• 전자공학회논문지
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• 제51권7호
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• pp.209-220
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• 2014

본 논문에서는 천해 배경잡음 환경에서 과도신호 분류에 적합한 특징 선택을 위해 특징의 변별력을 분석하였다. 과도신호 분류는 해양환경 특성상 낮은 신호대잡음비(SNR)를 가지므로 잡음변화에 강인한 특징이 요구된다. 천해 배경잡음을 모델링하기 위해 이론적인 잡음 모델과 Wenz의 천해 관측 자료 그리고 Yule walker 필터를 이용하였다. 과도신호의 SNR에 따른 각 특징의 변별력은 Fisher score를 이용하여 분석하였다. 변별력이 높은 특징을 선택하여 24 클래스의 과도신호원에 대한 분류정확도를 분석한 결과 잡음이 없는 환경에서 선택된 특징에서 상대적으로 높은 분류정확도를 보였다. 이러한 결과를 토대로 최종적으로 선택된 특징은 전체 28가지 특징 중 16가지 특징이 선택되었다. 다중 클래스 SVM분류기를 이용하여 선택된 특징의 인식률 분석결과 과도신호의 SNR 20dB 환경에서 약92%의 분류정확도를 보였다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제21권12호
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• pp.1345-1354
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• 2020

Objective: To evaluate radiomics analysis in studies on mild cognitive impairment (MCI) and Alzheimer's disease (AD) using a radiomics quality score (RQS) system to establish a roadmap for further improvement in clinical use. Materials and Methods: PubMed MEDLINE and EMBASE were searched using the terms 'cognitive impairment' or 'Alzheimer' or 'dementia' and 'radiomic' or 'texture' or 'radiogenomic' for articles published until March 2020. From 258 articles, 26 relevant original research articles were selected. Two neuroradiologists assessed the quality of the methodology according to the RQS. Adherence rates for the following six key domains were evaluated: image protocol and reproducibility, feature reduction and validation, biologic/clinical utility, performance index, high level of evidence, and open science. Results: The hippocampus was the most frequently analyzed (46.2%) anatomical structure. Of the 26 studies, 16 (61.5%) used an open source database (14 from Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative and 2 from Open Access Series of Imaging Studies). The mean RQS was 3.6 out of 36 (9.9%), and the basic adherence rate was 27.6%. Only one study (3.8%) performed external validation. The adherence rate was relatively high for reporting the imaging protocol (96.2%), multiple segmentation (76.9%), discrimination statistics (69.2%), and open science and data (65.4%) but low for conducting test-retest analysis (7.7%) and biologic correlation (3.8%). None of the studies stated potential clinical utility, conducted a phantom study, performed cut-off analysis or calibration statistics, was a prospective study, or conducted cost-effectiveness analysis, resulting in a low level of evidence. Conclusion: The quality of radiomics reporting in MCI and AD studies is suboptimal. Validation is necessary using external dataset, and improvements need to be made to feature reproducibility, feature selection, clinical utility, model performance index, and pursuits of a higher level of evidence.

• 사상체질의학회지
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• 제8권1호
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• pp.247-294
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• 1996

본 논문은 사상채질분류검사지의 표준화 연구와 공동작업으로 행해진 연구로써 최근에 들어 다각도로 행해지고 있는 사상체질분류 객관화 연구의 한 방면이라고 하겠다. 본 논문의 주된 내용은 진단정확률의 확인을 통하여 새로 개발된 검사지의 타당도를 검증해 보고 프로파일 분석이라고 하는 통계분석상의 기법을 활용해서 설문지에 대한 적응도가 다소 떨어지는 집단들을 추출해내고 그들의 특성을 분석연구하자는 것이다. 연구에 사용된 검사지는 기본의 1992년판 검사지를 의학, 문학, 철학 및 심리화분야등 각 방면에서 폭넓은 검토를 거쳐 개정한 것이다. 본 연구의 대상이 되는 집단은 1995년 8월 7일부터 동년 9월 6일까지 경희의료원 동서종합건진센터 및 경희의료원 한방병원의 사상의학과에서 수진하여 전문의의 사상체질변증과정을 거친 외래환자들의 집단과 체질변증 과정이 없이 개방적으로 자료를 모집하되 연령별, 성별, 학력별로 나누어 고르게 분포하도록 한 일반인들의 집단으로 집단내 인원수는 각각 총 274명과 1092명이었다. 이들로부터 채집된 자료중 환자집단의 자료를 가지고 진단정확률을 조사하고, 일반인군 자료의 표준화에서 얻어진 규준(norms)을 환자군의 사상척도점수에 적용하여 T점수를 구하고 다변량군집분석을 시행하여 집단별 특성을 프로파일 그래프로 작성하여 파악해 보는 작업을 거쳐 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 예언집단과 실제 집단간의 비교로 나타나는 진단정확률은 기존의 QSCC에 비하여 대폭 향상된 70.08%로 나타나 검사지의 타당도가 입증되었다. 2. 각 체질집단의 전체 프로파일 특성비교에서 각 체질별로 해당척도에 대한 반응은 모든 척도에서 일정하게 상승되어 체질변증의 측면에서 긍정적인 양상을 보였다. 3. 자기표현의 정도를 중심으로 관찰해 본 전체 프로파일의 분석에서는 소양집단이 가장 뚜렷한 선명성을 보였고 소음집단이 가장 취약하였으며 태음집단은 이중적 속성을 나타냈다. 4. 각 체질별 세 군의 하위집단중에서 소위 이탈집단이라고 할 수 있는 부류의 집단은 나머지 두 집단과 프로파일의 특성에 있어서 확연히 구분되는 양상을 보였는 바 그 내용은 다음과 같다. 가. 소양인의 이탈집단은 소양집단의 일반적 속성과 달리 현저하게 소극적인 양상을 보였으며 소음척도에서 비교적 높은 반응을 보였다. 나. 태음인의 이탈집단은 점수분포가 매우 낮은 소극적 양상을 보였으며 태음집단의 특성인 태양-태음 동반상승과는 반대로 태양척도에서 점수가 급락하는 현상을 나타냈다. 다. 소음인의 이탈집단은 소양집단의 프로파일 형태와 유사한 특성을 보여 소음집단 특유의 소극적이고 표현에 취약한 특성이 대부분 희석된 것으로 나타났다. 이상의 결과로 보아 제작된 검사지의 타당도가 입증되었으며 본 연구의 과정에서 실시한 체질별 이탈집단의 프로파일 분석을 통해 몇가지 방향에서 그들의 특성을 파악할 수 있었다. 이 결과는 추후에 본 검사지의 개선에 하나의 자료로 이용될 수 있을 것으로 기대하며 검사지의 발전을 위해서는 이탈집단과 대조집단의 특성차이에 대한 좀 더 심층적인 연구가 지속되어져야 할 것으로 사료된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.493-500
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• 2021

본 논문에서는 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조 개발을 제안한다. 딥러닝 구조는 convolution 층, bottleneck 층, fully connect 층, softmax 층 등으로 구성된다. Convolution 층은 입력 이미지 또는 이전 층의 특징 이미지를 여러 특징 필터와 convolution 3x3 연산하여 특징 이미지를 얻어 내는 층이다. Bottleneck 층은 convolution 층을 통해 추출된 특징 이미지상의 특징들 중에서 최적의 특징들만 선별하여 convolution 1x1 ReLU로 채널을 감소시키고convolution 3x3 ReLU를 실시한다. Bottleneck 층을 거친 후에 수행되는 global average pooling 연산과정은 convolution 층을 통해 추출된 특징 이미지의 특징들 중에서 최적의 특징들만 선별하여 특징 이미지의 크기를 감소시킨다. Fully connect 층은 6개의 fully connect layer를 거쳐 출력 데이터가 산출된다. Softmax 층은 입력층 노드의 값과 연산을 진행하려는 목표 노드 사이의 가중치와 곱을 하여 합하고 활성화 함수를 통해 0~1 사이의 값으로 변환한다. 학습이 완료된 후에 인식 과정에서는 학습 과정과 마찬가지로 카메라를 이용한 이미지 획득, 측정 위치 검출, 딥러닝을 활용한 비원형 유리병 분류 등을 수행하여 비원형 유리병을 분류한다. 제안된 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과, 양품/불량 판별 정확도 99%로 세계최고 수준과 동일한 수준으로 산출되었다. 검사 소요 시간은 평균 1.7초로 비원형 머신비전 시스템을 사용하는 생산 공정의 가동 시간 기준 내로 산출되었다. 따라서 본 본문에서 제안한 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조의 성능의 그 효용성이 입증되었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권11호
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• pp.837-850
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• 2002

본 논문에서는 인지적 긍정/부정 선택 과제의 수행 시 뇌파를 이용하여 피험자의 반응시간 RT(response time)를 예측하는 방법에 관하여 기술한다. 실험 task에서 피험자는 시각적 자극에 대한 반응, 문제의 해석, 손 움직임의 조절, 손동작 등과 관련된 뇌활동을 한다. 이와 같은 피험자의 정신상태의 변화를 CT(cut time), ST(selection time), RP(repeated period) 등을 정의하여 모델링하고, 선택시간 ST를 감지하여 피험자의 반응시간 RT를 예측한다. ST를 감지하기 위하여 측정한 뇌파로부터 $\alpha$, $\beta$, ${\gamma}$파를 분리하고, 공간적인 관계를 고려하여 설정한 4쌍의 전극들로부터 3가지의 특징들을 추출한다. 추출한 특징들을 분석하여 각 피험자별로 나타나는 상세 규칙(specific rule)과 공통적인 특징들로 구성된 일반 규칙(meta rule)들을 설정한다. 8명의 피험자를 대상으로 설정한 규칙들을 적용하여 평균 83%의 ST 감지 성공률을 보이고, ST 감지 이후 약 0.73초에서 RT가 나타나는 것을 보인다. 설정한 규칙들의 타당성을 검증하기 위하여 8명 중 2명의 피험자에 대해서 재실험을 하고, 이들 데이타에 적용한 결과를 보인다. 본 논문에서 제안한 방법을 기존의 인지적인 정신상태 판별을 위한 방법들이나 왼손/오른손 동작구분 방법들과 결합하여 사용할 경우 BCI를 위한 기반 기술로 활용될 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.897-904
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• 2005

영상 인식은 영상획득이 용이하다는 것과 실생활에서 광범위하게 사용될 수 있다는 것으로 인해 활발하게 연구되고 있는 분야이다. 그러나 얼굴영상은 높은 차원의 영상공간으로 인해 이미지 처리가 쉽지 않다. 본 논문은 얼굴 영상 데이터의 차원을 특징적인 벡터로 표현하고 이러한 특징벡터를 통해 얼굴 영상을 인식하는 방법은 제안한다. 제안되는 알고리즘은 두 부분으로 나뉜다. 첫째로는 칼라 영상을 그레이 영상으로 변환할 때 RGB 세 개의 플레인의 평균이 아닌 세 플레인의 주성분을 사용하는 PCA(Principal Component Analysis)를 적용한다. PCA는 칼라 영상을 그레이 영상으로 변환하는 과정과 인식률을 높이기 위한 영상 대비 개선 과정이 동시에 수행한다. 두 번째로는 PCA와 LDA(Linear Discriminant Analysis) 방식을 하나의 과정으로 통합하는 개선된 통합 LDA 방법이다. 두 과정을 통합함으로서 간결한 알고리즘 표현이 가능하며 분리된 단계에서 있을 수 있는 정보 손실을 방지할 수 있다. 제안된 알고리즘은 잘 제어된 대용량 얼굴 데이터베이스에서 개인을 확인하는 분야에 적용되어 성능을 향상시키고 있음을 보여주었고, 추후에는 실시간 상황에서 특정 개인을 확인하는 분야의 기초 알고리즘으로 적용될 수 있다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권8호
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• pp.117-125
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• 2015

본 논문은 '좌', '우' 방향 제어를 위해 취득된 EEG(Electroencephalogram) 신호 기반 분류 알고리즘과 EEG 센서, Labview, DAQ, Matlab, 주행로봇으로 구성된 방향 제어 시스템을 제안한다. 제안된 알고리즘은 DWT(Discrete Wavelet Transform)로 추출된 주파수대역 정보를 특징으로 이용하며, Fishers score를 이용하여 변별력이 높은 주파수 대역의 특징을 선별한다. 또한, SVM (Support Vector Machine)을 이용하여 분류 성능이 최고가 되는 특징벡터의 조합을 제안하고, 잘못된 판정에 의한 오동작을 방지하기 위한 MLD(Maximum Likelihood Decision) 기반의 판정보류 알고리즘도 제안한다. 제안된 알고리즘에 의해 선택된 4개의 특징벡터는 국제 표준 전극 배치법에 따른 P8 채널의 d2(16-32Hz), d5(2-4Hz) 주파수 대역의 전압의 절대 값 평균과 표준편차이다. SVM 분류기로 실험한 결과 98.75%의 정확도와 1.25%의 오류율 성능을 보였다. 또한, 오류 확률 70%를 판정 보류로 규정할 경우, 제안된 알고리즘은 인식률 95.63%의 정확도와 오류율 0%을 보였다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권3호
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• pp.334-343
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• 2021

Objective: We aimed to develop a prediction model for diagnosing severe aortic stenosis (AS) using computed tomography (CT) radiomics features of aortic valve calcium (AVC) and machine learning (ML) algorithms. Materials and Methods: We retrospectively enrolled 408 patients who underwent cardiac CT between March 2010 and August 2017 and had echocardiographic examinations (240 patients with severe AS on echocardiography [the severe AS group] and 168 patients without severe AS [the non-severe AS group]). Data were divided into a training set (312 patients) and a validation set (96 patients). Using non-contrast-enhanced cardiac CT scans, AVC was segmented, and 128 radiomics features for AVC were extracted. After feature selection was performed with three ML algorithms (least absolute shrinkage and selection operator [LASSO], random forests [RFs], and eXtreme Gradient Boosting [XGBoost]), model classifiers for diagnosing severe AS on echocardiography were developed in combination with three different model classifier methods (logistic regression, RF, and XGBoost). The performance (c-index) of each radiomics prediction model was compared with predictions based on AVC volume and score. Results: The radiomics scores derived from LASSO were significantly different between the severe AS and non-severe AS groups in the validation set (median, 1.563 vs. 0.197, respectively, p < 0.001). A radiomics prediction model based on feature selection by LASSO + model classifier by XGBoost showed the highest c-index of 0.921 (95% confidence interval [CI], 0.869-0.973) in the validation set. Compared to prediction models based on AVC volume and score (c-indexes of 0.894 [95% CI, 0.815-0.948] and 0.899 [95% CI, 0.820-0.951], respectively), eight and three of the nine radiomics prediction models showed higher discrimination abilities for severe AS. However, the differences were not statistically significant (p > 0.05 for all). Conclusion: Models based on the radiomics features of AVC and ML algorithms may perform well for diagnosing severe AS, but the added value compared to AVC volume and score should be investigated further.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권9호
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• pp.681-687
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• 2001

다수의 인식기를 결합하여 베이지안 결정 이론 하에서 클래스 분별력을 높이려면, 훈련 데이터 샘플로부터 얻은 클래스 변수와 결정 변수들로 구성된 조건부 엔트로피에 의해서 한정되는 베이스 에러율의 상위 경계를 최소화해야 한다. Wang과 Wong은 베이스 에러율의 상위 경계를 최소화하기 위하여 클래스 변수와 다수의 특징 패턴 변수들로 구성된 고차 확률 분포를 트리 의존관계로 근사하는 1차 근사 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 이러한 베이스 에러율의 상위 경계 최소화에 기반한 기존의 1차 트리 의존관계 근사 방법을 확장하여 고차 의존관계까지 고려할 수 있는 확장된 곱 고차 근사 방법을 제안한다. 제안된 근사 방법을 CENPARMI의 무제약 필기 숫자를 인식하는 다수의 숫자 인식기 결합 방법에 적용하여 인식 실험을 하였으며, 이 방법에 의해서 보다 높은 인식율을 얻게 되었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권3호
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• pp.71-78
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• 2011

본 논문은 웨이블릿 도메인 상에서 부모와 자식 부밴드간의 비독립성에 기반한 영상 스테그분석 방법을 제안한다. 제안한 방법은 커버 영상과 비밀 메시지가 삽입된 스테고 영상에 대해 3-레벨 Haar UWT 웨이블릿 변환을 수행하여 12개의 부밴드로 분해한 후 부모와 자식 부밴드간의 통계적 의존성을 분석한다. 이러한 통계적 의존성은 비밀 메시지가 삽입된 스테고 영상의 경우 커버 영상과 상당한 차이를 보이므로 커버 및 스테고 영상을 구분하기 위한 특징으로 사용될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 분해된 12개의 각 부모와 자식 부밴드간의 조인트 특성 함수에 대해 첫 9차의 통계적 모멘트를 추출함으로써 총 72차의 통계적 조인트 모멘트를 특징 벡터로 사용한다. 추출된 특징 벡터는 MLP(다층 퍼셉트론 신경망) 분류기에 입력되어 커버 영상과 스테고 영상을 학습하고 판별한다. 제안 방법의 성능 평가를 위해 LSB 및 SS, BSS 삽입 방법에 의한 다양한 삽입률의 스테고 영상을 사용하였으며, 실험 결과 제안한 기법은 기존의 기법에 비해 삽입 정보 유무의 검출율을 향상시킬 뿐만 아니라 판별의 정확도가 높음을 확인할 수 있었다.