주성분 분석(PCA)은 데이터의 차원을 줄이면서 최대의 데이터 변이를 보존하는 기법으로 차원 축소나 특징 추출을 위해 널리 사용되고 있다. 하지만 PCA는 잡음에 민감하며 가우스 분포에 대하여만 유효하다는 단점이 있다. 잡음 민감성의 개선을 위해 다양한 방법이 제시되었고 그 중 퍼지 소속도를 이용한 반복적 최적화 기법인 RF-PCA2가 다른 방법에 비해 우수한 성능을 보였다. 하지만 RF-PCA2는 가우스 분포에만 사용할 수 있는 선형 알고리듬이라는 한계가 있다. 이 논문에서는 RF-PCA2와 커널 주성분 분석(kernel PCA, K-PCA)을 결합하여 가우스 분포 이외의 분포들도 다룰 수 있는 비선형 알고리듬인 improved robust kernel fuzzy PCA (RKF-PCA2)를 제안한다. RKF-PCA2는 RF-PCA2 알고리듬의 잡음 강건성과K-PCA의비선형성을 통해 기존알고리듬에 비해 잡음민감성이 적으며 가우스분포 한계를 효과적으로 극복할 수 있다. 이러한 사실은 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.
주성분 분석(PCA)은 데이터의 차원을 줄이면서 최대의 데이터 변이를 보존하는 기법으로 차원 축소나 피처 추출을 위해 널리 사용되고 있다. 하지만 PCA는 잡음에 민감한 단점이 있으며, 이러한 잡음 민감성을 해결하기 위해 여러 가지 PCA 변형이 제안되었다. 그 중 robust fuzzy PCA(RF-PCA)는 퍼지 소속도를 사용하여 잡음의 영향을 효과적으로 줄일 수 있음이 입증되었다. 하지만 RF-PCA 역시 몇 가지 문제점이 있고, 수렴성이 그 중 하나이다. RF-PCA는 소속도와 주성분을 갱신할 때 서로 다른 목적 함수를 사용하므로 수렴 속도가 느리고 구해지는 해가 국부 최적 해임을 보장하지 않는다. 이 논문에서는 RF-PCA의 문제점을 해결하기 위해 하나의 목적 함수를 이용해 소속도와 주성분을 갱신할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법, RF-PCA2는 반복 최적화를 이용함으로써 국부 최적해에 수렴함을 보장하며, RF-PCA에 비해 빠른 수렴 속도를 가지고, 잡음 민감성이 줄어든다. 이러한 사실들은 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.
주성분 분석(PCA)은 차원 축소와 특징 추출을 위해 널리 사용되는 기법 중의 하나이지만 자승 오류의 사용으로 인해 잡음에 민감한 단점이 있다. 이러한 잡음 민감성을 개선하기 위해 다양한 방법이 소개되었고 그 중 improved robust fuzzy PCA(RF-PCA2)는 퍼지 소속도를 이용한 반복적 최적화 기법으로 다른 방법에 비해 우수한 성능을 보였다. 하지만 RF-PCA2 역시 국부적인 최적해에 빠질 수 있으며 그 원인 중 하나는 RF-PCA2 알고리듬이 소속도를 균일한 값으로 초기화시키기 때문이다. 또한 퍼지 소속도를 사용하고 있지만 여전히 목적함수가 자승 오류 최소화에 기초하고 있다는 사실도 그 원인이 된다. 이 논문에서는 RF-PCA2의 이러한 문제점을 개선한 RF-PCA3를 제안한다. 제안하는 알고리듬은 RF-PCA2의 목적 함수를 바탕으로 하고 있다. 여기에 PCA의 목적 함수를 추가하고 초기 소속도 값을 데이터의 분포로부터 계산함으로써 전역 최적해에 가까운 해를 얻을 수 있는 가능성을 높여준다. 이러한 사실들은 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.
본 논문은 얼굴인식에서 사용되고 있는 PCA/LDA 방식의 유사도 측정 방식에 따른 인식 성능을 비교 분석하였다. 총 14가지의 거리 척도를 ORL 얼굴 데이터베이스에 적용하였으며, PCA와 PCA/LDA로 나누어 성능 비교를 하였다. PCA의 경우에는 맨하튼 거리, Weighted SSE 거리의 인식률이 좋지만, PCA/LDA인 경우에는 Angle-based 거리, Modified SSE거리에 대한 인식률이 좋음이 확인되었다. 또한 PCA보다 PCA/LDA의 경우 유사도 비교 차원의 수를 줄이면서 높은 인식률을 유지할 수 있어, PCA/LDA와 Angle-based 거리 척도를 적용하여 얼굴인식을 할 경우 계산의 경제성과 인식률에서 높은 경쟁력을 갖출 수 있다.
Yun Seok Seo;Seunghyun Lee;Young Hun Choi;Yeon Jin Cho;Seul Bi Lee;Jung-Eun Cheon
Korean Journal of Radiology
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제24권8호
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pp.784-794
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2023
Objective: To determine whether dynamic susceptibility contrast-enhanced (DSC) perfusion magnetic resonance imaging (MRI) can be used to evaluate posterior cerebral circulation in pediatric patients with moyamoya disease (MMD) who underwent anterior revascularization. Materials and Methods: This study retrospectively included 73 patients with MMD who underwent DSC perfusion MRI (age, 12.2 ± 6.1 years) between January 2016 and December 2020, owing to recent-onset clinical symptoms during the follow-up period after completion of anterior revascularization. DSC perfusion images were analyzed using a dedicated software package (NordicICE; Nordic NeuroLab) for the middle cerebral artery (MCA), posterior cerebral artery (PCA), and posterior border zone between the two regions (PCA-MCA). Patients were divided into two groups; the PCA stenosis group included 30 patients with newly confirmed PCA involvement, while the no PCA stenosis group included 43 patients without PCA involvement. The relationship between DSC perfusion parameters and PCA stenosis, as well as the performance of the parameters in discriminating between groups, were analyzed. Results: In the PCA stenosis group, the mean follow-up duration was 5.3 years after anterior revascularization, and visual disturbances were a common symptom. Normalized cerebral blood volume was increased, and both the normalized time-topeak (nTTP) and mean transit time values were significantly delayed in the PCA stenosis group compared with those in the no PCA stenosis group in the PCA and PCA-MCA border zones. TTPPCA (odds ratio [OR] = 6.745; 95% confidence interval [CI] = 2.665-17.074; P < 0.001) and CBVPCA-MCA (OR = 1.567; 95% CI = 1.021-2.406; P = 0.040) were independently associated with PCA stenosis. TTPPCA showed the highest receiver operating characteristic curve area in discriminating for PCA stenosis (0.895; 95% CI = 0.803-0.986). Conclusion: nTTP can be used to effectively diagnose PCA stenosis. Therefore, DSC perfusion MRI may be a valuable tool for monitoring PCA stenosis in patients with MMD.
In this research, we propose a speaker identification system using a kernel method which is expected to model the non-linearity of speech features well. We have been using principal component analysis (PCA) successfully, and extended to kernel PCA, which is used for many pattern recognition tasks such as face recognition. However, we cannot use kernel PCA for speaker identification directly because the storage required for the kernel matrix grows quadratically, and the computational cost grows linearly (computing eigenvector of $l{\times}l$ matrix) with the number of training vectors I. Therefore, we use greedy kernel PCA which can approximate kernel PCA with small representation error. In the experiments, we compare the accuracy of the greedy kernel PCA with the baseline Gaussian mixture models using MFCCs and PCA. As the results with limited enrollment data show, the greedy kernel PCA outperforms conventional methods.
Background : Patient-controlled analgesia(PCA) is a safe and effective technique for providing postoperative pain relief. Studies that compare epidural vs intravenous routes of opiate administration show conflicting results. We designed a prospective, randomized, controlled study to evaluate the safety and efficacy of epidural(EPI-PCA) morphine-bupivacaine versus intravenous (IV-PCA) nalbuphine when administered with a PCA system. Methods : Forty healthy women were randomly assigned to receive an epidural bolus of morphine 3 mg and 0.5% bupivacaine 10 ml, followed by a EPI-PCA with 0.01% morphine and 0.143% bupivacane (basal infusion 1 ml/hr, bolus 1 ml, lock-out interval 30 min) or intravenous bolus of nalbuphine 0.1 mg/kg followed by a IV-PCA with nalbuphine(basal infusion 1 mg/hr, bolus 1 ml, lock-out interval 20 min) for pain relief after cesarean delivery. This study was conducted for 2 days after cesarean section to compare the analgesic efficacy, side effects, patient satisfaction either as EPI-PCA or as IV-PCA. Results : EPI-PCA group had significant lower visual analog pain scale(VAS) at immediate postoperative period, whereas no significant difference was observed when pain was assessed at other time sequence. Urinary retention and pruritus were more frequent with EPI-PCA group, although the incidence of other side effects were the same. Conclusions : Although EPI-PCA with morphine-bupivacaine was of significantly lower VAS at immediate postoperative period, IV-PCA with nalbuphine is a safe and effective alternative to EPI-PCA with morphine-bupivacaine for providing pain relief after cesarean delivery. Further studies about IV-PCA with nalbuphine are needed to control the immediate postoperative pain and to further improve effective pain management.
PCA는 다변수 데이터 해석법 중 가장 널리 알려진 방법 중 하나로 많은 응용을 가지고 있다. 그런데, PCA는 선형 모델이어서 비선형 구조를 분석하는데 효과적이지 않다. 이를 극복하기 위해서 PCA의 조합을 이용하는 PCA 혼합 모형이 제안되었다. PCA 혼합 모형의 핵심은 구조 선택, 즉 mixture 요소의 수와 PCA 기저의 수의 결정 인데 그의 체계적인 결정 방법이 필요하다. 본 논문에서는 단순화된 PCA 혼합 모형과 이를 위한 효율적인 구조 선택 방법을 제안한다. 각각의 mixture 요소 수에 대해서 모든 PCA 기저를 갖도록 한 상태에서 PCA 혼합 모형의 파라미터를 EM 알고리즘을 써서 결정한다. 최적의 mixture 요소의 수는 오류를 최소로 하는 것으로 결정한다. PCA 기저의 수는 PCA의 정렬성 특성을 이용해서 중요도가 적은 기저부터 하나씩 잘라 내며 오류가 최소로 하는 것으로 결정한다. 제안된 방법은 특히 다차원 데이터의 경우에 EM 학습의 횟수를 많이 줄인다. 인공 데이터에 대한 실험은 제안된 방법이 적절한 모델 구조를 결정한다는 것을 보여준다. 또, 눈 감지에 대한 실험은 제안된 방법이 실용적으로도 유용하다는 것을 보여준다.
Purpose: This study was to identify knowledge, attitude, use and state of the Patient Controlled Analgesics (PCA) in postoperative patients. Method: The research design was a descriptive research. From December 7, 2005 to January 6, 2006, 102 postoperative patients in a university hospital at Daegu were participated in the study Results: Analgesics with PCA were mainly morphine complex 73.5% and Demerol complex 26.5%. Previous experience of using PCA was only 28.4%, and the main sources of information were other post-op patients and families(43.1%). The most common reason of choice was a recommendation from other post-op patients and families(46.1%). The most common side effects of PCA were nausea and vomiting(20.6%). About 57% of the patients were satisfied with PCA, and pain scores decreased with PCA. Mean score for knowledge about PCA was 2.55 out of a possible 6, and for attitude related to pain medication. 2.31 out of possible 5. Conclusion: To increase the score on knowledge of PCA, a structured preoperative PCA education program should be developed by nursing staff.
본 논문은 변형된 2-D PCA를 이용한 얼굴 인식 방법에 대하여 제안한다. 기존의 PCA는 1 차원 벡터들로 공분산 행렬을 구하는 반면에 2-D PCA는 2 차원 영상을 직접적으로 이용하여 공분산 행렬을 구한 후 그것의 고유값에 따른 고유벡터를 구하여 특징 벡터들을 추출한다. 제안 방법은 두 개의 공분산 행렬들을 이용하여 선형 변환 행렬을 구하는 변형된 2-D PCA 방법을 적용하여 얼굴을 인식한다. 실험 결과는 2-D PCA 보다 제안된 방법이 $1\%$ 정도 얼굴 인식률이 더 좋으며, 안정된 인식률을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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