• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.383-386
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• 2019

4 차산업혁명의 발달은 전 세계가 건강한 삶에 관련된 스마트시티 및 맞춤형 치료에 큰 관심을 갖게 하였고, 특히 기계학습 기술은 암을 극복하기 위한 유전체 기반의 정밀 의학 연구에 널리 활용되고 있어 암환자의 예후 예측 및 예후에 따른 맞춤형 치료 전략 수립 등을 가능케하였다. 하지만 암 예후 예측 연구에 주로 사용되는 유전자 발현량 데이터는 약 17,000 개의 유전자를 갖는 반면에 샘플의 수가 200 여개 밖에 없는 문제를 안고 있어, 예후 예측을 위한 신경망 모델의 일반화를 어렵게 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 고차원의 유전자 발현량 데이터를 신경망 모델이 효과적으로 학습할 수 있도록 2D 이미지로 표현하는 기법을 제안한다. 길이 17,000 인 1 차원 유전자 벡터를 64×64 크기의 2 차원 이미지로 사상하여 입력크기를 압축하였다. 2 차원 평면 상의 유전자 좌표를 구하기 위해 유전자 네트워크 데이터와 Node2Vec 이 활용되었고, 이미지 기반의 암 예후 예측을 수행하기 위해 합성곱 신경망 모델을 사용하였다. 제안하는 기법을 정확하게 평가하기 위해 이중 교차 검증 및 무작위 탐색 기법으로 모델 선택 및 평가 작업을 수행하였고, 그 결과로 베이스라인 모델인 고차원의 유전자 벡터를 입력 받는 다층 퍼셉트론 모델보다 더 높은 예측 정확도를 보여주는 것을 확인하였다.

• 산업융합연구
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• 제18권5호
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• pp.88-96
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• 2020

우리나라 발달장애인의 시설입소율은 다른 장애유형에 매우 높은 편이다. 따라서 발달장애인의 지역사회 삶을 지원하는 '커뮤니티 케어'는 다른 장애유형에 비해 매우 중요하다. 하지만 우리나라는 장애가족이 돌봄의 주체가 되어 부양부담을 호소하고 있다. 본 연구는 일본의 발달장애인의 지역사회 자립지원에 대한 기관방문과 인터뷰를 통해 실천사례를 분석하였다. 연구결과 일본 발달장애인의 지역사회로의 전환은 그룹홈을 중심으로 이루어지고 있었다. 민간은 그룹홈에서 중증장애인까지도 지역사회 생활이 가능하도록 지원하고 있으며, 삿포르시청은 고령부모의 발달장애인 돌봄문제 해결을 위한 민간연계를 진행하고 있었다. 이에 우리나라의 정책적 제언으로 그룹홈 확대와 장애인 거주시설의 기능전환, 고령부모의 장애인 돌봄 문제 대처, 청장년 독거인의 실태조사로 예방적 서비스의 제공을 제언한다. 실천적 제언으로는 자립을 위한 일상생활 능력향상을 위한 그림 등의 교육교재 개발과 보급, 자립생활을 위한 직업훈련에서 충분한 인력과 시설 확충, 성인 발달장애인과 보호자를 위한 쉼터 운영이 필요할 것이다.

• 대한지리학회:학술대회논문집
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• 대한지리학회 2003년도 추계학회술표회 논문집
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• pp.100-105
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• 2003

최근 정보통신기술의 발달과 그에 따른 변화에 있어서 가장 주목할만한 점은 인터넷의 확산이라고 볼 수 있다. 인류역사상 가장 빠른 속도로 확산된 미디어로 '제3의 혁명' 이라고까지 일컬어지고 있는 인터넷은 세계적으로5.4억 명 이상의 사용자가 있으며, 국내 이용자도 약 2,500만 명에 이르고 있다. 이러한 인터넷은 단순한 정보교환의 수단만이 아니라 새로운 시장을 창출하고 기업의 비용을 혁신적으로 절감시키면서 인터넷 관련 산업들이 새로운 경제의 주축을 차지하게 되면서 디지털 경제, 인터넷 경제, 또는 신경제라는 신조어들이 등장하고 있다. (중략)

• 과학과기술
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• 제33권11호통권378호
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• pp.78-79
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• 2000

생명과학의 발달로 사람의 수명이 늘고 있지만 뇌졸증과 치매, 파킨슨병 같은 노인성 질환도 늘고 있어 65세 이상 노인의 14%가 이러한 질병으로 고통을 받고 있다. 미국ㆍ일본 등 선진국에서 이러한 노인성 뇌질환 연구에 박차를 가하고 있는 가운데 아주대 의과대학은 '뇌졸증 및 치매의 중재요법 연구센터'를 설립해 최근 Sulfasalazine을 비롯 신경세포를 보호하는 물질을 다수 발견해 뇌질환의 예방과 치료에 획기적인 계기를 마련하고 있다.

• 부모자녀건강학회지
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• 제1권
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• pp.17-19
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• 1998

NNNS는 정상, 고위험신생아의 포괄적 검사를 위하여 고안된 것으로서 (1) 중추신경계의 통합성을 반영하는 항목들 뿐만아니라 능동 및 수동 근육탄력성과 원초적 반사작용들을 사정하는 고전적 신경학적 항목; (2) 의식상태, 감각 및 상호작용 반응들을 포함하는 행동종목들; (3) 스트레스/위축항목들의 세 부분으로 구성된다. 이와같이 NNNS는 발달과 행동의 성숙, 중추신경계의 통합성 그리고 영아의 스트레스반응들을 사정한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.378-380
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• 1998

최근의 HPC같은 초소형 컴퓨터의 발달은 더 자연스럽고 더 사용하기 편한 입출력 시스템을 요구하게 되었다. 본 논문에서는 HPC상에서의 흘림한글을 인식할 수 있는 인식 시스템을 구현한 것을 주제로 하였다. 본 시스템은 획을 인식의 기본 단위로 취급하며, 획 인식을 위하여 ART-1신경망을 사용하였으며, 글자인식을 위해 HMM의 각 스테이트를 탐색하는 방법을 사용하였다. 본 논문에서는 이 시스템을 HPC상에서 구현하였고 좋은 실험결과를 얻었다.

• 대한기관식도과학회:학술대회논문집
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• 대한기관식도과학회 1987년도 제21차 학술대회 연제순서 및 초록
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• pp.16.2-16
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• 1987

최근 전신마취의 발달로 외과영역에서는 괄목할만한 수술적 진전을 보여 왔으나, 이에 못지 않게 전신마취에 의한 여러 가지 합병증의 보고가 늘고 있다. 특히 이비인후과영역에서는 술후 뚜렷한 원인없이 사성 및 호흡곤란 등을 호소하는 환자들을 종종 접하게 되며, 추정할 수 있는 유인으로는 대개 후두 및 기관점막의 염증, 후두결절, 후두육아종 등이 대부분이나 때로 매우 희귀하지만 원인 불명의 성대마비로 인한 경우도 있다. 저자는 최근 술전에 전혀 후두증상이 없었던 환자로서 기관내 삽관마취하 이하선 혼합종수술후에 속발한 일측성 반회신경마비례를 경험하였기에 문헌적 고찰과 함께 보고하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.774-775
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• 2023

최근 인공지능 기술의 발달로 인하여 AI를 활용한 가정에서 이용할 수 있는 다양한 지능형 IoT 제품들이 시중에 출시되고 있다. 대표적으로 가정에서 사용하는 멀티탭 등 여러 가지 상품들이 있다. 본 논문에서는 전류 센서와 전압 센서값을 이용하여 가전제품을 예측하고 이를 시각화하여 전기 절약에 도움을 줄 수 있는 지능형 멀티탭을 제안한다.

• 인지과학
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• 제17권4호
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• pp.375-398
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• 2006

인간은 보고, 듣고, 따라하고, 행하고, 느끼면서 배운다. 이 모든 과정에 뇌가 관여한다. 최근 뇌과학 연구의 비약적 발전과 뇌과학 연구와 인지과학 연구의 활발한 협력은 '뇌기반 학습과학(Brain-Based Learning Science)', '교육신경과학(Educational Neuroscience)', 혹은 신경교육학(Neuro-Education)이라 불리우는 새로운 연구 분야를 탄생시켰다. 뇌기반 학습과학은 기존의 '학습과학'을 넘어서 실제 학습과 교육환경에 적지 않은 변화를 줄 것으로 기대되는 만큼 그 가능성에 대해 회의적인 입장도 공존하고 있다. 이 논문에서는 뇌기반 학습과학의 정의와 기본가정을 살펴보고, 인지신경과학의 최신 연구가 어떻게 이루어지고 있는지를 소개하고 이러한 연구결과에서 교육적 함의를 도출해 보고자 하였다. 또한 신경계에 대한 신화적 사고와 그 문제점을 열거하고, 뇌과학과 학습-교육 현장의 연계 가능성 및 향후 뇌기반 학습과학의 전망과 한계에 대해 논의하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1784-1789
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• 2021

한국어 감성 분류 작업은 챗봇, 사용자의 물건 구매 평 분석 등 실 서비스에서 사용되고 있으며, 현재 딥러닝 기술의 발달로 높은 성능을 가진 신경망 모델을 활발히 사용하여 감성 분류 작업을 수행하고 있다. 하지만 신경망 모델은 입력 문장이 어떤 단어들로 인해 결과가 예측되었는지 해석하는 것이 쉽지 않으며, 최근 신경망 모델의 해석을 위한 모델 해석 방법들이 활발히 제안되어지고 있다. 본 논문에서는 모델 해석 방법 중 LIME 알고리즘을 이용하여 한국어 감성 분류 데이터 셋으로 학습된 모델들의 입력 문장 내 단어들 중 어떤 단어가 결과에 영향을 미쳤는지 해석하고자 한다. 그 결과, 85.23%의 성능을 보인 양방향 순환 신경망 모델의 해석 결과, 총 25,283개의 긍정, 부정 단어를 포함했지만, 상대적으로 낮은 성능을 보인 84.20%의 Transformer 모델의 해석 결과, 총 26,447개의 긍정, 부정 단어가 포함되어 있어 양방향 순환 신경망 모델보다 Transformer 모델이 신뢰할 수 있는 모델임을 확인할 수 있었다.