독립성분의 순서화 방법 비교

최은빈,조수림,박미라 한국통계학회 2017 응용통계연구 Vol.30 No.6

Independent component analysis is a multivariate approach to separate mixed signals into original signals. It is the most widely used method of blind source separation technique. ICA uses linear transformations such as principal component analysis and factor analysis, but differs in that ICA requires statistical independence and non-Gaussian assumptions of original signals. PCA have a natural ordering based on cumulative proportion of explained variance; howerver, ICA algorithms cannot identify the unique optimal ordering of the components. It is meaningful to set order because major components can be used for further analysis such as clustering and low-dimensional graphs. In this paper, we compare the performance of several criteria to determine the order of the components. Kurtosis, absolute value of kurtosis, negentropy, Kolmogorov-Smirnov statistic and sum of squared coefficients are considered. The criteria are evaluated by their ability to classify known groups. Two types of data are analyzed for illustration. 독립성분분석은 혼합된 신호에서 원신호들을 분리하기 위해서 사용되는 다변량 분석방법으로서, 블라인드 음원 분리 중 가장 널리 사용되는 방법이다. 독립성분분석은 주성분분석이나 요인분석과 같이 선형변환을 사용하지만, 원신호들의 통계적 독립과 비정규성 가정을 필요로 한다는 점에서 다르다. 설명되는 분산의 누적비율이 클수록 더 중요한 성분을 의미하게 되는 주성분분석과 달리, 독립성분분석에서는 독립성분들의 중요순서를 결정하는데 적절한 유일한 기준이 정해지지 않는다. 군집분석이나 차원축소된 그래프 작성 등과 같은 후속 연구를 진행하기 위해서는 일부의 주요 독립성분을 사용하게 되므로, 성분의 순서를 정하는 것은 의미가 있다. 본 연구에서는 성분의 순서를 결정하기 위한 몇 가지 기준의 성능을 비교하였다. 첨도와 첨도의 절댓값, 음의 엔트로피, 콜모고로프-스미르노프 통계량, 계수제곱합을 이용한 방법이 고려되었다. 이들은 알려진 그룹을 분류하는 능력을 기준으로 평가되었다. 두 가지 형태의 자료를 이용한 분석결과를 제시하였다.

국가과학기술정보서비스플랫폼 NTIS 지속적 사용의도 결정요인에 관한 연구: UTAUT 및 TTF모형을 중심으로

최은빈,손달호 한국정보시스템학회 2022 情報시스템硏究 Vol.31 No.2

Purpose In this study, in order to understand the effects of NTIS users' behavioral scientific behaviors and determinants, an integrated model of the UTAUT(Unified Theory of Acceptance and Use of Technology) model and TTF(Task-Technology Fit) model, which are frequently used MIS field, was presented and empirical analysis was conducted. Design/methodology/approach In this study, an online survey was conducted on researchers from organizations carrying out national R&D projects, institutions, universities, and dedicated management institutions and the collected data verified hypotheses established using the SPSS 25.0 statistical package and structural equation model using AMOS. Findings The results showed that NTIS users' business activities had a positive(+) effect on task-technology fit and task-technology fit had a positive(+) effect on performance expectation, effort expectation, and continuous intention-to-use intention. In addition, the performance expectation, effort expectation, and promotion conditions presented in research model had a positive(+) effect on the continuous intention-to-use. The research results derived through this study are expected to contribute substantially to subsequent research in the field related to information sharing platforms.

지역개발기구의 기능이 지역산업발전에 미치는 영향 : 혁신주체 관계자의 인식을 중심으로

최은빈,최무진 경성대학교 산업개발연구소 2012 산업혁신연구 Vol.28 No.1

지역에는 기업, 연구기관, 대학, 지역개발기구 등 다양한 혁신주체들이 있다. 2002년부터 시작된 지역전략산업육성사업은 지역산업의 경쟁력 강화와 국가균형발전을 목표로 지역경제의 지속적 성장을 견인하기 위한 혁신적 산업정책의 일환이다. 이 지역전략산업육성사업은 지역혁신 사업을 총괄하기 위한 목적으로 수도권을 제외한 전국 13개 광역 시·도에 지역개발기구라 할 수 있는 전략산업기획단을 설립·운영하였다. 전략산업기획단은 해당 지역의 산업기술에 대한 투자 및 지원 정책을 다양화하고, 지역발전을 위한 산업정책의 기획능력을 강화함으로써 다양한 국책사업의 지역유치, 산·학·연·관 연계를 통한 수요지향의 연구개발 등 의미 있는 변화들을 창출하였다. 본 연구에서는 경북지역의 사례를 들어 지역혁신주체의 하나인 전략산업기획단의 기능이 지역산업발전에 어떤 영향을 미치는지를 혁신주체 관계자의 인식을 바탕으로 분석하였으며, 이를 근거로 차기 지역산업정책의 사업평가를 위한 방향을 제시하였다. 문헌연구를 근거로 연구모형과 검증할 가설들을 도출하였으며, 편의적 샘플링에 근거하여 지역전략산업진흥사업에 대해 잘 알고 있거나 경험이 있는 공무원, 지역혁신 전문가, 교수, 언론인, 협회와 단체의 전문가를 대상으로 설문조사를 시행하였다. 분석결과, 전문가들은 주로 혁신주체의 연계협력기능이 지역경제성장에, DB구축기능이 지역산업성장과 지역균형발전에, 연구기획기능이 지역혁신강화에 각기 유의한 영향을 미치는 것으로 인식하였다. 이어 이러한 분석결과가 갖는 의미와 결론들 그리고 연구의 한계를 기술하였다.

Deep bite을 동반한 제Ⅰ급 부정교합 환자의 상악 제2대구치 발치 치험례

최은빈,유형석 연세대학교 치과대학 두개안면기형연구소 2002 연세임상교정 Vol.9 No.-

大承氣湯이 중대뇌동맥 폐쇄 흰쥐의 신경세포 자연사에 미치는 영향

최은빈(Eun Bin Choi),김연섭(Youn Sub Kim) 한의병리학회 2008 동의생리병리학회지 Vol.22 No.2

초음파센서 기반의 드론 프로젝션 영상의 파동현상 안정화

최은빈(Eunbin Choi),박영현(Younghyeon Park),전병우(Byeungwoo Jeon) 한국방송·미디어공학회 2019 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2019 No.11

드론 탑재형 프로젝터를 위한 센서정보 기반 프로젝션 영상 안정화 평가 방법

최은빈(Eunbin Choi),박영현(Younghyeon Park),전병우(Byeungwoo Jeon) 한국방송·미디어공학회 2019 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2019 No.6

이동형 프로젝션 디스플레이의 고속 안정화를 위한 모델계수 산출 방법

최은빈(Eunbin Choi),박영현(Younghyeon Park),전병우(Byeungwoo Jeon) 대한전자공학회 2018 대한전자공학회 학술대회 Vol.2018 No.11

In this paper, we propose a method for calculating model parameters for fast stabilizing a moving projection display mounted on a flying drone. The projected image by the drone-projector system is distorted by the movement of drone. For calibrating the image, we calculate a perspective projection transformation matrix between the distorted and the original images, and investigate the change of model parameters according to the angle of the projection. The model parameters with respect to the angle are stored in the lookup-table (LUT) which helps to easily find the transformation matrix for transforming the distorted projection image.

소프트 보팅을 이용한 합성곱 오토인코더 기반 스트레스 탐지

최은빈(Eun Bin Choi),김수형(Soo Hyung Kim) 한국스마트미디어학회 2023 스마트미디어저널 Vol.12 No.11

스트레스는 감당하기 어려운 외부 또는 내부 요인으로부터 유발되는 것으로 현대 사회의 주요한 문제 중 하나이다. 높은 스트레스가 장기적으로 지속되면 만성적으로 발전할 수 있으며, 건강 및 생활 전반에 큰 악영향을 초래할 수 있다. 그러나 만성적인 스트레스를 겪는 사람들은 자신이 스트레스를 받고 있는지 알아차리기 어렵기 때문에 사전에 스트레스를 인지하고 관리하는 것이 중요하다. 웨어러블 기기로부터 측정된 생체 신호를 이용하여 스트레스를 탐지한다면, 스트레스를 효율적으로 관리할 수 있을 것이다. 그러나 생체 신호를 이용하는 데에는 두 가지 문제점이 있다. 첫째로 생체 신호에서 수작업 특징을 추출하는 것은 바이어스를 발생시킬 수 있으며, 두 번째는 실험 주체에 따라 분류 모델 성능의 변이가 클 수 있다는 것이다. 본 논문에서는 데이터의 핵심적인 특징을 표현할 수 있는 합성곱 오토인코더를 이용해 바이어스를 줄이고 앙상블 학습 중 하나인 소프트 보팅을 이용해 일반화 능력을 높여 성능의 변이를 줄이는 모델을 제안한다. 모델의 일반화 성능을 확인하기 위하여 LOSO 교차 검증 방법을 이용하여 성능을 평가한다. 본 논문에서 제안한 모델은 WESAD 데이터셋을 이용하여 높은 성능을 보여주었던 기존의 연구들보다 우수한 정확도를 보임을 확인하였다. Stress is a significant issue in modern society, often triggered by external or internal factors that are difficult to manage. When high stress persists over a long term, it can develop into a chronic condition, negatively impacting health and overall well-being. However, it is challenging for individuals experiencing chronic stress to recognize their condition, making early detection and management crucial. Using biosignals measured from wearable devices to detect stress could lead to more effective management. However, there are two main problems with using biosignals: first, manually extracting features from these signals can introduce bias, and second, the performance of classification models can vary greatly depending on the subject of the experiment. This paper proposes a model that reduces bias using convo utional autoencoders, which can represent the key features of data, and enhances generalizability by employing soft voting, a method of ensemble learning, to minimize performance variability. To verify the generalization performance of the model, we evaluate it using LOSO cross-validation method. The model proposed in this paper has demonstrated superior accuracy compared to previous studies using the WESAD dataset.

CT 정도관리에서 ACR 팬텀을 이용한 딥러닝 모델 적용에 관한 연구

최은빈(Eun-Been Choi),김시온(Si-On Kim),최승원(Seung-Won Choi),김재희(Jae-Hee Kim),김영균(Young-Kyun Kim),한동균(Dong-Kyun Han) 대한방사선과학회(구 대한방사선기술학회) 2023 방사선기술과학 Vol.46 No.6

This study aimed to implement a deep learning model that can perform quantitative quality control through ACTS software used for quantitative evaluation of ACR phantom in CT quality control and evaluate its usefulness. By changing the scanning conditions, images of three modules of the ACR phantom's slice thickness (ST), low contrast resolution (LC), and high contrast resolution (HC) were obtained and classified as ACTS software. The deep learning model used ResNet18, implementing three models in which ST, HC, and LC were learned with epoch 50 and an integrated model in which three modules were learned with Epoch 10, 30, and 50 at once. The performance of each model was evaluated through Accuracy and Loss. When comparing and evaluating the accuracy and loss function values of the deep learning models by ST, LC, and HC modules, the Accuracy and Loss of the HC model were the best with 100% and 0.0081, and in the integrated model according to the Epoch value, Accuracy and Loss with epoch 50 were the best with 96.29% and 0.1856. This paper showed that quantitative quality control is possible through a deep learning model, and it can be used as a basis and evidence for applying deep learning to the CT quality control.