• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.121-142
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• 2023

수입식품의 수입 건수와 수입 중량이 꾸준히 증가함에 따라 식품안전사고 방지를 위한 수입식품의 안전관리가 더욱 중요해지고 있다. 식품의약품안전처는 통관단계의 수입검사와 더불어 통관 전 단계인 해외제조업소에 대한 현지실사를 시행하고 있지만 시간과 비용이 많이 소요되고 한정된 자원 등의 제약으로 데이터 기반의 수입식품 안전관리 방안이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 현지실사 전 부적합이 예상되는 업체를 사전에 선별하는 기계학습 예측 모형을 마련하여 현지실사의 효율성을 높이고자 하였다. 이를 위해 통합식품안전정보망에 수집된 총 303,272건의 해외제조가공업소 기본정보와 2019년도부터 2022년 4월까지의 현지실사 점검정보 데이터 1,689건을 수집하였다. 해외제조가공업소의 데이터 전처리 후 해외 제조업소_코드를 활용하여 현지실사 대상 데이터만 추출하였고, 총 1,689건의 데이터와 103개의 변수로 구성되었다. 103개의 변수를 테일유(Theil-U) 지표를 기준으로 '0'인 변수들을 제거하였고, 다중대응분석(Multiple Correspondence Analysis)을 적용해 축소 후 최종적으로 49개의 특성변수를 도출하였다. 서로 다른 8개의 모델을 생성하고, 모델 학습 과정에서는 5겹 교차검증으로 과적합을 방지하고, 하이퍼파라미터를 조정하여 비교 평가하였다. 현지실사 대상업체 선별의 연구목적은 부적합 업체를 부적합이라고 판정하는 확률인 검측률(recall)을 최대화하는 것이다. 머신러닝의 다양한 알고리즘을 적용한 결과 Recall_macro, AUROC, Average PR, F1-score, 균형정확도(Balanced Accuracy)가 가장 높은 랜덤포레스트(Random Forest)모델이 가장 우수한 모형으로 평가되었다. 마지막으로 모델에 의해서 평가된 개별 인스턴스의 부적합 업체 선정 근거를 제시하기 위해 SHAP(Shapley Additive exPlanations)을 적용하고 현지실사 업체 선정 시스템에의 적용 가능성을 제시하였다. 본 연구결과를 바탕으로 데이터에 기반한 과학적 위험관리 모델을 통해 수입식품 관리체계의 구축으로 인력·예산 등 한정된 자원의 효율적 운영방안 마련에 기여하길 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.93-111
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• 2013

최근 독감 예측이나 부동산가격 예측 등 다양한 분야에서 웹검색 트래픽이나 소셜 네트워크 등의 방대한 고객 데이터를 통해 사회 현상, 소비 트렌드 등을 분석하고자 하는 시도가 증가하고 있다. 최근 구글이나 네이버 등의 인터넷 포털서비스 업체들은 온라인 사용자들의 웹검색 트래픽 정보를 구글 트렌드, 네이버 트렌드 등의 서비스로 공개하고 있는데, 이들이 제공하는 웹검색 트래픽 정보를 기반으로 온라인 사용자들의 정보 검색 행태에 대한 연구들이 학계 업계 등에서 주목받고 있다. 웹검색 정보를 기반으로 사회 현상이나, 소비 동향, 정치 투표 결과 등을 예측해 볼 수 있음을 실증하고 있는 분야는 많은 연구가 수행되고 있지만, 웹검색 트래픽 정보를 이용하여, 소비자의 제품에 대한 중요한 속성 도출 및 소비자의 기대 변화 관측 등의 온라인 사용자 행태에 초점을 맞추어 연구되고 있는 분야는 상대적으로 많은 연구가 수행되고 있지는 않다. 따라서, 본 연구에서는 구글이나 네이버가 제공하는 소비자의 웹검색 트래픽을 활용해서 소비자가 생각하는 제품 포지션을 가시화할 수 있는 방법을 제안한다. 브랜드 간의 관계를 확인하기 위해, 동시 검색 트래픽 정보를 활용하여 네트워크 모델링의 방법을 사용한 시스템을 제안하고 있으며, 이를 통해 소비자들이 제품 간의 유사성을 어떻게 인지하고 형성하며, 새로운 혁신 제품 카테고리 내에서 제품 브랜드들이 소비자의 마음 속에서 어떻게 자리 잡고 있는지의 브랜드 포지셔닝을 확인할 수 있는 방법론을 제안하였다. 또한 이를 태블릿 PC의 사례를 통해서, 미시적인 관점에서 소비자의 마음속에 위치한 태블릿 PC 개별 브랜드들의 위치 및 관계를 보여주었다. 기업은 소비자의 제품에 대한 인식 및 중요 속성 도출을 위해 많은 비용과 시간을 소요하여 소비자 조사를 행하게 되는데, 본 연구의 방법론을 활용하여 소비자의 제품에 대한 인식, 제품간 유사도, 제품에 대한 중요 속성의 변화 등을 일반에게 공개된 검색 트래픽 정보를 활용하여 비교적 쉽고 추가적인 비용 없이 도출할 수 있을 것이다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제25권2호
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• pp.100-109
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• 2014

정위신체방사선치료(SBRT)에서 환자의 호흡에 대한 정확한 치료위치의 확보는 필수적으로 고려되어야 하며 그 정확성에 관련하여 많은 연구들이 진행되어왔다. 본 연구에서는 실제 호흡에 의한 움직임과 실제 환자 폐의 형태를 고려한 팬텀실험으로 실제 치료에서 일어나는 임상적 상황을 모사함으로 호흡 동조 부피적조절회전 방사선치료(Volumeric Modulated Arc Therapy, VMAT) 기법을 이용한 폐부 SBRT의 정확성을 분석하는 방법을 제시하고자 하였다. SBRT을 받은 폐암 환자의 CT 영상을 기반으로 3D 프린터를 이용하여 치료부위와 유사하게 폐 팬텀을 제작하였고 환자 호흡과 동일하게 움직임을 재현할 수 있도록 $QUASAR^{TM}$ 호흡 동조 구동 팬텀(Modus Medical Devices, London, Canada)에 장착하여 호흡동조 VMAT에서의 2차원 선량 분포를 평가할 수 있는 시스템을 구축하였다. 폐 팬텀은 종양부위를 중심으로 2등분하여 EBT3 필름을 삽입하고 선량분포를 측정할 수 있도록 제작되었다. 비균질 조건에서의 선량계산의 정확성을 확인하기 위하여 균질한 플라스틱 팬텀과 제작된 비균질 폐 팬텀에서 Analytical Anisotropic Algorithm (AAA)와 AcurosXB (AXB) 두가지 알고리즘으로 선량계산을 하여 비교, 분석하였다. 움직임에 대한 치료의 정확성을 평가하기 위하여 호흡동조와 비 호흡동조의 경우, 그리고 움직임이 없는 조건에서 선량분포를 취득하여 치료계획 선량에 대한 감마지표를 분석하였다. 치료부위 GTV에서의 CT number는 실제 환자의 경우 78 HU를 나타내었고 모사된 폐 팬텀의 경우 92 HU를 나타내었다. 팬텀 내 폐 조직부분은 3D프린터로 적층하는 과정에서 격자구조의 형태를 이용하여 구현하였다. 측정된 필름선량은 AAA 알고리즘을 이용한 치료계획 선량에 대하여 움직이는 팬텀에서 호흡동조의 유무에 따라 3%/3 mm 감마지표 조건하에서 각각 88%와 78%의 감마합격률을 나타내었으며, 움직임이 없는 경우 95% 이상의 감마합격률을 보였다. AXB 알고리즘을 적용하였을 경우에는 모든 경우에서 98% 이상의 합격률을 나타내었다. 균질한 플라스틱 팬텀에 대하여 측정하였을 때 두가지 선량계산 알고리즘을 포함한 모든 조건에서 99% 이상의 감마합격률을 나타내었다. 선택된 환자의 호흡 진폭이 비교적 작고 inhale보다는 exhale에 더 오래 머무르는 호흡패턴 때문에 3%/3 mm 감마 기준에서는 호흡에 따른 차이가 거의 나타나지 않은 것으로 이해되었다. 선량계산의 정확성에서는 AAA 알고리즘을 적용하였을 때보다 AXB 알고리즘을 적용하였을 때가 균질과 비균질 환경에서의 선량 분포에 따른 감마 합격률의 차이가 적게 나타남을 확인 할 수 있었다. 본 논문에서는 환자와 유사하게 제작된 폐 팬텀에 실제 환자 호흡 패턴을 연동함으로 새로운 4D 치료선량 분포 검증 방법을 제시하였고 보다 사실적인 선량분포를 반영한 개별 환자 치료의 정확성 검증이 가능할 것으로 평가되었다.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.139-157
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• 2016

앙상블 분류기란 개별 분류기보다 더 좋은 성과를 내기 위해 다수의 분류기를 결합하는 것을 의미한다. 이와 같은 앙상블 분류기는 단일 분류기의 일반화 성능을 향상시키는데 매우 유용한 것으로 알려져 있다. 랜덤 서브스페이스 앙상블 기법은 각각의 기저 분류기들을 위해 원 입력 변수 집합으로부터 랜덤하게 입력 변수 집합을 선택하며 이를 통해 기저 분류기들을 다양화 시키는 기법이다. k-최근접 이웃(KNN: k nearest neighbor)을 기저 분류기로 하는 랜덤 서브스페이스 앙상블 모형의 성과는 단일 모형의 성과를 개선시키는 데 효과적인 것으로 알려져 있으며, 이와 같은 랜덤 서브스페이스 앙상블의 성과는 각 기저 분류기를 위해 랜덤하게 선택된 입력 변수 집합과 KNN의 파라미터 k의 값이 중요한 영향을 미친다. 하지만, 단일 모형을 위한 k의 최적 선택이나 단일 모형을 위한 입력 변수 집합의 최적 선택에 관한 연구는 있었지만 KNN을 기저 분류기로 하는 앙상블 모형에서 이들의 최적화와 관련된 연구는 없는 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 KNN을 기저 분류기로 하는 앙상블 모형의 성과 개선을 위해 각 기저 분류기들의 k 파라미터 값과 입력 변수 집합을 동시에 최적화하는 새로운 형태의 앙상블 모형을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 앙상블을 구성하게 될 각각의 KNN 기저 분류기들에 대해 최적의 앙상블 성과가 나올 수 있도록 각각의 기저 분류기가 사용할 파라미터 k의 값과 입력 변수를 유전자 알고리즘을 이용해 탐색하였다. 제안한 모형의 검증을 위해 국내 기업의 부도 예측 관련 데이터를 가지고 다양한 실험을 하였으며, 실험 결과 제안한 모형이 기존의 앙상블 모형보다 기저 분류기의 다양화와 예측 성과 개선에 효과적임을 알 수 있었다.

• 감성과학
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• 제18권1호
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• pp.59-66
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• 2015

지금까지 멀티미디어 기기들의 대 부분의 콘텐츠 접근성은 사용자 중심으로 특화되어 있지 않고 제작자의 의도에 집중 하였다. 이런 이유에서 실제 시스템을 사용하면서 생기는 문제점과 이용자의 요구를 분석하기란 쉽지 않다. 물론 일부에서는 사용자 중심에서 UT, UI 연구를 진행 해 오고 있는 상태이다. 또한 일부 많은 혁신을 가져오지만 아직 기대만큼 많은 효과를 거두지는 못하고 있다. 이유는 개별적인 인간 본연의 욕구와 정서를 해석하고 적용하기란 쉽지 않을 것으로 생각된다. 본 연구에서는 멀티미디어 환경에서 인간 본연의 심리적인 특성을 분석하고 이해하려고 노력하였으며 스마트 디바이스 의 접근성의 문제점은 단순히 기술, 기능을 향상 시키는 것이 아니라 인간의 본연의 내면을 얼마만큼 분석 하는지 와 얼마만큼 이해하는지에 따라 사용성에 도움이 될 것으로 생각한다. 따라서 본 연구는 이러한 사용자가 중심에서 스마트 디바이스를 이용함에 있어서 좀 더 나은 접근성에 도움 되고자 연구를 진행하였으며 특히 인간의 내면의 감정과 성향에 따라서 어떤 장르의 콘텐츠를 선호하며 소비하는지를 분석하고 인간과 콘텐츠의 상호작용을 집중적으로 연구 분석하였다. 본 연구 결과로 감정과 콘텐츠 사이의 관계에서 일부 유효한 결과는 기쁜(HAPPY) 감정의 정도에 따라 더욱 더COMEDY 프로그램을 선호함을 알 수 있었으며 남자가 여자 보다 더 선호도가 높은 것으로 나타났습니다. 슬픈 감정(SAD)일 때는 유효한 결과 값은 나오지 않았지만 흥겨운 콘텐츠를 미미하게 선호하는 것으로 나타났으며 여자 보다 남자가 좀 더 선호도가 높은 것으로 나타났다. 이러한 원인은 Zilinman의mood based management 이론인 슬픈 감정의 소유자는 그 감정을 감쇠하기 위해서 흥겨운 콘텐츠를 더 선호하며 추가적으로 Oliver 2009따르면 콘텐츠의 쾌락적인 요소보다는 통찰(insight), 의미(meaningfulness), 이해(understanding)및 반응(reflection)에 모두 충족이 되어야 만족도를 높일 수 있다고 제안한다. 이러한 사용자 감정과 성향에 따른 콘텐츠의 연구는 향후 새로운 스마트 디바이스 콘텐츠 접근성 측면에서 좀 더 만족도와 방향을 제시 할 수 있을 것이다.

• 통상정보연구
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• 제16권4호
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• pp.409-437
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• 2014

본 논문은 기업의 현지화의 중요성을 주목하여 현지화의 이론적 배경 및 전략적 모형을 도출하고, 모형의 틀 안에서 인도에 진출한 한국 개별기업의 현지화 성공과 실패사례를 비교분석함으로써 성공적인 현지화에 대한 시사점을 제시하고자 하였다. 현지화의 전략적 모형을 생산 및 소싱의 현지화, 인적자원의 현지화, 마케팅의 현지화, R&D의 현지화와 관련한 경영관리 측면과 현지사회와의 융화, 본사의 현지 자회사 권한위양으로 나누었다. 인도에 진출한 한국기업의 성공과 실패사례를 분석한 결과, 생산 및 소싱의 현지화 부분에서는, 현지에서 부품을 조달하고 현지 소비자가 선호하는 모델을 생산하여 성공적으로 정착한 기업과 소비자가 선호하지 않는 모델을 생산하여 실패한 기업도 있었다. 인적자원의 현지화 부분에서는, 성공한 대부분의 기업들이 현지 인력의 중요성을 인지하여 교육을 통하여 인적자원을 적극적으로 활용한 것으로 나타났다. 마케팅의 현지화 부분에서는, 효과적인 마케팅과 AS망을 구축한 기업, 철저한 사전 시장조사와 관리가 가능하고 기술력 있는 현지 파트너를 선정한 기업, 영업활동 및 고객지원, 불만처리를 직접 수행한 기업은 현지화에 성공하였다. R&D의 현지화 부분에서는, 성공한 대기업은 현지 고객에 맞는 제품을 개발하기 위해 현지에서 연구 개발 센터를 운영하고 있는 것으로 나타났다. 현지사회와의 융화 부분에 있어서는, 문화적 환경을 이해하지 못하면 실패하였지만 적극적인 사회공헌활동을 전개하고 지역사회에 봉사하는 기업은 성공적인 현지화가 이루어진다는 것을 보여준다. 본사의 현지 자회사 권한위양 부분에서는, 대부분 기업이 이 부분이 취약했고 본사에 의해 의사결정이 이루어지는 경향이 있었다. 현지화 전략의 시사점은 부품의 현지화, 기업의 경영이념과 시스템을 이해하고 시장 전략 결정에 자율적으로 참여하는 고급 간부직책 인재의 육성, 단독투자 추진, R&D센터의 설치 및 운영, 문화와 제도에 대한 이해 및 기업의 사회적 책임 강화, 현지 경영진의 자율권 부여 등이다.

• 환경정책연구
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• 제14권2호
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• pp.149-170
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• 2015

현재까지 수행된 국내 백두산 관련 연구의 경향성을 분석함으로써 향후 연구방향 정립에 근거자료를 제시하고 향후 연구발전방향을 제시하는 데 있다. 이를 위하여 국내 백두산 관련 연구 현황을 연구 문헌 인벤토리로 정리하였다. 1980년대부터 2014년까지 총 34년간의 225건의 백두산 연구 문헌 정보를 수집하여 연구 분야, 연구내용 및 방법 등을 정리하여 문헌 인벤토리를 구축하였다. 구축된 인벤토리 기반으로 현재까지 개별 기관에서 진행된 국내 백두산 연구의 동향 분석을 실시하였다. 그 결과 백두산 관련 연구는 2010년 이전 69건, 2010년 이후 156건으로 2010년 들어 활발히 수행된 것으로 나타났다. 백두산 분화 감시예측 연구가 54.7%로 가장 많이 수행되었다. 또한, 백두산이라는 접근이 어려운 지역에 대한 연구를 효율적으로 수행하기 위하여 GNSS 및 원격탐사 기반의 공간정보의 활용도가 높아질 것으로 전망되었다. 이에 따라 감시예측 분야 주무기관인 기상청 및 국립기상과학원의 연구보고서를 대상으로 연구방법, 활용자료를 중심으로 하는 공간정보 활용 문헌의 인벤토리를 구축하였다. 공간정보 활용 문헌의 인벤토리 분석결과 감시예측 관련연구가 81.6%를 차지하였으며, 공간정보자료 활용 연구가 54.7%로 나타났다. 그러나 백두산을 대상으로 수행된 연구는 20.1%에 그쳐 향후 실제 백두산을 대상으로 하는 연구가 수행되어야 할 것으로 판단된다. 결과 중 백두산 분화와 관련된 공간정보를 직접적으로 활용 가능한 시스템이 구축이 된다면, 기존 백두산 관련 산재된 정보를 공동으로 활용하여 예상되는 연구비용 및 분석 시간을 단축할 수 있다. 향후 백두산 관련 연구의 정보를 체계적으로 관리하여 보다 효율적인 연구의 한 축을 차지할 수 있다는 점에서 중요성이 있다고 하겠다.

• Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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• 제42권6호
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• pp.469-477
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• 2008

목적: 소동물용 PET은 우수한 공간분해 능과, 민감도가 요구된다. 본 연구에서는 256개의 개별적 채널을 4개로 줄여 검출위치를 추정할 수 있는 회로를 설계하고 제작하였으며, 256($16{\times}16$)개의 양극 출력 채널을 가지는 고집적도의 광전자증배관 및 $L_{0.9}GSO$ 섬광결정과 결합하여 그 성능을 검증하였다. 대상 및 방법: 설계한 회로를 제작하기에 맞서 전자회로 시뮬레이션을 통해 성능을 예상하였다. 회로의 검증과 성능분석을 위하여 위치결정회로, H9500(Hamamatsu Photorucs K.K., 일본) 광전자증배관, $1.5{\times}1.5{\times}7.0\;mm^3$ $L_{0.9}GSO$ 섬광결정으로 두 개의 검출단을 제작하고 $3.7{\times}10^5$ Bq의 $^{22}Na$ 방사선원을 사용하여 동시이벤트를 검출하였다. 첫 번째 검출단은 $L_{0.9}GSO\;29{\times}29$ 섬광결정블록을 단층으로 구성하였고, 두 번째 검출단은 $L_{0.9}GSO\;29{\times}29$와 $28{\times}28$ 섬광결정블록을 x와 y방향으로 각각 섬광결정 단면 길이의 반만큼 오프셋을 두어 접합하였다. 또한 측정된 데이터를 실제 섬광결정 영역으로 보정하기 위하여 섬광결정지도를 구했다. 결과: 평면영상을 통해 각 섬광결정들이 잘 구분되는 것을 확인할 수 있었고, 회로 개선 후 주변부의 섬광결정들이 마지막 줄까지 명백히 구분되었다. 각 섬광결정들의 에너지 분해능은 11.6%(표준편차 1.6)이었다. 결론: 본 연구에서 제안한 위치결정회로는 실험을 통해 소동물용 PET개발에 있어 만족할만한 성능을 보여주었다. 향후 더욱 정밀한 시스템을 제작하기 위해서는 다중양극 광전자증배관의 이득 불균일을 보정하기 위한 연구가 진행되어야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.121-139
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• 2014

기업의 부도 예측은 재무 및 회계 분야에서 매우 중요한 연구 주제이다. 기업의 부도로 인해 발생하는 비용이 매우 크기 때문에 부도 예측의 정확성은 금융기관으로서는 매우 중요한 일이다. 최근에는 여러 개의 모형을 결합하는 앙상블 모형을 부도 예측에 적용해 보려는 연구가 큰 관심을 끌고 있다. 앙상블 모형은 개별 모형보다 더 좋은 성과를 내기 위해 여러 개의 분류기를 결합하는 것이다. 이와 같은 앙상블 분류기는 분류기의 일반화 성능을 개선하는 데 매우 유용한 것으로 알려져 있다. 본 논문은 부도 예측 모형의 성과 개선에 관한 연구이다. 이를 위해 사례 선택(Instance Selection)을 활용한 배깅(Bagging) 모형을 제안하였다. 사례 선택은 원 데이터에서 가장 대표성 있고 관련성 높은 데이터를 선택하고 예측 모형에 악영향을 줄 수 있는 불필요한 데이터를 제거하는 것으로 이를 통해 예측 성과 개선도 기대할 수 있다. 배깅은 학습데이터에 변화를 줌으로써 기저 분류기들을 다양화시키는 앙상블 기법으로 단순하면서도 성과가 매우 좋은 것으로 알려져 있다. 사례 선택과 배깅은 각각 모형의 성과를 개선시킬 수 있는 잠재력이 있지만 이들 두 기법의 결합에 관한 연구는 아직까지 없는 것이 현실이다. 본 연구에서는 부도 예측 모형의 성과를 개선하기 위해 사례 선택과 배깅을 연결하는 새로운 모형을 제안하였다. 최적의 사례 선택을 위해 유전자 알고리즘이 사용되었으며, 이를 통해 최적의 사례 선택 조합을 찾고 이 결과를 배깅 앙상블 모형에 전달하여 새로운 형태의 배깅 앙상블 모형을 구성하게 된다. 본 연구에서 제안한 새로운 앙상블 모형의 성과를 검증하기 위해 ROC 커브, AUC, 예측정확도 등과 같은 성과지표를 사용해 다양한 모형과 비교 분석해 보았다. 실제 기업데이터를 사용해 실험한 결과 본 논문에서 제안한 새로운 형태의 모형이 가장 좋은 성과를 보임을 알 수 있었다.

• 한국발생생물학회지:발생과생식
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• 제12권1호
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• pp.1-8
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• 2008

배아줄기세포는 다양한 분화 유도 방법을 통해 신경계세포로 분화시킬 수 있을 뿐만 아니라, 보다 더 엄격한 선발조건을 적용함으로써 특정 종류의 신경세포만을 확보할 수도 있게 되었다. 세포사멸연구를 포함한 신경생리학적 연구의 대상으로써 중요한 요건은 이렇게 확보한 배아줄기세포 유래의 신경계세포들이 정상적인 신경생리학적 특성을 갖고 있어야 하며, 동시에 그런 신경생리학적 특성이 체외에서 일정기간 동안 이상 자연적인 세포사멸없이 유지되어야 한다는 것이다. 생쥐 배아줄기세포를 retinoic acid로 처리한 후, astrocytes monolayer 위에서 신경계세포로 분화시키면 장기간 생존이 가능한 다수의 신경계세포를 손쉽게 확보할 수 있을 뿐만 아니라, 면역세포화학적 방법을 통해 신경세포의 생사를 개별세포 수준에서 추적할 수 있다. 배아줄기세포 유래의 신경계세포는 glutamate agonist들에 대해 수용체 특이적 흥분성 신경독성 반응을 보이며, 이 반응은 신경계세포로의 분화가 진행될수록 더욱 뚜렷해지는 양상을 보인다. 신경계세포의 발생분화, 생존에 관여하는 Neurotrophin, GDNF 계열의 신경계 작용 성장인자들의 수용체가 배아줄기세포 유래의 신경계세포에서 발현되고 있으며, 이들에 의해 신경계세포로의 분화과정에서 세포의 생존능 및 신경독성처리에 대한 세포사멸반응이 조절될 수도 있다. 따라서 배아줄기세포 유래의 신경계세포는 신경세포의 생존과 사멸, 그리고 세포손상으로부터의 보호와 같은 신경약리학적 연구를 위한 중요한 특성을 나타내고 있기에 관련 연구를 위한 새로운 연구시스템이 될 수 있는 것이다. 특히 일반적인 신경세포는 유전적 변형이 어려워 다양한 신경약리학적 연구에 많은 제약을 받아 왔으나, 이제 유전자 변형 배아줄기세포로부터 얻은 신경세포를 활용하여 연구할 수 있게 됨으로써, 보다 복합적인 신경약리학적 기초연구도 가능하게 되었다. 특히 최근 인간 배아줄기세포 유래 신경계세포도 유사한 신경독성 반응을 보이고 있음이 확인됨으로써(Schrattenholz & Klemm, 2007), 이제 배아줄기세포는 신경약리학적 기초 연구만이 아닌, 나아가 대량의 약물 스크리닝과 같은 제약산업에도 활용될 수 있는 가능성을 제시하고 있다.