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허리뼈 수술환자의 정 측면 영상을 얻기 위한 촬영법 연구
김가을(Gaeul Kim),이상복(Sangbaok Lee),이준행(Junhaeng Lee),안병주(Byeungju An) 한국방사선학회 2015 한국방사선학회 학술대회 논문집 Vol.2015 No.춘계
본 연구는 어떤 원인에서 허리뼈의 압박골절, 분쇄골절 및 탈구 골절 된 병변들을 가진 환자들은 정형외과에서 허리뼈에 스텐트 삽입 수술을 하는데 수술과정에서 두 개의 스프린트를 삽입 하게 된다. 그리고 수술 성공여부 판독하기 위해서 수술 후 반드시 허리뼈 일반촬영 요구를 하는데 이 과정에서 허리뼈 정면사진과 측면사진을 촬영하고 있다. 그러나 허리뼈 정면촬영에서는 어려움이 없으나 측면촬영 영상에서 두 스텐트가 하나의 일직선으로 맞는 촬영한 영상을 요구한다. 그래서 본 연구자는 엑스선 일반촬영 기기 및 인체 팬톰을 이용하여 두 개의 스텐트를 삽입하고 엑스선관 각도를 변경하고 인체 팬톰을 내측기울기, 외측기울기하여 스텐트 일진석 여불를 실험 연구 하였다. 실험 결과 엑스선관 각도는 수직(90°) 또한 인체팬톰을 수직(90°)로 촬영하는 것이 가장 정확한 스텐트 겹침 영상을 얻었다. (A)Study in any kind of cause, the patients having the lesions which the compression fracture of the lumbar vertebra and comminuted fracture and dislocation is fractured operate on the stent in placement operation in the orthopedics to the lumbar vertebra and insert two sprints in the operative procedure. And certainly by mouth demands the lumber bertebra general radiography request and in order to read the yes or no on operation success in this process, the lumbar vertebra Anterior-Posterior radiograpy and lateral radiograpy is taken a picture of However, in the lumbar vertebra Anterior radiography, there is no difficulty but 2 stents request one shot image fitted in a straight line in the Posterior radiography image. So, by using the X-rays general radiograpy instrument and human body phantom slept this research, the shovel admission high X-ray tube angle two stents were changed and the internal and external did the human body phantom and the experiment studied the stent straight line yes or no. The experimental result X-ray tube angle overlapped the exactest stent to take a radiograpy the human body phantom with the verticality(90°), the verticality (90°) obtained the image.
권영훈(Kwon YoungHun),김가을(Kim GaEul),김호윤(Kim HoYoon),이근모(Lee GeunMo),진국현(Jin GukHyeon),문예진(Moon YeaJin),최민규(Choi MinKyoo) 한국정보기술학회 2024 Proceedings of KIIT Conference Vol.2024 No.5
최근 웹 취약점을 이용한 사이버 공격이 늘어나면서, 효과적인 보안 대응이 더욱 중요해지고 있다. 본 연구에서는 프롬프트 AI 기술을 활용하여 웹 취약점을 자동으로 분석하고 탐지하는 도구를 개발한다. AI를 활용한 자동화 분석 도구는 학습된 데이터와 패턴을 기반으로 하여, 기존 자동화 분석 도구보다 더욱 범용적으로 취약점을 분석할 수 있다. 또한, LLM 기반의 챗봇 프롬프트에서 발생할 수 있는 학습데이터 유출을 예방하여 AI기반 취약점 분석 도구를 더욱 안전하게 구성한다. 이를 통해 웹 보안 취약점을 효과적으로 탐지하여 사이버 위협에 대응할 가능성을 보여줌으로써, 웹 보안을 강화하는 데 이바지할 것으로 기대한다. As cyber attacks using web vulnerabilities have increased recently, effective security response has become increasingly important. In this study, we develop a tool that automatically analyzes and detects web vulnerabilities using prompt AI technology. Automated analysis tools using AI can analyze vulnerabilities more universally than existing automated analysis tools based on learned data and patterns. In addition, AI-based vulnerability analysis tools are configured more securely by preventing the leakage of learned data that can occur with LLM-based chatbot prompts. This is expected to contribute to strengthening web security by effectively detecting web security vulnerabilities and demonstrating potential responses to cyber threats.