들을 결정한다. 후보 블록들의 화소를 이용하여 바코드의 기울기와 중심점을 바코드의 중심점을 구하여 바코드와 수직이고 바코드의 중심을 지나가는 직선을 그을 수 있으며 바코드를 검출 할 수 있다. 수직선이 지나갈 때 화소값을 순차적으로 획득함으로써 바코드가 가지고 있는 정보를 파악한다.
프로세서의 성능을 효율적으로 증가시키기 위한 기법 중 하나로 명령어 수준의 병렬성을 높이는 추론적 수행(Speculative execution)이 사용되고 있다. 추론적 수행 기법의 효율성을 결정하는 가장 중요한 핵심 요소는 분기 예측기의 정확도이다. 하지만, 높은 예측율을 보장하는 복잡한 구조의 분기 예측기를 최근 주목 받고 있는 3차원 구조 멀티코어 프로세서에 적용하는데 있어서는 발열 현상이 큰 장애요소가 될 것으로 예측된다. 본 논문에서는 3차원 구조 멀티코어 프로세서에서 발생할 수 있는 분기 예측기의 높은 발열 문제를 해결하기 위해 두 가지 기법을 제시하고, 이에 대한 효율성을 상세하게 분석하고자 한다. 첫번째 기법은 분기 예측기의 온도가 임계 온도 이상으로 올라가는 경우 분기 예측기의 동작을 일시적으로 정지시키는 동적 온도 관리 기법이고, 두번째 기법은 3차원 구조 멀티코어 프로세서의 각 층 별로 온도를 고려하여 서로 다른 복잡도를 지닌 분기 예측기를 차등 배치하는 기법이다. 두 가지 기법 중에서 복잡도를 고려한 차등 배치 기법은 평균 $87.69^{\circ}C$의 온도를 나타내는 반면, 동적 온도 관리 기법은 평균 $89.64^{\circ}C$의 온도를 나타내었다. 그리고, 각 층에서 발생하는 온도 변화율을 각 기법에 대하여 비교한 결과, 동적 온도 관리 기법의 온도 변화율은 평균 $17.62^{\circ}C$을 나타내었고 복잡도 차등 배치 기법의 온도 변화율은 평균 $11.17^{\circ}C$을 나타내었다. 이러한 온도 분석을 통하여 3차원 멀티코어 프로세서에서 분기 예측기의 온도를 제어하였을 경우, 복잡도 차등 배치 기법을 적용하는 것이 더 효율적임을 알 수 있다. 성능적인 측면을 분석한 결과, 동적 온도 관리 기법은 해당 기법을 적용하지 않았을 경우보다 평균 27.66%의 성능하락을 나타내었지만, 복잡도 차등 배치 기법은 평균 3.61%의 성능 하락만을 나타내었다.
무선 센서 네트워크는 제한된 에너지 자원을 포함하고 개방된 환경에서 스스로 운영된다. 이러한 센서 노드들은 한 필드에서 스스로 운영되기 때문에 싱크홀 공격이 쉽게 발생되어 공격자를 통해 센서들을 훼손시킬 수 있다. 싱크홀 공격은 초기에 구성된 라우팅 경로를 변경하여 훼손된 노드에서 중요한 정보를 탈취한다. LEAP은 싱크홀 공격에 반대하여 네 개의 키를 사용하여 모든 노드의 상태와 패킷을 인증하기 위해 제안되었다. 이 기법은 베이스 스테이션까지 패킷들을 안전하게 전송함에도 불구하고, 패킷들은 다음 홉 노드 상태 확인 없이 구성된 경로를 따라 전달된다. 본 논문에서, 우리는 이 문제를 해결하기 위해 에너지 효율성을 위한 다음 홉 노드 선택 기법을 제안한다. 우리의 제안 기법은 잔여 에너지, 공유된 키의 수, 여과된 허위 패킷의 수를 간주하여 다음 홉 노드를 평가한다. 설정된 임계값에 대해서 다음 홉 노드의 적합성 기준을 만족할 때 패킷은 다음 홉 노드에 전송된다. 우리는 효과적인 노드 선택을 통해 에너지 효율성과 공격 발생 지역의 우회를 향상시키는 것을 목표로 한다. 실험 결과는 LEAP과 비교하였을 때 싱크홀 공격에 반대하여 최대 6%의 에너지 절약과 함께 제안 기법의 타당성을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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