• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.183-203
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• 2018

전통적으로 신문 매체는 국내외에서 발생하는 사건들을 살피는 데에 가장 적합한 매체이다. 최근에는 정보통신 기술의 발달로 온라인 뉴스 매체가 다양하게 등장하면서 주변에서 일어나는 사건들에 대한 보도가 크게 증가하였고, 이것은 독자들에게 많은 양의 정보를 보다 빠르고 편리하게 접할 기회를 제공함과 동시에 감당할 수 없는 많은 양의 정보소비라는 문제점도 제공하고 있다. 본 연구에서는 방대한 양의 뉴스기사로부터 데이터를 추출하여 주요 사건을 감지하고, 사건들 간의 관련성을 판단하여 사건 네트워크를 구축함으로써 독자들에게 현시적이고 요약적인 사건정보를 제공하는 기법을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2016년 3월에서 2017년 3월까지의 한국 정치 및 사회 기사를 수집하였고, 전처리과정에서 NPMI와 Word2Vec 기법을 활용하여 고유명사 및 합성명사와 이형동의어 추출의 정확성을 높였다. 그리고 LDA 토픽 모델링을 실시하여 날짜별로 주제 분포를 계산하고 주제 분포의 최고점을 찾아 사건을 탐지하는 데 사용하였다. 또한 사건 네트워크를 구축하기 위해 탐지된 사건들 간의 관련성을 측정을 위하여 두 사건이 같은 뉴스 기사에 동시에 등장할수록 서로 더 연관이 있을 것이라는 가정을 바탕으로 코사인 유사도를 확장하여 관련성 점수를 계산하는데 사용하였다. 최종적으로 각 사건은 각의 정점으로, 그리고 사건 간의 관련성 점수는 정점들을 잇는 간선으로 설정하여 사건 네트워크를 구축하였다. 본 연구에서 제시한 사건 네트워크는 1년간 한국에서 발생했던 정치 및 사회 분야의 주요 사건들이 시간 순으로 정렬되었고, 이와 동시에 특정 사건이 어떤 사건과 관련이 있는지 파악하는데 도움을 주었다. 또한 일련의 사건들의 시발점이 되는 사건이 무엇이었는가도 확인이 가능하였다. 본 연구는 텍스트 전처리 과정에서 다양한 텍스트 마이닝 기법과 새로이 주목받고 있는 Word2vec 기법을 적용하여 봄으로써 기존의 한글 텍스트 분석에서 어려움을 겪고 있었던 고유명사 및 합성명사 추출과 이형동의어의 정확도를 높였다는 것에서 학문적 의의를 찾을 수 있다. 그리고, LDA 토픽 모델링을 활용하기에 방대한 양의 데이터를 쉽게 분석 가능하다는 것과 기존의 사건 탐지에서는 파악하기 어려웠던 사건 간 관련성을 주제 동시출현을 통해 파악할 수 있다는 점에서 기존의 사건 탐지 방법과 차별화된다.

• 대한치과보철학회지
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• 제49권1호
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• pp.8-15
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• 2011

연구 목적: 본 연구의 목적은 금속 의치상 재료에 직접법으로 이장을 시행했을 때 표면처리와 시간에 따른 결합강도의 변화를 비교하는 것이다. 연구 재료 및 방법: Co-Cr 시편을 최대직경 9 mm의 육각기둥 형태로 절삭하여 제작하였으며, $110\;{\mu}m$의 $Al_2O_3$로 1분간 sandblasting 하였다. 시편을 18개씩 3군으로 나누어 A군은 화학적 처리 없이, B, C군은 금속표면처리제 (MR $bond^{(R)}$, Alloy $primer^{(R)}$)를 도포한 후 7 mm직경의 자가 중합형 이장용 레진 (Vertex $SC^{(R)}$) 기둥을 부착하였다. 각각의 그룹을 다시3군으로 나누어 수분 하에서 다른 기간 (0주, 1주, 2주)동안 저장한 다음 만능역학 실험기계 (Instron)를 이용하여 시편을 분리하였고, 분리되는 시점의 전단결합강도를 측정하였다. 통계처리는 two-way ANOVA와 Tukey 방법을 이용하여 5% 유의수준에서 분석하였다. 결과: 시편을 sandblasting한 실험에서는, 1분 동안 sandblasting 한 시편의 표면 거칠기가 가장 크게 나타났다. 전단결합강도 실험에서 결합강도는 B, C, A군의 순서로 낮아졌으며, 이 세 군 사이에 유의성 있는 차이를 보였다. 기간별로 봤을 때 결합강도는 수분에 저장하지 않은 군에서 가장 높았으며 2주 동안 수분에 저장한 군에서 가장 낮았으나 기간별로 유의성 있는 차이는 보이지 않았다. 기간과 군을 함께 고려했을 때 모든 군에서 침수 시간이 길어짐에 따라 결합강도가 낮아졌으나B군과C군에서 임상적인 유의성은 보이지 않았고, A군에서만 유의성 있게 결합강도가 낮아졌다. 결론:Co-Cr 금속 의치상에 진료실에서 직접법으로 이장을 할 경우 적절한 기계적 처리 (Sandblasting) 후 금속 표면 처리제를 도포하는 것이 유리할 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.35-51
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• 2012

클라우드 컴퓨팅은 컴퓨팅 자원에 대해 확장 가능한 요구중심의 서비스를 인터넷상에서 제공하는 인터넷 기반의 컴퓨팅이라 할 수 있다. 이러한 환경에서 서비스 사용자가 만족하는 서비스를 선정하여 제공하는 문제는 인터넷과 모바일 기술의 발전에 따라 향후에 다양하고 수많은 클라우드 서비스가 제공되는 경우 매우 중요한 이슈중의 하나가 된다. 과거 연구의 대부분은 요구사항과 연관된 개념의 유사성을 기반으로 하거나 사용자 요구사항의 다양성이 결여되어 있어 사용자의 만족도 향상에 한계를 보이고 있다. 본 논문에서 제안하는 방안은 서비스 만족도 향상을 위해 속성의 개념 유사성 대신에 서비스 속성의 기능적 포함 관계와 규격 등을 기반으로 구성되는 서비스 속성 그래프(Service Attribute Graph : SAG)를 도입하여 사용한다. 뿐만 아니라, 다양한 사용자 선호도를 반영하고 문자, 숫자, 부울린 등 여러 가지 속성 값 유형들을 고려함으로서 서비스 속성의 다양성을 지원한다. 본 논문의 가장 큰 의미는 다른 연구들과 달리 여러 가지 사용자 선호도를 통합적으로 고려하면서 그래프 기반의 선정 방안을 처음으로 제시하고 있다는 점이다.

• 대한핵의학회지
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• 제38권6호
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• pp.486-491
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• 2004

목적: 요소분석법. 독립성분분석법 등이 PET을 이용하여 심근혈류를 비침습적으로 측정하기 위하여 사용되어 왔다. 이론적으로 뛰어나고 새로운 방법인 앙상블 독려성분분석법을 이용하여 $H_2^{15}O$ 동적 심근 PET데이터의 정량분석방법을 개발하였다. 이 연구에서 사용한 앙상블 독려성분분석법을 이용하여 환자의 혈류를 정량화 하였다. 대상 및 방법: 관동맥질환이 의심되어 관류 SPECT를 시행한 환자 20명을 대상으로 $H_2^{15}O$ 동적 심근 PET을 시행한 후 앙상블 독립성분분석법을 이용하여 심근 독립성분영상을 추출하였으며, 좌심실영역과 심근영역에 대한 영상대조도를 조사하였다. 앙상블 학습은 독립성분과 가중치 행렬에 대한 확률분포를 가정하고 베이지안 이론에 의해서 혼합자료에 대한 확률분포를 추정한다. 이렇게 추정한 혼합자료의 확률분포와 실제 분포간의 차이인 Kullback-Leibler 발산치가 최소가 되도록 독립성분과 가중치 행렬을 순차적으로 변화시켜가며 최종 해를 찾는 방식이다. 이 연구에서 사후확률분포는 동적 핵의학 영상에 적합한 비음성제약조건과 함께 수정된 가우시안 분포를 이용하여 최적화 하였다. 혈류량은 심첨부, 중벽 네 부분, 하벽 네 부분의 9개 영역으로 나누어 측정하였으며, 측정결과에 대해 관류 SPECT 소견과 관동맥조영술의 소견과 비교하였다. 결과: 전체 20명의 휴식기 및 부하기 영상에서 5명을 제외한 15명의 데이터에 대해 심근혈류를 측정할 수 있었다. $H_2^{15}O$ 동적 심근 PET에서 앙상블 독립성분분석법을 이용하여 정량화한 휴식기 혈류량은 $1.2{\pm}0.40$ ml/min/g, 부하기 혈류량은 $1.85{\pm}1.12$ml/min/g이었다. 같은 영역에 대해 두 번 측정했을 때 측정된 심근혈류값의 상관계수는 0.99로 재현성이 높았다. 분리된 독립성분영상에서 영상대조도는 좌심실에 대한 심근영역의 비는 평균 1:2.7이었다. 관동맥 조영술을 시행한 9명에서 협착이 없는 분절과 협착이 있는 분절의 혈류예비능에 유의한 차이가 있었다(P<0.01). 또한, 관동맥조영술에서 협착이 확인된 66분절의 심근관류 SPECT 소견에서 가역적 혈류감소를 보인 분절의 혈류예비능이 더 많이 감소되는 경향을 보였으나 통계적 유의성을 보이지는 않았다. 결론: 앙상블 학습을 이용한 독립성분분석방법을 이용하여 심근혈류가 측정이 되었다. 앙상블 독립성분분석법을 이용한 $H_2^{15}O$ 동적 심근 PET 분석방법이 관상동맥 질환의 분석 및 동적 핵의학 영상 데이터의 연구에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 정신신체의학
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• 제8권1호
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• pp.31-45
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• 2000

연구목적 : 여성 및 남성 탈모중의 개인적 특성이나 탈모양상, 정신의학적특성, 동반 신체질환 및 치료 방법에 관한 비교 분석을 통해 여성 탈모증의 치료 및 예방 지침을 수립하기 위해 연구를 시도 하였다. 방법 : 1998년 1월부터 12월까지 중앙대학교 용산병원 피부과에 내원하여 정신과로 의뢰된 여성 탈모증 환자 51명을 연구집단으로, 남성 탈모증환자 42명을 대조군으로 선정하여 남녀별 차이를 비교 분석하였다. 수집된 자료는 SPSS-$PC^+$ 9.0V 프로그램을 통해 자료 처리를 하였고, 집단간의 차이는 교차 분석 및 변량 분석을 통해 비교 분석하였다. 결과 : 1) 여성일수록 남성에 비해 경제 수준이나 교육 수준이 낮고, 하류 직종에 종사하며, 부친이 무직자가 많고, 형제 자매 수가 많으며, 여자형제만 있는 비율이 높다. 2) 여성일수록 피부과 내원빈도가 많고, 최근 두정부나 전두부 탈모가 많으며, 여성가족 중에 탈모 경험자가 많은 반면에 남성 가족중에는 탈모자가 적고, 후두부 탈모가 적으며, 손톱의 변화는 적다. 3) 여성일수록 가정내 갈등이나 경제적 변화로 인해 스트레스를 받고, 가정내 갈등이나 내성적 성격으로 인해 갈등을 겪는 반면 직장문제나 건강 변화 등 생활 변동을 겪거나, 작업 수행 능력의 부진으로 인한 갈등은 적고 직장 적응에 있어 어려움을 겪는 비율도 낮다. 4) 여성일수록 우울증이나 전환장애가 많고, 불안 증상들이나 우울 증상들을 흔히 호소하며, 불안수준이 높은 반면 신체화증상이나 강박증상은 덜 호소하며, 불안장애는 적다. 5) 여성일수록 남성에 비해 내향화 성향이나 허구 성향 억압 성향 여성화 성향이 높다. 6) 여성일수록 관절염이나 비뇨생식계장애가 많은 반면 위장관장애나 지루성피부염은 적다. 7) 여성일수록 etizolam이나 tretinoin은 많이 사용하는 반면 향정신성 의약품은 적게 사용하며, 특히 clotiazepam이나 prednicarbonate를 적게 사용한다. 결론 : 여성 탈모증 환자는 남성 환자에 비해 우울증이 많고, 불안 및 우울 증상을 흔히 호소하며, 가정 문제로 인해 발병하고, 내향화 성향이나 허구 성향, 억압 성향, 여성화 성향이 높다. 이 결과는 여성 환자가 남성 환자에 비해 더 심각한 정신병리를 보여 준다는 것을 의미하고, 여성 탈모의 예방 및 치료를 위해 정신과적 개업이 필요함을 말해 주고 있다. 따라서 피부과 의사들은 병발하는 정신장애에 대해 깊은 관심을 갖고, 정신과와 피부과가 공동 치료 계획을 세워야 한다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.63-83
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• 2019

투자자들은 기업의 내재가치 분석, 기술적 보조지표 분석 등 복잡한 분석보다 차트(chart)에 나타난 그래프(graph)의 모양으로 매매 시점을 찾는 직관적인 방법을 더 선호하는 편이다. 하지만 패턴(pattern) 분석 기법은 IT 구현의 난이도 때문에 사용자들의 요구에 비해 전산화가 덜 된 분야로 여겨진다. 최근에는 인공지능(artificial intelligence, AI) 분야에서 신경망을 비롯한 다양한 기계학습(machine learning) 기법을 사용하여 주가의 패턴을 연구하는 사례가 많아졌다. 특히 IT 기술의 발전으로 방대한 차트 데이터를 분석하여 주가 예측력이 높은 패턴을 발굴하는 것이 예전보다 쉬워졌다. 지금까지의 성과로 볼 때 가격의 단기 예측력은 높아졌지만, 장기 예측력은 한계가 있어서 장기 투자보다 단타 매매에서 활용되는 수준이다. 이외에 과거 기술력으로 인식하지 못했던 패턴을 기계적으로 정확하게 찾아내는 데 초점을 맞춘 연구도 있지만 찾아진 패턴이 매매에 적합한지 아닌지는 별개의 문제이기 때문에 실용적인 부분에서 취약할 수 있다. 본 연구는 주가 예측력이 있는 패턴을 찾으려는 기존 연구 방법과 달리 패턴들을 먼저 정의해 놓고 확률기반으로 선택해서 매매하는 방법을 제안한다. 5개의 전환점으로 정의한 Merrill(1980)의 M&W 파동 패턴은 32가지의 패턴으로 시장 국면 대부분을 설명할 수 있다. 전환점만으로 패턴을 분류하기 때문에 패턴 인식의 정확도를 높이기 위해 드는 비용을 줄일 수 있다. 32개 패턴으로 만들 수 있는 조합의 수는 전수 테스트가 불가능한 수준이다. 그래서 최적화 문제와 관련한 연구들에서 가장 많이 사용되고 있는 인공지능 알고리즘(algorithm) 중 하나인 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 이용하였다. 그리고 미래의 주가가 과거를 반영한다 해도 같게 움직이지 않기 때문에 전진 분석(walk-forward analysis, WFA)방법을 적용하여 과최적화(overfitting)의 실수를 줄이도록 하였다. 20종목씩 6개의 포트폴리오(portfolio)를 구성하여 테스트해 본 결과에 따르면 패턴 매매에서 가격 변동성이 어느 정도 수반되어야 하며 패턴이 진행 중일 때보다 패턴이 완성된 후에 진입, 청산하는 것이 효과적임을 확인하였다.