디지털 라이브러리[ 검색결과 ]
단일 리드 심전도 데이터를 이용한 심혈관 질환 예측
http://doi.org/10.5626/JOK.2024.51.10.928
심혈관 질환을 진단하는 가장 대표적인 방법은 심전도 데이터를 분석하는 것이며, 병원에서 측 정하는 심전도 데이터는 대부분 12개의 리드로 구성되어 있다. 하지만, 웨어러블 헬스케어 기기에서는 일 반적으로 1개의 리드만 측정되며, 심혈관 질환을 진단하는 데에도 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 웨 어러블 헬스케어 기기로 측정 가능한 단일 리드를 사용하여 흔히 발생하는 심혈관 질환인 심방세동, 좌각 차단, 우각차단을 예측하는 연구를 진행하였다. 합성곱 신경망 모델을 기반으로 질환을 예측하였으며 AUC, F1-score를 통해 성능을 측정 및 비교한 결과, 심방세동, 좌각차단, 우각차단의 예측 평균 AUC가 각각 0.966, 0.971, 0.965, F1-score가 각각 0.867, 0.816, 0.848로 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다. 이를 통해 웨어러블 헬스케어 기기에서 획득 가능한 단일 리드만을 활용한 심혈관 질환의 진단 가능성을 확인할 수 있었다.
파이썬을 이용한 구조적 실행 의미구조 구현
http://doi.org/10.5626/JOK.2018.45.11.1176
실행 의미구조는 프로그래밍 언어의 의미구조를 형식적으로 엄밀하게 정의할 때 가장 많이 사용하는 기법으로, 프로그램이 실행되는 과정 또는 해석되는 과정을 프로그램의 의미로 정의하는 기법이다. 본 논문에서는 ML 스타일의 간단한 함수형 언어에 대해 파이썬에서 방문자 패턴과 예외 처리를 이용하여 작은 보폭으로 정의된 구조적 실행 의미구조를 구현하는 기법을 소개한다. 본 논문의 이차적인 목적은 학습 난이도가 높고 비교적 덜 알려진 ML, Haskell, Scheme 등과 같은 전통적인 함수형 언어 대신에, 풍부한 라이브러리와 유연한 프로그래밍을 지원하여 사용자층이 폭넓고 두터운 파이썬을 활용하여 프로그래밍 언어 이론의 핵심 개념과 관련 구현 기법을 설명하는 데에 있다.
재귀 타입과 합집합 타입을 위한 코인덕션 서브타이핑
귀납법과 코인덕션은 모두 컴퓨터 과학 분야에서 사용되는 중요한 증명 기법이다. 귀납법은 컴퓨터 과학 분야 학부 과정에서 기본적으로 가르치는 기법이며, 상대적으로 잘 알려지고 컴퓨터과학 분야전반에 걸쳐 잘 쓰이고 있다. 반면에 코인덕션은 귀납법에 비해 많은 사람들에게 다소 어렵고 친숙하지 않은 개념이다. 본 논문에서는 재귀 타입과 합집합 타입을 포함하는 간단한 타입 언어에 대해 서브타입 시스템을 정의하고, 정의한 시스템의 추이성을 증명함으로써 코인덕션에 대해 소개한다. 이를 통해, 코인덕션에 대한 이해도를 높이고, 동시에 재귀 타입과 다양한 타입 요소가 있을 때 서브타입 시스템을 정의하는 방법에 대한 기초를 제공한다.
