• 제목/요약/키워드: 인지정확도

검색결과 292건 처리시간 0.024초

치과용 모형의 모형 부착 과정에서 발생하는 오차에 대한 문헌 고찰 (Accuracy of conventional and digital mounting of dental models: A literature review)

  • 김철민;지운;장재승;김선재
    • 대한치과보철학회지
    • /
    • 제59권1호
    • /
    • pp.146-152
    • /
    • 2021
  • 정확한 보철물의 제작을 위해서는 악간 관계의 정확한 인기가 중요하다. 전통적 석고 모형을 이용한 교합기에의 모형 부착 뿐 아니라 최근 디지털 치의학의 발전으로 디지털 모형 부착방법의 정확도에 대한 고찰이 필요하다. 본 논문에서는 Pubmed 검색을 이용하여 전통적 방법과 디지털을 이용한 모형 부착의 정확도에 대한 문헌 연구를 진행하였다. 전통적 교합인기재의 경우 폴리이써와 폴리비닐실록산 등의 탄성인기재가 변위량이 적었으며, 인기 기법에 따라 정확도의 차이가 관찰되었다. 모형 부착 과정에서 수직적 변위가 발생할 수 있으나 인기재 자체의 변화보다 모형을 교합기 상에 부착하는 과정 자체에서의 오차가 더 크게 나타난다고 보고되었다. 디지털 치의학의 발전으로 최근 많이 사용되고 있는 가상 모형 부착의 경우 좁은 범위에서는 유의미한 차이를 보이지 않지만 가상 인상 채득의 범위가 커질수록 정확성이 다소 떨어지는 경향을 보이기 때문에 광범위한 수복에서는 이를 인지하고 임상에 적용해야 한다. 각 제조사별 스캐너의 종류와 이미지 처리 알고리즘, 소프트웨어 또한 가상 모형 부착의 정확도에 영향을 미칠 수 있으며, 이는 앞으로 충분히 발전 가능성을 보인다.

대사증후군의 인지와 신체활동 실천에 영향을 미치는 요인: 데이터 마이닝 접근 (Factors influencing metabolic syndrome perception and exercising behaviors in Korean adults: Data mining approach)

  • 이수경;문미경
    • 한국산학기술학회논문지
    • /
    • 제18권12호
    • /
    • pp.581-588
    • /
    • 2017
  • 본 연구는 기계 학습법 중 하나인 XGBoost를 이용하여 대사증후군을 인지하고 신체활동을 수행하는 집단을 예측하고자 2014년 7월부터 2015년 12월까지 시도되었다. 이에 2009-2013년 지역사회건강조사를 연구자료로 사용하였고 370,430명의 성인을 분석에 포함하였다. 본 연구의 종속변수는 대사증후군의 인지 및 신체활동 실천정도에 따른 단계로 3단계로 구분하였다:Stage 1(무인지, 무 신체활동), Stage 2(인지, 무 신체활동), and Stage 3(인지, 신체활동). 예측변수로는 5년간의 지역사회건강조사 중 공통으로 수집된 문항으로부터 161개의 특성을 선택하였다. 자료 분석을 위해 R program을 이용하여 XGBoost 알고리즘을 적용하였다. 분석 결과 정확도는 0.735 이었으며, 가장 영향을 미치는 10개의 특성은 나이, 교육수준, 체중조절시도 경험, EQ-5D 운동능력, 영양표시 확인, 개인 건강보험가입 유무, EQ-5D 일상활동, 금연광고경험 여부, 통증유무, 당뇨에 대한 보건기관의 교육 경험 순으로 확인되었다. 본 연구결과는 XGBoost가 보건의료빅데이터를 이용한 질병의 예방과 관리에 영향을 주는 요인을 확인하는데 유용한 도구임을 보여주었다. 또한, 본 연구를 통해 대사증후군에 취약한 계층을 확인하고 이를 위한 교육프로그램 개발에 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다.

제한된 라벨 데이터 상에서 다중-태스크 반 지도학습을 사용한 동작 인지 모델의 성능 향상 (Improving Human Activity Recognition Model with Limited Labeled Data using Multitask Semi-Supervised Learning)

  • ;;이석룡
    • 데이타베이스연구회지:데이타베이스연구
    • /
    • 제34권3호
    • /
    • pp.137-147
    • /
    • 2018
  • 기계 학습을 통한 인간 동작 인지 (human activity recognition) 시스템에서 중요한 요소는 충분한 양의 라벨 데이터 (labeled data)를 확보하는 것이다. 그러나 라벨 데이터를 확보하는 일은 많은 비용과 시간을 필요로 한다. 매우 적은 수의 라벨 데이터를 가지고 있는 새로운 환경 (타겟 도메인)에서 동작 인지 시스템을 구축하는 경우, 기존의 환경 (소스 도메인)의 데이터나 이 환경에서 학습된 분류기(classifier)를 사용하는 것은 도메인이 서로 다르기 때문에 바람직하지 않다. 기존의 기계 학습 방법들이 이러한 문제를 해결할 수 없으므로 전이 학습 (transfer learning) 방법이 제시되었으며, 이 방법에서는 소스 도메인에서 확보한 지식을 활용하여 타겟 도메인에서의 분류기 성능을 높이도록 하고 있다. 본 논문에서는 다중 태스크 신경망 (multitask neural network)을 사용하여 매우 제한된 수의 데이터만으로 정확도가 높은 동작 인지 분류기를 생성하는 전이 학습방법을 제안한다. 이 방법에서는 소스 및 타겟 도메인 분류기의 손실 함수 최소화가 별개의 태스크로 간주된다. 즉, 하나의 신경망을 사용하여 두 태스크의 손실 함수를 동시에 최소화하는 방식으로 지식 전이(knowledge transfer)가 일어나게 된다. 또한, 제안한 방법에서는 모델 학습을 위하여 비지도 방식(unsupervised manner)으로 라벨이 부여되지 않은 데이터를 활용한다. 실험 결과, 제안한 방법은 기존의 방법에 비하여 일관적으로 우수한 성능을 보여주고 있다.

인공지능 기반 사회적 지지를 위한 대형언어모형의 공감적 추론 향상: 심리치료 모형을 중심으로 (Enhancing Empathic Reasoning of Large Language Models Based on Psychotherapy Models for AI-assisted Social Support)

  • 이윤경;이인주;신민정;배서연;한소원
    • 인지과학
    • /
    • 제35권1호
    • /
    • pp.23-48
    • /
    • 2024
  • 대형언어모형(LLM)을 현실에 적용하려는 지속적인 노력에도 불구하고, 인공지능이 맥락을 이해하고 사람의 의도에 맞게 사회적 지지를 제공하는 능력은 아직 제한적이다. 본 연구에서는 LLM이 사람의 감정 상태를 추론하도록 유도하기 위해, 심리 치료 이론을 기반으로 한 공감 체인(Chain of Empathy, CoE) 프롬프트 방법을 새로 개발했다. CoE 기반 LLM은 인지-행동 치료(CBT), 변증법적 행동 치료(DBT), 인간 중심 치료(PCT) 및 현실 치료(RT)와 같은 다양한 심리 치료 방식을 참고하였으며, 각 방식의 목적에 맞게 내담자의 정신 상태를 해석하도록 설계했다. CoE 기반 추론을 유도하지 않은 조건에서는 LLM이 사회적 지지를 구하는 내담자의 글에 주로 탐색적 공감 표현(예: 개방형 질문)만을 생성했으며, 추론을 유도한 조건에서는 각 심리 치료 모형을 대표하는 정신 상태 추론 방법과 일치하는 다양한 공감 표현을 생성했다. 공감 표현 분류 과제에서 CBT 기반 CoE는 감정적 반응, 탐색, 해석 등을 가장 균형적으로 분류하였으나, DBT 및 PCT 기반 CoE는 감정적 반응 공감 표현을 더 잘 분류하였다. 추가로, 각 프롬프트 조건 별로 생성된 텍스트 데이터를 정성적으로 분석하고 정렬 정확도를 평가하였다. 본 연구의 결과는 감정 및 맥락 이해가 인간-인공지능 의사소통에 미치는 영향에 대한 함의를 제공한다. 특히 인공지능이 안전하고 공감적으로 인간과 소통하는 데 있어 추론 방식이 중요하다는 근거를 제공하며, 이러한 추론 능력을 높이는 데 심리학의 이론이 인공지능의 발전과 활용에 기여할 수 있음을 시사한다.

경쟁과 비경쟁 상황에서 공감의 신경학적 기제 (Neural Bases of Empathy in Competitive vs. non-Competitive situation)

  • 황수영;윤미선
    • 인지과학
    • /
    • 제27권3호
    • /
    • pp.441-467
    • /
    • 2016
  • 본 연구에서는 fMRI 기법을 이용하여 경쟁 상황 노출 여부에 따라 개인이 타인의 상황을 이해하고 인지적 공감을 유발하는 신경학적 기제의 차이를 조사하였다. 공감은 타인에 대한 이해를 바탕으로 적절한 반응을 보이는 심리적 반응이며, 인간의 생존에 있어서 적응적 요소로 알려져 있다. 연구의 목적은 Preston과 de Waal(2002)에 기초하여 거의 자동적인 반응인 공감이 타인을 이겨야 하고 본인의 수행에 따라 보상이 달라지는 경쟁 상황에서도 1) 타인이 처한 상황을 인지할 수 있는지, 2) 인지한다면 인지적 공감이 유발되는지를 확인해 보는 것이다. 대학생 21명(남:여=9:12)을 대상으로, 일상생활에서 경험할 수 있는 6가지 정서가 제시된 그림자극을 보고 '나'의 관점에서 유발되는 정서가 긍정정서인지 부정정서인지 평정하는 과제 수행동안 뇌 활성화를 촬영하였다. 경쟁 유무에 따라 공감과정에서 두뇌 활동의 차이를 비교하기 위해 실험보조자 1인이 경쟁자 역할을 수행하고, 수행 결과의 정확도와 반응 시간을 기준으로 피험자가 경쟁자(실험보조자)를 이길 경우 보상(돈)을 제공하는 조건으로 경쟁심을 유발하여 경쟁 조건을 조작하였다. 연구결과, 피험자들의 판단 반응시간은 비경쟁 상황보다 경쟁에 노출되었을 때 통계적으로 유의하게 빠름을 확인하였고, 경쟁 상황에서는 전대상회(ACC, BA 32), 내측전두엽(mPFC, BA 6), 측두두정연합부의 한 부분인 연상회(SMG, BA 40), 시상(thalamus), 중전두엽(middle frontal gyrus, BA 10) 등이 활성화 된 반면, 비경쟁 상황에서는 인접대상회(paracingulate, BA 32), 측두엽극(temporal pole, BA 38), 복내측전전두엽(vmPFC, BA 11), 상후두엽/쐐기소엽(superior occipital gyrus/cuneus, BA 19) 등의 영역에서 활성화가 관찰되었다. 또한 경쟁상황에서 개인의 공감 수준에 따라 두뇌 영역과의 상관을 알아보기 위해 공감에 대한 자기 보고식 반응 점수를 공변량으로 이용하여 중다회귀분석을 실시한 결과, 경쟁 상황에서는 우측 연상회(rSMG, BA 40), 하전두엽(inferior frontal gyrus, BA 47/45), 내측전두엽(mPFC, BA 10/6), 시상(thalamus), 피각(putamen), 방추형회(fusiform gyrus, BA 20/21)영역과의 상관이 높은 반면, 비경쟁 상황에서는 공감 수준이 높을수록 측두두정연합부/상측두엽(temporoparietal junction/superior temporal gyrus) 영역이 높은 상관을 보였다. 이 연구의 결과를 통해 경쟁 노출 여부에 따라서 타인에 대한 공감적 인지과정에 서로 다른 두뇌영역이 사용되며, 특히 개인의 공감 수준이 높을수록 경쟁 상황에서도 타인의 상황에 대해 이해하는 인지적 공감과 관련한 두뇌 영역이 높은 상관을 보여 개인차에 따라 경쟁 지각이 다르게 반응함을 알 수 있었다.

Cognitive Mapping 을 이용한 Information Filtering System

  • 김진화;이승훈;변현수
    • 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국지능정보시스템학회 2006년도 춘계학술대회
    • /
    • pp.203-213
    • /
    • 2006
  • 대량의 정보를 취급하는 현대사회에서는 획득하는 정보를 모두 처리할 수 없어 이용자의 요구에 맞는 정보를 얻기 위해 정보 필터링 시스템을 사용한다. 그러나 정보 필터링 시스템이 이용자의 의도와 다르게 정보를 분류하거나 이용자의 다양한 요구를 반영하지 못할 때는 정보 필터링을 사용하지 않은 경우 보다 못할 수 있다. 본 연구에서는 정보 필터링의 정확도를 향상시키기 위해 인간의 뇌에서의 정보처리 과정을 시뮬레이션하는 인지적 매핑의 정보 필터링 시스템을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 시스템은 특정 단어 또는 패턴만을 이용하여 필터링하는 기존 시스템과는 달리 단어의 존재, 단어와 단어의 연결이 창출하는 의미와 단어의 가중치를 종합하여 정보를 필터링하는 점에서 의의가 있다.

  • PDF

한국어 구문 분석기를 이용한 지명 추정 시스템 설계 및 구현 (A Method for Unknown-Word Extraction from Korean Text)

  • 이현숙;하유선;김태현;이만호;맹성현
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (상)
    • /
    • pp.383-386
    • /
    • 2000
  • 본 논문에서는 학습데이터를 이용하여 텍스트로부터 미등록 고유명사를 추정하는 방법을 제안한다. 고유명사 추정을 위해 먼저 형태소 분석기를 이용하여 품사가 명사인 단어들을 후보단어로 선택한다. 이렇게 선택된 후보단어가 고유명사인지 추정해 보기 위해 학습데이터를 이용하여 구성한 정보집합을 사용한다. 이러한 정보집합으로는 이름집합, 접미사집합, 단서집합, 배제어 집합이 있다. 본 논문에서는 이런 정보를 이용하여 한국어 지명을 추정하는 시스템을 구현하여 실험한 결과 77.2%의 정확도와 84.9%의 재현율을 보였다.

  • PDF

텍스춰 기반의 자동 물체인식방법 연구: 비닐하우스를 중심으로 (Automated Green House Extraction Method Using Texture Information in High Spatial Resolution Satellite Images)

  • 이종열;김병선
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
    • /
    • 대한원격탐사학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
    • /
    • pp.48-52
    • /
    • 2008
  • 지형지물은 각각의 특징적 요인을 내포하고 있다. 이 특징적 요인들은, 공간해상도에 따라 정도의 차이가 있겠지만, 수집된 위성영상에도 반영된다. 이러한 요인들 중에서는 영상분류에 활용될 경우 영상 분류의 정확도를 높혀 주고, 때로는 이것이 거의 물체인식의 수준까지 기여할 수 있는 것들이 있다. 이 연구에서는 텍스춰 및 지형지물의 배열에 있어서 특징적 현상을 보이는 비닐하우스를 대상으로 spatial auto-corelation 개념을 기반으로 자동적으로 이를 인지하는 방법을 개발하였다. 사용된 알고리즘은 디지타이징과 같은 사람의 직접적인 개입이 없이 자동화된 방법으로 비닐하우스의 특정한 패턴이 반복적으로 나타나는 것을 감지할 수 있도록 개발되었다. 패턴의 인식에 더하여 비닐하우스의 기하학적 모양을 고려하는 방법도 도입하였다. 그럼으로써 비닐하우스의 추출에 단순히 화소 단위의 분석이 아닌 보다 객체지향적인 방법으로 비닐하우스를 추출하도록 하였다. 개발된 방법을 제주지역의 IKONOS에 적용시켜 본 결과, 연구대상지역 내의 비닐하우스가 매우 정확하게 적출되었다.

  • PDF

A physiological approach to the effect of emotion on time series judgmental forcecasting EEG and GSR

  • Lim, Joa-Sang;Whang, Min-Cheol;Park, Hung-Kook;Lee, Hyun-Sook
    • 감성과학
    • /
    • 제1권1호
    • /
    • pp.123-133
    • /
    • 1998
  • 시계열 예측은 효과적인 기업 경영에 반드시 필요한 활동이지만, 이와 관련 인간의 인지처리 과정에 대한 연구는 아직까지 미비하다. 본 연구는 인간 감성이 시계열 예측에 미치는 영향을 탐색하였다. 본 실혐에서는 반복을 통한 2(감성) x 2(횟수) 팩토리얼 설계를 채택하였다. 감성은 청각, 시각, 후각자극을 통해 환경을 조성하고 준비된 시나리오를 연상케하여 유발시켰다. 12명의 대학, 대학원생이 실험에 참여하였으며, 감성의 영향을 탐색하기 위해 뇌파(EEG)와 피부저항(GSR)이 후두엽(Oz)과 전두엽(Fz)에서 측정되었다. 그 결과 인간의 감성은 예측에 유의적인 영향을 보였다. 즉, 피험자가 부정적인 감성을 갖을 때 긍정적인 감성에 비해 예측의 정확성이 높은 경향이 있었다. 그 이유는 부정적 감성일 경우 전두엽에서 베타가 많이 출현하였고, 이는 시계열 예측의 정확도를 향상시키는 역할을 하였다.

  • PDF

CAD/CAM system을 이용한 Zirconia수복

  • 박은진
    • 대한치과의사협회지
    • /
    • 제47권12호
    • /
    • pp.817-822
    • /
    • 2009
  • 치과보철학 분야에서 컴퓨터를 이용한 기술의 발달로 치료 계획, 수술, 보철물 수복에 이르기까지 CAD-CAM의 광범위한 적용이 가능해지고 있으며, 비용과 시간의 절약으로 효율적인 진료가 가능하다는 점을 인지한 많은 회사들의 투자로 다양한 프로그램과 기계들이 소개되고 있다. 그러나, 이렇게 활발한 제품 개발에도 불구하고 아직 실제 임상으로의 적용은 보편화되었다고 보기는 어려운데, 가장 큰 이유는 정확도에 대한 의심과 복잡하다고 느껴지는 초기의 숙련 과정에 있다고 하겠다. 제작회사들의 보고에 따르면 컴퓨터를 이용하여 디자인하고 절삭하는 것이 기존의 주조 기술보다 더 정교하다고 하였으나, 실제 임상에서는 미세한 오차를 간과한 데서 오는 최종 결과물과의 차이를 얘기하는 임상가들이 있는 것이 현실이다. 또, 그 사용 재료에 있어서도 초기 티타늄 금속 재료에 이어 심미적 요구를 위한 알루미나, 보다 향상된 강도를 가진 지르코니아에 이르기까지 다양한 재료들이 쏟아져 나오고 있다. 이에 본 논문에서는 다양한 CAD-CAM 시스템 중 대표적인 것 중의 하나인 Nobel Biocare사의 $Procera^{(R)}$ 시스템을 중심으로 지르코니아 수복물에 관한 최신 정보를 제공하며, 그 다양한 치과적 적용을 누구나 쉽고 정확하게 사용할 수 있는 임상 증례와 함께 소개함으로써 실제 임상 적용에 도움이 되고자 한다.

  • PDF