Haeyoon Kim;Seonyeong Yang;Jaesel Park;Byeong Chae Kim;Kyung-Ho Yu; Yeonwook Kang
대한치매학회지
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제22권2호
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pp.69-77
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2023
Background and Purpose: The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) has been known as a screening test for detecting mild cognitive impairment (MCI) better than Mini-Mental State Examination (MMSE). However, in previous domestic studies, no significant difference was found in the discriminability between MoCA and MMSE. Researchers have suggested that this might be because older Koreans are less educated than older Westerners. This study was conducted to examine the effect of education on the discriminability of MoCA compared to the MMSE. Methods: Participants were 123 cognitively normal elderly, 118 with vascular MCI, 108 with amnestic MCI, 121 with vascular dementia, and 113 with dementia of the Alzheimer's type. The Korean-MoCA (K-MoCA) and Korean-MMSE (K-MMSE) were administered. Multiple regression analyses and receiver operating characteristic (ROC) curve analyses were performed. Results: In all participants, education significantly affected both K-MoCA and K-MMSE scores along with age. The effect of education was re-examined by subgroup analysis after dividing subjects according to the level of education. Effect of education on K-MoCA and K-MMSE was only shown in the group with <9 years of education. ROC curve analyses revealed that the discriminability of K-MoCA to differentiate between vascular MCI and normal elderly was significantly higher than that of K-MMSE. When re-examining subgroups divided by education level, however, this higher discriminability of K-MoCA disappeared in the group with <9 years of education. Conclusions: These results indicate no difference in discriminating cognitive deficits between K-MoCA and K-MMSE in Korean elderly with <9 years of education.
In a cloud environment, performance degradation, or even downtime, of virtual machines (VMs) usually appears gradually along with anomalous states of VMs. To better characterize the state of a VM, all possible performance metrics are collected. For such high-dimensional datasets, this article proposes a feature extraction algorithm based on unsupervised fuzzy linear discriminant analysis with kernel (UFKLDA). By introducing the kernel method, UFKLDA can not only effectively deal with non-Gaussian datasets but also implement nonlinear feature extraction. Two sets of experiments were undertaken. In discriminability experiments, this article introduces quantitative criteria to measure discriminability among all classes of samples. The results show that UFKLDA improves discriminability compared with other popular feature extraction algorithms. In detection accuracy experiments, this article computes accuracy measures of an anomaly detection algorithm (i.e., C-SVM) on the original performance metrics and extracted features. The results show that anomaly detection with features extracted by UFKLDA improves the accuracy of detection in terms of sensitivity and specificity.
피부 모사형 다기능 유연 센서는 인체 피부의 높은 자극 감지 성능과 기계적 안정성을 모사하고자 다학계적 접근을 통해 발전되어 왔다. 하지만, 실제 적용을 위해서는 일상생활 속에서 접하는 다양한 종류의 자극을 명확히 구분하고 각 자극의 세기를 정확히 감지하는 높은 수준의 자극 구별 능력이 필수적임에도 불구하고, 아직까지 낮은 수준의 자극 구별 능력을 보이는 실정이다. 본고에서는 기존 피부 모사형 유연 센서의 기본적인 작동 메커니즘과 대표적인 연구들을 간략히 소개하고, 최근 보고된 피부 모사형 다기능 유연 센서 관련 연구들의 연구 결과 및 자극 구별 능력에 대해 깊이 있게 다루고자 한다.
In a template-matchig-based speech recognition syste, excessive weight given to perceptually unimportant spectral variations is undesirable for discriminating among acoustically similar words. By introducing a simple threshold-type nonlinearity applied to the distance metric, the word recognition performance can be improved for a vocabulary with similar sounding words, without modifying the system structure.
Many applications dealing with image management need a technique for removing duplicate images or for grouping related (near-duplicate) images in a database. This paper proposes a concentric circle-based image signature which makes it possible to detect near-duplicates rapidly and accurately. An image is partitioned by radius and angle levels from the center of the image. Feature values are calculated using the average or variation between the partitioned sub-regions. The feature values distributed in sequence are formed into an image signature by hash generation. The hashing facilitates storage space reduction and fast matching. The performance was evaluated through discriminability and robustness tests. Using these tests, the particularity among the different images and the invariability among the modified images are verified, respectively. In addition, we also measured the discriminability and robustness by the distribution analysis of the hashed bits. The proposed method is robust to various modifications, as shown by its average detection rate of 98.99%. The experimental results showed that the proposed method is suitable for near-duplicate detection in large databases.
다양한 언론사로부터 기사를 제공받아 서비스하는 인터넷 포털의 뉴스에서는 수많은 중복 기사가 실시간으로 등록된다. 이로 인하여 인터넷 포털에서 관심 있는 주제의 기사를 검색하여 찾아보려는 경우 검색키워드를 포함한 기사의 수가 지나치게 많아 원하는 정보를 적절하게 얻기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 검색 기사 중 유사한 문서를 군집화하고 군집에 대한 다중문서요약을 사용자에게 제시하여 검색된 기사를 효율적으로 활용할 수 있는 방법을 제시한다. 다중문서 요약에서는 뉴스 기사에 적합한 단어 가중치인 분별도(discriminability)를 제안하여 사용하여 군집화된 기사로부터 유사 문장을 군집한다. 시스템에서는 군집된 기사의 대표 문장 군집에서 대표 문장, 즉 키워드에 대한 주제별 기사의 요약문을 결과로 제시하여, 효율적인 뉴스 검색을 지원한다.
본 연구의 목적은 수종의 섬유 강화 레진 포스트의 방사선 불투과도와 식별도를 비교하고자 하는 것이다. 이번 실험을 위해 1) FRC Postec Plus (Ivoclar Vivadent AG, Schaan, Liechtenstein) 2) Snowlight (Carbotech, Lewis center, OH, USA) 3) Dentin Post (Komet Brasseler, Lamgo, Germany) 4) Rely-X Fiber Post (3M ESPE, St.paul, MN, USA) 5) D.T.-Light Post (BISCO, Schaumburg, IL,USA ) 6) Luxapost (DMG, Hamburg, Germany) 등 6종의 섬유 강화 레진 포스트를 사용하였다. 각 포스트를 참고 기준으로 사용한 1 mm, 2 mm 간격의 알루미늄 step-wedge와 함께 디지털센서를 사용하여 방사선 촬영하였다. 방사선 불투과도는 각 포스트의 다섯 지점에서 $10{\times}10$ 화소의 평균 회색조 값으로 계산하였고 동일 두께의 알루미늄 당량으로 비교하였다. 치아 시편으로 비슷한 방사선 불투과도를 보이는 상악 전치 6개에 포스트를 식립 후 건조 하악골의 설측에 위치시켜 방사선 사진을 촬영하였다. 포스트만을 촬영한 사진과 치아 시편의 방사선 사진들을 구강악안면방사선과 전공자 3명, 치과보존과 전공자 3명, 일반 치과 의사 3명에게 보여주고 설문지를 작성하도록 요청하였다. 설문지는 포스트와 포스트가 식립된 치아 시편 사진에서 방사선 불투과도가 가장 높은 포스트와 낮은 포스트를 고르는 문항, 치근단과 치관부 끝에서 인접 상아질과 가장 식별이 잘되는 포스트를 고르는 문항을 포함하였다. 실험의 결과는 다음과 같았다. 1. 각 FRC-Post는 다양한 방사선 불투과도를 보였다. 2. 가장 높은 방사선 불투과도와 가장 낮은 방사선 불투과도를 가지는 포스트를 고르는 질문에서 포스트만 나열한 경우 실험군 모두 100%의 정답률을 보였으나 포스트를 치아에 넣고 치조골을 중첩시킨 경우 정답률의 변화를 보였다. 3. 포스트 주변 상아질과 구분되는 정도를 묻는 질문에 대해 시편의 조합 순서를 바꾸자 일관된 식별 결과를 보이지 않았다. 이에 본 연구에 사용한 포스트는 다양한 방사선 불투과도를 보이나 식별 능력에 영향을 미칠 정도의 방사선 불투과도 차이를 보이지 않는 것으로 사료된다.
본 논문에서는 천해 배경잡음 환경에서 과도신호 분류에 적합한 특징 선택을 위해 특징의 변별력을 분석하였다. 과도신호 분류는 해양환경 특성상 낮은 신호대잡음비(SNR)를 가지므로 잡음변화에 강인한 특징이 요구된다. 천해 배경잡음을 모델링하기 위해 이론적인 잡음 모델과 Wenz의 천해 관측 자료 그리고 Yule walker 필터를 이용하였다. 과도신호의 SNR에 따른 각 특징의 변별력은 Fisher score를 이용하여 분석하였다. 변별력이 높은 특징을 선택하여 24 클래스의 과도신호원에 대한 분류정확도를 분석한 결과 잡음이 없는 환경에서 선택된 특징에서 상대적으로 높은 분류정확도를 보였다. 이러한 결과를 토대로 최종적으로 선택된 특징은 전체 28가지 특징 중 16가지 특징이 선택되었다. 다중 클래스 SVM분류기를 이용하여 선택된 특징의 인식률 분석결과 과도신호의 SNR 20dB 환경에서 약92%의 분류정확도를 보였다.
인공 신경망은 체계적인 알고리즘으로 풀기 어려운 문제들을 해결하는데 사용되어오고 있다. 이는 인간의 뇌세포가 외부자극에 대해 반응하는 과정을 컴퓨터 시스템 상에서 구현한 것으로 새 인간과 컴퓨터의 상호작용을 연구하는데 흥미로운 접근방식이다. 본 논문에서는 신경망의 접근방법을 이용하여 인간행위 인식시스템을 구현하였다. 신경망을 이용해 구현된 컴퓨터 인식 시스템이 인간의 두 가지 정서 하에서 일어난 세가지 서로 다른 행동을 보고 행위자의 성별이나 강정상태를 얼마나 인식해낼 수 있는지 실험해 보았다. 특히, 성별 인식 실험에서는 신호탐지 이론에서 사용하는 인장도(discriminability)를 이용해 사람에 대한 이 시스템의 효율도를 계산하였다
Background: As neutron fields are always accompanied by gamma rays, it is essential to distinguish neutrons from gamma rays in the detection of neutrons. Neutrons and gamma rays can be separated by pulse shape discrimination (PSD) methods. Recently, we performed characterization of a stilbene scintillator detector and an EJ-301 liquid scintillator detector with a high-speed digitizer DT5730 and investigated optimized PSD variables for both detectors. This study is for providing a basis for developing fast neutron/gamma-ray dual-particle imager. Materials and Methods: We conducted PSD experiments using stilbene scintillator and EJ-301 liquid scintillator and evaluated neutron and gamma ray discriminability of each PSD method with a $^{137}Cs$ gamma source and a $^{252}Cf$ neutron source. We implemented digital signal processing techniques to apply two PSD methods - the charge comparison (CC) method and the constant time discrimination (CTD) method - to distinguish neutrons from gamma rays. We tried to find optimized PSD variables giving the best discriminability in a given experimental condition. Results and Discussion: For the stilbene scintillator detector, the charge comparison method and the constant time discrimination method both delivered the PSD FOM values of 1.7. For the EJ-301 liquid scintillator detector, both PSD methods delivered the PSD FOM values of 1.79. With the same PSD variables, PSD performance was excellent in $300{\pm}100keVee$, $500{\pm}100keVee$, and $700{\pm}100keVee$ energy regions. This result shows that we can achieve an effective discrimination of neutrons from gamma rays using these scintillator detector systems. Conclusion: We applied both PSD methods to a stilbene and a liquid scintillator and optimized the PSD performance represented by FOM values. We observed a good separation performance of both scintillators combined with a high-speed digitizer and digital PSD. These results will provide reference values for the dual-particle imager we are developing, which can image both fast neutrons and gamma rays simultaneously.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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