• Clinical and Experimental Pediatrics
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• v.46 no.3
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• pp.224-229
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• 2003

Purpose : To examine various neonatal outcomes and perinatal factors resulting from assisted reproduction compared to that of spontaneous conception. Methods : This is a retrospective study. The control cases were all twins of spontaneous conception born between periods from January 1995 to June 2000. The study cases were identified from twins conceived by assisted reproduction in the same time peried. A total of 460 sets of twins consisted of 250 twins of spontaneous conception and 156 twins of assisted reproduction were studied. The primary outcomes were neonatal morbidity and mortality and the secondary outcomes were perinatal factors including number, length and cost of hospitalization for the delivery. Results : No differences were seen in various neonatal factors including gestational age, birth weight and incidences of respiratory distress syndrome, patent ductus arteriosus, necrotizing enterocolitis, hyperbilirubinemia, sepsis, intraventricular hemorrhage and the length of hospitalizations. Lower one minute and five minute Apgar scores and frequently encountered electrolyte abnormalities were observed in neonates of assisted reproduction. In general, the second twin of assisted reproduction had increased incidences of respiratory distress syndrome, sepsis and necrotizing enterocolitis than the first twin. Increased frequencies of preterm labor, hospitalization and elective cesarean section were seen among mothers who underwent artifical conception. However, overall hospital costs in terms of mothers hospitalization for the delivery and neonates hospitalization did not show differences. Conclusion : Assisted reproduction twins had similar neonatal morbidities, mortalities and perinatal morbidities compared to those born by spontaneous conception.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.7
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• pp.1517-1524
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• 2011

In this paper, a new document summarization method, which uses the semantic features and the pseudo relevance feedback (PRF) by using WordNet, is introduced to extract meaningful sentences relevant to a user query. The proposed method can improve the quality of document summaries because the inherent semantic of the documents are well reflected by the semantic feature from NMF. In addition, it uses the PRF by the semantic features and WordNet to reduce the semantic gap between the high level user's requirement and the low level vector representation. The experimental results demonstrate that the proposed method achieves better performance that the other methods.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.40 no.1
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• pp.71-80
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• 2024

In this study, a proposed ensemble learning technique aims to enhance the semantic segmentation performance of images captured by Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). With the increasing use of UAVs in fields such as urban planning, there has been active development of techniques utilizing deep learning segmentation methods for land cover segmentation. The study suggests a method that utilizes prominent segmentation models, namely U-Net, DeepLabV3, and Fully Convolutional Network (FCN), to improve segmentation prediction performance. The proposed approach integrates training loss, validation accuracy, and class score of the three segmentation models to enhance overall prediction performance. The method was applied and evaluated on a land cover segmentation problem involving seven classes: buildings,roads, parking lots, fields, trees, empty spaces, and areas with unspecified labels, using images captured by UAVs. The performance of the ensemble model was evaluated by mean Intersection over Union (mIoU), and the results of comparing the proposed ensemble model with the three existing segmentation methods showed that mIoU performance was improved. Consequently, the study confirms that the proposed technique can enhance the performance of semantic segmentation models.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.28 no.2
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• pp.238-245
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• 2024

In this paper, we propose a framework for improving the performance of semantic segmentation of agricultural multispectral image using feature fusion techniques. Most of the semantic segmentation models being studied in the field of smart farms are trained on RGB images and focus on increasing the depth and complexity of the model to improve performance. In this study, we go beyond the conventional approach and optimize and design a model with multispectral and attention mechanisms. The proposed method fuses features from multiple channels collected from a UAV along with a single RGB image to increase feature extraction performance and recognize complementary features to increase the learning effect. We study the model structure to focus on feature fusion and compare its performance with other models by experimenting with favorable channels and combinations for crop images. The experimental results show that the model combining RGB and NDVI performs better than combinations with other channels.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.424-426
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• 2001

신문, 잡지, 공문서, 영수증 등의 문서로부터 필요한 정보를 자동화하여 처리할 수 있는 문서영상 이해 시스템의 구현에 있어서 문서영상에 존재하는 문자를 추출하는 연구는 문자 인식의 전처리 단계로서 매우 중요한 의미를 지니고 있다. 하지만 현 시점에서 문서 자체가 가지는 다양한 형태 및 배경 등에 의하여 범용화되고 일반화된 방법을 찾기란 매우 어려운 실정이다. 본 논문에서는 특히 배경이 선이나 도표 등으로 이루어진 문서 영상에서 Hough Transform을 사용하여 기울어짐을 보정하고 문자들이 선에 겹친 부분을 효과적으로 보정하며 추출된 영역에 대한 분할 및 합병 과정을 거쳐 최종적으로 완전한 문자 영역을 추출하는 방법에 대하여 다룬다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.126-128
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• 1999

평균 빙산 질의란 대용량의 데이터들에 의해 avg 집단 함수를 수행한 뒤 임계값 이상인 데이터들을 결과로 출력하는 연산을 의미한다. 이 때 데이터 도메인의 크기가 메모리에 생성할 수 있는 카운터의 수보다 크기 때문에 연산 처리가 어렵다. 지난 연구에서 빙산 질의에 대해 제안한 해시 카운터는 avg 연사의 경우 착오누락이 발생한다는 문제점이 존재한다. 그래서 이런 문제점들을 해결하며 효율적으로 연산을 수행하기 위해, 데이터베이스를 분할하며 카운터를 관리하는 '메모리 Full 분할', '후보 Full 분할'의 두 알고리즘을 제안한다. 실험결과 두 알고리즘은 메모리크기, 데이터 분포, 데이터 순서에 영향을 받았는데, 데이터들이 정렬이 되어 있거나 데이터분포가 정규분포를 이룰 때 우수한 성능을 보였다.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.6 no.1
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• pp.171-192
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• 2000

본 논문은 한국에서 상장기업의 주가와 주당순이익의 관계에 대한 계량분석이다. 특히, 주가나 주당순이익이 모두 비안정적 자료임에 착안하였고, 최근 개발되어 발전하고 있는 '패널자료에서의 단위근검정 및 공적분검정' 방법을 이용하였다. 분석결과, 주가 및 주당순이익은 모두 단위근을 갖고 있었으며, 주가수익비율인 PER도 개별단위근 검정에서는 단위근을 갖는 것으로 나왔다. 또한, 개별기업 차원에서는 주가와 주당순이익 사이에도 공적분관계가 없는 것으로 나타났다. 하지만, 패널 단위근방법을 이용하여 검정하였을 때는 PER이 안정적인 것으로 나타났으며, 패널공적분방법을 이용했을 때는 주가와 EPS사이에도 공적분관계가 있다는 결과를 얻었다. 이는, 우리나라의 주식시장에서도, 최소한 기업 전체적으로는, 주가가 주당순이익을 반영한다는 것을 의미한다. 본 논문에서는, PER이 어떤 일정한 수준으로부터 벗어나는 경우, 그 괴리가 반으로 줄어드는 데는 전체기업 평균적으로 볼 때 4개월$\sim$16개월 정도 걸리는 결과를 얻었다.

• The Korean Journal of Zoology
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• v.3 no.1
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• pp.24-30
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• 1960

본실험의 목적은 탄산기에 방사성동위원소 C14를 표식한 sodium acetate ($CH_3$C14 OONA)를 사용하여 염소의 위내에 존재하는 acetate 의 위벽으로부터의 흡수율과 위의 acetate의 평균함량을 측정하는데 있다. C14 로 표식된 sodium acetate(specific activity 1.35$\times$108 cpm./g.)를 급사 3 시간후의 염소의 위내에 주입하고 주입 2분후부터 약 2분간격으로 위 내용물을 추울하여 column chromatograpy를 이용하여 acetate를 분리정량한 후 그의 specific activity를 측정하였다. 주입후 3 분경까지는 위내에 존재하는 acetate에 의한 표식 acetate의 희석으로 말미암아 specific activity 는 급격히 감소되어 갔고 3 분후부터는 감소도가 비교적 완만하였으나 역시 계속적으로 감소되어갔다. 희석완료후의 이 specific activity 감소는 위벽을 통한 acetate를 흡수와 위 내용물로부터의 acetate 생성으로 인한 것으로서, 이 감소율로부터 acetate의 위벽흡수속도를 추정할 수 있다. 상기 specific activity의 감소 graph 로부터 추정된 위내 acetate의 량은 본실험의 제조건하에서 약 30 g이었으며 위내 acetate 의 specific activity가 1/2 로 감소되는데 요하는 평균 시간은 약 4 분이었다. 이는 위내에 존재하는 acetate량의 약 절반은 4 분동안에 위벽을 통과함을 의미한다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2001.06a
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• pp.69-72
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• 2001

High-level synthesis generates a structural design that implements the given behavior and satisfies design constraints for area, performance, power consumption, packaging, testing and other criteria. Thus, high-level synthesis generates that register-transfer(RT) level structure from algorithm level description. High-level syntehsis consist of compiling, partitioning, scheduling This paper we study the partitioning process, and analysis the min-cut algorithm and simulated annealing algorithm.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.385-387
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• 2012

MR 영상에서 간의 인식은 간에 존재하는 질병을 파악하는 것뿐만 아니라 간에 대한 치료 방법이나 수술방법을 결정하는 중요한 정보를 제공한다. 이러한 일반적인 간의 인식 방법은 영역 분할 알고리즘을 기반으로 처리되어진다. IT분야에서의 영역 분할 알고리즘은 대부분 밝기 정보, 형태 정보, 패턴 분석 등 다양한 입력 정보의 컴퓨팅 처리를 통해 처리되어 진다. 그러나 이러한 컴퓨팅 방법으로는 앞서 언급된 입력정보들이 의미가 없을 경우, 영역 분할에 많은 제약이 따르게 된다. 따라서 본 논문은 이러한 컴퓨팅 처리의 근본적인 제약사항을 해결하고자, MR 이론의 R2-map정보 기반의 효과적인 영역 분할 방법은 제안하였다. 본 방법은 간 영역이 포함된 영상에서 실험하였으며, R2-map맵의 일부 특징점을 Region growing의 Seed point로 설정하여 경계가 모호하더라도 영역 분할이 가능하게끔 하였다. 해당 영상의 실험 결과 8.5%의 평균 오차로 일반적인 영역 분할 알고리즘에 비해 높은 정확도가 산출되었다.