• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.784-787
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• 2020

폐암 환자의 생존율을 예측할 때 미국암연합회(AJCC)의 TNM병기 분류체계에 의해 진단되는 최종병기를 많이 사용한다. 최종병기는 폐암환자의 임상데이터 중 하나로 종양의 위치, 크기, 전이정도를 고려하여 환자의 폐암 상태를 판별하는 정보이다. 최종병기는 개략적인 환자의 상황을 설명하는 데 효과적이지만, 보다 구체적인 생존분석을 위해서는 임상데이터 뿐만 아니라 PET/CT와 같은 영상 데이터를 함께 분석해야 한다. 이 논문에서는 데이터 과학적 접근을 통해 폐암환자의 임상데이터, CT영상과 PET영상 등 다양한 종류의 데이터를 함께 활용하는 생존분석기법을 검토한다. 실험을 통해 다중 모드 데이터를 활용하는 생존분석을 위해 비선형모델 개발과 Feature임베딩 기법 고도화가 필요함을 확인하였다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.131-153
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• 2020

'기업 생태계'에서 '유니콘'이란 표현법은 2013년 'Aileen Lee'에 의해 명명된 이래, 특히 한국에서 '스타트업 생태계'의 국제적 수준 비교의 차원에서 활발하게 다루어졌다. 정부 차원에서는 이를 정책적 목표로 설정하여, '2022년까지 유니콘 기업 20개 목표'를 제시한 바 있다. 이와 같이 '유니콘 클럽 기업'에 대한 현상이 정책적 목표 차원에서 다루어지며, 대중적으로 더욱 확산된데 반해, 이에 대한 실체적 및 본질적 이해 목적의 학술적 연구는 충분치 못하였다. 본 연구는, 첫째, 2018년 기준 '유니콘 클럽' 기업 326개 및 2019년 479개의 기업을 대상으로 이들의 특성을 심층적이고 다면적으로 분석하였다. 그동안 주로 국가 별 '유니콘 기업' 수 및 산업 분류 기준 일반현황 중심의 대중적 소개가 주된 내용이었다. 그러나, 본 연구는 투자자를 포함한 기초 현황을 상세 분석하였고, 사례분석을 포함한 질적 탐색을 수행하였다. 또한 군집분석, 판별분석, 다층 회귀분석 등 양적 탐색을 함께 수행하였다. 개별기업의 '기업가 요인-산업(시장)환경 요인-자원 요인-전략 요인', 즉 'ERIS 모델'에 기반하여 그 특성을 살펴보았다. 둘째, 기업가치에 영향을 미치는 요인들을 앞서 분석한 특성 요인 및 투자자 특성과 연계하여 살펴보았다. 그리고 마지막으로는 이들을 토대로 '기업 생태계' 관점에서 유니콘 현상'을 바르게 이해하고, 또한 정책적 측면에서 이를 생산적으로 활용하는 방향을 제시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.64-64
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• 2022

이상기후로 인해 돌발적이고 국지적인 호우 발생의 빈도가 증가하게 되면서 짧은 선행시간(~3 시간) 범위에서 수치예보보다 높은 정확도를 갖는 초단시간 강우예측자료가 돌발홍수 및 도시홍수의 조기경보를 위해 유용하게 사용되고 있다. 일반적으로 초단시간 강우예측 정보는 레이더를 활용하여 외삽 및 이동벡터 기반의 예측기법으로 산정한다. 최근에는 장기간 레이더 관측자료의 확보와 충분한 컴퓨터 연산자원으로 인해 레이더 자료를 활용한 인공지능 심층학습 기반(RNN(Recurrent Neural Network), CNN(Convolutional Neural Network), Conv-LSTM 등)의 강우예측이 국외에서 확대되고 있고, 국내에서도 ConvLSTM 등을 활용한 연구들이 진행되었다. CNN 심층신경망 기반의 초단기 예측 모델의 경우 대체적으로 외삽기반의 예측성능보다 우수한 경향이 있었으나, 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 크게 나타나므로 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하기 힘들어 예측정확도를 향상시키는데 중요한 소규모 기상현상을 왜곡하게 된다. 본 연구에서는 이러한 한계를 보완하기 위해 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 적용한 초단시간 예측기법을 활용하고자 한다. GAN은 생성모형과 판별모형이라는 두 신경망이 서로간의 적대적인 경쟁을 통해 학습하는 신경망으로, 데이터의 확률분포를 학습하고 학습된 분포에서 샘플을 쉽게 생성할 수 있는 기법이다. 본 연구에서는 2017년부터 2021년까지의 환경부 대형 강우레이더 합성장을 수집하고, 강우발생 사례를 대상으로 학습을 수행하여 신경망을 최적화하고자 한다. 학습된 신경망으로 강우예측을 수행하여, 국내 기상청과 환경부에서 생산한 레이더 초단시간 예측강우와 정량적인 정확도를 비교평가 하고자 한다.

• 센서학회지
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• 제33권1호
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• pp.18-23
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• 2024

Humanoid robots, designed to interact in human environments, require stable mobility to ensure safety. When a humanoid robot falls, it causes damage, breakdown, and potential harm to the robot. Therefore, fall detection is critical to preventing the robot from falling. Prevention of falling of a humanoid robot requires an operator controlling a crane. For efficient and safe walking control experiments, a system that can replace a crane operator is needed. To replace such a crane operator, it is essential to detect the falling conditions of humanoid robots. In this study, we propose falling detection methods using Convolution Neural Network (CNN) model. The image data of a humanoid robot are collected from various angles and environments. A large amount of data is collected by dividing video data into frames per second, and data augmentation techniques are used. The effectiveness of the proposed CNN model is verified by the experiments with the humanoid robot MAX-E1.

• 대한기관식도과학회:학술대회논문집
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• 대한기관식도과학회 1978년도 제12차 학술대회연제 순서 및 초록
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• pp.9.2-9
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• 1978

연세대학교 청각언어센타에서는 1571년 5월부터 보청기처방검사를 시행하여 오던중, 양이에 보청기를 착용할 때와 편측에만 착용했을 때 있을 차이점을 평가할 필요가 있음을 절감하고, 3세 내지 7세의 선천성 난청아 9명과, 8세 내지 76세의 후천성 난청자 10명등 총19명을 대상으로 편측이 보청기착용과 양측이 보청기착용에 의한 보청효과를 비교하는 실험을 시행하며 아래와 같은 결과를 얻었기에 보고하는 바이다. 실험방법은, 각 대상자에게 어음탐지역치, 어음청취역치 및 어음판별치등을 소음이 있는 조건과 없는 조건의 두가지 상태하에서 편측착용시와 양측착용시의 score를 각각 구하였다. 얻어진 score를 (1) 난청의 정도 (2) 자동음량조절장치(automatic gain control)에 대한 영향 (3) 두 귀의 난청곡선의 균형(symmetry)등에 따라서 비교하고, (4) 어음판별력이 거의 없는 경우와 (5)보충현상(recruitment)이 심한 경우의 요인면에서 관찰하여 다음과 같이 모든면에서 양이보청기착용이 유리함을 발견하였다. 1. 음성탐지역치에 있어서는 stereo type의 danavox 747pp는, did측착용시에는 편측착용시보다 평균 4.25dB의 상승이 있었고 두개의 별개의 보청기를 착용시켰을 경우에는 4.12dB의 상승이 있었다. 2. 어음청취역치는 소음이 없는 상태에서는 양측착용시에 편측착용시보다 평균 3.56dB(최고 6dB)의 상승이 있었고, 소음이 있는 상태에서는 평균 5.56dB(최고 18dB)의 상승이 있어 소음중에서 더욱 효과적이었다. 3. 어음판별치도 소음이 없을 때는 평균 17.09%(최고 42%)의 차이가 있었고, 소음중에서는 19.63%(최고 46%)의 상승이 양측착용시에 있어 역시 소음중에서 양이 보청기의 착용효과가 더 우수하게 나타났다. 4. 난청의 정도별로 관찰하면, 어음청취역치나 어음판별 score의 신장도(伸長度)가 공히 중등고도(moder-ately-severe)난청에서 가장 우수하였고 경도(mild)난청에서 가장 저조하였으며, 중등고도, 고도, 중등도, 경도의 순으로 나타났다. 5. 자동음량조절장치의 유무에 의한 영향을 보면 같은 모델의 AGC장치보청기를 양측에 사용했을 때는 극히 저조하였고, AGC장치보청기와 보통의 보청기를 같이 사용하거나 보통의 보청기끼리만 착용할 때가 보다 우수하였다. 6. 두개의 난청곡선의 균형이 맞지않고 정도차가 심한 경우에도 양이보청기를 착용하면 어음청취역치와 판별능력이 신장되었다. 7. 어음판별력이 거의 없는 고도난청자에게도 양이에 보청기를 착용할 때가 보다 우수한 성적을 보였다. 8. 보충현상(recuruitment)이 심한 고도난청자에게도 양이보청기착용이 보다 우수하였고, AGC장치보청기끼리만 착용했을 때 보다 AGC장치보청기와 보통의 보청기를 병용했을 때가 더 효과적이었다. 이상의 결과는 보청훈련을 하지 않은 단기간의 효과이므로 앞으로 양이보청에 의한 장기사용효과에 대한 연구를 계속하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.43-62
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• 2019

한때, 이상 탐지 분야는 특정 데이터로부터 도출한 기초 통계량을 기반으로 이상 유무를 판단하는 방법이 지배적이었다. 이와 같은 방법론이 가능했던 이유는 과거엔 데이터의 차원이 단순하여 고전적 통계 방법이 효과적으로 작용할 수 있었기 때문이다. 하지만 빅데이터 시대에 접어들며 데이터의 속성이 복잡하게 변화함에 따라 더는 기존의 방식으로 산업 전반에 발생하는 데이터를 정확하게 분석, 예측하기 어렵게 되었다. 따라서 기계 학습 방법을 접목한 SVM, Decision Tree와 같은 모형을 활용하게 되었다. 하지만 지도 학습 기반의 모형은 훈련 데이터의 이상과 정상의 클래스 수가 비슷할 때만 테스트 과정에서 정확한 예측을 할 수 있다는 특수성이 있고 산업에서 생성되는 데이터는 대부분 정답 클래스가 불균형하기에 지도 학습 모형을 적용할 경우, 항상 예측되는 결과의 타당성이 부족하다는 문제점이 있다. 이러한 단점을 극복하고자 현재는 클래스 분포에 영향을 받지 않는 비지도 학습 기반의 모델을 바탕으로 이상 탐지 모형을 구성하여 실제 산업에 적용하기 위해 시행착오를 거치고 있다. 본 연구는 이러한 추세에 발맞춰 적대적 생성 신경망을 활용하여 이상 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 시퀀스 데이터를 학습시키기 위해 적대적 생성 신경망의 구조를 LSTM으로 구성하고 생성자의 LSTM은 2개의 층으로 각각 32차원과 64차원의 은닉유닛으로 구성, 판별자의 LSTM은 64차원의 은닉유닛으로 구성된 1개의 층을 사용하였다. 기존 시퀀스 데이터의 이상 탐지 논문에서는 이상 점수를 도출하는 과정에서 판별자가 실제데이터일 확률의 엔트로피 값을 사용하지만 본 논문에서는 자질 매칭 기법을 활용한 함수로 변경하여 이상 점수를 도출하였다. 또한, 잠재 변수를 최적화하는 과정을 LSTM으로 구성하여 모델 성능을 향상시킬 수 있었다. 변형된 형태의 적대적 생성 모델은 오토인코더의 비해 모든 실험의 경우에서 정밀도가 우세하였고 정확도 측면에서는 대략 7% 정도 높음을 확인할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.147-154
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• 2018

본 논문은 흔히 핫스탬핑 공법으로 알려진 냉각수로가 있는 핫폼 금형의 설계 데이터를 신속히 생성하는 지원 시스템 개발에 초점을 둔다. 현장에서의 핫폼 금형의 설계조건과 설계 프로세스 분석을 통해 설계지원 시스템의 핵심기능들을 도출하고, 이를 기반한 새로운 핫폼 금형의 설계 프로세스를 제안 한다. 개발한 설계 지원 시스템은 핫폼 금형의 3차원 형상 모델과 2차원 도면을 생성하는 두 개의 모듈로 구성된다. 핫폼 금형의 3D 모델링 자동화 모듈은 CATAI V5 Knowledgeware를 기반한 CATAI 템플릿 모델 형태로 구현하였다. 이 모듈은 성형 곡면형상, STEEL(금형 Product를 구성하는 파트) 개수와 냉각수로의 개수에 대응하여 냉각수로를 포함한 핫폼금형의 3D 모델을 자동으로 생성한다. 또한 냉각수로의 위치와 자세를 편집하는 기능과 성형곡면과 냉각수로 사이의 거리에 대한 구속조건 만족여부를 판별하는 기능을 제공한다. 두 번째 모듈인 2D 가공도면을 자동 생성하는 모듈은 CAA(CATIA SDK)와 Visual C++를 활용하여 CATIA CAD시스템에 이식 가능한 플러그인 형태로 개발 하였다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 사용자 정의 시나리오 기반 소프트웨어 테스트를 수행하였다. 실험결과 제안하는 방법은 수작업 기반의 전통적인 방법에 비해 설계 오류 없이 약 29배 빠르게 핫폼 금형 3D모델과 홀테이블을 포함하는 가공도면을 생성하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제46권1호
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• pp.87-96
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• 2009

기존의 방법에서는 비선형 운동 물체의 운동 방정식을 선형화하므로써 비행체의 운동 상태방정식을 구하고, 각 제어 기관에 따라 전달함수를 구하여 안정성 판별과 더불어 제어기를 설계하였다. 이러한 설계 방법으로는 일반적인 비행기와 같은 형태, 비행 환경이 급격하게 변하지 않고 속도가 빠르지 않는 비행체의 유도/제어기 설계에 많이 사용되어 많은 성능을 발휘할 수 있다. 그러나 이러한 설계 방법은 통상적이지 않는 비행체 형태뿐만 아니라 빠른 속도에서 급격한 움직임을 갖는 비행체에서는, 기존의 유도/제어기 설계 방법으로는 이러한 비선형성으로 인하여 제어성(경로문제)과 안정성(안정화문제)을 동시에 충족할만한 성능을 발휘 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 이러한 불확실성이 내포된 비행체 제어 문제에서 제어성과 안정성을 동시에 충족시키기 위한 과정 중 먼저 제어성 문제를 해결하기 위한 비행체 제어성을 분석하고 모델을 제시한다. 또한 본 논문에서 비행체 모델과 동역학 모델에서 제어 요소로서 하중(중력수)을 설정하고 비행 특성에 따른 제어요소 값을 살펴본다. 이것은 Min 설계 방법 1단계이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.99-107
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• 2021

최근 유비쿼터스 기반의 의료 및 헬스케어 환경이 구축됨에 따라 다양한 센서들로부터 상황정보를 얻을 수 있는 의료정보시스템이 증가되고 있다. 이러한 상황인식 기반의 의료정보시스템 환경에서는 상황정보를 이용하여 환자상황을 정상 또는 응급으로 판별이 가능하며, 또한 의료진은 스마트기기의 애플리케이션을 통해 ID와 Password를 이용한 간단한 사용자인증이후 환자정보에 쉽게 접근이 가능하다. 그러나 이러한 인증서비스 및 환자정보접근서비스는 의료진 중심의 시스템이며, 유비쿼터스 기반의 의료정보시스템 환경을 충분히 고려하지 못한다. 이에 본 논문에서는 의료정보에 접근하는 사용자에 대해 기존 의료진 중심의 인증과는 달리 상황정보 중심의 인증서비스를 제공하기 위한 상황인식 기반의 인증서비스 모델을 제시하고 구현하였다. 본 논문에서 제안한 상황인식 기반의 인증서비스 모델은 센서들을 통해 환자상황을 인식하여 환자상황에 의하여 의료진의 인증방식 및 권한부여를 다르게 진행하는 서비스이다. 다양한 상황정보 측정환경을 구성하기 위해 웨어러블 및 생체데이터측정모듈, 카메라센서 등을 이용하여 구현하였다. 환자상황이 응급상황일 경우, 의료정보서버는 담당의료진의 스마트기기에 응급메시지를 전송하고, 응급메시지를 받은 담당의료진은 환자정보에 접근하기 위해 스마트기기의 애플리케이션을 이용하여 인증을 시도한다. 모든 인증이 완료되면 의료진은 상위등급 의료정보 접근권한을 부여받아 정상상황에서 볼 수 없었던 환자 의료정보까지 확인이 가능하도록 하였다. 제안한 상황인식 기반의 인증서비스 모델을 통하여 유비쿼터스 의료정보시스템 환경을 충분히 고려할 뿐만 아니라, 환자중심의 시스템적인 보안 및 접근투명성을 강화하였다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제49권3호
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• pp.213-225
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• 2021

본 논문에서는 열수 탄화(hydrothermal carbonization)에 의해 제조된 리그닌 하이드로차의 탄화 특성을 조사하였고, 근적외선 분광법과 부분 최소 제곱(partial least squares) 회귀를 이용하여 탄화 거동을 예측하기 위한 모델을 수립하였다. 온도 200℃에서 열수 탄화된 리그닌의 탄소 함량은 무처리 시료 보다 약 3 wt% 높았으며 가열 시간이 증가할수록 탄소 함량도 서서히 증가하는 경향이 나타났다. 열수 탄화는 리그닌을 더욱 탄소 집약적으로 변화시키고 마이크로 파티클을 제거하여 더욱 균질한 특성을 부여하였다. 근적외선 분광법과 부분 최소 제곱 회귀를 이용한 판별 및 예측 모델은 수열 탄화의 적용 여부를 완벽히 구분했으며 높은 정확도로 열수 탄화 리그닌의 탄소 함량을 예측하였다. 본 연구로부터 근적외선 분광법과 결합된 부분 최소 제곱 회귀 모델을 이용하여 열수 탄화에 의해 제조된 리그닌 하이드로차의 탄화 특성을 빠르고 비파괴적으로 예측할 수 있다는 것이 확인되었다.