• 전기의세계
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• 제45권6호
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• pp.34-40
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• 1996

심전도 데이터 압축에 관한 연구는 참고문헌에서 보는 바와 같이 선진외국에서는 꾸준히 이루어져 왔지만, 국내에서는 활발하지 못하다. 경미한 심장질환자들이 항상 병원내에 입원하여 갇혀있지 않고 자유롭게 사회활동을 할 수 있도록 무선 이동통신을 통한 원격 진단시스템도 연구되고 있으며, 적어도 위급한 상황은 자동 판별하여 경고(warning)해 주고 즉시 의료혜택을 받을 수 있게 해 주는 것도 연구대상이 되고 있다[1]. 국가가 발전해 나가면서 경제규모에 비례하게 의료기술도 발달하게 되고 국민들의 건강에 관한 관심도 높아지는데, 특히 식생활의 서구화에 의해 심장질환자가 급증하고 있는 시점에, 심장질환자들의 치료와 구명차원에서 판단하건데, 이러한 분야 연구의 필요성이 있다고 본다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.278-285
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• 2002

본 논문에서는 인지적 긍정/부정 선택 과제의 수행 시 뇌파를 이용하여 피험자의 반응시간 RT를 감지하는 방법에 관하여 기술한다. 실험 Task에서 피험자는 시각적 자극에 대한 반응, 문제의 해석, 손 움직임의 조절, 손동작 등과 같은 작업을 수행한다. 이와 같은 상황에서의 피험자의 정신상태의 변화를 모델링하고, 선택시간 ST를 감지하여 피험자의 반응시간 RT를 예측한다. ST를 감지하기 위하여 측정한 뇌파로부터 $\alpha$, $\beta$, ${\gamma}$파를 분리하고, 4쌍의 전극들로부터 3가지의 특징들을 추출한다. 추출한 특징들을 분석하여 각 피험자별로 나타나는 상세 규칙과 공통적인 특성인 일반 규칙들을 설정하고 이들을 적용한다. 4명의 피험자를 대상으로 평균 81%의 ST 감지 성공률을 보이고, ST 감지 이후 약 0.73초에서 RT가 나타나는 것을 보인다. 본 논문에서 제안한 방법을 기존의 인지적인 정신상태 판별을 위한 방법들이나 왼손/오른손 동작구분 방법들과 결합하여 사용할 경우 BCI를 위한 기반 기술로 활용될 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.696-699
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• 2016

가격 경쟁력, 정밀도 등 많은 장점을 가지고 있는 UWB 레이더를 자율 주행 자동차의 보행자 충돌회피 등에 응용할 수 있는지를 확인하기 위하여 레이더와 타겟까지의 거리를 측정하고 타겟이 차량인지 보행자인지를 구분하는 기초실험을 수행하였다. 타겟까지의 거리 측정은 송신파와 수신파 사이의 correlation을 구하여 측정하였고, 차량과 보행자의 구분은 타겟의 종류에 따라 UWB 레이더 반사파의 특성이 다른 것을 이용하였다. 제안하는 방안의 가능성을 확인하기 위하여 Monostatic UWB RADAR를 이용하여 차량과 보행자에 관한 반사 특성을 측정하여 실험하였고 차량, 보행자 구분 가능성을 확인할 수 있었다.

• 대한치과교정학회지
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• 제33권6호
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• pp.407-418
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• 2003

본 연구의 목적은 전후방 및 수직적 골격형에 따라 선험적으로 9 개의 유형 (type)으로 분류된 정상교합자의 치아치조부 보상기전의 양상을 분석하고 이를 임상적으로 개별 부정교합자에게 적용이 가능한 신뢰성 있고 간편한 골격 유형의 감별기준을 도출하고자 한 것이었다. 이를 위하여 정상교합자 294명의 측모두부방사선계측치 중 치아치조부 계측 항목의 기술 통계량을 구하고 각 유형간의 특징을 비교하기 위하여 분산 분석과 다중 비교를 시행하였으며, 골격 계측 항목과 치아치조부 계측 항목간의 상관관계를 분석하였다. 또한 이러한 유형을 부정교합자의 개별 골격형에 적용할 수 있도록 판별 분석을 시행하여 골격형 감별의 효율성과 정확성을 가늠하였다. 그 결과 갈 골격 유형별로 특징적인 치아치조부 보상기전을 확인할 수 있었으며, 상/하악 전치의 위치 및 교합 평면을 나타내는 변수에서 높은 상관관계가 관찰되었다. 판별 분석 결과 9개의 골격 유형을 분류할 수 있는 4개의 변수(AB-MP, SN-AB, PMA)를 구할 수 있었으며, 이들 4개의 변수로 이루어진 판별 계수로 전체 표본의 $87.8\%$를 정확하게 분류할 수 있었다. 결론적으로, 이러한 연구 결과를 통해 개별 부정교합자의 개별화된 진단 및 치료 지침 수립시 기초적 정보를 제공할 수 있을 것으로 예견되었다.

• 생명과학회지
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• 제17권3호통권83호
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• pp.402-406
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• 2007

우리나라에 분포하는 멧토끼 (Lepus coreanus)의 성판별을 위한 분자 표지자를 개발하기 위하여, X, Y 염색체간 상동인 ZFX와 ZFY 유전자들의 성별 이형성에 초점을 맞추어 본 연구를 수행하였다. ZFX와 ZFY 유전자의 인트론 7 영역은 멧토끼의 암수가 구분되는 증폭 양상을 나타내었다. 인트론 7의 길이는 각각 ZFX에서 538, ZFY에서 233-bp로 확인되었다. 특히, ZFX의 인트론 7에서는 RNA-매개성 전위인자 중 한 종이며 토끼의 유전체에서 빈번하게 관찰되는 CSINE2와 유사한 반복서열이 발견되었다. 반면, 반복서열은 ZFY의 인트론 7에서는 관찰되지 않았다. ZFX와 ZFY 유전자의 인트론 7에서 확인된 길이의 차이에 근거하여 중합효소연쇄반응 기법을 이용한 유전자 성판별을 수행하였다. 시험에 이용된 모든 DNA시료들은 ZFX에서 증폭된 공통의 밴드를 가지고 있었다. 이에 반해, 멧토끼 수컷 DNA들은 각각 ZFX와 ZFY에서 증폭된 두 개의 구분되는 밴드들을 나타내었다. ZFX-ZFY 유전자·성판별 결과는 표현형 성별 정보뿐만 아니라 수컷-특이적인 SRY 유전자의 증폭양상과도 일치한 결과와도 정확히 일치하였다. 이상의 결과들은 멧토끼에서 ZFX와 ZFY의 인트론 7 영역간의 성별 이형성은 유전자 성판별을 위한 유용한 유전자 표지자가 될 것으로 사료된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.216-224
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• 2010

RAM 기반 신경망은 빠른 처리 속도와 하드웨어 구현의 용이성 등의 장점을 가지고 있지만 반면에 메모리의 포화 문제, 반복학습, 일반화 패턴 추출의 어려움 등의 단점도 가지고 있다. 이런 단점을 극복하기 위해 누적 다중 판별자를 가지는 3차원 뉴로 시스템(3DNS) 등이 제안되었지만 메모리 포화 문제는 해결하지는 못하였다. 본 논문에서는 메모리 포화 문제를 해결하기 위하여 적응적 가중치를 가지는 AWN (Adaptive Weight Neuron)을 사용한 적응적 가중치 누적 신경망(AWCNN)을 제안한다. 제안된 모델은 AWN으로 3DNS을 개선하여 인식률과 메모리 포화 문제 해결을 향상하였다. 제안된 시스템의 평가는 전처리 과정 없이 NIST의 MNIST에서 제공하는 자료를 이용하여 실험하였다. AWCNN은 3DNS보다 1.5%이상의 향상된 인식률을 보였고 일반화 패턴을 이용한 인식에서는 모든 입력 패턴의 교육된 것과 비슷한 성능을 얻었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.163-170
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• 2023

본 논문은 제조설비의 자율제어와 상태판별 알고리즘을 위한 시멘틱 모델링 기술에 대해 소개한다. 디지털 트윈 기술과 스마트 팩토리의 다양한 ICT 기술의 발전으로 제조업은 새로운 생산 관리모델이 구축되고 있다. 발전된 스마트 제조기술을 바탕으로 상태판별 알고리즘은 자율제어와 공장 내의 설비 문제를 빠르게 파악하고 대처하기 위한 방법론으로 제시되었다. 그러나 기존의 상태판별 알고리즘은 사용자 또는 관리자에게 그리드 맵을 통해 주요 정보를 알려주고, 이에 대처하는 방향으로 제시되었다. 하지만 스마트 제조기술의 고도화와 방향성은 유연 생산과 소비자 니즈에 맞춘 생산등으로 다변화 하고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 시멘틱 기반의 Linked List 자료구조를 이용하여 공장을 설계 구축하고 그래프 기반 정보를 통해 사용자 또는 관리자에게 필요한 정보만을 제공하여 관리의 효율성을 높일 수 있는 기술을 소개한다. 이러한 방법론은 유연 생산과 다품종 소량 생산 등에 적합한 구조로 활용될 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.222-227
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• 2022

본 논문에서는 다양한 산업분야에 적용 가능한 딥러닝 알고리즘 기반의 한글 필기체 생성 및 분류 모델을 구현하였다. 구현된 GAN 기반의 한글 필기체 생성 모델과 CNN 기반의 한글 필기체 분류 모델 2가지로 구성되어 있다. GAN 모델은 가짜 한글 필기체 데이터를 생성하기 위한 생성자 모델과 가짜 필기체 데이터를 판별하기 위한 판별자 모델로 구성된다. CNN 모델의 경우 'PHD08' 데이터세트를 활용하여 모델의 학습을 수행하였으며, 학습 결과 92.45% 정확도로 한글 필기체를 분류하는 것을 확인하였다. 구현된 GAN 모델을 통해 생성된 한글 필기체 데이터를 기존 CNN 모델의 학습 데이터세트와 통합하여 분류 모델의 성능평가를 진행한 결과 96.86%로 기존 분류 성능보다 우수하게 나타남을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.153-159
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• 2009

본 논문에서는 지금까지 검사자에 의해 목시 검사로 이루어지고 있는 강구의 결함 여부를 자동으로 평가할 수 있는 새로운 시스템을 제안한다. 먼저 결함 종류 판별을 위하여 특징값 6가지를 결정하고 퍼지 추론과 Choquet 퍼지 적분을 사용한다. 결함정도에 따라 분류된 결함을 Choquet 퍼지 적분을 수행하게 되면 결과 값에서 서로 상쇄가 발생하여 원하지 않는 결과를 제시할 수 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 같은 특징을 갖는 계열들로 결함의 종류를 재분류하여 퍼지적분을 수행함으로서 상태 평가치의 상쇄를 최소화한다. 그리고 최종 상태 평가치와 계열의 평가치를 사용하여 결함 종류를 분류하는 하는 방법을 제시하며, 실제 실험 결과를 통해 제안된 시스템의 타당성을 평가한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1794-1795
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• 2011

본 연구에서는 가속도 센서의 값을 디지털 신호 처리 과정을 통하여 저역통과 필터(low pass filter), 벡터의 크기(vector magnitude), 롤(roll) 그리고 피치(pitch)를 계산하는 알고리즘을 적용하였다. 필터의 경우 IIR(Infinite Impulse Response)을 이용하였으며 차수는 9차로 하였다. 피험자의 연령은 $25{\pm}5$세의 10명을 기준으로 실험하였으며 앞, 뒤, 좌, 우 방향으로 직각 낙하하도록 하였고 센서 모듈은 오른쪽 허리의 정중앙에 착용하도록 하여 피험자간의 오차가 발생하지 않도록 하였다. 환자의 낙상을 검출하기 위해서 벡터의 크기를 사용하였고 롤과 피치를 이용하여 환자의 낙상 방향을 검출하였다. 결과적으로 피험자 10명의 경우 낙상의 검출률은 100% 였으며 낙상 방향에 따른 앞, 뒤, 좌, 우 판별 정확도는 95% 정도이다. 낙상 방향의 판별은 사고 후 환자를 다룰 때의 주의할 신체부위를 참고하며 재활 운동 시 하체의 어느 쪽이 낙상의 주요인인지 분석하는 보조 자료가 될 수 있다.