적응적 메쉬 세분화(AMR)는 여러 과학과 공학 분야에서 이용되는 보편적인 계산 시뮬레이션기법이다. AMR 데이타가 계층적인 다중해상도 데이타 구조로 이뤄져 있음에도 불구하고, 어떤 적절한 자료구조로의 변형 없이, 이 데이타를 광선추적법이나 스플래팅과 같은 전통적인 볼륨 가시화 알고리즘들을 이용하여 가시화 하는 것은 불가능하다. 본 논문에서는 AMR 데이타로부터 생성된 k-d 트리와 팔진트리를 이용하는 계층적 다중해상도 스플래팅에 대해 설명한다. 이 기법은 최신의 범용 PC 그래픽스 하드웨어를 이용하여 AMR 데이타의 가시화를 구현하는데 적합하다. 대화식으로 변환함수와 뷰잉 / 렌더링 파라메터를 설정할 수 있는 기능을 제공하는 사용자 인터페이스에 대해서도 설명한다. nVIDIA GeForce3 그래픽스 카드를 내장한 범용의 PC를 이용해 얻은 실험 결과로부터, 제안된 기법을 이용해 AMR 데이타를 대화식으로(초당 20프레임 이상의 속도로) 렌더링 할 수 있음을 보인다. 본 기법은 시간 가변 AMR 데이터의 병렬 렌더링에도 쉽게 적응될 수 있을 것이다.
Nowadays, online or mobile social network services (SNS) are very popular and widely spread in our society and daily lives to instantly share, disseminate, and search information. In particular, SNS such as YouTube, Flickr, Facebook, and Amazon allow users to upload billions of images or videos and also provide a number of multimedia information to users. Information retrieval in multimedia-rich SNS is very useful but challenging task. Content-based media retrieval (CBMR) is the process of obtaining the relevant image or video objects for a given query from a collection of information sources. However, CBMR suffers from the dimensionality curse due to inherent high dimensionality features of media data. This paper investigates the effectiveness of the kernel trick in CBMR, specifically, the kernel principal component analysis (KPCA) for dimensionality reduction. KPCA is a nonlinear extension of linear principal component analysis (LPCA) to discovering nonlinear embeddings using the kernel trick. The fundamental idea of KPCA is mapping the input data into a highdimensional feature space through a nonlinear kernel function and then computing the principal components on that mapped space. This paper investigates the potential of KPCA in CBMR for feature extraction or dimensionality reduction. Using the Gaussian kernel in our experiments, we compute the principal components of an image dataset in the transformed space and then we use them as new feature dimensions for the image dataset. Moreover, KPCA can be applied to other many domains including CBMR, where LPCA has been used to extract features and where the nonlinear extension would be effective. Our results from extensive experiments demonstrate that the potential of KPCA is very encouraging compared with LPCA in CBMR.
Sarcoidosis is a multisystem disease characterized by noncaseating granulomas. Cardiac involvement is known to have poor prognosis because it can manifest as a serious condition such as the conduction abnormality, heart failure, ventricular arrhythmia, or sudden cardiac death. Although early diagnosis and early treatment is critical to improve patient prognosis, the diagnosis of CS is challenging in most cases. Diagnosis usually relies on endomyocardial biopsy (EMB), but its diagnostic yield is low due to the incidence of patchy myocardial involvement. Guidelines for the diagnosis of CS recommend a combination of clinical, electrocardiographic, and imaging findings from various modalities, if EMB cannot confirm the diagnosis. Especially, the role of advanced imaging such as cardiac magnetic resonance (CMR) imaging and positron emission tomography (PET), has shown to be important not only for the diagnosis, but also for monitoring treatment response and prognostication. CMR can evaluate cardiac function and fibrotic scar with good specificity. Late gadolinium enhancement (LGE) in CMR shows a distinctive enhancement pattern for each disease, which may be useful for differential diagnosis of CS from other similar diseases. Effectively, T1 or T2 mapping techniques can be also used for early recognition of CS. In the meantime, PET can detect and quantify metabolic activity and can be used to monitor treatment response. Recently, the use of a hybrid CMR-PET has introduced to allow identify patients with active CS with excellent co-localization and better diagnostic accuracy than CMR or PET alone. However, CS may show various findings with a wide spectrum, therefore, radiologists should consider the possible differential diagnosis of CS including myocarditis, dilated cardiomyopathy (DCM), hypertrophic cardiomyopathy, amyloidosis, and arrhythmogenic right ventricular cardiomyopathy. Radiologists should recognize the differences in various diseases that show the characteristics of mimicking CS, and try to get an accurate diagnosis of CS.
Nowadays computer-guided "flapless" surgery for implant placement using templates is gaining popularity among clinicians and patients. The advantages of this surgical protocol are its minimally invasive nature, accuracy of implant placement, predictability, less post-surgical discomfort and reduced time required for definitive rehabilitation. Aim of this study is to describe the digital implant protocol, thanks to which is now possible to do a mini-invasive static guided implant surgery. This is possible thanks to a procedure named surface mapping based on the matching between numerous points on the surface of patient's dental casts and the corresponding anatomical surface points in the CBCT data. With some critical points and needing an adequate learning curve, this protocol allows to select the ideal implant position in depth, inclination and mesio-distal distance between natural teeth and or other implants enabling a very safe and predictable rehabilitation compared with conventional surgery. It represents a good tool for the best compromise between anatomy, function and aesthetic, able to guarantee better results in all clinical situations.
2차원 단일 영상에서 3차원 깊이 정보를 복원하는 기술은 다양한 한계 및 산업계에서 활용도가 매우 높은 기술임이 분명하다. 하지만 2차원 영상은 임의의 3차원 정보의 투사의 결과라는 점에서 내재적 깊이 모호성(Depth ambiguity)을 가지고 있고 이를 해결하는 문제는 매우 도전적이다. 이러한 한계점은 최근 인공지능 기술의 발달에 힘입어 2차원 영상과 3차원 깊이 정보간의 대응 관계를 학습하는 알고리즘의 발달로 극복되어 지고 있다. 이러한 3차원 깊이 정보 획득을 위한 인공지능 기술을 학습하기 위해서는 대응 관계를 나타내는 대규모의 학습데이터의 필요성이 절대적인데, 이러한 데이터는 취득 및 가공 과정에서 상당한 노동력을 필요로 하기에 제한적으로 구축이 가능하다. 따라서 최근의 기술 발전 동향은 대규모의 2차원 영상과 메타 데이터를 활용하여 3차원 깊이 정보를 예측하려는 약교사(Weakly-supervised) 인공지능 기술의 발전이 주를 이루고 있다. 본 고에서는 이러한 기술 발전 동향을 장면(Scene) 3차원 복원 기술과 객체(Object) 3차원 복원 기술로 나누어 요약하고 현재의 기술들의 한계점과 향후 나아갈 방향에 대해서 토의한다.
전기차 보급률이 높아지며 신규 모델 개발이 증가하면서, 전기차의 인포테인먼트 서비스를 위한 커넥티비티 시스템 설계에서 사용자 경험 요인이 더 중요해지고 있다. 이 연구의 목적은 한국과 미국 전기자동차 시장에서 커넥티비티 시스템의 사용자 경험 요인들을 비교하여 공통점과 차이점을 밝혀내는 것이다. 각 국가에서 시판중인 차량 소개자료를 텍스트 마이닝하여 커넥티비티 관련 키워드를 도출하고, 의미연결망 분석 방법을 활용하여 중앙도, 군집 분석, 시각화 매핑을 시행하였다. 분석 결과, 한국 브랜드의 신규 전기차 커넥티비티 서비스는 주로 주행, 주차 보조, 충전과 같은 운전 행위 관련된 기능 위주의 키위드가 핵심 요인으로 도출되었고, 미국은 디바이스 연결, 편의 기능 조절, 앱 사용, 엔터테인먼트 감상 등 부가 행위에 대한 경험 위주의 키워드가 부각되었다. 분석 결과를 기반으로 마케팅, 시스템 설계, HMI 디자인 부분에서의 실무적 함의를 제시하였다.
본 논문에서는 라인 형태인 가닥(Strand) 지오메트리 이미지와 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, ConvNet 혹은 CNN)을 이용하여 저해상도 헤어 및 털 시뮬레이션을 고해상도로 노이즈 없이 표현할 수 있는 기법을 제안한다. 저해상도와 고해상도 데이터 간의 쌍은 물리 기반 시뮬레이션을 통해 얻을 수 있으며, 이렇게 얻어진 데이터를 이용하여 저해상도-고해상도 데이터 쌍을 설정한다. 학습할 때 사용되는 데이터는 헤어 가닥 형태의 위치를 지오메트리 이미지로 변환하여 사용한다. 본 논문에서 제안하는 헤어 및 털 네트워크는 저해상도 이미지를 고해상도 이미지로 업스케일링(Upscaling)시키는 이미지 합성기를 위해 사용된다. 테스트 결과로 얻어진 고해상도 지오메트리 이미지가 고해상도 헤어로 다시 변환되면, 하나의 매핑 함수로 표현하기 어려운 헤어의 찰랑거리는(Elastic) 움직임을 잘 표현할 수 있다. 합성 결과에 대한 성능으로 이전 물리 기반 시뮬레이션보다 빠른 성능을 보였으며, 복잡한 수치해석을 몰라도 쉽게 실행이 가능하다.
Purpose: The purpose of this study is to identify policy implications for the construction of public health facilities in the field of international cooperation, by examining the case of establishing a health care delivery system using a public health center in a rural area of Paraguay. Methods: Firstly, to map the capacity of the 20 public health centers that were studied, we used the WHO Capacity Mapping tool to select and analyze relevant items. Secondly, to assess the utilization of public health centers, we conducted a direct visit survey and analyzed the results using the M-survey tool. Results: The floor plan of each public health center, the structure of the health center, the size of the population served by each health center, the number of monthly visitors, medical human resources, and the budget were classified by health center for comparative analysis. In addition, by utilizing the M-survey tool, we analyzed the general characteristics of the respondents, their perceptions of the purpose and accessibility of public health centers, their satisfaction with using public health centers, and the level of demand for public health centers to play a role in promoting community health. Implications: The results of this study suggest that access to public health facilities for residents in the research area was improved. By classifying public health centers into two types, these centers can perform the functions and roles of primary health facilities. A patient request and evacuation system was established in the research area. Finally, a network, such as a social prescribing program, is needed so that public health centers can function as a "setting" for community members to live together.
Vahed Ghiasi;Nur Irfah Mohd Pauzi;Shahab Karimi;Mahyar Yousefi
Geomechanics and Engineering
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제34권3호
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pp.267-284
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2023
Landslides are one of the most dangerous phenomena and natural disasters. Landslides cause many human and financial losses in most parts of the world, especially in mountainous areas. Due to the climatic conditions and topography, people in the northern and western regions of Iran live with the risk of landslides. One of the measures that can effectively reduce the possible risks of landslides and their crisis management is to identify potential areas prone to landslides through multi-criteria modeling approach. This research aims to model landslide potential area in the Oshvand watershed using a support vector machine algorithm. For this purpose, evidence maps of seven effective factors in the occurrence of landslides namely slope, slope direction, height, distance from the fault, the density of waterways, rainfall, and geology, were prepared. The maps were generated and weighted using the continuous fuzzification method and logistic functions, resulting values in zero and one range as weights. The weighted maps were then combined using the support vector machine algorithm. For the training and testing of the machine, 81 slippery ground points and 81 non-sliding points were used. Modeling procedure was done using four linear, polynomial, Gaussian, and sigmoid kernels. The efficiency of each model was compared using the area under the receiver operating characteristic curve; the root means square error, and the correlation coefficient . Finally, the landslide potential model that was obtained using Gaussian's kernel was selected as the best one for susceptibility of landslides in the Oshvand watershed.
Eunsoo Sohn;Sung Hyeok Kim;Chang Woo Ha;Sohee Jang;Jung Hun Choi;Hyo Yeon Son;Cheol-Joo Chae;Hyun Jung Koo;Eun-Hwa Sohn
한국자원식물학회:학술대회논문집
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한국자원식물학회 2023년도 임시총회 및 춘계학술대회
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pp.40-40
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2023
Atopic dermatitis is a chronic inflammatory skin diseases caused by skin barrier dysfunction. Allium victoralis var. Platyphyllum (AVP) is a perennial plant used as vegetable and herbal medicine. The purpose of this study was to suggest that AVP is a new cosmetic material by examining the effects of AVP on the skin barrier and inflammatory response. A bibliometric network analysis was performed through keyword co-occurrence analysis by extracting author keyword from 69 articles retrieved from SCOPUS. We noted the anti-inflammatory activity shown by the results of clustering and mapping from network visualization analysis using VOSviewer software tool. HPLC-UV analysis showed that AVP contains 0.12 ± 0.02 mg/g of chlorogenic acid and 0.10 ± 0.01 mg/g of gallic acid. AVP at 100 ㎍/mL was shown to increase the mRNA levels of filaggrin and involucrin related to skin barrier function by 1.50-fold and 1.43-fold, respectively. In the scratch assay, AVP at concentrations of 100 ㎍/mL and 200 ㎍/mL significantly increased the cell migration rate and narrowed the scratch area. In addition, AVP suppressed the increase of inflammation-related factors COX-2 and NO and decreased the release of β-hexosaminidase. This study suggests that AVP can be developed as a functional cosmetic material for atopy management through skin barrier protection effects, anti-inflammatory and anti-itch effects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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