• 응용통계연구
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• 제24권1호
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• pp.137-143
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• 2011

The classification of subjects with unknown distribution in a small sample size often involves order-restricted constraints in multivariate parameter setups. Those problems make the optimality of a conventional likelihood ratio based statistical inferences not feasible. Fortunately, Roy (1953) introduced union-intersection principle(UIP) which provides an alternative avenue. Multivariate linear rank statistics along with that principle, yield a considerably appropriate robust testing procedure. Furthermore, conditionally distribution-free test based upon exact permutation theory is used to generate p-values, even in a small sample. Applications of this method are illustrated in a real microarray data example (Lobenhofer et al., 2002).

• 대한본초학회지
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• 제21권4호
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• pp.171-176
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• 2006

Objectives : A morphological classification among Rheum palmatum Linne, Rheum undulatum Linne and Rumex crispus was made through microscopic observation. Methods : The slice of the tested material made by paraffin section technique was colored with Safranine Malachite Green contrast methods, and then observed and photographed by olymphus-BHT. Results: 1. Stellate spots were found on the intersection of Rheum palmatum, composed of heteromorphy vascular bundles. 2. Stellate sponts were not found in Rheum undulatum and Rumex crispus, because they do not have heteromorphy vascular bundles. Conclusion : Rheum palmatum can be distinguished with Rheum undulatum and Rumex crispus, based on the presence of Stellate spots on its intersection.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.595-598
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• 2020

IoU (Intersection over Union) is the most commonly used index in target detection. The core requirement of target detection is what is in the image and where. Based on these two problems, classification training and positional regression training are needed. However, in the process of position regression, the most commonly used method is to obtain the IoU of the predicted bounding box and ground-truth bounding box. Calculating bounding box regression losses should take into account three important geometric measures, namely the overlap area, the distance, and the aspect ratio. Although GIoU (Generalized Intersection over Union) improves the calculation function of image overlap degree, it still can't represent the distance and aspect ratio of the graph well. As a result of technological progress, Bounding-Box is no longer represented by coordinates x,y,w and h of four positions. Therefore, the IoU can be further optimized with the center point and aspect ratio of Bounding-Box.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권5호
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• pp.652-662
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• 2023

Identifying highly discriminating genes is a critical step in tumor recognition tasks based on microarray gene expression profile data and machine learning. Gene selection based on tree models has been the subject of several studies. However, these methods are based on a single-tree model, often not robust to ultra-highdimensional microarray datasets, resulting in the loss of useful information and unsatisfactory classification accuracy. Motivated by the limitations of single-tree-based gene selection, in this study, ensemble gene selection methods based on multiple-tree models were studied to improve the classification performance of tumor identification. Specifically, we selected the three most representative tree models: ID3, random forest, and gradient boosting decision tree. Each tree model selects top-n genes from the microarray dataset based on its intrinsic mechanism. Subsequently, three ensemble gene selection methods were investigated, namely multipletree model intersection, multiple-tree module union, and multiple-tree module cross-union, were investigated. Experimental results on five benchmark public microarray gene expression datasets proved that the multiple tree module union is significantly superior to gene selection based on a single tree model and other competitive gene selection methods in classification accuracy.

• 대한교통학회지
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• 제26권1호
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• pp.203-213
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• 2008

U-Turn은 운전자에게 편의를 제공하며 차량의 소통효율을 향상시키는 측면도 있지만 U-Turn에 대한 설치기준 및 법제규정과 안전시설 설치기준들이 명확치 않아 교통소통과 교통안전에 문제를 야기시키고 있다. 이에 본 연구에서는 첫째, 교통량과 주행속도를 주요 변수로 하여 차량의 정지시거와 좌회전차량들의 대기행렬길이를 고려한 U-Turn 허용구간과 전방교차로와의 적정 이격거리를 산정한다. 둘째, 현장조사를 통해 실제 U-Turn 차량의 행태를 분석하여 상충형태를 분류하고 상충과 U-Turn 허용구간의 길이와의 관계분석을 통해 차로변경각도와 주행속도를 변수로 하여 U-Turn 허용구간의 길이를 산정한다. 마지막으로 U-Turn허용구간과 후방교차로의 거리는 교통량과 주행속도, 차로변경각도를 주요변수로 하여 간격수락이론을 통해 적정이격거리를 산정한다. 그리고 몇 가지 교통조건들의 환경을 설정하여 모의실험을 실시한다. 이를 통해 본 연구에서는 소통과 안전을 고려한 U-Turn허용구간의 적정길이 및 위치를 제시한다.

• 한국도로학회논문집
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• 제14권3호
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• pp.87-96
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• 2012

본 연구는 기존 행정적 절차 제시에 그치고 있는 방재관련 매뉴얼의 한계를 극복하고, 공학적 접근을 통한 실질적인 방재대책 제시에 목적을 두었다. 이를 위해 고속도로 구간 내 비상재해 발생 시 우회차량에 대한 처리방안 미흡으로 생기는 교통정체현상을 해결하고자 재난/재해 지점의 인접 나들목으로 우회하는 차량들의 혼잡을 줄일 수 있는 인접교차로 운영방안을 매뉴얼화 하였다. 수도권 내 고속도로를 대상으로 유형구분에 따라 고속도로 본선 차단 시 인접교차로 운영 시점 분석 및 최적 대응방안을 분석한 결과 고속도로 재난/재해 발생 시 하부도로 진출 형태에 따라 교차로 운영시점이 다르게 나타났다. 분석 결과에 따라 재난/재해 발생 동시에 각 지점 특성에 맞는 교통조건 기하조건을 파악하여 인접교차로 운영 방안을 판단하고 언론 및 운전자에게 홍보할 수 있는 체계를 구축한다면 긴박한 유고상황에서 신속한 초기대응과 운전자들의 안전을 확보할 수 있을 것으로 판단된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.456-463
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• 2023

본 논문에서는 사용자의 개입없이 고해상도 위성 영상을 활용하여 정밀한 토지피복분류를 위해 U-Net 네트워크 모델에 SPADE 구조를 결합한 SSResUNet 모델을 제안한다. 제안하는 네트워크는 위성 영상의 공간적 특성을 보존하여 복잡도가 높은 환경에서도 강인한 분류모델이라는 장점이 있다. 다목적실용위성 3A 영상을 통해 학습한 결과 기존 U-Net, U-Net++ 대비 뛰어난 결과를 보였으며 평균 IoU 76.10, Dice 86.22의 성능을 도출하였다.

• 대한본초학회지
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• 제20권2호
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• pp.77-82
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• 2005

Objectives : A morphological classification among Achyranthes japonica Nakai (produced in Korea), A. bidentata Blume (imported from China), and Cyathula officinalis Kuan (used in China exclusively) was made through microscopic observation. Method : The slice of the tested material made by paraffin section technique was colored with Safranine Malachite Green contrast methods, and then observed and photographed by olymphus-BHT. Result : 1. Korean A. japonica Nakai has slim roots, whose diameter is $1{\sim}5\;mm$. 1) Most of its intersection is stele, which includes a lot of vascular bundles. The inside of vascular bundles shows the arrangement of $2{\sim}4$ cycles, the innermost wheel of which is divided into two parts. 2) Parts of parenchymatous cell include Crystal sand of calcium oxalate. 2. The diameter of the roots of Chinese A. bidentata Blume is $0.4{\sim}1\;cm$. 1) The xylem in the vascular bundle in the middle of its intersection is rather big, around which the inner parts of the vascular bundles are arranged in the shape of $2{\sim}4$ cycles around. The most outside part of it is small, and the middle part is gathered into $2{\sim}3$ groups. 2) Parts of parenchymatous cells include Crystal sand of calcium oxalate. 3. The roots of Chinese C. officinalis Kuan is thick, whose diameter is $0.5{\sim}3\;cm$. 1) Vascular bundle of its intersection is spotted, arranged in the shape of $4{\sim}11$ concentric circles, whose center is divided into $2{\sim}9$ groups. 2) Parenchymatous cells include crystal sand and square crystal of calcium oxalate. Conclusion : It is concluded that Achyranthes japonica Nakai, A. bidentata Blume, and C. officinalis Kuan have different shapes in both external forms and internal intersections, so that they can be easily distinguished from one another through microscopic observation.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.109-125
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• 2011

폭소노미는 웹에 존재하는 리소스에 대해 구성원이 자유롭게 선택한 태그를 붙여서 정보를 체계화하는 새로운 분류 체계이다. Del.icio.us, Flickr, YouTube 등과 같은 최근의 폭소노미 기반 협력 태깅 시스템들을 살펴보면, 폭소노미 데이터를 체계화하고 유용한 서비스를 제공하기 위해 폭소노미의 각 구성요소들(사용자들, 태그들, 리소스들)을 그룹핑하기 위한 기능들을 추가하고 있다. 본 논문에서는, 일반적인 폭소노미에 "그룹(Group)"이라는 개념을 도입하여 확장한 그룹화된 폭소노미(Grouped Folksonomy) 모델과 그룹핑 관련 기본 연산들(Group Aggregation, Group Composition, Group Intersection, Group Difference)을 제안한다. 또한, 본 논문에서는 그룹화된 폭소노미의 구축과 기본연산 수행을 지원하는 도구(GFO)의 개발과 활용사례를 소개한다. 본 연구에서 제안된 모델과 기본 연산들로 구성된 그룹화된 폭소노미 구축을 위한 프레임워크는 폭소노미의 각 구성요소들을 그룹핑하여 그룹화된 폭소노미를 구성하고 보다 유용한 정보들을 추출 및 통합하여 체계화 할 수 있는 토대를 제공한다.

• 전기학회논문지
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• 제66권8호
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• pp.1272-1277
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• 2017

To assist radiologists for the characterization of breast masses, Computer-aided Diagnosis(CADx) system has been studied. The CADx system can improve the diagnostic accuracy of radiologists by providing objective information about breast masses. Morphological and texture features were extracted from the breast ultrasound images. Based on extracted features, the CADx system retrieves masses that are similar to a query mass from a reference library using a k-nearest neighbor (k-NN) approach. Eight similarity measures of distance, Euclidean, Chebyshev(Minkowski family), Canberra, Lorentzian($F_2$ family), Wave Hedges, Motyka(Intersection family), and Cosine, Dice(Inner Product family) are evaluated by ROC(Receiver Operating Characteristic) analysis. The Inner Product family measure used with the k-NN classifier provided slightly higher performance for classification of malignant and benign masses than those with the Minkowski, $F_2$, and Intersection family measures.