• 제목/요약/키워드: k-means clustering Algorithm

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비교사적 군집화 알고리즘을 이용한 전산화 단층영상의 병소부위 결정에 관한 연구 (Determination of Tumor Boundaries on CT Images Using Unsupervised Clustering Algorithm)

  • 이경후;지영훈;이동한;류성렬;조철구;김미숙;유형준;권수일;전준철
    • Journal of Radiation Protection and Research
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    • 제26권2호
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    • pp.59-66
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    • 2001
  • 정위적분할방사선치료(FSRT)는 병소경계에 대한 공간상위치와 형태를 정확히 결정하는 것이 큰 쟁점이다. 본 연구는 나선형 CT를 이용하여 4명의 뇌종양 환자와 팬톰(파라핀)으로부터 연속적인 횡축 단면상을 얻었다. K-mean 분류 알고리즘을 적용하여 CT영상의 초기정보값을 평균화소값으로 변화시켰다. 영상의 구성은 병소영역, 정상영역, 혼합영역, 바탕영역, 가음영영역의 5영역으로 분류하였다. 주된 관심은 혼합영역 내에서 정상영역과 혼합영역을 어떻게 분리하는 가였다. 5영역 평균화소값 중에서 정상영역과 병소영역에 상대적인 평균편차 분석법을 적용하여 2영역 평균편차 화소값 사이의 최대점을 구하였다. IDL 프로그램을 이용한 반자동윤곽법으로 혼합영역내의 최대점을 연결함으로서 GTV의 경계선을 그렸다. 균일한 팬톰의 관심영역 경계선은 ${\pm}1%$ 이내의 오차로 평가되었다. 환자 4명의 경우는 방사선 전문의들이 그린 병소영역과 K-mean 알고리즘과 상대적인 평균편차 분석법에 의해 자동적으로 묘사된 병소영역과 거의 일치하였다. 이러한 방법들을 사용하여 불분명한 정상영역과 병소영역의 경계선을 명확하게 나타낼 수 있었다. 그러므로 CT 영상이 MRI 영상과 비교하여 간헐적으로 병소윤곽을 보여주지 못할 경우 이 방법은 치료계획을 결정할 때 유용한 CT영상 자료로 활용될 수 있음을 확인하였다.

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가뭄사상에 대한 3차원적 시공간 분석을 통한 가뭄지도 개발 (Development of Drought Map Based on Three-dimensional Spatio-temporal Analysis of Drought)

  • 유지영;소병진;권현한;김태웅
    • 대한토목학회논문집
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    • 제40권1호
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    • pp.25-33
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    • 2020
  • 가뭄사상은 지속기간, 심도, 피해면적 등으로 특성화 할 수 있다. 일반적으로 가뭄사상은 관측소별로 구축된 시계열 자료를 이용하여 가뭄지수를 산정한 후, 연속이론에 따라 가뭄의 시작과 종료 시점을 파악하여 정의된다. 하지만 이와 같은 1차원적 분석방법은 가뭄의 시공간적인 발생특성 및 이동경로를 분석하는 데에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 단순 클러스터링 알고리즘을 활용하여 3차원(경도, 위도, 시간)적 가뭄사상을 정의하고, 가뭄의 시공간적 확장에 따른 가뭄상황을 파악할 수 있는 가뭄지도를 개발하였다. 이러한 가뭄지도는 가뭄지수를 공간적으로 표출하는 2차원적 가뭄 모니터링 정보와 비교하여 3차원적 가뭄사상에 대한 특성(지속기간, 공간적 누적심도, 가뭄의 중심)을 모두 표출하는 것이다. 그 결과 가뭄 지속기간 내 가뭄 발생면적이 최소 10 % 미만인 국소면적인 경우도 있는 반면, 최대 90 % 이상으로 확장되는 비율도 44%(25개 사상 중 11개 사상)로 확인되었다. 이는 3차원적으로 해석한 다양한 가뭄 지속기간 변화에 따른 공간적인 가뭄의 면적 변화와 심도(강도) 변화에 대한 관계는 매우 중요하다는 것을 재확인 하는 것이다. 3차원 시공간적 가뭄분석을 통한 가뭄지도 개발을 위한 연구는 미래 극한가뭄 대응 방안을 마련함에 있어서는 지역적 가뭄의 시공간적 발생특성 및 패턴을 해석하는 데 활용가능성이 있을 것으로 기대된다.

텍스트 마이닝을 활용한 신문사에 따른 내용 및 논조 차이점 분석 (A Study on Differences of Contents and Tones of Arguments among Newspapers Using Text Mining Analysis)

  • 감미아;송민
    • 지능정보연구
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    • 제18권3호
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    • pp.53-77
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    • 2012
  • 본 연구는 경향신문, 한겨레, 동아일보 세 개의 신문기사가 가지고 있는 내용 및 논조에 어떠한 차이가 있는지를 객관적인 데이터를 통해 제시하고자 시행되었다. 본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 신문기사의 키워드 단순빈도 분석과 Clustering, Classification 결과를 분석하여 제시하였으며, 경제, 문화 국제, 사회, 정치 및 사설 분야에서의 신문사 간 차이점을 분석하고자 하였다. 신문기사의 문단을 분석단위로 하여 각 신문사의 특성을 파악하였고, 키워드 네트워크로 키워드들 간의 관계를 시각화하여 신문사별 특성을 객관적으로 볼 수 있도록 제시하였다. 신문기사의 수집은 신문기사 데이터베이스 시스템인 KINDS에서 2008년부터 2012년까지 해당 주제로 주제어 검색을 하여 총 3,026개의 수집을 하였다. 수집된 신문기사들은 불용어 제거와 형태소 분석을 위해 Java로 구현된 Lucene Korean 모듈을 이용하여 자연어 처리를 하였다. 신문기사의 내용 및 논조를 파악하기 위해 경향신문, 한겨레, 동아일보가 정해진 기간 내에 일어난 특정 사건에 대해 언급하는 단어의 빈도 상위 10위를 제시하여 분석하였고, 키워드들 간 코사인 유사도를 분석하여 네트워크 지도를 만들었으며 단어들의 네트워크를 통해 Clustering 결과를 분석하였다. 신문사들마다의 논조를 확인하기 위해 Supervised Learning 기법을 활용하여 각각의 논조에 대해 분류하였으며, 마지막으로는 분류 성능 평가를 위해 정확률과 재현률, F-value를 측정하여 제시하였다. 본 연구를 통해 문화 전반, 경제 전반, 정치분야의 통합진보당 이슈에 대한 신문기사들에 전반적인 내용과 논조에 차이를 보이고 있음을 알 수 있었고, 사회분야의 4대강 사업에 대한 긍정-부정 논조에 차이가 있음을 발견할 수 있었다. 본 연구는 지금까지 연구되어왔던 한글 신문기사의 코딩 및 담화분석 방법에서 벗어나, 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 다량의 데이터를 분석하였음에 의미가 있다. 향후 지속적인 연구를 통해 분류 성능을 보다 높인다면, 사람들이 뉴스를 접할 때 그 뉴스의 특정 논조 성향에 대해 우선적으로 파악하여 객관성을 유지한 채 정보에 접근할 수 있도록 도와주는 신뢰성 있는 툴을 만들 수 있을 것이라 기대한다.

유아교육 박람회에서 데이터마이닝 기법을 이용한 전시 관람 행동 패턴 분석 (The Behavior Analysis of Exhibition Visitors using Data Mining Technique at the KIDS & EDU EXPO for Children)

  • 정민규;김혜경;최일영;이경전;김재경
    • 지능정보연구
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    • 제17권2호
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    • pp.77-96
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    • 2011
  • 전시회는 전시업체가 새로운 상품이나 서비스를 관람객에게 알리기 위해 개최되는 것으로 효과적인 마케팅 수단으로 중요한 역할을 수행한다. 이처럼 전시회의 중요성이 점점 커짐에 따라, 국내 전시 산업은 많은 양적 성장을 이뤄왔다. 그러나, 양적 성장에 비해 전시 산업의 질적 성장은 이에 미치지 못하는 실정이다. 따라서 전시회의 질정 성장을 이루기 위해서는 관람객의 행동 패턴을 이해하여 관람객들의 전시 관람 수준과 만족도를 높일 필요성이 있다. 본 연구에서는 관람객들의 전시 관람 행동 패턴을 분석하기 위해 다음과 같은 연구 프레임워크를 사용한다. 첫 번째 단계는 본 연구의 방법론을 적용하기 적합한 전시회를 선정하는 단계이다. 두 번째 단계는 관찰 조사 방법을 수행하는 단계이다. 마지막 세 번째 단계는 수집된 자료들을 분석하는 단계이다. 분석 단계에서는 부스들의 개별 특성을 파악하였고, 더 나아가 관람객들의 전시 관람 행동 패턴을 분석하기 위해 데이터마이닝 기법을 사용하였다. 본 연구의 결과는 전시 기획자에게 유용한 정보를 제공할 뿐만 아니라 참관객들이 원하는 정보를 원하는 방식으로 제공하는 개인화서비스를 가능하게 하여 궁극적으로 전시회 관람의 질과 만족도를 크게 향상시킬 수 있을 것이라고 기대한다.

위험 매트릭스(Risk Matrix)를 활용한 조류인플루엔자 인체감염증 위험지역 평가 (High-Risk Area for Human Infection with Avian Influenza Based on Novel Risk Assessment Matrix)

  • 박성대;유대성
    • 한국가금학회지
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    • 제50권1호
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    • pp.41-50
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    • 2023
  • AI인체감염증은 한번 발생하게 되면 막대한 사회경제적 손실이 있으므로, 사전 예방적 관리가 필수적이다. 위험도 평가를 통해 위험요인과 위험지역을 확인하여 방역을 강화하고 사람, 동물, 환경 등 소관 부처 간 분산되어 있는 방역정책 및 관리를 원헬스 차원으로 협업·연계한다면 사회경제적 비용을 최소화할 수 있다. 이번 연구에서는 위험 매트릭스 분석을 통해 가금농장의 고병원성AI와 연계하여 AI인체감염증의 발생 위험지역을 평가하고 위험요인을 분석하였다. AI인체감염증은 가금농장의 고병원성AI와 밀접한 관련이 있고 가금관련 산업 종사자가 가장 감염에 취약한 위험군이기 때문에, 위험 매트릭스는 가금농장의 고병원성AI 평균 발생 건수와 감염에 취약한 가금 관련 축산시설 수를 활용하여 분석하였다. 조류인플루엔자 유행시기에 시·군·구별로 가금농장의 HPAI 평균 발생건수를 예측하기 위해 일반화 선형모형 중 과대산포가 있는 가산자료를 분석하는데 이용되는 음이항 회귀모형을 적용하였다. 시·군·구별 가금농장의 고병원성AI 발생건수와 축산시설 수를 적용한 위험 매트릭스 분석 결과, AI인체감염증의 발생위험이 높아 관리가 필요한 지역은 전남 나주, 전북 정읍, 전북 남원으로 확인되었다. 또한, AI 인체감염증의 발생에 영향을 줄 수 있는 위험요인으로는 가금농장의 저병원성 AI 발생건수, 닭과 오리의 사육 밀도, 축산차량 등록 수로 확인되었다. 가금농장에서 저병원성AI가 1건 발생 시 가금농장의 고병원성AI 발생은 1.687배 증가하고, 닭과 오리의 밀도가 1,000 두/km2 증가할 경우 가금농장의 고병원성AI 발생은 각각 1.618배, 10.252배 증가하며, 축산차량의 경우 100대 증가 시 가금농장의 고병원성AI 발생이 1.134배 증가하는 것으로 나타났다. AI인체감염증의 예방을 위해 HPAI의 발생주기인 2~3년 간격으로 위험평가를 실시하고 환경·동물·사람에 대하여 원 헬스(One Health)적 관점으로 위험요인과 위험지역을 관리한다면, AI인체감염증에 대한 방역정책 수립과 사회·경제적 비용 감소에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.