• Journal of Yeungnam Medical Science
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• 제38권4호
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• pp.308-317
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• 2021

Cancer is the leading cause of death and is on the rise worldwide. Until 2010, the development of targeted treatment was mainly focused on the growth mechanisms of cancer. Since then, drugs with mechanisms related to tumor immunity, especially immune checkpoint inhibitors, have proven effective, and most pharmaceutical companies are striving to develop related drugs. Programmed cell death-1 and programmed cell death ligand-1 inhibitors have shown great success in various cancer types. They showed durable and sustainable responses and were approved by the U.S. Food and Drug Administration. However, the response to inhibitors showed low percentages of cancer patients; 15% to 20%. Therefore, combination strategies with immunotherapy and conventional treatments were used to overcome the low response rate. Studies on combination therapy have typically reported improvements in the response rate and efficacy in several cancers, including non-small cell lung cancer, small cell lung cancer, breast cancer, and urogenital cancers. The combination of chemotherapy or targeted agents with immunotherapy is one of the leading pathways for cancer treatment.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권3호
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• pp.344-355
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• 2002

MLP(multilayer perceptron)는 다른 패턴인식 방법에 비해 여러 가지 훌륭한 특성을 가지고 있어 패턴인식에서 폭넓게 사용되고 있다. 그러나 MLP의 학습에 일반적으로 사용되는 EBP(error backpropagation) 알고리즘은 학습시간이 비교적 오래 걸린다는 단점이 있다. 패턴인식에 사용되는 학습 데이타는 풍부한 중복특성을 내포하고 있으므로 패턴마다 MLP의 내부변수를 갱신하는 온라인 계열의 학습방식이 속도의 향상에 상당한 효과가 있다. 일반적인 온라인 EBP 알고리즘에서는 내부변수 갱신시 고정된 학습률을 적용한다. 고정 학습률을 적절히 선택함으로써 패턴인식 웅용에서 상당한 속도개선을 얻을 수 있지만, 학습률이 고정되고 학습이 진행됨에 따라 학습패턴 영역이 달라지는 학습과정의 각 단계에 효과적으로 대웅하지 못하는 문제가 있다. 이 문제에 대해 본 논문에서는 학습과정을 세 단계로 정의하고, 각 단계별로 필요한 패턴만을 학습에 반영하는 패턴별 가변학습속도 및 학습생략(ILVRS) 방법을 제안한다. ILVRS의 기본개념은 다음과 같다. 학습단계마다 학습에 필요한 패턴의 부분이 달라지므로 이를 구별 하여 학습에 적용할 수 있도록 (1)패턴마다 발생하는 오류치를 적절한 범위 이내로 제한하여 가변 학습률로 사용하고, (2)학습이 진행됨에 따라 불필요한 부분의 패턴을 학습에서 생략한다. 제안한 ILVRS의 성능을 입증하기 위해 본 논문에서는 패턴인식 응용의 한 갈래인 화자증명을 실험하고 그 결과를 제시한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권3호
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• pp.908-928
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• 2022

Multiple target tracking mainly focuses on tracking unknown number of targets in the complex environment of clutter and missed detection. The generalized labeled multi-Bernoulli (GLMB) filter has been shown to be an effective approach and attracted extensive attention. However, in the scenarios where the clutter rate is high or measurement-outliers often occur, the performance of the GLMB filter will significantly decline due to the Gaussian-based likelihood function is sensitive to clutter. To solve this problem, this paper presents a robust GLMB filter and smoother to improve the tracking performance in the scenarios with high clutter rate, low detection probability, and measurement-outliers. Firstly, a Student-T distribution variational Bayesian (TDVB) filtering technology is employed to update targets' states. Then, The likelihood weight in the tracking process is deduced again. Finally, a trajectory smoothing method is proposed to improve the integrative tracking performance. The proposed method are compared with recent multiple target tracking filters, and the simulation results show that the proposed method can effectively improve tracking accuracy in the scenarios with high clutter rate, low detection rate and measurement-outliers. Code is published on GitHub.

• 대한기계학회논문집A
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• 제31권8호
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• pp.855-861
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• 2007

Haptic rendering is a process providing force feedback during interactions between a user and a virtual object. This paper presents a real-time haptic rendering technique for deformable objects based on visual information of intervention between a tool and a real object in a remote place. A user can feel the artificial reaction force through a haptic device in real-time when a slave system exerts manipulation tasks on a deformable object. The models of the deformable object and the manipulator are created from the captured image obtained with a CCD camera and the recognition of objects is achieved using image processing techniques. The force at a rate of 1 kHz for stable haptic interaction is deduced using extrapolation of forces at a low update rate. The rendering algorithm developed was tested and validated on a test platform consisting of a one-dimensional indentation device and an off-the shelf force feedback device. This software system can be used in a cellular manipulation system providing artificial force feedback to enhance a success rate of operations.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1991년도 추계학술대회
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• pp.44-47
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• 1991

There exists a transform trellis code that is optimal for stationary Gaussian sources and the squared-error distortion measure at all rates. In this paper, we train an asymptotically optimal version of such a code to obtain one which is matched better to the statistics of real world data. The training algorithm uses the M-algorithm to search the trellis codebook and the LBG-algorithm to update the trellis codebook. To adapt the codebook for the varying input data. we use two gain-adaptive methods. The gain-adaptive scheme 1, which normalizes input block data by its gain factor, is applied to images at rate 0.5 bits/pixel. When each block is encoded at the same rate, the nonstationarity among the block variances leads to a variation in the resulting distortion from one block to another. To alleviate the non-uniformity among the encoded image, we design four clusters from the block power, in which each cluster has its own trellis codebook and different rates. The rate of each cluster is assigned through requiring a constant distortion per-letter. This gain-adaptive scheme 2 produces good visual and measurable quality at low rates.

• 산업경영시스템학회지
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• 제44권3호
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• pp.22-32
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• 2021

To meet rapidly changing market demands, manufacturers strive to increase both of productivity and diversity at the same time. As a part of those effort, they are applying flexible manufacturing systems that produce multiple types and/or options of products at a single production line. This paper studies such flexible manufacturing system with multiple types of products, multiple Bernoulli reliability machines and dedicated buffers between them for each of product types. As one of the prevalent control policies, priority based policy is applied at each machines to select the product to be processed. To analyze such system and its performance measures exactly, Markov chain models are applied. Because it is too complex to define all relative transient and its probabilities for each state, an algorithm to update transient state probability are introduced. Based on the steady state probability, some performance measures such as production rate, WIP-based measures, blocking probability and starvation probability are derived. Some system properties are also addressed. There is a property of non-conservation of flow, which means the product ratio at the input flow is not conserved at the succeeding flows. In addition, it is also found that increased buffer capacity does not guarantee improved production rate in this system.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제65권5호
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• pp.633-639
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• 2022

Accurate diagnosis of trigeminal neuralgia (TN) is the starting point for optimal treatment. Gamma knife radiosurgery (GKRS) is currently regarded as one of the first-line treatment options for medically refractory TN. GKRS is a less invasive treatment with a low risk of complications than other surgical procedures that provides a favorable pain control Barrow Neurological Institute (BNI) I-IIIb rate of >75% at short-term follow-up. Drawbacks of GKRS include the latency period before pain relief and higher recurrence rate compared with microvascular decompression. Therefore, repeat treatment is necessary if the initial GKRS was effective but followed by recurrence. The concept of dose rate and the biologically effective dose of radiation has been actively studied in radiation oncology and is also applied in GKRS for TN to achieve high safety and efficacy by prescribing the optimal dose. Recent progress in functional imaging, such as diffusion tensor imaging, enables us to understand the pathophysiology of TN and predict the clinical outcome after GKRS. Here, we review TN, GKRS, and recent updates, especially in the concepts of radiation dose, diffusion tensor imaging studies, and repeat treatment in GKRS for TN.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.53-65
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• 2019

영상 기반의 보안 시스템의 증가함에 따라 각 용도마다 다른 다양한 객체들에 대한 처리들이 중요해지고 있다. 객체 추적은 객체 인식, 검출과 같은 작업들과 함께 필수적인 작업으로 다뤄진다. 이 객체 추적을 달성하기 위해서 다양한 머신러닝이 적용될 수 있다. 성공적인 분류기로써 전체 에러율 최소화(total-error-rate minimization) 기반의 방법론이 사용될 수 있다. 이 전체 에러율 최소화 기반의 방법론은 오프라인 학습을 기반으로 하고 있다. 객체 추적은 실시간으로 처리하며 갱신해야하는 것이 필수적이므로 온라인 학습(online learning)을 기반으로 하는 것이 적합하다. 온라인 전체 에러율 최소화 방법론이 개발되었지만 점근적으로 재가중되는(approximately reweighted) 작업이 포함되어 에러를 누적시킬 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 정확하게 재가중되는(exactly reweighted) 방법론을 제안하면서 온라인 전체 에러율 최소화가 달성되었다. 이 제안된 온라인 학습 방법론을 객체 추적에 적용하여 총 8개의 데이터베이스에서 다른 추적 방법론들 보다 좋은 성능이 달성되었다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제49권7호
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• pp.23-31
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• 2012

스케쥴링 및 데이터율의 결합 제어와 같은 자원할당 기술은 전파인지 네트워크에서는 매우 중요한 문제이다. 그러나 전파인지 네트워크에서는 주사용자 채널의 스토케스틱 특성으로 인하여 데이터율 및 스케쥴링을 결합하여 제어하는 것은 매우 어렵다. 본 논문에서는 전파인지 네트워크에서 신뢰성 제한 조건들을 고려한 비대칭 데이터율 및 스케쥴링 결합 제어 기법을 제안한다. 데이터율 및 스케쥴링 문제를 컨벡스 최적화 기법으로 공식화하고 쌍대성 분해 기법을 사용하여 부분 문제로 변환하여 분산화 하였다. 본 논문에서는 전체 시스템의 효용함수를 최대화 하도록 분산 노드들의 데이터율을 분산적으로 제어하는 알고리즘을 제안 하였다. 반면, 스케줄링은 기지국이 최적화하는 비대칭 기법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 비대칭 결합 제어 알고리즘은 전체 최적화 해로 수렴하는 것을 수치해석 기법으로 검증하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.724-733
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• 2017

바둑 기보를 자동으로 기록하는 기존의 방법들은 대국 중 발생하는 방해물(손 혹은 물체)의 바둑판 가림 현상을 제대로 고려하지 않았다. 방해물에 의해 바둑판이 가려지는 경우 바둑돌의 착수 위치를 인식하지 못하거나, 바둑돌의 착수 순서가 실제와 다르게 저장되는 문제가 발생할 수 있다. 제안된 알고리즘은 방해물이 없는 온전한 바둑판 영상만을 배경 영상으로 내부에 저장하고 배경 영상과 현재 입력 영상을 비교하여 방해물을 인식한다. 그림자가 방해물로 오인식되는 현상을 제거하기 위해 단순한 차 영상이 아닌 미분영상을 기반으로 한 방해물 검출 방법이 제안되었다. 추가로 노이즈에 강인하게 방해물을 인식하기 위한 노이즈 제거 방법도 제안되었다. 방해물이 없는 때는 배경 영상을 지속적으로 갱신한다. 최종적으로 각 순간마다 저장된 배경 영상들을 비교하여 바둑돌의 착수 위치와 바둑돌의 종류를 인식한다. 실험 결과에 따르면 일반적인 조명환경에서 제안된 알고리즘은 95%이상의 인식률을 보여준다.