• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권10호
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• pp.4976-4994
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• 2018

The diffusion-based salient object detection methods have shown excellent detection results and more efficient computation in recent years. However, the current diffusion-based salient object detection methods still have disadvantage of detecting the object appearing at the image boundaries and different scales. To address the above mentioned issues, this paper proposes a multi-scale diffusion-based salient object detection algorithm with background and objectness seeds. In specific, the image is firstly over-segmented at several scales. Secondly, the background and objectness saliency of each superpixel is then calculated and fused in each scale. Thirdly, manifold ranking method is chosen to propagate the Bayessian fusion of background and objectness saliency to the whole image. Finally, the pixel-level saliency map is constructed by weighted summation of saliency values under different scales. We evaluate our salient object detection algorithm with other 24 state-of-the-art methods on four public benchmark datasets, i.e., ASD, SED1, SED2 and SOD. The results show that the proposed method performs favorably against 24 state-of-the-art salient object detection approaches in term of popular measures of PR curve and F-measure. And the visual comparison results also show that our method highlights the salient objects more effectively.

• 청정기술
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• 제24권3호
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• pp.221-232
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• 2018

본 연구는 설문조사를 통하여 매립시설과 매립가스 에너지화시설의 기술성, 경제성, 환경성을 평가하고자 실시되었다. 기술성, 경제성, 환경성에 대하여 가중치를 균등하게 부여한 경우, 각 40%, 30%, 30%로 설정한 경우, 그리고 각 30%, 40%, 30%로 설정한 경우의 세 가지로 종합평가 점수를 분석한 결과 가중치에 따른 각 항목별 점수는 큰 차이가 없었다. 세 가지 가중치 방법을 이용하여 매립시설에 대한 기술성, 경제성, 환경성에 대한 종합평가 결과 기술성에서 대 중규모가 14.8 ~ 19.7점과 14.3 ~ 19.0점으로 소규모(9.8 ~ 13.0점) 보다 다소 높은 점수를 받았고, 환경성은 대 소규모가 21.3 ~ 23.7점과 20.8 ~ 23.1점으로 중규모의 17.6 ~ 19.6점 보다 다소 높았다. 그러나 경제성에서는 대 중규모가 22.0 ~ 29.3점과 20.5 ~ 27.3점으로 소규모의 6.0 ~ 8.0점 보다 큰 격차를 보이며 뚜렷하게 높은 점수를 평가받았다. 기술성, 경제성, 환경성에 대한 종합점수는 대 중 소규모가 각각 63.0 ~ 65.4점, 57.1 ~ 59.2점, 38.6 ~ 40.6점으로 규모별 큰 차이를 나타내었는데 이는 경제성 부분 평가가 가장 큰 영향을 미쳤기 때문인 것으로 평가되었다. 매립가스 에너지화시설도 기술성에서 대 소규모가 19.2 ~ 25.6점과 17.8 ~ 23.7점, 환경성에서 23.1 ~ 25.7점과 21.3 ~ 23.7점으로 시설 규모별로 뚜렷한 차이를 보이지 않았으나 경제성 부분에서는 27.8 ~ 33.3점과 18.8 ~ 25.1점으로 보다 큰 차이를 나타내었다. 매립시설과 매립가스 에너지화시설의 운영평가에 가장 큰 영향은 미치는 인자는 상대적으로 기술성과 환경성보다 경제성인 것으로 나타났다.

• 물과 미래
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• 제28권4호
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• pp.185-194
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• 1995

강우-유출모형의 유도와 적용에 고려되야할 규모문제를 검토하여 모형의 지형매개변수와 해상도간의 관계를 분석하고자 한다. 일반적으로 지형인자들의 측정과 계산은 주어진 정보의 해상도에 의존하며 또한 민감하다. 따라서 지형인자를 적용하는 강우-유출 모형은 분석에 이용한 해상도의 영향을 반영할 수 있어야 한다. 본 연구에서 유도된 강우-유출모형은 규모문제가 고려될 수 있는 GIUH 모형으로 이 모형은 유역의 수문응답을 하도망응답과 사면응답으로 분리하여 모의한다. 하도망응답의 계산은 선형화된 St. Venant 식으로부터 유도한 확산근사법을 이용하였고 사면응답은 2모수 gamma 분포식을 사용하였다. 하도망의 지형적 특성과 응답의 초기분포는 폭함수에 의하여 나타내어진다. 본 연구에서는 규모문제를 고려하여 Fractal 이론 및 Melton의 지형법식을 이용하여 폭함수를 유도한국였고 이를 유원위치함수를 이용하여 가중치를 부가하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제14권4호
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• pp.182-193
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• 2011

지역 규모에 따른 한국 남부해역 표층 수온의 시 공간적 변동 패턴을 비교하고자 시기적으로는 31년간(1980~2000)의 동계와 하계를, 지역적으로는 남부해역 전체 해역(A 지역)을 비롯하여 제주도를 중심으로 서부 해역(B 지역)과 동부 해역(C 지역) 등 세 해역을 선정하였다. 수온의 시간적 변동 패턴을 위해서는 회귀분석을, 수온의 공간적 변동패턴 분석을 위해서는 수온의 가중평균중심과 표준편차타원체 분석이 각각 적용되었다. 수온의 회귀분석 결과 세 지역에서 두계절 모두 장기적으로 상승하는 경향을 보였다. 하지만 31년 평균수온이 하계에는 세 지역 모두 유사하였지만, 동계에는 C 지역이 B 지역보다 높게 나타났다. 두 계절 수온의 공간적 변동 패턴은 세 지역에서 각기 다름을 보였다. A 지역에서는 동-서 방향, B 지역에서는 남동-북서 방향, C 지역에서는 남서-북동 방향으로 나타났다. 아울러 동계에 수온의 가중평균중심 위치와 평균 수온과의 관계가 A와 B 지역에서는 상관성이 있는 반면, C 지역에서는 상관성이 없게 나타났다. 따라서 수온의 시 공간적 변동패턴 분석 시 지역적 규모를 고려해야 함을 알 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권6호
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• pp.251-256
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• 2019

캡슐 내시경은 식도부터 항문까지 소화기관 전체를 한 번에 촬영할 수 있는 의료기기로, 한 번의 검사에서 평균 8~12시간의 길이와 5만장 이상의 프레임으로 구성된 영상을 생성한다. 그러나 생성된 영상에 대한 분석은 전문가에 의해 수작업으로 진행되고 있어서, 질병 영상 진단을 돕기 위한 영상 분석 자동화에 대한 수요가 증가하고 있다. 그 중에서도 본 연구에서는 위장관 내에서 발견될 수 있는 융기성 병변인 폴립 영상 자동 검출에 초점을 맞추었다. 본 연구에서는 멀티 스케일 분석을 통해 폴립 의심 영역을 추출하고, 이것을 원본 영상과 합성하여 폴립 학습을 강화시킬 수 있는 가중치 영상을 생성하는 기법을 제안한다. 수집한 452장의 데이터에 대해 머신 러닝 기법중 하나인 SVM과 RF로 실험한 결과, 원본 영상을 이용한 폴립 검출의 F1점수는 89.3%였지만, 생성된 가중치 영상을 통해 학습한 결과 F1점수가 93.1%로 향상된 것을 확인하였다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제20권5호
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• pp.812-822
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• 2019

Objective: To assess the diagnostic value of combining diffusion-weighted imaging (DWI) with conventional magnetic resonance imaging (MRI) for differentiating between pathologic and traumatic fractures at extremities from metastasis. Materials and Methods: Institutional Review Board approved this retrospective study and informed consent was waived. This study included 49 patients each with pathologic and traumatic fractures at extremities. The patients underwent conventional MRI combined with DWI. For qualitative analysis, two radiologists (R1 and R2) independently reviewed three imaging sets with a crossover design using a 5-point scale and a 3-scale confidence level: DWI plus non-enhanced MRI (NEMR; DW set), NEMR plus contrast-enhanced fat-saturated T1-weighted imaging (CEFST1; CE set), and DWI plus NEMR plus CEFST1 (combined set). McNemar's test was used to compare the diagnostic performances among three sets and perform subgroup analyses (single vs. multiple bone abnormality, absence/presence of extra-osseous mass, and bone enhancement at fracture margin). Results: Compared to the CE set, the combined set showed improved diagnostic accuracy (R1, 84.7 vs. 95.9%; R2, 91.8 vs. 95.9%, p < 0.05) and specificity (R1, 71.4% vs. 93.9%, p < 0.005; R2, 85.7% vs. 98%, p = 0.07), with no difference in sensitivities (p > 0.05). In cases of absent extra-osseous soft tissue mass and present fracture site enhancement, the combined set showed improved accuracy (R1, 82.9-84.4% vs. 95.6-96.3%, p < 0.05; R2, 90.2-91.1% vs. 95.1-95.6%, p < 0.05) and specificity (R1, 68.3-72.9% vs. 92.7-95.8%, p < 0.005; R2, 83.0-85.4% vs. 97.6-98.0%, p = 0.07). Conclusion: Combining DWI with conventional MRI improved the diagnostic accuracy and specificity while retaining sensitivity for differentiating between pathologic and traumatic fractures from metastasis at extremities.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.125-132
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• 2014

대규모의 데이터베이스로부터 숨겨진 유용한 패턴 정보를 찾기 위해 빈발 패턴 마이닝이 제안된 이래로, 다양한 종류의 접근 방법들과 어플리케이션들이 연구되어 왔다. 특히, 빈발 그래프 패턴 마이닝은 계속해서 복잡해져 가는 최근의 데이터들을 효과적으로 다루기 위해 제안되었고, 이와 관련한 다양한 효율적인 알고리즘들이 연구되어 왔다. 그래프 데이터베이스로부터 얻을 수 있는 그래프 패턴들은 이를 구성하는 요소들에 따라 다른 중요도를 가지며 길이에 따라 다른 특성을 갖는다. 하지만, 전통적인 빈발 그래프 패턴 마이닝 접근 방법들은 이러한 문제들을 고려할 수 없다는 한계점을 지닌다. 즉, 기존의 방법들은 마이닝 과정에서 추출되는 그래프 패턴들의 길이에 상관없이 오직 하나의 최소 지지도 임계값만을 고려하고 이들의 가중치 요소들을 사용하지 않기 때문에, 실제적으로 쓸모없는 그래프 패턴들이 상당량 생성될 수 있다. 작은 수의 정점과 간선을 갖는 작은 그래프 패턴들은 이들에 대한 가중화 지지도 값이 상대적으로 높을 때 흥미로운 특성을 갖는 경향이 있는 반면, 많은 정점과 간선을 갖는 큰 그래프 패턴들은 비록 가중화 지지도 값이 상대적으로 낮을지라도 흥미로운 특성을 가질 수 있다. 이러한 이유로, 본 논문에서는 길이에 따라 감소하는 지지도 제한조건을 고려한 가중치 기반의 빈발 그래프 패턴 마이닝 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제공되는 총체적인 실험 결과들은 제안되는 방법이 기존의 최신 그래프 마이닝 알고리즘과 비교하여 패턴 생성, 수행시간, 그리고 메모리 사용량 측면에서 더욱 뛰어난 성능을 보장함을 보인다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.626-634
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• 2018

본 연구는 한국형응급환자분류도구(Korean Triage and Acuity Scale: KTAS)를 사용한 소아 중증도 분류의 정확성을 파악하기 위한 후향적 조사연구이다. 연구자료는 2016년 10월부터 2017년 9월까지 1개 권역응급의료센터, 1개 지역응급의료센터에 방문한 소아환자의 자료 중 무작위로 추출한 250건의 간호초진기록지와 진료결과였다. 수집된 자료를 검정된 전문가가 분석하여 true-triage를 정하였다. 중증도 분류 정확도는 응급실간호사의 중증도 분류 결과와 전문가의 true-triage결과와의 일치도로 평가하였다. 전문가 의견에 따라 중증도 분류 오류의 원인이 분석되었고, KTAS 등급과 퇴원, 체류시간, 진료비와의 연관성이 비교되었다. 연구결과 전문가와 응급실 간호사의 중증도 분류 등급은 높은 일치도를 보였다(weighted kappa=.77). 중증도 분류 불일치의 원인 중 활력징후 결과를 KTAS 알고리즘 기준에 잘 못 적용한 경우가 가장 많았다(n=13). KTAS 1,2 등급과 같이 중증도가 높을수록 퇴원이 적었다(${\chi}=43.25$, p<.001). 연령을 보정했을 때 KTAS 등급에 따라 체류시간(F=12.39, p<.001)과 진료비(F=11.78, p<.001)는 차이가 있었다. 본 연구결과 KTAS는 국내 응급실에서 높은 정확도를 보였으므로, 새로 개발된 중증도 분류 도구가 국내 응급실에 잘 적용되고 있다고 할 수 있다.

• 대한지리학회지
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• 제46권2호
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• pp.197-211
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• 2011

공간 상호작용의 복잡성, 공간적 재현과 모델링의 필요성에 의해서 공간 상호작용 데이터의 합역이 불가피하다. 이러한 상황에서 본 연구의 목적은 공간 상호작용 데이터를 스케일을 달리하여 합역하거나 혹은 동일 스케일에서 합역 방식을 달리하여 합역하였을 때, 공간 상호작용 모델의 결과가 어떻게 달라지는지 평가하는 것이다. 공간 상호작용 데이터의 합역은 공간단위 수정가능성의 문제(Modifiable Areal Unit Problem: MAUP)를 야기한다. 공간 상호작용 데이터의 합역을 위하여 무작위로 구역 시드를 선정한 후 인접한 공간단위를 할당하는 방법, 구역 시드와 공간단위 사이의 연구 가중 거리를 최소화하는 방법, 구역 내 상호작용 비율을 최대화하는 방법, 구역 내 상호작용 비율을 최소화하는 방법을 사용하였다. MAUP의 영향을 평가하기 위한 공간 상호작용 모텔로 기원지-목적지 제약 포아송 회귀 모델을 이용하였다. 분석 결과는 모델 잔차의 공간적 특성뿐만 아니라 파라미터 추정값, 적합도 등이 MAUP의 영향을 받는다는 것을 보여주었다. 모델은 합역 방식 보다는 합역 수준에 더 민감하게 반응하였고, 모델에 대한 스케일 효과는 구획 방식에 따라 상이하게 나타났다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 1998년도 추계학술대회 논문집
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• pp.36-39
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• 1998

It is very difficult for the large-scale retailers, who deal with tens of thousands of items, to price all the items dynamically reflecting all the constraints and policies. In spite of its importance, the prices are determined by human experts because the process of setting the prices of all the items is not established yet. To solve this problem, we adopt a mixed model that combines three typical pricing models: cost-plus model, competition-oriented model, and demand-oriented model. Since each model an be converted to a set of constraints in point and interval forms, solving the pricing problem with the three groups of models requires an algorithm which can solve the problem with weighted constraints of intervals and points. So we have devised an algorithm named “Point Determination Algorithm”. From the rules that represents tile models, the constraints are extracted to be solvable by tile Point Determination Algorithm. A prototype KAPA (Knowledge Assisted pricing Advisor) is developed with this idea using the expert system environment UNIK - a tool developed by KAIST. According to the experiment with 76 items in comparison with 53 human pricing experts we confirmed that the KAPA can perform highly consistent with human experts. This implies KAPA system is applicable to pricing millions of items dynamically.