• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.11-20
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• 2024

AI(Artificial Intelligence)의 다양한 모델 중 생성 모델, 특히 GAN(Generative Adversarial Network)은 이미지 처리, 밀도 추정, 스타일 전이 등 다양한 응용 분야에서 성공을 거두었다. 이러한 GAN은 CGAN(Conditional GAN), CycleGAN, BigGAN 등의 방식으로 확장 및 개선되었지만 재난 시뮬레이션, 의료 분야, 도시 계획 등 특정 분야에서는 데이터 부족과 불안정한 학습에 의한 이미지 왜곡 문제로 실제 시스템 적용에 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 클래스 항목을 판별하는 ACGAN(Auxiliary Classifier GAN) 구조를 기반으로 기존 PGGAN(Progressive Growing of GAN)의 점진적 학습 방식을 활용한 새로운 점진적 단계의 학습 방법론 PST(Progressive Step Training)를 제안한다. PST 모델은 기존 방법 대비 70.82% 빠른 안정화, 51.3% 낮은 표준 편차, 후반 고해상도의 안정적 손실값 수렴 그리고 94.6% 빠른 손실 감소를 달성한다.

• 자원환경지질
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• 제46권4호
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• pp.313-327
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• 2013

본 연구에서는 캐나다 아사바스카 지역의 맥머레이층에 대한 3차원 지구통계 모사를 실시하였으며 모사 결과를 바탕으로 심부지열회수방법을 통한 경제적 산출 가능 지역을 가늠하고자 하였다. 비투멘의 효율적인 생산을 위하여 SAGD 공법의 최적 입지를 선정하는데 있어 스팀챔버의 충분한 수직적 연장성을 확보하는 것은 중요한 사항이다. 연구지역에서 획득한 110개의 시추공 자료에 대하여 마르코프 전이 확률 기반의 분석을 실시하였으며 이를 바탕으로 맥머레이층 구성 암상에 대한 추계론적 예측을 실시하였다. 추계론적 모사를 통하여 획득한 다중재현을 기반으로 앙상블 확률 분포도를 제작하였으며 이는 각 암상이 분포 할 수 있는 포텐셜을 보여준다. 앙상블 확률 분포도를 이용하여 투수성 퇴적층(역질 퇴적층 및 사질 퇴적층)에 대한 누적 층후도를 구성하였으며 이를 바탕으로 SAGD 공법이 적용될 수 있는 최적 입지를 선정하였다. SAGD 최적 입지 선정을 위한 추가적인 분석을 실시하기 위하여 전이율을 바탕으로 한 단일 퇴적층의 평균적인 수직 및 수평적 연장성을 산정하였다. 투수성 퇴적층의 평균적인 수직적 연장성은 대체로 투수성 퇴적층에 대한 누적층후도 분포도와 유사한 분포 양상을 보이나 일부 누적 층후가 큰 위치에서 유사하지 않은 양상을 보인다. 이는 누적 층후도와 평균적인 수직적 연장성 분포 양상이 유사하지 않은 지역은 투수성 퇴적층과 다른 암상과의 교호성은 매우 크나 투수성 퇴적층의 수직적인 연장성은 좋지 않음을 의미한다. 따라서 누적층후도 뿐 만 아니라 투수성 퇴적층의 수직적 연장성 또한 충분히 고려하였을 때 건전한 SAGD 최적 입지를 선정하는데 충분히 신뢰성 있는 결론을 도출 할 것으로 판단된다.

• 대한영상의학회지
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• 제82권5호
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• pp.1196-1206
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• 2021

목적 간 종양의 조영증강 컴퓨터단층촬영(이하 CT) 영상에 관한 인공지능 알고리즘의 성능과 안전성을 검증할 수 있는 표준 테스팅 데이터셋을 구축하고자 하였다. 대상과 방법 국내 4개 3차 의료기관의 복부 영상의학 전문가 4인이 모여 간 종양 진단 알고리즘의 성능과 안전성을 검증하기 위해 표준 데이터셋이 갖춰야 할 조건을 논의하였다. 각 기관마다 간세포암 75예, 전이암 75예, 그리고 양성 병변 30-50예씩 수집하여, 총 783명 환자의 CT 영상을 대상으로 하였다. 간세포암과 전이암의 경우 병리학적으로 확진된 경우만을 대상으로 하였다. 각 기관의 복부 영상의학 전문가들이 직접 환자의 임상정보를 추출하고 CT 영상에 관한 데이터 라벨링(labeling)을 수기로 시행하였다. CT 영상은 의료용 디지털 영상 및 통신(Digital Imaging and Communications in Medicine, DICOM) 파일로 저장하였다. 결과 복부 영상의학 전문가들이 수기 데이터 라벨링을 시행한 총 783 증례의 간 종양 조영증강 CT의 표준 데이터셋을 구축하였다. 알고리즘의 성능 및 안전성은 병변의 발견 여부 및 특성화의 정확도에 대해 민감도와 특이도를 계산하여 평가할 수 있다. 결론 본 연구에서 구축한 간 종양 조영증강 CT 영상의 표준 데이터셋은 임상의학 결정 지원시스템을 위한 기계학습 기반 인공지능 알고리즘을 평가하는 데에 활용될 수 있다.

• 생명과학회지
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• 제26권11호
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• pp.1313-1319
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• 2016

암은 비균질적으로 구성된 세포집합체로 간질세포 및 세포 외 기질로 구성된 미세환경과 상호작용에 의해 발병, 전이, 심화되는 복잡한 질병이다. 하지만, 기존의 2차원 배양 세포 기반 플랫폼이 3차원적 생체 환경과 암의 비균질성을 대표하기 힘든 한계를 극복하기 위해 스페로이드 배양 세포를 비롯한 다양한 플랫폼 개발이 활발해지고 있다. 본 연구에서는 특히 감염, 염증 및 식이적 환경성 영향력에 민감한 HCT-8 대장암 세포주를 기반으로 하여 3차원 스페로이드 배양법을 보다 효과적인 방법으로 개선하고, 대장암 스페로이드 세포를 기반으로 암의 비균질적인 특질과 항암내성 연구의 간단하고 개선된 플랫폼을 제시고자 하였다. 3차원 배양법 최적화를 위해 물리적 배양환경 조성과 배양배지 구성에 따른 스페로이드 형태형성을 비교 분석하고 암 줄기세포군의 증가 양상을 확인한 결과, 필수요소로 구성된 제한 배지와 균일한 형태의 비부착성 표면 배양접시에서 배양된 스페로이드가 균일한 형태의 구형을 형성하고 암 줄기세포군이 증가함을 확인하였다. 대장암 스페로이드 세포를 기반으로 대장암 치료제인 5-Fluorouracil (5-FU)에 대한 화학적 감응성 변화를 측정한 결과, 암 줄기세포가 5-FU에 대한 화학적 감수성 저해의 원인이 되며, 최적배양 조건에서 암 줄기세포의 약제 내성의 표현이 증대되었다. 이는 암줄기세포의 항암제 내성에 대한 잠재적 위험성을 내포하는 것으로, 이 방법론은 감염, 염증 및 식이적 요인과 연관된 대장암 스페로이드 세포 기반 항암제 약물반응을 검증하기 위해 효과적이면서 간소한 시험법으로 활용될 수 있을 것이다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제21권4호
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• pp.291-298
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• 2003

목적: PCS연구의 목적은 임상 방사선치료 QA의 표준 연구 수단을 구축하고, 방사선치료 과정의 기본 요소를 결정하고, 협동 임상시험의 기반을 제공하고, 외국과의 비교 연구를 위한 기본 자료의 구축에 있다. 우리나라 임상 방사선종양학의 PCS 연구기법으로서 구축한 웹 기반의 PCS 시스템의 개발 및 특성을 보고하고자 한다. 대상 및 방법: 본 시스템은 메인서버와 외부에 구축한 2중 백업서버로 구성되어 있다. 리눅스 운영 체제 및 MySQL데이터베이스를 이용하여 프로그램을 완성하였다. PCS 대상이 되는 종양으로서의 개발 우선 순위는 1989년부터 1999년 사이에서 우리나라 전국의 방사선종양학과에서 치료빈도가 많은 순서를 근거로 결정하였다. 결과: 2003년 초반에 웹 기반의 임상 PCS시스템이 구축되었다. 웹 주소는 www.pcs.re.kr이며, 우선 유방암, 직장암, 식도암, 후두암, 폐암 및 전이성 뇌종양을 대상으로 하였다. 완성된 개발항목의수는 1,000 항목을 상회하였다. 구축된 시스템은 사용자 편의성 충족, 기입 내용 중복 확인, 자료 기밀성, 자료 보존 및 사본 작성, 이중 백업, 통계 분석 지원등을 구현하였다. 문자화된 자료 외에 영상 자료도 입력되도록 시스템을 구축하였다. 아울러, 임상시험승인 관련 양식지원, 무작위 자료 추출, 방사선종양학과의 구조적 요소 파악 기능도 갖추었다. 결론: 본 시스템은 PCS분야에서는 최초로 구축되고 작동되는 웹 기반 시스템이다. 구축한 시스템을 통해서 단시간 내에 표본 자료의 수집이 가능하여 시간 및 비용을 절약할 수 있게 되었으나 구축자료의 신뢰도 확인을 별도의 검증과정은 필수적이다. 본 연구팀이 개발한 본 웹 기반 시스템은 향후 PCS 연구 또는 자료 수집이 필요한 유사 연구 상황에 응용될 수 있는 표준적인 기법으로서의 활용되기를 희망한다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.263-271
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• 2019

최근 교육훈련기관과 산업체의 수요에 필요한 지식이 불일치하는 인력 미스매치(miss match)의 현상은 신입 직원의 재교육과 취업을 위한 사교육 비용 증가로 전이되어 결과적으로는 개인의 직무수행 능력 저하와 취업 역량 저조는 물론 국가 차원에서도 경제적, 물질적 낭비의 원인이 되고 있다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 실무에서 바로 활용이 가능하고 산업체에서 추구하는 인재양성을 목표로 국가에서 지정하는 직무 능력의 표준점을 구한 국가직무능력표준(NCS: National Competency Standards)이 개발되었으며, 이러한 시대적 흐름과 맞물려 NCS를 기반 한 자격제도까지 등장하게 되었다. 따라서 본 연구는 교육기관에서 NCS와 NCS기반 자격에서 제시하고 있는 수준에 맞춰 학교급별로 교육과정을 편성 운영하고 있는 현 시점에서 NCS기반 자격에서 제시하고 있는 수준의 전반적인 점검을 위하여 피부미용 분야 NCS기반 자격 중 피부관리 L3수준의 능력단위와 능력단위 요소의 중요도 및 우선순위를 도출하였으며, 이를 통해 산업계에서 요구하는 직무 수준별 전문인력 양성에 필요한 교육과정 개발의 기초자료로 제공하고자 시도되었다. 본 연구는 현장 전문가집단, 교육 전문가집단으로 구성하였으며, L3수준의 능력단위와 능력단위 요소에 대한 요구분석을 위해 AHP 설문 기법을 실시하였다. 또한 AHP 분석을 위한 통계처리는 데이터 코딩(data coding)과 데이터 크리닝(data cleaning) 과정을 거쳐, SPSS(Statistical Package for Social Science) ver. 21.0 통계 패키지 프로그램과 AHP전용 솔루션인 Expert Choice 2000을 활용하였다. 그 결과 현장 전문가집단, 교육 전문가집단의 의견이 부분적으로 차이를 보였다. 이는 전문적인 능력을 갖춘 현장맞춤형 인재 양성을 목표로 변화하고 있는 현 시점에서, 교육훈련기관과 산업현장의 불일치를 해소해야함을 시사하고 있으며, 해결 방안으로는 산업현장에서 요구하는 인재상과 접목시켜 산업현장의 직무와 교육기관의 표준화된 교육이라 할 수 있다.

• 광물과 암석
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• 제33권3호
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• pp.153-163
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• 2020

우리나라 제4기 고환경 변화 특성 규명을 위하여 수원시의 편마암 및 화강암 풍화대를 피복하는 적갈색 점토-실트 퇴적물 2개 단면(~3.5 m)에 대하여 광물 및 지화학 분석을 실시하였다. 퇴적층은 광물조성과 화학조성의 수직 변화를 기준으로 4개의 퇴적층(Unit 1-4)으로 구분되었다. 최하부 Unit 1은 K-장석 함량이 높은 사질 퇴적물로서 기반암 풍화물의 기여도가 높다. Unit 2는 전이층이며, Unit 3은 적갈색 점토-실트질 퇴적물로서 총점토 함량이 평균 58%이며, 주요 점토광물은 일라이트-스멕타이트 혼합층 광물과 수산기삽입질석/스멕타이트이다. Unit 3에는 사장석이 거의 함유되어 있지 않은 반면에, 그 풍화물인 고령토 광물의 함량이 다른 층들보다 높다. Unit 4는 전반적 광물조성과 화학적 특성이 Unit 3과 유사하나, 사장석과 녹니석의 함량이 더 높고 고령토 광물의 함량은 더 낮다. 단면내 화학성분 변화를 국내 타지역 적갈색 점토-실트층과 비교한 결과, Unit 3과 4는 풍성퇴적물의 범위에 포함되었다. 이 지역 퇴적 단면에서 고환경변화는 다음과 같이 해석된다. 기반암인 편마암과 화강암 풍화물이 침식되어 주변부에 사질 퇴적물로 퇴적되어 하부층(Unit 1, 2)을 이루고, 그 위에 빙하기의 점토-실트질 풍성퇴적물층(Unit 3)이 퇴적되었다. Unit 3은 간빙기의 풍화작용으로 풍화되어 전체적으로 적갈색 토양화되었다. 그 후 다시 빙하기로 접어들면서 최상부에 풍성퇴적물층(Unit 4)이 퇴적되었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.223-226
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• 2006

만화의 영향에 따른 애니메이션의 그림체에 대한 연구는 애니메이션의 이미지 연구에 기본적 개념을 형성할 수 있다. 특히 출판만화와 셀 애니메이션은 드로잉과 이미지의 연속성과 서사적 기반의 이야기 구조를 통한 공통점을 소유하므로, 만화의 공간적 개념과 애니메이션의 시간적 개념을 차이에도 불구하고 매체적 전이의 용이함이 나타난다. 따라서 드로잉 기법의 애니메이션의 그림체의 연구를 위하여 만화의 그림체 연구는 필수적인 항목이다. 만화의 그림체의 종류의 분석을 통하여 애니메이션의 그림체를 분석할 수가 있다. 그러므로 우선 만화 작가들이 그들의 만화에서 애니메이션을 제작하는 직접적인 사례의 분석으로 애니메이션의 그림체의 현황을 파악하고 만화의 그림체의 분류를 적용하여 애니메이션의 그림체에 대한 영향을 분석한다. 그 결과 만화의 그림체를 통하여 애니메이션의 그림체를 분류할 수가 있고, 그 영향에 대한 입증이 가능하게 된다. 특히 명랑만화체, 극화체, 순정만화체들 중에서 명랑만화체와 극화체가 대부분을 차지하고, 순정만화체는 거의 찾을 수가 없다. 또한 극화체에서 명랑만화의 부분적 삽입 현상도 나타나며, 이것은 정서적 이질감을 통하여 극적 분위기를 고조시키고 브레히트의 이론에 따라 소외효과도 도모할 수 있는 것이다. 본 연구는 만화 그림체가 애니메이션 그림체에 미치는 영향을 통해 애니메이션의 이미지 연구에 하이브리드적 매체간 유기적 결합의 연구에 기반을 조성하고자 한다.

• 대한교통학회지
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• 제19권3호
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• pp.115-131
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• 2001

본 연구에서는 기존의 정적 모형의 문제점을 극복하고, ITS사업 등 새로이 제시되고 있는 다양한 정책분석을 위한 기본 틀을 마련하기 위해 대규모 가로망 교통류 시뮬레이션 모형을 제시한다. 교통류 시뮬레이션을 위해서는 기존의 Cell Transmission 이론을 원용하였으며, 분류부와 합류부 및 교차로 부분에서의 차량 전이 행태를 설명하도록 모형을 구성하였다. 또한, 본 연구에서 개발한 모형은 연속류와 단속류가 혼재되어 있는 도심 가로망을 분석할 수 있도록 설계되었다. 모의실험에서는 연속류의 분류부와 합류부에서 기존의 정적 모형에서 분석하지 못하였던 혼잡에 의한 후방지체 현상을 분석하고 그 결과를 제시하였으며, 교차로 접근 도로에서 신호에 의한 지체가 전체 통행시간에 미치는 영향과 전체 통행시간에 대한 지체 비율을 분석하였다. 또한, 사례연구를 통한 서울시 4대문안 가로망(74개 죤, 133개 신호교차로, 395개 노드, 1110개 링크, 145천대 차량) 교통류 시뮬레이션 결과를 통하여 기존의 동적통행배정모형 및 미시적 시뮬레이션 모형에서 다루기 힘들었던 중규모 이상의 가로망 분석이 가능한 것을 확인하였다. 본 모형은 연속류의 분류부와 합류부 그리고 단속류의 교차로에 대한 교통류 정밀분석이 가능하기 때문에 도로 계획 및 교차로 계획시 본 모형이 적용된다면 보다 정확한 분석이 가능할 것으로 판단된다. 또한 정보 제공에 대한 효과와 교통 사고 및 도로 공사 등이 가로망에 미치는 영향을 분석할 수 있도록 설계되어 있어, 향후 ITS 사업 평가 및 공사 중 처리 계획등에 이용될 수 있을 것으로 판단된다.법으로 융합을 하는 알고리즘을 개발한다. 최종 자료융합은 실시간 자료융합 결과와 회귀분석 결과의 패턴을 이용해서 구간 통행시간을 산출한다. 이 연구를 기존 연구와 비교할 때, 세 가지 독차성이 있다. 첫째는 연속하는 세 구간 통행 패턴을 분석하였기 때문에 기존의 노드의존 방식을 탈피하였다는 점이다. 따라서 자료량이 적은 경우도 믿을만한 통행시간을 산출할 수 있다는 것이다. 둘째는 인접구간 상관도 정보를 구간통행시간 산출에 이용하였기 때문에 자료를 효율적으로 이용할 수 있다는 점이다. 셋째는 자료원 패턴을 분류하고 전문가 시스템을 이용하여 자료융합 하였기 때문에 수행속도가 빠르고, 신뢰성있는 정보를 제공한다는 점이다. 이 연구는 개발한 알고리즘 정확도를 검증하기 위해서 두 가지 검증방법을 이용하였다. 첫째는 시뮬레이션을 이용한 것이고, 둘째는 실제 주행조사 분석을 이용한 것이다. 두 가지 검증 결과는 알고리즘 정확도를 보여준다. 창출을 위한 범정부차원의 기획과 연구비의 집중투자를 추진하고 있다.달성하기 위해서는 종합류류 전산망의 시급한 구축과 함께 화물차의 적재율을 높이고 공차율을 낮출 수 있는 운송체계의 수립이 필요한 것으로 판단된다. 그라나 이러한 화물전용차선의 효과는 단기적인 치유책일 수밖에 없기 때문에 물류유통 시설의 확충을 위한 사회간접자본의 구축을 서둘러 시행하여야 할 것이다.으로 처리한 Machine oil, Phenthoate EC 및 Trichlorfon WP는 비교적 약효가 낮았다.>$^{\circ}$E/$\leq$30$^{\circ}$NW

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권3호
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• pp.77-90
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• 2018

소프트웨어 결함 예측(SDP)은 결함이 있는 모듈을 식별하기 위한 연구 분야이다. 충분한 로컬 데이터가 없으면 다른 회사에서 수집한 데이터를 사용하여 분류기를 구축하는 교차 프로젝트 결함 예측(CPDP)을 활용할 수 있다. SDP에 대한 대부분의 기계 학습 알고리즘은 서로 다른 값에 따라 예측 성능에 큰 영향을 미치는 하나 이상의 매개 변수를 사용한다. 본 연구의 목적은 CPDP의 예측 성능 향상을 위해 매개 변수 선택 기법을 제안하는 것이다. Harmony Search 알고리즘을 사용하여, 예측 어려움을 야기하는 클래스 불균형을 해결하는 방법인 비용에 민감한 부스팅의 매개 변수를 조정한다. 분포 특성에 따라 매개 변수 범위와 매개 변수 간의 제한 조건 규칙이 정의되어 하모니 검색 알고리즘에 적용된다. 제안된 접근법은 15개의 대상 프로젝트를 대상으로 3개의 CPDP 모델과 내부프로젝트 결함 예측(WPDP) 모델을 비교한다. 실험 결과는 제안된 방법이 클래스 불균형의 맥락에서 다른 CPDP 방법보다 성능이 우수하다는 것을 보여준다. 이전의 연구에서는 탐지 확률이 낮거나 오보 가능성이 높았으나 우리의 기법은 높은 PD와 낮은 PF를 제공하면서 높은 전체 성능을 보였다. 또한 WPDP와 비슷한 성능을 제공하였다.