• 전기의세계
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• v.28 no.5
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• pp.33-36
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• 1979

오늘의 학문은 너무나 세분화되고 있으며 또한 그경계가 불확실해지고 있다. 이러한 환경에서 생명활동과 전기현상에 관계를 가지고 있는 학문분야가 점차로 체계화되고 의용생체공학(biomedical engineering)으로 집약되어가고 있다.그러면 여기서는 의용생체공학을 이해하는데 도움을 주기위해 생체의 전기현상을 몇가지 소개하고 이것을 배경으로 의용생체공학에서 취급하고 있는 분야를 살펴봄으로서 이 학문의 위치를 확인하고져 한다.

• 전기의세계
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• v.23 no.1
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• pp.29-33
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• 1974

의용생체공학은 생체시스템에 대한 생물학적, 의학적인 지식과 공학기술을 응용하여 이들 개개의 시스템을 조화시키고, 도 생체시스템과 공학시스템간의 기능조화를 시키며, 양 시스템에 존재하는 환경의 조화를 추구하는 학문이다. 이렇게 볼때 응용생체공학에서 다루는 분야는 크게 4가지로 나눌 수 있게 된다. 1. 생체시스템의 계측, 진단 및 치료에 공학적 수법(수단, 기술, 장치등)을 사용하는 분야.. 의용전자공학, 2. 생체시스템을 공학적으로 해석하고 미지의 생체부분을 예측 또는 해명하는 분야, 사이버네틱스, 3. 생체시스템의 우수한 기능을 모방해서 새로운 공학시스템을 창조하는 분야, 바이오닉스, 4. 공학적 수법을 사용하여 생체기능에 적합한 공학시스템 또는 환경을 개량하는 분야, 인간공학, 환경공학, 그러므로 여기서는 의용생체공학에 속한 여러문제가 전기공학과 더불어 발전하여 온 과정을 먼저 더듬어 보고 전기공학분야와 관련을 갖고 다루어지고 있는 과제를 중심으로 살펴보고져 한다.

• 전기의세계
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• v.20 no.5
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• pp.43-46
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• 1971

생체계통과 그 제어기구는 지구상의 여러가지 조건에 조화하려고 점차로 진화되어 왔으며, 현대기술문명의 발달은 인공적으로 자연과의 불조화로 생긴 문제를 해결하도록 계속 노력하고 새로운 생체계통은 모방할 수 있게 연구를 추진하고 있는 것이다. 이러한 문제를 중점적으로 다루는 생체공학은 의용전자공학의 범위에서 벗어나 medical engineering, biological engineering, medical and biological engineering으로 영역은 확장하여 왔으며, 지금 여기서 이야기하고져 하는 생체공학은 bioengineering에 해당하게 그 영역을 정하여 보았다. 본문에서는 생체공학에서 취급되고 있는 분야를 간단히 살펴보고 주로 의용공학에 가까운 영역에 대한 연구동향과 교육현황을 고찰하고자 한다.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.1 no.3
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• pp.46-51
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• 1984

우리들은 현재 3차산업혁명이라고 하는 정보화시대에 생활하고 있으며, 급격한 과학의 진보는 사회에 큰 영향을 미쳐, 커다란 혁명을 초래하여 왔다. 이로써 인간이란\ulcorner 생체란\ulcorner 생명이란\ulcorner 무엇인가에 대해 반문하게 되는 기회가 많아지게 되었고 이에 따라 생물물리, 생물화학, 생체공학, 의료공학의 연구에 더 많은 관심을 갖게 되었다. 또한 사회의 부유화, 국민의 건강의식의 증대, 복지지향사회의 심화를 배경 으로 의료는 질적으로도 양적으로도 고도화되어 가고 있다. 이에 고도화하고 광범한 공학기술이 발전하게 되었으며, 의용생체공학의 연구개발에 대한 사회적 욕구가 점차로 커져가고 있다. 본고에서는 의용생체공 학의 정의에서부터 학문영역, 전망까지 소개하기로 한다.

• Journal of the Korean Catholic Hospital Association
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• v.12
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• pp.31-33
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• 1981

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.24 no.1
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• pp.76-81
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• 2023

To distinguish cancer cells from normal cells, H&E (Hematoxylin & Eosin) staining is required. Pathological staining requires a lot of money and time. Recently, a digital dyeing method has been introduced to reduce such cost and time. In this paper, we propose a novel digital pathology algorithms. The first algorithm is the Pair method. This method learns the dyed phase image and unstained amplitude image taken by FPM (Fourier Ptychographic Microscopy) and converts it into a dyed amplitude image. The second algorithm is the unpair method. This method use the stained and unstained fluorescence microscopic images for modeling. In this study, digital staining was performed using a generative adversarial network (GAN). From the experimental results, we noticed that both the pair and unpair algorithms shows the excellent performance.

• Proceedings of the KOSOMBE Conference
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• v.1991 no.11
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• pp.1-6
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• 1991

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.23 no.2
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• pp.97-106
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• 2022

In this study, H&E staining is necessary to distinguish cells. However, dyeing directly requires a lot of money and time. The purpose is to convert the phase image of unstained cells to the amplitude image of stained cells. Image data taken with FPM was created with Phase image and Amplitude image using Matlab's parameters. Through normalization, a visually identifiable image was obtained. Through normalization, a visually distinguishable image was obtained. Using the GAN algorithm, a Fake Amplitude image similar to the Real Amplitude image was created based on the Phase image, and cells were distinguished by objectification using MASK R-CNN with the Fake Amplitude image As a result of the study, D loss max is 3.3e-1, min is 6.8e-2, G loss max is 6.9e-2, min is 2.9e-2, A loss max is 5.8e-1, min is 1.2e-1, Mask R-CNN max is 1.9e0, and min is 3.2e-1.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.43 no.5
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• pp.353-360
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• 2022

Laryngeal disease harms quality of life, and laryngoscopy is critical in identifying causative lesions. This study extracts and analyzes using radiomics quantitative features from the lesion in laryngoscopy images and will fit and validate a classifier for finding meaningful features. Searching the region of interest for lesions not classified by the YOLOv5 model, features are extracted with radionics. Selected the extracted features are through a combination of three feature selectors, and three estimator models. Through the selected features, trained and verified two classification models, Random Forest and Gradient Boosting, and found meaningful features. The combination of SFS, LASSO, and RF shows the highest performance with an accuracy of 0.90 and AUROC 0.96. Model using features to select by SFM, or RIDGE was low lower performance than other things. Classification of larynx lesions through radiomics looks effective. But it should use various feature selection methods and minimize data loss as losing color data.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.39 no.6
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• pp.278-283
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• 2018

Nowdays, many people suffer from the neck pain due to forward head posture(FHP) and text neck(TN). To assess the severity of the FHP and TN the craniovertebral angle(CVA) is used in clinincs. However, it is difficult to monitor the neck posture using the CVA in daily life. We propose a new method using the cervical flexion angle(CFA) obtained from a wearable sensor to monitor neck posture in daily life. 15 participants were requested to pose FHP and TN. The CFA from the wearable sensor was compared with the CVA observed from a 3D motion camera system to analyze their correlation. The determination coefficients between CFA and CVA were 0.80 in TN and 0.57 in FHP, and 0.69 in TN and FHP. From the monitoring the neck posture while using laptop computer for 20 minutes, this wearable sensor can estimate the CVA with the mean squared error of 2.1 degree.