FCE 클러스터링 알고리듬을 이용한 3차원 데이터의 정점 검출

최병걸,이원희,강훈 한국지능시스템학회 1998 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.8 No.1

재래산양과 호주산 산양에서의 Anaplasmosis 발생보고

최병걸,최인혁,박강희,김병수,진찬문,김천현,이우종,서석열,서이원,김동선,Baek, Byeong-kirl,Choi, In-hyuk,Park, Kang-hee,Kim, Byeong-soo,Jin, Chan-moon,Lee, Woo-Jong,Kim, Cheon-hyeon,Seo, Surk-yul,Seo, Yee-won,Kim, Dong-sun 대한수의학회 1993 大韓獸醫學會誌 Vol.33 No.2

Following the death of more than 250 goats in one herd of 800 goats, imported from Australia, an epidemiological investigation was undertaken to determine the probable aetiology of this apprently mysterious disease. The syndrome was characterized by severe anemia(Hematocrit <20% ; normal range 24 to 48). All the affected animals were imported from Australia and all the motalities occurred during the period from September to November, 1992 Giemsa stain, acridine orange and indirect immunoflourescence tests were utilized in a survey involving 239 goats reared in Chonbuk Province. The positivity rates by acridine orange for anaplasmosis or piroplasmosis were 60.8% and 66.2% for imported and indigenous breeds respectively. It is tenatively concluded that the probable cause of death was anaplasmosis.

폐암의 정위적체부방사선치료시 호흡 움직임에 따른 3D 선량 측정평가

최병걸,최창헌,윤일규,양진성,이동명,박주미,Choi, Byeong-Geol,Choi, Chang-Heon,Yun, Il-Gyu,Yang, Jin-Seong,Lee, Dong-Myeong,Park, Ju-Mi 대한방사선치료학회 2014 대한방사선치료학회지 Vol.26 No.1

목 적 : 폐암의 정위적체부방사선치료시 실제 적용하고 있는 최대강도투사(MIP) 영상과 호흡위상별(0~90%)영상에서 3차원적으로 재구성된 선량 분포 차이를 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 본원에서 정위적체부방사선치료를 시행한 비소세포성 폐암(NSCLC) 환자 5명을 대상으로 4차원 전산화단층영상을 시행하여 10개의 호흡위상별 영상을 획득한 후 최대강도투사 영상을 재구성하여 각 호흡위상별 치료계획을 수립하였고, 2차원 이온전리함과 선량분석프로그램 COMPASS(IBA dosimetry, Schwarzenbruck, Germany)을 이용하여 3차원적으로 재구성된 선량분포를 측정하였다. 이를 이용하여 치료계획 선량분포와 실제 측정 선량분포의 일치성 여부 및 최대강도투사 영상과 호흡위상별 영상에서 선량 분포의 차이를 정량적으로 비교 분석하였다. 결 과 : 최대강도투사 영상 및 호흡위상별 영상에서의 선량분포의 일치성을 알아보기 위한 감마분석 통과율은 대상 환자 모두 99%이상으로 평가기준을 만족 시켰으며, 각각의 환자들에 대한 최대강도투사 영상과 호흡위상별 영상에서 재구성된 선량의 HI(Homogeneity Index) 차이의 평균은 -0.03~0.04로 크지 않았으며, PTV(Planning Target Volume)의 Dmax 차이는 평균 3.30 cGy, 척수는 평균 40 cGy, 양측 폐, 우폐, 좌폐의 $V_{20}$, $V_{10}$, $V_5$ 차이는 평균 -0.04~2.32% 차이를 나타내었다. 또한 모든 환자에 대한 최대강도투사 영상과 호흡위상별 영상에서 재구성된 선량의 HI 차이의 평균은 -0.03~0.03로 크지 않았으며, PTV의 Dmax 차이의 평균은 10% 영상에서 가장 차이가 작았고, 70% 영상에서 가장 큰 차이를 나타내었다. 척수의 Dmax차이의 평균은 50% 영상에서 가장 차이가 작았고, 0% 영상에서 가장 큰 차이를 나타내었다. 폐 $V_{20}$, $V_{10}$, $V_5$의 차이의 평균은 호흡위상별로 일정한 경향성을 나타내지 않았다. 결 론 : 본 연구를 통해 최대강도투사 영상과 각 호흡위상별 영상에서 측정되어 3차원적으로 재구성된 선량분포차이는 일정한 경향을 나타내지는 않았지만 특정 호흡위상에서 선량 분포 차이가 상이한 경우를 볼 수 있었다. 종양의 위치 및 호흡 움직임이 유사한 대상환자군을 선정하여 체계적인 연구를 통해 데이터화 하게 되면 폐와 같이 움직임이 큰 장기의 정위적체부방사선치료시 특정 호흡위상에서 획득한 영상에서의 치료계획이 실제 치료에 적용되어야 하는지에 대한 적합성 여부를 판단 할 수 있을 것이라고 사료된다. Purpose : This study aims to evaluate 3D dosimetric impact for MIP image and each phase image in stereotactic body radiotherapy (SBRT) for lung cancer using volumetric modulated arc therapy (VMAT). Materials and Methods : For each of 5 patients with non-small-cell pulmonary tumors, a respiration-correlated four-dimensional computed tomography (4DCT) study was performed. We obtain ten 3D CT images corresponding to phases of a breathing cycle. Treatment plans were generated using MIP CT image and each phases 3D CT. We performed the dose verification of the TPS with use of the Ion chamber and COMPASS. The dose distribution that were 3D reconstructed using MIP CT image compared with dose distribution on the corresponding phase of the 4D CT data. Results : Gamma evaluation was performed to evaluate the accuracy of dose delivery for MIP CT data and 4D CT data of 5 patients. The average percentage of points passing the gamma criteria of 2 mm/2% about 99%. The average Homogeneity Index difference between MIP and each 3D data of patient dose was 0.03~0.04. The average difference between PTV maximum dose was 3.30 cGy, The average different Spinal Coad dose was 3.30 cGy, The average of difference with $V_{20}$, $V_{10}$, $V_5$ of Lung was -0.04%~2.32%. The average Homogeneity Index difference between MIP and each phase 3d data of all patient was -0.03~0.03. The average PTV maximum dose difference was minimum for 10% phase and maximum for 70% phase. The average Spain cord maximum dose difference was minimum for 0% phase and maximum for 50% phase. The average difference of $V_{20}$, $V_{10}$, $V_5$ of Lung show bo certain trend. Conclusion : There is no tendency of dose difference between MIP with 3D CT data of each phase. But there are appreciable difference for specific phase. It is need to study about patient group which has similar tumor location and breathing motion. Then we compare with dose distribution for each phase 3D image data or MIP image data. we will determine appropriate image data for treatment plan.

Machine Learning for the Prediction of New-Onset Diabetes Mellitus during 5-Year Follow-up in Non-Diabetic Patients with Cardiovascular Risks

최병걸,나승운,김성욱,강준혁,박지영,노영균 연세대학교의과대학 2019 Yonsei medical journal Vol.60 No.2

Purpose: Many studies have proposed predictive models for type 2 diabetes mellitus (T2DM). However, these predictive modelshave several limitations, such as user convenience and reproducibility. The purpose of this study was to develop a T2DM predictivemodel using electronic medical records (EMRs) and machine learning and to compare the performance of this model withtraditional statistical methods. Materials and Methods: In this study, a total of available 8454 patients who had no history of diabetes and were treated at the cardiovascularcenter of Korea University Guro Hospital were enrolled. All subjects completed 5 years of follow up. The prevalence ofT2DM during follow up was 4.78% (404/8454). A total of 28 variables were extracted from the EMRs. In order to verify the crossvalidationtest according to the prediction model, logistic regression (LR), linear discriminant analysis (LDA), quadratic discriminantanalysis (QDA), and K-nearest neighbor (KNN) algorithm models were generated. The LR model was considered as the existingstatistical analysis method. Results: All predictive models maintained a change within the standard deviation of area under the curve (AUC) <0.01 in theanalysis after a 10-fold cross-validation test. Among all predictive models, the LR learning model showed the highest prediction performance,with an AUC of 0.78. However, compared to the LR model, the LDA, QDA, and KNN models did not show a statisticallysignificant difference. Conclusion: We successfully developed and verified a T2DM prediction system using machine learning and an EMR database,and it predicted the 5-year occurrence of T2DM similarly to with a traditional prediction model. In further study, it is necessary toapply and verify the prediction model through clinical research.

3차원 물체의 정점 검출 알고리듬

최병걸(Byung-Keol Choi),문성환(Sung-Hwan Moon),강훈(Hoon Kang) 대한전기학회 1998 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.1998 No.7

퍼지 c-버라이어티 클러스터링 및 적응 표면 복원에 기반한 3차원 물체의 자료 압축 알고리듬

최병걸,강훈,문성환 중앙대학교 생산공학연구소 1998 생산공학연구소 논문집 Vol.7 No.1

3차원 공간 물체의 자료 압축은 거대한 자료 크기, 느린 처리 시간, 잡음 및 측정 오차 등의 불규칙성과 같은 한계를 가지고 있다. 최근 인터넷에서 정보 전달의 활성화와 함께 대용량의 자료 교환이 가능하게 되면서 3차원 정보 처리에 대한 연구는 매우 중요한 문제로 부각되고 있다. 본 논문에서는 우선 3차원 물체를 구성하고 있는 면을 추정하고 이를 FCV(Fuzzy c-Varieties) 클러스터링에 적용하여 3차원 물체의 변(edge)과 정점(Vertex)을 찾는 알고리듬을 이용하여 자료의 양을 줄일 수 있는 방법을 제안하며, 위 알고리듬을 적용한 결과를 보였다. Data compression of 3 dimensional objects has limitations such as large data size, slow processing time, uncertainties of noise and measurement errors. Recently, along with activities of information transmission in internet, the researches in 3 dimensional information processing become a very important issue as the exchanges of large data are available. In this paper, we propose a data compression algorithm which first estimates the surfaces of 3 dimensional objects and then apply them to the FCV(Fuzzy c-Varieties) Clustering to obtain 3 dimensional edges and vertices, and represent the results.

프리믹스형 상온양생용 UHPC를 활용한 건축물 내ㆍ외장 시공 사례

최병걸 ( Choi Byung-keol ),윤주용 ( Yoon Ju-yong ),고효진 ( Ko Hyo-jin ),박용규 ( Park Yong-kyu ),윤기원 ( Yoon Gi-won ) 한국건축시공학회 2019 한국건축시공학회 학술발표대회 논문집 Vol.19 No.1

This study introduces the production and construction of building interior and exterior materials using UHPC for premix type room temperature curing developed through advance research and development.

플로우 전달 특성 기반의 P2P 헤비 트래픽 검출 알고리즘

최병걸(Byeong-Geol Choi),이시영(Si-Young Lee),서영일(Yeong-il Seo),위즈빈(Zhibin Yu),전재현(Jae-Hyun Jun),김승호(Sung-ho Kim) 한국정보과학회 2010 정보과학회논문지 : 정보통신 Vol.37 No.5

최근 분산 컴퓨팅 환경이 확대되고 네트워크 기반의 응용프로그램이 다양하게 개발됨에 따라 네트워크 트래픽이 증가되고 있으며, 트래픽 종류도 P2P(Peer to Peer), 실시간 동영상등과 같이 다양해지고 있다. 네트워크 트래픽 중에서 P2P 트래픽이 지속적으로 증가되면서 많은 대역폭을 차지하고 있기 때문에 웹, 파일 전송 및 실시간 동영상등과 같은 다른 네트워크 응용프로그램의 서비스 품질을 보장하지 못하는 상황이 빈번하게 발생하고 있다. P2P 트래픽으로 인한 문제점을 해결하기 위해 기존에 포트 기반의 P2P 트래픽 검출 기법과 패킷들의 내용를 검사하는 DPI(Deep Packet Inspection) 방식의 검출 기법들이 제시되었으나 최근의 P2P 응용프로그램들이 고정된 포트를 사용하지 않으며, 패킷들의 내용을 암호화하여 전송함으로써 기존의 연구 방법을 P2P 트래픽 검출에 적용하기가 어려운 상황이다. 본 논문에서는 기존의 포트 기반의 P2P 트래픽 검출 기법과 DPI 기법의 문제점들을 해결할 수 있는 플로우(flow) 매개변수의 상관 관계를 이용한 플로우 전달 특성 기반의 P2P Heavy 트래픽 검출 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 P2P 트래픽 중에서 네트워크 대역폭을 가장 많이 차지하는 컨텐츠 다운로드 P2P 트래픽을 검출하는 것이다. P2P 트래픽은 컨텐츠를 가지고 있는 상대 노드(Peer)들을 검색하는 단계와 검색된 노드들 중에 하나 이상의 노드로부터 컨텐츠를 다운로드하는 단계로 이루어진다. 이러한 P2P 응용프로그램들의 특성을 P2P 플로우 패턴으로 정의하고 이를 기반으로 P2P Heavy 트래픽을 검출하는 알고리즘을 개발하였다. Nowadays, transmission bandwidth for network traffic is increasing and the type is varied such as peer-to-peer (P2P), real-time video, and so on, because distributed computing environment is spread and various network-based applications are developed. However, as P2P traffic occupies much volume among Internet backbone traffics, transmission bandwidth and quality of service(QoS) of other network applications such as web, ftp, and real-time video cannot be guaranteed. In previous research, the port-based technique which checks well-known port number and the Deep Packet Inspection(DPI) technique which checks the payload of packets were suggested for solving the problem of the P2P traffics, however there were difficulties to apply those methods to detection of P2P traffics because P2P applications are not used well-known port number and payload of packets may be encrypted. A proposed algorithm for identifying P2P heavy traffics based on flow transport parameters and behavioral characteristics can solve the problem of the port-based technique and the DPI technique. The focus of this paper is to identify P2P heavy traffic flows rather than all P2P traffics. P2P traffics are consist of two steps i)searching the opposite peer which have some contents ii) downloading the contents from one or more peers. We define P2P flow patterns on these P2P applications’ features and then implement the system to classify P2P heavy traffics.

적벽돌과 UHPC패널의 부착성능에 관한 연구

최병걸(Choi, Byung Keol),윤주용(Yoon, Ju Yong),고효진(Ko, Hyo Jin),박용규(Park, Yong Kyu),윤기원(Yoon, Gi Won) 한국콘크리트학회 2019 한국콘크리트학회 학술대회 논문집 Vol.31 No.1

리모델링 시공 증타용 고유동 콘크리트의 수축저감을 위한 실험적 연구

최병걸(Choi, Byung Keol),박용규(Park, Yong Kyu),이대식(Lee, Dae Seek),이승일(Lee, Seung Il),고효진(Ko, Hyo Jin),김용로(Kim, Yong Ro) 한국콘크리트학회 2022 한국콘크리트학회 학술대회 논문집 Vol.34 No.2