• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.205-208
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• 2023

양식장에서 최적의 생육환경을 유지할 수 있는 제어시스템 개발을 위해 수질에 영향을 미치는 요인들의 상관관계 분석을 위한 머신러닝 모델을 개발하고자 한다. 데이터간의 상관관계 분석 및 예측모델 생성을 위해 알고리즘의 결정계수와 MSE, RMSE 등의 수치를 통하여 데이터의 적합성을 검증하고자 한다.

• Biomolecules & Therapeutics
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• 제5권2호
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• pp.215-221
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• 1997

In an effort to screen new selective antitumor agents from the broth of soil microorganism, cytotoxicity oriented screening was performed against tumor cells and 3 compounds (Compound 1, 2 and 3) were isolated from Sreptomyces parvullus ISP 5048 and their chemical structures were determined. Among these compounds, Compound 2 showed the highest cytotoxicity against P388Dl and L1210. While the $IC_{50}$/ values of compound 2 against P388Dl and L1210 were 0.073$\mu$g/ml and 0.07$\mu$g/ml, respectively, and the $IC_{50}$/ value of Compound 3 was 0.17$\mu$g/ml against human lung cancer cells, A549, the cytotoxicity of Compound 2 and 3 against normal cell line, Vero E6 cell was about 4- and 8-fold lower than that of adriamycin. Based on the chemical analysis data, Compound 3 was octacosamicine A, a known antibiotic, which was reported by Dobasih et al. (1988). Taken together the results demonstrated that Compound 2 and Compound 3 has the possibility to be developed as antitumor agent because of its potent cytotoxicity as well as high selectivity against various cancer cell lines.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.49-57
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• 2020

현대사회는 21세기 초반 지식정보사회를 지나 지능정보사회로 바뀌어 가고 있다. 본 연구에서는 지능정보사회에서 요구되는 학습자의 핵심역량을 신장시키기 위하여 인공지능의 한 분야인 머신러닝을 기반으로 소프트웨어 교육 교수-학습 모형을 개발하였다. 본 모형은 인공지능 자체에 대한 학습의 부담감을 줄이고, 머신러닝을 활용하여 문제를 해결하는 과정에서 핵심역량을 신장시키는 것에 중점을 두었다. 개발된 모형의 구체적인 단계는 문제인식 및 분석, 데이터 수집, 데이터 가공 및 선별, ML모델 훈련 및 평가, ML프로그래밍, 적용 및 해결, 공유 및 환류의 7단계로 구성되어 있다. 본 연구에서 개발한 모형을 학생과 학부모를 대상으로 적용한 결과 긍정적인 반응을 얻을 수 있었으며, 이를 통해 머신러닝 기반의 소프트웨어 교육 프로그램의 개발 및 운영에 작은 밑거름을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

• 응용통계연구
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• 제27권6호
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• pp.1003-1016
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• 2014

조사를 통하여 수집된 자료에 기반하여 분석을 수행하는데 있어서 결측값에 대한 적절한 대체 방법은 보다 정확한 결과를 얻기 위한 매우 중요한 절차이다. 본 연구에서는 모형에 기반하여 결측자료에 대한 대체방법과 모형 추정방법을 다루었다. 특히 최대우도추정 방법의 적용에서 발생할 수 있는 변방값 문제(bounday soluntion problem)를 해결하기 위하여 베이지안 방법을 적용하였다. 분석된 결과를 바탕으로 하여 예측을 수행한 후 결측체계에 따른 정확성 비교를 수행하여 결측체계에 따른 결측모형의 선택 문제를 다루었다. 예측의 정확도를 측정하기 위하여 Bautista 등 (2007)이 제안한 MWPE(modified within precinct error) 이용하여 비교를 수행 하였다. 본 연구에서 제시된 방법들은 2012년에 시행된 제 18대 대통령 선거 당일 시행된 출구조사의 자료를 적용하여 분석을 수행하였다. 분석 결과 임의결측체계의 가정에 따른 결과가 비임의체계 가정에 따른 결과보다 예측의 정확도가 더 높았다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.337-340
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• 2005

Context-awareness techniques in ubiquitous computing environment provide various services to users who need to get information via the analysis of collected information from sensors in a spatial area. Context-awareness has been increased in ubiquitous computing and is applied to many different applications such as disaster management system, intelligent robot system, transportation management system, shopping management system, and digital home service. Many researches have recently focused on services that provide the appropriate information, which are collected from Internet by different kinds of sensors, to users according to context of their surrounding environment. In this paper, we propose an abstraction model to manage the large-scale contextual information and their metadata which are collected from different kinds of in-situ sensors in a spatial area and are presented them on the web. This model is composed of the modules expressing functional elements of sensors using sensorML(Sensor Model Language) based on XML language and the modules managing contextual information, which is transmitted from the sensors.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권11호
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• pp.19-27
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• 2022

본 연구에서는 시계열 데이터 이상 탐지 수행을 위한 MLOps(Machine Learning Operations) 워크플로를 기술하고 관리할 수 있는 언어와 플랫폼을 제안한다. 시계열 데이터는 IoT 센서, 시스템 성능 지표, 사용자 접속량 등 많은 분야에서 수집되고 있다. 또한, 시스템 모니터링 및 이상 탐지 등 많은 응용 분야에 활용 중이다. 시계열 데이터의 예측 및 이상 탐지를 수행하기 위해서는 분석된 모델을 빠르고 유연하게 운영 환경에 적용할 수 있는 MLOps 플랫폼이 필요하다. 이에, 최근 데이터 분석에 많이 활용되고 있는 Python 기반의 AMML(AI/ML Modeling Language)을 개발하여 손쉽게 MLOps 워크플로를 구성하고 실행할 수 있도록 제안한다. 제안하는 AI MLOps 플랫폼은 AMML을 이용하여 다양한 데이터 소스(R-DB, NoSql DB, Log File 등)에서 시계열 데이터를 추출, 전처리 및 예측을 수행할 수 있다. AMML의 적용 가능성을 검증하기 위해, 변압기 오일 온도 예측 딥러닝 모델을 생성하는 워크플로를 AMML로 구성하고 학습이 정상적으로 수행됨을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권5호
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• pp.755-764
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• 2005

생명체의 주된 기능 요소인 유전자를 모두 식별하는 작업의 중요성이 증가함에 따라, 최근에 유전자 예측도구들이 활발히 개발되고 있다. 그러나 유전자 예측 프로그램들은 예측 결과를 그들 고유의 형식으로 제공하여 사용자가 그 결과를 이해하기 위해서는 상당히 많은 추가적인 노력이 필요하다. 따라서 유전자 예측결과에 대한 표준화된 표현과 유전자 데이터 집합에 대한 예측결과를 자동으로 계산하는 방법을 지원하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 다양한 유전자 예측 정보에 대한 효과적인 XML 표현과 이를 바탕으로 예측된 유전자 결과를 자동으로 분석하는 in 기반 분석 도구에 대하여 기술한다. 개발된 도구는 유전자 예측도구를 사용하는 사용자들이 편리하게 예측결과를 분석하고 예측결과에 대한 통계결과를 자동으로 산출할 수 있도록 지원한다. 도구의 유용성을 보여주기 위하여 널리 사용되는 유전자 예측 도구인 GenScan과 GeneID의 처리결과를 개발된 도구에 적용시켜 보았다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제36권5호
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• pp.228-234
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• 2015

The balance ability significantly decreased in the elderly because of deterioration of the neural musculature regulatory mechanisms. Several studies have investigated methods of improving balance ability using real-time systems, but it is limited by the expensive test equipment and specialized resources. Recently, Kinect system based on depth data has been applied to address these limitations. Little information about accuracy/inaccuracy of Kinect system is, however, available, particular in motion analysis for evaluation of effectiveness in rehabilitation training. Therefore, the aim of the current study was to evaluate accuracy/inaccuracy of Kinect system in specific rotational movement for balance rehabilitation training. Six healthy male adults with no musculoskeletal disorder were selected to participate in the experiment. Movements of the participants were induced by controlling the base plane of the balance training equipment in directions of AP (anterior-posterior), ML (medial-lateral), right and left diagonal direction. The dynamic motions of the subjects were measured using two Kinect depth sensor systems and a three-dimensional motion capture system with eight infrared cameras for comparative evaluation. The results of the error rate for hip and knee joint alteration of Kinect system comparison with infrared camera based motion capture system occurred smaller values in the ML direction (Hip joint: 10.9~57.3%, Knee joint: 26.0~74.8%). Therefore, the accuracy of Kinect system for measuring balance rehabilitation traning could improve by using adapted algorithm which is based on hip joint movement in medial-lateral direction.

• 지질공학
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• 제30권3호
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• pp.315-325
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• 2020

이 연구는 도로 비탈면에서 발생하는 산사태의 확률론적 예측에 기반된 산사태 발생에 영향을 미치는 인자의 중요도 산정 및 예측 모델을 개발하는 것이다. 산사태 예측 모델을 개발하기 위해 한반도 전 지역을 대상으로 2007년부터 2020년까지 조사된 30,615사면의 현장조사 자료를 활용하였다. 전체 131개의 변수 인자 중 지형인자 17개, 지질인자 114개(기반암 89개를 포함), 도로와의 이격거리를 사용하였다. 산사태 발생에 영향을 미치는 인자를 자동화된 머신러닝인 AutoML을 실시하여 예측 성능이 뛰어난 XRT(extremely randomized trees)를 선정하였다. 변수 중요도 분석결과 지형적 요인 10개, 지질인자 9개, 사회적 영향성인 도로와의 이격 거리와 관련된 항목순으로 급경사지 불안정에 가장 많은 영향을 주는 것으로 분석되었다. 개발된 모델의 신뢰성 검증을 수행한 결과 AUC 83.977%의 예측율을 확보한 것으로 나타났다. 이 모델은 산사태 이력을 기반으로 한 현장조사 자료만을 이용하여 변수 중요도의 순위를 도출함으로써 그에 따른 산사태 발생 가능성을 확률적 및 정량적으로 평가하였다. 향후 의사 결정자들에게 현장조사를 통한 사면진단 안전평가 시 신뢰성 있는 근거를 제공하리라 판단된다.

• 한국임상수의학회지
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• 제32권6호
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• pp.486-490
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• 2015

이차원 초음파는 심장 기능의 평가에 있어 널리 이용되어지고 있다. 심혈관계 질환의 진단을 위해서는 좌심실 내강의 영상화가 필수적이다. SonoVue$^{TM}$는 육불화황 가스로 안정화된 새로 나온 조영제이다. 현재 이 초음파 조영제를 이용하여 활발한 연구가 진행되고 있으나, 개에서 진단을 위한 가장 효율적인 용량에 대한 연구가 없었다. 이 연구의 목적은 SonoVue$^{TM}$ 조영제를 이용하여 좌심실 내강의 영상화에 있어 효율적인 용량을 찾는데 있다. 열 마리의 건강한 비글 성견을 실험에 이용하였다. 본 연구에서는 조영제의 용량을 각 0.03 ml/kg, 0.05 ml/kg 그리고 0.1 ml/kg 으로 사용하여 각 용량에서의 좌심실 내강의 영상화 되는 시간을 비교하였다. 내강이 영상화되는 시간의 측정은 segmental score를 이용하였다. Segmental score법은 좌심실 내강을 6개의 가상의 구역으로 나누고 각 구역이 영상화되는 것을 수치화 하는 방법이다. 본 연구에서는 일반적으로 유의성이 있다고 할 수있는 segmental score가 5이상일 때의 시간을 측정하였다. 그리고 재연성의 평가를 위해 3명의 관찰자가 실험에 동참하였다. 측정치의 통계분석은 SPSS 14.0버전에서 일원배치 분산분석과 Scheffe 다중 비교를 이용하였다. 각 용량에서(0.03 ml/kg, 0.05 ml/kg, 0.1 ml/kg) 좌심실이 영상화 되는 평균 시간은 3.54초, 6.15초, 24.39초로 나타났다. 표준편차는 각 용량별 2.14124, 2.61205, 11.09802로 나타났다. 실험에 참여한 모든 동물에서 과민 반응, 심마진, 혈관 부종 등의 부작용이 나타나지 않았다. 결론적으로 소노뷰 조영제를 이용하여 좌심실 내강의 영상화시 가장 효율적인 조영제의 용량은 단위체중당 0.1 ml/kg이며, 이 용량에서 재연성 역시 가장 높았다.