• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제38권5호
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• pp.227-231
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• 2017

Early diagnosis of pancreatic cancer had been considered one of the important barrier for successful therapy since the five year survival rate after treatment of pancreatic cancer was critically low. Nonetheless, patients often miss the golden time of treatment because they rarely visit the hospital until their symptoms are severe. To overcome these problems, a lot of information about the patient's symptoms should be applied as biomarkers for early diagnosis. For this reason, a biomarker for early detection of pancreatic cancer (CA19-9) has been developed as a diagnostic kit. However, since the diagnosis is not accurate enough, pancreatic symptoms (abdominal pain, jaundice, anorexia, diabetes, etc.) and biomarkers (CA19-9) should be considered together. We develop an intelligent diagnostic system that considers CA19-9 and the incidence of pancreatic cancer for pancreatic symptoms that was determined by studying a large number of patient information. It shows a higher accuracy than one using CA19-9 alone. It may increase the survival rate of pancreatic cancer because it can diagnose pancreatic cancer early.

• 한국조경학회지
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• 제30권2호
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• pp.39-49
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• 2002

The purpose of this study is to propose an objective and rational methodology for the selection of proposed sites far the National Trust(NT), which is the new alterative proposal far the conservation of natural environments destroyed by injudicious land development and economic growth. That is to enforce many analysis for the effective estimation of rare ecological and landscape resources and to propose a model based on estimation and united indicators. Using the estimative model, we apply it to the selection of the proposed site in micro scale and simultaneously offer the basic methodology of effective and systematic land conservation in macro scale. The results of this study are as follows: 1) The results of analysis for the reliability of estimative items and indicators, presented no problem in that the coefficient of reliability was over 0.7. 2) The correlation measure of the estimative indicator indicated that 'succession'and 'regenerating restorability' were highly correlative in the item of plants. Another three items showed a tendency to be alike. 3) The results of factor analysis on the characteristics of indicators, classified plants into four categories including a stable factor. The item of animals was classified as a stable and rare factor. The item of landscape was classified as a physical and mental factor and the environment as a pollutional and conditional factor. 4) The model of estimation created through factor analysis was valid for the approval of the regression model because significant probability was 0.00. When we consider the NT proposed site as a complex body that is composed of diverse natural and manmade resources, certainly the synthetic methodology of estimation is needed. If these studies are carried out, NT sites will be selected more rationally and effectively than at present. Consequently, they have the potential to play a core role of natural ecosystem conservation in Korea.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1999년도 춘계종합학술대회
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• pp.203-207
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• 1999

본 논문에서는 연관 마이닝 기법을 이용한 침입 시나리오 자동생성 알고리즘을 제안한다. 현재 알려진 침입 탐지는 크게 비정상 탐지(Anomaly Detection)와 오용 탐지(Misuse Detection)로 분류되는데, 침입 판정을 위해 전자는 통계적 방법, 특징 추출, 신경망 기법 둥을 사용하며, 후자는 조건부 확률, 전문가 시스템, 상태 전이 분석, 패턴 매칭 둥을 사용한다. 기존에 제안된 침입 탐지 알고리즘들의 경우 알려지지 않은 침입은 보안 전문가에 의해 수동적으로 시나리오를 생성ㆍ갱신한다. 본 알고리즘은 기존의 데이터 내에 있는 알려지지 않은 유효하고 잠재적으로 유용한 정보를 발견하는데 사용되는 연관 마이닝 알고리즘을 상태전이 기법에 적용하여 침입 시나리오를 자동으로 생성한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 보안 전문가에 의해 수동적으로 생성되던 침입 시나리오를 자동적으로 생성할 수 있으며, 기존 알고리즘에 비해서 새로운 침입에 대응하는 것이 용이하고 시스템 유지 보수비용이 적다는 이점이 있다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제48권3호
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• pp.50-59
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• 2011

본 논문은 주파수 영역에서 과거와 현재에 센싱된 결과들의 관계를 이용한 스펙트럼 센싱기법을 제안하였다. 기존에 제안된 대부분의 스펙트럼 센싱기법은 해당 시간에 센싱된 우선사용자의 신호만을 다루고 있다. 해당 시간 이전의 우선사용자의 상태는 조건부확률을 사용하여 검출기의 신뢰성을 증가시킬 수 있다. 따라서, 본 논문은 이전 시간과 해당 시간의 스펙트럼 센싱 결과를 사용하는 cross entropy 기반의 스펙트럼 센싱기법을 제안하며 이를 통해 우선사용자 신호 검출 성능을 향상시키고 잡음에 강인한 성능을 가질 수 있다. 이전 시간에 검출된 신호가 잡음인 경우 cross entropy 기반의 스펙트럼 센싱 성능 감소는 기존의 entropy 기반의 센싱기법과 동일하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 보다 향상된 cross entropy 센싱기법을 제안하였다. 본 논문은 시뮬레이션을 통해 가장 최근에 제안된 주파수 영역에서의 entropy 기반 스펙트럼 센싱기법 보다 제안된 방법이 더 나은 성능을 보이는 것을 보였다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권1호
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• pp.9-14
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• 2013

본 논문에서는 고속 시변 채널 OFDM을 위한 저복잡도 양방향 탐색 순차적 간섭 제거(Successive Interference Cancellation: SIC) 방식을 제안한다. SIC에서는 오류 전파에 의한 성능 저하 가능성으로 인하여 심볼 블록 내에서의 심볼 검출 순서가 전체적인 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 조건 심볼오류확률(Conditional Symbol Error Probability: CSEP)을 기준으로 최초로 검출되는 심볼을 결정하고, 그 다음 검출될 심볼은 기검출된 심볼군의 경계에서 양방향으로 탐색하여 CSEP를 갱신한 후 결정하는 방식을 이용한다. 컴퓨터 모의실험 결과 제안된 방식은 기존 방식과 비교하여 높은 SNR 영역에서 거의 동일한 계산량으로 보다 우수한 성능을 나타낸다. 제안된 방식은 비트에러율 = $10^{-5}$에서 성능 상한치인 정합필터 한계(Matched Filter Bound: MFB)에 2dB 이내로 접근하는 성능을 가진다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.75-88
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• 2008

본 논문은 입력 이미지 블록의 클래스 조건부 확률 밀도 함수의 커널 추정에 기반한 공간 영역에서의 다중초점 이미지 융합 기법을 제안한다. 이미지 융합 문제를 시험 패턴으로부터 추정된 유사 밀도 함수에 의해 사후 클래스 확률, P($w_{i}{\mid}B_{ikl}$),을 계산하는 분류 임무로 접근하였다. C개의 입력 이미지 $I_{i}$에 대하여 제안한 방법은 i 클래스 $w_{i}$를 정의하고 베이즈 결정 원리에 기초하여 판별 함수를 최대화하는 PxQ 블록 $B_{ikl}$의 집합에 의해 표현되는 결정 지도로 부터 융합 이미지 Z(k,l)를 형성한다. 출력 화질의 척도로서 RMSE 와 상호 정보량인 MI를 사용하여 제안한 기법의 성능이 평가되었다. 커널 함수의 폭 ${\sigma}$ 도 변화시키고, 다른 종류의 커널과 블록 크기를 변화시켜 가며 성능평가를 수행하였다. 제안한 가법은 C=2 와 C=3에 대하여 시험하였고 시험 결과는 좋은 성능을 보였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권1호
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• pp.88-97
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• 2013

기존에 제안된 대부분의 스펙트럼 센싱 기법은 해당 시간에 센싱 된 우선사용자의 신호만을 다루고 있다. 하지만 해당 시간 이전의 우선사용자의 상태를 이용하게 되면 조건부 확률을 사용하여 검출기의 신뢰성을 증가시킬 수 있다. 따라서 크로스 엔트로피(Cross Entropy) 기반의 스펙트럼 센싱 기법에서는 해당 시간 이전의 우선사용자의 상태도 함께 이용하는 기법을 제안하였으며 이를 통해 우선사용자 신호 검출 성능을 향상시키고 잡음에 강인한 성능을 갖도록 하였다. 그러나 이러한 크로스 엔트로피 기반의 스펙트럼 센싱 기법은 모두 실제 이상적인 센싱 환경만을 고려하였다. 다시 말해, 우선사용자의 채널 점유 시간이 항상 일정하다고 가정한 상태에서 센싱을 수행하였다. 하지만 실제 상황에서는 우선사용자가 채널을 점유하는 시간이 이상적인 상황보다 길어질 수도, 반대로 짧아질 수도 있으며 이로 인해 스펙트럼 센싱 성능이 변화 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 실제 상황에서도 센싱 성능을 일정하게 유지할 수 있는 기법을 제안하였으며 이를 시뮬레이션을 통해 확인하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제21권5호
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• pp.705-713
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• 2018

High-speed rail (HSR) has been in operation and development in many countries worldwide. The explosive growth of HSR has posed great challenges for operation safety and ride comfort. Among various technological demands on high-speed trains, vibration is an inevitable problem caused by rail/wheel imperfections, vehicle dynamics, and aerodynamic instability. Ride comfort is a key factor in evaluating the operational performance of high-speed trains. In this study, online monitoring data have been acquired from an in-service high-speed train for condition assessment. The measured dynamic response signals at the floor level of a train cabin are processed by the Sperling operator, in which the ride comfort index sequence is used to identify the train's operation condition. In addition, a novel technique that incorporates salient features of Bayesian inference and time series analysis is proposed for outlier detection and change detection. The Bayesian forecasting approach enables the prediction of conditional probabilities. By integrating the Bayesian forecasting approach with time series analysis, one-step forecasting probability density functions (PDFs) can be obtained before proceeding to the next observation. The change detection is conducted by comparing the current model and the alternative model (whose mean value is shifted by a prescribed offset) to determine which one can well fit the actual observation. When the comparison results indicate that the alternative model performs better, then a potential change is detected. If the current observation is a potential outlier or change, Bayes factor and cumulative Bayes factor are derived for further identification. A significant change, if identified, implies that there is a great alteration in the train operation performance due to defects. In this study, two illustrative cases are provided to demonstrate the performance of the proposed method for condition assessment of high-speed trains.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.412-417
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• 2013

태양광 발전 시스템의 해석적 모델링은 시스템의 동특성을 예측하거나 고장검출 및 진단 등과 같은 고급 공학 기술에 중요하게 적용할 수 있어 최근 많은 각광을 받고 있다. 본 논문은 대용량 학습 데이터를 갖는 태양광 발전 시스템에 대한 확률론적 모델링을 제시한다. 우선 태양광 일사량과 온도 입력 변수에 대한 태양광 시스템의 출력 전력과의 입출력 함수관계를 정의한다. 이 함수관계를 바탕으로 세 확률변수(일사량, 온도, 전력)에 대하여 조건부 확률 식으로 표현한다. 조건부 확률 분포 추정은 대용량 데이터 시스템에 적합한, 전체 표본 데이터 수 대비 관련 변수의 경우의 수에 대한 비율로 나타내었다. 추정한 확률분포를 통해 평균값 이론을 적용하여 시스템의 출력을 추정하게 된다. 본 논문에서 제안한 모델링 기법은 두 태양광 발전 단지의 사례 연구를 통해 성능을 검증하였다.

• 대한간호학회지
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• 제37권3호
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• pp.414-421
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• 2007

Background: Nursing intervention studies often suffer from a selection bias introduced by failure of random assignment. Evaluation with selection bias could under or over-estimate any intervention's effects. PS matching (PSM) can reduce a selection bias through matching similar Propensity Scores (PS). PS is defined as the conditional probability of being treated given the individual's covariates and it can be reused to balance the covariates of two groups. Purpose: This study was done to assess the significance of PSM as an alternative evaluation method of nursing interventions. Method: An intervention study for patients with some baseline individual characteristic differences between two groups was used for this demonstration. The result of a t-test with PSM was compared with a t-test without matching. Results: The level of HbA1c at 12 months after baseline was different between the two groups in terms of matching or not. Conclusion: This study demonstrated the effects of a quasi-random assignment. Evaluation using PSM can reduce a selection bias impact that affects the result of the nursing intervention. Analyzing nursing research more objectively to reduce selection bias using PSM is needed.