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Diagnostic Accuracy of Endoscopic Ultrasonography in Esophageal Cancer: A Single Center Experience
류동엽,김광하,이문원,임원,이봉은,송근암 대한상부위장관ㆍ헬리코박터학회 2016 Korean Journal of Helicobacter Upper Gastrointesti Vol.16 No.2
Background/Aims: Determining the depth of tumor invasion and the presence of regional lymph node metastasis is important in deciding therapeutic strategies. We aimed to evaluate the diagnostic accuracy of EUS in detecting the depth of tumor invasion and regional lymph node metastasis. Materials and Methods: A total of 141 consecutive patients underwent preoperative evaluation using EUS, CT, and PET CT from November 2005 to June 2009 in Pusan National University Hospital. We reviewed the patients’ medical records and compared EUS and pathologic findings. Results: A total of 59 patients were included in the final analysis. The overall accuracy of EUS in predicting the correct T stage was 79.7% (95% CI, 66.8∼88.6%). EUS accurately predicted T stage in 93.2% (95% CI, 82.7∼97.8%) of T1 tumors, 79.7% (95% CI, 66.8∼88.6%) of T2 tumors, and 86.4% (95% CI, 74.5∼93.6%) of T3 tumors. Overall, EUS accurately predicted N stage in 83.1% of cases. EUS correctly predicted N stage in 91.4% of N0 tumors and 70.8% of N1 tumors. Conclusions: Overall accuracy of EUS for the T and N staging of esophageal cancer was high. Thus, EUS is a useful diagnostic modality in determining the initial stage of esophageal cancer. (Korean J Helicobacter Up Gastrointest Res 2016;16:92-96)
XAI 기법을 이용한 리뷰 유용성 예측 결과 설명에 관한 연구
류동엽,이흠철,김재경 한국지능정보시스템학회 2023 지능정보연구 Vol.29 No.2
정보통신 기술의 발전에 따라 웹 사이트에는 수많은 리뷰가 지속적으로 게시되고 있다. 이로 인해 정보 과부하 문제가 발생하여 사용자들은 본인이 원하는 리뷰를 탐색하는데 어려움을 겪고 있다. 따라서, 이러한 문제를 해결하여 사용자에게 유용하고 신뢰성 있는 리뷰를 제공하기 위해 리뷰 유용성 예측에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존 연구는 주로 리뷰에 포함된 특성을 기반으로 리뷰 유용성을 예측하였다. 그러나, 예측한 리뷰가 왜 유용한지 근거를 제시할 수 없다는 한계점이 존재한다. 따라서 본 연구는 이러한 한계점을 해결하기 위해 리뷰 유용성 예측 모델에 eXplainable Artificial Intelligence(XAI) 기법을 적용하는 방법론을 제안하였다. 본 연구는 Yelp.com에서 수집한 레스토랑 리뷰를 사용하여 리뷰 유용성 예측에 관한 연구에서 널리 사용되는 6개의 모델을 통해 예측 성능을 비교하였다. 그 다음, 예측 성능이 가장 우수한 모델에 XAI 기법을 적용하여 설명 가능한 리뷰 유용성 예측 모델을 제안하였다. 따라서 본 연구에서 제안한 방법론은 사용자의 구매 의사결정 과정에서 유용한 리뷰를 추천할 수 있는 동시에 해당 리뷰가 왜 유용한지에 대한 해석을 제공할수 있다.
류동엽(Dong-Yeop Ryu),민병묵(Byung-Mook Min),백주호(Ju-Ho Baek),전진욱(Ji-Wook Jeon),오해석(Hae-Seok Oh) 한국정보과학회 2002 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.29 No.2Ⅱ
멀티미디어의 발전이 가속화 되어가고 실생활에서의 적용범위가 넓어 질 수록 사람의 신체에 의한 개인 식별 기술의 필요성이 높아지고 있다. 이미 상용화되어 널리 사용되는 지문인식이냐 홍채인식 등의 생체 인식분야 이외에 사람의 얼굴을 이용한 인식이나 인증분야는 다른 생체 인식에 비해 더 많은 필요성과 발전 가능성을 가지고 있다. 본 연구에서는 CCD로 입력된 얼굴 영상을 특징추출이 가능한 개체단위로 분할한 후 각 개체의 비율적인 특징인 거리와 각도를 계산하고 각 객체단위의 유사도 비교를 통해 유사성을 확인함으로써 사람 얼굴을 인지하는 방법을 제안한다. 실험에 의한 분석결과 성능향상에 대한 가능성을 확인할 수 있었다.