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Jeong, Byungjoon,Joo, Hyun-Tae,Shin, Hyun-Seung,Lim, Mi-Hwa,Park, Jung-Chul Korean Academy of Periodontology 2016 Journal of Periodontal & Implant Science Vol.46 No.3
Purpose: The aim of this study is to analyze and visualize the distribution of patients visiting the periodontology department at a dental college hospital, using a geographic information system (GIS) to utilize these data in patient care and treatment planning, which may help to assess the risk and prevent periodontal diseases. Methods: Basic patient information data were obtained from Dankook University Dental Hospital, including the unit number, gender, date of birth, and address, down to the dong (neighborhood) administrative district unit, of 306,656 patients who visited the hospital between 2007 and 2014. The data of only 26,457 patients who visited the periodontology department were included in this analysis. The patient distribution was visualized using GIS. Statistical analyses including multiple regression, logistic regression, and geographically weighted regression were performed using SAS 9.3 and ArcGIS 10.1. Five factors, namely proximity, accessibility, age, gender, and socioeconomic status, were investigated as the explanatory variables of the patient distribution. Results: The visualized patient data showed a nationwide scale of the patient distribution. The mean distance from each patient's regional center to the hospital was $30.94{\pm}29.62km$ and was inversely proportional to the number of patients from the respective regions. The distance from a regional center to the adjacent toll gate had various effects depending on the local distance from the hospital. The average age of the patients was $52.41{\pm}12.97years$. Further, a majority of regions showed a male dominance. Personal income had inconsistent results between analyses. Conclusions: The distribution of patients is significantly affected by the proximity, accessibility, age, gender and socioeconomic status of patients, and the patients visiting the periodontology department travelled farther distances than those visiting the other departments. The underlying reason for this needs to be analyzed further.
이정준(Jeong-Joon Lee),배병준(ByungJoon Bae),윤정일(JeongIl Yun),노인우(In-Woo Noh) 한국방송·미디어공학회 2007 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2007 No.-
지상파 DMB 상용 서비스가 시작된 지 1년이 경과함에 따라 DMB 시청자의 수가 급격히 증가하였다. 그러나 DMB와 융합된 새로운 서비스가 활성화가 활발하지 못하고, 따라서 여러 가지 부가 수익서비스가 창출되지 못하고 있다. 그 이유 중의 하나는 기존에 제안된 양방향 데이터 서비스들은 모바일 홈페이지로의 연결하는 방식이라, 시청자가 DMB 단말기의 작은 화면에서 단말기의 버튼이나 터치스크린을 사용하기 불편하고, 방송시청이 불편하다. 또한, 기존의 방송참여 방식인 ARS, SMS 방식을 포용하지 못한다. 본 논문은 기존의 시청자 참여 방식을 분석하고 기존 방식의 약점을 보안하여 URL 방식 명령을 통한 양방향 서비스를 제안한다. 이 방법은 작은 디스플레이를 통해 홈페이지 방식을 고집하지 않고, 기존의 ARS, SMS를 포용하며, 단순한 동작으로 시청자 참여가 가능하다. 본 논문이 제안하는 방법은 서비스 방식 및 구조에 따라 ARS 서비스를 제공하는 URL방식 명령, SMS 서비스를 제공하는 URL 명령, 서버응용 호출서비스를 위한 URL방식 명령(SERVER-URL), 클라이언트 응용호출 서비스를 위한 URL방식 명령(CLIENT-URL)으로 분류된다. 본 방법들은 사용자의 참여가 단순하게 이루어지도록 방송시 송출되며, 이러한 방법은 이동 방송에 특히 적합할 것으로 사료되어, 앞으로 보다 실용적인 DMB 기반의 융합 서비스에 사용될 것으로 사료된다.
전산화단층촬영 영상에서 통계적 특징을 이용한 질감특징분석 알고리즘의 적용
유주은(Jueun Yoo),전태성(Taesung Jun),권진아(Jina Kwon),정주영(Juyoung Jeong),임인철(Inchul Im),이재승(Jaeseung Lee),박형후(Hyonghu Park),곽병준(Byungjoon Kwak),유윤식(Yunsik Yu) 한국방사선학회 2013 한국방사선학회 논문지 Vol.7 No.1
본 연구는 전산화단층촬영에서 간 질환의 자동 인식으로 질감특징분석(texture feature analysis. TFA) 알고리즘을 제안하고자 하였으며, 간세포암(Hepatocellular carcinoma. HCC)에 대한 컴퓨터보조진단(computer-aided diagnosis. CAD) 시스템을 설계하고, 제안하는 각 알고리즘의 성능을 평가하고자 하였다. HCC 영상에서 분석영역(40×40 픽셀)을 설정하고 각 부분영상에 통계적 특징을 이용한 6가지 TFA 파라메터(평균 밝기, 평균 대조도, 평탄도, 왜곡도, 균일도, 엔트로피)비교하여 간세포암 인식률(recognition rate)을 구하였다. 결과적으로 TFA는 간세포암 인식률을 나타내는 척도로 유의함을 알 수 있었으며 6가지 파라메터에서 균일도가 가장 인식률이 높았으며 평균 대조도, 평탄도, 왜곡도가 비교적 높았고 평균 밝기와 엔트로피는 상대적으로 낮은 인식률을 나타내었다. 이와 관련하여 높은 인식률을 보인 알고리즘(최대 97.14%, 최소 82.86%)을 간세포암 영상의 병변을 판별하여 임상의 조기 진단을 보조하여 치료를 시행한다면 진단의 효율성이 높아 질 것으로 판단되었으며, 향후 효율적이고 정량적인 분석을 추가함으로써 질병인식의 일반화에 대한 기준 연구가 필요 할 것으로 사료되었다. In this study, texture feature analysis (TFA) algorithm to automatic recognition of liver disease suggests by utilizing computed tomography (CT), by applying the algorithm computer-aided diagnosis (CAD) of hepatocellular carcinoma (HCC) design. Proposed the performance of each algorithm was to comparison and evaluation. In the HCC image, set up region of analysis (ROA, window size was 40×40 pixels) and by calculating the figures for TFA algorithm of the six parameters (average gray level, average contrast, measure of smoothness, skewness, measure of uniformity, entropy) HCC recognition rate were calculated. As a result, TFA was found to be significant as a measure of HCC recognition rate. Measure of uniformity was the most recognition. Average contrast, measure of smoothness, and skewness were relatively high, and average gray level, entropy showed a relatively low recognition rate of the parameters. In this regard, showed high recognition algorithms (a maximum of 97.14%, a minimum of 82.86%) use the determining HCC imaging lesions and assist early diagnosis of clinic. If this use to therapy, the diagnostic efficiency of clinical early diagnosis better than before. Later, after add the effective and quantitative analysis, criteria research for generalized of disease recognition is needed to be considered.