• Genomics & Informatics
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• 제18권2호
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• pp.15.1-15.6
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• 2020

Named entity recognition tools are used to identify mentions of biomedical entities in free text and are essential components of high-quality information retrieval and extraction systems. Without good entity recognition, methods will mislabel searched text and will miss important information or identify spurious text that will frustrate users. Most tools do not capture non-contiguous entities which are separate spans of text that together refer to an entity, e.g., the entity "type 1 diabetes" in the phrase "type 1 and type 2 diabetes." This type is commonly found in biomedical texts, especially in lists, where multiple biomedical entities are named in shortened form to avoid repeating words. Most text annotation systems, that enable users to view and edit entity annotations, do not support non-contiguous entities. Therefore, experts cannot even visualize non-contiguous entities, let alone annotate them to build valuable datasets for machine learning methods. To combat this problem and as part of the BLAH6 hackathon, we extended the TextAE platform to allow visualization and annotation of non-contiguous entities. This enables users to add new subspans to existing entities by selecting additional text. We integrate this new functionality with TextAE's existing editing functionality to allow easy changes to entity annotation and editing of relation annotations involving non-contiguous entities, with importing and exporting to the PubAnnotation format. Finally, we roughly quantify the problem across the entire accessible biomedical literature to highlight that there are a substantial number of non-contiguous entities that appear in lists that would be missed by most text mining systems.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제11권2호
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• pp.203-216
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• 2010

본 연구는 현재 공급되고 있는 교육용 어플리케이션에 다양한 기준을 적용하여 분석하고, 온라인 또는 원격교육의 특성이 어떻게 적용될 수 있는지에 대한 가능성을 모색하였다. 이를 위해 총 85개의 교육용 어플리케이션을 선정하였고, 콘텐츠 유형, 상호작용 유형, 콘텐츠 유형과 상호작용 유형의 조합을 준거로 분석하였다. 분석결과 콘텐츠 유형에서 반복연습형 및 도구형 등 빈도는 높은 반면, 모의실험과 문제해결형의 빈도는 낮았다. 상호작용에 있어서는 학습자와 콘텐츠 간 상호작용 유형이 대부분을 차지하였는데, 따라서 원활한 학습자간 의사소통의 확장이 이루어지는데 한계가 있었다. 따라서 SNS(Social Network Service) 어플리케이션 등의 특징을 적용하여 학습의 상호작용성을 촉진시키기 위한 목적으로 교육용 어플리케이션이 개발될 필요성이 있음이 발견되었다. 아울러 본 연구 결과를 바탕으로 스마트폰의 교육적 활용에 관한 몇 가지 제언을 하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권7호
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• pp.1781-1791
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• 1996

전문가시스템의 지식획득, 적합한 추론기구의 설계 및 구현, 지식의 정제 등 다단계 과정으로 이뤄져 있다. 각각을 하나의 연구이슈로 다양한 연구가 진행되어 왔으나 전체를 하나로 연계해 통합적 개발에 관해서는 상대적으로 연구가 활발히 진행되지 못한 실정이다. 지식획득은 전문가에 의해 수행되는 추론과정에서 특징 응용분야의 필요한 지식이 전달되어야 하므로 시식획득과 추론을 서로 밀접한 연관성을 갖는다. 지식의 정제는 추론과정에서 일어나는 문에의 제기와 이의 해결을 통해 지식베이스의 불완전하거나 논리적 모순을 찾아 해결함으로 지식베이스를 보다 완벽하고 정확한 것으로 만드는 것이다. ㅂㄴ 연구에서는 서로 연관된 다단계 과정이 통합적으로 개발될 수 있는 환경의 설저엥 대한 하나의 방안을 제시하려한다. 특히 도메인 모델이 잘 정립되기 어려운 분야에 학습기법을 활용햇 초기 지식 베이스를 구성할 수 있는 점진적 지식획득방법과 이를 통해 만들어진 지식베이스 규칙들을 학습기법의 일종인 개념적 클러스터링 기법을 이용하여 규칙모델을 구축하고 이를 이용해 효율적인 추론이 가능하게 하며, 지식획득 과정에서는 규칙의 오류를 제시할 수 있고 이에 대한 규칙의 수정이나 새로운 규칙이 기존의 지식구조에 합당한지를 결정하는 통합적 설계방안에 대해 연구한다. 지식의 정제는 설명기구와 규칙모델을 활용하여 문제의 원인을 찾고 해결점을 제시해 그에 대한 유효성을 검증합으로 이뤄지게 한다.뤄지게 한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.147-152
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• 2020

이 연구는 점차 증가하고 있는 젊은층과 여성 초보 골퍼들이 골프를 배워가는 과정에서 자세의 어려움, 골프 자체의 지루함, 더딘 실력 향상 등의 이유로 골프에 대한 흥미를 잃고 골프를 포기하는 사례가 많아 이를 보완하기 위한 보조기구를 개발하는 것이 목적이다. 이를 위해 먼저 골프채 그립 하단에 각종 센서를 탑재한 하드웨어 장치를 부착하여 골퍼의 스윙 자세와 비거리 등의 데이터를 수집, 전달할 수 있는 플랫폼을 설계하였다. 이후 이러한 데이터들을 분석, 보관할 수 있는 스마트폰 앱을 개발하고 연동하여 골퍼의 자세를 식별하고 자세를 스스로 교정할 수 있도록 하였다. 아울러 스마트폰 앱은 자기 비교와 타인 비교 콘텐츠를 통해 게임적 요소를 가미하여 초보 골퍼들의 지속적 운동참여를 위한 내적 동기부여도 제공할 수 있다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.68-76
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• 2018

표적 우선순위 할당은 다수의 표적이 존재하는 전술 환경에서 다기능 레이다(Multifunction Radar: MFR)가 중요한 표적을 추적하고 레이다 자원을 효율적으로 관리하기 위해 필요한 기능이다. 본 논문에서는 레이다에서 수집한 정보로부터 표적에 대한 우선순위를 산출하는 인공 신경망(Artificial Neural Network: ANN) 모델을 구현한다. 더 나아가, 기존의 경사 하강법(gradient descent) 기반 역전파(backpropagation) 알고리즘을 발전시켜 표적 우선순위 할당에 더욱 적합한 최급 강하법(steepest descent) 기반 신경망 학습 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션에서는 훈련 데이터와 신경망의 결과값 사이의 오차와 특정 테스트 시나리오에서 할당된 우선순위의 합리성을 분석하여 제안된 방법의 성능을 확인한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.468-475
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• 2014

추천시스템은 선호 데이터가 대형화, 컴퓨터 처리능력과 추천 알고리즘 등에 의해 실시간 추천이 어려워지고 있다. 이에 따라 추천시스템은 대형 선호데이터를 분산처리 하는 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 하둡 분산처리 플랫폼과 머하웃 기계학습 라이브러리를 이용하여, 선호데이터를 분산 처리하는 방법을 연구하였다. 추천 알고리즘은 아이템 협업필터링과 유사한 동시발생 행렬을 이용하였다. 동시발생 행렬은 하둡 클러스터의 여러 노드에서 분산처리를 할 수 있으며, 기본적으로 많은 계산량이 필요하지만, 분산처리과정에서 계산량을 줄일 수 있다. 또한, 본 논문은 동시발생 행렬처리의 분산 처리과정을 4 단계에서 3 단계로 단순화하였다. 결과로서, 맵리듀스 잡을 감소할 수 있으며, 동일한 추천 파일을 생성할 수 있었다. 또한, 하둡 의사 분산모드를 이용하여 데이터를 처리하였을 때 빠른 처리속도를 보였으며, 맵 출력 데이터가 감소되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.11-22
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• 2020

학점은행제는 평생학습사회를 구현하기 위한 교육 시스템이다. 이 시스템의 조건을 충족한 학습자는 전문대, 4년제 대학교의 학위와 동등한 학사 학위를 취득할 수 있다. 이 학습자의 학점과 학위 정보는 중앙 기관에 기록되어 관리되고 있다. 그러나 이러한 시스템은 중앙관리로 인해 해킹 등과 같은 보안 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 블록체인 기술을 기반으로 학점과 학위 정보를 관리할 수 있는 학점은행제 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 학점과 학위 정보는 블록에 저장되고 영구적인 방식으로 공개 원장에 기록된다. 블록들은 해킹과 조작 등의 보안 문제를 개선하기 위해 분산 네트워크 환경에서 블록체인 형식으로 연결되어진다. 또한 중앙 기관의 기능들이 네트워크 참여자들에게 분산되기 때문에 학점 은행 관리의 효율성이 증대될 수 있다. 제안된 시스템의 프로토타입은 Go-Ethereum 플랫폼에서 구현되었으며 스마트 컨트랙트를 사용하여 참여기관 간의 블록체인 정보를 실험적으로 검증하였다.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제21권8호
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• pp.874-883
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• 2011

Many studies have shown that the steamed root of Rehmannia glutinosa (SRG), which is widely used in the treatment of various neurodegenerative diseases in the context of Korean traditional medicine, is effective for improving cognitive and memory impairments. The purpose of this study was to examine whether SRG extracts improved memory defects caused by administering scopolamine (SCO) into the brains of rats. The effects of SRG on the acetylcholinergic system and proinflammatory cytokines in the hippocampus were also investigated. Male rats were administered daily doses of SRG (50, 100, and 200 mg/kg, i.p.) for 14 days, 1 h before scopolamine injection (2 mg/kg, i.p.). After inducing cognitive impairment via scopolamine administration, we conducted a passive avoidance test (PAT) and the Morris water maze (MWM) test as behavioral assessments. Changes in cholinergic system reactivity were also examined by measuring the immunoreactive neurons of choline acetyltransferase (ChAT) and the reactivity of acetylcholinesterase (AchE) in the hippocampus. Daily administration of SRG improved memory impairment according to the PAT, and reduced the escape latency for finding the platform in the MWM. The administration of SRG consistently significantly alleviated memory-associated decreases in cholinergic immunoreactivity and decreased interleukin-$1{\beta}$ (IL-$1{\beta}$) and tumor necrosis factor-${\alpha}$ (TNF-${\alpha}$) mRNA expression in the hippocampus. The results demonstrated that SRG had a significant neuroprotective effect against the neuronal impairment and memory dysfunction caused by scopolamine in rats. These results suggest that SRG may be useful for improving cognitive functioning by stimulating cholinergic enzyme activities and alleviating inflammatory responses.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.41-51
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• 2018

본 연구는 향후 변화될 교육의 방향에 대응하여 국내 디지털 문화유산 교육의 방향도 변화해야 함을 논하고자 하였다. 그에 따라 디지털 문화유산 교육의 개념과 유형을 논하고, 해외의 대표 사례들을 분석하여 각 유형별 프로그램의 특정들을 분석하였다. 이를 통해, 국내에서는 아직 다양하게 이루어지지 않고 있는 디지털 문화유산 교육 프로그램에 대해 향후 나아가야 할 방향을 제안하고자 하였다. 현재 국내의 디지털 문화유산 교육 프로그램은 대부분 문화유산에 대한 소개를 디지털 플랫폼을 통해 일방적으로 제공하는 차원에서 이루어지고 있다. 본 연구에서는 해외 문헌과 대표 사례연구를 통해 디지털 문화유산 교육이 학습자의 역사적 사고력을 향상시키며 디지털 리터러시와 같은 교육적 능력도 함양하는 가치를 지니고 있음을 파악하였다. 즉, 디지털 문화유산 교육은 단순히 기존의 문화유산 교육에 디지털 기기가 추가됨을 의미하는 것이 아닌 문화유산 교육의 본질을 디지털 속성에 대한 이해를 바탕으로 접목하여 문화유산에 대한 지식교육뿐만 아니라 미래 교육이 지향하는 인포멀 러닝의 다양한 형태로 도출되어야 하는 것이다. 본 연구는 현재의 디지털 문화유산 교육에 대한 분석 및 미래 방향성에 대한 제언을 통해 앞으로 미래형 디지털 문화유산 교육의 기초연구가 되고자 한다.

• 융합정보논문지
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• 제10권6호
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• pp.35-40
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• 2020

미래 사회로 접어들면서, 건강한 삶의 증대를 위한 노력은 현대인들의 주요 관심 분야이다. 특히, ICT 기술과 경쟁력 있는 의료산업 환경을 융합하여 건강한 삶을 위한 기술 개발은 차세대 성장 동력으로 자리잡고 있다. 따라서, 본 논문에서는 건강 검진 프로세스에서 검진 결과에 대한 인공지능 기반의 데이터 분석을 적용하여 종합 판정의 신뢰성을 향상시킬 수 있는 지식 베이스 모델링을 구축하는 연구를 수행하였다. 이를 위해, 딥러닝 분석을 통한 알고리즘을 설계하여 검사 결과지수를 산출, 검증하고, 판정 지식을 통한 종합 검진 정보를 제공하는 모델링을 연구하였다. 제안한 모델링의 적용을 통해, 국민 건강에 대한 빅데이터 분석, 활용이 가능하여 의료비 절감 및 건강 증대의 효과를 기대할 수 있다.