Recently, image matching becomes important in Computer Aided Diagnosis (CAD) due to the huge amount of medical images. Specially, texture feature is useful in medical image matching. However, texture features such as co-occurrence matrices can't describe well the spatial distribution of gray levels of the neighborhood pixels. In this paper we propose a frequency domain-based texture feature extractor that describes the local spatial distribution for medical image retrieval. This method is based on 2D Local Discrete Fourier transform of local images. The features are extracted from local Fourier histograms that generated by four Fourier images. Experimental results using 40 classes Brodatz textures and 1 class of Emphysema CT images show that the average accuracy of retrieval is about 93%.
컴퓨팅 및 네트워크 기술이 발전함에 따라 그리드 응용의 복잡도 및 컴퓨팅 요구사항이 커지게 되었으며, 이로 인해 그리드 워크플로우 관리 기술의 중요성이 더욱 부각되었다. 이러한 복잡한 그리드 응용을 위해 다양한 그리드 워크플로우 관리 시스템이 개발되었으나 사용자의 요구사항에 대한 고려, 안정성 그리고 사용자와의 상호작용 등의 기능이 부족하였으며 특히 자원관리 기능에 대한 지원이 부족하였다. 본 논문에서는 기존의 응용 친화적인 워크플로우 관리 시스템과 그리드 워크플로우 관리 시스템을 정책 기반 메커니즘을 이용, 통합하여 새로운 Hybrid 형태의 워크플로우 관리 시스템을 제안하였으며, 제안하는 방법이 어떻게 사용자의 요구수준을 만족시킬 수 있는지를 서술하고 이를 대사증후군을 위한 질병진단 시스템에 적용하여 실험적으로 증명하였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.07a
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pp.681-683
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2022
본 연구는 수면의 질, 우울, 불안, 인지기능을 확인하고 이들의 상관관계를 알아보는 서술적 상관관계연구 연구이다. K도 G시, D시에 위치한 10곳의 경로당에서 65세 이상 일반노인 130명을 대상으로 설문조사를 통해 자료를 수집하였다. 수집된 자료는 SPSS WIN 20.0 프로그램을 이용하여 대상자의 일반적 특성의 빈도, 백분율을 산출하였고 대상자의 수면의 질, 불안, 우울, 인지정도의 평균, 표준 편차을 산출하였으며, 대상자의 일반적 특성에 따른 수면의 질, 불안, 우울, 인지정도를 t-test와 one-way ANOVA로 분석하였으며, 대상자의 수면의 질, 불안, 우울, 인지정도의 상관관계 검정은 Pearson's correlation coefficient를 실시하였다. 연구결과는 수면의 질, 불안, 우울, 인지기능의 상관관계는 불안과 수면의 질(p=-.422), 우울과 수면의 질(p=-.552)간에 유의한 음의 상관관계가 있는 것으로 나타났고, 불안과 우울은 유의한 양의 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 노인이 지각하는 수면의 질과 우울, 불안, 인지기능의 정도를 파악하고 노인수면증진을 위한 간호중재 개발에 기초자료가 될 수 있을 것이다.
자바프로그램 검증은 안전하고 정확한 프로그램을 만들기 위한 필수적인 조건이지만 자바언어로 작성된 프로그램은 바이트코드로 작성되어 있는 클래스 파일로 배포되기 때문에 바이트코드에 대한 검증이 필요하다. 하지만 자바 바이트코드는 가독성이 떨어져 중간언어로 변환을 하고 그 중간코드에서 검증에 필요한 조건들을 작성 해야 한다. 이 논문에서는 새로 정의된 중간언어인 BIRS을 통해 컴파일시 검증이 되지 않는 배열 오버플로우에 대한 정적검증을 설명하고 검증 절차에 필요한 명제의 정의와 검증 시 사용되는 SMT-Solver 인 Z3 의 사용법에 대하여 서술하였다.
본 논문은 Node.js 와 HTML5 의 웹소켓(Websocket)을 활용하여 사용자가 브라우저를 통해 이용중인 웹 서비스의 콘텐츠를 다른 단말로 이동하는 구조와 알고리즘을 서술한다. 제안된 구조와 알고리즘을 통해 다양한 플랫폼과 단말 간 서비스가 이동됨을 알 수 있다. 기존의 폴링(Polling)방식을 사용한 웹 서비스 이동과 본 논문에서 제시한 알고리즘의 실험 결과를 통해 제시한 알고리즘의 성능이 우수함을 보였다. 사용자 단말의 트래픽은 5~13 배 가량 줄었으며, 응답 시간은 폴링방식에 비해 빠른 응답시간을 나타냈다. 실험에서는 자바스크립트를 사용하여 확장성이 높은 Node.js와 HTML5 의 새로운 표준인 웹소켓을 활용하였으며, 제시한 구조와 알고리즘이 앞으로 웹 서비스 이동 시 다양한 단말 간 서비스 이동에 효과적으로 전달될 수 있음을 보였다.
모바일 융합 서비스를 개발하기 위해 단순 컴포넌트의 조립(integration)이나 합병(merge)과 융합 서비스를 식별하는 기존의 개념만으로 부족하다. 비즈니스 서비스 모델에 적합한 비즈니스 기능을 가진 융합 서비스를 지원하는 응용 시스템 개발을 위해 비즈니스 서비스 모델에서부터 서비스 모델로의 매핑과 다양한 자산(assets)정보가 필요하며 이들을 설계 단계에서 구현 단계를 지원하는 적절한 프레임 워크가 절대적으로 필요하다. 따라서 본 논문에서는 소프트웨어 집약적인 신기술을 도입하여 시장 전략과 융합 모바일 도메인에 적합한 소프트웨어 개발 도구 및 환경 지원을 위한 모바일 융합 서비스 기반 공통 프레임워크(SOCF:Service Oriented Common Frameworks)를 연구하며 실생활의 모바일 서비스가 제공자와 고객 간에 재사용 단위의 추상화 수준을 단순 컴포넌트를 넘어 서비스 제공과 사용사이(provide/consume)의 서비스 수준까지 확대하여 다양한 서비스 자원들을 통합하고 재사용하여 서비스 융합 시스템 개발을 지원하는 프레임워크 설계 및 구현에 관한 내용을 서술한다.
본논문에서는 첫째로 단일방정식 모형에서 종속변수가 양자택일(binary choice)의 이산확률변수일 때 이러한 이진적 종속변수(binary dependent variable)의 변동을 설명하는데 사용되는 몇 가지 모형을 소개하고 각각의 표기 및 추정방법, 추정량의 성질, 예측 및 검정 문제 등에 관하여 비교 서술하고자 한다. 둘째, 종속변수가 이산과 연속의 혼합형태일 때 앞에 소개된 모형이 어떻게 적용될 수 있는가를 살펴보며, 셋째, 선택대상 및 종속변수의 수가 증가하여 일반화된 선다형모형(multiple choice model)의 경우, 표기 및 추정방법을 단일방정식 기법을 이용하여 추가로 총람하고자 한다. 넷째, 본논문에서는 또한 내구소비재 구입에 관한 조사자료를 이용하여 실제 많이 사용되는 몇 개의 모형을 선택하여 적용하고 각각의 예측력을 분석함으로써 각 모형을 비교 검토하는데 목적이 있다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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fall
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pp.149-151
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2021
최근 Kotlin, Swift 와 같은 목표 기능에대해 최적화된 다양한 고급 컴퓨터 언어들이 출범함에 따라 이에대한 중요도와 이해력이 필요하다. 그에따라 고급 컴퓨터 언어 제작의 프로토타입 제작에 의의를 두고, 전세계 사람들에게 통용되는 사칙연산에 기반한 수학기호 코드 언어를 해석하는 프로그램을 구현한다. 단순한 계산기라기보다는. 수학기호 문자를 컴파일하여 프로세스로 변환하는 컴파일러로 접근하고 특성파악, 구상, 구현 과정을거쳐 본 프로그램을 제작하고 고급 컴퓨터 언어에 대한 저자의 이해를 서술한다.
Kim, Dong-hwi;Park, Sang-hyo;Bae, Byeong-jun;Cho, Suk-hee
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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fall
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pp.80-81
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2021
딥 러닝 모델 사용에 있어서, 일반적인 사용자가 이용할 수 있는 하드웨어 리소스는 제한적이기 때문에 기존 모델을 경량화 할 수 있는 프루닝 방법을 통해 제한적인 리소스를 효과적으로 활용할 수 있도록 한다. 그 방법으로, 여러 딥 러닝 모델들 중 비교적 파라미터 수가 많은 것으로 알려진 GAN 아키텍처에 네트워크 프루닝을 적용함으로써 비교적 무거운 모델을 적은 파라미터를 통해 학습할 수 있는 방법을 제시한다. 또한, 본 논문을 통해 기존의 SRGAN 논문에서 가장 효과적인 결과로 제시했던 16 개의 residual block 의 개수를 실제로 줄여 봄으로써 기존 논문에서 제시했던 결과와의 차이에 대해 서술한다.
기존의 심층 강화학습은 상태, 행동, 정책 등을 모두 벡터 형태로 표현하는 강화학습으로서, 학습된 정책의 일반성과 해석 가능성에 제한이 있고 영역 지식을 학습에 효과적으로 활용하기도 어렵다는 한계성이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 제안된 새로운 관계형 강화학습 프레임워크인 dNL-RRL은 상태, 행동, 그리고 학습된 정책을 모두 논리 서술자와 규칙들로 표현할 수 있다. 본 논문에서는 dNL-RRL을 기초로 공장 내 운송용 모바일 로봇의 제어를 위한 행동 정책 학습을 수행하였으며, 학습의 효율성 향상을 위해 인간 전문가의 사전 영역 지식을 활용하는 방안들을 제안한다. 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 영역 지식을 활용한 관계형 강화학습 방법의 학습 성능 개선 효과를 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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