The use of 3-dimensional (3D) printing is becoming more common, and its use is increasing in the orthopedic surgery. Currently, there are four major methods of using 3D printing technology in orthopedic surgery. First, surgical planning simulation using 3D printing model; second, patient-specific surgical instruments; third, production of customized prosthesis using 3D printing technique; fourth, patient-specific prosthesis produced by 3D printing. The areas of orthopedic surgery where 3D printing technology can be used are shoulder joint, spine, hip and pelvis, knee joints, ankle joint, and tumors. Since the diseases and characteristics handled by each area are different, the method of using 3D printing technology is also slightly different in each area. However, using 3D printing technology in all areas can increase the efficiency of surgery, shorten the surgery time, and reduce radiation exposure intraoperatively. 3D printing technology can be of great help in treating patients with particularly complex and difficult orthopedic diseases or fractures. Therefore, the orthopedic surgeon should make the most of the benefits of the 3D printing technology so that patient can be treated effectively.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10b
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pp.313-315
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2004
UML은 범용의 목적으로 설계된 모델링 언어이지만 않은 도메인 영역에서 사용되고 있다. 그것은 UML을 각 도메인의 특성에 맞게 확장할 수 있는 프로파일이라는 메커니즘을 자체적으로 보유하고 있기 때문이다. UML 표준 명세에 기술되어 있는 확장 메커니즘과 프로파일은 그 자체로 매우 잘 설계된 모델이나 그대로 설계 도구에 도입하기에는 부적합한 면이 않다. 본 논문에서는 UML 기반의 설계 도구에서 프로파일을 수용할 수 있도록 확장 메커니즘 모델을 개선하고 프로파일을 정의할 수 있는 정형적인 방법들을 제시한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10a
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pp.631-633
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2003
시스템의 안전성을 평가하기 위해 프롤로그 기반의 명세 언어인 SPSL을 사용하여 보안 모델을 정형적으로 설계하였다. 보안 모델은 시스템의 3가지 컴포넌트, 시스템 보안 상태(system security states), 접근 통제 규칙(access control rules), 그리고 보안 기준(security criteria)으로 구성된다. 본 논문에서는 NTFS의 다중 사용 권한에 대한 보안 모델을 만들어서 3가지 컴포넌트를 명세하고 안전성 문제 해결 도구인 SPR[1]을 이용하여 검증하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10a
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pp.385-387
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2000
실시간 시스템은 그 특성상 시스템 내에서의 오류가 매우 위험하고 때론 치명적일 수 있다. 따라서, 시스템의 정확성과 안전성을 보장하는 것은 매우 중요한 문제가 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 정형기법을 사용한 명세와 검증을 통해 실시간 시스템의 안전성을 보장하려는 시도들이 많이 이루어져 왔다. 이 논문에서는 월성 원자로 운전 중지 시스템의 기존 명세의 문제점을 보완하여, 실시간 요구사항들을 타임드 오토마타(timed automata)로 기술할 것을 제안한다. 또한 명세를 실시간 모델 체커 UPPAAL의 입력으로 넣어서, 모델 체킹 기법을 이용해 자동적으로 시간 제약 속성을 검증한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.11a
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pp.1578-1580
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2012
모델 검증은 시스템이 만족해야 하는 속성을 자동으로 검사하는 정형 검증 기법으로써, 많은 도메인에서 활용되고 있다. 특히 모델 검증 도구들에 따라 상태 공간 탐색 방식이 다르고, 상태 공간 탐색 방식에 따라서 생성되는 반례도 달라진다. 본 논문에서는 모델 검증의 대표적인 도구인 SPIN과 SMV에서 생성하는 반례를 상호 비교한다.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.26
no.1
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pp.89-97
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2013
With regard to complex-shaped tall buildings whose plans and constructions have been gradually on the increase, this study was aimed to analyze their structural behaviors during construction by applications of construction sequences analyses to prototype models. For twisted tall buildings, total 18 models of with three conditions of a lateral load-resisting system, a twisting angle, and a construction method were selected. A diagrid system and a braced tube system were applied as a lateral load-resisting system. For each lateral load-resisting system, three types of plan with $0^{\circ}$, $1^{\circ}$, and $2^{\circ}$ twisting angles and three construction methods with construction sequences of exterior tube and interior frame were assumed. The structural performances of tall buildings under constructions were analyzed with results of lateral displacements from construction sequence analyses. Also, construction performances of the construction period and the maximum lift weight were compared.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2018.10a
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pp.487-492
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2018
4차산업 혁명의 여파로 국내에서는 다양한 분야에 인공지능과 빅데이터 기술을 활용하여 이전에 시행 중인 다양한 서비스 분야에 기술적 접목과 보완을 시도하고 있다. 특히 금융권에서 자금을 빌린 기업들을 대상으로 여신 안정성을 확보하고 선제적인 대응을 위해 온라인 뉴스기사들과 SNS 데이터 등을 이용하여 부실가능성을 예측하고 실제 업무에 도입하려는 시도들이 국내 주요 은행들을 중심으로 활발히 진행 중이다. 우리는 국내의 국책은행에서 수행한 비정형 데이터 기반의 기업의 부실징후 예측 시스템 개발 과정에서 시도된 다양한 분석 방법과 결과 그리고 과정 중에 발생한 문제점들에 관해 기술하고 관련 이슈들에 관하여 다룬다. 결과적으로 본 논문은 레이블이 없는 대량의 기사들에 레이블을 달기 위한 자동 태거(tagger) 개발과 뉴스 기사 예측 결과로부터 부실 가능성을 예측하기 위한 모델 및 성능 면에서 기사 예측 정확도 92%(AUC 0.96) 및 부실 가능성 기업 예측에서도 정형 데이터 분석결과에 견줄만한 성과를 이루었고 이에 관해 보고한다.
Product line analysis is an activity for analyzing requirements, their relationships, and constraints in a product line before engineering product line assets (e.g., architectures and components). A feature-oriented commonality and variability analysis (called feature modeling) has been considered an essential part of product line analysis. Commonality and variability analysis, although critical, is not sufficient to develop reusable and adaptable product line assets. Dependencies among features and feature binding time also have significant influences on the design of product line assets. In this paper. we propose a feature-oriented product line analysis model that extends the existing feature model in terms of three aspects (i.e., feature commonality and variability, feature dependency, and feature binding time). To validate the consistency among the three aspects we formally define the feature-oriented product line analysis model and provide rules for checking consistency.
Tae Jun Ha;Hee Sang Kim;Seong Uk Kang;DooHee Lee;Woo Jin Kim;Ki Won Moon;Hyun-Soo Choi;Jeong Hyun Kim;Yoon Kim;So Hyeon Bak;Sang Won Park
Journal of the Korean Society of Radiology
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v.18
no.3
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pp.187-201
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2024
Osteoporosis is a major health issue globally, often remaining undetected until a fracture occurs. To facilitate early detection, deep learning (DL) models were developed to classify osteoporosis using abdominal computed tomography (CT) scans. This study was conducted using retrospectively collected data from 3,012 contrast-enhanced abdominal CT scans. The DL models developed in this study were constructed for using image data, demographic/clinical information, and multi-modality data, respectively. Patients were categorized into the normal, osteopenia, and osteoporosis groups based on their T-scores, obtained from dual-energy X-ray absorptiometry, into normal, osteopenia, and osteoporosis groups. The models showed high accuracy and effectiveness, with the combined data model performing the best, achieving an area under the receiver operating characteristic curve of 0.94 and an accuracy of 0.80. The image-based model also performed well, while the demographic data model had lower accuracy and effectiveness. In addition, the DL model was interpreted by gradient-weighted class activation mapping (Grad-CAM) to highlight clinically relevant features in the images, revealing the femoral neck as a common site for fractures. The study shows that DL can accurately identify osteoporosis stages from clinical data, indicating the potential of abdominal CT scans in early osteoporosis detection and reducing fracture risks with prompt treatment.
Hardware and software codesign framework called PeaCE(Ptolemy extension as a Cod sign Environment) allows to express both data flow and control flow. To formally verify an fFSM specification which expresses control flow in PeaCE, the step semantics of the model was defined. In this paper, we introduce the automatic verification tool developed by formal semantics of previous work. This tool uses the SMV as inner model checker md, through our tool, users can formally verify some important bugs such as race condition, ambiguous transition, and circulartransition without directly writing logical formulae.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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