• 한국의학물리학회:학술대회논문집
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• 한국의학물리학회 2004년도 제29회 추계학술대회 발표논문집
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• pp.104-107
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• 2004

본 연구에서는 다중영상 획득용 두뇌팬텀을 사용하여 CT, MR, 그리고 PET영상을 획득하였으며, 이를 정합대상으로 하여 해부학적 영상과 핵의학 기능영상과의 정합을 실시하였다. 정합 알고리즘으로는 현재 널리 사용되고 있는 'Chamfer Matching' 알고리즘과 Mutual Information Maximization' 알고리즘을 이용하였고, 기존 연구에서 타당성이 검증된 정합 프로그램을 사용하였다. 정합 결과, CT-MR, CT-PET, MR-PET세 가지 정합경우에 대하여 두 알고리즘 모두 효과적인 방법임을 알 수 있었으나, 저해상도의 핵의학 영상인 PET과의 정합에선 Mutual Information Maximization'알고리즘이 더 효과적인 방법임을 확인하였다.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제33권5호
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• pp.1527-1535
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• 2012

Selection of the most informative molecular descriptors from the original data set is a key step for development of quantitative structure activity/property relationship models. Recently, mutual information (MI) has gained increasing attention in feature selection problems. This paper presents an effective mutual information-based feature selection approach, named mutual information maximization by replacing collinear variables (MIMRCV), for nonlinear quantitative structure-property relationship models. The proposed variable selection method was applied to three different QSPR datasets, soil degradation half-life of 47 organophosphorus pesticides, GC-MS retention times of 85 volatile organic compounds, and water-to-micellar cetyltrimethylammonium bromide partition coefficients of 62 organic compounds.The obtained results revealed that using MIMRCV as feature selection method improves the predictive quality of the developed models compared to conventional MI based variable selection algorithms.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제45권3호
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• pp.20-26
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• 2008

두 가지 Independent Component Analysis(ICA) 알고리즘을 적용하여 자동차 엔진 소음과 섞인 음성 신호의 인식을 시도하였다. 이를 이용하여 추정한 신호를 HMM을 이용하여 인식하였고 이 신호의 인식률을 소음이 섞이기 전의 음성 신호의 인식률과 비교하였다. 음성 신호를 추정하는데 두 가지 서로 다른 ICA를 사용하였으며 그 중의 하나는 negentropy를 최대화하는 FastICA 알고리즘이며 다른 하나는 출력 신호 사이의 독립성을 최대화하여서 입력과 출력 사이의 mutual information을 최대화하는 information-maximization approach 이다. 남성 앵커가 진행한 한국어 뉴스 문장에 대한 단어 인식률은 87.85%이며 다양한 신호 대 잡음비를 갖도록 소음을 섞어서 추정을 한 후 인식을 시도한 결과 FastICA를 이용해 추정한 음성 신호에 대한 인식률은 1.65%, information-maximization을 이용해 추정한 음성 신호에 대한 인식률은 2.02% 인식률 저하가 나타났다. 따라서 어느 방법을 적용하든지 의미 있는 차이가 없음을 확인하였다.

• 음성과학
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• 제11권2호
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• pp.237-245
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• 2004

In general, Gaussian mixture model(GMM) is used to estimate the speaker model for speaker identification. The parameter estimates of the GMM are obtained by using the expectation-maximization (EM) algorithm for the maximum likelihood(ML) estimation. However, if the number of mixtures isn't defined well in the GMM, those parameters are obtained inappropriately. The problem to find the number of components is significant to estimate the optimal parameter in mixture model. In this paper, to estimate the optimal number of mixtures, we propose the method that starts from the sufficient mixtures, after, the number is reduced by investigating the mutual information between mixtures for GMM. In result, we can estimate the optimal number of mixtures. The effectiveness of the proposed method is shown by the experiment using artificial data. Also, we performed the speaker identification applying the proposed method comparing with other approaches.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제13권4호
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• pp.209-217
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• 2002

방사선치료 계획시 다중영상의 장점들을 활용하여 종양부위 설정의 정확도를 높일 수 있는 방법들이 연구되고 있다 본 연구에서는 다중영상의 장점들을 적절히 활용하기 위해 선행되어야 하는 영상정합과 관련하여 정확도 및 실용성 측면에서 현재 가장 많이 사용되고 있는 chamfer matching 알고리즘과 mutual information maximization 알고리즘을 분석하여 정합 대상 영상들의 특성에 따라 정확도 측면에서 더 적합한 영상정합 방법을 도출하고자 하였다. 이를 위해 다중영상 획득이 가능하게 설계, 제작한 폐 팬텀을 대상으로 CT, MRI, SPECT 영상을 획득하였고, 분석대상으로 선정된 두 정합 알고리즘을 효과적으로 구현할 수 있는 프로그램을 개발하였다. 서로 다른 발현기전의 영상간 정합을 수행하여, 정합 대상 영상의 해상도 및 영상 정보 손실에 따른 정합 결과의 정확도를 분석하였다. 다중영상간 정합 결과, 두 정합 알고리즘 모두 이동거리 평균 오차 2.3 mm, 회전각도 평균 오차 $1.5^{\circ}$ 내의 결과를 보여 다중영상 정합에 있어 모두 타당성 있는 방법임을 검증할 수 있었으나, chamfer matching 방법의 경우, 낮은 해상도의 영상과 손상된 영상에서의 정합 결과는 mutual information 방법의 경우와 비교하여 상대적으로 증가된 정합 오차를 보였다. 본 연구결과, mutual information 방법은 chamfer matching 방법에서 선행되어야 하는 contour 추출과정을 필요로 하지 않고, 영상 특성에 큰 영향 없이 정확한 정합결과를 도출하여, 다중 영상간 정합 알고리즘으로 좀 더 양호한 방법임을 확인할 수 있었다.생존율은 각장 10 cm 시험구에서 98.10% 이었으며, 다른 시험구(90.95~94.76%)보다 높게 나타났다. 한편, 자연발생적으로 서식하는 원서식지와 이식지에 있어서 키조개의 성장률은 이식지가 원서식지보다 각장, 전중량, 육중량 및 패주중량이 각각 1.3배, 2.6배, 2.7배 및 4.5배씩 더 증가하였다.졌다.부의 H pylori 균체 밀도가 유의하게 감소하였다 (p<0.05). IgY정제 투여군에서 위체부의 만성 염증 활성도가 감소하는 경항을 보였다. IgY 함유 계란 투여군에서 위전정부 및 위체부의 장상피화생과 위축도는 치료전후 변화가 없었다. IgY정제 투여군의 1예에서만 치료전 위전정부에 경도의 장상피화생이 관찰되었으며 치료후 정상으로 호전되었다. 위점막 위축은 대상환자 모두에서 치료전후 변화가 없었다. 이용 가능성이 전망된다. 다소 높은 경향이었으나 유의성이 없었고, PNMTs의 발현정도는 OVX＋Oil군과 OVX＋E$_2$군 모두에서 부신 > SNC >시상하부 순으로 나타났다. PNMTs 발현에 미치는 estradiol의 효과로 SNc에서는 유의한 감소를, 부신에서는 유의한 증가를, 그리고 시상하부에서는 통계적 유의성은 없으나 증가하는 경향을 보였다. 본 연구에서는 카테콜아민 생합성 효소들의 유전자 발현의 조절에 미치는 estrogen의 영향이 세포기원이 neural crest cell인 부신 수질은 물론 뇌의 상이한 지역간에서도 조직특이적임을 관찰하였다. 이러한 결과는 각 조직에서의 estrogen 수용체 유형의 차이, 작용 모드와 각 효소 유전자 발현 사이에 중요한 상관관계가 있음을 시사한다.아 대봉광상의 광화유체에 대한 기원과 진화과정을 두 가지로 생각할 수 있다

• 산학경영연구
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• 제16권
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• pp.169-184
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• 2003

본 연구는 우리나라 증권시장에서 기업과 투자자간의 정보 불균형을 감소시키는 경영전략으로서 기업 IR활동이 주가에 미치는 효과를 분석하는데 목적을 두고 있다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 표본기업의 IR실시를 단독실시와 합동실시로 분류하여 분석한 결과, 합동실시의 경우가 단독실시의 경우보다 초과수익율이 높게 나타났다. 기업이 합동으로 IR을 실시하는 경우는 기업 자체 실시하는 경우의 그것보다 공신력이 인정되고, 또 주관기관이 사전적으로 심의를 거치기 때문에 왜곡된 정보공시 및 부실공시의 가능성이 줄어들기 때문으로 판단된다. 둘째, IR실시 장소를 국내실시와 국내외실시로 분류하여 비교 결과, 국내실시와 국내외 실시 모두 사전기간에서 IR실시는 주주의 부(富)가 증대될 것이라는 긍정적인 반응이 나타내고 있다. 그러나 사전기간에서 CAAR이 약 6배의 차이가 나는 것처럼 국내외실시를 투자가자들은 더 큰 호재(good news)로 인식하는 것 같다. 이것은 외국에서 실시하는 경우는 여러 가지 준비 등으로 IR 실시정보가 사전에 유출되었기 때문으로 사료된다. 셋째, 표본기업의 IR실시시 주관사를 국내기관이 주관하는 경우와 외국기관으로 분류하여 분석한 결과, 거래소기업의 주관기관별 IR실시효과는 사전기간에서는 외국기관 주관집단은 양(+)의 기대효과이지만, 국내기관 주관집단의 경우에는 음(-)의 기대효과로 나타나고 있다. 넷째, 기업 IR 활동 전후한 내부자 지분변동 형태가 시장에는 어떠한 정보로 전달되는가를 보기위하여 지분변동이 주가에 미치는 영향을 분석하여 보았다. 분석결과는 유의적인 차이는 보이지 않았다. 다만 거래소기업집단을 EPS증가, EPS감소집단으로 구분하여 분석할 경우 EPS 증가기업 집단의 경우에는 내부자들이 사전에는 매도우위를 보이다가 사후에는 매수우위로 전환되고, 반면 EPS 감소 기업집단의 경우에는 사전에는 매수우위, 사후에는 매도우위를 나타내고 있다. 따라서 이 두 집단 간에 어느 정도 방향성은 있는 것으로 판단된다.

• Journal of Yeungnam Medical Science
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• 제16권2호
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• pp.237-243
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• 1999

연구목적: 연구목적: $^{99m}Tc$ d,l-hexamethylpropyleneamine oxime(HMPAO)와 $^{99m}Tc$ ethyl cysteinate dimer(ECD)의 뇌세포에 의한 섭취는 뇌혈류량에 비례를 한다. 그러나 뇌혈류량이 아주 높은 경우에는 뇌세포에 의한 섭취가 그 만큼 증가를 하지 않기 때문에 뇌혈류량이 과소평가 될 수 있다. 이를 보안하기 위하여 Lassen이 linearization algorithm을 만들었다. 그러나 이 방정식은 뇌의 상태에 따라 사용되는 알파값으로 표현되는 변수가 변할 수 있다. 저자들은 뇌경색이 있는 10명의 환자를 대상으로 가장 적절한 ${\alpha}$값을 구하고자 하였다. 재료 및 방법: 10명의 환자들은 모두 0.1에서 10까지의 알파값을 이용하여 교정한 $^{99m}Tc$-HMPAO와 $^{99m}Tc$-ECD 뇌관류 단일광자방출 단층촬영(single photon emission computed tomography: SPECT) 영상을 구하고, 양전자방출단층촬영술로 뇌혈류영상을 구하였다. 그리고 상호정보의 최대화에 의한 multi-modal volume registration을 이용하는 컴퓨터프로그램으로 양전자방출단층촬영술로 구한 뇌혈류와 SPECT 영상에서 다양한 알파값을 대입하여 Lassen의 linearization algorithm으로 구한 뇌혈류값을 픽셀단위로 서로 비교하였다. 결과: Lassen의 linearization algorithm을 이용하여 구한 $^{99m}Tc$-HMPAO와 $^{99m}Tc$-ECD 뇌관류 SPECT의 국소 뇌혈류량은 알파값이 각각 1.4와 2.1일때 양전자방출전산화단층촬영술로 구한 뇌혈류량과의 상관관계가 가장 높았다. 결론: Lassen의 linearization algorithm을 이용하여 뇌혈류량을 정량화하는 경우에는 $^{99m}Tc$-HMPAO의 경우는 1.4, $^{99m}Tc$-ECD의 경우는 2.1을 사용할 때 뇌혈류량을 가장 잘 반영할 것으로 생각된다.