• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권5호
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• pp.73-88
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• 2023

Brain tumors can also be an abnormal collection or accumulation of cells in the brain that can be life-threatening due to their ability to invade and metastasize to nearby tissues. Accurate diagnosis is critical to the success of treatment planning, and resonant imaging is the primary diagnostic imaging method used to diagnose brain tumors and their extent. Deep learning methods for computer vision applications have shown significant improvements in recent years, primarily due to the undeniable fact that there is a large amount of data on the market to teach models. Therefore, improvements within the model architecture perform better approximations in the monitored configuration. Tumor classification using these deep learning techniques has made great strides by providing reliable, annotated open data sets. Reduce computational effort and learn specific spatial and temporal relationships. This white paper describes transfer models such as the MobileNet model, VGG19 model, InceptionResNetV2 model, Inception model, and DenseNet201 model. The model uses three different optimizers, Adam, SGD, and RMSprop. Finally, the pre-trained MobileNet with RMSprop optimizer is the best model in this paper, with 0.995 accuracies, 0.99 sensitivity, and 1.00 specificity, while at the same time having the lowest computational cost.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.11-25
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• 2023

With the increasing advancement of VLSI technology, health care system is also developing to serve the humanity with better care. Therefore, biomedical implantable devices are one of the amazing important invention of scientist to collect data from the body cell for the diagnosis of diseases without any pain. This Biomedical implantable transceiver circuit has several important issues. Oscillator is one of them. For the design flexibility and complete transistor-based architecture ring oscillator is favorite to the oscillator circuit designer. This paper represents the design and analysis of the a 9-stage CMOS ring oscillator using cadence virtuoso tool in 180nm technology. It is also designed to generate the carrier signal of 403.5MHz frequency. Ring oscillator comprises of odd number of stages with a feedback circuit forming a closed loop. This circuit was designed with 9-stages of delay inverter and simulated for various parameters such as delay, phase noise or jitter and power consumption. The average power consumption for this oscillator is 9.32㎼ and average phase noise is only -86 dBc/Hz with the source voltage of 0.8827V.

• Genomics & Informatics
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• 제21권3호
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• pp.28.1-28.13
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• 2023

Mild cognitive impairment (MCI) is a clinical syndrome characterized by the onset and evolution of cognitive impairments, often considered a transitional stage to Alzheimer's disease (AD). The genetic traits of MCI patients who experience a rapid progression to AD can enhance early diagnosis capabilities and facilitate drug discovery for AD. While a genome-wide association study (GWAS) is a standard tool for identifying single nucleotide polymorphisms (SNPs) related to a disease, it fails to detect SNPs with small effect sizes due to stringent control for multiple testing. Additionally, the method does not consider the group structures of SNPs, such as genes or linkage disequilibrium blocks, which can provide valuable insights into the genetic architecture. To address the limitations, we propose a Bayesian bi-level variable selection method that detects SNPs associated with time of conversion from MCI to AD. Our approach integrates group inclusion indicators into an accelerated failure time model to identify important SNP groups. Additionally, we employ data augmentation techniques to impute censored time values using a predictive posterior. We adapt Dirichlet-Laplace shrinkage priors to incorporate the group structure for SNP-level variable selection. In the simulation study, our method outperformed other competing methods regarding variable selection. The analysis of Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) data revealed several genes directly or indirectly related to AD, whereas a classical GWAS did not identify any significant SNPs.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권4호
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• pp.881-902
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• 2024

Fast decision support systems and accurate diagnosis have become significant in the rapidly growing healthcare sector. As the number of disparate medical IoT devices connected to the human body rises, fast and interrelated healthcare data retrieval gets harder and harder. One of the most important requirements for the Healthcare Internet of Things (HIoT) is semantic interoperability. The state-of-the-art HIoT systems have problems with bandwidth and latency. An extension of cloud computing called fog computing not only solves the latency problem but also provides other benefits including resource mobility and on-demand scalability. The recommended approach helps to lower latency and network bandwidth consumption in a system that provides semantic interoperability in healthcare organizations. To evaluate the system's language processing performance, we simulated it in three different contexts. 1. Polysemy resolution system 2. System for hyponymy-hypernymy resolution with polysemy 3. System for resolving polysemy, hypernymy, hyponymy, meronymy, and holonymy. In comparison to the other two systems, the third system has lower latency and network usage. The proposed framework can reduce the computation overhead of heterogeneous healthcare data. The simulation results show that fog computing can reduce delay, network usage, and energy consumption.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제19권1호
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• pp.21-31
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• 2018

고령자 가구의 급격한 증가는 전 세계적 추세이며 의료비 등 사회적 비용 또한 급격히 증가할 것으로 예상된다. 치매와 같은 노인성 기능 질환의 경우 고령자의 일상생활 활동 (ADL) 패턴을 상시적으로 모니터링하고 평소와 다르거나 비정상적인 패턴이 발생하는 경우 이를 치매 조기진단의 근거로 활용할 수 있다. 그러나 사생활 침해의 우려가 큰 기존의 직접적 센싱 방식과 달리 간접적 센싱 방식 (Non-intrusive approach)을 활용하여 재실자의 최소한의 정보 (Coarse-grained data)만을 수집하고, 이를 통해 활동 정보를 추출하는 연구는 거의 이루어지지 않았다. 또한 추출된 활동 및 활동패턴을 이해하기 위해 활동의 맥락적 정보를 시각화하는 방법 또한 추가적인 연구가 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 재실자의 정보 중 시 공간 데이터 로그만을 활용하여 재실자의 수행 활동을 추출하고 컨텍스트화 된 행동 정보를 공간-활동 지도 (Space-Activity Map)로 시각화한다. 본 연구는 재실자의 일상생활 활동 패턴을 추출하는 데 기반이 되는 연구로서, 향후 고령자를 위한 상시적인 건강 모니터링 기술의 도입에 기여할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.399-401
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• 2022

유방 악성 상태를 분류하기 위한 최종 진단은 침습적 생검을 이용한 현미경 분석을 통해 확인이 가능하나, 분석을 위해 일정 시간과 비용이 부과되며, 병리학적 지식을 보유한 전문가가 필요하다. 이러한 문제를 극복하기 위해, 딥 러닝을 활용한 진단 기법은 조직병리학적 이미지에서 유방암을 양성 및 악성으로 분류에 효율적인 방법으로 고려된다. 본 연구는 유방암 조직병리학적 이미지를 40배 확대한 BreaKHIS 데이터 세트를 사용하여 양성 및 악성으로 분류하였으며, 100% 미세 조정 체계와 Adagrad를 이용한 최적화로 사전 훈련된 컨볼루션 신경망 모델 아키텍처를 사용하였다. 사전 훈련된 아키텍처는 InceptionResNetV2 모델을 사용하여 마지막 계층을 고밀도 계층과 드롭아웃 계층으로 대체하여 수정된 InceptionResNetV2를 생성하도록 구성되었다. 훈련 손실 0.25%, 훈련 정확도 99.96%, 검증 손실 3.10%, 검증 정확도 99.41%, 테스트 손실 8.46%와 테스트 정확도 98.75%를 입증한 결과는 수정된 InceptionResNetV2 모델이 조직병리학적 이미지에서 유방 악성 유형을 예측하는 데 신뢰할 수 있음을 보여주었다. 향후 연구는 k-폴드 교차 검증, 최적화, 모델, 초 매개 변수 최적화 및 100×, 200× 및 400× 배율에 대한 분류에 초점을 맞추어 추가실험이 필요하다.

• 한국조경학회지
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• 제37권1호
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• pp.78-86
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• 2009

본 연구는 경관계획 수립에 앞서 해당 도시의 주요 경관자원을 객관적인 기준으로 평가하고, 평가결과를 토대로 도시경관의 수준을 진단하여 향후 수립되는 경관계획의 방향설정에 기여하고자 도시경관 진단을 위한 평가모델 및 평가지표를 도출하고자 하였다. 이를 위해 도시 전체의 경관을 다루고 있는 경관계획 관리 연구사례의 경관구성요소를 비교 분석하여 거시적 경관 구성요소 중 수치화가 가능한 요소를 대상으로 물적지표를 추출하고, 해당 지역에 거주하는 시민을 대상으로 경관미 값을 평가하여 경관미 평균값을 종속변수로, 물적지표를 독립변수로 회귀분석을 통해 통계적으로 유의성이 검증된 회귀모델과 지표를 도출하고자 하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 도시경관에 영향을 줄 수 있다고 판단되며, 수치화가 가능한 데이터들로서 범용화가 가능한 통계량으로 서울시 통계DB를 참고하여 공원전체면적률, 공원시가지면적률, 1인당 공원면적, 녹지전체면적률, 녹지시가지면적률, 녹지율, 하천전체면적률, 하천시가지면적률, 개발제한구역전체면적률, 개발제한구역시가지면적률, 상업지역전체면적률, 상업지역시가지면적률, 공업지역전체면적률, 공업지역시가지면적률, 공장용지전체면적률, 공장용지시가지면적률, 20층 이상 아파트단지 개소, 광로 연장비율 등 총 18개의 물적지표를 선정하였다. 둘째, 통계분석을 통해 통계적 유의성이 검증된 회귀모델의 공통적인 독립변수로 도출된 녹지전체면적률, 공원전체면적률, 20층 이상 아파트 단지 개소를 도시경관 진단을 위한 최종 평가지표로 선정하였다. 셋째, 녹지전체면적률, 공원전체면적률, 20층 이상 아파트 단지 개소의 표준화계수를 토대로 경관미 값에 녹지전체면적률이 가장 영향을 많이 미치는 것으로 나타났으며, 20층 이상 아파트단지 개소는 경관미 값과 부의 상관관계를 갖는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 경관계획 관리의 방향을 제시해 주는 기초적인 자료가 될 것으로 판단되며, 향후 물적지표의 추가개발과 대상지 추가조사로 더욱 종합적인 경관미 예측모델과 평가지표 개발이 예상된다.

• 한국조경학회지
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• 제44권6호
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• pp.73-83
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• 2016

본 연구는 도시생물다양성 지수(CBI) 중 생태네트워크(지표. 2)를 국내의 현실에 맞게 변형 적용한 연구로 도시생태 현황지도와 토지피복지도의 활용 가능성을 파악하고자 하였다. 계룡시 도시생태현황지도 생태네트워크를 산출한 결과는 13,713,703(33.8%)이었고, 토지피복지도로 산출한 결과는 17,686,966(37.9%)으로 토지피복지도의 결과치가 도시생태현황도 보다 높게 산출되었다. 고양시 도시생태현황지도 생태네트워크를 산출한 결과는 4,961,922(4.9%)이었고, 토지피복지도로 산출한 결과는 4,383,207(3.7%)로 토지피복지도의 결과치가 도시생태현황도 보다 낮게 산출되었다. 주요 연구결과로 생태네트워크 산출 시 군부대시설 유형은 도시생태현황지도에서는 특수지역, 토지피복지도에서는 시가화지역과 산림지역으로 구분되는 오류가 발견되었다. 또한 중분류 토지피복지도의 경우, 산림지역 주변은 토지이용이 세분되지 않았고, 개발지역이 산림녹지로 표현되는 오류가 발견되었다. 자연요소를 선정할 때에도 도시생태현황지도의 인공형하천, 인공연못, 인공초지 등의 유형은 제외가 필요하였고, 토지피복지도의 자연나지는 자연요소로 포함해서 산출할 필요가 있었다. 앞으로 전국 단위 생태네트워크는 토지피복지도를 활용하여 개략적으로 분석이 가능할 것으로 판단되었으며, 도시생태현황지도가 구축된 도시에서는 도시생태현황지도를 활용한 생태네트워크 산정이 더 정확한 현황 진단이 될 것으로 판단되었다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권10호
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• pp.521-531
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• 2016

본 논문은 D-기관 대부분의 업무처리 과정들이 정부 표준업무관리시스템인 Onnara System을 비롯한 몇몇 정보체계를 통하여 이루어지고 있기 때문에 해당 체계에 누적되는 전산자료를 바탕으로 별도 직무분석시스템 없이도 조직진단이 가능할 수 있을 것이라는 판단으로 기존의 정보체계를 활용한 직무분석 방안을 제시하였다. 부서 간 또는 동료 간 업무처리에 있어 대부분 온라인으로 자료가 전달되고 회신 된다. 그러한 업무처리를 위한 정보체계 대부분이 개발 구축되어 있는 상황에서 D-기관의 업무처리 절차와 정보체계를 파악하여 직무분석에 필요한 요소들을 도출하고 누적된 자료를 계량화하여 그 요소들의 타당성을 회귀분석 통계량으로 검증하였다. 또한 Onnara System에서만 활용되던 기존 기능분류체계(BRM, Business Reference Model)를 다른 정보체계에서도 공통으로 활용하여 부서 기능 진단까지 할 수 있도록 직무분석 아키텍쳐를 정립하고 관련 정보체계에 추가 기능을 시범 구현하였으며, 그에 따른 부서별 직무량 산출식을 도출하여 부서 적정인력 진단과 도출된 요소들을 실제 활용할 수 있는 다양한 직무분석 방안을 제시 하였다.

• 토지주택연구
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• 제2권3호
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• pp.249-258
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• 2011

도시재생을 효율적으로 수행하기 위해서는 전국적으로 쇠퇴정도를 파악하고 지구단위별 쇠퇴지역 및 잠재력 등을 평가할 수 있어야 한다. 이를 위해서는 다양성과 복합성을 고려한 공간정보 기반의 종합적 진단체계의 구축이 요구된다. 본 연구에서는 이러한 진단체계 구축의 일환으로 도시재생 종합정보시스템 아키텍처를 설계하였다. 시스템 개발을 위해 일차적으로 시군구단위 쇠퇴진단지표 DB를 구축하고, 쇠퇴진단시스템을 개발하였다. 또한 시스템의 고도화 추진방안을 제시하였다. DB 구축은 전국 시군구를 대상으로 하였으며 이에 대한 메타데이터를 구축하였다. 시스템은 Open API 기반으로 확장이 용이하도록 설계하였다. 그리고 RIA 기술 기반의 직관적인 UI를 구현하였다. 시스템의 주요기능은 지표관리, 진단분석(시군구단위 쇠퇴진단), 정보공개 등으로 구성하였다. 고도화 방안에서는 도시재생 DB의 공간적 관계성을 고려한 정보모형을 설계하고, 시멘틱 웹의 적용방안을 제시하였다. 지구단위 분석모형의 개선방안으로 지구단위 분석모형, GIS 기반의 공간분석 플랫폼, KOPSS 분석 모듈의 연계 활용방안 등을 제시하였다. 도시재생 종합정보시스템의 활용을 통해 도시쇠퇴의 현황 파악 및 재생대상의 우선적인 수요파악을 통해 정책결정이 용이해질 것으로 기대된다.