• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제14권2호
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• pp.145-150
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• 2010

소아에서 췌장의 악성 종양은 매우 드물게 발생하고 있으며, 특히 악성 신경내분비 종양은 더더욱 드물다. 저자들은 16세 소아 환자에서 발생한 비기능성 악성 신경내분비 종양의 증례를 경험하여 CT와 MRI 소견을 보고하고자 한다. 췌장 두부에서 발생한 고형 종양으로 조영증강 MRI의 문맥기에서 지연기로 갈수록 조영증강이 잘 되고, 주변의 혈관 침습, 총담관 폐색, 림프절병증 등 악성 소견을 동반할 때 췌장의 비기능성 악성 신경내분비 종양을 감별 진단에 포함하여야 한다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.6-13
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• 1998

본 연구에서는 증기유량, 중기온도 주 급수 온도 및 유량둥과 같은 외란에 의해 증기발생기의 웅축 및 팽창효 과가 발생하여 수위조절에 어려웅이 발생하는 문제를 신경망-PI제어기를 이용해 효과적으로 제어하는 연구를 하였다. 종래의 PI제어기는 저 출력에서 효과적으로 제어 할 수 없어 기동시는 숙련자의 노련한 기술이 필요한데 반해 본 연구에서 적용한 신경망 PI제어기는 Kp,Ti 파라매터를 외란에 영향을 줄 수 있는 파라메터를 고려하여 신경망을 이용해 튜닝함으로서 웅축 및 팽창효과를 줄이고 외란 및 설정치 변경에 대해 효과적으로 제어 될 수 있음을 실험과 시뮬레이션을 통해 확인 할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.267-267
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• 2012

전 지구적으로 발생하고 있는 기후변화로 인한 기상이변으로 자연재해 발생빈도 및 피해규모는 증가하고 있는 추세로 나타나고 있다. 이에 따라 많은 연구는 자연재해에 직간접적으로 영향을 미치고 있는 홍수와 가뭄의 변화에 초점이 맞추어져 있는 것이 사실이다. 하지만, 최근에 우리나라의 경우 지난 2011년 2월에는 동해안의 폭설로 인하여 동해안지방 최심신적설량 극값 1위를 경신하였고, 2010년 1월 서울에는 40년만에 최대 적설량을 기록하는 등 최근 한반도에서 발생한 적설로 인하여 사회적 경제적 피해가 증가하고 있다. 따라서, 지구온난화에 기인한 기후변화 연구에서 상대적으로 소홀했던 적설량과 관련한 연구의 중요성도 대두되고 있다. 본 연구에서는 적설량에 온도 및 강수가 미치는 영향을 평가하기 위하여 관측기상자료를 이용하였다. 적설량은 기상인자들의 복잡한 비선형 조합으로 발생하기 때문에 적설량에 영향을 미치는 온도, 강수, 적설량의 비선형 과정들을 고려할 수 있는 신경망 모형을 이용하여 적설량 예측 모형을 구성하였다. 30년 이상의 관측자료를 보유하고 있는 기상청 산하 58개 관측지점의 자료를 이용하여 2002년 이전에 관측된 온도, 강수, 적설량을 지점별로 훈련시켰으며 이를 적설량 예측에 활용하고자 하였다. 이를 위해 구성된 신경망 모형에 2002년 이후 지점별 온도, 강우자료를 이용하여 적설량을 산정하고 통계분석을 실시한 결과 적설량 예측에 적용이 가능함을 확인하였다.

• 대한영상의학회지
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• 제82권2호
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• pp.417-422
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• 2021

제1형 신경섬유종증은 상염색제 우성으로 유전되는 신경외배영성 질환으로 다양한 악성 종양이 발생할 수 있다. 하지만 유방암이 발생한 보고는 드물다. 이에 저자들은 제1형 신경섬유종증 환자에서 발생한 양측성 유방암 증례를 영상 소견과 함께 보고하고자 한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.1161-1170
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• 2019

본 연구에서는 심층 신경망을 이용하여 Cochlodinium polykrikoides 적조 발생을 예측하는 모델을 제안한다. 적조 발생 예측을 위해 8개의 은닉층을 가진 심층 신경망을 구축하였다. 위성 재분석 자료와 기상수치모델 자료를 이용하여 과거 적조 발생해역의 해양 및 기상인자 총 59개를 추출하여 신경망 모델 학습에 활용하였다. 전체 데이터셋 중 적조 발생 사례는 적조 미발생 사례에 비해 매우 적어 불균형 데이터 문제가 발생하였다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 과표집화(Over sampling) 기반 데이터 증식(Data augmentation) 기법을 적용하였다. 과거자료를 활용하여 모형의 정확도를 평가한 결과 약 97%의 정확도를 보였다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권11호
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• pp.88-95
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• 1998

본 논문은 인공생명 기법을 이용하여 생물의 정보처리 시스템을 구현하고자 하는 것이다. 자연계의 생물은 그 자체로 훌륭한 정보처리 시스템이다. 생물체는 하나의 생식 세포로부터 발생된다. 또한 이 개체의 종은 진화의 과정을 통해 환경에 적응한다. 본 논문에서는 이와 같은 생물학적인 발생과 진화의 개념을 이용하여 신경망을 설계하는 방법을 제안한다. 생물체의 개체발생은 발생모델의 하나인 셀룰라 오토마다(CA)를 통하여 구현하였고 진화과정은 진화 알고리즘(EAs)을 사용하였다. 우리는 이와 같이 구현한 '진화하는 셀룰라 오토마타 신경망'을 줄여서 ECANS1이라 명명하였다. 셀 사이의 연결은 CA 법칙에 의하여 결정되며, 셀의 초기 패턴이 진화함으로써 유용한 신경망을 찾아낸다. 신경망의 각 셀 즉 뉴런은 생물의 발화 ${\cdot}$ 비발화의 특성을 갖는 카오스 뉴런 모델을 사용하였다. 그리고 신경마의 최종 출력값은 뉴런의 발화 빈도로서 나타내었다. 제안한 방법은 Exclusive-OR 문제 및 패리티 문제에 적용함으로써 그 유효성을 검증하였다.

• 대한소아치과학회지
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• 제23권3호
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• pp.582-592
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• 1996

본 실험은 삼차신경 자극으로 발생되는 체성 감각 유발 전위에 대한 국소마취제의 효과를 관찰하였다. 나트륨 통로차단을 통하여 약리작용을 나타내는 것으로 알려져 있는 리도카인를 뇌 피질에 국소 투여한 후 삼차신경의 체성 감각유발 전위의 강도및 지연시간을 측정하였다. 케타민으로 마취된 흰쥐의 대측성 구레나룻 자극후 뇌의 체성 감각영역으로부터 기록되는 유발전위를 분석한 결과, 리도카인을 뇌 피질에 국소 투여시 유발전위의 강도 및 지연시간의 감소가 나타났으며, 필드 전위의 형태는 이상성 (양극성 및 음극성) 혹은 삼상성 (양극성, 음극성 및 양극성) 의 파형으로 나타났다. 필드 전위의 발생 부위는 뇌 피질의 중대뇌동맥의 상행지 상방영역이었다. 본 실험에서 나타난 초기 전위변동은 피질판 상층에 존재하는 신경세포의 탈분극 과청에 의하여 생성되고 후기의 전위 변동은 동일 영역의 하층 신경세포에서 과분극 혹은 재분극이 발생한 결과라고 유추된다. 따라서 삼차신경계의 체성 감각 영역에서는 피질 상층및 하층의 과립성 피라미드 세포의 순차적인 활성화에 의하여 기본적인 신경 회로망이 형성되어 있으며 생리적 자극으로 유발되는 필드 전위는 이러한 신경망를 통하여 발생될 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.64-64
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• 2022

이상기후로 인해 돌발적이고 국지적인 호우 발생의 빈도가 증가하게 되면서 짧은 선행시간(~3 시간) 범위에서 수치예보보다 높은 정확도를 갖는 초단시간 강우예측자료가 돌발홍수 및 도시홍수의 조기경보를 위해 유용하게 사용되고 있다. 일반적으로 초단시간 강우예측 정보는 레이더를 활용하여 외삽 및 이동벡터 기반의 예측기법으로 산정한다. 최근에는 장기간 레이더 관측자료의 확보와 충분한 컴퓨터 연산자원으로 인해 레이더 자료를 활용한 인공지능 심층학습 기반(RNN(Recurrent Neural Network), CNN(Convolutional Neural Network), Conv-LSTM 등)의 강우예측이 국외에서 확대되고 있고, 국내에서도 ConvLSTM 등을 활용한 연구들이 진행되었다. CNN 심층신경망 기반의 초단기 예측 모델의 경우 대체적으로 외삽기반의 예측성능보다 우수한 경향이 있었으나, 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 크게 나타나므로 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하기 힘들어 예측정확도를 향상시키는데 중요한 소규모 기상현상을 왜곡하게 된다. 본 연구에서는 이러한 한계를 보완하기 위해 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 적용한 초단시간 예측기법을 활용하고자 한다. GAN은 생성모형과 판별모형이라는 두 신경망이 서로간의 적대적인 경쟁을 통해 학습하는 신경망으로, 데이터의 확률분포를 학습하고 학습된 분포에서 샘플을 쉽게 생성할 수 있는 기법이다. 본 연구에서는 2017년부터 2021년까지의 환경부 대형 강우레이더 합성장을 수집하고, 강우발생 사례를 대상으로 학습을 수행하여 신경망을 최적화하고자 한다. 학습된 신경망으로 강우예측을 수행하여, 국내 기상청과 환경부에서 생산한 레이더 초단시간 예측강우와 정량적인 정확도를 비교평가 하고자 한다.

• 대한정형외과스포츠의학회지
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• 제11권2호
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• pp.92-95
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• 2012

장골근 파열은 매우 드물게 발생하는 손상으로 고에너지 외상이나 혈액 응고 기능 장애, 항혈액응고제 사용자, 혈우병 환자 등 출혈경향이 있는 환자에서 저에너지 손상을 받는 경우에 발생할 수 있다. 장골근의 파열로 인한 혈종의 압박에 의해 발생한 대퇴 신경 마비가 국내에도 드물게 보고된 바가 있다. 자기공명영상 검사로 병변 부위를 확진하고 신경전도 검사 및 근전도 검사로 대퇴신경 마비의 범위를 평가할 수 있고 혈액응고 기능에 문제가 있거나 출혈경향이 있는 환자를 선별하기 위해 반드시 혈액학적인 검사가 선행되어야 한다. 저자들은 정상적인 32세 남자가 축구 경기 도중 공을 차는 동작에서 발생한 장골근 파열 및 혈종의 압박으로 인한 부분적인 대퇴신경 마비의 증례를 경험하고 6개월간 추시 관찰하였으며, 양호한 결과를 얻었기에 문헌고찰과 함께 보고하는 바이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.694-696
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• 2005

본 논문에서는 개선된 유전자 알고리즘과 역전파 신경망 알고리즘의 특징을 살펴보고, 비선형 모의자료를 이용하여 개선된 유전자 알고리즘 기반의 신경망 학습 효과와 역전파 신경망 알고리즘을 이용한 신경망 학습 효과를 비교해 본다. 유전자 알고리즘을 이용한 신경망 학습에는 개선된 신경망 제어기를 이용한다. 역전파 알고리즘을 이용한 신경망 학습에는 일반화 성능향상을 위한 인자들의 결합효과를 이용한다. 모의실험을 통하여 두 가지의 학습에서 학습 수령의 정도와 학습 속도 등을 비교하는 모의실험 결과를 개선된 유전자 알고리즘과 신경망 알고리즘의 학습 결과와 항께 제시한다. 모의실험의 결과로서 유전자 알고리즘을 적용한 개선된 신경망 제어기를 통한 학습 결과가 일반 신경망 학습 결과보다 초기 가중값을 작은 범위에서 발생시킬 때 수렴 정확도 및 학습 속도에서 좋은 결과를 나타내 주고 있다.