Artificial intelligence (AI) has been studied in various fields of medical imaging. Currently, top-notch deep learning (DL) techniques have led to high diagnostic accuracy and fast computation. However, they are rarely used in real clinical practices because of a lack of reliability concerning their results. Most DL models can achieve high performance by extracting features from large volumes of data. However, increasing model complexity and nonlinearity turn such models into black boxes that are seldom accessible, interpretable, and transparent. As a result, scientific interest in the field of explainable artificial intelligence (XAI) is gradually emerging. This study aims to review diverse XAI approaches currently exploited in medical imaging. We identify the concepts of the methods, introduce studies applying them to imaging modalities such as computational tomography (CT), magnetic resonance imaging (MRI), and endoscopy, and lastly discuss limitations and challenges faced by XAI for future studies.
정보 서비스를 포함한 웹 서비스에서 사용자 의도를 파악하는 것은 해당 사용자에게 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 중요한 단서가 된다. 본 연구는 과학기술 대표 정보 서비스인 ScienceON에 맞춤형 서비스를 도입하기 위해 사용자가 해당 서비스를 사용하는 과정에서 발생시키는 사용자-서비스 간 상호작용인 사용자 행동을 분석하고 사용자 의도를 파악하여 동적으로 맞춤형 서비스를 제공하는 방식을 제안한다. 특히, 사용자 행동 상태 전이 모델을 도입하여 사용자가 반복적으로 행하는 검색 행동과 내비게이션 행동을 추적하고 의도를 파악할 수 있도록 한다. 288,200 건의 웹 로그 분석을 통해 만들어진 상태 전이 모델과 특정 사용자 로그를 분석하여 본 연구가 어떻게 사용자 의도를 파악할 수 있는 지를 보여준다.
These days, the environment of IT development goes through converging with various industries and technologies. Also, it accelerates to pioneer new markets and develop new technologies. This trend becomes one of the most important factors to explore new national growth engines in Korea. Thus, this research examines current trends of IT convergence in Korea. The strategic characteristics of IT convergence in overseas are briefly explained for comparing purpose. The governmental strategies or efforts regarding the IT convergence have been surveyed. Some example convergences of LG, Samsung, and POSCO as major IT industries in Korea have been introduced. It also identifies several buzz concepts in this field. The study aims to provide an insight about the activities that are happening in the field of IT convergence in Korea. Finally, the findings through the research have been summarized.
Journal of information and communication convergence engineering
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제7권3호
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pp.392-398
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2009
A novel approach is presented to improve the array performance of the alternate mainbeam nulling in a linearly constrained adaptive array processor in coherent environment. The convergence parameters in the linearly constrained LMS algorithm with a unit gain constraint and a null constraint in the direction of the desired signal are adaptively estimated to reduce the error power between the desired signal and the array output in the 2-dimensional convergence parameter space. It is shown that the case for estimating the convergence parameter for the unit gain constraint with that for null constraint fixed performs best. Also, it is observed that the proposed method performs significantly better than conventional methods as the number of coherent interferences increases.
최근에 각종 생체전위를 활용한 연구가 활발히 이루어 지고 있다 학습효과를 위해서 집중력 향상에 대한 연구는 교육분야에서 중요한 과제이다. 따라서 뇌파(eletroencephalogram)를 활용한 집중력 향상에 필요한 소프트웨어적 연구는 가치가 있는 연구로서 판단할 수 있다. 따라서 금번 연구에서는 뇌파와 컴퓨터 간 신호처리에 중점을 두고 효율적으로 데이터 프로세스를 할 수 있는 게임이라는 매체를 활용한 학습효과 증진 프로그램을 개발하고자 한다. 금번 연구에서는 학습에 필요한 인터페이스 프로그램과 뇌파 수집에 필요한 뇌파수집기를 중점으로 개발하였다.
Application of the Filtered-X LMS adaptive filter to active noise control requires to estimate the transfer characteristics between the output and the error signal of the adaptive canceler. In this paper, we derive an adaptive control algorithm and analyze its convergence behavior when the acoustic noise is assumed to consist of multiple sinusoids. The results of the convergence analysis of the Filtered-X LMS algorithm indicate that the effects of parameter estimation inaccuracy on the convergence behavior of the algorithm are characterize by two distinct components : Phase estimation error and estimated magnitude. In particular, the convergence of the Filtered-X LMS algorithm is shown to be strongly affected by the accuracy of the phase response estimate. Simulation results of the algorithm are presented which support the theoretical convergence analysis.
Plasma 물성 데이터는 Plasma내에서 일어나는 입자(전자, 원자, 이온, 분자 등)들의 충돌에 대한 데이터로써 Plasma 발생 장치 설계 및 제어의 핵심 요소이며, Plasma 공정조건 확립을 위한 필수 정보가 된다. 참조표준은 과학기술데이터나 정보에 대하여 정확도와 신뢰도에 대한 분석 및 평가가 이루어진 공인데이터를 말한다. 이러한 플라즈마 물성 정보를 체계적으로 관리하고 신뢰성 있는 데이터를 필요로 하는 산업체에 지원하기 위하여 특정 참조표준과 참조데이터로 제정, 보급하는 Plasma 물성 참조표준 수집평가 시스템이 필요하고, 이에 대한 설계가 필요하다.
최근 데이터의 불변성에 의하여 NFT와 같은 블록체인 기술이 각광받고 있으며, 그에 따라 스마트 계약의 사용량 또한 증가하는 추세이다. 하지만 스마트 계약에 다양한 보안 취약점이 존재하며 배포 후에는 수정을 할 수 없는 스마트 계약 특성상 사전에 해당 취약점을 탐지하는 기술의 중요성이 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 인공신경망 기반의 스마트 계약의 취약점을 탐지하는 기법 연구 동향에 대하여 알아본다.
대규모 양자컴퓨터의 개발은 현재 사용하는 많은 암호화 알고리즘에 위협이 될 것으로 예상한다. 현재 NIST 는 양자 후 시대에 대비하기 위해 양자 내성 암호를 표준화 하기 위한 작업을 진행하고 있으며 이에 따라 post-quantum 시스템의 마이그레이션 과정이 필요하며 각 시스템에 QSC 적용을 위한 연구들이 이어지고 있다. 본 논문에서는 양자 후 시대에 대비하기 위해 NIST 의 PQC post quantum conference 에서 발표한 PQC 후보와 QSC 마이그레이션 과정 및 적용 방안에 대해 조사한다.
CNN 기반 객체 탐지기의 발전으로 돈사에서 돼지 모니터링이 가능하지만, 실제 농가에서 적용하기 위해서는 영상에서 돈사의 조명에 직접 노출된 돼지들이 노출 과다 현상에 의해 탐지되지 않는 문제가 여전히 남아있다. 이러한 문제점은 싱글 모델로서는 정확도 개선의 한계가 있어, 복수개의 모델을 이용한 모델 앙상블 기법을 제안한다. 특히 본 연구에서 제안하는 영상 처리 기법을 사용하여 생성된 상호 보안적인 데이터를 통해 학습된 두 개의 TinyYOLOv4 모델을 결합하면, 돼지 객체 탐지의 정확도가 하나의 TinyYOLOv4 모델에 비하여 획기적으로 개선되었음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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