• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제43권5호
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• pp.397-404
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• 2020

Coronavirus disease(COVID-19) is highly infectious disease that directly affects the lungs. To observe the clinical findings from these lungs, the Chest Radiography(CXR) can be used in a fast manner. However, the diagnostic performance via CXR needs to be improved, since the identifying these findings are highly time-consuming and prone to human error. Therefore, Artificial Intelligence(AI) based tool may be useful to aid the diagnosis of COVID-19 via CXR. In this study, we explored various Deep learning(DL) approach to classify COVID-19, other viral pneumonia and normal. For the original dataset and lung-segmented dataset, the pre-trained AlexNet, SqueezeNet, ResNet18, DenseNet201 were transfer-trained and validated for 3 class - COVID-19, viral pneumonia, normal. In the results, AlexNet showed the highest mean accuracy of 99.15±2.69% and fastest training time of 1.61±0.56 min among 4 pre-trained neural networks. In this study, we demonstrated the performance of 4 pre-trained neural networks in COVID-19 diagnosis with CXR images. Further, we plotted the class activation map(CAM) of each network and demonstrated that the lung-segmentation pre-processing improve the performance of COVID-19 classifier with CXR images by excluding background features.

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 1996년도 Language, Information and Computation = Selected Papers from the 11th Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation, Seoul
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• pp.63-72
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• 1996

• Journal of Trauma and Injury
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• 제33권1호
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• pp.48-52
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• 2020

Composite skull defects in patients with severe head injuries are very challenging to manage. The dilemma when deciding whether to perform a definitive reconstruction is how long to wait for physiological recovery before an intervention complicates the situation. The inability of such patients to tolerate prolonged anesthetic exposure is a driving factor for performing the minimal intervention necessary to facilitate recovery. Herein, we present a case involving the successful immediate reconstructive treatment of a severely head-injured adolescent with a composite scalp defect secondary to trauma. A 14-year-old boy sustained a severe head injury from a motor vehicle accident with a composite scalp defect in the right fronto-parietal region. The frontal lobe was exposed, and the right eye was crushed and devitalized. The patient was deeply unconscious for 3 days, without any significant improvements before reconstructive surgery was proposed due to fear of possible meningitis resulting from the exposure of brain structures. We successfully managed the patient with a fronto-parieto-occipital flap, after which the patient promptly recovered consciousness.

• 한국광학회지
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• 제23권3호
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• pp.113-118
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• 2012

형광입자의 크기와 수에 따라 형광 신호의 상관함수 변화를 측정하는 형광상관분광법을 이용하여 용액 내에서 확산 운동하는 나노크기 형광 입자들의 농도와 유체역학적 반지름을 비교하였다. 시료에 사용된 나노크기 형광 입자들은 Alexa Fluor 647, 양자점, 형광 bead이고, 증류수에서 1/10, 1/100로 입자들이 들어있는 용액을 희석하여 각 입자들에 대해 3가지의 다른 농도의 시료를 준비하였다. Alex Fluor 647의 알려져 있는 확산시간을 이용하여 형광상관분광장치의 유효초점 부피를 구하고, 각 입자들의 확산계수, 크기, 희석에 따른 농도 변화를 측정할 수 있었다. 본 연구를 통해, 자체 제작된 형광상관분광장치로 임의적으로 희석된 시료들의 농도를 약 0.1 nM ~ 10 nM의 범위에서 측정할 수 있었고, 양자점의 확산계수를 $27{\pm}1{\mu}m^2/s$로 결정할 수 있었다.

• 한국자원식물학회:학술대회논문집
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• 한국자원식물학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.63-63
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• 2019

The thinning Green ball apple was extracted using water and ethanol and a phenolic concentration of thinning Green ball apple was $50-200{\mu}g/mL$. The water and ethanol extracts of thinning Green ball apple showed 94.69% and 92.24% 1,1-diphenyl-2-picrylhydrazyl radical scavenging activity and 100.30% and 99.16% 2,2'-Azinobis-(3-ethylbenzothiazoline-6-sulfonic acid) radical scavenging activity at phenolic concentration of $200{\mu}g/mL$, respectively. The water and ethanol extracts of thinning Green ball apple showed antioxidant protection factor of 1.76 antioxidant protection factor and 1.76 antioxidant protection factor, respectively. The water and ethanol extracts showed 101.46% and 99.64% anti-oxidative effect on thiobarbituric acid reactive substances at phenolic concentration of $200{\mu}g/mL$. Hence, the water and ethanol extracts of thinning Green ball apple can be considered a potential anti-oxidant. The water and ethanol extracts showed 33.28% and 32.14% hyaluronidase inhibition, respectively, at phenolic concentration of $150{\mu}g/mL$. The water and ethanol extracts showed 47.33% and 40.92% elastase inhibition and 46.19% and 65.58% collagenase inhibition at phenolic concentration of $200{\mu}g/mL$, respectively. About these experiments, thinning Green ball apple was found to exhibit anti-oxidation activity as well as hyaluronidase, elastase and collagenase inhibitory activities. Therefore, thinning Green ball apple can be considered a potential source for functional food.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.206-212
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• 2021

사회가 점점 발전하면서 의사소통 방법이 다양한 형태로 발전하고 있다. 그러나 발전한 의사소통은 비장애인을 위한 방법이며, 청각장애인에게는 아무런 영향을 미치지 않는다. 따라서 본 논문에서는 청각장애인의 의사소통을 돕기 위한 CNN 기반의 수화번역 프로그램을 설계 및 구현한다. 수화번역 프로그램은 웹캠을 통해 입력된 수화 영상 데이터를 기반으로 의미에 맞게 번역한다. 수화번역 프로그램은 직접 제작한 24,000개의 한글 자모음 데이터를 사용하였으며, 효과적인 분류모델의 학습을 위해 U-Net을 통한 Segmentation을 진행한다. 전처리가 적용된 데이터는 19,200개의 Training Data와 4,800개의 Test Data를 통하여 AlexNet을 기반으로 학습을 진행한다. 구현한 수화번역 프로그램은 'ㅋ'이 97%의 정확도와 99%의 F1-Score로 모든 수화데이터 중에서 가장 우수한 성능을 나타내었으며, 모음 데이터에서는 'ㅣ'가 94%의 정확도와 95.5%의 F1-Score로 모음 데이터 중에서 가장 높은 성능을 보였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.1-7
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• 2023

시각 피질로부터 영감을 심층 신경망의 일종인 컨벌루션 신경망은 영상 관련 분야에서 이미 인간의 시각처리 능력을 넘어서 다양한 분야에 응용되고 있지만 적대적 공격의 출현으로 모델의 성능이 저하되는 심각한 위험에 노출되어 있다. 또한 적대적 공격에 대응하기 위한 방어 기술은 해당 공격에 효과를 보이지만 다른 종류의 공격에는 취약하다. 적대적 공격에 대응하기 위해서는 적대적 공격이 컨벌루션 신경망 내부에서 어떤 과정을 통하여 성능이 저하되는 지에 대한 분석이 필요하다. 본 연구에서는 신경생리학 분야에서 뉴런의 활동을 측정하기 위한 척도인 개체군 희소성 인덱스를 이용하여 AlexNet과 VGG11 모델의 적대적 공격에 대한 분석을 수행하였다. 수행된 연구를 통하여 적대적 예제에 대한 개체군 희소성 인덱스가 AlexNet에서는 전 연결 층에서 개체군 희소성이 증가하는 현상을 발견할 수 있었으며 이와 같은 동작은 일반적인 신경망의 동작에 반하는 결과로서 적대적 예제가 신경망의 동작에 영향을 미치고 있다는 강력한 증거이며 또한 동일한 실험을 실시한 VGG11에서는 전체 레이어에서 개체군 희소성 인덱스가 전반적으로 감소하여 개체 인식의 성능이 감소되는 활동을 관찰 할 수 있었다. 이와 같은 결과는 신경생리학적 관점에서 뉴런의 활동을 관찰하는 방식을 인공지능 분야에서도 활용하고 분석할 수 있는 방법을 제시하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.169-174
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• 2018

시민들의 안전을 위한 영상통합관제센터에는 수많은 CCTV 카메라가 연결되어 많은 채널의 영상을 소수의 관제사가 관제하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 많은 채널의 영상을 효과적으로 관제하기 위하여 안전지도와 연계한 지능형 영상보안 시스템을 제안한다. 안전지도는 범죄 발생 빈도를 데이터베이스로 구축하고, 범죄 발생 위험 정도를 표현하고, 범죄 취약 계층인 여성이 범죄 위험 지역으로 진입하면 영상통합관제센터의 관제사가 주목할 수 있도록 한다. 성별 구분을 보행자 검출 및 추적 그리고 딥러닝을 통하여 성별을 구분한다. 보행자 검출은 Adaboost 알고리즘을 이용하고, 보행자 추적을 위한 확률적 데이터 연관 필터(probablistic data association filter)를 적용한다. 보행자의 성별을 구분하기 위하여 비교적 간단한 AlexNet를 적용하여 성별을 판별한다. 실험을 통하여 제안하는 성별 구분 방법이 종래의 알고리즘에 비하여 성별 구분에 효과적임을 보인다. 또한 안전지도와 연계한 지능형 영상보안 시스템 구현 결과를 소개한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.180-192
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• 2021

이미지 인식 및 패턴 감지를 위해 널리 사용되는 알고리즘 중 하나는 convolution neural network(CNN)이다. CNN에서 대부분의 연산량을 차지하는 convolution 연산을 효율적으로 처리하기 위해 외부 하드웨어 가속기를 사용하여 CNN 어플리케이션의 성능을 향상 시킬 수 있다. 이러한 하드웨어 가속기를 사용함에 있어서 CNN은 막대한 연산량을 처리하기 위해 오프칩 DRAM에서 가속기 내부의 메모리로 데이터를 갖고 와야 한다. 즉 오프칩 DRAM과 가속기 내부의 온칩 메모리 혹은 글로벌 버퍼 사이의 데이터 통신이 CNN 어플리케이션의 성능에 큰 영향을 끼친다. 본 논문에서는 CNN 가속기 내의 온칩 메모리 혹은 글로벌 버퍼의 크기에 따른 주메모리 혹은 DRAM으로의 접근 횟수를 추산할 수 있는 시뮬레이터를 개발하였다. CNN 아키텍처 중 하나인 AlexNet에서, CNN 가속기 내부의 글로벌 버퍼의 크기를 증가시키면서 시뮬레이션 했을 때, 글로벌 버퍼 크기가 100kB 이상인 경우가 100kB 미만인 경우보다 가속기 내부와 오프칩 DRAM 간의 접근 횟수가 0.8배 낮은 것을 확인 했다.

• 대한수학회지
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• 제53권1호
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• pp.115-126
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• 2016

Let $E{\subset}{\mathbb{F}}^d_q$, the d-dimensional vector space over the finite field with q elements. Construct a graph, called the distance graph of E, by letting the vertices be the elements of E and connect a pair of vertices corresponding to vectors x, y 2 E by an edge if ${\parallel}x-y{\parallel}:=(x_1-y_1)^2+{\cdots}+(x_d-y_d)^2=1$. We shall prove that the non-overlapping chains of length k, with k in an appropriate range, are uniformly distributed in the sense that the number of these chains equals the statistically correct number, $1{\cdot}{\mid}E{\mid}^{k+1}q^{-k}$ plus a much smaller remainder.