• Title/Summary/Keyword: 융합방법

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Development of Image Segmentation Model for Sarcopenia Diagnosis and Its External Validation (근감소증 진단을 위한 영상분할 모델 개발 및 외부검증)

  • Lee, Chung-sub;Lim, Dong-Wook;Kim, Ji-Eon;Noh, Si-Hyeong;Yu, Yeong-Ju;Kim, Tae-Hoon;Jeong, Chang-Won
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.535-538
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    • 2022
  • 근감소증은 영양부족, 운동량 감소 그리고 노화 등으로 정상적인 근육의 양과 근력 및 근 기능이 감소하는 질환을 말한다. 근감소증은 보편적으로 유럽 근감소증 실무그룹분석(EWGSOP)에서 정의한 측정 방법을 따른다. 본 논문에서는 근감소증 진단을 위한 영상 분할 모델을 개발하고 외부검증하는 방법에 대해서 제안한다. 우리는 CT 영상에서 L3 영역을 선별하여 자동으로 근육, 피하지방, 내장지방을 분할할 수 있는 인공지능 모델을 U-Net을 사용하여 개발하였다. 또한 모델의 성능을 평가하기 위해서 분할영역의 IOU(Intersection over Union)를 계산하여 내부검증을 진행하였으며, 타 병원의 데이터를 이용하여 같은 방법으로 외부검증을 진행한 결과를 보인다. 검증 결과를 토대로 문제점과 해결방안에 대해서 고찰하고 보완하고자 했다.

Development of Image Segmentation Model for Sarcopenia Diagnosis and Its application (근감소증 진단을 위한 영상분할 모델 개발 및 적용)

  • Noh, Si-Hyeong;Yu, Yeongju;Lim, Dongwook;Kim, Ji-Eon;Lee, Chungsub;Yoon, Kwon-Ha;Jeong, Chang-Won
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2021.11a
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    • pp.577-579
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    • 2021
  • 의료영상기반의 인공지능 연구는 질환의 조기진단 및 예측 분야에 눈부신 기술발전이 되어왔다. 근감소증 질환은 다양한 기저질환을 기반으로 발생하며, 특히 60대 이상은 30%의 유병율을 갖는다. 해당 질환은 임상적인 진단 방법의 발달과 임상 결과가 알려지면서 관심이 증가하고 있다. 최근 근감소증 진단방법 중의 하나로 CT 또는 MR 의료영상을 통한 진단방법이 제시되었다. 본 논문에서는 인공지능을 기반으로 하여, 근감소증을 진단하기 위해 척추부위 중 Lumbar 3 영역의 근육, 지방 영역의 영상분할 모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 인공지능 영상분할 모델을 개발하는 과정과 그 근육과 지방의 영상분할 결과를 보인다. 본 논문에서 제시한 영상분할모델을 통해 근감소증을 빠르게 진단할 수 있을 것으로 기대한다.

The Effect of Physical Computing Programming Education Integrating Artificial Intelligence on Computing Thinking Ability of Elementary School Students (인공지능을 융합한 피지컬 컴퓨팅 프로그래밍 교육이 초등학생의 컴퓨팅 사고력에 미치는 영향)

  • Yungsik Kim;Yoo-Seong Kim
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2024.01a
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    • pp.5-12
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    • 2024
  • 챗GPT 등 인공지능이 일상생활에서 점차 그 활용이 확대되고 있는 시기에 교육현장에서는 인공지능 융합 교육에 대한 관심이 더욱 증대되고 있다. 이에 본 논문에서는 인공지능을 융합한 피지컬 컴퓨팅 프로그래밍 교육 방법을 제안하고 초등학생의 컴퓨팅 사고력에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 결과 인공지능을 융합한 피지컬 컴퓨팅 프로그래밍 교육이 인공지능을 융합하지 않은 피지컬 컴퓨팅 프로그래밍 교육에 비해 초등학생의 컴퓨팅 사고력 신장에 더욱 긍정적인 효과를 나타내었음을 통계적으로 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과를 바탕으로 보다 다양한 인공지능을 융합한 소프트웨어 교육 방법과 관련된 다양한 논의와 연구가 더욱 활발히 이루어지기를 기대한다.

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A Hybrid Protein Function Prediction System Using Sequence Similarity and Feature-based Classification (서열 유사도와 특징 기반 분류를 융합시킨 단백질 기능 예측 시스템)

  • Moon, Ji Hwan;Kim, Yoo-Sung
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2010.11a
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    • pp.197-200
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    • 2010
  • 단백질의 서열 정보와 기능 정보의 양이 증가함에 따라 컴퓨터 실험을 통한 단백질의 기능 예측이 가능해졌으며 정확성이 높은 예측 시스템을 개발하려는 여러 연구가 시도되고 있다. 대표적인 방법으로 서열 유사도를 기반으로 기능 예측을 하는 시스템이 제안되었으나 단백질 중에는 서열이 유사하지만 기능이 다르거나 또는 서열은 다름에도 불구하고 기능이 같은 단백질이 존재하기 때문에 서열의 유사도 만을 이용해서는 단백질의 기능 예측을 어렵다. 이러한 유사도 방법의 단점을 극복하기 위해 단백질 서열로부터 추출한 특징을 기반으로 분류하는 방법도 제안되었다. 본 논문에서는 이러한 기존 방법들의 장점을 얻기 위하여 서열 유사도 방법과 특징 기반 방법을 융합한 단백질 기능 예측 시스템을 제안하고 예측 정확성 분석을 위한 실험을 실시하였다. 실험의 결과에 따르면 제안된 융합시스템이 서열 유사도만을 이용한 방법과 특징 기반 방법보다 좋은 예측 정확률을 갖는 것으로 분석되었다.

Face Recognition using Contourlet Transform and PCA (Contourlet 변환 몇 PCA에 의한 얼굴인식)

  • Kwon, Seok-Young;Song, Chang-Kyu;Chun, Myung-Geun
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2007.04a
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    • pp.279-282
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    • 2007
  • 본 논문에서는 컨투어렛과 주성분분석기법을 이용한 융합기법에 의한 얼굴인식 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 우선적으로 컨투어렛변환에 의해 얼굴영상을 대역별, 방향성분별로 분해한 후, 주성분분석기법을 이용하여 방향성분별로 분할된 부영상에서 특징벡터를 각각 추출한다. 최종 단계에서는 각각의 대역별로 산출된 매칭도를 효과적으로 융합할 수 있는 융합기법을 이용하여 얼굴인식이 수행된다. 제안된 방법의 유용성을 보이기 위해 ORL 얼굴데이터베이스를 대상으로 실험하여 기존 방법인 PCA나 웨이블렛변환을 이용한 방법에 비해 향상된 결과를 보임을 확인한다.

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Fusion Method of Localization Sensor using Uncented Kalman Filter (UKF를 이용한 위치측정센서의 융합방법)

  • Lee, Jun-Ha;Jung, Kyung-Hoon;Kim, Jung-Min;Kim, Sung-Shin
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2011.05a
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    • pp.107-109
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    • 2011
  • 본 논문은 UKF(uncented Kalman filter)를 이용한 이동체의 위치측정 정밀도 향상에 관한 연구이다. 기존에 사용된 위치측정 기술로는 유선과 마그네틱 유동 방식들이 있다. 하지만 이러한 방식들은 높은 유지 보수비용으로 인해 최근에는 레이저 내비게이션이 많이 이용되고 있다. 하지만 레이저 내비게이션은 헤더가 회전 하면서 반사체를 인식하여 위치를 계산하는 구조로써, 응답속도가 느리고 주행 속도에 따라 정밀도가 크게 떨어지는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 느린 응답속도와 위치측정 오차를 해결하기 위해서 UKF를 이용한 센서융합 방법을 제안한다. 제안한 방법의 실험은 차축구동 방식의 지게차를 이용하여 레이저 내비게이션의 위치측정 결과와 비교하였다. 실험 결과, 제안된 방법이 레이저 내비게이션에 의해 계측된 위치측정 데이터보다 정밀도가 향상됨을 확인하였다.

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Image Retrieval Using the Fusion of Spatial Histogram and wavelet Moments (공간 히스토그램과 웨이브렛 모멘트의 융합에 의한 영상 검색)

  • Seo, Sang Yong;Kim, Nam Cheol
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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    • v.38 no.4
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    • pp.110-110
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    • 2001
  • 본 논문에서는 공간 히스토그램과 웨이브렛 모멘트를 융합하여 검색 효율을 크게 향상시키는 방법을 제안한다. 이 방법에서는 질의영상과 DB영상간의 유사도를 구할 때 히스토그램의 유사도와 웨이브렛 모멘트의 유사도를 효과적으로 융합한다. 즉, 공간적 이동, 회전 등에 강한 히스토그램 특징과 주파수 대역별로 구해지는 웨이브렛 모멘트 특징을 잘 융합함으로써 검색성능의 향상을 추구한다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위한 시험영상 DB로는 Brodatz 질간 영상 DB와 Corel Draw Photo 영상 DB를 사용하였다. 실험 결과, 제안한 방법으로 구한 검색율이 Brodatz DB에서 히스토그램이나 웨이브렛 모멘트만으로 구한 검색율보다 각각 5.3%와 13.8% 향상되었고, Corel Draw Photo DB에서는 각각 15.5%와 3.2% 향상됨을 확인할 수 있었다.

A Fuzzy-Compensative-Operator Based Information Fusion Method and Its Applications (퍼지보상 연산자를 이용한 정보융합 방법 및 응용)

  • 이준환;김찬성;엄경배
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.18 no.9
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    • pp.1257-1268
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    • 1993
  • 본 논문에서는 퍼지보상(compensative) 연산자를 이용하는 정보융합(information fusion) 방법을 제안하였다. 제안된 정보융합 방법에서는 보상적인 성질을 갖는 퍼지 총체화(aggregation) 연산자를 역오류전파(back-propagation)신경회로망의 활성화함수(activation function)로 간주하고, 이들 연산자에 수반된 파라메터들을 학습에 의해 결정한다. 결정된 연산자의 파라메터들은 학습자료에 나타난 의사 결정에 수반된 보상도를 표현할 수 있으며, 평가에 불필요한 정보원을 제거하는 성질도 가지고 있다. 제안된 정보융합 구조는 평가지수(sub-criterion)들의 만족도를 입력으로 학습에 의해 결정된 보상연산자에 의해 총체화된 만족도를 제공한다. 제안된 방법은 패턴 인식 문제와 칼라영상의 분할과 인식등 컴퓨터비죤 문제에 적용하여 그 정당성을 입증하였다.

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Collection Fusion using Document Clustering (문서 클러스터링 정보를 이용한 컬렉션 융합)

  • 금기문;남세진;신동욱;김태균
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1998.10c
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    • pp.147-149
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    • 1998
  • 본 논문에서는 여러 정보검색 엔진들이 분산되어 있는 환경에서 이 엔진들의 검색 결과를 효과적으로 취합하여 사용자에게 제시하는 컬렉션 융합 방안을 제안하고자 한다. 이 방법은 우선 학습 질의어로 검색된 문서들의 클러스터링 정도를 이용하여 컬렉션에의 신뢰도를 측정하고 새로운 질의어가 입력되었을 때 각 컬렉션에서 검색된 문서의 유사도를 조정하여 융합하는 방법이다. 여기에서 각 컬렉션의 신뢰도는 미리 준비된 학습 질의어와 이 학습 질의어를 입력하여 검색된 문서들 사이의 유사도를 분석하여 측정한다. 이 신뢰도는 새로운 질의어가 입력되었을 때 각 컬렉션마다 문서들을 검색하고 이들 문서들을 어느 정도 신뢰할 것인가를 결정하는데 사용된다. 본 논문에서 제안한 방법은 학습과정에서 사람이 학습시킬 필요가 없는 비지도 학습에 기초하고 있다. 따라서 지금까지 지도 학습에 기초한 컬렉션 융합 방법과는 달리 인터넷과 같이 문서들이 동적으로 변하는 환경에서 쉽게 사용할 수 있다는 장점을 가진다.

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Effect of Electric fusion Methods on Cell Fusion Rate and Embryo Development by Somatic Cell Nuclear Transfer in Korean Native Cattle(KNC) (한우 체세포를 이용한 핵이식에서 전기융합 방법이 융합율 및 배발달율에 미치는 영향)

  • 김은국;김정욱
    • Journal of Embryo Transfer
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    • v.18 no.3
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    • pp.171-178
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    • 2003
  • This study was conducted to investigate the effect of electric fusion methods on cell fusion rate and embryo development by somatic cell nuclear transfer in Korean Native Cattle. The KNC ear cell was cultured in vitro for confluence in serum starvation condition(DMEM+0.05% FBS) for cell confluence. The zona pellucida of IVM oocytes were partially dissection using micro pipette. Ear cells were transferred into an enucleated oocyte. The reconstructed embryos were electrically fused with Zimmermann Cell Fusion Medium(ZCFM). Nuclear transfer embryos were activated with a combination of 10${\mu}{\textrm}{m}$ calcium ionophore(5 min) and 2.0mM 6-DMAP(3 hr). The activated embryos were cultured in CR1 -aa medium contains 0.3% BSA or 10% FBS at 37$^{\circ}C$, 90% $N_2$, and 5% $CO_2$in incubator for 6 days. The fusion rates were 51.6%(chamber) and 68.9%(needle), respectively and there were significantly difference between the fusion method(P<0.05). But, lysis rates were not significantly different(10.7%, 11.5%), respectively. The cleavage rates were significantly different between the chamber method(73.2%) and needle method(80.3%), respectively(P<0.05). The rates of early embryos(2∼4cells) and blastocysts of chamber and needle methods were 54.1%, 61.1% and 18.4%, 26.3% respectively, and needle method was significantly higher than chamber method(P<0.05). But, morulae formation rate were not significantly differences between the chamber(6.7%) and needle(6.2) method(P <0.05). These result suggest that electric fusion of needle method was to be profitable for nuclear transfer embryo fusion rate, blastocyst formation rate and reduce of oocyte lysis.