• Clinical and Experimental Pediatrics
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• 제54권5호
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• pp.219-223
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• 2011

McKusick-Kaufman syndrome (MKS) is an autosomal recessive multiple malformation syndrome characterized by hydrometrocolpos (HMC) and postaxial polydactyly (PAP). We report a case of a female child with MKS who was transferred to the neonatal intensive care unit of Seoul National University Children's Hospital on her 15th day of life for further evaluation and management of an abdominal cystic mass. She underwent abdominal sonography, magnetic resonance imaging, genitography and cystoscopy which confirmed HMC with a transverse vaginal septum. X-rays of the hand and foot showed bony fusion of the left third and fourth metacarpal bones, right fourth dysplastic metacarpal bone and phalanx, right PAP and hypoplastic left foot with left fourth and fifth dysplastic metatarsal bones. In addition, she had soft palate cleft, mild hydronephroses of both kidneys, hypoplastic right kidney with ectopic location and mild rotation, uterine didelphys with transverse vaginal septum and low-type imperforated anus. She was temporarily treated with ultrasound-guided transurethral aspiration of the HMC. Our patient with HMC and PAP was diagnosed with MKS because she has two typical abnormality of MKS and she has no definite complications of retinal disease, learning disability, obesity and renal failure that develop in Bardet-Biedl syndrome, but not in MKS until 33 months of age. Here, we describe a case of a Korean patient with MKS.

• 지능정보연구
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• 제15권2호
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• pp.49-59
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• 2009

내용기반 이미지 검색은 색상, 질감 등의 이미지 자체의 자질들을 이용하여 검색하므로 텍스트 기반 이미지 검색의 객관성 부족과 모든 이미지에 사람이 주석을 달아야 하는 단점을 보완할 수 있는 이미지 검색 방법이다. 이러한 내용 기반 이미지 검색에서 사용되는 방식 중 SIM(Self-organizing Image browsing Map) 방식은 SOM 알고리즘을 이용하여 이미지들을 브라우징 가능한 그룹으로 맵핑하고 그 결과를 바탕으로 이미지를 검색하게 된다. 하지만 비슷한 이미지라 할지라도 이미지의 밝기, 피사체의 움직임 등에 의하여 색상 정보가 다르게 나타나게 되면 SOM 알고리즘의 학습 과정에서 유사한 이미지들을 그룹화한 노드를 BMU로 선택하지 못하고 떨어져 있는 다른 노드를 선택하게 된다. 이 경우 학습이 진행되면서 유사한 이미지들이 군집하는 과정을 거치지만 학습이 완료될 때까지 다른 유사 이미지들을 그룹화한 노드에 맵핑이 되지 못하는 경우가 발생한다. 그 결과, 검색 결과에 나타나지 못하여 적합 이미지 검색률이 낮아 질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 HSV 색상모델을 이용하여 양자화하고 이미지의 색상 특징 벡터를 추출한 뒤 SOM 알고리즘을 이용하여 이미지들을 브라우징 가능한 그룹으로 맵핑한다. 이때 SIM 방식의 문제점인 유사 이미지가 따로 맵핑되어 적합 이미지 검색률이 낮아지는 것을 줄이기 위하여 SOM을 두 개의 층으로 구성한다. 첫 번째 층에서 이미지의 색상 자질을 이용하여 학습을 완료한 후, 학습이 완료된 첫 번째 층 맵의 각 노드들의 연결 가중치를 이용하여 두 번째 층에서 다시 한번 학습을 수행한다. 두 개의 층으로 학습이 완료된 두 번째 층의 SOM에 질의 이미지의 특징 벡터를 입력하여 BMU를 선택하고 BMU와 연결된 첫 번째 층의 노드를 최종 선택하여 이미지를 검색한다. 실험결과, 제안된 이미지 검색 방법이 기존의 이미지 검색 방법 보다 적합 이미지의 검색 성공률이 높은 것을 확인 할 수 있었다.

• The Journal of Korean Physical Therapy
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• 제23권1호
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• pp.37-43
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• 2011

Purpose: We studied the changes in motor response time and stop signal response time following visuomotor skill learning of a stop signal task in young healthy subjects. This study also was designed to determine what an effective practice is for different stop signals in the stop signal task (SST). Methods: Forty-five right-handed normal volunteers without a history of neurological dysfunction were recruited. They all gave written informed consent. In all subjects, motor reaction time (RT) and stop signal reaction time (SSRT) were measured for the stop signal task. Tasks were classified into three categories: predictable-stop signal task (P-SST) practice group random-stop signal task (R-SST) practice group control group. Results: Motor reaction time in the P-SST was significantly reduced when comparing pre- and post-tests (p<0.05). Stop signal reaction times in the P-SST and the R-SST were significantly reduced following motor skill learning (p<0.05). Also, the reaction time of the R-SST was shorter than that of the P-SST. Conclusion: These findings indicate that practice of an SST improves motor performance and stop function for some stop signals in the SST. P-SST practice was effective in the stop function of regular movement because of faster of the motor prediction and preparation but the R-SST was effective in the stop function of movements because of faster motor selection.

• 한국자원식물학회지
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• 제35권2호
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• pp.192-200
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• 2022

본 연구에서는 부지화 잎의 무기양분 농도 측정 결과를 바탕으로 질소를 제외한 다른 무기양분의 함량을 통해서 잎의 질소 결핍 여부를 구분하는 머신러닝 모델을 개발하였다. 그러기 위해서 부지화의 질소결핍구와 대조구의 잎 샘플을 분석한 36개의 데이터를 부트스트랩핑 방법을 통해서 학습용 데이터셋 1,000 여 개로 증량시켰다. 이를 이용해 학습한 각 모델을 테스트한 결과, gradient boosting 모델이 가장 우수한 분류성능을 보여주었다. 본 모델을 이용해 질소함량을 직접적으로 분석할 수 없는 경우, 잎의 무기성분 함량에 기반하여 질소결핍 가능성 여부를 판단해 질소가 부족한 부지화 나무를 분별하고, 정확한 질소함량을 측정하게 유도하여 그에 기초한 적정 질소비료 시비를 가능케 하고자 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권6호
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• pp.13-22
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• 2024

기사성광고의 필요성과 긍정적인면도 존재하나, 일부 무분별한 '기사성 광고'로 인하여 과장되고 위장된 정보를 전달함에 따라 독자들은 일반기사와 기사성 광고의 구별이 어려움에 따라 많은 정보의 오인과 혼란을 하고 있다. 독자들은 앞으로도 계속 새로운 정보를 획득하고 이러한 정보를 적재적소에 적용하여 많은 가치를 가져와야 하기에, 정확한 일반기사와 기사성 광고를 식별하는 것이 더욱이 중요하다고 판단된다. 따라서 일반기사와 기사성 광고의 구별된 정보를 필요로 하기에, 이러한 일환으로, 인터넷신문에서 이러한 무분별한 기사성 광고로 인한 정확한 정보식별의 어려움이 많은 독자들을 위해, 본 논문에서는 IT기술과 AI기술을 접목한 시스템측면에서 해결할 수 있는 방법을 제시하고자 하였으며, 이러한 방법은 광고성 키워드를 찾아내어 정제해주는 지식기반 자연어처리 방법과 딥러닝기술을 이용한 기사성 광고를 추출하고자 설계 하였다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권7호
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• pp.37-47
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• 2017

본 연구는 영화를 활용한 플립러닝 기반의 학제 간 융합 창의성 증진 프로그램이 대학생의 창의성과 융합인재소양에 어떠한 효과를 미치는지 확인하는 데 목적이 있다. 이를 위해 부산광역시에 소재한 D대학교의 '영화로 만나는 창의적 융합' 교양강좌에 수강한 대학생 44명과 비수강 대학생 45명 총 89명을 대상으로 총 15회기의 프로그램을 실시하였다. 수집된 자료는 SPSS 23.0프로그램을 사용하여 독립표본 t-검증으로 내용을 분석하였으며, 이에 대한 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 영화를 활용한 플립러닝 기반의 학제 간 융합 창의성 증진 프로그램은 대학생의 창의성 하위영역에서 인내/집착, 유머감, 자기확신, 상상, 개방성, 독립성, 호기심의 순으로 유의미한 효과가 높게 나타났고, 창의성 전체에서도 유의미한 효과가 나타났다. 둘째, 영화를 활용한 플립러닝 기반의 학제 간 융합 창의성 증진 프로그램은 대학생의 융합인재소양의 하위영역에서 융합, 배려, 소통, 창의의 순으로 유의미한 효과가 높게 나타났고, 융합인재소양 전체에서도 유의미한 효과가 나타났다. 이상과 같은 연구결과를 통해 영화를 활용한 플립러닝 기반의 학제 간 융합 창의성 증진 프로그램의 교육적 효과를 확인할 수 있었고, 교육학을 기반으로 한 융합연구 분야에 의미 있는 방향설정과 시사점을 제공하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제29권
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• pp.257-279
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• 1995

Cooperative program planning and teaching is a strategy for developing and implementing resource based learning. This approach combines the classroom teacher's subject expertise and knowledge of the students with the teacher­librarian's specialized knowledge of the availability and use of learning materials. And the purpose of cooperative program planning is to develop learning experiences or units of study that effectively integrate the student's resource center activities with other learning experiences. There are also some conditions that are conducive to effective planning sessions. First, the teacher-librarian must be prepared to initiate planning with teachers, rather than waiting for teachers to come to them. Second, the teacher-librarian must be prepared to present suggestions in such a way that the teacher can respond. The purpose of this study is (1) to investigate the planning process of cooperative program planning and teaching in the previous studies and (2) to find general problems when the cooperative program planning and teaching apply in actual situation. For these purposes, I chose a school library and a teacher-librarian in Seoul to observe how this cooperative program planning and teaching carry out in the school library. Main findings are summarized as follows: (1) A teacher who teaches alone for one grade is more proper to carry out the cooperative program planning and teaching. Young teachers are usually more active to change their teaching methods. (2) The cooperative program planning and teaching is a program what needs a lot of materials. When there is no right reference book in a school library, it would be good to access DB through PC telecommunication. It is also possile to contact lirarians who work in large public libraries or university libraries. (3) The cooerative program planning and teaching needs cooperative working between a teacher-librarian and a teacher. Thus a teacher-librarian should be in his school in the day time like the other teachers for the program's planning process. ( 4) There has to be a guide to change into resource based learning in teaching method. Thus the Korean Library Association or Korean Library and Information Science Society should offer a seminar or a workshop about cooperative program planning and teaching for the teacher-librarians. (5) It needs a system that a teacher-librarian can know about student's assignments so that he can prepare reference books for them. (6) The school library can be able to offer excellent service like cooperative program planning and teaching to the teachers and students according to a teacher-librarian's enthusiasm.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.517-524
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• 2010

최근의 컴퓨터 기술과 인터넷 기술의 발달로 인해 분석 데이터가 급속도로 증가함에 따라 이들을 다루기 위한 자동분류시스템에 대한 요구가 높다. 문서분류시스템은 감독학습이 필수적이기 때문에 최소한의 전문가의 개입만으로도 높은 정확도가 보장되는 자동화 시스템에 대한 요구가 크다. 반면, 분류할 데이터들은 형식이나 내용상으로 그 복잡도가 높아지고 있어서, 일반적인 분류방법으로는 좋은 분석결과를 얻기 어려운 양상을 보인다. 특히 스팸성 데이터와 같이 어떠한 의도가 반영되어 가공되거나 변형되는 데이터는 분석의 어려움을 가중시킨다. 본 논문에서는 분류알고리즘의 성능향상을 위해 제안한 ETOM과 RPost방법을 구현하였다. 분류의 경계선 상에 있는 스팸문서들에 구현시스템을 적용하여 그 과정을 분석하였다. 실험결과 제안방법에 의한 정확도가 0.795에서 0.93으로 약 16%의 증가하였음을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.73-83
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• 2014

이 논문은 인도의 공예분야 사회적기업 인더스트리 크래프트가 정부 보조금 의존에서 벗어나 지난 30년간 어떻게 수익을 창출하고 글로벌 사회적기업으로 지속가능한 성장이 가능했는지를 분석한 논문이다. 분석을 통해 도출한 성공요인들은 다음과 같다. 첫 번째 요인은 이해관계자들의 가치 창출로서 사회적 미션을 목표로 각 이해관계자들의 가치를 최우선 고려하였으며 가치를 상호간 공유했다는 점이다. 두 번째 요인은 독특한 내부경영방식으로서 더 많은 부가가치 창출을 위해 조직체계에 독특한 비즈니스 모형과 4P전략을 도입하고 생산자집단의 자립을 돕는 경영방식을 도입했다는 것이다. 세 번째 요인은 학습 및 혁신문화 조성으로서 변화를 두려워하지 않고 끊임 없이 새로운 디자인 전략을 세워 도전하고 시행착오를 조직학습으로 이끈 학습문화를 구축했다는 점이다. 마지막 네 번째 요인은 시의적절한 재정 및 자원의 확보로서 규모 확대 시기 때마다 민간기업과의 제휴 및 투자 유치, 충분한 기술인력자원 확보 등 적절한 재정 및 자원을 확보했던 점을 들 수 있다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제40권6호
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• pp.242-249
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• 2019

Forearm electromyography (EMG) generated by wrist movements has been widely used to develop an electrical prosthetic hand, but EMG generated by finger movements has been rarely used even though 20% of amputees lose fingers. The goal of this study is to improve the classification performance of different finger movements using a deep learning algorithm, and thereby contributing to the development of a high-performance finger-based prosthetic hand. Ten participants took part in this study, and they performed seven different finger movements forty times each (thumb, index, middle, ring, little, fist and rest) during which EMG was measured from the back of the right hand using four bipolar electrodes. We extracted mean absolute value (MAV), root mean square (RMS), and mean (MEAN) from the measured EMGs for each trial as features, and a 5x5-fold cross-validation was performed to estimate the classification performance of seven different finger movements. A long short-term memory (LSTM) model was used as a classifier, and linear discriminant analysis (LDA) that is a widely used classifier in previous studies was also used for comparison. The best performance of the LSTM model (sensitivity: 91.46 ± 6.72%; specificity: 91.27 ± 4.18%; accuracy: 91.26 ± 4.09%) significantly outperformed that of LDA (sensitivity: 84.55 ± 9.61%; specificity: 84.02 ± 6.00%; accuracy: 84.00 ± 5.87%). Our result demonstrates the feasibility of a deep learning algorithm (LSTM) to improve the performance of classifying different finger movements using EMG.