파노라마 영상은 카메라 시야각의 제한을 극복하여 넓은 시야를 가질 수 있으므로 컴퓨터 비전, 스테레오 카메라 등의 분야에서 효율적으로 연구되고 있다. 파노라마 영상을 생성하기 위해서는 왜곡이 생기는 광각 카메라를 사용하는 대신 다수의 일반 카메라로 촬영한 영상들을 스티칭 하는 것이 영상의 왜곡 현상을 줄일 수 있기에 많이 활용되어지고 있다. 영상 스티칭 기술은 여러 영상에서 추출한 특징점의 디스크립터를 생성하고, 특징점들 간의 유사도를 비교하여 영상들을 이어 붙여 큰 하나의 영상으로 만드는 것이다. 각각의 특징점은 수십 수백차원의 정보를 가지고 있고, 스티칭 할 영상이 많아질수록 데이터 처리 시간이 증가하게 된다. 특히, 하나의 객체에 대하여 다수의 불특정 카메라에 의해 촬영한 영상들을 기반으로 파노라마를 생성할 경우, 유사한 영상들에 대한 중복적 특징점 추출의 과정을 거치기에 그 처리 시간은 더욱 증가한다. 본 논문에서는 이와 같이, 하나의 객체 또는 환경에 대하여 불특정 다수의 카메라에서 획득한 영상을 기반으로 스티칭을 효율적으로 처리하기 위한 전처리 과정을 제안한다. 그 방법으로 카메라 센서 정보를 기반으로 영상들을 미리 그룹화 하여 한 번에 스티칭 할 영상의 수를 줄임으로써 데이터 처리 시간을 줄일 수 있다. 후에 계층적으로 스티칭 하여 하나의 큰 파노라마를 만든다. 본 논문에서 제안한 그룹핑 전처리를 통해 다수의 영상을 대상으로 한 스티칭 시간이 대폭 감소하는 것을 실험 결과를 통해 검증하였다.
In this study, the Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks is proposed as one of the recognition part of overall face recognition system that consists of two parts such as the preprocessing part and recognition part. The design methodology and procedure of the proposed pRBFNNs are presented to obtain the solution to high-dimensional pattern recognition problem. First, in preprocessing part, we use a CCD camera to obtain a picture frame in real-time. By using histogram equalization method, we can partially enhance the distorted image influenced by natural as well as artificial illumination. We use an AdaBoost algorithm proposed by Viola and Jones, which is exploited for the detection of facial image area between face and non-facial image area. As the feature extraction algorithm, PCA method is used. In this study, the PCA method, which is a feature extraction algorithm, is used to carry out the dimension reduction of facial image area formed by high-dimensional information. Secondly, we use pRBFNNs to identify the ID by recognizing unique pattern of each person. The proposed pRBFNNs architecture consists of three functional modules such as the condition part, the conclusion part, and the inference part as fuzzy rules formed in 'If-then' format. In the condition part of fuzzy rules, input space is partitioned with Fuzzy C-Means clustering. In the conclusion part of rules, the connection weight of pRBFNNs is represented as three kinds of polynomials such as constant, linear, and quadratic. Coefficients of connection weight identified with back-propagation using gradient descent method. The output of pRBFNNs model is obtained by fuzzy inference method in the inference part of fuzzy rules. The essential design parameters (including learning rate, momentum coefficient and fuzzification coefficient) of the networks are optimized by means of the Particle Swarm Optimization. The proposed pRBFNNs are applied to real-time face recognition system and then demonstrated from the viewpoint of output performance and recognition rate.
The purposes of this study are to evaluate the Korean mandibular dental arch and classify the mandibular dental arch shape and size based on the incisal angle, canine angle, inter second molar width and height. In this study the mandibular study models were fabricated using irreversible hydrocolloid impression material from 225 volunteers with a mean age 23.62 (range 19-29). And the study models were measured with 3-dimensional measuring device and the mandibular dental arch was classified by means of K-means clustering method and visual inspection, then obtained data were analyzed with t-test for the statistical analysis. The results were as follows ; 1. The average canine height was 5.19mm(s.d. 1.17) in both sex, 5.34mm in male, and 4.95mnm in female. And the sexual difference was significant($0
). 2. The average second molar height was 39.81mm(s.d. 2.44) in both sex, 40.19mm in male, and 39.21mm in female. And the sexual difference was significant($0
). 3. The average inter-canine width was 27.16mm(s.d. 1.78) in both sex, 27.41mm in male, and 26.77mm in female. And the sexual difference was significant($0
). 4. The average inter-first molar width was 46.93mm(s.d. 2.67) in both sex, 47.72mm in male, and 45.7mm in female. And the sexual difference was significant($0
). 5. The inter-second molar width was average 56.09mm(s.d. 3.01) in both sex, 57.24mm in male, and 54.32mn in woma. And the sexual difference was significant($0
). 6. The arch form was classified into three shapes based on the incisal and canine angle. V-shape showed $124.88^{\circ}$ of incisal angle and $141.64^{\circ}$ of canine angle, U-shape showed $152.76^{\circ}\;and\;125.35^{\circ}$, and O-shape showed $138.03^{\circ}\;and \;33.66^{\circ}$ respectively. Each shape distribution was that the V-shape was 14.2%, the U-Shape was 14.7%, and the O-shape was 71.1% of the 225 study models. 7. It was thought that the use of second molar width is more reasonable than height for classifying the dental arch size. The arch size was classified into four sizes based on the second molar width. Size 1 showed range of 42.24-48.23mm, size 2 showed 48.24-54.23mm, size 3 showed 54.24-60.23mm, and size 4 showed 60.24-66.23mm respectively. Each arch size distribution was that the size 1 was 1.3%, the size 2 was 27.1%, the size 3 was 63.6%, and the size 4 was 8.0% of the 225 study models.
Epidemiological studies have shown the association between transportation of live animals and the potential transmission of infectious disease between premises. This finding was also observed in the 2014-2015 foot-and-mouth disease (FMD) outbreak in Korea. Furthermore, slaughterhouses played a key role in the global spread of the FMD virus during the epidemic. In this context, in-depth knowledge of the structure of direct and indirect contact between slaughterhouses is paramount for understanding the dynamics of FMD transmission. But the social network structure of vehicle movements to slaughterhouses in Korea remains unclear. Hence, the aim of this study was to configure a social network topology of vehicle movements between slaughterhouses for a better understanding of how they are potentially connected, and to explore whether FMD outbreaks can be explained by the network properties constructed in the study. We created five monthly directed networks based on the frequency and chronology of on- and off-slaughterhouse vehicle movements. For the monthly network, a node represented a slaughterhouse, and an edge (or link) denoted vehicle movement between two slaughterhouses. Movement data were retrieved from the national Korean Animal Health Integrated System (KAHIS) database, which tracks the routes of individual vehicle movements using a global positioning system (GPS). Electronic registration of livestock movements has been a mandatory requirement since 2013 to ensure traceability of such movements. For each of the five studied networks, the network structures were characterized by small-world properties, with a short mean distance, a high clustering coefficient, and a short diameter. In addition, a strongly connected component was observed in each of the created networks, and this giant component included 94.4% to 100% of all network nodes. The characteristic hub-and-spoke type of structure was not identified. Such a structural vulnerability in the network suggests that once an infectious disease (such as FMD) is introduced in a random slaughterhouse within the cohesive component, it can spread to every other slaughterhouse in the component. From an epidemiological perspective, for disease management, empirically derived small-world networks could inform decision-makers on the higher potential for a large FMD epidemic within the livestock industry, and could provide insights into the rapid-transmission dynamics of the disease across long distances, despite a standstill of animal movements during the epidemic, given a single incursion of infection in any slaughterhouse in the country.
저출산과 노령화로 보험 수요가 지속해서 감소하고 있다. 나아가 언택트 소비가 주류가 되면서 기존의 대면 서비스를 중심으로 한 보험상품 마케팅은 실효성이 크게 떨어지고 있다. 그러므로 보험업계는 비대면 서비스를 기반으로 한 새로운 마케팅이 절실한 시점이다. 확보된 내 외부 및 공공데이터를 바탕으로 보험 트렌드를 반영한 맞춤형 전략을 통해 기존 고객의 로열티를 강화하고 신규 고객을 확보할 수 있는 개인 맞춤형 보험 상품 추천시스템을 제안하고자 한다. 보험회사 데이터베이스에 등록된 고객을 대상으로 공공 데이터(시군구별 총인구수, 건강생활 실천율, 고령 인구 비율, 출생률, 노인여가복지 수, 연령대별 경제활동참가율 등), 고객 개인정보 및 기 계약 정보를 사용하여 인구통계학 기반과 모델 기반 추천시스템을 설계하였다. 인구통계학 기반 추천시스템은 군집화된 고객 내 코사인 유사도를 계산하여 유사도가 높은 고객들이 많이 가입한 보험상품을 추천하였다. K-means를 이용한 군집화 방식과 고객의 지역, 성별 및 연령대 기준의 Segmentation 방식으로 각각 수행하였다. 모델 기반 추천시스템은 Decision Tree, Random Forest Classifier를 사용하여 각각 추천시스템을 설계하였다. 본 연구 결과 군집 된 고객 간 코사인 유사도를 활용한 인구통계학 기반 추천시스템의 성능이 가장 우수하였다. 이는 개인의 특성(성별, 나이 등) 및 환경적인(경제력, 직업 거주지역 등) 요소에 따라 보험 상품을 선택하기 때문에 고객 간 유사도가 보험 추천시스템의 성능에 주요 요소인 것을 보여준다.
옥천비변성대내 예미지역 23개지점으로부터 총 256개의 정향 코어시료를 채취하여 잔류자기 연구를 실시하였다. 연구지역은 태백과 영월사이의 두위봉형 퇴적지역이며 지리적 중심좌표는 37.18$^{\circ}$N, 128.61$^{\circ}$E이다. 일부 시료들에서는 교류 자기세척이 효과를 발휘하였으나 대부분의 경우 고온 열 세척이 특성잔류자기를 추출하는 주요 수단이었다. 캄브리아기 지층(화절층)의 특성잔류자기는 현재자기장 방향과 다르며 100%의 지층경사보정에서 최대의 군집을 이루어 1차잔류자기의 가능성을 제시하였으나 통계학적 습곡검사를 통과하지는 못하였다. 오도비스기 지층 (막골석회암, 고성석회암)의 경우에는 잔류자기 강도가 매우 낮았으며 또한 심하게 재자화되어 있었다. 석탄기 지층(홍점통)의 특성잔류 자기는 습곡검사와 역자화검사를 통과하는 습곡이전의 1차잔류자기이었는데 교류 세척과 열 세척으로 나타난 각각의 안정 잔류자기 방향이 서로 일치를 보여서 1차잔류자기라는 확신을 굳혀주었다. 이 석탄기 지층(홍점통)의 특성잔류자기는 습곡검사와 역자화검사를 통과하는 습곡이전의 1차잔류자기이었는데 교류 세척과 열 세척으로 나타난 각각의 안정 잔류자기 방향이 서로 일치를 보여서 1차잔류자기라는 확신을 굳혀주었다. 이 석탄기 지층의 특성잔류자기는 한노두에서도 지층의 상하부에 따라 방향이 상당히 다르게 나타나는데 이는 홍점통이 퇴적되는 동안 지구의 자극이 이동되었던 데에 기인한 것으로 해석된다. 석탄기 지층을 상하부로 구분하여 평균 특성잔류자기 방향을 산출하고 이로부터 고자기학적 북극의 위치를 구하여 중국의 것과 비교하면 북중국지괴(NCB)의 것과 매우 유사한 반면 남중국지괴(SCB)의 것과는 판이하게 다르다. 따라서 예미지역은 석탄기동안에 북중국지괴의 일부였거나 최소한 이에 근접하여 있었음을 알 수 있다. 페름기 지층(사동통, 고방산통)으로부터는 현재자장방향으로 재자화된 습곡이후의 2차잔류자기만이 검출되었다.
He An;Jose AU Perucho;Keith WH Chiu;Edward S Hui;Mandy MY Chu;Siew Fei Ngu;Hextan YS Ngan;Elaine YP Lee
Korean Journal of Radiology
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제23권5호
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pp.539-547
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2022
Objective: To investigate the association between functional tumor burden of peritoneal carcinomatosis (PC) derived from diffusion-weighted imaging (DWI) and overall survival in patients with advanced ovarian carcinoma (OC). Materials and Methods: This prospective study was approved by the local research ethics committee, and informed consent was obtained. Fifty patients (mean age ± standard deviation, 57 ± 12 years) with stage III-IV OC scheduled for primary or interval debulking surgery (IDS) were recruited between June 2016 and December 2021. DWI (b values: 0, 400, and 800 s/mm2) was acquired with a 16-channel phased-array torso coil. The functional PC burden on DWI was derived based on K-means clustering to discard fat, air, and normal tissue. A score similar to the surgical peritoneal cancer index was assigned to each abdominopelvic region, with additional scores assigned to the involvement of critical sites, denoted as the functional peritoneal cancer index (fPCI). The apparent diffusion coefficient (ADC) of the largest lesion was calculated. Patients were dichotomized by immediate surgical outcome into high- and low-risk groups (with and without residual disease, respectively) with subsequent survival analysis using the Kaplan-Meier curve and log-rank test. Multivariable Cox proportional hazards regression was used to evaluate the association between DWI-derived results and overall survival. Results: Fifteen (30.0%) patients underwent primary debulking surgery, and 35 (70.0%) patients received neoadjuvant chemotherapy followed by IDS. Complete tumor debulking was achieved in 32 patients. Patients with residual disease after debulking surgery had reduced overall survival (p = 0.043). The fPCI/ADC was negatively associated with overall survival when accounted for clinicopathological information with a hazard ratio of 1.254 for high fPCI/ADC (95% confidence interval, 1.007-1.560; p = 0.043). Conclusion: A high DWI-derived functional tumor burden was associated with decreased overall survival in patients with advanced OC.
본 연구는 연산오계(천연기념물 제265호)와 이를 기원으로 하는 5개 지역별 오계 집단의 유전적 특성 및 차별성을 분석하기 위해 25개의 초위성체(MS) 마커를 이용하여 총 9개 집단 243수를 대상으로 유전자형을 분석하였다. 마커별 다형성 분석 결과, 총 153개의 대립유전자가 확인되었으며, $H_{\exp}$와 PIC의 경우 MCW0145에서 각각 0.640, 0.570으로 가장 높았고, $H_{obs}$는 MCW0252에서 0.607로 가장 높은 값을 나타내었다. 반면, LEI0166에서 $H_{\exp}$, $H_{obs}$, PIC가 각각 0.248, 0.204, 0.202로 가장 낮았다. 집단간 유전거리 분석 결과로는 9개 집단중 YSO 집단과 SUO 집단이 가장 가까운(0.073) 반면, LG 집단과 CBO 집단 사이에서 가장 먼(0.937) 것으로 확인되었다. 집단의 실제 구조를 확인하기 위한 집단별 균일도를 분석한 결과, 공시된 9개의 집단은 3개의 집단으로 구분했을 때 최적의 K값(7.96)을 얻을 수 있었으며, 5개의 오계 집단(YSO, ARO, CBO, CNO, SUO) 및 LG 집단과 CN RIR 집단은 각각 1, 2, 3번 군집에 분포하고 있는 것으로 나타났다. 한편, GBO 집단의 경우 1번과 3번 클러스터에 걸쳐서 분포하고 있는 것으로 보아 사육과정에서 타집단과의 교잡이 일어났을 것으로 추정된다. 이러한 결과를 통해 추후 오계 유전자원에 대한 국가 수준의 유전적 특성평가 및 관리의 기초 자료로 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
1990년대 중반에 협업 필터링의 출현으로 인하여 추천시스템에 관련된 연구가 늘어나게 되었다. 협업 필터링의 출현 이후 내용 기반 필터링, 협업 필터링과 내용 기반 필터링이 혼합된 하이브리드 필터링 등 새로운 기법들이 출현함으로써 2000년대에는 추천시스템의 연구가 눈에 띄게 증가하였다. 하지만 현재까지 추천시스템에 관련된 문헌들에 대한 리뷰와 분류가 체계적으로 되어있지 않다. 이와 같은 문제에 대한 해결방안으로써, 본 연구에서는 2001년부터 2010년도까지의 추천시스템에 관련된 문헌들 중 MIS Journal Ranking의 125개의 저널에서 추천시스템(Recommender system, Recommendation system), 협업 필터링(Collaborative Filtering), 내용 기반 필터링(Content based Filtering), 개인화 시스템(Personalized system) 등의 5가지 키워드로 제한하여 조사하였다. 총 37개의 저널에서 논문을 검색하였으며, 검색되어진 논문을 분석한 결과 추천시스템과 관련이 없는 논문을 제외한 총 187개의 논문을 선정하여 분석하였다. 이 연구에서는 그러나 컨퍼런스 논문, 석사, 박사학위 논문, 영어로 작성되지 않은 논문, 완성되지 않은 논문 등은 제외하였다. 본 연구에서는 187개의 논문을 분석하여 2001년부터 2010년까지의 각각의 년도 별 추천시스템의 연구에 대한 동향 분석, Journal별 추천시스템의 게재 분류, 추천시스템 어플리케이션의 사용 분야(책, 문서, 이미지, 영화, 음악, 쇼핑, TV 프로그램, 기타)별 분류 및 분석, 추천시스템에 사용된 데이터마이닝 기술(연관 규칙, 군집화, 의사 결정나무, 최근접 이웃 기법, 링크 분석 기법, 신경망, 회귀분석, 휴리스틱 기법)별 분류 및 분석을 수행하였다. 따라서 본 연구에서 제안한 각각의 분류 및 분석 결과들을 통하여 현재까지 추천시스템의 연구에 대한 연구 동향을 파악 할 수 있었으며, 분석결과를 통해 추천시스템에 관심이 있는 연구자와 전문가에게 미래의 추천시스템의 연구에 대한 가이드라인을 제시 할 수 있을 것이라고 기대한다.
학계와 금융파생상품 가격결정이나 변동성매매와 같은 실무영역 모두에서 주식시장의 변동성은 중요한 역할을 한다. 본 연구는 GARCH 모형에 기초하여 한국주식시장의 변동성을 정확히 예측함으로써 변동성매매시스템의 성과를 높일 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 특히, 여러 연구 자료에서 밝혀지고 있는 변동성 비대칭성개념을 도입하였다. 최근 새로 개발된 한국주식시장 변동성 지수인 VKOSPI를 변동성 대용값으로 사용한다. VKOSPI는 KOSPI 200 지수옵션의 가격을 이용하여 계산된 값으로서 옵션딜러들의 변동성 예측치를 반영하고 있다. KOSPI 200 옵션시장은 1997년 시작되었으며, 발전을 거듭하여 현재 하루 거래량이 1,000만 계약을 넘어서면서 세계 최고의 지수옵션시장으로 발전하였다. 이러한 옵션시장에 반영된 변동성을 분석하는 것은 투자자들에게 좋은 투자정보를 제공하게 될 것이다. 특히, 변동성 대용값으로 VKOSPI를 사용하면 다른 변동성 대용치를 사용할 때 발생하는 통계적 추정의 문제를 피해 갈 수 있다. 본 연구는 2003년부터 2006년의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 최우도추정방법(MLE)을 이용하여 GARCH 모형을 추정한다. 비대칭 GARCH 모형으로는 Glosten, Jagannathan, Runke의 GJR-GARCH 모형, Nelson의 EGARCH 모형, 그리고 Ding, Granger, Engle의 PARCH모형을 포함하며 대칭 GARCH 모형은 (1, 1) GARCH 모형을 이용한다. 2007년부터 2009년까지의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 반복적 계산과정을 통해 내일의 변동성 예측값과 오르고 내리는 변화방향을 예측하였다. 분석 결과 시장변동성과 예기치 않은 주가변동 사이에는 음의 상관관계가 존재하며, 음의 주가변동은 동일한 크기의 양의 주가변동보다 훨씬 더 큰 변동성의 증가를 가져옴을 알 수 있다. 즉, 한국 주식시장에도 변동성 비대칭성이 존재함을 보여주었다. GARCH 모형을 이용하여 내일의 VKOSPI의 등락방향을 예측하고 이를 이용하여 변동성 매매시스템을 개발하였다. 내일의 변동성이 상승할 것으로 예측되면 스트래들매수전략을 이용하고 반대로 변동성이 하락할 것으로 예측되면 스트래들 매도전략을 이용한다. 변동성의 변화방향성을 맞춘 경우에는 VKOSPI 변동분을 더하고 틀린 경우에는 변동분을 뺀 누적합을 이용하여 변동성매매전략의 총수익을 계산한다. 모형추정용 자료구간의 경우 통계적 기준인 MSPE 기준으로는 PARCH 모형의 적합도가 가장 높고, 예측방향의 적중도를 재는 MCP 기준으로는 EGARCH 모형이 가장 높은 값을 보여주었다. 테스트용 자료구간의 경우에는 PARCH 모형이 모형적합도와 내일의 변동성 등락방향 예측에서 가장 좋은 결과를 보여주었다. 모형추정용 자료구간의 경우 GARCH 모형 전체에서 매매이익을 기록하고 있고 테스트용 자료구간의 경우에는 EGARCH 모형을 제외한 GARCH 모형들이 매매이익을 보여주었다. 본 연구에서 나타난 변동성의 군집과 비대칭성 현상으로부터 변동성에 비선형성이 존재함을 알 수 있었으며, 비선형성에서 좋은 결과를 보이고 있는 인공지능시스템과 비대칭 GARCH 모형을 결합한다면 제안된 변동성매매시스템의 성과를 많이 개선할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.