• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권7호
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• pp.2414-2433
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• 2021

This article focuses on providing remedial solutions for COVID disease through the data collection process. Recently, In India, sudden human losses are happening due to the spread of infectious viruses. All people are not able to differentiate the number of affected people and their locations. Therefore, the proposed method integrates robotic technology for monitoring the health condition of different people. If any individual is affected by infectious disease, then data will be collected and within a short span of time, it will be reported to the control center. Once, the information is collected, then all individuals can access the same using an application platform. The application platform will be developed based on certain parametric values, where the location of each individual will be retained. For precise application development, the parametric values related to the identification process such as sub-interval points and intensity of detection should be established. Therefore, to check the effectiveness of the proposed robotic technology, an online monitoring system is employed where the output is realized using MATLAB. From simulated values, it is observed that the proposed method outperforms the existing method in terms of data quality with an observed percentage of 82.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권5호
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• pp.813-820
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• 2009

In this paper, we review the utility-based generalization of the Shannon entropy and Kullback-Leibler information measure as the U-entropy and the U-relative entropy that was introduced by Friedman et al. (2007). Then, we derive some relations between the U-relative entropy and other information measures based on a parametric family of utility functions.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권6호
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• pp.231-236
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• 2014

의료 초음파 영상에서 조영제의 전이시간과 조영효과 변화 곡선 특성에 대한 파라미터는 각종 소화기 질환을 진단하는 중요한 인자가 된다. 이러한 진단인자들에 대한 육안판별의 어려움을 극복하기 위하여 파라미터 영상의 자동 생성 기법을 구현할 수 있는데 이 과정에서 마이크로 버블형태의 노이즈와 호흡에 의한 흔들림 현상은 추출된 영상의 신뢰도를 저하 시킨다. 이에 본 연구에서는 MRF(Markov Random Field) 모델을 기반으로 하는 최적화 기법을 적용하여 파라미터 영상을 개선하는 방법을 고찰하며, 호흡에 의한 영상의 흔들림을 보정하기 위한 영상추적 기법을 제시한다. 세부적으로 초음파 동영상 원시 데이터로부터 호흡주기 추출 기법을 구현하였으며, 추출된 주기를 기반으로 모멘텀 요소와 동적 가중치를 반영하는 ROI(Region of Interest) 추적 알고리즘을 적용하였다. 또한 영상 개선 기법에 적용되는 Gibbs 샘플러의 에너지 함수를 정의하고 실제 간질환 진단 데이터를 대상으로 영상 개선 효과를 실험적으로 평가하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.475-481
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• 2019

건축물의 생애주기 전반에 걸쳐 중요한 영향을 줄 수 있는 건축물의 성능과 관련하여, 설계 초기단계에서 계획안의 환경성능을 검토할 수 있는 디자인 피드백의 중요성이 점차 부각되고 있다. 그런데, 건설산업 특성에 따른 전문분야 도메인 구분으로 인해, 서로 다른 어플리케이션 사이에서 데이터 호환성의 문제에 따른 제약이 많은 실정이다. 이에, 지식기반 디자인 방법론에 기반하여, 본 연구는 건축물의 형상과 연동 가능한 BIM 객체의 기하정보에 대한 상관관계 정보체계를 제안하도록 한다. 이를 위해, 오피스 건축물의 기획 및 계획설계 단계를 대상으로, 상용 BIM 시스템인 Autodesk Revit을 활용하여 매스 형상에 파라메트릭 제약조건을 설정한다. 나아가, 오피스 매스의 형상정보와 양방향 프로세스로 연동가능하도록, Autodek Green Building Studio 엔진에서 분석가능한 해석모델로 변환함으로써, 파라미터에 의한 형태 변형에 따른 다양한 대안들에 대하여 실내조도 성능을 시뮬레이션한다. 이를 통해, 디자인 조건들을 만족시켜주는 범위 내에서 적절한 환경성능의 검토가 가능한 정량적인 의사결정 방법을 제시하고자 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권4호
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• pp.211-216
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• 2017

본 논문에서는 조영증강 초음파 진단시스템에서 유용성과 성능을 개선하기 위한 영상처리 기법을 제안한다. 의료초음파 영상에서 진단 파라미터 데이터를 가시화 하는 방법론으로서 연속적인 픽셀 값을 갖는 전이시간 데이터의 표현과, 4가지 유형의 값으로 분류되는 병변 진단 파라미터 영상을 생성하는 방법을 제시한다. 또한 생성된 파라미터 영상에서 노이즈를 제거하기 위한 방법론으로서 MRF 모델을 이용한 영상개선 기법을 제안한다. 이러한 파라미터 영상 생성기법은 초음파 진단 데이터에서 조영증강 패턴의 동적인 변화에 대한 육안 판별의 한계를 극복할 수 있게 한다. 제안된 방법은 원영상에서 영역의 윤곽선을 명확하게 하며 4가지 색상을 통하여 병변의 특성에 관한 시각적 판단을 용이하게 한다. MRF기반 영상개선 과정에서 연속적인 픽셀 값에 대한 에너지함수를 정의하고 이를 최적화 하는 기법을 개발하였으며 실제 의료영상을 사용한 실험을 통하여 제안된 이론의 유용성을 평가하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권2호
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• pp.69-76
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• 2020

본 연구에서는 조영증강 초음파 영상에서 조영효과 확산 패턴과 동적 혈류 패턴을 가시화 하는 방법론을 제시한다. 세부적으로 조영증강 초음파 데이터에서 조영제의 전이시간, 최대 명도변화, 조영효과의 감쇄 시간 등과 같은 진단 파라미터를 영상으로 생성하는 기법을 제안한다. 간병변 진단과 같은 의료 진단에서 조영제의 전이와 확산 속도는 매우 중요한 요소가 된다. 이에 본 연구에서는 조영효과의 확산 패턴을 하나의 영상으로 표현하는 방법을 제시하였다. 이 과정에서 호흡에 의한 흔들림으로 인하여 영상의 정확도가 저하시키는 현상을 개선하기 위하여 호흡주기에 따른 동적 가중치와 모멘텀 요소를 사용하는 영상추적 기법을 제안하였다. 총 72개의 조영증강 데이터를 사용한 실험을 통하여, 제안된 기법이 초음파진단에서 육안 판별의 한계를 극복할 수 있게 하고, 호흡에 의한 흔들림을 보정함으로써 진단 파라미터의 신뢰도를 향상시킬 수 있음을 보인다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권1호
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• pp.11-26
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• 2009

심혈관계 질환의 진단 위해서 복합 진단 지표를 이용한 출현 패턴 기반의 분류 기법을 제안하였다. 복합 진단 지표 적용을 위해서 심박동변이도의 선형/비선형적 특징들을 세 가지 누운 자세에 대해 분석하였고 ST-segments로부터 4개의 진단 지표를 추출하였다. 이 논문에서는 질환진단을 위해서 필수 출현 패턴을 이용한 분류 모델을 제안하였다. 이 분류 기법은 환자 그룹의 질환 패턴들을 발견하며, 이러한 출현 패턴은 심혈관계 질환 환자들에서는 빈발하지만 정상인 그룹에서는 빈발하지 않는 패턴들이다. 제안된 분류 알고리즘의 평가를 위해서 120명의 협심증(AP: angina pectrois) 환자, 13명의 급성관상동맥증후군(ACS: acute coronary syndrome) 환자 그리고 128명의 정상인 데이터를 사용하였다. 실험 결과 복합 지표를 사용하였을 때, 세 그룹의 분류에 대한 정확도는 약 88.3%였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권1호
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• pp.1-8
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• 2010

최근 마이크로어레이 데이터를 기반으로 두 개의 샘플 그룹간에 유의한 발현 차이를 나타내는 생물학적 기능 그룹을 검출하기 위한 유전자 집합 분석(gene set analysis) 연구가 많은 주목을 받고 있다. 기존의 유의 유전자 검출 연구와는 달리, 유전자 집합 분석 연구는 유의한 유전자 집합과 이들의 기능적 특징을 함께 검출할 수 있다는 장점이 있다. 이러한 이유로 최근에는 PAGE, GSEA 등과 같은 다양한 통계적 방식의 유전자 집합 분석 방법들이 소개되고 있다. 특히, PAGE의 경우 두 샘플 그룹간의 유전자 발현 차이를 나타내는 스코어의 분포가 정규 분포임을 가정하는 모수적 접근 방식을 취하고 있다. 이러한 방법은 GSEA 등과 같은 비모수적 방식에 비해 계산량이 적고 성능이 비교적 우수한 장점이 있다. 하지만, PAGE에서 유전자 발현 차이를 정량화하기 위한 메트릭으로 사용하고 있는 AD(average difference)의 경우, 두 그룹간에 절대적 평균 발현 차이만을 고려하기 때문에 실제 유전자의 발현값 크기나 분산의 크기에 따른 상대적 중요성을 반영하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이를 보완하기 위해 실제 유전자의 발현값 크기나 그룹 내 샘플들의 분산 정보 등을 스코어 계산에 함께 반영하는 WAD(weighted average difference), FC(Fisher's criterion), 그리고 Abs_SNR(Absolute value of signal-to-noise ratio)을 모수적 방식의 유전자 집합 분석에 적용하고 이에 따른 유의 유전자 집합 검출 결과를 실험을 통해 비교 분석하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.767-776
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• 2014

본 연구는 베트남 호치민시 보건부 데이터베이스에서 추출한 20개 공공종합병원의 2006년부터 2010년까지 5년간 패널자료를 이용하여 비모수적 기법과 모수적 기법을 활용하여 규모수익과 생산성 변화를 측정하였다. 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 비모수 기법으로 측정된 생산성 증가율은 5년간 누적 증가율이 2.8%이며 이는 5.8%의 기술효율성 증가와 기술효율성 개선에 기인하고 있다. 반면 규모효율성은 5.2% 감소하고 있다. 둘째, 모수적 기법으로 측정한 생산성은 17.1% 감소를 보였으며 이는 17.1%의 기술 퇴보와 9.1%의 규모효율성 감소에 기인하고 있다. 두 기법에서의 공통적인 점은 베트남 공공종합병원에서 규모의 비효율성이 발생하고 있으며 규모의 비효율성 변화가 생산성 변화에 중요한 영향을 미치고 있었다. 즉 베트남 공공종합병원은 분석표본의 70%~80%가 규모의 체증상태에 있으며 이는 환자 수에 비해 공공병원의 규모가 과잉공급 상태에 있음을 시사하고 있다. 이 연구는 베트남 공공병원의 효율성과 생산성 변화를 측정한 국내 첫 연구이며 향후 베트남 병원산업 진출을 위한 기초 정보로 활용될 수 있다는 점에서 의미가 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권4C호
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• pp.401-410
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• 2007

본 논문에서는 비젼 카메라와 다중 객체 추적 방법을 이용한 실시간 수질 감시 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 기존의 센서 방식의 감시 시스템과 달리 비젼 카메라를 이용해 객체를 개별적으로 분석한다. 비젼 카메라를 이용한 시스템은 영상에서 개별 객체를 분리해 내는 방법과, 연속하는 두 프레임간의 상관관계에 의해서 다수의 객체를 추적하는 방법으로 구성된다. 실시간 처리를 위해 비모수 예측을 사용하여 배경 영상을 생성하고 이를 이용해 객체를 추출한다. 비모수 예측을 이용하면 연산량을 줄이는 동시에 비교적 정확하게 객체를 추출 할 수 있다. 다중 객체 추적 방법은 개별 객체가 움직이는 방향, 속도 및 가속도를 이용해 다음 움직임을 예측하고 이를 기반으로 추적을 수행하였다. 또한 추적 성공률을 향상시키기 위해 예외처리 알고리즘을 적용하였다. 다양한 환경에서 실험한 결과 제안한 시스템은 처리 시간이 짧고 정확하게 다중 객체를 추적할 수 있어 실시간 수질 감시 시스템에 사용이 가능함을 확인하였다.