인터넷의 발달과 데이터베이스의 구축이 보편화됨에 따라 막대한 양의 데이터 속에서 의사 결정에 필요한 지식을 찾아내는 작업은 결코 쉬운 일이 아니다 본 논문에서는 대규모 데이터의 효율적인 분석을 위하여 지식의 탐사 이전에 데이터에 대한 축소 작업을 수행하기 위한 효과적인 차원 축소 전략에 의한 패턴분류 기법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 통계적학습 모형인 Support Vector Machine의 VC-dimension에 기반한 RBF 신경망 모형을 제안한다. 기존의 RBF 신경망 모형은 주로 퍼셉트론 모형의 전처리 작업만을 수행하지만 제안하는 신경망 모형은 VD-dimension과 연계한 독자적으로 데이터를 분석할 수 있는 능력을 갖춘 모형을 구축하고 이를 바탕으로 개체들을 정확한 레이블로 분류한다. 기계 학습 데이터를 이용하여 본 논문에서 제안하는 모형의 성능을 비교 평가한 결과 기존의 여러 분류 알고리즘에 비해 우수한 성능을 보임이 실험을 통해 확인되었다.
본 연구는 에너지 변환을 가하면 피부에 기능별 투과와 전달현상의 변화를 확인한다. 주어진 에너지의 변화로 피부에 진행되는 과정과 에너지 전달에 투과조절의 단계로 흐르는 과정을 구성하고, 알고리즘을 통하여 변화의 과정을 모델링한다. 에너지양의 조절과 과정의 처리를 모델링한 상태에서 피부의 표피 진피에 효과적 단계로 자동 조절 및 국부 조절을 통한 시스템 모델을 구성하였다. 에너지 변환에 따른 고정된 위치와 계획된 장치로 재현하는 에너지 조절기능이 크기 형태 조합을 변환시키는 모형으로인한 깊이에 따른 분포의 변화가 정확하게 얻어지도록 투과펄스시스템을 구성하였다. 따라서 효율적인 에너지 변환을 제어하는 전달시스템을 구성하기위해 변환모델을 세분화하여 구축하였다. 이를 통하여 피부효과에 기능적 에너지 조절이 가능한 투과 조절시스템이 구성되어 지속적인 피부의 개선효과가 진행 될 것으로 예상된다.
기능성 위장장애는 Helicobacter pylori 감염 및 비 스테로이드성 항염증제의 사용 등의 원인으로 발생하는 소화기 계통 질환이다. 그동안 기능성 위장장애의 위험요인에 대한 많은 연구들이 수행되어졌으나, 한국인에 대한 기능성 위장장애 예측 모델 제시에 대한 연구는 없는 실정이다. 따라서 본 연구의 목적은 중년 및 노년층을 대상으로 인구학적정보, 비만정보, 혈액정보, 영양성분 정보를 바탕으로 머신러닝을 이용하여 기능성위장장애 예측 모델을 구현하고 평가하는 것이다. 모델생성을 위해 wrapper-based variable selection 메소드와 naive Bayes 알고리즘이 사용되었다. 여성 예측 모델의 분류 정확도는 0.712의 the area under the receiver operating characteristics curve(AUC) 값을 나타냈고, 남성에서는 여성보다 낮은 0.674의 AUC값이 나타났다. 이러한 연구결과는 향후 중년 및 노년층의 위장장애 질환의 예측과 예방에 활용될 수 있다.
컴퓨터 단층 촬영(Computed Tomography)을 통해 만들어진 3차원의 데이터를 온라인상으로 치과 의료에 사용하게 되면서 정보의 왜곡이나 손실 없이 3차원의 해부학적 정보를 얻을 수 있고, 치아 이식술이나 교정을 하기 전에 안전하게 치료계획을 세울 수 있다. CT 데이터를 이용한 정확한 진단을 위해서는 개별 치아를 분할 할 수 있어야 한다. 그러나 CT 데이터 상에서 치아 영역과 그 주변 영역은 밝기의 차이가 크기 않기 때문에 개별 치아를 분할하는 작업은 쉽지 않다. 특히 치아의 뿌리 부분으로 갈수록 치아 주변에 턱 뼈가 위치하기 때문에 더욱 구별이 힘들다. 본 논문에서는 자동으로 개별 치아를 분리하는 기존의 SRG(Seeded Region Growing) 알고리즘에 레벨-셋 방법을 추가하여 치아 뿌리 부분까지 더 정확하게 분할하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법과 비교한 결과 개별 치아의 종류에 따라 19.2%의 정확도 향상을 얻을 수 있다.
Purpose: The purpose of this study is to arrange the life data analysis literatures based on the Bayesian method quantitatively and provide it as tables. Methods: The Bayesian method produces a more accurate estimates of other traditional methods in a small sample size, and it requires specific algorithm and prior information. Based on these three characteristics of the Bayesian method, the criteria for classifying the literature were taken into account. Results: In many studies, there are comparisons of estimation methods for the Bayesian method and maximum likelihood estimation (MLE), and sample size was greater than 10 and not more than 25. In probability distributions, a variety of distributions were found in addition to the distributions of Weibull commonly used in life data analysis, and MCMC and Lindley's Approximation were used evenly. Finally, Gamma, Uniform, Jeffrey and extension of Jeffrey distributions were evenly used as prior information. Conclusion: To verify the characteristics of the Bayesian method which are more superior to other methods in a smaller sample size, studies in less than 10 samples should be carried out. Also, comparative study is required by various distributions, thereby providing guidelines necessary.
Aerosol size distribution provides good information for predicting weather changes and understanding cloud formation. Aerosol extinction coefficient and backscattering coefficient are measured by many scientists, but these parameters depend not only on aerosol size but on aerosol concentrations. An algorithm has been developed to measure aerosol parameters such as ${\AA}$ngstr$\ddot{o}$m exponent, color ratio, and LIDAR ratio without any assumptions by using two wavelength rotational Raman LIDAR signals. These parameters are good indicators for the aerosol size. And we can find ${\AA}$ngstr$\ddot{o}$m exponent, color ratio, and LIDAR ratio under various weather conditions. Finally, it can be seen that the ${\AA}$ngstr$\ddot{o}$m exponent has an inverse relationship to the particle size of the aerosol and the color ratio is linearly dependent on the aerosol size. An ${\AA}$ngstr$\ddot{o}$m exponent from 1.2 to 3.1, a color ratio from 0.28 to 1.04, and a LIDAR ratio 66.9 sr at 355 nm and 32.6 sr at 532 nm near the cloud were obtained.
3 차원 영상 모델링은 자동 시각적 검사와, 비파괴 검사분야에서 절실히 요구되고 있는 연구 분야이다. 또한 그것은 생의학연구, 의료, 수술계획과 정교성이 요구되는 중대한 수술 (안면 절개) 등에 매우 유용하다. 영상처리 및 분석 기술은 3 차원 의료 영상 정보의 질올 높여 주는데, 의료정보를 정확하고 빠르게 분석하는 일은 용이하지 않다. 본 논문에서는 향상된 3 차원 의료영상의 가시화를 위하여 사면체 분할법에 의한 모델링 방법을 제안한다. 이 방법에서는 트라이 베리에이트 구간별 선형 보간법이 구축된 사면체영역에 걸쳐 적용된다. 그리고, 등면, 색채 윤곽, 슬라이싱 등 가시화 방법들도 논의된다. 이것은 마칭큐브스 알고리즘으로 인해 제기되는 불확실한 경우가 발생하지 않고, 자료 감축의 효과도 가져올 수 있으므로 보다 정확하고 빠른 의료정보 분석에 기여할 수 있을 것으로 사료된다. 그리고, 자료 감축으로 인한 정확도의 감소가 발생할 경우에는 최소제곱을 바탕으로 한 사면체 세분할을 사용하여 보완할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 다수의 사용자가 있는 주파수 선택성 페이딩 환경하의 multi-rate CDMA 시스템에서Hopfield 신경망의 시정수를 제어하는 알고리즘을 이용하여 Hopfeld 신경망 기반 다중 사용자 검출기의 국부 최소점 문제를 간단히 해결하고 설계된 검출기의 성능을 병렬 간섭 제거기와 비교 분석하였다 또한 역방향 링크는 부호 길이가 256 칩인 short 스크램블링 부호를 가정하고, short 스크램블링 부호의 주기성을 이용한 간단한 상관계수 예측 알고리즘을 사용하여 주기적인 확산부호간 상관계수 행렬을 계산하고 Hopfield 신경망의 입력으로 사용하여 확산 코드의 주기에 상응하는 연산에 필요한 신경망회로의 복잡도를 1/(64*64) 배로 단순화하였다. 그, 결과 Hopfield 신경망을 이용한 다중 사용자 검출기(HNN-MUD)는 다중 사용자 간섭(MAI)을 효과적으로 제거하여 기존의 검출기에 비해 낮은 비트 오류율을 보였고 근원거리상황(near-far situation)에서도 타 사용자의 전력의 크기에 관계없이 거의 일정한 비트 오류율을 보여, 기존의 검출기 보다 성능이 향상됨을 보였다.
무선 광 통신 시스템에서 고속의 데이터를 전송하기 위한 방법으로 대역 효율이 높은 OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) 시스템이 연구되고 있다. OFDM 시스템은 PAPR(peak to average power ratio)이 높고 비선형 에러와 디바이스의 불균형으로 발생하는 ICI(inter channel interference)가 발생한다. 무선 광통신 시스템에서 LED(light emission diode)의 구동 전류에 의하여 구동되는 광 출력 파워는 비선형이며 전송 신호는 왜곡된다. 그러므로 비선형 LED 전달함수와 OFDM 신호에 의한 방사된 광 출력의 수신 성능에 대한 연구가 진행되었다. 비선형 왜곡에 의해 발생하는 효과는 기존의 무선 통신에서 사용되는 OFDM의 비선형 특성과 다르며 BER 성능을 저감시킨다. 본 연구에서는 최근 연구된 LED의 비선형성 전달함수를 적용하며, 비선형 왜곡과 Back-off에 의하여 수신기의 주파수영역에서 진폭 감쇄와 ICI를 발생시키므로, BER 성능을 개선시키기 위한 방법을 제안한다. 먼저 LED의 비선형 왜곡을 감소시키기 위한 새로운 PAPR저감 기법을 제안하며, 또한 수산 성능을 향상시키기 위하여 적응형 채널 추정 방식과 전송된 신호를 사용하여 SNR(signal to power ratio)을 개선하여 BER(bit error rate)을 개선하였다. 제안된 방법들을 시뮬레이션 결과를 통하여 확인한다.
본 논문에서는 시분할이중화(TDD) 방식을 이용하는 무선통신 분야에서 부분적인 음영지역을 해소하기 위한 RF 중계기의 TDD 신호를 효율적으로 발생시킬 수 있는 방법과 디지털 방식의 회로를 제안하고 구현하였다. 송신 혹은 수신되는 RF 신호로부터 TDD 동기신호를 검출한 후에 이를 다시 RF 중계기에 입력하며 중계기가 정상적으로 동작할 수 있도록 한다. 하향신호의 포락선을 검파한 후 이를 증폭하고, 무선채널환경에 의해서 왜곡된 신호를 디지털 필터링 방식을 이용하여 복원한 후 동기를 획득하는 방식을 제안하였다. TDD 동기신호를 획득하는 알고리즘을 제안하는데 있어서 가능하면 단순하고 비용이 적게 소요되면서도 강력한 알고리즘을 개발하는데 주안점을 두었다. 제안한 방식은 FPGA를 기반으로 하는 RP와 디지털의 통합형 시스템으로 구현되었고, 실제 WiBro 서비스 환경과 동일한 조건하에서 실험하여 동작을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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