Purpose: Until now, the process was improved by the needs of experimenters personally. But recently, suggestion system in hospital has been activated in various ways. So the department of nuclear medicine laboratory is also aware of the need of operation improvement using suggestion system. It is intend to assist in the development by sharing excellent suggestion cases with other hospitals. Material & Method: A total of 124 suggestion cases from January 2007 to March 2010 were analyzed. Suggestion cases were divided into customer satisfaction, cost reduction, improved testing methods, equipment, environmental improvement, and computational system. Result: Suggestion cases of environmental improvement and computational system were accounted for 26.6% as 33 cases, respectively. Suggestion for customer satisfaction is 25.8% as 32 in a total of 124 cases. Conclusion: Activation of the awareness of operation improvement is induced by suggestion system. By securing system of operation improvement, employees' ideas can lead to the production and systematization. Furthermore, it enhances hospital competitiveness and promotes the development of the hospital.
Myocardial tagging technique such as spatial modulation of magnetization (SPAMM) allows the study of myocardial motion with high accuracy. However, the accuracy of the estimation of tag intersection can be affected by tagline spacing. The aim of this study was to investigate the relationship between tagline spacing of SPAMM image and tagging contrast-to-noise ratio (CNR) in in-vivo study. Two healthy volunteers were undergone electrocardiographically triggered MR imaging with SPAMM-based tagging pulse sequence at a 1.5T MR scanner. Horizontally modulated stripe patterns were imposed with a range from 3.6 to 9.6 mm of tagline spacing. Images of the left ventricle(LV) wall were acquired at the mid-ventricle level during cardiac cycle with FE-EPI (TR/TE = 5.8/2.2 msec, FA= 10$^{\circ}$. Tagging CNR for each image was calculated with a software which developed in our group. During contraction, tagging CNR was more rapidly decreased in case of narrow tagline spacing than in case of wide tagline spacing. In the same heart phase, CNR was increased corresponding with tagline spacing. Especially, at the fully contracted heart phase, CNR was more rapidly increased than the other heart phases as a function of tagline spacing. The results indicated that the optimization of tagline spacing provides better tagging CNR in order to analyze the myocardial motion more accurately.
A resistivity method has been applied to wide range of engineering and environmental problems with the help of automatic and precise data acquisition. Thus, more accurate modeling and inversion of time-lapse monitoring data are required since resistivity monitoring has been introduced to quantitatively find out subsurface changes With respect to time. Here, we used the finite element method (FEM) for 3D resistivity modeling since the method is easy to realize complex topography and arbitrary shaped anomalous bodies. In the FEM, the linear elements, also referred to as first order elements, have certain advantages of simple formulation and narrow bandwidth of system equation. However, the linear elements show the poor accuracy and slow convergence of the solution with respect to the number of elements or nodes. To achieve the higher accuracy of finite element solution, high order elements are generally used. In this study, we developed a 3D resistivity modeling program using high order Serendipity elements. Comparing the Serendipity element solutions for a cube model with the linear element solutions, we assured that the Serendipity element solutions are more accurate than the linear element solutions in the 3D resistivity modeling.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.1134-1138
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2010
호소의 수질오염 문제를 해결하기 위해선 우선 소하천에서 강우유출에 의한 비점오염물질이 어디서 얼마나 발생하는지에 대한 정량적인 조사가 필요하다. 그러나 유역의 오염원에 대한 정량적인 조사가 이루어지려면 많은 비용과 시간 그리고 노력이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 대청호 상류유역의 소하천인 안내천을 대상으로 강우유출수 조사를 실시하고, 높은 예측 정확성 때문에 세계적으로 널리 쓰이고 있는 Long-Term Hydrologic Impact Assessment(L-THIA)을 이용하여 실측데이터와 L-THIA 모델의 결과를 비교하였다. 안내천의 유역면적은 16.5 $km^2$로 유역의 약 69.5%가 산림, 농업 및 초지지역이 25.3% 그리고 주거지역이 2.6%로 조사되었다. 수질분석을 위하여 자동수질시료채취기(ISCO sampler 6712)를 설치하여 시간단위의 시료를 채취한 뒤 수질농도를 측정하였다. 수질항목은 유기물질인 $BOD_5$, TOC, T-N, T-P 항목에 대하여 수질오염 공정시험법으로 분석하였다. WHAT 시스템을 이용하여 분리된 직접유출량은 315.5~161,835.1 $m^3$의 범위로 나타났다. 직접유출량을 이용하여 산정한 유역의 EMC 농도는 안내천 유역의 $EMC_{BOD}$는 1.0~2.4 mg/L, $EMC_{TOC}$는 1.429~5.491 mg/L, $EMC_{COD}$는 2.2~10.2 mg/L, $EMC_{TN}$은 2.906~10.864 mg/L, $EMC_{TP}$는 0.029~0.285 mg/L의 범위를 보였다. 또한 실측된 유량과 농도를 이용하여 산정한 오염부하는 안내천 유역이 $BOD_5$ 37.9~390.9 g, $COD_{Mn}$ 0.8~1,657.5 g, TOC 0.54~791.83 g, T-N 0.968~1,758.174 g, T-P 0.011~42.139 g의 범위로 나타났다. L-THIA 모델을 이용하여 직접유출량의 산정된 결과와 실측 결과를 비교 분석한 결과 결정계수와 유효지수가 0.95와 0.93으로 높게 나타나 대청호 상류유역에서 발생하는 유출량을 모의하는데 적절할 것으로 판단된다. 토지이용도와 토양도 그리고 일 강우자료만으로 구축되는 L-THIA 모델을 이용하여 대청호 상류의 소하천 유역에 대하여 비점오염원 유출특성을 해석하는 것이 가능 할 것으로 판단된다.
Field scale experiments using an automated 144-channel TDR system were conducted which monitored the movement of solute through unsaturated loamy soils. The experiments were carried out on two different field plots of 0.54 ha to study the vertical movement of solute plume created by applying a square pulse of $CaCl_2$ as a tracer. The residence concentration was monitored at 24 locations on a transect and 5 depths per location by horizontally-positioning 50 cm long triple wire TDR probes to study the heterogeneity of solute travel times and the governing transport concept at field scale. This paper describes details of experimental methodology and calibration aspects of the TDR system. Three different calibration methods for estimation of solute concentration from TDR-measured bulk soil electrical conductivity were used for each field site. Data analysis of mean breakthrough curves (BTCs) and parameters estimated using the convection-dispersion model (CDE) and the convective-lognormal transfer function model (CLT) reveals that the automated TDR system is a viable technique to study the field scale solute transport providing a normal distribution of resident concentration in a high resolution of time series, and that calibration method does not significantly affect both the shape of BTC and the parameters related to the peak travel time. Among the calibration methods, the simple linear model (SLM), a modified version of Rhoades' model, appears to be promising in the calibration of horizontally-positioned TDR probes at field condition.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.13
no.5
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pp.412-418
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2020
This paper produced an automatic fluid management system that can accurately control the specific gravity of etching solution(FeCl3), and produced a SUS MASK applied to OLED. The target was set at 0.4 mm in diameter of the hole. As a result of this misconception, the etching speed increased when the specific gravity(S.G) value of FeCl3 was changed from 1.43 to 1.49. And when the weight was 1.49, it was found that the vertical diameter was 0.405 mm, approaching the target. When pressure injection was varied from 2.0kg/cm2 to 3.5kg/cm2, the hole diameter at 3.0 kg/cm2 averaged 0.4mm, matching the target. The characteristics of the change in gravity were analyzed by applying the additive 1.2% and setting the weight at 1.430 by mixing HCl and H2O in FeCl3 and fixing the injection pressure at 3.0 kg/cm2. When the weight changed from 1.460 to 1.469 the etching speed increased from 0.564 to 0.540. When the weight was 1.467, the hole diameter was measured at 0.4 mm and the target was reached.
Recently, as the number of high-resolution satellite SAR images increases, the demand for precise matching of SAR imagesin change detection and image fusion is consistently increasing. RMSE (Root Mean Square Error) values using GCPs (Ground Control Points) selected by analysts have been widely used for quantitative evaluation of image registration results, while it is difficult to find an approach for automatically measuring the registration accuracy. In this study, a feasibility analysis was conducted on using the FSIM (Feature Similarity) index as a measure to evaluate the registration accuracy. TerraSAR-X (TSX) staring spotlight data collected from various incidence angles and orbit directions were used for the analysis. FSIM was almost independent on the spatial resolution of the SAR image. Using a single SAR image, the FSIM with respect to registration errors was analyzed, then use it to compare with the value estimated from TSX data with different imaging geometry. FSIM index slightly decreased due to the differencesin imaging geometry such as different look angles, different orbit tracks. As the result of analyzing the FSIM value by land cover type, the change in the FSIM index according to the co-registration error was most evident in the urban area. Therefore, the FSIM index calculated in the urban was mostsuitable for determining the accuracy of image registration. It islikely that the FSIM index has sufficient potential to be used as an index for the co-registration accuracy of SAR image.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.2
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pp.99-110
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2023
This study proposed a classification of malicious network traffic using the cyber threat framework(Mitre ATT&CK) and machine learning to solve the real-time traffic detection problems faced by current security monitoring systems. We applied a network traffic dataset called UNSW-NB15 to the Mitre ATT&CK framework to transform the label and generate the final dataset through rare class processing. After learning several boosting-based ensemble models using the generated final dataset, we demonstrated how these ensemble models classify network traffic using various performance metrics. Based on the F-1 score, we showed that XGBoost with no rare class processing is the best in the multi-class traffic environment. We recognized that machine learning ensemble models through Mitre ATT&CK label conversion and oversampling processing have differences over existing studies, but have limitations due to (1) the inability to match perfectly when converting between existing datasets and Mitre ATT&CK labels and (2) the presence of excessive sparse classes. Nevertheless, Catboost with B-SMOTE achieved the classification accuracy of 0.9526, which is expected to be able to automatically detect normal/abnormal network traffic.
This paper proposes a rapid detection algorithm of a salient region for music video browsing system, which can be applied to mobile device and digital video recorder (DVR). The input music video is decomposed into the music and video tracks. For the music track, the music highlight including musical chorus is detected based on structure analysis using energy-based peak position detection. Using the emotional models generated by SVM-AdaBoost learning algorithm, the music signal of the music videos is classified into one of the predefined emotional classes of the music automatically. For the video track, the face scene including the singer or actor/actress is detected based on a boosted cascade of simple features. Finally, the salient region is generated based on the alignment of boundaries of the music highlight and the visual face scene. First, the users select their favorite music videos from various music videos in the mobile devices or DVR with the information of a music video's emotion and thereafter they can browse the salient region with a length of 30-seconds using the proposed algorithm quickly. A mean opinion score (MOS) test with a database of 200 music videos is conducted to compare the detected salient region with the predefined manual part. The MOS test results show that the detected salient region using the proposed method performed much better than the predefined manual part without audiovisual processing.
Seungju Lee;Wonhee Lee;Ji Hong Min;Deuk Jae Cho;Hyunwoo Park
Journal of Navigation and Port Research
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v.47
no.6
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pp.367-375
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2023
This study developed a new distance metric for vessel trajectories, applicable to marine traffic control services in the Korean coastal waters. The proposed metric is designed through the weighted summation of the traditional Hausdorff distance, which measures the similarity between spatiotemporal data and incorporates the differences in the average Speed Over Ground (SOG) and the variance in Course Over Ground (COG) between two trajectories. To validate the effectiveness of this new metric, a comparative analysis was conducted using the actual Automatic Identification System (AIS) trajectory data, in conjunction with an agglomerative clustering algorithm. Data visualizations were used to confirm that the results of trajectory clustering, with the new metric, reflect geographical distances and the distribution of vessel behavioral characteristics more accurately, than conventional metrics such as the Hausdorff distance and Dynamic Time Warping distance. Quantitatively, based on the Davies-Bouldin index, the clustering results were found to be superior or comparable and demonstrated exceptional efficiency in computational distance calculation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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