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논문 기본 정보

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한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제6권 제12호
발행연도
2006.12
수록면
105 - 112 (8page)

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본 연구에서는 일반적으로 잘 알려진 기저 세포암 검출을 위한 간단한 전처리 방법을 제안하였다. 전처 리 과정은 half Hanning 윈도우와 함께 데이터를 클리핑하고 PCA (principal components analysis)를 이용 하여 차원을 감소하였다. Half Hanning 윈도우는 1650㎝?¹ 피크 부근의 크기를 낮춤으로써 음성 오류율을 줄여 분류 성능을 향상시켰다. 이 실험에서 사용한 MAP (maximum a posteriori), KNN (k-nearest neighbor), PNN (probabilistic neural network), MLP (multilayer perceptron), SVM (support vector machine)와 MSE (minimum squared error)의 분류결과는 제안한 방법이 효과적임을 입증하고 있다. KNN 분류방법은 216개 라만 스펙트럼에 대한 분류실험에서 민감도가 약 97.3%로 제안한 윈도우를 적용한 이 실험에서 기저 세포암 검출 성능이 가장 많이 개선되었다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 공초점 라만 스펙트럼
Ⅲ. 공초점 라만 측정과 전처리
Ⅳ. 분류방법과 실험결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
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