• 제목/요약/키워드: Multimodal studies

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Enhancing Acute Kidney Injury Prediction through Integration of Drug Features in Intensive Care Units

  • Gabriel D. M. Manalu;Mulomba Mukendi Christian;Songhee You;Hyebong Choi
    • International journal of advanced smart convergence
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    • 제12권4호
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    • pp.434-442
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    • 2023
  • The relationship between acute kidney injury (AKI) prediction and nephrotoxic drugs, or drugs that adversely affect kidney function, is one that has yet to be explored in the critical care setting. One contributing factor to this gap in research is the limited investigation of drug modalities in the intensive care unit (ICU) context, due to the challenges of processing prescription data into the corresponding drug representations and a lack in the comprehensive understanding of these drug representations. This study addresses this gap by proposing a novel approach that leverages patient prescription data as a modality to improve existing models for AKI prediction. We base our research on Electronic Health Record (EHR) data, extracting the relevant patient prescription information and converting it into the selected drug representation for our research, the extended-connectivity fingerprint (ECFP). Furthermore, we adopt a unique multimodal approach, developing machine learning models and 1D Convolutional Neural Networks (CNN) applied to clinical drug representations, establishing a procedure which has not been used by any previous studies predicting AKI. The findings showcase a notable improvement in AKI prediction through the integration of drug embeddings and other patient cohort features. By using drug features represented as ECFP molecular fingerprints along with common cohort features such as demographics and lab test values, we achieved a considerable improvement in model performance for the AKI prediction task over the baseline model which does not include the drug representations as features, indicating that our distinct approach enhances existing baseline techniques and highlights the relevance of drug data in predicting AKI in the ICU setting.

모바일 테크놀로지 활용 탐구기반 야외조사활동의 설계와 적용: 경주 양동마을을 사례로 (The Design and Application of an Inquiry-based Fieldwork Program using Wireless Mobile Devices to Investigate the Impacts of Tourism on Yangdong Village)

  • 이종원;오선민
    • 대한지리학회지
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    • 제51권6호
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    • pp.893-914
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    • 2016
  • 본 연구의 목적은 경주 양동마을의 지속가능발전을 주제로 탐구기반 야외조사활동 프로그램을 개발하고 현장적용 연구를 통해 프로그램을 평가하는 것이다. 효과적인 탐구기반 야외조사활동의 설계를 위해서는 탐구질문, 조사대상 지역, 모바일 테크놀로지의 역할, 학습활동 및 산출물 설계, 교사의 역할에 대한 이해가 중요하다. 양동마을은 2010년 세계문화유산으로 지정된 이후 급격한 변화를 겪고 있으며, 학생들은 양동마을에서 가옥의 변화를 조사하고, 주민들을 인터뷰하고, 마을에서 변해야 하는 것과 변하지 말아야 하는 것을 조사한다. 학생들의 야외 데이터 수집을 지원하기 위해 모바일 테크놀로지(예, Collector for ArcGIS)가 활용되었다. 프로그램은 2016년 2월 고등학교 답사동아리 학생들(N=21)이 참여해 현장적용 연구가 진행되었다. 학생들의 사전-사후활동, 야외에서의 데이터 수집활동이 관찰되었으며, 학생들이 수집한 데이터와 제작한 산출물을 분석하였다. 프로그램 참여를 통해 학생들은 양동마을에 대한 지식과 가치가 높아졌을 뿐 아니라 과정에 대해서도 만족과 즐거움을 표시했다. 모바일 테크놀로지의 활용은 탐구기반 야외조사활동에서 학습활동의 실제성을 높여주고, 학생들 간 협력을 원활하게 하며, 공유가 가능한 디지털 형태의 산출물 생산을 지원한다.

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리뷰 데이터와 제품 정보를 이용한 멀티모달 감성분석 (Multimodal Sentiment Analysis Using Review Data and Product Information)

  • 황호현;이경찬;유진이;이영훈
    • 한국전자거래학회지
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    • 제27권1호
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    • pp.15-28
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    • 2022
  • 최근 의류 등의 특정 쇼핑몰의 온라인 시장이 크게 확대되면서, 사용자의 리뷰를 활용하는 것이 주요한 마케팅 방안이 되었다. 이를 이용한 감성분석에 대한 연구들도 많이 진행되고 있다. 감성분석은 사용자의 리뷰를 긍정과 부정 그리고 필요에 따라서 중립으로 분류하는 방법이다. 이 방법은 크게 머신러닝 기반의 감성분석과 사전기반의 감성분석으로 나눌 수 있다. 머신러닝 기반의 감성분석은 사용자의 리뷰 데이터와 그에 대응하는 감성 라벨을 이용해서 분류 모델을 학습하는 방법이다. 감성분석 분야의 연구가 발전하면서 리뷰와 함께 제공되는 이미지나 영상 데이터 등을 함께 고려하여 학습하는 멀티모달 방식의 모델들이 연구되고 있다. 리뷰 데이터에서 제품의 카테고리와 사용자별로 사용되는 단어 등의 특징이 다르다. 따라서 본 논문에서는 리뷰데이터와 제품 정보를 동시에 고려하여 감성분석을 진행한다. 리뷰를 분류하는 모델로는 기본 순환신경망 구조에서 Gate 방식을 도입한 Gated Recurrent Unit(GRU), Long Short-Term Memory(LSTM) 그리고 Self Attention 기반의 Multi-head Attention 모델, Bidirectional Encoder Representation from Transformer(BERT)를 사용해서 각각 성능을 비교하였다. 제품 정보는 모두 동일한 Multi-Layer Perceptron(MLP) 모델을 이용하였다. 본 논문에서는 사용자 리뷰를 활용한 Baseline Classifier의 정보와 제품 정보를 활용한 MLP모델의 결과를 결합하는 방법을 제안하며 실제 데이터를 통해 성능의 우수함을 보인다.

정보보안을 위한 생체 인식 모델에 관한 연구 (A Study on Biometric Model for Information Security)

  • 김준영;정세훈;심춘보
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제19권1호
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    • pp.317-326
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    • 2024
  • 생체 인식은 사람의 생체적, 행동적 특징 정보를 특정 장치로 추출하여 본인 여부를 판별하는 기술이다. 생체 인식 분야에서 생체 특성 위조, 복제, 해킹 등 사이버 위협이 증가하고 있다. 이에 대응하여 보안 시스템이 강화되고 복잡해지며, 개인이 사용하기 어려워지고 있다. 이를 위해 다중 생체 인식 모델이 연구되고 있다. 기존 연구들은 특징 융합 방법을 제시하고 있으나, 특징 융합 방법 간의 비교는 부족하다. 이에 본 논문에서는 지문, 얼굴, 홍채 영상을 이용한 다중 생체 인식 모델의 융합 방법을 비교 평가했다. 특징 추출을 위해VGG-16, ResNet-50, EfficientNet-B1, EfficientNet-B4, EfficientNet-B7, Inception-v3를 사용했으며, 특성융합을 위해 'Sensor-Level', 'Feature-Level', 'Score-Level', 'Rank-Level' 융합 방법을 비교 평가했다. 비교평가결과 'Feature-Level' 융합 방법에서 EfficientNet-B7 모델이 98.51%의 정확도를 보이며 높은 안정성을 보였다. 그러나 EfficietnNet-B7모델의 크기가 크기 때문에 생체 특성 융합을 위한 모델 경량화 연구가 필요하다.

휴지기 뇌파의 구역별 주파수 분석 (Spectral Analysis of Resting EEG in Brain Compartments)

  • 이미경
    • 수면정신생리
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    • 제27권2호
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    • pp.67-76
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    • 2020
  • 목 적 : 뇌가 성숙해감에따라, 비대칭과 편측성역시 기능적, 효율적인 관점에서 볼 때, 성숙과 더불어 정보처리를 효과적으로 하기 위한 과정이라 할 수 있다. 인지적 복잡성이 높아지는 시기인 6~9세와 14~17세 사이의 뇌의 변화를 휴지기 뇌파를 주파수 분석을 하여 알아 본다. 방 법 : 본 연구는 6~9세(n = 24)와 14~17세(n = 26)의 피험자들의 뇌파는 공개된 자료(Multimodal Resource for Studying Information Processing in the Developing Brain, MIPDB)를 분석하였고, 정신과적 질환이 있거나, 잡파가 심한 뇌파의 피험자는 제외하여 최종적으로 6~9세(n = 14)와 14~17세(n = 11)을 대상으로, EEGlab을 이용하여 뇌파를 분석하였고, 적어도 2분이상의 휴지기 뇌파 중 눈을 감은 상태의 뇌파를 이용하여 주파수 분석을 하였다. 뇌의 구역을 총 9구획으로 나눠서 주파수 분석을 하여, 주파수별 비대칭성과 편측성을 측정하였다. 결 과 : 전반적으로 서파의 파워는 나이가 어릴수록 높았으며, 이 현상은 절대파워와 상대파워에 상관없이 나타났다. 베타밴드의 상대파워는 좌우 편측성없이 14~17세 그룹이 높았다. 비대칭성의 경향은 휴지기 뇌파에서 세타밴드와 알파밴드의 상대파워에서만 두 그룹간의 차이가 관찰되었으며, 세타파는 왼쪽 전두엽 구획에서 14~17세군이 오른쪽 전두엽구획에 비해서 높게 측정되었고, 이 현상은 두정엽 구획으로 갈 수록 반대의 경향, 즉 두정엽 구획에서는 오른쪽 세타밴드파워가 왼쪽의 세타밴드파워에비해서 높게 측정되었다. 알파밴드의 상대파워는 두정엽구획에서 왼쪽의 파워가 오른쪽의 파워보다 높게 측정되었다. 편측성을 보이는 주파수는 알파밴드였으며, 절대파워와 상대파워 모두에서 왼쪽의 알파밴드파워가 오른쪽에 비해서 높게 나타났으며 그 차이가 통계적으로 유의미하였다. 결 론 : 6~9세의 피험자들에 비해서 14~17세의 피험자들은 성장기를 거치며 비교적 수준이 높은 인지기능 및 수행기능을 하게 되고, 이 기능과 관련하여 베타밴드와 알파밴드가 이 변화를 반영한다고 볼 수 있다.

슬관절 전외측인대의 해부학, 생역학, 수술법 및 임상적 결과 (Anterolateral Ligament of the Knee: Anatomy, Biomechanics, Techniques, and Clinical Outcome)

  • 김성환;이태협;박용범
    • 대한정형외과학회지
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    • 제55권4호
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    • pp.281-293
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    • 2020
  • 전방십자인대 재건술은 슬관절 수술 중에서 흔하게 시행되는 수술 중 한가지이나 해부학 및 생역학에 대한 이해가 증가하여 수술 기법의 다양한 변화가 있었음에도 수술 실패는 7%-16% 정도로 보고되고 있어 회전 불안정성에 대한 관심은 지속적으로 강조되고 있다. 최근 들어 전외측인대가 회전 불안정성에 대한 2차적인 지지 구조물로 많은 관심을 받고 연구되고 있다. 하지만 아직까지 전외측인대의 해부학적 형태, 생역학 및 임상 결과에 있어서 논란이 있다. 전외측인대는 대퇴골 외상과 부위에서 경골 근위부의 Gerdy's 결절과 비골 골두 사이에서 슬관절 전외측으로 주행하는 구조물로 알려져 있으며 생역학적 연구에서 경골의 내회전에 따라 전외측인대의 긴장도가 증가하는 슬관절 회전안정성에 기여를 하는 구조물로 알려져 있다. 전외측인대 손상의 진단은 신체검사, 방사선적 검사, 자기공명영상 등의 다양한 검사를 이용하여 종합적으로 판단하며 그중 주로 pivot-shift 검사와 자기공명영상의 결과를 종합하여 진단하게 된다. 최근에는 장경인대의 Kaplan 섬유 등과 같이 전외측인대 복합체로 판단하기도 하며 그 구조물들의 손상여부를 각각 고려하기도 한다. 치료에 있어서 다양한 수술법이 소개되어 사용되고 있고, 연구마다 다른 수술의 적응증을 제시하고 있는 실정으로 최근의 임상적 연구에서 회전 불안정성에 있어 긍정적인 효과를 보고하였지만 앞으로 더 많은 연구가 진행되어야 전외측인대를 강화하는 외측 강화 술식의 유용성에 대한 정확한 평가가 될 수 있을 것으로 판단된다.

장소 정보를 학습한 딥하이퍼넷 기반 TV드라마 소셜 네트워크 분석 (Social Network Analysis of TV Drama via Location Knowledge-learned Deep Hypernetworks)

  • 남장군;김경민;장병탁
    • 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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    • 제22권11호
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    • pp.619-624
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    • 2016
  • Social-aware video는 자유로운 스토리 전개를 통해 인물들간의 관계뿐만 아니라 경제, 정치, 문화 등 다양한 지식을 사람에게 전달해주고 있다. 특히 장소에 따른 사람들간의 대화 습성과 행동 패턴은 사회관계를 분석하는데 있어서 아주 중요한 정보이다. 하지만 멀티모달과 동적인 특성으로 인해 컴퓨터가 비디오로부터 자동으로 지식을 습득하기에는 아직 많은 어려움이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 기존의 연구에서는 딥하이퍼넷 모델을 사용하여 드라마 등장인물의 시각과 언어 정보를 기반으로 계층적 구조를 사용해 소셜 네트워크를 분석하였다. 하지만 장소 정보를 사용하지 않아 전반적인 스토리로부터 소셜 네트워크를 분석할 수밖에 없었다. 본 논문에서는 기존 연구를 바탕으로 장소 정보를 추가하여 각 장소에서의 인물 특성을 분석해 보았다. 본 논문에서는 총 4400분 분량의 TV드라마 "Friends"를 사용했고 C-RNN모델을 통해 등장인물을 인식하였으며 Bag of Features로 장소를 분류하였다. 그리고 딥하이퍼넷 모델을 통해 자동으로 소셜 네트워크를 생성하였고 각 장소에서의 인물 관계 변화를 분석하였다.

의과대학생의 VARK 학습양식과 성별, 학년, 학업성취도간의 차이분석 (Assessment of VARK Learning Styles in Medical School and the Influence of Gender Status, Academic Achievement)

  • 유효현;김영전
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제19권11호
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    • pp.144-152
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    • 2019
  • 학습양식은 정보를 습득하고 처리하며 해석하고 조직화하는 도구를 의미한다. VARK(Visual Auditory Read Kinesthetic, VARK) 학습양식은 사용하는 감각양식에 따라 시각, 청각, 읽기/쓰기, 운동감각으로 구분된다. 국내 의과대학에서는 학습자 중심의 학습이 강조되지만 학습자의 VARK 학습양식에 대한 연구는 거의 없다. 본 연구에서는 국내 의과대학 학생을 대상으로 VARK 학습양식을 조사하여 각 학습유형과 성별, 학업성취 수준이 어떤 관계를 가지고 있는지 파악하고자 하였다. 본 연구의 대상은 전북지역 C의과대학·의학전문대학원에 재학 중인 394명의 학생이다. 학습양식검사는 VARK 웹 사이트에서 제공하는 Fleming이 개발한 VARK 검사지© 7.0 한국어버전, 총 16문항이다. 학업성취도는 표준화점수(t점수)로 변환하여 사용하였으며 학습유형에 대한 빈도분석과 집단별 비교를 위한 교차분석 및 분산분석(t-test, ANOVA)을 실시하였다. 연구 결과 학습선호 양식은 단일형이 87명(22.1%), 다중형이 307명(77.9%)이다. 남학생과 여학생 모두 4개 연합형인 VARK를 가장 선호하였다. 성별에 따른 전체 학습양식의 유의미한 차이는 없었다. 의학과 1학년은 단일형이 가장 낮고(8.8%), VARK 유형이 가장 높은 반면(47.8%), 의학과 4학년은 단일형이 가장 높고(30.7%), VARK 4개 연합유형(19.8%)과 3개 연합유형(19.8%)이 가장 낮았다. 모든 학습유형에서 학업성취도 차이는 확인되지 않았다(F=1.09, p=0.37). 의과대학 학생의 학습양식의 선호 결과는 추후 학습자 중심의 다양한 교수전략을 적용하는 기초 자료로서 의미가 있다.

한류 컨텐츠의 원형으로서의 서사적 블록버스터 발라드 뮤직 비디오 고찰 (From Multivalent Mediality to Cross-Sector Synergy: The Archetypal Function of Dramatized Blockbuster Ballad Music Videos in Hallyu Entertainment)

  • 신혜린
    • 문화경제연구
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    • 제20권1호
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    • pp.21-50
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    • 2017
  • 한류의 부상은 한국 미디어 엔터테인먼트 산업의 경이적인 성공에 대한 수많은 역사적/문화적 학술 연구가 쏟아져 나오는 결과를 가져왔다. 그 중 대부분이 텔레비전 드라마 또는 대중음악에 대한 내용으로, 단편 영화에 가까운 매체로서 복합장르적 특성을 지닌 뮤직 비디오는 인기 한류 컨텐츠의 원형이자 선구적 형태라 할 요소가 다분함에도 불구하고 큰 주목을 받지 못하고 있는 실정이다. 사회적/정치적/경제적인 급변기였던 1990년대 초-중기, 한국 엔터테인먼트 미디어 산업은 이전에 비해 다양해진 젊은 세대의 관심 분야와 라이프스타일, 그리고 유동적인 생활 패턴을 반영해 정적인 시청 문화에 얽매이지 않는 새로운 컨텐츠를 필요로 했다. 한편, 케이블 텔레비전과 고속 인터넷 서비스가 보편화되면서 소비자들의 시간적 여유가 늘어나고 기반 설비에 대한 접근성 또한 높아지는 추세였다. 이와 같은 소비 인구의 규모, 범위, 연결성, 유동성 등의 변화에 대응하기 위해 등장한 것이 당시의 인기 장르였던 트렌디 드라마와 발라드 음악의 장점을 융합한 복합장르-매체인 블록버스터 뮤직 비디오였다. 본 논문은 90년대 당시의 사회적 유동성이 새로운 형태의 컨텐츠 창출과 한국 미디어 문화의 개념, 형태, 그리고 소비 양식에 어떠한 영향을 미쳤는지 고찰하고 블록버스터 뮤직 비디오를 한류 매체/장르의 원형으로 규정함으로써 문화연구적 관점에서 한류 연구의 다양화에 기여하고자 한다.

Pressurized Intraperitoneal Aerosol Chemotherapy (PIPAC) in Gastric Cancer Patients with Peritoneal Metastasis (PM): Results of a Single-Center Experience and Register Study

  • Gockel, Ines;Jansen-Winkeln, Boris;Haase, Linda;Rhode, Philipp;Mehdorn, Matthias;Niebisch, Stefan;Moulla, Yusef;Lyros, Orestis;Lordick, Florian;Schierle, Katrin;Wittekind, Christian;Thieme, Rene
    • Journal of Gastric Cancer
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    • 제18권4호
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    • pp.379-391
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    • 2018
  • Purpose: Gastric cancer (GC) patients with peritoneal metastasis (PM) have poor prognosis. Pressurized intraperitoneal aerosol chemotherapy (PIPAC) in combination with systemic chemotherapy is a novel treatment option for patients in stage IV of the disease. Materials and Methods: Between November 2015 and June 2018, prospective data collection was performed in 24 patients with GC and PM (median age, 57; range, 44-75 years). These patients underwent 46 PIPAC procedures with a median number of 2 interventions per patient (range, 1-6). A laparoscopic access was used and a combined therapy of cisplatin and doxorubicin aerosol was administered. Results: The median peritoneal carcinomatosis index before the 1st PIPAC was 14 (range, 2-36), and the median ascites volume in patients before the 1st PIPAC was 100 mL (range, 0-6 mL, 300 mL). Eleven patients, who received 2 or more PIPAC procedures, had decreased and stable volumes of ascites, while only 3 patients displayed increasing volume of ascites. The median overall survival was 121 days (range, 66-625 days) after the 1st PIPAC procedure, while 8 patients who received more than 3 PIPAC procedures had a median survival of 450 days (range, 206-481 days) (P=0.0376). Conclusions: Our data show that PIPAC is safe and well tolerated, and that the production of ascites can be controlled by PIPAC in GC patients. Patients, who received 2 or more PIPAC procedures, reported a stable overall quality of life. Further studies are required to document the significance of PIPAC as a palliative multimodal therapy.