• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.1-17
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• 2019

빅데이터 시대에 정보의 양이 급증하고, 그중 많은 부분을 차지하는 문자열 정보를 정량화하여 의미를 찾아 낼 수 있는 인공지능 방법론이 함께 발전하면서, 텍스트 마이닝을 통해 주가 예측에 적용해 온라인 뉴스로 주가를 예측하려는 시도가 다양해지고 있다. 이러한 주가 예측의 방법은 대개 예측하고자 하는 기업의 뉴스로 주가를 예측하는 방식이다. 하지만 특정 회사의 뉴스만이 그 회사의 주가에 영향을 주는 것이 아니라, 그 회사와 관련성이 높은 회사들의 뉴스 또한 주가에 영향을 줄 수 있다. 그러나 관련성이 높은 기업을 찾는 것은 시장 전반의 공통적인 영향과 무작위 신호 때문에 쉽지 않다. 따라서 기존 연구들은 주로 미리 정해진 국제 산업 분류 표준에 기반을 둬 관련성이 높은 기업을 찾았다. 하지만 최근 연구에 따르면, 국제 산업 분류 표준은 섹터에 따라 동질성이 다르며, 동질성이 낮은 섹터는 그들을 모두 함께 고려하여 주가를 예측하는 것이 성능에 악영향을 줄 수 있다는 한계점을 가진다. 이러한 한계점을 극복하기 위해, 본 논문에서는 주가 예측 연구에서 처음으로 경제물리학에서 주로 사용되는 무작위 행렬 이론을 사용하여 시장 전반 효과와 무작위 신호를 제거하고 군집 분석을 시행하여 관련성이 높은 회사를 찾는 방법을 제시하였다. 또한, 이를 기반으로 관련성이 높은 회사의 뉴스를 함께 고려하며 다중 커널 학습을 사용하는 인공지능 모형을 제시한다. 본 논문의 결과는 무작위 행렬 이론을 통해 시장 전반의 효과와 무작위 신호를 제거하여 정확한 상관 계수를 찾아 군집 분석을 시행한다면 기존 연구보다 더 좋은 성능을 보여 준다는 것을 보여준다.

• 대한치과보철학회지
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• 제59권1호
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• pp.18-26
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• 2021

목적: 일반적으로 총의치는 환자의 구내에서 제거 시 물에 담가 보관하도록 설명하는데, 수중에서의 총의치의 보관이 상온의 공기중에서 총의치를 보관하는 것과 비교해 체적 안정성에 장점이 있는지에 대한 연구는 부족하다. 본 연구는 의치의 올바른 보관 방법을 규정하는 데에 참고가 될 수 있도록, 수중에서 보관하는 경우와 공기중에 보관하는 경우에 의치상의체적 변화량과 양상을 평가하는 것을 목적으로 한다. 재료 및 방법: 초경석고로 제작한 주모형을 디지털 스캔하여, computer-aided design (CAD) 소프트웨어를 이용해 총의치 의치상을 디자인하고, 3D printing 기법을 이용하여 상악과 하악 각 6개의 시편을 제작하였다. 이를 매몰한 후 열중합 방식으로 온성하여 제작한 레진의치상을 상악과 하악 각 3개씩 그룹 A와 그룹 B로 나누었다. 그룹 A는 상온의 공기중에서 보관되었고, 그룹 B는 상온의 물에 담가 보관하며 24시간 간격으로 28일 동안 스캔하여 stereolithogrphy (SLA) 파일로 저장하였다. 이를 분석하여 한달 간의 체적변화를 측정하였고, best-fit 알고리즘을 이용하여 중첩시켜 3차원 비교 컬러맵을 이용하여 의치상 인상면의 변화 양상을 관찰하였다. 측정한 값은 Kruskal-Wallis test를 이용하여 분석하였다. 결과: 보관방법에 상관없이 총 체적에는 유의한 변화가 없었으나, 공기 중에서 보관한 의치상의 경우 상악 구개부와 하악 구치부 설측 변연에서 조직과 멀어지는 방향으로, 상악 결절부와 하악 후구치 삼각 융기 부위에서는 조직을 압박하는 방향으로 통계적으로 유의한 변화를 보였다. 결론: 수중에서의 의치 보관은 공기중에서의 의치 보관에 비해 의치상 인상면의 변화가 적게 나타났다.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권4호
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• pp.444-451
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• 2022

최근 토마토 수경재배가 증가하며 장기 재배가 일반화 되고 있다. 수경재배에서는 작물의 양분과 수분 요구도를 고려하여 적정 양액을 공급하는 것이 생산성, 자원의 이용, 환경보전 측면에서도 매우 중요한데 장기재배에서는 계절적인 환경변화가 심하므로 이것을 고려한 급액 관리가 매우 중요하다. 따라서 코이어 배지를 이용한 토마토 장기재배에서 급액량이 생육과 수량에 미치는 영향을 구명하고자 하였다. 온실 외부에 설치된 일사 센서로 적산일사를 기준으로 급액 횟수를 조절하였으며, 생육시기별로 급액 기준을 변경하며 4수준(High, Medium high, Meidum low, Low)으로 급액량을 달리 처리하였다. 급액량이 많을수록 배액률이 높았으며 배액의 EC가 지나치게 높아지는 것을 방지 할 수 있었다. 재배기간이 경과하면서 배액 EC가 높아졌는데 급액량이 적은 처리일수록 상승 폭이 컸다. 초장은 급액량이 가장 적은 처리구가 다른 처리구에 비하여 작았고 마디수와 화방의 발생 수는 급액량에 영향을 받지 않았다. 착과수는 전체적으로는 급액량의 영향을 크게 받지 않았으나 저온기에 발생한, 12-15화방에서는 급액량이 가장 많았던 처리구가 착과수가 적었다. 배꼽썩음과는 급액량이 가장 적은 처리구가 많았고 발생 시기도 빨랐다. 과실의 크기는 High 처리구가 컸으나 전체 수량은 Medium high 처리가 가장 많았다. 시험의 결과로 코이어를 이용한 토마토 수경재배에서 급액량이 근권의 양·수분 안정화와 생산성에 미치는 영향과 적정한 급액 관리의 중요성을 확인할 수 있었다. 따라서 최근에 보급되고 있는 복합환경제어시스템에 근권의 정보를 기준으로 정밀급액제어 알고리즘을 적용한다면 수경재배 제어기술 발전과 더불어 작물의 생산성 향상에도 기여할 수 있을 것으로 판단되므로 이에 대한 지속적인 연구가 필요할 것이다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제23권6호
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• pp.469-484
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• 2021

터널 설계 시 지반조사를 통한 암반분류 결과는 공사기간 및 공사비 산출, 그리고 터널안정성 평가에 지대한 영향을 미친다. 국내에서 지금까지 완공된 3,526개소의 터널들의 설계 및 시공을 통해 관련 기술들은 지속적으로 발전되어 왔지만, 터널 설계 시 암질 및 암반등급을 보다 정확하게 평가하기 위한 방법에 대한 연구는 미미하여 평가자의 경험 및 주관에 따라 결과의 차이가 큰 경우가 적지 않다. 따라서 본 연구에서는 암석샘플에 대한 주관적 평가를 통한 기존의 인력에 의한 암반분류 대신, 최근 지반분야에서도 그 활용도가 급증하고 있는 머신러닝 알고리즘을 이용하여 시추조사에서 획득한 다양한 암석 및 암반정보를 분석하여 보다 신뢰성있는 RMR에 의한 암반분류 모델을 제시하고자 하였다. 국내 13개 터널을 대상으로 11개의 학습 인자(심도, 암종, RQD, 전기비저항, 일축압축강도, 탄성파 P파속도 및 S파 속도, 영률, 단위중량, 포아송비, RMR)를 선정하여 337개의 학습 데이터셋과 60개의 시험 데이터셋을 확보하였으며, 모델의 예측성능을 향상시키기 위해 6개의 머신러닝 알고리즘(DT, SVM, ANN, PCA & ANN, RF, XGBoost)과 각 알고리즘별 다양한 초매개변수(hyperparameter)를 적용하였다. 학습된 모델의 예측성능을 비교한 결과, DT 모델을 제외한 5개의 머신러닝 모델에서 시험데이터에 대한 RMR 평균절대오차 값이 8 미만으로 수렴되었으며, SVM 모델에서 가장 우수한 예측성능을 나타내었다. 본 연구를 통해 암반분류 예측에 대한 머신러닝 기법의 적용 가능성을 확인하였으며, 향후 다양한 데이터를 지속적으로 확보하여 예측모델의 성능을 향상시킨다면 보다 신뢰성 있는 암반 분류에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권4호
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• pp.167-176
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• 2022

심지층 특성화 기술 확보에 필요한 자체 기기 개발의 일환으로 철재 케이싱이 설치된 시추공에도 적용가능한 공곡검층기 K-DEV를 설계하고 500 m 깊이 용 시작품을 개발하였다. K-DEV는 디지털 출력을 제공하고 이미 성능이 입증된 센서들을 장착하며, 기존에 국내에서 사용하는 윈치시스템과 호환성을 갖추도록 설계되었다. K-DEV 시작품은 외경 48.3 mm 비자성 스테인레스강 하우징을 채용했으며 실험실 내에서 20 MPa까지의 방수 시험, 그리고 1 km 깊이 시추공에 삽입하여 내구성 시험을 거쳤다. 시작품을 이용해 600 m 깊이까지의 하향 및 상향 연속 검층을 수행하여 작동의 안정성 및 자료의 반복성을 확인하였다. 철재 케이싱이 설치되어 있는 시추공내에서 방위각 결정에 필수적인 자이로 센서로 K-DEV 시작품에서는 고정밀도 MEMS 자이로스코프를 채택하였다. 여기에 가속도계 자료와 각속도 자료를 융합하고 무향 칼만 필터링(Unscented Kalman Filtering)을 통해 최적화 함으로써 정확한 궤적 추적을 수행하는 알고리듬을 고안하였다. 시험 시추공에서 K-DEV 시작품과 상업적 기기와의 비교 검층을 통해 서로 매우 근접한 결과를 얻었다. 특히, MEMS 자이로 센서의 시간에 따른 drift에 의한 오차 누적 문제는 검층 전 후에 정두에서 동일한 방향으로 위치한 정지 상태에서 측정한 자료로부터 각속도를 보정함으로써 해소될 수 있으며, 철재 케이싱이 설치된 시추공에서의 공곡검층이 나공 상태에서의 결과와 거의 동일한 궤적 추정 결과를 제공함을 확인할 수 있었다. 이러한 시작품 적용 결과로서 K-DEV 개발의 방법론, 시작품의 안정성 및 자료의 신뢰성을 확보하였다고 판단된다.

• 벤처창업연구
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• 제17권1호
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• pp.13-28
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• 2022

2011년 이후, 정부의 창업지원 사업 규모가 급속히 커지며 이를 전담하는 창업지원 매니저의 규모 또한 증가하며 이들에 대한 역할과 역량의 중요성이 커지고 있지만, 창업지원 매니저들에 대한 역할과 역량에 대한 구체적인 개념이나 창업지원 매니저의 요구역량과 보유역량 간의 간극이 커지며 자기효능감이 감소하고 이것이 창업지원단의 몰입도와 업무성과에 부정적인 영향으로 이어지는 문제가 대두되고 있다. 본 연구는 창업지원 매니저의 정의와 창업기업의 성공적인 사업수행을 돕기 위해 요구되는 핵심역량에 따라 매니저가 조직에 몰입할 수 있는 정도와 업무성과에 미치는 영향에 대해 실증분석하는 것에 초점 두며, 이를 통해, 창업지원 매니저의 역량 강화 방안을 제시하여 이들의 자기효능감을 배가하여 창업지원단 업무에 몰입하고 성과를 높이기 위한 정책시사점 도출과 이를 통해 향후 창업지원 매니저 관련 연구에 유용하게 사용될 수 있는 기초자료를 제공을 목적으로 하고 있다. 이를 위해 본연구는 크게 네 가지의 연구를 수행하였고 각각의 연구 결과를 도출하였다. 첫째, 관련 법률적 근거를 가지고 창업지원 매니저에 대한 개념을 제시하였다. 둘째, 창업지원 사업 운영에 있어 창업기업의 성공적인 육성을 위해 매니저에게 요구되는 핵심역량이 무엇인지 도출하였다. 셋째, 창업지원 매니저의 핵심역량에 대한 요인들을 나열하고, 창업보육 매니저들과의 비교를 통해 창업지원 매니저의 역량 차이점을 분석하였다. 넷째, 실증분석을 통해 정부 지원사업의 현실에 따른 창업지원 매니저의 고용 형태, 근무 환경 및 상황 등 창업지원단 조직몰입도와 업무성과 등을 자기효능감을 통해 어떠한 영향을 보여주는지 분석하였다. 본 연구를 통해 창업지원 매니저의 차별적 필요역량은 창업자 발굴역량, 프로젝트 관리역량, 검증·보강역량, 투자유치 컨설팅역량으로 정의하였다. 실증분석 결과 창업지원 매니저역량은 업무성과와 창업지원단 몰입도, 자기효능감에 긍정적인 영향을 미쳤으며, 자기효능감은 창업지원 매니저의 역량과 업무성과, 창업지원단 몰입도 사이에서 매개효과를 나타내는 결과를 얻었다. 기초적인 업무 지식부터 전문적인 지식 습득을 위한 단계적, 맞춤식, 집중 교육 훈련, 창업자들의 빠른 성장을 위한 액셀러레이터 역량 강화 교육 등 이 뒷받침 되어야 하는 점을 시사점으로 제시하고 있다. 이러한 역량 강화 교육 훈련이 이뤄진다면 창업지원 매니저들의 자기효능감은 높아질 것이고 자기효능감이 커질수록 창업지원 매니저는 본인의 역량을 크게 펼칠 수 있고, 이는 조직의 업무성과와 창업지원단 몰입도에 긍정적인 영향을 줄 것이다. 이론적 기여로는 기존 창업보육 매니저의 역량과는 달리 창업자 발굴역량, 프로젝트 관리역량, 검증·보강 역량, 투자유치 컨설팅역량이라는 새로운 창업지원 매니저역량을 도출하였다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2012년도 제43회 하계 정기 학술대회 초록집
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• pp.80-81
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• 2012

Recently, one of the critical issues in the etching processes of the nanoscale devices is to achieve ultra-high aspect ratio contact (UHARC) profile without anomalous behaviors such as sidewall bowing, and twisting profile. To achieve this goal, the fluorocarbon plasmas with major advantage of the sidewall passivation have been used commonly with numerous additives to obtain the ideal etch profiles. However, they still suffer from formidable challenges such as tight limits of sidewall bowing and controlling the randomly distorted features in nanoscale etching profile. Furthermore, the absence of the available plasma simulation tools has made it difficult to develop revolutionary technologies to overcome these process limitations, including novel plasma chemistries, and plasma sources. As an effort to address these issues, we performed a fluorocarbon surface kinetic modeling based on the experimental plasma diagnostic data for silicon dioxide etching process under inductively coupled C4F6/Ar/O2 plasmas. For this work, the SiO2 etch rates were investigated with bulk plasma diagnostics tools such as Langmuir probe, cutoff probe and Quadruple Mass Spectrometer (QMS). The surface chemistries of the etched samples were measured by X-ray Photoelectron Spectrometer. To measure plasma parameters, the self-cleaned RF Langmuir probe was used for polymer deposition environment on the probe tip and double-checked by the cutoff probe which was known to be a precise plasma diagnostic tool for the electron density measurement. In addition, neutral and ion fluxes from bulk plasma were monitored with appearance methods using QMS signal. Based on these experimental data, we proposed a phenomenological, and realistic two-layer surface reaction model of SiO2 etch process under the overlying polymer passivation layer, considering material balance of deposition and etching through steady-state fluorocarbon layer. The predicted surface reaction modeling results showed good agreement with the experimental data. With the above studies of plasma surface reaction, we have developed a 3D topography simulator using the multi-layer level set algorithm and new memory saving technique, which is suitable in 3D UHARC etch simulation. Ballistic transports of neutral and ion species inside feature profile was considered by deterministic and Monte Carlo methods, respectively. In case of ultra-high aspect ratio contact hole etching, it is already well-known that the huge computational burden is required for realistic consideration of these ballistic transports. To address this issue, the related computational codes were efficiently parallelized for GPU (Graphic Processing Unit) computing, so that the total computation time could be improved more than few hundred times compared to the serial version. Finally, the 3D topography simulator was integrated with ballistic transport module and etch reaction model. Realistic etch-profile simulations with consideration of the sidewall polymer passivation layer were demonstrated.

• 한국음향학회지
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• 제20권4호
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• pp.35-41
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• 2001

본 논문에서는 선형 판별분석 (LDA: Linear Discriminant Analysis)과 공통벡터 추출방법을 이용한 음성인식방법을 제안하였다. 음성신호는 화자의 성별, 나이, 출생지, 주위 잡음, 정신적 상태, 발성기관의 구조 등과 같은 다양한 정보를 포함하고 있다. 이로 인해 같은 음성신호라 할지라도 서로 다른 화자가 발성하게 되면 서로 다른 특성을 보이게 된다. 음성신호의 이러한 성질은 같은 음성군 (class)에 포함된 공통된 특성벡터를 추출하는 일을 상당히 어렵게 한다. 음성신호에서 공통된 특징 벡터를 추출하는 방법은 KLT (Karhunen-Loeve Transformation)와 같이 선형 대수적인 접근방법이 많이 사용되어지고 있으나, 본 논문에서는 M. Bilginer et al.이 제안한 공통벡터 추출 방법을 사용하였다. M. Bilginer et al.이 제안한 방법은 주어진 훈련 음성신호들에 대하여 최적의 공통 벡터를 추출하여 주면서 공통벡터 추출에 사용된 훈련 데이터에 대해서는 100%의 인식결과를 보여준다. 그러나 공통벡터 추출을 위한 훈련 음성신호의 수를 무한히 늘릴 수 없다는 점과 공통벡터들간의 구별정보 (discriminant information)가 정의되지 않았다는 단점이 있다. 본 논문에서는 단어그룹간 (class) 구별정보를 추출된 공통벡터와 결합해 단어간의 오인식률 (error rate)을 감소시킬 수 있는 방법과 공통벡터 추출방법에 적합한 파라미터 가공 방법을 제안하였다. 공통벡터 추출방법은 음성신호의 시간 축 정규화 방법과 벡터의 차원 크기에 따라 인식시간과 인식률에 영향을 받는다. 따라서 부적절한 시간 축 정렬과 너무 큰 벡터의 차원 수는 인식률 저하 등과 같이 알고리즘의 효율성을 떨어뜨린다. 본 논문에서 제안한 방법을 사용하여 실험한 결과 알고리즘의 효율성이 증가되었으며, 기존방법보다 약 2％정도의 향상된 인식률을 얻을 수 있었다.낮추는 효과를 나타내었다.다. 이상의 결과를 통하여 추출 온도와 용매 농도에 따른 수율의 차이가 있었으며 free radical 소거 활성에서는 종자 에탄을 추출물이 과피 에탄올 추출물 보다 145배 이상의 현저히 높은 활성을 나타내었다.을 나타내었다.'Lian(연)' : repeatability, continuance, plenty and intercommunicate, 2. 'Lian(연)'-'Lian(염)': integrity, 3. 'He (하)'-'He(화)' : peace, harmony and combination, 4. 'He(하)'-'He(하)' : clear river, 5.'He(하)'-'He(하)' ; all work goes well. When the Chinese use lotus patterns in lucky omen patterns, same pronunciation and pitch of Chinese language more prominent than natural properties or the image of Buddhism. I guess that it cause praying individual's peace and happiness more serious than philosophical meaning or symbol that base in Buddhism for ordinary people.ML., -9.00~12.49 and -19.81~19.81%, respectively). Therefore, it is concluded that the two formulations are bioequivalent for both the extent and the rate of absorption after single dose administration.ation.ion.ion.ation.ion.n. fibrosis, collagen bundle) was

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.1-18
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• 2015

협업 필터링은 학계나 산업계에서 우수한 성능으로 인해 많이 사용되는 추천기법이지만, 정량적 정보인 사용자들의 평가점수에만 국한하여 추천결과를 생성하므로 간혹 정확도가 떨어지는 문제가 발생한다. 이에 새로운 정보를 추가로 고려하여, 협업 필터링의 성능을 개선하려는 연구들이 지금까지 다양하게 시도되어 왔다. 본 연구는 최근 Web 2.0 시대의 도래로 인해 사용자들이 구입한 상품에 대한 솔직한 의견을 인터넷 상에 자유롭게 표현한다는 점에 착안하여, 사용자가 직접 작성한 리뷰를 참고하여 협업 필터링의 성능을 개선하는 새로운 추천 알고리즘을 제안하고, 이를 스마트폰 앱 추천 시스템에 적용하였다. 정성 정보인 사용자 리뷰를 정량화하기 위해 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 활용하였다. 구체적으로 본 연구의 추천시스템은 사용자간 유사도를 산출할 때, 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영하여 보다 정밀하게 사용자간 유사도를 산출할 수 있도록 하였다. 이 때, 사용자 리뷰의 유사도를 산출하는 접근법으로 중복 사용된 색인어의 빈도로 산출하는 방안과 TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency) 가중치 합으로 산출하는 2가지 방안을 제시한 뒤 그 성능을 비교해 보았다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천, 즉 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영하는 알고리즘이 평점만을 고려하는 전통적인 협업 필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인할 수 있었다. 아울러, 중복 사용 단어의 TF-IDF 가중치의 합을 고려했을 때, 단순히 중복 사용 단어의 빈도만을 고려했을 때 보다 조금 더 나은 예측정확도를 얻을 수 있음도 함께 확인할 수 있었다.

• 대한핵의학회지
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• 제34권5호
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• pp.381-392
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• 2000

목적: Cedars 소프프웨어를 이용한 게이트 SPECT에서 $^{201}Tl$와 $^{99m}Tc$-MIBI 게이트 SPECT 두 방법으로 측정한 좌심실 부피와 구혈률의 재현성을 비교하였다. 대상 및 방법: 휴식 $^{201}Tl$/부하 $^{99m}Tc$-MIBI 심근 관류 SPECT를 촬영한 환자 중에서 무작위로 추출된 30명은 같은 자리에서 휴식 $^{201}Tl$ 게이트 SPECT를, 26명은 부하 후 $^{99m}Tc$-MIBI 게이트 SPECT를 한번 더 촬영하였다. Cedars 소프트웨어를 이용하여 연속해 측정된 좌심실 부피와 구혈률에 대하여 표준편차의 기하학적 평균과 Bland Altman 도표를 이용한 방법으로 $^{201}Tl$과 $^{99m}Tc$-MIBI 게이트 SPECT 방법의 재현성을 각각 평가하여 비교하였다. 결과: 연속 촬영한 $^{99m}Tc$-MIBI 게이트 SPECT로 얻은 확장기말 부피와 수축기말 부피, 구혈률에 대한 Bland Altman 도해의 2 표준편차에 상당하는 범위는 14.1 ml, 9.4 ml, 5.5%로 연속 촬영한 $^{201}Tl$ 게이트 SPECT로 얻은 24.1 ml, 18.6 ml, 10.3%보다 좁았다. 또한, 연속 촬영한 $^{99m}Tc$-MIBI 게이트 SPECT로 얻은 확장기말 부피와 수축기말 부피, 구혈률에 대한 표준편차의 기하학적 평균은 2.1 ml, 2.7 ml, 2.3%로 연속 촬영한 $^{201}Tl$ 게이트 SPECT로 얻은 3.2 ml, 3.5 ml, 5.2% 보다 작았다. 결론: 같은 환자를 같은 위치에서 두번 연속하여 촬영한 게이트 SPECT로 평가한 심근기능의 재현성은 $^{99m}Tc$-MIBI게이트 SPECT 방법에서 더 우수하였다. 그러므로, 기간별 변동과 약제의 효과를 보기 위한 좌심실 부피와 구혈률 측정에서 $^{201}Tl$보다는 $^{99m}Tc$-MIBI 게이트 SPECT 방법을 선택하는 것이 더 좋을 것으로 생각된다.