• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.19-36
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• 2011

시맨틱 웹(Semantic Web)의 비전에 대한 공표가 이루어진 이래로 이와 관련한 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 지금까지의 연구가 성공적이었다는 판단을 하기에는 아직 이르다. 본 논문은 시맨틱 관련 연구분야의 두 가지 문제점을 진단한다. 첫째는 '시맨틱 검색'이라는 개념의 합의된 정의가 없다는 것이고, 둘째는 장래의 유관 연구를 바라볼 수 있는 종합적이고 체계적인 시각이 부족하다는 것이다. 이러한 진단 아래, 본 논문은 시맨틱 검색의 개념을 '사용자의 입력에 따라 온톨로지와 같은 시맨틱 기술을 이용하여 원하는 정보를 얻는 행위'로 정의한다. 또한 시맨틱 검색에 대한 이해를 돕기 위해 시맨틱 검색 엔진 분류 프레임워크를 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 프레임워크는 (쿼리) 입력문의 처리, 타겟 소스, 검색 방법론, 검색결과의 서열화, 출력 결과물의 데이터 종류, 이렇게 다섯 가지 부분으로 나뉜다. 마지막으로 본 논문은 제시한 프레임워크를 응용하여 기존의 연구결과물을 분석하고 앞으로의 연구 방향을 논하는 것으로 끝을 맺는다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.1376-1384
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• 2008

망의 자동형성에 대한 많은 연구들은 주로 무선 센서 망과 애드혹 망에 대해 수행되었으며 그 결과들은 아직까지 공장자동화에 적용되지 못하였다. 본 논문은 블루투스 통신과 PDA(Personal Digital Assistant)를 이용하여 조업자의 위치에 종속됨 없이 공정 환경을 감시, 제어하는 공정 관리 시스템의 개발에 관하여 기술한다. 이는 유선망을 사용할 수 없는 회전체의 설비진단에 필수적이다. 모바일 단말이 공정관리 서버의 통신 범위에 접근하면 서버는 이동 단말의 존재를 인지하여 스스로 네트워크를 형성한다. 사용자에 대한 인증과정을 거쳐 모바일 단말의 소유자 권한에 따른 모니터링 제어 프로그램을 자동으로 다운로드하여 설치한다. 또한 모바일 단말이 서버의 통신 반경을 벋어나게 되면 네트워크에서 제외하고 프로그램을 자동으로 삭제하여 리소스를 줄이고 모바일 단말의 분실 시 발생할 수 있는 보안상의 문제를 방지한다. 개발된 기능들은 공장 시뮬레이터에서 동작을 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.373-383
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• 2015

이 논문은 망막 질병을 인지하기 위한 의사결정 지원 시스템을 제안한다. 이 논문은 시스템의 기초로써 스마트 폰 플랫폼과 클라우드 컴퓨팅을 사용한다. 마이크로 렌즈는 사용자의 망막 상태를 인지하기 위해 사용자 망막 이미지를 캡쳐 할 수 있도록 스마트 폰 카메라에 부착되어 있다. 어플리케이션은 컴퓨터에서 생성된 후에 스마트 폰에 설치된다. 이 어플리케이션의 역할은 스마트 폰에 있는 시스템과 클라우드에 있는 시스템 사이를 연결시키는 것으로, 어플리케이션은 분류하기 위해 클라우드 시스템에 망막 이미지를 전송하는 것이다. 이 논문은 분류기로써 OCFE 알고리즘을 사용한다. 망막 이미지는 두 개의 안과학 데이터베이스 DIARETDB1 v2.1과 STARE의 조합을 사용하여 실험하였다. 그리하여 평균 에러율을 12%인 반면에, 이 시스템 평균 정확도는 88%로 나타났다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.513-516
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• 2013

본 논문에서는 지능화된 의료 정보 시스템 구축 및 의료 빅 데이터 처리를 위한 생체 정보의 수집, 전송, 관리와 같은 일련의 체계화된 의료 정보 시스템의 구현 및 설계를 제공한다. 본 논문에서 제시하는 의료 정보 시스템은 소형화 및 저 전력화된 생체 정보 수집 센서와 이를 단계적으로 수집하여 중앙 의료 정보 시스템으로 전송하는 데이터 정보 전송 장치 및 저장 장치로 구성되어 있다. 기존 의료 정보 구축 환경은 간호사나 의사의 수기 작성에 의한 수집 및 비 자동화된 방법에 의한 구축으로 관리되어짐에 따라 장기적 관점에서의 의료 품질 향상 및 연구가 불가능하였다. 하지만, 본 논문에서 제시하는 의료 정보 수집 시스템을 통하여 인적 오류 극복 및 정보 수집 범위의 극대화를 추구할 수 있다. 더 나아가, 실시간 의료 정보 빅 데이터 분석 시스템과의 결합을 통해 환자 상태 분석 및 처방과 의료 품질 개선 전략 수립을 가능케 하며, 의료 정보 네트워크 구축을 통해 대형화 되어가는 의료 시장에 빠르게 대처할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.1949-1954
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• 2016

스마트 그리드(smart grid) 기술은 전력 공급자와 소비자 사이를 실시간으로 전력정보를 교환함으로써 전력의 효율성을 높이는 전력망 관리 기술이다. 최근에는 유지보수 및 설치가 용이한 태양광 발전시스템에 대한 적용이 늘고 있다. 그러나 태양광 발전 시스템은 고장진단이 어려우며, PV(PhotoVoltaics) 어레이 및 인버터(inverter) 등의 결함과 기타 잠재적인 출력저하 요소로 인하여 발전량이 감소하기도 한다. 이처럼 태양광 발전 시스템을 통하여 안정적인 에너지 포집과 관리 및 조속한 고장 검출이 필수 요구사항이라 할 수 있다. 본 논문에서는 태양광 발전 시스템을 대상으로 전력 생산량 및 이상 동작 현상을 모니터링하고 외부 환경을 계측하는 계측모듈을 개발하고, 계측된 정보 데이터를 전송할 수 있는 통신모듈을 통하여 원격지에서 태양광 발전 시스템의 동작 상태를 모니터링 하도록 설계하였다. 또한 스마트폰을 기반으로 구축된 태양광 발전 시스템을 실시간으로 관리하고 모니터링 할 수 있는 모바일 관리 시스템을 제시하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.29-36
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• 2005

컴퓨팅 환경이 보다 발전함에 따라 병원에서 환자 회진 및 진찰시 PDA나 랩탑 및 타블렛 PC등과 같은 post PC를 이용한 보다 적용적이고 지능화된 서비스가 요구되어진다. 본 논문에서는 의료 환경을 위한 음성 서비스 기반의 상황인식 지원 시스템을 설계 및 구현한다. 이를 위해, 먼저 블루투스 무선 통신 기술을 이용하여 이동성을 지닌 PDA를 소유한 클라이언드를 인식하고, 컨텍스트 서버로부터 환자들을 위한 진단 정보 전송과 같은 해당 클라이언트의 컨텍스트에 적합한 실행 모듈을 실행하는 역할을 담당하는 컨텍스트 미들웨어를 제안한다. 아울러, 사용자의 현재 상태, 물리적 환경, 컴퓨팅 시스템의 리소스 등의 상황 정보를 효율적으로 데이터베이스 서버에 저장하는 관리자의 역할을 수행하는 컨텍스트 서버를 기술한다. 마지막으로, 제안하는 시스템의 유용성을 검증하기 위해, 컨텍스트 미들웨어를 통해 다른 의사들에게 해당 환자의 정보를 통보할 수 있는 음성 재생 서비스를 제공하는 응용 시스템을 개발한다.

• BMB Reports
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• 제55권11호
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• pp.547-552
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• 2022

Sorafenib, originally identified as an inhibitor of multiple oncogenic kinases, induces ferroptosis in hepatocellular carcinoma (HCC) cells. Several pathways that mitigate sorafenib-induced ferroptosis confer drug resistance; thus strategies that enhance ferroptosis increase sorafenib efficacy. Orphan nuclear receptor estrogen-related receptor γ (ERRγ) is upregulated in human HCC tissues and plays a role in cancer cell proliferation. The aim of this study was to determine whether inhibition of ERRγ with DN200434, an orally available inverse agonist, can overcome resistance to sorafenib through induction of ferroptosis. Sorafenib-resistant HCC cells were less sensitive to sorafenibinduced ferroptosis and showed significantly higher ERRγ levels than sorafenib-sensitive HCC cells. DN200434 induced lipid peroxidation and ferroptosis in sorafenib-resistant HCC cells. Mechanistically, DN200434 increased mitochondrial ROS generation by reducing glutathione/glutathione disulfide levels, which subsequently reduced mTOR activity and GPX4 levels. DN200434 induced amplification of the antitumor effects of sorafenib was confirmed in a tumor xenograft model. The present results indicate that DN200434 may be a novel therapeutic strategy to re-sensitize HCC cells to sorafenib.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.27-40
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• 2022

최근 많은 발전을 이룬 의료 인공지능은 의사가 진단과 결정을 내리는 데 도움을 주는 등 중요한 역할을 수행하고 있다. 특히, 흉부 엑스레이 분야는 접근성 및 흉부질환 탐지에 유용함과 최근 COVID-19 상황이 도래함에 따라 많은 관심을 받고 있다. 그러나, 데이터의 수가 많음에도 레이블이 있는 데이터의 수가 부족하므로 효과적인 인공지능 모델을 만드는데 한계가 있다. 이러한 문제를 완화하는 방안으로 연합학습을 흉부 엑스레이 데이터에 적용한 연구가 등장했지만, 여전히 다음과 같은 문제를 내포하고 있다. 1) Non-IID 환경에서 발생할 수 있는 문제를 고려하지 않았다. 2) 연합학습 환경에서도 여전히 클라이언트의 레이블이 있는 데이터가 부족하다. 우리는 자기지도학습 모델을 연합학습의 Global 모델로 사용함으로써 위와 같은 문제를 해결하는 방법을 제안한다. 이를 위해 흉부 엑스레이 데이터를 사용한 연합학습에 알맞은 자기지도학습 방법론을 실험적으로 탐색하며, 자기지도학습 모델을 연합학습에 사용함으로써 얻을 수 있는 장점을 검증한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.191-203
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• 2022

화장품 및 뷰티산업에서 고객 맞춤형 제품과 서비스를 제공하는 것은 주요 기술 트렌드이고, 피부상태 진단과 관리는 중요한 필수기능이다. 고객의 요구 수준은 더욱더 높아지고 있으며 이에 대한 다양하고 섬세한 고민과 요구 사항이 소셜미디어 커뮤니티에서 활발하게 다루어지고 있다. 소셜미디어 상의 이미지는 매우 다양하고 비정형적이므로 피부상태 진단 및 관리에 필요한 체계적인 피부 이미지 식별을 위한 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 소셜미디어 인스타그램에서 수집한 빅데이터로부터 피부 이미지 데이터를 지능적으로 식별하고, 피부상태 진단 및 관리를 위한 정형화된 피부 샘플 데이터를 추출하는 시스템을 개발하였다. 본 논문에서 제안한 시스템은 빅데이터수집분석단계, 피부이미지분석단계, 훈련데이터준비단계, 인공신경망훈련단계, 피부이미지식별단계로 구성된다. 빅데이터수집분석단계에서는 인스타그램으로부터 빅데이터를 수집하고 피부 상태 진단 및 관리를 위한 이미지 정보를 분석결과로 저장한다. 피부이미지분석단계에서는 전통적인 이미지 처리 기법을 사용하여 피부 이미지의 평가 및 분석 결과를 획득한다. 훈련데이터준비단계에서는 피부이미지 분석결과로부터 피부 샘플데이터를 추출하여 훈련데이터를 준비하였다. 그리고 인공신경망훈련단계에서는 이 훈련데이터를 사용하여 지능적으로 피부 이미지 유형을 예측하는 인공신경망 AnnSampleSkin을 단계별 고도화와 훈련을 통해 모델을 완성하였다. 피부이미지식별단계에서는 소셜미디어로부터 수집된 이미지에 대해 피부샘플을 추출하고, 훈련된 인공신경망 AnnSampleSkin의 이미지 유형 예측 결과들을 통합하여 최종 피부 이미지 유형을 지능적으로 식별한다. 본 논문에서 제안된 피부이미지식별 방법은 약 92% 이상의 높은 피부 이미지 식별 정확도를 나타내고 있고, 정형화된 피부 샘플 이미지 빅데이터를 제공할 수 있게 되었다. 추출된 피부샘플 세트는 피부 상태를 진단하고 관리하는데 매우 효율적이고 유용한 정형화된 피부 이미지 데이터로 사용될 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권2호
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• pp.137-146
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• 2008

결함 지역화는 관찰된 결함의 근본 원인을 자동 인식 하는 것이 가능하기 때문에 규모가 큰 분산시스템에서 중요 역할 수행하며 시스템의 신뢰성 개선을 위해 시스템의 관리와 제어가 가능한 자가 관리를 지원한다. 결함 지역화를 지원하는 기존 연구들은 유비쿼터스 환경에서 베이지안 네트워크와 같은 인공지능 기술들을 주로 사용하여 진단과 예측 기능 중 하나만을 고려하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 시스템의 신뢰성 개선을 위해 실시간 시스템 성능 스트림에 대한 학습을 통해 자가관리를 위한 확률적 의존 분석을 기반으로 하는 결함 지역화 방법을 제안하여 진단과 예측기능을 동시 제공한다. 학습 방법으로 베이지안 네트워크 알고리즘을 사용하여 각종 관련된 요소들을 연결함으로써 네트워크를 생성하고 확률적 의존 관계를 통해 귀납적과 연역적 추론기능을 제공한다. 베이지안 네트워크의 구성은 노드들간의 연관성을 찾아내는 것이 중요하기 때문에 그것을 구성하는 인자의 개수가 많은 경우 노드 순서 리스트를 추출하는 사전처리 과정이 필요하다. 따라서 전체 모델링 프로세스에 대한 개선이 요구된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 발생한 문제와 관련성이 높은 노드 순서 리스트를 추출하는 방법을 제공한다. 구조 학습을 지원 하는 사전처리 방법을 통해 다양한 문제 영역에서의 학습 효율성을 높이며 학습에 필요로 되는 시간을 줄인다. 제안 방법론을 통해서 시스템의 자원 문제를 신속하고 정확하게 진단하는 것이 가능하며, 관찰된 정보를 기반으로 실행 중에 발생되는 잠재적인 문제를 예측하는 것이 가능하다. 시스템 성능 평가 영역에서 제안 방법론을 적용한 시스템 성능 분석을 기반으로 진단, 예측의 효율성과 정확성을 평가하여 제안 방법론의 유효성을 입증하였다.