• 대한소아치과학회지
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• 제50권3호
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• pp.263-276
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• 2023

이 연구의 목적은 소아의 치근단 방사선 사진에서 인접면 우식증 객체 탐지 의 객체 탐지를 위해 YOLO (You Only Look Once)를 사용한 모델의 성능을 평가하는 것이다. M6 데이터베이스에서 학습자료군으로 2016개의 치근단 방사선 사진이 선택되었고 이 중 1143개는 한 명의 숙련된 치과의사가 주석 도구를 사용하여 인접면 우식증을 표시하였다. 표시한 주석을 데이터 세트로 변환한 후 단일 합성곱 신경망(CNN) 모델을 기반으로 하는 YOLO를 데이터 세트에 학습시켰다. 187개의 평가자료군에서 객체 탐지 모델 성능 평가를 위해 정확도, 재현율, 특이도, 정밀도, NPV, F1-score, PR 곡선 및 AP를 계산하였다. 결과로 정확도 0.95, 재현율 0.94, 특이도 0.97, 정밀도 0.82, NPV 0.96, F1-score 0.81, AP 0.83으로 인접면 우식증 탐지에 좋은 성능을 보였다. 이 모델은 치과의사에게 치근단 방사선 사진에서 인접면 우식증 병변을 객체 탐지하는 도구로 유용하게 사용될 수 있다.

• 정보관리학회지
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• 제39권1호
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• pp.91-117
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• 2022

국내를 비롯하여 전 세계적으로 우울증 환자 수가 매년 증가하는 추세이다. 그러나 대다수의 정신질환 환자들은 자신이 질병을 앓고 있다는 사실을 인식하지 못해서 적절한 치료가 이루어지지 않고 있다. 우울 증상이 방치되면 자살과 불안, 기타 심리적인 문제로 발전될 수 있기에 우울증의 조기 발견과 치료는 정신건강 증진에 있어 매우 중요하다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서는 한국어 소셜 미디어 텍스트를 활용한 딥러닝 기반의 우울 경향 모델을 제시하였다. 네이버 지식인, 네이버 블로그, 하이닥, 트위터에서 데이터수집을 한 뒤 DSM-5 주요 우울 장애 진단 기준을 활용하여 우울 증상 개수에 따라 클래스를 구분하여 주석을 달았다. 이후 구축한 말뭉치의 클래스 별 특성을 살펴보고자 TF-IDF 분석과 동시 출현 단어 분석을 실시하였다. 또한, 다양한 텍스트 특징을 활용하여 우울 경향 분류 모델을 생성하기 위해 단어 임베딩과 사전 기반 감성 분석, LDA 토픽 모델링을 수행하였다. 이를 통해 문헌 별로 임베딩된 텍스트와 감성 점수, 토픽 번호를 산출하여 텍스트 특징으로 사용하였다. 그 결과 임베딩된 텍스트에 문서의 감성 점수와 토픽을 모두 결합하여 KorBERT 알고리즘을 기반으로 우울 경향을 분류하였을 때 가장 높은 정확률인 83.28%를 달성하는 것을 확인하였다. 본 연구는 다양한 텍스트 특징을 활용하여 보다 성능이 개선된 한국어 우울 경향 분류 모델을 구축함에 따라, 한국 온라인 커뮤니티 이용자 중 잠재적인 우울증 환자를 조기에 발견해 빠른 치료 및 예방이 가능하도록 하여 한국 사회의 정신건강 증진에 도움을 줄 수 있는 기반을 마련했다는 점에서 의의를 지닌다.

• 지능정보연구
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• 제15권2호
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• pp.49-59
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• 2009

내용기반 이미지 검색은 색상, 질감 등의 이미지 자체의 자질들을 이용하여 검색하므로 텍스트 기반 이미지 검색의 객관성 부족과 모든 이미지에 사람이 주석을 달아야 하는 단점을 보완할 수 있는 이미지 검색 방법이다. 이러한 내용 기반 이미지 검색에서 사용되는 방식 중 SIM(Self-organizing Image browsing Map) 방식은 SOM 알고리즘을 이용하여 이미지들을 브라우징 가능한 그룹으로 맵핑하고 그 결과를 바탕으로 이미지를 검색하게 된다. 하지만 비슷한 이미지라 할지라도 이미지의 밝기, 피사체의 움직임 등에 의하여 색상 정보가 다르게 나타나게 되면 SOM 알고리즘의 학습 과정에서 유사한 이미지들을 그룹화한 노드를 BMU로 선택하지 못하고 떨어져 있는 다른 노드를 선택하게 된다. 이 경우 학습이 진행되면서 유사한 이미지들이 군집하는 과정을 거치지만 학습이 완료될 때까지 다른 유사 이미지들을 그룹화한 노드에 맵핑이 되지 못하는 경우가 발생한다. 그 결과, 검색 결과에 나타나지 못하여 적합 이미지 검색률이 낮아 질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 HSV 색상모델을 이용하여 양자화하고 이미지의 색상 특징 벡터를 추출한 뒤 SOM 알고리즘을 이용하여 이미지들을 브라우징 가능한 그룹으로 맵핑한다. 이때 SIM 방식의 문제점인 유사 이미지가 따로 맵핑되어 적합 이미지 검색률이 낮아지는 것을 줄이기 위하여 SOM을 두 개의 층으로 구성한다. 첫 번째 층에서 이미지의 색상 자질을 이용하여 학습을 완료한 후, 학습이 완료된 첫 번째 층 맵의 각 노드들의 연결 가중치를 이용하여 두 번째 층에서 다시 한번 학습을 수행한다. 두 개의 층으로 학습이 완료된 두 번째 층의 SOM에 질의 이미지의 특징 벡터를 입력하여 BMU를 선택하고 BMU와 연결된 첫 번째 층의 노드를 최종 선택하여 이미지를 검색한다. 실험결과, 제안된 이미지 검색 방법이 기존의 이미지 검색 방법 보다 적합 이미지의 검색 성공률이 높은 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2012년도 제42회 동계 정기 학술대회 초록집
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• pp.202-202
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• 2012

유연성 투명 전도막은 현대 전자산업의 발전에 있어 필수적인 부품소재로서, 가시광선의 투과율이 80% 이상이고 면저항이 $100{\Omega}/sq.$ 전후이며 휘거나 접히고 나아가 두루마리의 형태로도 응용이 가능한 소재를 일컫는다. 이러한 유연성 투명 전도막은 차세대 정보디스플레이 산업 및 유비쿼터스 사회의 중심이 되는 유연성 디스플레이, 터치패널, 발광다이오드, 태양전지 등 매우 다양한 분야에 응용이 기대된다. 이러한 이유로 고 신뢰성 유연성 투명 전도막 개발기술은 차세대 산업에 있어서의 핵심기술로 인식되고 있다. 현재로서는 인듐 주석 산화물(indium tin oxide; ITO) 및 전도성 유기고분자를 사용하여 투명 전도막을 제조하고 있으나, ITO 박막의 경우 인듐 자원의 고갈로 인한 가격상승 및 기판과의 낮은 접착력, 열팽창계수의 차이로 인한 공정상의 문제, 산화물 특유의 취성으로 인한 유연소자로서의 내구성 저하 등의 문제가 제기되고 있다. 전도성 유기고분자의 경우는 낮은 전기전도도와 기계적강도, 유기용매 처리 등의 문제점이 지적되고 있다. 따라서 높은 전기전도도와 투광도 뿐만 아니라 유연성을 지니는 재료의 개발이 요구되고 있는 실정이다. 최근 이러한 재료로서 그래핀(graphene)과 탄소나노튜브(carbon nanotube; CNT)를 중심으로 하는 탄소나노재료가 주목받고 있으며 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 열화학기상증착법(thermal vapor deposition; TCVD)으로 합성된 그래핀 및 CNT를 이용하여 탄소나노재료 복합체 기반의 유연성 투명 전도막을 제작하고 그 특성을 평가하였다. 그래핀과 CNT합성을 위한 기판으로는 각각 300 nm 두께의 니켈과 1 nm 철이 증착된 실리콘 웨이퍼를 이용하였으며, 원료가스로는 메탄(CH4)과 아세틸렌(C2H2)등의 탄화수소가스를 이용하였다. 그래핀의 경우 원료가스의 유량, 합성온도, 냉각속도를 변경하여 대면적으로 두께균일도가 높은 그래핀을 합성하였으며, CNT의 경우 합성시간을 변수로 길이 제어합성을 도모하였다. 합성된 그래핀은 식각공정을, CNT는 스프레이 증착공정을 통해 고분자 기판(polyethylene terephthalate; PET) 위에 순차적으로 전사 및 증착하여 탄소나노재료 복합체 기반의 유연성 투명 전도막을 제작하였다. 제작된 탄소나노재료 복합체 기반의 유연성 투명 전도막은 물리적 과부하를 받았을 때 발생할 수 있는 유연성 투명 전도막의 구조적결함에 기인하는 전도성 저하를 보상하는 특징이 있어, 그래핀과 탄소나노튜브 각각으로 제조된 유연성 투명 전도막보다 물리적인 하중이 반복적으로 인가되었을 때 내구성이 향상되는 효과가 있다. 40% 스트레인을 반복적으로 인가하였을 때 그래핀 투명 전도막은 20 사이클 이후에 면저항이 $1-2{\Omega}/sq.$에서 $15{\Omega}/sq.$ 이상으로 급증한 반면 그래핀-CNT 복합체 투명 전도막은 30사이클까지 $1-2{\Omega}/sq.$ 정도의 면저항을 유지하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권4호
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• pp.383-393
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• 2005

멀티미디어 데이타베이스에서 이미지를 검색하기 위해 공간관계를 이용하는 것은 비주얼한 인터페이스 시스템을 통해서 효율적으로 수행할 수 있다. 시스템에서 이미지의 객체들은 2D 스트링으로 표현되고, 이것은 이미지 내의 객체를 추상화 하는 방법으로 객체의 심볼릭 프로젝션을 통해서 생성된다. 그러나 2D 스트링 표현기법을 이용한 이미지 객체간의 공간관계는 정확하지 않기 때문에 3D 이미지를 검색할 때 정확도가 떨어진다. 이러한 문제점을 해결하기위해 본 논문에서는 3D 이미지를 위한 공간 연산자를 이용한 공간관계를 제안하고, 이미지의 공간관계에서 중복되는 부분을 제거하기 위해 여러 가지 추론규칙을 이용한다. 이러한 규칙을 기반으로 하는 추론기법은 내용을 이용해 이미지를 검색할 때 질의 처리 시스템에서 사용되고, 기존의 방법보다 정확도와 융통성이 높다.

• 전기화학회지
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• 제21권3호
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• pp.55-60
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• 2018

최근 휴대용 기기의 급속한 발전이 이뤄지고, 다양한 전자제품에서 높은 성능의 이차 전지가 요구됨에 따라 고에너지밀도 특성을 가능케 하는 전극 재료의 연구가 주목받고 있다. 음극의 경우, 기존에 사용하고 있는 흑연재료를 대체하기 위하여 실리콘, 주석 등의 소재와 전이금속 산화물을 새로운 음극재료로 사용하려고 한다. 리튬 바나듐 옥사이드는 리튬 전이금속 산화물 기반의 음극 소재로서 흑연 대비 1.5배의 부피당 용량을 나타낼 수 있다는 장점을 가지고 있으나, 낮은 전기전도도와 입자 파쇄현상으로 인하여 전해질의 분해가 가속화되어 성능이 열화되는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 개선시키기 위하여 전해질 첨가제를 도입하여 전극/전해질 계면의 개질에 따른 리튬 바나듐 옥사이드의 전기화학적 거동 특성을 보고자 하였다.

• 생명과학회지
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• 제14권6호
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• pp.997-1002
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• 2004

이 논문은 단백질의 기능분석을 위해 핵심적으로 요구되는 단백질 상호작용 관계정보 및 기능정보 등을 체계적으로 제공할 수 있는 WASPIFA (Web-based Assistant System for Protein-protein Interaction and function Analysis) 시스템에 대해서 다루고 있다. WASPIFA 시스템은 특정 분야에 국한해서 단편적 정보를 제공하는 기존의 단백질 기능 및 상호작용 분석 시스템과는 달리 분석하고자 하는 서열의 종합적인 정보 즉, 기능정보 및 주석정보, 도메인 정보, 상호작용 관계정보 등을 제공한다. 일반 검색 및 분석 시스템에서 제공하지 못하는 종합적인 정보들은 다양한 전처리 과정을 통해서 얻어진 데이터 및 정보 등을 시스템 내에 로컬 데이터베이스화해 놓은 것이다. 최종 사용자는 종합적인 정보를 통해서 올바른 평가와 판단을 통해서 효과적인 단백질 상호작용 분석과 기능분석을 행할 수 있다. 또한 자동관리 및 데이터 갱신 기능을 갖추고 있어 시스템 관리자가 효율적으로 시스템을 유지 및 관리할 수 있다.

• Bioinformatics and Biosystems
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• 제1권1호
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• pp.38-45
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• 2006

본 논문은 베이지안 네트워크를 기반으로 대규모 유전자 상호작용 네트워크를 추론하기 위한 클라이언트-서버 시스템 구조를 제시한다. 유전체 수준(genome-wide)의 대규모 유전자 상호작용 네트워크를 베이지안 네트워크 형태로 추론하기 위해서는 병렬 서버를 이용하더라도 통상 수십시간이 소요된다. 따라서, 일반적인 대화형(interactive) 독자(standalone) 시스템 구조보다는 배치형(batch) 분산(distributed) 시스템 구조가 적합하다. 본 논문에서는 그와 같은 상황에 적합한 느슨한 연결의 (loosely-coupled) 클라이언트-서버 시스템을 구현할 결과를 기술한다. 유전자 상호작용 네트워크 추론은 크게 두 단계로 나누어진다. 첫째로, 생물주석정보(biological annotation)과 유전자 발현정보(expression data)를 사용하여, 전체 유전자 집단을 서로 중복이 가능한 모듈들로 나누며, 둘째로, 각각의 모듈들에 대해 독립적인 베이지안 학습을 수행하여 추론결과를 얻고, 각 모듈들이 공통으로 포함하는 유전자를 사용하여 각 모듈의 추론결과들을 하나로 통합한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.450-460
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• 2005

컴퓨터 및 통신기술의 급속한 발전으로 인해 동영상 정보는 인터넷 및 사회전반의 다양한 분야에서 활용되고, 그 수가 기하급수적으로 증가되고 있다. 동영상 정보 분석 시스템은 기본적으로 텍스트를 기반으로하기 때문에, 동영상 정보가 가지는 애매성을 표현하기 곤란하며, 주석 작성에 따르는 과다한 작업부담 및 객관성 결여 등의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 대용량의 동영상 정보를 효율적으로 분석 하기 위해 있는 동영상 이미지의 분할영역에서 색상정보와 모양정보를 이용한 방법을 제안하고자 한다. 분할영역은 영역성장과 결합 방법을 사용한다. 색상정보를 추출하기 위해서는 기존의 RGB 방식에서 HSI방식으로 색상변환 하여 대표색상과 매칭되는 특징 정보를 사용한다. 그리고 모양정보는 물체의 윤곽선에 해당하는 화소들만을 대상으로 연산을 수행하는 향상된 불변 모멘트(Improved Moment Invariants : IMI)를 이용한다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권5호
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• pp.607-612
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• 2006

최근 Universal Mobile Telecommunication System (UMTS)와 Wireless Local Area Network (WLAN)의 장점을 효율적으로 사용하기 위한, 두 네트워크의 인터워킹 구조에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 UMTS와 WLAN은 그 전송량의 차이가 커서, 전송 품질이 저하되기 쉽다. 그러므로 본 논문에서는 tight coupling을 기반으로 이동성 예측 기법을 이용한 동적인 서비스 품질 (QoS: Quality of Service)을 보장해주기 위한 두 네트워크 간 인터워킹 구조를 제안한다. 또한, 이렇게 제안한 인터워킹 구조를 ns-2로 시뮬레이션 하였으며, 그 결과 제안하는 인터워킹 구조가 기존의 인터워킹 구조에 비해 핸드오프 손실률을 줄이고, 핸드오프 순간 QoS를 제공해주지 않는 방법보다 훨씬 더 많은 양의 패킷을 전송한다는 것을 알 수 있다.