• Bioinformatics and Biosystems
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• 제1권1호
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• pp.82-87
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• 2006

현재 가장 많이 사용되는 단백질 구조 예측 방법은 비교 모델링 (comparative modeling) 방법이다. 비교 모델링 방법에서의 정확도를 높이기 위해서는 alignment의 정확도 역시 매우 필수적으로 필요하다. 비교 모델링 과정 중의 fold-recognition 단계에서 alignment의 정확도에 의해 template을 고르는 방법은 단지 가장 비슷한 template을 선택하는 방법에 비해 주목을 받지 못하고 있다. 최근에는 두 가지의 alignment에 사이의 shift 정보를 바탕으로 한 shift score라는 수치가 alignment의 성능을 표현하기 위해서 개발되었다. 우리는 더 정확한 구조 예측의 첫걸음이 될 수 있는 shift score를 예측하는 방법을 개발하였다. Shift score를 예측하기 위해 support vector regression (SVR)이 사용되었다. 사전에 구축된 라이브러리 안의 길이가 n 인 template과 구조를 알고 싶은 query 단백질 사이의 alignment는 n+2 차원의 input 벡터로 변환된다. Structural alignment가 가장 좋은 alignment로 가정되었고 SVR은 query 단백질과 template 단백질의 structural alignment과 profile-profile alignment 사이의 shift score를 예측하도록 training 되었다. 예측 정확도는 Pearson 상관계수로 측정되었다. Training 된 SVR은 실제의 shift score와 예측된 shift score 사이에 0.80의 Pearson 상관계수를 갖는 정도로 예측하였다.

• 지능정보연구
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• 제13권4호
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• pp.35-44
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• 2007

본 논문에서는 인쇄체 숫자를 인식하기 위해 가중 원형 정합(weighted template matching) 방법을 제안한다. 원형 정합은 입력 영상 전체를 하나의 전역적인 특징으로 처리하는데 반해, 제안된 가중 원형 정합은 패턴의 특징이 나타나는 국부적인 영역에 해밍 거리(Hamming distance)의 가중치를 두어 패턴 특징을 강조하여 숫자 패턴의 인식률을 높인다. 또한 원형 정합은 영상을 이진화(binarization)할 때 발생되는 패턴의 윤곽선을 울퉁불퉁하게 만드는 랜덤 노이즈에 취약하다. 이러한 랜덤 노이즈를 제거하기 위해 본 논문에서는 체인 코드 트리밍(chain code trimming)방법을 제안한다. 체인 코드 트리밍은 패턴의 외부 윤곽선과 내부 윤곽선의 체인 코드 분석을 통해 특정 유형의 체인 코드를 제거, 교정함으로써 이루어진다. 실험에서는 기존의 원형 정합을 사용했을 때와 체인 코드 트리밍을 한 후 가중 원형 정합을 사용했을 때의 혼돈 행렬(confusion matrix)을 서로 비교한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안한 방법에 의해 인쇄체 숫자의 인식률이 크게 향상된 것을 보인다.

• 전기학회논문지
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• 제59권8호
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• pp.1477-1481
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• 2010

In this paper, we propose the classification and tracking method of the hand region using deformable template and condensation. To do this, first, we extract the hand region by using the fuzzy color filter and HCbCr color model. Second, we extract the edge of hand by applying the Canny edge algorithm. Third, we find the first template by calculating the conditional probability between the extracted edge and the model edge. If the accurate template of the first object is decided, the condensation algorithm tries to track it. Finally, we demonstrate the effectiveness and feasibility of the proposed method through some experiments.

• 한국분말재료학회지
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• 제18권2호
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• pp.129-134
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• 2011

Herein, macroporous carbon materials were readily prepared by carbonization of cured body of resorcinol and formaldehyde using poly(methyl methacrylate) colloid microspheres which were employed as the template in the gelation of resorcinol with formaldehyde. The gel in the water was solvent exchanged with methanol and the wet gel was dried. After carbonization of the template-gel composite at $800^{\circ}C$, it was found that pores were left corresponding to the size of the template, yielding carbon materials with a fine porous structure with enlarged surface area and significant porosity. Properties of the carbon foams including the structure, morphology, thermal stability, and porosity were investigated. Finally, it was concluded that the method using polymer colloids as the template provided a facile route to prepare carbon foams.

• 전자공학회논문지C
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• 제34C권10호
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• pp.59-66
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• 1997

Neural networks has widely been be used for several practical applications such as speech, image processing, and pattern recognition. Thus, a approach to the voltage-controlled current source in areas of neural networks, the key features of CNN in locally connected only to its netighbors. Because the architecture of the interconnection elements between cells in very simple and space invariant, CNNs are suitable for VLSI implementation. In this paper, processing element of digital programmable CNN with variable template memory was implemented using CMOS circuit. CNN PE circuit was designe dto control gain for obtaining the optimal solutions in the CNN output. Performance of operation for 4*4 CNN circuit applied for fixed template and variable template analyzed with the result of simulation using HSPICE tool. As a result of simulations, the proposed variable template method verified to improve performance of operation in comparison with the fixed template method.

• 대한화학회지
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• 제67권1호
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• pp.9-12
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• 2023

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제14권4호
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• pp.268-278
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• 2003

목 적 : $^{123}$ I IPT SPECT에서 선조체 섭취율(specific striatal binding ratio: SBR)과 미상핵과 전$.$후 조가비핵의 비(anterior/posterior ratio： APR)를 측정하기 위해 육안적인 방법으로 설정한 수동 관심영역설정 방법과 MR template을 영상 융합하여 해부학적 영상을 기준으로 관심영역을 설정하는 방법에서 수동방법과 영상 융합 방법간 차이의 유의성과 분석 그룹간의 유의성과 재현성을 분석하고자 한다. 대상 및 방법： Early parkinson군 17명(남/녀：8/9, 56.6$\pm$10.8세)과 severe parkinson군 13명(남/녀：8/5, 56.4$\pm$11.1세), 정상인 11명(남/녀：7/4, 57.8$\pm$14.4세)을 대상으로 $^{123}$ I IPT 259 MBq을 정맥 주사한 후 얻은 $^{123}$ I IPT SPECT 영상에서 수동 ROI와 영상융합방법에 의한 ROI를 설정하였다. 영상융합방법에 의한 자동 관심영역 설정방법은 NMI 방법으로 $^{123}$ I IPT SPECT와 MNI T1 template를 영상 융합하여 midthalamic level에서 선조체의 경계를 따라 하부조직을 7개의 관심영역으로 구분하여 SBR과 APR을 측정하고 수동방법으로 측정한 SBR과 APR과 통계적 유의성을 분석하였다. 결 과：수동 관심영역 설정방법과 자동 관심영역 설정방법에 의한 두 분석 방법간 비교에서 SBR은 정상인 그룹(r=0.853, P=0.001), early parkinson군(H＆Y stage I, II) (r=0.841, P=0.000), severe parkinson군(H＆Y stage III, IV) (r=702, P=0.007) 모두에서 유의한 상관관계를 보였으나 APR은 early parkinson군에서만 유의한 상관관계(r=0.720, P=0.001)를 보였고 정상인(r=0.567, P=0.069), severe parkinson군(r=0.413, P=0.161)로 유의한 상관관계를 보이지 않았다. 분석그룹간 비교에서 수동 관심영역 설정방법에서 정상인과 early parkinson군(P=0.000), 정상인과 severe parkinson군(P=0.000), early parkinson군과 severe parkinson군(P=0.013) 모두 유의한 결과를 보였고, 자동 관심영역 설정방법에서 정상인과 early parkinson군(P=0.000), 정상인과 severe parkinson군(P=0.000), early parkinson군과 severe parkinson군(P=0.003)에서는 유의한 결과를 보였다. APR은 수동 관심영역 설정방법에서는 분석그룹간에 유의한 차이를 보이지 않았다(정상인과 early parkinson군：P=0.316, 정상인과 severe parkinson군：P=0.256, early parkinson군과 severe parkinson군：P=0.969). 자동 관심영역 설정방법에서는 정상인과 early parkinson군(P=0.038), 정상인과 severe parkinson군(P=0.027)에서는 유의한 결과를 보였으나 early parkinson군과 severe parkinson군에서는 유의한 결과를 보이지 않았다(P=0.948). 재현성은 CV값으로 자동 관심영역 설정방법이 7.2%, 수동 관심영역 설정방법이 31%로 자동 관심영역 설정방법의 재현성이 4.3배 높았다. 결 론：$^{123}$ I IPT SPECT영상에서 SBR과 APR의 측정이 해부학적 표준영상인 T1 template를 기준으로 영상 융합하여 선조체와 하부조직을 미상핵과 조가비핵 전측과 후측으로 구분하여 섭취율을 측정하는 방법이 수동으로 관심영역을 설정하여 분석하는 방법보다 통계적으로 유의하고 재현성 있는 결과를 보였다.

• Child Health Nursing Research
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• 제30권2호
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• pp.142-153
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• 2024

Purpose: This study aimed to describe the process of developing a validated pediatric nursing simulation scenario template using the real-time Delphi method. Methods: A panel of 13 pediatric nursing experts participated in a real-time Delphi survey conducted over two rounds. Initially, 83 items were included in the questionnaire focusing on the structure and content of the simulation scenario template. Data analysis involved calculating the content validity ratio (CVR) and the coefficient of variation to assess item validity and stability. Results: Through iterative rounds of the Delphi survey, a consensus was reached among the experts, resulting in the development of a pediatric nursing simulation scenario template comprising 41 items across nine parts. The CVR values ranged from 0.85 to 1.0, indicating a high consensus among experts regarding the inclusion of all items in the template. Conclusion: This study presents a novel approach for developing a pediatric nursing simulation scenario template using real-time Delphi methods. The real-time Delphi method facilitated the development of a comprehensive and scientifically grounded pediatric nursing simulation scenario template. Our template aligns with the International Nursing Association for Clinical Simulation and Learning standards, and provides valuable guidance for educators in designing effective simulation scenarios, contributing to enhanced learning outcomes and better preparation for pediatric clinical practice. However, consideration of cultural and contextual adaptations is necessary, and further research should explore alternative consensus criteria.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.554-559
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• 2009

본 논문에서는 인쇄체 숫자를 인식하기 위해 가중 원형 정합(weighted template matching) 방법을 제안한다. 원형 정합은 입력 영상 전체를 하나의 전역적인 특징으로 처리하는 데 반해, 제안된 가중 원형 정합은 패턴의 특징이 나타나는 국부적인 영역에 해밍 거리(Hamming distance)의 가중치를 두어 패턴 특징을 강조하여 숫자 패턴의 인식률을 높인다. 실험에서는 기존의 원형 정합을 사용했을 때, 오류 역전파 신경망을 사용했을 때와 가중 원형 정합을 사용했을 때의 혼돈 행렬(confusion matrix)을 각각 서로 비교한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안한 방법에 의해 인쇄체 숫자의 인식률이 크게 향상된 것을 보인다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.701-709
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• 2015

Image stitching method is a technique for obtaining an high-resolution image by combining two or more images. In X-ray image for clinical diagnosis, the size of the imaging region taken by one shot is limited due to the field-of-view of the equipment. Therefore, in order to obtain a high-resolution image including large regions such as a whole body, the synthesis of multiple X-ray images is required. In this paper, we propose a rapid stitching method of digital X-ray images using template-based registration. The proposed algorithm use principal component analysis(PCA) and k-nearest neighborhood(k-NN) to determine the location of input images before performing a template-based matching. After detecting the overlapping position using template-based matching, we synthesize input images by alpha blending. To improve the computational efficiency, reduced images are used for PCA and k-NN analysis. Experimental results showed that our method was more accurate comparing with the previous method with the improvement of the registration speed. Our stitching method could be usefully applied into the stitching of 2D or 3D multiple images.