본 논문에서는 몬테카를로(Monte-Carlo) 방법을 이용해서 900MHz 수동형 RFID 시스템간의 간섭확률(Probability of Interference)을 획득하는 방법을 제시한다. 간섭원으로 동작하는 RFID 리더 방사 마스크 (emission mask)가 주워졌을 때 방사 마스크로부터 수신기 필터로 수신되는 in-band 간섭전력을 적은 계산 량으로 계산하는 방법을 제시하며 또한 수신 필터의 특성이 주워졌을 때 블로킹에 의한 out-of-band 간섭전력을 계산하는 방법도 제시한다. 제시된 방법에 근거해서 900MHz 대역에서 FHSS 시스템을 사용하는 RFID시스템의 경우와 채널을 센싱 후 송신을 시작하는 LBT 기능이 있는 FHSS 시스템 두 경우에 대해서 간섭확률을 계산한다. ERO에서 개발한 SEAMCAT 소프트웨어로 시뮬레이션하고 SEAMCAT 알고리즘을 MATLAB 툴로 구현 후 MATLAB으로 시뮬레이션 하여 결과가 거의 유사함을 보인다.
재구성 가능한 널 주파수를 가진 데시메이션이 없는 2차 공간상 이동평균 필터를 제안한다. 이 필터의 계수는 샘플링 커패시터를 스위칭 함으로써 가변할 수 있다. 유연한 널 주파수를 이용하여 간섭파를 효율적으로 제거할 수 있다. 데시메이션을 하지 않으므로 샘플링 주파수가 감소하면서 발생하는 에일리어싱 문제를 피할 수 있다. 이 필터는 1에서 2까지 변하는 ${\alpha}$를 이용 하여 $1:{\alpha}:1$의 가변하는 가중치를 가지도록 설계되었다. 이것은 두 널 주파수가 fs/3~fs/2와 fs/2~ 2fs/3 범위에서 변화하는 것을 의미한다. 제안된 필터는 TSMC 0.18-${\mu}m$ CMOS 공정에서 구현되었다. 시뮬레이션을 통해 두 널 주파수가 0.38~0.49fs와 0.51~0.62fs의 범위 내에서 변화하는 결과를 얻었다.
인터넷 공간에서 송신자와 수신자 사이의 신뢰성을 보장하는 안전한 비밀 통신을 위해 무결성과 보안성이 유지되어야 한다. 또한 암호 기법은 외부 공격으로부터 견고성을 유지하기 위한 중요한 요소이다. 이를 위해 암호화 기술과 스테가노그래피 방법이 사용된다. 스테가노그래피는 디지털 미디어에 통계적으로 유의미한 변화를 주지 않으면서 비밀 정보를 숨기는 방법이다. 초성, 중성, 종성으로 이루어지는 한글 자모를 변형한 후 커버 이미지의 RGB 화소 값에 각각 삽입하는 방법을 제안한다. 보안성을 향상시키기 위해 대체되어 변형된 정보를 최하위 영역에 숨기는 새로운 혼합 방법을 사용하였다. 이때 LSB와 LDR 기법을 혼합하여 적용하였다. 제안된 방법의 이미지 품질을 위해 PSNR을 계산하였다. 제안된 방법의 PSNR은 43.225dB이며, 최저수준을 만족하였음을 확인하였다.
Background and Objectives: Artificial neural networks (ANNs) are flexible and nonlinear models which can be used by clinical oncologists in medical research as decision making tools. This study aimed to predict distant metastasis (DM) of colorectal cancer (CRC) patients using an ANN model. Methods: The data of this study were gathered from 1219 registered CRC patients at the Research Center for Gastroenterology and Liver Disease of Shahid Beheshti University of Medical Sciences, Tehran, Iran (January 2002 and October 2007). For prediction of DM in CRC patients, neural network (NN) and logistic regression (LR) models were used. Then, the concordance index (C index) and the area under receiver operating characteristic curve (AUROC) were used for comparison of neural network and logistic regression models. Data analysis was performed with R 2.14.1 software. Results: The C indices of ANN and LR models for colon cancer data were calculated to be 0.812 and 0.779, respectively. Based on testing dataset, the AUROC for ANN and LR models were 0.82 and 0.77, respectively. This means that the accuracy of ANN prediction was better than for LR prediction. Conclusion: The ANN model is a suitable method for predicting DM and in that case is suggested as a good classifier that usefulness to treatment goals.
Faradmal, Javad;Soltanian, Ali Reza;Roshanaei, Ghodratollah;Khodabakhshi, Reza;Kasaeian, Amir
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제15권14호
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pp.5883-5888
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2014
Background: Breast cancer is the most common cancers in female populations. The exact cause is not known, but is most likely to be a combination of genetic and environmental factors. Log-logistic model (LLM) is applied as a statistical method for predicting survival and it influencing factors. In recent decades, artificial neural network (ANN) models have been increasingly applied to predict survival data. The present research was conducted to compare log-logistic regression and artificial neural network models in prediction of breast cancer (BC) survival. Materials and Methods: A historical cohort study was established with 104 patients suffering from BC from 1997 to 2005. To compare the ANN and LLM in our setting, we used the estimated areas under the receiver-operating characteristic (ROC) curve (AUC) and integrated AUC (iAUC). The data were analyzed using R statistical software. Results: The AUC for the first, second and third years after diagnosis are 0.918, 0.780 and 0.800 in ANN, and 0.834, 0.733 and 0.616 in LLM, respectively. The mean AUC for ANN was statistically higher than that of the LLM (0.845 vs. 0.744). Hence, this study showed a significant difference between the performance in terms of prediction by ANN and LLM. Conclusions: This study demonstrated that the ability of prediction with ANN was higher than with the LLM model. Thus, the use of ANN method for prediction of survival in field of breast cancer is suggested.
능동 합성 개구면 소나를 운용하는 소형 수중 무인체는 외부 수중환경의 영향으로 진행경로에 여러 가지 속도 교란이 발생될 수 있으며, 이는 코히어런트 합성 개구면 처리시 위상 오차를 발생시켜 탐지 이미지에 큰 영향을 미친다. 본 연구에서는 진행방향으로 주기적 사인형태의 속도 교란이 발생될 때 각 위치에서 왕복 진행 경사거리에 의해 발생되는 위상을 다중 수신 신호에 대한 상호상관 계수를 추정한 후 중첩된 DPC에서의 위치변위를 최대 허용범위 내에서의 평균값으로 보상하는 방법을 제시하였다. 시뮬레이션을 통하여 수중 무인체의 속도 교란 크기 및 변동 주파수에 의해 손상된 이미지는 제시된 위상 보상 방법으로 허위 표적 제거 및 방위해상도의 성능이 개선됨을 확인하였다.
웨이브가이드 초음파센서를 적용하여 소듐냉각 고속로 KALIMER-600의 원자로 노심과 내부구조물의 소듐내부가시화를 수행하는 이중회전 구동 C-스캔 시스템과 소프트웨어 프로그램 Under-Sodium MultiVIEW를 개발하였다. 이중회전 구동 C-스캔 시스템은 KALIMER-600 원자로 헤드의 이중회전 플러그를 모사하여 설계 제작하였으며 웨이브가이드 초음파센서에 초음파 펄스를 송수신할 수 있는 고출력 초음파 시스템과 스캐너 구동 제어 장치를 구축하였다. Under-Sodium MultiVIEW 프로그램은 이중회전 스캐너의 구동을 제어하면서 웨이브가이드 초음파센서에 초음파 신호를 송수신하여 영상 처리를 수행하는 소듐내부가시화 프로그램으로서 LabVIEW 그래픽 프로그램 언어를 기반으로 개발되었다. 이중회전 구동에 의한 수중 C-스캔 성능시험을 수행하여 Under-Sodium MultiVIEW 프로그램의 가시화 성능을 실험적으로 검증하였다.
도시에 산재한 각종 시설물의 유지 관리는 대부분 측량지식이 부족한 일반 관리자에 의해 수행되므로, 기 구축된 GIS 도면만으로는 대상물의 정확한 위치를 신속히 찾아내기가 어렵다. 따라서 최근에는 GIS도면이 입력된 UMPC 또는 PDA 등의 단말기에 VRS-RTK 또는 SBAS DGPS 장비 등을 연결하여 대상물의 위치를 신속히 찾아가는 모바일현장시스템이 사용되고 있으나, 2~3층 규모의 주택이 밀집되어 있는 지역에서는 가시위성수의 부족과 위치보정신호의 단절 및 다중경로의 오차 등으로 인해 측위에 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 가시 위성수 증강을 위해 GLONASS 신호 수신이 가능한 휴대용 DGPS 장비를 사용하고, 이에 수신율이 양호한 국토지리정보원의 네트워크 DGPS 보정신호를 적용하여 현장 실험을 실시하였다. 실험결과 네트워크 DGPS 장비는 주택가 밀집지역에서도 0.3~0.84m 이내의 높은 정확도로 측위가 가능하고 측위율도 매우 높게 나타나 향후 골목길에서의 각종시설물 관리에 널리 적용될 수 있을 것으로 사료된다.
GPS 신호는 수신 전력이 매우 낮으며, 민간용 신호의 경우에는 신호 구조가 잘 알려져 있어서 고의적 혹은 비고의적인 간섭에 취약하다. 많은 간섭 제거 기법이 연구되고 있으며 그 중에서 ATF가 상관전 처리 기법으로 널리 사용되고 있다. 그러나 ATF는 노치 폭과 관련된 설계 변수가 없어서 간섭을 제거하더라도 주변 주파수에 스펙트럼 손실을 가져온다. 반면 IIR 노치 필터는 노치 폭과 관련된 설계 변수가 있어서 CW 간섭에 대하여 매우 예리한 노치를 생성할 수 있으므로 스펙트럼 손실을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 적응 알고리즘을 적용할 수 있는 구조의 IIR 노치 필터를 제시하고, 소프트웨어 신호발생기와 실제 측정치를 이용하여 성능을 평가하였으며, IIR 필터의 SNR 손실이 FiR 필터에 비하여 5dB 정도 작은 것을 확인하였다.
Objective: The purpose of this study was to determine whether the results of fractal analysis can be used as criteria for midpalatal suture maturation evaluation. Methods: The study included 131 subjects aged over 18 years of age (range 18.1-53.4 years) who underwent cone-beam computed tomography. Skeletonized images of the midpalatal suture were obtained via image processing software and used to calculate fractal dimensions. Correlations between maturation stage and fractal dimensions were calculated using Spearman's correlation coefficient. Optimal fractal dimension cut-off values were determined using a receiver operating characteristic curve. Results: The distribution of maturation stages of the midpalatal suture according to the cervical vertebrae maturation index was highly variable, and there was a strong negative correlation between maturation stage and fractal dimension (-0.623, p < 0.001). Fractal dimension was a statistically significant indicator of dichotomous results with regard to maturation stage (area under curve = 0.794, p < 0.001). A test in which fractal dimension was used to predict the resulting variable that splits maturation stages into ABC and D or E yielded an optimal fractal dimension cut-off value of 1.0235. Conclusions: There was a strong negative correlation between fractal dimension and midpalatal suture maturation. Fractal analysis is an objective quantitative method, and therefore we suggest that it may be useful for the evaluation of midpalatal suture maturation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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