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주성분분석방법을 이용한 TROPOMI로부터 이산화황 칼럼농도 산출 연구 (Retrieval of Sulfur Dioxide Column Density from TROPOMI Using the Principle Component Analysis Method)

  • 양지원;최원이;박준성;김대원;강형우;이한림
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제35권6_3호
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    • pp.1173-1185
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    • 2019
  • 본 연구에서는 처음으로 주성분분석(Principle component analysis; PCA) 방법을 이용하여 Sentinel-5p의 TROPOspheric Monitoring Instrument (TROPOMI) 위성센서 원시자료로부터 산업활동 및 화산활동에 의해 발생한 이산화황 연직칼럼농도(Vertical column density; VCD)를 산출하였다. 본 연구에서 TROPOMI로부터 주성분분석방법을 이용하여 산출된 이산화황 연직칼럼농도는 차등흡수분광법(Differential Optical Absorption Spectroscopy; DOAS)을 이용하여 산출된 TROPOMI Level 2 이산화황 연직칼럼농도 산출물과 비교되었다. 산업활동과 같은 인위적 요인에 의하여 다량의 이산화황을 지표부근에 배출하는 동아시아 지역에서 TROPOMI 로부터 주성분분석방법으로 산출된 이산화황 연직칼럼농도와 차등흡수분광법을 이용하여 산출된 TROPOMI 이산화황 연직칼럼농도의 평균값은 각각 0.05 Dobson Unit (DU)와 -0.02 DU로 비슷한 값으로 나타났다. 두 산출물 사이의 기울기(Slope)는 모든 구름조건에 대하여 0.64, 상관계수(Correlation coefficient, R)는 0.51로 다소 낮은 상관관계를 보였으나, 구름비율이 0.5 이하인 픽셀에 대한 기울기는 0.68, 상관계수는 0.61로 증가하였다. 이러한 결과는 두 알고리즘에서 공통적으로 구름비율이 높을 때 지표부근에 대한 이산화황의 산출 민감도가 감소한다는 것을 의미한다. 화산활동에 의한 고농도 이산화황이 발생하는 지역인 인도네시아와 일본 남부 지역에서 두 알고리즘으로 산출된 이산화황 연직칼럼농도 사이의 상관계수는 모든 구름 조건에 대하여 0.90으로 높은 상관관계를 보였다. 이는 화산지역에서의 가스 분출로 인하여 고농도로 대류권 상층 혹은 성층권 하부에 주로 분포하는 이산화황에 대한 위성 기반 이산화황 산출 정확도가 높게 나타나기 때문인 것으로 사료된다.

지화학자료를 이용한 금${\cdot}$은 광산의 배태 예상지역 추정-베이시안 지구통계학과 의사나무 결정기법의 활용 (Prediction of the Gold-silver Deposits from Geochemical Maps - Applications to the Bayesian Geostatistics and Decision Tree Techniques)

  • 황상기;이평구
    • 자원환경지질
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    • 제38권6호
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    • pp.663-673
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    • 2005
  • 지화학 자료의 공간적 분포와 금은광산의 공간적 분포사이의 상관관계를 조사하였다. 활용된 자료는 한국자원연구소에서 발간된 지화학도 중 21개 원소에 대한 도면과, 현재까지 파악된 광산의 위치도면 및 1:100만 지질도이다. 지화학도는 250m 등간격의 격자형 화소로 제작된 도면 중 통계분석을 위하여 1km 간격의 자료를 추출하여 분석하였으며, 광산위치의 지화학 자료 역시 250m 간격의 화소에서 추출하여 분석을 수행하였다. 광산과 지화학자료의 공간적인 상관분석은 베이시안 중첩법과 의사결정나무 기법을 활용하였디. 베이시안 통계기법은 각 지화학도에 분포하는 원소의 화소값을 올림차순으로 정열한 후 자료의 개수가 자기 5, 25, 50, 75, 95, $100\%$에 해당하는 등급을 나누어 모든 지화학도를 6개의 등급을 갖는 도면으로 재분류 하였다. 자 등급에 속한 광산의 개수를 대상으로 광산이 발생할 확률이 계산되었으며, 이 확률을 취합하여 최종 사후확률이 계산되었으며, 사후확률로 광산이 배태될 예측 도면이 작성되었다. 금/은, 동, 철, 납/아연, 텅스텐광산 및 광산이 존재하지 않는 위치에 해당하는 지화학 자료와 암상을 기준으로 의사결정나무를 학습시키고, 학습된 결과를 전체 자료에 적용하여 예측도면을 작성하였다. 광산이 존재하지 않은 지역을 추출하기 위하여 지화학도의 화소를 1km간격으로 추출한 후 이들 중 광산과 750m이내에 있는 자료는 제외시키는 알고리듬을 활용하였다. 예측결과 베이시안 방법에 의한 광산의 위치 예측이 의사결정나무에 의한 예측보다 상대적으로 정확함이 확인되었다. 그러나 두 방법 모두 공히 기존의 광산위치를 적절히 예측하고 있어서 지화학 자료는 광산의 위치와 밀접한 관계를 갖고 있음이 확인되었다.

LiF:Mg,Cu,P 열형광선량계의 선량특성을 이용한 눈가림법에 의한 출력선량 평가 (Evaluation the Output Dose of Linear Accelerator Photon Beams by Blind Test with Dose Characteristics of LiF:Mg,Cu,P TLD)

  • 최태진;이호준;예지원;오영기;김진희;김옥배
    • 한국의학물리학회지:의학물리
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    • 제20권4호
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    • pp.308-316
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    • 2009
  • 조사면의 크기와 한계 측정부위의 선량평가에는 형체가 자유로운 열형광분말체를 이용하는 것이 적합함을 뒷받침하기 위하여 LiF:Mg,Cu,P TLD 분말체의 선량특성을 조사하고, 작성된 평가 알고리즘에 따라 선형가속기의 출력선량을 눈가림법으로 조사한 TLD에 적용했을 때 평가 신뢰성을 확인하고자 한다. 열형광분말소자는 PTW 사의 LiF:Mg,Cu,P (200 Mesh)이며, 판독기는 LTM (LTM Co, France)이다. 물의 흡수선량은 전리함과 전위계를 표준선량평가기관에서 교정한 흡수선량계수를 사용하여 구하였으며, TLD 조사는 자체 제작한 미니 프라스틱 수조의 중앙에 삽입하여 조사면 $10{\times}10\;cm^2$로 시행 하였다. 방사선조사는 두 대학병원에 설치된 선형가속기(Oncor, Siemens와 Clinac Ix, Varian)의 6 MV 광자선으로 하였으며, TLD의 눈가림법 선량평가는 glow 곡선의 특성과 분말질량에 의한 감도변화, 선량률의존성, 선량-TL 강도의 비례성과 퇴행성 조사를 통해 시행되었다. LiF:Mg,Cu,P TLD는 3개의 glow peak를 보였고 232도에 나타나는 peak는 선량과 비례성이 높고 감도가 높으며 퇴행현상이 적어 선량계로써 좋은 조건을 보이고 있다. 열형광선량분말체는 1,000 cGy까지 대략적인 선형관계를 유지하였으나, 정밀 측정평가를 위해 비선형 함수를 통해 평균 1% 오차범위에서 평가할 수 있었다. LiF:Mg,Cu,P TLD는 선량률 22.2 cGy/min에서 600 cGy/min까지 TL 감도에 거의 영향을 주지 않았으나, 가열판(Planchette)의 분말체의 량에 따라서는 TL 감도에 변화가 있음을 확인하였다. 눈가림법으로 두 기관의 선형가속기에서 15회와 10회 조사하였고, 선량범위는 15~800 cGy였다. 눈가림법에 의한 양 기관의 TL 선량은 평균 1% 이하의 오차범위에서 일치하고 편차는 각각 ${\pm}1.9%$${\pm}2.58$ 이내에 있었다. 열형광분말소자를 사용하여 눈가림법으로 출력선량을 평가한 결과 실험오차범위에서 표준전리함의 선량과 잘 일치하였으며, 전리함으로 접근할 수 없는 작은 조사면이나 경계성 조사면에 대한 선량평가에 신뢰성 있는 평가를 할 수 있을 것으로 생각한다.

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${T_2}weighted$- Half courier Echo Planar Imaging

  • 김치영;김휴정;안창범
    • Investigative Magnetic Resonance Imaging
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    • 제5권1호
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    • pp.57-65
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    • 2001
  • 목적 : 초고속 Echo Planar Imaging (EPI) 의 데이터 측정시간을 반으로 단축시킨 half courier EPI와 임상에서 널리 사용하는 $T_2$ 강조 영상을 결합한 $T_2$-weighted half courier EPI(T2HEPl) 영상기법을 제안하였다. 제안한 방법으로 강한 $T_2$ 대조도를 갖는 $128{\times}128$의 고해상도 EPI 영상을 single scan으로 얻고자 한다. 대상 및 방법 : 초고속 EPI 기법의 데이터 측정시간을 줄이기 위하여 k-space의 절반만을 측정하고, 나머지 절반은 conjugate symmetry 성질을 이용하여 재구성한다. 따라서 64개의 에코로 $128{\times}128$의 고해상도 single shot 영상을 얻을 수 있다. 또한 k-space 데이터의 순서를 시간 축에서 조절하여 강한 $T_2$ 대조도를 갖는 영상을 얻을 수 있다 Eddy current의 영향으로 phase encoding 방향으로 잔류 경사자계가 있을 경우 측정된 데이터들은 k-space에서 이동이 되며 , 이것은 재구성 영상에 심각한 문제점을 초래하게 된다. 본 논문에서는 pre-scan에서 얻은 기준 데이터와 dc에 해당하는 에코간의 상관도를 측정하여 이동을 추정하며, 초기의 phase encoding gradient의 크기를 조정하여 이러한 이동을 제거한다. 결과 : 제안한 $T_2$-weighted half courier EPI 영상기법을 1.0 Tesla 전신 MRI 시스템에 적용하였다. 실험 조건은 single shot으로 TR은 무한대이고, TE는 72ms와 96ms로 설정하였다. 제안한 영상기법을 이용하여 single scan으로 강한 $T_2$ 대조도를 갖는 128x128의 고해상도 EPI 영상을 얻을 수 있었다. 결론 : 제안한 Half Fourier기법을 이용하여 기존의 $64{\times}64$ 영상보다 해상도를 높인 $128{\times}128$ EPI영상을 single scan으로 얻을수 있었으며, 에코의 적절한 배치를 통해 임상에서 널리 사용되는 $T_2$ 대조도를 얻을 수 있었다. 제안한 방법은 특별한 하드웨어의 추가 없이, 펄스 시퀀스와 tuning 및 재구성 알고리즘 등의 소프트웨어적인 방법만으로 구현이 가능하여 많은 임상 응용이 기대된다.

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사용자의 신체적 특징과 뇌파 집중 지수를 이용한 가상 모니터 개념의 NUI/NUX (NUI/NUX of the Virtual Monitor Concept using the Concentration Indicator and the User's Physical Features)

  • 전창현;안소영;신동일;신동규
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제16권6호
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    • pp.11-21
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    • 2015
  • Human-Computer Interaction(HCI)에 대한 관심도가 높이지면서, HCI에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 이와 더불어 사용자의 몸짓이나 음성을 이용하는 Natural User Interface/Natural User eXperience(NUI/NUX)에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. NUI/NUX의 경우, 제스처 인식이나 음성 인식 등의 인식 알고리즘이 필요하다. 하지만 이러한 인식 알고리즘은 전처리, 정규화, 특징 추출과 같은 단계를 거쳐야하기 때문에 구현이 복잡하고, 트레이닝에 많은 시간을 투자해야 한다는 단점이 있다. 최근에는 NUI/NUX 개발 도구로 Microsoft 사의 Kinect가 개발되어 개발자와 일반인들에게 많은 관심을 받고 있고, 이를 이용한 다양한 연구가 진행 중에 있다. 본 저자들의 이전 연구에서도 사용자의 신체적 특징을 이용하여 뛰어난 직관성을 가진 핸드 마우스를 구현하였다. 하지만 마우스의 움직임이 부자연스럽고 정확도가 낮아 사용자가 사용하기 다소 어려웠다는 단점이 있다. 본 연구에서는 Kinect를 통해 사용자의 신체적 특징을 실시간으로 추출하고, 이를 이용해 가상 모니터라는 새로운 개념을 추가한 핸드 마우스 인터페이스를 설계하고 구현하였다. 가상 모니터는 사용자의 손으로 마우스를 제어할 수 있는 가상의 공간을 의미한다. 이를 통해 가상 모니터 상의 손의 좌표를 실제 모니터 상의 좌표로 정확하게 매핑(mapping)이 가능하다. 가상 모니터를 사용함으로써 이전 연구의 장점인 직관성을 유지하고, 단점인 정확도를 높일 수 있다. 추가적으로 뇌파 집중 지표를 이용해 사용자의 불필요한 행동을 인식하여 핸드 마우스 인터페이스의 정확도를 높였다. 제안하는 핸드 마우스의 직관성과 정확성을 평가하기 위하여 10대부터 50대까지 50명에게 실험을 하였다. 직관성 실험 결과로 84%가 1분 이내에 사용방법을 터득하였다. 또한 동일한 피실험자에게 일반적인 마우스 기능(드래그, 클릭, 더블클릭)에 대해 정확성 실험을 한 결과로 드래그 80.9%, 클릭 80%, 더블 클릭 76.7%의 정확성을 보였다. 실험 결과를 통해 제안하는 핸드 마우스 인터페이스의 직관성과 정확성을 확인하였으며, 미래에 손으로 시스템이나 소프트웨어를 제어하는 인터페이스의 좋은 예시가 될 것으로 기대된다.

기업의 SNS 노출과 주식 수익률간의 관계 분석 (The Analysis on the Relationship between Firms' Exposures to SNS and Stock Prices in Korea)

  • 김태환;정우진;이상용
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제24권2호
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    • pp.233-253
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    • 2014
  • Can the stock market really be predicted? Stock market prediction has attracted much attention from many fields including business, economics, statistics, and mathematics. Early research on stock market prediction was based on random walk theory (RWT) and the efficient market hypothesis (EMH). According to the EMH, stock market are largely driven by new information rather than present and past prices. Since it is unpredictable, stock market will follow a random walk. Even though these theories, Schumaker [2010] asserted that people keep trying to predict the stock market by using artificial intelligence, statistical estimates, and mathematical models. Mathematical approaches include Percolation Methods, Log-Periodic Oscillations and Wavelet Transforms to model future prices. Examples of artificial intelligence approaches that deals with optimization and machine learning are Genetic Algorithms, Support Vector Machines (SVM) and Neural Networks. Statistical approaches typically predicts the future by using past stock market data. Recently, financial engineers have started to predict the stock prices movement pattern by using the SNS data. SNS is the place where peoples opinions and ideas are freely flow and affect others' beliefs on certain things. Through word-of-mouth in SNS, people share product usage experiences, subjective feelings, and commonly accompanying sentiment or mood with others. An increasing number of empirical analyses of sentiment and mood are based on textual collections of public user generated data on the web. The Opinion mining is one domain of the data mining fields extracting public opinions exposed in SNS by utilizing data mining. There have been many studies on the issues of opinion mining from Web sources such as product reviews, forum posts and blogs. In relation to this literatures, we are trying to understand the effects of SNS exposures of firms on stock prices in Korea. Similarly to Bollen et al. [2011], we empirically analyze the impact of SNS exposures on stock return rates. We use Social Metrics by Daum Soft, an SNS big data analysis company in Korea. Social Metrics provides trends and public opinions in Twitter and blogs by using natural language process and analysis tools. It collects the sentences circulated in the Twitter in real time, and breaks down these sentences into the word units and then extracts keywords. In this study, we classify firms' exposures in SNS into two groups: positive and negative. To test the correlation and causation relationship between SNS exposures and stock price returns, we first collect 252 firms' stock prices and KRX100 index in the Korea Stock Exchange (KRX) from May 25, 2012 to September 1, 2012. We also gather the public attitudes (positive, negative) about these firms from Social Metrics over the same period of time. We conduct regression analysis between stock prices and the number of SNS exposures. Having checked the correlation between the two variables, we perform Granger causality test to see the causation direction between the two variables. The research result is that the number of total SNS exposures is positively related with stock market returns. The number of positive mentions of has also positive relationship with stock market returns. Contrarily, the number of negative mentions has negative relationship with stock market returns, but this relationship is statistically not significant. This means that the impact of positive mentions is statistically bigger than the impact of negative mentions. We also investigate whether the impacts are moderated by industry type and firm's size. We find that the SNS exposures impacts are bigger for IT firms than for non-IT firms, and bigger for small sized firms than for large sized firms. The results of Granger causality test shows change of stock price return is caused by SNS exposures, while the causation of the other way round is not significant. Therefore the correlation relationship between SNS exposures and stock prices has uni-direction causality. The more a firm is exposed in SNS, the more is the stock price likely to increase, while stock price changes may not cause more SNS mentions.

PET/CT 장비와 영상 재구성 차이에 따른 EQ PET을 이용한 표준섭취계수의 평가 (Evaluation of Standardized Uptake Value applying EQ PET across different PET/CT scanners and reconstruction)

  • 윤석환;김병진;문일상;이홍재
    • 핵의학기술
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    • 제22권1호
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    • pp.35-42
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    • 2018
  • 양전자 방출 단층촬영에서 정량적 평가에 통상적으로 쓰이는 표준섭취계수(SUV : Standardized Uptake Value)는 종양의 병소와 병기의 진단 그리고 치료 성적 평가에 있어서 사용되고 있는 유용한 지표이다. 하지만 SUV는 환자의 체격, 검사까지의 시간, 부분용적 효과, 관심영역의 설정, 검사장비, 영상재구성 차이 등에 따라 변화 되므로 다양한 인자의 영향을 고려하여야만 한다. 그 중에서도 PET/CT 장비와 영상의 재구성 방법의 차이에 의한 SUV의 차이를 SIEMENS 사의 EQ PET을 이용하여 방사능의 차이를 보정 할 수 있게 되었다. 그러므로 본 연구에서는 phantom 실험과 FDG PET 임상영상의 SUVmax를 비교 하여 EQ PET을 적용함으로써, SUV의 변화를 평가 하고 EQ PET의 유용성에 대해서 검증해보고자 하였다. 본원의 3대의 PET/CT 장비인 Biograph true point 40, Biograph mCT 40, Biograph mCT 64 장비를 이용하여 $^{18}F-FDG$를 주입 한 NEMA IEC body phantom 영상을 획득 한 후 OSEM3D+PSF, OSEM3D+TOF, OSEM3D+PSF+TOF의 알고리즘을 이용하여 영상을 재구성 하였다. 각각 재구성된 영상에서 관심영역의 방사능 농도를 측정한 후, EARL에서 권고하는 NEMA IEC body phantom의 방사능 농도의 회복계수 값을 비교하여 서로 다른 PET system 간에 방사능 농도의 차이를 줄일 수 있는 EQ filter 값을 산출 하였다. 산출한 EQ Filter 값을 장비와 영상 재구성에 따라 적용하여 팬텀의 회복계수와 61명의 폐암환자의 FDG PET 영상에서 종양의 SUVmax를 비교 분석 하였다. 3대의 PET/CT 장비에서 영상의 재구성 알고리즘을 달리하여 획득한 phantom의 영상의 6개구의 평균 변동계수는 EQ PET 적용 전 후의 값은 OSEM3D 재구성 영상에서 각각 0.05, 0.04 OSEM3D+TOF 재구성 영상에서는 각각 0.04, 0.03, OSEM3D+PSF 재구성 영상에서는 각각 0.04, 0.03, OSEM3D+PSF+TOF 재구성 영상에서는 각각 0.03, 0.02 값을 보여 EQ PET 적용 후 팬텀의 6개 구의 평균 변동계수는 감소하였다. 임상 영상 비교 에서는 폐암환자 종양의 SUVmax는 OSEM3D, OSEM3D+TOF, OSEM3D+PSF, OSEM3D+PSF+TOF 순으로 증가하였으며, EQ PET 적용 후 재구성 영상에 대한 SUVmax는 통계적으로 유의한 차이가 없었다(p=1.000). PET/CT 영상에서 서로 다른 PET/CT 장비와 영상의 재구성 방법의 차이에 의해 발생하는 방사능 농도의 차이를 EQ PET을 이용하여 측정함으로서 장비와 영상 재구성별 방사능 농도의 편차가 감소되었다. PET 영상에서 정량적 평가에 이용되는 SUV의 편차를 줄일 수 있어 종양의 병소와 병기의 진단, 그리고 치료 성적평가의 정량적 평가 신뢰도가 향상 될 것으로 사료된다.

협업필터링에서 고객의 평가치를 이용한 선호도 예측의 사전평가에 관한 연구 (Pre-Evaluation for Prediction Accuracy by Using the Customer's Ratings in Collaborative Filtering)

  • 이석준;김선옥
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제17권4호
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    • pp.187-206
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    • 2007
  • The development of computer and information technology has been combined with the information superhighway internet infrastructure, so information widely spreads not only in special fields but also in the daily lives of people. Information ubiquity influences the traditional way of transaction, and leads a new E-commerce which distinguishes from the existing E-commerce. Not only goods as physical but also service as non-physical come into E-commerce. As the scale of E-Commerce is being enlarged as well. It keeps people from finding information they want. Recommender systems are now becoming the main tools for E-Commerce to mitigate the information overload. Recommender systems can be defined as systems for suggesting some Items(goods or service) considering customers' interests or tastes. They are being used by E-commerce web sites to suggest products to their customers who want to find something for them and to provide them with information to help them decide which to purchase. There are several approaches of recommending goods to customer in recommender system but in this study, the main subject is focused on collaborative filtering technique. This study presents a possibility of pre-evaluation for the prediction performance of customer's preference in collaborative filtering before the process of customer's preference prediction. Pre-evaluation for the prediction performance of each customer having low performance is classified by using the statistical features of ratings rated by each customer is conducted before the prediction process. In this study, MovieLens 100K dataset is used to analyze the accuracy of classification. The classification criteria are set by using the training sets divided 80% from the 100K dataset. In the process of classification, the customers are divided into two groups, classified group and non classified group. To compare the prediction performance of classified group and non classified group, the prediction process runs the 20% test set through the Neighborhood Based Collaborative Filtering Algorithm and Correspondence Mean Algorithm. The prediction errors from those prediction algorithm are allocated to each customer and compared with each user's error. Research hypothesis : Two research hypotheses are formulated in this study to test the accuracy of the classification criterion as follows. Hypothesis 1: The estimation accuracy of groups classified according to the standard deviation of each user's ratings has significant difference. To test the Hypothesis 1, the standard deviation is calculated for each user in training set which is divided 80% from MovieLens 100K dataset. Four groups are classified according to the quartile of the each user's standard deviations. It is compared to test the estimation errors of each group which results from test set are significantly different. Hypothesis 2: The estimation accuracy of groups that are classified according to the distribution of each user's ratings have significant differences. To test the Hypothesis 2, the distributions of each user's ratings are compared with the distribution of ratings of all customers in training set which is divided 80% from MovieLens 100K dataset. It assumes that the customers whose ratings' distribution are different from that of all customers would have low performance, so six types of different distributions are set to be compared. The test groups are classified into fit group or non-fit group according to the each type of different distribution assumed. The degrees in accordance with each type of distribution and each customer's distributions are tested by the test of ${\chi}^2$ goodness-of-fit and classified two groups for testing the difference of the mean of errors. Also, the degree of goodness-of-fit with the distribution of each user's ratings and the average distribution of the ratings in the training set are closely related to the prediction errors from those prediction algorithms. Through this study, the customers who have lower performance of prediction than the rest in the system are classified by those two criteria, which are set by statistical features of customers ratings in the training set, before the prediction process.

주제목록을 위한 한국용어열색인 시스템의 기능 (Function of the Korean String Indexing System for the Subject Catalog)

  • 윤구호
    • 한국문헌정보학회지
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    • 제15권
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    • pp.225-266
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    • 1988
  • Various theories and techniques for the subject catalog have been developed since Charles Ammi Cutter first tried to formulate rules for the construction of subject headings in 1876. However, they do not seem to be appropriate to Korean language because the syntax and semantics of Korean language are different from those of English and other European languages. This study therefore attempts to develop a new Korean subject indexing system, namely Korean String Indexing System(KOSIS), in order to increase the use of subject catalogs. For this purpose, advantages and disadvantages between the classed subject catalog nd the alphabetical subject catalog, which are typical subject ca-alogs in libraries, are investigated, and most of remarkable subject indexing systems, in particular the PRECIS developed by the British National Bibliography, are reviewed and analysed. KOSIS is a string indexing based on purely the syntax and semantics of Korean language, even though considerable principles of PRECIS are applied to it. The outlines of KOSIS are as follows: 1) KOSIS is based on the fundamentals of natural language and an ingenious conjunction of human indexing skills and computer capabilities. 2) KOSIS is. 3 string indexing based on the 'principle of context-dependency.' A string of terms organized accoding to his principle shows remarkable affinity with certain patterns of words in ordinary discourse. From that point onward, natural language rather than classificatory terms become the basic model for indexing schemes. 3) KOSIS uses 24 role operators. One or more operators should be allocated to the index string, which is organized manually by the indexer's intellectual work, in order to establish the most explicit syntactic relationship of index terms. 4) Traditionally, a single -line entry format is used in which a subject heading or index entry is presented as a single sequence of words, consisting of the entry terms, plus, in some cases, an extra qualifying term or phrase. But KOSIS employs a two-line entry format which contains three basic positions for the production of index entries. The 'lead' serves as the user's access point, the 'display' contains those terms which are themselves context dependent on the lead, 'qualifier' sets the lead term into its wider context. 5) Each of the KOSIS entries is co-extensive with the initial subject statement prepared by the indexer, since it displays all the subject specificities. Compound terms are always presented in their natural language order. Inverted headings are not produced in KOSIS. Consequently, the precision ratio of information retrieval can be increased. 6) KOSIS uses 5 relational codes for the system of references among semantically related terms. Semantically related terms are handled by a different set of routines, leading to the production of 'See' and 'See also' references. 7) KOSIS was riginally developed for a classified catalog system which requires a subject index, that is an index -which 'trans-lates' subject index, that is, an index which 'translates' subjects expressed in natural language into the appropriate classification numbers. However, KOSIS can also be us d for a dictionary catalog system. Accordingly, KOSIS strings can be manipulated to produce either appropriate subject indexes for a classified catalog system, or acceptable subject headings for a dictionary catalog system. 8) KOSIS is able to maintain a constistency of index entries and cross references by means of a routine identification of the established index strings and reference system. For this purpose, an individual Subject Indicator Number and Reference Indicator Number is allocated to each new index strings and new index terms, respectively. can produce all the index entries, cross references, and authority cards by means of either manual or mechanical methods. Thus, detailed algorithms for the machine-production of various outputs are provided for the institutions which can use computer facilities.

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감쇠보정, 산란보정 및 해상도복원이 정량적 심근 SPECT의 관상동맥질환 진단성능에 미치는 효과 (Effect of Attenuation Correction, Scatter Correction and Resolution Recovery on Diagnostic Performance of Quantitative Myocardial SPECT for Coronary Artery Disease)

  • 황경훈;이동수;팽진철;이명묵;정준기;이명철
    • 대한핵의학회지
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    • 제36권5호
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    • pp.288-297
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    • 2002
  • 목적: 심근 SPECT 영상의 재구성 과정에 감쇠보정, 산란보정 및 해상도복원 시스템(ASCRR)이 적용되었을 때 관상동맥질환 진단의 진단능 변화를 정량적 심근 SPECT에서 조사하였다. 대상 및 방법: 관상동맥질환이 의심되는 환자 75명과 관상동맥질환 저위험군 20명의 환자에 대하여 휴식기 Tl-201/부하기 Tc-99m-MIBI 게이트 심근 SPECT를 시행한 후, ASCRR을 적용하여 적용 전후의 예민도 및 특이도와 정상검출율의 변화를 구하였다. 결과: ASCRR 적용 후, 전반적인 진단능에는 유의한 변화가 없었다. 혈관 영역 별로는 좌전하행동맥(LAD)이나 좌회선동맥(LCX) 영역의 병변에서는 유의한 차이는 없었고, 우측관상동맥(RCA) 영역의 병변을 진단하는 데 있어서는 ASCRR의 적용 후 특이도는 유의하게 향상되었지만, 이와 더불어 예민도는 유의하게 감소되었다(모두 p<0.05). 정상검출율은 좌전하행동맥(LAD) 영역과 좌회선동맥(LCX) 영역에서는 ASCRR 적용 전후에 유의한 차이가 없었고, 우측관상동맥(RCA) 영역에서만 유의한 증가를 보여, 전반적으로는 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 결론: 심근 SPECT에서 감쇠보정 및 산란교정, 그리고 해상도복원시스템의 적용은 관상동맥질환의 진단에 있어서 우측관상동맥(RCA) 영역의 정상검출율 및 특이도는 증가시키지만, 전반적인 진단능은 향상시키지 못한다.