Background Adipofascial flaps covered with a skin graft address the challenges involved in reconstructing dorsal foot defects. The purpose of this study was to describe a large adipofascial flap based on the perforators of the dorsalis pedis artery for large foot defects. Methods Twelve patients aged 5-18 years with large soft tissue defects of the dorsal foot due to trauma were treated with an extended dorsalis pedis adipofascial flap from May 2016 to December 2018. The flap was elevated from the non-injured half of the dorsum of the foot. Its length was increased by fascial extension from the medial or lateral foot fascia to the plantar fascia to cover the defect. All perforators of the dorsalis pedis artery were preserved to increase flap viability. The dorsalis pedis artery and its branches were kept intact. Results The right foot was affected in 10 patients, and the left foot in two patients. All flaps survived, providing an adequate contour and durable coverage with a thin flap. Follow-up lasted up to 2 years, and patients were satisfied with the results. They were able to wear shoes. Donor-site morbidity was negligible. Two cases each of partial skin graft loss and superficial necrosis at the tip of the donor cutaneous flap occurred and were healed by a dressing. Conclusions The hinged multiperforator-based extended dorsalis pedis adipofascial flap described herein is a suitable method for reconstructing dorsal foot defects, as it provides optimal functional and aesthetic outcomes with minimal donor site morbidity.
프로토콜의 적합성시험은 컴퓨터 통신에서 상호운용성과 비용의 효율성을 높이기 위해서 매우 중요하다. 적합성 시험은 구현된 내용이 프로토콜 규격에 적합하게 구현되었는지를 검사하는 것으로, 그것의 효율성과 오류검출능력은 시험 항목의 생성방법에 의해서 결정된다. 프로토콜이 유한상태기계로 표현될때 한상태에 여러개의 UIO(Unique Input Output)순서들이 존재할 수 있으므로 이들중 가장 적합한 순서를 선정함으로서 시험 길이를 최소화 할 수 있다. 따라서 본 논문은 시험 길이를 최소화하기 위해서 여러개의 UIO순서들간에 존재하는 최대중복성을 찾기 위한 알고리즘을 깊이트리를 이용하여 구성하였고, 이 알고리즘을 이용하여 최소길이의 시험 순서를 생성하는 예를 보여주었다.
KIM, Sang Chul;Moon, Dae-Sik;Lee, Jae-Joon;Pak, Mina;Park, Hong Soo
천문학회보
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제41권1호
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pp.53.1-53.1
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2016
With the official start of the operations of the three 1.6 m KMTNet telescope systems from 2015 October, we have initiated a program named KMTNet Supernova Program (KSP) from 2015 to 2019 aiming at searching for supernovae (SNe), other optical transients and related sources. Taking advantage of the 24-hour coverage, high cadence and multi-color monitoring observations, this is optimal for discovering early SNe and peculiar ones. From the start of the previous test observing runs of ~half a year, we have performed observations on several nearby galaxy groups and nearby galaxies with short separations on the sky. We have developed data reduction/variable object search pipelines, meanwhile we have discovered some interesting transient objects. We also stacked all the images for given fields, searched for new objects/galaxies, and discovered several new dwarf galaxies, e.g., in the NGC 2784 galaxy group field (H. S. Park et al.'s talk). We will report the current project status and the results obtained.
This paper comes out with the study on sensing data collection strategy in a Software-Defined Mobile Edge vehicular networking. The two cooperative data dissemination are Direct Vehicular cloud mode and edge cell trajectory prediction decision mode. In direct vehicular cloud, the vehicle observe its neighboring vehicles and sets up vehicular cloud for cooperative sensing data collection, the data collection output can be transmitted from vehicles participating in the cooperative sensing data collection computation to the vehicle on which the sensing data collection request originate through V2V communication. The vehicle on which computation originate will reassemble the computation out-put and send to the closest RSU. The SDMEVN (Software Defined Mobile Edge Vehicular Network) Controller determines how much effort the sensing data collection request requires and calculates the number of RSUs required to support coverage of one RSU to the other. We set up a simulation scenario based on realistic traffic and communication features and demonstrate the scalability of the proposed solution.
본 논문은 차량 번호판 중앙부 위치값을 기반으로 한 신경망을 이용하여 차량의 번호판 영역을 추출하는 방법을 제안하고자 한다. 임의의 숫자들로 정의된 번호판영역에 대한 학습패턴과 넓은 범위를 수용할 수 있도록 한 신경망의 학습패턴을 이용하여 보다 효율적인 방법을 제시하였다. 학습패턴으로 차량 번호판 인식의 최적화을 이루었고 차량번호 및 헤드라이트 부분의 은닉효과와, 학습패턴의 확대 및 감소에 대하여 연구하였다. 위의 과정을 통하여 지하주차장에서 595여대의 자동차에 대하여 번호판 영역을 추출한 결과 98.5%의 인식율을 보여주었다.
Cognitive radio (CR) is considered an attractive technology to deal with the spectrum scarcity problem. Multi-radio access technology (multi-RAT) can improve network capacity because data are transmitted by multiple RANs (radio access networks) concurrently. Thus, multi-RAT embedded in a cognitive radio network (CRN) is a promising paradigm for developing spectrum efficiency and network capacity in future wireless networks. In this study, we consider a new CRN model in which the primary user networks consist of heterogeneous primary users (PUs). Specifically, we focus on the energy-efficient resource allocation (EERA) problem for CR users with a special location coverage overlapping region in which heterogeneous PUs operate simultaneously via multi-RAT. We propose a two-tier crossover genetic algorithm-based search scheme to obtain an optimal solution in terms of the power and bandwidth. In addition, we introduce a radio environment map to manage the resource allocation and network synchronization. The simulation results show the proposed algorithm is stable and has faster convergence. Our proposal can significantly increase the energy efficiency.
본 고에서는 각 센서에 필요한 에너지를 공급하는 장치를 포함한 센서 네트워크 시스템을 고려하고, 에너지 공급 장치의 설치 및 운용 비용을 최소화하는 방법을 제안한다. 센서와 에너지 공급원이 정방형으로 배치되는 구조하에서 센서 노드의 밀도, 에너지 공급장치당 센서 노드 커버 범위 등에 따라 에너지 공급 장치의 설치 및 운용비용을 함수화한다. 또한 주어진 센서 노드밀도 환경에서 총 비용을 최소화하는 에너지 공급장치당 센서 노드 커버 범위를 결정하여 에너지 공급장치가 포함한 센서 네트워크의 배치를 최적화한다. 모의 실험을 통해 기존 방법에 비해 제안된 방법이 약 19%의 센서 네트워크 비용을 절감하는 효과를 가짐을 보인다.
무선 중계기 기술은 기지국과 음영 지역 사용자와의 통신을 가능케 함으로써 안정적인 신호 전송을 가능케 하고 셀 영역을 넓힐 수 있어 차세대 무선통신 핵심 기술로 주목받고 있다. 본 논문에서는 OFDM 시스템에서 복수개의 복조 후 전달 (DF) 중계기를 사용할 때, 고정된 비트당 오율 (BER) 및 전력 합 조건을 만족하면서 데이터전송률을 높일 수 있는 송신 전력 및 부반송파 할당 기법들을 제안한다. 컴퓨터 모의 실험을 통해 제안하는 기법들의 평균 전송률을 비교 평가하였다. 최적의 성능을 갖는 exhaustive 기법에 비교하였을 때, 제안하는 기법은 달성 가능한 평균 전송률 값의 차이가 거의 없으면서도 계산 복잡도는 크게 줄일 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 차량 번호판 중앙부 위치값을 기반으로한 신경망을 이용하여 차량의 번호판 영역을 추출하는 방법을 제안하고자 한다. 임의의 숫자들로 정의된 표시영역에 대한 학습패턴과 넓은 범위를 수용할 수 있도록 한 신경망의 학습패턴을 이용하여 보다 효율적인 방법을 제시하였다. 학습패턴으로 차량 번호판 인식의 최적화을 이루었고 차량번호 및 헤드라이트 부분의 은닉효과와, 학습패턴의 확대 및 감소에 대하여 연구하였다. 위의 과정을 통하여 지하주차장에서 595여대의 자동차에 대하여 번호판 영역을 추출한 결과 98.5%의 인식율을 보여주었다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제6권2호
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pp.15-24
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2019
This study analyzes the effect of the capital structure of Korean manufacturing firms on default risk based on Moody's KMV option pricing model where the probability of default is obtained by measuring the distance to default as a covariant in logit model developed by Merton (1974). Based on the panel data of manufacturing firms, this study achieves its primary objective, using a fixed effect regression model and examines the effect of a firm's capital structure on default risk amongst publicly listed firms on Korea exchange during 2005-2016. Empirical results obtained suggest that the rise in short-term debt to assets leads to increase the risk of default whereas the increase in long-term debt to assets leads to decrease the default risk. The benefits of short-term debt financing over a short-term period fade out in the presence of information asymmetry. However, long-term debt financing overcomes the information asymmetry and enjoys the paybacks of tax advantage associated with long-term debt. Additionally, size, tangibility and interest coverage ratio are also the important determinants of default risk. Findings support the trade-off theory of capital structure and recommend the optimal use of long-term debt in a firm's capital structure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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