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우리말 모음의 발음시 음형대와 조음위치의 관계에 대한 연구
서경식,김재영,김영기 대한후두음성언어의학회 1994 대한후두음성언어의학회지 Vol.5 No.1
The formants of the 9 Korean standard vowels(which used by the average people of Seoul, central-area of the Korean peninsula) were measured by analysis with the linear predictive coding(LPC) and fast Fourier transform(FFT). The author already had reported the constriction area for the Korean standard vowels, and with the existing data, the distance from glottis to the constriction area in the vocal tract of each vowel was newly measured with videovelopharyngograms and lateral Rontgenograms of the vocal tract. We correlated the formant frequencies with the distance from glottis to the constriction area of the vocal tract. Also we tried to correlate the formant frequencies with the position of tongue in the vocal tract which is divided into 2 categories : The position of tongue in oral cavity by the distance from imaginary palatal line to the highest point of tongue and the position in pharyngeal cavity by the distance from back of tongue to posterior pharyngeal wall. This study was performed with 10 adults(male : 5, female : 5) who spoke primary 9 Korean standard vowels. We had already reported that the Korean vowel [i], [e], $[{\varepsilon}]$ were articulated at hard palate level, [$\dot{+}$], [u] were at soft palate level, [$\wedge$] was at upper pharynx level and the [$\wedge$], [$\partial$], [a] in a previous article. Also we had noted that the significance of pharyngeal cavity in vowel articulation. From this study we have concluded that ; 1) The F$_1$ is related with the oral cavity articulated vowel [i, e, $\varepsilon$, $\dot{+}$, u]. 2) Within the oral cavity articulated vowel [i, e, $\varepsilon$, $\dot{+}$, u] and the upper pharynx articulated vowel [o], the F$_2$ is elevated when the diatance from glottis to the constriction area is longer. But within the lower pharynx articulated vowel [$\partial$, $\wedge$, a], the F$_2$ is elevated when the distance from glottis to the constriction area is shorter. 3) With the stronger tendency of back-vowel, the higher the elevation of the F$_1$ and F$_2$ frequencies. 4) The F$_3$ and F$_4$ showed no correaltion with the constriction area nor the position of tongue in the vocal tract 5) The parameter F$_2$- F$_1$, which is the difference between F$_2$ frequency and F$_1$ frequency showed an excellent indicator of differenciating the oral cavity articulated vowels from pharyngeal cavity articulated vowels. If the F$_2$-F$_1$ is less than about 600Hz which indicates the vowel is articulated in the pharyngeal cavity, and more than about 600Hz, which indicates that the vowel is articulated in the oral cavity.
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REMARKS FOR BASIC APPELL SERIES
서경식,박중수 호남수학회 2009 호남수학학술지 Vol.31 No.4
Let k be an imaginary quadratic field, H the complex upper half plane, and [수식]. And let n; t be positive integers with [수식] is an algebraic number [10]. As a generalization of this result, we find several infinite series and products giving algebraic numbers using Ramanujan's 1Ψ1 summation. These are also related to Rogers-Ramanujan continued fractions.
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부분 히스토그램 문턱치 알고리즘을 사용한 조영증강 CT영상의 자동 간 분할
서경식 대한의용생체공학회 2004 의공학회지 Vol.25 No.3
조영 증강된 CT 영상의 화소값은 조영제에 의해 이산적으로 변한다. 또한 간의 중간부분에서는 간과 유사한 농도값을 갖는 췌장 때문에 간의 분할이 어렵다. 본 논문에서는 조영증강된 CT영상의 화소값의 이산적인 변화와 간과 겹치는 췌장을 제거하기 위하여 부분 히스토그램 문턱치 알고리즘을 사용한 간 분할법을 제안한다. 히스토그램 변환 후 간 구조의 농도 값의 범위를 찾기 위한 적응 다봉성 분할과 췌장 제거를 위한 부분 히스토그램 문턱치 알고리즘을 수행한다. 다음으로, 간 이외의 불필요한 대상을 제거하고 경계를 매끈하게 하기 위해 모폴러지 필터링을 수행한다. 제안된 방법을 평가하기 위해 8명의 환자로부터 획득된 CT영상중 중간부분에서 4개씩 총 32단면을 선택하였다. 부분 히스토그램 문턱치 알고리즘을 사용한 자동 분할법 II와 수동 분할법의 정규화된 평균 면적의 평균은 0.1671과 0.1711이었으며, 이 두 방법은 아주 적은 차이를 보인다. 또, 자동 분할법 II 와 수동 분할법의 평균 면적 오차율은 6.8339 % 이다. 이 실험 결과로부터 제안된 자동 간분할 법은 의사에 의해 시행된 수동 분할법과 매우 유사한 수행능력을 갖는다. Pixel values of contrast enhanced computed tomography (CE-CT) images are randomly changed. Also, the middle liver part has a problem to segregate the liver structure because of similar gray-level values of a pancreas in the abdomen. In this paper, an automatic liver segmentation method using a partial histogram threshold (PHT) algorithm is proposed for overcoming randomness of CE-CT images and removing the pancreas. After histogram transformation, adaptive multi-modal threshold is used to find the range of gray-level values of the liver structure. Also, the PHT algorithm is performed for removing the pancreas. Then, morphological filtering is processed for removing of unnecessary objects and smoothing of the boundary. Four CE-CT slices of eight patients were selected to evaluate the proposed method. As the average of normalized average area of the automatic segmented method II (ASM II) using the PHT and manual segmented method (MSM) are 0.1671 and 0.1711, thesre two method shows very small differences. Also, the average area error rate between the ASM II and MSM is 6.8339 %. From the results of experiments, the proposed method has similar performance as the MSM by medical Doctor.
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CT 영상의 모포러지컬 특성에 기반한 완전 자동 간 분할
서경식,박종안,박승진 한국의학물리학회 2004 의학물리 Vol.15 No.2
간 영역을 다른 복부 장기들로부터 정확히 분할한 후 간 내부의 종양을 감별 분할하므로써 간암을 조기 발견하는 데 도움을 준다. 본 논문은 복부의 모포러지컬 특성을 이용하여 효과적인 완전 자동 간 분할을 수행할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 전처리 단계로서 다봉성 히스토그램 분할을 수행하고 복부의 모폴러지 좌표를 찾기 위해 척추를 분할한다. 다음으로 간 영역을 C-class maximum a posteriori (MAP) decision과 이진 모폴러지 필터링에 의해 추출한다. 자동으로 분할된 간 영역을 평가하기 위해 영역 에러율(Average Error Rate)과 회전 이진 영역 투영 매칭법(Rotational Binary Region Projection Matching; RBRPM)에 의한 상관 계수를 사용한다. 실험 결과는 제안한 알고리즘에 의해 획득한 완전 자동 간 분할과 수동 간 분할사이에 매우 유사한 결과를 보였다. The most important work for early detection of liver cancer and decision of its characteristic and location is good segmentation of a liver region from other abdominal organs. This paper proposes a fully automatic liver segmentation algorithm based on the abdominal morphology characteristic as an easy and efficient method. Multi-modal threshold as pre-processing is peformed and a spine is segmented for finding morphological coordinates of an abdomen. Then the liver region is extracted using C-class maximum a posteriori (MAP) decision and morphological filtering. In order to estimate results of the automatic segmented liver region, area error rate (AER) and correlation coefficients of rotational binary region projection matching (RBRPM) are utilized. Experimental results showed automatic liver segmentation obtained by the proposed algorithm provided strong similarity to manual liver segmentation.
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