• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2022.07a
• /
• pp.61-62
• /
• 2022

알츠하이머성 치매는 현존하는 치료법이 없어 경도인지장애 단계에서의 예방이 중요하다. 지금까지의 알츠하이머 연구는 대부분이 뇌영상 마커와 뇌척수액 마커에 집중되어 있었으며, 경도 인지 장애 단계에서의 탐색은 더욱 적었다. 이러한 점에서 혈액 유전자 발현을 이용한 경도 인지장애 단계 예측은 인지 능력에 따른 관련 유전자 식별과 접근 가능한 진단 및 치료 바이오 마커 탐색에 기여할 수 있다. 그러나 유전자 발현 데이터의 경우 환자 수에 비해 높은 차원을 가지기 때문에 과적합을 막고 질병 관련 유전자를 식별하기 위해서는 데이터에서의 의미 있는 차원만을 뽑아내는 차원 축소가 선행되야 한다. 본 연구는 유전자 발현데이터에서의 인지장애 분류를 위해 차원 축소기법과 신경망을 적용하여 인지 장애 정도를 예측하였다. 그 결과, Lasso 이용 차원축소와 신경망을 이용하여 97%의 정확도로 정상과 조기 경도 인지장애, 후기 경도 인지장애 환자를 분류 할 수 있었으며, 더 적은 차원에서도 분류가 가능했다. 이는 혈액 유전자 발현을 이용해 경도 인지장애 단계를 예측한 첫 번째 연구이며, 인지능력 저하에 따른 혈액 유전자 발현의 연관성을 확인하고 향후 조기 진단, 치료 표적 탐색에 기여한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.19 no.6
• /
• pp.766-772
• /
• 2009

Generally, wind industry has been oriented to large power systems which require large windy areas and often need to overcome environment restrictions. However, small-scale wind turbines are closer to the consumers and have a large market potential, and much more efforts are required to become economically attractive. In this paper, a prototype of a small-scale urban wind generation system for battery charging application is described and a neural network based MPPT(Maximum Power Point Tracking) algorithm which can be effectively applied to urban wind turbine system is proposed. Through Matlab based simulation studies and actual implementation of the proposed algorithm, the feasibility of the proposed scheme is verified.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2017.11a
• /
• pp.824-826
• /
• 2017

수요예측은 적정 재고를 유지하기 위해 선행되어야 할 중요한 부분이라 할 수 있다. 수요예측의 정확도 향상이 적정한 재고를 유지하기 위한 토대가 된다. 하지만 수요예측을 어렵게 만드는 주요 원인 중 하나인 간헐적인 수요는 기존 시계열 기법으로 예측하는데 있어 어려움이 크다. 본 연구에서는 인공지능의 한 기법인 인공신경망을 적용하여 간헐적 품목에 대한 수요예측을 실시하였다. 6개의 기법을 통해 실험을 실시한 결과 인공신경망이 가장 오차가 적은 우수한 결과를 나타냈다.

• Journal of Digital Convergence
• /
• v.11 no.5
• /
• pp.145-158
• /
• 2013

I estimate stock prices of listed companies using financial information and Ohlson model, which is used for the evaluation of company value. Furthermore, I use the artificial neural network, one of artificial intelligence systems, which are not based on linear relationship between variables, to estimate stock prices of listed companies. By reapplying this in estimating stock prices of newly listed companies, I evaluate the appropriateness in stock valuation with such methods. The result of practical analysis of this study is as follows. On the top of that, the multiplier for the actual stock price is accounted by generating the estimated stock prices based on the artificial neural network model. As a result of the comparison of two multipliers, the estimated stock prices by the artificial neural network model does not show statistically difference with the actual stock prices. Given that, the estimated stock price with artificial neural network is close to the actual stock prices rather than the estimated stock prices with Ohlson model.

• Journal of Digital Convergence
• /
• v.16 no.1
• /
• pp.231-242
• /
• 2018

The efficient management of the Length of Stay(LOS) is important in hospital. It is import to reduce medical cost for patients and increase profitability for hospitals. In order to efficiently manage LOS, it is necessary to develop an artificial intelligence-based prediction model that supports hospitals in benchmarking and reduction ways of LOS. In order to develop a predictive model of LOS for acute stroke patients, acute stroke patients were extracted from 2013 and 2014 discharge injury patient data. The data for analysis was classified as 60% for training and 40% for evaluation. In the model development, we used traditional regression technique such as multiple regression analysis method, artificial intelligence technique such as interactive decision tree, neural network technique, and ensemble technique which integrate all. Model evaluation used Root ASE (Absolute error) index. They were 23.7 by multiple regression, 23.7 by interactive decision tree, 22.7 by neural network and 22.7 by esemble technique. As a result of model evaluation, neural network technique which is artificial intelligence technique was found to be superior. Through this, the utility of artificial intelligence has been proved in the development of the prediction LOS model. In the future, it is necessary to continue research on how to utilize artificial intelligence techniques more effectively in the development of LOS prediction model.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2021.10a
• /
• pp.423-426
• /
• 2021

본 논문은 전역 스타일 토큰(Global Style Token)을 기준으로 하여 감정의 세기를 조절할 수 있는 방법을 소개한다. 기존의 전역 스타일 토큰 연구에서는 원하는 스타일이 포함된 참조 오디오(reference audio)을 사용하여 음성을 합성하였다. 그러나, 참조 오디오의 스타일대로만 음성합성이 가능하기 때문에 세밀한 감정 조절에 어려움이 있었다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 전역 스타일 토큰의 레퍼런스 인코더 부분을 잔여 블록(residual block)과 컴퓨터 비전 분야에서 사용되는 AlexNet으로 대체하였다. AlexNet은 5개의 함성곱 신경망(convolutional neural networks) 으로 구성되어 있지만, 본 논문에서는 1개의 신경망을 제외한 4개의 레이어만 사용했다. 청취 평가(Mean Opinion Score)를 통해 제시된 방법으로 감정 세기의 조절 가능성을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Society for Rock Mechanics Conference
• /
• 1996.03a
• /
• pp.35-42
• /
• 1996

지하 구조물의 안정성 확보와 경제적인 시공을 위하여 상세하고 합리적인 암반분류가 필요하다. 설계 초기에는 제한적인 정보와 암반의 불확실성에 따라 암반분류의 신뢰도가 떨어진다. 이러한 불확실한 지질 정보를 근사하게 추론할 수 있는 방법으로서 인공지능(Artificial intelligence) 특히 인공신경망 (Artificial neural network)이 있다. (중략)

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 1997.10a
• /
• pp.275-279
• /
• 1997

최근 인공지능연구에서는 기호즈의와 커넥션니즘이 독립적으로 연구되어 왔으나 차츰 융합의 필요성이 절실히 요구되고 있다. 본 연구에서는 먼저 기호주의의 일부분인 고전논리를 확장한 다치논리와 커넥션니즘의 기본부분인 신경회로망을 융합한 다치신경망을 구성하고, BP에 기반을 둔 학습 MVL 네트워크를 이용하여 해석한다. 본 논문에서는 이러한 구성 및 해석방법을 확장하여 비고전적인 다치신경회로망을 구성하는 방법을 제안한다.

• TTA Journal
• /
• s.171
• /
• pp.46-47
• /
• 2017

최근 자동 번역에 도입된 인공신경망 기술이 영어 고민을 덜어주고 있다. 해외여행 때마다 모르는 언어로 쓰인 메뉴판을 보고 음식을 주문해야 하는 상황이나 길을 찾거나 각종 안내 표지판을 확인할 때 도움을 주고 있는 것. 실시간 번역이 가능해 외국인도 두렵지 않다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2004.10a
• /
• pp.391-395
• /
• 2004

본 논문은 맞춤형 신발제작을 위하여 맞춤형 신발에 필요한 화형제작용 데이터를 위한 3차원 측정 장치를 통해 획득한 발의 형상을 인공지능 기법을 기반으로 하는 최적화된 형상을 복원하는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구를 위해 개발된 시스템은 PC를 기반으로 하는 기존의 3차원측정 방식을 이용하여 상, 하, 좌, 우로 각각 장착된 8대의 CCD 카메라와 4대의 레이져를 통해 화형 및 발의 형상 데이터를 획득한다 획득된 데이터들은 인공지능 기법을 이용한 영상처리 알고리즘으로 처리되며, 처리 결과는 기존의 지능 기법을 도입하지 않은 시스템에 비해 노이즈제거 특성이 향상되었고, 후처리과정을 간소화 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 3차원 측정을 위해 기구적인 부분과 하드웨어적인 부분의 시스템을 구성하고, 데이터 처리용 소프트웨어에서 입력영상의 전처리 과정 중 영상의 이진화 단계에서 임계값을 결정하기 위하여 간단한 신경망을 사용하였으며, 이에 대한 결과를 제시하고자 한다.