• 대한지리학회지
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• 제51권2호
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• pp.219-233
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• 2016

수리 또는 계량적 모형을 사용하는 사회과학연구에서 분석의 초점은 종속변수와 설명변수의 관계를 밝히는 것, 즉 설명 중심의 모형(explanatory modeling)이 지금까지 주류를 이루었다. 반면 예측(prediction) 능력 제고에 초점을 맞춘 분석은 드물었다. 본 연구에서는 이론 및 가설을 검증하거나 변수 간의 관계를 밝히는 설명 중심의 모형이 아니라 신규 관찰치에 대한 예측 오차를 줄이는, 예측 중심의 비모수 모형(non-parametric model)을 검토하였다. 서울시 강남구를 사례지역으로 선정한 후, 2011년부터 2014년까지 신고된 단독주택 실거래가를 기초자료로 하여 주택가격을 추정하였다. 적용한 비모수 모형은 기계학습 분야에서 제시된 일반가산모형(generalized additive model), 랜덤 포리스트, MARS(multivariate adaptive regression splines), SVM(support vector machines) 등이며 비교적 최근에 개발된 MARS나 SVM의 예측력이 뛰어남을 확인할 수 있었다. 마지막으로 이러한 비모수 모형에 공간적 자기상관성을 추가적으로 반영한 결과, 모형의 가격 예측력이 보다 개선되었음을 알 수 있었다. 본 연구를 계기로 그간 모수 모형에 집중되었던 부동산 가격추정 방법론이 비모수 모형으로 확대 및 다양화되기를 기대한다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제83권3호
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• pp.327-340
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• 2022

The Collapse Margin Ratio (CMR) is a notable index used for seismic assessment of the structures. As proposed by FEMA P695, a set of analyses including the Nonlinear Static Analysis (NSA), Incremental Dynamic Analysis (IDA), together with Fragility Analysis, which are typically time-taking and computationally unaffordable, need to be conducted, so that the CMR could be obtained. To address this issue and to achieve a quick and efficient method to estimate the CMR, the Artificial Neural Network (ANN), Response Surface Method (RSM), and Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) will be introduced in the current research. Accordingly, using the NSA results, an attempt was made to find a fast and efficient approach to derive the CMR. To this end, 5016 IDA analyses based on FEMA P695 methodology on 114 various Reinforced Concrete (RC) frames with 1 to 12 stories have been carried out. In this respect, five parameters have been used as the independent and desired inputs of the systems. On the other hand, the CMR is regarded as the output of the systems. Accordingly, a double hidden layer neural network with Levenberg-Marquardt training and learning algorithm was taken into account. Moreover, in the RSM approach, the quadratic system incorporating 20 parameters was implemented. Correspondingly, the Analysis of Variance (ANOVA) has been employed to discuss the results taken from the developed model. Additionally, the essential parameters and interactions are extracted, and input parameters are sorted according to their importance. Moreover, the ANFIS using Takagi-Sugeno fuzzy system was employed. Finally, all methods were compared, and the effective parameters and associated relationships were extracted. In contrast to the other approaches, the ANFIS provided the best efficiency and high accuracy with the minimum desired errors. Comparatively, it was obtained that the ANN method is more effective than the RSM and has a higher regression coefficient and lower statistical errors.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권6호
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• pp.729-740
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• 2022

Netflix, Amazon Prime, and YouTube are the most popular and fastest-growing streaming services globally. It is a matter of great interest for the streaming service providers to preview their service infrastructure and streaming strategy in order to provide new streaming services. Hence, the first part of the paper presents a detailed survey of the Content Distribution Network (CDN) and cloud infrastructure of these service providers. To understand the streaming strategy of these service providers, the second part of the paper deduces a common quality-of-service (QoS) model based on rebuffering time, bitrate, progressive download ratio, and standard deviation of the On-Off cycle. This model is then used to analyze and compare the streaming behaviors of these services. This study concluded that the streaming behaviors of all these services are similar as they all use Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) on top of TCP. However, the amount of data that they download in the buffering state and steady-state vary, resulting in different progressive download ratios, rebuffering levels, and bitrates. The characteristics of their On-Off cycle are also different resulting in different QoS. Hence a thorough adaptive bit rate (ABR) analysis is presented in this paper. The streaming behaviors of these services are tested on different access network bandwidths, ranging from 75 kbps to 30 Mbps. The survey results indicate that Netflix QoS and streaming behavior are significantly consistent followed by Amazon Prime and YouTube. Our approach can be used to compare and contrast the streaming services' strategies and finetune their ABR and flow control mechanisms.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4A호
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• pp.677-687
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• 2006

크리깅 보간법은 지구통계학 분야에 주로 사용되는 보간법의 하나이다. 이 방법은 실험적 베리오그램과 이론적 베리오그램의 작성과 크리깅 보간법의 정식화에 관한 연구를 포함하고 있다. 종래의 응력복구를 위한 최소제곱법과 대조적으로, 가우스적분점에서의 응력데이타로부터 준정해를 얻기 위해 가중 최소제곱법에 기초를 둔다. 즉, 동일한 가중치를 사용하는 종래의 방식들과는 달리 가우스적분점에서의 응력값의 보간을 위하여 베리오그램 모델링을 통한 가중치가 결정된다. 한편, 분할된 요소망에 Zienkiewicz와 Zhu에 의해 제안된 SPR기법에 기초를 둔 사후오차평가를 통해 p-차수를 균등 또는 선택적으로 증가시키는 자동체눈 방식이 도입되었다. 이 방법의 정당성을 보기위해 인장력을 받는 개구부를 갖는 평판문제를 해석하였다. 또한, 기존의 최소제곱법과의 비교를 통한 크리깅보간법의 정당성을 보여 주었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.101-108
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• 2024

AI-OCR은 광학 문자 인식(OCR) 기술과 Artificial intelligence(AI)의 결합으로 사람의 인식이 필요하던 OCR의 단점을 보완하는 기술 향상을 이뤄내고 있다. AI-OCR의 성능을 높이기 위해서는 다양한 학습데이터의 훈련이 필요하다. 하지만 이미지 색상이 비슷한 밝기를 가진 경우에는 인식률이 떨어지기 때문에, Homomorphic filtering(HF)을 이용한 전처리 과정으로 색상 차이를 분명하게 하여 텍스트 인식률을 높이게 된다. HF은 감마값을 이용해 이미지의 고주파와 저주파를 각각 조절한다는 점에서 텍스트 추출에 적합하지만 감마값의 조절이 수동적으로 이뤄지는 단점이 존재한다. 본 연구는 시험적 과정을 거쳐 이미지의 대비, 밝기 및 엔트로피를 근거하는 감마의 임계값 범위를 제안한다. 제안된 감마값 범위를 적용한 HF의 실험 결과는 효율적인 AI-OCR의 높은 등장 가능성을 시사한다.

• Journal of International Society for Simulation Surgery
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• 제1권1호
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• pp.37-40
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• 2014

Purpose For living donor liver transplantation, liver segmentation is difficult due to the variability of its shape across patients and similarity of the density of neighbor organs such as heart, stomach, kidney, and spleen. In this paper, we propose an automatic segmentation of the liver using multi-planar anatomy and deformable surface model in portal phase of abdominal contrast-enhanced CT images. Method Our method is composed of four main steps. First, the optimal liver volume is extracted by positional information of pelvis and rib and by separating lungs and heart from CT images. Second, anisotropic diffusing filtering and adaptive thresholding are used to segment the initial liver volume. Third, morphological opening and connected component labeling are applied to multiple planes for removing neighbor organs. Finally, deformable surface model and probability summation map are performed to refine a posterior liver surface and missing left robe in previous step. Results All experimental datasets were acquired on ten living donors using a SIEMENS CT system. Each image had a matrix size of $512{\times}512$ pixels with in-plane resolutions ranging from 0.54 to 0.70 mm. The slice spacing was 2.0 mm and the number of images per scan ranged from 136 to 229. For accuracy evaluation, the average symmetric surface distance (ASD) and the volume overlap error (VE) between automatic segmentation and manual segmentation by two radiologists are calculated. The ASD was $0.26{\pm}0.12mm$ for manual1 versus automatic and $0.24{\pm}0.09mm$ for manual2 versus automatic while that of inter-radiologists was $0.23{\pm}0.05mm$. The VE was $0.86{\pm}0.45%$ for manual1 versus automatic and $0.73{\pm}0.33%$ for manaual2 versus automatic while that of inter-radiologist was $0.76{\pm}0.21%$. Conclusion Our method can be used for the liver volumetry for the pre-surgery planning of living donor liver transplantation.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권1호
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• pp.37-48
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• 2000

본 논문에서는 영역 기반 부호화를 위해 영상 분할 과정에서 요구되는 수리형태학 기반의 새로운 Connected Operator를 제안한다 참조 영상(Reference Image)의 선택에 있어 크기와 대조를 동시에 고려하는 효과적인 참조 영상 선택 방법을 제안한다 이는 시각적으로 중요한 요소를 보존하고 불필요한 영역은 제거함으로써 단순화 성능을 높일 수 있다 또한 기존 Connected Operator는 작은 크기의 요소들에 대해서는 좋은 결과를 보이지만 정의된 요소보다 크고 천천히 변화하는 영역에 대해서는 인접영역의 간섭으로 인해 단순화의 효과가 상당히 떨어지게 된다는 문제점이 있다 이를 보완하기위해 기존의 Geodesic Dilation 방법을 적응적으로 개선시키기 위해 원영상으로 복원된 화소는 연산과정에서 제외시킨다 제안하는 참조 영상 선택의 기준과 개체 영역을 고려한 개선된 Geodesic Dilation을 이용하여 크기와 대조를 고려한 새로운 Connected Operator를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 중요 요소의 제거를 줄이고 화질을 개선시키며, 지역 최대/최소(Regional Maximum/Minimum)인 커다란 영역으로부터 발생하는 방해를 효과적으로 줄일 수 있다 실험 결과에 대한 주관적 평가에서 동일한 조건의 경우 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘보다 평탄면 생성이 더 우수함을 보였으며, 특히 객관적인 평가에서는 같은 영역 개수에 대해 기존의 연산자보다 평균 7dB정도 우수함을 확인하였다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제47권1호
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• pp.29-37
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• 2024

This study aims to evaluate the performance of the U-Net based learning model that may vary depending on the histogram equalization algorithm. The subject of the experiment were 17 radiology students of this college, and 1,727 data sets in which the region of interest was set in the thyroid after acquiring ultrasound image data were used. The training set consisted of 1,383 images, the validation set consisted of 172 and the test data set consisted of 172. The equalization algorithm was divided into Histogram Equalization(HE) and Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization(CLAHE), and according to the clip limit, it was divided into CLAHE8-1, CLAHE8-2. CLAHE8-3. Deep Learning was learned through size control, histogram equalization, Z-score normalization, and data augmentation. As a result of the experiment, the Attention U-Net showed the highest performance from CLAHE8-2 to 0.8355, and the U-Net and BSU-Net showed the highest performance from CLAHE8-3 to 0.8303 and 0.8277. In the case of mIoU, the Attention U-Net was 0.7175 in CLAHE8-2, the U-Net was 0.7098 and the BSU-Net was 0.7060 in CLAHE8-3. This study attempted to confirm the effects of U-Net, Attention U-Net, and BSU-Net models when histogram equalization is performed on ultrasound images. The increase in Clip Limit can be expected to increase the ROI match with the prediction mask by clarifying the boundaries, which affects the improvement of the contrast of the thyroid area in deep learning model learning, and consequently affects the performance improvement.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제40권2호
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• pp.261-267
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• 2017

저 선량 흉부 전산화단층촬영(low dose computed tomography; LDCT)검사 시 기존의 검사방법인 필터보정역투영법인 FBP(filted back projection)와 적응식 통계적 반복 재구성법인 ASIR(adaptive statistical iterative reconstruction)의 적용 및 관전압 변화에 따른 영상의 화질과 피폭선량을 비교 평가해 보고자 하였다. 흉부 phantom을 이용하여 재구성방법에 따라 FBP와 ASIR적용(10%, 20%)을 하였고, 관전압(100kVp, 120kVp)에 변화를 주어 실험을 하였다. 화질평가를 위해 back-ground noise와 signal-noise ratio(SNR), contrast-noise ratio(CNR)를 구하였으며, 선량평가를 위해 CTDIvol과 DLP를 구하였다. 화질평가에 있어 kVp에 따른 ascending aorta(AA) SNR과 inpraspinatus muscle(IM) SNR은 AA SNR과 IM SNR은 유의한 차이가 있었다(p < 0.05). 선량평가에 있어 CTDIvol과 DLP는 유의한 차이가 있었으며(p < 0.05), CTDIvol은 120 kVp, FBP가 2.6 mGy, 120 kVp, 10%-ASIR가 2.38 mGy, 120kVp, 20%-ASIR가 2.17 mGy로 0.43 mGy 감소하였고, 100 kVp, FBP가 1.61 mGy, 100 kVp, 10%-ASIR가 1.48 mGy, 100 kVp, 20%-ASIR가 1.34 mGy로 0.27 mGy 감소하였다. 또한 DLP에서는 120 kVp, FBP가 $103.21mGy{\cdot}cm$, 120 kVp, 10%-ASIR가 $94.57mGy{\cdot}cm$, 120 kVp, 20%-ASIR가 $85.94mGy{\cdot}cm$로 $17.27mGy{\cdot}cm$(16.7%) 감소하였고, 100 kVp, FBP가 $63.87mGy{\cdot}cm$, 100 kVp, 10%-ASIR가 $58.54mGy{\cdot}cm$, 100 kVp, 20%-ASIR가 $53.25mGy{\cdot}cm$로 $10.62mGy{\cdot}cm$(16.7%)로 감소하였다. 재구성방법에 따른 FBP와 ASIR 10%, 20%에서는 화질의 변화 없이 선량을 줄일 수 있어 흉부 low dose CT검사 시 ASIR 20%적용하여 검사하는 것이 좋으며, 관전압 변화에 따른 120 kVp와 100 kVp에서는 선량은 크게 줄어들었지만, noise가 증가하여 화질이 떨어지는 것으로 나타났다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제17권4호
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• pp.307-313
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• 1999

목적 : 방사선에 의한 apoptosis 유도에 저선량 방사선이 미치는 영향을 관찰하여 adaptive response 현상이 관계되는지를 마우스 종양에서 분석하고 관련되는 기전에 관하여 연구하고자 하였다. 대상 및 방법 : 마우스 동종암인 HCa-I, OCa-I에서 저선량 (0.05 Gy) 방사선 조사 후 고선량 (25 Gy)을 조사하여 이로부터 일정시간 후 종양에서 유도된 apoptosis 수준을 비교분석하였다. 또한, apoptosis의 조절 물질인 p53, Bcl-2, Bax, Bcl-X 등의 발현을 Western blotting으로 분석하여 관련된 기전을 연구하였다. 결과 : OCa-l에서 0.05 Gy를 전처치 후에 25 Gy를 조사한 군에서 apoptosis의 유도 수준은 세포 1000개당 229로서 예상되는 값인 324 에 비하면 약 $30\%$정도 감소된 결과로 나타나서(p<0.05) 저선량의 방사선에 의하여 apoptosis의 유도 수준이 감소한 것으로 나타났다. 반면 HCa-l기에서는 예상된 apoptosis수준과 실제 관찰치간에 변화가 없었다. 유전물질의 발현에서 p53은 두 종양 공히 0.05 Gy 조사군, 25 Gy 조사군 및 0.05+25 Gy 조사군에서 발현이 증가되었다. Bcl-2와 Bax는 두 종양 모두 발현 수준의 등락이 현저하지는 않았으나 OCa-l의 0.05+25 Gy 조사군에서 Bcl-2의 발현이 Bax를 상회하는 결과를 보였다. Bcl-X는 HCa-l에서 0.05 Gy 정도의 저선량에서부터 높은 상승을 보인 반면, OCa-l기에서는 천혀 발현되지 않았다. 결론 : 마우스 종양의 일부에서 0.05 Gy의 저선량이 고선량 방사선에 의한 apoptosis 유도에 대하여 adaptive response를 보이는 것으로 나타났다. 이는 Bcl-2, Bax의 발현 수준과 BcI-X 등이 관련되는 것으로 보였다. 본 연구는 방사선에 의한 apoptosis에서 adaptive response의 관련성이 일정치 않다는 것을 마우스 종양에서 보여주었다.