• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제5권4호
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• pp.256-266
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• 2016

Concurrently detected and annotated abnormal events can have a significant impact on surveillance systems. By considering the specific domain of pedestrian trajectories, this paper presents two main contributions. First, as introduced in much of the work on trajectory-based anomaly detection in the literature, only information about pedestrian paths, such as direction and speed, is considered. Differing from previous work, this paper proposes a framework that deals with additional types of trajectory-based anomalies. These abnormal events take places when a person enters prohibited areas. Those restricted regions are constructed by an online learning algorithm that uses surrounding information, including detected pedestrians and background scenes. Second, a simple data-boosting technique is introduced to overcome a lack of training data; such a problem particularly challenges all previous work, owing to the significantly low frequency of abnormal events. This technique only requires normal trajectories and fundamental information about scenes to increase the amount of training data for both normal and abnormal trajectories. With the increased amount of training data, the conventional abnormal trajectory classifier is able to achieve better prediction accuracy without falling into the over-fitting problem caused by complex learning models. Finally, the proposed framework (which annotates tracks that enter prohibited areas) and a conventional abnormal trajectory detector (using the data-boosting technique) are integrated to form a united detector. Such a detector deals with different types of anomalous trajectories in a hierarchical order. The experimental results show that all proposed detectors can effectively detect anomalous trajectories in the test phase.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제17권4호
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• pp.1881-1886
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• 2016

Background: CA125 is very helpful in treatment monitoring and detection of epithelial ovarian cancer (EOC) recurrence. However there is controversy as to its accuracy and optimal usage. What is the impact of the CA125 levels before primary surgery treatment to the survival of patients? This study aimed to detect any association of preoperative serum levels with prognosis and survival in EOC patients. Materials and Methods: Our cohort comprised EOC patients in Dr. Sardjito Hospital, Yogyakarta, Indonesia, who complied with follow up. To explore the effect of preoperative CA125 levels and other variables on survival Cox's regression models were applied. Results: A total of 90 cases of EOC who had surgery were available for follow up. The level of CA125 proved to be a prognostic factor for overall survival of EOC patients, with an adjusted HR of 4.10 (p = 0.03). Adjuvant chemotherapy was another prognostic factor, 1 - 2 cycles having an adjusted HR of 0.17 (p = 0.04) and 3 - 8 cycles HR 0.39 (p = 0.06). Other factors such as age of patients adjusted HR 1.54 (p = 0.32), moderate differentiation (adjusted HR 1.61, p = 0.51) poor differentiation (adjusted HR 3.41, p = 0.15), and stage of disease (adjusted HR 1.98,p=0.27) were statistically not significant. However, this might have been because the power of the study was low. Conclusions: Preoperative level of CA125 is a prognostic factor for overall survival in EOC patients. The best cut-off for prognostic classification of CA125 serum level is 70 U/ml.

• Maxillofacial Plastic and Reconstructive Surgery
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• 제36권4호
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• pp.161-167
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• 2014

Purpose: The reconstruction of mandibular defects poses many difficulties due to the unique, complex shape of the mandible and the temporomandibular joints. With development of microvascular anastomosis, free tissue transplantation techniques, such as deep circumflex iliac artery (DCIA) flap and fibular free flap (FFF), were developed. The DCIA offers good quality and quantity of bone tissue for mandibular segmental defect and implant for dental rehabilitation. Virtual surgical planning (VSP) and stereolithography-guided osteotomy are currently successfully applied in three-dimensional mandibular reconstruction, but most use FFF. There are only a few articles on reconstruction with the DCIA that assess the postoperative results. Methods: Three patients admitted during a five month period (April of 2013 to August of 2013) underwent resection of mandible and DCIA musculo-osseous reconstruction using a VSP and stereolithographic modeling and assessment of outcomes included technical accuracy, esthetic contour, and functional outcomes. Results: This technique yielded iliac bone segment with excellent apposition and duplication of the preoperative plan. Flap survival was 100 percent and all patients maintained preoperative occlusion and contour. Conclusion: Based on our experience, we offer considerations and logically consistent protocols by classification of mandibular defects, and demonstrate the benefits in VSP and stereolithographic modeling of mandibular reconstructive surgery with DCIA flap.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권9호
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• pp.1131-1138
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• 2006

본 논문에서는 지하에 매설된 통신 관로를 레이저 투영 영상 분석에 의해 검사하는 새로운 기법을 제안한다. 레이저 다이오드, 발광 다이오드와 카메라로 구성된 장비가 관내에 직접 투입되며, 레이저 다이오드는 관벽에 투영 영상을 생성하고 발광 다이오드는 내부 조명 장치로 사용되며, 카메라는 관로 영상을 획득한다. 카메라에서 전달된 다양한 조건의 관로 영상에 대해 투영 영역을 정확히 분할하기 위하여, 새로운 객차 모델과 다중 임계치 기법을 이용한다. 분할된 투영 고리의 형상은 최소 직경과 푸리에 표기자에 의해 표현하여 관로의 상태를 규칙에 기반하여 분류한다. 국부적인 최소 직경과 전역적인 푸리에 표기자를 모두 사용하므로 파손된 관로, 찌그러진 관로 등의 다양한 조건에서 높은 분류 성능을 나타낼 수 있으며, 여러 상태의 영상에 대한 실험 결과는 2% 미만의 오분류로 높은 성능을 나타냈다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.383-396
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• 2009

뼈 나이 측정은 소아의 내분비계 관련 질병 진단을 위해 소아과에서 널리 사용되는 방법이다. 그러나 전문 인력이 부족하여 자동화된 측정 방법에 대한 꾸준한 요구가 있었다. 따라서 본 논문에서는 패턴 인식기법을 이용한 자동화된 뼈 나이 측정 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 X-ray 영상에서 손가락뼈의 각 부분을 자동으로 분류하는 과정과 분류된 뼈 영상으로부터 정규화된 형상 모델을 추출하는 과정, 그리고 정규화된 형상 모델로부터 뼈 나이를 측정하는 과정으로 구성된다. 제안하는 알고리즘은 능동 형상 모델(Active Shape Model: ASM)을 이용하여 나이 측정에 사용되는 특정값 추출의 정확도를 향상시켰으며, 뼈 나이 분류를 위해 사용된 Support Vector Machine(SVM)의 입력으로 정규화된 형상 모델로부터 얻어진 각 뼈의 크기와 비율을 특징값으로 사용하였다. 성능 평가를 위해서 한양대학교 부속병원에서 제공한 영상에 대해 전문가가 평가한 나이와 제안한 알고리즘을 이용하여 측정된 나이를 통계적으로 비교 분석하였다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 특징값과 알고리즘으로 뼈 나이를 진단한 결과, 전문가에 의한 결과와 평균 0.679살의 오차 이내의 뛰어난 뼈 나이 측정 성능을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.1325-1334
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• 2014

Recently game addiction of young people has become a social issue. Therefore, many studies, mostly surveys, have been conducted to diagnose game addiction. In this paper, we suggest how to distinguish levels of addiction based on EEG. To this end, we first classify four groups by the degrees of addiction to internet games (High-risk group, Vigilance group, Normal group, Good-user group) using CSG (Comprehensive Scale for Assessing Game Behavior) and then measure their Event Related Potential(ERP) in the Go/NoGo Task. Specifically, we measure the signals of P300, N400 and N200 from the channels of the NoGo stimulus and Go stimulus. In addition, we extract distinct features from the discrete wavelet transform of the EEG signal and use these features to distinguish the degrees of addiction to internet games. The experiments in this study show that High-risk and Vigilance group exhibit lower Go-N200 amplitude of Fz channel than Normal and Good-user groups. In Go-P300 and NoGo-P300 of Fz channel, High-risk and Vigilance groups exhibit higher amplitude than Normal and Good-user group. In Go-N400 and NoGo-N400 of Pz channel, High-risk and Vigilance group exhibit lower amplitude than Normal and Good-user group. The test after the learning study of the extracted characteristics of each frequency band from the EEG signal showed 85% classification accuracy.

• 지적과 국토정보
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• 제44권2호
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• pp.45-58
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• 2014

본 연구의 목적은 지적분야 종사자의 자율성 정도, 리더십, 조직성과 간에 영향관계를 알아보는 데 있다. 설문조사는 대한지적공사 직원을 대상으로 실시하였고 SPSS 20.0과 AMOS19.0을 이용하여 구조방정식 모형을 검증하였다. 분석을 통한 결과 및 시사점은 다음과 같다. 첫째, 자율성이 조직성과(직무만족과 조직몰입)에 직접적인 효과는 없었으며, 단지 간접적으로 영향을 미치는 결과가 도출되었다. 기존 연구는 자율성이 직무만족과 조직몰입에 긍정적 영향이 있었다. 하지만 본 연구는 자율성이 높다고 해서 조직성과가 높아지는 것은 아닌 것으로 나타났다. 아마도 이 결과는 분석대상이 공공부문이기 때문일 것이다. 둘째, 자율성과 조직성과간 관계에서 리더십은 매개효과가 있었다. 리더십은 지적분야 종사자가 직무에 만족하고 조직에 몰입할 수 있는 실천적인 측면에서 매우 중요한 의미를 가진다고 할 수 있다. 즉, 업무의 특성과 공기업이라는 특수성으로 자율성이 잘 보장되지 않는 상황을 리더십을 통해 보완할 수 있기 때문이다. 셋째, 지적분야 관리자의 리더십 역량, 직무만족, 조직몰입을 강화할 수 있는 교육 및 프로그램의 개발이 필요하다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권5호
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• pp.378-384
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• 2005

본 논문에서는 기존의 스팸 메일 필터링 시스템의 성능을 향상시키기 위한 새로운 필터링 방법을 설명한다. 대부분의 스팸 필터링 시스템은 메일의 제목이나 혹은 그 문서 안에서 발견되는 단어들의 분포를 조사하여 이루어진다. 한편, 최근의 스팸 발송자들은 메일 서비스 업체가 제공하는 웹메일 계정을 이용하여 스팸을 발송하기 시작하였다 이렇게 웹메일을 통해 발송되는 스팸 메일의 특징을 보면, 그 메일 계정이 자동으로 생성되기 때문에 일반 사용자의 메일 계정과 많은 차이를 보인다. 본 연구에서는 이러한 점에 착안하여, 발송자의 메일 계정이 자동 생성된 메일 계정인지를 예측하고 이를 통해 스팸을 필터링하고자 한다. 메일 계정을 분류하기 위해서는 패턴 인식 문제에서 사용되어 온 결정 트리를 이용하였으며, 메일 서비스 업체로부터 수집된 약 215 만개의 메일 계정에 대해 실험하였다. 실험 결과, $96.3\%$의 정확률을 나타내었으며, 기존 시스템과 연동하여 새로운 형태의 스팸을 필터링할 수 있었다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제53권12호
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• pp.637-644
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• 2004

This paper proposes an expert system with the knowledge learning capability which can enhance the safety and effectiveness of substation operation in the automated substation as well as existing substation by inferring multiple events such as main transformer fault, busbar fault and main transformer work schedule under multiple inference mode and multiple objective mode and by considering totally the switch status and the main transformer operating constraints. Especially inference mode includes the local minimum tree search method and pattern recognition method to enhance the performance of real-time bus reconfiguration strategy. The inference engine of the expert system consists of intuitive inferencing part and logical inferencing part. The intuitive inferencing part offers the control strategy corresponding to the event which is most similar to the real event by searching based on a minimum distance classification method of pattern recognition methods. On the other hand, logical inferencing part makes real-time control strategy using real-time mode(best-first search method) when the intuitive inferencing is failed. Also, it builds up a knowledge base or appends a new knowledge to the knowledge base using pattern learning function. The expert system has main transformer fault, main transformer maintenance work and bus fault processing function. It is implemented as computer language, Visual C++ which has a dynamic programming function for implementing of inference engine and a MFC function for implementing of MMI. Finally, it's accuracy and effectiveness is proved by several event simulation works for a typical substation.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권1호
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• pp.15-21
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• 2018

낮은 계수 표현(Low-Rank Representation, LRR) 기반 방법은 얼굴 클러스터링, 객체 검출 등의 여러 실제 응용에 널리 사용되고 있다. 이 방법은 그래프 기반 준지도 학습에서 그래프 구축에 사용할 경우 높은 예측 정확도를 확보할 수 있어 많이 사용된다. 그러나 LRR 문제를 해결하기 위해서는 알고리즘의 매 반복마다 데이터 수 크기의 정방행렬에 대해 특이값 분해를 수행하여야 하므로 계산 비효율적이다. 이를 해결하기 위해 속도를 향상시킨 발전된 LRR 방법을 제안한다. 이는 최근 발표된 Fast LRR(FaLRR)을 기반으로 하며, FaLRR이 속도는 빠르지만 실제로 분류 문제에서 성능이 낮은 것을 해결하기 위해 기반 최적화 목표에 추가 제약 조건을 도입하고 이를 최적화하는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안 방법은 LRR보다 더 좋은 해를 빠르게 찾아냄을 확인할 수 있다. 또한, 동일한 해를 도출하는 방법을 찾아내기는 어렵지만 최소화하는 목표가 추가될 경우 더 좋은 결과를 나타내는 Fast MLRR(FaMLRR)을 제안한다.