• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.715-717
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• 2005

Support vector machine(SVM)은 최근 각광받는 기계학습 방법 중 하나로서, kernel function 이라는 사상(mapping)을 이용하여 입력 공간의 벡터를 classification이 용이한 특징 (feature) 공간의 벡터로 변환하는 것을 근간으로 한다. SVM은 이러한 특징 공간에서 두 클래스를 구분 짓는 hyperplane을 일련의 최적화 방법론을 사용하여 찾아내며, 주어진 문제가 convex problem 인 경우 항상 global optimal solution 을 보장하는 등의 장점을 지닌다. 한편 bioinformatics 연구에서 주로 사용되는 데이터는 측정 오류 등 일련의 오류를 포함하고 있으며, 이러한 오류는 기계학습 방법론이 어떤 decision boundary를 찾아내는가에 영향을 끼치게 된다. 특히 SVM의 경우 이러한 오류는 특징 공간 벡터간의 관계를 나타내는 Gram matrix를 변화로 나타나게 된다. 본 연구에서는 입력 공간에 오류가 발생할 때 그것이 SVM 의 decision boundary를 어떻게 변화시키는가를 대표적인 두 가지 kernel function, 즉 linear kernel과 Gaussian kernel에 대해 분석하였다. Wisconsin대학의 유방암(breast cancer) 데이터에 대해 실험한 결과, 데이터의 오류에 따른 SVM 의 classification 성능 변화 양상을 관찰하여 커널의 종류에 따라 SVM이 어떠한 특성을 보이는가를 밝혀낼 수 있었다. 또 흥미롭게도 어떤 조건 하에서는 오류가 크더라도 오히려 SVM 의 성능이 향상되는 것을 발견했는데, 이것은 바꾸어 생각하면 Gram matrix 의 일부를 변경하여 SVM 의 성능 향상을 꾀할 수 있음을 나타낸다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.19-26
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• 2020

This paper analyses the feasibility of using implantable antennas to detect and monitor tumors. We analyze this setting according to the wireless propagation loss and signal fading produced by human bodies and their environment in an indoor scenario. The study is based on the ITU-R propagation recommendations and prediction models for the planning of indoor radio communication systems and radio local area networks in the frequency range of 300 MHz to 100 GHz. We conduct primary estimations on 915 MHz and 2.4 GHz operating frequencies. The path loss presented in most short-range wireless implant devices does not take into account the human body as a channel itself, which causes additional losses to wireless designs. In this paper, we examine the propagation through the human body, including losses taken from bones, muscles, fat, and clothes, which results in a more accurate characterization and estimation of the channel. The results obtained from our simulation indicates a variation of the return loss of the spiral antenna when a tumor is located near the implant. This knowledge can be applied in medical detection, and monitoring of early tumors, by analyzing the electromagnetic field behavior of the implant. The tumor was modeled under CST Microwave Studio, using Wisconsin Diagnosis Breast Cancer Dataset. Features like the radius, texture, perimeter, area, and smoothness of the tumor are included along with their label data to determine whether the external shape has malignant or benign physiognomies. An explanation of the feasibility of the system deployment and technical recommendations to avoid interference is also described.