• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권2호
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• pp.123-126
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• 2012

본 논문은 생체간이식 전에 복부 MDCT(Multi-Detector Computed Tomography) 영상에서 간 이식편의 체적을 간단하고 정확하게 계산하기 위하여 좌간과 우간을 나누는 방법을 제안하였다. 본 알고리즘은 기증자와 수혜자의 안전을 보장하기 위하여 시스템과 의료진의 상호작업을 최소화 하여 의료진이 수술 전 이식편의 판단을 정확하게 처리할 수 있도록 하였다. 간이 추출된 영상에 좌간과 우간을 나눌 수 있는 2점(중간 정맥(MHV: Middle Hepatic Vein) 내부의 한 점과 좌우문맥(PV: Portal Vein) 분지부에서 한 점)을 선택한다. 선택된 중간정맥 내부의 점을 이용하여 중간정맥을 자동 인식한 후 중간정맥을 기준으로 절개선을 결정하여 문맥 분지부의 한 점을 연결하는 절개면을 형성한다. 좌간과 우간의 체적과 간 전체에 대한 좌우간의 비율을 계산한다. 계산된 체적의 정확성을 입증하기 위해 진단 방사선과 의사가 수동으로 처리하여 계산한 체적과 함께 수술 중 획득한 실측무게와 비교하였다. 실측무게와 수동으로 예측된 체적 사이의 오차에 대한 평균${\pm}$표준편차는 $162.38cm^3{\pm}124.39$이고, 실측무게와 2점을 이용하여 예측된 체적과의 오차에 대한 평균${\pm}$표준편차는 $107.69cm^3{\pm}97.24$이다. 실측무게와 수동으로 예측된 체적의 상관관계는 0.79이고, 실측무게와 2점을 이용하여 예측된 체적의 상관관계는 0.87이다. 그리고 2점을 선택한 후 좌우간을 분할하여 체적을 계산하는 시간을 측정하여 수술실에서 실시간으로 처리 가능한지의 여부를 확인하였다. 한 데이터세트($149.17pages{\pm}55.92$) 당 처리 시간의 평균${\pm}$표준편차는 $57.28sec{\pm}32.81$이다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.43-57
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• 2012

제조업에 있어서 판매 후 서비스 건수와 내용 등은 향후 서비스 제공을 위한 자원배분의 효율성 증진과 서비스 품질 향상을 위해서도 매우 중요한 정보이다. 따라서 기업들은 향후 발생하는 판매 후 서비스에 대해 정확히 예측하고 그에 따라 적절히 대처하는 능력을 확보할 필요성이 제조업을 중심으로 증가하고 있다. 그러나 실제로 이들 기업들이 활용하고 있는 서비스 수요예측 방법들은 전통적인 통계적인 예측기법이거나, 시뮬레이션을 기반한 기법들이다. 예를 들면, 전통적인 통계적인 예측기법으로는 회귀분석(regression analysis)의 경우, 다양한 제품모델에 대한 판매 후 서비스 발생 패턴이 선형적인 관계가 매우 적음에도 불구하고 선형으로 가정하여 추정한다는 점과 적정한 회귀식을 가정하여야 되며, 이러한 가정이 실제 경영환경에서는 매우 어렵다는 점 등이 기존의 예측기법들의 한계점으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 디지털 TV 모델을 생산 판매 하는 A사의 사례연구를 통하여 최근 인공지능연구에서 각광을 받고 있는 사례기반추론(case-based reasoning; CBR) 기법을 활용한 서비스 수요예측 프레임워크를 제안하고자 한다. 또한, 사례기반추론에서 핵심적인 역할 중 하나인 유사 사례추출 방법에 있어서 가장 일반적인 nearest-neighbor 방법 이외의 유사 사례추출 방법을 제안하고자 한다. 특히, 본 연구에서 제안하는 유사 사례추출 방법은 인공신경망(artificial neural network)을 활용한 자기조직화지도(Self-Organizing Maps : SOM) 군집화 기법을 활용한 유사 사례추출 방식으로 이를 활용한 서비스 수요예측 프레임워크에 구현하고, 실제 기업의 판매 후 서비스 데이터를 활용하여 본 연구에서 제안하는 서비스 수요 예측 프레임워크의 유효성을 실증적으로 검증하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.199-219
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• 2018

인터넷의 일상화와 각종 스마트 기기의 보급으로 이용자들로 하여금 실시간 의사소통이 가능하게 하여 기존의 커뮤니케이션 양식이 새롭게 변화되었다. 인터넷을 통한 정보주체의 변화로 인해 데이터는 더욱 방대해져서 빅데이터라 불리는 정보의 초대형화를 야기하였다. 이러한 빅데이터는 사회적 실제를 이해하기 위한 새로운 기회로 여겨지고 있다. 특히 텍스트 마이닝은 비정형 텍스트 데이터를 이용해 패턴을 탐구하여 의미있는 정보를 찾아낸다. 텍스트 데이터는 신문, 도서, 웹, SNS 등 다양한 곳에 존재하기 때문에 데이터의 양이 매우 다양하고 방대하여 사회적 실제를 이해하기 위한 데이터로 적합하다. 본 연구는 한국 최대 인터넷 포털사이트 뉴스의 댓글을 수집하여 2017년 19대 한국 대선을 대상으로 연구를 수행하였다. 대선 선거일 직전 여론조사 공표 금지기간이 포함된 2017년 4월 29일부터 2017년 5월 7일까지 226,447건의 댓글을 수집하여 빈도분석, 연관감성어 분석, 토픽 감성 분석, 후보자 득표율 예측을 수행하였다. 이를 통해 각 후보자들에 대한 이슈를 분석 및 해석하고 득표율을 예측하였다. 분석 결과 뉴스 댓글이 대선 후보들에 대한 이슈를 추적하고 득표율을 예측하기에 효과적인 도구임을 보여주었다. 대선 후보자들은 사회적 여론을 객관적으로 판단하여 선거유세 전략에 반영할 수 있고 유권자들은 각 후보자들에 대한 이슈를 파악하여 투표시 참조할 수 있다. 또한 후보자들이 빅데이터 분석을 참조하여 선거캠페인을 벌인다면 국민들은 자신들이 원하는 바가 후보자들에게 피력, 반영된다는 것을 인지하고 웹상에서 더욱 적극적인 활동을 할 것이다. 이는 국민의 정치 참여 행위로써 사회적 의의가 있다.

• 시큐리티연구
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• 제39호
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• pp.37-61
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• 2014

지금 전 세계는 보안이 강화된 Hard-Target(국가시설물 이나 군사시설)에 대한 테러보다는 뉴테러리즘의 등장에 의한 보안이 허술하며 접근이 용이하고 많은 민간인들이 모여 있는 Soft-Target(상업시설, 호텔, 교통시설 등)에 대한 무차별적인 테러의 공포에 휩싸여 있고, 경호대상자가 임석하는 행사는 초고층건물의 저층 혹은 고층에 위치한 장소에서 이루어지고 있는데, 이에 따른 여러 가지 위해상황에 대비한 경호적 대응방안을 준비하지만 특히 화재에 대한 대비책은 철저하게 사전 계획과 현장이 확인되어 실제 화재상황에 즉각적 대응으로 피해를 최소화할 수 있도록 완벽한 대책이 수립되어야 한다. 첫째, 경호요원은 화재와 관련된 기본적인 지식을 소유하고 있어야 하며, 바쁜 행사일정 속에서도 직무관련 교육을 주기적이고 지속적으로 시킬 수 있는 배려와 교육프로그램이 필요하다. 어느 조직이건 조직구성원의 능력은 기본적인 개인자질뿐만 아니라 조직이 지속적인 교육프로그램을 개발하고 조직구성원에게 끊임없이 교육을 실시할 수 있도록 여건을 조성해 주고 배려해 줌으로서 향상될 수가 있다. 둘째, 행사관련 여러 유관부서와의 유기적인 협조체제를 구성하고 유지하여 효율적인 지휘 통제를 실시하여야 한다. 경호행사는 어느 한 부서 혹은 기관의 노력만으로 완벽하게 이루어지는 것이 아니라는 것을 반드시 인식하여야 한다. 셋째, 초고층건물 내에서 행사가 인지되는 시점부터 대통령경호실로부터 부여받은 경호지침을 기본으로 관할 소방서에서는 화재예방활동에 중점을 두고, 화재진압대책, 피난 구조대책 등이 포함된 소방안전 대책활동 계획을 수립하고 시행하여야 한다. 넷째, 관할 소방서의 소방안전대책 활동계획을 바탕으로 하여 소방 자체의 사전 안전활동에 대한 재점검을 실시하고 화재진압 및 피난 구조계획에 대한 현장검증을 통해 실질적인 경호적 대응방안을 최종적으로 마련한다. 다섯째, 대통령경호실은 수립한 최종적인 초고층 건물 화재대비 경호행사에 동원된 모든 유관기관에 정보공유를 해야 한다. 정보공유가 되지 않은 상황에서 화재 발생시 각 유관기관들이 하나의 구심점 없이 우왕좌왕한다면 많은 혼란과 피해를 초래할 수 있기 때문이다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.55-75
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• 2010

일반적인 순차패턴 마이닝에서는 분석 대상 데이터 집합에 포함되는 구성요소의 발생 순서만을 고려하며, 따라서 단순 순차패턴은 쉽게 찾을 수 있는 반면 실제 응용 분야에서 널리 활용될 수 있는 관심도가 큰 순차패턴을 탐색하는데 한계가 있다. 이러한 단점을 보완하기 위한 대표적인 연구 주제들 중의 하나가 가중치 순차패턴 탐색이다. 가중치 순차패턴 탐색에서는 관심도가 큰 순차패턴을 얻기 위해서 구성요소의 단순 발생 순서 뿐만 아니라 구성요소의 가중치를 추가로 고려한다. 본 논문에서는 발생 간격에 기반 한 순차패턴 가중치 부여 기법 및 이를 활용한 순차 데이터 스트림에 대한 가중치 순차패턴 탐색 방법을 제안한다. 발생 간격 기반 가중치는 사전에 정의된 별도의 가중치 정보를 필요로 하지 않으며 순차정보를 구성하는 구성요소들의 발생 간격으로부터 구해진다. 즉, 순차패턴의 가중치를 구하는데 있어서 구성요소의 발생순서와 더불어 이들의 발생 간격을 고려하며, 따라서 보다 관심도가 크고 유용한 순차패턴을 얻는데 도움이 된다. 한편, 근래 대부분의 컴퓨터 응용 분야에서는 한정적인 데이터 집합 형태가 아닌 데이터 스트림 형태로 정보를 발생시키고 있다. 이와 같은 데이터 생성 환경의 변화를 고려하여 본 논문에서는 순차 데이터 스트림을 마이닝 대상으로 고려하였다.

• Journal of Korean Medical Science
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• 제33권49호
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• pp.323.1-323.12
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• 2018

Background: Vitamin K antagonist (VKA) to prevent thromboembolism in non-valvular atrial fibrillation (NVAF) patients has limitations such as drug interaction. This study investigated the clinical characteristics of Korean patients treated with VKA for stroke prevention and assessed quality of VKA therapy and treatment satisfaction. Methods: We conducted a multicenter, prospective, non-interventional study. Patients with $CHADS_2{\geq}1$ and treated with VKA (started within the last 3 months) were enrolled from April 2013 to March 2014. Demographic and clinical features including risk factors of stroke and VKA treatment information was collected at baseline. Treatment patterns and international normalized ratio (INR) level were evaluated during follow-up. Time in therapeutic range (TTR) > 60% indicated well-controlled INR. Treatment satisfaction on the VKA use was measured by Treatment Satisfaction Questionnaire for Medication (TSQM) after 3 months of follow-up. Results: A total of 877 patients (age, 67; male, 60%) were enrolled and followed up for one year. More than half of patients (56%) had $CHADS_2{\geq}2$ and 83.6% had $CHA_2DS_2-VASc{\geq}2$. A total of 852 patients had one or more INR measurement during their follow-up period. Among those patients, 25.5% discontinued VKA treatment during follow-up. Of all patients, 626 patients (73%) had poor-controlled INR (TTR < 60%) measure. Patients' treatment satisfaction measured with TSQM was 55.6 in global satisfaction domain. Conclusion: INR was poorly controlled in Korean NVAF patients treated with VKA. VKA users also showed low treatment satisfaction.

• 한국철학논집
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• 제27호
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• pp.197-222
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• 2009

강유위는 근대 중국 변법파의 대표적 인물로 동서고금을 가로지르는 그의 학문적 열정과 구세정신(救世精神)은 다양한 영역에서 괄목할 만한 성과를 만들어 냈다. 특히 전통을 비판적으로 수용하는 과정 속에서 그가 무기로 삼았던 서양 근대과학은 전통 '천도(天道)' 관념을 비판하는 데 매우 효과적이었으며, 이를 기초로 발전시킨 변화관과 연화(演化)사상은 그가 궁극적으로 추구하는 '대동사회(大同社會)'를 그려내는 데 막대한 영향을 미쳤다. 그는 서양의 근대 과학과 학술에 대해 강렬한 지적(知的) 욕구를 가지고 있었지만 체계적인 서학(西學) 교육을 받지 못했기에 여러 한계를 드러냈다. 그럼에도 불구하고 그의 사상역정은 양무운동 시기의 "기물(器物)"적 과학인식 태도를 벗어나 보편적 가치 체계로서 과학을 인식할 수 있는 계기를 마련했다는 점에서 매우 중요한 의의가 있다 강유위(康有爲)는 서양 진화론의 영향을 받아 비록 대동 이상을 제시하긴 하였지만 "대동극락(大同極樂)"이 "차안세계(此岸世界)"에서 절대로 실현될 수 없음을 잘 알고 있었기에 대동(大同)의 이상으로부터 이탈해 "천유(天遊)"경지로 관심을 돌리게 되었다. 즉 이상과 현실의 괴리, 그리고 그가 가정한 단선적(單線的) 대동주의(大同主義)의 실현 불가능에 대한 생각이 그를 "천유(天遊)" 경계로 나아가게 한 것이다. 강유위(康有爲)는 젊은 시절 그가 찬탄해 마지않았던 과학 기구가 사람의 인식능력을 확대시켜 "대도(大道)"에 가까이 가도록 해 준다는 점에는 여전히 동의하고 있었다. 하지만 "기물(器物)"과 인간 감관(感官)의 유한한 능력이 "천(天)"의 무한함에 비추어볼 때 보잘 것 없다는 것은 그를 절망적으로 만드는 점이었다. 그는 현실 사회와 정치를 개혁하는 데 있어서도 이런 비관적인 현실에 깊은 절망감을 느꼈다. 이런 비관주의적 경향은 그가 대동(大同) 이상을 추구하기보다 "천유(天遊)"경지에 경도되게 된 이유이며, 『대동서(大同書)』를 완성함과 동시에 곧바로 『제천강(諸天講)』을 저술함으로써 사람들이 혼란된 사회 속에서 인생 위안을 얻을 수 있는 "천유지학(天遊之學)"을 제창한 원인이라 할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.155-175
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• 2017

최근 독감 예측이나 당선인 예측, 구매 패턴, 투자 등 다방면에서 웹검색 트래픽 정보. 소셜 네트워크 내용 등 거대한 데이터를 통해 사회적 현상, 소비 패턴을 분석하는 시도가 이전보다 늘어났다. 구글, 네이버, 바이두 등 인터넷 포털 업체들의 웹검색 트래픽 정보 공개 서비스와 함께 웹검색 트래픽 정보를 활용하여 소비자나 사용자와 관련된 연구가 실시되기 시작했다. 웹검색 트래픽 정보를 활용한 사회 현상, 소비 패턴 분석을 연구는 많이 수행되었으나, 그에 비해서 도출된 여행 수요 모델을 토대로 의사결정을 위한 실질적 대책 수립으로 이어지는 연구는 많이 진행되지 않은 실정이다. 관광산업은 상대적으로 많은 고용을 가능하게 하고 외자를 유치하는 등 고부가가치를 창출하여 경제 전체에 선순환 효과를 일으키는 중요한 산업이다. 그 중에서도 국내 입국외래객중 수년간 2위와의 큰 차이로 1위를 차지해왔던 중국 국적의 관광객 '유커' 및 그들이 지출하는 1인당 평균 관광 수지는 한국 경제에 매우 중요한 한 부분이다. 관광 수요의 예측은 효율적인 자원 배분과 합리적인 의사 결정에 있어서 공공부문 및 민간부문 모두 중요하다. 적절한 관광 수요 예측을 통해서 한정된 자원을 더욱 효과적으로 활용하여 더욱 많은 부가가치를 창출하기 위한 것이다. 본 연구는 중국인 인바운드를 예측하는 방법에 있어, 이전보다 더 최신의 트렌드를 즉각적으로 반영하고 개인들의 집합의 관심도가 포함되어 예측 성능이 개선된 방법을 제안한다. 해외여행은 고관여 소비이기 때문에 잠재적 여행객들이 입국하기 전 웹검색을 통해 적극적으로 자신의 여정과 관련된 정보를 취득하기 위한 활동을 한다. 따라서 웹검색 트래픽 수치가 중국인 여행객의 관심정도를 대표할 수 있다고 보았다. 중국인 여행객들이 한국 여행을 준비하는 단계에서 검색할만한 키워드를 선정해 실제 중국인 입국자 수와 상관관계가 있음을 검증하고자 하였다. 중국 웹검색 엔진 시장에서 80%의 점유율을 가지는 중국 최대 웹검색 엔진 '바이두'에서 공개한 웹검색 데이터를 활용하여 그 관심 정도를 대표할 수 있을 것이라 추정했다. 수집에 필요한 키워드의 선정 단계에서는 잠재적 여행객이 여정을 계획하고 구체화하는 단계에서 일반적으로 검색하게 되는 키워드 후보군을 선정하였다. 키워드의 선정에는 중국 국적의 잠재적 여행객 표본과의 인터뷰를 거쳤다. 트래픽 대소 관계 확인 결과에 따라서 최종 선정된 키워드들을 한국여행이라는 주제와 직접적인 연관을 가지는 키워드부터, 간접적인 연관을 가지는 키워드까지 총 세 가지 레벨의 카테고리로 분류하였다. 분류된 카테고리 내의 키워드들은 바이두'가 제공하는 웹검색 트래픽 데이터 제공 서비스 '바이두 인덱스'를 통해 웹검색 트래픽 데이터를 수집했다. 공개된 데이터 페이지 특성을 고려한 웹 크롤러를 직접 설계하여 웹검색 트래픽 데이터를 수집하였고, 분리되어 수집된 변수에는 필요한 변수 변환 과정을 수행했다. 자동화 수집된 웹검색 트래픽 정보들을 투입하여 중국 여행 인바운드에 대한 유의한 영향 관계를 확인하여 중국인 여행객의 한국 인바운드 여행 수요를 예측하는 모형을 개발하고자 하였다. 정책 의사결정 및 관광 경영 의사결정 같은 실무적 활용을 고려하여 각 변수의 영향력을 정량적으로 설명할 수 있고 설득이 명료한 방법인 다중회귀분석방법을 적용해 선형 식을 도출하였다. 수집된 웹검색 트래픽 데이터를 기존 검증된 모형 독립변인들에 추가적으로 투입함으로써 전통적인 독립변인으로만 구성된 연구 모형과 비교하여 가장 뛰어난 성능을 보이는 모형을 확인하였다. 본 연구에서 검증하려는, 웹검색 트래픽으로 대표되는 독립변인을 투입한 최종 도출된 모형을 통해 중국인 관광 수요를 예측할 때 유의한 영향을 끼치는 웹검색 트래픽 변수를 확인할 수 있다. 최적 모형 설명력을 가지는 모형을 기반으로 최종 회귀 식을 만들었고 이를 '유커마이닝' 시스템 내부에 도입하였다. 데이터 분석에서 더 나아가 도출된 모형을 직관적으로 시각화하고, 웹검색 트래픽 정보를 활용하여 도출할 수 있는 인사이트를 함께 보여주는 데이터 분석 기반의 '유커마이닝' 솔루션의 시스템 알고리즘과 UX를 제안하였다. 본 연구가 제안하는 모형과 시스템은 관광수요 예측모형 분야에서 웹검색 트래픽 데이터라는 정보 탐색을 하는 과정에 놓인 개인들의 인터랙티브하고 즉각적인 변수를 활용한 새로운 시도이다. 실무적으로 관련 정책결정자나 관광사, 항공사 등이 활용 가능한 실제적인 가치를 가지고, 정책적으로도 효과적인 관광 정책 수립에 활용될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.83-105
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• 2016

의료IT 서비스의 유망 분야인 정신건강 증진을 위한 주관적 웰빙 서비스(subjective well-being service) 구현의 핵심은 개인의 주관적 웰빙 상태를 정확하고 무구속적이며 비용 효율적으로 측정하는 것인데 이를 위해 보편적으로 사용되는 설문지에 의한 자기보고나 신체부착형 센서 기반의 측정 방법론은 정확성은 뛰어나나 비용효율성과 무구속성에 취약하다. 비용효율성과 무구속성을 보강하기 위한 온라인 텍스트 기반의 측정 방법은 사전에 준비된 감정어 어휘만을 사용함으로써 상황에 따라 감정어로 볼 수 있는 이른바 상황적 긍부정성(contextual polarity)을 고려하지 못하여 측정 정확도가 낮다. 한편 기존의 상황적 긍부정성을 활용한 감성분석으로는 주관적 웰빙 상태인 맥락에서의 감성분석을 할 수 있는 감정어휘사전이나 온톨로지가 구축되어 있지 않다. 더구나 온톨로지 구축도 매우 노력이 소요되는 작업이다. 따라서 본 연구의 목적은 온라인상에 사용자의 의견이 표출된 비정형 텍스트로부터 주관적 웰빙과 관련한 상황감정어를 추출하고, 이를 근거로 상황적 긍부정성 파악의 정확도를 개선하는 방법을 제안하는 것이다. 기본 절차는 다음과 같다. 먼저 일반 감정어휘사전을 준비한다. 본 연구에서는 가장 대표적인 디지털 감정어휘사전인 SentiWordNet을 사용하였다. 둘째, 정신건강지수를 동적으로 추정하는데 필요한 비정형 자료인 Corpora를 온라인 서베이로 확보하였다. 셋째, Corpora로부터 세 가지 종류의 자원을 확보하였다. 넷째, 자원을 입력변수로 하고 특정 정신건강 상태의 지수값을 종속변수로 하는 추론 모형을 구축하고 추론 규칙을 추출하였다. 마지막으로, 추론 규칙으로 정신건강 상태를 추론하였다. 본 연구는 감정을 분석함에 있어, 기존의 연구들과 달리 상황적 감정어를 적용하여 특정 도메인에 따라 다양한 감정 어휘를 파악할 수 있다는 점에서 독창성이 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.829-849
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• 2017

TV디스플레이 대형화, 방송과 통신의 융합화, 신호 압축 및 전송 기술의 고도화로 인해 지상파 디지털 방송은 초고품질 방송, 하이브리드 방송, 고정UHD/이동HD 동시방송을 제공할 수 있는 UHD 방송으로 진화하고 있다. 이러한 지상파 UHDTV 방송을 위한 국내 표준은 북미의 차세대 방송 표준인 ATSC3.0을 근간으로 하고 있다. ATSC3.0은 비디오 압축 표준으로 HEVC 비디오 부호화 표준을, 오디오 압축 표준으로는 MPEG-H 3D 오디오 부호화 표준을 채택하고 있다. 또한 방송망과 IP망에서의 운용을 위해 기존의 MPEG-2 TS 방식을 대신하여 IP기반의 ROUTE/DASH와 MMT를 전송 포맷으로 채택하고 있으며, 4K UHD 방송과 이동 HD 서비스를 동시에 제공하기 위한 다중화 기술을 도입하고 있다. 본 논문에서는 ATSC3.0을 기반으로 HDR/WCG 지원 고품질 비디오 서비스, 10.2채널/4객체 지원 입체음향 서비스, 고정 UHD와 이동 HD 동시방송 서비스를 제공하기 위해 필요한 오디오/비디오 부호화기, ROUTE/DASH 패키저, 다중화 시스템과 물리계층 송수신을 위한 ATSC 3.0 LDM 시스템을 구현하고, 이를 실시간 방송 송수신 환경에 적용하여 서비스 가능성을 검증하고자 하였다.