• 인지과학
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• 제10권1호
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• pp.13-24
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• 1999

논문에서는 모듈화 신경 을 이용한 비지도 학습방법의 분류기를 제안한다. 각 모듈은 데이터의 통계학적인 분석의 결과로 설계되어져서, 데이터의 독립적인 군집들을 나타내게 된다. 이런 신경의 독립적인 분류 결과와 근접거리 척도를 이용한 유사도 측정을 통해 더욱 정확한 분류를 가능케 하며, 오 분류를 하는 모듈을 삭제함으로써 계산 을 줄인다. 이런 과정을 통해 신경 에 사용되는 각종 변수에 대한 별다른 조사 과정 없이 최상의 성능을 발휘하는 신경 에 준 는 성능을 가진 신경 망을 구축했다.

• Journal of Chest Surgery
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• 제30권9호
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• pp.908-913
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• 1997

경상대학교 병원 흉부외과학 교실에서는 1988년 5월부터 1995년 12월까지 원발성 비소세포성 폐암으로 수 술 받은 77명을 대상으로 임상적으로 관찰하였다. 성별은 남자가 65례, 여자가 12례이었고, 호발연령군은 50-59세(44.5%)이었다. 주요 증상은 종양 차체가 해 부학적인 영향을 미쳐 기참, 객혈, 흉통 등의 순서로 나타났다. 병리조직학적 분류로 편평상피암이 81.8%, 선 암이 14.3%, 선편평상피세포암이 3.9%였으며,각 조직학적 군간의 수술 후 생존율은 통계학적인 유의성이 없었다. 수술방법은 전폐엽절제술이 26례(33.8%), 단엽절제술이 30례(38.9%), 이엽절제술이 9례(11.7%), 절제가 불가능한 경우가 12례(15.7%)로 전체 종양 절제율은 84.4%였다. 병기별 분류는 병기 I기가 26례(34%), II기가 14례(18%), IIIa기가 22례 (29%), 11%기가 14례(18%) 그리고 IV기가 1례(1%)였곤 I기, II기와 IIIa기에서는 100% 절제가 가능하였으며, IIIb기에서는 21.4%에서 절제가 가능하였고, IV기에서는 절제할 수 없었다. 환자의 3년 생존율은 I기 83%, II기 26%, IIIa기 17%, IIIb기 0%이었다.

• 식물분류학회지
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• 제37권4호
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• pp.419-430
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• 2007

본 연구는 한국산 괭이밥 4분류군과 도입종 1분류군의 9개체를 대상으로 핵 리보솜 DNA인 5.8S, ITS1 그리고 ITS2 지역 염기서열의 분류학적 특정을 알아보기 위해 수행되었다. 군외군으로 GenBank에 축적되어 있는 16분류군의 동일지역 염기서열도 같이 정렬하여 사용하였다. 정렬 된 ITS 구간의 염기서열 길이는 679 bp 이었다. 분류군 별 유사도 및 염기서열 분기와 계통학적 및 통계학적인 분석 등의 결과는 염기서열 특징이 본 속의 분류에 유용한 것으로 나타났다. 유경종간 및 무경종간에 염기서열 유사도는 95%와 89%로 높게 나타나는 반면, 유경종과 무경종 사이는 64~69%로 비교적 낮게 나타난다. 염기서열 분기에서도 유경종과 무경종간에는 0.36~0.42로 높게 나타나며, 유경종과 유경종 또는 무경종과 무경종간에는 0.04~0.06으로 낮게 나타났다. 계통학적으로 유경종과 무경종 집단은 병계원으로 나타났으며, 두 집단은 각각 신빙성이 높은 단일 계통군을 형성한다. 정렬된 염기서열은 통계학적으로 유의성이 있으며, Duncan 사후검정에서 자주괭이밥은 한국산 분류군들에서 분리되었다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1995년도 추계학술대회 논문집
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• pp.393-396
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• 1995

In this syudy, the researches classifying the artificial and natural flaws in welding parts are performed using the smart pattern recognition technology. For this purpose the smart signal pattern recognition package including the user defined function was developed and the total procedure including the digital signal processing,feature extraction , feature selection and classifier selection is treated by bulk. Specially it is composed with and discussed using the statistical classifier such as the linear disciminant function classifier, the empirical Bayesian classifier. Also, the smart pattern recognition technology is applied to classification problem of natural flaw(i.e multiple classification problem-crack,lack of penetration,lack of fusion,porosity,and slag inclusion, the planar and volumetric flaw classification problem). According to this results, if appropriately learned the neural network classifier is better than ststistical classifier in the classification problem of natural flaw. And it is possible to acquire the recognition rate of 80% above through it is different a little according to domain extracting the feature and the classifier.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권10호
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• pp.63-70
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• 2018

영상을 이용한 생체 신호 측정 기술이 발전하고 있으며, 특히 생명 유지를 위한 호흡 신호 측정기술 연구가 지속적으로 진행되고 있다. 기존 기술은 사람의 몸에서 방출하는 열을 측정하는 열화상 카메라를 통하여 호흡 신호를 측정하였다. 또한, 실시간으로 사람의 흉부 움직임을 분석하여 호흡률을 측정하는 연구도 진행되었다. 하지만, 적외선 열화상 영상을 이용하여 영상 처리를 하는 것은 외부 환경 요인으로 인해 호흡 기관의 탐색이 어려울 수 있으며, 이에 따라 호흡률 측정의 정확도가 떨어지는 문제들이 발생했다. 본 연구에서는 호흡 기관의 영역 탐색을 강화하기 위해 가시광 및 적외선 열화상 카메라를 이용하여 영상을 취득하였다. 그리고 두 영상을 기반으로 얼굴 인식, 영상 정합 등의 과정을 통해 호흡 기관 영역의 특징을 추출한다. 추출한 특징 값을 통계학적 분류 방법 중 하나인 k-최근접 이웃 분류기를 통해 호흡 신호의 패턴을 분류한다. 분류한 패턴의 특성에 따라 호흡률을 계산하며, 측정한 호흡률의 성능을 확인하기 위해 실제 호흡률과 비교 과정을 통해 분석함으로써, 호흡률 측정의 가능성을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제29권5호
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• pp.859-872
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• 2016

초분광 영상 데이터는 픽셀마다 수백 개의 스펙트럼 밴드에 대한 정보가 주어지는 고차원 데이터로, 농업, 식품처리, 광물학, 물리학, 환경학, 지리학 등 광범위한 분야에 활용되고 있다. 그 중 하나는 토지 피복의 분류 문제인데, 이는 자연 재해 예방, 자연 자원 감시, 환경에 대한 정보 수집에 있어서 중요한 문제이다. 하지만 차원의 저주, 시공간적 변동성, 레이블된 데이터의 부족 때문에 토지 피복의 정확한 분류에는 어려움이 따른다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 컨볼루션 신경망에 기반한 새로운 심층 학습 구조를 제안한다. 제안된 구조는 원하는 지점 주변 픽셀의 정보를 컨볼루션 신경망을 통해 처리하고, 그 지점의 스펙트럼 정보를 강조하기 위해 컨볼루션 층의 출력과 스펙트럼 정보를 함께 소프트맥스 분류기의 입력으로 사용한다. 이 구조는 추가적인 특징 추출 과정을 필요로 하지 않고, 그래픽 처리 장치 등을 이용한 병렬화가 간편하다는 점에서 기존 방법들보다 유리하다. 실험 결과, 제안된 구조는 기존에 가장 좋은 성능을 보인 분류기와 비슷하거나 더 좋은 분류 정확도를 보여 좋은 일반화 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.225-232
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• 2009

연구는 심박수, 수축기 혈압, 이완기 혈압, 말초혈관 산소포화도 알아보고자 바닥과 스위스 볼상에서 요부안정화운동(LSE)에 따른 심혈관기능에 미치는 연구를 하였다. 대상자는 K 산업체 재활센타를 이용한 근골격계 근로자 중 선정기준에 적합한 남성 18명을 실험1군 바닥 적용군에 9명, 실험군 2군 스위스볼 적용군에 9명으로 분류하여 심박수, 수축기 혈압, 이완기 혈압, 말초혈관 산소포화도를 비교하였다. 심박수는 휴대용 심박 측정계(RS400sd, Finland)로, 혈압은 혈압계((FC-110, Japan)로, 말초혈관 산소포화도는 누리텍 체력 측정장치((TF-300-5, Korea)로 측정하고 분석하였다. 두군 모두 운동실시 후에 말초혈관 산소농도가 점차 통계학적으로 유의하게 증가하였으며, 수축기혈압이 통계학적으로 유의하게 감소하였다. 요부안정화운동에 따른 자세변동이 심혈관기능에 영향을 미치지만 지변의 상태에 따른 차이는 크게 영향을 받지 않는다는 결론을 얻었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.1448-1451
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• 2009

최근 지구온난화와 기후변화에 관련된 각종 징후들이 여러 분야에서 주요 화두로 자주등장하고 있다. 이들은 주로 평균기온의 상승이나 강우패턴의 변동 등과 같은 기상학적 특성변화를 중심으로 다루어지고 있는데 이를 수문학적 관점에서 유추해 본다면 물 순환과정(hydrological cycle)내 성분별 거동양상의 변화로 해석할 수 있을 것이다. 유역의 특성을 파악하고 발생할 수 있는 수자원의 양적 불균형에 따른 문제점을 탐지하여 그에 대비하기 위해서는 무엇보다도 신속한 정보의 제공이 우선되어야 한다. 또한 이러한 정보를 이용하여 유역의 습윤 및 건조 상황을 모니터링하거나 예측하기 위해서는 즉각적이고 연속적인 정보의 수집이 요구된다. 본 연구에서는 기 수행된 연구결과를 바탕으로 기후학적 물수지 방법에 의하여 1998년부터 2004년까지의 금강유역에 대한 습윤지표를 산정하였다. 그러나 습윤지표가 유역의 습윤 혹은 건조상태를 반영한다고 하나 습윤지표에 익숙하지 않은 사용자의 경우 직관적으로 이 지표만을 이용하여 유역의 상황을 판단하기에는 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 습윤지표를 통계학적 분포특성에 따라 유역의 습윤 및 건조 상황으로 분류하는 방법을 제안하였으며, 이를 바탕으로 당시 지역적 실제 현상과의 연관성 등을 통하여 가뭄을 평가하는 방법을 제안하고 자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.1010-1011
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• 2012

적조란 유해조류의 일시적인 대 번식으로 바다를 적색으로 변화시키며 연안 환경 및 바다 생태계에 악영향뿐만 아니라 양식장의 어패류를 집단 폐사 시키는 현상이다. 적조에 의한 양식어업의 피해는 매년 발생하고 있으며 매년 적조방제에 많은 비용을 소비하고 있다. 이 때문에 적조 발생을 미리 예측할 수 있으면 적조에 대한 피해 및 방재 비용을 최소화 시킬 수 있다. 본 논문은 앙상블 학습은 이용한 적조발생 예측 방법을 제안한다. 제안방법은 앙상블 학습의 bagging과 boosting 방법을 이용하여서 적조를 예측의 성능을 향상시킨다. 실험결과 제안방법은 단일 분류기에 비하여서 더 좋은 적조 발생 예측 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.2259-2264
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• 2008

정보력 있는 유전자는 특정한 실험 조건의 특성을 나타내주는 발현수준의 유전자를 의미한다. 이 유전자들은 여러 집단 간의 발현수준에서 유의한 차이를 보여주며, 실제로 집단 간의 차이를 유발하는 유전자일 확률이 높아 특정 생물학적 현상과 관련 있는 정보적 유전자를 찾는 연구에 이용될 수 있다. 본 논문에서는 먼저 그 동안 제안된 여러 표준화 방법들 중에서 가장 널리 사용되고 있는 방법들을 이용하여 데이터를 표준화 한 후 제안한 유사성 척도 조합 방법으로 정보력 있는 유전자들을 추출할 수 있는 시스템을 고안하였다. 다층퍼셉트론 신경망 분류기를 이용하여 각 표준화 방법들의 성능을 비교분석하였다. 그 결과 Lowess 표준화 후 피어슨 적률 상관 계수와 유클리디안 거리 계수 조합을 이용하여 선택된 200 유전자들을 멀티퍼셉트론 신경망 분류기로 분류한 결과 93.84%의 향상된 분류 성능을 보였다.