• 대한원격탐사학회지
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• 제33권5_2호
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• pp.689-698
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• 2017

이 논문에서는 비접근 지역의 작물 분류를 목적으로 준감독 학습에 인접 화소의 공간 유사성 정보를 결합하는 분류 방법론을 제안하였다. 적은 수의 훈련 자료를 이용한 초기 분류 결과로부터 신뢰성 높은 훈련 자료의 추출을 위해 준감독 학습 기반의 반복 분류를 적용하였으며, 새롭게 훈련 자료 추출시 인접한 화소의 분류 항목을 고려함으로써 불확실성이 낮은 훈련 자료를 추출하고자 하였다. 북한 대홍단에서 수집된 다중시기 Landsat-8 OLI 영상을 이용한 밭작물 구분의 사례 연구를 통해 제안된 분류 방법론의 적용 가능성을 검토하였다. 사례 연구 결과, 초기 분류 결과에서 나타난 작물과 산림의 오분류와 고립된 화소가 제안 분류 방법론에서 완화되었다. 또한 인접 화소의 분류 결과를 고려한 훈련 자료 추출을 통해 이러한 오분류 완화 효과가 더욱 두드러지게 나타났으며, 초기 분류 결과와 기존 준감독 학습에 비해 고립된 화소도 감소되었다. 따라서 비접근 지역으로 인해 훈련 자료의 확보가 어려울 경우 이 연구에서 제안된 방법론이 작물 분류에 유용하게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권6_2호
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• pp.1089-1100
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• 2017

이 논문에서는 토지피복도 갱신을 목적으로 영상의 객체분할과 훈련 자료 수집에 과거 토지피복도의 정보를 이용하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 영상의 객체분할 시 명확한 토지피복 경계 분할을 위해 과거 토지피복도의 객체 경계를 이용하였다. 또한 적은 수의 초기 훈련 자료를 이용한 초기 분류 결과로부터 유용한 훈련 자료를 추가로 수집하기 위해 과거 토지피복도의 분류 항목 정보를 이용하였다. 충청남도 태안군 일부 지역을 대상으로 환경부 중분류 토지피복도와 WorldView-2 영상을 이용한 토지피복 갱신 사례 연구를 통해 제안된 토지피복도 갱신 방법론의 적용 가능성을 검토하였다. 사례 연구 결과, 초기 분류 결과에서 나타난 시가지와 나지, 논/밭과 초지의 오분류 양상이 제안 방법론을 통해 완화되었다. 또한 과거 토지피복도의 경계를 이용한 객체분할을 통해 객체의 경계를 명확하게 하고 분류 정확도를 향상시켰다. 따라서, 이 연구에서 제안된 방법이 토지피복도 갱신에 유용하게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Trauma and Injury
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• 제28권4호
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• pp.241-247
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• 2015

Purpose: To evaluate the influence of how the trauma care system is applied on the management of trauma patients. Methods: We divided the patients into a pre-trauma system group and a post-trauma system group according to the time when we began to apply the trauma care system in our institution. We compared the general characteristics, injury severity score, initial response time to the trauma patients, number of preventable deaths, and clinical outcomes between the two groups. Results: The numbers of patients in the pre-trauma system group and the post-trauma system group were 188 and 257, respectively. No differences in the patient's median ages, trauma scores (ISS, RTS, TRISS) and proportions of severe trauma patients (ISS>15) were observed between the two groups. The number and the proportion of patients who were admitted to our hospital were increased in the post-trauma system group. The time interval from trauma CP activation to emergency surgery or angio-embolization, and the patient's time spent in emergency room were shortened in the post-trauma system group. However, the lengths of the ICU stay and the hospital stay, and the number of in-hospital mortalities were not improved in the post-trauma system group. In severe trauma patients (ISS>15), there were no differences between the two groups in the number and the proportion of admitted patients, and the time interval from trauma CP activation to performing a diagnostic and therapeutic procedure was not shortened in the post-trauma system group. Conclusion: Application of the trauma care system has shortened the time between the initial response and patient management. However, this improvement was not enough to result in better clinical outcomes. More trauma physicians, multidisciplinary cooperation, and a well-organized trauma management process will be needed if the maximum efficacy of the trauma system is to be achieved.

• Journal of Ginseng Research
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• 제19권2호
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• pp.93-100
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• 1995

This study was undertaken to determine whether administration of a standardized gindeng extract at 300 mg.$d^1$ for 8 weeks could enhance maximum aerobic and anaerobic exercise capabilities and whether any changes of such effects can be occurred when exercise training was added. Forty-one male university students were randomly divided into four groups as ginseng-untrained (GU, n=10), ginseng-trained (GT, n=10), placebo-untrained (PU, n=10), and placebo-trained (PT, n=11). The trained groups underwent 8 weeks of aerobic exercise at 65% of individual's maximum oxygen consumption ($Vo_2$ max) for 30 min.$d^1$, 3d.$wk^1$. Prior to and at the end of experiment, $Vo_2$ max, anaerobic power (AP), anaerobic capacity (AC), and leg muscle strength were determined and some physiological parameters related to $Vo_2$ max were measured. Initially, all subject groups did not differ in average $Vo_2$ max (range 45.9 to 47.9 ml/.kg-1.min-1). After 8 weeks, the $Vo_2$ max increased significantly from the initial level by 12.6% in group GU, 14.5% in group PT, and 24.5% in group GU which was significantly higher than group GU but not group PT. Changes in all measured parameters related to $Vo_2$ max were similar among the subject groups except group PU. Both the AP and the AC were significantly increased in all subject groups (range +3.6 to +13.1% above initial for the AP and +4.4 to) 8.955 above initial for the AC) but the higher changes were found for the AP in groups PT and GU, and for the AC in grouts PT, when compared with group PU. No significant differences in the two anaerobic variables were observed between group GT and the other groups of subjects. Leg strength was also significantly enhanced over group PU in groups PT, GU and GT. There were no significant differences among the latter three subject groups. As a result of these findings, it was concluded that under the conditions of this study ginseng administration at the prescribed dose exhibited the training-like effects on $Vo_2$ max as well as anaerobic power and leg muscle strength but no clear synergistic action on these physical fitness variables occurred when both g inseng administration and exercise training were combined.

• 응용통계연구
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• 제26권5호
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• pp.847-856
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• 2013

본 연구에서는 Liu 등의 학습 알고리즘과 Wu와 Zhang의 초기 가중값의 범위 설정, 그리고 Gunaseeli와 Karthikeyan의 초기 가중값에 관한 연구 결과를 이용하여 일반화 네트워크를 구할 수 있는 개선된 학습을 제안하고, 최적화된 신경망 학습률들을 이용하여 개선된 학습 과정의 학습효율등을 비교해 본다. 제시된 알고리즘을 이용한 학습에서 학습 초기에는 가장 단순한 학습 패턴과 은닉층으로부터 학습을 시작한다. 신경망 학습과정 중에 지역 최소값에 수렴되는 경우에는 가중값 범위 조정을 통하여 지역 최소값 문제를 해결하고, 지역 최소값으로부터 탈출이 용이하지 않으면 은닉노드를 점차적으로 하나씩 추가하면서 학습한다. 각 단계에서 새롭게 추가된 노드에 대한 초기 가중값의 선택은 이차계획법을 이용한 최적 처리절차를 이용한다. 최적 처리절차는 은닉층의 노드가 추가된 후의 새로운 네트워크에서 학습회수를 단순히 증가시키지 않아도 주어진 학습 허용오차를 만족시킬 수 있다. 본 연구에서 적용한 개선된 알고리즘을 이용하면서 초기 가중값들에 관한 기존 연구들을 적용하면 신경망 학습시의 수렴 정도를 높여주고 최소한의 단순 구조를 갖는 일반화 네트워크로 추정할 수 있게 된다. 이러한 학습률들을 변화시키는 모의실험을 통하여 기존의 연구 결과와의 학습 효율을 비교하고 향후 연구 방향을 제시하고자 한다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제26권3호
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• pp.114-125
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• 2023

편미분방정식의 해를 구하기 위한 여러 수치해법들의 한계와 순수 데이터 기반 기계학습의 단점을 극복하기 위해 물리정보신경망(physics-informed neural network, PINN)이 제안되었다. 물리정보신경망은 편미분방정식을 손실함수 구성에 직접 활용하여 기계학습 훈련에 물리적 제약을 주는 기법으로 파동방정식 모델링에도 활용될 수 있다. 그러나 물리정보신경망을 이용하여 파동방정식을 풀기 위해서는 신경망 훈련 시 입력에 대한 2차 미분이 수행되어야 하고, 그 결과로 출력되는 파동장은 복잡한 역학적 현상들을 포함하고 있어 섬세한 전략이 필요하다. 이 해설 논문에서는 물리정보신경망의 기본 개념을 설명하고 파동방정식 모델링에 활용하기 위한 고려사항들에 대해 고찰하였다. 이러한 고려사항에는 공간좌표 정규화, 활성함수 선정, 물리손실 추가 전략이 포함된다. 훈련자료의 공간좌표를 정규화한 후 사용하면 파동방정식 모델링을 위한 신경망 훈련에서 초기 조건이 더 정확하게 반영되는 것을 수치 실험을 통해 보였다. 또한 신경망을 통한 파동장 예측에 가장 적절한 활성함수를 선정하기 위해 여러 함수들의 특성을 비교했다. 특성 비교는 각 활성함수들의 입력자료에 대한 미분과 수렴성을 중심으로 이루어졌다. 마지막으로 신경망 훈련 중 손실함수에 물리손실을 추가하는 두가지 시나리오의 결과를 비교하였다. 수치 실험을 통해 훈련 초기부터 물리손실을 활용하는 전략보다 초기 훈련단계 이후부터 물리손실을 적용하는 커리큘럼 기반 학습전략이 효과적이라는 결과를 도출했다. 추가로 이 결과를 물리손실을 전혀 사용하지 않은 훈련 결과와 비교하여 PINN기법의 효과를 확인하였다.

• 말소리와 음성과학
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• 제11권4호
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• pp.19-33
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• 2019

이 연구는 한국어 자음과 모음 대해 단기간의 지각 훈련을 받은 이집트인 학습자들이 학습 수준별로 어떠한 지각 개선 양상을 보이는지 조사하고, 각 음소 쌍의 학습용이성 정도를 파악해 이집트인 학습자들을 대상으로 하는 한국어 발음교육에 실질적인 기여를 하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 50명의 한국어 학습자를 대상으로 이집트 현지에서 고변이 음성 훈련을 실시하였다. 한국어 수준에 따라 학습자를 초급 집단과 중고급 집단으로 나누었고, 2주간에 걸쳐 각 집단에 대해 30~40분의 지각 훈련을 10회 진행하였다. 고변이 음성 훈련용 자료는 다수의 한국어 원어민 화자가 발화한 자연음이었으며, 최소대립 쌍을 이루는 단어와 문장으로 최대한 다양하게 구성하였다. 사전과 사후 테스트 비교 결과, 이집트인 초급과 중고급 집단의 한국어 모음과 초성에 대한 지각 능력이 뚜렷하게 향상된 것을 확인할 수 있었다. 종성에 대한 지각 능력 역시 향상되었지만 훈련 전부터 정확도가 높아 향상폭은 다소 낮게 나타났다. 각 음소에 대한 지각 정확도와 향상도를 바탕으로 음소 쌍별 학습용이성을 측정하고, 이집트인 학습자를 위한 학습용이성 위계를 학습 단계별로 설정하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.1375-1385
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• 2022

In this paper, we propose a semi-supervised domain adaptation solution to deal with practical face recognition (FR) scenarios where a single face image for each target identity (to be recognized) is only available in the training phase. Main goal of the proposed method is to reduce the discrepancy between the target and the source domain face images, which ultimately improves FR performances. The proposed method is based on the Domain Adatation network (DAN) using an MMD loss function to reduce the discrepancy between domains. In order to train more effectively, we develop a novel loss function learning strategy in which MMD loss and cross-entropy loss functions are adopted by using different weights according to the progress of each epoch during the learning. The proposed weight adoptation focuses on the training of the source domain in the initial learning phase to learn facial feature information such as eyes, nose, and mouth. After the initial learning is completed, the resulting feature information is used to training a deep network using the target domain images. To evaluate the effectiveness of the proposed method, FR performances were evaluated with pretrained model trained only with CASIA-webface (source images) and fine-tuned model trained only with FERET's gallery (target images) under the same FR scenarios. The experimental results showed that the proposed semi-supervised domain adaptation can be improved by 24.78% compared to the pre-trained model and 28.42% compared to the fine-tuned model. In addition, the proposed method outperformed other state-of-the-arts domain adaptation approaches by 9.41%.

• 대기
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• 제17권4호
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• pp.327-337
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• 2007

In this study, we examined the new ensemble training approach to reduce the systematic error and improve prediction skill of wind by using the Short-range Ensemble prediction system (SENSE), which is the mesoscale multi-model ensemble prediction system. The SENSE has 16 ensemble members based on the MM5, WRF ARW, and WRF NMM. We evaluated the skill of surface wind prediction compared with AWS (Automatic Weather Station) observation during the summer season (June - August, 2006). At first stage, the correction of initial state for each member was performed with respect to the observed values, and the corrected members get the training stage to find out an adaptive weight function, which is formulated by Root Mean Square Vector Error (RMSVE). It was found that the optimal training period was 1-day through the experiments of sensitivity to the training interval. We obtained the weighted ensemble average which reveals smaller errors of the spatial and temporal pattern of wind speed than those of the simple ensemble average.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제29권2호
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• pp.114-121
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• 2008

Within 2 to 5 months after stroke, patients recover variable degrees of function, depending on the initial deficit. An impaired hand function is one of the most serious disability in chronic stroke patients. Therefore, to evaluate the extent of motor dysfunction in the hemiplegic hand is important in stroke rehabilitation. In this paper, motor recoveries in 8 chronic stroke patients with Fugl-Meyer (FM) and white matter changes before and after the training program with a designed bilateral symmetrical arm trainer (BSAT) system were examined. The training was performed at 1 hr/day, 5 days/week during 6weeks. In all patients, FM was significantly improved after the 6-week training. Diffusion tensor imaging (DTI) results showed that tractional anisotropy ratio (FAR) and fiber tracking ratio (FTR) in the posterior internal capsule were significantly increased after the training. It seemed that the cortical reorganization was induced by the 6 week training with the BSAT. In all parameters proposed this study, a significant correlation was found between these parameters (FAR and FTR) and motor recoveries. This study demonstrated that DTI technique could be useful in predicting motor recovery in chronic hemiparetic patients.