식민 체험과 인문학적 세대감각

과연 국민국가란 한갓 상상의 공동체에 지나지 않는가. 이 물음이 인문학적 방법으로서의 세대 개념과 결부될 때 비로소 그 의미가 좀더 뚜렷해진다는 것을 말하기 위해 붓을 들었다. 이 과제는, 그러니까 근자에 나를 회의케도 고무케도 하는 문제인 까닭이다. 군은 졸저 『내가 살아온 한국현대문학사』(2009)를 읽고 이렇게 말했다. 관념으로는 이해되나 실감할 수 없었다, 라고. 이와 비슷한 역사감각이 국민국가에도 적용되었음을 나는 직감했다. 국민국가가 한갓 상상의 공동체인지의 여부와는 무관한 자리에서 내가 인문학을 해왔다 해도 결과적으로는 상상의 공동체론에 수렴되는 것인 만큼, 세대 개념과 인문학의 관련 양상을 내 실감으로 논의해 봄으로써 군에게로 좀더 가까이 다가가고 싶은 것이다. 군이 내 쪽으로 다가오는 발자국 소리를 듣고 싶은 욕망을 가능한 한 억누르고자 하지만 그게 뜻대로 될지는 장담할 수 없다 해도 그러한 노력의 한 조각이 이 글에서 감지 된다면 하고 바랄 뿐이다

영상 복구를 위한 프라이어 적응적 및 조건적 컨벌루션 신경망

학위논문 (박사) -- 서울대학교 대학원 : 공과대학 전기·정보공학부, 2020. 8. 조남익.Image restoration is a process of recovering a clean image from a degraded image. Image restoration is an important process to upgrade the image visual quality and also be applied to the other computer vision tasks as a preprocessing. Unfortunately, image restoration is an uneasy task due to the ill-posed problem. Plenty of convolutional neural network (CNN) based researches have been developed in order to find a mapping function from a degraded image to the clean one by the data-driven method. While the conventional CNN-based restorers considerably alleviate the quantitative and qualitative performance, they still have problems with processing the multiple degradation levels. In order to cope with the multiple degradation levels, CNNs have to be specifically (non-blindly) trained according to degraded levels with lots of resources. Although there are blind training methods that deal with multiple degradation levels with a single network, their performance gain is generally lower than the non-blind ones, especially at low noise levels. To address these problems, this dissertation presents a new CNN restoration scheme that the reconstruction network takes degradation prior as a conditional input and adaptively restores multiple degraded level images with a single model providing better performance than the blind-model. In detail, the proposed scheme is applied to three topics: additive white Gaussian noise (AWGN) denoising, real-noise denoising, and JPEG artifacts removal. First, a new AWGN denoising scheme is proposed, which controls the feature maps of a single denoising network according to the noise level at the test phase, without changing the network parameters. This is achieved by employing a gating scheme where the feature maps of the denoising network are multiplied with appropriate weights from a gate-weight generating network which is trained along with the denoising network. The overall network is trained on a wide range of noise levels such that the proposed method can be used for both blind and non-blind cases. Experimental results show that the proposed system yields better denoising performance than the other CNN-based methods, especially for the untrained noise levels. Finally, it is shown that the proposed system can manage spatially variant unknown noises and real noises without changing the whole CNN parameters. The proposed scheme is also applied to real-noise denoising, which is regarded as a challenging task because the statistics of real-noise do not follow the normal distribution, and they are spatially and temporally changing. In order to cope with various and complex real-noise, a well-generalized denoising architecture and a transfer learning scheme are proposed. Specifically, an adaptive instance normalization is adopted to build a denoiser, which can regularize the feature map and prevent the network from overfitting to the training set. A transfer learning scheme is also introduced, which transfers knowledge learned from synthetic-noise data to the real-noise denoiser. From the proposed transfer learning, the synthetic-noise denoiser can learn general features from various synthetic-noise data, and the real-noise denoiser can learn the real-noise characteristics from real data. From the experiments, it can be found that the proposed real-noise denoising method has great generalization ability, such that the proposed denoiser trained with synthetic-noise achieves the best performance for Darmstadt Noise Dataset (DND) among the methods from published papers. It can be also seen that the proposed transfer learning scheme robustly works for real-noise images through the learning with a very small number of labeled data. Lastly, the proposed scheme is applied to JPEG artifacts removal with a quality-adaptive artifacts removal network based on the gating scheme. Different from previous methods, the proposed method focuses on the reconstruction of a wide range of quality factors and quality estimation in order to apply real-world scenarios. Specifically, the estimator gives a pixel-wise quality factor, and the proposed gating scheme generates gate-weights from the quality factor. Then, the gate-weights control the magnitudes of feature maps in artifacts removal network. Thus, the proposed gating scheme guarantees the reconstruction network to perform adaptively without changing the parameters according to the change of quality factor. Moreover, the Discrete Cosine Transform (DCT) scheme is exploited with 3D convolution for capturing both spatial and frequency dependencies of images. Experiments show that the proposed network provides better performance than the state-of-the-art methods over a wide range of quality factor. Also, the proposed method provides robust results in real-world scenarios such as the manipulation of transcoded images and videos.이미지 복원은 잡음으로 인한 품질이 저하 된 이미지로부터 깨끗한 이미지를 복원하는 과정이다. 이미지 복원은 이미지의 시각적 품질을 올릴 수 있으며, 다른 컴퓨터 비전의 방법에도 전처리로 사용 가능하기 때문에 매우 중요한 작업이라 할 수 있다. 영상 복원은 쉽지 않은 연구 과제라고 할 수 있는데 이는 불량조건문제이기 때문이다. 이를 해결하기 위해, 많은 컨벌루션 신경망 (CNN) 기반의 방법들은 데이터 주도 방식을 통한 잡음 이미지로부터 복원 이미지를 얻어내는 함수를 학습하는 방식으로 발전을 하였다. 비록 기존 대부분의 CNN 기반의 복원 방법들은 복원 성능을 정성적 정량적으로 비약적으로 향상을 시켰지만, 그 방법들은 아직 다양한 문제가 있다. 다양한 품질의 저하 강도에 따른 이미지를 처리하기위해, CNN 들은 각각의 저하 강도에 맞게 많은 자원을 통해 개별적으로 학습이 되어야 하는 문제가 있었다. 비록 블라인드 (blind) 학습 방법들이 다양한 저하 강도를 처리하기 위해 제안 되었지만, 그 성능이 대부분 개별적으로 학습된 (non-blind) 방법에 비해 좋지 못하였으며 특히 성능저하가 거의 없는 강도에서 좋지 못한 문제도 있었다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해, 본 학위 논문은 새로운 CNN 기반의 복원 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 복원 네트워크에서 조건적 입력으로 이미지의 프라이어 (prior)을 받으며, 하나의 적응적으로 학습된 모델을 통해 다양한 강도에 의해 저하된 이미지를 처리한다. 본 학위 논문은 가산 백색 잡음의 제거, 실제 잡음의 제거, 그리고 압축으로 인한 잡음의 제거와 같이 3가지 세부 주제로 나눠진다. 첫번째로, 새로운 가산 백색 잡음의 제거기에 대해서 제안을 하였다. 제안하는 잡음 제거기는 잡음 강도로부터 특징 지도의 크기를 조절하여 테스트 과정에서 파라미터 (parameter)의 교체의 없이 광범위한 잡음 강도를 처리할 수 있다. 이는 게이트 (gate) 방법을 사용함으로써 가능하며, 제안하는 게이트의 구조는 특징 지도에 잡음 강도로부터 생성된 게이트 값이 곱해지는 형태이다. 제안하는 잡음제거기는 광범위한 잡음 강도의 이미지로부터 학습이 되며, 잡음 강도를 알지 못할 때 (blind) 혹은 잡음 강도를 알 때 (non-blind)의 환경에서 모두 사용 가능하다. 실험결과, 제안하는 잡음제거기는 다른 기존의 CNN 기반의 잡음 제거기 보다 좋은 성능을 갖으며, 특히 학습되지 않는 잡음 강도에서 더욱 좋은 성능을 갖는다. 또한 제안하는 방법을 통해 지역적으로 변할 수 있는 합성 잡음 혹은 실제 잡음에 대해서 처리가 가능하다. 두번째로 본 학위 논문에서는 실제 잡음 제거기를 제안을 하였다. 실제 잡음 제거는 기존 합성 잡음 제거보다 좀 더 어려운 문제로 알려져 있는데, 이는 잡음의 분포가 정규분포를 따르지 않고, 지역적, 시간적으로 잡음의 강도가 다르기 때문이다. 다양하고 복잡한 실제 잡음을 처리하기 위해 본 학위 논문에서는 잘 보편화 (generalized) 될 수 있는 잡음제거기의 구조와 전이학습을 제안하였다. 잡음제거기의 구조는 적응적 개별 정규화 (adaptive instance normalization)을 사용하여 구성하였으며 이는 특징 지도들의 값을 제한하여 잡음제거기가 학습 영상으로부터 과적합되는 것을 방지한다. 전이학습은 합성으로 생성된 잡음으로부터 얻은 지식을 실제 잡음제거에 맞게 전이하는 방법을 사용하였다. 제안하는 전이학습 방법을 통해 일반적인 CNN의 특징 추출을 합성 잡음으로 배울 수 있고 실제 잡음의 특징과 분포를 실제 잡음으로부터 배울 수 있다. 합성 잡음을 학습한 잡음제거기가 DND에서 가장 좋은 성능을 보인 실험 결과를 통해 제안하는 구조가 좋은 보편화 성능을 갖는 것을 보일 수 있다. 또한 실제 잡음의 학습 이미지가 적은 상황에 대해서도 잘 동작하는 것을 통해 제안하는 전이학습은 강인하게 동작하는 것을 알 수 있다. 마지막으로 제안하는 방법은 JPEG의 압축 잡음을 제거하는데 적용되었다. 기존의 방법들과 다르게 제안하는 압축 잡음 제거기는 실생활에 사용하기위해 광범위한 압축 품질에 대한 복원과 품질 예측에 대해서 초점을 두었다. 품질 예측기는 각 화소마다 품질 값을 예측하고 제안하는 게이트 값 생성기를 통해 적절한 게이트 가중치를 생성하며, 게이트 가중치는 복원 네트워크 내 특징 지도의 크기를 조절한다. 따라서, 제안하는 게이트 구조는 복원 네트워크의 파라미터 변경 없이 광범위한 압축 품질의 이미지를 처리 할 수 있는 것을 보장한다. 또한, 이산 코사인 변환과 함께 3D 컨벌루션을 사용하여 이미지내의 주파수 및 영역 정보를 효과적으로 사용한다. 실험 결과 광범위한 품질에서 가장 뛰어난 성능을 보이고, 재 압축과 같은 실제 환경에서 강인한 성능을 보인다.1 Introduction 1 1.1 Contribution 4 1.2 Contents 5 2 AWGN Image Denoising: Adaptively Tuning a Convolutional Neural Network by Gate Process for Image Denoising 7 2.1 Motivation and Overview 7 2.2 Proposed AWGN Denoiser 10 2.2.1 Overview of the Proposed Architecture 10 2.2.2 Denoising Network F 11 2.2.3 Gate-Weight Generating Network G 12 2.2.4 Noise Level Estimation Module 13 2.2.5 Training Details 14 2.3 Experiments 14 2.3.1 Experimental Setup 14 2.3.2 Experimental Results 16 2.4 Discussions 28 2.4.1 Visualization of Weights from G 28 2.4.2 Visualization of Feature Map Update 29 2.4.3 Ablation Study about the Number of Model Parameters 29 2.5 Summary 30 3 Real Image Denoising: Transfer Learning from Synthetic to Real-Noise Denoising with Adaptive Instance Normalization 32 3.1 Motivation and Overview 32 3.2 Related Works 35 3.3 Proposed Real Noise Image Denoiser 36 3.3.1 Adaptive Instance Normalization Denoising Network 37 3.3.2 Transfer Learning 39 3.3.3 Training Details 41 3.4 Experiments 41 3.4.1 Experimental Setup 42 3.4.2 Experimental Results 43 3.5 Discussions 46 3.5.1 Effect of Transfer Learning with Limited RN Pairs 46 3.5.2 Transfer Learning from AWGN 55 3.5.3 Architecture of Denoiser 56 3.5.4 Update Parameter 57 3.6 Summary 59 4 JPEG Artifacts Removal: Adaptively Gated JPEG Compression Artifacts Removal Network for aWide Range Quality Factor 60 4.1 Motivation and Overview 60 4.2 Proposed JPEG Artifacts Removal 64 4.2.1 Quality Estimator 67 4.2.2 Gate-Weight Generating Network 67 4.2.3 DCT-domain Reconstruction Network 68 4.2.4 Pixel-domain Reconstruction Network 71 4.2.5 Training Details 71 4.3 Experiments 72 4.3.1 Experimental Setup 72 4.3.2 Experimental Results 73 4.4 Discussions 83 4.4.1 Effects of Dual-domain and 3D Convolution 83 4.4.2 Effects of Proposed Gate Scheme 85 4.5 Summary 85 5 Conclusions 88 Bibliography 90 Abstract (In Korean) 102Docto

대수 미분 방정식으로 표현된 비선형 화학 공정의 구조적 제어성 평가

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :화학공학과,1997.Maste

임플란트의 열개형 결손부에서 골유도재생에 관한 조직학적 연구

Dept. of Dental Science/박사[한글] 치주염으로 인해 파괴되어 얇아진 치조골이나 발치 직후 즉시 식립한 임플란트의 경우 자주 발생하는 열개형 골결손 부위에 β-tricalcium Phosphate와 키토산 차단막의 사용에 따른 신생골조직의 형성양상을 관찰하였다. 실험동물로는 18개월에서 24개월 사이의 15kg 정도 되는 성견을 사용하였다. 16개의 Oxidized Titanium surface implant가 사용되었으며, 성견 하악의 양측에 각각 2개씩 사용되었다. 제1,2,3,4 소구치를 발치하고 편평한 골면을 형성한뒤 8주후 straight fissure bur를 이용하여 3x4mm의 균일한 열개형 골결손부를 형성하였다. 임플란트를 식립한후 판막을 바로 봉합한 것을 대조군, 골결손부에 키토산 차단막을 피개한 것을 실험1군, β-tricalcium Phosphate를 축조하고 키토산 차단막을 피개한 것을 실험2군, 자가골과 β-tricalcium Phosphate를 축조한후 키토산차단막을 피개한 것을 실험3군으로 하여 매식술 시행 12주후에 실험동물을 희생시켜 조직학적 소견을 관찰하였다.1. 대조군에서 차단막이 노출되지 않은 경우에도 신생골 형성은 미미하였다2. β-TCP와 차단막을 사용한 경우와 자가골과 β-TCP를 함께 차단막과 사용한 경우 대조군과 비교하여 좀더 많은 양의 신생골이 관찰된다.3. 조기노출되는 경우, 염증상태의 발현과 함께 차단막, 골대체물질의 사용에 관계없이 대조군과 비슷하게 신생골 형성은 미약하였다.4. 실험기간동안 키토산 차단막과 β-TCP는 완전히 흡수되지 않고 잔사가 일부 관찰되었다.이상의 결과로 미루어 볼때 열개형 골결손부의 치료에 있어서 공간유지를 위한 차단막이나 골대체물질 사용시 강도와 감염방지에 대한 많은 연구가 더 이루어져야 할것으로 사료된다. [영문]Dehiscence bone defects, frequently observed on dental implants placed in periodontitis-affected alveolar bone or extraction sockets were treated with β-tricalcium phosphate and chitosan membrane for guided bone regeneration, and the new bone formation on the treated sites were studied. Beagle dogs 18 to 24 month-old weighing approximately 15kg were used for the experiment. First to fourth mandibular premolars were extracted, and the post extraction alveolar bone surface was planed. After 8 weeks of healing, 3 by 4 mm dehiscence defects were created using straight fissure burs. Total of 16 oxidized titanium surface implants were placed on the bone defects of the subjects, two on each side. Control sites were treated with implants only. Experimental Group 1 sites were treated with implants and chitosan membrane. Experimental Group 2 sites were treated with implants, β-tricalcium phosphate and chitosan membrane. Experimental Group 3 sites were treated with implants, β-tricalcium phosphate, autogenous bone and chitosan membrane. The animals were sacrificed 12 weeks after implant placement, and the specimens from the treated sites were histologically studied with following results.1. Limited amount of new bone formation was observed in control group with unexposed membrane.2. Slightly greater amount of bone formation was observed on sites treated with β-TCP+membrane or autogenous bone+β-TCP+membrane compared to control group.3. Sites with early wound exposure showed signs of acute inflammation and limited amount of new bone formation was observed regardless of membranes or bone substitutes used.4. Remnants of Chitosan membrane and β-TCP encapsulated with connective tissue were observed during experimental periods.These results suggest that further studies are needed on membrane rigidity and infection control for space maintenance underneath the membrane and bone substitutes in the treatment of dehiscence defects.ope

Clinical effect of the subantimicrobial dose of doxycycline ( SDD ) on the chronic periodontitis.

치의학과/석사[한글] 치주질환은 구강내의 여러 세균에 의한 복합 감염성 질환으로 치은의 염증, 치주조직의 파괴와 골흡수로 인해 결국 치아상실이 일어나는 주된 원인이 된다. 이런 치주질환의 진행을 멈추게 하는 효과적인 방법으로는 기계적 치태조절방법인 치석제거술과 치근활택술이 있다. Subantimicrobial dose of Doxycycline(SDD)은 최근 연구에서 항생제 투여시 나타날 수 있는 가장 큰 부작용의 하나인 저항 균주의 발현이 없이 치주조직의 상태를 개선시킴을 보여주고 있다. 따라서 숙주 반응을 조절하는 약리학적 치료는 만성치주염 치료시 기계적인 술식에 보조적인 치료로 매우 유용할 것으로 생각되어진다. 본연구는 중등도 및 진행된 만성치주염으로 진단된 30명의 환자를 대상으로 15명씩 2개의 그룹으로 나누어 치석제거술과 치근활택술을 실시하고 위약을 4개월간 복용하도록 한 15명의 환자를 대조군으로, 치석제거술과 치근활택술을 실시하고 SDD(독시싸이클린 20mg)를 하루2번씩 4개월간 복용하도록 한 15명의 환자를 실험군으로 설정하였다. 이때 대조군과 실험군의 약제투여 및 제 검사는 이중맹검법에 의해 실시하였다. 각군의 초진과 1개월, 2개월, 3개월, 4개월 후에 치주낭 탐침 깊이, 부착수준, 치은퇴축, 탐침시 출혈유무 등의 임상지수를 측정하고 비교하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 중등도 만성치주염에서 치주낭 깊이는 대조군과 실험군 모두에서 유의성 있는 감소를 보였으나(p<0.01), 진행된 만성치주염에서는 실험군에서 유의성 있는 감소를 보였다(p<0.05). 치주낭 깊이의 변화량은 실험군이 대조군에 비하여 통계학적으로 유의성 있는 감소 를 보였다(p<0.05). 2. 중등도 만성치주염에서 부착수준은 대조군과 실험군 모두에서 유의성 있는 감소를 보였으나(p<0.01) 진행된 만성치주염에서는 실험군에서 유의성 있는 감소를 보였다(p<0.05). 부착수준의 변화량은 실험군이 대조군에 비하여 통계학적으로 유의성 있는 감소를 보였 다(p<0.01). 3. 탐침시 출혈의 변화는 실험군과 대조군 모두 치료 후 유의성 있는 감소를 보였으나, 중등도 만성치주염의 경우 실험군에서 1,4개월에 대조군에 비해 유의성 있게 감소하였으며(p<0.05), 진행된 만성치주염의 경우 모두 치료 후 유의성 있는 감소를 보였다(p<0.05). 이상의 결과로 중등도 및 진행된 만성치주염의 치료시 SDD의 투여는 기계적인 술식에 보조적인 치료로 치주낭 감소, 탐침 후 출혈 감소 등의 임상지수 향상에 효과가 있는 것으로 사료된다. [영문] Periodontal disease is a complex infectious disease caused by bacteria in the oral mucosa, which results in gingival inflammation, breakdown of periodontal tissues, bone resorption, and finally tooth loss. Mechanical plaque control methods-scaling and root planing are effective methods to stop the progression of such periodontal disease. It was reported that subantimicrobial dose of doxycycline(SDD) regimen could improve clinical conditions of periodontal tissues without causing the overgrowth of opportunistic organisms that was a typical antibiotic side effect. Therefore pharmacological therapy, used in conjunction with mechanical therapy could be considered a useful treatment modality in the treatment of chronic periodontal disease. In this study, 30 patients diagnosed as moderate to advanced chronic periodontitis were divided into 2 groups. In this double-blind, placebo-controlled study, the patients were administered 20mg doxycycline capsule or placebo capsule b.i.d. for 4months, after scaling and root planing. Clinical parameters-bleeding on probing, pocket depth and clinical attachment level were compared and evaluated between these groups at periods of first visit, 1 month, 2 months, 3 months, 4 months./The results were as follows ; 1. In case of moderate periodontitis, pocket depth showed significant reduction after treatment in both the control & experiment groups, when compared with the baseline values(p<0.01), but in case of advanced periodontitis, only the experiment group showed significant reduction after treatment when compared with the baseline values(p<0.05). Statistically significant reduction in pocket depth was observed in the experiment group compared to the control group(p<0.05). 2. In case of moderate periodontitis, clinical attachment level showed significant reduction after treatment in both the control & experiment groups, when compared with the baseline values(p<0.01), but in case of advanced periodontitis, only the experiment group showed significant reduction after treatment when compared with the baseline values(p<0.05). Statistically significant reduction in clinical attachment level was observed in the experiment group compared to the control group(p<0.05). 3. Bleeding on probing improved after treatment in both the groups. In case of moderate periodontitis, the experiment group showed statistically significant reduction of bleeding on probing when compared with the control group at 1 and 4 months after treatment(p<0.05). In case of advanced periodontitis, treatment resulted in statistically significant reduction of bleeding on probing in both the groups(p<0.05). These results indicate that the use of subantimicrobial dose of doxycycline is a useful supplement to mechanical treatment for periodontal patients in ameliorating the clinical parameters such as periodontal pocket, attachment level, and bleeding on probing.ope

Wearable System for Heart Rate Recovery Evaluation with Real-Time Classification on Exercise Condition

MasterHeart rate recovery (HRR) is a convenient index to assess a cardiovascular autonomic function response to physical exercise. HRR monitoring during daily exercise can be an effective way to verify cardiorespiratory performance. Because HRR varies depending on exercise intensity and resting condition, an exercise condition needs to be acquired for a reliable HRR analysis. Recent progress in developing a wireless bio-signal monitoring system has provided an opportunity to analyze individual health status. However, the absence of a real-time monitoring system that analyzed HRR in a valid method made it difficult to utilize performance tracking using HRR. This study presents a real-time wearable monitoring system for HRR evaluation with automatic labeling of exercise conditions using real-time activity classification. The wearable system is composed of a wearable device with an embedded electrocardiogram (ECG) and accelerometer sensors, a wireless communication using Bluetooth Low Energy (BLE) with a character encoding, and a real-time classification of activity. An acceleration peak and an angle tilt peak from the accelerometer sensor were used to classify activities such as running, walking, and postural. Seven healthy subjects participated to a test to evaluate accuracy of the activity classification. The wearable device system accurately detected activities with a sensitivity of 99.2% and posture transitions with a sensitivity of 92% and specificity of 93.3%. The proposed wearable system can help monitor HRR during training by labeling the exercise conditions simultaneously