• 한국전산유체공학회:학술대회논문집
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• 한국전산유체공학회 2003년도 추계 학술대회논문집
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• pp.11-17
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• 2003

The new multi-dimensional higher order interpolation scheme called MHIS is developed. Firstly, multi-dimensional TVD condition is derived based on one-dimensional TVD condition. Using multi-dimensional TVD condition, 2nd, 3rd and 5th order MHIS are presented. By help of multi-dimensional TVD condition, it is possible to captured a discontinuity monotonically even in a multi-dimensional flow. It is verified through several test cases that the accuracy and the robustness of MHIS are enhanced in regions of shock discontinuities as well as boundary-layers.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제10권2호
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• pp.172-177
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• 1989

Stereoselective solvolyses of optically active activated esters in the aggregate system of optically active polymeric surfactants containing imidazole and benzene moieties were performed. The catalyst polymers employed were copolymers of N-methacryloyl-L-histidine methyl ester (MHis) with N,N-dimethyl-N-hexadecyl-N-[10-(p-methacryloylo xyphenoxycarbonyl)-decyl]ammonium bromide(DEMAB). In the solvolyses of N-carbobenzoxy-D- and L-phenylalanine p-nitrophenyl esters (D-NBP and L-NBP) by polymeric catalysts, copoly(MHis-DEMAB) exhibited not only increased catalytic activity but also enhanced enantioselectivity as the mole ${\%}$ of surfactant monomers in the copolymers increased. The polymeric catalysts showed noticeable enantioselective solvolyses toward D- and L-NBP of the substrates employed. As the reaction temperature was lowered for the solvolyses of D- and L-NBP with the catalyst polymer containing 3.5 mole ${\%}$ of MHis, the increased reaction rate and enhanced enantioselectivity were observed. The coaggregative systems of the polymer and monomeric surfactants were also investigated. In the case of coaggregate system consisted of 70 mole ${\%}$ of cetyldimethylethylammonium bromide with polymeric catalyst showed maximum enantioselective catalysis, viz., $k_{cat}(L)/k_{cat}(D)$ = 2.85. The catalyst polymers in the sonicated solvolytic solutions were confirmed to form large aggregate structure by electron microscopic observation.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권5호
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• pp.217-228
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• 2023

비디오 개체 분할은 비디오를 구성하는 영상 프레임 각각에 대해 관심 개체 분할을 수행해야 할 뿐만 아니라, 해당 비디오를 구성하는 프레임 시퀀스 전체에 걸쳐 개체들에 대한 정확한 트래킹을 요구하기 때문에 난이도가 높은 기술이다. 특히 드라마 비디오에서 인물 개체 분할은 다양한 장소와 시간대에서 상호 작용하는 복수의 주요 등장인물들에 대한 정확한 트래킹을 요구하는 특징을 가지고 있다. 또한, 드라마 비디오 인물 개체분할은 주연 인물들과 조연 혹은 보조 출연 인물들 간의 등장 빈도에 상당한 차이가 있어 일종의 클래스 불균형 문제도 있다. 본 논문에서는 미생 드라마 비디오들을 토대로 구축한 인물 개체 분할 데이터 집합인 MHIS를 소개하고, 등장인물 클래스 간의 심각한 데이터 불균형 문제를 효과적으로 해결하기 위한 새로운 비디오 데이터 보강 기법인 CDVA를 제안한다. 기존의 비디오 데이터 보강 기법들과는 달리, 새로운 CDVA 보강 기법은 비디오들의 시-공간적 맥락을 충분히 고려해서 목표 인물이 삽입되어야 할 배경 클립 내의 위치를 결정함으로써, 보다 더 현실적인 보강 비디오들을 생성한다. 따라서 본 논문에서 제안하는 새로운 비디오 데이터 보강 기법인 CDVA는 비디오 개체 분할을 위한 심층 신경망 모델의 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 MHIS 데이터 집합을 이용한 다양한 정량 및 정성 실험들을 통해, 제안 비디오 데이터 보강 기법의 유용성과 효과를 입증한다.

• 보건의료생명과학 논문지
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• 제10권1호
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• pp.61-68
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• 2022

우리나라의 자살률은 OECD 표준인구 10만 명당 기준 23.0명(2017년 기준)으로 OECD 회원국 중 가장 높고 OECD 평균 11.2명보다 2.1배 높다. 강원도 내 자살률이 전국에서 4번째로 높고 자살자 수가 507명으로 인구 10만 명당 자살률이 26.1명 으로 나타났다. 이에 강원도 자살률 감소를 위해 통계청, 국가보건통계지표, 지역사회건강조사, 건강보험공단 DB, 정신건강사례관리시스템(MHIS), 선행연구 등을 기초자료로 자살과 관련된 요인을 분석하고 이를 바탕으로 강원도의 자살률 감소와 효과적인 사회적 중재 모형의 설계 및 활용을 위한 기초자료 제공하고자 한다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제9권2호
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• pp.739-748
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• 2014

In this paper, we propose pyramid appearance and global structure action descriptors on both RGB and depth motion history images and a model-free method for human action recognition. In proposed algorithm, we firstly construct motion history image for both RGB and depth channels, at the same time, depth information is employed to filter RGB information, after that, different action descriptors are extracted from depth and RGB MHIs to represent these actions, and then multimodality information collaborative representation and recognition model, in which multi-modality information are put into object function naturally, and information fusion and action recognition also be done together, is proposed to classify human actions. To demonstrate the superiority of the proposed method, we evaluate it on MSR Action3D and DHA datasets, the well-known dataset for human action recognition. Large scale experiment shows our descriptors are robust, stable and efficient, when comparing with the-state-of-the-art algorithms, the performances of our descriptors are better than that of them, further, the performance of combined descriptors is much better than just using sole descriptor. What is more, our proposed model outperforms the state-of-the-art methods on both MSR Action3D and DHA datasets.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제35권4호
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• pp.313-321
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• 2002

Objectives : To identify the risk factors of dementia among the elderly in a large city. Methods : A cross-sectional study was conducted in July 2001, with potential participants selected by stratified two stage cluster sampling of the elderly population of Keumgog dong, Busan. A total of 452 elderly people aged 65 years and over, underwent a two phase diagnostic procedure. Mini-mental State Examination-Korean (MMSE-K) and Samsung Dementia Questionnaire were used for the 1st stage, and the Clinical Dementia Rating Scale (CDR), the Bartel ADL, and IADL Index, the Korean Geriatric Depression Scale (KGDS), the Modified Hatchinski Ischemic Scale (MHIS), and other laboratory tests were used for the 2nd stage. Results : Of the 446 participants finally chosen, 45 were confirmed with dementia, and 363 as normal, with the rests not confirmed with dementia or as normal, were excluded from the analysis. According to the logistic regression analysis, the risk of dementia was significantly higher In: people aged 80 and above (OR=4.36, 95% CI=1.97-9.62), illiterate (OR=3.58, 95% CI=1.71-7.46), who had a history of strokes (OR=6.35, 95% CI=2.71-14.87), or who had 3 history of hyperlipidemia (OR=4.74, 95% CI=1.65-13.61), compared to their counterparts. Conclusions : These results suggest that efforts to prevent strokes and hyperlipidemia can significantly decrease the risk of dementia.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.518-528
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• 2014

본 논문에서는 4차원 시공간 (4D-ST, [x,y,z,t]) 특징을 이용하여 행동 방향을 인식하는 방법을 제안한다. 이를 위해 4차원 시공간 특징점 (4D-STIPs, [x,y,z,t])을 제안하였고, 이는 여러 다른 뷰에서 촬영한 이미지들로부터 복원된 3차원 공간 (3D-S, [x,y,z]) 볼륨으로부터 계산된다. 3차원 공간정보를 갖고 있는 3D-S 볼륨과 4D-STIPs는 2차원 공간 (2D-S, [x,y]) 뷰로 사영을 하여 임의의 2D-S 뷰에서의 특징을 생성해 낼 수 있다. 이 때, 사영 방향을 결정 할 수 있으므로, 학습 시 방향에 대한 정보를 포함하여 행동 방향을 인식 할 수 있다. 행동 방향을 인식하는 과정은 두 단계로 나눌 수 있는데, 우선 어떤 행동인지를 인식하고 그 후, 방향 정보를 이용하여 최종적으로 행동 방향을 인식한다. 행동 인식과 방향 인식을 위해, 사영된 3D-S 볼륨과 4D-STIPs은 각각 움직이는 부분과 움직이지 않는 부분에 대한 정보를 담고 있는 motion history images (MHIs)와 non-motion history images (NMHIs)로 구성된다. 이러한 특징들은 행동 인식을 위해, 방향 정보에 상관없이 같은 행동이면 같은 클래스로 분류되어 support vector data description (SVDD) 분류기로 학습되고, support vector domain density description (SVDDD)을 이용하여 인식된다. 인식된 행동에서 최종적으로 방향을 인식하기 위해 각 행동을 방향 클래스로 분류하여 SVDD 분류기로 학습하고 SVDDD로 인식한다. 제안된 방법의 성능을 보이기 위해서 INRIA Xmas Motion Acquisition Sequences (IXMAS) 데이터셋에서 제공하는 3D-S 볼륨을 사용하여 학습을 하고, 행동 방향 인식 실험이 가능한 SNU 데이터셋을 구축하여 인식 실험을 하였다.