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- 저자 : 이상우(S.W. Lee) (검색결과 114 건)
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Cytokeratin 면역반응성을 이용한 바렛 식도 진단의 유용성
김영선 ( Y. S. Kim ),이상우 ( S. W. Lee ),이홍식 ( H. S. Lee ),김재선 ( J. S. Kim ),변관수 ( K. S. Byun ),최재현 ( J. H. Choi ),박영태 ( Y. T. Bak ),류호상 ( H. S. Ryu ),이창홍 ( C. H. Lee ),현진해 ( J. H. Hyun ),김대수 ( D. S. Kim ) 대한소화기학회 2002 대한소화기학회 춘계학술대회 Vol.2002 No.-
<목적> 바렛 식도(BE)는 식도의 편평상피가 장상피화생(IM)으로 대치된 것이며 서구에서 증가되고 있는 식도선암의 중요한 위험인자로 알려져 있다. 위 분문부에 생기는 IM에서는 선암 발생룰이 비교적 낮은 것으로 알려져 있어 이 둘 사이의 감별은 임상적으로 중요하다. 그러나 위장의 IM이 비교적 드문 서구와는 달리 우리나라에서는 만성 위축성 위염과 이에 수반된 IM이 매우 흔하므로, 하부 식도 특히 위식도경계부 주위에서 채취한 점막 생검에서 배상 세포(
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계단응답 데이터 전처리 방식에 따른 머신러닝 기반 화학물질분류 시스템의 분류특성평가
이상우(S. W. Lee),김병희(B. H. Kim),서영호(Y. H. Seo) Korean Society for Precision Engineering 2021 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2021 No.11월
본 연구에서는 가스센서 어레이로 구성된 머신러닝 기반의 화학물질 분류 시스템에서, 계단응답 형태의 가스센서 원시데이터 전처리 방식에 따른 머신러닝 모델의 화학물질 분류 성능 및 그 특성을 평가하였다. 머신러닝에 학습에 사용될 데이터는, 화학물질 감지 특성이 서로 다른 저가의 반도체식 가스센서 6 종으로 구성된 가스센서 어레이를 동일한 구성으로 총 5 그룹을 시스템으로 구성하여 데이터를 측정하였다. 시스템의 화학물질 분류 성능을 평가하기 위해 시판된 희석식 소주 3 종을 활용하여 각각 1,000 회씩 샘플을 측정하였다. 전처리 방법별로 학습된 머신러닝 모델의 특성을 평가하기 위해 센서 값의 시계열 값과 시계열 값의 1 차 미분 데이터, 센서 응답의 상승 구간 평균값과 피크 값 그리고 센서 응답의 하강 구간 평균값, 센서 응답의 피크 값 총 3 가지 방식의 전처리 데이터를 생성하였다. 머신러닝 모델은 MLP (Multilayer Perceptron) 기반의 딥러닝 모델이 이용되었다. 동일한 전처리 데이터로 학습시킨 모델을 총 3 회 반복한 평균값을 성능으로 비교하였고, 학습 및 검증 세트는 8 : 2 비율로 수행하였다. 제안된 데이터 전처리 방법을 통해 94.49 ± 2.71%의 정확도로 희석식 소주를 분류하는 것으로 확인되었으며, 가스센서 전처리 데이터의 해상도가 낮아질수록 화학물질의 분류 성능이 낮아지는 경향이 파악되었다.
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구연 / 제 1 회의장 / 위장관 3 : 식이 종류에 따른 위식도 산 역류의 발생 기전에 관한 연구
이정환(J . w . Lee),송치욱(C . W . Song),강창돈(C . D . Kang),허병원(B . W . Hur),진윤태(Y . T . Jeen),전훈재(H . J . Chun),엄순호(S . H . Um),김창덕(C . D . Kim),류호상(H . S . Ryu),현진해(J . H . Hyun),이홍식(H . S . Lee),이상우(S . W 대한소화기학회 1999 대한소화기학회 추계학술대회 Vol.1999 No.-
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