• 한국자기공명학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.93-102
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• 2005

Purpose: To develop an advanced non-linear curve fitting (NLCF) algorithm for dynamic susceptibility contrast study of brain. Materials and Methods: The first pass effects give rise to spuriously high estimates of $K^{trans}$ in voxels with large vascular components. An explicit threshold value has been used to reject voxels. Results: By using this non-linear curve fitting algorithm, the blood perfusion and the volume estimation were accurately evaluated in T2*-weighted dynamic contrast enhanced (DCE)-MR images. From the recalculated each parameters, perfusion weighted image were outlined by using modified non-linear curve fitting algorithm. This results were improved estimation of T2*-weighted dynamic series. Conclusion: The present study demonstrated an improvement of an estimation of kinetic parameters from dynamic contrast-enhanced (DCE) T2*-weighted magnetic resonance imaging data, using contrast agents. The advanced kinetic models include the relation of volume transfer constant $K^{trans}\;(min^{-1})$ and the volume of extravascular extracellular space (EES) per unit volume of tissue $\nu_e$.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.163-168
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• 2011

본 논문은 감마보정을 위한 비선형 곡선 알고리즘의 개선에 관한 연구이다. 기존의 비선형 감마 곡선 생성 방법은 Gauss-Jordan 역행렬을 적용한 최소 자승 다항식(Least Square Polynomial)을 사용하였다. 이 방법은 다항식 계수 값 계산 과정 중 고차행렬의 역행렬 연산에서 $10^{-11}$ 이하의 매우 작은 값은 절단함으로써 곡선접합의 정밀도가 감소된다. 또한 입력으로 사용되는 샘플 포인트가 10-bit 기준으로 0~1023의 밝기 값에 대하여 고루 분포되어있는 경우에만 정확한 동작이 가능하다. 본 논문은 이러한 기존 알고리즘의 단점을 보완하기 위하여, 고차 다항식의 계수 값을 반데몬드 행렬(Vandemond Matrix)에 SVD분해(Singular Value Decomposition)와 QR분해법(QR Decomposition)을 적용하여 행렬의 고유치와 직교성분만으로 연산하였다 또한, 입력 데이터의 구간을 분할하여 각 구간의 다항식을 생성하고, 새롭게 생성된 다항식을 이용하여 곡선 접합을 수행하도록 하였다. 입력 데이터와 곡선 접합결과의 평균제곱오차(Mean Square Error: MSE)와 표준편차(Standard Deviation: STD)를 통한 오차율 비교 결과 최하위 비트(Least Significant Bit: LSB) 에러 범위에서 MSE가 약 $10^{-9}$ 이고 STD는 약 $10^{-5}$로 정밀도가 향상되었다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제11권2호
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• pp.103-109
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• 2007

목적: 정상인의 뇌영역의 동적 자화율 대조도 (dynamic susceptibility contrast)에서 새로운 비선형 곡선조화 알고리즘을 사용한 Gd-DTPA의 비투과성 (non-permeability)을 조사하고자 한다. 대상 및 방법: 전반적인 혈관내의 이동에 대한 전달함수($K^{trans}$)에 대하여 첫 번째 통과된 조합변수인자의 화소에 대한 정량적인 분석을 실시하였다. 정확한 복셀값의 산출을 위하여 개선된 알고리즘에 의한 경계값을 적용하여 최적화 과정을 반복수행하였다. 결과: 비선형 곡선조화 알고리즘을 적용함으로서, 뇌혈류와 뇌혈류량 측정은 $T2^*$-강조 dynamic contrast enhanced (DCE)에서 상당히 개선 되었다. 재산출된 인자들로부터 뇌관류 강조영상의 형성은 수정된 비선형 곡선조화 알고리즘을 사용하여 획득하였다. 가상공간의 계산과 데이터 입력은 $T2^*$-강조 DCE 영상에서 조영제 포화도를 산출하였다. 결론: 본 연구에서 개발한 새로운 비선형 곡선조화 알고리즘을 사용하여 DCE-$T2^*$ 강조 자기공명영상 데이터를 얻은 후에 역동학적 인자들의 정확성 및 효율성을 개선시키는데 도움을 주는 것으로 확인되었다.

• 정보관리학회지
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• 제29권2호
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• pp.193-204
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• 2012

이 연구에서는 인용 및 동시인용 문헌 네트워크에서의 중심성 지수를 사용한 추론 통계 적용의 첫 번째 단계로써 이들 간 관계의 선형성을 살펴보고자 하였다. 703개의 문헌 동시인용 네트워크를 활용하여 인용 빈도, 연결정도 중심성, 인접 중심성, 매개 중심성 간의 4가지 주요 관계의 패턴을 살펴본 결과, 모든 인용 및 중심성 간 관계가 선형모델보다는 비선형적 모델로 더 잘 설명될 수 있음을 통계적으로 확인되었다. 따라서 이들 간의 인과관계에 대한 다중회귀분석과 같은 추론 통계 분석의 기반이 되는 선형성을 확보하기 위해서는 논리적인 기준에 근거한 데이터 변환이나 실제값을 구간값으로 변환하는 과정이 필요하다고 할 수 있다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제10권4호
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• pp.25-33
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• 2006

지진해일 위험재해도의 작성과 재해경감대책 수립을 위해서는 연안역의 상세한 수심 및 지형을 이용한 시뮬레이션이 요구되고 있다. 본 연구에서는 Beowulf 병렬계산을 통해 동해 전 영역에서 정밀산정이 가능한 병렬유한요소모형을 이용하여 1993년 7월 12일 동해안에 내습한 지진해일에 대한 시뮬레이션을 수행하고, 그 계산 결과와 관측치와의 비교결과를 제시한다. 또한, 해안에서의 지진 해일고의 통계적 분포에 대해 논하며, 해안에서의 지진해일고의 파고분포가 전반적으로 대수정규분포를 따르는 경향을 제시하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제20권8호
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• pp.49-58
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• 2004

콘프레셔미터는 피에조콘 시험과 프레셔미터 시험을 동시에 수행할 수 있는 현장시험기로서 본 연구에서는 국내 점토지반에서 수행한 시험결과를 해석적으로 분석하였다. 콘프레셔미터 결과에 대한 이론적인 해는 흙이 비선형 거동을 하는 경우와 전단변형 중 체적변화가 발생하지 않는 경우에 대하여 해석적인 해가 존재한다. 이러한 해석적인 해로부터 콘프레셔미터의 결과중 하중 재하구간과 제하구간에 대해 Curve Fitting 방법을 사용한 콘프레셔미터 결과의 해석 방법을 제안하였다. 20개소의 현장에서 수행한 콘프레셔미터 결과 중 지반교란의 영향을 적게 받는 제하구간에 대하여 Curve Fitting 방법을 적용하여 점성토의 비배수 전단특성을 구하였다. 이렇게 구한 지반의 비배수 전단강도와 현장 Vane, 일축압축, 삼축압축 시험결과로부터 구한 지반의 비배수 전단강도를 서로 비교하여 콘프레셔미터 시험 결과로부터 Curve Fitting 방법을 통한 점성토 지반의 전단강도 특성파악의 적정성에 대해 평가하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권6호
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• pp.1645-1651
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• 2016

A lot of data, particularly in the medical field, contain variables that have a measurement error such as blood pressure and body mass index. On the other hand, recently smoothing methods are often used to solve a complex scientific problem. In this paper, we study a Bayesian curve-fitting under functional measurement error model. Especially, we extend our previous model by incorporating covariates free of measurement error. In this paper, we consider penalized splines for non-linear pattern. We employ a hierarchical Bayesian framework based on Markov Chain Monte Carlo methodology for fitting the model and estimating parameters. For application we use the data from the fifth wave (2012) of the Korea National Health and Nutrition Examination Survey data, a national population-based data. To examine the convergence of MCMC sampling, potential scale reduction factors are used and we also confirm a model selection criteria to check the performance.

• 대한자기공명의과학회:학술대회논문집
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• 대한자기공명의과학회 2006년도 제11차 학술대회
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• pp.82-82
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• 2006

• 전기학회논문지
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• 제62권7호
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• pp.913-917
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• 2013

During the restoration process of primary restorative transmission system, some over voltages may happen due to nonlinear interaction between unloaded transformers and transmission systems. These over voltages caused by harmonic resonance can be suppressed by inserting damping loads before energizing transformers. But it is very difficult to predict the occurrence possibility of harmonic resonance and complex simulation must be repeated to estimate the sufficient damping loads. This paper presents a damping loads prediction system to prevent harmonic resonance. Detailed analysis of the relationship between harmonic resonance and the amount of damping loads is discussed. The prediction system is developed using a curve fitting and a neural network based on this relationship. A curve fitting used a Gaussian function based on non-linear least square method and multi-layer back-propagation neural network is applied. The system is applied to primary restorative transmission lines in korean power system and the result showed satisfactory performance.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제6권2호
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• pp.83-92
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• 1995

인체내 구조물의 T$_1$ 영상화 (T$_1$ mapping)는 각각 다른 조직들사이 또는 정상/병변 조직들사이에 독특한 음영대조를 준다. 이 논문에서는 각각다른 TR의 몇 영상들로부터 비선형 curve-fitting을 이용하여 T$_1$을 만드는 방법을 기술하겠다. 일반적인 curve-fitting 알고리즘은 주어진 자료로부터 찾아내고자하는 변수들에 대한 초기시행치 (T$_{1}$$^{t}$ 와 M$_{0}$ $^{t}$ )를 요구한다. 본 연구에서는 이들 초기시행치를 입력하는 방법으로서 세 가지를 다른 방법들을 제시하고 각각의 정확도와 계산 속도를 비교하였다. Curve-fitting을 위하여 SUN 윅스테이션에서 ANSI C를 이용하여 프로그램하고 실행하였다. Curve-fitting의 정확성을 검증하기 위하여 몇가지 다른 농도의 Gd-DTPA/증류수는 혼합물 모형들을 만들었다. 이들 모형들을 이용한 MR 영상 하나를 이론적인 양성자 밀도영상으로 가정하고 T$_1$이 각각 250, 500, 1000msec인 영상들을 만들고, 각각의 군들에 대하여 1, 5, 10%의 임의잡음(random noise)을 첨가하였다. 이들 영상들을 이용하여 T$_1$ map을 계산하여 만들고, 계산되는 T$_1$ map에 자기공명영상 화시에 발생하는 잠음의 크기가 어떻게 영향을 미치는지 분석하였다.