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이선기 ( Sunki Lee ),민주홍 ( Juhong Min ),배정환 ( Jeonghwan Bae ),김은정 ( Eunjeong Kim ),주민완 ( Minwan Ju ),정동원 ( Dongwon Jeong ) 한국정보처리학회 2011 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.18 No.2
최근 스마트폰을 중심으로 한 모바일 기기의 보급 및 활용이 급격하게 증가하고 있다. 이러한 환경 변환에 맞춰 많은 서비스들이 모바일 기기를 위한 형태, 즉 앱으로 개발되고 있다. 이 논문에서는 이러한 패러다임의 이동을 고려하여, 현재의 통계지리정보서비스에 대하여 고찰하고 이를 통해 모바일 기기를 위한 적합한 앱 형태 및 고려사항에 대하여 기술한다. 통계정보는 다양한 형태로 제공될 수 있으며, 특히 지리정보시스템과의 연계를 통한 서비스 활용성과 이해력을 돕기 위한 통계지리정보서비스에 한 연구가 진행되어 왔다. 그러나 변화하는 패러다임을 고려한 앱 개발에 관한 연구는 미비한 실정이다. 따라서 이 논문에서는 사용자의 통계정보의 활용성 향상시킬 수 있는 통계지리정보 앱 개발 시 고려사항 및 기능에 대하여 기술한다. 이 논문의 결과는 스마트폰과 같은 모바일 기기를 위한 앱 개발을 위한 기초 자료로 활용될 수 있다.
뇌의 회백질 두께를 이용한 다발성경화증과 시신경척수염범주질환 분류 모델 개발
오지석(JiSeok Oh),조은빈(Eunbin Cho),민주홍(JuHong Min),한철(Cheol E. Han) 대한전자공학회 2021 대한전자공학회 학술대회 Vol.2021 No.6
Both multiple sclerosis (MS) and neuromyelitis optica spectrum disease (NMOSD) deteriorates neural fibers in the white matter. However, they are fundamentally different disease, and thus require distinct medical treatments. In this paper, we investigate the efficacy of the machine learning model to classify MS and NMOSD only based on gray-matter characteristics, cortical thickness, extracted from the widely used T1-weighted MR images. We employed a simple multi-layer perceptron (MLP) and support vector machine (SVM). We also compared a 2-step binary classification model and 1-step multi-class classification model. We found that the former out-performed the latter. We achieved the accuracy of 83% on average.