• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제17권5호
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• pp.2597-2603
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• 2016

Ovarian cancer is a highly malignant neoplasm with high mortality rates. Research to identify markers facilitating early detection has been pursued for many years. Currently, diagnosis is based on the CA 125 and HE4 markers, as well as the ROMA algorithm. The search continues for new proteins that meet the criteria of good markers A total of 90 patients were included in the present study, allocated into: group 1, ovarian cancer, with 29 patients; group 2, endometrial cysts, with 30s; and group 3, simple ovarian cysts, with 31. Following histopathological verification, the CA 125, HE4, and metalloproteinase 3 (MMP3) levels were determined and the ROMA algorithm was calculated for all patients. The mean concentrations of all determined proteins, CA 125, HE4, and MMP3, as well as the ROMA values, were significantly higher in group 1 (ovarian cancer) compared to group 3 (simple ovarian cysts). The highest significant differences for the CA 125 levels (p<0.000001) and ROMA (p<0.000001) values were observed in postmenopausal women. For HE4, statistical significance was at the level of p=0.00001 compared to p=0.002 for MMP3. For the differentiation between ovarian cancer and endometrial cysts, the respective AUC ratios were obtained for CA 125, HE4, and MMP3 levels, as well as the ROMA values ( 0,93 / 0,96 / 0,75 / 0,98). After removing the post-menopausal patients, the MMP3 AUC value for ovarian cancer vs. benign ovarian cysts increased to 0.814. For post-menopausal women, the MMP3 AUC value for ovarian cancer vs. endometrial cysts was 0.843. As suggested by the results above, both the CA 125 and HE4 markers, as well as the ROMA algorithm, meet the criteria of a good diagnostic test for ovarian cancer. MMP3 seems to meet the criteria of a good diagnostic test, particularly in postmenopausal women; however, it is not superior to the tests used to date.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.1225-1230
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• 2015

WBAN을 위한 MAC 프로토콜은 의료용 센서 노드의 가변적인 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서 응급상황에서 발생하는 트래픽을 가장 높은 우선순위로 처리하는 CSMA/CA(: Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance) 알고리즘을 수행하게 된다. 노드가 전송하는 응급 메시지는 충돌이 발생하게 되고 응급 메시지 재전송으로 인한 전송 지연이 발생할 수 있으며 재전송으로 인한 에너지 낭비를 가져올 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 개선하기 위해서 우선순위 큐잉을 적용한 CSMA/CA 알고리즘의 경우 MAC 명령어 프레임과 데이터 프레임의 우선순위를 정하여 서로 다른 백오프 파라미터를 적용하고 충돌로 인한 프레임 손실을 최소화하는 알고리즘을 제안하였다. 성능평가 결과 제안한 MAC 프로토콜을 사용했을 때가 IEEE 802.15.6을 사용했을때 보다 충돌 확률이 감소하여 패킷 전송 처리율이 증가하고 패킷 손실량이 감소함을 보였다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제1권1호
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• pp.14-18
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• 2012

This paper presents a fair MAC protocol based on the CSMA/CA algorithm in visible light communication (VLC) networks. The problem of bandwidth sharing among differentiated priority in VLC networks can be solved by using number of backoff time and backoff exponent parameters with AIFS. The proposed algorithm can achieve fair allocation of the bandwidth resource among differentiated priority. The two dimension Markov chain is assisted for analyzing the proposed mechanism about throughput and delay metrics. Numerical results show that our proposed algorithm improves the fairness among different traffic flows.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 2007년도 제57회 학술발표회논문집
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• pp.852-858
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• 2007

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.255-258
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• 2001

This paper is implementation of cellular automata neural network system which is a living creatures' brain using evolving hardware concept. Cellular automata neural network system is based on the development and the evolution, in other words, it is modeled on the ontogeny and phylogeny of natural living things. The proposed system developes each cell's state in neural network by CA. And it regards code of CA rule as individual of genetic algorithm, and evolved by genetic algorithm. In this paper we implement this system using evolving hardware concept Evolving hardware is reconfigurable hardware whose configuration is under the control of an evolutionary algorithm. We design genetic algorithm process for evolutionary algorithm and cells in cellular automata neural network for the construction of reconfigurable system. The effectiveness of the proposed system is verified by applying it to time-series prediction.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.2263-2268
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• 2010

본 논문은 SDS-TWR(Symmetric Double-Sided Two_Way Ranging)의 Ranging 오차를 보정하여 위치인식 성 능을 향상시키는 방법으로 비컨노드의 거리별 Ranging 오차의 평균 값을 이용하여 Ranging 오차를 보정하는 알고리즘($CA_d$)과, 균등거리비율의 적용으로 Ranging 오차를 보정하는 알고리즘(AEDR)이 적용된 하이브리드형 위치인식 보정 알고리즘($A_{HB}$)을 제안하고, 위치인식 실험을 통해 성능을 분석하였다. 실험결과, $A_{HB}$ 는 전체 32개의 좌표 중 28개 좌표에서 오차 개선이 이루어졌고, 설정한 3개의 오차크기 영역에서 최소한 70%이상의 오차 개선이 이루어졌음을 확인하였다. 또한 32개 좌표에서 발생한 평균 오차 2.67m를 1.19m로 55.4% 보정하였으며 특히 3m 이상의 오차크기 영역에서의 보정 성능은 90% 이상으로 매우 우수함을 확인하였다. 이와 같은 결과를 볼 때, $A_{HB}$ 는 $CA_d$와 AEDR이 각각 수행되었을 때 보다 오차 개선 비율 및 보정 성능이 더 우수함을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권10B호
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• pp.964-972
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• 2009

무선 메쉬 네트워크(Wireless Mesh Network, WMN)는 다중 인터페이스와 다중 채널을 지원함으로써 기존의 무선 네트워크에서 발생되는 여러 문제점을 해결할 수 있는 핵심적인 미래기술로 대두되고 있다. WMN에서 다중 채널의 사용은 무선 네트워크 노드들이 사용하는 대역폭을 본질적으로 증가시켜준다. 그러나 이러한 대역폭을 충분히 사용하기 위해서는 다중 채널 환경에서 발생할 수 있는 채널 간 간섭을 최소화하는 채널 할당 기법이 요구된다. 본 논문에서는 WMN의 성능 향상을 위하여 클러스터링 기반의 최소 간섭 채널 할당(Minimum Interference Channel Assignment, MI-CA) 알고리즘을 제안한다. MI-CA 알고리즘은 클러스터 간의 Inter-Cluster 채널 할당과 클러스터 내부의 Intra-Cluster 채널 할당으로 구성된다. Inter-Cluster 채널 할당에서는 전체 WMN을 위한 베어본 채널을 MST(Minimum Spanning Tree) 기반으로 클러스터 헤더와 보더 노드에 할당하고, Intra-Cluster 채널 할당에서는 클러스터 멤버들 간에 직교채널을 재 할당함으로써 간섭을 최소화 한다. 시뮬레이션 결과 본 논문에서 제안한 MI-CA 알고리즘이 채널 간섭을 최소화함으로써 WMNs의 성능을 향상시킬 수 있음을 입증하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.849-856
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• 2014

본 논문에서는 CA-CFAR 알고리듬을 보완한 효율적인 CFAR 알고리듬을 제시한다. 레이더 수신기에 유입되는 신호는 열잡음뿐만 아니라, 클러터 및 다중표적 신호가 존재하며, 시스템 내부에서 발진되는 하모닉 성분도 존재하여 기존에 널리 알려진 CA-CFAR로는 표적 탐지 성능을 보장할 수 없다. 이를 보완하기 위한 OS-CFAR나 ML-CFAR 등이 연구되었지만, 제시하는 CFAR 알고리듬은 OS-CFAR나 ML-CFAR에 비해 적은 계산량으로 레이더 신호처리기에 적용시킬 수 있다. 제시하는 CFAR 알고리듬의 문턱치와 오경보율의 관계식을 유도하고, SNR 관점과 ADT 관점에서 CFAR 손실을 분석하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권12호
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• pp.4799-4818
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• 2015

In this paper, we investigate the problem of achieving global optimization for distributed carrier aggregation (CA) in small cell networks, using a game theoretic solution. To cope with the local interference and the distinct cost of intra-band and inter-band CA, we propose a non-cooperation game which is proved as an exact potential game. Furthermore, we propose a spatial adaptive play learning algorithm with heterogeneous learning parameters to converge towards NE of the game. In this algorithm, heterogeneous learning parameters are introduced to accelerate the convergence speed. It is shown that with the proposed game-theoretic approach, global optimization is achieved with local information exchange. Simulation results validate the effectivity of the proposed game-theoretic CA approach.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제4권2호
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• pp.71-74
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• 2006

A basic access method about IEEE 802.11 MAC layer protocol using IEEE 802.11 wireless LANs is the DCF thatis based on the CSMA/CA. But, cause of IEEE 802.11 MAC layer uses original backoff algorithm (exponential backoff method), when collision occurred, the size of contention windows increases the double size Also, a time of packet transmission delay increases and efficienty is decreased by original backoff scheme. In this paper, we have analyzed TCP packet transmission time of IEEE 802.11 MAC DCF protocol for wireless LANs a proposed enhanced backoff algorithm. It is considered the transmission time of transmission control protocol (TCP) packet on the orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) in additive white gaussian noise (A WGN) and Rician fading channel. From the results, a proposed enhanced backoff algorithm produces a better performance improvement than an original backoff in wireless LAN environment. Also, in OFDM/quadrature phase shift keying channel (QPSK), we can achieve that the transmission time in wireless channel decreases as the TCP packet size increases and based on the data collected, we can infer the correlation between packet size and the transmission time, allowing for an inference of the optimal packet size in the TCP layer.