• 전자공학회논문지
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• 제50권7호
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• pp.52-58
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• 2013

이 논문에서는 블라인드 등화에서 등화기 출력 신호를 조사하여 신호 상태에 적합한 오차 신호를 동적으로 발생시키는 방식의 적응 알고리즘을 제안한다. 제안 방식에서는 단일 모듈러스와 다중 모듈러스를 사용하여 각각 등화 초기와 정상상태에서 효과적인 오차 신호를 추정하고, 두 추정 오차로부터 새로운 오차 신호를 생성한다. 이때 두 오차 신호를 가중 결합하여 새로운 오차 신호를 발생시키고 이를 이용하여 등화기를 갱신하는 1-등화기 구조와, 두 오차 신호의 가중치에 따라 두 등화기를 각각 갱신하는 2-등화기 구조를 구현하고 성능을 비교하였다. 제안 방식에서는 초기 수렴 이전과 이후에서 각각 적합한 오차 신호를 생성함에 따라 등화기 갱신이 효과적으로 이루어짐을 모의실험을 통하여 확인하였다.

• Journal of Periodontal and Implant Science
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• 제48권2호
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• pp.114-123
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• 2018

Purpose: The aim of the current study was to develop a computer-assisted detection system based on a deep convolutional neural network (CNN) algorithm and to evaluate the potential usefulness and accuracy of this system for the diagnosis and prediction of periodontally compromised teeth (PCT). Methods: Combining pretrained deep CNN architecture and a self-trained network, periapical radiographic images were used to determine the optimal CNN algorithm and weights. The diagnostic and predictive accuracy, sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, receiver operating characteristic (ROC) curve, area under the ROC curve, confusion matrix, and 95% confidence intervals (CIs) were calculated using our deep CNN algorithm, based on a Keras framework in Python. Results: The periapical radiographic dataset was split into training (n=1,044), validation (n=348), and test (n=348) datasets. With the deep learning algorithm, the diagnostic accuracy for PCT was 81.0% for premolars and 76.7% for molars. Using 64 premolars and 64 molars that were clinically diagnosed as severe PCT, the accuracy of predicting extraction was 82.8% (95% CI, 70.1%-91.2%) for premolars and 73.4% (95% CI, 59.9%-84.0%) for molars. Conclusions: We demonstrated that the deep CNN algorithm was useful for assessing the diagnosis and predictability of PCT. Therefore, with further optimization of the PCT dataset and improvements in the algorithm, a computer-aided detection system can be expected to become an effective and efficient method of diagnosing and predicting PCT.

• Nutrition Research and Practice
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• 제4권5호
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• pp.414-420
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• 2010

This study examines the combined effects of caloric restriction on body composition, blood lipid, and satiety in slightly overweight women by varying food density and aerobic exercise. Twenty-three women were randomly assigned to one of two groups for a four-week weight management program: the high-energy density diet plus exercise (HDE: n = 12, $22{\pm}2$ yrs, $65{\pm}7$ kg, $164{\pm}5$ cm, $35{\pm}4%$ fat) and low-energy density diet plus exercise (LDE: n = 11, $22{\pm}1$ yrs, $67{\pm}7$ kg, $161{\pm}2$ cm, $35{\pm}4%$ fat) groups. Subjects maintained a low-calorie diet (1,500 kcal/day) during the program. Isocaloric ($483{\pm}26$ for HDE, $487{\pm}27$ kcal for LDE) but different weight ($365{\pm}68$ for HDE, $814{\pm}202$ g for LDE) of lunch was provided. After lunch, they biked at 60% of maximum capacity for 40 minutes, five times per week. The hunger level was scaled (1: extremely hungry; 9: extremely full) at 17:30 each day. Before and after the program, the subjects' physical characteristics were measured, and fasting blood samples were drawn. The daily energy intake was $1,551{\pm}259$ for HDE and $1,404{\pm}150$ kcal for LDE (P > 0.05). After four weeks, the subjects' weights and % fat decreased for both LDE (-1.9 kg and -1.5%, P < 0.05) and HDE (-1.6 kg and -1.4%, respectively, P < 0.05). The hunger level was significantly higher for HDE ($2.46{\pm}0.28$) than for LDE ($3.10{\pm}0.26$) (P < 0.05). The results suggest that a low-energy density diet is more likely to be tolerated than a high-energy density diet for a weight management program combining a low-calorie diet and exercise, mainly because of a reduced hunger sensation.

• Journal of Power Electronics
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• 제18권3호
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• pp.841-852
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• 2018

This paper presents a dual-algorithm search method (GWO-GSO) combining grey wolf optimization (GWO) and golden-section optimization (GSO) to realize maximum power point tracking (MPPT) for photovoltaic (PV) systems. First, a modified grey wolf optimization (MGWO) is activated for the global search. In conventional GWO, wolf leaders possess the same impact on decision-making. In this paper, the decision weights of wolf leaders are automatically adjusted with hunting progression, which is conducive to accelerating hunting. At the later stage, the algorithm is switched to GSO for the local search, which play a critical role in avoiding unnecessary search and reducing the tracking time. Additionally, a novel restart judgment based on the quasi-slope of the power-voltage curve is introduced to enhance the reliability of MPPT systems. Simulation and experiment results demonstrate that the proposed algorithm can track the global maximum power point (MPP) swiftly and reliably with higher accuracy under various conditions.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권8호
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• pp.2797-2820
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• 2015

In order to accommodate huge number of antennas in a limited antenna size, a large scale antenna array is expected to have a three dimensional (3D) array structure. By using the Active Antenna Systems (AAS), the weights of the antenna elements arranged vertically could be configured adaptively. Then, a degree of freedom (DOF) in the vertical plane is provided for system design. So the three-dimension MIMO (3D MIMO) could be realized to solve the actual implementation problem of the massive MIMO. However, in 3D massive MIMO systems, the pilot contamination problem studied in 2D massive MIMO systems and the inter-cell interference as well as inter-vertical sector interference in 3D MIMO systems with vertical sectorization exist simultaneously, when the number of antenna is not large enough. This paper investigates the interference management towards the above challenges in 3D massive MIMO systems. Here, vertical sectorization based on vertical beamforming is included in the concerned systems. Firstly, a cooperative joint vertical beams adjustment and pilot assignment scheme is developed to improve the channel estimation precision of the uplink with pilots being reused across the vertical sectors. Secondly, a downlink interference coordination scheme by jointly controlling weight vectors and power of vertical beams is proposed, where the estimated channel state information is used in the optimization modelling, and the performance loss induced by pilot contamination could be compensated in some degree. Simulation results show that the proposed joint optimization algorithm with controllable vertical beams' weight vectors outperforms the method combining downtilts adjustment and power allocation.

• Korean Journal of Acupuncture
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• 제36권4호
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• pp.274-280
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• 2019

Objectives : This preliminary study investigated the effect of acupuncture treatment on short-term ketogenic diet-induced weight loss and glucose intolerance in mice. Methods : Six-week old male C57BL/6J mice were randomly assigned to 3 groups: normal, KD, and KD+ACU. All the mice except normal group were fed with ketogenic diet formula for 7 weeks and mice in KD+ACU group received acupuncture treatment three times a week. Body weights were measured three times a week, and glucose level was measured on week 1,3,5, and 7. Ketone level was measured on week 3,5, and 7. Results : Ketogenic diet showed short-term weight loss effect, however, acupuncture treatment did not affect on the weight loss. Ketone level was increased in KD fed mice compared to normal diet fed mice and the level was decreased in KD+ACU group on week 3. However, the change was not significantly different compared to KD group on week 7. Glucose intolerance was improved in KD+ACU group compared to KD group. Conclusions : Acupuncture treatment was effective in relieving glucose intolerance, and the results suggest that combining acupuncture treatment with ketogenic diet may complement each therapeutic intervention by improving glucose intolerance but not effecting on weight loss. This study provides meaningful evidence as a preliminary study of acupuncture treatment on ketogenic diet.

• 전자공학회논문지
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• 제54권6호
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• pp.72-79
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• 2017

본 논문에서는 웨이블릿 부밴드의 상호 정보량을 이용한 새로운 세일리언시 검출 방법을 제시한다. 본 논문의 방법은 웨이블릿 고주파 계수에 대한 승수와 가우시안 블러링을 이용하여 중간 세일리언시 지도를 형성한다. 웨이블릿 방향에 따른 세 개의 중간 세일리언시 지도를 방향별로 결합한 후 최소 엔트로피를 가지는 주 방향성 성분을 찾는다. 최소 엔트로피를 가지는 부밴드를 중심으로 각 부밴드의 상호 정보량을 구하고, 이를 이용한 가중치를 계산하고, Minkowski 합을 이용하여 최종 세일리언시를 검출한다. CAT2000 및 ECSSD 데이터베이스 대한 실험 결과, 본 논문의 방법은 기존 방법과 비교하여 적은 계산시간으로 ROC 및 AUC 관점에서 우수한 검출 결과를 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.163-170
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• 2023

추천 시스템의 구현 방식들 중 하나인 사용자 기반의 협력 필터링 기법은 유사한 평가 이력을 가진 이웃 사용자들의 산출을 기반으로 하여, 이들의 선호 항목들을 추천한다. 그러나 공통된 평가 이력이 적을 경우에 추천의 질이 현저히 저하되는 데이터 희소성 문제를 근본적으로 갖고 있다. 이러한 문제의 해결을 위하여 많은 기존 연구에서 자카드 계수를 유사도 척도와 접목하는 다양한 방법들을 제안해 왔다. 본 연구에서는 자카드 계수에 시간 인지 개념을 도입하여 공통 항목의 평가 시간에 따라 다른 비중으로 가중합하는 방안을 제시한다. 다양한 성능 척도와 시간 주기를 활용하여 실험을 수행한 결과, 제안 방법이 대부분의 척도에서 원래의 자카드 계수에 비해 가장 우수한 성능을 보였으며, 최적의 시간 주기는 성능 척도의 종류에 따라 다름을 확인하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권1호
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• pp.111-129
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• 2023

디지털 혁신의 확산에 따라 의료 분야에서도 인공지능을 기반으로 한 혁신의료기술의 채택이 활발해지고 있다. 이에 따라 인공지능 기반 소프트웨어형 의료기기인 SaMD(Software as a Medical Device)의 출시 및 도입도 촉진되고 있지만, 의료기관의 SaMD 도입 요인에 대한 연구는 미흡한 편이다. 본 연구의 목적은 '인공지능 기반 SaMD' 도입에 대한 의료기관의 의사결정에 영향을 미치는 중요한 요인들을 찾고, 이들 요인의 가중치와 우선순위를 분석하는 것이다. 이를 위해 의료계의 기술수용 모델, 의료 인공지능 및 SaMD 등에 관한 문헌연구 결과를 바탕으로 델파이 조사를 실시하였으며, HOTE(Human, Organization, Technology and Environment) 프레임워크와 HABIO(Holistic Approach {Business, Information, Organizational}) 프레임워크를 결합하여 연구 모형을 개발하였다. 5가지 주기준과 22개의 하부기준으로 구성된 연구 모형을 바탕으로 국내 의료기관과 SaMD 공급자의 전문가들을 대상으로 AHP(Analytic Hierarchy Process) 분석을 실시하여 SaMD 도입 요인을 실증적으로 분석하였다. 본 연구의 결과, 인공지능 기반의 SaMD 도입을 결정하는 주기준의 우선순위는 기술적 요인, 경제적 요인, 인적 요인, 조직적 요인, 환경적 요인의 순으로 나타났고, 하부기준의 우선순위는 신뢰성, 진료원가 절감, 의료진의 수용도, 안전성, 최고 경영자의 지원, 보안성, 인허가 및 규제 수준의 순이었다. 특히, 신뢰성, 안전성, 보안성 등의 기술적 요인이 SaMD 도입에 있어서 가장 중요한 것으로 나타났다. 또한, 각 집단별 가중치와 우선순위를 비교·분석한 결과, SaMD 도입 요인의 가중치와 우선순위는 기관의 유형, 의료기관의 유형 및 의료기관 보직의 유형에 따라 매우 다른 것으로 나타났다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.7324-7330
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• 2014

미약한 광원 및 조명이 존재하는 환경에서 획득된 저조도 영상에는 많은 색 왜곡이 발생한다. 이러한 색 왜곡은 해당 비전 시스템의 성능 저하를 발생시킬 수 있는 원인이 된다. 따라서 저조도 영상의 원래 색을 찾는 과정은 비전 시스템의 성능 향상을 위한 중요한 과정이다. 이를 위해 본 논문에서는 저조도 영상을 대상으로 한 이색도 반사 모델 기반의 색 복원 기법을 제안한다. 제안한 기법은 이색도 반사 모델을 기반으로 저조도 영상을 확산 반사와 정반사의 영향을 받는 영역으로 구분한다. 이후 각 영역에 미치는 조명 효과를 제거하기 위하여 grey world 기법과 MSRCR 기법을 적용한다. 마지막으로, 두 기법을 적용하여 생성된 결과 영상에 대해 위치별 가중치를 이용하여 두 영상을 조합하여 최종 결과 영상을 생성한다. 본 논문에서는 성능 평가를 위하여 저조도 합성 영상을 사용하였고, 유클리드 거리 및 각 오차를 성능 평가 요소로 활용하였다. 또한 기존에 연구되었던 다양한 기법과의 성능 비교를 수행하여 성능 평가의 객관성을 확보하였다. 다양한 영상 셋을 이용한 실험에서 제안한 기법은 기존의 기법들에 비해 두 성능 평가요소 관점에서 GTD 영상에 가까운 색 복원이 가능함을 보였다.