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일반엑스선검사 교육용 시뮬레이터 개발을 위한 기계학습 분류모델 비교 = Comparison of Machine Learning Classification Models for the Development of Simulators for General X-ray Examination Education
저자
이인자(In-Ja Lee) ; 박채연(Chae-Yeon Park) ; 이준호(Jun-Ho Lee) 연구자관계분석
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학술지명
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2022
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-주제어
KDC
510
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학술저널
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111-116(6쪽)
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In this study, the applicability of machine learning for the development of a simulator for general X-ray examination education is evaluated. To this end, k-nearest neighbor(kNN), support vector machine(SVM) and neural network( NN) classification models are analyzed to present the most suitable model by analyzing the results. Image data was obtained by taking 100 photos each corresponding to Posterior anterior(PA), Posterior anterior oblique(Obl), Lateral(Lat), Fan lateral(Fan lat). 70% of the acquired 400 image data were used as training sets for learning machine learning models and 30% were used as test sets for evaluation. and prediction model was constructed for right-handed PA, Obl, Lat, Fan lat image classification. Based on the data set, after constructing the classification model using the kNN, SVM, and NN models, each model was compared through an error matrix. As a result of the evaluation, the accuracy of kNN was 0.967 area under curve(AUC) was 0.993, and the accuracy of SVM was 0.992 AUC was 1.000. The accuracy of NN was 0.992 and AUC was 0.999, which was slightly lower in kNN, but all three models recorded high accuracy and AUC. In this study, right-handed PA, Obl, Lat, Fan lat images were classified and predicted using the machine learning classification models, kNN, SVM, and NN models. The prediction showed that SVM and NN were the same at 0.992, and AUC was similar at 1.000 and 0.999, indicating that both models showed high predictive power and were applicable to educational simulators.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2023 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (재인증) | KCI등재 |
2019-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (계속평가) | KCI후보 |
2018-12-01 | 평가 | 등재후보로 하락 (계속평가) | KCI후보 |
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2013-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (기타) | KCI후보 |
2012-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (기타) | KCI후보 |
2011-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2010-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 FAIL (등재후보1차) | KCI후보 |
2009-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (등재후보2차) | KCI후보 |
2008-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2007-05-08 | 학회명변경 | 한글명 : 대한방사선기술학회 -> 대한방사선과학회영문명 : Korean Society Of Radiologial Technology -> Korean Society of Radiological Science | KCI후보 |
2006-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.37 | 0.37 | 0.38 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.4 | 0.41 | 0.487 | 0.08 |
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