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무손실 의료 영상 압축을 위한 적응적 심볼 교환에 기반을 둔 이진 적응 산술 부호화 방법 (A binary adaptive arithmetic coding algorithm based on adaptive symbol changes for lossless medical image compression)

  • 지창우;박성한
    • 한국통신학회논문지
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    • 제22권12호
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    • pp.2714-2726
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    • 1997
  • 본 논문은 디지탈 의료 영상을 효과적으로 무손실 압축하기 위한 적용적 심볼 교환에 기반을 둔 새로운 부호화 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 원영상에 차분 규칙 또는 적용 예측기를 적용하여 차분 영상값을 구하며, 이러한 차분 영상값에 대한 개별 context를 결정한다. 다음 단계에서 context하에서 현재 부호화될 차분 영상값과 모델 템플리트상의 차분 영상값들 사이의 극성 일치를 갖는 심볼의 추정을 기반으로 한 적응적인 심볼 교환 과정을 적용하여 예측 심볼을 얻는다. 예측 심볼은 부호화 될 차분 영상값에 대해 가장 빈번하게 발생하리라고 예측되는 심볼을 가리키며, 예측 심볼이 차분 영상값과 동일할 때 부호화 효율이 높게 유지된다. 마지막 부호화 단계에서 이진 적응 산술 부호기는 특정 context가 주어진 차분 영상값의 예측 여부를 판단하는 이진 판단 트리를 사용하여 차분 영상값을 부호화 한다. 차분 영상값 예측 적중율 향상을 통하여 제안된 알고리즘의 부호화 효율은 ISO JPEG 무손실 예측기를 산술 부호기에 적용한 경우보다 약 33% 정도 높아지고, 차분 예측기 또는 적용 예측기를 산술 부호기에 적용한 경우에 비해 약 23% 정도 높아짐을 알 수 있다. 제안된 부호화 방법은 단위 구간 부분할시 곱셈 연산이 아닌 덧셈 연산을 사용하기 때문에 부호기의 복잡성이 낮고 다중 비트 공간의 영상을 이진 공간 열로 분할하지 않고 바로 다중 비트 의료 영상을 부호기에 적용 할 수 있기 때문에 의료 PACS의 영상 압축부에서 사용될 수 있다.

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안면도(安眠島) 소나무 임분(林分)의 동적(動的) 생장(生長)모델 (Dynamic Growth Model for Pinus densiflora Stands in Anmyun-Island)

  • 서정호;이우균;손요환;함보영
    • 한국산림과학회지
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    • 제90권6호
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    • pp.725-733
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    • 2001
  • 본 연구에서는 안면도 소나무 임지에 대해 임분 내 생장인자들간의 상관관계를 구명하고 이를 기초로 동적 임분생장모델을 구축하였다. 이를 위해 영급이 고루 분포되도록 96개의 표본점을 선정하였고, 각 표본점에서 입목의 흉고직경, 수고를 측정한 후 이를 분석하여 평균흉고직경, 평균수고, 우세목수고, ha당 본수, ha당 단면적, ha당 재적 등을 추정하였다. SAS의 비선형 회귀분석(NLIN) 및 단순선형분석(REG)을 통해 생장인자간의 함수식을 유도하였으며, 이 함수들을 이용하여 관리방법에 따라 임분의 생장 및 수확이 다양하게 예측될 수 있는 동적 임분생장모델을 구축하였다. 다양한 시업주기 및 강도를 적용해 임분의 생장을 예측한 결과, 본 연구에서 구축된 동적 임분생장모델은 일반적인 생장법칙을 잘 나타내고 있어 안면도 소나무임분의 생장 및 수확량 예측에 적합한 것으로 판단되었다. 이러한 동적 임분생장모델은 실제 산림경영에서 다양한 관리방법에 따른 임분의 생장예측을 위하여 이용될 수 있을 것이며, 산림경영계획에 있어 의사결정을 위한 도구로서 이용될 수 있을 것이다.

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기계학습을 이용한 식품위생점검 체계의 효율성 개선 연구 (Improving Efficiency of Food Hygiene Surveillance System by Using Machine Learning-Based Approaches)

  • 조상구;조승용
    • 한국빅데이터학회지
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    • 제5권2호
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    • pp.53-67
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    • 2020
  • 본 연구는 가공식품의 제조·가공 업소를 대상으로 기계학습 분야의 지도학습(Supervised Learning) 예측 모형을 적용하여 부적합이 예상되는 업체를 사전에 적발하는 단속 선별시스템을 마련하여 단속 활동의 효율성을 높이고자 하였다. 본 연구에서는 머신러닝의 예측 모델링을 위한 목적 정의, 데이터의 기초 분석과 시각화, 특성 변수 도출 및 예측 모형의 선정 및 예측 등으로 기계학습 수행의 표준적인 절차에 따라 연구를 수행하였다. 종속변수는 2014년도부터 2018년까지 과거 5년 동안 지도점검 적발 건수로 설정하였고, 목적함수는 실제 부적합업체를 사전에 판정하여 단속활동이 이루어지는 것을 최대화하는 것으로 하였다. 제조가공업소의 매출액, 영업일수, 종업원 수 등 기본속성뿐만 아니라 과거 지도점검 단속 이력 정보를 반영하여 자료를 재구성하였다. 특성 변수 추출 방법을 적용하여 부적합 판정에 영향을 미치는 업체 위험, 품목 위험, 환경 위험 및 과거 위반 이력 등을 특성 변수로 도출하여 머신러닝 알고리즘을 데이터에 적용하였다. 랜덤포레스트 모형이 식품의약품안전처 지도점검 업무 목적에 가장 적합한 것으로 나타났다. 본 연구결과를 바탕으로 식품안전 관리 국가 사무가 데이터기반의 과학적인 행정 체계로 발전할 수 있는 기반이 되기를 기대한다.

지하정보 변화객체 탐지 및 추출 연구 (A Study on Updated Object Detection and Extraction of Underground Information)

  • 김광수;이형섭;김주완
    • 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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    • 제16권2호
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    • pp.99-107
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    • 2020
  • 지하공간통합지도는 지하안전관리를 위해 구축되고 있으며, 주기적으로 갱신되고 있다. 통합지도 갱신은 기존에 저장된 모든 객체를 삭제하고 새로 입력된 객체들을 저장하는 절차로 진행된다. 그러나, 이 과정에 변경되지 않은 객체들도 저장, 삭제, 저장이 반복되면서 갱신 시간을 지연하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 통합지도 갱신 시간을 단축하기 위해 갱신된 객체와 갱신되지 않은 객체를 분리하여, 갱신된 객체만 지하공간통합지도에 반영하는 기술과 이 기술을 구현한 시스템을 설명한다. 갱신된 객체는 객체의 중심점을 이용한 객체 비교 방법을 사용하였으며, 검색 속도를 향상시키기 위해 쿼드트리를 사용하였다. 갱신된 객체의 유형은 객체의 형상을 이용한 추가와 삭제, 속성을 이용한 변경으로 구분하였다. 제안된 시스템은 갱신 객체 탐지, 추출, 변환, 저장 및 이력 관리 모듈로 구성되어 있다. 이 시스템은 실험에 사용한 데이터를 기준으로 기존 방법보다 약 4배 정도 빠르게 통합지도를 갱신할 수 있는 장점이 있으며, 지상시설물과 지하시설물에 모두 적용할 수 있는 장점도 있다.

국가환경시료은행 생태계 대표시료의 채취 및 분석 표준운영절차에 대한 단계별 측정불확도 평가 연구 (Evaluation of the Measurement Uncertainty from the Standard Operating Procedures(SOP) of the National Environmental Specimen Bank)

  • 이종천;이장호;박종혁;이유진;심규영;김태규;한아름;김명진
    • 환경영향평가
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    • 제24권6호
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    • pp.607-618
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    • 2015
  • 국가환경시료은행에서는 과거 환경 재현을 목적으로 다양한 생태계를 대표하는 시료를 채취 저장하고 있다. 지난 5년간 8종의 생태계 시료종이 엄격한 표준운영절차(SOP)에 따라 채취되어 왔으나 수행절차에 대한 비용효율성이나 시료의 대표성에 대한 논리적 통계적 검증은 이루어 진 바 없었다. 따라서 본 연구에서는 시료채취 및 분석과정으로 구성된 표준운영절차의 각 단계에서 비롯되는 불확도(uncertainty) 수준에 대한 평가를 실시하였다. 이를 위해 표준운영절차에서 규정된 채취방법에 의해 채취된 두 지역의 침엽수 시료를 대상으로 중복시료(duplicate sample)를 채취하였고, 이에 대한 중복분석결과를 대칭설계(balanced design)하여 분산분석을 실시하였다. 시료채취 및 분석의 각 단계에서 산출된 불확도 수준은 각 해당지역 대표시료에 대한 측정불확도로 통합되었다. 그 결과 시료채취단계와 분석단계 중 측정불확도의 대부분은 시료채취단계에서 비롯되고 있음이 확인되었다. 또한 측정불확도 수준을 저감하기 위해서는 표준운영절차에서 규정하고 있는 시료채취방법이 개선되어야 하는데, 본 연구에서 확인된 채취지역의 상대적으로 큰 국지적 이질성(small-scale heterogeneity)으로 말미암아 지역내에서의 채취대상 개체수를 확대하는 것보다 각 개체에서 채취되는 시료량을 늘리는 것이 비용효율적인 개선에 대한 기준이 되었다. 또한 채취방법이 채취지역에서 분포하는 개체들의 이질성을 충분히 극복하며 대표성을 확보할 수 있는가에 대한 검증으로서 분산분석을 적용한 결과, 지역전체의 변화량보다 국지적 변화량이 더 커야 하는 조건을 제시할 수 있었다.

한국관광 실태조사 빅 데이터 분석을 통한 관광산업 활성화 방안 연구 (A Study on the Revitalization of Tourism Industry through Big Data Analysis)

  • 이정미;류미나;임규건
    • 지능정보연구
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    • 제24권2호
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    • pp.149-169
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    • 2018
  • 본 연구에서는 한국문화관광연구원에서 조사된 "2013년~2015년 외래 관광객 실태조사"의 약 36,000개 데이터에 대한 빅 데이터 분석을 통해 관광산업 활성화 방안을 도출해 보고자 한다. 이를 위해서 외래 관광객들의 '전반적 만족도', '재방문 의사', '추천의사' 변수에 가장 많은 영향을 끼치는 요인을 분석하고 해당 요인들의 각각에 대한 영향력에 대해 파악 하였다. 본 연구에서는 SPSS IBM Modeler 16.0의 의사결정나무(C5.0, CART, CHAID, QUEST), 인공신경망, 로지스틱 회귀분석의 데이터마이닝 기법을 이용하여 종속변수에 가장 큰 영향을 미치는 상위 변수 7개씩을 각각 도출하였고, 추가적으로 각 독립변수들의 영향력을 심도 있게 파악하기 위하여 R프로그래밍을 활용하여 SPSS IBM Modeler 16.0을 통해 도출된 각 독립변수들의 영향력을 파악하였다. 데이터 분석 결과 '전반적 만족도'에 가장 영향을 미치는 상위 변수 7개는 관광지매력도, 음식만족도, 숙박만족도, 교통수단만족도, 안내서비스만족도, 방문관광지수, 국가로 나타났으며 가장 큰 영향력을 미친 변수는 음식만족도와 관광지매력도로 분석되었다. '재방문 의사'에 가장 영향을 미치는 상위 변수 7개로는 국가, 여행 동기, 활동, 음식만족도, 제일 좋았던 활동, 관광안내서비스만족도, 관광지매력도로 나타났으며 그중 가장 큰 영향력을 미친 변수는 음식만족도와 여행 동기로 분석되었다. 마지막으로 '추천의사'에 영향을 미치는 상위 변수 7개로는 국가, 관광지매력도, 방문관광지수, 음식만족도, 활동, 관광안내서비스만족도, 비용으로 나타났으며 가장 큰 영향력을 미친 변수는 국가, 관광지매력도, 음식만족도로 분석되었다. 따라서 세 변수에 공통적으로 영향을 끼치는 요인은 음식만족도, 관광지매력도로 분석되었으며 해당 요인들이 공통적으로 한국여행에 대한 전반적 만족도와 재방문 의사, 추천의사에 미치는 영향이 크다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 외래 관광객들의 한국관광에 대한 활성화 방안을 "외래 관광객 실태조사" 빅 데이터 분석을 통해 규명함으로써 한국 관광 데이터 분석의 활용과 관광 정책 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대되며 향후 기업 및 국가차원에서 한국 관광발전에 기여할 수 있는 활성화 방안을 마련하는 자료로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.

대학도서관 업무의 시대별 변천에 따른 특성 연구 (A Study on the Characteristics of Jobs in Academic Libraries According to Different Generations)

  • 조철현
    • 한국비블리아학회지
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    • 제26권1호
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    • pp.135-170
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    • 2015
  • 본 연구는 웹의 진화에 따른 도서관의 대응을 도서관1.0, 도서관2.0, 도서관3.0으로 시대 구분하여 대학도서관 업무의 변화를 알아보고, 시대별 변화에 따른 업무의 특성을 제시하고자 하였다. 선행연구와 사례를 통한 직무분석과 델파이 조사를 통하여 나타난 연구 결과, 첫째, 도서관1.0 시대에서 시작하여 도서관3.0 시대로 계속 이어지는 업무 170개, 도서관2.0 시대에서 시작하여 도서관3.0 시대로 이어지는 업무 58개, 도서관1.0 시대에서 시작하여 도서관2.0 시대로 이어지는 업무 3개, 도서관1.0 시대에만 존재한 업무 3개, 도서관2.0 시대에만 존재한 업무 1개, 도서관3.0 시대에 새롭게 생성된 업무 25개 등으로 나타났다. 둘째, 5개 직무영역의 세부적인 부분을 포괄하는 전체적인 특성을 살펴보면, 경영관리의 경우, 중요도, 난이도, 빈도 모두가 시대별로 유의미하게 상승하는 것으로 밝혀졌다. 장서개발 및 관리의 경우, 중요도, 난이도, 빈도 모두가 도서관2.0 시대에서 도서관3.0 시대로만 유의미하게 상승하는 것으로 밝혀졌다. 자료조직의 경우, 중요도는 도서관1.0 시대에서 도서관2.0 시대로 유의미하게 하락하고, 빈도는 시대별로 유의미하게 하락하며, 난이도는 시대별로 유의미한 변화가 없는 것으로 밝혀졌다. 이용서비스의 경우, 중요도는 시대별로 유의미하게 상승하며, 난이도는 도서관1.0 시대에서 도서관2.0 시대로만 유의미하게 상승하는 것으로 밝혀졌다. 빈도는 시대별로 유의미하게 변화하지 않는 것으로 밝혀졌다. 정보시스템 구축 및 관리의 경우, 중요도 및 빈도는 시대별로 유의미하게 상승하며, 난이도는 시대별로 유의미하게 변화하지 않는 것으로 밝혀졌다.

소아에서 담췌관 질환에 대한 자기공명 담췌관조영술의 진단적 유용성 (The Usefulness of MRCP in the Evaluation of Pancreaticobiliary Diseases in Children)

  • 엄지현;이승연;정기섭
    • Clinical and Experimental Pediatrics
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    • 제45권11호
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    • pp.1381-1388
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    • 2002
  • 목 적: MRCP는 간담도췌장 질환을 진단하는데 있어서 비침습적인 방법으로 매우 유용한 것으로 알려져 있다. 본 연구의 목적은 간담도췌장 질환이 의심되는 소아에서 MRCP의 진단적 유용성에 대해 알아보고자 한다. 방 법: 1996년 10월부터 2001년 5월까지 연세의대 세브란스병원 소아과에 간담도췌장 질환으로 입원하여 복부 초음파 및 MRCP를 시행한 환아 70례를 대상으로 하였다. 환아의 최종 진단은 수술, 조직검사 소견, 임상 소견, 기타 검사 등을 토대로 하였다. 결 과 : 1) 대상 환아는 총 70례로 남녀비는 1 : 1.2였으며 평균 연령은 $2.6{\pm}3.3$세였다. 2) 간기능 검사상 혈청 AST, ALT 치는 각각 $192.7{\pm}139.6IU/L$, $182.7{\pm}143.8IU/L$이었고, 총 빌리루빈치, 직접 빌리루빈치는 각각 $6.9{\pm}3.7mg/dll$, $4.8{\pm}2.4mg/dll$이었다. 3) 간담도 췌장질환의 원인은 담도폐쇄증 25례(35.7%), 신생아 간염 18례(25.7%), 담관낭종 16례(23%)로 이 중 APBDU를 동반한 경우가 7례(10.0%), APBDU를 동반하지 않은 경우가 6례(12.9%)였으며, 전염성 단핵구증, 전격성 간염, 콕시엘라증(coxiellosis) 등으로 인한 담즙 정체성 간염이 5례(7.1%), 경화성 담도염이 2례(2.8%), 이차성 담도 경화증은 1례(1.4%), 만성 재발성 췌장염 환아가 3례(4.3%)였다. 4) 수술 소견과 병리 조직학적 소견을 기준으로 할 때 간담도췌장질환에 대한 복부 초음파의 진단의 정확도 75.7%에 비해 MRCP는 97.1%로 높았다. MRCP의 예민도와 특이도는 담도폐쇄증의 경우 각각 100%, 98%였고, APBDU가 동반된 담관낭종의 경우 87.5%, 100%였으며, APBDU가 동반되지 않은 담관낭종, 경화성 담도염, 만성 반복성췌장염은 양자 모두 100%였다. 결 론 : 본 연구에서 MRCP는 간담도췌장 질환을 진단하는데 있어서 편리하고 안전하며 비침습적인 방법으로서 그 진단율 또한 다른 검사에 비해 뛰어나 소아에서 간담도췌장질환이 의심될 때 우선적으로 시행할 수 있는 매우 유용한 검사임을 알 수 있었다.

폐격리증 15예의 임상양상에 관한 고찰 (Clinical Manifestations of 15 Cases of Pulmonary Sequestration)

  • 박광주;김은숙;김형중;장준;안철민;김성규;이원영;김상진;이두연
    • Tuberculosis and Respiratory Diseases
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    • 제44권2호
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    • pp.401-408
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    • 1997
  • 연구배경 : 폐격리증은 드문 선천성 폐질환으로 진단이 지연되거나 오진되는 경우가 많은 것으로 알려져 있으며, 수술전에 진단이 되지 않은 경우에는 수술시 이상동맥으로부터의 출혈로 인하여 어려움을 겪게 되는 경우가 있다. 저자 등은 수술적 치험을 한 폐격리증의 진단과 치료 등에 관한 전반적인 임상적 고찰을 시행하고자 한다. 방 법 : 1991년부터 1996년 5월까지 수술로써 확인된 15예의 폐격리증 환자를 대상으로 임상소견, 수술전 진단, 방사선 및 수술소견, 예후 등에 관하여 조사하였다. 결 과 : 평균연령은 22.5세(범위 5~57세)였고, 남녀비는 9 : 6이었다. 증상은 주로 재발성의 발열, 기침, 흉통, 객담 등의 감염증세를 나타내었으며, 내엽형 3예는 증상 없이 우연히 발견되었다. 단순 흉부 방사선 소견상 10예에서 다낭성 음영으로 나타났고, 5예에서 종괴양 음영이 관찰되었다. 흉부 전산화 단층촬영은 12예에서 시행되었는데, 8예에서 다낭성 음영이, 4예에서 종괴양 음영이 관찰되었다. 흉부 자기공명영상은 3예에서 시행되었는데, 2예에서 하행대동맥에서 기시하는 이상동맥을 확인할 수 있었다. 대동맥 조영술은 4예에서 시행되었고, 이상동맥은 2예에서는 하행 흉부대동맥, 1예는 복부대동맥, 1예는 늑간동맥에서 기시하였고, 모두 폐정맥으로 환류 되었다. 수술전 진단에 있어서는 폐격리증으로 진단한 경우는 내엽형 6예였고, 폐종양이 3예, 폐종양이 2예, 기관지 확장증이 2예 그리고 종격동 종양이 2예였다. 수술소견상으로는 내엽형이 12예중 8예는 좌하엽, 2예는 우하엽, 1예는 좌상엽, 1예는 우중엽에 위치하였고, 외엽형 3예중 2예는 좌우 횡격막 상부, 1예는 심낭내에 위치하였다. 수술시 이상동맥은 6예는 하행 흉부대동맥, 1예는 복부 대동맥, 2예는 내흉동맥, 1예는 늑간동맥, 1예는 심낭횡격막동맥에서 기시한 것으로 확인되었고, 4예에서는 정확한 기시부를 확인하지 못 하였다. 수술사망 및 이환률은 없었고, 추적관찰상 모두 특별한 문제없이 지내고 있다. 결 론 : 폐격리증 환자의 임상 양상은 다른 보고들과 유사한 소견을 보였고, 수술전 진단률은 비교적 낮았으며, 특히 외엽형의 경우에 더 낮은 경향을 보였다. 본 연구에서는 전 예에서 합병증 없이 양호한 경과를 보였으나, 향후 더 적극적인 수술전 진단적 접근을 하는 것이 수술시 출혈 등의 합병증 방지 및 적절한 수술방법의 적용에 도움이 될 것으로 사료된다.

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사용자 관심 이슈 분석을 통한 추천시스템 성능 향상 방안 (Improving Performance of Recommendation Systems Using Topic Modeling)

  • 최성이;현윤진;김남규
    • 지능정보연구
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    • 제21권3호
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    • pp.101-116
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    • 2015
  • 많은 기관들이 데이터에 기반을 둔 의사결정을 수행해 왔으며, 특히 수치자료를 비롯한 정형 데이터가 이러한 목적으로 널리 활용되어 왔다. 하지만 최근에는 스마트기기와 소셜미디어의 발달로 인해 다양한 형태를 가진 방대한 양의 정보가 생성, 공유, 저장되면서, 전통적인 정형 데이터 기반 의사결정으로부터 비정형 빅데이터 기반 의사결정으로 관심의 전환이 이루어지고 있다. 데이터 기반 의사결정의 대표적 분야인 추천시스템 분야에서도 성능 향상을 위해 비정형 데이터를 활용해야 한다는 필요성이 최근 꾸준히 제기되고 있다. 특히 사용자의 성향이나 선호도는 고객의 니즈와 직결되기 때문에, 비정형 데이터 분석을 통해 사용자의 성향을 파악하고 이를 통해 상품 추천 및 구매 예측의 정확도를 향상시키기 위한 노력이 매우 시급하게 이루어질 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 성향을 측정하여 재구매 예측 정확도, 특히 카테고리별 재구매 예측 정확도를 높임으로써, 궁극적으로 추천시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로는 사용자의 일상적인 인터넷 사용 기록을 분석하여 고객이 조회하는 뉴스 기사의 이슈를 식별하고 다양한 이슈에 대한 고객의 관심을 계량화한 후, 이를 활용하여 고객의 카테고리별 재구매 여부를 예측하는 모델을 제안하고자 한다. 실제 웹 트랜잭션으로부터 도출된 인터넷 뉴스 조회 기록 및 쇼핑몰 구매 기록을 대상으로 실험을 수행한 결과, 고객의 과거 구매이력만을 활용한 카테고리 재구매 예측 모형에 비해 본 연구에서 제안한 모형, 즉 고객의 과거 구매이력과 관심 이슈를 모두 활용한 예측 모형의 정확도가 다소 우수한 것으로 나타났다.