EGR Cooler Fouling 저감을 위한 촉매 장착 EGR Cooler System 평가

홍광석(Kwang Seok Hong),박정수(Jungsoo Park),이교승(Kyo Seung Lee) 한국자동차공학회 2011 한국 자동차공학회논문집 Vol.19 No.5

신체 및 건강 정보를 이용한 회귀분석기반 헤모글로빈 추정에 관한 연구

홍상훈(Sang-Hoon Hong),홍광석(Kwang-Seok Hong) 대한전자공학회 2021 전자공학회논문지 Vol.58 No.9

본 논문에서는 건강검진 빅데이터에 포함된 신체(키, 몸무게 및 허리둘레) 및 건강 정보(이완기 혈압, 트라이글리세라이드 및 혈청지오티(ALT) 등)를 이용하여 회귀분석을 기반으로 하는 헤모글로빈 추정 방법을 제안하고자 한다. 선행 연구를 통해 신체 및 건강 정보를 이용한 헤모글로빈 추정 가능성은 확인하였으나, 해당 연구는 테스트데이터를 통한 검증을 수행하지 않고 훈련데이터를 이용하여 모델을 생성 및 평가하였으며, 독립변수 조합이 1개 또는 7개라는 점 등의 한계를 지닌다. 상기 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 총 4,026,293명의 신체 및 건강 정보가 포함된 건강검진 빅데이터를 이용하여 헤모글로빈과의 상관성을 통계적으로 분석하였으며, 전체 인원 및 특징(성별, 연령대 및 흡연상태)에 따른 세분화 클래스에 대해 선형 및 다중 회귀분석을 수행하여 헤모글로빈을 추정하였다. 또한, 2~7개의 독립변수를 이용한 다중 회귀분석을 수행하고 결과를 비교하였다. 실험 결과, 3개의 특징(성별, 연령대 및 흡연상태)으로 세분화된 클래스에 대해 선형 및 다중 회귀분석을 수행하였을 때 각각 6.149%, 6.010%로 가장 낮은 평균 오차율이 계산되었다. In this paper, we propose a regression analysis based hemoglobin estimation method using body (height, weight, and waist circumference) and health information (diastolic blood pressure, triglyceride and ALT(SGPT), etc.) included in health examination big data. Prior studies have confirmed the possibility of estimating hemoglobin using physical and health information, but it has limitations such as the model was created and evaluated using train data without verification through test data, and used 1 or 7 combinations of independent variables. In this paper, to compensate for the above problems, statistically analyzed the correlation with hemoglobin using big data of medical examinations containing a total of 4,026,293 physical and health information. and Linear and multiple regression analyses were performed to estimate hemoglobin for segmentation classes based on the total number of people and features (gender, age group and smoking state). Furthermore, multiple regression analyses using two to seven independent variables were performed and the results were compared. Experiments show that the lowest error rate was calculated at 6.149% and 6.010%, respectively, when linear and multiple regression analyses were performed for classes subdivided into three features (gender, age group and smoking state).

사이버 맨

홍광석(Kwang-Seok Hong) 한국정보과학회 1999 정보과학회지 Vol.17 No.8

十二經脈의 遍診法을 통한 經脈과 脈診과의 相關性에 關한 硏究

홍광석(Kwang Seok Hong),윤종화(Jong Hwa Yoon) 대한의료기공학회 2001 醫療氣功 Vol.5 No.1

AFS System(AFS + R-EPS) 출력계산을 위한 유성기어 AFS 메커니즘분석

홍광석(KwangSeok Hong),박정식(Jungsick Park),고경민(KyungMin Ko) 한국자동차공학회 2014 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2014 No.5

Active Front Steering System mainly consists of two core components; a set of planetary gears which is used to change the steering ratio by applying an additional angle; power steering system which provides steering power for the driver. With the maturity and widespread use of Rack type Electric Power Steering (R-EPS), AFS System (AFS + R-EPS) can not only adjust steering angle but also control the steering torque, these two degrees of freedom are the basis for a wide variety of high-level functions ranging from vehicle stability to driving comfort. Although, a lot of researchers performed the study of AFS system, the interactions between AFS and R-EPS are not known in detail yet. In this study, to develop AFS system, AFS mechanism including worm and a set of planetary gears is analyzed considering the gear efficiency. The results will contribute the engineer to design AFS motor more accurately. Also, the effects of AFS to R-EPS (motor & sensor) and the compensation methods of the effects are introduced.

건강검진 빅데이터를 이용한 선형 및 다중회귀분석 기반 헤모글로빈 추정 방법에 관한 연구

홍상훈 ( Sang-hoon Hong ),홍광석 ( Kwang-seok Hong ) 한국정보처리학회 2021 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.28 No.1

빈혈의 유병률은 매년 증가하고 있으나 이를 가벼운 질병으로 인식해 치료 시기를 놓치는 환자들이 존재한다. 빈혈의 발생원인으로 혈액 내 헤모글로빈 및 헤모글로빈 내 철 부족이 있으며, 헤모글로빈측정기술의 경우 채혈 이외에 사람의 신체 및 건강 정보를 적용한 사례는 찾아보기 어렵다. 본 논문에서는 신체(키, 몸무게 및 허리둘레) 및 건강 정보(혈청지오티, 이완기 혈압 및 감마지티피 등)가 포함된 건강검진 빅데이터를 이용하여 단일 특징에 대해 선형회귀분석을 수행하고, 다중 특징에 대해 다중회귀분석을 수행하여 회귀분석 식을 산출, 산출된 회귀분석 식을 통해 헤모글로빈을 추정하여 실제 헤모글로빈값과 오차율을 계산하고 비교한다. 실험 결과, 선형회귀분석 식을 통해 헤모글로빈을 추정하였을 때 평균 8.124%의 오차율이 계산되었으며, 다중회귀분석의 경우 선형회귀분석보다 낮은 6.767%의 오차율이 계산되었다.

회음절개 부위 및 제왕절개술 후 복벽 반흔에 발생한 자궁내막증 2예

강광석 ( Kwang Sok Kang ),오종은 ( Jong Yn Oh ),박선영 ( Seon Young Park ),문정범 ( Jeong Beom Moon ),홍상기 ( Sang Ki Hong ),이영호 ( Young Ho Lee ) 대한산부인과학회 2004 Obstetrics & Gynecology Science Vol.47 No.8

The most frequent ectopic locations of endometriosis include, in descending order of frequency, the ovaries, uterine ligaments, the rectovaginal septum, and peritoneum covering the pelvic organs, that is, uterus, fallopian tubes, rectum, sigmoid colon, an

VQ코드의 천이 행렬과 이산 HMM을 이용한 한국어 단어인식

정광우,홍광석,박병철,Chung, Kwang-Woo,Hong, Kwang-Seok,Park, Byung-Chul 한국음향학회 1994 韓國音響學會誌 Vol.13 No.4

본 논문에서는 단어 인식 시스템의 성능 개선을 위하여 다음과 같은 두가지 방법을 제안한다. 첫번째 방법은 VQ 코드간의 천이를 안정화시키기 위하여 음성신호의 특징벡터 시퀀스에 관성을 적용하는 방법이고, 두번째 방법은 이산 HMM 모델에서 인접 프레임 간의 시간 상관성을 고려하기 위하여 VQ 코드의 천이행렬을 출력 심벌의 관측확률에 가중치로 이용하여 새로운 관측확률을 발생하는 방법이다. 특징벡터 시퀀스에 관성을 도입함으로서, SOFM상의 각 단어에 대한 반응경로에서 확률분포가 중첩되는 것을 억제하여 HMM의 상태천이를 안정화 시킬 수 있다. 기존의 이산 HMM에 VQ 코드의 천이행렬을 가중치로 적용함으로써, 특징벡터의 확률분포를 더욱 세분화하고, 특징분포를 적당한 영역으로 제한함으로써 인식시스템의 성능을 개선할 수 있다. 제안한 방법을 평가하기 위하여 50개의 DDD 지역명을 대상으로 인식 실험을 수행하였다. 실험 결과에 의하면, 제안된 방법이 기존의 HMM 모델에 비해 화자종속 실험에서는 $4.2\%$의 인식률 향상과 화자 독립 실험에서는 $12.45\%$의 인식률 향상을 얻을 수 있었다. In this paper, we propose methods for improving the performance of word recognition system. The ray stratey of the first method is to apply the inertia to the feature vector sequences of speech signal to stabilize the transitions between VQ cdoes. The second method is generating the new observation probabilities using the transition matrix of VQ codes as weights at the observation probability of the output symbol, so as to take into account the time relation between neighboring frames in DHMM. By applying the inertia to the feature vector sequences, we can reduce the overlapping of probability distribution of the response paths for each word and stabilize state transitions in the HMM. By using the transition matrix of VQ codes as weights in conventional DHMM. we can divide the probability distribution of feature vectors more and more, and restrict the feature distribution to a suitable region so that the performance of recognition system can improve. To evaluate the performance of the proposed methods, we carried out experiments for 50 DDD area names. As a result, the proposed methods improved the recognition rate by $4.2\%$ in the speaker-dependent test and $12.45\%$ in the speaker-independent test, respectively, compared with the conventional DHMM.

문장음성 이해를 위한 확률모델에 관한 연구

노용완,홍광석,Roh, Yong-Wan,Hong, Kwang-Seok 한국정보처리학회 2003 정보처리학회논문지B Vol.10 No.7

본 논문에서는 사전과 시소러스를 이용하여 문장음성 이해를 위한 확률모델을 제안한다. 제안한 확률모델은 입력되는 음성과 텍스트 문장에서 단어를 추출한다. 컴퓨터가 선택한 카테고리의 사전 DB와 입력된 문장에서 추출된 단어와 비교하고 확률모델로부터 확률값을 얻는다. 이때 컴퓨터로부터 상위어 정보를 알아내고 상위어 사전을 검색하여 단어를 추출하고 입력된 단어와 확률 모델을 비교하여 결과값을 얻는다. 사전과 상위어 사전으로부터 얻은 두개의 확률값을 더하고 그 값을 미리 정해진 임계값과 비교하여 문장의 이해도를 측정한다. 이와 같은 이해 시스템을 스무고개 게임에 적용시켜 그 성능을 평가 하였다. 상위어 확률 값($\alpha$)이 0.9이고 임계값 ($\beta$)은 0.38일 때 문장음성 이해의 정확도는 79.8%였다. In this paper, we propose a stochastic model for sentence speech understanding using dictionary and thesaurus. The proposed model extracts words from an input speech or text into a sentence. A computer is sellected category of dictionary database compared the word extracting from the input sentence calculating a probability value to the compare results from stochastic model. At this time, computer read out upper dictionary information from the upper dictionary searching and extracting word compared input sentence caluclating value to the compare results from stochastic model. We compare adding the first and second probability value from the dictionary searching and the upper dictionary searching with threshold probability that we measure the sentence understanding rate. We evaluated the performance of the sentence speech understanding system by applying twenty questions game. As the experiment results, we got sentence speech understanding accuracy of 79.8%. In this case, probability ($\alpha$) of high level word is 0.9 and threshold probability ($\beta$) is 0.38.

사용자의 성향을 고려하는 지능형 음성 웹

권형준,홍광석,Kwon, Hyeong-Joon,Hong, Kwang-Seok 한국정보처리학회 2008 정보처리학회논문지B Vol.15 No.4

본 논문은 음성 웹의 지능화 및 개인화를 위한 방안을 제시한다. 제안하는 시스템은 한 번의 연결에서 요청된 정보들을 하나의 트랜잭션으로 기록하고, 기록된 트랜잭션들로부터 요청된 정보들 간의 연관 규칙을 탐사하여 빈발하게 요청된 정보들의 집합을 발견하며, 시스템은 이에 기반하여 과거의 사용자들과 유사한 입력 성향을 보이는 사용자에게 발견된 빈발집합에 근거하여 관련 정보를 추천한다. 유효성 검증을 위해서 제안하는 시스템을 구축하고 실험한 결과, 제안하는 시스템이 사용자가 요청한 정보와 빈번하게 요청되었던 정보를 관련 정보로 추천함으로써 사용자의 정보 획득을 도울 수 있음을 확인하였다. In this paper, we propose a method for personalizing and intelligence of speech Web. The proposed system records information that was demanded in the past as a transaction, explores association rules from those transactions, and discovers itemsets from frequent requests. This method is to recommend relevant information, based on frequent itemsets, to users who have similar inclinations to previous users. As a result of experimenting and implementation of proposed system for verification, we confirmed that the proposed system can recommend previously frequently requested information as relevant information.