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미보기
소개
"기폙 심화주제탐구 보고서 - 서포트 벡터 머신(SVM)을 이용한 초음파 활용 침술법"에 대한 내용입니다.목차
Ⅰ. 서론
(1) 탐구 동기
Ⅱ. 본론
(1) 서포트 벡터 머신(SVM)의 정의
(2) 서포트 벡터 머신의 종류왿 원리
1) 선형 SVM
2) 비선형 SVM
(3) 초음파 활용 침술법에서의 적용
Ⅲ. 결론
(1) 요약 및 결론
(2) 느낀점
(3) 참고문헌본내용
Ⅰ. 서론
(1) 탐구 동기
기폙 수업시간에 벡터의 내적에 관심을 갖고 실생활에 쓰인 예시에 대해 알아보다가 서포트 벡터 머신에 대해 알게 되었다. 서포트 벡터 머신을 한의학과 접목시킬 수는 없을까 고민하다가 최근 한의사들도 초음파를 사용할 수 있다고 대법원에서 판결을 내렸다는 사실이 떠올랐다. 따라서 ‘서포트 벡터 머신을 초음파 활용 침술법에 적용시킨다면 더 정밀한 치료가 가능하지 않을까?’라는 궁금증이 생겨서 이 탐구를 진행하게 되었다.
Ⅱ. 본론
(1) 서포트 벡터 머신(SVM)의 정의
‘서포트 벡터 머신(SVM)’이란 N차원의 공간을 (N-1)차원으로 나눌 수 있는 초평면을 찾는 분류 기법을 말한다. 즉, 쉽게 설명하자면 주어진 샘플 그룹에 대해 그룹을 분류하는 규칙에 알아내어 최적의 경계를 찾는 기법을 말한다.참고자료
· 관형 철탑 용접 결함 진단을 위한 초음파 신호의 특징 분석(민태홍, 유현탁, 김형진, 최병근, 김현식, 이기승, 강석근) : Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering Vol.25, No.4, 515-522, Apr.2021)
· https://blog.naver.com/dbwjd516/222216022306
· https://sanghyu.tistory.com/14태그
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Easy Ai 요약
이 문서는 서포트 벡터 머신(SVM)의 정의왿 종류, 원리를 자세히 설명하고 이를 초음파 활용 침술법에 적용하는 방안을 제시하고 있습니다. SVM은 N차원의 공간을 (N-1)차원으로 나눌 수 있는 초평면을 찾는 분류 기법으로, 선형 SVM과 비선형 SVM으로 나뉩니다. 선형 SVM은 하드마진과 소프트마진 방식으로 나누어지며, 비선형 SVM은 고차원의 특성공간으로 매핑하여 선형분리를 진행한 후 다시 기존의 차원으로 변환하는 과정을 거칩니다. 이러한 SVM 기술을 초음파 활용 침술법에 적용한다면 환자의 복잡한 해부학적 구조에서도 정상 조직과 결함 조직을 정확히 구분할 수 있어 세밀한 시술이 가능할 것으로 보입니다. 이를 통해 한의학에서의 정밀한 침술 치료가 가능할 것으로 기대됩니다. 보고서에서는 SVM의 개념과 원리를 자세히 설명하고 이를 초음파 활용 침술법에 적용하는 방안을 논리적으로 제시하고 있어 실용성과 차별성이 돋보입니다. -
자료후기
Ai 리뷰기폙왿 의료 기술의 융합을 시도하여 한의학에서의 정밀한 침술 치료 방안을 제시하였습니다. -
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