목적 : 폐 FDG PET 동적영상을 분석하는 다양한 분석 방법을 개발하고 표준섭취계수, 패트랙 도표 분석법, 3구획 추적자 역학 모형(5매개변수 모형, 6매개변수 2관심영역 모형)으로 얻은 매개변수 값을 서로 비교, 분석하여 각 분석 방법들의 종양 진단 정확성과 유용성에 대해 고찰하였다. 대상 및 방법 : 22명의 폐종양 환자(9명: 양성 종양 환자(과오종: 1, 활동성 염증: 8), 13명: 악성 종양 환자(기관지 세포암: 5 포함))에게 약 370 MBq (10 mCi)의 FDG를 정맥 주사한 후, GE Advance 양전자방출단층촬영장치를 이용하여 56분 동안 PET 동적영상을 얻은 후, 감쇠보정하여 횡단면 영상을 얻었다. 환자의 몸무게와 혈장 포도당 농도로 규격화된 SUVglu를 계산하였으며, 패트랙 도표 분석법과 3구획 5매개변수 모형과 3구획 6매개변수 2관심영역 모형을 이용하여 FDG 섭취상수($K_{pat},\;K_{5p},\;K_{6p}$)와 당대사율($MR_{pat},\;MR_{5p},\;MR_{6p}$)을 구하였다. 다양한 분석 방법들로 얻은 매개변수들을 수신자판단특성곡선으로 분석하였으며 곡선 아래 면적을 구하였다. 결과: 다양한 분석방법으로 측정한 악성과 양성 병변의 섭취상수와 당대사율은 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 각 방법으로 구한 수신자판단특성곡선 아래 면적은 다음과 같다: $SUVglu:\;0.73,\;K_{pat}:\;0.66,\;MR_{pat}:\;0.77,\;K_{5p}:\;0.71,\;MR_{5p},\;0.73,\;K_{6p}:\;0.70,\;MR_{6p}:\;0.78.\;K_{pat} $와 $MR_{pat}$의 곡선 아래 면적은 통계적으로 유의한 차이를 보였다(p<0.05). 결론: FDG PET 동적영상을 이용한 다양한 추적자 역학 분석 방법을 사용자가 편리하게 사용할 수 있도록 개발하였다. 표준섭취계수, 패트랙 도표 분석법, 3 구획 모형 분석법 둥에 의한 정략적 매개변수의 정확성은 유사헌 것으로 관찰되었다. 추적자 역학 분석 방법으로 얻어진 정량적 매개변수는 객관적 수치정보를 제공하므로써 FDG PET의 유용성을 증가시킬것으로 기대되며, 정량적 매개변수의 임상적 유용성을 밝히기 위해서는 활동성 염증, 과오종이나 기관지 세포암 확률이 낮은 환자군을 대상으로 한 추가 연구가 필요한 것으로 판단된다.
능동 소나 체계에서 표적의 탐지거리 예측을 위하여 소나방정식이 이용되는데, 이는 음원 준위, 전달 손실, 표적 강도, 복반사 준위, 소음 준위, 방향성 이득, Detection threshold, Signal excess, 탐지 확률과 탐지거리의 요소로 구성된다. 본 연구에서는 능동 소나 체계에서 소나 깊이와 표적 깊이의 함수인 탐지거리를 계산하기 위한 알고리즘에 대해 살펴보았다. 소나의 각 요소와 환경이 주어졌을 때 SAFARI 모델을 이용하여 각 수신기의 깊이와 거리에서의 전달손실을 계산하였으며, 구하여진 전달 손실과 배경 소음 준위를 이용하여 Signal excess를 계산하였다. ROC(Receiver-operating-characteristic) 곡선을 이용하여 Signal excess를 탐지 확률로 계산한 후 두 항을 곱하여 각 깊이별 거리로 적분함으로서 탐지거리를 구하였다. 주파수 30Hz의 전방향 음원을 사용하여 여름의 일반적 음속 분포에서 계산한 결과 100m 음원 보다 300m 음원에서 상대적으로 큰 탐지거리를 얻었으며 각 음원 깊이별 평균 탐지거리는 100m 이하의 표면을 제외한 500m 까지는 거의 일정함을 알 수 있었다.
본 논문에서 얼굴과 홍채 데이터를 사용하여 다중생체시스템에 기반한 스테가노그라피 구현을 제안한다. 이를 위해, 얼굴과 홍채 인식 기반의 다중생체인식을 구성하였다. 여기서, 홍채의 특징벡터는 디지털 워터마킹 기법을 이용하여 얼굴 이미지 안에 숨기게 된다. 얼굴과 홍채의 인식시스템은 퍼지집합 이론과 LDA 기법이 결합하여 확장한 Fuzzy-LDA(Fuzzy-Based Linear Discriminant Analysis)기법을 제안한다. 최종적으로 디지털 워터마킹 기법을 적용하여 얼굴이미지 안에 홍채 정보를 삽입하고 얼굴 데이터와 홍채 데이터를 통한 다중생체인식을 구성하였으며, 최종적으로 생체데이터 인식율의 ROC 곡선을 통해 제안된 워터마킹 기법의 좋은 성능을 확인하였고, 얼굴 인식율을 통해 워터마킹된 얼굴 영상과 원본 얼굴 영상을 비교하였다. 다양한 실험을 통해 제안된 기법이 다중생체시스템을 보호하고 효과적으로 사용 될 수 있음을 확인 할 수 있다.
에너지 차분 흥부 X선 화상으로부터 폐종류 음영을 검출하기 위한 필터를 예측해서 전문의의 진단보조 혹은 총합자동진단시스템의 구성 요소로서 필터가 발휘한 역할을 고려한 후, 구체적인 성능 평가 방법을 제안한다. 필터의 성능을 평가할 때 문턱값을 변화시킨 경우, 못보고 빠트린 비율과 잘못 본 비율의 변화를 ROC 곡선으로 나타내어 이것에 기초한 판단을 행하는 접근방법이 있다. 본 연구에서는 이와같은 평가에 대한 구체적인 예를 통하여 문제점을 명확히 하여 그 평가기준을 마련한다. 성능 평가를 행하기 위해 이용된 에너지 차분화상으로서, 임상 데이터 14개의 증예를 이용한다. 즉, 총 종류수 32개 한 개의 증예에 있어서 종류의 개수는 1~8개로 평균 2개, 1mm 당 샘플링 간격 5 픽셀, 비트 분해능 10 bit의 저압화상으로, 그 크기는 1760$\times$1760이다. 계산기 하드웨어의 제약으로부터 원화상을 가우스 함수로 평활화 해서 1/8로 축소한 화상으로 실험을 행한다. 상기 평가 절차에 따라, 이전에 개발된 다중해상도 ∇$^2$G 필터의 성능을 평가하고, 단일해상도 ∇$^2$G 필터와의 비교를 통해 그 성능이 우수함을 확인한다. 본 평가 방법은 화상진단 지원용 필터의 평가에 대해서 적용될 수 있을 것이다.
소프트웨어의 규모가 커지고 복잡성이 증가함에 따라 소프트웨어의 유지보수가 보다 중요해지고 있으며 유지보수성에 많은 영향을 미치는 요인 중 하나는 소스코드 가독성이다. 가독성의 90% 이상 영향을 끼치는 요인은 소스코드에서 사용되는 식별자들의 이름이며 이를 위한 기존 연구들에서는 클래스의 식별자로 사용된 어휘를 이용하여 식별자의 이름을 검증한다. 하지만 대부분의 관련 연구는 그 특성상 개체의 도메인 관련 특성만을 고려하게 되며 클래스 내의 어휘가 적절하지 못한 경우 적용할 수 있는 범위가 한정적이라는 한계점이 있다. 본 논문에서는 클래스의 특성을 추출하여 의사결정트리 기법을 통해 기계학습을 시킨 후 클래스 역할 모델을 생성하며 이를 이용하여 이름을 검증할 대상 클래스의 역할에 해당하는 접미사를 추천하게 되어 클래스 이름 검증 보고서를 생성한다. 본 연구 기법의 효용성을 검증하기 위해 4개의 오픈소스 프로젝트에 대하여 본 연구 기법을 적용하였고 클래스 역할 정보를 담고 있는 5개의 접미사에 대해 정확도와 재현율, ROC 곡선과 같은 지표를 제시하였다.
최적분류점에 대한 대부분의 정확도 측도들은 두 종류의 누적분포함수와 확률밀도함수를 기반으로 정의하거나 또는 ROC 곡선과 AUC를 기반으로 정의하는 방법으로 구분하는데, Unal (2017)은 두 가지 방법을 혼합하여 누적분포함수와 AUC를 모두 고려하는 정확도 측도 Index of Union (IU) 통계량을 제안하였다. 본 연구에서는 IU 통계량을 포함한 열 개의 정확도 측도들을 여섯 종류의 범주로 구분하여 각 범주에 속하는 측도들을 비교하면서 IU의 장점을 연구한다. 다양한 정규혼합분포를 설정하여 각각의 측도들에 대응하는 최적분류점들을 구하고 각 분류점에 대응하는 제1종과 제2종 오류 그리고 두 종류의 오류합을 구해서 오류들의 크기를 비교하면서 분류정확도 측도들의 판별력을 비교하면서 IU의 성격과 특징을 탐색한다. 두 종류 분포들의 평균 차이가 증가할수록 IU 통계량의 제1종 오류와 오류합의 크기가 최고의 분류정확도를 갖는 제2범주의 정확도 측도의 오류에 수렴하는 것을 발견하였다. 그러므로 IU는 모형의 판별력을 평가하는 정확도 측도로 활용할 수 있다.
본 논문은 적외선 영상 시퀀스에서 2차원 양방향 필터 (bilateral filter)를 이용하여 표적의 공간적 정보를 추출하고, 시퀀스의 시간적 프로파일에서는 1차원 양방향 필터를 이용하여 표적의 시간적 정보를 추출하여 표적의 궤적을 검출하는 3차원 양방향 필터를 제안하였다. 평탄 배경 및 표적 영역, 에지 영역을 구별하기 위하여 2차원 영상에서는 공간적 분산값을 이용하며, 배경 프로파일 및 표적 프로파일, 에지 프로파일을 구별하기 위하여 화소의 시간적 프로파일에서는 시간적 분산값을 이용하였다. 이를 통하여 공간적으로는 표적이 없는 배경을 예측하고, 시간적으로는 표적이 없는 배경 프로파일을 생성한다. 최종적으로 공간적으로 예측된 배경 및 시간적으로 예측된 배경 프로파일을 이용하여 표적의 궤적을 추출한다. 기존 방법과 제안한 방법의 성능 비교를 위하여, ROC (receiver operating characteristics) 곡선을 실험에서 사용하였다. 실험결과에서 제안된 방법이 기존방법들보다 오경보율 (false alarm rate)이 낮고, 표적 및 배경에 대한 향상된 식별력을 가졌음을 확인하였다.
In this study, we performed algorithms to predict algae of Chlorophyll-a (Chl-a). Water quality and quantity data of the middle Nakdong River area were used. At first, the correlation analysis between Chl-a and water quality and quantity data was studied. We extracted ten factors of high importance for water quality and quantity data about the two weirs. Algorithms predicted how ten factors affected Chl-a occurrence. We performed algorithms about decision tree, random forest, elastic net, gradient boosting with Python. The root mean square error (RMSE) value was used to evaluate excellent algorithms. The gradient boosting showed 10.55 of RMSE value for the Gangjeonggoryeong (GG) site and 11.43 of RMSE value for the Dalsung (DS) site. The gradient boosting algorithm showed excellent results for GG and DS sites. Prediction value for the four algorithms was also evaluated through the Receiver operating characteristic (ROC) curve and Area under curve (AUC). As a result of the evaluation, the AUC value was 0.877 at GG site and the AUC value was 0.951 at DS site. So the algorithm's ability to interpret seemed to be excellent.
본 논문에서는 W-CDMA(Wide band Code Division Multiple Access) 시스템에서 채널 측정 및 프레임 동기 확인에 사용되는 파일럿 비트 패턴의 프레임 동기 단어(frame synchronization words) 성능을 분석한다. 또한 W-CDMA 시스템에서는 두 개의 수신 단말기를 갖지 않고도, 다른 주파수의 측정을 하기 위해 압축 모드(compressed mode)를 사용한다. 제안된 프레임 동기용 이원 부호의 우선 쌍 간의 보완 매핑(complementary mapping) 관계를 이용하면, 압축 모드에서도 프레임 동기 특성을 유지함을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 확인한다. 검출 확률과 오 경보 확률을 갖는 수신기 동작 특성(ROC: Reciever Operating Characteristic) 곡선은 LLRT(Log Likely-hood Ratio Test), GLRT(Generalied Likeiyhood Ratio Test), 연판정(soft correlation test), 경 판정(hard correlarion test)과 같은 다양한 검출법(detection metrics)을 이용하여 레일레이 페이딩 채널에서 제안된 프레임 동기 단어의 성능 분석에 사용된다. 이 논문의 파일럿 비트 패턴의 성능에 대한 연구 결과는 3세대 W-CDMA 시스템에서 프레임 동기의 설계 및 구현에 유용한 참고 자료가 될 수 있을 것이다.
본 논문은 적외선 영상 시퀀스 (infrared image sequences)에서 시간적 프로파일 (temporal profile)을 기반으로 한 시간적 화소 (temporal pixel)들의 외적 (cross product)을 사용한 새로운 소형 표적 검출 방법을 제안한다. 소형 표적 및 그 주변배경은 시간적 특성이 서로 다르므로, 시간적 프로파일에서 화소들의 외적을 사용한 가설검증을 통하여 표적 화소 및 배경화소를 구분하고, 그 결과를 기반으로 시간적 배경 (temporal background)을 예측한다. 소형 표적은 원 시간적 프로파일과 예측된 시간적 배경 프로파일의 차에 의해 검출한다. 기존 방법과 제안한 방법의 성능 비교를 위하여, ROC (receiver operating characteristics) 곡선을 실험에서 사용하였다. 실험결과에서 제안된 방법이 기존방법들보다 오경보율 (false alarm rate)이 낮고, 표적 및 배경에 대한 향상된 식별력을 가짐을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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