영상분류 결과는 지형적 영향, 영상의 상태 등에 따라 전체 영상에 대하여 균일하지 않을 수 있다. 본 연구에서는 분류 결과의 불균일성과 위성영상 분류 오차의 공간적 분포를 평가하기 위해 ISDd (Index of Spatial Distribution by distance) 와 ISDs (ISD by scatteredness)의 개념을 제안하였다. ISDd는 지표화된 오분류 화소간의 거리이고, ISDs는 오분류 화소의 산포도에 관한 통계적 지표이다. 실제 위성영상에 대한 실험을 통하여 ISDd와 ISDs를 계산 및 평가하였으며, 실제 국지적 오분류 영역을 추출하여 오분류의 원인을 고찰하였다. 본 연구 결과, ISDd와 ISDs를 동시에 사용하여 오분류 화소의 국지적 밀집 여부와 밀집 정도의 평가가 가능하였으며, 그 결과를 토대로 영상의 일부분에 대한 분류결과의 채택/기각을 결정할 수 있었다. 따라서, 전체 분류정확도 외에 공간분포지표를 사용함으로써 사용자는 오분류 화소의 공간적 분포 상태를 파악할 수 있으며, 분류 결과의 적합성 및 신뢰성 판단을 위한 추가적인 기준을 가질 수 있다.
The tube formation assay is a widely used in vitro experiment model to evaluate angiogenic properties by measuring the formation of tubular structures from vascular endothelial cells (ECs). In vitro experimental results are crucial when considered the advisability of moving forward to in vivo studies. Thus, the additional attentions to the in vitro assay is necessary to improve the quality of the pre-clinical data, leading to better decision-making for successful drug discovery. In this study, we improved the tube formation assay system in three aspects. First, we used human endothelial colony forming cells (ECFCs), which are endothelial precursors that have a robust proliferative capacity and more defined angiogenic characteristics compared to mature ECs. Second, we utilized a real-time cell recorder to track the progression of tube formation for 48 hours. Third, to minimize analysis error due to the limited observation area, we used image-stitching software to increase the microscope field of view to a $2{\times}2$ stitched area from the $4{\times}$ object lens. Our advanced tube formation assay system successfully demonstrated the time-dependent dynamic progression of tube formation in the presence and absence of VEGF and FGF-2. Vatalanib, VEGF inhibitor, was tested by our assay system. Of note, $IC_{50}$ values of vatalanib was different at each observation time point. Collectively, these results indicate that our advanced tube formation assay system replicates the dynamic progression of tube formation in response to angiogenic modulators. Therefore, this new system provides a sensitive and versatile assay model for evaluating pro- or anti-angiogenic drugs.
Objective: The aim of the paper was to compare the fit of data derived from daily automatic milking systems (AMS) and monthly test-day records with the use of lactation curves; data was analysed separately for primiparas and multiparas. Methods: The study was carried out on three Polish Holstein-Friesians (PHF) dairy herds. The farms were equipped with an automatic milking system which provided information on milking performance throughout lactation. Once a month cows were also subjected to test-day milkings (method A4). Most studies described in the literature are based on test-day data; therefore, we aimed to compare models based on both test-day and AMS data to determine which mathematical model (Wood or Wilmink) would be the better fit. Results: Results show that lactation curves constructed from data derived from the AMS were better adjusted to the actual milk yield (MY) data regardless of the lactation number and model. Also, we found that the Wilmink model may be a better fit for modelling the lactation curve of PHF cows milked by an AMS as it had the lowest values of Akaike information criterion, Bayesian information criterion, mean square error, the highest coefficient of determination values, and was more accurate in estimating MY than the Wood model. Although both models underestimated peak MY, mean, and total MY, the Wilmink model was closer to the real values. Conclusion: Models of lactation curves may have an economic impact and may be helpful in terms of herd management and decision-making as they assist in forecasting MY at any moment of lactation. Also, data obtained from modelling can help with monitoring milk performance of each cow, diet planning, as well as monitoring the health of the cow.
Support Vector Machine(SVM)은 이론상으로 좋은 일반화 성능을 보이지만, 실제적으로 구현된 SVM은 이론적인 성능에 미치지 못한다. 주 된 이유는 시간, 공간상의 높은 복잡도로 인해 근사화된 알고리듬으로 구현하기 때문이다. 본 논문은 SVM의 분류성능을 향상시키기 위해 Bagging(Bootstrap aggregating)과 Boosting을 이용한 SVM 앙상블 구조의 구성을 제안한다. SVM 앙상블의 학습에서 Bagging은 각각의 SVM의 학습데이타는 전체 데이타 집합에서 임의적으로 일부 추출되며, Boosting은 SVM 분류기의 에러와 연관된 확률분포에 따라 학습데이타를 추출한다. 학습단계를 마치면 다수결 (Majority voting), 최소자승추정법(LSE:Least Square estimation), 2단계 계층적 SVM등의 기법에 개개의 SVM들의 출력 값들이 통합되어진다. IRIS 분류, 필기체 숫자인식, 얼굴/비얼굴 분류와 같은 여러 실험들의 결과들은 제안된 SVM 앙상블의 분류성능이 단일 SVM보다 뛰어남을 보여준다.
최근 해양 사고 및 그 피해가 증가함에 따라 선박의 안전 항해에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 해양 사고에 대한 규제를 강화하고, 최신의 IT 기술들을 적용한 다양한 항해 장비들을 개발하여 항해사의 안전운항을 지원하고 있다. 그러나 너무 복잡하고 많은 정보를 무분별하게 제공하는 경우가 많아 오히려 항해사의 의사결정에 방해가 되는 경우가 있어 정보를 표시하고 서비스하는 효율적인 방법에 대한 연구가 필요한 실정이다. 이러한 배경으로 본 논문에서는 다양한 항해정보를 보다 직관적으로 제공하기 위한 방법으로 증강현실 기술을 적용하였으며, 이를 통해 항해사가 신속하고 정확한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원하는 증강현실 기반의 차세대 항해지원 시스템을 제안한다. 또한, 구현된 요소 기능들은 선박운항 시뮬레이터 및 실선 시험을 통해 시스템의 적용 가능성과 효용성을 검증하였다.
본 논문에서는 의료용 in-body WBAN (Wireless Body Area Network) 시스템을 위한 GM (Group Manchester code) 변조 방식을 제안한다. 현재 IEEE에서는 WBAN 시스템을 802.15. TG (Task Group) 6로 지정하고 이에 관한 표준화를 진행하고 있다. 높은 전력 효율이 요구되는 WBAN 시스템을 위해 최근 표준화 그룹에서는 PPM(Pulse Position Modulation) 신호 간의 grouping을 통하여 전송률 이득을 얻을 수 있는 GPPM (Group Pulse Position Modulation) 변조 방식이 제안된 바 있으나, 기존 GPPM 방식은 복조 과정의 SNR 손실 및 gray coding의 부재로 인한 BER 성능 열화가 나타나는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 PPM 보다 잡음 성능이 우수한 Manchester code를 기반으로, GM 방식의 BER 성능 최대화를 위한 복조 방식 및 turbo coded GM을 위한 LLR (Log Likelihood Ratio) 판정 방식을 제안하였으며, 다양한 성능 2 분석을 통해 제안된 방식의 우수성을 입증하였다.
과거 홍수로 인한 침수피해가 자주 발생하였던 안성천 하류 저지대의 홍수-유출 특성을 파악하기 위해서 HEC-HMS 모형을 적용하였다. 모형은 SCS-CN 방법으로 손실계산을, Clark의 단위도법으로 강우의 직접유출 변환을, 지수함수적 감소방법으로 기저유량을, Musingum 방벙으로 하도추적을 하는 과정을 포함한다. 모형에서 매개변수는 중요한 역할을 하므로, 최적화 기법을 시행착오법과 병행하여 최적화 변수를 도출하였다. 또한, 민감도 분석을 통하여 도달시간, 저류함수, 기저유량 관련 상수들이 모형에 미치는 영향을 파악하였다. 도달시간은 첨두유량 발생 시각에 영향을, 저류상수는 첨두 유량의 증감에 영향을 기저유량 감소비는 수문곡선 하강부의 기울기에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 최적화 과정을 통하여 모형 보정을 거친 변수를 사용하여 2건의 강우 사상에 대하여 유출모의를 수행하여 실측 자료와 비교를 하였으며, 유출체적, 첨두유량, 첨두시각을 포함한 중요 수문현상에 대하여 상당히 정확하게 모사하는 것으로 나타났다. 따라서, 본 연구의 결과는 정책입안자가 홍수관리대책을 수립하는 데 유용한 도구로서 사용되어 질 수 있을 것으로 사료된다.
데이터 마이닝에서 데이터를 효율적으로 분류하고자 할 때 많이 사용하고 있는 알고리즘을 실제 자료에 적용시켜 분류성능을 비교하였다. 분류자 생성기법으로는 의사결정나무기법 중의 하나인 CART, 배깅과 부스팅 알고리즘을 CART 모형에 결합한 분류자, 그리고 SVM 분류자를 비교하였다. CART는 결과 해석이 쉬운 장점을 가지고 있지만 데이터에 따라 생성된 분류자가 다양하여 불안정하다는 단점을 가지고 있다. 따라서 이러한 CART의 단점을 보완한 배깅 또는 부스팅 알고리즘과의 결합을 통해 분류자를 생성하고 그 성능에 대해 평가하였다. 또한 최근 들어 분류성능을 인정받고 있는 SVM의 분류성능과도 비교?평가하였다. 각 기법에 의한 분류 결과를 가지고 의사결정나무를 형성하여 자료가 가지는 데이터의 특성에 따른 분류 성능을 알아보았다. 그 결과 데이터의 결측치가 없고 관측값의 수가 적은 경우는 SVM의 분류성능이 뛰어남을 알 수 있었고, 관측값의 수가 많을 때에는 부스팅 알고리즘의 분류성능이 뛰어났으며, 데이터의 결측치가 존재하는 경우는 배깅의 분류성능이 뛰어남을 알 수 있었다.
Purpose: This study aimed to develop a triage competency scale (TCS) for emergency nurses, and to evaluate its validity and reliability. Methods: Preliminary items were derived based on the attributes and indicators elicited from a concept analysis study on triage competency. Ten experts assessed whether the preliminary items belonged to the construct factor and determined the appropriateness of each item. A revised questionnaire was administered to 250 nurses in 18 emergency departments to evaluate the reliability and validity of the scale. Data analysis comprised item analysis, confirmatory factor analysis, contrasted group validity, and criterion-related validity, including criterion-related validity of the problem solving method using video scenarios. Results: The item analysis and confirmatory factor analysis yielded 5 factors with 30 items; the fit index of the derived model was good (${\chi}^2/df=2.46$, Root Mean squared Residual=.04, Root Mean Squared Error of Approximation=.08). Additionally, contrasted group validity was assessed. Participants were classified as novice, advanced beginner, competent, and proficient, and significant differences were observed in the mean score for each group (F=6.02, p=.001). With reference to criterion-related validity, there was a positive correlation between scores on the TCS and the Clinical Decision Making in Nursing Scale (r=.48, p<.001). Further, the total score on the problem solving method using video scenarios was positively correlated with the TCS score (r=.13, p=.04). The Cronbach's ${\alpha}$ of the final model was .91. Conclusion: Our TCS is useful for the objective assessment of triage competency among emergency nurses and the evaluation of triage education programs.
본 논문에서는 분산 제어망에서 통신 오류가 발생한 노드를 실시간으로 탐지할 수 있는 기법을 제안한다. 기존의 분산 제어망은 노드 내 오류가 발생하는 지점을 탐지하기 위해, 노드 간 의존성의 영향을 고려해야 하며 이는 전체적인 분산 제어망의 성능 저하의 원인이 될 수 있다. 이를 해결하기 위하여, 본 논문에서 제안된 기법은 각 노드의 손상으로 인해 발생되는 고장노드들을 빠른 시간 내에 탐지하기 위해 단일 Bose-Chaudhuri-Hocquenghem (BCH) 비트를 Cyclic Redundancy Check (CRC) 코드에 삽입하여 기존의 CRC 코드 내 비트와 대체하는 방식을 택한다. 고장 노드 판정의 탐지 정확성을 높이기 위해 고장 가중치 계수를 통한 고장 판단 기법을 제안한다. 제안된 기법의 효용성을 증명하기 위해 MATLAB을 이용하여 모의실험 환경을 구축하고, 제안된 기법의 성능을 분석하였다. 이를 통하여, BCH 코드 내 비트 간 분배를 통해 수정되는 정도에 관계없이 CRC 코드의 성능이 우수하게 보존됨을 알 수 있었으며, 기존의 CRC 코드 기법보다 빠른 시간 내에 손상된 노드를 탐지할 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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