• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.227-240
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• 2011

특허의 중요성이 커짐에 따라 특허분석의 중요성 또한 점점 커지고 있다. 특허분석은 네트워크 기반 방법과 키워드 기반 방법으로 나눠지는데 네트워크 기반은 특허 내부에 존재하는 세부 기술정보에 대한 분석이 불가능하다는 단점이 있고 키워드 기반은 기술정보간의 상호관계를 규명하지 못한다는 단점이 있다. 기존에 제시된 네트워크 기반 특허 분석과 키워드 기반 분석의 한계를 극복하기 위해서 두 방법을 혼합한 방법으로서 본 연구에서는 특허 키워드 네트워크 기반 분석 방법론을 제시하였다. 본 연구에서는 LED 분야의 특허들을 대상으로 텍스트 마이닝을 통해 중요한 기술정보를 추출한 다음, 키워드 네트워크를 구축하고, 이를 대상으로 커뮤니티 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 특허 키워드 네트워크는 매우 낮은 밀도와 매우 높은 클러스터링 지수를 나타내었다. 밀도가 높다는 것은 LED 분야내 특허 키워드 네트워크 내 노드(키워드)들이 산발적으로 연결되어 있다는 것을 의미하며, 클러스터링 지수가 높다는 것은 해당 키워드 네트워크 내 노드, 즉 키워드들이 각각의 커뮤니티로 매우 긴밀하게 연결되어 있음을 나타낸다. 둘째, 특허 키워드 네트워크도 다른 지식네트워크와 마찬가지로 명확한 멱함수 분포를 따른다는 사실을 알 수 있었다. 이는 기존에 활발히 연구, 활용되어 많은 연결고리를 갖고 있는 특허개념(키워드)수록 지속적으로 다른 연구자들에 의해 선택되고 이 키워드를 바탕으로 새로운 키워드들이 연결되어서 이들 키워드간의 조합으로 새로운 기술이 발명된다는 것이다. 셋째, 특허가 개발될 때 특정 분야에 유입된 키워드 중 새로운 링크가 생긴 키워드의 대부분이 기존에 연결되어 있던 커뮤니티 내의 키워드들과 결합되어 새로운 특허 개념을 구성한다는 사실을 발견하였다. 이러한 사실은 단기(4년) 장기(10년) 두 기간 모두 동일하게 나타났다. 나아가 본 연구에서 제시한 방법론을 통해 도출된 특허 키워드 조합 정보를 활용하면 미래에 어떤 개념들이 합쳐져서 새로운 특허 단위로 만들어 질지 가늠해볼 수 있고, 새로운 특허를 개발할 때 참고할 수 있는 유용한 정보로 활용할 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.389-395
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• 2013

이더넷은 전 세계적으로 가장 널리 배치되어 사용되는 가입자망 네트워킹 기술이다. 이더넷의 에너지 효율성을 향상시키기 위해 IEEE 802.3az WG에서 LPI 기반의 EEE 규격을 확정하였다. 본 논문은 소규모 이더넷 스위치에서 EEE 를 기반으로 에너지 효율을 향상시킬 수 있는 개선된 적응적 전력 제어 메커니즘을 제안한다. 본 메커니즘의 특징은 일정기간 유입되는 트래픽 양을 측정하여 다음 주기의 트래픽 특성을 예측하고, 해당 트래픽 부하에 최적의 threshold 값을 조정한다. 성능분석 결과는 본 논문에서 제안한 메커니즘이 기존 방법에 비해서 평균 패킷 지연은 약간 증가시키지만 에너지 소비율을 상당히 감소시키므로 전반적으로 성능을 향상시키는 것으로 나타났다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제13권7호
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• pp.3313-3317
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• 2012

Prostate cancer is a highly prevalent disease in older men of the western world. MicroRNAs (miRNAs) are small RNA molecules that regulate gene expression via posttranscriptional inhibition of protein synthesis. To identify the diagnostic potential of miRNAs in prostate cancer, we downloaded the miRNA expression profile of prostate cancer from the GEO database and analysed the differentially expressed miRNAs (DE-miRNAs) in prostate cancerous tissue compared to non-cancerous tissue. Then, the targets of these DE-miRNAs were extracted from the database and mapped to the STRING and KEGG databases for network construction and pathway enrichment analysis. We identified a total of 16 miRNAs that showed a significant differential expression in cancer samples. A total of 9 target genes corresponding to 3 DE-miRNAs were obtained. After network and pathway enrichment analysis, we finally demonstrated that miR-20 appears to play an important role in the regulation of prostate cancer onset. MiR-20 as single biomarker or in combination could be useful in the diagnosis of prostate cancer. We anticipate our study could provide the groundwork for further experiments.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2008년도 정기총회 및 학술발표대회
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• pp.369-372
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• 2008

Recently, landslides have frequently occurred on natural slopes during periods of intense rainfall. With a rapidly increasing population on or near steep terrain in Korea, landslides have become one of the most significant natural hazards. Thus, it is necessary to protect people from landslides and to minimize the damage of houses, roads and other facilities. To accomplish this goal, many landslide prediction methods have been developed in the world. In this study, a simple landslide prediction system that enables people to escape the endangered area is introduced. The system is focused to debris flows which happen frequently during periods of intense rainfall. The system is based on the wireless sensor network (WSN) that is composed of sensor nodes, gateway, and server system. Sensor nodes comprising a sensing part and a communication part are developed to detect ground movement. Sensing part is designed to measure inclination angle and acceleration accurately, and communication part is deployed with Bluetooth (IEEE 802.15.1) module to transmit the data to the gateway. To verify the feasibility of this landslide prediction system, a series of experimental studies was performed at a small-scale earth slope equipped with an artificial rainfall dropping device. It is found that sensing nodes installed at slope can detect the ground motion when the slope starts to move. It is expected that the landslide prediction system by wireless senor network can provide early warnings when landslides such as debris flow occurs.

• 천문학회보
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• 제46권2호
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• pp.53.4-54
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• 2021

Although the era of very large telescopes has come, small telescopes still have advantages for fast follow-up and long-term monitoring observation. Intensive monitoring survey of nearby galaxies (IMSNG) aims to understand the nature of the supernovae (SNe) by catching the early light curve from them with the network of small telescopes from 0.4-m to 1.0-m all around the world. To achieve the scientific goals with heterogeneous facilities, three factors are important. First, automatic processes as soon as data is uploaded will increase efficiency and shorten the time. Second, searching for transients is necessary to deal with newly emerged transients for fast follow-up observation. Finally, the Integrated process for different telescopes gives a homogeneous output, which will eventually make connections with the database easy. Here, we introduce the integrated pipeline, 'gppy' based on Python, for more than 10 facilities having various configurations and its performance. Processes consist of image pre-process, photometry, image align, image combine, photometry, and transient search. In the connected database, homogeneous output is summarized and analyzed additionally to filter transient candidates with light curves. This talk will suggest the future work to improve the performance and usability on the other projects, gravitational wave electromagnetic wave counterpart in Korea Observatory (GECKO), and small telescope network of Korea (SOMANGNET).

• The Korean Journal of Physiology and Pharmacology
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• 제24권1호
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• pp.89-99
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• 2020

Although microscopic analysis of tissue slides has been the basis for disease diagnosis for decades, intra- and inter-observer variabilities remain issues to be resolved. The recent introduction of digital scanners has allowed for using deep learning in the analysis of tissue images because many whole slide images (WSIs) are accessible to researchers. In the present study, we investigated the possibility of a deep learning-based, fully automated, computer-aided diagnosis system with WSIs from a stomach adenocarcinoma dataset. Three different convolutional neural network architectures were tested to determine the better architecture for tissue classifier. Each network was trained to classify small tissue patches into normal or tumor. Based on the patch-level classification, tumor probability heatmaps can be overlaid on tissue images. We observed three different tissue patterns, including clear normal, clear tumor and ambiguous cases. We suggest that longer inspection time can be assigned to ambiguous cases compared to clear normal cases, increasing the accuracy and efficiency of histopathologic diagnosis by pre-evaluating the status of the WSIs. When the classifier was tested with completely different WSI dataset, the performance was not optimal because of the different tissue preparation quality. By including a small amount of data from the new dataset for training, the performance for the new dataset was much enhanced. These results indicated that WSI dataset should include tissues prepared from many different preparation conditions to construct a generalized tissue classifier. Thus, multi-national/multi-center dataset should be built for the application of deep learning in the real world medical practice.

• 천문학논총
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• 제13권1호
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• pp.75-84
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• 1998

We present the development of a remote observation system runnig on world wide web (WWW). The system consists of a 30cm Schmidt Cassegrain telescope and ST-7 CCD camera. We built the controllers and drivers of the telescope and the control softwares including the network control. The self-developed techniques in the hard wares and softwares can be applied to other projects in Korea. Observers can access the system via WWW home page, to reserve observation times, to send control commands, to retrieve images and various information useful for observation. This system can be widely used by students and amateur astronomers as well as professional astronomers who need a lot of small telescope time.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.305-312
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• 2018

복잡한 기상을 예측하기 위해 레이더와 윈드프로파일러 네트워크의 품질을 평가하였다. 한반도 전역에 걸쳐 배치되어 있는 UHF 도플러 윈드프로파일러와 도플러 기상 레이더는 조밀한 공간 해상도의 관측망을 형성한다. 레이더 네트워크는 3차원 역학 자료를 도출하고, 작은 규모와 중간 규모의 수치 모델 출력 자료를 분석할 수 있다. 이러한 고해상도의 관측 연구는 세계 어느 곳에서도 수행되지 않았다. 관측망 분석 결과는 수치 모델링에 근거한 배경 바람장과 일치하였다. 본 연구는 국지 기상뿐만 아니라 악기상 예측에 도움이 될 것이다.

• 한국해양공학회지
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• 제36권5호
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• pp.313-325
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• 2022

Recently around the world, coastal erosion is paying attention as a social issue. Various constructions using low-crested and submerged structures are being performed to deal with the problems. In addition, a prediction study was researched using machine learning techniques to determine the wave attenuation characteristics of low crested structure to develop prediction matrix for wave attenuation coefficient prediction matrix consisting of weights and biases for ease access of engineers. In this study, a deep neural network model was constructed to predict the wave height transmission rate of low crested structures using Tensor flow, an open source platform. The neural network model shows a reliable prediction performance and is expected to be applied to a wide range of practical application in the field of coastal engineering. As a result of predicting the wave height transmission coefficient of the low crested structure depends on various input variable combinations, the combination of 5 condition showed relatively high accuracy with a small number of input variables defined as 0.961. In terms of the time cost of the model, it is considered that the method using the combination 5 conditions can be a good alternative. As a result of predicting the wave transmission rate of the trained deep neural network model, MSE was 1.3×10^-3, I was 0.995, SI was 0.078, and I was 0.979, which have very good prediction accuracy. It is judged that the proposed model can be used as a design tool by engineers and scientists to predict the wave transmission coefficient behind the low crested structure.

• 대한지리학회지
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• 제31권1호
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• pp.68-87
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• 1996

세계경제는 정보${\cdot}$통신 기술의 발달, 기업의 재조직화, 그리고 해외투자의 신장 등에 의해 매우 급속하게 변화하고 있다. 오늘날 세계화된 경제체제속에서 가속되는 상호의존과 금융자유화는 다국적 기업을 빠르게 팽창하게 하고 세계 경제의 형성에 가장 중요한 결정인자로 작용하게 하고 있다. 기업의 중심업무기능, 즉 명령, 통제, 조정, 전략적 의사결정등은 계속 그 범위와 양이 증가하고 있으며 대규모 4차 산업공간에 집중되고 있다. 반면에 기업체계의 조직적 유연성은 분권화된 내외적 기업 네트웍 형성을 통해 점차로 증대되고 있다. 본 연구는 네트웍국제화이론에 바탕을 두고 4차산업활동의 대표적인 사례인 다국적기업의 본사-해외지사의 입지와 연계의 변화를 각 경제부문별로 고찰해 보았다. 연구 기간동안 4차산업활동의 공간은 점차로 분산되고 있으며 그 연계도 수직적이고 하향적인 계층적 형태에서 어느정도 수평적인 네트웍형태로 변화하고 있다. 이러한 분산과 다양화는 중${\cdot}$소규모의 도시(4차산업활동의 공간)와 서비스산업을 중심으로 활발하게 진행되고 있다. 앞으로 세계체제도 다원화되고 대도시의 영향력이 포화점에 이르면 다국적기업의 입지와 네트웍도 더욱 분산되리가 예상된다.