• 한국전산유체공학회지
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• 제16권4호
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• pp.39-46
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• 2011

A numerical study of a turbulent natural convection in an enclosure with the lattice Boltzmann method (LBM) is presented. The primary emphasis of the present study is placed on investigation of accuracy and numerical stability of the LBM for the turbulent natural convection flow. A HYBRID method in which the thermal equation is solved by the conventional Reynolds averaged Navier-Stokes equation method while the conservation of mass and momentum equations are resolved by the LBM is employed in the present study. The elliptic-relaxation model is employed for the turbulence model and the turbulent heat fluxes are treated by the algebraic flux model. All the governing equations are discretized on a cell-centered, non-uniform grid using the finite-volume method. The convection terms are treated by a second-order central-difference scheme with the deferred correction way to ensure accuracy and stability of solutions. The present LBM is applied to the prediction of a turbulent natural convection in a rectangular cavity and the computed results are compared with the experimental data commonly used for the validation of turbulence models and those by the conventional finite-volume method. It is shown that the LBM with the present HYBRID thermal model predicts the mean velocity components and turbulent quantities which are as good as those by the conventional finite-volume method. It is also found that the accuracy and stability of the solution is significantly affected by the treatment of the convection term, especially near the wall.

• KIEAE Journal
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• 제16권1호
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• pp.81-87
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• 2016

Purpose: Heat transfers phenomena are described by the second order partial differential equation and its boundary conditions. In a three-dimensional structure of a building, the heat transfer phenomena generally include more than one material, and thus, become complicate. The analytic solutions are useful to understand heat transfer phenomena, but they can hardly be applied in engineering or design problems. Engineers and designers have generally been forced to use numerical methods providing reliable results. Finite volume methods with the unstructured grid system is only the suitable means of the analysis for the complex and arbitrary domains. Method: To obtain an numerical solution, a discretization method, which approximates the differential equations, and the interpolation methods for temperature and heat flux between two or more materials are required. The discretization methods are applied to small domains in space and time, and these numerical solutions form the descretized equations provide approximated solutions in both space and time. The accuracy of numerical solutions is dependent on the quality of discretizations and size of cells used. The higher accuracy, the higher numerical resources are required. The balance between the accuracy and difficulty of the numerical methods is critical for the success of the numerical analysis. A simple and easy interpolation methods among multiple materials are developed. The linear equations are solved with the BiCGSTAB being a effective matrix solver. Result: This study provides an overview of discretization methods, boundary interface, and matrix solver for the 3-dimensional numerical heat transfer including two materials.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.100-107
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• 2012

최근 지능형 범죄가 늘면서 첨단 보안 기술에 대한 요구가 점차 늘어나고 있다. 현재까지 보고된 위장한 얼굴의 검출방법은 실용화를 위하여 정확도 개선이 요구된다. 본 논문에서는 사람의 얼굴에 대하여 템플릿 매칭을 통한 유사도와 아다부스트를 사용한 얼굴 위장판별 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 먼저 다중 스케일 가버특징 벡터를 기반으로 눈의 위치를 찾은 후 템플릿 매칭을 통해서 눈에 대한 유사도를 측정하여 선글라스 착용여부를 판단하고 아다부스트를 사용한 코의 검출을 통하여 마스크 착용 여부를 판단한다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 방법이 더욱 신뢰성 높은 위장 판별 시스템임을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.645-651
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• 2010

최근 지능형 범죄가 늘면서 첨단 보안 기술에 대한 요구가 점차 늘어나고 있다. 현재까지 보고된 위조영상검출방법은 실용화를 위하여 정확도 개선이 요구된다. 본 논문에서는 사람의 얼굴에 대하여 동공의 반사광을 이용한 얼굴위조판별 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 먼저 다중 스케일 가버특징 벡터를 기반으로 눈의 위치를 찾은 후 2단계의 템플릿 매칭을 통해서 설정된 적용범위를 벗어나는 눈에 대하여 위조판별을 고려하지 않음으로써 정확도를 높이는 방법을 사용한다. 신뢰도가 확보된 눈의 위치를 기반으로 적외선 조명에 반사되는 동공의 특징을 이용하여 눈위치 근처에서의 화소값을 계산하여 위조 여부를 판단한다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 방법이 더욱 신뢰성 높은 위조판별시스템임을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제28권1호
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• pp.32-43
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• 2009

본 논문은 자동 분할과 extreme learning machine (ELM)을 이용하여 연속 심음신호에 의한 심장질환 분류의 성능을 개선한다. 자동 분할을 위한 전처리 단계에서 비정상적인 심음신호는 심잡음 (murmur)과 클릭음 (click)을 포함하고 있기 때문에 제1음 (S1)과 제2음 (S2) 시작점 검출 결과가 부정확하거나 누락되어 기존의 심장질환 분류 시스템의 정확도를 저하시키게된다. 이러한 분할 오류에 의한 성능 저하를 감소하기 위해 S1 및 S2의 위치를 찾고, S1 및 S2의 시간 차이를 이용하여 부정확한 시작점을 교정한 다음 한 주기 심음 신호를 추출한다. 특징벡터로는 단일 주기의 심음 신호로부터 추출된 멜척도 필터뱅크 로그 에너지 계수와 포락선을 사용한다. 심장질환을 분류하기 위하여 한 개의 은닉층을 가진 ELM 알고리듬을 사용한다. 9가지 심장질환 분류 실험을 수행한 결과, 제안 방법은 81.6%의 분류 정확도를 나타내며, multi-layer perceptron(MLP), support vector machine (SVM), hidden Markov model (HMM) 중에서 가장 높은 분류 정확도를 보여준다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권7호
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• pp.170-176
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• 2024

Since the World Health Organization (WHO) has declared COVID-19 as pandemic, many researchers have started working on developing vaccine and developing AI systems to detect COVID-19 patient using Chest X-ray images. The purpose of this work is to improve the performance of pre-trained Deep convolution neural nets (DCNNs) on Chest X-ray images dataset specially COVID-19 which is developed by collecting from different sources such as GitHub, Kaggle. To improve the performance of Deep CNNs, data augmentation is used in this study. The COVID-19 dataset collected from GitHub was containing 257 images while the other two classes normal and pneumonia were having more than 500 images each class. There were two issues whike training DCNN model on this dataset, one is unbalanced and second is the data is very less. In order to handle these both issues, we performed data augmentation such as rotation, flipping to increase and balance the dataset. After data augmentation each class contains 510 images. Results show that augmentation on Chest X-ray images helps in improving accuracy. The accuracy before and after augmentation produced by our proposed architecture is 96.8% and 98.4% respectively.

• Hip & pelvis
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• 제34권4호
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• pp.236-244
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• 2022

Purpose: The most recent diagnostic criteria for periprosthetic joint infection (PJI) include the use of the alpha-defensin (AD) lateral-flow (LF) test, but hip and knee arthroplasties were usually combined in previous studies. This prospective study was designed to examine the accuracy of the AD-LF test for diagnosis of PJI in chronic painful total hip arthroplasties (THA). Materials and Methods: Patients with chronic painful hip arthroplasties were prospectively enrolled between March 2018 and May 2020. Exclusion criteria included acute PJI or an insufficient amount of synovial fluid. The modified Musculoskeletal Infection Society (MSIS) criteria were primarily used for PJI diagnosis. Fifty-seven patients were included in the analysis group. Revision surgery was not performed in 38 patients, for different reasons (clinical group); these patients remain "Schrödinger's hips": in such cases PJI cannot be excluded nor confirmed until you "open the box". Results: The result of the AD-LF test was positive in nine patients and negative in 48 patients. Six patients were diagnosed with PJI. AD-LF sensitivity (MSIS criteria) was 83% (95% confidence interval [CI] 36-100%) and specificity was 92% (95% CI 81-98%). The positive and negative predictive value were 56% and 98%, respectively. Conclusion: The AD test is useful in addition to the existing arsenal of diagnostic tools, and can be helpful in the decision-making process. Not all patients with chronical painful THA will undergo revision surgery. Consequently, in order to determine the reliable diagnostic accuracy of this test, future PJI diagnostic studies should include a second arm of "Schrödinger's hips".

• Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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• 제41권3호
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• pp.185-193
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• 2007

이 종설은 이차성 원발암에서의 $^{18}F-FDG$ PET/CT의 이용을 다루었다. 암환자에서 이차성 원발암의 발병 유무는 주요한 예후인자 중의 하나이다. 이차성 원발암을 조기에 진단하고 치료하는 것은 이와 관련된 암 사망률을 낮추는 데 중요하다. $^{18}F-FDG$ PET/CT는 해부학적 및 대사적 정보를 동시에 제공함으로써 종양 영역에서 CT나 기존의 PET보다 진단성능이 더 우수하다. 이러한 우수한 진단성능과 전신영상이 가능하다는 장점 때문에 PET/CT는 이차성 원발암을 발견하는 데에 CT나 기존의 PET보다 더 적합하다. $^{18}F-FDG$ PET/CT는 이차성 원발암에 대한 선별검사로서 높은 예민도와 비교적 좋은 양성예측도를 보이므로 유용하다. PET/CT 영상에서 이차성 원발암이 의심되는 병변이 보일 경우 추가적인 진단적 검사는 필수적이다. PET/CT는 이차성 원발암을 발견하는데 PET보다 우수하다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제31권6호
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• pp.331-337
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• 2018

본 논문은 MLS(moving least squares) 차분법의 1차 미분 근사함수를 바탕으로 시간에 따른 수치해석이 가능한 해석기법을 제시한다. 오직 1차 미분 근사함수로만 지배방정식을 이산화했으며, 근사함수를 조립하는 형태로 전체 시스템 방정식을 구성하여 차분법으로 이산화된 운동방정식이 유한요소법(finite element method)과 유사한 모습을 갖게 되었다. 운동방정식을 시간적분하기 위해서 중앙차분법(central difference method)을 사용하였다. 유한요소 알고리즘을 통해서 MLS 차분법과 유한요소법의 고유진동 해석을 수행하였으며, 두 해석결과를 비교하였다. 또한, 동적해석 결과를 기존의 2차 미분 근사함수를 활용한 해석결과와 함께 도시함으로써 제안된 수치기법의 정확성을 검증하였다. 1차 미분 근사함수를 조립하는 과정에서 해석결과의 떨림현상이 억제되었으며 상대적으로 균일한 응력분포를 구할 수 있었다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제13권3호
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• pp.321-328
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• 2000

본 연구는 유한한 회전의 2차항을 고려한 변위장에 기초하여 변곡률을 가지는 비대칭 박벽곡선보의 해석이론을 제시한다. Vlasov의 가정에 의한 연속체의 선형화된 가상일의 원리로부터 총 포텐셜 에너지를 유도하고, 모든 변위 파라미터와 ？ 함수는 도심에서 정의된다. 절점당 8개의 자유도를 가지는 박벽곡선보 요소의 개발 과정에서 3차 Hermitian 다항식이 형상함수로 이용된다. 본 연구의 타당성과 정확도를 입증하기 위하여, 일축대칭 단면을 갖는 포물선과 타원형상의 곡선보를 선택하여 3차원 자유진동해석과 안정성 해석을 수행한다. 그리고 이 결과를 ABAQUS의 쉘 요소에 의한 것과 비교한다.