This study aimed to learn and evaluate the effectiveness of VGGNet in the detection of pulmonary emphysema using low-dose chest computed tomography images. In total, 8000 images with normal findings and 3189 images showing pulmonary emphysema were used. Furthermore, 60%, 24%, and 16% of the normal and emphysema data were randomly assigned to training, validation, and test datasets, respectively, in model learning. VGG16 and VGG19 were used for learning, and the accuracy, loss, confusion matrix, precision, recall, specificity, and F1-score were evaluated. The accuracy and loss for pulmonary emphysema detection of the low-dose chest CT test dataset were 92.35% and 0.21% for VGG16 and 95.88% and 0.09% for VGG19, respectively. The precision, recall, and specificity were 91.60%, 98.36%, and 77.08% for VGG16 and 96.55%, 97.39%, and 92.72% for VGG19, respectively. The F1-scores were 94.86% and 96.97% for VGG16 and VGG19, respectively. Through the above evaluation index, VGG19 is judged to be more useful in detecting pulmonary emphysema. The findings of this study would be useful as basic data for the research on pulmonary emphysema detection models using VGGNet and artificial neural networks.
Purpose: factor analysis and independent component analysis (ICA) has been used for handling dynamic image sequences. Theoretical advantages of a newly suggested ICA method, ensemble ICA, leaded us to consider applying this method to the analysis of dynamic myocardial $H_2^{15}O$ PET data. In this study, we quantified patients' blood flow using the ensemble ICA method. Materials and Methods: Twenty subjects underwent $H_2^{15}O$ PET scans using ECAT EXACT 47 scanner and myocardial perfusion SPECT using Vertex scanner. After transmission scanning, dynamic emission scans were initiated simultaneously with the injection of $555{\sim}740$ MBq $H_2^{15}O$. Hidden independent components can be extracted from the observed mixed data (PET image) by means of ICA algorithms. Ensemble learning is a variational Bayesian method that provides an analytical approximation to the parameter posterior using a tractable distribution. Variational approximation forms a lower bound on the ensemble likelihood and the maximization of the lower bound is achieved through minimizing the Kullback-Leibler divergence between the true posterior and the variational posterior. In this study, posterior pdf was approximated by a rectified Gaussian distribution to incorporate non-negativity constraint, which is suitable to dynamic images in nuclear medicine. Blood flow was measured in 9 regions - apex, four areas in mid wall, and four areas in base wall. Myocardial perfusion SPECT score and angiography results were compared with the regional blood flow. Results: Major cardiac components were separated successfully by the ensemble ICA method and blood flow could be estimated in 15 among 20 patients. Mean myocardial blood flow was $1.2{\pm}0.40$ ml/min/g in rest, $1.85{\pm}1.12$ ml/min/g in stress state. Blood flow values obtained by an operator in two different occasion were highly correlated (r=0.99). In myocardium component image, the image contrast between left ventricle and myocardium was 1:2.7 in average. Perfusion reserve was significantly different between the regions with and without stenosis detected by the coronary angiography (P<0.01). In 66 segment with stenosis confirmed by angiography, the segments with reversible perfusion decrease in perfusion SPECT showed lower perfusion reserve values in $H_2^{15}O$ PET. Conclusions: Myocardial blood flow could be estimated using an ICA method with ensemble learning. We suggest that the ensemble ICA incorporating non-negative constraint is a feasible method to handle dynamic image sequence obtained by the nuclear medicine techniques.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.11
no.4
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pp.133-141
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1991
The empirical method is used to integration adjustment for the coordinates revision of a national control point but the existing values are not to be changed or changed with small variation by suitable datum selection (for example, fixed points). This paper treats the modified weighted station parameter adjustment by quasi-observations, and the method used only variance elements of existing coordinates which is substituted for all covariance elements. The movement detection of unstable points and the junction adjustment of new networks are successfully executed by the method, in integration of new secondary networks to old-secondary-triangulation points which are in the absence of the original observations in Korea. The investigation results reveal that the accuracy of old-secondary-triangulation points is ${\pm}16^{{\prime}{\prime}}$(${\pm}0.08m$), which results from the densification of test network and the analyses of old survey specifications. and is ${\pm}2.3^{{\prime}{\prime}}$ in fixing of old-secondary-triangulation points.
Park, Joo-Yul;Lee, So-Jin;Chung, Ki-Seok;Cho, Seong-Min;Ha, Jin-Seok;Song, Yong-Ho
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.48
no.1
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pp.22-30
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2011
In this paper, we propose a memory efficient multi-rate Low Density Parity Check (LDPC) decoder for China Mobile Multimedia Broadcasting (CMMB). We find the best trade-off between the performance and the circuit area by designing a partially parallel decoder which is capable of passing multiple messages in parallel. By designing an efficient address generation unit (AGU) with an index matrix, we could reduce both the amount of memory requirement and the complexity of computation. The proposed regular LDPC decoder was designed in Verilog HDL and was synthesized by Synopsys' Design Compiler using Chartered $0.18{\mu}m$ CMOS cell library. The synthesized design has the gate size of 455K (in NAND2). For the two code rates supported by CMMB, the rate-1/2 decoder has a throughput of 14.32 Mbps, and the rate-3/4 decoder has a throughput of 26.97 Mbps. Compared with a conventional LDPC for CMMB, our proposed design requires only 0.39% of the memory.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.38
no.2
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pp.219-234
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2018
In this study, we explored the possibility of automating the process of analyzing elements of scientific argument in the context of a Korean classroom. To gather training data, we collected 990 sentences from science education journals that illustrate the results of coding elements of argumentation according to Toulmin's argumentation structure framework. We extracted 483 sentences as a test data set from the transcription of students' discourse in scientific argumentation activities. The words and morphemes of each argument were analyzed using the Python 'KoNLPy' package and the 'Kkma' module for Korean Natural Language Processing. After constructing the 'argument-morpheme:class' matrix for 1,473 sentences, five machine learning techniques were applied to generate predictive models relating each sentences to the element of argument with which it corresponded. The accuracy of the predictive models was investigated by comparing them with the results of pre-coding by researchers and confirming the degree of agreement. The predictive model generated by the k-nearest neighbor algorithm (KNN) demonstrated the highest degree of agreement [54.04% (${\kappa}=0.22$)] when machine learning was performed with the consideration of morpheme of each sentence. The predictive model generated by the KNN exhibited higher agreement [55.07% (${\kappa}=0.24$)] when the coding results of the previous sentence were added to the prediction process. In addition, the results indicated importance of considering context of discourse by reflecting the codes of previous sentences to the analysis. The results have significance in that, it showed the possibility of automating the analysis of students' argumentation activities in Korean language by applying machine learning.
This study was conducted to estimate the Genomic Estimated Breeding Value (GEBV) using Genomic Best Linear Unbiased Prediction (GBLUP) method in Hanwoo (Korean native cattle) population. The result is expected to adapt genomic selection onto the national Hanwoo evaluation system. Carcass weight (CW), eye muscle area (EMA), backfat thickness (BT), and marbling score (MS) were investigated in 552 Hanwoo progeny-tested steers at Livestock Improvement Main Center. Animals were genotyped with Illumina BovineHD BeadChip (777K SNPs). For statistical analysis, Genetic Relationship Matrix (GRM) was formulated on the basis of genotypes and the accuracy of GEBV was estimated with 10-fold Cross-validation method. The accuracies estimated with cross-validation method were between 0.915~0.957. In 534 progeny-tested steers, the maximum difference of GEBV accuracy compared to conventional EBV for CW, EMA, BT, and MS traits were 9.56%, 5.78%, 5.78%, and 4.18% respectively. In 3,674 pedigree traced bulls, maximum increased difference of GEBV for CW, EMA, BT, and MS traits were increased as 13.54%, 6.50%, 6.50%, and 4.31% respectively. This showed that the implementation of genomic pre-selection for candidate calves to test on meat production traits could improve the genetic gain by increasing accuracy and reducing generation interval in Hanwoo genetic evaluation system to select proven bulls.
An external cavity laser supporting two wavelengths is demonstrated by incorporating polymer waveguide Bragg reflectors and a superluminescent light-emitting diode. An oversized rib waveguide structure and Bragg gratings are designed by using the effective-index and transmission-matrix methods. Bragg gratings with different periods are inscribed on a polymer waveguide through double-exposure laser interferometry. In order to tune the cavity loss affected by the reflectivity of Bragg gratings, a Bragg reflectors with varying length is incorporated. Two-wavelength-mode lasing is achieved for the device consisting of 2-mm long, 537-nm period gratings and 2.2-mm long, 540-nm period gratings; the lasing wavelengths are 1554 nm and 1564 nm, with an output power close to 0 dBm, a 20-dB bandwidth of 0.2 nm, and a side-mode suppression ratio of 45 dB.
In this study, sound absorption capability and sound transmission loss of several kinds of target densities and thickness for six species of wood bark particle were estimated by the transfer function and transfer matrix methods. Resultantly, the mean sound absorption coefficient of a 100-mm thick Hinoki wood bark particle mat was 0.90 in the frequency range of 100-6400 Hz, whereas the mean sound absorption rate of a 50-mm thick Hinoki wood bark particle mat was 0.84 in the same frequency range. Particularly, at a thickness of 100 mm, it reached almost up to 100% in the frequency range of 1 KHz. The sound transmission losses of 100-mm thick Hinoki wood bark particle mat with a target density of 0.16 at 500 and 1000 Hz were 15.30 and 15.73 dB, respectively. When a 10-mm thick plywood was attached to the back of the wood particle mat, the sound transmission losses was increased by 20-30 dB. Wood bark can be used as an acoustical material owing to its high sound absorption rate and transmission loss.
본 연구의 목적은 각기 다른 수직 점프 동작 시 근육의 길이와 근육의 수축속도 변화를 비교 분석하는데 있다. 피험자의 운동학적 변인들을 분석하기 위해 2대의 고감도 카메라를 (60 Hz, Panasonic AG455) 사용하여 점프 동작을 촬영하였다. 대퇴직근, 내측광근, 외측광근, 중간광근, 대퇴이두근(단두), 내측과 외측 비복근의 길이와 근수축 속도는 Brand et al. (1982)에 의해 제시되어진 하지근 기시 정지점의 3차원 좌표값과 동작분석을 통한 하지 분절간의 회전 및 변환행렬을 사용하여 측정되어졌다. 일반적인 근육 길이와 수축속도의 변화 형태는 각기 다른 점프간에 매우 유사한 형태를 보였다. 상승기 초기에 대퇴사두근의 길이가 최대인것으로 나타났으며, 이에 반해 대퇴이두근과 내외측 비복근은 공중 동작이 발생하는 시점에 근의 길이가 최대인 것으로 나타났다. 근육의 길이 변화 범위는 대퇴직근이 35.9에서 47.5 cm, 외측광근이 29.4에서 38.8 cm, 중간광근이 31.5에서 38.0 cm, 내측광근이 30.9에서 38.6 cm, 대퇴이두근이 21.3에서 39.1 cm, 외측비복근이 31.4에서 33.5 cm, 내측비복근이 30.5에서 33.2 cm인 것으로 나타났다. SQ와 CMJ에서는 대퇴사두근의 최대 단축성 수축 속도와 대퇴이두근과 내외측 비복근의 최대 신장성 수축이 공중동작이 발생하기 바로 전에 이루어졌다. 대퇴사두근의 최대 신장성 수축과 대퇴이두근과 내외측 비복근의 최대 단축성 수축은 일반적으로 피험자가 착지하는 순간에 발생되어졌다. 그러나 HJ와 DJ에서는 대퇴사두근의 최대 신장성 추축과 대퇴이두근과 내외측 비복근의 최대 신장성 수축이 하강기 초반에 발생되어졌다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.47
no.6
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pp.1-7
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2010
This paper presents a novel implementation on multimedia fingerprinting algorithm based on BCH (Bose-Chaudhuri-Hocquenghem) code. The evaluation is put in force the colluder detection to n-1. In the proposed algorit hm, the used collusion attacks adopt logical combinations (AND, OR and XOR) and average computing (Averaging). The fingerprinting code is generated as below step: 1. BIBD {7,4,1} code is generated with incidence matrix. 2. A new encoding method namely combines BIBD code with BCH code, these 2 kind codes are to be fingerprinting code by BCH encoding process. 3. The generated code in step 2, which would be fingerprinting code, that characteristic is similar BCH {15,7} code. 4. With the fingerprinting code in step 3, the collusion codebook is constructed for the colluder detection. Through an experiment, it confirmed that the ratio of colluder detection is 86.6% for AND collusion, 32.8% for OR collusion, 0% for XOR collusion and 66.4% for Averaging collusion respectively. And also, XOR collusion could not detect entirely colluder and on the other hand, AND and Averaging collusion could detect n-1 colluders and OR collusion could detect k colluders.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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