• Journal of Cardiovascular Imaging
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• 제26권4호
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• pp.217-225
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• 2018

BACKGROUND: In patients with acute heart failure (AHF), diastolic dysfunction, especially pseudonormal (PN) or restrictive filling pattern (RFP) of left ventricle (LV), is considered to be implicated in a poor prognosis. However, prognostic significance of diastolic dysfunction in patients with ischemic heart disease (IHD) has been rarely investigated in Korea. METHODS: We enrolled 138 patients with IHD presenting as AHF and sinus rhythm during echocardiographic study. Diastolic dysfunction of LV was graded as ${\geq}2$ (group 1) or 1 (group 2) according to usual algorithm using E/A ratio and deceleration time of mitral inflow, E'/A' ratio of tissue Doppler echocardiography and left atrial size. RESULTS: Patients in group 1 showed higher 2-year mortality rate ($36.2%{\pm}6.7%$) than those in group 2 ($13.6%{\pm}4.5%$; p = 0.008). Two-year mortality rate of patient with LV ejection fraction (LVEF) < 40% ($26.8%{\pm}6.0%$) was not different from those with LVEF 40%-49% ($28.0%{\pm}8.0%$) or ${\geq}50%$ ($13.7%{\pm}7.4%$; p = 0.442). On univariate analysis, PN or RFP of LV, higher stage of chronic kidney disease (CKD) and higher New York Heart Association (NYHA) functional class were poor prognostic factors, but LVEF or older age ${\geq}75$ years did not predict 2-year mortality. On multivariate analysis, PN or RFP of LV (hazard ratio [HR], 2.52; 95% confidence interval [CI], 1.09-5.84; p = 0.031), higher stage of CKD (HR, 1.57; 95% CI, 1.14-2.17; p = 0.006) and higher NYHA functional class (HR, 1.81; 95% CI, 1.11-2.94; p = 0.017) were still significant prognostic factors for 2-year mortality. CONCLUSIONS: PN or RFP of LV was a more useful prognostic factor for long-term mortality than LVEF in patients with IHD presenting as AHF.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.96-110
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• 2018

최근 정보통신기술의 발달로 다양한 통행 정보 수집이 용이해지면서, 신규 교통정보 생성에 대한 연구가 주목받고 있다. 그 중 수요 및 교통량에 대한 추정 및 예측은 교통 운영에 필수적인 주요 지표 중 하나로, 특정 지점 혹은 구간의 통행 패턴이 반복됨을 전제로 한다. 기존에는 이러한 통행 규칙성을 증명하기 위해 설문 방식을 사용하였으나, 해당 방식은 높은 비용과 응답자 기억에 의존하는 응답으로 높은 정확도를 확보하기에는 한계가 있었다. 최근 ETC시스템, 스마트카드 등의 방법으로 통행데이터 수집이 용이해지면서, 다양한 시각에서 통행 규칙성을 규명하고자 하는 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 대구광역시의 대규모 경로형 데이터를 분석하여 개별통행자가 여러 날에 걸쳐 공간적으로 유사한 통행사슬을 형성하는 것을 확인하였다. 이를 위하여 공간적 통행 유사성을 새롭게 정의하며, 서열정렬 알고리즘인 Dynamic Time Warping을 이용하여 일별 통행사슬 간 공간적 차이를 산정한다. 또한 산출된 공간적 통행 규칙성을 통해 고정적 교통수요 추정의 지표 및 교통서비스로의 활용방안을 논 하고자 한다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제57권2호
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• pp.274-282
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• 2019

최근 빅데이터 과학은 사회현상 모델링을 통한 예측은 물론 강화학습과 결합하여 산업분야 자동제어까지 응용범위가 확대되고 있다. 이러한 추세 가운데 이미지 영상 데이터 활용연구는 화학, 제조, 농업, 바이오산업 등 다양한 산업분야에서 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 신경망 기술을 활용하여 영상 데이터의 시맨틱 분할 성능을 개선하고자, U-Net의 계산효율성을 개선한 DeepU-Net 신경망에 AutoML 강화학습 알고리즘을 구현한 NASNet을 결합하였다. BRATS2015 MRI 데이터을 활용해 성능 검증을 수행하였다. 학습을 수행한 결과 DeepU-Net은 U-Net 신경망 구조보다 계산속도 향상 뿐 아니라 예측 정확도도 동등 이상의 성능이 있음을 확인하였다. 또한 이미지 시맨틱 분할 성능을 개선하기 위해서는 일반적으로 적용하는 드롭아웃 층을 빼고, DeepU-Net에 강화학습을 통해 구한 커널과 필터 수를 신경망의 하이퍼 파라미터로 선정했을 때 DeepU-Net보다 학습정확도는 0.5%, 검증정확도는 0.3% 시맨틱 분할 성능을 개선할 수 있었다. 향후 본 논문에서 시도한 자동화된 신경망을 활용해 MRI 뇌 영상진단은 물론, 열화상 카메라를 통한 이상진단, 비파괴 검사 진단, 화학물질 누출감시, CCTV를 통한 산불감시 등 다양한 분야에 응용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.7-13
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• 2019

본 연구에서는 이종경량재료의 마찰교반용접을 모사할 수 있는 유한요소 해석모델을 개발하고, 이를 통해 기초분석과 실용적 적용 가능성에 대해 고찰하였다. Coupled Eulerian Lagrangian 에 기반한 유한요소모델을 구성하였으며, 해석 모델은 외연적 시간적분을 이용하여 열-온도, 변위-응력 물리계로 이루어진 다중 물리계를 복합적으로 계산하며, 용접툴 표면과 피용접 재료 간 마찰, 극심한 소성변형으로 인한 열에너지 발생, 그리고, 밑면을 통한 열에너지 소산 등 열발생원과 열전달 메카니즘이 모두 고려되었다. Al6061T6와 AZ61 판재의 맞대기용접을 고려하였으며, 주요 용접변수인 용접 속도와 용접툴 회전속도를 변화시킨 세 가지 조건에 대해 해석을 실시하였다. 각 해석은 피용접물의 온도분포, 결함의 분포, 소성변형률 분포가 출력이 가능하였다. 구축한 모델을 이용한 해석 결과 알루미늄보다는 마그네슘부에서 더 높은 온도가 발생하였으며, 회전속도가 커질수록 최대 온도가 증가하기보다는 알루미늄쪽으로 높은 온도가 분산되어 가는 경향을 보였다. 또한, 회전속도가 커질수록 피용접물 재료가 위로 올라오는 플래시 결함의 경향 예측이 가능하였으나, 툴 주변 결함 형성예측은 메시가 세밀하지 못하여 정확한 결과를 산출하기에는 부족하다고 볼 수 있다. 본 모델은 마찰교반용접 중 발생 가능한 여러 물리계의 여러 물리적 현상을 실제에 가깝게 반영하고 있으며, 실험적으로 밝히기 어려운 기초 분석에 응용될 수 있으나, 1달이 넘는 해석소요시간을 감안하면 실용적으로 최적의 용접조건 도출에 응용되기는 어렵다고 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권2호
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• pp.265-278
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• 2019

Visible Infrared Imaging Radiometer Suite(VIIRS) 센서의 Day and Night Band(DNB) 영상은 야간에 발생하는 인공 및 자연재해 탐지를 통해 신속한 대응을 가능하게 한다. 해양위성센터에서 배포되는 DNB 자료는 달빛의 영향이 보정되지 않았지만 직수신이 가능하기 때문에 빠른 변화탐지에 용이하다. 본 연구에서는 해양위성센터에서 직수신하는 DNB 영상을 사용하여 한반도 도심지 및 산간지에 대하여 달의 위상에 따른 밝기값의 차이를 분석하고, 변화탐지를 위한 달빛 보정 알고리즘을 제안하였다. 기준 영상과 입력 영상에서 토지피복 분류를 고려하여 선택된 화소들 간의 회귀분석을 통한 상대적 보정을 수행하였다. 일일 차분 영상 분석 결과 도심지에서 밝기값 변화는 ${\pm}30$ 라디언스이고, 산간지역은 ${\pm}1$ 라디언스 이하이다. 시계열 자료를 이용한 변화 탐지는 영상간의 좌표 정합오차를 줄이기 위해 시계열 평균 영상을 기반으로 주요 관심 객체를 추출한 후 객체별 변화탐지를 수행하였다. 산간지역에서 발생하는 밝기 변화가 효과적으로 탐지되었으며, 개발된 기술은 실시간 변화 탐지에 활용될 수 있음을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.295-302
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• 2018

얼굴인식(face recognition)은 스마트 감시 시스템, 공항 출입국관리, 스마트 기기의 사용자 인증 등 매우 다양한 용도로 활용되고 있다. 얼굴인식은 패턴인식(pattern recognition), 컴퓨터 비전(computer vision) 등에서 연구가 활발하게 진행되고 있으며 높은 인식 성능을 달성하였다. 하지만 입력된 얼굴영상의 특성(예 : 비 정면 얼굴)에 따라 동일한 얼굴인식 시스템의 성능이 크게 저하될 수 있는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해, 본 논문에서는 얼굴인식 시스템에 입력된 얼굴영상에 대하여 얼굴인식 측면에서의 사용 적합 여부를 판정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은, 사전에 기준으로 정한 적합 얼굴영상들의 최적 조합으로 입력 얼굴영상을 복원하고, 복원 에러를 문턱값과 비교하여 사용 적합 여부를 결정한다. 얼굴영상에 포함된 조명변화가 사용 적합 여부를 판정하는데 미치는 영향을 감소시키기 위해, 기준 적합 얼굴영상들과 입력 얼굴영상들에 조명 보상을 위한 전처리(preprocessing) 과정을 수행한다. 실험결과, 제안하는 방법은 얼굴이 비 정면(non-frontal)인 경우나 얼굴정렬(face alignment)이 부정확한 경우 입력 얼굴영상을 얼굴인식에 부적합으로 판정할 수 있는 것으로 확인되었다. $64{\times}64$ 픽셀 크기의 얼굴영상 한 장을 판정하는데 불과 3ms의 처리시간을 가지므로 적합으로 판정된 입력 얼굴영상에 대해서만 얼굴인식을 수행함으로써 계산시간을 절약하고, 얼굴영상 특성에 따라 인식 성능이 급격히 저하되는 문제를 극복할 수 있을 것으로 기대한다.

• 과학기술학연구
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• 제19권1호
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• pp.91-135
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• 2019

21세기 빅데이터와 알고리즘, 인공지능의 발달로 점점 더 많은 영역에서 우리의 선택과 판단이 외주화(outsourcing)되고 있다. 그렇다면 통계적 모델과 컴퓨터 분석, 그리고 인공지능과 같은 새로운 기술들이 우리의 평가와 선택 활동들을 대체할수록, 우리의 삶에는, 그리고 우리의 정체성에는 어떠한 변화가 일어나는가? 본 논문은 자본주의 발전 과정에서 인간 자아에 대한 경제적, 도덕적 판단을 수행했던 활동, 즉 신용평가(credit rating)의 등장, 통계화와 자동화, 그리고 알고리즘화까지의 변화를 분석했던 연구들을 살펴보며, 이 과정을 추동했던 경제적, 기술적 요인들을 규명하려 할 것이다. 이를 통해 21세기 인간의 정치적, 사회적 가능성의 조건들, 그리고 자본주의 진화 과정에서 나타난 "평가된 자아"라는 새로운 주체들의 특징과 양상을 살펴볼 것이다. 마지막으로 자본주의적, 기술적 힘의 공간에서 형성된 "평가된 자아"가 어떻게 새로운 해방적 가능성을 이끌어낼 수 있는지 간략히 논의하며, 점차 인간의 판단을 대체하고 외주화하고 있는 인공지능 기술의 사회적 정치적 함의에 대해 논의해 볼 것이다.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• 제4권2호
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• pp.75-80
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• 2018

마이크로 그리드 환경에는 변압기, 스위치, 에너지저장장치 등 많은 종류의 전력 설비가 존재하지만, IoT 기술의 발달에 따라 온도, 압력, 습도와 같은 센서 정보를 취득할 수 있는 기회를 제공하고 있다. 기존의 마이크로 그리드 환경에서는 IEC 61850 표준에서 정의하고 있는 MMS 등의 통신 프로토콜을 준용하여 전력 설비와 플랫폼 간 통합 운용되고 있다. 그렇기 때문에 IoT 데이터를 수용하기 위해서는 IEC61850 기반으로 구성된 데이터 수집 장치(FEP)에 IoT 데이터를 연계해 줄 수 있는 게이트웨이 기술이 필요하다. 본 논문에서는 마이크로그리드 운영 시스템 연계를 위한 IEC61850기반 IoT 게이트웨이 플랫폼 프로토타입을 제안하고자 한다. 게이트웨이 플랫폼은 IoT 프로토콜(MQTT, CoAP, AMQP) 인터페이스 모듈과 데이터베이스, IEC61850서버로 구성되어 있다. 데이터베이스의 경우, JSON 데이터를 저장하기 위해 오픈소스 기반의 NoSQL 데이터베이스인 Hbase와 MongoDB를 이용하였다. IoT 프로토콜을 검증하기 위해 라즈베리파이 아두이노 인텔 에디슨 SoC 기반 전력 IoT 디바이스 시뮬레이터를 이용하였고, IEC61850은 Sisco's MMS EASY Lite를 이용하여 IoT 프로토콜과 IEC 61850 프로토콜간의 상호호환성을 검증하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.25-32
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• 2019

본 연구의 목적은 시장에서 ICO에 대한 올바른 투자를 위한 방안을 조사하는 것이다. 이전에는 기업들이 자금조달을 위해서는 은행에서 차입하거나, VC(벤처 캐피탈)과 엔젤 투자자로 부터 출자를 받는 방법들을 주로 사용하였지만, 현재 ICO는 새로운 형태의 자금투자 및 조달 모델로 사용되고 있다. ICO는 블록체인을 기반으로 생성된 토큰 또는 코인을 온라인상에서 공개적으로 판매하여 필요한 자금을 조달하고, 투자자에게 투자금액에 따른 토큰 또는 코인을 지급하여 시장 가치를 제공한다. 본 연구 조사에 따르면, ICO 시장의 한계요인으로 (1) 해당 기업평가의 어려움, (2) 투자의 불확실성, (3) 법적 안전장치 결여, (4) 모집 후의 기업의 안정성 확보방안이 미흡이다. 현재 국내의 경우 ICO를 법적인 테두리에서 보호하지 않아 이를 제도적으로 대응 할 수 있는 방법은 없다. 그럼에도 불구하고 존재하고 있는 ICO 시장에 대한 올바른 투자를 위한 방안을 제시하였다. ICO 투자 시, 투자자는 (1) 투자방법 및 수익성 고려, (2) 투자사기 여부를 다양한 채널로 검증 및 판단(ex. 홈페이지, 구성팀 프로필 등)하고 이를 기반으로 투자가 이루어져야 한다. 본 연구는 새롭게 등장한 ICO 시장에 대한 이해 도모와 이에 자금투자 시 검토사항에 대해 연구하여 올바른 투자자 양성에 기여하고 사기 등으로 인한 소비자 피해의 양산을 줄여 건강한 ICO 시장 형성에 기여 할 것이다. 본 연구의 한계는 아직 국내는 ICO를 법적인 테두리에서 검토되지 않고 있어 향후 정책적 변화가 발생할 때 이에 대한 추가적인 연구가 필요하다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.99-104
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• 2021

본 논문에서는 시간 흐름을 고려한 특징추출과 군집분석을 이용한 헬스 리스크 관리를 제안한다. 제안하는 방법은 세단계로 진행한다. 첫 번째는 전처리 및 특징추출 단계이다. 이는 웨어러블 디바이스를 이용하여 라이프로그를 수집하여 불완전데이터, 에러, 잡음, 모순된 데이터를 제거하며 결측 값을 처리한다. 그 다음 특징추출을 위해 주성분 분석을 통해 중요 변수를 선택하고, 상관계수와 공분산을 통해 데이터 간의 관계와 유사한 데이터들의 분류를 진행한다. 또한 라이프로그에서 추출한 특징을 분석하기 위해 시간의 흐름을 고려하여 K-means 알고리즘을 통해 동적 군집을 진행한다. 새로운 데이터는 오차 제곱합의 증가분을 기반으로 유사성 거리 측정 방법을 통해 군집을 진행하고, 시간의 흐름을 고려하여 군집에 대한 정보를 추출한다. 따라서 특징 군집을 통해 헬스 의사결정 시스템을 이용하여 신체적 특성, 생활습관, 질병여부, 헬스케어 이벤트 발생위험, 예상 정도 등의 요소를 통해 리스크를 관리할 수 있다. 성능평가는 Precision, Recall, F-measure을 사용하여 제안하는 방법과 퍼지방법, 커널기반 방법을 비교한다. 평가결과 제안하는 방법이 우수하게 평가된다. 따라서 제안하는 방법을 통해 유병자와의 유사도를 이용하여 정확한 사용자의 잠재적 건강 위험을 예측 및 적절한 관리가 가능하다.