User interface for cancer classification system is a software application with clinician's friendly tools and functions to diagnose cancer from pathology images. Pathology evolved from manual diagnosis to computer-aided diagnosis with the help of Artificial Intelligence tools and algorithms. In this paper, we explained each block of the project life cycle for the implementation of automated breast cancer classification software using AI and machine learning algorithms to classify normal and invasive breast histology images. The system was designed to help the pathologists in an automatic and efficient diagnosis of breast cancer. To design the classification model, Hematoxylin and Eosin (H&E) stained breast histology images were obtained from the ICIAR Breast Cancer challenge. These images are stain normalized to minimize the error that can occur during model training due to pathological stains. The normalized dataset was fed into the ResNet-34 for the classification of normal and invasive breast cancer images. ResNet-34 gave 94% accuracy, 93% F Score, 95% of model Recall, and 91% precision.
군 통신망 응용서비스들을 위한 트래픽 클래스 분류는 NCW (Network Centric Warfare)를 위한 망자원의 효과적인 관리를 제공하기 위한 주요 요구 조건들 중의 하나이다. 많은 표준들과 기관들에서 트래픽 클래스 구분을 제시하고 있으나, 상용 서비스에 초점이 맞추어져 있고 군 특성을 반영하지 못하고 있다. 더욱이 다양한 군 통신 응용서비스들이 제시되고 있으나, 트래픽 분류에 대한 불분명한 기준에 의하여 기관들마다 서로 다른 분류가 이루어지기도 하고 있다. 본 논문에서는 Y.1541을 기반으로 하는 다양한 상용 표준들과 DoD (Department of Defense)의 제안을 기반으로 군 통신 응용서비스에 트래픽 클래스를 부여하고 전달요구 조건을 설정하기 위한 방법론을 제안한다. 제안 방법은 기존 상용 표준들에서 분류한 트래픽 클래스 체계와 DoD 와 FCS (Future Combat System)에서 제시한 군 응용트래픽 클래스 체계를 대상으로 하여 타당성을 검증하였다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존의 또는 새로운 군 통신 응용서비스에 대하여 기계적이고 일관된 트래픽 클래스 부여가 가능하여, 한정된 군 통신 네트워크 자원을 효과적으로 운용하도록 하는 데에 기여가능 할 것으로 기대한다.
최근 네트워크의 고속화와 인터넷 사용자의 증가에 따른 네트워크 망의 트래픽 급증으로 네트워크 자원의 효율적인 관리와 응용 기반 트래픽 분석의 중요성이 갈수록 강조되고 있다. 이미 기존의 많은 논문들에서 효율적인 네트워크 자원 관리를 위한 응용 프로그램 별 트래픽 분석에 대한 다양한 방법론과 알고리즘을 제안하고 있지만 각각의 연구는 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 멀티 레벨 기반의 응용 트래픽 분석 방법론을 제안한다. 본 연구는 Header, Statistic, Payload 시그니쳐 기반 개별 분석 방법론과 Behavior 알고리즘을 이용한 방법론의 결과를 바탕으로 트래픽 상관관계를 적용하여 추가적인 분석이 가능하게 한다. 각각의 분석 방법론을 통합하여 기존 하나의 분석 시스템이 가지는 단점을 보완함으로써 유연하고 견고한 멀티 레벨 분석 시스템을 구축하였다. 또한 검증 시스템을 통해 학내 네트워크에 적용하여 그 타당성을 증명하였다.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.522-526
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1993
The first objective of this study is to derive an automated method that minimizes the number of spline regions and optimizes the locations of the knots to provide and adequate fit of a given nonlinear function. This has been accomplished by the development of the Optimal Spline Method discussed herein. The second objective is to apply the derived automated method to an important application. This objective has been accomplished by the successful application of the Optimal Spline Method to ship classification.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권3호
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pp.838-856
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2014
Enhanced network speed and the appearance of various applications have recently resulted in the rapid increase of Internet users and the explosive growth of network traffic. Under this circumstance, Internet users are eager to receive reliable and Quality of Service (QoS)-guaranteed services. To provide reliable network services, network managers need to perform control measures involving dropping or blocking each traffic type. To manage a traffic type, it is necessary to rapidly measure and correctly analyze Internet traffic as well as classify network traffic according to applications. Such traffic classification result provides basic information for ensuring service-specific QoS. Several traffic classification methodologies have been introduced; however, there has been no favorable method in achieving optimal performance in terms of accuracy, completeness, and applicability in a real network environment. In this paper, we propose a method to classify Internet traffic as the first step to provide stable network services. We integrate the existing methodologies to compensate their weaknesses and to improve the overall accuracy and completeness of the classification. We prioritize the existing methodologies, which complement each other, in our integrated classification system.
The problem considered here is to find the optimal discriminant analysis method in growth curve model. It has been studied how to find correct prior probability for the effective classification in discriminant analysis. We use the balanced condition to calculate prior probability. From the informative simulation study, new classification rule for the growth curve model is suggested. The suggested classification rule has better classification result than the other previously suggested method in terms of error rate criterion.
This paper has design of ECG pattern classification system using decision of fuzzy IF-THEN rules and neural network. each fuzzy IF-THEN rule in our classification system has antecedent lingustic values and a single consequent class. we use a fuzzy reasoning method based on a single winner rule in the classification phase. this paper in, the MIT/BIH arrhythmia database for the source of input signal is used in order to evaluate the performance of the proposed system. From the simulation results, we can effectively pattern classification by application of learned from neural networks.
Advances in molecular biology contribute to the understanding genetic mechanism of psychiatric disorders. They have renewed hope for the discovery of disease relevant gene. However, the results somewhat confused. And we will wait for a long time for the application of gene therapy in schizophreniar. Fortunately we could classified the schizophrenia with genotypes of dopamine and serotonin receptors. It is expected that this genetic classification could provide key strategy for the therapeutic application in biological treatment for schizophrenia. The purpose of this article is to call attention of the institute participants to linkage, association, mRNA expression, genotypic classification and to the need for more systemic research. The author summarized the modified methods which were done in his laboratory in appendix.
본 연구에서는 Lee et al.(2018)의 연구에서 제시한 새로운 수문학적 토양군 분류 방법을 제주도의 3개의 하천유역(중문천, 천미천, 한천)에 적용하고 그 적용성을 평가하였다. 적용의 결과로서 이들 세 유역의 CN 값이 산정되었으며, 이 값은 기존의 세 가지 방법론을 적용한 결과와 비교하였다. 또한 제주도에서의 침투, 강우-유출 해석 등에 사용되는 수문학적 토양군 분류와 관련된 선행 연구들을 검토하여 선택된 방법론에 따라 수문학적 토양군 분류 결과가 어떻게 다른지를 평가하였다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) 수문학적 토양군 분류 방법에 따른 제주도 대표 유역의 수문학적 토양군 분류 결과를 비교한 결과, Lee et al.(2018)의 토양군 분류 방법을 적용하는 경우에는 B군이 크게 나타났다. 이는 Hu and Jung(1987)의 분류 방법을 적용하는 경우에서는 C군과 D군이, Jung et al.(1995)의 분류 방법을 적용하는 경우에서 A군과 C군, 마지막으로 RDA(2007)의 분류 방법을 적용하는 경우에서는 D군이 상대적으로 크게 나타나는 결과와 비교된다. (2) Lee et al.(2018)의 수문학적 토양군 분류 방법을 제주도의 3개 대표 유역에 적용한 결과, 3개 유역 모두 기존 방법에 비해 가장 작은 CN 값이 추정되었다. 마지막으로 (3) 제주도에서의 강우-유출과 관련된 연구를 검토한 결과, 제주도 유역의 CN 값은 기존 방법에 의해 추정된 것에 비해 작을 가능성이 크고, 또한 초기 손실은 0.2S 이상의 큰 값을 가질 것으로 판단되었다.
While a concept on biotop or the urgency of its classification systems have been under discussion recently, this study aims to examine outdoor biotop classification systems for environment-friendly community. To this end, the feasibility of creating a biotop in the community and application elements were generated and biotops were classified and categorized. Then, elements that can be applied in consideration of traditional Korean techniques were generated and biotop classification systems and specific components in residential areas were reviewed. As for the result of this study, based on a preliminary draft prepared through literature review, considerations for biotop classification systems were taken into account. Then, based on classification criteria for biotop formats, biotop functions and biotop types, a second-tier classification system was developed. Criteria for biotop formats included surfaces, lines and points while criteria for biotop functions were large cores, small bases, corridors, stepping stones and ecological islands. Criteria for habitat types were divided to include natural forest, developed green areas, lacustrine wetland, palustrine wetland, shrubs, grasslands, linear habitats, vacant plots and practical green areas, which were sub-categorized. As for the biotop classification system, macro-classification divided biotops into three types-space, line and point-based on biotop formats. Meso-classification had five groups and micro-classification had 21 groups based on habitat types. Future studies should focus on the ecological features of each biotop categories generated in this study and their creation and management techniques to find many practical methods to create, protect and manage outdoor biotop for environment-friendly community.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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