• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권9호
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• pp.223-229
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• 2021

Classification of different blood cell types is an essential task for human's medical treatment. The white blood cells have different types of cells. Counting total White Blood Cells (WBC) and differential of the WBC types are required by the physicians to diagnose the disease correctly. This paper used transfer learning methods to the pre-trained deep learning models to classify different WBCs. The best pre-trained model was Inception ResNetV2 with Adam optimizer that produced classification accuracy of 98.4% for the dataset comprising four types of WBCs.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제13권1호
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• pp.100-106
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• 2021

Over the past few decades, natural language processing research has not made much. However, the widespread use of deep learning and neural networks attracted attention for the application of neural networks in natural language processing. Sentiment analysis is one of the challenges of natural language processing. Emotions are things that a person thinks and feels. Therefore, sentiment analysis should be able to analyze the person's attitude, opinions, and inclinations in text or actual text. In the case of emotion analysis, it is a priority to simply classify two emotions: positive and negative. In this paper we propose the deep learning based sentimental analysis system according to various optimizer that is SGD, ADAM and RMSProp. Through experimental result RMSprop optimizer shows the best performance compared to others on IMDB data set. Future work is to find more best hyper parameter for sentimental analysis system.

• Journal of Dental Anesthesia and Pain Medicine
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• 제21권2호
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• pp.167-171
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• 2021

We describe the successful insertion of a nasotracheal tube following repeated cuff rupture. The patient was a 55-year-old woman with a history of nasal trauma and multiple rhinoplasties, who underwent elective Lefort I osteotomy and bilateral sagittal split osteotomy for correction of skeletal facial deformity. During fiberoptic bronchoscope-guided nasal intubation after the induction of general anesthesia, the tracheal tube repeatedly ruptured in both nares, despite extensive preparation of the nasal airways. We covered the cuff with a one-inch tape, intubated to the level of the oropharynx, pulled the tracheal tube out through the mouth, and removed the tape. The tracheal tube was then backed out to the level of the uvula, and was successfully advanced.

• 대한수학회논문집
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• 제37권1호
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• pp.45-56
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• 2022

In this paper, we introduce and study the class of rings in which every ideal consisting entirely of zero divisors is a d-ideal, considered as a generalization of strongly duo rings. Some results including the characterization of AA-rings are given in the first section. Further, we examine the stability of these rings in localization and study the possible transfer to direct product and trivial ring extension. In addition, we define the class of d_E-ideals which allows us to characterize von Neumann regular rings.

• 대한수학회논문집
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• 제38권1호
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• pp.121-122
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• 2023

In this erratum, we correct a mistake in the proof of Proposition 2.7. In fact the equivalence (3) ⇐ (4) "R is a quasi-regular ring if and only if R is a reduced ring and every principal ideal contained in Z(R) is a 0-ideal" does not hold as we only have Rx ⊆ O(S).

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.1576-1578
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• 2011

우리나라는 지리적 위치로 인해 매년 황사의 직접적인 피해를 보고 있다. 이에 황사에 대한 예보 정보를 효과적으로 전달하여 피해를 최소화하는 예방이 중요하다. 본 논문은 기상청 ADAM으로 생성된 황사 예측 결과 자료를 Google Earth 상에서 3차원 애니메이션으로 실감 있게 표현할 수 있는 기법을 연구하고, 이를 프로그램으로 구현하여 그 결과를 검증한다.

• Restorative Dentistry and Endodontics
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• 제49권2호
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• pp.21.1-21.8
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• 2024

Objectives: This paper aims to serve as a useful guide for sample size determination for various correlation analyses that are based on effect sizes and confidence interval width. Materials and Methods: Sample size determinations are calculated for Pearson's correlation, Spearman's rank correlation, and Kendall's Tau-b correlation. Examples of sample size statements and their justification are also included. Results: Using the same effect sizes, there are differences between the sample size determination of the 3 statistical tests. Based on an empirical calculation, a minimum sample size of 149 is usually adequate for performing both parametric and non-parametric correlation analysis to determine at least a moderate to an excellent degree of correlation with acceptable confidence interval width. Conclusions: Determining data assumption(s) is one of the challenges to offering a valid technique to estimate the required sample size for correlation analyses. Sample size tables are provided and these will help researchers to estimate a minimum sample size requirement based on correlation analyses.

• 생물환경조절학회지
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• 제22권2호
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• pp.116-122
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• 2013

본 연구는 '후지' 품종에 대한 수분수로서 이용가능성을 확인하기 위하여 꽃사과 11품종의 특성 및 자가불화합성 유전자형을 분석하였다. 꽃사과 품종의 개화기는 '후지'에 비하여 개화시기가 2~7일 정도 빨랐고 화분발아율도 'Virginia'(74.4%) 외에 다른 꽃사과 품종들은 85.6~98.0%로 높은 결과를 보였다. '후지' 품종에 꽃사과 화분을 인공수분시킨 결과 착과율이 자연방임의 65.4%에 비해 'Adam's'는 76.8%로 11.4% 높았고, 나머지 품종들은 86~100%로 20.4~34.4% 높은 결과를 보였다. 꽃사과 화분으로 결실된 '후지' 품종의 종자수는 자연방임으로 결실된 과실에 비하여 13.8~42.3% 향상되었고, 과중은 346.7~376.8g으로 7.4~16.7% 정도 향상되었다. 과형지수는 무처리구 과실은 0.82로 비정형과 기준이었는데 비해 'Manchurian', 'Hopa A', 'Virginia', 'Prunifolia', 'Spectabilis' 등을 인공수분한 경우 0.87~0.88로 정형과 기준에 도달하였다. PCR분석을 통한 꽃사과 품종의 자가불화합성 유전자형을 확인한 결과 'Manchurian', 'Virginia', 'Sentinel', 'Adam's', 'Asiatica', 'Yantaishagou', 'Hanyaehanakaidou'에서 $S_3$, $S_5$, $S_9$, $S_{10}$, $S_{20}$, $S_{26}$이 확인되었고, 염기서열 분석을 통해 $S_5$('Manchurian', 'Virginia')와 $S_9$('Yantaishagou')가 보고된 자가불화합성 유전자형과 일치하였다.

• Clinics in Shoulder and Elbow
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• 제10권2호
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• pp.212-219
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• 2007

목적: 견갑골 관절와 골절의 치료로 관혈적 수술을 시행했던 예들을 후향적으로 분석하여 치료 결과에 미치는 요인을 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 1999년 3월부터 2004년 2월까지 관혈적 정복술을 시행한 관절와 골절 9예를 대상으로 하였다. 골절의 분류는 변형 Ideberg씨 분류를 이용하였으며 제 1형이 1예, 2형 3예, 3형 2예, 5형 1예, 6형 2예였다. 정복에 사용된 내고정물은 재건 금속판 6예, 소형 금속판 1예, 1/3 원통형 금속판 3예, 소형 나사 3예, 유관 나사 1예였다. 수술 후 견관절의 기능 평가는 Constant score 및 Adam의 기능 평가 방법을 이용하였다. 결과: 수술 후 평균 7주에 골유합 소견을 보였다. 임상적 평가에서 우수가 4예, 양호가 3예, 보통이 2예 였다. 수술 후 합병증으로 나사의 관절와 침범, 관절와 하방에 안정성에 지장이 없는 골소실이 각각 1예가 있었다. 결론: 관절의 불안정성이 있거나 골편의 전위가 큰 관절와 골절의 경우에 수술적인 치료로 양호한 결과를 얻을 수 있었고 골절 양상이 분쇄가 심할수록 나쁜 결과를 보였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권3호
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• pp.71-80
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• 2021

기계학습에서 정확한 데이터 예측을 위해서는 적절한 인공신경망 알고리즘을 선택해야 한다. 이러한 알고리즘에는 심층 신경망 (DNN), 반복 신경망 (RNN), 장단기 기억 (LSTM) 네트워크 및 게이트 반복 단위 (GRU) 신경망등을 들 수 있다. 개발자가 실험을 위해, 하나를 선택해야 하는 경우, 각 알고리즘의 성능에 대한 충분한 정보가 없었기 때문에, 직관에 의존할 수 밖에 없었다. 본 연구에서는 이러한 어려움을 완화하기 위해 실험을 통해 예측 오류(RMSE)와 처리 시간을 비교 평가 하였다. 각 알고리즘은 텐서플로우를 이용하여 구현하였으며, 세금 데이터를 사용하여 학습을 수행 하였다. 학습 된 모델을 사용하여, 세금 예측을 수행 하였으며, 실제값과의 비교를 통해 정확도를 측정 하였다. 또한, 활성화 함수와 다양한 최적화 함수들이 알고리즘에 미치는 영향을 비교 분석 하였다. 실험 결과, GRU 및 LSTM 알고리즘의 경우, RMSE(Root Mean Sqaure Error)는 0.12이고 R2값은 각각 0.78 및 0.75로 다른 알고리즘에 비해 더 낳은 성능을 보여 주었다. 기본 심층 신경망(DNN)의 경우, 처리 시간은 가장 낮지만 예측 오류는 0.163로 성능은 가장 낮게 측정 되었다. 최적화 알고리즘의 경우, 아담(Adam)이 오류 측면에서 최고의 성능을, 처리 시간 측면에서 최악의 성능을 보여 주었다. 본 연구의 연구결과는 데이터 예측을 위한 알고리즘 선택시, 개발자들에게 유용한 정보로 사용될 것으로 예상된다.