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Gird를 이용한 e-사이언스 전자현미경 볼륨 랜더링 시스템
정원구,정종민,이호,최상수,권희석(Hee-Seok Kweon),Young-heon Ahn,Man-Hoi Hur,Jay Kim,Eunsung Kim,Im Y. Jung,Heon Y. Yeom,Kum Won Cho 한국콘텐츠학회 2007 한국콘텐츠학회 종합학술대회 논문집 Vol.5 No.2_2
한국기초과학지원연구원(KBSI, Korea Basic Science Institute)에서는 국내 유일의 초고전압투과전자현미경(HVEM, High Voltage Electron Microscopy)을 비롯하여 3 대의 일반 전자현미경을 보유하고 있다. 전자현미경을 통하여 관찰된 이미지는 각 단계별로 tilting 되어 저장된 이미지로서 관찰자에게 보다 나은 관찰 환경의 구성을 위해 3D로의 reconstruction은 필수 과정이라고 할 수 있겠다. 이 과정 중 카메라 중심에서 벗어난 부분의 왜곡을 Warping 기법을 통하여 최대한 감소시킨다. 이런 이미지 전처리 과정과 이를 바탕으로 3D로의 reconstruction과정은 고성능 컴퓨터의 수반을 기본으로 하는데 이 과정을 다수의 grid node PC들이 빠른 시간에 분담하여 처리하게 된다. Grid node PC들의 역할은 소유자가 서로 다른 다양한 컴퓨팅 자원의 효과적인 공유를 목적으로 하며, 시스템의 구축에 필요한 역할 스케줄링, 자원 관리, 보안, 성능 측정 및 상태 모니터링 등의 문제를 해결하기 위한 사용되고 있다. 일반 개인이 사용하기 힘들었던 고성능 PC의 역할을 Grid node PC들이 수행하고 이 기반위에 워핑 기법을 통한 이미지 전처리는 보다 실제 관찰 대상에 가까운 형태로의 재구성이 가능할 수 있는 바탕이 된다. 워핑 전처리를 통한 Grid node PC기반의 전자현미경 볼륨 랜더링 시스템의 구축은 관찰자에게 보다 편리하며 빠른 실험 환경을 제공하여 줄 수 있고, 이해하기 쉽고 실제 모습에 가까운 형태의 실험 결과물을 접할 수 있게 된다. Korea Basic Science Institute(KBSI) has three general electron microscopes including High Voltage Electron Microscope(HVEM) which is the only one in Korea. Observed images through an electron microscope are what they are tilted by each step and saved, offering the more better circumstances for observers, a reconstruction to 3D could be a essential process. In this process, a warping method decreases distortions maximumly of avoided parts of a camera's focus. All these image treatment processes and 3D reconstruction processes are based on an accompaniment of a highly efficient computer, a number of Grid Node Personal computers share this process in a short time and dispose of it. Grid Node Personal computers' purpose is to make an owner can share different each other and various computing resources efficiently and also Grid Node Personal computers is applying to solve problems like a role scheduling needed for a constructing system, a resource management, a security, a capacity measurement, a condition monitoring and so on. Grid Node Personal computers accomplish roles of a highly efficient computer that general individuals felt hard to use, moreover, a image treatment using the warping method becomes a foundation for reconstructing to more closer shape with an real object of observation. Construction of the electron microscope volume 랜더링 system based on Grid Node Personal computer through the warping process can offer more convenient and speedy experiment circumstances to observers, and makes them meet with experiment outcome that is similar to real shapes and is easy to understand.
MiroCam® 캡슐내시경 검사의 완전 소장 검사 및 양성 진단에 영향을 미치는 요인
정원호 ( Wonho Jung ),고진성 ( Jin Sung Koh ),김성호 ( Sung Ho Kim ),임상아 ( Sang Ah Lim ),임은혜 ( Eun Hye Lim ),이준영 ( Joon Young Lee ),주문경 ( Moon Kyung Joo ),이범재 ( Beom Jae Lee ),김지훈 ( Ji Hoon Kim ),연종은 ( Jong Eu 대한장연구학회 2011 Intestinal Research Vol.9 No.1
Background/Aims: Mirocam® capsule endoscopy has been widely used in Korea; however, data with respect to Mirocam® capsule endoscopy is lacking. We have assessed the factors affecting complete small bowel studies and diagnostic yield in Mirocam® capsule endoscopic studies. Methods: We retrospectively analyzed 103 cases that were assessed with Mirocam® capsule endoscopy between June 2007 and February 2010 at Guro Korea University Hospital. Results: The mean age of the 103 cases was 55.47 years (range, 16-99 years) and 67 cases (65%) were male. The indications for capsule endoscopy were hematochezia/melena (77 cases, 74.8%), anemia (8 cases, 7.8%), abdominal pain (12 cases, 11.7%), and miscellaneous (weight loss and chronic diarrhea; 6 cases, 5.8%). The mean stomach transit time was 59.9±88.3 minutes (range, 1-630 minutes) and the mean small bowel transit time was 396.0±131.7 minutes (range, 117-708 minutes). The rate of successfully performing a complete small bowel study was 82.5% (85 cases), and the stomach transit time was a significant factor for a complete small bowel study (OR=0.991, 95% CI= 0.984-0.998, P=0.012). The diagnostic yield was 51.5% (53 cases); visual quality was a significant factor in determining the diagnostic yield (OR=6.776, 95% CI=1.32-34.70, P=0.022). Conclusions: In a Mirocam® capsule endoscopic study, short stomach transit time was a significant factor affecting completion of the small bowel study. Achieving excellent visual quality by good bowel preparation was a significant factor for improving the diagnostic yield. (Intest Res 2011;9:0-34)
광전자 분석 실험을 이용한 $Ba(Fe_{1-x}Ru_x)_2As_2$ 물질의 전자구조분석
정원식,김용관,김범영,엄만진,김준성,김창영,Jung, W.S.,Kim, Y.K.,Kim, B.Y.,Matsunami, M.,Kimura, S.,Eom, M.J.,Kim, J.S.,Kim, C. 한국초전도학회 2011 Progress in superconductivity Vol.12 No.2
We performed angle resolved photoelectron spectroscopy (ARPES) studies on Ru doped $BaFe_2As_2$ with various Ru contents. Ru, which is doped into a parent compound $BaFe_2As_2$ and substitute Fe, does not donate or accept electrons. However, it induces superconductivity. From ARPES data along the high symmetry cuts and Fermi surface maps, we investigate the electron correlation and carrier density at the Fermi level. We observe that the Fermi velocity increases with Ru doping, suggesting reduction in electron correlation. In addition, we address issues on local vs. itinerant pictures for the magnetism in $BaFe_2As_2$.
구조물 건전성 진단에서 데이터 부족 문제 극복을 위한 심층 생성 모델의 활용
정원호(Wonho Jung),정대현(Daehyeon Jeong),김영호(Youngho Kim),김창현(Changhyeon Kim),이후상(Hoosang Lee),유홍제(Hongje Yu),류제하(Jeha Ryu),오현석(Hyunseok Oh) 대한기계학회 2019 大韓機械學會論文集A Vol.43 No.3
딥러닝 알고리즘 훈련을 위해서 충분한 양의 데이터 확보가 필수적이다. 그러나, 공학시스템에서 데이터 취득은 매우 어렵거나, 상황에 따라 불가능한 경우가 존재한다. 이러한 데이터 부족 문제는 딥러닝 알고리즘 개발에 큰 걸림돌이 되고 있다. 본 논문은 구조물 건전성 진단을 위한 딥러닝 알고리즘 개발에서 발생하는 데이터 부족 문제 해결을 시도하였다. 깊은 생성 모델을 구축하고 딥러닝 학습을 위한 훈련 데이터를 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해 수상 양식장 어망 데이터를 바탕으로 사례 연구를 진행하였다. 본 연구는 제안된 심층 생성 모델을 통해 데이터를 직접 만들어 냄으로써 구조물 건전성 진단에서 발생되는 데이터 부족 문제 해결에 기여할 것으로 기대된다. A sufficient amount of data are required for training deep learning algorithms. However, in engineered systems, data acquisition is difficult or sometimes not feasible. A dearth of data is one of the major challenges for the development of deep learning algorithms. This paper proposes a deep generative model to generate pseudo data that emulate real data. To verify the performance of the proposed model, a case study is conducted using aquaculture fishnet image data. We demonstrate that the insufficient data problem in structural health monitoring can be relieved by generating data through the proposed deep generative model. The reliability of engineered systems can be improved by incorporating the deep learning algorithms developed with real data as well as generated data.
탐색 영역 부표본화 및 이웃 화소간의 차를 이용한 고속 전역 탐색 블록 정합 알고리듬
정원식,이법기,이경환,최정현,김경규,김덕규,이건일,Cheong, Won-Sik,Lee, Bub-Ki,Lee, Kyeong-Hwan,Choi, Jung-Hyun,Kim, Kyeong-Kyu,Kim, Duk-Gyoo,Lee, Kuhn-Il 대한전자공학회 1999 電子工學會論文誌, S Vol.s36 No.11
본 논문에서는 탐색 영역에서의 탐색점 부표본화와 현재 블록 내의 화소들의 이웃 화소간의 화소값의 차를 이용한 고속 전역 탐색 블록 정합 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는 각 탐색점에서의 평균 절대치 오차 (mean absolute difference; MAD) 값의 최소 범위를 이웃 탐색점에서의 MAD와 현재 블록 내의 화소들의 이웃 화소간의 화소값의 차를 이용하여 구한 뒤, 이를 이용하여 블록 정합이 필요한 탐색점에 대하여서만 블록 정합을 행함으로써 고속으로 움직임을 추정하였다. 이때, 현재 탐색점에서의 MAD의 최소 범위를 구하기 위해서는 이웃 탐색점에서의 MAD를 사용한다. 그러므로 제안한 방법에서는 먼저, 탐색 영역에 대하여 4:1로 탐색점 부표본화를 행한 뒤, 부표본화 된 탐색점에 대하여 블록 정합을 행하여 MAD를 구한다. 그리고, 나머지 탐색점에 대하여서는 각 탐색점의 MAD 값의 최소범위를 부표본화 된 탐색점에서의 MAD와 현재 블록 내의 화소들의 이웃 화소간의 화소 값의 차를 이용하여 구한 뒤, 블록 정합이 필요한 탐색점에 대하여서만 블록 정합을 행하였다. 즉, 제안한 방법에서는 각 탐색점에서 MAD의 최소 범위를 이용하여 블록 정합이 필요한 탐색점 수를 줄임으로써 전역 탐색 블록 정합 알고리듬 (full search block matching algorithm; FSBMA)과 동일한 성능을 유지하면서도 고속으로 움직임을 추정할 수 있었다. 모의 실험을 통하여 제안한 방법이 FSBMA와 동일한 성능을 유지하면서도 많은 계산량의 감소를 얻을 수 있음을 확인하였다. In this paper, we propose a fast full search block matching algorithm using the search region subsampling and the difference of adjacent pixels in current block. In the proposed algorithm, we calculate the lower bound of mean absolute difference (MAD) at each search point using the MAD value of neighbor search point and the difference of adjacent pixels in current block. After that, we perform block matching process only at the search points that need block matching process using the lower bound of MAD at each search point. To calculate the lower bound of MAD at each search point, we need the MAD value of neighbor search point. Therefore, the search points are subsampled at the factor of 4 and the MAD value at the subsampled search points are calculated by the block matching process. And then, the lower bound of MAD at the rest search points are calculated using the MAD value of the neighbor subsampled search point and the difference of adjacent pixels in current block. Finally, we discard the search points that have the lower bound of MAD value exceed the reference MAD which is the minimum MAD value of the MAD values at the subsampled search points and we perform the block matching process only at the search points that need block matching process. By doing so, we can reduce the computation complexity drastically while the motion compensated error performance is kept the same as that of full search block matching algorithm (FSBMA). The experimental results show that the proposed method has a much lower computational complexity than that of FSBMA while the motion compensated error performance of the proposed method is kept same as that of FSBMA.
축방향 충격흡수 향상을 위한 소형구형 투척 로봇구조 설계
정원석(Wonsuk Jung),김영근(Young-Keun Kim),김수현(Soohyun Kim) 제어로봇시스템학회 2015 제어·로봇·시스템학회 논문지 Vol.21 No.4
In this paper, we propose a novel surveillance throwing robot which is compact, light-weight and has an efficient shock absorption mechanism. The throwing robot is designed in a spherical shape to be easily grabbed by a hand for throwing. Also, a motor-wheel linking mechanism is designed to be robustly protected from shocks upon landing. The proposed robot has a weight of 2.2kg and the diameter of its wheels is 150 mm. Through the field experiments, the designed robot is validated to withstand higher than 13Ns of impulse.