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Validation and Proposal for Refining the AJCC 8th Edition Staging System for Duodenal Adenocarcinoma
Sarang Hong,Ki Byung Song,Young-Joo Lee,Kwang-Min Park,Song Cheol Kim,Dae Wook Hwang,Jae Hoon Lee,Sang Hyun Shin,Jaewoo Kwon,Chung Hyeun Ma,Seunghyun Hwang,Guisuk Park,Yejong Park,Seung Jae Lee 대한외과학회 2017 대한외과학회 학술대회 초록집 Vol.2017 No.11
Transduodenal ampullectomy for ampullary tumors-single center experience of consecutive 26 patients
Sarang Hong,Ki Byung Song,Young-Joo Lee,Kwang-Min Park,Song Cheol Kim,Dae Wook Hwang,Jae Hoon Lee,Sang Hyun Shin,Jaewoo Kwon,Chung Hyeun Ma,Seunghyun Hwang,Guisuk Park,Yejong Park,Seung Jae Lee,Yong W 대한외과학회 2018 Annals of Surgical Treatment and Research Vol.95 No.1
Purpose: Transduodenal ampullectomy (TDA) has been reported in a limited number of cases and in a small number of case series. The aim of this study was to analyze perioperative and long-term oncological outcomes of patients with ampullary tumors who underwent TDA in a single large-volume center. Methods: Through a retrospective review of data from 2004 to 2016, we identified 26 patients who underwent TDA at Asan Medical Center. Results: Eleven of 26 patients underwent TDA for T1 and carcinoma in situ (high-grade dysplasia) cancer; these patients are still alive without recurrence. A major in-hospital complication (3.8%) occurred in 1 case, but there was no case of 90-day mortality. In addition, none of the patients was diagnosed as having newly developed diabetes mellitus after TDA. No significant differences were found between open and laparoscopic-TDA in terms of operation time, painkiller use, and hospital stay. Conclusion: TDA is a feasible and effective surgical procedure for the treatment of selected patients with ampullary tumors. It is an alternative treatment option in cases of ampullary tumors not amenable to endoscopic papillectomy or pancreaticoduodenectomy.
CNN 기반 공조 덕트 청소 로봇의 교차점 검출 알고리듬 개발
이사랑(Sarang Yi),노은솔(Eunsol Noh),홍석무(Seokmoo Hong) 한국산학기술학회 2020 한국산학기술학회논문지 Vol.21 No.8
건물 내부 공기 순환을 위한 공조 덕트는 장기간 사용 시 오염물질이 내부에 쌓여 인력 또는 로봇이 투입되어 청소가 주기적으로 수행된다. 청소는 작업시간과 인건비 문제를 해결하기 위해 최근 원격 조정으로 로봇을 작동시키는 방법이 사용되고 있다. 하지만 완전 자동화가 아니라 인력 의존적이며 청소 시간 단축에도 한계가 있다. 본 연구는 공조덕트 청소 로봇 자율 주행을 위해 교차점 검출 알고리듬 개발에 대한 것이다. 자율 주행은 청소 로봇에 장착된 카메라 영상에서 교차점 검출 알고리듬을 통해 추출된 점과 중심점 사이의 거리 및 각도를 계산하여 로봇을 제어하도록 구성된다. 교차점 검출을 위한 데이터는 3D CAD 프로그램을 이용한 공조 덕트 내부 이미지를 Python을 이용해 교차점 좌표 및 두 경계선 각도를 추출하여 생성했다. 검출 알고리듬은 딥러닝 중 CNN 모델이 학습에 사용됐으며 학습 모델은 입력이미지에서 교차점 정보를 추출하며 학습 모델 정확도는 면적과 거리를 이용해 판단했다. 알고리듬 검증을 위해 청소로봇을 제작했으며 로봇은 몸체, Raspberry Pi, 카메라 및 초음파 센서를 포함한 제어부, 모터와 바퀴를 포함한 구동부로 구성된다. 알고리듬을 탑재한 로봇 청소기 주행 영상을 통해 알고리듬을 검증했다. 향후 공조 덕트뿐만 아니라 에스컬레이터 등 다양한 환경에서 적용 가능할 것으로 기대된다. Air ducts installed for ventilation inside buildings accumulate contaminants during their service life. Robots are installed to clean the air duct at low cost, but they are still not fully automated and depend on manpower. In this study, an intersection detection algorithm for autonomous driving was applied to an air duct cleaning robot. Autonomous driving of the robot was achieved by calculating the distance and angle between the extracted point and the center point through the intersection detection algorithm from the camera image mounted on the robot. The training data consisted of CAD images of the duct interior as well as the cross-point coordinates and angles between the two boundary lines. The deep learning-based CNN model was applied as a detection algorithm. For training, the cross-point coordinates were obtained from CAD images. The accuracy was determined based on the differences in the actual and predicted areas and distances. A cleaning robot prototype was designed, consisting of a frame, a Raspberry Pi computer, a control unit and a drive unit. The algorithm was validated by video imagery of the robot in operation. The algorithm can be applied to vehicles operating in similar environments.
강화 학습을 이용한 덕트 청소 로봇 자율 주행 알고리듬 개발
이사랑(Sarang Yi),노은솔(Eunsol Noh),홍석무(Seokmoo Hong) 대한기계학회 2021 大韓機械學會論文集A Vol.45 No.1
실내 공기 정화를 위해 건물에 설치된 덕트는 장기간 사용 시 내부에 먼지가 축적되며 이는 실내공기 오염 및 화재의 위험으로 정기적인 먼지 제거가 필수적이다. 기존 덕트 청소 방법은 시간 및 비용적 비효율과 청소 상태가 좋지 않아 기존 연구에서 머신 러닝을 활용해 먼지 정량적 판단 알고리듬을 제안했으나 실제 청소 로봇에 적용하기 위해서는 청소 로봇의 자율 주행이 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 청소 로봇의 자율 주행을 위해 강화 학습을 적용하고 이를 통해 덕트 청소 로봇 알고리듬을 개발한다. 3D 가상환경에서 다양한 덕트 형상별 주행을 강화 학습하여 청소 로봇이 벽과 충돌하지 않고 최적의 경로를 탐색 가능하게 했다. 덕트 청소 로봇은 주행 시 기존 연구의 먼지 정량화 알고리듬을 토대로 먼지량을 판단한다. 본 연구에서 제시한 알고리듬을 주행 로봇에 탑재하여 검증했다. 이를 통해 강화 학습을 적용한 자율 주행과 먼지 정량화 알고리듬이 효과적으로 적용 및 주행 가능함을 확인했다. Dust accumulation in indoor air purification built-in ducts is inevitable. To reduce air pollution and the risk of fire, frequent dust removal is essential. However, conventional duct cleaning methods are time-and cost-extensive and cleaning results are not satisfactory. To resolve this issue, we previously suggested a quantitative dust determination algorithm using machine learning. However, as autonomous driving is equally essential, in this study, reinforcement learning is applied to autonomous driving of the cleaning robot, based on which a cleaning robot algorithm is developed. In a 3D virtual environment, reinforced (driving) training was conducted for various duct shapes. Through this process, collision with the duct wall can be avoided and the optimum route can be obtained. The dust amount is determined during drive by the duct cleaning robot which uses a previously developed dust quantification algorithm. The algorithm presented in this study is validated by installing it on the robot. It can be confirmed that reinforcement learning-based self-driving together with the previously suggested dust quantification algorithm is effective and is applicable to autonomous driving.
전이학습 기반 CNN을 통한 풀림 방지 코팅 볼트 이진 분류에 관한 연구
노은솔(Eunsol Noh),이사랑(Sarang Yi),홍석무(Seokmoo Hong) 한국산학기술학회 2021 한국산학기술학회논문지 Vol.22 No.2
풀림 방지 코팅 볼트는 주로 자동차 안전 관련 부품을 결합하는 데 사용되므로 안전성 유지를 위해 코팅 결함을 사전에 감지해야 한다. 이를 위해 이전 연구 [CNN 및 모델 시각화 기법을 사용한 코팅 볼트 불량 판별]에서는 합성곱신경망을 사용했다. 이때 합성곱 신경망은 데이터 수가 많을수록 이미지 패턴 및 특성 분석 정확도가 증가하지만 그에 따라 학습시간이 증가한다. 또한 확보 가능한 코팅 볼트 샘플이 한정적이다. 본 연구에서는 이전 연구에 전이학습을 추가적으로 적용해 데이터 개수가 적은 경우에도 코팅 결함에 대해 정확한 분류를 하고자 한다. 전이학습을 적용할 때 학습데이터 수와 사전 학습 데이터 ImageNet 간의 유사성을 고려해 분류층만 학습했다. 데이터 학습에는 전역 평균 풀링, 선형 서포트 벡터 머신 및 완전 연결 계층과 같은 분류층을 적용했으며, 고려한 모델 중 완전 연결 계층 방법의 분류층이 가장 높은 95% 정확도를 가진다. 추가적으로 마지막 합성곱층과 분류층을 미세 조정하면 정확도는 97%까지 향상된다. 전이학습 및 미세 조정을 이용하면 선별 정확도를 향상시킴은 물론 이전보다 학습 소요시간을 절반으로 줄일 수 있음을 보였다. Because bolts with anti-loosening coatings are used mainly for joining safety-related components in automobiles, accurate automatic screening of these coatings is essential to detect defects efficiently. The performance of the convolutional neural network (CNN) used in a previous study [Identification of bolt coating defects using CNN and Grad-CAM] increased with increasing number of data for the analysis of image patterns and characteristics. On the other hand, obtaining the necessary amount of data for coated bolts is difficult, making training time-consuming. In this paper, resorting to the same VGG16 model as in a previous study, transfer learning was applied to decrease the training time and achieve the same or better accuracy with fewer data. The classifier was trained, considering the number of training data for this study and its similarity with ImageNet data. In conjunction with the fully connected layer, the highest accuracy was achieved (95%). To enhance the performance further, the last convolution layer and the classifier were fine-tuned, which resulted in a 2% increase in accuracy (97%). This shows that the learning time can be reduced by transfer learning and fine-tuning while maintaining a high screening accuracy.
Min Kyu Sung,Woohyung Lee,Sarang Hong,Yejong Park,Bong Jun Kwak,Ki Byung Song,Jae Hoon Lee,Dae Wook Hwang,Song Cheol Kim 한국간담췌외과학회 2023 Annals of hepato-biliary-pancreatic surgery Vol.27 No.1
Mixed adenoneuroendocrine carcinoma is defined as a tumor with a mixture of adenocarcinoma components and neuroendocrine neoplasm components. Each of these two components of mixed adenoneuroendocrine carcinoma accounts for at least 30% of all tumors. Mixed adenoneuroendocrine carcinoma might be located in the ampulla of Vater, a very rare location compared to other organs. Thus, its treatment and prognosis plans have not been established yet. We report three cases of mixed adenoneuroendocrine carcinoma occurring in the ampulla of Vater. Each patient had a different clinical course. In general, difficulty in preoperative diagnosis, risk of early recurrence, and poor disease course were main hallmarks of mixed adenoneuroendocrine carcinoma arising from the ampulla of Vater. However, one patient in this case report survived although she did not receive adjuvant chemotherapy due to her old age. Therefore, it is important to establish a careful treatment strategy for mixed adenoneuroendocrine carcinoma arising from the ampulla of Vater.
Prognostic factors and recurrence pattern for long term survivors in patients with pancreatic cancer
Young Hoon ROH,Woohyung LEE,Yoo Na LEE,Yong Jae KWON,Yun Beom RYU,Min Kyu SUNG,Dakyum SHIN,Sarang HONG,Yejong PARK,Bong Jun KWAK,Ki Byung SONG,Jae Hoon LEE,Dae Wook HWANG,Song Cheol KIM 한국간담췌외과학회 2022 Annals of hepato-biliary-pancreatic surgery Vol.26 No.-