• 대한원격탐사학회지
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• 제36권2_2호
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• pp.379-399
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• 2020

불법 선박 탐지는 해양 감시 체계 구축에서 중요한 요소 중 하나이다. 효과적인 해양 감시를 위해서는 광역적이고 지속적인 해상 감시 수단이 요구된다. 본 연구에서는 인공위성 SAR, HF 레이더, 무인기 그리고 AIS 통합 기반의 선박탐지 모니터링을 가능성을 검토하였다. 각 플랫폼별 시·공간 관측 특성을 고려하여 선박감시 시나리오는 HF 레이더 자료와 AIS 자료를 이용한 상시감시 시스템과 인공위성과 무인기를 활용한 이벤트 감시 시스템으로 구성되었다. 상시감시 시스템은 아직까지 HF 레이더 자료의 낮은 공간해상도로 인한 탐지 가능 선박크기 제한 및 정확도의 한계가 있다. 그러나, 인공위성 SAR 자료를 사용한 이벤트 감시 시스템은 추출된 선박 위치와 AIS 자료를 이용한 불법 선박 탐지, 그리고 SAR 영상에서 추출된 선박속도, 이동방향에 대한 정보 또는 HF 레이더 자료를 이용한 선박 트래킹 정보는 무인기 감시체계로의 전환에 주요한 정보로 활용될 수 있다. 시나리오 구성을 위한 실험을 위해 2019년 6월 25일부터 6월 26일까지 2일간 충청남도 서천군 홍원항 서측에 위치한 연도를 중심으로 통합 현장 실험을 수행하였다. 이로부터 KOMPSAT-5 SAR 영상, 무인기 영상, HF 레이더 자료 및 AIS 자료가 성공적으로 수집되었고 각각 개발된 알고리즘을 적용하여 분석되었다. 개발된 선박감시 모니터링 시스템은 다중 플랫폼으로부터 수집된 자료 및 분석 결과의 가시화 뿐만 아니라 추후 상시 및 이벤트 선박감시 시나리오를 구현에 기반이 될 것이다.

• Journal of Chest Surgery
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• 제41권4호
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• pp.457-462
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• 2008

배경: 기관이나 기관분지부를 폐색시켜 호흡곤란을 유발하는 경우 기관 내경을 확보하기 위한 응급 시술이 필요하며 기관지 내시경을 이용한 레이저 소작술, 광역동치료 등의 치료가 사용된다. 냉동치료는 극저온으로 암을 얼려 암 조직의 괴사를 만들고 암을 제거하는 방법으로 본 연구에서 기관지내시경을 이용한 냉동수술의 임상적 유용성을 분석하였다. 대상 및 방법: 2005년 5월부터 2007년 5월까지 기관지내 종양으로 기관지 폐색을 일으킨 10명의 환자를 대상으로 분석하였다. 8명은 남자환자였고 평균연령은 $59.4{\pm}18.4$세였다. 양성종양이 3명, 악성종양이 7명이었고 폐색부위는 기관이 3명, 기관분지부가 3명, 기관지 4명이었다 시술은 굴곡형 기관지 내시경을 통하여 굴곡형 냉동수술기구를 넣어 기관지 폐색부위의 종양을 제거하였다. 냉동수술 1주 후, 1달 후에 각각 기관지내시경을 시행하여 시술의 성공률과 호흡곤란의 완화, 활동도의 호전, 시술의 합병증을 분석하였다. 결과: 10명의 환자 중 4명은 완전 관해되었고 6명은 불완전 관해를 보였다. 시술 후 합병증은 각혈(100%), 기침(5명) 등이 발생하였다. 각혈은 특별한 치료 없이 평균 4.9일($3{\sim}8$일)만에 호전되었다. 시술 후 모든 환자에서 호흡곤란의 완화와 활동도(performance scale)의 호전을 볼 수 있었다. 결론: 기관폐색은 말기암환자의 삶의 질 평가에서 중요한 부분을 차지하는 요소이다. 기관폐색의 재개통 방법 중 냉동수술은 간편하고 출혈이 적어 많은 양의 조직을 제거할 때 사용할 수 있는 안전한 방법으로 임상적용범위가 넓다. 본 임상경험에서, 기관 및 기관폐색 환자에서의 굴곡형 기관지 내시경을 이용한 냉동수술 방법은 효과적이며 안전한 방법이라 생각한다.

• 대한핵의학회지
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• 제32권3호
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• pp.225-237
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• 1998

목적: $H_2^{15}O$ 양전자단층촬영으로 작업기억을 조사할 때 뇌기능을 국소화한 뇌기능지도를 만들기 위해 동원되는 통계적 가정과 추론의 여러 방법을 해석하고 뇌활성화와 관련된 뇌기능 국소화 방법에 영향을 미치는 요소를 조사하였다. 대상 및 방법: 정상인 6명에 대하여 각각 대조과제, 언어성 작업기억 활성화과제 2종류, 시각적 작업기억 활성화과제 1종류를 수행시키며 뇌혈류 $H_2^{15}O$ PET 촬영을 시행하였다. SPM96 소프트웨어를 이용하여 각 영상과 표준지도의 뇌피질 경계가 일치 되도록 부분 선형적으로 변형하였으며 선형화한 비선형적 변형 방법으로 사람에 따라 나타나는 뇌피질 및 내부 구조의 미세한 차이를 제거하였다. 공간정규회된 영상들을 16mm의 FWHM을 갖는 가우시안 커널로 중첩적분하여 편평화하였다. 각 화소의 방사능 계수는 뇌피질전체 뇌혈류, 활성화에 의한 특정 효과, 여러 교란변수의 영향과 오차의 선형 결합으로 이루어진다는 일반선형모델을 가정하고 공분산분석 방법으로 전체 뇌혈류 차이를 제거하였다. 각 화소의 방사능 계수가 자극과 뇌활성화 작업에 상관없을 경우 평탄한 무작위 가우스장의 행동을 따른다고 가정하고 특정화소의 계수차이가 이 무작위장의 정상적인 교란 이상인지 검정하였다. 화소별 t 값을 Z 값으로 바꾸어 표현하고 가설검정 결과에 따라 화소, 덩어리, 화소 또는 덩어리의 차이가 얼마나 유의한지 제시하였다. 결합분석을 하여 여러 과제를 수행할 때 동시에 화소의 계수가 증가하는 곳을 찾았다. 각 화소의 Z 값을 3차원으로 렌더링한 표준지도와 투명유리뇌에 투사하여 활성화된 부위를 알아볼 수 있게 하였다. 결과: 피검자 모두 성공적으로 검사를 마쳤으며 대조 과제와 기억 과제를 수행하는 동안 피험자는 평균 95%를 맞췄다. 활성화된 덩어리의 개수는 언어성 기억과제 I에서 4개, 언어성 기억과제 II에서 9개, 시각적 기억과제에서 9개, 결합분석에서 6개였다. 언어성 기억과제에서는 주로 왼쪽 뇌가, 시각적 기억과제에서는 오른쪽 뇌가 활성화되었다. 결론: $H_2^{15}O$ 양전자 단층촬영술과 통계적 파라메터 지도작성법이 언어성 및 시각적 작업기억과 관련되어 활성화된 지 영역을 찾는데 유용하였다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.205-225
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• 2018

Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제21권4호
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• pp.253-260
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• 2003

목적: 흉벽을 침범한 PT3N0 비소세포폐암 환자에서 수술 후 방사선치료를 추가하는 것이 필요한지의 여부와 적절한 방사선치료의 조사영역에 관해서는 아직 정립된 이론이 없다. 본 연구에서는 종양으로부터 수술 절제연까지 충분한 여유를 얻기가 힘들었던 소견으로 방사선치료를 추가한 흉벽침범 pT3N0 비소세포폐암 환자들에 대한 후향적 분석을 수행하였다. 대상 및 방법: 1994년 8월부터 2002년 6월까지 성균관의대 삼성서울병원에서 흉벽침범 pT3N0 비소세포폐암으로 수술 후 방사선치료를 추가한 환자는 모두 21명이었다. 모든 환자들은 근치적 폐절제술과 흉벽절제술과 함께 동측 폐문 및 종격동 림프절 곽청술을 시행받았다. 방사선치료는 수술 3$\~$4주 후에 시작하여 선택적 림프절 방사선조사를 고려하지 않고 원발종양에 의해 침범된 흉벽과 그 주변 조직에만 국한하여 최소 54 Gy를 조사하도록 예정하였다(1회선량 1.8$\~$2.0 Gy, 주 5회 치료). 환자들의 생존율과 재발양상을 후향적으로 분석하였다. 결과: 전체 환자의 5년 생존율, 무병생존율, 국소종양억제율, 무원격전이 생존율은 각각 38.8$\%$, 45.5$\%$, 90.2$\%$, 48.1$\%$였다. 모두 11명의 환자에서 치료실패를 경험하였는데, 원격전이가 6명, 흉곽내재발이 3명, 원격전이와 흉곽내재발의 동시재발이 2명이었다. 흉곽내재발 환자 5명 중 방사선치료 조사영역 내에서의 국소재발은 2명, 늑막파종이 2명, 종격동 림프절 재발이 1명이었다. 방사선치료와 관련되는 RTOG 3등급 이상의 급성 및 만성 부작용은 없었다. 결론: 흉벽침범 pT3 비소세포폐암의 치료성공에 있어 가장 중요한 요소는 완전절제를 통한 국소제어인바, 수술 소견상 충분한 여유 절제연의 확보가 불가능한 경우 수술 후 방사선치료를 추가하여 국소제어율을 높이도록 도모하는 것은 충분한 당위성을 갖는다. 또 방사선치료 조사영역의 결정에 있어서도 선택적 림프절 방사선조사를 배제함으로써 영역림프절 재발의 과도한 위험부담 없이도 급성 및 만성 부작용의 위험을 현저히 감소시켜 환자의 삶의 질을 향상시킬 수 있었다.

• Journal of Chest Surgery
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• 제37권10호
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• pp.845-855
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• 2004

배경: 흉벽을 침범한 pT3N0 비소세포폐암 환자에서 수술 후 방사선치료를 추가하는 것이 필요한지의 여부와 적절한 방사선치료의 조사영역에 관해서는 아직 정립된 이론이 없다. 본 연구에서는 흉벽침범 pT3N0 비소세포폐암 환자들에서 수술 단독치료 환자들과 수술 후 흉벽부위에 대한 방사선치료를 추가한 환자들에 대한 후향적 분석을 수행하였다. 대상 및 방법: 1994년 8월부터 2002년 6월까지 성균관의대 삼성서울병원에서 흉벽침범 pT3N0 비소세포폐암으로 확인된 환자는 모두 38명이었다. 이중 수술 단독으로 치료한 환자가 16명이었고 수술 후 방사선치료를 추가한 환자는 22명이었다. 수술 단독 치료 환자들 중 4명은 방사선치료의 추가를 권유하였으나 환자의 거부(3명),수술 상처의 지연 치유(1명)등으로 방사선치료를 시행하지 못하였다. 방사선치료는 원발종양에 의해 침범된 흉벽과 그 주변 조직에만 국한하여 최소 54 Gy를 조사하도록 하였다 (1회선량 1.8～2.0 Gy, 주 5회 치료). 환자들의 예후인자, 생존율과 재발양상을 후향적으로 분석, 비교하였다. 결과: 환자의 특성을 비교했을 때 수술 단독 치료 환자들이 나이, 종양의 크기, 흉벽의 침범정도, 수술 합병증 등에서 방사선치료를 추가한 환자들에 비해 불량한 예후 인자가 많은 경향을 보였다. 전체 환자의 5년 생존율, 무병 생존율, 국소종양 억제율, 무원격전이 생존율은 각각 35.3%, 30.3%, 80.9%, 36.3%였다. 연령이 65세 이하일 때, 종양의 크기가 6 cm미만일 때, 병리소견 상 종양이 벽측 흉막까지만 침범한 경우에 그렇지 않은 경우들에 비해서 더 높은 생존율을 보였으나, 통계적으로 의미 있는 차이는 아니었다. 단지 수술 후 방사선치료의 추가는 통계적으로 의미 있는 생존율 향상과 관련된 인자였는데, 이것은 다변량 분석에서도 역시 의미 있게 나타났다. 수술 후 방사선치료를 추가한 환자들과 수술 단독만을 시행한 환자들의 생존율을 비교해 보았을 때, 중앙 생존율이 각각 26개월과 15개월이었고, 5년 전체 생존율은 각각 43.3%와 25.0% (p=0.03), 무병 생존율은 36.9%와 18.8%, 국소종양 억제율은 84.9%와 79.4%, 무원격전이 생존율은 43.1%와 21.9% (p: NS)이었다. 수술 단독 치료 환자들 중 재발 없이 다른 질병으로 사망한 환자가 3명 있었다. 실패양상의 분석에서 원격전이가 있었던 환자가 방사선치료를 추가한 환자들에서 10명, 수술 단독 치료 환자들에서 10명이었고, 국소재발이 있었던 환자는 각각 2명, 3명, 영역재발이 있었던 환자는 각각 1명씩이었다. 방사선치료와 관련되는 급성 및 만성 부작용은 드물었으며 모두 RTOG 2등급 이하였다. 결론: 흉벽침범 pT3 비소세포페암의 치료성공에 있어 가장 중요한 요소는 완전절제를 통한 국소 제어인 바, 수술소견 상 충분한 여유 절제연의 확보가 불가능한 경우 수술 후 방사선치료를 추가하여 국소 제어율을 높이도록 도모하는 것은 충분한 당위성을 갖는다. 또 방사선치료 조사영역의 결정에 있어서도 선택적 림프절 방사선조사를 배제함으로써 영역림프절 재발의 과도한 위험 부담 없이도 급성 및 만성 부작용의 위험을 현저히 감소시켜 환자의 삶의 질을 향상시킬 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.137-148
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• 2014

상품 검색시간의 단축과 쇼핑에 투입되는 노력의 감소 등, 온라인 쇼핑이 주는 장점에 대한 긍정적인 인식이 확산되면서 전자상거래(e-commerce)의 중요성이 부각되는 추세이다. 전자상거래 기업들은 고객확보를 위해 다양한 인터넷 고객관계 관리(eCRM) 활동을 전개하고 있는데, 개인화된 추천 서비스의 제공은 그 중 하나이다. 정확한 추천 시스템의 구축은 전자상거래 기업의 성과를 좌우하는 중요한 요소이기 때문에, 추천 서비스의 정확도를 높이기 위한 다양한 알고리즘들이 연구되어 왔다. 특히 협업필터링(collaborative filtering: CF)은 가장 성공적인 추천기법으로 알려져 있다. 그러나 고객이 상품을 구매한 과거의 전자상거래 기록을 바탕으로 미래의 추천을 하기 때문에 많은 단점들이 존재한다. 신규 고객의 경우 유사한 구매 성향을 가진 고객들을 찾기 어렵고 (Cold-Start problem), 상품 수에 비해 구매기록이 부족할 경우 상관관계를 도출할 데이터가 희박하게 되어(Sparsity) 추천성능이 떨어지게 된다. 취향이 독특한 사용자를 뜻하는 'Gray Sheep'에 의한 추천성능의 저하도 그 중 하나이다. 이러한 문제인식을 토대로, 본 연구에서는 소셜 네트워크 분석기법 (Social Network Analysis: SNA)과 협업필터링을 결합하여 데이터셋의 특이 취향 사용자 (Gray Sheep) 문제를 해소하는 방법을 제시한다. 취향이 독특한 고객들의 구매데이터를 소셜 네트워크 분석지표를 활용하여 전체 데이터에서 분리해낸다. 그리고 분리한 데이터와 나머지 데이터인 두 가지 데이터셋에 대하여 각기 다른 유사도 기법과 트레이닝 셋을 적용한다. 이러한 방법을 사용한 추천성능의 향상을 검증하기 위하여 미국 미네소타 대학 GroupLens 연구팀에 의해 수집된 무비렌즈 데이터(http://movielens.org)를 활용하였다. 검증결과, 일반적인 협업필터링 추천시스템에 비하여 이 기법을 활용한 협업필터링의 추천성능이 향상됨을 확인하였다.

• 마케팅과학연구
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• 제18권4호
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• pp.157-194
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• 2008

온라인 커뮤니티에 대한 연구는 학자들과 실무자들의 많은 관심을 받아온 분야이다. 과거 많은 연구자들이 온라인 커뮤니티를 통해 큰 상업적 성과를 거둘 수 있다고 했지만 현실은 그렇지 못하며, 마케팅 연구 분야에서도 상업적 성공을 이끄는 변수들에 대한 연구가 많이 이루어지지 못한 것이 사실이다. 이러한 점에서 본 연구는 온라인 커뮤니티 사이트들이 콘텐츠 관련 마케팅 노력을 통해 소비자들의 자아일치성을 높이고, 긍정적 체험을 유도하면서 커뮤니티 사이트 내에서 소비자 간 상호작용성 등을 높여 결국, 커뮤니티 사이트의 방문충성도 및 구매충성도를 실현시킬 수 있는 프레임 웍을 제시하였다. 연구결과 온라인 커뮤니티 사이트에서 소비자 간 상호작용성이 방문충성도 그리고 특히 구매충성도의 구축에 매우 중요한 요인으로 밝혀졌고, 온라인 커뮤니티 사이트에 대한 자아일치성 지각 및 긍정적인 소비자 체험 또한 소비자의 상호작용성, 방문충성도 그리고 커뮤니티에 대한 애정에 상당히 중요한 요인임을 알 수 있었다. 또한 이러한 매개변수에 주된 영향요소로서 콘텐츠 우수성, 사이트 생동감, 네비게이션용이성, 고객화 등의 콘텐츠 관련 마케팅 노력의 역할의 중요성을 강조하였다.