• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권2호
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• pp.43-50
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• 2018

생체정보 컴퓨팅은 생체신호 센서와 컴퓨터 정보처리를 융합한 정보시스템에 기초하여 컴퓨팅시스템 뿐만 아니라 빅데이터 시스템에 크게 영향을 미치고 있다. 이러한 생체정보는 지금까지의 텍스트, 이미지, 동영상 등의 전통적인 데이터 형식과는 달리 생체신호의 의미를 부여하는 값은 텍스트 기반으로 표현되고, 중요한 이벤트 순간은 이미지 형식으로 저장하며, 시계열 분석을 통한 데이터 변화 예측 및 분석을 위해서는 동영상 형식 등 비정형데이터를 포함하는 복합적인 데이터 형식을 구성한다. 이러한 복합적인 데이터 구성은 개별 생체정보 응용서비스에서 요구하는 데이터의 특징에 따라 텍스트, 이미지, 영상 형식 등으로 각각 분리되어 요청되거나, 상황에 따라 복잡 데이터 형식을 동시에 요구할 수 있다. 기존 생체정보 컴퓨팅 시스템들은 전통적인 컴퓨팅 구성요소, 컴퓨팅 구조, 데이터 처리 방법 등에 의존하므로 데이터 처리성능, 전송능력, 저장효율성, 시스템안전성 등의 측면에서 많은 비효율성을 내포하고 있다. 본 연구에서는 생체정보 처리 컴퓨팅을 효과적으로 지원하는 생체정보 빅데이터 플랫폼을 구축하기 위해 개선된 바이오센싱 융합 빅데이터 컴퓨팅 아키텍처를 제안한다. 제안 아키텍처는 생체신호관련 데이터의 저장 및 전송 효율성, 컴퓨팅 성능, 시스템 안정성 등을 효과적으로 지원하며, 향후 생체정보 컴퓨팅에 최적화된 시스템 구현 및 생체정보 서비스 구축을 위한 기반을 제공할 수 있다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권3호
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• pp.645-654
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• 2019

The purpose of this study was to collect and analyze personal bio data and social network services (SNS) data, derive user preference and user life pattern, and propose intuitive and precise user modeling. This study not only tried to conduct eye tracking experiments using various smart devices to be the ground of the recommendation system considering the attribute of smart devices, but also derived classification preference by analyzing eye tracking data of collected bio data and SNS data. In addition, this study intended to combine and analyze preference of the common classification of the two types of data, derive final preference by each smart device, and based on user life pattern extracted from final preference and collected bio data (amount of activity, sleep), draw the similarity between users using Pearson correlation coefficient. Through derivation of preference considering the attribute of smart devices, it could be found that users would be influenced by smart devices. With user modeling using user behavior pattern, eye tracking, and user preference, this study tried to contribute to the research on the recommendation system that should precisely reflect user tendency.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제28권4호
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• pp.343-350
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• 2003

This study was conducted to find out the coefficient relationships between intensity values of image processing and biological/physical parameters of soil in greenhouses. Soil images were obtained by an image processing system consisting of a personal computer and a CCD earners. A software written in Visual C$\^$++/ systematically integrated the functions of image capture, image processing, and image analysis. Image processing data of the soil samples were analyzed by the method of regression analysis. The results are as follows. For detecting soil density of unbroken soil samples, the highest correlation coefficients of 0.82 and 0.84, respectively were obtained fur R-value and S-value among image processing data while it was 0.97 for G-value. Considering the relationship between biological characteristics and image processing data of soil in greenhouse, the correlation was found generally low. For pH of unbroken soil sample, the correlation coefficients were found 0.87, 0.85, and 0.94, respectively with G, I, and H values of image processing data. In the case of bacteria, any correlation was not found with the image processing data For Actinomyctes, they were 0.86 and 0.85, respectively with G-value and B-value of image processing data showing high correlation coefficient compared to the other variables. The correlation coefficient between Fungi and H-value was shown 0.88, the highest among the variables higher than 0.8 while the other variables showed low correlation. For broken soil samples from greenhouse, the relation between biological parameter and image processing data were rarely shown in this study. The results of this study indicated that most of correlation coefficient between the variables were usually lower than 0.01. Accordingly, it was assumed that the soil should be used without broken to fairly estimate biological characteristics using CCD camera.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권7호
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• pp.667-680
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• 2007

생체데이타 프로세싱이란 인간개체로부터 얻을 수 있는 고유의 생체 신호를 이용하여 다양한 목적으로 사용하는 것으로, 최근 이에 대한 요구가 높아지고 있다. 생체데이타는 도메인의 특성상, 클래스의 수는 많고 해당 클래스 내의 데이타는 상당히 제한적일 수 있어서 그만큼 데이타 내에 포함된 노이즈에 민감하게 된다. 따라서 기존의 패턴 인식과 분류 방법을 그대로 적용하여 개발된 시스템의 경우는 높은 일반화 성능을 기대하기 힘들다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 생체데이타가 가지는 특성을 고려하여 각 클래스 고유의 특성에 영향을 미치는 클래스 요인과 노이즈와 같이 전체 데이타에 영향을 미치는 환경 요인으로 구성된 변형된 팩터 분석 모델로 생체데이타 생성 모델을 정의한다. 이를 바탕으로 분류에 필요한 데이타간 이격(inter-data discrepancy) 정보를 추출하고 새로운 유사도 함수를 정의하여 분류기에 적용한다. 제안하는 방법은 분류 대상이 되는 클래스의 정보 팔용을 극대화 하여 적은 수의 데이터로부터 노이즈에 강인한 결과를 얻을 수 있다. 실제 생체데이타를 적용한 실험에서 제안하는 방법이 기존의 방법 보다 우수한 분류 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• Smart Structures and Systems
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• 제7권3호
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• pp.229-240
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• 2011

Recent developments in Smart Structures with very large scale embedded sensors and actuators have introduced new challenges in terms of data processing and sensor fusion. These smart structures are dynamically classified as a large-scale system with thousands of sensors and actuators that form the musculoskeletal of the structure, analogous to human body. In order to develop structural health monitoring and diagnostics with data provided by thousands of sensors, new sensor informatics has to be developed. The focus of our on-going research is to develop techniques and algorithms that would utilize this musculoskeletal system effectively; thus creating the intelligence for such a large-scale autonomous structure. To achieve this level of intelligence, three major research tasks are being conducted: development of a Bio-Inspired data analysis and information extraction from thousands of sensors; development of an analytical technique for Optimal Sensory System using Structural Observability; and creation of a bio-inspired decision-making and control system. This paper is focused on the results of our effort on the first task, namely development of a Neuro-Morphic Engineering approach, using a neuro-symbolic data manipulation, inspired by the understanding of human information processing architecture, for sensor fusion and structural diagnostics.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2000년도 THE THIRD INTERNATIONAL CONFERENCE ON AGRICULTURAL MACHINERY ENGINEERING. V.II
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• pp.344-353
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• 2000

Recent mechatronics technology is the most appropriate high technology in the agricultural application to save repetitious labor. Cow's body parameters were measured by traditional several measurer. Image processing technology was used to measure automatically their parameters to reduce lots of labor and time. The parameters were measured form a small model cow, which is easily measured, instead to a real cow. The image processing system designed and built for this project was composed of a Pentium PC, and TV frame card two cameras which were located on side and top of model cow. 11 parameters of cow's body were measured and the error between real data and the data by image processing was less than 10%. Based on the results of this research the parameters of a real cow could be measured in the future.

• International Journal of Contents
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• 제5권2호
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• pp.6-15
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• 2009

Recently many different programming languages have emerged for the development of bioinformatics applications. In addition to the traditional languages, languages from open source projects such as BioPerl, BioPython, and BioJava have become popular because they provide special tools for biological data processing and are easy to use. However, it is not well-studied which of these programming languages will be most suitable for a given bioinformatics task and which factors should be considered in choosing a language for a project. Like many other application projects, bioinformatics projects also require various types of tasks. Accordingly, it will be a challenge to characterize all the aspects of a project in order to choose a language. However, most projects require some common and primitive tasks such as file I/O, text processing, and basic computation for counting, translation, statistics, etc. This paper presents the benchmarking results of six popular languages, Perl, BioPerl, Python, BioPython, Java, and BioJava, for several common and simple bioinformatics tasks. The experimental results of each language are compared through quantitative evaluation metrics such as execution time, memory usage, and size of the source code. Other qualitative factors, including writeability, readability, portability, scalability, and maintainability, that affect the success of a project are also discussed. The results of this research can be useful for developers in choosing an appropriate language for the development of bioinformatics applications.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.90-96
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• 2023

합성곱 신경망을 비롯하여 딥러닝 신경망의 학습에서 많은 양의 훈련데이터의 확보는 과적합 현상을 피하고 우수한 성능을 가지기 위해서 매우 중요하다. 하지만, 딥러닝 신경망에서의 레이블화된 훈련데이터의 확보는 실제로는 매우 제한적이다. 이를 극복하기 위해, 이미 획득한 훈련데이터를 변형, 조작 등으로 추가로 훈련데이터를 생성하는 여러 증강 방법이 제안되었다. 하지만, 이미지, 문자 등의 훈련데이터와 달리, 인간 동작 인식을 행하는 합성곱 신경망의 생체신호 훈련데이터를 추가로 생성하는 증강 방법은 연구 문헌에서 찾아보기 어렵다. 본 연구에서는 합성곱 신경망에 기반한 인간 동작 인식을 위한 생체신호 훈련데이터를 생성하는 간편하지만, 효과적인 증강 방법을 제안한다. 본 연구의 제안된 증강 방법의 유용성은 추가로 생성된 생체신호 훈련데이터로 학습하여 합성곱 신경망이 인간 동작을 높은 정확도로 인식하는 것을 보임으로써 검증하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권2호
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• pp.97-106
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• 2013

인간 게놈 프로젝트의 완성 이후 유전체 분석 비용은 매우 빠르게 감소하고 있다. 이에 따라 인간 유전체 분석 요구가 급증할 것으로 예상된다. 인간 유전체 분석과 같은 대규모 바이오 데이터 분석을 고속으로 수행하기 위해서는 비IT 전문가들이 다양한 특성의 바이오 응용들을 고성능컴퓨팅 시스템을 통해 효과적으로 실행할 수 있어야 한다. 이를 위해서는 여러 응용들이 조합되어 순서를 갖고 실행되어야 하는 바이오 응용들을 워크플로우 형태로 쉽게 정의할 수 있어야 하며, 이 워크플로우를 HPC 클러스터 시스템에서 최적 자원을 할당 받아 분산 병렬 수행시켜야 한다. 이를 통해 바이오 데이터 분석 성능과 응답시간의 개선을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 HPC 환경에 익숙하지 않은 비IT 바이오 연구자들이 쉽게 바이오 데이터 분석을 할 수 있도록 바이오 워크플로우를 쉽게 정의하고 실행할 수 있는 바이오 특화된 워크플로우 기반 대규모 데이터 분석 시스템을 제안한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권8호
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• pp.299-308
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• 2014

신체 동작, 얼굴 표정과 같이 아주 복잡한 생체 패턴을 인식하고 분류하는 인간의 능력을 모방한 정보처리 컴퓨팅 관련 연구가 최근 다수 등장하고 있다. 특히 컴퓨터비전 분야에서는 인간의 뛰어난 인지 능력 중 상황정보 없이 시각시퀀스에서 동작을 분류하는 기능을 통해 시공간적 패턴 코딩과 빠른 인식 방법을 이해하고자 한다. 본 연구는 비디오 시퀀스상의 동작인식에 생물학적 시각인지과정의 영향을 받은 생체 기반 컴퓨터비전 모델을 제시하였다. 제안 모델은 이미지 시퀀스에서 동작을 검출하고 시각 패턴을 판별하는 데 생체 시각처리과정의 신경망 구조 단계를 반영하였다. 실험을 통해 생체 기반 동작인식 모델이 인간 시각인지 처리의 여러 가지 속성을 고려했을 뿐 아니라 기존 동작인식시스템에 비해 시간 정합성이 뛰어나며 시간 변화에 강건한 분류 능력을 보임을 알 수 있다. 제안 모델은 지능형 로봇 에이전트와 같은 생체 기반 시각정보처리 시스템 구축에 기여할 수 있다.