Magnetocardiography(MCG) has been proposed as a novel and non-invasive diagnostic tool for the detection of cardiac electrical abnormality associated with myocardial ischemia. In our previous study, we have proposed a new classification method of MCG parameters, based on the different populations of the parameters between coronary artery disease(CAD) patients, symptomatic patients and healthy volunteers. We used four parameters, representing the directional changes of the electrical activity in the period of an R-ST-T interval. In patients with chest pain and without ST-segment elevation, who were selected consecutively from all patients admitted to the hospital in 2004, the patients with CAD could be classified with a higher sensitivity than conventional methods, showing that the proposed method can be useful for the diagnosis of CAD with MCG. In this study, we examined the validity of the algorithm with the prior probability distribution in diagnosis of new patients admitted to the hospital in 2005. In the results, presence of CAD could be found with sensitivity and specificity of 81.3% and 71.4%, respectively, in patients with chest pain and non-diagnostic ECG findings.
상관관계가 높은 복합열화의 완벽한 개별예측모델의 개발은 매우 어려운 문제로, 본 논문에서는 현수교 시스템의 미래열화와 유지 예산을 예측하기 위하여, 10년간의 유지 데이터가 주어진 매개변수(파손지표와 사용성)의 사후 확률 밀도함수를 찾기 위해 베이지언 추론을 적용하였다. 마르코프 연쇄 몬테카를로법을 이용하여 매개변수의 사후 분포를 조사하였다. 감소한 사용성의 모의위험예측은 사전분포와 연간유지 업무에서 업데이트한 데이터의 가능성에 따라 작성한 사후 분포이다. 기존의 선형 예측 모델과 비교하면, 제안된 2차 모델은 교량부품의 사용성, 위험요소, 그리고 유지 예산의 측정 데이터에 대하여 매우 개선된 수렴성과 근접성을 제공한다. 따라서 제안된 2차 추계학적 회귀 모델을 기반으로 복잡한 사회간접설비의 미래 성능과 유지관리예산을 예측하고 제어할 수 있는 기회를 제공할 것으로 기대한다.
In this study, we assessed the effects of ginsenoside Re (GRe) administration on repeated immobilization stress-induced behavioral alterations using the forced swimming test (FST), the elevated plus maze (EPM), and the active avoidance conditioning test (AAT). Additionally, we examined the effect of GRe on the central adrenergic system by observing changes in neuronal tyrosine hydroxylase (TH) immunoreactivity and brain-derived neurotrophic factor (BDNF) mRNA expression in the rat brain. Male rats received 10, 20, or 50 mg/kg GRe (i.p.) 30 min before daily exposures to repeated immobilization stress (2 h/day) for 10 days. Activation of the hypothalamic-pituitary-adrenal (HPA) axis in response to repeated immobilization was confirmed by measuring serum levels of corticosterone (CORT) and the expression of corticotrophin-releasing factor (CRF) in the hypothalamus. Repeated immobilization stress increased immobility in the FST and reduced open-arm exploration in the EPM test. It also increased the probability of escape failures in the AAT test, indicating a reduced avoidance response. Daily administration of GRe during the repeated immobilization stress period significantly inhibited the stress-induced behavioral deficits in these behavioral tests. Administration of GRe also significantly blocked the increase in TH expression in the locus coeruleus (LC) and the decrease in BDNF mRNA expression in the hippocampus. Taken together, these findings indicate that administration of GRe prior to immobilization stress significantly improved helpless behaviors and cognitive impairment, possibly through modulating the central noradrenergic system in rats. These findings suggest that GRe may be a useful agent for treating complex symptoms of depression, anxiety, and cognitive impairment.
The probability hypothesis density (PHD) filter is an effective means to track multiple targets in that it avoids explicit data associations between the measurements and targets. However, the target birth intensity as a prior is assumed to be known before tracking in a traditional target-tracking algorithm; otherwise, the performance of a conventional PHD filter will decline sharply. Aiming at this problem, a novel target birth intensity scheme and an improved measurement-driven scheme are incorporated into the PHD filter. The target birth intensity estimation scheme, composed of both PHD pre-filter technology and a target velocity extent method, is introduced to recursively estimate the target birth intensity by using the latest measurements at each time step. Second, based on the improved measurement-driven scheme, the measurement set at each time step is divided into the survival target measurement set, birth target measurement set, and clutter set, and meanwhile, the survival and birth target measurement sets are used to update the survival and birth targets, respectively. Lastly, a Gaussian mixture implementation of the PHD filter is presented under a linear Gaussian model assumption. The results of numerical experiments demonstrate that the proposed approach can achieve a better performance in tracking systems with an unknown newborn target intensity.
이 연구의 목적은 청소년 축구선수들의 승부차기 상황에서의 키커의 골 결정 전략행동을 심층적으로 분석하여 팀 승리를 위한 승부차기 성공 확률을 높이는데 있다. 연구대상은 수도권에 위치한 고등학교 축구선수인 경력자 271명을 대상으로 하였다. 청소년 축구선수들의 승부차기 상황에서의 키커의 골 결정 전략행동에 대한 차이를 알아보기 위하여 빈도분석과 chi-square을 사용하였다. 연구를 통해 얻어진 결과는 다음과 같다. 첫째, 키커의 승부차기 성공 여부는 선수 경력에 따라 성공 확률이 달라지는 것으로 나타났다. 둘째, 키커의 슈팅구질은 슈팅 위치와 상관없이 정확하게 슈팅하는 것으로 나타났다. 셋째, 승부차기 성공 확률을 높이는데 주요한 요인으로 작용되는 것은 슈팅 시선을 통한 전략행동인 것으로 나타났다. 넷째, 키커가 슛을 하기 전 전략행동을 골키퍼는 키커의 서있는 위치를 먼저 확인한 후 키커의 몸동작과 시선을 통해 슛의 방향과 슈팅구질을 예측하는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 위성영상의 분류에 대한 성능 개선을 위하여 ISODATA 클러스터링, 퍼지 C-Means 알고리즘, 베이시안 최대우도 분류기법을 통합한 하이브리드 분류기법을 제안하였다. 본 연구에서는 분석자에 의하여 분류항목별 학습 데이터를 선정한 후 이를 ISODATA 클러스터링을 이용하여 각각의 분류항목별로 분광특징에 따라 학습 데이터를 세분화하여 새로운 학습 데이터를 선정하였다. 새롭게 선정된 학습 데이터를 이용하여 퍼지 C-Means 알고리즘을 이용하여 분류를 수행하고 그 결과를 베이시안 최대우도 분류기의 사전확률로 적용하여 분류를 수행하였다. 그 결과 분석자가 선정한 분류항목별 훈련데이터의 분광적인 특징에 관계없이 분류를 수행할 수 있었으며 위성영상의 분류의 성능을 개선할 수 있었다. 제안된 기법은 Landsat TM 위성영상을 이용하여 그 적용성을 시험하였다.
본 논문에서는 가우시안 프로세스 모델을 이용한 벡터 그래픽 캐릭터의 자동 표정 생성 시스템을 제안한다. 제안한 방법은 Russell의 내적 정서 상태의 차원 모형을 근거로 재정의된 캐릭터의 26가지 표정 데이터로 부터 주요 특징 벡터를 추출한다. 그리고 추출된 고차원의 특징 벡터에 대해 SGPLVM이라는 가우시안 프로세스 모델을 이용하여 저차원 특징 벡터를 찾고, 확률분포함수(PDF)를 학습한다. 확률분포함수의 모든 파라메타는 학습된 표정 데이터의 우도를 최대화함으로써 추정할 수 있으며, 이는 2차원 공간에서 사용자가 원하는 얼굴 표정을 실시간으로 선택하기 위해 사용된다. 시뮬레이션 결과 본 논문에서 제안한 표정 생성 프로그램은 얼굴 표정의 작은 데이터셋에도 잘 동작하며, 사용자는 표정과 정서간의 관련성에 관한 사전지식이 없이도 연속되는 다양한 캐릭터의 표정을 생성할 수 있음을 확인할 수 있었다.
이동 노드가 이동했을 경우 MIPv6에서는 새로운 연결을 위한 인증과정이 진행된다. 잦은 바인딩 갱신작업과 인증과정은 많은 트래픽을 초래하므로 서비스를 지연시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해 PMIPv6에서는 이동 노드의 부담을 덜고자 네트웍 기반의 이동성 프로토콜을 지원한다. 그러나 도메인간 혹은 도메인내에서 옮겨질 경우 새로운 주소를 생성해야 함으로 MIPv6의 문제점을 그대로 내포하게 된다. IPSec에서도 외부망으로 이동시 신규협상이 이루어져야 한다. 이는 이동노드에 부담을 발생시킨다. 본 논문에서는 주소 변화 및 보안 재협상으로 인한 끊김 현상과 지연을 해결하기 위해 MBB(Make Before Break) 시스템을 제안한다. 이동 노드가 CoA주소를 받을 경우 IPsec 협약이 진행된다. 기존 협약내용에 사용된 식별자를 제안한 BID 메시지를 통해 CN(Correspondent Node)에게 전송하여 신원을 확인시킨다. 그 후 협약을 간소화하여 협상하므로 연결 끊김을 방지할 수 있고, IPSec 협약단계에서 이동 노드의 부담을 덜고, 두개의 주소로 동시에 통신함으로 패킷 손실의 확률을 줄일 수 있다.
본 연구에서는 경기도 포천군 일대의 지하수 부존특성 가능지역을 공간적으로 예측하기 위하여 GIS 기반으로 Weight of Evidence(WofE) 기법을 적용하였다. 기본 자료로는 지하수 산출 특성분석과 관련된 수문지질학적 인자인 지표피복, 지형, 지질 등의 자료를 GIS 정보로 입력하였다. 그리고, 베이지안 확률 분석기법(Bayesian Method)에 기반하여 기본자료와 함께 선구조, 암상, 수계밀도, 식생, 토양, 토지이용현황등과 같이 산출성에 영향을 주는 인자들에 대하여 지하수 부존가능 지수와 사전/사후확률을 구하였다. 이들 자료에 대해 다시 WofE 기법을 적용하여, 각 인자들의 W+, W- 가중 값들을 계산하였다. 또한 이러한 결과의 차이 값으로 공간적인 상관관계를 구하여 지하수 산출특성의 예측가능도를 작성하고자 하였다. 본 연구에 적용한 방법은 잠재된 지하수 부존 지역과 주변 지역의 공간적 분포를 파악하는 데 유용한 것으로 생각된다.
해상에서 발생하는 위기의 확률적인 평가결과는 확률(P=0.0~1.0)로 나타난다. 이러한 확률적인 위기평가결과는 위험한 정도를 쉽게 알기 위하여 일반적으로 평가의 기준이 되는 위기허용수준(Risk Acceptance Criteria, RAC)을 이용하여 지수(index)로 나타낸다. 현재 RAC은 3단계, 5단계, 7단계 등으로 구분하는데, 구분한 단계 수가 위기평가에 적합한지를 평가할 필요가 있음에도 불구하고 관련 연구가 전무한 실정이다. 본 연구에서는 RAC의 단계 구분 수에 따른 민감도(Sensitivity)와 민감도의 분포특성을 이용하여 최적의 RAC 구분 단계 수를 정할 수 있는 평가기법을 제안하였다. 사전 연구결과로부터 획득한 확률적인 위기평가 데이터에 대해서 제안한 기법을 적용한 결과, 민감도가 10배 이내로 형성되는 최적의 RAC 구분 단계 수를 결정할 수 있었고, 이를 통해서 제안한 방법의 유효성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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