• 지능정보연구
• /
• 제24권1호
• /
• pp.253-266
• /
• 2018

본 연구는 질의 응답(QA) 시스템에서 사용하는 개체명 인식(NER)의 성능을 향상시키기 위하여 시퀀스 태깅 방법론을 적용한 새로운 방법론을 제안한다. 사용자의 질의를 입력 받아 데이터베이스에 저장된 정답을 추출하기 위해서는 사람의 언어를 컴퓨터가 알아들을 수 있도록 구조화 질의어(SQL)와 같은 데이터베이스의 언어로 전환하는 과정이 필요한데, 개체명 인식은 사용자의 질의에서 데이터베이스에 포함된 클래스나 데이터 명을 식별하는 과정이다. 기존의 데이터베이스에서 질의에 포함된 단어를 검색하여 개체명을 인식하는 방식은 동음이의어와 문장성분 구를 문맥을 고려하여 식별하지 못한다. 다수의 검색 결과가 존재하면 그들 모두를 결과로 반환하기 때문에 질의에 대한 해석이 여러 가지가 나올 수 있고, 계산을 위한 시간복잡도가 커진다. 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 신경망 기반의 방법론을 사용하여 질의가 가지는 문맥적 의미를 반영함으로써 이러한 문제를 해결하고자 했고 신경망 기반의 방법론의 문제점인 학습되지 않은 단어에 대해서도 문맥을 통해 식별을 하고자 하였다. Sequence Tagging 분야에서 최신 기술인 Bidirectional LSTM-CRF 모델을 도입함으로써 신경망 모델이 가진 단점을 해결하였고, 학습되지 않은 단어에 대해서는 온톨로지 기반 특성치를 활용하여 문맥을 반영한 추론을 사용하였다. 음악 도메인의 온톨로지(Ontology) 지식베이스를 대상으로 실험을 진행하고 그 성능을 평가하였다. 본 연구에서 제안한 방법론인 L-Bidirectional LSTM-CRF의 성능을 정확하게 평가하기 위하여 학습에 포함된 단어들뿐만 아니라 학습에 포함되지 않은 단어들도 포함한 질의를 평가에 사용하였다. 그 결과 L-Bidirectional LSTM-CRF 모형을 재학습 시키지 않아도 학습에 포함되지 않은 단어를 포함한 질의에 대한 개체명 인식이 가능함을 확인하였고, 전체적으로 개체명 인식의 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
• /
• 제26권1호
• /
• pp.23-45
• /
• 2020

기업의 경쟁력 확보를 위해 판별 알고리즘을 활용한 의사결정 역량제고가 필요하다. 하지만 대부분 특정 문제영역에는 적합한 판별 알고리즘이 어떤 것인지에 대한 지식은 많지 않아 대부분 시행착오 형식으로 최적 알고리즘을 탐색한다. 즉, 데이터셋의 특성에 따라 어떠한 분류알고리즘을 채택하는 것이 적합한지를 판단하는 것은 전문성과 노력이 소요되는 과업이었다. 이는 메타특징(Meta-Feature)으로 불리는 데이터셋의 특성과 판별 알고리즘 성능과의 연관성에 대한 연구가 아직 충분히 이루어지지 않았기 때문이며, 더구나 다중 클래스(Multi-Class)의 특성을 반영하는 메타특징에 대한 연구 또한 거의 이루어진 바 없다. 이에 본 연구의 목적은 다중 클래스 데이터셋의 메타특징이 판별 알고리즘의 성능에 유의한 영향을 미치는지에 대한 실증 분석을 하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 다중 클래스 데이터셋의 메타특징을 데이터셋의 구조와 데이터셋의 복잡도라는 두 요인으로 분류하고, 그 안에서 총 7가지 대표 메타특징을 선택하였다. 또한, 본 연구에서는 기존 연구에서 사용하던 IR(Imbalanced Ratio) 대신 시장집중도 측정 지표인 허핀달-허쉬만 지수(Herfindahl-Hirschman Index, HHI)를 메타특징에 포함하였으며, 역ReLU 실루엣 점수(Reverse ReLU Silhouette Score)도 새롭게 제안하였다. UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 복수의 벤치마크 데이터셋으로 다양한 변환 데이터셋을 생성한 후에 대표적인 여러 판별 알고리즘에 적용하여 성능 비교 및 가설 검증을 수행하였다. 그 결과 대부분의 메타특징과 판별 성능 사이의 유의한 관련성이 확인되었으며, 일부 예외적인 부분에 대한 고찰을 하였다. 본 연구의 실험 결과는 향후 메타특징에 따른 분류알고리즘 추천 시스템에 활용할 것이다.

• 대한방사선치료학회지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.155-160
• /
• 2005

목 적 : 전산화단층 모의치료조준(CT simulation)과 선량 계획 장비(RTP)의 발전으로 많은 저자들에 의해 종양부 위의 선량을 증가시키고 인접한 장기의 선량을 효과적으로 감소시킬 수 있는 3차원 입체 조형 치료(Conformal therapy)와 조사면내 선량 보강 기법(Field in field technique)이 자주 소개되어지고 있다. 이러한 치료 기법은 많은 수의 조사면을 사용함으로써 조사면이 증가할수록 10 MU이하의 극히 적은 기계적 입력치(monitor unit, MU)를 사용하기도 한다. 통상 일반적으로 사용되어지는 선량에 대한 정보(beam data)는 이보다 훨씬 많은 100 MU이상 혹은 그보다 높은 안정적인 출력을 기대할 수 있는 상태에서 측정되어지므로 극히 적은 기계적 입력치에서도 기존에 측정되어진 선량 정보와 동일한 선량분포를 구현할 수 있는지 반드시 확인하여야 한다. 따라서 본 연구에서는 극히 적은 기계적 입력치(MU)에서의 선량적 안정성을 알아보고 향후 정도 관리지침에 활용코자 한다. 대상 및 방법 : 본원에서 사용 중인 선형가속기 Varian 2100C/D의 6 MV, 10 MV(USA)와 Varinan 600C의 4 MV(USA)의 에너지를 사용하여 $10{\times}10cm^2$ 조사면에서 90 MU를 90 MU, 45 MU, 30 MU, 18 MU, 9 MU, 6 MU로 각각 1, 2, 3, 5, 10, 15 회씩 나누어 조사하였다. 전리함(pinpoint farmer type chamber, PTW, GERMANY)를 이용하며 4 MV, 6 MV는 5 cm, 10 MV는 10 cm 깊이, SAD 100 cm에서 물 팬텀을 이용하며 조사면내의 출력을 측정하였고, 측정용 필름(X-omat V, Kodak, USA)을 이용하며 높은 선량을 나타내는 90 MU, 30 MU에서의 편평도와, 대칭도를 비교하였고 일반적인 medical film(AGFA USA)을 이용하여 낮은 선량을 보이는 9MU에서 조사면내 편평도와, 대칭도를 비교하여 선질의 특성 변화를 관찰하였다. 결 과 : 전리함을 이용한 측정에서 2100C/D는 90 MU와 9 MU에서 1 MU 당 선량(cGy/MU)은 6 MV와 10 MV에서 90 MU를 1회에 조사한 것과 비교하여 약 1.6% 정도 증가하였고 2100C는 0.5%, 1.3%가 각각 증가하였다. 600C 또한 1.6% 증가하였으나 6 MU에서 약 3% 차이를 나타내었다. 편평도와 대칭도는 장비와 에너지에 따라 1%에 2.9%까지 차이가 있었으나 전체적으로 적은 MU에서 약간 더 균등하였고 극히 적은 MU로 인한 차이는 확인할 수 없었다. 결 론 : 각각의 실험에서 선량적 차이는 허용되어지는 범위이하의(출력<3%, 편평도<${\pm}3%$, 대칭도<2%, ICRU report 50)오차를 모임으로써 보유한 장비에 따라 정도에 차이는 있을 수 있으나 본원에서 사용 중인 장비에서 극히 적은 MU의 사용이 현저한 선량적 오차를 유발하진 않는 것으로 사료되어진다. 그러나 정도 관리 시 그 오차를 확인하는 과정은 장비의 사용과 수명에 따라 지속적으로 관리되어져야 할 것이다.

• 지능정보연구
• /
• 제24권2호
• /
• pp.243-264
• /
• 2018

현재 전세계 배터리 시장은 이차전지 개발에 박차를 가하고 있는 실정이지만, 실제로 소비되는 배터리 중 가격 대비 성능이 좋고 재충전을 통해 다시 재사용이 가능한 납축전지(이차전지)의 소비가 광범위하게 이루어지고 있다. 하지만 납축전지는 복합적 셀(cell)을 묶어 하나의 배터리를 구성하여 활용하는 배터리의 특성상 하나의 셀에서 열화가 발생하면 전체 배터리의 손상을 가져와 열화가 빨리 진행되는 문제가 존재한다. 이를 극복하기 위해 본 연구는 기계학습을 통한 배터리 상태 데이터를 학습하여 배터리 열화를 예측할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. 이를 위해 실제 현장에서 배터리 상태를 지속적으로 모니터링 할 수 있는 센서를 골프장 카트에 부착하여 실시간으로 배터리 상태 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 이용하여 기계학습 기법을 적용한 분석을 통해 열화 전조 현상에 대한 예측 모델을 개발하였다. 총 16,883개의 샘플을 분석 데이터로 사용하였으며, 예측 모델을 만들기 위한 알고리즘으로 의사결정나무, 로지스틱, 베이지언, 배깅, 부스팅, RandomForest를 사용하였다. 실험 결과, 의사결정나무를 기본 알고리즘으로 사용한 배깅 모델이 89.3923%이 가장 높은 적중률을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 날씨와 운전습관 등 배터리 열화에 영향을 줄 수 있는 추가적인 변수들을 고려하지 못했다는 한계점이 있으나, 이는 향후 연구에서 다루고자 한다. 본 연구에서 제안하는 배터리 열화 예측 모델은 배터리 열화의 전조현상을 사전에 예측함으로써 배터리 관리를 효율적으로 수행하고 이에 따른 비용을 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
• /
• 제24권2호
• /
• pp.1-19
• /
• 2018

주가 예측은 학문적으로나 실용적으로나 중요한 문제이기에, 주가 예측에 관련된 연구가 활발히 진행되었다. 빅 데이터 시대에 도입하면서, 빅 데이터를 결합한 주가 예측 연구도 활발히 진행되고 있다. 다수의 데이터를 기반으로 기계 학습을 이용한 연구가 주를 이룬다. 특히 언론의 효과를 접목한 연구 방법들이 주목을 받고 있는데, 그중 온라인 뉴스를 분석하여 주가 예측에 활용하는 연구가 주를 이루고 있다. 기존 연구들은 온라인 뉴스가 개별 회사에 대한 미치는 영향을 주로 살펴보았다. 또한, 관련성이 높은 기업끼리 서로 영향을 주는 것을 고려하는 방법도 최근에 연구되고 있다. 이는 동질성을 가지는 산업군에 대한 효과를 살펴본 것인데, 기존 연구에서 동질성을 가지는 산업군은 국제 산업 분류 표준에 따른다. 즉, 기존 연구들은 국제 산업 분류 표준으로 나뉜 산업군이 동질성을 가진다는 가정하에서 분석을 시행하였다. 하지만 기존 연구들은 영향력을 가지는 회사를 고려하지 못한 채 예측하였거나 산업군 내에서 이질성이 존재하는 점을 반영하지 못했다는 한계점을 가진다. 본 연구는 산업군 내에 이질성이 존재함을 밝히고, 이질성을 반영하지 못한 기존 연구의 한계점을 K-평균 군집 분석을 적용하여, 주가에 영향을 미치는 산업군의 동질적인 효과를 반영할 수 있는 방법론을 제안하였다. 방법론이 적합하다는 것을 증명하기 위해 3년간의 온라인 뉴스와 주가를 통해 실험한 결과, 다수의 경우에서 본 논문에서 제시한 방법이 좋은 결과를 나타냄을 확인할 수 있었으며, 국제 산업 분류 표준 산업군 내에서 이질성이 클수록 본 논문에서 제시한 방법이 좋은 효과를 보인다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 국제 산업 분류 표준으로 나누어진 기업들이 높은 동질성을 가지지 않는 다는것을 밝히고 이를 반영한 예측 모형의 효율성을 입증하였다는 점에서 의의를 가진다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제29권5C호
• /
• pp.664-672
• /
• 2004

본 논문에서는 대용량의 대역폭을 이용한 무선 데이터통신 장치들이 널리 보급됨에 따라 사용자들은 영상과 비디오 같은 풍부한 대중매체를 다양한 환경에서 더욱 많이 사용하게 되었다. 최근 컨텐츠들은 유료화 형태로 서비스되고 있고 컨텐츠 자체가 개인의 정보를 담고 있어 통신의 보안성을 유지할 필요성이 있다. 그러나 많은 계산 양과 연산능력을 요구하는 기존의 보호 방식은 사용자원에 제약을 받는 이동통신 환경의 무선통신이나 내장형 기기들에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 영상 데이터를 부분적으로 암호화하여 자원이 제한된 무선 통신에서 양방향으로 영상 데이터의 안전하고 효율적인 통신을 가능하게 하는 기술을 제안하고자 한다. 암호화 기법은 양자화를 통해 암호화 정보의 소실이 없으면서 영상의 압축비를 유지하기 위래서 양자화와 엔트로피 코딩 사이에서 수행되고 부대역의 선택, 데이터의 비트 선택, 그리고 데이터 비트 무작위 선택 둥의 3가지 데이터 선택 방법을 제안하여 사용한다. 제안된 방법으로 안전한 통신을 위해서 다수의 영상에 적용하였고 추가적으로 제안된 방법이 무선 환경에서 사용되었을 경우에 대한 효율성 여부와 암호화하는 데이터 양과 계산양의 상보적인 관계를 나타내었다. 영상에 대한 실험은 500가지 다양한 영상을 대상으로 수행하였는데 제안된 방법을 통한 암호화 율은 원 영상의 0.0244％에서 0.39％에 해당하고 암호화 된 영상의 PSNR(peak signal to noise ratios)은 7.5㏈에서 9.5㏈ 범위를 보였다. 또한, 시각적인 테스트를 통해서 적은 계산 양으로 높은 암호화 효율을 얻을 수 있음을 확인하였다.이하로 거의 아침을 먹지 않았다고 응답한 사람이 수학능력 평가점수가 가장 좋지 않았다. 한편 아침식사는 비만정도(BMI)에 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 6. 균형 잡힌 식사를 규칙적으로 하고 채소류와 과일, 콩류와 유제품 등을 매일 먹는 소위 식습관이 좋은 사람이 수학능력평가점수가 좋은 것으로 나타났다. 위의 결과로 볼 때 건강에 가장 중요한 식사라고 인식하고 있으나 결식률이 높은 아침 식사를 청소년들이 맛있게 할 수 있는 방안을 마련해야 할 것이다. 그리고 아침식사의 결식이 학생의 학업성취도와 무관하지 않음이 밝혀졌으므로 청소년의 아침결식에 대한 세부적인 연구조사와 이를 개선할 수 있는 학교 아침급식 프로그램 도입 등이 필요하다고 사료된다. 또한 결식은 건강에 대한 자신감에 큰 영향을 주는 것으로 나타났으므로 규칙적인 식사와 1일 3식에 대한 중요성을 인식시킬 수 있는 영양교육을 실시하여야 할 것이다. 균형 잡힌 식사를 규칙적으로 하고 채소류와 과일, 콩류와 유제품 등을 매일 먹는 소위 식습관이 좋은 사람이 수학능력평가점수가 좋은 것으로 나타난 반면 비만정도(BMI)에는 영향을 주지 않는 것으로 나타났으므로 청소년 각자의 식습관 및 식품 섭취에 대한 관심을 고취시킬 필요가 있다고 생각된다.d with an MR peak in the vicinity of the coercive field. The low-field tunnel-type MR characteristics of thin films deposited on different substrates originates from the behavior of grain

• 한국통신학회논문지
• /
• 제31권12C호
• /
• pp.1173-1183
• /
• 2006

본 논문에서는 H.264의 확장형(scalable extension) 부호화 기법인 SVC(Scalable Video Coding)에서 채택하고 있는 AR-FGS(Adaptive Reference FGS) 기법의 재생화면 화질 향상을 위한 효과적인 방법을 제안한다. 표준 FGS(Fine Granularity Scalability) 기법에서는 FGS 계층의 부호화 성능 향상을 위하여 기본계층(base layer) 재생화면과 향상계층(enhancement layer) 참조화면에 대해 가중평균(weighted average)을 적용하여 FGS 부호화를 수행하는 AR-FGS 기법을 채택하고 있다. 그러나, 향상계층 부호화 정보가 비트스트림 절삭(bitstream truncation)에 의하여 FGS 복호기에 전달이 되지 못 할 경우 FGS 부호기와 복호기에 이용이 되는 참조화면의 차이로 인하여 움직임 보상 과정에서 오류의 전파(error drift)가 발생하여 FGS 계층에서 화질 저하를 초래하게 된다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 FGS 계층에서 움직임 보상에 이용될 예측신호를 구하기 위해 활용이 되는 향상계층 참조화면을 효과적으로 생성하기 위하여 사이클 블록 부호화(cyclical block coding)의 원리를 이용한다. 사이클 블록 부호화에서는 FGS 계층의 복호화 화질에 큰 영향을 미치는 중요 양자화 변환계수(quantized transform coefficient)를 초기 부호화 사이클에 포함시킴으로써 우선적으로 부호화 및 전송이 되게 하는 부호화 기술이다. 양자화 변환계수가 사이클 블록 부호화에 포함되는 순서가 앞설 경우 대역폭 감소로 인한 비트스트림 절삭이 적용될 때에도 복호기에 우선적으로 전달될 확률이 상대적으로 높다. 이러한 원리를 바탕으로 사이클 블록 부호화에 서 각 사이클 별로 생성되는 비트스트림이 향상계층 참조화면의 생성에 기여하는 중요도에 따라 그 가중치를 다르게 조절함으로써 특정 부호화 사이클에서 생성된 비트스트림 정보가 절삭에 의해 FGS 복호기에 전달되지 못하더라도 복호화 시 그 영향을 최소화하여 화질 저하를 줄이는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 이용하여 개선된 AR-FGS 기법을 구현할 경우 기존의 표준 방법에 비하여 재생화면의 화질이 최대 1dB 안팎으로 개선이 됨을 실험을 통해 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제4권1호
• /
• pp.15-29
• /
• 2005

국가응급대응정보시스템(NERIS)개발의 일부인 수송안전정보부분은 최적수송경로제공시스템과 수송사고 조기 경보시스템으로 구분된다. 본 연구는 조기경보시스템을 구축하기 위한 것으로 유해화학물질을 수송하는 차량에 대하여 수송시 차량의 위치 및 위험출의 상태를 실시간으로 모니터링 함으로써 수송시 발생할 수 있는 유고에 따른 피해(화재, 폭발, 가스 유출 등)를 사전에 방지하거니- 조기 감지하는 것을 목적으로 한다. 본 인구는 CPS와 CDMA, GIS 기술을 통해 위험물 차량의 통행이 허용되어 있는 노선을 택하고 있는지 모니터링 할 뿐만 아니라 위험물 차량의 사고발생시점과 위치를 신속히 파악하여 긴급 대응할 수 있는 시스템을 개발하고 수행능력을 평가하여 실제 저용 가능성을 확인하고자 수행되었다 평가결과, 각 실험구간에서의 통신 정확도는 고속도로 구간 99$\%$, 일반국도 구간 96$\%$, 고지대 구간 97$\%$, 일반지대 구간 99$\%$, 지방부 구간 96$\%$, 도심부 구간 99$\%$, 터널구간 98$\%$로 나타나 개발된 시스템은 현실에 적용해도 문제가 없을 만큼 릎은 통신성공률을 기록하였다. 다만, 단점으로 나타난 것은 무건 통신망을 이용하는 PDA를 차량용 단말기로 채택하여 개발함에 따라 전용 안테나가 적은 지방부나 통신 음영지역에서는 차량용 단말기와 운영서버와의 통신에 문제가 나타난다는 한계가 있다 따라서, 향후 본 시스템의 상용화를 위해서는 지방부나 터널 등 통신음영지역에 단점으로 나타난 무선 통신의 한계를 극복 할 수 있도록 CDMA, DSRC, 무선데이터 등 다양한 통신기술의 복합적 활용 방안과 위험물 운송차량의 모니터링 목적에 맞는 전용 단말기 개발이 필요할 것이다. 또한, 현재 특별한 유해물질 관리체계 및 규약이 존재하지 않은 우리나라에서는 본 시스템을 통해 위험물 수송을 위한 지침으로의 활용방안에 관한 연구가 필요하다. 아울러, 개발된 시스템을 이용하여 위험뭍 차량관리 이외에도 특정 폐기물의 무단 방치 및 폐기 등의 불법적인 행위에 대한 자동단속이 가능하도록 서비스 분야의 전략적 확대 등 정책적 측면에서의 연구도 병행되어야 할 것으로 판단된다.

• Journal of Plant Biotechnology
• /
• 제45권3호
• /
• pp.171-182
• /
• 2018

파파야는 열대와 아열대 지역에서 광범위하게 재배되고 있는 주요 작물 중의 하나이다. 파파야 열매는 칼로리가 낮고 비타민 A와 C, 미네랄이 풍부하며, 미숙과에는 단백질 분해 효소인 파파인이 풍부하여 의약품, 화장품, 식품 가공 산업 등에 널리 활용되고 있다. 전세계 파파야 산업에서 가장 중요한 제한 요인 중의 하나가 potyvirus에 속하는 papaya ringspot virus (PRSV)에 의해 야기되는 식물병이다. 1992년에 미국 연구자들에 의해 PRSV의 coat protein (cp) 유전자를 발현하는 최초의 PRSV-저항성 GM 파파야 이벤트($R_0$ '55-1')가 만들어졌으며, 1997년에는 이로부터 유래한 GM 품종('SunUp', 'Rainbow')에 대해 미국 정부가 상업적 재배를 승인하였다. 현재까지 GM 파파야 개발은 해충 저항성, 병 저항성(곰팡이, 바이러스), 수확 후 저장성 증대, 알루미늄과 제초제 저항성 등의 형질에 초점을 맞추어 왔다. 아울러 파파야를 동물단백질(백신 등) 생산을 위한 식물공장으로 활용하기 위한 시도도 이루어졌다. 현재, 미국과 중국을 비롯한 약 17개 국가에서 GM 파파야 개발과 포장 실험 또는 상업적 재배가 이루어지고 있다. GM 파파야의 개발과 더불어 생물안전성 평가 및 GM 판별 기술 개발에 관한 연구도 이루어지고 있다. 생물안전성 평가와 관련하여 주로 인체 위해성과 환경 위해성에 관한 분석이 수행되고 있다. 인체 위해성의 경우, 동물 모델을 대상으로 장기간 식이섭취를 통해 일반 및 유전 독성, 알레르기항원성, 면역 반응, GM 유래 단백질의 안정성에 관한 연구가 수행되었다. 환경 위해성의 경우, GM 재배가 토양 미생물 다양성에 미치는 영향, GM 유래 유전물질의 토양 잔류 및 토양 미생물로의 전이 여부에 관한 연구가 이루어졌다. 우리나라, 유럽 및 일본을 비롯한 많은 나라에서는 상업적 재배를 위한 GM 품종 도입이나, 파파야 가공 식품 제조에 비승인 GM 파파야의 사용을 규제하고 있다. 도입 유전자 특이적 또는 이벤트 특이적인 분자표지를 개발하고, PCR(일반, real-time) 또는 loop-mediated isothermal amplification 방법을 통해 GM 여부를 판별하고 있다. 파파야에 대한 초안 수준의 유전체 정보가 2008년에 해독되었으며, 최근에는 차세대 유전체 분석 기술로 확보된 유전체와 전사체 정보를 활용하여 GM 여부를 판별하는 기술도 확립되었다.

• 대한핵의학회지
• /
• 제38권3호
• /
• pp.233-240
• /
• 2004

목적: 내 외측 측두엽간질의 감별은 중요하고 F-18-FDG PET이 도움을 주나 성능이 아주 우수하지는 않다. 이 연구에서는 수술과 수술 후 추적 병리소견으로 확진한 내측성 또는 외측성 측두엽간질 환자의 F-18-FDG PET영상을 후향적으로 조사하여 내측 및 외측 측두엽 대사 감소 양상을 추출하고 내측성과 외측성 간질을 감별하기 위한 인공신경회로망을 이용한 감별시스템을 개발하였으며 판독 성능을 핵의학전문가와 비교하였다. 대상 및 방법 : 수술로 확진한 내측성 또는 외측성 측두엽간질 환자 113명(좌 우측 내측성 측두엽간질 각 41, 42명, 좌 우측 외측성 측두엽간질 각 14, 16명)의 뇌 FDG PET을 대상으로 하였다. 모든 PET 영상을 PET 표준지도에 공간정규화하였으며 표준지도에서 추출한 뇌실질 영역의 평균 화소 값이 100이 되도록 계수정규화를 하였다. 표준지도에 미리 정의한34개 영역에서 평균 계수 값을 추출하였으며 마주보는 17개 영역간의 비대칭계수와 내측 및 외측 측두엽간의 비대칭계수를 구하여 신경회로망 시스템의 입력으로 넣었다. 신경회로망 시스템은 세 개의 독립적인 다층 퍼셉트론으로 구성하였다. 첫 번째 퍼셉트론은 간질 원인병소의 편측화(우측 또는 좌측)를 판단하게 하였다. 다른 두개의 퍼셉트론은 우측 또는 좌측 측두엽간질로 나뉘어진 입력 패턴들을 각각 내측성 또는 외측성 측두엽간질로 구분하는 역할을 하게 하였다. 신경회로망 시스템의 감별 성능을 평가하기 위하여 각 환자군에서 무작위로 8명의 PET 영상을 학습군으로 선정하여 신경회로망을 학습시켰으며 나머지 총 81명의 영상으로 신경망 시스템의 진단 정확성을 평가하였다. 이러한 무작위 실험을 50번 시행하여 얻은 신경회로망 시스템의 출력과 진단명과의 일치도를 핵의학 의사의 판독결과와 비교하였다. 핵의학 의사의 판독은 신경회로망과 동일한 조건 하에서 시행되도록 하기 위하여 각 환자가 측두엽간질환자라는 정보이외에는 어떠한 다른 임상정보도 모르는 상태에서 각 환자를 좌측 또는 우측 내측성 측두엽간질이나 좌측 또는 우측 외측성 측두엽간질 중 하나로 감별하도록 하였다. 결과: 내측 또는 외측 측두엽에 대한 최종 국소화가 정확했는지 여부에 관계없이 간질병소가 속한 뇌반구가 좌측인지 우측인지를 맞게 판단하였으면 편측화에 성공한 것으로 보았을 때 신경회로망과 핵의학 전문가가 모두 평균 90% 정도의 높은 편측화 성공률을 보였다. 편측화는 물론 간질병소가 내측에 있는지 외측에 있는지 여부를 정확하게 판단한 국소화 성공률 또한 신경회로망(59%)과 핵의학 전문가(72%)의 진단 성적이 거의 다르지 않았다. 결론: 이 연구에서 개발한 간질병소 국소화를 위한 신경회로망 시스템은 측두엽간질 감별 진단에 도움이 될 것으로 기대된다.