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대진 연안의 장기 파랑 특성 분석 (Analysis of the Long-term Wave Characteristics off the Coast of Daejin)

  • 정원무;조홍연;백원대
    • 한국해안·해양공학회논문집
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    • 제27권2호
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    • pp.142-147
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    • 2015
  • 동해 중북부에 위치한 대진항 북측 연안에서 7년간 취득한 파랑자료를 스펙트럼법과 파별분석법을 사용하여 분석하고 대표적인 파랑 특성을 검토하였다. 유의파고는 동계에 크고 하계에 작으며, 첨두주기도 동계에 길고 하계에 짧은 특성을 나타내었다. 관측된 최대 유의파고는 6.59 m였으며 1216호 태풍 산바(SANBA)에 의하여 발생되었다. 유의파고와 첨두주기 모두 그 분포 형태를 Generalized Gamma 및 Generalized Extreme Value 분포함수보다는 Kernel 분포함수가 보다 잘 재현하였다. 한편, 인근 해역에서의 설계 및 시공에 도움을 줄 수 있도록 파고 자료를 월별 및 파고구간별로 세분하고 누적출현율을 제시하였다.

속초 연안의 장기 파랑관측 및 분석 (Long-term Wave Monitoring and Analysis Off the Coast of Sokcho)

  • 정원무;류경호;조홍연
    • 한국해안·해양공학회논문집
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    • 제27권4호
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    • pp.274-279
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    • 2015
  • 동해 중부에 위치한 속초항 연안에서 약 11년간 취득한 파랑자료를 스펙트럼법과 파별분석법을 사용하여 분석하고 대표적인 파랑 특성을 검토하였다. 유의파고는 동계에 크고 하계에 작으며, 첨두주기도 동계에 길고 하계에 짧은 특성을 나타내었다. 관측된 최대 유의파고는 8.95 m 였으며 동해선풍에 의하여 발생되었다. 유의파고와 첨두주기 모두 그 분포 형태를 Generalized Gamma 및 Generalized Extreme Value 분포함수보다는 Kernel 분포함수가 보다 잘 재현하였다. 한편, 인근 해역에서의 설계 및 시공에 도움을 줄 수 있도록 파고 자료를 월별 및 파고 구간별로 세분하고 누적출현율을 제시하였다.

비스포스포네이트 연관 악골괴사증(BRONJ) (Bisphophonate-Related Osteonecrosis of the Jaw (BRONJ))

  • 김현묵;박찬진
    • 구강회복응용과학지
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    • 제27권4호
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    • pp.449-454
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    • 2011
  • 근래에 비스포스포테이트(bisphosphonate) 투약의 부작용으로 악골괴사에 관한 보고들이 점차적으로 증가하고 있다. 최근에 보고된 유병율은 대략 0.8% - 12 % 정도이다. 하악은 상악보다 2배 정도 호발하는 것으로 보고되었고 이의 60 - 70 %는 치과진료와 연관성이 거론되었다. 임상적으로 골괴사 현상이 일어나기 전에 건강한 치주조직에 변화가 일어나는데 치유지연 점막궤양, 치아동요와 원인을 알 수 없는 연조직 감염등이 관찰되었다. 치아발거가 치과영역에서 가장 흔한 사전 처치행위로 알려져 있다. 장기적인 비스포스포네이트 투약시 세심한 예방적 치과진료가 이러한 심각한 괴사로 이어지지 않도록 하는데 절대적이다.

3차원 자기공명영상에서 패치 단위 형상 및 밝기 정보에 기반한 연골 자동 영역화 기법 (Fully automatic Segmentation of Knee Cartilage on 3D MR images based on Knowledge of Shape and Intensity per Patch)

  • 박상현;이수찬;심학준;윤일동;이상욱
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제47권6호
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    • pp.75-81
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    • 2010
  • 연골 영역화는 골관절염의 진단이나 치료를 위해 중요하지만, 모양이 얇고 의료영상 내에서 주변 조직과의 명암 차이가 크지 않기 때문에 현재까지 전문가가 많은 시간과 노력을 들여 수동으로 하고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 3차원 자기공명(Magnetic Resonance : MR)영상 내에서 연골을 자동으로 영역화하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 전문가에 의해 수동으로 영역화된 소수의 의료영상을 학습 데이터베이스로 하여 우선 연골을 지역적인 부분(local patch)들로 분할하여 부분별로 영역화한 후, 부분별 결과들을 취합하고 정제하는 과정으로 이루어진다. 연골 영역화를 위해 먼저 위치와 밝기 값의 외관정보 (appearance)를 이용하여 뼈와 연골의 경계(bone-cartilage interface)를 추출해내고, 이 경계를 기준으로 하여 연골이 포함되는 주변 영역을 일정한 크기의 패치로 분할한다. 다음, 분할된 패치들의 정보를 이용해, 패치마다 형상 사전지식(shape prior)과 외관 사전지식(appearance prior)을 얻어내고 두 사전지식 간의 비율을 적응적으로 결정한다. 이후 패치마다 사전지식 정보를 통해 에너지를 정의하고, 그래프 컷(Graph Cut) 기법을 통해 이 에너지를 최소화하는 최적의 영역화 결과를 도출한다. 마지막으로 지역적으로 얻어진 영역화 결과들을 모양 사전지식으로 하여 전체적인 연골에 대해 전역적 개선 과정을 수행한다. 실험 결과를 통해 제안하는 자동 영역화 기법으로 임상적으로 유용한 영역화 결과를 얻을 수 있음을 제시한다.