• 제목/요약/키워드: Learning curve

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Evidential Belief Function, Weight of Evidence 및 Artificial Neural Network 모델을 이용한 산사태 공간 취약성 예측 연구 (Landslide Susceptibility Prediction using Evidential Belief Function, Weight of Evidence and Artificial Neural Network Models)

  • 이사로;오현주
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제35권2호
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    • pp.299-316
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    • 2019
  • 본 연구는 지리정보시스템(GIS) 환경에서 확률 모델인 Weight Of Evidence (WOE)와 Evidential Belief Function (EBF), 기계학습 모델인 Artificial Neural Networks (ANN) 모델을 이용하여 평창지역의 산사태 취약성도를 공간적으로 분석하고 예측하였다. 본 연구지역은 2006년 태풍 에위니아에 의한 집중호우로 산사태가 많이 발생하여 많은 재산 및 인명피해가 발생하였다. 산사태 취약성도를 작성하기 위해 항공사진을 이용하여 3,955개의 방대한 산사태 발생 위치를 탐지하였고, 환경공간정보인 지형, 지질, 토양, 산림 및 토지이용 등의 공간 데이터를 수집하여 공간데이터베이스에 구축하였다. 이러한 공간데이터베이스를 이용하여 산사태에 영향을 줄 수 있는 인자 17개를 추출하여 입력 인자와 EBF, WOE, ANN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하고 검증하였다. 작성 및 검증을 위해 산사태 자료는 각각 50%씩 나누어서 훈련 및 검증을 실시하였고, 검증결과 WOE 모델의 경우는 74.73%, EBF 모델의 경우는 75.03%, ANN 모델의 경우는 70.87%의 예측 정확도를 나타내었다. 본 연구에 사용된 모델 중 EBF 모델이 가장 높은 정확도를 나타냈으며, 모든 모델에서 70% 이상의 예측 정확도를 보여 본 연구에서 사용된 기법이 산사태 취약성도 작성에 유효함을 나타내었다. 본 연구에서 제안된 WOE, EBF, ANN 모델과 산사태 취약성도는 이전에 산사태가 발생하지 않은 지역의 산사태를 예측하는 데 사용될 수 있다. 이러한 취약성도는 산사태 위험 감소를 촉진하고, 토지 이용 정책 및 개발을 위한 기초자료 역할을 할 수 있으며, 궁극적으로 산사태 재해 예방을 위한 시간과 비용을 절약할 수 있다. 향후 보다 많은 지역에서 산사태 취약성도 작성 방법을 적용하여 산사태 위험 예측을 위한 일반화된 모델을 이끌어 내야 한다.

데이터-재순환 구조에서 적응 가중치 갱신을 통한 LMS 알고리즘 수렴 속 도 개선 (Improvement of LMS Algorithm Convergence Speed with Updating Adaptive Weight in Data-Recycling Scheme)

  • 김광준;장혁;석경휴;나상동
    • 정보보호학회논문지
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    • 제9권4호
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    • pp.11-22
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    • 1999
  • LMS 적응필터는 많은 신호처리 응용분야에서 광범위하게 사용되고 있으나 반복 적 최소 자승 (RLS) 적응 필터와 비교해서 주어진 안정상태 평균 자승 에러에 대한 수렴특성이 떨어진 다. 본 논문은 LMS 알고리즘의 수렴속도를 향상시키기 위해 폐기된 탭 입력 데이터를 몇 개의 한정된 버퍼를 이용 탭 가중치를 적응적으로 조절하여 수렴특성을 개선한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 스텝 크기 매 개변수 $\mu$값의 증가는 보다 빠른 수렴속도와 평균 자승에러를 감소시키는 효과를 가지므로 데이터 재순 환 버퍼 구조에서 탭 가중치의 갱신에 비례하여 평균 자승 에러의 수렴속도가 재순환 버퍼 B를 증가시 켜 수렴속도가 (B+1)배 만큼 증가한다. 데이터 버퍼 알고리즘을 이용한 제안된 TDL 필터가 LMS 알고 리즘과 동일한 수렴조건을 가지고 실행될 때 연산복잡성의 실질적 부담감을 배제하고 채널 간의 상호심 볼간섭을 보다 효율적으로 제어하면서 적응 횡단선 필터의 수렴속도를 증기시켜 개선한다.

기계학습을 이용한 지진 취약성 평가 및 매핑: 9.12 경주지진을 대상으로 (Seismic Vulnerability Assessment and Mapping for 9.12 Gyeongju Earthquake Based on Machine Learning)

  • 한지혜;김진수
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제36권6_1호
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    • pp.1367-1377
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    • 2020
  • 본 연구는 2016년 발생한 9.12 경주지진을 중심으로 경주시 건축물의 지진 취약성을 평가하고 지도를 제작하는데 목적이 있다. 지진 취약성을 평가하기위해 지질공학, 물리, 구조적 요인과 관련된 11개의 영향인자를 선정하였으며, 이는 독립변수로 적용되었다. 종속변수로는 9.12 경주지진 당시 실제 피해 입은 건축물의 위치자료가 사용되었다. 평가 모델은 기계학습 방법의 RF와 SVM을 기반으로 구축하였으며, 훈련 및 검증 데이터셋은 70:30 비율로 무작위 선별되었다. 정확도 검증은 ROC 곡선을 사용하여 최적 모델을 선별하였으며, 각 모델의 정확도는 RF(1.000), SVM(0.998), 예측 정확도는 RF(0.947), SVM(0.926) 로 나타났다. RF 모델을 기반으로 경주시 전체 건축물의 예측 값을 도출하였으며, 이를 등급화 하여 지진 취약성 지도를 작성하였다. 행정동별 건물 등급 분포를 살펴본 결과, 황남동, 월성동, 선도동, 내남면이 취약성이 높은 지역으로, 양북면, 강동면, 양남면, 감포읍이 상대적으로 안전한 지역으로 나타났다.

Full-Endoscopic versus Minimally Invasive Lumbar Interbody Fusion for Lumbar Degenerative Diseases : A Systematic Review and Meta-Analysis

  • Son, Seong;Yoo, Byung Rhae;Lee, Sang Gu;Kim, Woo Kyung;Jung, Jong Myung
    • Journal of Korean Neurosurgical Society
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    • 제65권4호
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    • pp.539-548
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    • 2022
  • Objective : Although full-endoscopic lumbar interbody fusion (Endo-LIF) has been tried as the latest alternative technique to minimally invasive transforaminal lumbar interobody fusion (MIS-TLIF) since mid-2010, the evidence is still lacking. We compared the clinical outcome and safety of Endo-LIF to MIS-TLIF for lumbar degenerative disease. Methods : We systematically searched electronic databases, including PubMed, EMBASE, and Cochrane Library to find literature comparing Endo-LIF to MIS-TLIF. The results retrieved were last updated on December 11, 2020. The perioperative outcome included the operation time, blood loss, complication, and hospital stay. The clinical outcomes included Visual analog scale (VAS) of low back pain and leg pain and Oswestry disability index (ODI), and the radiological outcome included pseudoarthosis rate with 12-month minimum follow-up. Results : Four retrospective observational studies and one prospective observational study comprising 423 patients (183 Endo-LIF and 241 MIS-TLIF) were included, and the pooled data analysis revealed low heterogeneity between studies in our review. Baseline characteristics including age and sex were not different between the two groups. Operation time was significantly longer in Endo-LIF (mean difference [MD], 23.220 minutes; 95% confidence interval [CI], 10.669-35.771; p=0.001). However, Endo-LIF resulted in less perioperative blood loss (MD, -144.710 mL; 95% CI, 247.941-41.478; p=0.023). Although VAS back pain at final (MD, -0.120; p=0.586), leg pain within 2 weeks (MD, 0.005; p=0.293), VAS leg pain at final (MD, 0.099; p=0.099), ODI at final (MD, 0.141; p=0.093) were not different, VAS back pain within 2 weeks was more favorable in the Endo-LIF (MD, -1.538; 95% CI, -2.044 to -1.032; p<0.001). On the other hand, no statistically significant group difference in complication rate (relative risk [RR], 0.709; p=0.774), hospital stay (MD, -2.399; p=0.151), and pseudoarthrosis rate (RR, 1.284; p=0.736) were found. Conclusion : Relative to MIS-TLIF, immediate outcomes were favorable in Endo-LIF in terms of blood loss and immediate VAS back pain, although complication rate, mid-term clinical outcomes, and fusion rate were not different. However, the challenges for Endo-LIF include longer operation time which means a difficult learning curve and limited surgical indication which means patient selection bias. Larger-scale, well-designed study with long-term follow-up and randomized controlled trials are needed to confirm and update the results of this systematic review.

인공지능을 활용한 흉부 엑스선 영상의 코로나19 검출 및 분류에 대한 분석 연구 (Analysis Study on the Detection and Classification of COVID-19 in Chest X-ray Images using Artificial Intelligence)

  • 윤명성;권채림;김성민;김수인;조성준;최유찬;김상현
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제16권5호
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    • pp.661-672
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    • 2022
  • COVID-19를 발생시키는 SARS-CoV2 바이러스가 발생한 후 전염병은 전 세계로 확산되며, 감염 사례와 사망자의 수가 빠르게 증가함에 따라 의료자원의 부족 문제가 야기되었다. 이것을 해결하려는 방법으로 인공지능을 활용한 흉부 X-ray 검사가 일차적인 진단 방법으로 관심을 받게 되었다. 본 연구에서는 인공지능을 통한 COVID-19 판독 방식들에 대해 종합적으로 분석하는 것에 목적을 두고 있다. 이 목적을 달성하기 위해 292개의 논문을 일련의 분류 방법을 거처 수집했다. 이러한 자료들을 토대로 Accuracy, Precision, Area Under Curve(AUC), Sensitivity, Specificity, F1-score, Recall, K-fold, Architecture, Class를 포함한 성능 측정정보를 분석했다. 그 결과로 평균 Accuracy, Precision, AUC, Sensitivity, Specificity 값은 각각 95.2%, 94.81%, 94.01%, 93.5%, 93.92%로 도출되었다. 연도별 성능 측정정보는 점차 증가하는 값을 나타냈고 이 외에도 Class 수, 이미지 데이터 수에 따른 변화율, Architecture 사용 비율, K-fold에 관한 연구를 진행했다. 현재 인공지능을 활용한 COVID-19의 진단은 독자적으로 사용되기에는 여러 문제가 존재하지만, 의사의 보조수단으로써 사용됨에는 부족함이 없을 것으로 예상된다.

딥러닝 알고리즘을 이용한 강우 발생시의 유량 추정에 관한 연구 (A study on discharge estimation for the event using a deep learning algorithm)

  • 송철민
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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    • pp.246-246
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    • 2021
  • 본 연구는 강우 발생시 유량을 추정하는 것에 목적이 있다. 이를 위해 본 연구는 선행연구의 모형 개발방법론에서 벗어나 딥러닝 알고리즘 중 하나인 합성곱 신경망 (convolution neural network)과 수문학적 이미지 (hydrological image)를 이용하여 강우 발생시 유량을 추정하였다. 합성곱 신경망은 일반적으로 분류 문제 (classification)을 해결하기 위한 목적으로 개발되었기 때문에 불특정 연속변수인 유량을 모의하기에는 적합하지 않다. 이를 위해 본 연구에서는 합성곱 신경망의 완전 연결층 (Fully connected layer)를 개선하여 연속변수를 모의할 수 있도록 개선하였다. 대부분 합성곱 신경망은 RGB (red, green, blue) 사진 (photograph)을 이용하여 해당 사진이 나타내는 것을 예측하는 목적으로 사용하지만, 본 연구의 경우 일반 RGB 사진을 이용하여 유출량을 예측하는 것은 경험적 모형의 전제(독립변수와 종속변수의 관계)를 무너뜨리는 결과를 초래할 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 임의의 유역에 대해 2차원 공간에서 무차원의 수문학적 속성을 갖는 grid의 집합으로 정의되는 수문학적 이미지는 입력자료로 활용했다. 합성곱 신경망의 구조는 Convolution Layer와 Pulling Layer가 5회 반복하는 구조로 설정하고, 이후 Flatten Layer, 2개의 Dense Layer, 1개의 Batch Normalization Layer를 배열하고, 다시 1개의 Dense Layer가 이어지는 구조로 설계하였다. 마지막 Dense Layer의 활성화 함수는 분류모형에 이용되는 softmax 또는 sigmoid 함수를 대신하여 회귀모형에서 자주 사용되는 Linear 함수로 설정하였다. 이와 함께 각 층의 활성화 함수는 정규화 선형함수 (ReLu)를 이용하였으며, 모형의 학습 평가 및 검정을 판단하기 위해 MSE 및 MAE를 사용했다. 또한, 모형평가는 NSE와 RMSE를 이용하였다. 그 결과, 모형의 학습 평가에 대한 MSE는 11.629.8 m3/s에서 118.6 m3/s로, MAE는 25.4 m3/s에서 4.7 m3/s로 감소하였으며, 모형의 검정에 대한 MSE는 1,997.9 m3/s에서 527.9 m3/s로, MAE는 21.5 m3/s에서 9.4 m3/s로 감소한 것으로 나타났다. 또한, 모형평가를 위한 NSE는 0.7, RMSE는 27.0 m3/s로 나타나, 본 연구의 모형은 양호(moderate)한 것으로 판단하였다. 이에, 본 연구를 통해 제시된 방법론에 기반을 두어 CNN 모형 구조의 확장과 수문학적 이미지의 개선 또는 새로운 이미지 개발 등을 추진할 경우 모형의 예측 성능이 향상될 수 있는 여지가 있으며, 원격탐사 분야나, 위성 영상을 이용한 전 지구적 또는 광역 단위의 실시간 유량 모의 분야 등으로의 응용이 가능할 것으로 기대된다.

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Adverse Effects on EEGs and Bio-Signals Coupling on Improving Machine Learning-Based Classification Performances

  • SuJin Bak
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제28권10호
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    • pp.133-153
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    • 2023
  • 본 논문에서 우리는 뇌 신호 측정 기술 중 하나인 뇌전도를 활용한 새로운 접근방식을 제안한다. 전통적으로 연구자들은 감정 상태의 분류성능을 향상시키기 위해 뇌전도 신호와 생체신호를 결합해왔다. 우리의 목표는 뇌전도와 결합된 생체신호의 상호작용 효과를 탐구하고, 뇌전도+생체신호의 조합이 뇌전도 단독사용 또는 임의로 생성된 의사 무작위 신호와 결합한 경우에 비해 감정 상태의 분류 정확도를 향상시킬 수 있는지를 확인한다. 네 가지 특징추출 방법을 사용하여 두 개의 공개 데이터셋에서 얻은 데이터 기반의 뇌전도, 뇌전도+생체신호, 뇌전도+생체신호+무작위신호, 및 뇌전도+무작위신호의 네 가지 조합을 조사했다. 감정 상태 (작업 대 휴식 상태)는 서포트 벡터 머신과 장단기 기억망 분류기를 사용하여 분류했다. 우리의 결과는 가장 높은 정확도를 가진 서포트 벡터 머신과 고속 퓨리에 변환을 사용할 때 뇌전도+생체신호의 평균 오류율이 뇌전도+무작위신호와 뇌전도 단독 신호만을 사용한 경우에 비해 각각 4.7% 및 6.5% 높았음을 보여주었다. 우리는 또한 다양한 무작위 신호를 결합하여 뇌전도+생체신호의 오류율을 철저하게 분석했다. 뇌전도+생체신호+무작위신호의 오류율 패턴은 초기에는 깊은 이중 감소 현상으로 인해 감소하다가 차원의 저주로 인해 증가하는 V자 모양을 나타냈다. 결과적으로, 우리의 연구 결과는 뇌파와 생체신호의 결합이 항상 유망한 분류성능을 보장할 수 없음을 시사한다.

국내의 갑상선 고주파 절제술에 대한 교육: 현황 및 미래 전망 (Training of Radiofrequency Ablation for Thyroid Nodules in Korea: Current and Future Perspective )

  • 안혜신;정소령;백정환;성진용;김지훈
    • 대한영상의학회지
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    • 제84권5호
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    • pp.1009-1016
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    • 2023
  • 고주파 절제술(radiofrequency ablation)은 미세 침습 치료술의 한 방법으로 양성 갑상선 결절과 갑상선 재발암 환자에서 수술적 치료를 대신하여 이용되고 있다. 국내에서는 2002년 세계 최초로 갑상선 결절에 대한 고주파 절제술을 시작하여, 2008년에는 대규모 연구 결과를 발표하였다. 2009년 대한갑상선영상의학회(Korean Society of Thyroid Radiology)는 고주파 절제술에 대한 첫 권고안을 만들었으며, 2012년과 2018년에 이를 개정하였다. 대한갑상선영상의학회의 지침서는 갑상선 결절의 고주파 절제술에 대한 세계 최초의 지침서로 국내 및 국외에서 갑상선 고주파 절제술을 시행하는 시술자들을 위한 지침이 되었다. 이 지침서들은 한국 및 전 세계 여러 나라에서 고주파 절제술의 확립 및 확산에 크게 기여하였다. 또한 대한 갑상선영상의학회는 2015년부터 참가자 수준에 맞춘 고주파 절제술의 심화 실습 과정을 진행하고 있다. 본 종설에서는 대한갑상선영상의학회에서 실시한 고주파 절제술 교육의 역사를 소개하고, 고주파 절제술의 학습 곡선 및 현재 한국에서의 교육 프로그램을 기술한 후 앞으로 나아갈 방향을 제시해보고자 한다.

전자상거래 시대 국내 택배업의 경쟁력 향상 방안에 관한 연구 (A Study on the Domestic Small Package Express Service′s Competitive Power Improvement Plan at EC Times)

  • 박영태;정종식
    • 한국유통학회:학술대회논문집
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    • 한국유통학회 2002년도 춘계학술대회 발표논문집
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    • pp.31-59
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    • 2002
  • 최근 전자상거래가 급증하면서 택배시장이 급속히 성장하고 있다. 전자상거래를 통하여 거래가 이루어진 상품은 택배서비스를 통해 소비자에게 배송되고 있기 때문에 전자상거래를 통한 택배물량은 향후 지속적으로 증가할 것으로 예상되고 있다. 실제 전자상거래 업체들은 자체적인 택배시스템을 갖추지 않고 아웃소싱 형태로 전문 택배업체들에게 상품 운송을 전담시키고 있으며, 고객들도 욕구가 다양해져 자신이 원하는 장소까지 빠른 시간에 정확히 운송되는 택배를 선호하고 있다. 이와 함께, 택배업체들도 전화 뿐만 아니라 인터넷을 통해 주문요청을 받고 있어 택배수요를 더욱 촉진시키고 있다. 그러나 택배수요에 대한 증가에도 불구하고 상품 배달비용이 전체 구매가격에서 차지하는 비중이 상대적으로 높기 때문에 전자상거래를 통한 소액상품의 경우에 물류비 부담이 상당히 높아지고 있으며, 상품 판매 후 최종 소비자에게 전달되는 과정에서 상품의 안전성, 배송의 신속성 등의 미흡으로 대고객 서비스가 상당히 취약한 실정이다. 즉, 급증하는 전자상거래 물품 운송을 택배시스템의 하부구조가 제대로 지원하고있지 못하다는 지적이 나오고 있으며, 택배서비스에 대한 고객들의 욕구도 제대로 충족시키지 못하고있는 상황에 있다. 반면 일본의 야마토운수(주)와 같은 택배업체들은 고객의 욕구를 충족시키기 위하여 터미널이나 집배차량과 같은 하부시설과 화물추적정보시스템 부문에 과감한 투자를 하고 있고, B2B 또는 B2C 화물 접하 서비스, 인터넷을 통한 화물추적 등을 위안 새로운 택배서비스를 개발하여 고객의 욕구를 충족시키고 있을 뿐만 아니라 전자상거래의 활성화에도 기여하고 있다. 따라서 본 연구에서는 전자상거래시대 택배업의 일반적 개관을 살펴보고, 선진외국의 택배업 사례분석 및 시사점을 도출하여, 이를 바탕으로 국내 택배업의 경쟁력 향상 방안을 제시하여 보고자 한다.orms. Such a design offers an equally aesthetic experience for the interactor as they explore the meaning of the work. This design approach has been used constructively in many applications. The crucial concern is to determine how little or how much information must be presented for the interactor to achieve a suitable level of cognition. This is always a balancing act: too much difficulty will result in interactor frustration and the abandonment of the activity and too little will result in boredom leading to the same negative result In addition, it can be anticipated that the interactor will bring her or his own level of experiential cognition and/or accretion, to the experience providing reflective cognition and/or restructure the learning curve. If the design of the application is outside their present experience, interactors will begin with established knowledge in order to explore the new work. T

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우측 개흉술을 이용한 한국형 인공심장(AnyHeart)의 이식기법 (Surgical Technique for Korean Artificial Heart(AnyHeart) Implantation Using a Right Thoracotomy Approach)

  • 손호성;선경;신재승;이성호;정재승;이혜원;김광택;김승철;원용순;민병구;김형묵
    • Journal of Chest Surgery
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    • 제35권5호
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    • pp.329-335
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    • 2002
  • 배경: 한국형 인공심장(AnyHeartTM)은 단심보조장치, 체네 이식형 양심보조장치, 인공심장, 그리고 생명 유지를 위한 체외순환 장치 등 다양한 형태로 사용이 가능한 장치이다. 그 중에서도 체내 이식형 양심보조장치는 가장 독특한 형태이다. 양심보초장치 이식의 외과적 술기는 주로 삽관으로 구성되어 있고, 흉골 정중절개는 외과의사가 심장의 노출을 충분히 할 수 있어서 가장 선호되어 온 방법이다. 그러나 환자가 흉골 정중절개를 이미 시행 받은 경우나, 또는 차후에 환자 대부분이 흉골 정중절개가 필요한 것을 감안하면 재개흉에 따른 합병증은 양심보조장치 이식에 있어서 중요하게 고려해야 할 부분이다. 일반적인 심장 수술의 임상경험에 근거하여, 저자들은 양심보조장치 이식에 있어서, 도관의 상관을 위한 접근이 심장의 우측에서도 가능할 것이라고 가정하였다. 이번 연구의 목적은 동물실험에서 양심보조장치의 이식을 위한 우측 개흉술의 수술 기법을 개발하고자 하였다. 대상 및 방법: 지난 2년 동안, 30차례의 AnyHeart$^{TM}$ 이식실험 중 16례가(11 calves, 3 canines, and 2 sheep) 우측 개흉술로 이루어졌다. 기계장치는 14례의 동물에서 체내 이식형 양심보조장치로 시술 되었으며, 체외형 양심보조장치와 체내 이식형 좌심실보조장치로 시술된 경우가 각각 1례씩이었다. 수술은 4번째 늑간를 통하여 우측 흉강으로 진입하였고, 양심보조장치의 경우에 우측 유입 도관은 우심방의 free wall에 삽관 하였고, 유춘도관은 인조혈관을 이용하여 주폐동맥애 측단 문합하였다. 좌측 유입도관은 심방격을 통하여 좌심방에 삽관하였고, 유출도관을 무명동맥에 인조현관을 이장하여 측단 문한하였다. 각각의 도관은 피하터널을 통해 우측 옆구리에 위치한 펌프와 연결하였다. 결과: Fitting test와 초기 실험의 5례를 제외하고 모든 실험 동물은 수술 후 회복되었다. 펌프의 유출량은 최고 6.5L/min였고, 평균 3~3.5L/min로 측정되었다. 수술과 관련된 사망이나 이환율은 없었다. 모든 실험 도물은 부검을 하였으며, 부검 결과 도관이 위치는 모두 각각의 심방내에 적절하게 위치하고 있었다.