• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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• pp.9-14
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• 2006

This paper develops a complete methodology for the mitigation of ionosphere spatial anomalies by GBAS systems fielded in the Conterminous U.S. (CONUS). It defines an ionosphere anomaly threat model based on validated observations of unusual ionosphere events in CONUS impacting GBAS sites in the form of a linear ‘wave front’ of constant slope and velocity. It then develops a simulation-based methodology for selecting the worst-case ionosphere wave front impact impacting two satellites simultaneously for a given GBAS site and satellite geometry, taking into account the mitigating effects of code-carrier divergence monitoring within the GBAS ground station. The resulting maximum ionosphere error in vertical position (MIEV) is calculated and compared to a unique vertical alert limit, or $VAL_{H2,I}$, that applies to the special situation of worst-case ionosphere gradients. If MIEV exceeds $VAL_{H2,I}$ for one or more otherwise-usable subset geometries (i.e., geometries for which the 'normal' vertical protection level, or $VPL_{H0}$, is less than the 'normal' VAL), the broadcast ${\sigma}_{pr_{-}gnd}$ and/or ${\sigma}_{vig}$ must be increased such that all such potentially-threatening geometries have VPL$_{H0}$ > VAL and thus become unavailable. In addition to surveying all aspects of the methods used to generate the required ${\sigma}_{pr_{-}gnd}$ and ${\sigma}_{vig}$ inflation factors for CONUS GBAS sites, related methods for deriving similar results for GBAS sites outside CONUS are suggested.

• Korean Journal of Mathematics
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• 제32권1호
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• pp.43-57
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• 2024

Given a domain X and a collection H of functions h : X → {0, 1}, the Vapnik-Chervonenkis (VC) dimension of H measures its complexity in an appropriate sense. In particular, the fundamental theorem of statistical learning says that a hypothesis class with finite VC-dimension is PAC learnable. Recent work by Fitzpatrick, Wyman, the fourth and seventh named authors studied the VC-dimension of a natural family of functions ℋ'²_t(E) : 𝔽²_q → {0, 1}, corresponding to indicator functions of circles centered at points in a subset E ⊆ 𝔽²_q. They showed that when |E| is large enough, the VC-dimension of ℋ'²_t(E) is the same as in the case that E = 𝔽²_q. We study a related hypothesis class, ℋ^d_t(E), corresponding to intersections of spheres in 𝔽^d_q, and ask how large E ⊆ 𝔽^d_q needs to be to ensure the maximum possible VC-dimension. We resolve this problem in all dimensions, proving that whenever |E| ≥ C_dq^d-1/(d-1) for d ≥ 3, the VC-dimension of ℋ^d_t(E) is as large as possible. We get a slightly stronger result if d = 3: this result holds as long as |E| ≥ C_3q^7/3. Furthermore, when d = 2 the result holds when |E| ≥ C_2q^7/4.

• 핵의학기술
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• 제15권2호
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• pp.30-35
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• 2011

현재 분해능 향상을 위한 프로그램인 Wide beam reconstruction (WBR: UltraSPECT, Israel) 을 사용하고 있다. WBR에 속해있는 Xact-Bone은 Planar영상과 Single photon emission computed tomography (SPECT) 영상의 분해능과 대조도를 향상시켜 상당한 영상의 질 향상에 도움을 준다고 보고 되어있다. 본 연구는 Xact-Bone의 임상적용에 대한 유용성을 알아보고자 한다. Xact-Bone에서의 유용성 평가는 분해능 평가와 Contrast Ratio를 비교분석하였다. Planar영상에서의 분해능 평가는 capillary tube를 이용하여 Full width at half maximum (FWHM)을 구하였고, Contrast Ratio분석은 2010년 1월부터 2010년 10월까지 bone scan 검사를 위해 본원에 내원한 50명의 환자 Xact-Bone의 사용 전 후 영상에서 Bone and Soft tissue (B/S) ratio 값을 비교 평가하였다. SPECT영상에서의 분해능 평가는 Triple Line Source Phantom을 이용하여 FWHM을 구하였고, Contrast Ratio 비교 분석은 NEMA IEC Body Phantom과 Standard Jaszczak Phantom을 이용하여 획득한 영상을 각각 Filtered backprojection (FBP), Orderd subset expectation maximization (OSEM), Xact-Bone으로 재구성하여 비교하였다. Planar영상에서의 유용성 평가는 capillary tube를 이용한 실험결과, FWHM은 기존의 Planar영상보다 WBR의 Xact-Bone 프로그램을 이용한 재구성 영상에서 약 20% 향상되었으며, B/S ratio값도 약 15% 향상되었다. SPECT영상의 유용성 평가는 Triple line Source Phantom을 이용한 실험결과, FWHM은 Xact-Bone이 FBP, OSEM 기법보다 각각 20%, 10% 향상되었다. 또한 NEMA IEC body Phantom을 이용한 Contrast Ratio 비교분석결과 각각 20%, 10% 향상되었고, Standard Jaszczak Phantom을 이용한 Contrast Ratio 비교분석 결과는 각각 90%, 50% 향상되었다. WBR의 Xact-bone 프로그램을 이용한 Planar 영상에서는 사용하지 않은 경우와 비교하였을 경우 상당한 영상의 분해능과 Contrast Ratio가 향상됨을 알 수 있었고, SPECT영상에서 기존의 FBP, OSEM 영상재구성 방법보다 분해능, Contrast Ratio가 향상됨을 알 수 있었다. 이에 WBR의 Xact-Bone을 이용함으로써 영상의 질적 향상이 기대되는 바이다. 하지만, 새로운 소프트웨어 도입시 병원의 특성에 맞는 protocol 과 임상적용이 필요하다고 사료된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.317-324
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• 2013

트위터 감성 분석은 트윗글의 감성을 긍정과 부정으로 분류하는 작업이다. 이 연구에서는 SentiWordNet(SWN) 감성 사전에 기반한 트윗글 감성 분석을 다룬다. SWN은 전체 영어 단어에 대해 단어의 의미별로 긍정, 부정의 감성 강도를 저장해 둔 감성 사전이다. 기존 SWN 기반 감성 분석 연구들은 문서에 출현하는 각 용어의 감성을 SWN으로부터 결정한 다음 이를 바탕으로 문서 전체의 감성을 결정하였는데, 그 방법들이 매우 다양하다. 예를 들어, 한 용어의 감성 결정 시 해당 용어의 SWN 내 의미별 긍정, 부정 감성 강도 차이들의 평균을 계산하거나 긍정과 부정 각각의 감성 강도 평균 혹은 최대값을 구하기도 하며, 문서 전체의 감성을 결정하는 경우에도 문서 내 용어들의 감성 값들에 대해 평균 혹은 최대값을 취하기도 하였다. 또한 SWN 내 형용사, 동사, 명사, 부사의 품사 집합 전체 혹은 특정 부분집합에 대해 위의 감성 결정 작업을 적용하기도 한다. 이처럼 기존 연구에서는 SWN 기반의 다양한 감성 자질 추출 절차가 시도되고 있으나 이들 자질 추출 기법 전반에 대한 성능 비교 연구는 찾기 힘들다. 이 연구에서는 SWN을 트위터 감성 분석에 활용하는 다양한 방법들을 일반화하는 절차들을 소개하고 각 방법들의 성능 비교 및 분석 결과를 제시한다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.123-132
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• 2013

최근 스마트 폰에 다양한 센서를 내장할 수 있게 되었고 스마트폰에 내장된 센서를 이용항 동작 인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰을 이용한 동작 인지는 노인 복지 지원이나 운동량 측정. 생활 패턴 분석, 운동 패턴 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 하지만 스마트 폰에 내장된 센서를 이용하여 동작 인지를 하는 방법은 사용되는 센서의 수에 따라 단일 센서를 이용한 동작인지와 다중 센서를 이용한 동작인지로 나눌 수 있다. 단일 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서를 이용하기 때문에 배터리 부담은 줄지만 다양한 동작을 인지할 때에 특징(feature) 추출의 어려움과 동작 인지 정확도가 낮다는 문제점이 있다. 그리고 다중 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서와 중력센서를 사용하고 필요에 따라 다른 센서를 추가하여 동작인지를 수행하며 다양한 동작을 보다 높은 정확도로 인지할 수 있지만 다수의 센서를 사용하기 때문에 배터리 부담이 증가한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스마트 폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작을 높은 정확도로 인지하는 방법을 제안한다. 서로 다른 10가지의 동작을 높을 정확도로 인지하기 위해 원시 데이터로부터 17가지 특징을 추출하고 각 동작을 분류하기 위해 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하였다. Ensemble of Nested Dichotomies 분류기는 다중 클래스 문제를 다수의 이진 분류 문제로 변형하여 다중 클래스 문제를 해결하는 방법으로 서로 다른 Nested Dichotomy 분류기의 분류 결과를 통해 다중 클래스 문제를 해결하는 기법이다. Nested Dichotomy 분류기 학습에는 Random Forest 분류기를 사용하였다. 성능 평가를 위해 Decision Tree, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machine과 비교 실험을 한 결과 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하여 동작 인지를 수행하는 것이 가장 높은 정확도를 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권12호
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• pp.1045-1055
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• 2007

잠재토픽모델(latent topic model)은 데이타에 내재된 특징적 패턴이나 데이타 정의 자질들 간의 상호 관련성을 확률적으로 모델링하고 자동 추출하는 모델로서 최근 텍스트 문서로부터의 의미 자질 자동 추출, 이미지를 비롯한 멀티미디어 데이타 분석, 생물정보학 분야 등에서 많이 응용되고 있다. 이러한 잠재토픽모델의 대규모 데이타에 대한 적용 시 그 효과 증대를 위한 중요한 이슈 중의 하나는 모델의 효율적 학습에 관한 것이다. 본 논문에서는 대표적 잠재토픽모델 중의 하나인 PLSA (probabilistic latent semantic analysis) 기법을 대상으로 점진적 EM 알고리즘을 활용한, 기본 EM 알고리즘 기반의 기존 학습에 대한 학습속도 증진 기법을 제안한다. 점진적 EM 알고리즘은 토픽 추론 시 전체 데이타에 대한 일괄적 E-step 대신에 일부 데이타에 대한 일련의 부분적 E-step을 수행하는 특징이 있으며 이전 데이터 일부에 대한 학습 결과를 바로 다음 데이타 학습에 반영함으로써 모델 학습의 가속화를 기대할 수 있다. 또한 이론적인 측면에서 지역해로의 수렴성이 보장되고 기존 알고리즘의 큰 수정 없이 구현이 용이하다는 장점이 있다. 논문에서는 해당 알고리즘의 기본적인 응용과 더불어 실제 적용과정 상에서의 가능한 데이터 분할법들을 제시하고 모델 학습 속도 개선 면에서의 성능을 실험적으로 비교 분석한다. 실세계 뉴스 문서 데이타에 대한 실험을 통해, 제안하는 기법이 기존 PLSA 학습 기법에 비해 유의미한 수준에서 학습 속도 증진을 달성할 수 있음을 보이며 추가적으로 모델의 병렬 학습 기법과의 조합을 통한 실험 결과를 간략히 제시한다.

• 응용통계연구
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• 제30권1호
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• pp.41-55
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• 2017

최근 골프는 많은 사람들의 취미 생활로서 자리를 잡아가고 있으며 골프와 관련된 연구도 다양하게 이루어지고 있다. 본 연구에서는 데이터 마이닝 기법을 사용하여 PGA 투어에 참여하는 선수들의 평균스코어를 예측하고 스코어에 유의한 영향을 미치는 변수들을 제시하고자 한다. 그리고 추가적으로 4개의 PGA 투어 플레이오프에 대해 상위 10명, 상위 25명의 선수들을 예측하는 것을 목표로 한다. 우리는 다양한 선형/비선형 회귀분석 방법을 이용하여 평균스코어를 예측하는데, 선형회귀분석 방법으로는 단계적 선택법, 모든 가능한 회귀모형, 라소(LASSO), 능형회귀, 주성분회귀분석을 사용하였으며 비선형회귀분석 방법으로는 트리(CART), 배깅, 그래디언트 부스팅, 신경망 모형, 랜덤 포레스트, 최근접이웃방법(KNN)을 사용하였다. 대부분의 모형에서 공통적으로 선택된 변수들을 살펴보면 페어웨이의 단단함와 그린의 풀의 높이, 평균최대풍속이 높을수록 선수들의 평균스코어는 높아지며 반대로 한 번에 퍼팅을 성공시키는 횟수와 그린적중률 실패 후 버디나 이글로 점수를 만드는 scrambling 변수들, 그리고 공을 멀리 보낼 수 있는 능력을 나타내는 longest drive는 그 값이 높아짐에 따라 선수들의 평균스코어가 낮아지는 경향이 있음을 알 수 있었다. 11가지 모형 모두 테스트 데이터인 2015년 경기 결과를 예측하는데 낮은 오류율을 보였으나 배깅과 랜덤 포레스트의 예측률이 가장 좋았으며 두 모형 모두 상위 10명과 상위 25명의 랭킹을 예측할 때 상당히 높은 적중률을 보였다.

• 핵의학기술
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• 제14권1호
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• pp.111-114
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• 2010

양전자 방출 단층촬영은 세포의 생화학적 변화에 따른 방사성의약품의 집적 정도를 영상화함으로서 암을 조기에 진단할 수 있는 검사방법으로 알려져 있다. 이러한 집적 정도는 여러 가지 원인에 따라 발생될 수 있는 것으로 $^{18}F$-FDG 주사량, 종양의 크기, 혈중 포도당 농도 등이 있다. 본 연구에서는 집적방사능과 2D와 3D 영상 획득이 방사능 농도(kBq/mL)에 미치는 영향에 대하여 평가하고자 한다. GE Discovery STe 16 PET/CT에서 1994 NEMA PET phantom을 이용하였으며, 배후방사능과 열소의 방사능 농도비가 1:2, 1:4, 1:8, 1:10, 1:20, 1:30 표준이 되도록 하여 2D와 3D로 영상을 획득하였다. 재구성 방법으로 2D와 3D 모두에서 반복연산법으로 반복횟수 2회, 부분집합 20을 적용하였다. 그리고 CT 감쇠보정법과 획득 시간은 10분으로 설정하였다. 또한 영상분석은 열소의 중심과 배후방사능에 동일한 관심영역을 설정 한 후 각 부분의 방사능 농도를 측정하여 비교 분석하였다. 설정된 관심영역의 배후방사능과 열소의 방사능 농도 비는 2D에서 1:1.93, 1:3.86, 1:7.79, 1:8.04, 1:18.72, 1:26.90, 3D는 1:1.95, 1:3.71, 1:7.10, 1:7.49, 1:15.10, 1:23.24 값을 얻었다. 또한 표준 방사능 농도비를 기준으로 한 백분율 차이(% Difference)는 2D에서 3.50%, 3.47%, 8.12%, 8.02%, 10.58%, 11.06%로 최소 3.47%에서 최대 11.06% 차이가 있고 3D는 3.66%, 4.80%, 8.38%, 23.92%, 23.86%, 22.69%로 최소 3.66%에서 최대 23.92%까지의 차이를 나타냈다. 방사능 농도가 증가할수록 실제 집적된 방사능 농도의 차이가 커짐을 알 수 있으며, 2D가 3D보다 평균 약 10.6% 높게 집적되어 방사능 농도 변화에 영향을 적게 받는 것으로 나타났다. 따라서 임상환자의 추적 검사에서 영상 획득 방법을 변화할 시 정확한 정량 평가를 위해서 이점을 고려하여 적용하여야 한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제23권3호
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• pp.253-261
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• 2002

양전자방출단층촬영기(Positron emission tomography, PET) 영상 개선을 위하여 적응적 공간 필터를 개발하였으며. 개발한 필터의 성능을 시뮬레이션데이터. 모형 PET 영상과 환자 PET 영상을 이용하여 평가하였다. 경계화소로 검출된 화소와 윈도우내의 모든 화소값이 동일한 화소는 보존하고. 그 외 화소에 대하여 2:7:2 비율로 가중치를 주어 정열한 후 중앙의 9개 화소에 대한 평균값으로 대치하였다. 경계화소를 검출하기 위하여 두 개의 임계값(TH7, TH2)을 이용하였으며. 다음의 조건을 만족하면 경계화소로 판단하였다 . THl ($pix_max{\times}0.1/log_2(NPM)$, NPM :주변값중 최상위 값과 최하위 값을 제외한 주변값들의 평균) 보다 작은 ADs (중앙값과 주변값의 차에 대한 절대값) 개수는 8-k이고. TH2 ($NPM{\times}0.1$) 보다 큰 ADs 개수는 k. 여기서 k는 2, 3 ‥‥ 6의 값을 가진다 성능평가 결과 이 연구에서 제안한 필터가 가우시안 필터, 가중메디안 필터, 부분집합평균메디안 필터 등과 비교하여 우수한 성능을 제공하는 것을 관찰하였다. 본 논문에서 개발한 간단한 적응적 공간 필터는 공간 분해능 저하는 최소화하면서 균일도와 대조도를 향상시키는데 효과적 이여서 정확한 PET 영상 해석에 기여할 것으로 기대된다

• 핵의학기술
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• 제18권1호
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• pp.62-68
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• 2014

치료 후 I-131 SPECT/CT는 잔류 갑상선 위치확인 및 전이유무를 판단하기 위하여 시행된다. 잔류 갑상선에 집적이 심한 경우 영상은 ringing artifact에 의하여 왜곡된다. 본 연구는 ringing artifact를 제거하고 영상의 질을 향상시키기 위한 적절한 post-filter의 적용에 대하여 제시하고자 한다. 본 실험은 hollow sphere와 아크릴통으로 구성된 phantom을 사용하여 SPECT/CT Discovery 670 (GE Healthcare, USA) 장비로 수행하였다. I-131용액을 hollow sphere에 184, 46, 9.2, 2.3 MBq/cc, 아크릴통에 46 kBq/cc을 각각 주입하였고 sphere 대 background의 비를 4000:1, 1000:1, 200:1, 50:1로 설정하였다. 데이터는 다음과 같은 조건으로 획득하였다(HEGP collimator 사용, Attenuation collection 적용, scan time 40 secs/frame, step angle 6도, scan mode non circular, evolution 적용과 미적용). 획득된 데이터는 OSEM (iteration 2, subset 10) 방식으로 재구성하였다. Post-filer의 사용에 따른 이미지의 변화를 보기 위해 3가지의 다른 post-filer들이 사용되었다(butterworth filter cut-off: 0.38, 0.43, 0.48, 0.53, 0.58, hanning filter cut-off: 0.8, 0.85, 0.9, 0.95, 1, gaussian FWHM: 3, 3.4, 4, 4.5, 5). 각각의 데이터는 MRIcro를 사용하여 contrast ratio, background variability를 분석하였고 e.soft ROI tool을 사용하여 FWHM값을 구하였다. Evolution을 적용한 경우, 모든 결과에서 contrast ratio값이 높게 나타났다. Evolution을 적용하지 않은 경우 star artifact 등 왜곡이 발생하였고 영상의 질이 현저히 낮아짐을 확인할 수 있었다. 4000:1, 1000:1, 200:1의 경우, butterworth filter 사용 시 ringing artifact가 발생하였으며 cut-off값이 커질수록 artifact가 감소하였다. Hanning filter를 사용한 경우 ringing artifact는 발생하지 않았다. Contrast ratio와 FWHM값이 butterworth filter나 hanning filter 적용 시 우수하였다. Gaussian filter경우 contrast ratio와 FWHM값에서 저조한 결과를 얻을 수 있었다. 50:1의 경우, 모든 경우에서 ringing artifact가 발생하지 않았다. Butterworth filter를 적용한 경우 가장 높은 contrast ratio와 가장 우수한 FWHM값을 나타내었다. 본 논문을 통하여 I-131 SPECT에서 ringing artifact가 발생 할 경우(thyroid remnant를 포함) hanning filter를 사용하여 영상을 재구성하고, ringing artifact가 발생하지 않을(remnant thyroid를 포함하지 않음) 경우 butterworth filter를 사용하여 재구성하는 것이 바람직하다는 사실을 알 수 있었다.