목적: 무안군내 초등학교 학생들의 시력상태를 파악하고, 조절력과 버전스 부족 학생들의 시훈련 후의 시기능 향상에 관하여 알아보고자 한다. 방법: 무안군내 초등학교 1학년~6학년까지 약 335명을 대상으로 자각적 타각적 굴절검사, 양안시기능검사 실시 후 시기능이상 증상을 호소하는 47명을 대상으로 시기능 훈련 실시 후 각 검사 결과를 비교 분석하였다. 결과: 본 연구 대상 학생들의 대부분은 조절력보다는 폭주근점에서 문제를 나타내었다. 폭주근점은 훈련 전 $11.57{\pm}1.850$ cm에서 훈련 후 $5.66{\pm}0.965$ cm로 나타나 약 5.93 cm 정도 폭주근점이 당겨진 것을 알 수 있었고, 근거리의 양성융합 버전스는 훈련 후 사위량의 2배 값인 약 $19.64{\pm}3.66$$\Delta$를 나타내었다. 조절력은 훈련 전 약 $10.02{\pm}2.566$ D에서 훈련 후 $12.30{\pm}1.397$ D 정도로 개선되어 평균연령 11.27세의 조절력 기대치와 비슷함을 나타내었다. 결론: 조절력과 융합버전스 부족 중에서 특히 폭주근점이 큰 폭으로 상승하였고, 조절용이를 포함한 대부분 시기능 항목들도 향상된 수치를 나타낸 것으로 보아 시훈련은 많은 효과가 있었다고 사료된다.
목적: 본 연구는 폭주부족(convergence insufficiency: C.I) 피검사자의 시기능 훈련에 의한 양성융합여력(positive fusion reverse: PFR) 및 사위 변화에 미치는 영향들을 연구하였다. 방법: 대상자는 T안경원의 11명의 폭주부족 피검사자(원거리 정위인 폭주부족 5명, 원거리 외사위인 폭주부족 6명)이며, 피검사자에게 평균 2달 동안 시기능 훈련을 시켰다. 결과: 연구 결과는 시기능 훈련 후 폭주부족 피검사자의 사위와 PFR은 훈련전보다 유의하게 낮아져 있었다(p<0.05). 그리고 폭주부족 피검사자를 원거리 정위 폭주부족(distance orthophoria convergence insufficiency: DO-CI) 그룹과 원거리 외사위 폭주부족(distance exophoria convergence insufficiency: DE-CI) 그룹으로 분리한 조사결과에서도 유사한 결과를 나타냈다. 결론: 본 연구에서 시기능 훈련이 폭주부족 피검사자의 사위와 PFR의 개선 영향이 있는 것으로 나타났다.
조절이상과 양안시 이상을 진단하기 위해 검사를 실시하였다. 양안시 이상 발생 빈도는 다른 연구결과와 비슷하였는데, 환자들은 비정시의 교정 뿐 아니라 진단된 문제를 교정하기 위해 몇 가지 처방이 필요하였다. 그 중 복시와 안정피로, 간헐적 흐림 동의 증상을 가진 폭주부족으로 판단된 두 명의 환자에 대해 완전교정 처방과 함께 4주 동안의 시기능 훈련을 실시하였다. 이들은 폭주부족, 조절부족 등 하나, 또는 혼합형 양안시 문제를 가지고 있었다. 4주 후 결과에서 실시한 시기능 훈련은 폭주력을 향상시키는데 효과를 보였으며, 계속적인 관찰이 필요하다고 판단되었다.
In many decision making systems, rule-based approaches are used to solve complex problems in the areas of pattern analysis and computer vision. In this paper, we present methods for generating fuzzy IF-THEN rules automatically from training data for pattern classification and high-level computer vision. The rules are generated by construction minimal approximate fuzzy aggregation networks and then training the networks using gradient descent methods. The training data that represent features are treated as linguistic variables that appear in the antecedent clauses of the rules. Methods to generate the corresponding linguistic labels(values) and their membership functions are presented. In addition, an inference procedure is employed to deduce conclusions from information presented to our rule-base. Two experimental results involving synthetic and real are given.
Purpose. The purpose of this study was to investigate the effect of visual field training on visual function, visual perception and attention enhancement. Methods. We examined the changes of visual function and visual perception tests for children with mild developmental disabilities through vision therapy. Results. At the time of the initial visit of the child, the ability to control not only distant and near visual function, but also accommodation, was also very limited. Also, the visual perception score was measured at 80 points. Through vision therapy, it was confirmed that the improvement of control ability as well as the visual function and visual perception function test results were also improved to 108 points. Conclusion. It was confirmed that vision therapy results in an improvement of visual function, improved visual perception ability, as well as visual perception ability, It was concluded that visual function affected visual perception, and that vision therapy used in order to prevent visual function deterioration was found to be very helpful.
양안시 이상의 문제를 연구하기 위하여 굴절 검사와 양안시 검사를 실시하였다. 조절과 양안시에 문제가 있는 대상자들은 굴절 이상 교정 외에도 다른 추가적인 처방이 필요하였다. 그 중 폭주 과다의 문제를 가지고 있는 2명의 대상자를 정하여 완전 교정된 안경, 또는 근방에서(+)ADD를 처방하고 4주 동안 시기능 훈련을 실시하였다. 4주 후 근업시 환자들의 불편감은 많이 해소되었으며, 타각적 검사 값들도 개선되었다. 임상에서 광학적 교정과 함께 시기능 훈련을 양안시 이상의 치료에 적극적으로 적용하고, 향후 연구를 통해 다양한 양안시 이상치료에 시도해도 좋은 결과가 있을 것으로 판단된다.
이 연구의 목적은 교육청의 교원연수체제를 개발하는 사례를 정리함으로써 단위 교육청 교원연수체제를 개발을 위한 기초적인 자료와 시사점을 제공하는 것이다. 이를 위하여 A교육청의 교원연수체제 개발 사례를 방법, 근거, 결과 중심으로 정리하였고, 이러한 사례를 통하여 시사점을 도출하였다. A시의 특성과 요구에 맞는 교원연수체제의 개발을 위해 실태 분석과 요구 분석, 국내외 교원연수 및 기업 사례 분석, 문헌 조사 및 전문가 집단 자문의 방법을 활용하여 교원연수체제의 모형을 설계하였고 이를 근거로 하여 프로그램(안)을 개발하였다. A교육청 교원연수체제의 모형은 비전(인재상)과 목표(세부 인재상), 추진방향으로 구성되어 있으며, 이를 기초로 연수프로그램(안)인 4S 프로젝트가 개발되었다. 이러한 개발 사례를 통하여 교육청의 비전과 인재상에 기초한 교원연수의 비전 수립, 교원연수의 비전에 부합하는 프로그램 개발, 실행을 위한 추진전략 제안 등을 시사점으로 제시하였다.
최근 많은 연구자들이 대규모 현장에 투입된 건설자원의 유형과 위치를 자동 파악하는 영상분석기술을 활발히 개발하고 있다. 하지만 기존의 방법들은 인식하고자 하는 건설 물체(작업자, 중장비, 자재 등)를 학습용 이미지 데이터에 표시하는 Labeling 작업을 요구하고 이에 불필요한 시간과 노력이 낭비된다는 한계가 있다. 이러한 한계를 보완하기 위해서 본 연구는 액티브 러닝을 활용한 영상기반 건설현장 물체 자동 인식 프레임 워크를 제안함을 목표로 한다. 개발 프레임워크 검증을 목적으로 건설분야 Benchmark 데이터셋을 이용하여 실제 실험을 진행하였다. 그 결과, 액티브 러닝을 통해 학습한 모델은 다양한 특성을 지닌 건설물체를 성공적으로 인식할 수 있었고, 기존의 학습 DB 구축 방식과 비교할 때 더 적은 데이터 수와 반복학습 횟수로도 높은 성능을 가지는 영상분석모델을 개발할 수 있었다. 결과적으로 기존에 요구되던 학습 DB 구축을 위한 Labeling 작업을 줄일 뿐만 아니라 총 시간과 비용을 최소화할 수 있다.
We describe the development of an interactive aerobic training system using vision-based motion capture and multimedia technology. Unlike the traditional one-way aerobic training on TV, the proposed system allows the virtual trainer to observe and interact with the user in real-time. The system is composed of a web camera connected to a PC watching the user moves. First, the animated character on the screen makes a move, and then instructs the user to follow its movement. The system applies a robust statistical background subtraction method to extract a silhouette of the moving user from the captured video. Subsequently, principal body parts of the extracted silhouette are located using model-based approach. The motion of these body parts is then analyzed and compared with the motion of the animated character. The system provides audio feedback to the user according to the result of the motion comparison. All the animation and video processing run in real-time on a PC-based system with consumer-type camera. This proposed system is a good example of applying vision algorithms and multimedia technology for intelligent interactive home entertainment systems.
In this paper, we introduce a pre-training method leveraging the capabilities of the Vision Transformer (ViT) for disease diagnosis in conventional Fundus images. Recognizing the need for effective representation learning in medical images, our method combines the Vision Transformer with a Masked Autoencoder to generate meaningful and pertinent image augmentations. During pre-training, the Masked Autoencoder produces an altered version of the original image, which serves as a positive pair. The Vision Transformer then employs contrastive learning techniques with this image pair to refine its weight parameters. Our experiments demonstrate that this dual-model approach harnesses the strengths of both the ViT and the Masked Autoencoder, resulting in robust and clinically relevant feature embeddings. Preliminary results suggest significant improvements in diagnostic accuracy, underscoring the potential of our methodology in enhancing automated disease diagnosis in fundus imaging.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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