• Journal of Multimedia Information System
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• 제9권1호
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• pp.21-32
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• 2022

Early-stage diagnosis of Alzheimer's Disease (AD) from Cognitively Normal (CN) patients is crucial because treatment at an early stage of AD can prevent further progress in the AD's severity in the future. Recently, computer-aided diagnosis using magnetic resonance image (MRI) has shown better performance in the classification of AD. However, these methods use a traditional machine learning algorithm that requires supervision and uses a combination of many complicated processes. In recent research, the performance of deep neural networks has outperformed the traditional machine learning algorithms. The ability to learn from the data and extract features on its own makes the neural networks less prone to errors. In this paper, a dense neural network is designed for binary classification of Alzheimer's disease. To create a classifier with better results, we studied result of different activation functions in the prediction. We obtained results from 5-folds validations with combinations of different activation functions and compared with each other, and the one with the best validation score is used to classify the test data. In this experiment, features used to train the model are obtained from the ADNI database after processing them using FreeSurfer software. For 5-folds validation, two groups: AD and CN are classified. The proposed DNN obtained better accuracy than the traditional machine learning algorithms and the compared previous studies for AD vs. CN, AD vs. Mild Cognitive Impairment (MCI), and MCI vs. CN classifications, respectively. This neural network is robust and better.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제27권3호
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• pp.63-80
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• 2018

Purpose The purpose of this study is to build a machine learning-based customer classification model to promote customer expansion effect of the free sample promotion. Specifically, the proposed model classifies potential target customers who are expected to purchase the products included in the free sample promotion after receiving the free samples. Design/methodology/approach This study proposes to build a customer classification model for determining customers suitable for providing free samples by using various machine learning techniques such as logistic regression, multiple discriminant analysis, case-based reasoning, decision tree, artificial neural network, and support vector machine. To validate the usefulness of the proposed model, we apply it to a real-world free sample-based target marketing case of a Korean major cosmetic retail company. Findings Experimental results show that a machine learning-based customer classification model presents satisfactory accuracy ranging from 70% to 75%. In particular, support vector machine is found to be the most effective machine learning technique for free sample-based target marketing model. Our study sheds a light on customer relationship management strategies using free sample promotions.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권1호
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• pp.33-42
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• 2013

본 논문에서는 비등방성 센서 네트워크에서 노드 간 연결 정보만을 이용하여 일반노드의 위치를 찾는 다중 홉 Range-free 측위 알고리즘을 제안한다. 제안하는 측위 알고리즘에서 일반노드는 자신과 앵커노드 쌍이 이루는 최단경로의 측정 홉 수와 기대 홉 수를 비교하여 최단경로의 우회 정도를 측정하고, 우회 정도에 따라 자신으로부터 앵커노드까지의 거리를 추정한다. 일반노드는 이러한 과정을 네트워크의 모든 앵커노드 쌍에 대하여 반복하며, 획득한 거리 정보를 사용하여 위치를 추정한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 Range-free 알고리즘에 비해 적은 수의 앵커노드를 필요로 하며, 적은 통신 오버헤드를 갖는다. 마지막으로 성능평가를 위하여 MATLAB 시뮬레이션을 수행하였으며, 기존의 Range-free 측위 알고리즘에 비해 향상된 위치정확도를 보였다.

• Bioinformatics and Biosystems
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• 제2권2호
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• pp.71-74
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• 2007

Cell phenotypes are determined by groups of functionally related genes. Microarray profiling of gene expression provides us response of cellular state to its perturbation. Several methods for uncovering a cellular network show reliable network reconstruction. In this study, we present reconstruction of genetic regulatory network of inflammation bowel disease in human peripheral blood mononuclear cell. The microarray based on Affymetrix Gene Chip Human Genome U133 Array Set HG-U133A is processed and applied network reconstruction algorithm, ARACNe. As a result, we will show that inferred network composed of 450 nodes and 2017 edges is roughly scale-free network and hierarchical organization. The major hub, CCNL2 (cyclin A2), in inferred network is shown to be associated with inflammatory function as well as apoptotic function.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제10권4호
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• pp.151-164
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• 2009

전략적 제휴를 통해 형성되는 기업 간의 네트워크는 정보, 자원, 지식이 공유되고 확산되는 경로이자 새로운 자원으로서, 제휴네트워크의 구조적 특성은 기업의 성과에 영향을 미치고 있으므로 전략경영의 중요한 연구대상이 되었다. 본 연구는 건설기업간의 제휴네트워크를 대상으로 중앙성, 결속성, 등위성, 무척도성 등과 같은 구조적 특성을 분석하고, 이러한 특성이 성과에 미치는 영향을 확인한다. 연구 결과 건설기업 간의 제휴네트워크는 대부분의 기업이 상호 연결된 거대한 집단구조임과 동시에 일부의 허브 기업이 전체 제휴의 대다수를 차지하고 있음을 발견히였다. 그리고 네트워크에 포함된 기업을 5개의 역할 집단으로 분류할 수 있었으며, 상위집단의 경쟁과 협력 구도를 파악하였다. 또한 척도 없는 네트워크의 속성이 존재하여 제휴의 양극화가 진행 중임을 확인하였다. 최근 10년간의 네트워크에 대한 실증적 분석을 통해 참여한 프로젝트가 많고 네트워크에서 중심에 있는 기업의 성과가 지속적으로 높음을 검증하였다. 제휴를 통해 형성되는 네트워크에서 기업이 자리 매김(embedding)하는 미시적 행태와 네트워크의 거시적, 구조적인 속성은 참여한 기업에게 편익과 제약을 동시에 제공하고 있다. 이제 기업의 전략방향과 일치하는 네트워크전략의 수립과 포지셔닝 및 네트워크자원의 관리는 새로운 중요한 전략적 과제이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.31-37
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• 2008

본 논문은 다중 그리드 사이트에서 어플리케이션의 특성을 고려한 동적 작업 재배치 정책을 제안한다. 이 정책은 다중 그리드 사이트에서 수행할 어플리케이션의 특성에 따라 계산 집약 어플리케이션 또는 네트워크 집약 어플리케이션으로 분류한다. 또한, 네트워크 집약 어플리케이션을 단일 사이트에 할당하여 사이트간의 통신을 제거함으로써 전체 작업실행시간을 단축한다. 하지만 단일 사이트에 네트워크 집약 어플리케이션을 수행할 유휴 노드 수가 존재하지 않으면 네트워크 지연을 최소화하도록 다중 사이트에 먼저 할당한다. 그리고 단일 사이트에 네트워크집약 어플리케이션을 수행할 수 있는 유휴 노드의 수가 생성되면 다중 사이트에서 수행중인 어플리케이션을 단일사이트로 재배치하여 전체 작업실행시간을 단축한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안한 동적 적업 재배치정책이 기존 스케줄링 정책에 비해 데이터 그리드의 성능 향상 면에서 우수함을 보인다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권10호
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• pp.455-464
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• 2015

최근 해외여행에 대한 관심과, 스마트폰의 사용이 증가함에 따라 여행객들의 여행 관련 응용 사용이 늘고 있다. 여행객들에게 필요한 응용은 날씨, 지도, 여행 정보 제공 응용 등이 있다. 하지만 해외에서의 네트워크는 비싸고 불안정하기 때문에, 해외여행객들에게 금전적인 부담을 주고 사용상의 불편함을 준다. 예를 들어, 지도 응용은 네트워크 연결이 필수적이며 이미지 다운로드 양이 많아서 배터리 소모가 많다. 하지만 해외여행은 야외 활동이 주를 이루기 때문에 스마트폰의 충전이 쉽지 않다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 네트워크, 배터리의 사용을 최소한으로 줄이는 방법을 목적으로 Travel Manager를 제안하며 구현한다. Travel Manager는 사용자가 네트워크의 연결 여부를 확인하여 수동으로 여행 관련 정보를 동기화할 수 있도록 한다. 그 밖에 환율을 자동 적용하여 경비를 계산하며, 사용자 간에 여행 정보를 주고받을 수 있는 기능을 제안한다. 또한 배터리의 사용을 최소화하면서 네트워크 연결 없이도 사용이 가능한 네트워크 프리 그린 네비게이션을 제안한다.

• 한국자기공명학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.130-137
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• 2001

Backbone dynamics of the catalytic residues in free and steroid-bound $\Delta$$^{5}$ -3- ketosteroid isomerase from Pseudomonas testosteroni has been examined by $^{15}$ N relaxation measurements. The relaxation data were analyzed using the model-free formalism to extract the model-free parameters (S$^2$, $\tau$$_{e}$, and R$_{ex}$). Tyr-34 and Asp-99 exhibit enhanced high-frequency (pico- to nanosecond) internal motions in the free enzyme, which are restricted upon ligand binding, while Asp-38 experiences severe restriction of the internal motions in the fee enzyme, suggesting that Tyr-14 and Asp-99 are more actively involved in the ligand binding than Asp-38. The results also indicate that the H-bond network in the catalytic cavity might be slightly strengthened upon ligand binding, which may have some implications on the enzyme mechanism.he enzyme mechanism.m.

• 융합보안논문지
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• 제12권3호
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• pp.67-73
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• 2012

본 논문에서는 지그비를 이용한 무선 기반 센서 네트워크 단점을 극복하기 위하여 유무선 네트워크 연동 기술을 이용한 하이브리드 센서 네트워크 구현 방안을 제시하였다. 제안된 유무선 연동 센서 네트워크는 CATV망에서의 저손실 전송 특성을 바탕으로 실내 무선 환경의 열악한 전송 특성을 보완할 수 있으며, 마찬가지로 동일 주파수 대역의 무선랜과 블루투스의 간섭에서도 자유로울 수 있다. 또한 이미 충분한 인프라가 구축되어 있는 CATV망을 변경없이 사용하고, 기존 무선망의 전송 부정확성에 대한 안정성과 예측 가능한 전송 링크를 제공함으로써 네트워크 설계가 보다 효율적이었으며, 센서 네트워크의 안정성과 높은 신뢰성을 보장하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권12B호
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• pp.1259-1266
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• 2010

M2M 통신은 기기간 자율적인 네트워크 구성 및 정보 전달을 통해 사물, 차량, 사람의 상태 등을 파악하는 유비쿼터스 환경 구축의 핵심 기술로 인식되고 있다. 특히 M2M 기술 구축을 위해 사용되는 무선 센서 네트워크에 대해 수집되는 데이터의 신뢰성 확보를 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 신뢰성 문제는 센서네트워크를 통해 지연에 민감한 멀티미디어 정보가 전송됨에 따라 그 중요성이 크게 부각되었다. 이러한 통신 신뢰성에 가장 큰 영향을 끼치는 것이 센서 노드 간 간섭 문제이며, 더욱이 멀티 홉 환경에서는 이러한 통신 간섭 문제로 인한 성능 저하가 급격하게 발생하는 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 패킷 지연 성능 향상을 위하여 멀티 홉 환경에서 센서 노드 간의 간섭 범위를 고려하여 간섭 회피 경로를 설정하는 다중 경로 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안 알고리즘의 성능 평가를 위해 모의실험을 수행하였고, 그 결과 기존 무선 센서 네트워크의 라우팅 알고리즘에 비해 패킷 지연 및 전송률 성능 측면에서 우수함을 입증할 수 있었다.