• 한국방사선학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.735-742
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• 2023

비알콜성 지방간은 심혈관계 질환, 당뇨병, 고혈압 및 신장질환의 발생에 있어 독립적인 위험인자에 해당하며, 최근에는 비알콜성 지방간에 대한 임상적 중요성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 비알콜성 지방간 환자의 초음파영상에 대하여 질감분석 방법인 GLCM을 적용하여 특징값을 추출하고자 한다. 추출된 특징값들을 이용한 인공신경망 모델의 적용을 통하여 비알콜성 지방간의 지방침착 정도를 정상 간(normal), 경도 지방간(mild), 중등도 지방간(moderate), 중증 지방간(severe)으로 분류를 하고자 한다. GLCM알고리듬 적용 결과 Autocorrelation, Sum of squares, Sum average, Sum variance 파라미터 값들은 경도 지방간, 중등도 지방간을 거쳐 중증 지방간으로 갈수록 특징값의 평균값이 증가하는 경향성을 나타내었다. 인공신경망 모델의 입력은 비알콜성 지방간질환의 초음파영상에 GLCM 알고리듬을 적용하여 추출한 Autocorrelation, Sum of squares, Sum average, Sum variance의 4개의 파라미터들을 인공신경망 모델의 입력값으로 적용하였다. 비알콜성 지방간질환의 초음파영상에 GLCM 알고리듬을 적용하여 추출한 영상을 인공신경망에 적용하여 분류 정확도를 평가한 결과 92.5%의 높은 정확도를 나타내었다. 이러한 결과를 통하여 비알콜성 지방간 환자의 초음파 영상에 대한 질감 분석 GLCM 연구 시 본 연구의 결과를 기초자료로 제시를 하고자 한다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.473-479
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• 2021

미만성 갑상샘질환은 그 진단 기준이 모호하고 숙련자의 주관적인 진단에 따라 오류가 많이 발생한다. 또한 갑상샘 결절의 초음파 영상에 관한 연구는 활발히 이루어졌지만 미만성 갑상샘질환에 관한 연구 사례는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 정상과 미만성 갑상샘질환의 영상에 GLCM 알고리즘을 적용하여 영상의 특징을 추출하고 추출된 특징값을 파라미터를 이용하여 정량적인 분석을 하였다. W 병원에서 진단한 환자의 갑상샘 초음파 영상을 대상으로 GLCM 알고리즘을 이용하여 정상 199증례, 경도 132증례, 중등도 99증례 총 영상 430증례에 관심영역(50×50 pixel)을 설정하고, 각 영상에서 Autocorrelation, Sum of squares, Sum average, Sum variance, Cluster prominence, Energy 6가지 파라미터를 이용하여 분석하였다. Autocorrelation, Sum of squares, Sum average, Sum variance 4가지 파라미터에서 Normal, Mild, Moderate를 구분하는데 90%이상의 높은 인식률을 보였다. 미만성 갑상샙질환의 초음파영상에서 GLCM 알고리즘을 이용하여 미만성 갑상샘질환의 심각도 정도를 분류하는 기준으로서 가치가 있다. 이러한 파라미터를 적용하여 갑상샘질환의 진단에 있어 육안 판독에 따른 오류를 감소시키고 미만성 갑상샘질환 진단의 2차적인 수단으로 활용 가능할 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권4호
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• pp.799-805
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• 2014

본 논문은 이원의 고정효과모형에서 사영에 근거한 제3종 제곱합을 구하는 방법을 다루고 있다. 제3종 제곱합의 모형적합 방식에 따른 분산분석에서 자료의 총제곱합은 요인별 제곱합으로 분해된 양과 일치하지 않는다. 변동량의 차이가 단순히 모형의 적합방식에 기인한다고 간주하는 고전적 해석과는 달리 자료의 분산분석과정에서 발생하는 변동량의 차이가 어디에서 어느 정도 발생하고 있는 가에 대해 사영을 이용하여 규명할 수 있음을 다루고 있다. 또한 사영공간의 중첩성으로 인한 변동량의 차에 대한 기하학적 해석과 함께 자료의 변동량 계산에 있어 고유근과 고유벡터가 어떻게 이용될 수 있는 가를 논의하고 있다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제6권2호
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• pp.487-500
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• 1999

We propose a class of hierarchical Bayes estimators of the error variance under the relative squared error loss in balanced fixed-effects two-way analysis of variance models. Also we provide analytic expressions for the risk improvement of the hierarchical Bayes estimators over multiples of the error sum of squares. Using these expressions we identify a subclass of the hierarchical Bayes estimators each member of which dominates the best multiple of the error sum of squares which is known to be minimax. Numerical values of the percentage risk improvement are given in some special cases.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제8권2호
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• pp.127-134
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• 1997

A method is proposed for the choice of the number of principal components in principal component regression based on the predicted error sum of squares. To do this, we approximately evaluate that statistic using a linear approximation based on the perturbation expansion. In this paper, we apply the proposed method to various data sets and discuss some properties in choosing the number of principal components in principal component regression.

• 한국수학교육학회지시리즈B:순수및응용수학
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• 제27권4호
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• pp.171-186
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• 2020

Long back in 1972, it was shown that the sum of the squares of vertex degrees and the sum of cubes of vertex degrees of a molecular graph both have large correlations with total 𝜋-electron energy of the molecule. Later on, the sum of squares of vertex degrees was named as first Zagreb index and became one of the most studied molecular graph parameter in the field of chemical graph theory. Whereas, the other sum remained almost unnoticed until recently except for a few occasions. Thus it got the name "forgotten" index or F-index. This paper investigates extremal graphs with respect to F-index among the class of bicyclic graphs with n vertices and k pendant vertices, 0 ≤ k ≤ n - 4. As consequences, we obtain the bicyclic graphs with largest and smallest F-indices.

• 전기학회논문지
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• 제65권7호
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• pp.1270-1276
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• 2016

This paper proposes the controller design for regulation control of two-link robot arm using sum of squares (SOS) control method that takes into account the input constraint. The existing studies of two link robotic arm system used a linear model of all the non-linearity of the system is linearized. For a linear controller, since the model of the system is simplified, it is possible to design a controller in consideration of constraints on the disturbance. However, there is a limit to the performance using a linearized model for a system with a complex nonlinear properties. To compensate for this in the case of using a fuzzy LMI method, it is necessary to have a large number of linear models and thus there is a disadvantage that the system becomes complicated. To solve these problems, we represents a two-link robot arm system with a polynomial model using a Taylor series expansion and design the controller considering the case where the magnitude of the control input is limited using SOS method. We demonstrate by simulations the feasibility of the proposed algorithm.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권6호
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• pp.1439-1448
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• 2013

확률화 블록계획법이나 교차된 이원분류표에 대한 분산분석과 오차제곱합의 성질은 널리 알려져있다. 본 논문에서는 인자에 따른 수준에 또 다른 인자들이 내포되어 있는 지분계획 특히 이단계 지분계획에 대하여 구조적 특징을 설명하고 오차제곱합의 성질에 대하여 살펴보았다. 또한 이단계 지분계획의 활용으로 크로스오버 계획을 소개하고 생물학이나 약학 등의 분야에서 많이 사용되는 동등성 검정의 신뢰구간 구축에 대하여 설명하였고 실제자료와 SPSS 통계 페키지를 이용하여 분석함으로서 응용성을 부각시켰다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권2호
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• pp.523-530
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• 2016

Most classical control charts assume that processes are serially independent, and autocorrelation among variables makes them unreliable. To address this issue, a variety of statistical approaches has been employed to estimate the serial structure of the process. In this paper, we propose a multioutput least squares support vector regression and apply it to construct a residual multivariate cumulative sum control chart for detecting changes in the process mean vector. Numerical studies demonstrate that the proposed multioutput least squares support vector regression based control chart provides more satisfying results in detecting small shifts in the process mean vector.

• 대한수학회보
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• 제49권3호
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• pp.517-528
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• 2012

This paper is estimating the domain of attraction for a class of susceptible-exposed-infectious-recovered (SEIR) epidemic dynamic models by using sum of squares optimization. First, the stability is analyzed for the equilibriums of SEIR model, and the domain of attraction in the endemic equilibrium is estimated by using sum of squares optimization. Finally, a numerical example is examined.