• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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• pp.96.2-96
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• 2002

In this paper, a new method for the mixed image separation is presented using the independent component analysis, the innovation process, and the expectation-maximization. In general, the independent component analysis (ICA) is one of the widely used statistical signal processing scheme that represents the information from observations as a set of random variables in the form of linear combinations of another statistically independent component variables. In various useful applications, ICA provides a more meaningful representation of the data than the principal component analysis through the transformation of the data to be quasi-orthogonal to each other, which can be utilized in linear p...

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제32권1호
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• pp.45-52
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• 2009

유방 촬영술(Digital mammography)은 유방암의 조기 진단에서 매우 중요한 진단 방법으로서 비촉지성 유방암의 조기 발견율을 높여 유방암에 따른 여성의 사망률을 감소시키고 있다. 그 중에서도 유방 병변의 미세석회화(Microcalcification)는 조기 유방암의 진단에 있어서 중요한 병변으로 보고 되고 있으며, 선별 검사로 임상적 유용성이 확립된 상태이다. 유방 촬영술에서 미세석회화 소견은 영상의학과 전문의가 판독하여 조직 검사에서 양성 및 악성 병변에 대하여 각각 군집의 개수, 군집 당 석회화 수, 미세석회화 크기와 범위, 미세석회화 형태, 동반 종괴의 유무 등을 분석하여 최종적으로 진단을 확정한다. 그러므로 군집화된 미세석회화의 정보는 유방암 예측에 있어 임상적인 실질 정보를 가지고 있으며, 의사에게 진단을 위한 검사의 기본적인 가이드라인을 제시한다. 따라서 본 연구에서는 유방 촬영술의 디지털 영상에 나타난 미세석회화의 정량적인 계산을 위해서 DoG filter, Adaptive thresholding, Expectation Maximization의 3단계를 제안한다. 제안한 알고리듬을 실험을 통하여 군집화 및 각 클러스터 내의 미세석회화의 분포 개수, 길이를 측정하였으며, 임상의 사에게 디지털 유방영상의 분석을 통하여 초기 유방암 진단의 지표를 제시할 것으로 사료된다. 그리고 이는 객관적인 유방암 컴퓨터자동검출(CAD)에 사용될 수 있는 병변의 정보로서 가능성을 보였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제8C권1호
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• pp.51-59
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• 2001

다양한 QoS 지원을 위해 IETF(Internet Engineering Task Force)에서 차등 서비스 모델은 각종 트래픽들에 대해 사용자의 요구와 지불 의향에 따라 차별화된 서비스를 제공한다. 트래픽의 군집들을 처리함으로써 서비스 모델과 망 관리적인 측면에서 지나치게 복잡하지 않으면서 차별화된 서비스의 요구를 만족할 수 있는 좋은 확장성을 갖는 매커니즘이다. 본 논문에서는 피드백 제어를 이용한 차등 서비스 모델을 정의하고, 제어 절차를 제시한 후 이 모델의 성능을 분석하였다. 실험결과 기존의 차등 서비스 모델의 경우 망 폭주 발생시 UDP 트래픽과 같은 비적응형 트래픽이 TCP 트래픽과 같은 적응형 트래픽 보다 자원을 불공평하게 많이 점유하였으나, 피드백 제어를 이용한 차등 서비스 모델은 거의 비슷한 수준으로 자원을 공평하게 공유하였으며, 어느 정도 폭주 발생의 예측이 가능하여 폭주 발생을 미연에 방지할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제32권2호
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• pp.134-146
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• 2005

Ad-Hoc Network의 실용화에 대한 기대가 커짐에 따라 다양한 응용의 안정적인 서비스를 위해 005의 지원을 위한 연구가 필요하게 되었다. Ad-Hoc Network에서 005를 지원하기 위한 기존의 연구들은 정량적인 서비스를 보장하기 어렵거나, 네트워크 오버헤드를 발생시키는 문제점을 가지고 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 새로운 QFAN(QoS Framework for Ad-hoc Networks)을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 QFAN은 네트워크 오버헤드를 최소화하면서 실시간 트래픽의 최소 대역폭을 보장할 수 있다 그리고 실시간 트래픽과 최선형 트래픽간의 잉여 대역폭에 대한 공정분배를 통해 대역폭 불균형 문제를 해결할 수 있다. 제안된 프레임웍을 실제 적용하기 위해서 TiRe(Tiny Reservation)과 ADR(Adaptive Drop Rate) 컨트롤 알고리즘을 설계하였다. 시뮬레이션을 통해 실시간 트래픽의 최소 요구 대역폭을 만족시키면서, 실시간 트래픽과 최선형 트래픽이 잉여 대역폭을 공정 분배하는 것을 확인 할 수 있었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권6호
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• pp.1343-1358
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• 2020

In the stagewise arithmetic orthogonal matching pursuit algorithm, the weak threshold used in sparsity estimation is determined via maximum iterations. Different maximum iterations correspond to different thresholds and affect the performance of the algorithm. To solve this problem, we propose an improved variable weak threshold based on the stagewise arithmetic orthogonal matching pursuit algorithm. Our proposed algorithm uses the residual error value to control the weak threshold. When the residual value decreases, the threshold value continuously increases, so that the atoms contained in the atomic set are closer to the real sparsity value, making it possible to improve the reconstruction accuracy. In addition, we improved the generalized Jaccard coefficient in order to replace the inner product method that is used in the stagewise arithmetic orthogonal matching pursuit algorithm. Our proposed algorithm uses the covariance to replace the joint expectation for two variables based on the generalized Jaccard coefficient. The improved generalized Jaccard coefficient can be used to generate a more accurate calculation of the correlation between the measurement matrixes. In addition, the residual is more accurate, which can reduce the possibility of selecting the wrong atoms. We demonstrate using simulations that the proposed algorithm produces a better reconstruction result in the reconstruction of a one-dimensional signal and two-dimensional image signal.

• 교육심리연구
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• 제31권3호
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• pp.563-587
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• 2017

본 연구는 초등학교 고학년 학생을 대상으로 효과적인 자기조절 학습전략의 하나인 도움찾기 행동에 영향을 주는 것으로 알려진 개인적 요인(성취목표지향)과 맥락적 요인(교사행동, 학급풍토) 간의 구조적 관계 분석을 통해 학습관련 도움찾기를 증진할 수 있는 방법에 대한 이해를 얻고자 이루어졌다. 특히, 학생에게 지지적이며 자율성을 부여하고 높은 기대를 하는 교사행동과 학생의 학습관련 도움찾기 행동 간의 관계에서 학급의 전반적인 풍토와 학생 개인의 성취목표지향이 어떤 매개역할을 하는지 파악하고자 하였다. 이를 위해 3개 초등학교 5, 6학년 315명의 학생을 대상으로 설문을 실시하여 자료를 분석하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 학생들에게 지지적 도움을 제공하고 높은 기대를 하며 학업지향적인 교사행동은 응집력 있고 긍정적인 학급풍토를 만들뿐만 아니라 학생으로 하여금 숙달목표와 같은 접근적인 성취목표를 갖게 하는 것으로 나타났다. 또한 긍정적인 학급풍토가 학생들에게 숙달목표를 갖게 하는 데 중요한 역할을 하며, 여러 성취목표지향 중에서 숙달목표만이 학생들의 도움찾기 행동을 유의하게 예측하였다. 둘째, 교사행동은 학급풍토와 학생의 숙달목표를 거치는 이중매개를 통해 학생의 도움찾기 행동을 유의하게 예측하는 것으로 나타나, 도움찾기 행동에 대해 교실 맥락변인과 학생 개인변인이 상호작용 하고 있음을 알 수 있었다. 이러한 연구 결과는 적응적 학습전략인 도움찾기 행동을 학생들에게 증진시키는데 있어 교사의 역할과 숙달목표의 중요성을 시사해 주었다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제22권1호
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• pp.42-51
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• 2011

전통적으로 심근 생존능을 식별하고 심근 관류를 정확히 평가하기 위한 도구로 핵의학영상이 이용되고 있으나 경색영역을 정의하기에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 극성지도의 분포를 분석하여 특성에 맞는 적응적 임계값을 이용하여 심근경색 모델을 정량적으로 평가하고자 하였다. 쥐 심근경색 모델은 왼쪽 관상동맥을 결찰시켜 제작하였다. 소동물PET 영상은 37 MBq $^{18}F$-FDG를 쥐의 꼬리정맥에 주사한 후 60분 섭취 후 Siemens Inveon SPECT/PET 스캐너를 이용하여 20분 동안 ECG 신호와 함께 획득하였고, OSEM 2D 알고리즘을 이용하여 재구성하였다. PET 영상의 심근 극성지도는 Siemens QGS 소프트웨어에 적합한 형식으로 변환 후 자동으로 심근 벽을 설정하여 작성하였다. 심근경색영역의 기준데이터는 TTC 염색으로 설정하였으며 전체 좌심실대비 염색된 영역의 백분율로 획득하였다. 최적의 임계값 설정을 위해 절대치 설정 방법, Otsu 알고리즘, 다중가우시안혼합모델(Multi Gaussian mixture model, MGMM)을 이용하여 평가하였다. 절대치 설정 방법은 10~90%까지 10%단위로 미리 정의 된 임계값을 이용하였고, Otsu 알고리즘은 영상 내에서 두 군집의 분산을 최대로 하는 임계값으로 설정하였다. MGMM 방법은 영상의 화소 강도를 분석하여 여러 개의 가우시안 분포함수(MGMM2, $\cdots$ MGMM4)로 반복 수행하여 최적의 가우시안 분포를 구하여 적응적 임계값을 설정하였다. 극성지도 평가지표는 각각의 알고리즘에서 측정된 임계값을 이용하여 이진화하고 전체 극성지도와 경색영역의 백분율로 획득한 후, TTC 염색으로 획득된 기준데이터와의 차이를 비교하였다. 그 차이는 절대치 방법의 20%에서 $7.04{\pm}3.44%$, 30%에서 $3.87{\pm}2.09%$, 40%에서 $2.15{\pm}2.07%$이었다. Otsu 방법은 $3.56{\pm}4.16%$이었으며 MGMM 방법은 $2.29{\pm}1.94%$이었다. 소동물 PET 극성지도에서는 30% 임계값이 조직학적 데이터와 비교하여 가장 작은 차이를 보였다. 그러나 TTC 염색으로 측정한 크기가 10% 이하에서는 MGMM 방법이 절대치 방법보다 작은 차이를 보였다(MGMM: 0.006%, 절대치방법: 0.59%). 이 연구에서는 심근경색 모델 평가를 위하여 생체영상 극성지도에서 다중가우시안혼합모델을 이용하여 평가하고자 하였다. MGMM은 사용자의 선택 없이도 자동적으로 영상 특성을 고려하여 적응적 임계값을 찾아주는 방법으로 극성지도에서 심근경색을 평가하는데 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.571-576
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• 2002

본 논문에서는 여러 분야에서 널리 응용되고 있는 적응 뉴로-퍼지 시스템(ANFIS)의 성능 개선에 있어서 전제부 파라미터를 효과적으로 초기화 시키는 방법을 제안한다. 기존의 그리드 분할을 이용한 입력공간 선택 방법은 ANFIS의 규칙 생성에 있어서 얻어진 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 단점이 있다. 이에, 본 연구에서는 GMM에서의 최대우도추정을 이용한 EM 알고리즘을 통하여 초기치에 의하여 성능의 영향이 좌우되는 ANFIS의 입력으로 주어 제안된 클러스터링 기법에 의하여 모델의 성능을 개선하고자 한다. 제안된 방법의 클러스터링 방법은 통계적 방법에 근거하여 좋은 성능의 파라미터를 획득할 수 있어 주어진 모델에 대한 ANFIS의 성능을 개선할 수 있다. 이들 방법의 유용함을 전형적인 다변수 비선형 데이터인 자동차 연료 예측 문제와 정수장 응집제 주입 문제에 적용하여 제안된 방법이 이전의 연구보다 성능이 개선되는 것을 통하여 보였다.