• Journal of Platform Technology
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• 제8권1호
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• pp.33-40
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• 2020

본 연구의 목적은 교양 ICT활용 과정의 서술형 강의 평가에 대해 텍스트 마이닝의 토픽모델링 분석을 실시하여 수강생의 강의 선택 요인과 강의에 대한 긍정적·부정적 요소 파악을 하고자 하는데 있다. 이를 위해 M 대학교의 2019년 2학기에 개설된 ICT활용 과정 강의에 대해 '강의를 신청한 이유', '강의에서 개선되어야 할 점'과 '강의에서 좋았던 점'에 대한 데이터 전처리부터 키워드 빈도 분석, 워드 클라우드 시각화 및 토픽 모델링 분석을 실시하였다. 연구결과 M 대학의 2019년 2학기 ICT활용 과정은 자격증 취득을 위해 강의를 신청하며, 동시에 자격증을 취득할 수 있어 강의가 좋았다는 긍정적 분석을 알 수 있다. 부정적 요소로 강의실 사용 환경 불편에 대한 것을 알 수 있다.

• 실천공학교육논문지
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• 제13권3호
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• pp.435-442
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• 2021

본 연구에서는 학교 운동부 학생 선수들에게 스포츠 데이터 활용에 대한 전반적인 소양을 교육하는 프로그램을 개발하였다. 이에 스포츠 데이터에 대하여 기존 연구와 요구사항에 대하여 분석하고 학습 계획을 설계하였으며, 단계별 교육 프로그램에 따라 교육 프로그램을 개발하였다. 또한 기존 연구에서 학교 운동부 및 성인 스포츠 관계자들을 위한 데이터 과학 교육에 대한 연구가 전무하므로, 기존의 학교 현장에서 연구되었던 데이터 과학 교육에 대한 연구를 참고하여 문제 정의, 데이터 수집, 데이터 전처리, 데이터 분석, 데이터 시각화, 모의 분석의 단계로 연구를 진행하였다. 본 연구를 통하여 스포츠 데이터에 대한 스포츠 산업의 관심이 높아질 것으로 기대한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권8호
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• pp.2801-2815
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• 2022

With the advent and realization of Software Defined Network (SDN) architecture, many organizations are now shifting towards this paradigm. SDN brings more control, higher scalability, and serene elasticity. The SDN spontaneously changes the network configuration according to the dynamic network requirements inside the constrained environments. Therefore, a monitoring system that can monitor the physical and virtual entities is needed to operate this type of network technology with high efficiency and proficiency. In this manuscript, we propose a real-time monitoring system for data collection and visualization that includes the Prometheus, node exporter, and Grafana. A node exporter is configured on the physical devices to collect the physical and virtual entities resources utilization logs. A real-time Prometheus database is configured to collect and store the data from all the exporters. Furthermore, the Grafana is affixed with Prometheus to visualize the current network status and device provisioning. A monitoring system is deployed on the physical infrastructure of the KOREN topology. Data collected by the monitoring system is further pre-processed and restructured into a dataset. A monitoring system is further enhanced by including machine learning techniques applied on the formatted datasets to identify the elephant flows. Additionally, a Random Forest is trained on our generated labeled datasets, and the classification models' performance are verified using accuracy metrics.

• 국제학술발표논문집
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• The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.195-199
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• 2015

Many conventional management methods have emphasized the minimization of required resources along the supply chain. Accordingly, this paper presents a proposed method called the Virtual Design and Construction (VDC)-aided system. It is based on object-oriented resource control, in order to accomplish a feed-forward control monitoring supply chain logistics. The system is supported by two main parts: (1) IT-based Technologies; and (2) VDC Models. They enable the system to convey proactive information from the detection technology to its linked visualization. The paper includes a field study as the system's pre-test: the Scaffolding Works in a LNG Mega Project. The study demonstrates a system of real-time productivity monitoring by use of the RFIDbased Mobile Information Hub. The on-line 'productivity dashboard' provides an opportunity to display the continuing processes for each work-package. This research project offers the observed opportunities created by the developed system. Future work will entail research experiments aimed towards system validation.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.706-708
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• 2023

In this study, we embark on a journey to uncover the essence of emotions by exploring the depths of transfer learning on three pre-trained transformer models. Our quest to classify five emotions culminates in discovering the KLUE (Korean Language Understanding Evaluation)-BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) model, which is the most exceptional among its peers. Our analysis of F1 scores attests to its superior learning and generalization abilities on the experimental data. To delve deeper into the mystery behind its success, we employ the powerful SHAP (Shapley Additive Explanations) method to unravel the intricacies of the KLUE-BERT model. The findings of our investigation are presented with a mesmerizing text plot visualization, which serves as a window into the model's soul. This approach enables us to grasp the impact of individual tokens on emotion classification and provides irrefutable, visually appealing evidence to support the predictions of the KLUE-BERT model.

• 폴리머
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• 제24권5호
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• pp.701-712
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• 2000

인발수지 함침장치를 사용하여 장섬유 강화 GF/PA 연속섬유를 제조한 후, 이에 PP 수지를 부가하는 새로운 방법으로 GF/PA/PP 삼성분계 복합재료를 제조하였다. 이들 복합재료의 기계적 특성을 비교한 결과, 제조 공정에 따라 물성이 다르게 나타났다. 예측한 대로 단일 사출 공정으로 제조한 GF/PA/PP(I) 복합재료 시편이 압출 후 사출 공정을 거친 GF/PA/PP(EI) 복합재료 시편보다 장섬유 함량이 높아 우수한 물성을 보여 주었다. 각 상 간의 계면 결합력을 개선시키기 위하여 상용화제로 PP-MAH를 첨가한 복합재료 제조 연구를 수행한 결과, 상용화제가 첨가되지 않은 복합재료보다 상용화제가 도입된 복합재료가 각 상 간의 계면 결합력이 향상되어 점도 및 기계적 특성이 크게 증가함을 볼 수 있었다. 특히, 이들 복합재료의 모폴로지를 관찰한 결과 상용화제가 첨가되지 않은 GF/PA/PP 복합재료의 경우는 가공 방법에 관계없이 유리섬유 주변에 PA 수지가 남아 있는 형태학적 구조를 나타내었으나, 상용화제로 PP-MAH가 도입된 경우는 PA 수지와 PP 수지 및 기지재와 유리섬유 사이에 계면 결합력이 증가됨으로 인해 유리섬유 계면에 인접한 수지가 PA 수지외에 PP 수지도 남아 있는 복잡한 구조를 보여 주었다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 1996년도 춘계학술대회 발표요약문
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• pp.79-109
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• 1996

본 연구에서는 상용 CIS 소프트웨어인 ARC/INFO에 구축되어 있는 지하 시설물 데이터를 3차원 공간 객체로 변환하기 위하여 3차원 공간 객체의 형식과 객체 저장 구조를 정의하고, 2차원의 지하 시설물 데이터를 정의된 3차원 공간 객체로 변환하는 공간 데이터 변환 시스템을 객체 지향 개발 기법인 Booch의 방법을 사용하여 개발하였다. 이를 위하여 ARC/INFO의 관계형 데이터 모델과 저장 구조를 분석하고, 지하 시설물의 3차원 시각화를 위한 요구 조건들을 분석하였다. 그리고 ARC/INFO에 저장된 2차원 지하 시설물 데이터는 내부적인 전처리 과정을 통하여 ASCII 파일로 변환 후, 변환 시스템의 입력 자료로 사용하였고, 변환 시스템의 개발을 위한 개발 방법으로 Booch의 방법을 선정하여 시스템의 분석과 설계 과정에 적용하였다. 마지막으로 분석과 설계의 결과를 ARC/INFO의 매크로 언어인 AML과 객체 지향 프로그래밍 언어인 C++를 사용하여 구현하였다. 본 연구의 결과, 지하 공간에 존재하는 2차원 시설물들을 3차원으로 시각화 할 수 있는 3차원 공간 객체를 얻을 수 있었으며, 시스템의 개발 과정에 객체 지향 개발 기법을 적용함으로써 효율적인 개발을 수 행할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.32-39
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• 2009

현재까지 제안된 웹 서비스나 웹 서비스에 시맨틱 마크업이 추가된 시맨틱 웹 서비스와 달리 시맨틱 서비스 (Semantically-operated Service)는 온톨로지를 이용하여 검색 기능 또는 추론 기능을 제공하는 서비스로 정의할 수 있다. 온톨로지 기반이므로 URI (Uniform Resource Identifier)를 지원하며 온톨로지 스키마에 정의된 클래스와 속성 (Property)을 사용하여 미리 정의된 작업을 수행한다. 시맨틱 서비스는 입력 인자가 온톨로지에 정의된 클래스들을 포함하므로 시맨틱 서비스 조합 (Pipelining) 시에 반드시 온톨로지를 참조할 필요가 있다. 본 연구는 시맨틱 정보 위주의 사용자 제시 조건을 입력받아 시맨틱 브로커를 이용하는 방식으로 시맨틱 서비스 관리 서버에 등록된 시맨틱 서비스들 내의 온톨로지 정보와 관리 정보를 참조하여 조건에 맞는 시맨틱 서비스를 조합하는 방법을 제안한다. 사용자 제시 조건으로는 입력 인스턴스, 출력 클래스, 시각화 유형 (Visualization Type), 시맨틱 서비스명, 속성명이 있다. 시맨틱 서비스 조합은 사용자 제시 조건을 기반으로 모든 과정이 자동적으로 이루어지며, 그 결과는 복합 시맨틱 서비스와 일부 워크플로우를 포함하는 시맨틱 서비스 파이프라인들로서 사용자에게 순위화되어 제시된다. 사용자는 시맨틱 브로커에 의해 제시된 시맨틱 서비스 파이프라인들을 실행해 봄으로써 원하는 시맨틱 서비스 조합을 찾을 수 있다. 결국, 본 연구를 통해 개발된 시맨틱 서비스 조합 시스템은 다양한 곳에서 개발된 시맨틱 서비스들을 자동으로 조합하여 새로운 시맨틱 서비스를 개발하고자 하는 서비스 기획자들을 지원하는데 획기적인 도움을 줄 것으로 기대한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제42권4호
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• pp.150-158
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• 2021

Intracranial hemorrhage (ICH) refers to acute bleeding inside the intracranial vault. Not only does this devastating disease record a very high mortality rate, but it can also cause serious chronic impairment of sensory, motor, and cognitive functions. Therefore, a prompt and professional diagnosis of the disease is highly critical. Noninvasive brain imaging data are essential for clinicians to efficiently diagnose the locus of brain lesion, volume of bleeding, and subsequent cortical damage, and to take clinical interventions. In particular, computed tomography (CT) images are used most often for the diagnosis of ICH. In order to diagnose ICH through CT images, not only medical specialists with a sufficient number of diagnosis experiences are required, but even when this condition is met, there are many cases where bleeding cannot be successfully detected due to factors such as low signal ratio and artifacts of the image itself. In addition, discrepancies between interpretations or even misinterpretations might exist causing critical clinical consequences. To resolve these clinical problems, we developed a diagnostic model predicting intracranial bleeding and its subtypes (intraparenchymal, intraventricular, subarachnoid, subdural, and epidural) by applying deep learning algorithms to CT images. We also constructed a visualization tool highlighting important regions in a CT image for predicting ICH. Specifically, 1) 27,758 CT brain images from RSNA were pre-processed to minimize the computational load. 2) Three different CNN-based models (ResNet, EfficientNet-B2, and EfficientNet-B7) were trained based on a training image data set. 3) Diagnosis performance of each of the three models was evaluated based on an independent test image data set: As a result of the model comparison, EfficientNet-B7's performance (classification accuracy = 91%) was a way greater than the other models. 4) Finally, based on the result of EfficientNet-B7, we visualized the lesions of internal bleeding using the Grad-CAM. Our research suggests that artificial intelligence-based diagnostic systems can help diagnose and treat brain diseases resolving various problems in clinical situations.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.1-9
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• 2022

비소세포폐암(NSCLC)은 전체 폐암 중 85%의 높은 비중을 차지하며 사망률(22.7%)이 다른 암에 비해 현저히 높은 암으로 비소세포폐암 환자의 수술 후 예후에 대한 예측은 매우 중요하다. 본 연구에서는 종양을 관심영역으로 갖는 비소세포폐암 환자의 수술 전 흉부 CT 영상 패치의 종류를 종양 관련 정보에 따라 총 다섯 가지로 다양화하고, 이를 입력데이터로 갖는 사전 학습 된 ResNet 과 EfficientNet CNN 네트워크를 사용하여 단일 모델과 간접 투표 방식을 이용한 앙상블 모델, 그리고 3 개의 입력 채널을 활용한 앙상블 모델에서의 실험 결과 및 성능을 오분류의 사례와 Grad-CAM 시각화를 통해 비교 분석한다. 실험 결과, 종양 주변부 패치를 학습한 ResNet152 단일 모델과 EfficientNet-b7 단일 모델은 각각 87.93%와 81.03%의 정확도를 보였다. 또한 ResNet152 에서 총 3 개의 입력 채널에 각각 영상 패치, 종양 주변부 패치, 형상 집중 종양 내부 패치를 넣어 앙상블 모델을 구성한 경우에는 정확도 87.93%를, EfficientNet-b7 에서 간접 투표 방식으로 영상 패치와 종양 주변부 패치 학습 모델을 앙상블 한 경우에는 정확도 84.48%를 도출하며 안정적인 성능을 보였다.