• 한국임상약학회지
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• 제23권2호
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• pp.137-141
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• 2013

Purpose: This study compared the performance of new NONMEM estimation methods using a population analysis dataset collected from a clinical study that consisted of 40 individuals and 567 observations after a single oral dose of glimepiride. Method: The NONMEM 7.2 estimation methods tested were first-order conditional estimation with interaction (FOCEI), importance sampling (IMP), importance sampling assisted by mode a posteriori (IMPMAP), iterative two stage (ITS), stochastic approximation expectation-maximization (SAEM), and Markov chain Monte Carlo Bayesian (BAYES) using a two-compartment open model. Results: The parameters estimated by IMP, IMPMAP, ITS, SAEM, and BAYES were similar to those estimated using FOCEI, and the objective function value (OFV) for diagnosing the model criteria was significantly decreased in FOCEI, IMPMAP, SAEM, and BAYES in comparison with IMP. Parameter precision in terms of the estimated standard error was estimated precisely with FOCEI, IMP, IMPMAP, and BAYES. The run time for the model analysis was shortest with BAYES. Conclusion: In conclusion, the new estimation methods in NONMEM 7.2 performed similarly in terms of parameter estimation, but the results in terms of parameter precision and model run times using BAYES were most suitable for analyzing this dataset.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권5호
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• pp.1527-1532
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• 2023

The noise reduction algorithm using the non-local means (NLM) approach is very efficient in nuclear medicine imaging. In this study, the applicability of the NLM noise reduction algorithm in single-photon emission computed tomography (SPECT) images with a brain phantom and the optimization of the NLM algorithm by changing the smoothing factors according to various reconstruction methods are investigated. Brain phantom images were reconstructed using filtered back projection (FBP) and ordered subset expectation maximization (OSEM). The smoothing factor of the NLM noise reduction algorithm determined the optimal coefficient of variation (COV) and contrast-to-noise ratio (CNR) results at a value of 0.020 in the FBP and OSEM reconstruction methods. We confirmed that the FBP- and OSEM-based SPECT images using the algorithm applied with the optimal smoothing factor improved the COV and CNR by 66.94% and 8.00% on average, respectively, compared to those of the original image. In conclusion, an optimized smoothing factor was derived from the NLM approach-based algorithm in brain SPECT images and may be applicable to various nuclear medicine imaging techniques in the future.

• 대한핵의학회지
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• 제36권6호
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• pp.344-356
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• 2002

목적: 적혈구 혈액 풀 SPECT는 높은 특이도로 인하여, 간의 대표적인 양성 종양인 혈관종의 진단에 널리 사용되어 왔지만 낮은 해상도가 이 검사의 단점 중 하나였다. 최근 들어 ordered subset expectation maximization (OSEM)이라는 기술이 임상 핵의학 분야에서 단층영상의 재구성에 도입되고 있는 바, 저자들은 간 혈관종을 대상으로 기존의 역투사방식과 새로운 수정된 반복영상구성법인 OSEM을 비교하고자 하였다. 대상 및 방법: 24명의 간 혈관종 환자의 28개의 병변들 각각으로부터 이중 헤드 감마 카메라를 이용하여 단층영상 재구성을 위한 64개의 투사 영상을 얻었다. 이들 raw data는 LINUX운영체계의 개인용 컴퓨터에 보내서, 각각의 header file을 interfile로 대체하여 OSEM프로그램이 인식할 수 있도록 하였다. 최상의 영상을 구성하는 조건을 알아보기 위하여 다양한 subset 수(1, 2, 4, 8, 16 그리고 32) 및 반복계산 수 (1, 2, 4, 8, 그리고 16)하에서 재구성을 시도하여 4번의 반복계산과 16개의 subset일 때를 최적 조건으로 선택하였다. 이후 이 조건 하에서 OSEM과 역투사 방법으로 각각 모든 대상을 재구성한 후에 3명의 핵의학 및 방사선과 전문의가 특별한 정보 없이 모든 영상을 검토하였다. 결과: 28개의 병변을 맹검한 결과, 거의 모든 증례에서 OSEM이 역투사에 비교하여 최소한 대등하거나 우수한 영상의 질을 보여주었다. 비록 3 cm 이상의 큰 병변의 검출에는 차이가 없었으나 1.5-3 cm 크기의 병변 5개는 OSEM을 통하여서만 발견되었다. 하지만 1.5 cm 미만의 작은 병변 4개는 양쪽 모두에서 검출되지 않았다. 결론: OSEM은 작은 크기의 간 혈관종을 발견하는데 보다 높은 민감도를 보였으며 전체적인 영상의 질에 있어서도 보다 좋은 대조도와 윤곽을 보여주었다. OSEM은 이와 같은 장점 뿐만 아니라 높은 사양의 컴퓨터를 요하지않고 계산시간이 길지 않기 때문에 임상에서 간 혈관종의 진단을 위한 적혈구 혈액풀 SPECT에 쉽게 적용될 수 있는 좋은 방법으로 사료된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.493-497
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• 2016

적외선 영상은 야간에 표적의 탐지가 가능하여 보완과 감시분야에 활용도가 높다. 그러나 가시광선 영상에 비하여 해상도가 낮고 잡음의 영향이 크다는 단점이 있다. 본 논문에서는 적외선 영상의 표적을 분할하는 방법을 연구한다. 표적을 포함하는 다수의 관심영역(Region of Interest)을 다단계 분할 방법을 이용하여 추출하고 관심영역을 입력영상으로 다단계 분할방법을 다시 적용하여 표적을 분할한다. 다단계 분할 방법의 각 단계는 가우시안 혼합모델의 파라미터를 초기화 하고 추정하는 k-means 클러스터링(Clustering)과 EM(Expectation-Maximization) 알고리즘과 추정된 사후확률을 이용하여 각 화소의 클러스터를 결정하는 단계로 구성된다. 본 논문에서 추출된 관심영역을 선택하고 통합하는 방법을 제안한다. 관심영역의 통합은 근접한 모든 관심영역의 윈도우를 포함하도록 이루어진다. 실험에서는 야간의 보행자로부터 획득한 적외선 영상에 제안된 방법을 적용하고 다른 분할 방법과 비교하여 제안한 방법이 우수함을 보인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.45-45
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• 2017

상이한 자연현상으로 발생된 자료들은 때때로 통계적으로 다른 특성을 가지는 경우가 있다. 이런 자료들은 다른 두 개 이상의 모집단에서 자료가 발생한 것으로 가정할 수 가 있다. 기존에 널리 사용되어온 분포형 모형의 경우 단일한 모집단으로부터 자료가 발생한다는 가정하에서 개발된 모형들로 위에서 언급한 자료들을 적절히 모의할 수 없다. 이런 상이한 모집단에서 발생된 자료를 모형화 하기 위해서 혼합분포모형(mixture distribution)이 개발되었다. 홍수나 가뭄 등과 같은 극치 사상의 경우 다양한 자연현상들로부터 발생하기에 혼합분포모형을 적용할 경우 보다 정확한 모의가 가능하다. 혼합분포모형은 두 개 이상의 비혼합분포모형들을 가중합하여 만들어진다. 혼합 분포모형의 형태로 인하여 기존의 분포형 모형의 매개변수 추정 모형으로 널리 사용되던 최우도법 (maximum likelihood method), 모멘트법(method of moment), 확률가중모멘트법 (probability weighted moment method) 등을 이용하여 혼합분포모형의 매개변수를 추정하는 것이 용이 하지 않다. 혼합분포모형의 매개변수 추정 방법으로는 Expectation-Maximization (EM) 알고리즘, Meta-Heuristic Maximum Likelihood (MHML) 방법, Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 방법 등이 적용되고 있다. 현재까지 수자원 분야에서 사용되는 극치 자료를 혼합분포모형을 이용하여 모의할 때 매개변수 추정방법에 따른 특성에 대한 연구가 진행되지 않았다. 본 연구에서는 우리나라 연최대강우량 자료를 이용하여 혼합분포모형의 매개변수 추정방법 (EM 알고리즘, MHML 방법, MCMC 방법) 들의 특성들을 비교 분석하였다. 혼합분포모형으로는 Gumbel-Gumbel 혼합분포 모형을 적용하였다. 본 연구의 결과는 향후 혼합분포모형을 이용한 연구에 좋은 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권12호
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• pp.4591-4596
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• 2023

Single-photon emission computed tomography SPECT image reconstruction methods have a significant influence on image quality, with filtered back projection (FBP) and ordered subset expectation maximization (OSEM) being the most commonly used methods. In this study, we proposed newly-designed adaptive non-blind deconvolution with a structural similarity (SSIM) index that can take advantage of the FBP and OSEM image reconstruction methods. After acquiring brain SPECT images, the proposed image was obtained using an algorithm that applied the SSIM metric, defined by predicting the distribution and amount of blurring. As a result of the contrast to noise ratio (CNR) and coefficient of variation evaluation (COV), the resulting image of the proposed algorithm showed a similar trend in spatial resolution to that of FBP, while obtaining values similar to those of OSEM. In addition, we confirmed that the CNR and COV values of the proposed algorithm improved by approximately 1.69 and 1.59 times, respectively, compared with those of the algorithm involving an inappropriate deblurring process. To summarize, we proposed a new type of algorithm that combines the advantages of SPECT image reconstruction techniques and is expected to be applicable in various fields.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권3호
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• pp.587-598
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• 2016

각종 선거를 앞두고 여러 여론조사 기관들은 다양한 방법으로 선거 결과를 예측한다. 조사를 통한 선거 예측을 수행하는 데 있어서 발생할 수 있는 문제점 중 하나는 무응답이며 무응답 대체 방법에 따라 예측 결과는 완전히 다른 결과를 생산해 낼 수 있다. 본 연구에서는 무응답 대체의 방법으로 모형을 기반으로 한 대체 방법에 대하여 연구하였다. 특히, 최대 우도 추정 방법을 적용했을 때 무시할 수 없는 무응답 (non-ignorable non-response) 체계 하에서 발생할 수 있는 변방 값 문제를 해결하기 위해 Wei와 Tanner (1990)가 제안한 Monte Carlo EM 알고리즘을 적용하였다. 모의 실험을 통하여 MCEM 방법과 기존의 최대 우도 추정 방법, 베이지안 추정 방법 사이의 비교 연구를 진행하였고 그 결과 MCEM 방법이 기존 방법들에 대한 대안 방법으로 이용될 수 있음을 보였다. 또한 2012년에 시행된 제18대 대통령 선거 당일의 출구조사 자료를 적용하여 실증 분석을 수행하였다. 예측 결과를 비교하기 위해 Bautista 등 (2007)이 제안한 MWPE (modified within precinct error)를 이용하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.2029-2032
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• 2004

The quantity of data were rapidly increased recently and caused the data overwhelming. This led to be difficult in searching the required data. The method of eliminating redundant data was needed. One of the efficient methods was Knowledge Discovery in Database (KDD). Generally data can be separate into 2 cases, continuous data and discrete data. This paper describes algorithm that transforms continuous attributes into discrete ones. We present an Improved Class Attribute Interdependence Maximization (ICAIM), which designed to work with supervised data, for discretized process. The algorithm does not require user to predefine the number of intervals. ICAIM improved CAIM by using significant test to determine which interval should be merged to one interval. Our goal is to generate a minimal number of discrete intervals and improve accuracy for classified class. We used iris plant dataset (IRIS) to test this algorithm compare with CAIM algorithm.

• 대한산업공학회지
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• 제24권2호
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• pp.175-183
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• 1998

When a product is designed, tolerances must be given to the product so that required functions are guaranteed and production costs are minimized. In this research, a model is suggested which allocates tolerances to components optimally according to the STA(Statistical Tolerance Allocation) method. Taking into account the concept that dimensional errors have characteristics of statistical distributions, this model presents the discrete pseudo-boolean approach for the tolerance optimization by minimizing the tolerance cost and the quality loss cost. In this approach, two methods are proposed for the reduction of the problem scale; 1) a method for converting the minimization model for casts into the maximization model for cost savings, and 2) procedures to reduce the number of constraints and variables.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제8권5호
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• pp.959-968
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• 2013

This paper presents a new approach with artificial immune system algorithm to solve the profit based unit commitment problem. The objective of this work is to find the optimal generation scheduling and to maximize the profit of generation companies (Gencos) when subjected to various constraints such as power balance, spinning reserve, minimum up/down time and ramp rate limits. The proposed hybrid method is developed through adaptive search which is inspired from artificial immune system and genetic algorithm to carry out profit maximization of generation companies. The effectiveness of the proposed approach has been tested for different Gencos consists of 3, 10 and 36 generating units and the results are compared with the existing methods.