본 논문은 가중퍼지소속함수 기반신경망(neural network with weighted fuzzy membership functions, NEWFM)기반의 자동 특징 추출기법을 사용하여 인체의 세 방향에서 발생하는 가속도 값으로부터 낙상을 탐지하는 방안을 제시하고 있다. 10명의 피검자로부터 8가지 시나리오로 낙상/비낙상 데이터 800개를 수집하고 웨이블릿 변환(wavelet transform, WT)을 통해 추출한 계수중 비중복면적 분산법에 의해 중요도가 가장 낮은 특징입력을 하나씩 제거하면서 최소의 특징 입력을 선택하였다. 특징입력으로는 가속도 값을 웨이블릿 변환한 11개의 d4계수들 중 비중복면적 분산법에 의해서 중요도가 가장 높은 5개의 계수가 사용되었고, 이들 특징입력을 통해 93%의 전체 분류율을 나타내었다.
자동분류나 정보검색에 활용되는 문헌 클러스터링 결과의 성능을 평가하는 방법에는 여러가지가 있다. 본 논문에서는 제시된 몇 가지 평가방법의 개념과 특징에 대해 알아본다 학술논문 초록 집합인 KTSET과 신문기사 집합인 KFCM-CL을 대상으로 각각 유사계수를 변화시켜가며 클러스터링한 결과에 대해 각 평가방법을 적응해본 후, 특징과 문제점을 살려 보았다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제5권3호
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pp.777-792
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1998
병원의 임상연구실험에서 종종 환자들의 치료에 따른 병세의 호전상태를 여러단계로 분류하여 상이한 치료방법에 대한 치료효과간의 차이론 알고자 하는 경우가 있다. 이와 같이 다중상태의 생존자료를 분석하기 위해서 본 논문에서는 semi-Markov 모형에 Cox 회귀모형을 적용하여 회귀계수와 기저생존함수를 추정하고 이를 바탕으로 반응확률함수를 추정하였다. 그리고 본 논문의 결과를 실제 임상실험에서 얻어진 자료에 적용하여 분석하였다.
2차류는 주흐름 방향 유속에 비하여 작지만 유속을 재분포 시켜 흐름의 교란을 발생시키는 매우 중요한 인자이다(Woo, 2001). 2차류는 만곡부, 합류부, 분류부에서 흐름분리와 함께 나타나는 흐름특성 중 하나이지만 각 지점별로 2차류의 분포는 서로 상이하다. 하지만 국내에서는 만곡부에서의 2차류에 대한 영향에 대해서만 주로 연구가 이루어졌으며, 합류부와 분류부에 대해서는 연구가 아직 체계적으로 이루어지지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 합류부와 분류부에서 2차류 영향을 고려한 2차원 수치모형을 적용하여 흐름특성 변화를 수치모의 하였다. 2차류 흐름을 고려한 수치모의를 위해 TELEMAC-2D 수치모형을 이용하였으며, 2차류의 영향을 고려하지 않고 계산한 SUPG기법을 적용한 모의결과에 대하여 Bernard and Schneider(1992)가 제안한 경험계수를 적용 후 그 결과를 실험결과와 비교분석하였다. 합류부(confluence)에서는 본류와 지류의 유량비가 증가할수록 흐름분리구역 길이와 최대폭이 증가하지만, 분류부(Bifurcation)에서는 분류수로 유량비가 증가할수록 흐름분리구역 길이와 최대폭이 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 특히, 2차류를 제외한 수치모의에서 실내시험에서 제시한 분류유량비와 수심 및 유속분포를 동시에 충족시키기 어렵다. 반면 2차류 영향을 고려시 분기수로내 통수능을 감소시키는 흐름분리구역과 2차류의 상호작용에 의한 흐름정체효과로 분류유량비가 감소하였으며, 2차류 영향을 고려하여 모의한 결과 분류부 수치모의의 안정성과 정확성을 향상되었다. 하지만 본 모형에서 적용한 2차류 흐름관련 매개변수는 흐름특성에 따라 시행착오법에 따라 산출해야 하는 특성 때문에 향후에 추가적인 연구가 필요하다.
본 논문에서는 블록 분류와 적응적 필터링을 이용하여 블록 기반 부호화에서의 블록화 현상을 제거하는 후처리 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 블록 분류, 적응적인 블록 간 필터링, 및 블록 내 필터링의 단계로 이루어진다. 먼저, 각 블록을 8$\times$8 DCT 계수 분포에 따라 7개의 클래스로 분류하고, 인접한 두 블록의 클래스 걸보에 따라 적응적인 블록 간 필터링을 수행한다. 그리고 복잡한 클래스로 분류된 블록에 대하여 에지맵을 이용한 블록 내 필터링을 수행한다. 실험결과로부터 제안한 방법이 기존의 방법에 비하여 객관적 화질 및 주관적 화질 측면에서 보다 우수함을 확인하였다.
2011년 발생한 후쿠시마 원전 사고 이후, 국민의 방사선에 대한 관심이 급속히 증가하였으며 그에 따른 방사선의 위험성에 대한 우려 또한 증대되고 있다. 따라서 본 연구에서는 일상생활 속에서 접할 수 있는 물질의 방사선 및 환경방사선을 측정하여 그 실태를 알아봄으로써, 국민의 방사선에 대한 올바른 이해를 돕고 더불어 방사선 피폭에 대한 우려를 경감하고자 하였다. 본 연구에서는 'Captus - 3000 갑상샘 섭취율 측정장치'를 이용하여 일상생활에서 쉽게 접할 수 있는 17가지 시료들을 대상으로 방사능을 측정하였으며, 측정에는 우물형 계수기를 이용하였다. 측정한 시료로는 연탄, 표고버섯, 명태, 전지분유, 알카라인 건전지, 단추형 건전지, 표토, 아스팔트, 휘발유, 솔잎, 현무암, 흑연(석탄), 고추냉이, 천일염, 담배, 맥주, 참치(캔)으로 선정하였고 각각의 시료에 대하여 토양자원, 수자원, 식품, 기타자원으로 분류하였다. 수자원으로 선정한 맥주는 식품으로 분류하였다. 또한 우물형 계수기의 감도측정을 위하여 기준선원으로 선 선원 형태의 137Cs을 이용하였다. 우물형 계수기로 137Cs 선선원의 계수값(cpm)을 측정한 후, 각각의 시료에서 얻은 계수값과 스펙트럼을 분석하였고, 식품의 경우에는 식약처의 방사능 허용기준단위인 Bq/Kg으로 환산하여 그 안전성을 판단하였다. 실험 결과, 측정한 시료들 중 유의할 만한 시료들을 집단 A로 분류하였고, 그 외에 배후 방사능과 큰 차이를 보이지 않은 시료들을 집단 B로 분류하였다. 집단 A의 경우 배후 방사능에 비해 알카라인 건전지가 7.67 %, 단추형 건전지가 4.65 %, 아스팔트가 8.03 %, 표토가 3.76 %, 연탄이 7.46% 높은 값을 보였다. 사용된 시료들 모두에서 측정된 방사능이 생활용품의 일부와, 식품의 경우에는 식약처에서 제시한 방사능 허용기준치 이내에 들어 있음을 확인하였다.
게이트심장혈액풀 검사와 심장초음파로 산출된 좌심실 심박출계수(Ejection Fraction : EF)는 높은 상관성을 가진다는 연구가 보고되고 있지만 대부분의 연구는 심장기능의 상태를 고려하지 않은 채 모든 환자들을 대상으로 비교 분석하였다. 이에 본 연구에서는 심장의 기능상태에 따라 분류된 대상에 대하여 게이트심장혈액풀 검사와 심장초음파에서 평가된 심박출계수의 상관성에 관하여 고찰하고자 한다. 본원에서 게이트심장혈액풀 검사와 심장초음파를 모두 시행한 환자 중 유방암 진단을 받은 여자 60명을 대상으로 하였다. 감마카메라는 Infinia (GE healthcare, Milwaukee, USA)와 Ventri (GE healthcare, USA)를 사용하였으며, 체내 표지법으로 좌전사위상(Left Anterior Oblique, LAO)영상을 획득한 후, 전면상(Anterior View)과 좌측면상(Left Lateral View)을 각각 획득하였다. 영상분석은 좌전사위상에서 심박출계수가 50% 이상 70% 미만으로 평가된 환자 30명(연령: $58.27{\pm}13.48$)과 50% 미만의 환자 30명(연령: $53.70{\pm}8.45$)을 각각 정상군(Normal)과 비 정상군(Mild LV Dysfunction)으로 분류하여 SPSS ver. 18.0로 통계 분석하였다. 그룹 간 판독결과의 차이를 확인하기 위하여 전문의에 의해 판독된 결과를 참고하였다. 정상군의 게이트심장혈액풀 검사와 심초음파의 심박출계수의 평균값은 각각 $66.43{\pm}5.80$, $60.50{\pm}4.93$로 심초음파의 값이 다소 낮게 측정되었으며, 통계적으로 유의한 차이가 있었다(P<0.001). 비 정상군의 게이트심장혈액풀 검사와 심초음파의 심박출계수는 평균값이 $41.93{\pm}7.58$, $41.70{\pm}11.49$로 통계적으로 유의한 차이가 없었다(P>0.001). 정상군간의 판독결과에서 30건 모두 동일한 판독결과를 보였으나 비 정상군간에서는 30건 중 8건에서 판독의 불일치를 보였다. 본 연구를 통하여 게이트심장혈액풀 검사와 심장초음파의 심박출계수 상관관계를 통계적으로 확인할 수 있었으며, 비 정상군간의 결과에 주관적인 차이가 발생하는 것을 확인 할 수 있었다. 심장기능상태 분류에 따른 결과를 인식하고 게이트심장혈액풀 스캔과 심장초음파를 상호대체 검사로 임상에서 활용한다면 보다 정확한 결과 값을 산출하여 진단에 도움이 될 것으로 사료된다.
본 연구에서는 SIR-C MLC 영상자료와 환경부에서 제공하는 중분류 토지피복도 자료를 참조하여 식생피복지역으로 예상되는 논, 밭 지역으로 분류된 농업지역과 활엽수림, 침엽수림, 혼효림 지역으로 분류된 산림지역에 대한 산란특성을 고찰하기 위해 편광 반응특성을 측정하였다. 편광반응특성분석결과 농업지역과 산림지역의 거동형태는 구형 산란체나 편평한 면에서의 거동특성을 나타냈으며, 측정된 HH, VV, HV 편광매개변수의 후방산란계수 값들은 각각의 지역에서 다른 경향을 보였다.
본 연구에서는 증분형 FCM(Incremental Fuzzy C-Means: Incremental FCM) 클러스터링 알고리즘을 기반으로 방사형 기저함수 신경회로망(Radial Basis Function Neural Networks: RBFNN) 패턴 분류기를 설계한다. 방사형 기저함수 신경회로망은 조건부에서 가우시안 함수 또는 FCM을 사용하여 적합도를 구하였지만, 제안된 분류기에서는 빅 데이터간의 적합도를 구하기 위해 증분형 FCM을 사용한다. 또한, 빅 데이터를 학습하기 위해 결론부에서 재귀최소자승법(Recursive Least Square Estimation: RLSE)을 사용하여 다항식 계수를 추정한다. 마지막으로 추론부에서는 증분형 FCM에서 구한 적합도와 재귀최소자승법으로 구한 다항식을 이용하여 최종 출력을 구한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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