• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제62권3호
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• pp.353-360
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• 2019

Epilepsy surgery that eliminates the epileptogenic focus or disconnects the epileptic network has the potential to significantly improve seizure control in patients with medically intractable epilepsy. Magnetic resonance-guided laser interstitial thermal therapy (MRgLITT) has been an established option for epilepsy surgery since the US Food and Drug Administration cleared the use of MRgLITT in neurosurgery in 2007. MRgLITT is an ablative stereotactic procedure utilizing heat that is converted from laser energy, and the temperature of the tissue is monitored in real-time by MR thermography. Real-time quantitative thermal monitoring enables titration of laser energy for cellular injury, and it also estimates the extent of tissue damage. MRgLITT is applicable for lesion ablation in cases that the epileptogenic foci are localized and/or deep-seated such as in the mesial temporal lobe epilepsy and hypothalamic hamartoma. Seizure-free outcomes after MRgLITT are comparable to those of open surgery in well-selected patients such as those with mesial temporal sclerosis. Particularly in patients with hypothalamic hamartoma. In addition, MRgLITT can also be applied to ablate multiple discrete lesions of focal cortical dysplasia and tuberous sclerosis complex without the need for multiple craniotomies, as well as disconnection surgery such as corpus callosotomy. Careful planning of the target, the optimal trajectory of the laser probe, and the appropriate parameters for energy delivery are paramount to improve the seizure outcome and to reduce the complication caused by the thermal damage to the surrounding critical structures.

• 말소리와 음성과학
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• 제15권1호
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• pp.9-17
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• 2023

이 연구의 목적은 한국어 이중모음 /ㅛ/가 다양한 언어학적 환경에서 어떠한 발음 변이 양상을 보이는지 밝히는 것이다. 특히 음성적 변이와 분포 범위의 연관성에 주목하여 /ㅛ/의 발음 양상을 논의하였다. 서울코퍼스의 여성 화자 10명의 발화에서 나타난 /ㅛ/의 운율적 위치(단음절, 어절 초, 어절 중, 어절 말)와 어휘 부류(내용어, 기능어)를 분석하였다. 각 환경에서 /ㅛ/의 출현 빈도를 파악한 결과, 운율적 위치에 따라 어휘 부류와 발음형 실현이 달라지는 양상을 보였다. 음향 분석을 통해 기능어에서 나타나는 /ㅛ/에서는 음성적 약화가 빈번하게 일어나는 것을 확인하였다. 어휘 부류는 /ㅛ/의 평균적인 음가를 달라지게 하지는 않았지만 개별 토큰의 분포 양상에서는 차이가 발견되었다. 이를 통해 언어학적 환경이 모음의 음성적 분포 양상에 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제31권5호
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• pp.361-370
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• 2015

초분광영상을 이용한 변화탐지 기법으로는 Chronochrome(CC), Principal Component Analysis(PCA), 분광혼합분석(spectral unmixing) 등이 있다. 특히, 분광혼합분석을 이용한 변화탐지는 변화객체의 위치 정보뿐만 아니라 변화의 속성까지 분석할 수 있다는 점에서 매우 효과적이나, 분광혼합분석을 활용한 초분광영상의 변화탐지 연구는 여전히 초기단계에 머물러 있다. 본 연구에서는 분광혼합분석을 이용한 효과적인 변화탐지를 위하여 Iterative Error Analysis(IEA)와 Spectral Angle Mapper(SAM) 등을 활용하여 두 영상에서 변화지역을 설명할 수 있는 동일한 endmember를 결정하였으며, 점유비율의 차영상을 통하여 변화지역을 추출하였다. 제안기법의 적용성을 평가하기 위하여 임의의 변화지역을 포함한 Compact Airborne Spectrographic Imager(CASI) 및 Hyperion 모의영상에 대한 변화탐지를 수행하였다. 실험결과, 제안기법이 기존의 CC, PCA, N-FINDR를 이용한 분광혼합분석보다 효과적으로 변화지역을 추출할 수 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 제안기법은 사전정보 없이 자동으로 동일한 endmember를 추출할 수 있는 장점을 갖기 때문에 다양한 피복물질로 구성된 영상의 변화탐지에 효과적으로 활용될 것이다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제32권4호
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• pp.267-274
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• 2017

2016년 6~12월 서울약령시에서 원형 또는 분말 형태로 유통 판매되는 식 약 공용 농산물 총 62건을 구입하여, 후칼럼 유도체화 장치인 광화학 반응장치를 연결한 HPLC-FLD를 이용하여 아플라톡신($B_1$, $B_2$, $G_1$, $G_2$)을 정성 및 정량 분석함으로써 오염도를 조사하였다. 아플라톡신의 검출한계는 $B_1$ $0.086{\mu}g/kg$, $B_2$ $0.020{\mu}g/kg$, $G_1$ 0.363 g/kg, $G_2$ $0.126{\mu}g/kg$이었고, 정량한계는 $B_1$ $0.262{\mu}g/kg$, $B_2$ $0.059{\mu}g/kg$, $G_1$ 1.101 g/kg, $G_2$ $0.382{\mu}g/kg$였다. 회수율은 $B_1$ 95.1~101.8%, $B_2$ 86.9~105.6%, $G_1$ 95.2~100.6%, $G_2$ 98.6~114.0%이었으며, 변동계수(Coefficient of Variation, %)는 $B_1$ 1.9~9.8%, $B_2$ 1.2~8.2%, $G_1$ 2.1~9.5%, $G_2$ 0.9~9.3%였다. 사용부위에 따른 아플라톡신 오염의 특성을 살펴본 결과 종자(Semen)만 아플라톡신이 검출되었으며, 21건 중 6건(원형 3건, 분말 3건)에서 아플라톡신이 검출되었다. 품목별 아플라톡신 검출 건수를 살펴본 결과, 연자육 중 원형은 7건을 검사한 결과 2건에서 아플라톡신 $B_1$, $B_2$가 검출되었고, 분말은 6건 중 2건에서 아플라톡신 $B_1$이 검출되었다. 산조인 원형은 5건 중 1건에서 아플라톡신 $B_1$, $B_2$가 검출되었으며, 분말은 3건 중 1건에서 아플라톡신 $B_1$, $B_2$가 검출되었다. 아플라톡신 검출량을 살펴보면, 연자육 원형은 총아플라톡신($B_1$, $B_2$, $G_1$ 및 $G_2$의 합)이 $ND{\sim}14.655{\mu}g/kg$($B_1$ $ND{\sim}11.869{\mu}g/kg$) 검출되었고, 분말은 총아플라톡신이 $ND{\sim}2.223{\mu}g/kg$($B_1$이 $ND{\sim}2.223{\mu}g/kg$) 검출되었다. 산조인 원형의 아플라톡신 검출량은 총아플라톡신이 $ND{\sim}9.182{\mu}g/kg$($B_1$이 $ND{\sim}6.612{\mu}g/kg$) 검출되었고, 분말은 총아플라톡신이 $ND{\sim}21.797{\mu}g/kg$($B_1$이 $ND{\sim}19.345{\mu}g/kg$) 검출되었다. 따라서 이러한 곰팡이독소 검출현황을 토대로 식 약 공용 농산물에 대한 곰팡이독소 기준을 설정하여 식 약 공용 농산물의 안전한 유통을 관리할 필요가 있다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제10권1호
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• pp.1-7
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• 2006

목적 : 최근 확산텐서영상(diffusion tensor imaging)의 발전으로 뇌백질의 미세 구조적 특성을 평가할 수 있게 되었다. 그러나 확산텐서영상을 얻기 위한 적절한 영상촬영조건 중 확산 강조 경사자장의 적정한 방향 수에 대하여 충분히 연구되지 않은 실정이다. 이에 본 연구에서는 뇌백질의 트래킹(tracking)을 수행하는 데에 있어 확산강조 경사자장의 방향 수가 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 : 건강한 남녀 13명 (남: 10, 여: 3, 평균나이: 30세, 연령분포: 23-37) 을 대상으로 하였다. 확산텐서영상은 모든 영상촬영조건을 동일하게 유지하면서 확산강조 경사자장의 방향 수를 6-방향, 15-방향, 32-방향으로 변화시키면서 시행하였다. 영상 범위는 뇌교 하방 1 cm부터 측뇌실 상방 2-3 cm까지 포함하였으며 전교련-후교련 연결선에 평행하게 하였다. 영상후처리를 통해 FA (fractional anisotropy, 분할 비등방성) map을 만든 후, 뇌량의 무릎과 팽대에서 FA의 평균값과 표준편차를 각 FA map에서 구하였다. 그리고 뇌의 피질척수로에서 트래킹을 시행하여 트래킹된 백질 섬유의 수를 측정하였다. 얻어진 FA, FA의 표준편차, 트래킹된 피질척수로의 섬유 수를 통계적 방법으로 6-방향, 15-방향, 32-방향사이에서 비교하였다. 결과 : FA는 확산강조 경사자장의 방향 수에 따라 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 경사자장의 방향 수가 증가함에 따라 FA의 표준편차는 유의하게 감소하였고, 트래킹된 피질척수로의 섬유 수는 유의하게 증가하였다. 결론 : 확산텐서영상에서 확산강조 경사자장의 방향 수를 증가시킬수록 더 우수한 백질의 트래킹이 가능하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제19권3호
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• pp.107-123
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• 2014

텍스트마이닝 연구의 기본적인 난제는 기존 텍스트 표현모델이 자연어 문장으로 기술된 텍스트 데이터로부터 의미 또는 개념 정보를 표현하지 않는데 기인한다. 기존 텍스트 표현모델인 벡터공간 모델(vector space model), 불리언 모델(Boolean model), 통계 모델(statistical model), 텐서공간 모델(tensor space model) 등은 'Bag-of-Words' 방식에 바탕을 두고 있다. 이러한 텍스트 모델들은 텍스트에 포함된 단어와 그것의 출현 횟수만으로 텍스트를 표현하므로, 단어의 함축 의미, 단어의 순서 및 텍스트의 구조를 전혀 표현하지 못한다. 대부분의 텍스트 마이닝 기술은 대상 문서를 'Bag-of-Words' 방식의 텍스트 모델로 표현함을 전제로 하여 발전하여 왔다. 하지만 오늘날 빅데이터 시대를 맞이하여 방대한 규모의 텍스트 데이터를 보다 정밀하게 분석할 수 있는 새로운 패러다임의 표현모델을 요구하고 있다. 본 논문에서 제안하는 텍스트 표현모델은 개념공간을 문서 및 단어와 동등한 매핑 공간으로 상정하여, 그 세 가지 공간에 대한 연관 관계를 모두 표현한다. 개념공간의 구성을 위해서 위키피디어 데이터를 활용하며, 하나의 개념은 하나의 위키피디어 페이지로부터 정의된다. 결과적으로 주어진 텍스트 문서집합을 의미적으로 해석이 가능한 3차 텐서(3-order tensor)로 표현하게 되며, 따라서 제안 모델을 텍스트 큐보이드 모델이라 명명한다. 20Newsgroup 문서집합을 사용하여 문서 및 개념 수준의 클러스터링 정확도를 평가함으로써, 제안 모델이 'Bag-of-Word' 방식의 대표적 모델인 벡터공간 모델에 비해 우수함을 보인다.

• 과학교육연구지
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• 제46권1호
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• pp.17-29
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• 2022

본 연구의 목적은 NOS 관련 주제를 대상으로 컴퓨터가 얼마나 효율적이고 타당하게 학습할 수 있는지에 대하여 정성적으로 탐색하고자 한 연구이다. 이를 위해 NOS와 관련되는 문헌(논문초록 920편)을 중심으로 말뭉치를 구성하였으며, 최적화된 Word2Vec (CBOW, Skip-gram)모델의 인자를 확인하였다. 그리고 NOS의 4가지 영역(Inquiry, Thinking, Knowledge, STS)에 따라 단어수준 워드임베딩 모델 비교평가를 수행하였다. 연구 결과, 선행연구와 사전 성능 평가에 따라 CBOW 모델은 차원 200, 스레드 수 5, 최소빈도수 10, 반복횟수 100, 맥락범위 1로 결정되었으며, Skip-gram 모델은 차원수 200, 스레드 수 5, 최소빈도수 10, 반복횟수 200, 맥락범위 3으로 결정되었다. NOS의 4가지 영역에 적용하여 확인한 모델별 유사도가 높은 단어의 종류는 Skip-gram 모델이 Inquiry 영역에서 성능이 좋았다. Thinking 및 Knowledge 영역에서는 두 모델별 임베딩 성능 차이는 나타나지 않았으나, 각 모델별 유사도가 높은 단어의 경우 상호 영역 명을 공유하고 있어 제대로 된 학습을 하기 위해 다른 모델의 추가 적용이 필요해 보였다. STS 영역에서도 지나치게 문제 해결과 관련된 단어를 나열하면서 포괄적인 STS 요소를 탐색하기에 부족한 임베딩 성능을 지닌 것으로 평가되었다. 본 연구를 통해 NOS 관련 주제를 컴퓨터에게 학습시켜 과학교육에 활용할 수 있는 모델과 인공지능 활용에 대한 전반적인 시사점을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.111-123
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• 2013

개념간의 의미적 유사도 및 관계도(Semantic Similarity/Relatedness)를 구하는 연구는 고전적인 연구에서는 데이터 베이스 통합이나 시스템 통합, 그리고 현대의 연구에 있어서는 태그 및 키워드 추출, 연관 단어 추천 등에 걸쳐 다양한 분야에서 활용되어 온 연구이다. 그 연구는 역사가 오래되었을 뿐만 아니라, 경영정보와 컴퓨터 공학, 계산 언어학에 걸쳐 여러 분야에서도 많은 관심을 가져왔던 연구 분야라고 할 수 있다. 그러나, 지금까지의 개념간의 관계도 계산 방식은 미리 만들어진 사전이나 참조할 수 있는 다른 시맨틱 네트워크(Semantic Network)를 이용하여 계산하는 방법이 주를 이루었다. 이러한 접근 방법의 경우, 개념간의 의미적 관계가 변화에 대한 가능성을 고려하지 않는 것이 일반적이다. 하지만, 정보 기술의 발달과 빠른 사회변화는 개념간의 의미관계 등에 변화를 가져오고 있는 것이 현실이다. 사회적으로 일어나는 사건이나, 문화적 변화 등이 개념간의 의미관계를 변화시키는 것을 물론이며, 이러한 변화가 정보 통신 기술의 도움으로 빠르게 공유되고 있다. 이렇게 개념간의 의미 관계가 시간이나 맥락에 따라 빠르게 변화할 수 있는 가능성이 있음에도 불구하고, 기존의 개념간 의미적 유사도 및 관계도에 대한 연구들은 이러한 '의미관계의 변화'에 대한 새로운 문제에 대해 해답을 제시하지 못한 것이 사실이다. 따라서, 본 연구에서는 개념간의 유사도 연구에 있어 지금까지 있어왔던 '정적인 의미간 관계도 패러다임'에서 '동적인 의미간 관계도 패러다임'으로의 전환의 필요성과 그 당위성을 인지 의미론적(Cognitive Semantics)의 관점에서 역설하고자 한다. 인간이 인지하는 개념간의 의미관계가 변화할 수 있는 이론적 근거를 인지 의미론에서 찾아봄으로써, 패러다임 변화의 방향을 구체적으로 제시하였다. 또한 이러한 패러다임의 변화에 맞추어 개념간의 의미적 유사도 및 관계도에 대한 연구가 어떠한 방향으로 나아가야 할지 구체적인 연구 방향을 제시함으로써 관련 연구자들에게 새로운 연구의 가이드라인을 제시하였다.