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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
성진택 (목포대학교)
저널정보
한국정보전자통신기술학회 한국정보전자통신기술학회 논문지 한국정보전자통신기술학회 논문지 제14권 제6호
발행연도
2021.12
수록면
445 - 451 (7page)

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최근 코로나19 확산과 피해가 늘어나는 가운데 감염을 차단하기 위해 가장 중요한 것은 감염자를 조기에 찾아내는 것이다. 지난 반세기 전에 등장한 그룹검사(group testing)가 최근 코로나19 진단 방법으로써 활용 가능하며 매우 효율적인 방법으로 자리 잡고 있다. 본 논문에서는 기존의 그룹검사 알고리즘들의 동작원리를 살펴본다. 그리고 압축센싱(compressed sensing)에서 제안한 희소 신호 복원 방법을 개선하여 그룹검사의 해법으로 제시한다. 압축센싱과 그룹검사는 연산 방법에서 차이가 있지만 희소 신호를 찾는다는 점에서 유사하다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 희소 신호복원 방법의 성능 우수성을 보여준다. 주목할 점은 모든 결함 샘플을 정확히 찾고자 하는 그룹검사 시스템에서는 제안하는 방법이 다른 알고리즘보다 월등한 성능 향상을 보여준 것이다. 또한 결함 샘플 수가 적을 때보다는 많을 때 그 성능이 크게 개선된다.
#Group Testing #Compressed Sensing #Sparse Recovery #Diagnosis of COVID-19

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 그룹검사 정의 및 성능
3. 그룹검사의 희소 복원 방법
4. 결론
REFERENCES

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
R. Dorfman / 1943 / The Detection of Defective Members of Large Populations / The Annals of Mathematical Statistics 14(4):436~440 google schola C. M. Verdun / 2021 / Group Testing for SARS-CoV-2 Allows for Up to 10-Fold Efficiency Increase Across Realistic Scenarios and Testing Strategies / Frontiers in Public Health 9:583377 google schola L. Mutesa / 2020 / A pooled testing strategy for identifying SARS-CoV-2 at low prevalence / Nature 589:276~280 google schola J. -T. Seong / 2020 / Group Testing-Based Robust Algorithm for Diagnosis of COVID-19 / Diagnostics 2020 10(6):396 google schola D.-Z. Du / 2006 / Pooling Designs and Nonadaptive Group Testing: Important Tools for DNA Sequencing / World Scientific google schola

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