http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
황재준 ( Jae-jun Hwang ),이규영 ( Kyu-young Lee ),전향식 ( Hyang-sik Jun ),전대근 ( Dae-gun Jun ),최형식 ( Hyung-sik Choi ) 한국정보처리학회 2008 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.15 No.1
현대는 시뮬레이션을 통하여 많은 모의 훈련을 대체하고 있다. 시뮬레이터는 고유의 훈련 임무를 수행하기 위하여 기획, 제작 되어진다. 하지만 현대와 같은 종합적인 입체훈련 체계는 고유의 훈련 임무 이외에 개개의 시뮬레이터의 임무가 가상의 종합 시뮬레이션 환경에 참가한 통합 훈련 체계의 필요성을 야기하게 되었다. 또한 각각의 시뮬레이터의 기능은 보다 세분화 되었으며 높은 성능을 요구하게 되었다. 현재 KA-32 헬기 시뮬레이터 영상 프로그램을 제작하고 있는 한국소프트스페이스㈜는 독립적인 시뮬레이터들에 HLA(High Level Arichitecture)를 적용하여 하나의 종합 훈련 시스템을 구축하였다. 고유의 임무를 지닌 시뮬레이테는 각각의 임무를 가상의 종합 훈련 환경에 참가하여 서로간의 훈련 효과를 극대화 시켜화 시켜준다. HLA 기반의 종합 훈련 시스템의 RTI(Run-Time Infrastructure)는 Pitch 사의 pRTI 를 사용하였으며, 가상의 종합 시뮬레이션 환경의 핵심이 되는 FOM(Federation Object Model)은 호환성을 및 모든 객체의 표현을 위하여 RPR FOM(Real-time Reference FOM)을 사용하였다. 본 종합 훈련 시스템에서는 각각의 시뮬레이션간에 최고의 성능을 내기 위하여, 기능 세부화 하여 구성하였다. Terrion 사의 FLAMES 는 종합 훈련 시스템의 시뮬레이션 진행/설정 및 분석을 담당하며, Mantis 는 훈련 상황을 사실감 있는 3 차원 영상으로 참가자에게 전달하여 준다.
VGG-16 딥러닝 알고리즘을 활용한 우식치아와 건전치아 분류
변민지 ( Min-ji Byon ),전은주 ( Eun-joo Jun ),김지수 ( Ji-soo Kim ),황재준 ( Jae-joon Hwang ),정승화 ( Seung-hwa Jeong ) 대한예방치과·구강보건학회 2021 大韓口腔保健學會誌 Vol.45 No.4
Objectives: Diagnosis of dental caries is based on the dentist’s observation and subjective judgment; therefore, a reliable and objective approach for diagnosing caries is required. Intraoral camera images combined with deep learning technology can be a useful tool to diagnose caries. This study aimed to evaluate the accuracy of the VGG-16 convolutional neural network (CNN) model in detecting dental caries in intraoral camera images. Methods: Images were obtained from the Internet and websites using keywords linked to teeth and dental caries. The 670 images that were obtained were categorized by an investigator as either sound (404 sound teeth) or dental caries (266 dental caries), and used in this study. The training and test datasets were divided in the ratio of 7:3 and a four-fold cross validation was performed. The Tensorflow-based Python package Keras was used to train and validate the CNN model. Accuracy, Kappa value, sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, ROC (receiver operating characteristic) curve and AUC (area under curve) values were calculated for the test datasets. Results: The accuracy of the VGG-16 deep learning model for the four datasets, through random sampling, was between 0.77 and 0.81, with 0.81 being the highest. The Kappa value was 0.51- 0.60, indicating moderate agreement. The resulting positive predictive values were 0.77-0.82 and negative predictive values were 0.80-0.85. Sensitivity, specificity, and AUC values were 0.66-0.74, 0.81-0.88, and 0.88-0.91, respectively. Conclusions: The VGG-16 CNN model showed good discriminatory performance in detecting dental caries in intraoral camera images. The deep learning model can be beneficial in monitoring dental caries in the population.
이승민 ( Seung Min Lee ),이정현 ( Jung Hyun Lee ),황재준 ( Jae Jun Hwang ),이송암 ( Song Am Lee ),이정근 ( Jeong Geun Lee ),김완섭 ( Wan Seop Kim ),한혜승 ( Hye Seung Han ),이태훈 ( Tae Hoon Lee ),유광하 ( Gwang Ha Yoo ),이계영 ( 대한결핵 및 호흡기학회 2007 Tuberculosis and Respiratory Diseases Vol.63 No.2
기관 내 사구 종양은 매우 드문 종양이며 일반적인 사구 종양의 증상을 보이지 않다가 크기가 커진 이후에 호흡 곤란이나 객혈, 기침 등의 비특이적인 증상을 보이기 때문에 진단 및 치료가 지연될 수 있다. 따라서 비특이적인 호흡기 증상을 지속적으로 호소하는 환자의 경우 흉부 전산화단층촬영 및 기관지 내시경 등의 적극적인 검사가 필요할 것으로 사료된다. 본 저자들은 호흡 곤란을 주소로 내원한 58세 남자 환자에서 상부 기관 후벽에 발생한 사구 종양 1예를 경험하였기에 이에 대한 문헌 고찰과 함께 보고하는 바이다. A glomus tumor is composed of modified smooth muscle cells that are similar to those of the glomus body. Its occurrence in the trachea is quite rare. To our knowledge, only 20 cases of glomus tumor of the trachea have been reported worldwide and there has been only 1 case in Korea. We report one case of a 58-year-old man with dyspnea who had a glomus tumor in the upper trachea with a review of literatures. The chest CT scan and bronchoscopy demonstrated a 2.5 cm sized lobulated tumor at the posterior wall of the upper trachea. It had an elongated shape with a broad base and with a highly vascularity. A simple resection of 3 levels of the trachearing was with a tumor and end-to-end anastomosis performed. Microscopic and immunohistochemical staining of the tumor revealed the characteristics of a glomus tumor. (Tuberc Respir Dis 2007; 63: 183-187)