• 감성과학
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• 제24권2호
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• pp.39-48
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• 2021

국제통증연구학회(IASP)에 따르면, 신경병증성 통증은 정상 조건에서 중추신경계에 유해한 정보를 전달하는 신경계 기능 장애로 특징 지워진다. 이런 통증은 말초 혹은 중추 신경계에 확인 가능한 병변이 있는 질환과 어떠한 신경에도 병변이 없는 상태에서 발생하는 상황으로 나누어 볼 수 있다. 두 가지 상황 모두 장기적이고 만성적인 변화과정을 겪게 되며, 결과적으로 신경계가 부적절하게 적응하여 치유되기 어려운 만성통증 증후군으로 발전할 수 있다. 그러나 이러한 통증 치료는 진단에서부터 치료까지의 과정이 어려운 탓에 현재까지도 특별한 해결방안이 부족한 실정이다. 최근 자기공명영상(fMRI), 양전자방출단층촬영법(PET), 광영상(optical imaging) 등 영상분석기술이 발달함에 따라 통증을 유발할 수 있는 유해 자극에 대한 중추신경계의 반응을 영상화하는 연구가 증가하고 있다. 이러한 영상 기법들을 통해 통증을 해석하고 처리하는 뇌 영역에서 시냅스 간 가소성 변화가 일어나고 있음을 확인하였으며, 신경병증성 통증을 비롯한 만성통증과 학습과의 상호 작용을 이해하는 데 많은 도움을 주고 있다. 본 연구는 병리적 통증의 기전과 통증 자극에 따른 뇌의 구조적, 기능적 변화에 대해 최근까지 밝혀진 연구들을 소개하고자 한다. 만성적 통증의 정의와 발생기전을 되짚고 새로운 연구 동향을 살펴보는 것은 통증을 완화할 수 있는 방안을 강구하는 데 도움이 될 것으로 사료된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.183-191
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• 2021

비간섭 부하 모니터링은 사용자 에너지 소비량의 실시간 모니터링을 통해 가전기기의 사용량 예측 및 분류를 하는 기술로, 최근 에너지 절약의 수단으로 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 GAF(Gramian angular field) 기반 1차원 시계열 데이터를 2차원 행렬로 변환하는 기법과, 합성곱 신경망(convolutional neural networks)을 결합해 사용자 전력 사용량 데이터로부터 가전기기를 예측하는 시스템을 제안한다. 학습을 위해 공개 가정용 전력 데이터인 REDD(residential energy disaggregation dataset)를 사용하고, GASF(Gramian angular summation field), GADF(Gramian angular difference field)의 분류 정확도를 확인한다. 시뮬레이션 결과, 이중 상태(on/off)를 가지는 가전기기에서 두 모델 모두 97%의 정확도를 보였고, 다중 상태를 가지는 기기에서 GASF는 95%로 GADF보다 3% 높은 정확도를 보임을 확인하였다. 차후 데이터의 량을 증가시키고 모델을 최적화해 정확도와 속도를 개선할 예정이다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제23권4호
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• pp.3-14
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• 2022

건설현장 생산성 및 안전성 향상을 위해 건설장비 자율화를 위해 산학에서 많은 노력을 기울이고 있다. 장비 자율화를 위해서는 다양한 환경과 많은 양의 데이터 수집이 필요하다. 하지만 실제 환경에서 데이터 수집을 위한 테스트베드 확보에 많은 시간과 비용이 소모되며 불확실성 역시 크기 때문에 효과적인 데이터 수집과 처리에 어려움이 존재한다. 이에 본 연구에서는 타워크레인을 대상으로 자율화기술 개발을 위한 데이터 수집 및 테스트가 가능한 가상환경을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서 달성한 연구성과는 다음과 같다. 1. 타워크레인 자율운행에 필요한 기술과 기술이 적용될 수 있는 환경을 운영설계 도메인, 물체 및 이벤트 감지 및 반응, 최소기능조건이라는 세 가지 성능기준을 활용하여 정의함. 2. 정의된 환경 내에서 자율화 장비의 인지, 판단, 제어를 위한 각 기술을 학습하고 테스트하기 위한 가상 환경을 Unity를 활용하여 구축함. 3. 가상환경의 목적 달성 여부를 위한 평가지표로 Visual, Motion, Functional Fidelity를 사용해 가상환경이 현실 공사현장을 충실하게 표현하고 있음을 검증함. 본 연구에서 구축한 가상환경 플랫폼을 통해 등 타워크레인 자율화에 있어 요구되는 가상 데이터를 수집하고, 각 기능들을 테스트하는 데 소모되는 비용 및 시간을 절감할 수 있을 것이며, 또한 타워크레인 뿐 아니라 타 건설장비의 자율화기술 개발에 있어서도 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제41권1호
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• pp.44-64
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• 2022

본 연구는 근거이론 분석 방법을 바탕으로 초등교사의 과학학습부진학생 지도경험을 탐색하였다. 과학학습부진학생을 최근 3년 이내에 지도한 경험이 있고, 5년 이상의 현장 경험을 가진 교사 13명을 대상으로 과학학습부진학생 지도경험에 대한 자료가 이론적 포화상태에 도달할 때까지 심층면담과 분석을 진행하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 초등교사의 과학학습부진학생 지도경험은 119개의 개념과 41개의 하위범주 및 17개의 범주로 도출하였다. 도출된 범주들을 패러다임 모형에 근거하여 '과학학습부진학생 지도의 어려움'이라는 중심현상을 바탕으로 인과적 조건, 맥락적 조건, 중재적 조건, 작용/상호작용 전략 및 결과로 구조화하여 제시하였다. 둘째, 초등교사의 과학교과 학습부진학생 지도의 핵심범주는 '어려움을 극복하며 과학학습부진학생 지도하기'로 상정하였다. 그리고 핵심범주의 속성과 차원에 따라 과학학습부진학생을 지도하는 교사유형은 '현실타협형', '현실극복형', '현실수용형', '현실갈등형'의 네 유형으로 구분되었다. 셋째, 초등교사의 과학학습부진학생 지도경험을 교사-학교-교육청 차원의 교육공급자 측면과 학생-가정 차원의 교육수요자 측면으로 구분하여 본 연구의 결과를 요약하고 통합할 수 있는 상황모형을 제시하였다. 이러한 결과를 바탕으로 과학교과 부진학생 지도에 대한 교육적 시사점을 논하였다.

• 감성과학
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• 제13권1호
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• pp.47-60
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• 2010

기존 웹 페이지 자동분류 연구는 일반적으로 학습 기반인 kNN(k-Nearest Neighbor), SVM(Support Vector Machine)과 통계 기반인 Bayesian classifier, NNA(Neural Network Algorithm)등 여러 종류의 분류작업에서 입증된 분류 기법을 사용하여 웹 페이지를 분류하였다. 하지만 인터넷 상의 방대한 양의 웹 페이지와 각 페이지로부터 나오는 많은 양의 자질들을 처리하기에는 공간적, 시간적 문제에 직면하게 된다. 그리고 분류 대상을 표현하기 위해 흔히 사용하는 단일(uni-gram) 자질 기반에서는 자질들 간의 관계 분석을 통해 자질에 정확한 의미를 부여하기 힘들다. 특히 본 논문의 분류 대상인 한글 웹 페이지의 자질인 한글 단어는 중의적인 의미를 가지는 경우가 많기 때문에 이러한 중의성이 분류 작업에 많은 영향을 미칠 수 있다. 잠재적 의미 분석 LSA(Latent Semantic Analysis) 분류기법은 선형 기법인 특이치 분해 SVD(Singular Value Decomposition)을 통해 행렬의 분해 및 차원 축소(dimension reduction)를 수행하여 대용량 데이터 집합의 분류를 효율적으로 수행하고, 또한 차원 축소를 통해 새로운 의미공간을 생성하여 자질들의 중의적 의미를 분석할 수 있으며 이 새로운 의미공간상에 분류 대상을 표현함으로써 분류 대상의 잠재적 의미를 분석할 수 있다. 하지만 LSA의 차원 축소는 전체 데이터의 표현 정도만을 고려할 뿐 분류하고자 하는 범주를 고려하지 않으며 또한 서로 다른 범주 간의 차별성을 고려하지 않기 때문에 축소된 차원 상에서 분류 시 서로 다른 범주 데이터간의 모호한 경계로 인해 안정된 분류 성능을 나타내지 못한다. 이에 본 논문은 새로운 의미공간(semantic space) 상에서 서로 다른 범주사이의 명확한 구분을 위한 특별한 차원 선택을 수행하여 최적의 차원 선택과 안정된 분류성능을 보이는 최적의 지도적 LSA을 소개한다. 제안한 지도적 LSA 방법은 기본 LSA 및 다른 지도적 LSA 방법들에 비해 저 차원 상에서 안정되고 더 높은 성능을 보였다. 또한 추가로 자질 생성 및 선택 시 불용어의 제거와 자질에 대한 가중치를 통계적인 학습을 통해 얻음으로써 더 높은 학습효과를 유도하였다.

• 대한핵의학회지
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• 제38권1호
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• pp.21-29
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• 2004

목적: 젊은 흡연자 및 비흡연자에서 찬물자극 후 심근혈류 예비능을 $H_2^{15}O\;PET$을 이용하여 측정한 후 비교함으로써 흡연에 의한 관상동맥 내피세포의 기능저하를 평가하고자 하였다. 대상 및 방법: 젊은 흡연자 9명($23.8{\pm}1.1$세; $6.6{\pm}2.5$ pack-years) 및 비흡연자 9명($23.8{\pm}2.9$세)에 대하여 안정상태 및 찬물자극 후, 그리고 아데노신 주입 중에 $H_2^{15}O$를 순간주사하고 동적 PET영상을 획득한 뒤, NMF 방법으로 입력 방사능곡선 및 조직 방사능곡선을 처리하여 심근혈류량을 산출하였다. 결과: 흡연자군 및 비흡연자군 사이에 심박수혈압곱 및 안정시 혈류량에는 유의한 차이가 없었다. 그러나, 찬물자극 자극 후에는 심근혈류가 흡연자군에서 비흡연자군에 비하여 유의하게 낮았으며(흡연자군 심근혈류 : $1.25{\pm}0.34$ ml/g/min, 비흡연자군 심근혈류=$1.59{\pm}0.29$ ml/g/min ; p=0.019), 특히 안정시 심근혈류에 대한 찬물자극 후의 심근혈류의 비(내피세포 기능에 의한 심근혈류의 예비능)도 흡연자에서 유의하게 낮았다(흡연자군=$90{\pm}24%$, 비흡연자군=$122{\pm}28%$ ; p=0.024). 한편, 아데노신 주입시의 심근혈류는 두군 간에 유의한 차이가 관찰되지 않았다(흡연자군 심근혈류=$5.81{\pm}1.99$ ml/g/min, 비흡연자군 심근혈류=$5.11{\pm}1.31$ ml/g/min ; p=NS). 결론: 젊은 흡연자에서 찬물자극 후에 $H_2^{15}O\;PET$을 이용하여 측정하여 산출한 심근혈류의 예비능이 젊은 비흡연자에 비하여 감소되어 있어서 흡연에 의한 관상동맥 내피세포의 기능장애를 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권11호
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• pp.1021-1028
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• 2005

분류 및 회계문제에서의 일반적인 해법은, 현실 세계에서 얻은 정보를 행렬로 사상하거나, 이진정보로 변형하는 등 주어진 데이타의 가공과 이를 이용한 학습에서 찾을 수 있다. 본 논문은 현실세계에 존재하는 순수한 데이타를 근원공간이라 칭하며, 근원 데이타가 커널에 의해 사상된 행렬을 이원공간이라 한다. 근원공간 혹은 이원공간에서의 분류문제는 그 역이 존재하는 문제 즉, 완전해가 존재하는 문제와, 그 역이 존재하지 않거나, 역의 원소 값들이 무한히 커지는 불량조건 흑은 특이조건인 두 가지 형태로 존재한다. 특히, 실제 문제에 있어서 완전 해를 가진 문제이기 보다는 후자에 가까운 형태로 나타나게 된다. 결론적으로 근원데이타나 이원데이타를 이용한 문제를 해결하기 위해서는 많은 경우에 완전 해를 갖는 문제로 변형시키는 정규화과정이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 정규화 인수를 찾는 문제를 기존의 GCV, L-Curve, 그리고 이원공간에서의 데이타를 RBF 신경회로망에 적용시킨 커널 학습법에 대한 각각의 성능을 비교실험을 통해 고찰한다. GCV와 L-Curve는 정규화 인수를 찾는 대표적인 방법으로 두 방법 모두 성능면에서 동등하며 문제의 조건에 따라 다소 차이를 보인다. 그러나 이러한 두 방법은 문제해를 구하기 위해서는 정규화 인수를 구한후 문제를 재정의하는 이원적인 문제해결이라는 취약점을 갖는다. 반면, RBF 신경회로망을 이용한 방법은 정규화 인수와 해를 동시에 학습하는 단일화된 방법이 된다. 이때 커널을 이용한 학습법의 성능을 향상하기 위해, 전체학습과 성능의 제한적 비례관계라는 설정아래, 각각의 학습에 따라 능동적으로 변화하는 동적모멘텀의 도입을 제안한다. 동적모멘트는 바이어스 학습을 포함한 방법과 포함하지 않은 방법에 각각 적용분석하였다. 끝으로 제안된 동적모멘텀이 분류문제의 표준인 Iris 데이터, Singular 시스템의 대표적 모델인 가우시안 데이타, 그리고 마지막으로 1차원 이미지 복구문제인 Shaw데이타를 이용한 각각의 실험에서 분류문제와 회계문제 양쪽 모두에 있어 기존의 GCV, L-Curve와 동등하거나 우수한 성능이 있음을 보인다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권3호
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• pp.181-193
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• 2024

기후변화에 의해 발생하는 대기 불균형은 강우량의 증가로 이어지고, 침수 발생 빈도가 증가함에 따라 이를 탐지할 수 있는 기술의 필요성이 증가하고 있다. 침수 피해를 최소화하기 위해 지속적인 모니터링이 필요하며, 날씨의 영향을 받지 않는 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 영상을 활용하여 침수지역을 탐지하였다. 관측된 데이터는 median 필터를 통해 노이즈를 감소시키는 전처리 과정을 진행하였으며, 객체 탐지 기법을 통해 수체와 비수체를 분류하여 각 기법의 침수탐지 활용성을 평가하고자 하였다. 본 연구에서는 Otsu 기법과 SVM 기법을 통해 수체 및 침수 탐지를 수행하였으며, Confusion Matrix를 통해 전체적인 모델의 성능을 평가하였다. Otsu 기법은 수체와 비수체의 경계를 구분하는데 적합함을 보였으나, 혼합물의 영향을 받아 오탐지의 비율이 높게 나타났다. 반면, SVM 기법을 사용한 경우, 오탐지 비율이 낮고 혼합물에 의한 영향에 민감하지 않은 것으로 관측되었다. 이에 따라 침수 상태를 제외한 다른 조건에서 SVM 기법의 정확도가 높게 나타났다. Otsu 기법이 침수 조건에서 SVM 기법보다 다소 높은 정확도를 보였지만, 정확도의 차이가 5% 미만임을 확인할 수 있었다(Otsu: 0.93, SVM: 0.90). SVM 기법이 Otsu 기법보다 침수 전, 침수 후의 조건에서 정확도 차이가 최대 15% 이상 발생하여 수체 및 침수탐지에 더 적합하게 나타났다(Otsu: 0.77, SVM: 0.92). 이러한 결과는 SVM 기법이 수체 및 침수탐지에서 효과적으로 활용될 수 있음을 시사하며, 미래의 수재해 탐지 시스템에 적용될 때 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한공업교육학회지
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• 제39권2호
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• pp.101-121
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• 2014

이 연구는 고교 단계에서의 실전 창의형 인재 양성을 위한 NCS 기반 직업교육과 정의 모형을 개발하는 것이 목적이다. 이 연구를 효과적으로 수행하기 위해 사용한 연구 방법은 국내 외 문헌 연구, 내용 분석 연구, 사례 연구, 전문가(9명) 협의회 및 검토 자문 위원(3명)의 심층 면담 조사 방법으로 수행하였다. 또한 구안한 모형(안)의 타당도 확보를 위해 평균, 표준 편차, 내용 타당도 비율(CVR)로 분석하였다. 이 연구의 주요 개발 결과는 다음과 같다. 첫째, NCS 개발 매뉴얼과 훈련기준 활용 훈련과정 편성 매뉴얼, NCS 학습모듈 개발 매뉴얼과 사례집, NCS 연구보고서, NCS 기반 고교 단계 직업교육과정의 시범 개발 자료집과 사례 연구 분석, 국내 외 직업교육 모형 등 NCS 관련 선행 및 문헌 연구를 토대로 실전 창의형 인재 양성을 위한 NCS 기반 직업교육과정의 기본 모형(안)을 개발하였고 둘째, 구안한 모형(안)의 단계별 영역별 해당 하위 구성 요소 도출 자료를 토대로 전문가 심층 면담 조사 내용과 의견을 반영하여 최종 19개를 도출하였다. 즉 1단계의 영역별 하위 구성 요소로 능력단위, 능력단위정의, 능력단위요소, 수행준거, 적용범위 및 작업상황, 평가지침, 직업기초능력이고 2단계의 영역별 하위 구성 요소는 교과목명, 교과목표, 대단원명, 대단원목표, 교수 학습 방법, 평가방법, 직업기초능력이며 3단계 영역별 해당 하위 구성 요소로 NCS 기반 교과목 행렬표, NCS 기반 교과목 프로파일, NCS 기반 직업교육과정 편제표, NCS 기반 교과목 전체 구성도, NCS 기반 직업교육과정의 운영계획서를 도출하였다. 셋째, 1단계와 2단계 각각의 해당 하위 구성 요소를 3단계의 NCS 기반 교과목 프로파일과 연계 구성하여 모형(안)을 개발하였다. 넷째, 모형(안)에 대해 단계별 영역별로 타당도를 검증한 결과 평균이 4.67이고 CVR 값은 1.00으로 타당도가 매우 우수함을 알 수 있었다. 또한 해당 하위 구성 요소 도출 내용에 대한 평균이 모두 4.33 이상이며 CVR 값은 1.00으로 타당도가 매우 높았고 모형(안)의 연계 구성에 대한 평균도 모두 4.33 이상이며 CVR 값도 1.00이었다. 그리고 표준 편차는 .50 이하로 편차가 모두 작은 것으로 나타났다. 다섯째, 전문가에 의한 타당성 검증 자료와 검토 자문 위원들의 심층 면담 조사 내용을 토대로 모형(안)을 수정 보완 단계를 거쳐 고교 단계에서의 실전 창의형 인재 양성을 위한 NCS 기반 직업교육과정의 모형을 개발하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.141-166
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• 2019

최근 다양한 매체를 통해 생성되는 방대한 양의 텍스트 데이터를 효율적으로 관리 및 활용하기 위한 방안으로써 문서 요약에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 최근에는 기계 학습 및 인공 지능을 활용하여 객관적이고 효율적으로 요약문을 도출하기 위한 다양한 자동 요약 기법이(Automatic Summarization) 고안되고 있다. 하지만 현재까지 제안된 대부분의 텍스트 자동 요약 기법들은 원문에서 나타난 내용의 분포에 따라 요약문의 내용이 구성되는 방식을 따르며, 이와 같은 방식은 비중이 낮은 주제(Subject), 즉 원문 내에서 언급 빈도가 낮은 주제에 대한 내용이 요약문에 포함되기 어렵다는 한계를 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 저빈도 주제의 누락을 최소화하는 문서 자동 요약 기법을 제안한다. 구체적으로 본 연구에서는 (i) 원문에 포함된 다양한 주제를 식별하고 주제별 대표 용어를 선정한 뒤 워드 임베딩을 통해 주제별 용어 사전을 생성하고, (ii) 원문의 각 문장이 다양한 주제에 대응되는 정도를 파악하고, (iii) 문장을 주제별로 분할한 후 각 주제에 해당하는 문장들의 유사도를 계산한 뒤, (iv) 요약문 내 내용의 중복을 최소화하면서도 원문의 다양한 내용을 최대한 포함할 수 있는 자동적인 문서 요약 기법을 제시한다. 제안 방법론의 평가를 위해 TripAdvisor의 리뷰 50,000건으로부터 용어 사전을 구축하고, 리뷰 23,087건에 대한 요약 실험을 수행한 뒤 기존의 단순 빈도 기반의 요약문과 주제별 분포의 비교를 진행하였다. 실험 결과 제안 방법론에 따른 문서 자동 요약을 통해 원문 내각 주제의 균형을 유지하는 요약문을 도출할 수 있음을 확인하였다.