• 대한전기학회논문지
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• 제41권4호
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• pp.433-441
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• 1992

This paper describes an algorithm that can efficiently analyze the ECG signal using frame knowledge representation technique. Input to the analysis process is a set of significant points which have been extracted from an original sampled signal(lead II) by the syntactic peak recognition algorithm. The hierarchical property of ECG signal is represented by hierarchical AND/OR graph. The semantic information and constraints of the ECG signal are desctibed by frame. As the control mechanism for labeling points, the search mechanism with the mixed paradigms of data-driven and model driven hypothesis formation, scoring function, hypothesis modification network and instance inheritance are used. We used the CSE database in order to evaluate the performance of the proposed algorithm.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제16권3호
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• pp.979-984
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• 2015

Breast cancer is the leading cause of morbidity and mortality globally but has an even more significant impact in developing countries. Pakistan has the highest prevalence among Asian countries. A general lack of public awareness regarding the disease often results in late diagnosis and poor treatment outcomes. The literacy rate of the Southern Punjab (Pakistan) is low compared to its Northern part. It is therefore vital that university students and especially medical students develop a sound knowledge about the disease so that they can spread awareness to others who may be less educated. This study therefore considers current knowledge and understanding about the early signs of breast cancer amongst a study group of medical and non-medical university students of the Southern Punjab, Pakistan. A cross-sectional descriptive analysis of the university students was carried out using a self-administered questionnaire to assess their awareness of breast cancer from March to May 2014. A total of 566 students participated in this study, out of which 326 were non-medical and 240 were from a medical discipline. Statistical analysis was carried out using Graph Pad Prism Version 5 with a significance level set at p<0.05. The mean age of the non medical and medical participants was 23 (SD 2.1) and 22 (SD 1.3) years, respectively. Less than 35% students were aware of the early warning signs of the breast cancer development. Knowledge of medical students about risk factors was significantly better than the non medical ones, but on the whole was insufficient. Our study indicated that knowledge regarding breast cancer was generally insufficient amongst the majority of the university students (75% non-medical and 55% medical) of Southern Punjab, Pakistan. This study highlights the need to formulate an awareness campaign and to organize conferences to promote breast cancer awareness among students in this region.

• 한국정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국정보시스템학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.271-285
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• 2003

In the conduct of this study, a web-enabled healthcare system for the management of hypertension was implemented through a hyperlink-based inference approach. The hyperlink-based inference platform implemented using the hypertext capacity of HTML which ensured accessibility, multimedia facilities, fast response, stability, ease of use and upgrade, and platform independency of expert systems. Many HTML documents, which are hyperlinked to each other based on expert rules, were uploaded beforehand to perform the hyperlink-based inference. The HTML documents were uploaded and maintained automatically by our proprietary tool called the Web-Based inference System (WeBIS) that supports a graphical user interface (GUI) for the input and edit of decision graphs. Nevertheless, the editing task of the decision graph using the GUI tool is a time consuming and tedious chore when the knowledge engineer must perform it manually. Accordingly, this research implemented an automatic generator of the decision graph for the management of hypertension. As a result, this research suggests a methodology for the development of Web-enabled healthcare systems using the hyperlink-based inference approach and, as an example, implements a Web-enabled healthcare system for hypertension, a platform which peformed especially well in the areas of speed and stability.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권4호
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• pp.149-154
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• 2014

지식iN과 같은 사용자 참여 질의응답 커뮤니티에서 원하는 질문에 대한 답을 찾기 위해서는 검색 결과로 제공되는 다양한 문서를 일일이 확인하여 판단하는 과정이 필요하다. 만일 사용자가 원하는 답변을 자동으로 정제하여 제시할 수 있다면, 질의응답의 사용성이 크게 향상될 수 있다. 본 논문에서는 질의응답 데이터 분석을 통해 사용자의 질문의 유형을 단어, 목록, 도표, 글의 4가지 유형으로 분류하고, 문서 내 통계적 특성을 활용하여 각 분류별 답변을 자동으로 제시하기 위한 방식을 제안한다. 단어, 목록, 글 유형은 질의어에 대해 검색된 질문을 군집화하고, 군집 내 빈도와 질의어에 대한 근접도, 답변 신뢰도 등으로 계산된 답변 내 어휘의 적합도를 활용하여 요약한 답변을 사용자에게 제시한다. 도표형은 답변들에서 사용자의 의견 정보를 추출하여 의견 통계를 도표로 제시한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권2호
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• pp.209-214
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• 2005

단백질 상호작용 데이터는 현 생물정보학에서 기능이 알려져 있지 않은 단백질의 기능 예측에 높은 신뢰성이 있는 프로티오믹스의 계산 모델에 이용되고 있다. 단백질 기능 예측 관련 연구로는 guilt-by-association 개념을 바탕으로 대규모의 단순 2차원 단백질-단백질 상호작용 맵을 이용하고 있다. 본 논문에서는 단백질-단백질 상호작용 데이터를 이용한 그래프 기반 기능 예측 방법인 neighbor-counting, $\chi^2$-통계치 예측 모델을 살펴보고 대량의 상호작용 데이터로부터 빠른 기능예측에 효과적인 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 단백질 상호작용 맵, 서열 유사성 및 경험적 전문가 지식을 이용하는 그래프 기반 모델이다. 제안된 알고리즘은 Yeast 단백질의 기능 예측을 수행하였으며, neighbor-counting, $\chi^2$-통계치 모델의 실험 결과와 비교되었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.272-275
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• 2019

단어 중의성 해소 방법은 지식 정보를 활용하여 문제를 해결하는 지식 기반 방법과 각종 기계학습 모델을 이용하여 문제를 해결하는 지도학습 방법이 있다. 지도학습 방법은 높은 성능을 보이지만 대량의 정제된 학습 데이터가 필요하다. 반대로 지식 기반 방법은 대량의 정제된 학습데이터는 필요없지만 높은 성능을 기대할수 없다. 최근에는 이러한 문제를 보완하기 위해 지식내에 있는 정보와 정제된 학습데이터를 기계학습 모델에 학습하여 단어 중의성 해소 방법을 해결하고 있다. 가장 많이 활용하고 있는 지식 정보는 상위어(Hypernym)와 하위어(Hyponym), 동의어(Synonym)가 가지는 의미설명(Gloss)정보이다. 이 정보의 표상을 기존의 문장의 표상과 같이 활용하여 중의성 단어가 가지는 의미를 파악한다. 하지만 정확한 문장의 표상을 얻기 위해서는 단어의 표상을 잘 만들어줘야 하는데 기존의 방법론들은 모두 문장내의 문맥정보만을 파악하여 표현하였기 때문에 정확한 의미를 반영하는데 한계가 있었다. 본 논문에서는 의미정보와 문맥정보를 담은 단어의 표상정보를 만들기 위해 구문정보, 의미관계 그래프정보를 GCN(Graph Convolutional Network)를 활용하여 임베딩을 표현하였고, 기존의 모델에 반영하여 문맥정보만을 활용한 단어 표상보다 높은 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.571-572
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• 2017

전자화폐를 구현하는 블록체인 기술은 분산화된 컴퓨팅을 사용하며 모든 거래가 모두에게 공개되어 있다. 이러한 기술은 사용자 대신 주소를 사용하여 거래에 수행하여 익명성을 보장하는 것처럼 보이지만 거래 그래프를 기반으로 비순환 방향 그래프를 이용하여 공개된 주소를 추적함으로써 프라이버시 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 블록체인 기술 내에서 발생하는 프라이버스를 보호하기 위하여 그래프 상의 관련성을 찾기 어렵게 하는 중앙 집중적으로 처리하는 다양한 기법들을 분석한다. 또한, 프라이버시를 강화하기 위하여 분산화된 방법으로 익명화하는 기법들도 분석한다. 영지식 증명 기법을 이용하면 완전 분산 익명성을 보장하지만 더 많은 연산과 저장 공간이 필요하게 되며, 이를 효율적으로 하기 위한 여러 가지 기법들도 제안되었다. 본 논문에서는 기존 프라이버시 보호 기법들을 블록체인 기술에 융합하여 블록체인 기술의 프라이버시 보호를 위한 기법을 제안한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제43권2호
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• pp.125-137
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• 2023

이 연구에서는 증강현실을 활용한 소집단 학습에서 나타나는 중학생의 지식 형성 담화의 유형과 지식 형성 과정을 탐색하였다. 서울시 소재의 남녀공학 중학교 2학년 학생 8명이 증강현실을 활용하여 용해도 개념, 끓는점과 녹는점 개념에 대한 소집단 학습에 참여하였다. 수업은 2차시에 걸쳐 이루어졌으며 모두 녹음 및 녹화하였다. 이후, 연구에 참여한 학생들은 반구조화된 면담에 참여하였다. 지식 형성 담화의 유형에서 지식 공유와 지식 구성의 비율은 비슷하게 나타났다. 지식 공유에서는 기초 수준의 토의, 증강현실의 핵심 요소 확인의 순으로 나타났고, 사전 지식의 회상은 거의 나타나지 않았다. 지식 구성에서는 심화 수준의 토의가 가장 높았고, 그다음으로 다른 수준에서의 공유 및 비판과 현재의 설명 수준을 넘어서려는 노력이 나타났으며, 두 요소의 비율은 유사하였다. 지식 공유의 하위 요소인 기초 수준의 토의와 증강현실의 핵심 요소 확인은 지식 구성의 하위 요소인 현재의 설명 수준을 넘어서려는 노력과 다른 수준에서의 공유 및 비판으로 발전되어 나타났다. 지식 형성 과정을 시각화했을 때, 모든 학생의 누적 영향 값 그래프는 우상향하는 형태로 나타났지만, 소집단별로 두 학생의 누적 영향 값은 차이가 나타나는 경우가 있었다. 이상의 연구 결과를 통해 증강현실을 활용한 중학생의 소집단 학습 촉진 방안을 제시하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1991년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); KOEX, Seoul; 22-24 Oct. 1991
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• pp.1705-1711
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• 1991

On-line fault detection and diagnosis has an increasing interest in a chemical process industry, especially for a process control and automation. The chemical process needs an intelligent operation-aided workstation which can do such tasks as process monitoring, fault detection, fault diagnosis and action guidance in semiautomatic mode. These tasks can increase the performance of a process operation and give merits in economics, safety and reliability. Aiming these tasks, series of researches have been done in our lab. Main results from these researches are building appropriate knowledge representation models and a diagnosis mechanism for fault detection and diagnosis in a chemical process. The knowledge representation schemes developed in our previous research, the symptom tree model and the fault-consequence digraph, showed the effectiveness and the usefulness in a real-time application, of the process diagnosis, especially in large and complex plants. However in our previous approach, the diagnosis speed is its demerit in spite of its merits of high resolution, mainly due to using two knowledge models complementarily. In our current study, new knowledge representation scheme is developed which integrates the previous two knowledge models, the symptom tree and the fault-consequence digraph, into one. This new model is constructed using a material balance, energy balance, momentum balance and equipment constraints. Controller related constraints are included in this new model, which possesses merits of the two previous models. This new integrated model will be tested and verified by the real-time application in a BTX process or a crude unit process. The reliability and flexibility will be greatly enhanced compared to the previous model in spite of the low diagnosis speed. Nexpert Object for the expert system shell and SUN4 workstation for the hardware platform are used. TCP/IP for a communication protocol and interfacing to a dynamic simulator, SPEEDUP, for a dynamic data generation are being studied.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권11호
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• pp.549-554
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• 2016

컨셉넷은 일반상식을 노드(개념)와 에지(관계)로 표현해 놓은 그래프 형태의 지식 베이스이다. 완전한 지식 베이스를 구축하는 것은 매우 어려운 문제이기 때문에 지식 베이스는 미완결된 형태의 데이터를 담고 있는 경우가 많다. 불완전한 지식을 담고 있는 지식 베이스로부터의 추론 결과는 신뢰하기 어렵기 때문에 지식의 완결성을 높이기 위한 방법이 필요하다. 본 논문에서는 신경 텐서망을 이용하여 컨셉넷의 지식 미완결성 문제를 완화해 보고자 한다. 컨셉넷에서 추출한 사실주장(assertion)을 이용하여 신경 텐서망을 학습시킨다. 학습된 신경 텐서망은 두 개의 개념 정보를 입력으로 받고, 그 두 개념이 특정 관계로 연결될 수 있는지를 나타내는 점수값을 출력한다. 이와 같이 신경 텐서망은 노드들의 연결 차수(degree)를 높여, 컨셉넷의 완결성을 증대시킬 수 있다. 본 연구에서 학습시킨 신경 텐서망은 평가데이터에 대해서 약 87.7%의 정확도를 보였다. 또한 컨셉넷에 연결이 없는 노드 쌍에 대하여 85.01%의 정확도로 새로운 관계를 예측할 수 있었다.