• Korean Chemical Engineering Research
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• 제57권2호
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• pp.274-282
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• 2019

최근 빅데이터 과학은 사회현상 모델링을 통한 예측은 물론 강화학습과 결합하여 산업분야 자동제어까지 응용범위가 확대되고 있다. 이러한 추세 가운데 이미지 영상 데이터 활용연구는 화학, 제조, 농업, 바이오산업 등 다양한 산업분야에서 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 신경망 기술을 활용하여 영상 데이터의 시맨틱 분할 성능을 개선하고자, U-Net의 계산효율성을 개선한 DeepU-Net 신경망에 AutoML 강화학습 알고리즘을 구현한 NASNet을 결합하였다. BRATS2015 MRI 데이터을 활용해 성능 검증을 수행하였다. 학습을 수행한 결과 DeepU-Net은 U-Net 신경망 구조보다 계산속도 향상 뿐 아니라 예측 정확도도 동등 이상의 성능이 있음을 확인하였다. 또한 이미지 시맨틱 분할 성능을 개선하기 위해서는 일반적으로 적용하는 드롭아웃 층을 빼고, DeepU-Net에 강화학습을 통해 구한 커널과 필터 수를 신경망의 하이퍼 파라미터로 선정했을 때 DeepU-Net보다 학습정확도는 0.5%, 검증정확도는 0.3% 시맨틱 분할 성능을 개선할 수 있었다. 향후 본 논문에서 시도한 자동화된 신경망을 활용해 MRI 뇌 영상진단은 물론, 열화상 카메라를 통한 이상진단, 비파괴 검사 진단, 화학물질 누출감시, CCTV를 통한 산불감시 등 다양한 분야에 응용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.1-9
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• 2023

유방암 관련 기존 AI 연구는 보조적인 진단 예측이나 임상적 요인에 따른 진료 결과를 예측하는 주제가 많았다. 또한 연구기관의 코호트 자료나 일부 환자 자료를 이용하는 경우가 대부분이었다. 본 논문에서는 건강보험심사평가원이 보유하고 있는 전 국민 유방암 환자의 전수 데이터를 활용하여 유방암 환자의 40~50대와 다른 연령대 간의 생존 여부 예측과 생존 여부에 미치는 요인의 차이점을 분석했다. 그 결과, 환자들의 생존 여부 예측 정밀도는 40~50대가 평균 0.93으로 60~80대 0.86 보다 높았으며, 요인에 있어서도 40~50대는 치료횟수(46%)가, 60~80대는 나이(32%)의 변수 중요도가 제일 높았다. 기존 연구와 성능 비교 결과, 평균 정밀도가 0.90으로 기존 논문의 정밀도 0.81보다 높았다. 적용 알고리즘별 성능 비교 결과, 의사결정나무(Decision Tree), 랜덤포레스트(Random Forest) 및 그래디언트부스팅(Gradient Boosting)의 전체 평균 정밀도는 0.90, 재현율은 1.0으로 연령대 그룹 내에서 동일하였으며, 다층퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron)의 정밀도는 0.89, 재현율은 1.0 이었다. 심평원의 전 국민 심사청구 빅데이터 가치 활용을 제고하기 위해 비전문가용 머신러닝 자동화(Auto ML) 도구를 사용한 더 많은 연구가 진행되기를 바란다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.864-875
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• 2012

본 논문에서는 단일 반송파 MIMO 시스템 기반의 PN 부호열을 이용한 반송파 주파수 오차 추정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 송신되는 각각의 PN 부호열들의 위상을 회전시켜 전송하여, 일부 PN 부호열들이 서로 상쇄되어 버리는 것을 방지한다. 수신한 PN 부호열과 수신기에서 자체 생성한 PN 부호열의 공액곱셈 연산을 통해 변조를 제거한 뒤, 다수의 자기 상관기를 이용한 ML (Maximum Likelihood) 알고리듬을 이용하여 반송파 주파수 오차를 추정한다. 또한 시변채널에서의 정확한 주파수 오차 추정을 위해 채널 정보를 이용한 주파수 오차 추정 구조를 제안하였다. 컴퓨터 모의실험을 통해, 송신 및 수신 안테나가 두 개인 $2{\times}2$ MIMO 시스템에 제안하는 기법을 적용하고 L&R 알고리듬을 이용하여 AWGN (Additive White Gaussian Noise) 환경 및 시변 Rayleigh 채널에서의 MSE (Mean Square Error) 성능을 측정하였다. 그 결과 AWGN 환경 상에서 MIMO 시스템에 적용한 제안된 기법의 MSE 성능이 SISO 시스템에서의 성능과 거의 동일함을 보였다. 또한 시변 Rayleigh 채널에서 제안된 채널 정보를 이용한 추정 기법의 MSE 성능이 기존 방법 및 SISO 시스템에 비해 높음을 보였다.

• 대한디지털의료영상학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.27-33
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• 2014

The purpose of this study evaluated the hemo-dynamic information within 30 seconds clinically in 3D breast MRI. From January to March 2014, A total of 40 people were examined at 1.5 Tesla(Philips, Medical System, Achieva, The Netherlands) MRI equipments using 16 channel SENSE breast coil. The imaging parameters on vibrant are fellow as: $TR/TE/FA^{\circ}$/Matrix size/Slice thickness/Slab($5ms/2ms/10^{\circ}/180{\times}139{\times}2mm/80$). This study used a Gadovist and injected it with injection speed of 4 ml /sec by auto injector with 15 ml saline flushing. Firstly, for the delay time study, it divided three different delay time from immediately, 20 seconds, and 30 seconds. In quantitative analysis, the ROI signal intensities of tumor and surrounding tissues were measured retrospectively. In qualitative analysis, the image quality was scored from 1 to 5 point by one experienced radiological technologists as a visual test. The significance level of each delay time was evaluated with a one-way ANOVA(p<0.05). In the visual test, score levels on 30 seconds delay time was a little bit higher than others(p<0.05). The signal intensity of the tumor were $1445{\pm}360$, $1410{\pm}320$, $1510{\pm}415$ on immediately, 20 seconds, and 30 seconds and score levels were $4.18{\pm}0.85$, $3.54{\pm}0.94$, $4.45{\pm}0.74$(p<0.05). The data on immediate images showed better results than that others(p<0.05). Conclusively, Although it has been high scored in 30sec delay time for visual test in order to avoid failure in 20second, 30seconds delay time after contrast media administration, we recommend that the DCE 3D breast MRI commence immediately.

• 한국축산시설환경학회지
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• 제17권3호
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• pp.189-196
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• 2011

본 시험은 국내에 도입된 자동착유시스템 설치농가에서 사육하고 있는 젖소들의 검정성적을 이용하여 자동착유시스템 설치 전과 후의 산유량과 유성분 및 체세포 수 변화를 알아보기 위하여 실시하였다. 분석에 이용된 자료는 자동착유시스템이 설치된 4개의 농가에서 자동착유시스템 설치 1년 전과 1년 후의 검정기록이 있는 147두를 대상으로 하였다. 산유량을 비교한 결과, 자동착유시스템 설치 1년 전의 기존착유시스템에서 산유량이 30.37 kg인 것에 비하여 자동착유시스템 설치 1년 후의 산유량은 34.27 kg으로 유의성 있게 높아진 것을 확인할 수 있었다. 이는 착유회수가 AMS 설치 1년 전의 기존착유 2.0회에 비하여 자동착유시스템에서 2.62회로 증가한 것에 기인한 것으로 생각된다. 유지율 (%)은 자동착유시스템 설치 전 $3.7{\pm}0.5%$에 비하여 설치 후 $3.8{\pm}0.5%$으로 약간 높은 경향을 나타내었으나 유의적인 차이는 나타나지 않았다. 그러나 유지방량 (kg)은 기존 착유시스템에서 보다 자동착유시스템으로 전환 후 유의적으로 높게 나타났는데, 이는 산유량 증가에 기인된 것이다. 유단백율 역시 자동착유시스템 설치 전 $3.2{\pm}0.2%$와 설치 후 $3.2{\pm}0.2%$로 차이가 없었다. 그러나 유단백량에 있어서는 유지방과 같이 산유량 증가로 인하여 기존 착유시스템에 비하여 자동착유시스템에서 유의적으로 높았다. 체세포 수는 자동착유시스템 설치 전 $169.4{\pm}188.5$천개/ml로 1등급 수준이었던 것에 비하여 설치 후 $314.4{\pm}279.9$천개/ml로 2등급 수준으로 유의성 있게 증가하였음을 알 수 있다. 이상의 결과를 종합하여 보면, 자동착유시스템 설치에 따라 산유량은 증가하나 유질등급에 영향을 주는 체세포 수가 증가하는 것으로 나타나 자동착유시스템을 설치하려는 농가에서는 이에 대한 고려가 있어야 할 것으로 사료된다. 그러나 체세포 수가 증가한 것이 자동착유시스템 자체의 문제인지 아니면 자동착유시스템을 운영하는 관리자의 관리미숙으로 인한 것인지는 명확하지 않아 더 많은 연구가 필요하다고 하겠다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권6호
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• pp.685-690
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• 2003

새로운 무선인터넷 디바이스로써 주목받고 있는 PDA는 기능 개선을 위해서 다양한 애플리케이션 개발이 이루어지고 있으며 수시로 응용프로그램이 설치되어지고 있다. 또한 PDA는 전원이 방전 될 경우에 RAM(Random Access Memory)에 저장되어 있는 데이터가 모두 삭제되는 단점이 있어서 그때마다 프로그램을 다시 복원해야 한다. 본 논문에서는 PDA의 응용 프로그램을 설치할 경우에 사용자가 직접 애플리케이션을 설치해야 하는 기존의 문제점을 해결하기 위하여 자동으로 PDA 응용프로그램이 설치되는 시스템(PAIS : PDA Automatic Installation System)을 제안하였다. 이 시스템을 적용한 경우 사용자에게는 설치에 소요되는 시간과 노력을 감소시켜 편의를 제공하고, 기업에게는 프로그램 설치관련 홍보물 제작에 소요되던 비용을 절감 할 수 있는 효과가 있다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1998년도 추계학술대회
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• pp.121-122
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• 1998

To induce perturbed magnetic field variations in the range of auto prescans permitted, we chose artificially shim values and applied manualy as DC offsets to X, Y, Z gradient amplifiers. The STEAM spectra were obtained from a localized region (8ml) of phantom's center and a Marquart Algorithm is employed to quantify MRS spectra. Results indicated that Creatine (Cr) which had a good correlation between a signal intensity and an area, changed little bit and showed extremly a stabilized state in perturbed magnetic field variations. Therefore, during the MRS experiments, to minimize the SNR reduction by means of unavoidable inhomogeneous magnetic fields, the present study suggested that the quantification method of relative ratios produced by replacing Cr concentration with standard quantify was most desirable.

• 한국광학회지
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• 제11권2호
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• pp.80-84
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• 2000

Diamond turning machine으로 알루미늄을 가공하여 f/1.5, 구경 50mm인 포물명경을 제작하였다. 이진위상(binary phase) 홀로그램으로 포물면경 현상측정을 위한 computer generated hologram(CGH)을 encoding하였으며 staircase encodling 방법으로 간섭무늬 곡선의 직선근사를 하였다. 간섭무늬 데이터를 포스트스크립트(PostScript) 파일로 변환한 후 CGH 원도를 레이저 프린터로 확대 출력하고 축소 촬영하여 CGH를 제작하였다. 측정부(viewing arm)에 CGH가 위치하는 Twyman-Green 간섭계를 구성하여 포물면경의 표면형상을 측정하였다. 측정결과를 직접표면형상측정법 및 간섭계를 이용한 자동시준법의 측정 결과와 비교하고 오치를 분석하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.613-618
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• 2022

효과적인 자연어 처리를 위해 제안된 Transformer 구조의 등장 이후, 이를 활용한 대규모 언어 모델이자 사전학습 모델인 BERT, GPT, OPT 등이 공개되었고, 이들을 한국어에 보다 특화한 KoBERT, KoGPT 등의 사전학습 모델이 공개되었다. 자연어 처리 모델의 확보를 위한 학습 자원이 늘어나고 있지만, 사전학습 모델을 각종 응용작업에 적용하기 위해서는 데이터 준비, 코드 작성, 파인 튜닝 및 저장과 같은 복잡한 절차를 수행해야 하며, 이는 다수의 응용 사용자에게 여전히 도전적인 과정으로, 올바른 결과를 도출하는 것은 쉽지 않다. 이러한 어려움을 완화시키고, 다양한 기계 학습 모델을 사용자 데이터에 보다 쉽게 적용할 수 있도록 AutoML으로 통칭되는 자동 하이퍼파라미터 탐색, 모델 구조 탐색 등의 기법이 고안되고 있다. 본 연구에서는 한국어 사전학습 모델과 한국어 텍스트 데이터를 사용한 자연어 처리 모델 산출 과정을 정형화 및 절차화하여, 궁극적으로 목표로 하는 예측 모델을 자동으로 산출하는 시스템의 설계를 소개한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.475-485
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• 2020

최근, 별도의 센서를 설치하지 않고 센서가 포함된 사용자의 기기로부터 제공되는 실시간 센싱 데이터를 가지고 새로운 센싱 서비스를 제공하는 크라우드센싱(Crowdsensing) 시스템이 주목받고 있다. 크라우드센싱 시스템에서는 사용자의 조작실수나 통신 문제로 인해 의미 없는 데이터가 제공되거나 보상을 얻기 위해 거짓 데이터를 제공할 수 있어 해당 이상 데이터의 탐지 및 제거가 크라우드센싱 서비스의 질을 결정짓는다. 이러한 이상데이터를 탐지하기 위해 제안되었던 방법들은 크라우드센싱의 빠른 변화 환경에 효율적이지 않다. 본 논문은 머신러닝 기술을 활용하여 지속적이고 빠르게 변화하는 센싱 데이터의 특징을 추출하고 적절한 알고리즘을 통해 모델링하여 이상데이터를 탐지하는 방법을 제안한다. 지도학습의 딥러닝 이진 분류 모델과 비지도학습의 오토인코더 모델을 사용하여 제안 시스템의 성능 및 실현 가능성을 보인다.