• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.449-459
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• 2016

본 논문에서는 기존의 인공신경망을 이용한 자동작곡 방법에서 발생한 세 가지 문제점을 개선하는 새로운 방법을 제안한다. 첫 번째 문제는 인공신경망이 출력한 곡의 박자를 음악이론에 맞도록 후처리 하는 것에서 모든 경우를 처리하지 못하여 발생한 문제이다. 두 번째 문제는 음표를 학습하는 인공신경망에 음표와 구분되는 큰 값으로 쉼표를 같이 학습하다보니 음표공간이 왜곡되어 발생하는 문제이다. 마지막 문제는 새로운 곡 작곡 시 사용자가 작곡해서 넣어준 초기 멜로디와 박자가 인공신경망이 출력하는 나머지 멜로디와 박자와 어울리지 못하여 발생하는 문제이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 개선된 박자 후처리 알고리즘과 초기 멜로디 처리 방법을 제안하였으며 쉼표용 인공신경망을 새로이 도입하였다. 실험결과 새로 제안한 방법이 기존의 방법에서 발생한 세 가지 문제점을 모두 해결하는 것으로 판명되었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제23권4호
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• pp.287-293
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• 2002

시변 자계를 이용하여 비접촉적인 방법으로 신경을 자극하기 위해서는 신경자극코일에 대용량 전류 펄스를 순시적으로 인가해야만 한다. 신경자극코일에 인가하는 전류 펄스의 주파수를 증가할수록 신경자극코일에 전력을 공급하는 전력공급기의 용량이 커지게 되고 신경자극코일에 발생하는 열량도 커지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 완화하기 위해 새로운 형태의 신경자극코일을 제안하였다. 신경자극코일에 강자성체 구조물을 부착하여 자계 거울 효과를 내게 하면 신경자극코일의 효율이 증가하게 된다. 다양한 형태의 신경자극코일에 대해 자계 거울 효과를 유한요소법으로 분석하였고 몇 종류의 신경자극코일에 대해 실험한 결과를 제시하였다.

• Archives of Hand and Microsurgery
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• 제23권4호
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• pp.313-318
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• 2018

공기주입 구혈대 사용 시 가장 흔히 발생할 수 있는 합병증인 신경손상은 실제 발생은 드물며 발표된 증례도 많지 않다. 저자들은 상지 수술 후 발생한 신경손상 2예를 통해 이러한 위험을 알리고자 한다. 좌수 재건을 위해 수술을 받은 남성 환자에서 통상적인 감압 휴지기를 가졌음에도 불구하고 요골, 정중, 그리고 척골 신경의 손상이 확인되었고 이는 14시간의 총 누적 적용 시간으로 인한 결과로 추정되었다. 수부 압궤손상으로 재건 수술을 받은 여성 환자는 요골 신경 손상이 발생하였으며 수술 중 구혈대의 오작동으로 인한 사례로 추정되었다. 이 증례들은 구혈대로 인한 신경손상의 다양한 임상소견이 신경검사 결과와 불일치할 수 있으며, 장기간 불편을 야기하는 이 합병증을 예방하기 위해 구혈대 사용 시 주의를 요할 점들을 시사해준다.

• Journal of Chest Surgery
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• 제30권7호
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• pp.729-732
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• 1997

흉벽에 발생한 악성 말초신경초종은 미국에서 Mark등a(1991)이 17례를 보고하였으나 한국에서는 아직까 지 발표된 예가 없다. 악성 말초신경초종은 악성 연부 육종의 10%에서 발생되며 대개 20세에서 50세 사이에 발생한다. 악성 말 초신경초종은 주로 좌골신경, 상완신경총, 천추총과 연관되어 발생하며, 가장 흔한 발생위치는 상지와 하지 의 근위부, 체간 등이며 드물게는 두경부에도 발생한다. 악성 연부조직 육종의 치료는 저급육종(low grade sarcoma)의 경우는 종양의 절제만으로 치유 가능하나 고급육종(high grade sarcoma)의 경우는 광범위 절제가 요구된다. 저자의 경우에는 50세 남자에서 다발성 거대종괴가 좌측 흉벽에 광범위하게 있었으며 병리소견상 저급 악 성 말초신경초종으로 판명되었다. 종괴들을 절제한후 발생한 흉벽결손은 15$\times$8 cm정도 였으며 Teflon을 이용하여 재건하였다. 수술후 환자 는 큰 문제 얼이 회복되었다.

• 정보와 통신
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• 제33권10호
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• pp.40-48
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• 2016

본고에서는 최근 활발하게 연구되고 있는 심층 학습에 대하여 알아본다. 기계 학습 분야 중 하나인 심층 학습은 인공 신경망의 한 형태인 심층 신경망을 통해 구현된다. 심층 신경망은 기존 다층 신경망의 구조와 거의 유사한 학습 구조를 가지지만, 학습 과정에서 발생하는 부정확한 학습 문제를 해결함으로써 최근의 성공을 이끌어낼 수 있었다. 본고에서는 다층 신경망이 가지고 있던 문제점들을 심층 신경망에서 어떻게 극복하였는지 심층 신경망의 발전 과정을 통해 알아보고, 기계 학습의 기본개념을 바탕으로 이를 설명하여 비전문가들의 이해를 돕고자 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.477-480
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• 2005

본 논문에서는 신경망과 유전자 알고리즘의 장점을 결합하고, 개선된 유전자 알고리즘 기반의 역전파 신경망 알고리즘을 이용한 신경망 학습 효과를 살펴 본다. 유전자 알고리즘을 이용한 신경망 학습은 비선형 함수를 이용하여 발생시킨 모의 자료를 통하여 수행하고 학습 수렴의 정도와 학습 속도 등을 비교할 수 있는 모의실험 결과를 일반 신경망 학습 결과와 함께 제시한다. 모의실험의 결과로서 유전자 알고리즘을 적용한 신경망 제어기가 일반 신경망 학습 결과보다 수렴 정확도 및 학습 속도에서 더 좋은 결과를 나타내 주고 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.426-432
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• 2001

본 논문은 진화형 하드웨어를 이용하여 생물의 정보처리 시스템인 셀룰라 오토마타 신경망의 구현에 관한 연구이다. 셀룰라 오토마타 신경망은 진화 및 발생을 기반으로 한 신경망 모델이다. 진화는 다양성을 주요 근원을 제공하는 돌연변이 및 재 조합 비율에 의하여 비결정론이며, 발생은 결정론 적이며 지역적인 무리현상을 따른다. 셀룰라 오토마타 신경망은 셀룰라 오토마타에 의해 신경망 내부의 각 셀의 상태를 발생시키고, 초기 셀을 유전자 알고리즘의 개체로 간주하여 초기 셀이 진화 알고리즘을 통해 진화함으로써 신경망이 진화하는 시스템이다. 본 논문은 이 시스템을 진화형 하드웨어 이용하여 하드웨어로 구현하였다. 진화형 하드웨어는 진화 알고리즘과 재구성하드웨어의 결합체이다. 즉, 재구성 하드웨어의 구성에 필요한 bit를 유전자 알고리즘의 개체로 간주한 것이다. 진화 알고리즘을 수행하기 위해 유전자 알고리즘 프로세서를 설계하였으며, 셀룰라 오토마타 신경망이 유전자 알고리즘의 개체와 셀룰라 오토마타 룰에 의해 자동적으로 신경망을 생성하기 위해 신경망을 이루는 셀들로 설계하였다. 제안된 시스템의 효율성을 검증하기 위해 Exclusive-OR 문제에 적용하였다.

• 대한정형외과 초음파학회지
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• 제5권2호
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• pp.106-112
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• 2012

상완골 간부 골절에 대한 수술적 치료 후 발생하는 요골신경 마비는 흔치 않다. 하지만 수술 후 요골신경 손상 정도를 정확히 진단하고 예후를 예측하기가 어려워 수술적 치료를 요할 수 있다. 저자들은 상완골 간부 골절에 관혈적 정복 및 금속판 내고정 수술 후 발생한 요골신경 마비에서 초음파 검사를 시행하여 신경의 연속성을 확인하였다. 이 후 보존적 치료를 시행하여 마비가 회복된 1예를 경험하여 문헌고찰과 함께 보고하는 바이다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 학술발표대회 논문집 제19권 2호
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• pp.53-56
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• 2000

무제한 어휘 음성합성 시스템의 문-음성 합성기는 합성음의 자연감을 높이기 위해 여러 가지 방법을 사용하게되는데 그중 하나가 자연음에 내재하는 운을 법칙을 정확히 구현하는 것이다. 합성에 필요한 운율법칙은 언어학적 정보를 이용해 구현하거나, 자연음을 분석해 구한 운을 정보로부터 운율 법칙을 추출하여 합성에 이용하고 있다. 이와 같이 구한 운을 법칙이 자연음에 존재하는 운율 법칙을 전부 반영하지 못했거나, 잘못 구현되는 경우에는 합성음의 자연성이 떨어지게 된다. 이런 점을 고려하여 우리는 자연음의 운율 정보를 이용해 인공 신경망을 훈련시켜, 문장단위 운율을 발생시킬 수 있는 방식을 제안하였다. 운율의 세 가지 요소는 피치, 지속시간, 크기 변화가 있는데, 인공 신경망은 문장이 입력되면, 각 해당 음소의 지속시간에 따른 피치 변화와 크기 변화를 학습할 수 있도록 설계하였다. 신경망을 훈련시키기 위해 고립 단어 군과 음소균형 문장 군을 화자로 하여금 발성하게 하여, 녹음하고, 분석하여 구한 운을 정보를 데이터베이스로 구축하였다. 문장 내의 각 음소에 대해 지속시간과 피치 변화 그리고 크기 변화를 구하고, 곡선적응 방법을 이용하여 각 변화 곡선에 대한 다항식 계수와 초기치를 구해 운을 데이터베이스를 구축한다. 이 운을 데이터베이스의 일부를 인공 신경망을 훈련시키는데 이용하고, 나머지를 이용해 인공 신경망의 성능을 평가한 결과 운을 데이터베이스를 계속 확장하면 좀더 자연스러운 운율을 발생시킬 수 있음을 관찰하였다.

• Journal of Chest Surgery
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• 제37권1호
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• pp.84-87
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• 2004

상완신경총에 생기는 신경원성 종양은 드문 질환이다. 최근에 저자는 상완신경총에 발생한 한 예의 신경초종을 치험하였다. 환자는 34세 남자로 좌측 쇄골상부에 서서히 자라는 종괴를 주소로 내원하였다. 자기공명영상에서 좌측 쇄골하동맥의 후상방부에 고립성 종괴를 발견하였다. 수술 시 상완신경총 직하부에 피막으로 잘 감싸진 종괴를 발견하였으며, 신경 섬유를 가능한한 다치지 않게 하기 위해 피막을 열고 종양을 적출하였다. 수술 후 신경학적인 결함은 없었다.