• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.489-490
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• 2008

본 고에서는 체내 심실신호를 농하여 신경학적 분석 및 다형성의 측면에서 심실세동이 일어나는 것을 예측하는 분석 알고리즘을 설계하였다. 신경학적 측면에서는 시계열 신호의 Peak to Peak Interval을 예측법과 0.15Hz를 기준으로 HRV 신호의 AR Burg 모델링을 통하여 고주파성과 저주파성을 나누어 교감신경과 부교감신경의 활동성 통한 신경학적 예측법을 제시하였으며 또한 체내 심실신호의 비선형적 특성을 고려한 Fractal Dimension을 생성시킴으로서 주기성의 특성과 다형성 통한 예측법을 제시하였다. 체내 심전도를 기반으로 Simulation 하였으며 각 분석별 조합을 통하여 최적의 예측 구조를 찾고자 하였다. 의학적 의미가 있는 민감도와 특이도를 판별하였으며 예측을 위한 수행시간을 실험하였다. 이를 통하여 자율신경 활성도와 다형성 판별을 조합한 방법이 심실세동 예측을 위한 민감도의 측면에서 가장 우수함을 나타내었고 시뮬레이션을 위만 시뮬레이터(Simulator) UI(User Interface)를 제시하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.630-636
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• 2016

본 연구는 비합리적 도박신념, 충동성, 스마트폰 중독이 청소년의 도박중독 여부(비중독군, 중독위험군)를 판별하는데 주목적이 있었다. 이를 위해 제주지역 중 고등학교에 재학 중인 학생 1,420명을 대상으로 수집된 설문 자료를 분석하였다. 도박중독 여부에 따라 비합리적 도박신념, 충동성, 스마트폰 중독에 차이가 있는지 알아보기 위해 독립표본 t-test를 하였으며, 비합리적 도박신념, 충동성, 스마트폰 중독이 도박중독 여부를 어느 정도 판별할 수 있는지를 알아보기 위해 판별분석을 하였다. 연구결과, 첫째, 청소년의 도박중독 여부에 따라 비합리적 도박신념, 충동성, 스마트폰 중독에 유의한 차이가 있었으며, 세 변인 모두 중독위험군이 비중독군에 비해 유의하게 높게 나타났다. 둘째, 비합리적 도박신념, 충동성, 스마트폰 중독은 중독위험군과 비중독군을 판별하는 유의한 설명변인임이 드러났다. 그리고 이들 변인들의 상대적 중요도를 살펴본 결과, 비합리적 도박신념이 가장 중요도가 높았으며, 다음으로 충동성, 스마트폰 중독 순으로 나타났다. 셋째, 비합리적 도박신념, 충동성, 스마트폰 중독으로 이루어진 판별함수가 62.5%의 적중률을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 도박중독 여부와 관련 있는 특성을 밝힘에 따라 향후 청소년 도박중독 예방을 위한 프로그램 개발의 기초자료로서 의미가 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제54차 하계학술대회논문집 24권2호
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• pp.17-20
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• 2016

딥러닝 기법이 발달함에 따라 텍스트에 내재된 의미 및 구문을 어떠한 벡터 공간 상에 표현하기 위한 언어 모델이 활발히 연구되어 왔다. 이를 통해 자연어 처리를 기반으로 하는 감성 분석 및 문서 분류, 기계 번역 등의 분야가 진보되었다. 그러나 대부분의 언어 모델들은 텍스트에 나타나는 단어들의 일반적인 패턴을 학습하는 것을 기반으로 하기 때문에, 문서 요약이나 스토리텔링, 의역된 문장 판별 등과 같이 보다 고도화된 자연어의 이해를 필요로 하는 연구들의 경우 주어진 텍스트의 주제 및 의미를 고려하기에 한계점이 있다. 이와 같은 한계점을 고려하기 위하여, 본 연구에서는 기존의 LSTM 모델을 변형하여 문서 주제와 해당 주제에서 단어가 가지는 문맥적인 의미를 단어 벡터 표현에 반영할 수 있는 새로운 언어 학습 모델을 제안하고, 본 제안 모델이 문서의 주제를 고려하여 문장을 자동으로 생성할 수 있음을 보이고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.13-18
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• 2007

효과적인 이미지 검색을 위하여, 이미지의 저수준 시각 정보로부터 고수준 의미 정보를 추출하는 기술에 관한 많은 연구가 이루어지고 있다. 특히 최근에는 Support Vector Machine과 같은 기계 학습 기법을 이용한 이미지 어노테이션 시스템의 개발이 활발히 진행중이이다. 그러나 기존의 연구들은 단편적인 이미지 정보만을 추출함에도 불구하고, 그 성능이 여전히 만족스럽지 못하다. 본 논문에서는 Support Vector Machine과 온톨로지를 이용하여 이미지의 다양한 정보를 효과적으로 추출 및 기술할 수 있는 시스템을 제안한다. 특히 온톨로지는 특정 도메인의 상세한 지식 표현과 추론을 위한 지식베이스로서, 본 논문에서는 Support Vector Machine을 이용하여 이미지 안에 존재하는 객체들의 컨셉을 판별하고 이미지 어노테이션 온톨로지와 생태계 온톨로지를 이용하여 공간 관계, 천적 관계와 같은 객체간 의미 관계를 자동적 자동적으로 추출하는 방법을 제안한다.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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• 제8권1호
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• pp.101-112
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• 1997

본 연구의 목적은 학습 장애를 진단하는데 있어 성취도 검사인 기초학습기능검사의 유용성을 살펴보는 것이다. 학습 장애 집단은 두 유형으로 나누어 언어적 학습 장애 집단(VLD：Verbal Learning Disorder) 34명, 비언어적 학습 장애 집단(NVLD：Nonverbal Learning Disorder) 14명으로 총 48명으로 구성되었으며, 비교 집단으로는 Dysthymia 집단 11명, 정상아 20명을 대상으로 지능 검사 및 기초학습 기능검사의 수행을 비교하였다. 지능 검사에서 VLD집단은 어휘력 및 언어를 통한 학습 과제, 언어-청각적인 주의과제에서 의미있는 저하를 나타내었고, NVLD 집단은 시-지각의 정확도, 정신-운동성 기능의 협응 속도, 시각-공각적인 조직력 등 동작성 기능 전반에 걸쳐 비효율성을 나타내었다. 기초학습기능검사에서는 VLD 집단은 음운 부호화과제, 셈하기 능력, 단어 재인 과제에서 의미있는 저하를 나타내었다. 또한 지능 검사의 소검사들에 기초학습기능검사의 소검사들을 포함하여 판별 분석을 한 결과, 기초학습기능검사를 포함시키지 않은 경우보다 판별율이 높아졌을 뿐 아니라, VLD집단을 유의미하게 판별해 주는 판별 함수를 도출하였다. 각 소검사들의 속성을 분석하기 위하여 요인 분석을 실시하였으며 이를 통하여 소검사들을 유목화하였으며 마지막으로 현 논문의 제한점 및 기초학습기능검사의 제한점을 논의하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.344-348
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• 2000

인간의 손동작 인식은 오랫동안 언어로서의 역할을 해왔던 통신수단의 한 방법이다. 현대의 사회가 정보화 사회로 진행됨에 따라 보다 빠르고 정확한 의사소통 및 정보의 전달을 필요로 하는 가운데 사람과 컴퓨터간의 상호 연결 혹은 사람의 의사 표현에 있어 기존의 장치들이 가지는 단점을 보안하며 이 부분에 사람의 두 손으로 표현되는 자유로운 몸짓을 이용하려는 연구가 최근에 많이 진행되고 있는 추세이다. 본 논문에선 2차원의 입력 영상으로부터 동적인 손동작의 인식을 위해 복잡하고 시간이 많이 소요되는 기존의 방법과는 다르게 부가적인 특별한 장치의 사용 없이 손의 특징을 이용한 새로운 인식 알고리즘을 제안하고, 보다 높은 인식률과 실 시간적 처리를 위해 Radial Basis Function Network 및 부가적인 특징점을 통한 손동작의 인식을 구현하였다. 또한 인식된 손동작의 의미를 바탕으로 인식률 및 손동작 표현의 의미성에 대한 정확도를 판별하기 위해 로봇의 제어에 적용한 실험을 수행하였다.

• 응용통계연구
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• 제12권2호
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• pp.325-333
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• 1999

경북대학교병원에서 1985년에서 1994년까지 위암 때문에 위 절제수술을 받은 1,192명의 환자에 대한 자료를 이용하여 5년 생존율에 관해 분석하고자 한다. 일반적으로 위암 진단을 받은 환자가 수술을 받으려고 할 때 또는 수술을 직후에, 환자의 임상적 특성들을 이용하여 수술후 생존시간과 수술후 5년 생존 여부는 큰 의미가 있다. 그러나 많은 경우에 있어서 실제 임상자료는 연구가 진행 중에 있으므로 생존시간이 우측 중도절단된 형태로 관측되어 기존의 판별분석과 로짓분석을 적용할 수 없다. 본 논문에서는 Buckley와 James가 제안한 의사확률변수를 이용하여 수술전과 수술직후, 두 시점에서 중도절단된 자료를 보완하고, 판별분석과 로짓분석을 통하여 수술전과 수술직후에 환자들의 각 특성이 5년 생존여부에 미치는 영향을 분석을 한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권2호
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• pp.239-347
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• 2009

신용평가모형의 판별력에 대한 검정방법으로 콜모고로프-스미르노프, 평균차이, AUROC, AR등과 같은 통계량이 널리 사용되고 있다. 이러한 통계량들의 판단기준은 정규분포 가정 하에서 평균차이를 기준으로 설정되었다. 본 연구에서는 모의 실험을 통해서 표본크기, 불량률 그리고 제II종 오류율을 고려하는 대안적인 판단기준을 제 안하고 현재 적용되고 있는 판단기준과 비교해본다. 또한 판별력 정도에 따른 각 통계량들의 의미를 10단계로 정의하고 모의 실험 결과와 현재 적용되고 있는 판단기준을 비교해 본다.

• 영재교육연구
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• 제10권2호
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• pp.47-69
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• 2000

개인의 창의력이 특정 영역에만 한정되는가 아니면 여러 영역에 걸쳐 두루 나타나는가 하는 문제는 최근 창의력 연구에 있어 가장 쟁점이 되는 부분이다. 본 연구에서는 이러한 창의성의 영역 한정성과 영역 보편성의 문제가 109명의 초등학교 2학년 생들을 대상으로 연구되었다. 창의성의 영역 한정성과 영역 보편성의 문제는 창의적 아동의 올바른 판별 및 교육과 직결되는 매우 중요한 문제임에도 불구하고 아동을 대상으로 한 이 문제의 연구가 거의 전무한 것이 현실이다. 따라서 본 연구의 주목적은 첫째, 세 가지 다른 영역간의 아동들의 창의성의 상관관계를 검토하고, 둘째, 아동들의 일반적인 창의적 사고능력과 세 영역에서의 창의성의 관계를 조사하고자 하는 것이다. 세 가지 영역(언어, 미술, 산수)에서의 아동의 창의성은 이야기 만들기, 콜라주 만들기, 창의적 산수 문제 만들기 등으로 측정되었고, 9명의 각 영역 전문가들에 의해 평가되었다. 일반적인 창의적 사고능력은 Wallach-Kogan Creativity Test와 Real-World Divergent Thinking Test 등 두 가지 창의성 검사에 의해 측정되었다. 본 연구의 결과는 아동들의 창의력이 영역 보편적이기보다는 다소 영역 한정적이라는 입장을 지지하고 있다. 본 연구에서 아동들은 세 가지 다른 영역에서 일관성 있는 창의적 능력을 보이기보다는 각 영역 간 폭 넓은 창의력의 차이를 보이므로 창의력이 상당히 영역 한정적임을 제시했다. 또한 아동들의 일반적인 창의적 사고 능력을 측정하기 위해 사용된 창의성 검사들은 세가지 영역에서 드러난 아동들의 창의성과 매우 낮거나 무의미한 상관관계를 보였다. 이와 같은 결과들로 미루어 볼 때 아동의 한 영역에서의 창의성은 그 아동의 다른 영역에서의 창의성이나 일반적으로 유용 되고 있는 창의성 검사 등을 통해서 신뢰성 있게 예측되거나 판별되기가 어려움을 지적하고 있다. 창의적인 아동을 판별하기 위해 창의성 검사들이 무분별하게 사용되어 지고 있는 현실을 고려할 때 본 연구의 결과는 그 의미가 상당히 크다 할 수 있다. 끝으로 필자는 창의성을 영역 한정적으로 보는 견해가 아동의 창의적 특성에 관한 보다 유용하고 건설적인 정보를 제시하기 때문에 일반적으로 창의성 검사에 의존하는 영역 보편적 견해보다 더욱 효과적이라고 주장한다. 본 연구는 또한 이러한 연구결과를 토대로 영재 판별과 영재 교육과정에 관한 시사점을 제시한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.28-32
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• 2001

인간의 손동작 인식은 오랫동안 언어로서의 역할을 해왔던 통신수단의 한 방법이다. 현대의 사회가 정보화 사회로 진행됨에 따라 보다 빠르고 정확한 의사소통 및 정보의 전달을 필요로 하는 가운데 사람과 컴퓨터간의 상호 연결 혹은 사람의 의사 표현에 있어 기존의 장치들이 가지는 단점을 보안하며 이 부분에 사람의 두 손으로 표현되는 자유로운 몸짓을 이용하려는 연구가 최근에 많이 진행되고 있는 추세이다. 본 논문에선 2차원 입력 영상으로부터 동적인 손동작의 사용 없이 손의 특징을 이용한 새로운 인식 알고리즘을 제안하고, 보다 높은 인식률과 실 시간적 처리를 위해 Radial Basis Function Network 및 부가적인 특징점을 통한 손동작의 인식을 구현하였다. 또한 인식된 손동작의 의미를 바탕으로 인식률 및 손동작 표현의 의미성에 대한 정확도를 판별하기 위해 로봇의 제어에 적용한 실험을 수행하였다.