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리눅스 터미널에서 딥러닝 학습 강제 중단했을때 GPU에 남은 메모리 정리하는 방법 # 세줄요약 # ps aux | grep python 명령어를 사용하여 딥러닝 학습을 실행시킨 python 파일의 실행 ID를 찾는다. 찾은 아이디가 예를 들어 '1234' 라면, sudo kill -9 1234 명령어를 사용하여 Kill 명령어를 내린다. nvidia-smi 명령어로 GPU 메모리가 정리되었는지 확인한다. # 상세리뷰 # * 리눅스 터미널에서 ctrl+c 등으로 머신러닝 학습 프로세스를 강제로 종료할 시에는 간혹 프로세스가 완전히 종료되지 않고 GPU 메모리에 데이터가 남아있는 경우를 볼 수 있다. * 이를 확인하려면 터미널 상에 nvidia-smi 명령어를 입력하여 GPU 가동 현황을 볼 수 있다. >>> nividia-smi - 위와 같이 4개의 GPU 모두 사용 현황을 확인할 수 .. 2020. 4. 2.
MicroDicom Viewer Pick Tool 기능 정리 # 세줄요약 # MicroDicom Viewer로 이미지를 창에 띄었을때 마우스 커서가 처음에는 아무 역할도 하지 않으나 Pick Tool을 정해주면 Pan, Window/level, Zoom, Plane Tool 등의 다양한 기능을 가질 수 있다. Pick Tool 기능을 부여하는 방법은 우클릭 후 각 기능을 선택하거나 단축키(p, w, z, f) 등을 누르면 된다. Pick Tool 기능을 부여 받으면 마우스 커서 모양이 바뀌며, 이때 좌클릭을 한후 드래그 해주면 기능이 작동된다. # 상세리뷰 # 1. MicroDicom Viewer로 이미지를 창에 띄었을때 마우스 포인터가 처음에는 아무 역할도 하지 않으나 Pick Tool를 정해주면 Pan, Window/level, Zoom, Plane Tool .. 2020. 4. 2.
안녕, 드뷔시 - 나카야마 시치리 저자: 나카야마 시치리 역자: 이정민 출판사: 블루홀식스 출간(3쇄): 2019년 10월 21일 # 세줄요약 # 가장 인상깊었던 것은 추리소설과 음악소설을 적절히 잘 섞었다는 점이다. 안녕 드뷔시라는 제목에서 나오듯이 주인공이 피아니스트를 꿈꾸며 콩쿠르를 준비하면서 연습하는 드뷔시의 달빛, 아라베스크 외에도 다양한 피아노 클래식 곡들을 소개하고 그 연주과정을 글로 잘 묘사하여 음악을 귀로 듣는 것처럼 잘 표현하였다. 추리소설의 측면에서는 어느날 사고로 할아버지, 사촌을 잃고 자신도 온몸이 불타버린 뒤 피부 이식 수술을 받은 후 막대한 유산을 물려받은 부잣집 딸인 여주인공과 그 가족들 사이에서 일어나는 의문의 사건들을, 모든걸 잃은 불안한 여주인공의 시점과 천재 피아니스트 선생님의 추리로 나름 잘 이끌어 .. 2020. 3. 11.
Wang et al., 2019, Lung Cancer Detection using Co-learning from Chest CT Images and Clinical Demographics # 세줄요약 # 폐암진단에 있어 위양성(False Postive)를 줄이기 위해 저자 그룹은 CT 영상과 함께 진단 통계 자료(Clinical Demographics)를 동시에 학습시켰으며, 사용한 데이터셋은 "Molecular and Cellular Characterization of Screen-Detected Lesions (MCL)"이다. 3D CT 영상 학습에는 3D Attention-Based CNN(Convolutional Neural Network)을 사용하였고, 이미지 특성(image features)과 진단 정보(Clinical Information) 학습에는 Random Foreset Classifier를 사용하였다. 영상 정보와 진단 정보를 함께 학습시킨 결과(AUC = 0.787).. 2020. 3. 10.
Choi & Jin, 2018, Predicting Cognitive Decline with Deep Learning of Brain Metabolism and Amyloid Imaging # 세줄요약 # 인간에게 치명적인 인지기능 장애를 가져오는 알츠하이머 질병을 진단하기 위하여 CNN 기반의 진단 알고리즘을 개발하였으며, 먼저 AD(Alzheimer Disease)와 NC(Normal Control)을 분류하는 모델을 먼저 학습시킨 후, MCI(Mild Cognitive Inpairment) 환자들이 치매로 전환(Converter or Nonconverter)되는지를 학습시켰다. 학습 데이터로는 ADNI 오픈 데이터셋의 FDG와 AV-45 PET 영상들을 사용하였으며, 이때 딥러닝은 특성 추출을 자동으로 하기에 Spatial Normalization 같이 뇌영상에서 전통적으로 사용되던 영상처리 기법들은 적용하지 않았다. 학습 결과 AD vs NC 환자 분류와 MCI 환자들 중 AD 환자.. 2020. 2. 24.
과학자들 1. 그래도 지구는 돈다 - 김재훈 저자: 김재훈 출판사: 휴머니스트 출간: 2018년 9월 27일 # 세줄 요약 # 과학사를 만화로 쉽게 풀어 과학이 발전해온 역사를 과학자들의 탄생 순서(1권의 경우 아리스토텔레스부터 뉴턴)대로 차근차근 읽을 수 있다. 미술이 전공인 작가가 작가의 말에서 스스로 '과학에 문외한에 가까웠던 내가 과학적 지식과 깊이를 가지고 이 책을 완성하기까지 3년여의 시간이 흘렀다' 라고 말했는데, 자연과학 전공자인 필자가 보았을때 분명 아주 깊은 내용을 다루고 있는 것은 아니나 어렵지 않고 쉽게 각 과학자들의 핵심 이론을 잘 설명하고 있음. 그림체는 웹툰의 화사하고 컬러풀한 그림체는 아니나 개인적으로 펜으로 직접 쓱쓱 그린 듯한 이러한 그림체가 과학 만화에는 더 익살스럽고 잘 어울린다 생각. 2020. 2. 21.
김한웅 외., 2017, 폐 결절 검출을 위한 합성곱 신경망의 성능 개선 # 세줄요약 # 폐 영상 CAD(Computer Aided Detection) 시스템에서 결절과 비 결절(3mm 이상 결절, 3mm 이하 결절, 결절이 아닌 병변)로 구성된 ROI 영상을 분류하는 합성곱 신경망을 제안. LIDC 데이터셋을 사용하였으며, Hounsfiled Unit으로 변환하여 Window Setting으로 전처리한 이미지에서 방사선 전문의들의 판독결과를 바탕으로 ROI 영상 61404(Train Set: 52623, Test Set: 8781) 장을 추출. 총 14개의 레이어로 이루어진 합성곱 신경망(Convolution Layer = 8, Fully Connected Layer = 4)에 L1, L2 Nomalization, Data Augmentation 등을 사용하여 과적합을 완화.. 2020. 2. 5.
박해정, 2007, 뇌기능 양전자방출단층촬영영상 분석 기법의 방법론적 고찰 # 세줄요약 # 뇌기능을 측정할 수 있는 대표적 영상기법은 PET(Positron Emission Tomography; 양전자방출단층촬영영상)과 MRI(Magnetic Resonance Imaging; 자기공명영상)이다. PET 영상은 MRI와 같은 다른 영상 기법들과 정합(Registration)이 되어 다면적 영상 분석으로 진행되어 뇌 기능과 관련된 많은 정보를 얻을 수 있기에 뇌신경 과학 연구에서 중요한 역할을 하고 있다. PET 영상처리에서 주로 사용되는 방식은 복셀(Voxel) 단위의 통계적 모수지도화 기법(Statistical Parametric Mapping; SPM)을 이용한 영상 공간 정규화(Spatial normalization)와 영상 강도 정규화(Count Normalization).. 2020. 2. 4.
케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 - 1. 딥러닝이란 무엇인가? # 세줄요약 # 머신러닝은 데이터와 기댓값이 주어졌을 때 데이터처리 작업을 위한 실행규칙을 찾는 것으로 다시 말하면 입력데이터를 기반으로 기대출력에 가깝게 만드는 유용한 표현(Representation)을 학습하는 것이다(표현: 데이터를 해석하는 다른 방법). 딥러닝은 기본층을 겹겹이 쌓아올려 구성한 신경망(Neural Network)이라는 모델을 사용하여 의미있는 표현을 학습하는 것으로, 심층신경망을 정보가 연속된 필터를 통과하면서 순도높게 정제되는 다단계 정보 추출작업을 의미한다. 딥러닝이 다른 머신러닝 기법(Logistic Regression, SVM: Support Vector Machine 등등)보다 빠르게 확산된 이유는 데이터의 좋은 표현을 직접 찾는 특성공학(feature engineerin.. 2019. 12. 4.
케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 - 개요 저자: 프랑소와 숄레 역자: 박해선 출판: 길벗 발행: 2018년 10월 22일(초판) / 2019년 3월 20일(초판 4쇄) # 세줄요약 # 딥러닝 주요 프레임워크 중에 하나인 케라스(Keras)의 사용법과 딥러닝의 이론에 대해 입문자에게 쉽고 친숙하게 잘 설명한 책. '창시자의 철학까지 담았다!'라고 소개하고 있는데, 실제로 케라스의 창시자인 프랑소와 숄레가 저술한 책이며 철학까지 담았다고 표현한만큼 단순히 딥러닝의 이론과 케라스의 사용법만 설명하지 않고 딥러닝에 대한 고찰과 앞으로의 전망 등 창시자의 딥러닝과 케라스에 대한 철학들이 교재 중간중간 담겨 있다. 딥러닝 주요 프레임위크 중 가장 쉽다고 할 수 있는 케라스를 가지고 상세한 사용법을 소개하고 앞서 언급했듯이 이후 딥러닝에 대한 고찰과 방향에.. 2019. 12. 4.

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