• 동의생리병리학회지
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• 제16권4호
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• pp.745-755
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• 2002

To examine the effects of Yunpyesan on the cell proliferation of A549 human lung carcinoma cell line, we performed various experiments such as dose-dependent effect of Yunpyesan on cell proliferation and viability, morphological changes, quantification of apoptotic cell death and alterations of apoptosis/cell cycle-regulatory gene products. Yunpyesan declined cell viability and proliferation in both a dose- and a time-dependent manner. The anti-proliferative effect by Yunpyesan treatment in A459 cells was associated with morphological changes such as membrane shrinking and cell rounding up. Yunpyesan Induced apoptotic cell death in a time-dependent manner, which was associated with degradation of poly-(ADP-ribose) polymerase (PARP), an apoptotic target protein, without alterations of the balance between Bcl-2 and Bax expressions. DNA flow cytometric histograms showed that population of G1 phase of the cell cycle was increased by Yunpyesan treatment in a dose-dependent manner. Western blot analysis revealed that cyclin D1 and A were reduced by Yunpyesan treatment, whereas cyclin dependent kinase (Cdk) inhibitor p27 was markedly increased in a time-dependent fashion. The level of tumor suppressor p53 proteins was also increased by Yunpyesan treatment and its increase might be linked to increase of Cdk inhibitor p27. In addition, Mdm2, negative regulator of p53, was down-regulated by Yunpyesan treatment. Since the expression of retinoblastome protein (pRB), a key regulator of G1/S progression, was reduced by Yunpyesan treatment, we supposed that phosphorylation of pRB might be also blocked. The present results indicated that Yunpyesan-induced inhibition of lung cancer cell proliferation is associated with the induction of apoptosis and the blockage of G1/S progression.

• 방송공학회논문지
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• 제10권4호통권29호
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• pp.576-586
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• 2005

본 논문에서는 스테레오 기반 비디오 압축 전송 시스템을 위하여 시차영상을 추정하고 표현하는 방법에 대하여 연구를 수행하였다. 기존에는 스테레오 영상 전송을 위하여 시차영상을 화소 단위나 블록단위로 구하는 방법이 사용되었다. 화소 단위 시차추정은 정확도는 높으나 전송시 많은 비트를 발생시키는 반면, 블록단위 시차 추정은 정보량을 줄일 수 있으나 정확도가 떨어지는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 영상의 경계부분을 두 개의 영역으로 나누고 시차정보를 주변 것으로 대치함으로써 블록단위의 방법과 거의 같은 정보량을 갖으면서 경계부분에서 보다 정확한 시차정보를 표현하는 방법을 제안하였다. 본 방법은 블록의 형태를 분류하기 위하여 누적 히스토그램을 특징으로 하는 신경망을 사용하였다. 본 논문에서는 제안한 알고리즘이 경계블록을 다수 포함한 영상에서는 블록단위의 시차표현 방법보다 효과적임을 실제 영상 분석을 통하여 증명하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권7호
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• pp.2633-2648
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• 2015

The problem of visual words' synonymy and ambiguity always exist in the conventional bag of visual words (BoVW) model based object category methods. Besides, the noisy visual words, so-called "visual stop-words" will degrade the semantic resolution of visual dictionary. In view of this, a novel bag of visual words method based on PLSA and chi-square model for object category is proposed. Firstly, Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA) is used to analyze the semantic co-occurrence probability of visual words, infer the latent semantic topics in images, and get the latent topic distributions induced by the words. Secondly, the KL divergence is adopt to measure the semantic distance between visual words, which can get semantically related homoionym. Then, adaptive soft-assignment strategy is combined to realize the soft mapping between SIFT features and some homoionym. Finally, the chi-square model is introduced to eliminate the "visual stop-words" and reconstruct the visual vocabulary histograms. Moreover, SVM (Support Vector Machine) is applied to accomplish object classification. Experimental results indicated that the synonymy and ambiguity problems of visual words can be overcome effectively. The distinguish ability of visual semantic resolution as well as the object classification performance are substantially boosted compared with the traditional methods.

• Wind and Structures
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• 제26권5호
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• pp.267-277
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• 2018

Numerical simulations are performed of a long flexible cylinder undergoing vortex-induced vibration at a Reynolds number of 500. The cylinder is pinned at both ends, having an aspect ratio of 100 (cylinder length to cylinder diameter) and a mass ratio of 4.2 (structural mass to displaced fluid mass). Temporal and spatial information on the cross-flow (CF) and in-line (IL) vibrations is extracted. High modal vibrations up to the $6^{th}$ in the CF direction and the $11^{th}$ in the IL direction are observed. Both the CF and IL vibrations feature a multi-mode mixed pattern. Mode competition is observed. The $2^{nd}$ mode with a low frequency dominates the IL vibration and its existence is attributed to a wave group propagating back and forth along the span. Distributions of fluid force coefficients are correlated to those of the CF and IL vibrations along the span. Histograms of the x'-y motion phase difference are evaluated from the total simulation time and a complete vibration cycle representing the standing or travelling wave pattern. Correlations between the phase difference and the vibrations are discussed. Vortex structures behind the cylinder show an interwoven near-wake pattern when the standing wave pattern dominates, but an oblique near-wake pattern when the travelling wave pattern prevails.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제17권2호
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• pp.835-838
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• 2016

Background: Lung cancer remains one of the most common cancers in the world, both in terms of new cases (about 13% of total per year) and deaths (nearly one cancer death in five), because of the high case fatality. Errors in lung cancer type or malignant growth determination lead to degraded treatment efficacy, because anticancer strategy depends on tumor morphology. Materials and Methods: We have made an attempt to evaluate effectiveness of machine learning algorithms in the task of lung cancer classification based on gene expression levels. We processed four publicly available data sets. The Dana-Farber Cancer Institute data set contains 203 samples and the task was to classify four cancer types and sound tissue samples. With the University of Michigan data set of 96 samples, the task was to execute a binary classification of adenocarcinoma and non-neoplastic tissues. The University of Toronto data set contains 39 samples and the task was to detect recurrence, while with the Brigham and Women's Hospital data set of 181 samples it was to make a binary classification of malignant pleural mesothelioma and adenocarcinoma. We used the k-nearest neighbor algorithm (k=1, k=5, k=10), naive Bayes classifier with assumption of both a normal distribution of attributes and a distribution through histograms, support vector machine and C4.5 decision tree. Effectiveness of machine learning algorithms was evaluated with the Matthews correlation coefficient. Results: The support vector machine method showed best results among data sets from the Dana-Farber Cancer Institute and Brigham and Women's Hospital. All algorithms with the exception of the C4.5 decision tree showed maximum potential effectiveness in the University of Michigan data set. However, the C4.5 decision tree showed best results for the University of Toronto data set. Conclusions: Machine learning algorithms can be used for lung cancer morphology classification and similar tasks based on gene expression level evaluation.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권2호
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• pp.203-212
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• 2015

본 논문은 도로주행 영상에서 도로표지판을 인식하는 방법을 제안한다. 지능형 차량에서 얻어지는 도로표지판 영상은 일반적인 사물 영상과는 다른 두 가지 특징이 있다. 첫째는 대상이 되는 사물들은 종류가 제한적이고 형태가 단순한 도형인 경우가 대부분이다. 둘째는 일반적인 도로주행 영상은 다양한 조명 환경과 날씨 상태로 인해서 선명한 영상을 취득하기 어려운 점이다. 본 논문에서는 조명 변화가 심한 도로주행 영상에 대해서 효과적으로 특징을 추출하기 위해서 Modified Census Transform(MCT)을 개선한 특징추출 방법을 제안한다. 추출된 특징들은 히스토그램으로 쌓여지고 영상 전반에 걸쳐 아주 고차원의 기술자(Descriptor)로 변환되며, 변환된 수많은 기술자들은 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 활용한 Fisher-vector 방법에 의해서 저차원으로 변형하여 특징으로 사용한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 일반적인 표지판 인식 방법에 비해서 조명변화에 강한 검출 결과를 보여주었으며, 실시간 검출 및 인식도 가능하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.841-850
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• 1999

히스토그램을 이용한 질의 술어의 선택도 추정은 상용 데이터베이스 시스템의 비용 기반 최적화기에서 가장 널리 사용되는 방법이다. 공간 데이터베이스 관리 시스템의 경우 객체간의 위상 관계를 이용한 술어가 주어지며, 질의 최적화를 위해서는 공간 위상 술어의 선택도 추정이 필수적이다. 이를 이해 본 논문에서는 기존의 다차원 히스토그램 기법에 차원 변환 기법을 적용한 공간 위상 술어 추정 기법을 제안한다. 제안된 기법은 차원 변환 공간상의 점으로 대응된 공간 객체로부터 두가지 분할 전략을 이용하여 공간 히스토그램을 생성한 수 변환 공간이 가지는 위상 관계를 이용하여 공간 위상 술어의 선택도를 추정한다. 제안된 기법은 공간 질의 최적화기에서 비교적 작은 메모리와 부가적인 입출력 없이 공간 위상 술어의 선택도를 추정할 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권4호
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• pp.303-308
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• 2010

본 논문에서는 기울기 벡터장과 조건부 엔트로피를 결합한 의료영상 정합 방법을 제안한다. 정합 방법은 조건부 확률의 엔트로피에 기반한 측도를 수행한다. 먼저 공간적 정보를 얻기 위해 윤곽선 정보의 방향을 제공하는 기울기 정보인 기울기 벡터장을 계산한다. 다음으로 주어진 두 영상에서 픽셀의 밝기정보와 에지정보를 결합하여 조인트 히스토그램을 계산하여 조건부 엔트로피를 구하고, 이것을 두 영상의 정합측도로 사용한다. 제안된 방법의 성능평가를 위해 자기공명 영상과 변환된 컴퓨터단층촬영 영상에 기존 방법인 상호정보기반의 측도, 조건부 엔트로피만을 사용한 측도와 비교 실험을 수행한다. 실험결과로부터 제안한 방법이 기존의 최적화 방법들 보다 더 빠르고 정확한 정합임을 알 수 있다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제30권4호
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• pp.104-111
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• 2019

Purpose: Online magnetic resonance-guided adaptive radiotherapy (MRgART), an emerging technique, is used to address the change in anatomical structures, such as treatment target region, during the treatment period. However, the electron density map used for dose calculation differs from that for daily treatment, owing to the variation in organ location and, notably, air pockets. In this study, we evaluate the dosimetric effect of electron density override on air pockets during online ART for pancreatic cancer cases. Methods: Five pancreatic cancer patients, who were treated with MRgART at the Seoul National University Hospital, were enrolled in the study. Intensity modulated radiation therapy plans were generated for each patient with 60Co beams on a ViewrayTM system, with a 45 Gy prescription dose for stereotactic body radiation therapy. During the treatment, the electron density map was modified based on the daily MR image. We recalculated the dose distribution on the plan, and the dosimetric parameters were obtained from the dose volume histograms of the planning target volume (PTV) and organs at risk. Results: The average dose difference in the PTV was 0.86Gy, and the observed difference at the maximum dose was up to 2.07 Gy. The variation in air pockets during treatment resulted in an under- or overdose in the PTV. Conclusions: We recommend the re-contouring of the air pockets to deliver an accurate radiation dose to the target in MRgART, even though it is a time-consuming method.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권1호
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• pp.1-9
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• 2013

본 논문에서는 CS-LBP (Center-Symmetric Local Binary Pattern) 특징과 공간 피라미드를 이용한 BoF (Bag of Features)를 생성하고 이를 랜덤 포레스트(Random Forest) 분류기에 적용하여 인간의 행동을 인식하는 알고리즘을 제안한다. BoF를 생성하기 위해 영상을 균일한 패치로 나누고, 각 패치 마다 CS-LBP 특징을 추출한다. 행동 분류 성능을 향상시키기 위해 패치들마다 추출한 특징벡터들에 대해 K-mean 클러스터링을 적용하여 코드 북을 생성한다. 본 논문에서는 영상의 지역적인 특성을 고려하기 위해 공간 피라미드 방법을 적용하고 각 공간 레벨에서 추출된 BoF에 대해 가중치를 적용하여 최종적으로 하나의 특징 벡터로 결합한다. 행동 분류를 위해 결정트리의 앙상블로 이루어진 랜덤 포레스트는 학습 단계에서 각 행동 클래스를 위한 분류 모델을 만든다. 가중 BoF가 적용된 랜덤 포레스트는 다양한 인간 행동 영상을 포함하고 있는 Standford Actions 40 데이터를 성공적으로 분류하였다. 또한 기존 방법에 비해 분류 성능이 유사하거나 우수하며, 한 장의 영상에 대해 빠른 인식속도를 보였다.