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- 저자 : 온승엽 ( Seung Yup Ohn ) (검색결과 3 건)
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단백체 스펙트럼 데이터의 분류를 위한 랜덤 포리스트 기반 특성 선택 알고리즘
온승엽,지승도,한미영,Ohn, Syng-Yup,Chi, Seung-Do,Han, Mi-Young 한국시뮬레이션학회 2013 한국시뮬레이션학회 논문지 Vol.22 No.4
본 논문에서는 질량 분석 방법에 의하여 산출된 단백체 데이터(mass spectrometric proteomic data)의 분류 분석(classification analysis)을 위한 새로운 특성 선택(feature selection) 방법을 제안한다. 이 방법은 i)높은 상관관계를 가지는 중복된 특성을 효과적으로 제거하는 전처리 단계와 ii)토너먼트(tournament) 전략을 사용하여 최적 특성 부분집합(optimal feature subset)을 탐색해 내는 단계로 구성되어 있다. 제안되는 방법을 실제 암진단에 사용되는 공개된 혈액 단백체 데이터에 적용하였으며 널리 사용되는 타 방법과 비교할 때 우수한 성능과 균형된 특이도와 민감도를 달성함을 실증하였다. This paper proposes a novel method for feature selection for mass spectrometric proteomic data based on Random Forest. The method includes an effective preprocessing step to filter a large amount of redundant features with high correlation and applies a tournament strategy to get an optimal feature subset. Experiments on three public datasets, Ovarian 4-3-02, Ovarian 7-8-02 and Prostate shows that the new method achieves high performance comparing with widely used methods and balanced rate of specificity and sensitivity.
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Genetic Algorithm과 다중부스팅 Classifier를 이용한 암진단 시스템
온승엽,지승도,Ohn, Syng-Yup,Chi, Seung-Do 한국시뮬레이션학회 2011 한국시뮬레이션학회 논문지 Vol.20 No.2
생물 및 의학계에서는 생물정보학(bioinformatics)의 데이터 중 혈청 단백질(proteome)에서 추출한 데이터가 질병의 진단에 관련된 정보를 가지고 있고, 이 데이터를 분류 분석함으로 질병을 조기에 진단 할 수 있다고 믿고 있다. 본 논문에서는 혈청 단백질(2-D PAGE: Two-dimensional polyacrylamide gel electrophoresis)로부터 암과 정상을 판별하는 새로운 복합분류기를 제안한다. 새로운 복합 분류기에서는 support vector machine(SVM)와 다층 퍼셉트론(multi-layer perceptron: MLP)와 k-최근 접 이웃(k-nearest neighbor: k-NN)분류기를 앙상블(ensemble) 방법으로 통합하는 동시에 다중 부스팅(boosting) 방법으로 각 분류기를 확장하여 부분류기(subclassifier)의 배열(array)으로서 복합분류기를 구성하였다. 각 부분류기에서는 최적 특성 집합 (feature set)을 탐색하기 위하여 유전 알고리즘(genetic algorithm: GA)를 적용하였다. 복합분류기의 성능을 측정하기 위하여 암연구에서 얻어진 임상 데이터를 복합분류기에 적용하였고 결과로서 단일 분류기 보다 높은 분류 정확도와 안정성을 보여 주었다. It is believed that the anomalies or diseases of human organs are identified by the analysis of the patterns. This paper proposes a new classification technique for the identification of cancer disease using the proteome patterns obtained from two-dimensional polyacrylamide gel electrophoresis(2-D PAGE). In the new classification method, three different classification methods such as support vector machine(SVM), multi-layer perceptron(MLP) and k-nearest neighbor(k-NN) are extended by multi-boosting method in an array of subclassifiers and the results of each subclassifier are merged by ensemble method. Genetic algorithm was applied to obtain optimal feature set in each subclassifier. We applied our method to empirical data set from cancer research and the method showed the better accuracy and more stable performance than single classifier.
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항공 우주 해상 : 차세대 공항 서비스를 위한 베이지안 연령추정기법을 이용하는 스마트 디지털 사이니지에 대한 연구
김춘호 ( Chun Ho Kim ),이동우 ( Dong Woo Lee ),백경민 ( Gyeong Min Baek ),문성엽 ( Seong Yeop Moon ),허찬 ( Chan Heo ),나종화 ( Jong Whoa Na ),온승엽 ( Seung Yup Ohn ),최우영 ( Woo Young Choi ) 한국항행학회 2014 韓國航行學會論文誌 Vol.18 No.6
차세대 공항 서비스를 위하여 고객의 연령 정보를 인식하는 스마트 디지털 사이니지를 제안한다. 제안된 시스템은 고객의 얼굴을 검출하고 연령대를 베이지안 분류기법을 이용하여 추정하여 맞춤형 정보를 디스플레이 함으로서 고객의 만족도를 향상시키도록 설계되었다. 연령대 인식은 카메라를 이용하여 고객의 얼굴 영상을 획득한 뒤, 얼굴의 주름을 계산하고 베이지안 분류기를 이용하여 연령대를 추정한다. 개발된 연령대 인식기반 스마트 디지털 사이니지는 영상시스템 평가용 FERET 얼굴 데이터베이스를 이용하여 성능을 검증하였다. 연령추정 스마트 디지털 사이니지는 다양한 연령대의 공항고객에게 맞춤형 광고를 제시함으로서 광고 효율을 개선하여 공항 고객의 만족도 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. We propose an age estimation-based smart digital signage for the next-generation airport service. The proposed system can recognize the face of the customer so that it can display the selective information. Using a webcam, the system captures the face of the customer and estimates the age of the customer by calculating the wrinkle density of the face and applying bayesian classifier. The developed age estimation method is tested with a face database for the performance evaluation. We expect the new digital signage may improve the satisfaction of customers of the airport business.
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