• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권2호
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• pp.245-254
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• 2002

머신비전을 이용한 IC 패키지 마킹검사 시스템은 입력영상으로부터 검사할 요소들의 위치를 식별하고, 추출된 요소들을 학습된 표준 패턴과 비교하여 마킹의 불량 여부를 판단한다. 본 논문에서는 검사 대상 IC 패키지의 위치 판별, 마킹문자 추출, 핀원딤플 검출과 같은 일련의 작업들에 적합한 적응적 다단계 이진화 방법과 마킹문자의 국소적인 오류검출은 물론 잡영에 강건한 정합단위의 동적 선택 방법을 제안한다. 제안하는 이진화 방법은 이진화 대상 영역과 명도 값의 범위를 제한하여 Otsu의 이진화 알고리즘을 적용함으로써 특정 응용에 적응적인 이진화가 가능하다. 정합단위의 동적 선택 방법은 문자추출 및 배치분석에 대한 결과에 따라 정합단위를 선택한다. 그러므로 문자추출 및 배치분석 과정에서 발생하는 예기치 못한 부적절한 상황에서도 가능한 범위내에서 최소의 정합단위를 선택할 수 있다. 제안된 방법을 구현하여 8종의 IC 패키지, 총 280개의 영상에 대하여 실험한 결과, IC 패키지와 핀원딤플의 검출율은 100%였으며, 마킹상태에 대한 판정은 98.8%의 정확도를 나타내어 제안된 방법이 효과적임을 확인할 수 있었다.

• 생명과학회지
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• 제25권11호
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• pp.1304-1310
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• 2015

주기성 시계 유전자 3(period circadian clock gene 3, PER3)는 포유류에서 생물학적 주기 타이밍 시스템의 역할을 수행 한다. 이 유전자는 규칙적인 운동 체계에 의해 근육에서 전사 개시 되는 것으로 알려져 있다. 인간과 마우스에서는 본 유전자에 대해 잘 알려져 있지만, 주기 및 연주기 동안 낮의 길이에 영향을 많이 받는 말에서 운동 연관 연구는 존재하지 않는다. 운동 시 근육의 기능에 중요한 역할을 하는 PER3 유전자에 대해 대표적인 경주마인 국내산 더러브렛 품종의 운동 전과 운동 후 유전자 발현을 분석하기 위해 본 연구를 수행하였다. 그 결과, 골격근에서 PER3 유전자의 발현은 운동 전에 비해 운동 후에 유의적으로 증가하는 것으로 나타났다. 또한, 인실리코상에서 4개의 비동의성 단일 염기 변이(non-synonymous single nucleotide polymorphism, nsSNP) 분석과 이러한 nsSNP의 단백질 구조 및 기능 분석 결과, 전체 자유 에너지와 RMSD 값은 돌연변이의 원인이 될 수 있음으로 나타났다. 이 중, nsSNP–s395916798 (G72R)은 구조적 기능적 측면에서 중요한 잔기의 안정화 효과와 연관된 것을 알 수 있었다. 본 연구는 운동에 따라 더러브렛 골격근 내 PER3 발현 차이는 운동이라는 표현형에 대표될 수 있음을 확인하였다. 또한, SNP의 조합을 활용하여 운동 후 경주마의 조기 회복의 평가 지표로써 유용한 바이오마커가 될 수 있음을 시사한다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.87-107
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• 2016

융합을 통한 기술과 제품의 혁신을 이해하는 것은 중소기업의 생존을 위한 필수가 되었다. 특히, 이종 산업간 융합을 통한 제품 혁신과 성공을 위해서는 융합 가능한 아이템 즉, 제품과 기술, 아이디어를 탐색하고 대안을 찾는 것이 중요하다. 기존의 융합연구는 크게 두 가지의 한계를 갖는다. 첫째, 특허와 논문 등 기술정보를 기반으로 하는 기술융합 발굴은 시장의 수요를 인식하는데 한계가 있다. 본 논문은 중소 창업기업에 적용할 수 있는 시장융합(Market convergence)의 관점에서 새로운 융합 기회를 식별하려고 시도하였다. 이를 위해 세계 중소 수출입 기업이 이용하는 글로벌 B2B e-마켓플레이스의 제품 데이터베이스를 활용하였다. 둘째, 기존의 융합기회 발굴 연구는 이미 융합되어 존재하는 제품 또는 기술 기반의 연관성 및 관계를 파악하는데 집중하였다. 본 연구에서는 융합 가능한 새로운 사업기회의 발굴을 목적으로 구조적공백(Structural Hole) 이론을 적용하여, 상이한 산업군에서 서로 직접적인 연결 관계가 없는 키워드 간의 네트워크를 분석하여 융합의 가능성이 있는 새로운 융합 사업 테마를 도출하고자 한다. 이를 위해 제품명과 제품 기술서를 기반으로 제품 및 기술 용어 사전과 텍스트마이닝 을 활용하여 제품과 서비스의 특성을 추출하고, 이들 특성간 연관관계분석을 수행한 후, 네트워크 분석을 진행 하였다. 실험 데이터는 시장의 최신 동향을 파악하기 위해 2013년 1월 부터 2016년 7월까지 등록된 24만건의 e-카탈로그를 대상으로 하였으며, 분석의 효율성을 높이기 위해 기술 범위를 IT로 제한하고, IT 기술을 매개로 한 "Health & Medical"과 "Security & Protection" 카테고리 간의 융합 기회를 도출 하였다. 실험을 통하여 융합연관규칙 1,729을 추출하였으며, 지지도를 기반으로 100개의 규칙을 샘플링 하여, 구조적 공백을 분석하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.967-977
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• 2022

산불의 발생과 강도는 기후 변화로 인하여 증가하고 있다. 산불 연기에 의한 배출가스 대기질과 온실 효과에 영향을 미치는 주요 원인 중 하나로 인식되고 있다. 산불 연기의 효과적인 탐지를 위해서는 위성 산출물과 기계학습의 활용이 필수적이다. 현재까지 산불 연기 탐지에 대한 연구는 구름 식별의 어려움 및 모호한 경계 기준 등으로 인한 어려움이 존재하였다. 본 연구는 우리나라 환경위성 센서인 Geostationary Environment Monitoring Spectrometer (GEMS)의 Level 1, Level 2 자료와 기계학습을 이용한 산불 연기 탐지를 목적으로 한다. 2022년 3월 강원도 산불을 사례로 선정하여 산불 연기 레이블 영상을 생성하고, 랜덤 포레스트 모델에 GEMS Level 1 및 Level 2 자료를 투입하여 연기 픽셀 분류 모델링을 수행하였다. 훈련된 모델에서 입력변수의 중요도는 Aerosol Optical Depth (AOD), 380 nm 및 340 nm의 복사휘도 차, Ultra-Violet Aerosol Index (UVAI), Visible Aerosol Index (VisAI), Single Scattering Albedo (SSA), 포름알데히드, 이산화질소, 380 nm 복사휘도, 340 nm 복사휘도의 순서로 나타났다. 또한 2,704개 픽셀에 대한 산불 연기 확률(0≤p≤1) 추정에서 Mean Bias Error (MBE)는 -0.002, Mean Absolute Error (MAE)는 0.026, Root Mean Square Error (RMSE)는 0.087, Correlation Coefficient (CC)는 0.981의 정확도를 보였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제54권1호
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• pp.45-68
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• 2023

본 연구는 오픈사이언스 연구환경 변화가 가속화되면서 데이터 공유의 새로운 채널로 인정받고 있는 데이터 출판에 대한 국내 연구자의 경험과 인식을 조사하고자 수행되었다. 문헌조사와 국내 과학기술분야 5개 정부출연연구기관 연구자와 GeoAI 데이터학회 회원을 대상으로 설문조사를 실시하여, 데이터 출판에 대한 인식 정도를 측정하였다. 연구결과, 국내 연구자들은 데이터에 대한 설명제공, 데이터로의 안정적 접근, 인용, 동료심사를 통한 품질확인을 데이터 저널의 장점으로 인식하였으나, 연구실적으로써의 데이터 논문 인정에는 낮은 인식수준을 보였다. 또한 데이터 상세설명, 메타데이터 기술, 영구식별기호 부여 순으로 데이터 출판 속성을 인식하고 있었으나 리포지터리에 데이터 제출과 동료심사에 대해서는 상대적으로 낮았다. 데이터 출판 촉진 요인으로 데이터 논문작성과 리포지터리 연계를 지원하는 투고심사시스템 개발과 데이터 인용을 지원하는 리포지터리 개발의 필요성이 확인되었다. 국내 연구자들의 데이터 출판 경험과 인식은 향후 데이터 출판 서비스와 인프라 구축을 위한 중요한 기초가 될 것이다.

• 원예과학기술지
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• 제32권1호
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• pp.105-114
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• 2014

본 연구에서는 UV-VIS spectrophotometer를 이용한 total carotenoids, flavonoids, phenolics 함량 데이터와 FT-IR 스펙트럼 데이터를 다변량통계분석법을 통하여 기능성 성분 함량이 높은 아프리칸 얌 고속 선발 시스템을 구축하였다. 62개 아프리칸 얌의 total carotenoids 함량은 $0.01-0.91{\mu}g{\cdot}g^{-1}$ dry wt 나타냈다. Total flavonoids와 phenolics 함량은 $12.9-229.0{\mu}g{\cdot}g^{-1}$ dry wt와 $0.29-5.2mg{\cdot}g^{-1}$ dry wt로 각각 나타났다. 아프리칸 얌은 FT-IR 스펙트럼상의 1700-1500, 1500-1300, $1,100-950cm^{-1}$, 부위에서 중요한 스펙트럼 변화가 나타났다. 이 부위는 각각 amide I과 II을 포함하는 아미노산 및 단백질계열의 화합물, phosphodiester group을 포함한 핵산 및 인지질 그리고 단당류나 복합 다당류를 포함하는 carbohydrates 계열의 화합물들의 질적, 양적 정보를 반영하는 부위이다. PCA 분석과 PLS-DA 분석에서 62개 아프리칸 얌은 유연성이 높은 종으로 3개의 그룹을 형성하였다. 아프리칸 얌의 FT-IR 스펙트럼 데이터와 UV-VIS spectrophotometer을 이용한 total carotenoids, flavonoids, phenolics 함량 데이터 간에 PLS regression 분석하였다. Total carotenoids, flavonoids, phenolics 함량 성분의 실측 값과 예측 값간에 상관계수($R^2$)가 각각 0.83, 0.86, 0.72로 나타났다. 이 결과, 아프리칸 얌으로부터 FT-IR 스펙트럼을 이용한 total carotenoids, flavonoids, phenolics 함량 예측이 가능하였다. 본 연구에서 확립된 대사체 수준에서 아프리칸 얌의 유용 기능성 성분 함량 예측 모델링을 통해 품종, 계통의 신속한 선발 수단으로 활용이 가능할 것으로 예상된다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.221-241
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• 2018

최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.1-17
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• 2015

최근, 군에서 가장 이슈가 되고 있는 문제는 기강 해이, 복무 부적응 등으로 인한 병력 사고이다. 이 같은 사고를 예방하는 데 있어 가장 중요한 것은, 사고의 요인이 될 수 있는 문제를 사전에 식별 관리하는 것이다. 이를 위해서 지휘관들은 병사들과의 면담, 생활관 순찰, 부모님과의 대화 등 나름대로의 노력을 기울이고 있기는 하지만, 지휘관 개개인의 역량에 따라 사고 징후를 식별하는 데 큰 차이가 나는 것이 현실이다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하고자 모든 지휘관들이 쉽게 획득 가능한 객관적 데이터를 활용하여 사고를 예측해 보려 한다. 최근에는 병사들의 생활지도기록부 DB화가 잘 되어있을 뿐 아니라 지휘관들이 병사들과 SNS상에서 소통하며 정보를 얻기 때문에 이를 데이터화 하여 잘 활용한다면 병사들의 사고예측 및 예방이 가능하다고 판단하였다. 본 연구는 이러한 병사의 내부데이터(생활지도기록부) 및 외부데이터(SNS)를 활용하여 그들의 관심분야를 파악하고 사고를 예측, 이를 지휘에 활용하는 데이터마이닝 문제를 다루며, 그 방법으로 토픽분석 및 의사결정나무 방법을 제안한다. 연구는 크게 두 흐름으로 진행하였다. 첫 번째는 병사들의 SNS에서 토픽을 분석하고 이를 독립변수화 하였고 두 번째는 병사들의 내부데이터에 이 토픽분석결과를 독립변수로 추가하여 의사결정나무를 수행하였다. 이 때 종속변수는 병사들의 사고유무이다. 분석결과 사고 예측 정확도가 약 92%로 뛰어난 예측력을 보였다. 본 연구를 기반으로 향후 장병들의 사고예측을 과학적으로 분석, 맞춤식으로 관리한다면 군대 내 각종 사고를 미연에 예방하는데 기여할 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제8A권4호
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• pp.469-478
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• 2001

운영체제의 가상 메모리 시스템에 적용할 페이지 교체 정책은 요구 페이징 시스템의 성능에 큰 영향을 미친다. 대표적인 메모리 페이지 교체 정책으로는 LRU와 LFU가 있다. LRU 정책은 많은 경우에 좋은 성능을 보이며 시스템 부하 변화에 잘 적응하지만, 자주 참조되는 페이지와 가끔 참조되는 페이지를 구별하지 못한다. LFU 정책은 참조 횟수가 가장 작은 페이지를 교체하는 기법으로, 과거의 모든 참조를 반영하지만 이전에 참조된 페이지와 최근에 참조된 페이지를 식별하지 못한다. 따라서 LFU는 변화하는 작업 부하에 잘 적응하지 못한다. 본 논문에서는 먼저 8개의 응용에 대해 메모리 참조 패턴을 분석하여 보았다. 그 참조 패턴을 보면 어떤 경우에는 최근에 참조된 페이지가 계속 참조되며, 또 다른 경우에는 자주 참조되는 페이지가 계속 참조되는 경향이 있다. 즉, 응용에 의해 참조되는 메모리 페이지는 최근성과 참조 횟수 모두에 의해 가치가 결정되며, LRU나 LFU 정책 한 가지만으로는 페이지 교체 정책을 최적화하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 LRU 기법과 LFU 기법을 결합한 새로운 교체 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 페이지 리스트를 LRU 리스트와 LFU 리스트를 나누어 관리하는데, 이 두 리스트에서는 각각 최근성과 참조 횟수를 기반으로 페이지 리스트 순서가 유지된다. 과거에 자주 참조되었던 페이지가 LRU 정책에 의해 교체되어 빠져나가는 경우를 LFU 정책 병행 사용을 통해 줄임으로써, 최근성 가치에 의해 참조 횟수 가치가 훼손되는 경우를 줄인다. 트레이스-기반 시뮬레이션 결과, 제안 기법이 이전에 알려진 페이지 교체 기법보다 좋은 성능을 보일 때가 있음을 확인하였는데, 특히, 과거에 자주 참조했던 페이지를 일정 시간 경과한 후에 다시 참조하는 패턴을 보이는 응용들에서 제안 기법이 기존의 기법들보다 우수하다는 것을 알 수 있었다.

• 농업생명과학연구
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• 제46권5호
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• pp.73-82
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• 2012

13종의 초위성체 마커를 이용해 분석한 대립유전자형을 $F_0$, $F_1$ 그리고 $F_2$로 세대 간 구분 하여 동일한 개체 출현확률 값을 추정한 결과 $F_2$의 무작위교배집단으로 가정한 경우 13종의 초위성체 마커는 $3.84{\times}10^{-23}$ 의 추정치를 나타내 37개의 SNP 마커를 이용할 경우와 유사한 동일개체 출현확률 추정치를 유추할 수 있었다. 본 연구에 사용한 실험축군은 2품종 상호교배로 만들어졌다. 친자감정확률 추정치를 전체집단을 대상으로 13종의 초위성체 마커와 37개의 SNP 마커를 이용하여 분석한 결과 부모를 동시에 찾을 수 있는 추정치인 $PE_{pu}$의 경우 초위성체 마커는 0.97897이고 SNP 마커는 0.99149였으며, 한쪽 부모를 찾을 수 있는 추정치인 PE의 경우 초위성체 마커는 0.99916이고 SNP 마커는 0.99949로 나타났다. 또한 가능한 후보 부모들로부터 가장 확률이 높은 부모를 찾을 추정치인 $PNE_{pp}$의 경우는 초위성체 마커와 SNP 마커 둘 다 1.00000으로 추정 되었다. 한정된 부모집단 내 한정된 대립유전자형을 통해 대량의 비육돈이 생산되는 국내의 양돈산업의 경우 DNA 마커의 특성, 분석집단의 크기, 유전자형 분석의 정확도와 비용, 분석된 자료 관리의 용이성 및 기존 분석 시스템과의 호환성 등을 고려하여 효율성과 경제성이 높은 마커를 선정해 마커 조합을 만드는 것이 필요할 것으로 사료된다.