• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.126-134
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• 2017

심전도(ECG) 신호에서 R-피크를 추출하는 기법에 대하여 많은 연구가 진행 되어 왔으며, 다양한 방법으로 구현되어 왔다. 그러나 이러한 검출 방법 대부분은 실시간 휴대용 심전도 장치에서 구현하기가 복잡하고 어려운 단점이 있다. R-피크 검출을 위해서는 심전도 데이터에 대하여 베이스라인 드리프트 및 상용전원 잡음 제거 등의 적절한 전처리 및 후가공이 필요하며, 특히 적응형 필터를 활용한 기법에서는 적절한 임계값을 선택하는 것이 중요하다. 적응형 필터의 임계값을 추출하는 방식에서는 고정형(Fixed) 및 적응형(adaptive)으로 구분할 수 있다. 고정 임계 값 추출 방식은 고정된 임계값 보다 낮은 값의 입력이 들어오는 경우에 R-피크 값을 감지하지 못하는 경우가 있으며, 적응 임계값 추출 방식은 때때로 잡음에 의한 잘못된 임계값을 도출하여, 다른 파형(P혹은 T파)의 피크를 감지하는 경우도 나타난다. 본 논문에서는 계산상의 복잡성이 적고, 코드 구현이 단순하면서도 잡음에 강인한 R-피크 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방식은 앞서 설명한 임계값 추출 문제를 해결하기 위해서, 적응형 필터를 사용해, 심전도 신호에서 베이스 라인 드리프트 제거를 하여 적절한 임계값을 계산하도록 한다. 그리고 필터 처리된 심전도 신호의 최소 값과 최대 값을 사용하여 적절한 임계값이 자동으로 추출 되도록 한다. 그런 다음 심전도 신호로부터 R-피크를 검출하기 위해 임계값 아래에서 'neighborhood searching' 기법이 적용된다. 제안된 방법은 R-피크 검출의 정확도를 향상시키고, 계산 량을 줄여 검출 속도가 보다 빨라지도록 하였다. 다음으로 R-피크 값이 검출 되면, R-R interval 등의 값을 이용해 심박 수를 계산할 수 있도록 한다. 실험결과 심박 수 검출 정확도와 감도가 약 100%로 매우 높았음을 확인할 수 있었다.

• 대한핵의학회지
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• 제28권1호
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• pp.44-51
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• 1994

연구배경 : 정상적인 자극전도계를 통한 좌심실과 우심실의 전기적 활성은 거의 동시에 일어나지만 심실내에 자극전도 장애가 있는 경우 비정상적인 수축이 있게 된다. 이러한 변화는 자극전달의 속도가 빠르고 복잡하여 정량화 할 수 없었다. 이에 심실내 전도장애가 있는 환자를 대상으로 방사성동위원소 심장풀스캔(radionuclide gated blood pool scan, GBPS)을 이용한 위상분석(phase image analysis)을 통하여 비정상적인 수축정도를 정량화하고자 하였다. 방법 : 심실내 전도장애 환자 및 조기수축증후군환자에서 방사능동위원소 심장풀스캔을 이용하여 심전도상 전도장애를 보인 환자를 대상으로 좌심실 구혈률, 위상각, 위상각의 표준편차, 전체반값폭, 위상각의 범위를 측정하였으며 비정상적으로 수축하는 과정을 위상영상분석을 통하여 심실의 비정상적으로 수축하는 과정을 비교 분석하였다. 결과 : 좌각블록환자에서는 위상각의 포준편차, 전체 반값폭, 위상각의 범위는 정상대조군에 비하여 유의한 차이를 보였으나 우각블록환자에서는 대조군과 차이가 없었다. WPW 증후군환자에서는 위상각의 표준편차와 위상각의 범위는 유의하게 증가하였고 전체반값폭은 정상대조군에 비하여 차이가 없었다. 정상심전도를 보인 환자에서는 위상각의 지연없이 좌심실과 우심실을 거의 동시에 심장수축을 유발하는 것을 관찰한 반면 좌각블록을 가진 환자에서는 RV에 비하여 늦은 LV의 phase을 보였고, 우각블록을 가진 환자에서는 LV에 비하여 늦은 RV phase을 보였다. 또한 WPW 증후군환자의 77%에서 Kent bundle의 위치를 영상분석으로 추정할 수 있었다. 결론 : 이상의 결과로 GBPS의 위상영상분석은 심전도장애 및 조기수축증후군 환자에서 위상영상을 통하여 심장의 활성화 과정을 알아볼 수 있었으며 위상영상히스토그램을 통하여 이를 정량화하여 심실내 전기적 활성의 비동시성 여부를 추적관찰 할 수 있는 비관혈적검사임을 확인하였다.

• 대한환경공학회지
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• 제32권2호
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• pp.165-174
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• 2010

석탄 가스화 반응을 모델링하여 습식분류층 석탄 가스화기의 반응특성에 대한 수치해석적 연구를 수행하였다. 본 연구의 목적은 신뢰성 있는 수치해석기술을 이용하여 가스화 장치의 기본설계와 더불어 최적 운전조건의 설정에 있다. 석탄 가스화 반응은 복사가 관여하는 고체와 기체의 이상 난류반응으로서 수증기 증발로부터 휘발화, 촤와 가스의 반응 등 일련의 연소반응의 구조를 가진다. 본 연구에서는 실험과 수치해석적인 방법을 병행하여 연구를 수행하였으며 한국에너지기술연구원에 설치된 1톤 규모의 실험용 가스화기를 대상으로 하였다. 본 연구에서는 기본적으로 상용프로그램을 사용하였으며 석탄 가스화 반응해석에 필요한 여러 서브루틴을 개발하여 해석하였다. 세부 반응 서브루틴의 난류반응은 기본적으로 에디붕괴모델에서 화학적 반응속도의 개념을 조화평균의 형태로 사용하였다. 그리고 석탄입자궤적은 라그란지안 접근방식을 선택하였으며 입자의 궤적 계산에서 저항력에 나타나는 난류비선형적인 문제에 대한 모델도 고려하였다. 이와 같이 개발된 프로그램은 실험에서 얻어진 가스농도와 온도분포 그리고 냉가스 효율 등의 자료들과 비교하여 성능을 일차적으로 검토하였다. 석탄의 입자크기분포, 석탄 슬러리 농도, 그리고 가스화기의 형상변화는 가스화 성능에 직접적으로 영향을 주며 이를 합성가스 생성량과 냉가스 효율을 통해 비교 검토하였다. 본 연구 결과가 비록 물리적으로 타당하고 변수연구의 일관성을 보여주나 기류층 석탄가스화 반응장치의 복잡성을 고려하여 볼 때 보다 많은 실험결과에 대한 정교한 모델검증 노력이 신뢰성 있는 프로그램의 완성에 필요할 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.67-84
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• 2010

미래에 대한 정확한 예측은 경영자, 또는 기업이 수행하는 경영의사결정에 매우 중요한 역할을 한다. 예측만 정확하다면 경영의사결정의 질은 매우 높아질 수 있을 것이다. 하지만 점점 가속화되고 있는 경영 환경의 변화로 말미암아 미래 예측을 정확하게 하는 일은 점점 더 어려워지고 있다. 이에 기업에서는 정확한 예측을 위하여 전문가의 휴리스틱뿐만 아니라 과학적 예측모형을 함께 활용하여 예측의 성과를 높이는 노력을 해 오고 있다. 본 연구는 사례기반추론모형을 예측을 위한 기본 모형으로 설정하고, 데이터 간의 유사도 측정에 퍼지 관계의 개념을 적용함으로써 개선된 예측성과를 얻고자 하였다. 특히, 독립변수 중 기호 데이터 형식의 속성을 가지는 변수들간의 유사도를 측정하기 위해 이진논리의 개념(일치여부의 판단)과 퍼지 관계 및 합성의 개념을 이용하여 도출된 유사도 매트릭스를 사용하였다. 연구 결과, 기호 데이터 형식의 속성을 가지는 변수들 간의 유사도 측정에서 퍼지 관계 및 합성의 개념을 적용하는 방법이 이진논리의 개념을 적용하는 방법과 비교하여 더 우수한 예측정확성을 나타내었다. 그러나 유사도 측정을 위해 다양한 퍼지합성방법(Max-min 합성, Max-product 합성, Max-average 합성)을 적용하여 예측하는 경우에는 예측정확성 측면에서 퍼지 합성방법 간의 통계적인 차이는 유의하지 않았다. 본 연구는 사례기반추론 모형의 구축에서 가장 중요한 유사도 측정에 있어서 퍼지 관계 및 퍼지 합성의 개념을 적용함으로써 유사도 측정 및 적용 방법론을 제시하였다는데 의의가 있다.

• 한국조경학회지
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• 제45권2호
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• pp.40-50
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• 2017

수정된 IPA는 전통적 IPA와 비교시 실제 방문객 만족도가 반영된 관리전략을 수립하는데 있어 효과적인 방법이다. 그러나 전통적 IPA와 수정된 IPA의 비교연구는 제한적이다. 그러므로 본 연구에서는 순천만 습지 내 효과적인 관리전략을 구축하기 위해 전통적 IPA와 수정된 IPA를 비교분석하였다. 첫째, 수정된 IPA를 선정하기 위해 선행연구를 고찰하였고, 공간 내 방문객의 실제 만족도에 영향을 받는 관리전략과 서비스 질을 정량화 할 수 있는 적절한 방법으로 Deng(2007) 방법론을 선정하였다. 둘째, 순천만 습지 내 전통적 IPA와 수정된 IPA를 적용한 결과를 비교분석하였다. 셋째, 수정된 IPA의 관리전략과 변화된 관리요소에 관해 논의하였다. 그 결과, 전통적 IPA 결과보다 관리요구도가 더 높게 도출된 관리요소로 혼잡도가 나타났고, 관리요구도가 더 낮게 도출된 관리요소 중 집중관리에서 저우선순위로 관리전략이 변화하는 관리요소의 경우, 그늘목, 전시시설 내부, 프로그램, 가이드투어가 분석됐으며, 현 상태 유지에서 과잉노력지양으로 분석된 관리요소의 경우, 휴게시설, 낙조, 생울타리, 전시시설 외부로 도출되었다. 이는 현재 순천만 습지 내 관리전략과 비교시 전통적 IPA 결과값보다 수정된 IPA의 결과값에 더 부합된 결과로 실제 방문객들의 만족변화에 대해 탄력적인 반응을 보이는 것으로 분석되어졌다. 이를 통해 의사결정자들의 관리전략 구축시 수정된 IPA가 더 정확하고 신뢰성 높은 기초자료로 제공될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.33-56
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• 2016

대부분의 부도 예측에 관한 연구는 재무 변수를 중심으로 통계적 방법 또는 인공지능 기법을 적용하여 부도 예측 모형을 구축하였다. 그러나 재무비율과 같은 회계 정보를 이용한 부도 예측 모형은 재무 제표 결산 시점과 신용평가 시점 간 시차를 고려하지 않을 뿐만 아니라 해당 산업의 경제적 상황과 같은 외부 환경적인 요소를 반영하기 어렵다는 한계점이 존재하였다. 기업의 부도 여부를 예측하기 위해 정량 정보인 재무 변수만을 이용하는 것에 한계가 있음에도 불구하고 정성 정보를 부도 예측 모형에 반영한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 재무 변수를 이용하는 기존 부도 예측 모형의 성과를 개선하기 위해 빅데이터 기반의 정성 정보를 추가적인 입력 변수로 활용하는 부도 예측 모형을 제안하였다. 제안 모형의 성과 향상은 정성 정보를 예측 모형에 통합시키기에 적합한 형태로 정보의 유형을 변환시킬 수 있는가에 따라 달려있다. 이에 본 연구에서는 정성 정보 처리를 위한 방법으로 빅데이터 분석 기법 중 하나인 텍스트 마이닝(Text Mining)을 활용하였다. 해당 산업과 관련된 경제 뉴스 데이터로부터 경제 상황에 대한 감성 정보를 추출하기 위해 도메인 중심의 감성 어휘 사전을 구축하고, 구축된 어휘 사전을 기반으로 감성 분석(Sentiment Analysis)을 수행하였다. 형태소 분석 등을 포함한 텍스트 전처리 과정을 거쳐 감성 어휘를 추출하고, 각 어휘에 대한 극성 및 감성 점수를 부여하였다. 분석 결과, 전통적 부도 예측 모형에 경제 뉴스 데이터에서 도출한 정성 정보를 반영하는 것은 모형의 성과를 개선하는 것으로 나타났다. 특히, 경제 상황에 대한 부정적 감정이 기업의 부도 여부를 예측하는 데 더욱 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국조경학회지
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• 제49권3호
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• pp.11-28
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• 2021

대형공원은 그 크기와 복잡한 특성 때문에 기존 도시 내에 조성되는 기회가 흔하지 않다. 또한, 대규모 부지에서의 식재설계 방법에 관한 실천적 연구 역시 부족한 상황이다. 본 연구는 광주광역시 중앙공원을 사례로 대형공원에서의 식재설계 접근방법과 생태적 이론이 실질적인 식재설계 방법으로 구체화 되는 과정을 설계가의 관점에서 설명함으로써, 유사한 규모의 공간 설계 시 시사점을 제공하고자 하였다. 이 연구는 구체적인 식재설계의 선행과정으로서, 거시적인 스케일에서 녹지의 연결, 식생의 변화, 경관의 흐름, 오픈스페이스의 분포 등 공원 전체의 녹지구조를 계획하고, 나아가 녹지구조를 구성하는 식생형과 식물군락의 구조를 제안하였다. 이 연구의 결과물은 식재 설계 단계에서 공간의 기능과 성격, 식재 연출효과 등 설계자의 의도와 해석을 담아 탄력적으로 적용될 수 있다. 이러한 접근법의 의의는 대형공원의 복잡성과 규모에도 불구하고, 계획된 범주 내에서 설계를 진행함으로써 첫째, 기존 수림을 포함한 공원전체 경관의 시각적 일관성과 의도된 질서를 유지할 수 있다는 점과, 둘째, 대형공원이 지닌 변동가능성, 예측불가능성 등의 특성에 효과적으로 대응할 수 있다는 것이다. 연구의 세부 내용은 다음과 같다. 녹지계획에 우선하여 대상지의 물리적 환경을 분석하였다. 특히, 토지이용변화를 분석하여 잠재된 서식처로서 습지와 초지의 가능성을 확인했다. 녹지구조는 서식처 유형에 따른 식생형으로 구성되며, 녹지의 모양, 배치, 관계에 대한 계획과 함께 식생형을 구성하는 식물군락의 특징과 목록도 제시하였다. 각 식물군락은 지역의 자연식생을 참고하여 군락의 구조를 모델화하였다. 특히, 이 모델은 특정식물군락을 목표로 한 것이 아니라 기대하는 효과에 부합되는 군락을 개념화한 것이므로 식생형의 조건과 군락의 목표에 부합된다면 다른 식물군락도 이 모델에 적용하여 대안으로 활용할 수 있는 유연함을 갖는다. 본 연구의 한계점으로는 첫째, 생태적 공원의 식재설계임에도 불구하고, 야생동물 및 조류, 곤충 등을 위한 서식환경에 대해 충분히 고려하지 못하였고, 둘째, 대상지내 기존 산림, 특히 조림 숲에 대한 관리 방안이 계획에서 배제되었으며, 셋째, 식물군락 모델계획은 기존의 식물사회학 연구를 참고하여 자연의 식물군락구조를 적용하였는데, 일부 식물군락의 경우 정량적이고 객관적인 기준의 적용에 한계가 있었다는 점 등을 들 수 있다.

• 지식경영연구
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• 제22권2호
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• pp.119-144
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• 2021

최근 시장에서의 경쟁이 기업 간의 경쟁에서 공급사슬 간의 경쟁으로 진화해 감에 따라, 공급사슬관리(이하 SCM)를 고도화하기 위한 기업들의 관심이 높아지고 있다. 특히 다양한 기술적 강점을 갖고 있는 블록체인 기술이 SCM과 결합되면서 블록체인 기반의 SCM 서비스 도입을 검토하고 있는 국내 제조, 유통 기업들이 늘어감에 따라, 우리 기업들의 블록체인 기반 SCM 도입에 영향을 미치는 요인들에 대한 연구가 중요해지고 있는 시점이다. 그러나 기존 블록체인 및 SCM에 대한 수용연구들은 대체로 기술수용모형이나 통합기술수용모형에 기반하여 수행되어 왔다. 그러나 이 두 이론적 기반은 개인의 정보기술 수용을 설명하기에는 적합하지만, 기업을 대상으로 하는 정보기술 수용을 설명을 하기에는 다소 부적합한 한계가 있다. 본 연구는 기술-조직-환경(TOE) 프레임워크 이론을 바탕으로 기업을 분석단위(unit of analysis)로 하는 새로운 관점의 블록체인 기반 SCM 수용모형을 제시하고, 기업들이 새로운 정보기술의 도입을 검토할 때 그 기술이 제공하는 혜택(benefit)과 그 기술로 인해 발생하는 손실(sacrifice)을 종합적으로 고려하는 특성을 반영하고자, 본 연구에서는 가치 기반 수용 모형(Value-based Adoption Model)의 관점을 추가로 적용하였다. 본 연구에서는 제안된 연구모델을 검증하기 위하여 국내 제조, 유통 기업 126곳을 대상으로 설문을 통해 데이터를 수집하였으며, PLS 구조방정식모델을 통해 실증적으로 분석하였다. 분석결과 '비즈니스 혁신', '경로추적', '보안강화'와 같은 기술적 관점의 혜택 요인들과 '비용'과 같은 손실 요인이 블록체인 기반 SCM의 '인지된 가치'에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이는 다시 '사용의도'에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편 조직적 관점의 '조직준비도'는 '사용의도'에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났지만, 환경적 관점의 '규제환경'은 예상과 달리 '사용의도'에 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 이와 같은 본 연구의 발견은 국내 블록체인 기반 SCM 활성화를 위한 실무적, 정책적 대안을 마련하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.71-88
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• 2017

언어모델은 순차적으로 입력된 자료를 바탕으로 다음에 나올 단어나 문자를 예측하는 모델로 언어처리나 음성인식 분야에 활용된다. 최근 딥러닝 알고리즘이 발전되면서 입력 개체 간의 의존성을 효과적으로 반영할 수 있는 순환신경망 모델과 이를 발전시킨 Long short-term memory(LSTM) 모델이 언어모델에 사용되고 있다. 이러한 모형에 자료를 입력하기 위해서는 문장을 단어 혹은 형태소로 분해하는 과정을 거친 후 단어 레벨 혹은 형태소 레벨의 모형을 사용하는 것이 일반적이다. 하지만 이러한 모형은 텍스트가 포함하는 단어나 형태소의 수가 일반적으로 매우 많기 때문에 사전 크기가 커지게 되고 이에 따라 모형의 복잡도가 증가하는 문제가 있고 사전에 포함된 어휘 외에는 생성이 불가능하다는 등의 단점이 있다. 특히 한국어와 같이 형태소 활용이 다양한 언어의 경우 형태소 분석기를 통한 분해과정에서 오류가 더해질 수 있다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 문장을 자음과 모음으로 이루어진 음소 단위로 분해한 뒤 입력 데이터로 사용하는 음소 레벨의 LSTM 언어모델을 제안한다. 본 논문에서는 LSTM layer를 3개 또는 4개 포함하는 모형을 사용한다. 모형의 최적화를 위해 Stochastic Gradient 알고리즘과 이를 개선시킨 다양한 알고리즘을 사용하고 그 성능을 비교한다. 구약성경 텍스트를 사용하여 실험을 진행하였고 모든 실험은 Theano를 기반으로 하는 Keras 패키지를 사용하여 수행되었다. 모형의 정량적 비교를 위해 validation loss와 test set에 대한 perplexity를 계산하였다. 그 결과 Stochastic Gradient 알고리즘이 상대적으로 큰 validation loss와 perplexity를 나타냈고 나머지 최적화 알고리즘들은 유사한 값들을 보이며 비슷한 수준의 모형 복잡도를 나타냈다. Layer 4개인 모형이 3개인 모형에 비해 학습시간이 평균적으로 69% 정도 길게 소요되었으나 정량지표는 크게 개선되지 않거나 특정 조건에서는 오히려 악화되는 것으로 나타났다. 하지만 layer 4개를 사용한 모형이 3개를 사용한 모형에 비해 완성도가 높은 문장을 생성했다. 본 논문에서 고려한 어떤 시뮬레이션 조건에서도 한글에서 사용되지 않는 문자조합이 생성되지 않았고 명사와 조사의 조합이나 동사의 활용, 주어 동사의 결합 면에서 상당히 완성도 높은 문장이 발생되었다. 본 연구결과는 현재 대두되고 있는 인공지능 시스템의 기초가 되는 언어처리나 음성인식 분야에서 한국어 처리를 위해 다양하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.79-96
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• 2012

기술의 발전과 융합이 빠르게 이루어지고 있는 오늘날 유망기술을 어떻게 파악하여, 다양한 후보군들 중에서 최적의 R&D 대상을 어떻게 선정할 것인가에 대한 문제는 주요한 경영의사결정문제 중 하나로 부상하고 있다. 본 연구에서는 이러한 R&D 기술 선정 의사결정을 지원할 수 있는 새로운 지능형 의사결정지원시스템을 제안한다. 본 연구의 의사결정지원시스템은 크게 3가지 모듈로 구성되는데, 우선 첫 번째 모듈인 '기술가치 평가' 모듈에서는 기업이 관심을 갖고 있는 분야의 특허들을 분석하여 유망기술 파악에 요구되는 다양한 차원의 기술가치 평가지수 값들을 산출하는 작업이 이루어진다. 이를 통해, 현재 시점에서의 각 기술의 가치가 다양한 차원에서 평가가 이루어지고 나면, 두 번째 모듈인 '미래기술가치 예측' 모듈에서 이들의 시간 흐름에 따른 변화를 학습한 인공지능 모형을 토대로 각 후보기술들이 미래 시점에 어떤 가치지수값을 갖게 될 것인지 예측값을 산출하게 된다. 마지막 세 번째 모듈인 '최적 R&D 대상기술 선정 지원' 모듈에서는 앞서 두 번째 모듈에서 산출된 각 차원별 예상 가치지수값들을 적절히 가중합하여 기술의 종합적인 미래가치 예측값을 산출하여 의사결정자에게 제공하는 기능을 수행한다. 이를 통해 의사결정자가 자사에 적합한 최적의 R&D 대상기술을 선정할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 제안된 시스템의 적용 가능성을 검증하기 위해, 10년치 특허데이터에 인공신경망 기법을 적용하여 실제 기술가치 예측모형을 구축해 보고, 그 효과를 살펴본다.