• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제19권1호
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• pp.59-68
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• 1998

디지털 보청기는 기존의 아날로그 보청기에 비하여 많은 장점이 있다. 디지털 신호처리 프로세서의 발달과 더불어 최근에 다양한 디지털 보청 알고리즘과 완전한 디지털 보청기가 선보였다. 디지털 보청기의 알고리즘을 개발하거나 디지털 보청기를 새로이 평가하려는 사람들에게 난청자를 대상으로 하는 임상연구는 필수적으로 거쳐야 하는 과정이다. 그러나 이러한 임상연구는 실제 난청자를 대상으로 하여야 하기 때문에 난청자와 검사자 간에 통상적으로 많은 시간과 노력이 필요하며 원활한 의사 소통이 때로는 어려울 수 있다. 왜냐하면 난청자들의 연령이 너무 어리거나 많아서 의사소통에 지장을 주거나 검사자가 필요로 하는 시간에 비슷한 난청 유형을 가진 대상자를 모으기 어렵다. 본고에서는 임상연구를 보조하여 디지털 보청기 또는 알고리즘이 개발되기까지 수행되어야 할 많은 임상연구의 결과를 예측하고 평가할 수 있는 디지털 난청 시뮬레이션 방법을 제안하고, 실제 환자의 데이터를 사용한 시뮬레이션과 그에 대한 임상 실험을 통하여 시스템의 성능을 평가하였다. 실험 결과, 정상인으로부터 모델링된 환자 데이터와 매우 유사한 측정 결과를 얻어냄으로써, 제안된 시스템이 목적하고자 하는 바를 이룰 수 있음을 검증하였다. 또한 난청 시뮬레이터의 목적인 디지털 보청기 알고리즘을 개발하기 위한 평가 툴로서, 개발 초기에 다양한 디지털 보청기용 알고리즘을 구현하여 실제 난청 시뮬레이터와 연계하여 실험함으로써 보청기 알고리즘의 평가 및 새로운 보청기 알고리즘을 개발하고 평가하거나 향후 난청자를 대상으로 하는 임상연구에서 사용할 수 있는 유용성을 입증하였다.로 우유 교육 프로그램이 향후보다 체계적이고 확대되어 지속적으로 실시된다면, 우유에 대한 의미는 물론 인식 그리고 지식 정도에 있어 효과적인 결과를 유도할 수 있을 것이다.니하였다. 6) Dibutyryl cyclic AMP 및 8-bromo cyclic GMP 모두 혈소판응집률(血小板凝集率)을 감소시켰고, 후자(後者)는 전자(前者)에 비(比)하여 월등(越等)히 현저(顯著)하였다. sodium nitroprusside에 의한 항응집률(抗凝集率)은 methylene blue 전처치(前處置)에 의하여 길항(拮抗)되었으나, bovine hemoglobin전처치에 의하여는 영향(影響)을 받지 아니하였다. 이상(以上)의 성적(成績)을 종합(綜合)하면, 뇌졸중증(腦卒中症)때, 특히 뇌혈전증(腦血栓症)의 응급치료시(應急治療時) sodium nitroprusside의 응용(應用)이 가능(可能)하다고 사료(思料)되며, 이에 대(對)하여 임상적(臨床的) 치료(治療)가 기대되는 바이다.다시 상승(上昇)하는 경향(傾向)이었다. 중성지질(中性脂質) 중(中) climacteric rise 및 숙도(熟度)와 관련하여 변화(變化)한 것은 diglyceride 및 sterol ester의 2종(種)이었으며 glyceride가 중성지질(中性脂質) 전량(全量)의 변화(變化)와 동일(同一)한 경향(傾向)인데 반(反)하여 sterol ester은 climactric onset까지 증가(增加)하다가 기후(其後) 감소(減少)하였다. 인지질(燐脂質)도 저장기간(貯藏期間) 중(中) 처리구(處理區)에 관계(關係)없이 다같이 감소(減少)되었는데, 그 정도(程度)

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.125-141
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• 2012

본 연구는 최근 그 중요성이 한층 높아지고 있는 침입탐지시스템(IDS, Intrusion Detection System)의 침입탐지모형을 개선하기 위한 방안으로 유전자 알고리즘에 기반한 새로운 통합모형을 제시한다. 본 연구의 제안모형은 서로 상호보완적 관계에 있는 이분류 모형인 로지스틱 회귀분석(LOGIT, Logistic Regression), 의사결정나무(DT, Decision Tree), 인공신경망 (ANN, Artificial Neural Network), 그리고 SVM(Support Vector Machine)의 예측결과에 적절한 가중치를 부여해 최종 예측결과를 산출하도록 하였는데, 이 때 최적 가중치의 탐색을 위한 방법으로는 유전자 알고리즘을 사용한다. 아울러, 본 연구에서는 1차적으로 오탐지율을 최소화하는 최적의 모형을 산출한 뒤, 이어 비대칭 오류비용 개념을 반영해 오탐지로 인해 발생할 수 있는 전체 비용을 최소화할 수 있는 최적 임계치를 탐색, 최종적으로 가장 비용 효율적인 침입탐지모형을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 제안모형의 우수성을 확인하기 위해, 국내 한 공공기관의 보안센서로부터 수집된 로그 데이터를 바탕으로 실증 분석을 수행하였다. 그 결과, 본 연구에서 제안한 유전자 알고리즘 기반 통합모형이 인공신경망이나 SVM만으로 구성된 단일모형에 비해 학습용과 검증용 데이터셋 모두에서 더 우수한 탐지율을 보임을 확인할 수 있었다. 비대칭 오류비용을 고려한 전체 비용의 관점에서도 단일모형으로 된 비교모형에 비해 본 연구의 제안모형이 더 낮은 비용을 나타냄을 확인할 수 있었다. 이렇게 실증적으로 그 효과가 검증된 본 연구의 제안 모형은 앞으로 보다 지능화된 침입탐지시스템을 개발하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제37권5호
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• pp.775-786
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• 2017

유사량 자료는 하천을 유지 관리하기 위하여 지속적으로 확보할 필요가 있다. 최근 해외에서는 유사량 자료 확보의 효율성 제고를 위해 초음파도플러유속계를 이용하여 간접적으로 유사량을 관측하는 연구가 시도되고 있다. 그러나, 기존 연구의 경우 주파수가 낮은 저주파 초음파도플러 유속계를 이용하여 대하천 및 실제 하천에서만 연구가 수행되었다. 이에 본 연구에서는 3 MHz의 높은 주파수가 적용된 수평초음파도플러유속계(H-ADCP)를 유량과 유사량 통제가 가능한 실험수로에 적용하여 획득한 신호대잡음비(SNR)를 이용하여 입경에 따른 초음파의 반사특성을 규명하고, 대하천을 기반으로 개발된 신호대잡음비 보정 알고리즘의 적용성 검토를 실시하며, 보정된 신호대잡음비를 활용하여 실험수로 규모의 하천에서 유사량 측정 가능성을 검토하였다. 이를 위해, 레이저부유사측정기(LISST-100X)를 활용하여 실측 부유사농도 데이터를 획득하고 신호대잡음비와의 상관관계를 분석하였다. 또한, 수로 전 단면에 균일한 유사를 공급하기 위해 실험수로 규격에 맞게 유사공급장치를 제작하였으며, 초음파 반사특성 규명을 위해 입경이 다른 두 종류의 유사(Silt, Sand)를 활용하여 실험을 수행하였다. 기존 신호대잡음비 보정 알고리즘을 실험수로 측정결과에 대해 적용성 검토를 실시한 결과, 적절한 보정 결과를 보여 보정 알고리즘이 실험수로 규모에도 적용 가능함을 확인하였으며, 보정된 신호대잡음비와 부유사농도 사이의 상관관계 경향을 분석한 결과, 실트와 모래에 대해 전체적으로 일정한 연관성을 보여, 향후 추가적인 연구를 통해 신호대잡음비를 이용한 간접적인 유사량 관측이 가능할 것으로 사료된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권11C호
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• pp.1085-1097
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• 2009

본 논문에서는 VDL 모드-2 규격을 따르는 송신기와 수신기의 구조 및 설계방법 그리고 개발한 모뎀의 성능시험 결과에 대해 기술한다. VDL 모드-2에서 송신기 필터는 올림 코사인 필터를 사용하고 수신기에서는 일반 저역 통과 필터(LPF)를 사용(비 정합필터)하기 때문에 ISI 경감 효과는 없으나 스펙트럼 특성은 더 좋다. 이는 정합필터를 적용했을 경우보다 1~2 dB 정도의 BER 성능은 저하되나 협 대역 통신에서 이웃 채널에 간섭을 최소화하는 것이 더 중요하기 때문이다. 송신기에서 변조신호 생성 시 발생되는 아날로그 방식의 단점(I/Q 이득 불균형, DC 오프셋 등)을 최소화하기 위해 디지털 방식으로 생성하였으며 수신기도 디지털 IF 샘플링 기법을 통하여 디지털 하향변환기를 적용하였다. 본 논문은 기 제안된 일부 구조 및 알고리듬을 포함하며 모뎀 구성에 필요한 전반적인 구조와 설계 방법 그리고 모의실험 결과가 추가되었다. 개발된 모뎀은 VDR 장비에 통합되어 각종 기능 실험과 환경시험을 거친 후 지상통신시험을 실시하였고 비행통신시험결과 시속 870 km/h로 310 km까지 메시지 송수신이 정상적으로 이루어짐을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제24권4호
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• pp.230-237
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• 2005

수중음향 시스템에서는 이동 표적에 대한 상태 추정 및 표적 식별 등의 목적을 위해서 표적 방위 추적은 필수적이다. 그러나 감시영역에 근접 또는 교차 표적 등이 존재하는 다수 표적 상황에서의 방위 추적은 매우 어려운 문제로 다양한 접근방법으로 연구되어 왔다. SWORD는 배열 센서 신호의 출력 공분산 행렬로부터 방위 변위를 추정하여 표적을 추적함으로써 별도의 정보 연관 과정이 필요 없는 단순한 구조의 다중 표적 방위 추적 알고리즘을 제안하였으며, RYU 등은 표적 조향 벡터 (target steering vector)와 배열 센서 공분산 행렬의 신호 고유 벡터 (signal eigenvector)가 선형결합 관계임을 이용하여 교차 표적 (cross target)에 대해서도 우수한 성능을 나타내는 효율적인 알고리즘을 제안하였다. 또한 HWANG 등은 잡음 고유 벡터 (noise eigenvector)와 표적 조향 벡터가 직교 관계임을 이용하여 RYU의 알고리즘과 동일한 성능을 유지하면서 연산량을 개선한 알고리즘을 제안하였다. 그러나 기존의 방법은 코히어런트 (coherent) 다중 표적인 경우에는 추적 성능이 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 배열 센서의 공분산 행렬로부터 추정할 수 있는 신호 고유 벡터와 잡음 공분산 행렬 (noise covariance matrix)의 특성을 이용하여 코히어런트 다중 표적에 대해 추적 성능을 유지할 수 있는 다중 표적 방위 추적 알고리즘을 제안하였으며, 근접 및 교차 기동하는 표적에 대한 시뮬레이션을 통하여 비코히어런트 (incoherent)와 코히어런트 다중 표적에 대해 추적 성능이 우수함을 확인하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제19권3호
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• pp.136-144
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• 2016

탄성파 자료의 역산은 파동방정식에 기초하고 있으므로 파동방정식의 해를 정확하게 구하는 것이 가장 중요하다. 특히, 전파형역산은 파동장 전체를 이용하기 때문에 정문제에 해당하는 모델링이 정확하게 이루어져야 신뢰할 수 있는 결과를 얻게 된다. 파동방정식의 수치해를 구하는 대표적인 기법인 유한차분법과 유한요소법은 해의 수렴성을 보장할 수 있어야 하는데, 해의 수렴성은 이론적으로 일반화된 증명이 되어 있으나 실제 문제에 적용할 경우 일관성과 안정성을 분석해야 한다. 모델링 결과의 일관성은 송신원 함수의 구현이 매우 중요한 부분인데, 유한차분법은 디랙 델타 함수(Dirac delta function)를 나타낼 때 격자 간격으로 표준화된 싱크 함수(sinc function)를 사용해야 하는 반면 유한요소법은 격자 간격에 관계없이 기저함수 값을 사용하면 된다. 주파수 영역 파동방정식을 사용할 경우 송신 파형 함수의 스펙트럼을 정확하게 표현하기 위해 샘플링 이론으로 정의되는 시간 간격보다 더 조밀한 샘플링 간격을 사용하고 나이퀴스트(Nyquist) 주파수보다 더 높은 주파수를 최대 주파수로 사용해야 한다. 또한, 복소 각주파수를 사용하는 경우 감쇠 파동방정식을 만족하기 위해서는 송신 파형 함수를 먼저 감쇠한 후 사용해야 한다. 이러한 요건들이 모두 만족되었을 때 신뢰할 수 있는 역산 알고리즘 개발이 가능하다.

• 한국습지학회지
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• 제25권4호
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• pp.306-314
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• 2023

하천퇴적물은 유역내 다양한 오염원으로부터 발생하는 중금속, 유기물 등 오염물질의 수용체일 뿐만 아니라 수질 오염 및 수생태 악영향을 유발할 수 있는 2차적 오염원이기에 중요한 관리대상이라고 할 수 있다. 오염된 하천퇴적물의 효과적인 관리를 위해서는 오염원에 대한 식별과 이와 연계된 관리대책의 수립이 우선되어야 한다. 본 연구는 하천퇴적물내 측정된 다양한 이화학적 오염항목 분포 특성에 기반하여 퇴적물의 주요 오염원을 식별하기 위한 방법으로서 기계학습모델의 적용성을 평가하였다. 기계학습 모델의 성능 평가를 위해 전국 4대강 수계내 주요 폐금속광산 및 산업단지 인근에서 수집된 총 356개의 하천퇴적물에 대한 중금속 10개 항목(Cd, Cu, Pb, Ni, As, Zn, Cr, Hg, Li, Al)과 토양항목 3개(모래, 실트, 점토 비율) 수질항목 5개(함수율, 강열감량, 총유기탄소, 총질소, 총인)를 포함한 총 18개 오염항목에 대한 분석자료를 활용하였다. 기계학습 분류 모델로서 선형판별분석(linear discriminant analysis, LDA)과 서포트벡터머신(support vector machine, SVM) 분류기를 사용하여 폐금속광산('광산')과 산업단지('산단') 인근에서의 하천퇴적물 시료의 분류 성능을 평가한 결과, 채취 지점 및 시기별 4가지 경우(비강우시 광산, 강우시 광산, 비강우시 산단, 및 강우시 산단)에 대한 퇴적물 시료의 분류 성능이 우수하였으며, 특히 비선형 모델인 SVM(88.1%)이 선형모델인 LDA(79.5%) 보다 퇴적물을 분류하는데 있어 보다 우수한 성능을 나타냈다. SVM 앙상블 기반 비배타적 다중라벨분류기 모델을 이용하여 각 시료채취 지점 상류 유역 1km 반경 내 지배적인 토지이용 및 오염원을 다중 타겟값으로 다중분류 예측을 수행한 결과, 폐금속광산과 산업단지의 분류는 비교적 높은 정확도로 수행하였으나, 도시와 농업지역 등 다른 비점오염원에 대한 분류정확도는 56~60%범위로 비교적 낮게 나타났다. 이는 다중라벨 분류모델의 복잡성에 비해 데이터셋의 크기가 상대적으로 작아서 발생한 과적합에 기인한 것으로 향후 보다 많은 측정자료가 확보될 경우 기계학습 모델을 적용한 오염원 분류의 정확도를 보다 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.167-181
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• 2018

지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.