• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제18권3호
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• pp.315-323
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• 1997

Driving is a complex vigilance task that includes improper lookout, excessive speed and inattention. The primary objective of this research is to detect driver drowsiness so that the driver can be alerted to an impending traffic accident in performance. We developed the automatic detection and warning system during drowsy driving. A drowsiness detection system must be able to monitor driver status and detect the detrimental changes of a driver performance. Eyeblink has been found to be a reliable factor of drowsiness detection in earlier studies. As an additional parameter, we also considered the yawning which often occurs in a low vigilance state and predicts the drowsy state. We used a computer vision method to extract the eyeblink and yawning in the face image sequences. When the drowsy state was detected, the driver was refreshed by alarming device and menthol scent generator after deciding the warning level by fuzzy logic. For the evaluation of our system, we measured the physiological parameters such as EOG and EEG. The results indicated that it is possible to detect and alert the driver drowsiness temporarily or continuously by using our system.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권2호
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• pp.337-351
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• 2021

Automatically recognizing facial expressions in video sequences is a challenging task because there is little direct correlation between facial features and subjective emotions in video. To overcome the problem, a video facial expression recognition method using spatiotemporal recurrent neural network and feature fusion is proposed. Firstly, the video is preprocessed. Then, the double-layer cascade structure is used to detect a face in a video image. In addition, two deep convolutional neural networks are used to extract the time-domain and airspace facial features in the video. The spatial convolutional neural network is used to extract the spatial information features from each frame of the static expression images in the video. The temporal convolutional neural network is used to extract the dynamic information features from the optical flow information from multiple frames of expression images in the video. A multiplication fusion is performed with the spatiotemporal features learned by the two deep convolutional neural networks. Finally, the fused features are input to the support vector machine to realize the facial expression classification task. The experimental results on cNTERFACE, RML, and AFEW6.0 datasets show that the recognition rates obtained by the proposed method are as high as 88.67%, 70.32%, and 63.84%, respectively. Comparative experiments show that the proposed method obtains higher recognition accuracy than other recently reported methods.

• Steel and Composite Structures
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• 제32권5호
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• pp.633-642
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• 2019

In this work, lightweight sandwich plates consisting of a functionally graded porous (FGP) core and two laminated composite face sheets resting on elastic foundation have been proposed. Three different profiles are considered for the distributions of porosities along core thickness. The main aim of this paper is the investigation of the buckling behavior of the proposed porous sandwich plates (PSPs) by reporting their critical mechanical loads and their corresponding mode shapes. A finite element method (FEM) based on first order shear deformation theories (FSDT) is developed to discretize governing equations for the buckling behavior of the proposed sandwich plates. The effects of porosity dispersion and volume, the numbers and angles of laminated layers, sandwich plate geometrical dimensions, elastic foundation coefficients, loading and boundary conditions are studied. The results show that the use of FGP core can offer a PSP with half weight core and only 5% reduction in critical buckling loads. Moreover, stacking sequences with only ${\pm}45$ orientation fibers offer the highest values of buckling loads.

• The Korean Journal of Physiology and Pharmacology
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• 제28권5호
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• pp.457-467
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• 2024

Nanobodies derived from camelids and sharks offer unique advantages in therapeutic applications due to their ability to bind to epitopes that were previously inaccessible. Traditional methods of nanobody development face challenges such as ethical concerns and antigen toxicity. Our study presents a synthetic, phage-displayed nanobody library using trinucleotide-directed mutagenesis technology, which allows precise amino acid composition in complementarity-determining regions (CDRs), with a focus on CDR3 diversity. This approach avoids common problems such as frameshift mutations and stop codon insertions associated with other synthetic antibody library construction methods. By analyzing FDA-approved nanobodies and Protein Data Bank sequences, we designed sub-libraries with different CDR3 lengths and introduced amino acid substitutions to improve solubility. The validation of our library through the successful isolation of nanobodies against targets such as PD-1, ATXN1 and STAT3 demonstrates a versatile and ethical platform for the development of high specificity and affinity nanobodies and represents a significant advance in biotechnology.

• 한국임상수의학회지
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• 제25권3호
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• pp.207-210
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• 2008

Trichophyton erinacei is a dermatophyte pathogen that infects both humans and hedgehogs. A two-month old female four-toed hedgehog presented to the Chonbuk Animal Medical Center with pruritus, excoriation and crust on her face for ten days. The owner of the hedgehog also exhibited the clinical signs of scaly erythema with fine vesicles on her neck. A presumptive diagnosis of dermatophytosis was made based on the results of an acetate tape preparation in which hyphae and chains of arthroconidia were observed. The crusts from the lesions were then cultured on Sabouraud Dextrose Agar for identification. After 10 days of incubation, downy colored colonies that had a central umbo with a white granular surface and a yellow pigment ring in the reverse were observed. Microscopic analysis revealed the presence of numerous teardrop shaped microconidia singly attached to the sides of the hyphae. In addition, 2-6 roomed macroconidia that were somewhat irregular in shape and size were present, and abundant intermediate sized spores were observed between the micro and macro conidia. To confirm that the culture was T. erinacei, the internal transcribed spacer region of the 5.8S phase of the ribosomal RNA gene (ITS1-5.8S-ITS2 rDNA) was amplified by PCR and then sequenced. A 679-base pair fragment of DNA was then compared with sequences in GenBank and found to be 99% homologous with sequences of T. erinacei (Z97997 and Z97996. The clinical signs were resolved after four weeks of treatment with oral and topical ketoconazole and chlorhexidine. To the best of our knowledge, this represents the first case of T. erinacei isolated from a four-toed hedgehog in Korea.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권1호
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• pp.17-26
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• 2006

본 논문에서는 은닉 마르코프 모델 (HMM: hidden Markov model)을 이용한 제스처 인식 방법을 제안하고, 이를 게임 시스템의 인터페이스로 적용한 사례를 소개한다. 제안된 방법은 다음의 두 가지 특징을 가진다. 첫 번째는 사전에 분할된 데이터 열을 입력으로 사용하는 기존의 방법과는 달리, 제안된 방법은 카메라로부터 입력되는 비디오 스트림을 HMM의 입력으로 사용한다는 것이다. 두 번째는 제안된 HMM은 제스처의 분할과 인식을 동시에 수행한다는 것이다. 제안된 방법에서 사용자의 제스처는 13개의 제스처들을 인식하는 13개의 specific-HMM들을 결합하는 하나의 통합된 HMM을 통해 인식된다. 제안된 HMM은 사용자의 머리와 양손의 2D-위치 좌표로 구성된 포즈 심볼들의 열을 입력받는다. 그리고 새로운 포즈가 입력될 때마다, HMM의 상태 확률 값을 갱신한다. 그때, 만약 특정 상태의 확률 값이 미리 정해둔 임계치보다 큰 경우, 그 특정 상태를 포함하고 있는 제스처로 인식한다 제안된 방법의 정당성을 입증하기 위하여, 제안된 방법은 Quake II라는 컴퓨터 게임에 적용되었다. 실험결과는 제안된 방법이 높은 인식 정확률과, 계산 시간을 확연하게 감소시킬 수 있었음을 보여주었다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제16권5호
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• pp.1699-1705
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• 2015

Background: Medication errors in oncology may cause severe clinical problems due to low therapeutic indices and high toxicity of chemotherapeutic agents. We aimed to investigate unintentional medication errors and underlying factors during chemotherapy preparation and administration based on a systematic survey conducted to reflect oncology nurses experience. Materials and Methods: This study was conducted in 18 adult chemotherapy units with volunteer participation of 206 nurses. A survey developed by primary investigators and medication errors (MAEs) defined preventable errors during prescription of medication, ordering, preparation or administration. The survey consisted of 4 parts: demographic features of nurses; workload of chemotherapy units; errors and their estimated monthly number during chemotherapy preparation and administration; and evaluation of the possible factors responsible from ME. The survey was conducted by face to face interview and data analyses were performed with descriptive statistics. Chi-square or Fisher exact tests were used for a comparative analysis of categorical data. Results: Some 83.4% of the 210 nurses reported one or more than one error during chemotherapy preparation and administration. Prescribing or ordering wrong doses by physicians (65.7%) and noncompliance with administration sequences during chemotherapy administration (50.5%) were the most common errors. The most common estimated average monthly error was not following the administration sequence of the chemotherapeutic agents (4.1 times/month, range 1-20). The most important underlying reasons for medication errors were heavy workload (49.7%) and insufficient number of staff (36.5%). Conclusions: Our findings suggest that the probability of medication error is very high during chemotherapy preparation and administration, the most common involving prescribing and ordering errors. Further studies must address the strategies to minimize medication error in chemotherapy receiving patients, determine sufficient protective measures and establishing multistep control mechanisms.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.83-98
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• 2015

TV를 보면서 방송에 관련된 정보를 검색하려는 많은 시청자들은 정보 검색을 위해 주로 포털 사이트를 이용하고 있으며, 무분별한 정보 속에서 원하는 정보를 찾기 위해 많은 시간을 소비하고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위한 연구로써, 인터랙티브 비디오에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 인터랙티브 비디오는 일반적인 비디오에 추가 정보를 갖는 클릭 가능한 객체, 영역, 또는 핫스팟을 동시에 제공하여 사용자와 상호작용이 가능한 비디오를 말한다. 클릭 가능한 객체를 제공하는 인터랙티브 비디오를 저작하기 위해서는 첫째, 증강 객체를 생성하고, 둘째, 어노테이터가 비디오 위에 클릭 가능한 객체의 영역과 객체가 등장할 시간을 지정하고, 셋째, 객체를 클릭할 때 사용자에게 제공할 추가 정보를 지정하는 과정을 인터랙티브 비디오 저작 도구를 이용하여 수행한다. 그러나 기존의 저작 도구를 이용하여 인터랙티브 비디오를 저작할 때, 객체의 영역과 등장할 시간을 지정하는데 많은 시간을 소비하고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 유사한 샷들의 모임인 샷 시퀀스의 모든 샷에서 얼굴 영역을 검출한 샷 시퀀스 메타데이터 모델과 객체의 어노테이션 결과를 저장할 인터랙티브 오브젝트 메타데이터 모델, 그리고 어노테이션 후 발생될 수 있는 부정확한 객체의 위치 문제를 보완할 사용자 피드백 모델을 적용한 얼굴영역을 기반으로 하는 새로운 형태의 어노테이션 방법을 제안한다. 마지막으로 제안한 어노테이션 방법의 성능을 검증하기 위해서 인터랙티브 비디오 저작 시스템을 구현하여 기존의 저작도구들과 저작 시간을 비교하였고, 사용자 평가를 진행 하였다. 비교 분석 결과 평균 저작 시간이 다른 저작 도구에 비해 2배 감소하였고, 사용자 평가 결과 약 10% 더 유용한다고 평가 되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.106-116
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• 2016

<콜드 케이스>는 미제 살인 사건을 수사하는 미국 필라델피아 강력반의 이야기를 그리는 미국 TV시리즈이다. 시리즈는 여타의 인기 있는 시리즈들과 달리, 과거와 현재의 시간을 오가며 미국 역사의 소수자, 주류 역사에서 지워진 보통의 범죄 희생자들을 주인공으로 한다. 이유는 시리즈의 목표가 과거의 용기 있는 이들의 헌신으로 이루어진 사회적, 정치적 변화에 대하여 현재의 우리들이 미처 기억하지 못한 부분들을 다시 한 번 돌아보게 해주는 것이기 때문이다. 시리즈는 플래시 백 기법, 영혼의 등장, 시대배경과 주제에 정확하게 부합되는 대중음악의 사용을 통해 시청자들의 감정적 몰입을 유도하고, 간접경험으로만 기억하고 있는 역사적 사건들의 숨은 주인공들을 기억하게 한다. 즉, 기존의 기억만으로는 부족한 부분을 좀 더 세밀하게 보완한 "보철적 기억"의 개념으로 시리즈 존재의 가치를 입증한다. 우월한 지식과 권력의 남용으로 구성한 사회적 구조의 변화는 개인들의 끝없는 노력을 통해서만이 가능했고, 절대 그들을 잊어서는 안된다는 것이 시리즈 전체의 이야기 이다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권5호
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• pp.395-402
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• 2009

본 연구는 표정 인식률을 개선하기 위한, 강도가 다른 표정을 인식하는 새로운 표정 인식 방법을 제안한다. 사람마다 다르게 나타나는 표정과 표정마다 다른 강도는 표정 인식률 저하에 지대한 영향을 미친다. 하지만 얼굴 표정의 다양한 강도를 처리하는 방법은 많이 제시되지 않고 있다. 본 연구에서는 표정 템플릿과 표정 강도 분포모델을 이용하여 다양한 얼굴 표정 강도를 인식하는 방법을 제시한다. 표정 템플릿과 표정강도 분포모델은 얼굴의 특징 부위에 표시한 관심 점과 얼굴 특징 부위간의 움직임이 다른 표정과 강도에 따라 어떻게 달라지는지 설명하여 표정 인식률 개선에 기여한다. 제안 방법은 정지 이미지뿐만 아니라 비디오시퀀스에서도 빠른 측정 과정을 통해 다양한 강도의 표정을 인식할 수 있는 장점이 있다. 실험 결과, 제안 연구가 특히 약한 강도의 표정에 대해 타 방법보다 높은 인식 결과를 보여 제안 방법이 다양한 강도의 표정 인식에 강건함을 알 수 있다.