최근 3차원 스캐닝 장비 및 다차원 어레이 카메라의 발달로 AR(Augmented Reality)/VR(Virtual Reality), 자율 주행과 같은 응용분야에서 3차원 데이터를 다루는 기술에 관한 연구가 지속해서 이루어지고 있다. 특히, AR/VR 분야에서는 3차원 영상을 포인트 데이터로 표현하는 콘텐츠가 등장하였으나, 이는 기존의 2차원 영상보다 많은 양의 데이터가 필요하다. 따라서 3차원 포인트 클라우드 콘텐츠를 사용자에게 서비스하기 위해서는 고효율의 부호화/복호화와 저장 및 전송과 같은 다양한 기술 개발이 요구된다. 본 논문에서는 MPEG-I(MPEG-Immersive) V-PCC(Video based Point Cloud Compression) 그룹에서 제안한 V-PCC 부호화기를 통해 생성된 V-PCC 비트스트림을 MPEG-DASH(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP) 표준에서 정의한 세그먼트로 구성하는 방안을 제안한다. 또한, 사용자에게 3차원 좌표계 정보를 제공하기 위해 시그널링 메시지에 깊이 정보 파라미터를 추가로 정의한다. 그리고 본 논문에서 제안된 기술을 검증하기 위한 검증 플랫폼을 설계하고, 제안한 기술의 알고리듬 측면에서 확인한다.
상수관망시스템 내 관로가 파손될 경우, 수리를 위해 파손 관로와 인접한 밸브를 차폐하게 된다. 이때, 밸브 차폐로 인해 관망의 일부분이 고립되어 용수공급이 차단되는 단수구역이 발생하게 된다. 단수구역은 파손 관을 포함한 직접고립지역과 직접고립지역으로 인해 의도치 않게 수원으로부터 물 공급이 차단되는 간접고립지역으로 구분된다. 따라서, 관 파손에 의한 단수구역 및 단수용량은 시스템 내 설치된 밸브의 개수와 위치에 크게 영향을 받게 된다. 본 연구에서는 상수관망시스템 내 최적의 밸브위치를 결정하기 위해 최적화 모형을 개발하고 적용하였다. 예시 관망을 대상으로 단수용량 최소화를 목적함수로 설정한 단목적 최적화와 단수용량과 밸브 설치비용을 동시에 최소화하는 다목적 최적화를 각각 수행하였으며, 두 가지 모형을 통해 도출된 최적 밸브설치 결과를 비교, 분석하였다.
본 논문에서는 안저영상의 다중 스케일 정보를 다루기 위한 딥러닝 기반의 망막 혈관 분할 모델을 제안한다. 제안 모델은 이미지 분할 딥러닝 모델인 U-Net과 선택적 커널 합성곱을 통합한 합성곱 신경망으로 안저영상에서 눈과 관련된 질병을 진단하는데 중요한 정보가 되는 망막 혈관의 다양한 모양과 크기를 갖는 특징 정보를 추출하고 분할한다. 제안 모델은 일반적인 합성곱과 선택적 커널 합성곱으로 구성된다. 일반적인 합성곱 층은 같은 크기 커널 크기를 통해 정보를 추출하는 반면, 선택적 커널 합성곱은 다양한 커널 크기를 갖는 브랜치들에서 정보를 추출하고 이를 분할 주의집중을 통해 적응적으로 조정하여 결합한다. 제안 모델의 성능 평가를 위해 안저영상 데이터인 DRIVE와 CHASE DB1 데이터셋을 사용하였으며 제안 모델은 두 데이터셋에 대하여 F1 점수 기준 82.91%, 81.71%의 성능을 보여 망막 혈관 분할에 효과적임을 확인하였다.
현재 심층 신경망 이론 및 응용 연구의 빠른 개발로 얼굴 인식의 효과가 향상되고 있다. 그러나 심층 신경망 계산의 복잡성과 탐지 환경의 복잡성으로 인해 얼굴을 빠르고 정확하게 감지하는 방법이 주요 문제가 된다. 이 논문은 FDDB, LFW 및 FaceScrub 공개 데이터 세트를 훈련 표본을 사용하는 단순한 MTCNN 모델을 기반으로 둔다. MTCNN 모델을 분류하고 소개하면서 학습 훈련 속도를 높이고 성능을 향상하는 방법을 모색합니다. 본 논문에서는 다이내믹 이미지 피라미드 기술을 이용하여 기존 이미지 Pyramid 기술을 대체하여 샘플을 분할하고 MTCNN 모델의 OHEM을 훈련에서 제거하여 훈련 속도를 향상시켰다.
Suspension bridges bear large eccentric live loads in rush hours when most vehicles travel in one direction on the left or right side of the bridge. With the increasing number and weight of vehicles and the girder widening, the eccentric live load effect on the bridge behavior, including bending and distortion of the main girder, gets more pronounced, even jeopardizing bridge safety. This study proposes an analytical algorithm based on multi-catenary theory for predicting the suspension bridge responses to eccentric live load via the nonlinear generalized reduced gradient method. A set of governing equations is derived to solve the following unknown values: the girder rigid-body displacement in the longitudinal direction; the horizontal projection lengths of main cable's segments; the parameters of catenary equations and horizontal forces of the side span cable segments and the leftmost segments of middle span cables; the suspender tensions and the bearing reactions. Then girder's responses, including rigid-body displacement in the longitudinal direction, deflections, and torsion angles; suspenders' responses, including the suspender tensions and the hanging point displacements; main cables' responses, including the horizontal forces of each segment; and the longitudinal displacement of the pylons' tower top under eccentric load can be calculated. The response of an exemplar suspension bridge with three spans of 168, 548, and 168 m is calculated by the proposed analytical method and the finite element method in two eccentric live load cases, and their results prove the former's feasibility. The nonuniform distribution of the live load in the lateral direction is shown to impose a greater threat to suspension bridge safety than that in the longitudinal direction, while some other specific features revealed by the proposed method are discussed in detail.
Objective : To compare the outcomes of anterior lumbar interbody fusion (ALIF), oblique lumbar interbody fusion (OLIF), and transforaminal lumbar interbody fusion (TLIF) in terms of global sagittal alignment. Methods : From January 2007 to December 2019, 141 adult patients who underwent multilevel interbody fusion for lumbar degenerative disorders were enrolled. Regarding the approach, patients were divided into the ALIF (n=23), OLIF (n=60), and TLIF (n=58) groups. Outcomes, including local radiographic parameters and global sagittal alignment, were then compared between the treatment groups. Results : Regarding local radiographic parameters, ALIF and OLIF were superior to TLIF in terms of the change in the anterior disc height (7.6±4.5 mm vs. 6.9±3.2 mm vs. 4.7±2.9 mm, p<0.001), disc angle (-10.0°±6.3° vs. -9.2°±5.2° vs. -5.1°±5.1°, p<0.001), and fused segment lordosis (-14.5°±11.3° vs. -13.8°±7.5° vs. -7.4°±9.1°, p<0.001). However, regarding global sagittal alignment, postoperative lumbar lordosis (-42.5°±9.6° vs. -44.4°±11.6° vs. -40.6°±12.3°, p=0.210), pelvic incidence-lumbar lordosis mismatch (7.9°±11.3° vs. 6.7°±11.6° vs. 11.5°±13.0°, p=0.089), and the sagittal vertical axis (24.3±28.5 mm vs. 24.5±34.0 mm vs. 25.2±36.6 mm, p=0.990) did not differ between the groups. Conclusion : Although the anterior approaches were superior in terms of local radiographic parameters, TLIF achieved adequate global sagittal alignment, comparable to the anterior approaches.
In order to solve the problem of calculating the reasonable completed bridge state of a self-anchored hybrid cable-stayed suspension bridge (SA-HCSB), this paper proposes an analytical method. This method simplifies the main beam into a continuous beam with multi-point rigid supports and solves the support reaction forces. According to the segmented catenary theory, it simultaneously solves the horizontal forces of the main span main cables and the stay cables and iteratively calculates the equilibrium force system on the main beam in the collaborative system bridge state while completing the shape finding of the main span main cable and stay cables. Then, the horizontal forces of the side span main cables and stay cables are obtained based on the balance of horizontal forces on the bridge towers, and the shape finding of the side spans are completed according to the segmented catenary theory. Next, the difference between the support reaction forces of the continuous beam with multiple rigid supports obtained from the initial and final iterations is used to calculate the load of ballast on the side span main beam. Finally, the axial forces and strains of each segment of the main beam and bridge tower are obtained based on the loads applied by the main cable and stay cables on the main beam and bridge tower, thereby obtaining analytical data for the bridge in the reasonable completed state. In this paper, the rationality and effectiveness of this analytical method are verified through a case study of a SA-HCSB with a main span of 720m in finite element analysis. At the same time, it is also verified that the equilibrium force of the main beam under the reasonably completed bridge state can be obtained through iterative calculation. The analytical algorithm in this paper has clear physical significance, strong applicability, and high accuracy of calculation results, enriching the shape-finding method of this bridge type.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권12호
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pp.151-160
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2023
Breast cancer is the most dangerous and deadly form of cancer. Initial detection of breast cancer can significantly improve treatment effectiveness. The second most common cancer among Indian women in rural areas. Early detection of symptoms and signs is the most important technique to effectively treat breast cancer, as it enhances the odds of receiving an earlier, more specialist care. As a result, it has the possible to significantly improve survival odds by delaying or entirely eliminating cancer. Mammography is a high-resolution radiography technique that is an important factor in avoiding and diagnosing cancer at an early stage. Automatic segmentation of the breast part using Mammography pictures can help reduce the area available for cancer search while also saving time and effort compared to manual segmentation. Autoencoder-like convolutional and deconvolutional neural networks (CN-DCNN) were utilised in previous studies to automatically segment the breast area in Mammography pictures. We present Automatic SegmenAN, a unique end-to-end adversarial neural network for the job of medical image segmentation, in this paper. Because image segmentation necessitates extensive, pixel-level labelling, a standard GAN's discriminator's single scalar real/fake output may be inefficient in providing steady and appropriate gradient feedback to the networks. Instead of utilising a fully convolutional neural network as the segmentor, we suggested a new adversarial critic network with a multi-scale L1 loss function to force the critic and segmentor to learn both global and local attributes that collect long- and short-range spatial relations among pixels. We demonstrate that an Automatic SegmenAN perspective is more up to date and reliable for segmentation tasks than the state-of-the-art U-net segmentation technique.
Shared nothing 다중 프로세서 환경에서 조인 어트리뷰트의 자료 불균형(data skew)이 파이프라인 해시 조인 연산의 성능에 주는 영향을 연구하고, 자료 불균형을 대비하여 적재부하를 Round-robin 방식으로 정적 분할하는 방법과 자료분포도를 이용하여 동적 분할하는 두 가지 파이프라인 해시 조인 알고리즘을 제안한다. 해시 기반 조인을 사용하면 여러 개의 조인을 파이프라인 방식으로 처리할 수 있다. 다중 조인은 파이프라인 방식 처리는 조인 중간 결과를 디스크를 통하지 않고 다른 프로세서에게 직접 전달하므로 효율적이다. Shared nothing 다중 프로세서 구조는 대용량 데이타베이스를 처리하는데 확장성은 좋으나 자료 불균형 분포에 매우 민감하다. 파이프라인 해시 조인 알고리즘이 동적 부하 균형 유지 메커니즘을 갖고 있지 않다면 자료 불균형은 성능에 매우 심각한 영향을 줄 수 있다. 본 논문은 자료 불균형의 영향과 제안된 두 가지 기법을 비교하기 위하여 파이프라인 세그먼트의 실행 모형, 비용 모형, 그리고 시뮬레이터를 개발한다. 다양한 파라미터로 모의 실험을 한 결과에 의하면 자료 불균형은 조인 선택도와 릴레이션 크기에 비례하여 시스템 성능을 떨어뜨림을 보여준다. 그러나 제안된 파이프라인 해시 조인 알고리즘은 다수의 버켓 사용과 분할의 조율을 통해 자료 불균형도가 심한 경우에도 좋은 성능을 갖게 한다.
Recently, during the multi-level fusion with pedicle screws, interspinous spacer are sometimes substituted for the most superior level of the fusion in an attempt to reduce the number of fusion level and likelihood of degeneration process at the adjacent level. In this study, a finite element (FE) study was performed to assess biomechanical efficacies of the interspinous spacer combined with posterior lumbar fusion with a previously-validated 3-dimensional FE model of the intact lumbar spine (L1-S1). The post-operative models were made by modifying the intact model to simulate the implantation of interspinous spacer and pedicle screws at the L3-4 and L4-5. Four different configurations of the post-op model were considered: (1) a normal spinal model; (2) Type 1, one-level fusion using posterior pedicle screws at the L4-5; (3) Type 2, two-level (L3-5) fusion; (4) Type 3, Type 1 plus Coflex$^{TM}$ at the L3-4. hybrid protocol (intact: 10 Nm) with a compressive follower load of 400N were used to flex, extend, axially rotate and laterally bend the FE model. As compared to the intact model, Type 2 showed the greatest increase in Range of motion (ROM) at the adjacent level (L2-3), followed Type 3, and Type 1 depending on the loading type. At L3-4, ROM of Type 2 was reduced by 34~56% regardless of loading mode, as compared to decrease of 55% in Type 3 only in extension. In case of normal bone strength model (Type 3_Normal), PVMS at the process and the pedicle remained less than 20% of their yield strengths regardless of loading, except in extension (about 35%). However, for the osteoporotic model (Type 3_Osteoporotic), it reached up to 56% in extension indicating increased susceptibility to fracture. This study suggested that substitution of the superior level fusion with the interspinous spacer in multi-level fusion may be able to offer similar biomechanical outcome and stability while reducing likelihood of adjacent level degeneration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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