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        소아에서 발생한 장미색 비강진과 태선양 비강진의 임상 및 병리조직학적 고찰

        김동건,김형섭,장성남 대한피부과학회 2001 大韓皮膚科學會誌 Vol.39 No.12

        Background: Pityriasis rosea is an acute inflammatory dermatosis with an unproven etiology. The typical clinical feature consists of an initial, single herald patch followed by development of smaller, disseminated, papulosquamous, ovoid macules. However, an unusual papular type of pityriasis rosea is relatively common in children and it shows similar clinical characteristics to pityriasis lichenoides. Objectives: Our purpose was to observe the clinical and histologic features of pityriasis rosea and pityriasis lichenoides, and differentiate two diseases in children. Methods: Sixteen children with pityriasis rosea and nineteen children with pityriasis lichenoides were investigated clinically and histologically. Results 1. Clinically, pityriasis rosea may be differentiated from pityriasis lichenoides by the existence of herald patch, short duration, the uniformity of size and shape, and residual pigmentation. 2. Focal parakeratosis, intraepidermal vesicle and papillary derma edema are more common in pityriasis rosea. In contrast, deep dermal infiltration, dyskeratosis, epidermal necrosis and confluent parakeratosis are more common in pityriasis lichenoides. 3. Comparing to the plaque type, a papular type of pityriasis rosea shows more involvement in the extremities with longer duration. Histologically, parakeratosis and papillary dermal edema are less and spongiosis is more commonly observed in papular type. Conclusions: Pityriasis rosea in children often shows papules especially on the extremities, similar to that of pityriasis lichenoides. However, from the results in this study, we believe that two diseases can be differentiated if both clinical and histologic findings are carefully studied.

      • S-plus를 이용한 Bagging과 Arc-fs 구현

        김동건,조진남 동덕여자대학교 2001 정보과학연구 Vol.5 No.-

        최근 동일한 자료를 분석하기 위해 여러 개의 분류기를 결합 사용하는 결합기 모형에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 최근 주목을 받고 있는 결합기 모형 중 기존의 분류기를 교란된 자료에 반복적으로 적용한 후 결합하는 Breiman의 bagging과 분류 성능이 낮은 분류기를 가중치 조정과 함께 반복적으로 적용한 후 가중 결합시키는 Breiman의 arc-fs를 S-plus에서 구현하여 결합기 모형의 사용 편의를 높이고 독일 신용정보 자료에 적용, 결합기 모형 적용상의 문제점에 대하여 고찰하였다. One of the most active researches in supervised learning has been the study of methods for constructing good ensembles of classifiers such as bagging and arc-fs proposed by Breiman. We have implemented a collection of modules for bagging and arc-fs in S-plus to provide systematic and convenient use of these recently developed methods and applied to German credit scoring data for illustration and possible difficulties in applications.

      • 최소자승 혼합분포추정에서의 최소자승 교차타당성 최적 평활계수의 추정

        김동건 동덕여자대학교 2001 정보과학연구 Vol.5 No.-

        최소자승혼합분포(The Least Squares Mixture Decomposition Density Estimation)는 기존의 커널 분포추정을 최소자승 기준 하에서 확장한 분포 추정법으로 커널추정보다 간략한 표현으로 확률밀도함수를 추정할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 Rudemo가 커널 추정시 최적 평활 계수 선정법으로 제안한 최소자승 교차타당성함수를 이용하여 최소자승 혼합분포 추정시 최적 평활 계수를 선정하는 방법을 고찰하였다. The least squares mixture decomposition density estimation is a modified version of kerne1 density estimation under the least squares criterion and provides a sparse representation of underlying probability density function. In this study, the least squares cross-validation method originally proposed by Rudemo (1982) for the optimal smoothing parameter in kernel estimation has been modified for the least squares mixture estimation.

      • TTS System를 위한 휴지 유무 판별 통계모형비교

        김동건,조진남 동덕여자대학교 2002 정보과학연구 Vol.6 No.-

        본 연구에서는 자연스러운 합성음을 생성하는 한국어 TTS 시스템의 성능 향상을 위하여 필수적인 휴지 유무 예측에 적용할 수 있는 통계 모형들을 소개하고, 각 모형의 성능을 비교 분석하였다. 남성 단일화자가 발성한 400문장 음성 코퍼스를 바탕으로 휴지 유무에 대한 분류트리, Bagging Tree, Ada Boost와 SVM 모형을 적용하여 휴지 유무 예측에 대한 성능을 비교 평가하였다. 그 결과 SVM, Bagging Tree, Ada Boost, 분류트리의 순으로 성능이 좋았으나 그 향상의 정도는 크지 않은 것으로 나타났다. This study surveys and compares the performance of different statistical models for pause detection which play essential roles in enhancing the TTS systems performance. We have used classification tree, bagging tree, Ada Boost and SVM on the corpus generated from 400 sentences by a single male speaker. SVM model outperforms the other three models with marginal enhancement.

      • 스팸메일 포착을 위한 데이터마이닝 기법 비교

        김동건,조진남,장도석 同德女子大學校 情報科學硏究所 2004 정보과학연구 Vol.8 No.-

        스팸메일로 인한 사회적 손실이 급증하고 있는 가운데 스팸메일을 포착하는 각종 방법들이 개발되고 있다. 본 연구에서는 스팸메일엔진에 사용 가능한 데이터마이닝기법을 단일기법과 혼합기법으로 나누어 Spambase데이터에 적용하였다. 적용 결과, 가장 많이 쓰이고 있는 Naive Bayes기법의 성능이 가장 저조하였던 반면, SVM과 복합기법의 성능이 탁월한 것으로 나타났다. This study compares recently developed data mining algorithms for detecting spam mails. We have considered single classifiers, such as Naive Bayes classifier, LDA, QDA, logistic discriminant, and support vector machines and ensemble methods such as Bagging and Random Forest. While SVM and ensemble methods show excellent performance, Naive Bayes classifier which has been popular in detecting spam mails shows low performance.

      • SMO 방법을 이용한 최소자승혼합분포의 추정

        김동건 同德女子大學校 情報科學硏究所 2004 정보과학연구 Vol.8 No.-

        이차프로그래밍기법은 최적화기법으로서, SVM이나 최소자승혼합분포모형 추정에 사용된다. 대용량의 선형제약식하의 이차프로그램밍 문제를 해결하기 위하여 개발된 Sequential Minimal Optimization(SMO)기법을 소개하고, s-plus함수를 구현하여 최소자승혼합분포추정에 적용하였다. 기존의 방법에 비하여 알고리즘이 단순하여 구현하기 용이하고, 현저히 적은 기억장치를 사용하기 때문에 대용량자료를 다루어야 하는 데이터마이닝기법으로 적합한 것으로 나타났다. Sequential Minimal Optimization(SMO) method for linearly constrained quadratic programming has been adapted for the Least Squares Mixture Decomposition Estimator (LSMDE) for unknown densities. The s-plus routines for the LSMDE via SMO method are implemented and SMO method uses less computer memories, compared to the program used for the LSMDE, and greatly relaxes computational difficulties.

      • 최소제곱혼합분포추정량을 이용한 판별분석

        김동건,조진남 同德女子大學校 情報科學硏究所 2005 정보과학연구 Vol.9 No.-

        최소제곱혼합분포추정(The Least Squares Mixture Decomposition Density Estimator)을 K개의 부모집단 분포추정에 적용하여 판별분석으로 확장하였다. 기존의 커널판별분석과 비교한 결과 모형은 커널판별분석보다 현저히 단순해진 반면, 예측력은 커널판별분석과 거의 동일한 수준이었다. The least squares mixture decomposition density estimation has been extended and applied to the discrimant analysis for K subpopulation classification. The complexity of the classification model by the least squares mixture decomposition is considerably reduced compared to that of the classification by kernel method. The performance of the least squares mixture decomposition method is comparable with the kernel method.

      • 사이버의료광고의 규제와 그 문제점

        김동건 培材大學 附設 社會科學硏究所 2005 사회과학연구 Vol.27 No.-

        In 27th Oct. 2005, the constitutional court deliver the decision that medical advertisement prohibiting clause of medical law is unconstitutional that prohibit the advertisement of medical technik or medical method. After this decision, it is predicted that competitive medical advertisement will be severe in the near future. Traditionally, it is thought that the medical advertisement should be prohibited or controlled by the government. Because it is moral that the medical care would not become the subject of trade. And if the medical advertisement be permitted, it will delude the patient and it result in the increase of imaginary demand of medical care. But in other sense, the patient has the right to know and medical advertisement is the way of information-transmission. It is very important that every patient has the right of self-decision. For that, every information should be transmitted to them. In cyber-space, the scale of information-transmission is much larger, and speed of that also is much more rapid. So the self-regulation of the medical practice is much more important. And in America, there are self-regulation organization such as AMA. Autonomy or regulation, that is the matter of choice. The patients' right to know should not be ignored. In that meaning, the decision of the constitutional court is very admirable. But the permission boundarty should be examined precisely.

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