• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.31-45
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• 2019

현재 지능적 서비스의 핵심 기술은 딥러닝 즉 신경망, 그리고 GPU 병렬 컴퓨팅 및 빅 데이터와 같은 병렬 분산 처리 기술이다. 하지만 미래의 전 세계적으로 공유된 온톨로지를 통한 지능적 서비스 및 지식 공유 서비스에서는 지식의 표현 및 추론을 위하여 신경망보다 더 나은 방법이 있다. 그것은 시맨틱 웹의 표준 규칙 언어인 RIF 혹은 SWRL의 IF-THEN의 지식 표현이며, 이러한 규칙을 rete 알고리즘을 이용하여 효율적으로 추론할 수 있다. 하지만 단일 컴퓨터에서 동작하는 rete 알고리즘의 처리 규칙 수가 100,000개가 될 경우 그 성능이 수 십 분으로 매우 안 좋아지며, 분명한 한계가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 rete 알고리즘의 병렬 및 분산 처리에 대한 과거로부터 현재까지의 연구 내용을 정리 분석하며, 이를 통해 효율적인 rete 알고리즘의 구현을 위해 어떤 측면들이 고려되어야 하는지를 살펴본다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제60권4호
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• pp.543-554
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• 2021

동적 기하 환경은 학생들의 기하 문제 해결에 긍정적인 역할을 한다. 학생들은 드래깅을 통해 변화 속에서 불변성을 추측할 수 있으며, 분석법은 기하 문제를 해결하는 데 도움을 준다. 하지만 드래깅 활동과 분석법을 활용한 문제 해결은 제한점이 있으며, 연속 스펙트럼은 대안이 될 수 있다. 학생들은 코딩이 결합된 동적 기하 환경에서 프로그래밍을 통해 연속 스펙트럼을 구현할 수 있다. 이에 본 연구에서는 동적 기하 환경의 문제 해결에서 연속 스펙트럼을 활용하는 방안을 제시하였다. 학생들은 문제 해결의 이해 단계에서 시각적으로 표현된 문제 상황을 통해 즉각적으로 이해하고, 계획 단계에서 해결 전략을 수립하고, 반성 단계에서 결과의 점검 및 일반화하는 데 도움을 줄 수 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권7호
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• pp.76-83
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• 2023

본 연구에서는 웹툰 작가의 웹툰 제작 과정을 보조하기 위해 사전학습된 Text-to-Image 모델을 미세조정하여 텍스트에서 웹툰을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 웹툰 화풍으로 변환된 웹툰 데이터셋을 사용하여 사전학습된 Stable Diffusion 모델에 LoRA 기법을 활용하여 미세조정한다. 실험 결과 3만 스텝의 학습으로 약 4시간 반이 소요되어 빠르게 학습하는 것을 확인하였으며, 생성된 이미지에서는 입력한 텍스트에 표현된 형상이나 배경이 반영되어 웹툰 이미지가 생성되는 것을 확인하였다. 또한, Inception score를 통해 정량적인 평가를 수행하였을 때, DCGAN 기반의 Text-to-Image 모델보다 더 높은 성능을 나타냈다. 본 연구에서 제안된 웹툰 생성을 위한 Text-to-Image 모델을 웹툰 작가가 사용한다면, 웹툰 저작에 시간을 단축시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권4호
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• pp.27-40
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• 2023

많은 추천 시스템 연구에서는 다양한 이종 데이터를 상호 호환적으로 통합하여 추천 시스템의 고질적인 데이터 부족 문제를 해결하고자 한다. 하지만, 지식 그래프를 활용하여 이종 데이터의 통합을 달성한 추천 시스템 연구는 거의 없으며, 대부분 연구에서는 기구축된 지식 그래프 상의 개체 간 연결이 명시적 관계로만 구성되어있다는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 이종 데이터의 통합을 위해 다중 지식 베이스로부터 추출한 데이터 간 관계 모델링을 수행하고, 이를 통해 지식 그래프를 확장하는 방법을 제안한다. 또한, 딥러닝 기반의 잠재적 관계 모델링을 통해 지식 그래프 상 개체 간 관계 정보의 신뢰성을 높이고자 한다. 본 논문에서 제안하는 확장된 지식 그래프를 사용하면 개체의 특성 벡터 품질이 개선되고, 최종적으로 예측된 사용자 선호도의 정확성을 높일 수 있다. 또한, 실험을 통해 확장된 지식 그래프 기반 추천 정확도가 기존 지식 그래프 기반 추천 정확도에 비해 향상되었음을 확인하였다.

• 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.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.177-188
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• 2024

기술이 발전함에 따라 인터넷 사용량은 더욱 증가하고 있으며, 이를 통해 네트워크 트래픽 및 통신량이 기하학적으로 증가하고 있다. 인터넷의 핵심 요소 중 하나인 네트워크 경로 선택 프로세스는 이에 따라 더욱 복잡하고 고도화되고 있으며, 이를 효과적으로 관리하고 분석하는 것이 중요하다. 또한 이를 직관적으로 이해할 수 있는 표현 및 가시화 방안이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 네트워크 경로 선택 방법인 BGP를 사용하여 네트워크 데이터를 분석하고, 상황인식을 위한 사이버 공통작전상황도에 이를 적용하는 프레임워크를 설계한다. 그 후 정보들을 가시화하기 위해 필요한 작전상황도 가시화 요소들을 분석하고 간단한 가시화를 구현하는 실험을 진행한다. 실험에서 수집되고 전처리된 데이터를 기반으로 구현된 가시화 화면들을 통해 지휘관 또는 보안 담당자들이 네트워크 상황을 효과적으로 파악하고 명령 및 제어를 할 수 있도록 도움을 준다.

• Ocean Systems Engineering
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• 제14권1호
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• pp.85-99
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• 2024

Ocean surface currents have an essential role in the Earth's climate system and significantly impact the marine ecosystem, weather patterns, and human activities. However, predicting ocean surface currents remains challenging due to the complexity and variability of the oceanic processes involved. This review article provides an overview of the current research status, challenges, and opportunities in the prediction of ocean surface currents. We discuss the various observational and modelling approaches used to study ocean surface currents, including satellite remote sensing, in situ measurements, and numerical models. We also highlight the major challenges facing the prediction of ocean surface currents, such as data assimilation, model-observation integration, and the representation of sub-grid scale processes. In this article, we suggest that future research should focus on developing advanced modeling techniques, such as machine learning, and the integration of multiple observational platforms to improve the accuracy and skill of ocean surface current predictions. We also emphasize the need to address the limitations of observing instruments, such as delays in receiving data, versioning errors, missing data, and undocumented data processing techniques. Improving data availability and quality will be essential for enhancing the accuracy of predictions. The future research should focus on developing methods for effective bias correction, a series of data preprocessing procedures, and utilizing combined models and xAI models to incorporate data from various sources. Advancements in predicting ocean surface currents will benefit various applications such as maritime operations, climate studies, and ecosystem management.

• 한국임상약학회지
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• 제25권4호
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• pp.286-295
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• 2015

Objective: This experiment is to study how elderly group and their various lifestyles interact with health functional foods, according to their selection behavior. Different lifestyles will be observed closely, as well as how different health conditions and consumer involvements will affect critical decision making in selecting health functional foods. Method: Theories and discoveries from original advanced research were compared parallel to the new study. Results: First, cluster analysis and exploratory analysis were performed amongst different elder lifestyles. Lifestyle exploratory analysis was used for healthy, unique, leisure, and economical-style elders. Cluster analysis was used for material trend oriented, health oriented, complacent oriented-style elders. Health Functional Foods' selection trait Exploratory Factor Analysis showed that product's originality (function, uniqueness, specialty, compatibility, distributor, expiration date), quality (amount, daily dose, visual representation, accessibility, portability, natural ingredients), and popularity (product container, brand image, taste and smell, advertised product, domestic or import, well-known function) were the three main causes. Secondly, the amount of benefits for the elderly group health lifestyle were affected by 'Interest in health', 'Notability of the health functional food', and 'Functionality approved mark'. Specifically, the importance of, 'Interest in health', 'Notability of health functional food', and 'Functionality approved mark' were noticeably high within health oriented elders. Lastly, after examining the data from elder lifestyle's relationship with health functional food selection trait, all three different results showed equal importance. If you closely examine material trend oriented elderly group, selection trait showed distinctively high regards in 'Fundamental Attribute', 'Typical Attribute', and 'Cognitive Attribute'. Health oriented elders showed their distinctively high regards in 'Natural Attribute', and less consideration in 'Typical Attribute' and 'Cognitive Attribute'. Complacent oriented-style elderly group showed less focus on 'Fundamental Attribute', and even less in 'Typical Attribute', and 'Cognitive Attribute'. Health oriented elderly group concluded with above data from the fact that they showed most importance and involvement in health beneficial products that are scientifically proven. Material trend oriented elderly group showed balanced traits in their concluded data, showing that they prefer function, safety, as well as the brand image and their reputation. Also, they consider the products' outer elements, such as design and product name, in order to sense inner functions. Conclusion: So, Silver Business corporations must develop products to fulfill the market demands, and strategize marketing plans to better target the correct audience.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권16호
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• pp.223-243
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• 2009

오늘날 애니메이션이나 영화에서 가장 효과적인 제작방식으로 사용되고 있는 2D, 3D 컴퓨터그래픽스는 사물표현, 배경연출 및 특수효과 등을 넘어서 그동안 인간의 고유 영역으로 여겨져 왔던 배우의 연기에까지 그 영역이 확대되고 있다. 그러나 뛰어난 소프트웨어도 사용자의 감각적 표현에 따라 그 표현의 정도는 많은 편차를 보인다. 2D소프트웨어와 3D소프트웨어 간에도 차이가 있다. 메뉴 구조나 명령체계와 같은 객관적 사실만 보더라도 2D 소프트웨어에 비해 3D소프트웨어는 하드웨어 성능과 소프트웨어 기능에 의존하는 정도가 훨씬 더 크다. 이러한 3D 소프트웨어의 기능 의존적 특성으로 인해 사용자의 빠른 기능 습득과 그것을 사용한 효과적 연출이 영상 및 애니메이션 산업에서 생산성을 높이는 중요한 부분이 되었다. 이에 학교 교육에서도 이러한 산업계의 요구에 맞추어 3D소프트웨어 수업을 실시하고 있으나 강사 수급, 시간 배분 및 교육 환경 등의 문제로 다양한 3D 소프트웨어를 모두 교육하지 못하고 있으며 그 기능습득의 정도에도 산업계의 빠른 발걸음을 따라가기에 부족한 부분이 있다. 본 연구는 이 같은 학교교육의 제한적 환경 속에서 3D소프트웨어 교육효과를 증대하기 위해 산업계에서 어떤 3D소프트웨어들을 사용하고 있는지 알아보고 이에 부응하기 위해 대학교육과정에서는 어떤 그에 맞는 3D소프트웨어 교육을 어떻게 실시해야 하는지를 가장 많은 인지도를 가진 Maya와 3ds Max를 통해 알아보고자 한다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제10권1호
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• pp.27-43
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• 2007

본 연구의 목적은 이공계 대학생들에게 수학에 대한 동기유발과 수학학습에 도움을 주기 위하여 기반 학습 시스템을 개발하는 것이다. 이를 위하여 Mathematica와 웹 연동을 가능하게 해주는 webMathematica를 사용하여 이공계 대학생을 위한 미적분학습용 웹 콘텐츠 시스템인 MathBooster를 제작하였다. 이공계 대학생을 위한 웹 콘텐츠의 구성은 먼저 미적분의 개념을 그래프와 같은 시각화한 그림을 사용함으로써 흥미와 동기의 유발, 그리고 개념 형성을 위해 요소 지식에 관련된 내용을 수식과 텍스트로 제시하였다. 또한 단계별 풀이과정이 제시되는 예제를 제공하여 개념의 이해를 통한 응용력을 배양하도록 콘텐츠를 제공하였다. 학습자의 이해력을 확인하기 위하여 퀴즈를 제공하였으며 베이지언 네트워크를 이용하여 학습자의 퀴즈 풀이 결과에 따라 해당 콘텐츠에 대한 학습의 이해 정도를 진단하는 기능을 개발하였다. 이공계 수학용 웹 콘텐츠의 형성평가를 위하여 MathBooster에 대한 사용자의 반응, 화면구성의 적절성, 실습하기 모드의 만족도, 퀴즈, 진단결과, 피드백 만족도 등의 네 영역으로 구분하여 설문지를 작성하였다. MathBooster의 실습을 마친 이공계 학생을 대상으로 설문지를 배포하였으며 영역별로 통계 처리한 결과 MathBooster 사용에 대한 높은 만족도를 보여 주었다. 이 결과에 따라 향후 시스템을 수정보완 할 과제를 제시하였다.