• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권10호
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• pp.397-402
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• 2019

암 환자에게 적절한 치료계획을 제공하기 위해 암의 진행양상 또는 환자의 생존 기간 등에 해당하는 환자의 예후를 정확히 예측하는 것은 생물정보학 분야에서 다루는 중요한 도전 과제 중 하나이다. 많은 연구에서 암 환자의 유전자 발현량 데이터를 이용하여 환자의 예후를 예측하는 기계학습 모델들이 많이 제안되어 오고 있다. 유전자 발현량 데이터는 약 17,000개의 유전자에 대한 수치값을 갖는 고차원의 수치형 자료이기에, 기존의 연구들은 특징 선택 또는 차원 축소 전략을 이용하여 예측 모델의 성능 향상을 도모하였다. 그러나 이러한 접근법은 특징 선택과 예측 모델의 훈련이 분리되어 있어서, 기계학습 모델은 선별된 유전자들이 생물학적으로 어떤 관계가 있는지 알기가 어렵다. 본 연구에서는 유전자 발현량 데이터를 이미지 형태로 변환하여 예후 예측이 효과적으로 특징 선택 및 예후 예측을 수행할 수 있는 기법을 제안한다. 유전자들 사이의 생물학적 상호작용 관계를 유전자 발현량 데이터에 통합하기 위해 Node2Vec을 활용하였으며, 2차원 이미지로 표현된 발현량 데이터를 효과적으로 학습할 수 있도록 합성곱 신경망 모델을 사용하였다. 제안하는 모델의 성능은 이중 교차검증을 통해 평가되었고, 유전자 발현량 데이터를 그대로 이용하는 기계학습모델보다 우월한 예후 예측 정확도를 가지는 것이 확인되었다. Node2Vec을 이용한 유전자 발현량의 새로운 이미지 표현법은 특징 선택으로 인한 정보의 손실이 없어 예측 모델의 성능을 높일 수 있으며, 이러한 접근법이 개인 맞춤형 의학의 발전에 이바지할 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권3호
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• pp.99-108
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• 2021

차량 내부에는 조명 변화, 부분적인 가림 및 운전자의 상태 변화와 같은 제한되지 않은 조건들이 존재한다. 본 논문에서는 비 제약적인 차량 환경에서의 운전자 얼굴 인증 시스템을 제안한다. 제안한 방법은 차량 내부 및 외부의 조명 변화에 따라 발생하는 얼굴 이미지의 변화를 최소화하기 위해서 근적외선(NIR) 카메라를 사용한다. 특히 정면에서의 강한 빛에 노출된 얼굴 이미지를 처리하기 위해서, 학습 이미지의 평균과 분산을 사용하여 정상적인 얼굴 이미지로부터 빛에 과다하게 노출된 이미지로 변환하여 사용한다. 따라서 정상적인 조명에서의 얼굴 분류기와 강한 정면광에서의 얼굴 분류기를 각각 동시에 만들어진다. 제안하는 얼굴 분류기는 얼굴 랜드마크를 추출하고 각 랜드마크의 신뢰도 점수를 합산하여 얼굴을 최종적으로 식별한다. 특히 각 랜드마크를 인식하여 부분적인 얼굴 가림에 강하기 때문에 안경이나 선글라스를 착용하는 상황에서도 높은 성능 향상이 가능하다. 즉 가려지지 않은 남은 랜드마크의 점수를 사용하여 운전자를 인식할 수 있다. 또한 등록 운전자와 미등록 운전자 간의 관계를 고려한 새로운 인식 거부 방법과 새로운 평가 방법을 논문에서 제안한다. 자체 취득한 데이터 셋, 공인된 PolyU 및 ORL 데이터 셋으로 실험한 결과 제안한 방법이 효과적임을 확인할 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.175-182
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• 2020

비접촉식 시선추적 기술은 인간과 컴퓨터간의 인터페이스로서 장애가 있는 사람들에게 핸즈프리 통신을 제공하며, 최근 코로나 바이러스 등으로 인한 비접촉시스템에도 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 따라서 본 논문에서는 인간 중심의 상호 작용을 위한 상황인식 다중영역 분류기 및 ASSL 알고리즘을 기반으로 한 사용자 인터페이스 기술을 개발한다. 이전의 AdaBoost 알고리즘은 안구 특징 사이의 공간적 맥락 관계를 이용할 수 없기 때문에 눈의 커서 포인팅 추정을 위한 안면 추적에서 충분히 신뢰할 수 있는 성능을 제공 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 비접촉식 시선 추적 및 마우스 구현을 위한 눈 영역의 상황기반 AdaBoost 다중 영역 분류기를 제시한다. 제안된 방식은 여러 시선 기능을 감지, 추적 및 집계하여 시선을 평가하고 온 스크린 커서 기반의 능동 및 반 감독 학습을 조정한다. 이는 눈 위치에 성공적으로 사용되었으며 눈 특징을 감지하고 추적하는 데에도 사용할 수 있다. 사용자의 시선을 따라 컴퓨터 커서를 제어하며 칼만 필터를 이용하여 실시간으로 추적하며, 가우시안 모델링을 적용함으로써 후처리하였다. Fits law에 의해 실험하였으며, 랜덤하게 대상객체를 생성하여 실시간으로 시선추적성능을 분석하였다. 제안하는 상황인식을 기반 인식기를 통하여 비접촉 인터페이스로서의 활용이 높아질 것이다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.515-520
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• 2022

다중 센서를 활용하는 상황인식에 있어서 각각의 센서가 감지하여 보내온 센서 데이터를 활용할 때, 센서 별로 가중치를 달리하여야 할 필요가 있다. 같은 상황에 대하여 같은 종류의 센서를 구성하였더라도 다른 부차적인 요인 때문에 가중치 부여를 달리하여야 하는 경우가 있다. 실제 세계의 이벤트에 가중치 부여를 하지 않을 수 없으며, 다중 센서를 활용하는 상황인식 시스템에서 활용할 수 있는 가중치 부여 방안은 필요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 시간이 경과하면서 센서들이 계속 감지 활동을 하는 가운데 호스트로 보고하는 각 센서에 대한 가중치 부여 방안을 제안한다. 대부분의 사물인터넷 환경에서 센서는 감지 활동을 지속적으로 이어나가며, 감지한 값이 사전에 정해 둔 범위 이상의 변화양상을 보일 때, 호스트로 보고하는 것을 기본으로 한다. 이러한 것을 일종의 데이터 스트림 환경이라고 할 수 있다. 데이터 스트림 환경에서 다중 센서로부터의 감지 데이터를 대상으로 하는 가중치 부여 방안에 대하여 제안하였으며, 새로운 가중치 부여 방안은 스트림 상에서 상황 변화를 주도적으로 나타내는 데이터를 선별하여 가중치를 부여하는 것으로 하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.63-70
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• 2022

2D 객체 감지 시스템은 최근 몇 년 동안 심층 신경망과 대규모 이미지 데이터세트의 사용으로 크게 개선되었지만, 아직도 범주 내에서 데이터 부족, 다양한 외관 및 객체 형상 때문에 자율 탐색 등과 같은 로봇 공학과 관련된 응용에서 2D 물체 감지 시스템은 적절하지 않다. 최근에 소개되고 있는 구글 Objectron 또한 증강 현실 세션 데이터를 사용하는 새로운 데이터 파이프라인이라는 점에서 도약이라 할 수 있지만, 3D 공간에서 2D 객체 이해라는 측면에서 마찬가지로 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 더 성숙한 2D 물체 감지 방법을 Objectron에 도입하는 3D 물체 감지 시스템을 나타낸다. 대부분의 객체 감지 방법은 경계 상자를 사용하여 객체 모양과 위치를 인코딩한다. 본 작업에서는 가우스 분포를 사용하여 객체 영역의 확률적 표현을 탐색하는데, 일종의 확률적 IoU라 할 수 있는 Hellinger 거리를 기반으로 하는 가우스 분포에 대한 유사성 측도를 제시한다. 이러한 2D 표현은 모든 객체 감지기에 원활하게 통합할 수 있으며, 실험 결과 데이터 집합에서 주석이 달린 분할 영역에 더 가까워서 Objectron의 단점이라 할 수 있는 3D 감지 정확도를 높일 수 있다.

• Journal of Ginseng Research
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• 제46권6호
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• pp.738-749
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• 2022

Background: Ginseng possesses antitumor effects, and ginsenosides are considered to be one of its main active chemical components. Ginsenosides can further be hydrolyzed to generate secondary saponins, and 20(R)-panaxotriol is an important sapogenin of ginsenosides. We aimed to synthesize a new ginsengenin derivative from 20(R)-panaxotriol and investigate its antitumor activity in vivo and in vitro. Methods: Here, 20(R)-panaxotriol was selected as a precursor and was modified into its derivatives. The new products were characterized by ¹H-NMR, ¹³C-NMR and HR-MS and evaluated by molecular docking, MTT, luciferase reporter assay, western blotting, immunofluorescent staining, colony formation assay, EdU labeling and immunofluorescence, apoptosis assay, cells migration assay, transwell assay and in vivo antitumor activity assay. Results: The derivative with the best antitumor activity was identified as 6,12-dihydroxy-4,4,8,10,14-pentamethyl-17-(2,6,6-trimethyltetrahydro-2H-pyran-2-yl)hexadecahydro-1H-cyclopenta[a]phenanthren-3-yl(tert-butoxycarbonyl)glycinate (A11). The focus of this research was on the antitumor activity of the derivatives. The efficacy of the derivative A11 (IC₅₀ < 0.3 µM) was more than 100 times higher than that of 20(R)- panaxotriol (IC₅₀ > 30 µM). In addition, A11 inhibited the protein expression and nuclear accumulation of the hypoxia-inducible factor HIF-1α in HeLa cells under hypoxic conditions in a dose-dependent manner. Moreover, A11 dose-dependently inhibited the proliferation, migration, and invasion of HeLa cells, while promoting their apoptosis. Notably, the inhibition by A11 was more significant than that by 20(R)-panaxotriol (p < 0.01) in vivo. Conclusion: To our knowledge, this is the first study to report the production of derivative A11 from 20(R)-panaxotriol and its superior antitumor activity compared to its precursor. Moreover, derivative A11 can be used to further study and develop novel antitumor drugs.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권9호
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• pp.3250-3259
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• 2022

A new approach to the use of rice straw as a difficult-to-recycle agricultural waste was proposed. Potassium aluminosilicate was obtained by spark plasma sintering as an effective material for subsequent immobilization of ¹³⁷Cs into a solid-state matrix. The sorption properties of potassium aluminosilicate to ¹³⁷Cs from aqueous solutions were studied. The effect of the synthesis temperature on the phase composition, microstructure, and rate of cesium leaching from samples obtained at 800-1000 ℃ and a pressure of 25 MPa was investigated. It was shown that the positive dynamics of compaction was characteristic of glass ceramics throughout the sintering. Glass ceramics RS-(K,Cs)AlSi₃O₈ obtained by the SPS method at 1000 ℃ for 5 min was characterized by a high density of ~2.62 g/cm³, Vickers hardness ~ 2.1 GPa, compressive strength ~231.3 MPa and the rate of cesium ions leaching of ~1.37 × 10^-7 g cm^-2·day^-1. The proposed approach makes it possible to safe dispose of rice straw and reduce emissions into the atmosphere of microdisperse amorphous silica, which is formed during its combustion and causes respiratory diseases, including cancer. In addition, the obtained is perspective to solve the problem of recycling long-lived ¹³⁷Cs radionuclides formed during the operation of nuclear power plants into solid-state matrices.

• 방송공학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.848-859
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• 2022

본 논문은 일반적으로 사용되는 2D 디스플레이 또는 HMD (Head-Mounted Display) 기반 VR (Virtual Reality, VR) 서비스에서 탈피하여, 대형 가상현실 공연장을 위한 360도 비디오 스트리밍 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 Phase 1, 2, 3의 연구개발 단계를 밟아 6DoF (Degrees of Freedom) 시점 자유도를 지원하는 360도 비디오 스트리밍 시스템을 개발하는 것을 최종목표로 하고 있으며, 현재는 Phase 1: 대형 가상현실 공연장을 위한 3DoF 360도 비디오 스트리밍 시스템 프로토타입의 개발까지 완료되었다. 구현된 스트리밍 시스템 프로토타입은 서브픽처 기반 Viewport-dependent 스트리밍 기술이 적용되어 있으며, 기존 방식과 비교하였을 때 약 80%의 비트율 감소, 약 543%의 영상 디코딩 속도 향상을 확인하였다. 또한, 단순 구현 및 성능평가에서 그치지 않고, 실제 미국 UCSB (University of California, Santa Barbara)에 위치한 대형 가상현실 공연장 AlloSphere에서의 시범방송을 수행하여, 향후 Phase 2, 3 연구단계를 위한 연구적 기반을 마련하였다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.11-17
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• 2021

본 연구에서는 감정사례 및 판례를 분석하여, 기존 소프트웨어 완성도 감정으로 분류되어 수행된 완성도감정, 기성고감정, 하자감정 및 비용감정의 문제점을 적시하고, 그 해결 방안을 제시한다. 판례와 법률적 관점에서 완성도와 기성고율은 큰 차이를 가지고 있다. 완성도는 개발프로세스가 종료된 소프트웨어를 대상으로 전제하는 반면, 기성고율 감정은 미완성된 소프트웨어의 개발진척도를 평가하기 때문이다. 종종 소프트웨어 기성고와 관련된 판례에서는 소프트웨어 공학 개발 절차에 따른 단계별 가중치를 인정하여 전체 기성고 또는 완성도를 산정하는 것을 볼 수 있는데, 감정에서는 대부분 기능의 구현-작동여부 만을 완성도 비율 산정의 척도로 삼고 있는 문제도 존재한다. 또한 기존 소프트웨어 완성도 감정사례에서 다루지 않았던 문제 중 하나는 소프트웨어 하자에 대한 책임 소재 분석 및 감정이 언급되지 않고 있는데 반하여, 판례에서는 분쟁이 발생한 원인을 찾아 책임소재를 다투고 있다. 본 논문에서는 위 제기된 문제를 체계적으로 분류하여 소프트웨어 완성도감정과 소프트웨어 기성고감정을 분리할 것을 제안하고 감정 방안을 제시한다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.233-247
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• 2023

최근 관찰자의 직접적인 시야 밖의 숨겨진 공간의 물체를 탐지하는 비가시 영역 객체 탐지 연구가 주목받고 있다. 대부분의 연구들은 빛의 직진성을 활용한 광학장비를 사용하지만, 회절성과 직진성을 모두 갖춘 소리 또한 비가시 영역연구에 적합하다. 본 논문에서는 가청 주파수 범위의 음향 신호를 활용하여 비가시 영역의 객체를 탐지하는 새로운 방법을 제안한다. 음향 신호만을 입력하여 비가시 영역에서 정보를 추출하고 숨겨진 물체의 종류와 범위를 예측하는 딥러닝 모델을 설계한다. 또한 딥러닝 모델의 훈련 및 평가를 위해 총 11개 물체에 대한 신호의 송 수신 위치를 변경하여 데이터를 수집한다. 이를 통해, 입력 데이터 변화에 따른 물체의 분류 정확도 및 탐지 성능을 비교한다. 우리는 딥러닝 모델이 음향신호를 활용히여 비가시 영역 객체 탐지하는데 우수한 성능을 보임을 증명한다. 신호 수집 위치와 반사벽 사이 거리가 멀어질수록 성능이 저하되고, 여러 위치에서 수집된 신호의 결합을 통해 성능이 향상되는 것을 관찰한다. 마지막으로, 음향 신호를 활용하여 비가시 영역 객체 탐지를 위한 최적의 조건을 제시한다.