• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제16권13호
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• pp.5401-5406
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• 2015

Background: Brain metastases are the most common intra-cranial neoplasms. The incidence is on a rise due to advanced imaging techniques. Aims: The objective of the study was to analyse the clinical and demographic profile of patients with brain metastases from primary solid tumors. Materials and Methods: This is a retrospective single institutional study covering 130 consecutive patients with brain metastases from January 2007 to August 2014. Results: Some 64.6% of the patients were females. The majority were in the sixth decade of life. The site of the primary tumor was the lungs in 50.8% of the cases. The overall median time from the diagnosis of the primary malignancy to detection of brain metastases was 21.4 months. Survival was found to be significantly improved in patients with solitary brain lesions when compared to patients with multiple brain metastases, and in patients undergoing surgical excision with or without cranial irradiation when compared to whole brain irradiation alone. The majority of the cases belonged to the recursive partitioning analysis class II group. Whole brain radiation therapy was delivered to 79% of the patients. Conclusions: Most of the patients with brain metastases in the study belonged to recursive partitioning analysis classes II or III, and hence had poor prognosis. Most of the patients in the Indian context either do not satisfy the indications for surgical excision or are incapable of bearing the high cost associated with stereotactic radiosurgery. Treatment should be tailored on an individual basis to all these patients.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.7-14
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• 2003

EZW(Embedded Zerotree Wavelet) 알고리즘이 소개된 이래 일련의 내장형 웨이브렛 코딩 방법들이 제안되어져왔다. 이들의 하나의 공통된 특징은 EZW 알고리즘의 기본 아이디어를 근간으로 한다는 점이다. 특히 SPIHT(Set Partitioning in Hierarchy Trees) 알고리즘은 이들 중의 하나로서 산술 코더를 사용하지 않더라도 EZW와 같거나 혹은 더 나은 성능을 제공할 수 있기 때문에 널리 알려져 왔다. 본 연구에서는 내장형 영상코딩을 위한 재귀적 SPIHT(RSPIHT) 알고리즘을 제안하고 그 유효성을 실험적으로 가한다. 제안한 RSPIHT 알고리즘은 매우 단순하고 정형화된 형태를 지니면서 최악의 경우 시간복잡도 O(n)을 가진다. 실험영상들에 대해 T-layer 4 이상에서 SPIHT보다 평균 약 16.4%의 개선된 속도를 얻을 수 있었다. 압축률의 관점에서도 RSPIHT 알고리즘은 실험영상의 T-layer 7 이하에서는 SPIHT와 유사한 결과를 가지나 그보다 큰 T-layer에서는 개선된 결과를 보였다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제18권3호
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• pp.625-645
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• 2016

본 연구는 이분모분수의 덧셈 및 뺄셈과 관련하여 단위 추론의 측면에서 강조해야 할 핵심 아이디어를 밝히고 제4차 교육과정에서부터 2009 개정 교육과정에 의한 초등학교 교과서에서 단위와 관련된 아이디어가 어떻게 제시되어 있는지를 분석하였다. 연구 결과 이분모분수의 덧셈과 뺄셈의 핵심 아이디어는 세 가지 수준의 단위를 유연하게 활용하는 과정에서 고정된 전체 단위, 새로운 공통 단위의 필요성, 재귀적 분할 등을 강조해야 한다는 것이다. 초등학교 수학 교과서 분석 결과, 전체 단위가 고정되어야 한다는 사실을 매우 암묵적으로 다루고, 통분의 필요성을 이전에 학습한 동분모분수의 덧셈과정과 연결하여 제시하였으며, 재귀적 분할 방법보다는 수치적으로 통분하여 모델을 알고리즘과 유기적으로 연결하는 데 어려움이 있는 것으로 드러났다. 이에 대한 논의를 바탕으로 초등학교 수학교과서의 이분모분수의 덧셈과 뺄셈 관련 내용 구성 및 지도 방향에 시사점을 제공하고자 한다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제14권4호
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• pp.477-490
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• 2011

'교수학적 내용 지식(Pedagogical Content Knowledge)'의 개념은 '교수활동을 위한 수학 내용 지식(Mathematical Knowledge for Teaching: MKT)'의 핵심 요소들을 밝히기 위한 연구의 일환으로 많은 연구자들에 의해 확장, 발전되어 왔다. 특히 Ball(1993)은 교수활동에서 가시적으로 드러나는 교사가 알아야 할 수학에 관해 초점을 맞추어 왔는데, 본 연구에서는 MKT를 바라보는 또 하나의 대안적 관점으로서 '발달에 핵심적인 이해 (Key Developmental Understanding: KDU)'라는 개념을 제안하고 있다. Simon (2006)은 KDU란 일련의 교수활동을 통해 수행되고 다른 수학적 아이디어의 학습에 기초가 되는 이해 또는 개념이며, '등분할 조작'이 분수 개념의 KDU가 될 수 있음을 주장하였다. 본 연구에서는 예비 초등교사와의 면담을 통하여 '반복 분할 조작'과 '세 수준의 단위 구조'의 구성이 분수 곱셈에 대한 KDU가 될 수 있음을 제시하고 있다.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제33권4호
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• pp.1123-1127
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• 2012

P-gp (P-glycoprotein) is a member of the ATP binding cassette (ABC) family of transporters. It transports many kinds of anticancer drugs out of the cell. It plays a major role as a cause of multidrug resistance (MDR). MDR function may be a cause of the failure of chemotherapy in cancer and influence pharmacokinetic properties of many drugs. Hence classification of candidate drugs as substrates or nonsubstrate of the P-gp is important in drug development. Therefore to identify whether a compound is a P-gp substrate or not, in silico method is promising. Recursive Partitioning (RP) method was explored for prediction of P-gp substrate. A set of 261 compounds, including 146 substrates and 115 nonsubstrates of P-gp, was used to training and validation. Using molecular descriptors that we can interpret their own meaning, we have established two models for prediction of P-gp substrates. In the first model, we chose only 6 descriptors which have simple physical meaning. In the training set, the overall predictability of our model is 78.95%. In case of test set, overall predictability is 69.23%. Second model with 2D and 3D descriptors shows a little better predictability (overall predictability of training set is 79.29%, test set is 79.37%), the second model with 2D and 3D descriptors shows better discriminating power than first model with only 2D descriptors. This approach will be used to reduce the number of compounds required to be run in the P-gp efflux assay.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2005년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.49-51
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• 2005

본 연구는 반복분할(recursive partitioning)에 의한 군집화 방법을 제안하고 활용 예를 제시한다. 이 방법은 나무 형태의 해석하기 쉬운 단순한 규칙을 제공하면서 동시에 변수선택기능을 제공한다.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제29권1호
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• pp.111-116
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• 2008

A piperazinylalkylisoxazole library containing 86 compounds was constructed and evaluated for the binding affinities to dopamine (D3) and serotonin (5-HT2A/2C) receptor to develop antipsychotics. Dopamine antagonists (DA) showing selectivity for D3 receptor over the D2 receptor, serotonin antagonists (SA), and serotonin-dopamine dual antagonists (SDA) were identified based on their binding affinity and selectivity. The analogues were divided into three groups of 7 DAs (D3), 33 SAs (5-HT2A/2C), and 46 SDAs (D3 and 5-HT2A/2C). A classification model was generated for identifying structural characteristics of those antagonists with different affinity profiles. On the basis of the results from our previous study, we conducted the generation of the decision trees by the recursive-partitioning (RP) method using Cerius2 2D descriptors, and identified and interpreted the descriptors that discriminate in-house antipsychotic compounds.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권4호
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• pp.478-487
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• 2004

메모리 기반 추론에서 기억공간의 효율적인 사용과 분류성능의 향상을 위하여 제안되었던 RPA(Recursive Partition Averaging)알고리즘은 대상 패턴 공간을 분할 한 후 대표 패턴을 추출하여 분류 기준 패턴으로 사용한다. 이 기법은 메모리 사용 효율과 분류 성능 면에서 우수한 결과를 보였지만, 분할 종료 조건과 대표패턴의 추출 방법이 분류 성능 저하의 원인이 되는 단점을 가지고 있었다. 여기에서는 기존 RPA의 단점을 보안한 ARPA(Adaptive RPA) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 패턴 공간의 분할 종료 조건으로 특징별 최빈 패턴 구간(FPD: Feature-based population densimeter)추출 알고리즘을 사용하며, 학습 결과 패턴의 생성을 대표패턴 추출기법 대신 최빈 패턴 구간을 이용하여 생성한 최적초월평면(OH： Optimized Hyperrectangle)을 사용한다. 제안된 알고리즘은 k-NN 분류기에서 필요로 하는 메모리 공간의 40%정도를 사용하며, 분류에 있어서도 RPA보다 우수한 인식 성능을 보이고 있다. 또한 저장된 패턴의 감소로 인하여, 실제 분류에 소요되는 시간 비교에 있어서도 k-NN보다 월등히 우수한 성능을 보이고 있다.

• 응용통계연구
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• 제18권3호
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• pp.661-671
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• 2005

본 연구는 반복분할(recursive partitioning)에 의한 군집화 방법을 개발하고 활용 예를 보인다. 노드 분리 기준으로는 Overall R-Square를 채택하였고 실용적인 노드 분리 결정 방법을 제안하였다. 이 방법은 연속형 자료에 대하여 나무 형태의 해석하기 쉬운 단순한 규칙을 제공하면서 동시에 변수선택기능을 제공한다. 환용 예로서 Fisher의 붓꽃데이터와 Telecom 사례에 적용해 보았다. K-평균 군집화와 다른 몇 가지 사항이 관측되었다.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제4권4호
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• pp.456-465
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• 2006

The problem of recursive filtering far linear discrete-time systems with uncertainties is considered. A new suboptimal filtering algorithm is herein proposed. It is based on the fusion formula, which represents an optimal mean-square linear combination of local Kalman estimates with weights depending on cross-covariances between local filtering errors. In contrast to the optimal weights, the suboptimal weights do not depend on current measurements, and thus the proposed algorithm can easily be implemented in real-time. High accuracy and efficiency of the suboptimal filtering algorithm are demonstrated on the following examples: damper harmonic oscillator motion and vehicle motion constrained to a plane.