메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
장경환 (연세대학교) 유태근 (연세대학교) 남기창 (연세대학교) 최재림 (연세대학교) 권민경 (연세대학교) 김덕원 (연세대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지-SC 電子工學會論文誌 第48卷 SC編 第2號
발행연도
2011.3
수록면
47 - 55 (9page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
전 세계적으로 상해로 인한 사망자 중 1/3의 직접적인 사망 원인은 출혈성 쇼크이다. 그러나 초기 쇼크에서 이를 정확히 예측할 수 있다면 신속한 치료가 가능하여 그 피해를 줄일 수 있다. 본 논문의 목적은 흰쥐의 대퇴부정맥을 통해 일정량의 출혈을 시키면서 변화하는 생리적 변수인 심박수, 수축기 혈압, 평균 동맥압, 호흡수, 체온 데이터로 최적의 생존 예측 모델을 제시하여 출혈성 쇼크를 조기 진단하는 것이다. 예측 모델로는 최근 많이 연구되는 인공신경망과 지원벡터기계 방법을 사용하였다. 과대적합을 피하고 최적의 모델을 선정하기 위해 10-fold cross validation을 수행하였을 때, 인공신경망의 경우 은닉노드 수가 3개인 모델이 가장 우수한 성능을 보였고, 지원벡터기계에서는 가우시안 커널함수를 이용한 모델이 가장 우수한 성능을 보였다. 평가 데이터 세트를 이용하여 각각의 생존 예측 모델을 평가한 결과 인공신경망의 경우 민감도 88.9 %, 특이도 96.7 %와 정확도 92.0 %를 보였고, 지원벡터기계의 경우 민감도 97.8 %, 특이도 95.0 %와 정확도 96.7 %를 보였다. 따라서 출혈에 따른 흰쥐의 생존 예측에서 지원벡터기계가 인공신경망보다 더 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다.
#hemorrhagic shock #artificial neural network #support vector machine #rats #survival prediction

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 방법
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
1. [단행본] - World Health Organization / 2010 / World health statistics 2010 / World Health Organization Press : 62 ~ 70 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - CJ Murray / 1997 / Alternative projections of mortality and disability by cause 1990-2020: Global Burden of Disease Study / The Lancet 349 (9064) : 1498 ~ 1504 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - CD Deakin / 1994 / AB or ABC: pre-hospital fluid management in major trauma / Journal of Accident and Emergency Medicine 11 (3) : 154 ~ 157 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - I. B. Chang / 2007 / Analysis of causes of death of the patients with multiple traumas who died in emergent department / Annu. Meet Korea Neurosurg Soc google schola 5. [단행본] - J. Markovchick / 2006 / Emergency medicine secrets, 4th edition : 28 ~ 32 google schola

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

병렬처리로 구현한 자기조직화 신경망을 이용한 정규혼합분포의 추정
안성만 ,  이철희 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2011 .12
가변 학습을 적용한 퍼지 ART 신경망의 패턴 인식 능력 향상
이창주 ,  손병희 ,  홍희식 한국통신학회논문지 2013 .12
퍼지 신경망 기반의 인스턴스 선택
이상홍 ,  전설위 ,  강희정 외 1명 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2013 .10
단위 신경망과 특징벡터 차원 축소 기반의 음악 분위기 자동판별
송민균 ,  김현수 ,  문창배 외 2명 한국산업정보학회논문지 2013 .08
유전자 알고리즘 최적화 신경망을 이용한 학습효과 비교
윤여창 한국정보과학회 학술발표논문집 2012 .11

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2012-569-004207206