국소마취제는 치과 영역에서 임상적으로 널리 사용되어 왔으나, 국소마취제로 인한 과민반응은 매우 드물게 나타난다. 그러나 낮은 발생률에도 불구하고, 국소마취제로 인한 과민반응 증례가 보고되어 왔다. 본 증례는 충차치료를 주소로 내원한 26개월 남환에서 관찰된 과민반응으로, 리도카인 국소마취 후 하순의 부종이 발생하였다. 항히스타민제와 스테로이드의 사용으로 증상이 경감되었다.
본 논문에서는 실린더 후류 영역의 열전달 특성에 대한 실험결과를 보고하였다. 정체점(θ=0°)로부터 실린더 뒷면(θ=180°)까지 국소 열전달을 측정하였으며, 축 방향에 대한 누셀트 수의 변화도 조사하였다. 덕트 중앙에 비하여 덕트 벽면근처의 후류영역 열전달계수는 58% 정도 높게 측정되었으며, 종횡비와 열전달 경계조건의 영향도 조사하였다.
본 연구에서는 scanning probe microscopy(SPM)을 이용하여 국소영역에서 silicon nanocrystal(Si NC)의 전기적 특성을 분석하였다. Si NCs은 압축된 silicon powder를 laser로 분해하는 laser ablation 방식으로 제조되었고, sharpening oxidation 과정을 통하여 Si NC 주변에 oxide shell을 형성시켰다. 이 과정에서 Si NCs은 $10{\sim}50 nm$의 크기와 약 $10^{11}/cm^2$의 밀도로 $SiO_2$층에 증착되었다. SPM의 conducting tip을 통하여 전하는 각각의 Si NC로 주입되게 되고, 이로 인하여 발생하는 SCM image와 dC/dV curve의 변화를 통하여 Si NC에서 전하 거동을 모니터 하였다. 또한 국소영역에서 Si NC의 전기적 특성을 MOS capacitor 구조에서의 C-V 특성과 비교 분석하였다.
비알콜성 지방간에서 지방 간염으로 진행되는 확률이 높은 중등증 이상에서 적극적인 진단과 치료가 필요하다. 이에 본 연구에서는 비알콜성 지방간을 경도, 중등증, 중증으로 나누어 GLCM 알고리즘의 컴퓨터 분석기법을 이용하여 정량적인 방법으로 분류하였다. 또한 지방간 중에서 국소지방회피영역의 초음파영상의 특징을 알아보고자 하였다. 정상, 경도, 중등도, 중증지방간, 국소적 저지방영역, 각각 80증례를 대상으로 GLCM 알고리즘의 파라미터 중에 간초음파영상의 인식률이 높은 자기상관성, 편차의 제곱, 평균의 합, 분산의 합에 대한 값을 산출하였다. GLCM알고리즘의 파라미터 인식률의 결과는 평균 97.5%로 나타났다. 국소적 저지방 영상분석의 결과는 정상실질과 가장 유사한 값을 나타내었다. 초음파검사는 일차적인 선별검사법으로 쉽게 접근할 수 있지만 숙련도에 따라 검사방법의 정확도나 결과의 일치성 부분에서 차이가 있을 수 있다. GLCM알고리즘을 적용하여 지방간 정도를 정량적으로 분류할 수 있었으며, 국소적 저지방영역은 지방침착이 되지 않은 균질한 간실질임을 예측 가능하였다. 이러한 GLCM 컴퓨터영상분석이 지방간뿐만 아니라 다른 병변의 감별에도 중요한 정보를 제공할 것으로 판단한다.
과속차량 단속카메라에 촬영된 차량 전면 영상은 차량번호를 인식하여 과속차량에 과금하는 용도로 사용되나 범죄 용의자 차량을 추적하기 위한 용도로도 사용되어진다. 본 연구에서는 국소특징점의 정합을 이용하여 차량 모델을 찾는 방법을 넘어서 실시간으로 차량 모델을 찾기 위한 알고리즘을 제안한다. 입력된 영상에 대하여 차량의 모델을 특징지을 수 있는 헤드라이트를 포함한 차량의 그릴 영역을 관심영역으로 제한하고 관심영역에서 추출된 특징점들을 모델 특징벡터 데이터베이스의 자료와 비교하는 방법 을 사용하였다. 입력 영상의 크기 변화와 조명 변화에 강인한 SURF 국소특징점을 이용한 매칭 방법은 차량 모델을 찾는데 적합하나 선형적으로 탐색하는데 시간이 오래걸린다. 따라서 블러를 사용하여 차량 이미지에서 추출되는 특징점들의 수를 매칭이 가능한 수준으로 낮추는 방법으로 모델 자료로부터 탐색에 필요한 시간을 단축시켰다. 또한 모델 자료를 구조화하여 탐색시간을 줄이는 방법들을 비교하여 LSH 를 사용한 결과 차량 모델을 탐색하는데 필요한 시간이 단축됨을 보였다.
연소불안정과 밀접한 관련이 있는 열방출의 측정은 연소불안정을 제어하는데 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 희박예혼합연소에서 반응영역의 위치와 전체, 국소 열방출률의 지표로 많이 사용되는 $OH^{\ast}$ 이미지를 ICCD를 이용해 취득하였다. 본 연구의 목적은 당량비가 전체 열방출률과 국소 레일라이 지수 분포에 미치는 영향을 알아보는 것이다. 국소 레일라이 지수 분포는 선적분된 이미지를 아벨 역변환 시켜서 화염의 중앙 단면 정보를 통해 얻을 수 있었다. 각 당량비 조건에서, 한 주기 동안의 열방출의 평균값은 당량비가 증가함에 따라 지수 함수적으로 증가하였다. 국소 레일라이 지수 분포 결과로부터, 연소불안정을 증폭시키거나 소멸시키는 영역을 분명히 알 수 있었다. 이것은 넓은 당량비 조건에 대한 화염구조와 연소불안정 영역에 대한 통찰력을 제공한다.
정형외과 영역에서 상지와 하지의 수술을 위한 부위 마취나 통증 조절을 목적으로 한 신경 차단술에서도 근골격계 초음파의 활용도가 증가하고 있다. 하지에서 슬관절 원위부의 수술을 위해 시행하던 기존의 슬와 신경 차단술, 대퇴 신경 차단술, 근위 복재 신경 차단술, 족관절 차단술 등의 부위 마취를 초음파 유도 하에 시행함으로서 시술의 안전성뿐만 아니라 국소 마취의 성공률을 높일 수 있게 되었고, 또한 사용되는 국소 마취제의 용량도 줄일 수 있게 되었다. 수술 후 통증조절을 목적으로 한 단발적인 국소 마취 희석액 신경 주위 주사나 카테터 삽입을 통한 지속적인 국소 마취 희석액 신경주위 주사도 초음파를 이용하여 정확하게 시행할 수 있어 PCA에서 나타나는 오심, 구토 등의 부작용 없이 통증 조절을 이룰 수 있게 되었다. 이러한 초음파 유도 국소 신경 차단술에 대하여 알아보고자 한다.
2 차원 심초음파는 좌심실벽 운동을 실시간으로 보여줄 수 있어 국소 좌심실벽 운동장애를 진단하는 데 널리 사용되고 있다. 심초음파를 통하여 국소 좌심실벽 운동기능을 평가하고 정량화하기 위한 많은 연구들이 진행되어왔다. 본 논문에서는 국소 좌심실벽 운동장애의 진단을 위한 좌심실벽 운동 추 적 및 정량적 분석 알고리듬을 제안하였다. 정상 피검자들과 국소 좌심실벽 운동이상 환자로부터 얻은 심초음파 흉골연단축단면 영상들이 알고리듬의 시험을 위해 사용되었다. 자동화된 경계선 검출과 좌심실내벽 윤곽선 연결 알고리듬을 각 프레임들에 적용하였고 영역분할에 기초한 정량적 분석을 수행하였으며 운동량을 의미하는 칼라가 프레임 및 영역별로 심초음파 영상들 위에 덧씌워졌고 칼라화된 영상들이 동영상으로 구현되었다. 제안된 알고리듬은 좌심실벽 운동장애의 자동화된 정량적 진단을 제공하였다.
본 논문에서는 얼굴영역을 검출하기위해 얼굴 피부색을 보다 효과적으로 모델링하기 위한 피부색 특성을 고려하여 밝기 성분을 제거한 Red, Blue, Green 채널을 모두 사용하는 Hue, Cb, Cg의 M배i-Channel 피부색 모델을 사용한다. 얼굴영역을 분리한 영상에 Harr 웨이블릿을 이용한 에지영상 추출과 얼굴영역의 특징벡터를 구하기 위하여 26개의 특징벡터를 사용한 효율적인 고차 국소 자동 상관함수를 사용하였다. 계산된 특징벡터는 BP 신경망의 학습을 통하여 얼굴인식을 위한 데이터로 사용된다. 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘에 의한 인식률향상과 속도 향상을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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