• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.304-309
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• 2013

본 논문은 소나 방정식내의 성능지수를 판단하는 지능형 접근방법을 제안한다. 알 수 없는 수중표적의 거리와 고정적이지 않은 신호초과량은 추적과정에 대해 불확실성을 증가시킨다. 탐지거리와 연관된 신호 초과량의 입력 데이터들을 이용하여, 퍼지집합의 규칙을 세우고, 소나의 수신기로부터 얻어지는 데이터를 퍼지화 된 데이터 집합으로 변화시킨다. 알 수 없는 데이터들에 의해 발생되는 오차값들을 감소시키기 위하여 퍼지 집합으로 변환된 새로운 데이터를 이용한다. 구간별 최소값, 최대값 그리고 평균값이 계산되어, 수중 표적의 거리를 추정하는데 사용된다. 데이터들의 증감에 대한 분석을 통해 표적의 위치와 기동특성을 예측할 수 있다. 제안된 기법의 성능과 효과를 보여주기 위하여 몇 가지 예를 보였다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제16권4호
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• pp.137-148
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• 2017

Researches on the Artificial Intelligence has been explosively activated in various fields since the advent of AlphaGo. Particularly, researchers on the application of multi-layer neural network such as deep learning, and various machine learning algorithms are being focused actively. In this paper, we described a development of an artificial intelligence Janggi game based on reinforcement learning algorithm and MCTS (Monte Carlo Tree Search) algorithm with accumulated game data. The previous artificial intelligence games are mostly developed based on mini-max algorithm, which depends only on the results of the tree search algorithms. They cannot use of the real data from the games experts, nor cannot enhance the performance by learning. In this paper, we suggest our approach to overcome those limitations as follows. First, we collects Janggi expert's game data, which can reflect abundant real game results. Second, we create a graph structure by using the game data, which can remove redundant movement. And third, we apply the reinforcement learning algorithm and MCTS algorithm to select the best next move. In addition, the learned graph is stored by object serialization method to provide continuity of the game. The experiment of this study is done with two different types as follows. First, our system is confronted with other AI based system that is currently being served on the internet. Second, our system confronted with some Janggi experts who have winning records of more than 50%. Experimental results show that the rate of our system is significantly higher.

• 한국재료학회지
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• 제24권2호
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• pp.98-104
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• 2014

Vacuum kinetic spray(VKS) is a relatively advanced process for fabricating thin/thick and dense ceramic coatings via submicron-sized particle impact at room temperature. However, unfortunately, the particle velocity, which is an important value for investigating the deposition mechanism, has not been clarified yet. Thus, in this research, VKS average particle velocities were derived by numerical analysis method(CFD: computational fluid dynamics) connected with an experimental approach(SCM: slit cell method). When the process gas or powder particles are accelerated by a compressive force generated by gas pressure in kinetic spraying, a tensile force generated by the vacuum in the VKS system accelerates the process gas. As a result, the gas is able to reach supersonic speed even though only 0.6MPa gas pressure is used in VKS. In addition, small size powders can be accelerated up to supersonic velocity by means of the drag-force of the low pressure process gas flow. Furthermore, in this process, the increase of gas flow makes the drag-force stronger and gas distribution more homogenized in the pipe, by which the total particle average velocity becomes higher and the difference between max. and min. particle velocity decreases. Consequently, the control of particle size and gas flow rate are important factors in making the velocity of particles high enough for successful deposition in the VKS system.

• Maxillofacial Plastic and Reconstructive Surgery
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• 제27권6호
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• pp.535-544
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• 2005

The management of mandibular condyle fractures continues to be a subject of much debate. It is suggested that, if not properly managed, these fractures may give rise to serious problems, such as malocclusion, mouth opening limitation, temporomandibular joint disorders. Treatment planing of mandibular condyle fractures is very important. The aim of this present study was to evaluate the long-term results according to treatment methods in condylar fractures. Also, it was to evaluate results of treatment according to condylar fracture level. We conducted a retrospective analysis of 43 mandibular condyle fractures. 43 patients followed for average period of 9.00 years(mini. 7yr, max. 12yr). All patients underwent a clinical and radiologic evaluation focusing on mouth opening, mandibular movements, TMJ function, change of ramal height, condylar remodelling. If the level of fracture was positioned in high, especially in level II, mandibular movement disability and ramus length loss was more prominent. This results were similar to the cases of treatment of fragment removal. In high level fracture and fragment removal cases, It is thought that more intensive and long term management are needed than other treatment cases using different operation methods. Also, direct fixation by each approach showed good results in mandibular movement, ramal height change and condylar shape. Through this results, accurate reduction of the mandibular condyle fractures was a very important factor in postoperative prognosis.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.57-66
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• 2001

본 논문에서는 전력계통의 안정도를 향상시키기 위하여 동기 발전기와 정지형 무효전력 보상기예 대한 퍼지-PI 제어기를 설계하기 위한 제어 기법을 설명하였다. 정지형 무효전력 보상기는 고정된 용량의 커패시터와 싸이리스터 제어에 의하여 용량이 가변되는 인덕터가 병렬로 연결된 구조를 가지고 있으며, 시스템 전압을 제어할 뿐만 아니라 동기 발전기의 제동을 개선하기 위해 설계되었다. 본 논문에서 제안한 SVC 계통의 퍼지-PI 제어기의 파라미터는 퍼지 추론 기법에 의해 자동 동조되어진다. 퍼지 추론 기법은 일반적인 기법과는 달리 인간의 경험과 전문가의 지식을 제어 규칙으로 제어 동작을 결정하였다. 그리하여 인간의 추론 과정과 매우 유사한 MMGM을 이용하여 PI 이득의 퍼지 추론 기법을 SVC 계통에 적용하여 설명하였다. 제안된 방법의 강인성을 입증하기 위해 중부하시, 정상부하시 및 경부하시에 초기 전력을 변동시킨 경우에 대하여 시스템의 회전자각, 각속도 편차 특성 및 단자전압의 동특성을 고찰하여 기존의 전력시스템안정화장치보다 응답특성이 우수함을 보였다.

• Journal of Plant Biotechnology
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• 제48권3호
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• pp.165-172
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• 2021

식물과 동물 모두 단백질체 분석을 위해 계면활성제를 사용하여 단백질을 효과적으로 가용화 하는 것은 매우 중요하다. 여러 계면활성제 중 광분해성의 Azo는 MS 분석에 적합하며 단백질을 효과적으로 잘 가용화 하는 등의 여러 이점을 보여주었다. 그러나 대부분이 동물 단백질체 분석에 적용되어 있었으며 식물 단백질체 분석에의 적용은 미비하였다. 따라서 본 연구에서는 벼 잎의 단백질체 분석을 위한 계면활성제로 Azo를 사용하여 SDS와 비교 분석을 수행하였다. 비표지 단백질체 정량 분석, 단백질 기능 분석, 세포내 단백질체의 위치 확인 분석 및 KEGG 경로 분석을 수행하였으며, 그 결과 SDS와 비교하였을 때 Azo의 단백질 가용화 효율이 전혀 떨어지지 않음을 확인하였다. 이는 앞으로 벼 뿐만 아니라 식물단백질체 분석 시에 광분해성 계면활성제인 Azo의 적용 가능성이 무궁무진함을 의미 한다.

• 환경정책연구
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• 제13권1호
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• pp.69-93
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• 2014

본 저자는 IPCC 기후변화 취약성 평가 모형에 근거하여 취약성 지표를 선정하고 실증자료를 구축하여 전국 시군구 행정단위 수준의 기후변화 건강 취약성 지표를 개발하였다. 건강 취약성 지표는 선행연구와 달리 매개체 감염병, 홍수, 폭염, 대기오염/알레르기의 네 가지 건강영향별로 취약성을 평가할 수 있도록 개발하였고, 건강영향별 기후변화 취약성은 다양한 요인에 의해 발생함을 고려하여 특정 건강영향의 취약성을 여섯 가지 하부 지표(기상요소, 기후변화 건강영향(질환), 환경요소, 건강위험 취약계층, 사회여건, 보건의료체계)로 분해하여 위험요인별 기후변화 취약성을 살펴볼 수 있도록 하였다. 취약성 지표는 이론적 모형과 국내외 참고문헌을 바탕으로 가급적 우리나라 실정에 맞게 선정하였다. 지표 산출방식은 복합지표산정의 구체적인 방법에 따라 산출하였고, 이를 위하여 자료의 표준화, 가중치 계산, 산출된 지표의 합산방법 등에 신중을 가하였다. 표준화 방법으로는 자료의 극단값을 이용하는 Min-Max법을, 가중치는 위계적 계층분석법(AHP)에 의한 가중치를, 지표 합산방법은 비보상성 다기준 합산방법을 이용하였으며, 가중치 산정에 있어서 위계적 계층분석법외 예산배분법(BA)에 의한 가중치를 사용하여 가중치의 신뢰도를 고려하였다. 개별 지표는 단순 합산할 경우 지표에 따라서는 특정지표의 영향이 다른 지표에 의해 상쇄되어 버릴 수 있는 개연성을 줄이기 위해 지표의 합산과정에서 나타나는 보상성을 보정하였고, 합산방법을 달리하여 분석결과의 민감도를 평가하였다. 개발된 지표 적용결과, 기후변화 건강 취약성이 낮은 지역은 부산광역시가 10개 구로 가장 많았고 경상남도 4개 시군구, 서울, 인천, 전라남도가 각 3곳, 경기도, 충청남도, 울산이 각각 1곳으로 나타났다. 건강영향별 기후변화 취약성 평가결과, 매개체 감염병은 남부지방을 중심으로 특히 전라도, 경상남도, 충청도 해안가를 중심으로 취약했으며, 홍수로 인한 기후변화 취약성은 남해안과 서해안, 강 주변 지역에서, 폭염으로 인한 기후변화 취약성은 대도시나 그 주변 지역에서 높았다. 대기오염/알레르기로 인한 기후변화 취약성은 다른 건강영향과 달리 강원도, 경상북도 이외에 서울, 부산, 대구, 인천, 대전 등의 대도시와 경기도 일부 지역을 포함하여 70여 개의 시군구에서 취약한 것으로 나타났다. 기 개발된 기후변화 건강 취약성 지표는 시도, 지자체가 기후변화 적응대책 세부 시행계획을 수립해야 하는 현시점에서 건강에 대한 기후변화 취약성 정도를 파악하는 데 유용하게 사용될 것이며, 하부지표 또한 취약성의 중요 원인을 파악하는 데 도움이 될 것을 판단된다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제13권8호
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• pp.4119-4123
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• 2012

Background: Neoadjuvant systemic chemotherapy is the accepted approach for women with locally advanced breast cancer. Anthracycline- and taxane-based regimens have been extensively studied in clinical trials and consequently are widely used. In this study aimed to research the complete response (pCR) rates in different regimens for neoadjuvant setting and determine associated clinical and biological factors. Methods: This study included 63 patients diagnosed with breast carcinoma among 95 patients that had been treated with neoadjuvant chemotherapy between 2007 and 2010. TNM staging system was used for staging. The histologic response to neoadjuvant chemotherapy was characterized as a pCR when there was no evidence of residual invasive tumor in the breast or axillary lymph nodes. Biologic subclassification using estrogen receptor (ER), progesterone receptor (PR), HER2 were performed. Luminal A was defined as ER+, PR+, HER2-; Luminal B tumor was defined as ER+, PR-, HER2-; ER+, PR-, HER2+; ER-, PR+, HER2-; ER+, PR+, HER2+; HER2 like tumor ER-, PR+, HER2+; and triple negative tumor ER, PR, HER2 negative. Results: Patients median age was 54.14 (min-max: 30-75). Thirty-two patients (50.8%) were premenapousal and 31 (49.2%) were postmenapousal. Staging was performed postoperatively based on the pathology report and appropriated imaging modalities The TNM (tumor, lymph node, metastasis) system was used for clinical and pathological staging. Fifty-seven (90.5%) were invasive ductal carcinomas, 6 (9.5%) were other subtypes. Thirty nine (61.9%) were grade II and 24 (38.1%) were grade III. Seven (11.1%) patients were stage II and 56 (88.9) patients were stage III. The patients were classified for ER, PR receptor and HER2 positivity. Seventeen patients had complete response to chemotherapy. Forty patients (63.5%) were treated with dose dense regimen (cyclophosphamide 600 mg/m2 and doxorubicine 60 mg/m every two weeks than paclitaxel 175 mg/m2 every two weeks with filgrastim support) 40 patients (48%) were treated anthracycline and taxane containing regimens. Thirteen patients (76%) from 17 patients with pCR were treated with the dose dense regimen but without statistical significance (p=0.06). pCR was higher in HER2(-), ER(-), grade III, premenopausal patients. Conclusion: pCR rate was higher in the group that treated with dose dense regimen, which should thus be the selected regimen in neoadjuvant setting. Some other factors can predict pCR in Turkish patients, like grade, menopausal status, triple negativity, percentage of ER positivity, and HER2 expression.

• Korean Journal of Radiology
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• 제24권1호
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• pp.51-61
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• 2023

Objective: To develop and test a machine learning model for classifying human papillomavirus (HPV) status of patients with oropharyngeal squamous cell carcinoma (OPSCC) using ¹⁸F-fluorodeoxyglucose (¹⁸F-FDG) PET-derived parameters in derived parameters and an appropriate combination of machine learning methods in patients with OPSCC. Materials and Methods: This retrospective study enrolled 126 patients (118 male; mean age, 60 years) with newly diagnosed, pathologically confirmed OPSCC, that underwent ¹⁸F-FDG PET-computed tomography (CT) between January 2012 and February 2020. Patients were randomly assigned to training and internal validation sets in a 7:3 ratio. An external test set of 19 patients (16 male; mean age, 65.3 years) was recruited sequentially from two other tertiary hospitals. Model 1 used only PET parameters, Model 2 used only clinical features, and Model 3 used both PET and clinical parameters. Multiple feature transforms, feature selection, oversampling, and training models are all investigated. The external test set was used to test the three models that performed best in the internal validation set. The values for area under the receiver operating characteristic curve (AUC) were compared between models. Results: In the external test set, ExtraTrees-based Model 3, which uses two PET-derived parameters and three clinical features, with a combination of MinMaxScaler, mutual information selection, and adaptive synthetic sampling approach, showed the best performance (AUC = 0.78; 95% confidence interval, 0.46-1). Model 3 outperformed Model 1 using PET parameters alone (AUC = 0.48, p = 0.047) and Model 2 using clinical parameters alone (AUC = 0.52, p = 0.142) in predicting HPV status. Conclusion: Using oversampling and mutual information selection, an ExtraTree-based HPV status classifier was developed by combining metabolic parameters derived from ¹⁸F-FDG PET/CT and clinical parameters in OPSCC, which exhibited higher performance than the models using either PET or clinical parameters alone.

• 한국지리정보학회지
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• 제19권3호
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• pp.61-74
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• 2016

본 연구에서는 LANDSAT 8호, KOMPSAT 2호 위성영상과 1/25,000 수치지형도를 기반으로 작성된 음영기복도를 이용하여 2007년 1월 20일 오대산 지역에서 발생한 약 4.8의 중규모 지진과 선구조선의 관계를 분석하였다. 대부분의 선행연구는 지체구조와 관련된 선구조선 분석 연구를 하였으며, 주로 2차원의 위성영상과 음영기복도를 활용하였기에 지형의 기복 등에 대한 판독이 어려워 선구조선 추출이 제한적이었다. 본 연구에서는 이를 보완하기 위해 수치표고모델(Digital Elevation Model; DEM)을 기반으로 작성한 3차원 입체 영상과 수계망 분석을 통해 지형의 기복, 수계의 연결성 등을 판독해 선구조선을 추출하여, 2차원 영상에서 나타나는 시각적인 판독에 의한 오류를 최소화한 선구조선 판독도를 작성하였다. 또한 진앙에 대한 선구조선의 통계 요소별 밀도를 추정하기 위해 spline 내삽법을 이용하여 선구조선의 빈도, 교차점, 길이에 대한 밀도를 계산하였다. 그리고 진앙에서의 선구조선 밀도가 얼마나 밀집되어 있는지 정량적으로 표현하기 위하여 각 격자 내의 선구조선 밀도에 대해 최대 선구조선 밀도로 나누는 상대밀도 값(Value of the Relative Density; VRD)을 계산하는 알고리즘을 개발하여 밀도도(density map)를 작성하였다. 각 영상의 진앙에서의 VRD는 최소 약 0.60에서 최대 약 0.90으로 나타났지만, 각 영상별 광원의 고도각과 방위각이 차이가 있어 영상별 VRD보다 통계 요소별 VRD의 평균치를 사용하였다. 그 결과, 빈도의 평균 VRD는 약 0.85로 교차점과 길이의 평균 VRD보다 약 21% 높게 나타나, 선구조선의 빈도 요소가 진앙의 위치와의 관계가 가장 밀접함을 확인하였다. 이와 같이 3차원 영상의 선구조선 추출을 통한 밀도 분석 기술은 향후 지진 발생 가능 지역 분석에 기초자료로써의 의미가 있을 것으로 기대된다.