• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제25권4호
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• pp.313-322
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• 2021

Purpose: To find diagnostic image features, to compare diagnostic performance of multiphase CT versus gadoxetic acid disodium-enhanced MRI (GAD-MRI), and to evaluate the impact of analyzing Liver Imaging Reporting and Data System (LI-RADS) imaging features, for distinguishing combined hepatocellular-cholangiocarcinoma (CHC) from hepatocellular carcinoma (HCC). Materials and Methods: Ninety-six patients with pathologically proven CHC (n = 48) or HCC (n = 48), diagnosed June 2008 to May 2018 were retrospectively analyzed in random order by three radiologists with different experience levels. In the first analysis, the readers independently determined the probability of CHC based on their own knowledge and experiences. In the second analysis, they evaluated imaging features defined in LI-RADS 2018. Area under the curve (AUC) values for CHC diagnosis were compared between CT and MRI, and between the first and second analyses. Interobserver agreement was assessed using Cohen's weighted κ values. Results: Targetoid LR-M image features showed better specificities and positive predictive values (PPV) than the others. Among them, rim arterial phase hyperenhancement had the highest specificity and PPV. Average sensitivity, specificity, and AUC values were higher for MRI than for CT in both the first (P = 0.008, 0.005, 0.002, respectively) and second (P = 0.017, 0.026, 0.036) analyses. Interobserver agreements were higher for MRI in both analyses (κ = 0.307 for CT, κ = 0.332 for MRI in the first analysis; κ = 0.467 for CT, κ = 0.531 for MRI in the second analysis), with greater agreement in the second analysis for both CT (P = 0.001) and MRI (P < 0.001). Conclusion: Rim arterial phase hyperenhancement on GAD-MRI can be a good indicator suggesting CHC more than HCC. GAD-MRI may provide greater accuracy than CT for distinguishing CHC from HCC. Interobserver agreement can be improved for both CT and MRI by analyzing LI-RADS imaging features.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권1호
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• pp.253-263
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• 2017

최근 한국사에 필요성이 증대하고 사람들의 관심이 높아지면서, 한국사 학습을 위한 다양한 어플리케이션들이 등장하고 있다. 이러한 기존의 한국사 학습 어플리케이션은 문제은행 방식으로 사용자들에게 객관식 문제를 제공한다. 하지만 문제은행 방식은 미리 저장된 문제를 가져와 사용함으로써 계속 사용할 경우 중복되는 문제로 인하여 필연적으로 학습효율이 떨어지게 된다. 본 논문에서는 한국사 데이터베이스를 기반으로 한국사 학습문제를 자동적으로 생성하는 시스템인 K-History의 개발과 이를 활용한 한국사 학습 어플리케이션인 한국사 무한도전의 개발에 대하여 기술한다. K-History의 개발을 위하여 한국사 학습 교재를 바탕으로 다양한 한국사 학습 문제를 분석하여 학습문제의 대표 유형을 분류하고, 발견된 유형에 따라 문제를 생성하는 알고리즘을 제안한다. 개발된 한국사 학습문제 생성 기법은 다양한 학습 시스템에 적용되어 문제 생성을 위한 비용을 줄일 수 있으며, 다양하게 생성된 학습문제를 통하여 학습자의 학습효율을 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국광학회지
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• 제35권3호
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• pp.107-114
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• 2024

본 연구에서는 다채널 결맞음 빔결합 시스템에서 공분산 행렬 적응 진화 전략(covariance-matrix-adaptation-evolution-strategy, CMA-ES) 알고리즘의 구현 가능성을 실험적으로 확인하였다. 파장이 635 nm인 결맞음 광원과 함께 공간 광 변조기를 다채널 위상 변조기 배열로 활용하는 다채널 결맞음 빔결합 시스템을 구성하고, 확률적 병렬 경사 하강(stochastic parallel gradient descent, SPGD) 및 CMA-ES 알고리즘을 결맞음 빔결합 시스템에 적용하여 획득한 두 알고리즘의 동작 특성을 비교하였다. 사각 구조인 16채널 및 벌집 구조인 19채널 결맞음 빔결합 시스템에서 두 알고리즘의 동작 특성을 평가한 결과 두 알고리즘의 동작 특성은 주어진 조건에서 평균적으로 유사하였으나, CMA-ES 알고리즘이 SPGD 알고리즘에 비해 초기 위상값 설정에 따른 동작 특성 변동이 상대적으로 작아 보다 안정적으로 동작할 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 저자가 아는 범위 내에서 CMA-ES 위상제어 알고리즘을 다채널 결맞음 빔결합 시스템에 적용한 최초의 원리증명 시연이며, 향후 CMA-ES 위상제어 알고리즘에 기반한 다채널 결맞음 시스템에서 채널 수 증가 혹은 외부 위상잡음 효과 등을 실험적으로 연구할 때 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국음향학회지
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• 제28권8호
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• pp.697-705
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• 2009

본 논문에서는 단일 채널 다성 음악에서 리듬 악기 신호를 블라인드 (blind) 방식으로 추출하는 방법을 제안한다. 상업적으로 판매되는 음악 신호는 대부분 2개 이하만의 혼합된 채널 형태로 사용자에게 제공되는 반면, 그 혼합 채널 신호에는 각각 가창 음원 (vocal)을 비롯한 많은 종류의 악기가 포함되어 있는 형태이다. 따라서, 혼합 신호의 개수가 음원 개수와 같거나 더 많은 상황을 가정하는 기존의 음원 분리 방법처럼, 혼합 환경이나 신호의 통계적 특성을 모델링하는 것 보다는, 특정 음원의 고유 특성을 활용하는 것이 이처럼 적은 개수의 혼합 신호만을 가지고 있는 환경 (underdetermined)에 더욱 적합하다. 본 논문에서는 다른 화성 악기와 혼합되어 있는 상창에서 리듬 악기 음원만을 추출하는 것을 목표로 한다. 비음수 행렬 인수분해 (NMF: Nonnegative Matrix Factorization)의 변형된 알고리즘인 비음수 행렬의 부분적 공동 분해 (NMPCF: Nonnegative Matrix Partial Co-Factorization)가 입력 행렬의 시간적인 속성과 주파수적인 속성에서 다양한 관계성을 분석하기 위해 활용된다. 또한 특정 시간 단위로 입력 신호를 파편화 (segmentation)하고, 파편들에서 반복적으로 발생하는 성분을 리듬 악기가 공통적으로 포함하고 있는 특성이라고 가정한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 일반적으로 받아들여질 수 있을 정도의 성능을 보여주지만, 기본적으로는 사전 정보를 활용하는 타악기 음원 분리 방식보다 우수하지는 않다. 그러나 블라인드 방식의 특성상, 사전 정보를 획득한기에 용이하지 않은 경우, 또는 사전 정보와 현격히 다른 리듬 악기가 연주되는 경우 등에 보다 유연하게 대응할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.227-240
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• 2011

특허의 중요성이 커짐에 따라 특허분석의 중요성 또한 점점 커지고 있다. 특허분석은 네트워크 기반 방법과 키워드 기반 방법으로 나눠지는데 네트워크 기반은 특허 내부에 존재하는 세부 기술정보에 대한 분석이 불가능하다는 단점이 있고 키워드 기반은 기술정보간의 상호관계를 규명하지 못한다는 단점이 있다. 기존에 제시된 네트워크 기반 특허 분석과 키워드 기반 분석의 한계를 극복하기 위해서 두 방법을 혼합한 방법으로서 본 연구에서는 특허 키워드 네트워크 기반 분석 방법론을 제시하였다. 본 연구에서는 LED 분야의 특허들을 대상으로 텍스트 마이닝을 통해 중요한 기술정보를 추출한 다음, 키워드 네트워크를 구축하고, 이를 대상으로 커뮤니티 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 특허 키워드 네트워크는 매우 낮은 밀도와 매우 높은 클러스터링 지수를 나타내었다. 밀도가 높다는 것은 LED 분야내 특허 키워드 네트워크 내 노드(키워드)들이 산발적으로 연결되어 있다는 것을 의미하며, 클러스터링 지수가 높다는 것은 해당 키워드 네트워크 내 노드, 즉 키워드들이 각각의 커뮤니티로 매우 긴밀하게 연결되어 있음을 나타낸다. 둘째, 특허 키워드 네트워크도 다른 지식네트워크와 마찬가지로 명확한 멱함수 분포를 따른다는 사실을 알 수 있었다. 이는 기존에 활발히 연구, 활용되어 많은 연결고리를 갖고 있는 특허개념(키워드)수록 지속적으로 다른 연구자들에 의해 선택되고 이 키워드를 바탕으로 새로운 키워드들이 연결되어서 이들 키워드간의 조합으로 새로운 기술이 발명된다는 것이다. 셋째, 특허가 개발될 때 특정 분야에 유입된 키워드 중 새로운 링크가 생긴 키워드의 대부분이 기존에 연결되어 있던 커뮤니티 내의 키워드들과 결합되어 새로운 특허 개념을 구성한다는 사실을 발견하였다. 이러한 사실은 단기(4년) 장기(10년) 두 기간 모두 동일하게 나타났다. 나아가 본 연구에서 제시한 방법론을 통해 도출된 특허 키워드 조합 정보를 활용하면 미래에 어떤 개념들이 합쳐져서 새로운 특허 단위로 만들어 질지 가늠해볼 수 있고, 새로운 특허를 개발할 때 참고할 수 있는 유용한 정보로 활용할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.147-157
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• 2010

아이폰의 등장과 함께 스마트 폰에 대한 관심이 높아지고, 통신사업자를 통해야만 가능했던 다양한 서비스가 스마트 폰을 통해서 직접 제공할 수 있는 환경이 가능해졌다. 전세계적으로 해외 관광객이 증가하면서 관광가이드 없이 자신의 노력으로 여행을 다니는 개인관광객도 증가하고 있다. 그러나 우리나라를 방문하는 외국인들이 개인적으로 여행을 즐기기에는 언어소통이나 제공되는 정보의 부족으로 어려움을 느끼고 있다. 본 연구에서는 스마트 폰이 탑재하고 있는 GPS와 WiFi 또는 3G 무선망을 통해서 사전에 설정된 관광 정보 카테고리에 따라서 관광객의 위치에 따른 관련 정보를 자동으로 제공함으로써 관광객의 편의성을 높이는 서비스 기술을 개발하였다. 개발된 서비스는 인사동을 대상으로 시험하였으며, 사용자의 선택과 같은 불편함 없이 주변정보를 제공함으로써 관광에 대한 편의성을 최대한 높였다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.177-192
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• 2016

기계학습(Machine Learning)은 인공 지능의 한 분야로, 데이터를 이용하여 기계를 학습시켜 기계 스스로가 데이터 분석 및 예측을 하게 만드는 것과 관련한 컴퓨터 과학의 한 영역을 일컫는다. 그중에서 SVM(Support Vector Machines)은 주로 분류와 회귀 분석을 목적으로 사용되는 모델이다. 어느 두 집단에 속한 데이터들에 대한 정보를 얻었을 때, SVM 모델은 주어진 데이터 집합을 바탕으로 하여 새로운 데이터가 어느 집단에 속할지를 판단해준다. 최근 들어서 많은 금융전문가는 기계학습과 막대한 데이터가 존재하는 금융 분야와의 접목 가능성을 보며 기계학습에 집중하고 있다. 그러면서 각 금융사는 고도화된 알고리즘과 빅데이터를 통해 여러 금융업무 수행이 가능한 로봇(Robot)과 투자전문가(Advisor)의 합성어인 로보어드바이저(Robo-Advisor) 서비스를 발 빠르게 제공하기 시작했다. 따라서 현재의 금융 동향을 고려하여 본 연구에서는 기계학습 방법의 하나인 SVM을 활용하여 매매성과를 올리는 방법에 대해 제안하고자 한다. SVM을 통한 예측대상은 한국형 변동성지수인 VKOSPI이다. VKOSPI는 금융파생상품의 한 종류인 옵션의 가격에 영향을 미친다. VKOSPI는 흔히 말하는 변동성과 같고 VKOSPI 값은 옵션의 종류와 관계없이 옵션 가격과 정비례하는 특성이 있다. 그러므로 VKOSPI의 정확한 예측은 옵션 매매에서의 수익을 낼 수 있는 중요한 요소 중 하나이다. 지금까지 기계학습을 기반으로 한 VKOSPI의 예측을 다룬 연구는 없었다. 본 연구에서는 SVM을 통해 일 중의 VKOSPI를 예측하였고, 예측 내용을 바탕으로 옵션 매매에 대한 적용 가능 여부를 실험하였으며 실제로 향상된 매매 성과가 나타남을 증명하였다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.79-99
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• 2015

부도 예측은 회계와 재무 분야에서 꾸준히 연구되고 있는 분야이다. 초기에는 주로 다중판별분석(multiple discriminant analysis)와 로짓 분석(logit analysis)과 같은 통계적 방법을 이용하였으나, 1990년대 이후에는 경영 분야의 분류 문제를 위해 많은 연구자들이 인공신경망(back-propagation neural network), 사계기반추론(case-based reasoning), 서포트 벡터 머신(support vector machine) 등과 같은 인공지능을 통한 접근법을 이용하여 통계적 방법보다 분류 성과 측면에서 우수함을 입증해왔다. 기존의 기업의 부도에 관한 연구에서 많은 연구자들이 재무비율을 이용하여 부도 예측 모형을 구축하는 것에 초점을 맞추어왔다. 부도예측에 관한 연구가 꾸준히 진행되고 있는 반면, 부도의 세부적인 유형을 예측하여 제시하는 것에 대한 연구는 미흡한 실정이었다. 따라서 본 연구에서는 수익성, 안정성, 활동성 지표를 중심으로 국내 비외감 건설업 기업들의 부도 여부뿐만 아니라 부도의 세부적인 유형까지 예측 가능한 모형을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 부도 유형을 예측하기 위해 두 개의 인공신경망 모형을 결합한 하이브리드 접근법을 제안하였다. 첫 번째 인공신경망 모형은 부도예측을 위한 역전파 인공신경망을 이용한 모형이며, 두 번째 인공신경망 모형은 부도 데이터를 몇 개의 유형으로 분류하는 자기조직화지도(self-organizing map)을 이용한 모형이다. 실험 결과를 통해 정의된 5개의 부도 유형인 심각한 부도(severe bankruptcy), 안정성 부족(lack of stability), 활동성 부족(lack of activity), 수익성 부족(lack of profitability), 회생 가능한 부도(recoverable bankruptcy)는 재무 비율에 따라 유형별로 상이한 특성을 갖는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 통해 신용 평가 분야의 연구자와 실무자들이 기업의 부도의 유형에 대한 유용한 정보를 얻을 것으로 기대한다.

• 생물환경조절학회지
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• 제13권4호
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• pp.217-225
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• 2004

본 조사는 최근 급격히 증가하고 있는 새송이버섯 재배농가의 안정적 영농을 위해 재배사 설계, 시공 및 환경조절과 관련한 기초 자료를 마련하기 위해 서부 경남지역을 대상으로 새송이버섯 재배사의 재배사 규모, 환경조절시스템 등의 실태조사 및 검토를 하였다. 재배사의 형태는 반영구재배사와 영구재배사로 대별 할수 있었고, 반영구재배사는 대부분 단동이었고, 영구재배사의 경우는 단동에 비해 상대적으로 연동이 많았다. 그리고 재배사의 규모는 형태에 관계없이 다양하였지만, 길이, 폭 및 동고는 각각 20m, $6.6\~7.0m$ 및 $4.6\~5.0m$정도의 농가가 가장 많았으며, 동당 바닥면적은 $132\~140m^2$(40-42평)정도의 범위로서 대부분 콘크리트로 처리하여 각종 균에 의한 버섯의 오염을 방지 할 수 있도록 되어 있었다. 반영구 및 영구재배사의 지붕경사각은 각각 $41.5^{\circ}$ 및 $18.6\~28.6^{\circ}$로 나타나 반영구재배사의 지붕경사도가 더 큰 것으로 나타났다. 그리고 재배상의 폭 및 단수는 재배사의 형태에 관계없이 각각 $1.2\~1.6m$정도와 4단이 주류를 이루고 있었다. 버섯을 연중재배 하는 재배사에는 모두 냉${\cdot}$난방시설, 가습장치 및 환기팬이 설치되어 있었다. 난방방식의 경우, 온수보일러, 전기히터, 증기보일러 순으로 나타났다. 냉방장치의 경우는 모두 산업용 에어컨을 설치하여 운용하고 있었다. 그리고 가습은 초음파가습기와 원심분리가습기를 사용하고 있었으며, 보조 장치로 분무노즐을 사용하는 농가도 일부 있었다. 또한 온${\cdot}$습도 조절 및 탄산가스 조절을 위한 장치의 제어는 동별 제어시스템을 많이 채택하고 있었다. 그리고 온도센서 이외는 모두 타이머를 이용하고 있음을 알 수 있었다. 배지병의 크기는 850 cc 및 1,100 cc를 사용하는 농가가 주류를 이루고 있었고, 이 밖에도 800cc와 950 cc, 1,200 cc병을 사용하는 농가도 있었다. 출하형태는 대부분 유통회사와 공판장을 동시에 이용하고 있었다.

• 경영과정보연구
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• 제29권4호
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• pp.143-167
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• 2010

본 연구의 목적은 인터넷을 중심으로 시대적인 흐름에 따른 기술의 변화와 더불어 사회적 자본을 형성하는 도구로 인식되고 있는 SNS의 사회경제적 변화와 파급효과를 통찰하기 위해 첫째, 웹 2.0 패러다임이 표방하는 기술 및 경제적 가치변화를 살펴보고 둘째, 블로그로부터 사회 네트워크인 SNS로의 진화과정을 고찰하며 셋째, 주요 SNS의 서비스 및 특징을 비교한 후 넷째, 모바일 웹 2.0으로의 진화에 따른 SNS의 특성을 제시하고자 한다. 마지막으로 1990년대 후반부터 현재까지의 기술, 사회, 경영 3가지 측면의 속성 변화를 통해 SNS의 진화를 분석하고자 한다. 본 연구를 통해 얻은 시사점으로는 첫째, 기술적 측면에서 웹 기반의 컴퓨팅 환경이 미디어 속성에서 플랫폼 속성으로 전환되고 있다. 초창기 인터넷 출현 이후 웹사이트에 접속하여 정보를 보고 듣고 읽어 체득하던 일방향의 미디어 속성이 정보를 생성 및 가공하고 전파하기까지 모든 활동을 가능하게 하는 플랫폼 기능으로 변화된 것이다. 둘째, 사회적 측면에서 지식의 생산주체가 소수 전문가에서 집단지성으로 전환되고 있다. 이는 사람들을 연결하는 SNS의 지향점과 일치하면서 정보권력의 분산 및 전파범위의 무제한이라는 장점을 살려 기업들의 홍보 및 마케팅 채널로서의 잠재성이 부각되고 있다. 셋째, 기업경영 측면에서 SNS와 같은 새로운 마케팅 채널이 생성되고 있다. 스마트폰과 같은 모바일 기기의 시장 확대와 더불어 일상에서 접근이 편리하도록 제공되고 있는 무선기술의 발전은 소비자와 호의적이고 밀접한 관계를 지향하는 대개의 기업들에게 새로운 기회로 작용하고 있다. 넷째, 소비자의 역할이 변화되고 있음을 인식할 수 있다. 단방향 정보를 받아들이던 소비자들이 1인 중심형 블로그와 개인간 관계 네트워크를 지향하는 SNS를 이용하게 되면서 정보를 생성, 가공 및 확산하는 주체가 되면서 정보의 주도권을 장악하게 되면서 정보의 이용자인 동시에 생산자 역할을 수행하는 프로슈머로서 그 역할이 변화되어 가고 있다.