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기침 소리의 다양한 변환을 통한 코로나19 진단 모델 (A COVID-19 Diagnosis Model based on Various Transformations of Cough Sounds)

  • 김민경;김건우;최근호
    • 지능정보연구
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    • 제29권3호
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    • pp.57-78
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    • 2023
  • 2019년 11월 중국 우한시에서 발병한 코로나19는 2020년 중국을 넘어 세계로 퍼져나가 2020년 3월에는 전 세계적으로 확산되었다. 코로나19와 같이 전염성이 강한 바이러스는 예방과 확진시 적극적인 치료도 중요하지만 우선 전파 속도가 빠른 바이러스인 점을 감안할 때, 확진 사실을 재빠르게 파악하여 전파를 차단하는 것이 더욱 중요하다. 그러나 감염여부를 확인하기 위한 PCR검사는 비용과 시간이 많이 소요되고, 자가키트검사 또한 접근성은 쉽지만 매번 수시로 받기에는 키트의 가격이 부담이 될 수밖에 없는 실정이다. 이러한 상황에서 기침 소리를 기반으로 코로나19 양성 여부를 판단할 수 있게 된다면 누구나 쉽게 언제, 어디서든 확진 여부를 체크할 수 있어 신속성과 경제성 측면에서 큰 장점을 가질 수 있을 것이다. 따라서 본 연구는 기침 소리를 기반으로 코로나19 확진 여부를 식별할 수 있는 분류 모델을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해, 본 연구에서는 먼저 MFCC, Mel-Spectrogram, Spectral contrast, Spectrogram 등을 통해 기침 소리를 벡터화 하였다. 이 때, 기침 소리의 품질을 위해 SNR을 통해 잡음이 많은 데이터는 삭제하였고, chunk를 통해 음성 파일에서 기침 소리만 추출하였다. 이후, 추출된 기침 소리의 feature를 이용하여 코로나 양성과 음성을 분류하기 위한 모델을 구축하였으며, XGBoost, LightGBM, FCNN 알고리즘을 통해 모델 학습을 수행하고 각 알고리즘별 성능을 비교하였다. 또한, 기침 소리를 다차원 벡터로 변환한 경우와, 이미지로 변환한 경우에 대해 모델 성능에 대한 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과, 건강상태에 대한 기본정보와 기침 소리를 MFCC, Mel-Spectogram, Spectral contrast, 그리고 Spectrogram을 통해 다차원 벡터로 변환한 feature를 모두 활용한 LightGBM 모델이 0.74의 가장 높은 정확도를 보였다.

농지 공간격자 자료의 층화랜덤샘플링: 농업시스템 기후변화 영향 공간모델링을 위한 국내 농지 최적 층화 및 샘플 수 최적화 연구 (A stratified random sampling design for paddy fields: Optimized stratification and sample allocation for effective spatial modeling and mapping of the impact of climate changes on agricultural system in Korea)

  • 이민영;김용은;홍진솔;조기종
    • 환경생물
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    • 제39권4호
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    • pp.526-535
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    • 2021
  • 공간 샘플링은 공간모델링 연구에 활용되어 샘플링 비용을 줄이면서 모델링의 효율성을 높이는 역할을 한다. 농업분야에서는 기후변화 영향을 예측하고 평가하기 위한 고해상도 공간자료 기반 모델링에 대한 연구 수요가 빠르게 증가하고 있으며, 이에 따라 공간 샘플링의 필요성과 중요성이 증가하고 있다. 본 연구는 국내 농지 공간샘플링 연구를 통해 농업분야 기후변화연구의 공간자료 활용의 효율성을 제고하고자 하였다. 본 연구는 층화랜덤샘플링을 기반으로 하였으며, 1 km 해상도의 농지 공간격자자료 모집단(11,386개 격자)에 대해서 RCP 시나리오별(RCP 4.5/8.5) 연대별(2030/2050/2080년대) 공간샘플링을 설계하였다. 국내 농지는 기상 및 토양 특성에 따라 계층화 되었으며, 샘플링 효율 극대화를 위해 최적 층화 및 샘플 배정 최적화를 수행하였다. 최적화는 작물수량, 온실가스 배출량, 해충 분포 확률을 포함하는 16개 목표 변수에 대해 주어진 정밀도 제한 내에서 샘플 수를 최소화하는 방향으로 진행되었다. 샘플링의 정밀도와 정확도 평가는 각각 변동계수(CV)와 상대적 편향을 기반으로 하였다. 국내 농지 공간격자 모집단 계층화 및 샘플 배정 및 샘플 수 최적화 결과, 전체 농지는 5~21개 계층, 46~69개 샘플 수 수준에서 최적화되었다. 본 연구결과물들은 국내 농업시스템 대표 공간격자로써 널리 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 기후변화 영향예측 공간모델링 연구들에 활용되어 샘플링 비용 및 계산 시간을 줄이면서도 모델의 효율성을 높이는 데에 기여할 수 있다.

미세먼지 예측 성능 개선을 위한 시공간 트랜스포머 모델의 적용 (Application of spatiotemporal transformer model to improve prediction performance of particulate matter concentration)

  • 김영광;김복주;안성만
    • 지능정보연구
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    • 제28권1호
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    • pp.329-352
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    • 2022
  • 미세먼지는 폐나 혈관에 침투해 각종 심장 질환이나 폐암 등의 호흡기 질환을 일으키는 것으로 보고되고 있다. 지하철은 일 평균 천만 명이 이용하는 교통수단으로, 깨끗하고 쾌적한 환경조성이 중요하나 지하터널을 통과하는 지하철의 운행 특성과 터널에 갇힌 미세먼지가 열차 풍으로 인해 지하역사로 이동하는 등의 문제로 지하역사의 미세먼지 오염도는 높은 것으로 나타나고 있다. 환경부와 서울시는 지하역사 공기질 개선대책을 수립하여 다양한 미세먼지 저감 노력을 기울이고 있다. 스마트 공기질 관리 시스템은 공기질 데이터 수집 및 미세먼지 농도를 예측하여 공기질을 관리하는 시스템으로 미세먼지 농도 예측 모델이 중요한 구성 요소이다. 그동안 시계열 데이터 예측에 관한 다양한 연구가 진행되어왔지만, 지하철 역사의 미세먼지 농도 예측과 관련해서는 통계나 순환신경망 기반의 딥러닝 모델 연구에 국한되어 있다. 이에 본 연구에서는 시공간 트랜스포머를 포함한 4개의 트랜스포머 기반 모델을 제안한다. 서울시 지하철 역사의 대합실을 대상으로 한 시간 후의 미세먼지 농도 예측실험을 수행한 결과, 트랜스포머 기반 모델들의 성능이 기존의 ARIMA, LSTM, Seq2Seq 모델들에 비해 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다. 트랜스포머 기반 모델 중에서는 시공간 트랜스포머의 성능이 가장 우수하였다. 데이터 기반의 예측을 통하여 운영되는 스마트 공기질 관리 시스템은 미세먼지 예측의 정확도가 향상될수록 더욱더 효과적이고 에너지 효율적으로 운영될 수 있다. 본 연구 결과는 스마트 공기질 관리 시스템의 효율적 운영에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

성인 남성의 최대하 운동시 대사반응 및 1,200 m 달리기 기록을 이용한 최대산소섭취량 추정식 개발 및 타당도 (Predictions of VO2max Using Metabolical Responses in Submaximal Exercise and 1,200 m Running for Male, and the Validity of These Prediction Models)

  • 임재형;전유정;장혁기;김효중;김기홍;이병근
    • 운동과학
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    • 제21권2호
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    • pp.231-242
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    • 2012
  • 본 연구의 목적은 운동부하검사에서 일반적으로 많이 사용하는 Bruce protocol을 이용한 최대하 운동의 대사반응, 주요 시점의 심박수 기록 및 1,200 m 달리기 기록을 이용하여 최대산소섭취량을 추정하는 모형을 개발하고 모형간 추정의 타당도를 분석하는 데 있다. 연구대상은 성인 남성 255명(1,200 m 달리기는 133명)이며 Bruce protocol을 이용하여 최대운동부하검사를 실시하였고, 3분인 1단계와 6분인 2단계 종료 시점의 대사반응을 측정하였다. 측정항목은 VO2(㎖㎖/kg/min), VCO2(㎖/kg/min), VE(L/min) 및 HR(bpm), HR가 150 bpm과 170 bpm에 도달하는 시간, Bruce protocol 6분과 3분 심박수 차이, 1,200 m 달리기 기록 등이었다. 신체자료와 최대하 운동 중 대사반응을 이용하여 최대산소섭취량을 산출하는 모형을 개발하기 위하여 다중회귀분석을 실시하였다. 모든 변수를 동시투입법으로 분석한 전체모형의 R은 0.642이고(p<.01) 추정의 표준오차(SEE)는 4.38 ㎖/kg/min, 변동계수(CV)는 10.8%이었으나(p<.01), 다중공선성이 나타났다. 단계별분석법으로 분석한 3분모형1과 모형2의 R은 0.341과 0.461이고, SEE는 6.05와 5.72 ㎖/kg/min, CV는 14.9와 14.1%로 나타났고(p<.01), 다중공선성이 나타나지 않았다. 6분모형1과 모형2의 R은 0.350과 0.456이었고(p<.01), SEE는 6.03과 5.74 ㎖/kg/min, 변동계수(CV)는 14.9와 14.2%로 나타났으며(p<.01), 다중공선성이 나타나지 않았다. 6분HR-3분HR 모형의 R은 0.150, HR150모형은 0.151, HR170모형은 0.154로 나소 낮게 나타났고, SEE는 6.36~6.37 ㎖/kg/min으로 유사하게 나타났고, CV도 15.7%로 유사하게 나타났다. 1,200 m 달리기 모형의 R은 0.444이고, SEE는 4.82 ㎖/kg/min, CV는 11.9%로 나타났다. 결론적으로 Bruce protocol을 이용하여 실시한 최대산소섭취량 추정 방법 중 실용적인 유용성과 간편성을 고려하면 대사반응을 이용한 6분모형과 3분모형이 적합한 모형으로 나타났고, 심박수 모형과 달리기 모형은 추정의 정확도가 다소 낮게 나타났다.

GOCI-II 및 극궤도 위성 자료를 병합한 Chlorophyll-a 산출물 생산방법 소개 및 활용 가능성 평가 (Introduction and Evaluation of the Production Method for Chlorophyll-a Using Merging of GOCI-II and Polar Orbit Satellite Data)

  • 신혜경;권재엽;김평중;김태호
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권6_1호
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    • pp.1255-1272
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    • 2023
  • 위성영상 기반 클로로필-a (chlorophyll-a) 농도는 전지구 기후변화 연구를 위해 장기간의 시계열 자료로 생산되고 있으며, 시간합성 또는 다종위성 자료의 병합(merging)을 통해 결측이 없는 자료의 생산이 요구된다. 그러나 한반도 주변 해역에서의 위성영상 기반 클로로필-a 농도와 관련된 연구는 단일 해색센서로 산출하여 계절적 특징을 평가하거나 연구해역에 적합한 알고리즘을 제시하는 연구가 주로 수행되었다. 본 연구에서는 한반도 주변 해역에서의 공간 커버리지가 높은 클로로필-a 농도 산출을 위해 정지궤도 해색센서 GOCI-II와 극궤도 센서(MODIS, VIIRS, OLCI)의 원격반사도(Remote Sensing Reflectance) 병합자료를 이용하였다. 연구결과 산출물의 공간 커버리지는 극궤도 해색센서 자료보다 약 30% 증가하여 구름으로 인한 결측을 보완하였다. 그리고 현장 관측자료와 함께 Ocean Colour Climate Change Initiative (OC-CCI)와 GlobColour에서 제공하는 전지구 클로로필-a 합성장 자료와의 비교를 통해 정확도를 정량적으로 제시하고자 하였다. 그러나 현장관측 자료의 절대적인 수 부족으로 유의미한 통계적 결과는 제시하지 못하였지만, 전지구 자료와의 비교 결과보다 과소 추정 경향을 확인하였다. 또한 적조와 같은 해양재해·재난 대응 목적의 활용성 평가를 위해 2013년 동해에서 발생한 대번성 사례와 정성적으로 비교하여 정지궤도 해색센서 단독 결과보다 OC-CCI와 유사하게 나타나는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 산출한 결과를 사용하여 향후 인공지능모델 기반의 예측 연구와 아노말리(anomaly) 활용 연구를 수행할 예정이며, 이를 통해 우리나라 연안해역에서 발생하는 클로로필-a 이벤트 모니터링에 유용하게 활용이 가능할 것으로 기대된다.

GOCI-II 영상 기반 Random Forest 모델을 이용한 해빙 모니터링 적용 가능성 평가: 2021-2022년 랴오둥만을 대상으로 (Evaluation of Applicability of Sea Ice Monitoring Using Random Forest Model Based on GOCI-II Images: A Study of Liaodong Bay 2021-2022)

  • 김진영;장소영;권재엽;김태호
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권6_2호
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    • pp.1651-1669
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    • 2023
  • 해빙(sea ice)은 현재 전 세계 해양 면적의 약 7%를 차지하고 있으며 계절적, 연간 변화를 보이고 주로 극지방과 고위도 지역에 나타난다. 해빙은 대규모 공간 규모에서 다양한 종류로 형성되며 석유 및 가스탐사, 기타 해양활동이 급속히 증가하는 발해해는 해양 구조물 피해 및 해상 운송, 해양 생태계에 심각한 영향을 미치기 때문에 시계열 모니터링을 통해 해빙의 면적 및 유형 분류를 분석하는 것이 매우 중요하다. 현재 고해상도 위성영상 및 현장 실측 자료를 바탕으로 해빙의 종류 및 영역에 대한 연구가 진행되고 있지만 현장 실측자료를 획득하여 해빙 모니터링에는 한계가 있다. 고해상도 광학 위성영상은 광범위에서 해빙의 유형을 육안으로 탐지하고 식별할 수 있고, 짧은 시간해상도를 갖는 해양위성인 천리안 2B호(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)를 이용하여 해빙 모니터링의 공백을 보완할 수 있다. 이 연구에서는 고해상도 광학위성영상을 이용하여 생산된 학습자료를 기반으로 규칙기반 기계학습 모델을 훈련시키고 이를 GOCI-II 영상에서 탐지를 수행함으로써, 해빙 모니터링 활용 가능성을 알아보고자 하였다. 학습 자료는 발해(Bohai Sea)의 2021-2022년 랴오둥만(Liaodong Bay)을 대상으로 추출하였으며, GOCI-II를 활용한 Random Forest (RF) 모델을 구축하여 기존 normalized difference snow index (NDSI) 지수 기반 및 고해상도 위성영상에서 획득된 해빙 영역과 정성적 및 정량적 비교 분석하였다. 본 연구 결과 해빙의 영역을 과소평가한 NDSI 지수 기반 결과와 달리 비교적 자세한 해빙 영역을 탐지하였으며 유형별 해빙을 분류할 수 있어 해빙 모니터링이 가능함을 확인하였다. 향후 지속적인 학습 자료 및 해빙형성에 영향인자 구축을 통해 탐지 모델의 정확도를 향상시킨다면 고위도 해양 지역에서 해빙 모니터링 분야에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

침수유발 강우량을 이용한 강원특별자치도 호우특보 기준에 관한 연구 (The study of heavy rain warning in Gangwon State using threshold rainfall)

  • 이현지;강동호;이익상;김병식
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제56권11호
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    • pp.751-764
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    • 2023
  • 강원특별자치도는 태백산맥을 중심으로 지방에 따라 기후 특성이 매우 다르며, 국지성 호우가 빈번하게 발생하는 지역이다. 호우재해는 발생 시간이 짧고, 시공간적 변동성이 매우 커 많은 인명 및 재산피해를 유발한다. 최근 10년(2012~2021)간 강원지역 호우피해 발생 횟수는 28건이고, 평균 발생 피해액은 456억 원가량으로 집계되었다. 호우재해를 저감하기 위해선 지역단위의 재난관리 방안을 수립해야 한다. 특히나 현재 운영 중인 호우특보 기준은 획일화되어 지역 특성을 고려하지 못하는 한계가 있다. 이에 본 연구는 강원특별자치도에 위치한 특보구역을 대상으로 침수유발 강우량을 고려한 호우특보 기준을 제안하고자 한다. 특보구역별 침수유발 강우량 대푯값 분석 결과 평균값이 호우특보 발령 기준과 유사했고, 이를 본 연구의 호우특보 기준으로 선정하였다. 호우특보 기준 검토를 위한 강우사상으로 2019년 태풍 미탁, 2020년 태풍 마이삭과 하이선, 2023년 태풍 카눈 강우사상을 적용했고, Hit Rate 정확도 검증 결과 강릉평지 72%, 원주 98%로 본 연구는 실제 특보를 잘 반영함을 확인했다. 본 연구의 호우특보 기준은 위기경보 단계(관심, 주의, 경계, 심각)와 위계가 동일하여 선제적 호우재해 대응이 가능할 것으로 판단된다. 본 연구 결과는 향후 호우재해 대응의 획일적 의사결정 시스템을 보완하고, 이를 토대로 지역별 재해위험성을 고려한 호우특보 기준으로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

유방암 환자에서 골전이에 대한 핵의학적 평가 (Assessment of Bone Metastasis using Nuclear Medicine Imaging in Breast Cancer : Comparison between PET/CT and Bone Scan)

  • 조대현;안병철;강성민;서지형;배진호;이상우;정진향;유정수;박호용;이재태
    • Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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    • 제41권1호
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    • pp.30-41
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    • 2007
  • 목적 : 유방암 환자에서 골전이는 Tc-99m MDP를 이용한 전신 골스캔이 주로 이용되며, 이 검사 기법은 높은 예민도를 나타내나 특이도가 낮다는 단점을 가진다. F-18 FDG를 이용한 PET 검사는 높은 해상도를 가지며 골스캔이 비하여 높은 분해능을 가지며 골전이 진단성능이 높다. PET에 CT 영상 기법이 도입된 F-18 FDG PET/CT는 PET 검사와 동시에 CT 영상정보를 제공함으로써, 유방암환자의 골전이 평가에 PET 보다 더 높은 검사의 정확도를 나타낼 수 있다. 본 연구는 유방암 환자에서 골 전이여부를 평가하는데, F-18 FDG PET/CT와 골스캔의 진단성능과 유용성을 비교해 보았다. 대상 및 방법 : 유방암으로 진단받은 후 병기 판정위하여 혹은 유방암 수술후 재발 평가를 위하여, Tc-99m MDP 골스캔과 F-18 FDG PET/CT를 1주일 간격이내에 시행한 여성환자 157명 ($28{\sim}78$세, 평균연령=$49.5{\pm}8.5$세)을 대상으로 하였다. 골전이 병소의 최종진단은 조직학적검사, 방사선상학적 검사, 임상적 추적관찰을 이용하였다. 골스캔은 Tc-99m MDP를 740 MBq을 투여한 4시간 후에 평면감마카메라 영상을 얻었다. 골스캔 소견은 정상소견, 저확률, 중간확률, 고확률로 구분하였다. PET/CT 검사는 6시간 이상 금식 이후에 시행하였으며, F-18 FDG 370 MBq을 정맥주사를 시행한 후 1시간동안 안정을 취한 후 3D 방식으로 영상을 획득하였다. CT 촬영은 조용한 호흡 중에 시행되었고 감쇠보정에 이용하였다. 생리적인 섭취증가를 제외하고, 주위 골의 섭취에 비해 높은 섭취를 보이는 경우 이상섭취로 판단하였다. FDG 섭취정도의 정량화는 SUVmax와 SUVrel를 이용하였다. 결과: 대상환자 가운데 6명이(4.4%) 골전이 소견을 나타내었으며, 골스캔은 4명(66.6%)의 환자에서만 진단할 수 있었고, PET/CT는 6명 (100%) 모두를 진단할 수 있었다. 골스캔과 PET/CT에서 발견된 골병소의 수 135개이었으며, 양성병소가 27개, 전이병소가 108개였다. 골전이 병소는 양성 골병소에 비하여 높은 SUVmax 및 SUVrel을 나타내었다($4.79{\pm}3.32$ vs $1.45{\pm}0.44$, p=0.000, $3.08{\pm}2.85$ vs $0.30{\pm}0.43$, p=0.000). 108개의 골전이 병소 가운데 76개(70.4%)의 병소가 골스캔 상 이상섭취 소견을 나타내었으며, 동일한 76개(70.4%)의 병소가 FDG 섭취증가 소견을 나타내었다. 골병소부위의 골스캔상 이상섭취 유무와 PET상 섭취증가 유무는 유의한 일치도를 나타내었다(Kendall tau-b : 0.689, p=0.000). 골전이 병소 가운데 골스캔상 양성소견을 보인 병소는 그렇지 않은 병소에 비하여 높은 SUVmax 와 SUVrel을 나타내었다($6.03{\pm}3.12$ vs $1.09{\pm}1.49$, p=0.000, $4.76{\pm}3.31$ vs $1.29{\pm}0.92$, p=0.000). 골전이 병소의 발생부위는 척추골이 가장 많았으며, 골반골, 늑골, 두개골, 흉골, 견갑골, 대퇴골, 쇄골, 상완골 순서였다. 두개골 전이병소에 SUVmax가 가장 높은 값을 나타내었으며, 늑골의 SUVrel가 가장 높은 값을 나타내었다. 경화성 골전이 병소가 다른 형태의 골전이 병소에 비하여 낮은 SUVmax와 SUVrel 값을 나타내었다. 결론: 유방암 환자의 골전이 평가시 골스캔에 비하여 F-18 FDG PET/CT의 진단적 예민도가 더 높게 나타났다. 경화성 골전이 병소는 FDG 이상섭취가 없는 경우가 많아 CT 소견의 면밀한 검토가 필요하다고 생각된다.

PET/CT 3D 영상에서 감쇠보정 위치 변화 방법을 이용한 영상 재구성법의 평가 (The Evaluation of Reconstruction Method Using Attenuation Correction Position Shifting in 3D PET/CT)

  • 홍건철;박선명;정은경;최춘기;석재동
    • 핵의학기술
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    • 제14권2호
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    • pp.172-176
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    • 2010
  • PET/CT 검사에서 발생하는 환자의 움직임은 감쇠보정의 불일치를 초래하여 정량평가에 영향을 주게 되어 결과의 정확도를 저하시키게 된다. 본 연구에서는 PET/CT 3D 영상촬영에서 투과촬영 후 방출촬영의 위치변화에 따른 감쇠보정 불일치 시 감쇠보정 위치 변화 방법을 이용한 영상재구성법의 유용성에 대하여 평가하였다. GE Discovery STE16 장비에 스티로폼($20{\times}20{\times}10$ cm)의 중심점을 기준으로 x, y축 방향으로 ${\pm}2$, 6, 10 cm까지 1 mL 주사기 삽입 공간을 제작하였다. $^{18}F$-FDG 5 kBq/mL의 주사기를 중심점에서 투과촬영한 후 위치를 변화하여 방출촬영하고 위치 변화에 따른 감쇠보정 방법을 사용하여 영상을 얻었다. 재구성 방법은 반복영상 재구성법으로 반복횟수 2회, 부분집합 수 20을 적용하였으며 모든 방출촬영 데이터는 시간경과에 따른 붕괴보정을 적용하였다. 또한 주사기 위치에 관심영역을 설정한 후 방사능 값(kBq/mL)과 중심점에 대한 각 위치에서의 백분율 오차를 비교하였다. 방출영상의 중심점의 방사능 값은 2.30 kBq/mL이며, +x축 1.95, 1.82, 1.75 kBq/mL, -x축 2.07, 1.75, 1.65 kBq/mL, +y축 2.07, 1.87, 1.90 kBq/mL, -y축 2.17, 1.85, 1.67 kBq/mL로 나타났고, 백분율 오차는 +x축 15, 20, 23%, -x축 9, 23, 28%, +y축 12, 21, 20%, -y축 8, 22, 29%로 산출 되었다. 그리고 방출 영상에서 감쇠보정 위치변화 방법을 사용 하였을 경우 +x축 2.00, 1.95, 1.80 kBq/mL, -x축 2.25, 2.15, 1.90 kBq/mL, +y축 2.07, 1.90, 1.90 kBq/mL, -y축 2.10, 2.02, 1.72 kBq/mL로 나타났으며, 백분율 오차는 +x축 13, 15, 21%, -x축 2, 6, 17%, +y축 9, 17, 17%, -y축 8, 12, 25%로 산출 되었다. 감쇠보정 불일치 시 감쇠보정 위치변화 방법을 사용한 경우의 방사능 농도 값은 x, y축에서 평균 0.14, 0.03 kBq/mL 증가 하였고, 백분율 오차는 6.1, 4.2% 향상되었다. 또한 중심으로부터 멀어질수록 공간분해능이 저하되는 특성상 중심에서 먼 위치일수록 방사능 값의 저하현상은 커짐을 알 수 있었다. 그러나 실제 임상에서는 감약 정도가 더 커지기 때문에 이러한 불일치 시 그 오차는 더 클 것으로 사료된다. 따라서 감쇠보정이 일치하지 않는 부분의 병변에서는 감쇠보정 위치변화 방법을 적용하여 방사능 값의 오차를 감소시킬수 있을 것이다.

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텍스트 마이닝 기법을 적용한 뉴스 데이터에서의 사건 네트워크 구축 (Construction of Event Networks from Large News Data Using Text Mining Techniques)

  • 이민철;김혜진
    • 지능정보연구
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    • 제24권1호
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    • pp.183-203
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    • 2018
  • 전통적으로 신문 매체는 국내외에서 발생하는 사건들을 살피는 데에 가장 적합한 매체이다. 최근에는 정보통신 기술의 발달로 온라인 뉴스 매체가 다양하게 등장하면서 주변에서 일어나는 사건들에 대한 보도가 크게 증가하였고, 이것은 독자들에게 많은 양의 정보를 보다 빠르고 편리하게 접할 기회를 제공함과 동시에 감당할 수 없는 많은 양의 정보소비라는 문제점도 제공하고 있다. 본 연구에서는 방대한 양의 뉴스기사로부터 데이터를 추출하여 주요 사건을 감지하고, 사건들 간의 관련성을 판단하여 사건 네트워크를 구축함으로써 독자들에게 현시적이고 요약적인 사건정보를 제공하는 기법을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2016년 3월에서 2017년 3월까지의 한국 정치 및 사회 기사를 수집하였고, 전처리과정에서 NPMI와 Word2Vec 기법을 활용하여 고유명사 및 합성명사와 이형동의어 추출의 정확성을 높였다. 그리고 LDA 토픽 모델링을 실시하여 날짜별로 주제 분포를 계산하고 주제 분포의 최고점을 찾아 사건을 탐지하는 데 사용하였다. 또한 사건 네트워크를 구축하기 위해 탐지된 사건들 간의 관련성을 측정을 위하여 두 사건이 같은 뉴스 기사에 동시에 등장할수록 서로 더 연관이 있을 것이라는 가정을 바탕으로 코사인 유사도를 확장하여 관련성 점수를 계산하는데 사용하였다. 최종적으로 각 사건은 각의 정점으로, 그리고 사건 간의 관련성 점수는 정점들을 잇는 간선으로 설정하여 사건 네트워크를 구축하였다. 본 연구에서 제시한 사건 네트워크는 1년간 한국에서 발생했던 정치 및 사회 분야의 주요 사건들이 시간 순으로 정렬되었고, 이와 동시에 특정 사건이 어떤 사건과 관련이 있는지 파악하는데 도움을 주었다. 또한 일련의 사건들의 시발점이 되는 사건이 무엇이었는가도 확인이 가능하였다. 본 연구는 텍스트 전처리 과정에서 다양한 텍스트 마이닝 기법과 새로이 주목받고 있는 Word2vec 기법을 적용하여 봄으로써 기존의 한글 텍스트 분석에서 어려움을 겪고 있었던 고유명사 및 합성명사 추출과 이형동의어의 정확도를 높였다는 것에서 학문적 의의를 찾을 수 있다. 그리고, LDA 토픽 모델링을 활용하기에 방대한 양의 데이터를 쉽게 분석 가능하다는 것과 기존의 사건 탐지에서는 파악하기 어려웠던 사건 간 관련성을 주제 동시출현을 통해 파악할 수 있다는 점에서 기존의 사건 탐지 방법과 차별화된다.