• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제8권3호
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• pp.39-44
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• 2009

Local Binary Pattern (LBP) is becoming a popular tool for various machine vision applications such as face recognition, classification and background subtraction. In this paper, we propose a new extension of LBP, called the Diagonal LBP (DLBP), to handle the image-based gender classification problem arise in interactive display systems. Instead of comparing neighbor pixels with the center pixel, DLBP generates codes by comparing a neighbor pixel with the diagonal pixel (the neighbor pixel in the opposite side). It can reduce by half the code length of LBP and consequently, can improve the computation complexity. The Support Vector Machine is utilized as the gender classifier, and the texture profile based on DLBP is adopted as the feature vector. Experimental results revealed that our approach based on the diagonal LPB is very efficient and can be utilized in various real-time pattern classification applications.

• 대한물리의학회지
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• 제14권3호
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• pp.55-62
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• 2019

PURPOSE: Text-mining has been shown to be useful for understanding the clinical characteristics and patients' concerns regarding a specific disease. Low back pain (LBP) is the most common disease in modern society and has a wide variety of causes and symptoms. On the other hand, it is difficult to understand the clinical characteristics and the needs as well as demands of patients with LBP because of the various clinical characteristics. This study examined online texts on LBP to determine of text-mining can help better understand general characteristics of LBP and its specific elements. METHODS: Online data from www.spine-health.com were used for text-mining. Keyword frequency analysis was performed first on the complete text of postings (full-text analysis). Only the sentences containing the highest frequency word, pain, were selected. Next, texts including the sentences were used to re-analyze the keyword frequency (pain-text analysis). RESULTS: Keyword frequency analysis showed that pain is of utmost concern. Full-text analysis was dominated by structural, pathological, and therapeutic words, whereas pain-text analysis was related mainly to the location and quality of the pain. CONCLUSION: The present study indicated that text-mining for a specific element (keyword) of a particular disease could enhance the understanding of the specific aspect of the disease. This suggests that a consideration of the text source is required when interpreting the results. Clinically, the present results suggest that clinicians pay more attention to the pain a patient is experiencing, and provide information based on medical knowledge.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제2권4호
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• pp.15-20
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• 2016

본 논문은 의료영상 CT 기반의 지식데이터 검색 관리시스템 구축에 대한 내용을 기술한다. 개발된 시스템은 정밀한 지능형 검색기술을 활용하여 의료영상을 판독하고 환자의 병명을 진단함으로써 병원 업무 효율성을 높이데 목적이 있다. 본 연구에서는 PACS의 의료 영상 DICOM 파일을 읽어서 영상을 처리하고, 특징 값들을 추출하여 데이터베이스에 저장한다. 진료에 필요한 새로운 의료영상을 읽어서 데이터베이스에 저장된 다른 CT의 특징 값과 비교하여 유사성을 검색하는 시스템을 구현하였다. 연구학술용으로 제공된 100장의 CT DICOM을 JPEG 파일 형태로 변환한 후, SIFT, CS-LBP, K-Mean Clustering 알고리즘을 이용하여 Code Book Library를 구축하였다. 데이터베이스 최적화를 통하여 새로운 CT 이미지에 대한 기존 데이터와의 유사성을 검색 하여 그 결과를 확인함으로써 환자의 진료 및 진단에 활용할 수 있도록 하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.423-431
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• 2016

일반적으로 옥외영상에서의 자동차 번호판 인식은 인위적인 환경에서와는 다르게 기하학적으로 왜곡되어 있을 뿐만 아니라 조명 변화도 크기 때문에 단순환 문제가 아니다. 본 논문에서는 일반 CCTV 카메라로 옥외에서 촬영된 영상에서 자동차 번호판 인식을 위한 개선된 기술들을 제안한다. 먼저 다양한 특징을 상보적으로 사용하는 직렬구조의 다단계 Adaboost 검출기를 제안한다. 제안하는 검출기는 MB-LBP 및 Haar-like 특징을 사용하는 Adaboost 구조를 직렬로 연결하여 번호판 검출의 검출성능을 향상시켰다. 또한 검출된 번호판의 기하학적 왜곡을 보정하고 번호판의 타입을 먼저 결정하여 영상처리를 용이하게 하는 방법을 제안한다. 이런 방법은 그래이 변환, 문자/숫자 분리, 분리된 영상의 영상처리 등에서 사전지식 없이 전체 번호판 영상을 이용하는 경우보다 효율적이다. 본 논문에서 DBN(Deep Belief Network)를 문자/숫자 인식기로 사용하여 영상처리과정에서 기인한 획 손실이나 기울어짐 같은 기하학적인 왜곡에서도 강건한 인식률을 달성하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.536-543
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• 2015

본 연구는 시멘트 사업장 근로자들의 요통 관련 요인과 지식수준을 파악하기 위해 2013년 11월 1일부터 2014년 1월 31까지 충북 C 지역에 소재한 시멘트업에 종사하는 근로자 82명을 대상으로 설문 조사 한 결과 다음과 같다. 근로자의 요통 경험율은 56.1%였으며, 관련 인자는 대도시와 읍면지역에서 성장한 응답자와 업무 스트레스가 많고, 업무환경에 만족하지 않을수록 요통에 대한 정보가 없을수록 요통발생이 높았고, 요통을 경험한 응답자는 흡연을 하다 담배를 끊고, 음주도 줄이는 것으로 나타났고 향후 요통관련 교육을 받을 의향이 있는 것으로 나타났다. 또한 근로자의 요통관련 지식수준은 서로 양의 상관관계를 갖고 100점 환산 점수로 56.29로 낮은 수준을 보였고, 특히 자세와 관련된 요통지식이 50점으로 가장 낮았다. 요통경험과 교육에 따른 지식수준은 향후 요통 교육을 받을 의향이 있는 자에서 운동 관련 요통 지식 점수가 유의하게 높게 나타났으며, 요통 지식정보를 얻지 못한 응답자는 모든 지식수준이 낮은 점수를 보였고 유의한 차이가 있었다. 따라서 요통관련 산업 현장의 적극적인 관심과 더불어 요통관련 보건 교육 프로그램을 통해 요통관련 지식수준을 높임으로 효율적인 치유와 예방이 이루어지도록 해야 할 것이다.

• 대한인간공학회지
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• 제29권3호
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• pp.347-356
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• 2010

The purpose of this study is to analyze the spine stability by comparing muscle activation in various scaffold working conditions. The independent working conditions were designed by two levels of working height, existence and absence of safety handrail, and the two levels of expertise. The corresponding activities of the agonist and antagonist muscles of spine were simultaneously recorded by using EMG. As results, novice worker showed increased muscle activity while doing the task on the 2nd floor, absence of handrail. And expert showed the increase of co-contraction while working on the 2nd floor without handrail. Such co-contraction was found to increase the spine stability when the working condition become risky. On the other hand, the co-contraction was prolonged, the spine muscle fatique and disc pressure could be increased, which would increase the risk of musculo-skeletal disorder. The results of co-contraction in this study indicates that the motor control system responds to maintain the stability of the spine particularly when workers cognitively recognize the danger of falling or imbalance. This study also quantitatively accounted for the biomechanical cause of LBP among workers who has to prevent themselves from falling. Therefore, if can be said that safe environment preventing falling can also prevent workers from MSDs as well. Such knowledge can be applied to design ergonomic workplace environment as well as movable scaffold.