목적 유방암 환자의 수술 전 자기공명영상에서 림프절 전이를 시사하는 소견들에 따른 진단 성적을 알아보고자 한다. 대상과 방법 수술 전 유방 자기공명영상을 촬영하고 유방암 수술을 시행한 192명의 환자를 후향적으로 분석하였다. 영상 소견에서 림프절의 크기와 장경/단경의 비율, 피질의 두께와 모양, 변연, 수질의 소실, 비대칭성, T2 강조영상에서의 신호강도, 이른 조영증강의 정도, 조영증강의 역학을 조사하였다. 수신자판단특성곡선 분석, 카이 분석과 t-검정, 맥니마 검정을 이용하여 통계분석을 시행하였다. 결과 단경의 증가, 피질의 불규칙한 모양과 피질 두께의 증가, 수질의 소실, 비대칭성, 피질의 불규칙한 변연 그리고 T2 강조영상에서의 낮은 신호강도는 전이를 시사하는 의미 있는 소견이었다. 이중 단경과 피질의 두께에 대해 수신자판단특성곡선 분석으로 각각 8.05 mm와 2.75 mm로 절단값을 얻었다. 2.75 mm 이상의 피질 두께, 피질의 불규칙한 모양은 맥니마 검정으로 다른 소견들과 비교할 때 민감도의 유의한 차이를 보였다. 피질의 불규칙한 변연(100%)은 가장 높은 특이도를 보였다. 결론 유방 자기공명영상의 전이 림프절 분석에서 2.75 mm 이상의 피질 두께와 피질의 불규칙한 모양은 다른 소견들보다 높은 민감도를 보이고 피질의 불규칙한 변연은 가장 높은 특이도를 보이는 소견이다.
필기 한글 문자 인식을 위해서는 패턴을 구성하는 획 성분을 분석하는 작업이 필수적이다. 기존 인식 방법들은 세선화와 직선 근사에 기반한 방법을 사용하였다. 하지만 세선화는 필기 패턴을 크게 왜곡하는 단점을 안고 있기 때문에 새로운 방법론의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 필기 한글 패턴의 영역-기반 모양 분해 알고리즘을 제안한다. 외곽선 분석을 이용한 기존의 한 단계 알고리즘의 한계를 지적하고, 이 한계를 극복할 수 있는 두 단계 알고리즘을 기술한다. 첫 번째 단계에서는 우세점을 찾아 B접점과 T접점을 탐지한다. 두 번째 단계에서는 볼록 헐(convex hull) 연산을 적용하여 미분할된 부분에 대해 두 번째 분할 작업을 수행한다. PE92 데이터베이스에 대해 실험 한 결과는 세선화 방법보다 우수함을 보인다.
본 논문에서는 광류 방식의 특징점 방식에 의한 물체 추적과 배경 프레임과의 차영상에 의한 움직임 객체 검출에 의한 추적 방법에 대해 비교 분석하였다. 광류 방식에 의한 객체 추적은 특징점 들의 변위에 따라 객체를 추적함에 따라 객체의 모양을 정확하게 추적하지는 못하지만 방향성에 대한 정보를 갖고 있다. 차영상에 의한 객체 검출 및 추적은 객체의 모양을 비교적 정확하게 추출하지만 방향에 대한 정보의 부족으로 객체 추적이 어렵다. 따라서 객체의 검출은 차영상으로 표시하고 방향성에 의한 추적은 광류 방식으로 추적해 나가는 방법이 우수한 것으로 분석되었다.
섬유 패턴 디자인을 체계적이고 객관적으로 기술할 수 있는 도구를 패턴 디자인의 지각적 속성에 기초하여 개발하였다. 세 단계로 이루어진 연구의 첫 단계에서는 패턴 디자인의 단계를 실제 디자인 과정에 기초하여 'PP의 디자인', 'RPU의 디자인', 'RPU의 배열'의 순서로 개념화한 후, 이 데 영역에 걸쳐 30개의 지각적 특징들을 추출하였고, 섬유 패턴 디자인을 충실히 기술할 수 있다는 것을 확인하였다. 다음으로 추출된 30개의 지각적 특징들을 'PP의 모양에 의한 돌출성', 'PP의 색채에 의한 돌출성', 'PP들 모양의 다양성'. 'PP들의 변화도', 'PP들 색채의 다양성', 'RPU의 돌출성', 'RPU의 다양성'이라는 7개의 상위 특징으로 수렴시킨 후, 이 7개의 상위특징들을 다시 'PP에 의한 다양성', 'RPU의 돌출성' 'RPU의 다양성'이라는 4개의 최상위 특징으로 수렵시키는 방식으로 위계화 하여 섬유 패턴 디자인 요소 분석체계를 구성하였다. 또한 대표적인 섬유 패턴 디자인에 대한 이 체계의 기술 가능성을 검토함으로써 본 체계를 수정·보완하였다.
처음 에디슨 경진대회를 준비할 때 업로드 되어 있는 다양한 프로그램을 보면서 어떤 주제를 선정할 지 고민을 하던 중, 눈에 들어온 프로그램은 서울대학교에서 제작한 Co-rotational Plane beam-Dynamic tip load이란 프로그램이었다. 위 프로그램은 한쪽 단이 고정된 외팔보(cantilever beam)의 끝단에 하중을 시간에 관련된 함수(sin, cos)로 주어 각 절점에서의 변위(X, Y), 속도 그리고 가속도를 알려주는 프로그램이다. 우리는 이 프로그램을 이용해서 외팔보 끝단의 진동 형태와 주기가 어떤 요인(단면의 모양, 재료의 성질, 가하는 하중의 진동수 등)에 의해서 변하는지 분석할 수 있었다. 거기서 더 나아가 하중을 실제 지진상황에서의 크기와 유사하게 주고 위 프로그램에서의 보의 거동(진동 주기, 진동 변위 등)을 건물의 거동이라 가정했을 때 면진 주기를 얼마로 설정해야하는지도 알 수 있었다.
섬유 패턴 디자인의 감성 예측 모형을 개발하기 위한 전 단계로서 패턴 디자인 요소의 분석체계 개발 가능성을 이론적으로 검증하였다. 먼저 패턴 디자인의 최소 단위를 pattern primitive, 최소반복단위를 Repeated Pattern Unit로 개념화 한 후 'PP들의', 'RPU의',그리고 'RPU간의 특징'이라는 세개 영역에 걸쳐 24개의 지각적 특징들을 추출하였다. 24개의 지각적 특징들은 예비조사를 통해 섬유패턴 디자인을 충실히 기술할 수 있는 것으로 확인되었다. 추출된 지각적 특징들을 'PP의 모양에 의한 돌출성', 'PP의 색채에 의한 돌출성', 'PP들 모양의 다양성','PP들의 변화도', 'PP들 색채의 다양성', 'PRU의 돌출정도', 'PRU의 다양성'이라는 4개의 최상위 특징으로 수렴시키는 방식으로 위계화 하였다.
(1-102) R-면 사파이어 기판 위에 플라즈마 분자선 에피탁시 법으로 성장시킨 비극성 ZnO 박막의 표면 형상을 원자력간현미경(AFM) 및 투과전자현미경으로 분석하였다. AFM 관찰 결과 ZnO<0001> 방향으로 길쭉한 제방 모양의 표면 형상이 나타남을 알 수 있었고, 고분해능 투과전자현미경 관찰을 통해 박막 성장 중에 관찰되는 V(chevron 모양) 형상의 in-situ RHEED 패턴을 야기시키는 박막 표면의 facet 면을 원자 level에서 확인하였다.
입모양 인식(Lip Reading) 기술은 입술 움직임을 통해 발화를 분석하는 기술이다. 본 논문에서는 일상적으로 사용하는 10개의 상용구에 대해서 발화자의 안면 움직임 분석을 통해 실시간으로 분류하는 연구를 진행하였다. 시간상의 연속된 순서를 가진 영상 데이터의 특징을 고려하여 3차원 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Network)을 사용하여 진행하였지만, 실시간 시스템 구현을 위해 연산량 감소가 필요했다. 이를 해결하기 위해 차 영상을 이용한 2차원 합성곱 신경망과 LSTM 순환 신경망 (Long Short-Term Memory) 결합 모델을 설계하였고, 해당 모델을 이용하여 실시간 시스템 구현에 성공하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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