• 한국융합학회논문지
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• 제12권9호
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• pp.11-19
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• 2021

소프트웨어 시스템은 생명주기동안 기능 추가, 버그 수정, 새로운 컴퓨팅 환경 수용 등의 다양한 이유로 프로그램 코드 변경이 요구된다. 이러한 코드 수정 과정에서 새로운 오류 발생을 가져올 수 있으므로 프로그램 코드 수정 과정은 새로운 시스템 개발 못지 않게 신중하게 처리되야 한다. 또한, 오픈 소스 프로그램에 대한 재사용이 일반화된 소프트웨어 개발환경에서 오픈 소스 프로그램의 코드 변경 가능성을 예측할 수 있다면, 보다 양질의 프로그램 개발 효과를 기대할 수 있을 것이다. 본 논문은 소스 코드 변경을 예측하는 Convolutional Neural Network (CNN) 기반의 딥러닝 모델을 제안한다. 소스 코드 변경을 예측하는 문제는 딥러닝의 이진 분류 문제이며 레이블된 데이터가 요구되는 지도학습을 사용한다. 코드 예측 모델의 학습 및 시험을 위해 깃허브에서 수집한 Java 소스 코드와 코드 변경 로그를 데이터로 사용한다. 수집된 Java 소스 코드에서 소프트웨어 메트릭스를 계산한 후 제안된 코드 변경 예측 모델의 입력 데이터로 사용한다. 제안된 모델의 성능 평가를 위해 정밀도, 재현율, F1점수, 정확도가 측정되었으며 각각의 평가 지표에 있이서 CNN 모델은 95%, 다층 퍼셉트 기반의 DNN 모델은 92%를 달성했다.

• 정보보호학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.1191-1204
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• 2012

정보보안시스템을 무력화하는 공격이 나타남에 따라, 정보보안제품의 취약성을 분석하는 보안 테스팅에 대한 관심이 높아지고 있다. 보안제품 개발의 주요 단계인 침투 테스팅은, 공격자가 악용할 수 있는 취약성을 찾기 위해 컴퓨터 시스템을 실제적으로 테스팅하는 것이다. 침투 테스팅과 같은 보안 테스팅은 대상 시스템에 대한 정보 수집, 가능한 진입점 식별, 침입 시도, 결과 보고 등의 과정을 포함한다. 따라서 취약성 분석 및 보안 테스팅에서 일반성, 재사용성, 효율성을 극대화하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는, 정보보호제품이 자신의 보안 기능을 무력화하거나 우회하는 공격에 대응할 수 있는 자체보호기능 및 우회불가성을 제공하는 가를 평가할 수 있는 위협분석 기반의 소프트웨어 보안 테스팅을 제안한다. 위협분석으로 취약성을 식별한 후, 보안 테스팅의 재사용성과 효율성을 개선하기 위해 소프트웨어 모듈과 보안 기능에 따라 테스팅 전략을 수립한다. 제안기법은 위협 분석 및 테스팅 분류, 적절한 보안테스팅 전략 선정, 보안 테스팅으로 구성된다. 사례연구와 보안테스팅을 통해 제안 기법이 보안 시스템을 체계적으로 평가할 수 있음을 보였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권3호
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• pp.119-126
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• 2023

근감소증은 국내는 2021년 질병으로 분류되었을 만큼 잘 알려져 있지 않지만 고령화사회에 진입한 선진국에서는 사회적 문제로 인식하고 있다. 근감소증 진단은 유럽노인근감소증 진단그룹(EWGSOP)과 아시아근감소증진단그룹(AWGS)에서 제시하는 국제표준지침을 따른다. 최근 진단방법으로 절대적 근육량 이외에 신체수행평가로 보행속도 측정과 일어서기 검사 등을 통하여 근육 기능을 함께 측정할 것을 권고하고 있다. 근육량을 측정하기 위한 대표적인 방법으로 DEXA를 이용한 체성분 분석 방법이 임상에서 정식으로 실시하고 있다. 또한 MRI 또는 CT의 복부 영상을 이용하여 근육량을 측정하는 다양한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 근감소증 진단을 위해서 비교적 짧은 촬영시간을 갖는 CT의 복부영상기반으로 AI 영상 분할 모델을 개발하고 다기관 검증한 내용을 기술한다. 우리는 CT 영상 중에 요추의 L3 영역을 분류하여 피하지방, 내장지방, 근육을 자동으로 분할할 수 있는 인공지능 모델을 U-Net 모델을 사용하여 개발하였다. 또한 모델의 성능평가를 위해서 분할영역의 IOU(Intersection over Union)를 계산하여 내부검증을 진행했으며, 타 병원의 데이터를 활용하여 동일한 IOU 방법으로 외부검증을 진행한 결과를 보인다. 검증 결과를 토대로 문제점과 해결방안에 대해서 검증하고 보완하고자 했다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.134-139
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• 2023

재활환자는 수술 치료 후 신속한 사회복귀를 목적으로 신체적 기능 회복을 위하여 통원치료 및 일상에서 재활운동을 수행한다. 병원에서 전문 치료사의 도움으로 운동을 수행하는 것과 달리 일상에서 환자 스스로 재활운동을 수행하는 것은 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 일상에서 환자 스스로 효율적이고 올바른 자세로 재활운동을 수행할 수 있도록 CNN-LSTM 기반의 상지 재활운동 실시간 모니터링 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 EMG, IMU가 탑재된 어깨 착용형 하드웨어를 통해 생체신호를 계측하고 학습을 위한 전처리 과정과 정규화를 진행하여 학습 데이터세트로 사용하였다. 구현된 모델은 특징 검출을 위한 3개 합성곱 레이어 3개의 폴링 레이어, 분류를 위한 2개의 LSTM 레이어로 구성되어 있으며 검증 데이터에 대한 학습 결과 97.44%를 확인할 수 있었다. 이후 Teachable machine과의 비교평가를 진행하였으며 비교평가 결과 구현된 모델은 93.6%, Teachable machine은 94.4%로 두 모델이 유사한 분류 성능을 나타내는 것을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제28권6호
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• pp.572-577
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• 2009

대용량 음성 DB를 사용하는 음편접합 TTS는 부가적인 신호처리 기술을 거의 사용하지 않고, 문맥을 반영하는 여러 합성유닛들을 결합해 합성음을 생성하기 때문에 높은 자연성을 가진다는 장점이 있다. 중복되는 음편의 감량을 위해서 음성인식분야에서 사용되는 결정트리 기반의 트라이폰 군집화 알고리즘을 사용할 수 있지만 음편 내의 음향적 천이 특성을 반영하기가 어렵고 문맥질의 적용이 체계적이지 못하여 TTS에 바로 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 DB감량을 위해 결정 트리 기반의 새로운 음소 군집화 방법을 제안한다. 먼저 음편의 처음, 중간, 끝 3프레임의 각 13차 MFCC벡터를 통합한 39차의 벡터로 음편내의 변이성과 연결성을 표현한다. 결정 트리의 상위부분에서는 포괄적인 문맥질의를 하위부분에서는 세부적인 문맥질의를 적용시켰다. 그리고 기존 결정트리 시스템과 제안된 시스템과의 성능평가를 위하여 평가용 트라이폰 모델의 음편과 트리에서 탐색한 트라이폰 모델의 음편들 간의 음향적 유사도를 DTW를 적용하여 계산하였다. 실험결과 제안된 방법을 사용할 경우 전체 음성DB의 크기를 23%로 줄일 수 있었고, 음향적 유사도가 높은 음편을 선택함을 보이므로 향후 소용량 DB TTS에 적용 가능성을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.253-266
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• 2018

본 연구는 질의 응답(QA) 시스템에서 사용하는 개체명 인식(NER)의 성능을 향상시키기 위하여 시퀀스 태깅 방법론을 적용한 새로운 방법론을 제안한다. 사용자의 질의를 입력 받아 데이터베이스에 저장된 정답을 추출하기 위해서는 사람의 언어를 컴퓨터가 알아들을 수 있도록 구조화 질의어(SQL)와 같은 데이터베이스의 언어로 전환하는 과정이 필요한데, 개체명 인식은 사용자의 질의에서 데이터베이스에 포함된 클래스나 데이터 명을 식별하는 과정이다. 기존의 데이터베이스에서 질의에 포함된 단어를 검색하여 개체명을 인식하는 방식은 동음이의어와 문장성분 구를 문맥을 고려하여 식별하지 못한다. 다수의 검색 결과가 존재하면 그들 모두를 결과로 반환하기 때문에 질의에 대한 해석이 여러 가지가 나올 수 있고, 계산을 위한 시간복잡도가 커진다. 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 신경망 기반의 방법론을 사용하여 질의가 가지는 문맥적 의미를 반영함으로써 이러한 문제를 해결하고자 했고 신경망 기반의 방법론의 문제점인 학습되지 않은 단어에 대해서도 문맥을 통해 식별을 하고자 하였다. Sequence Tagging 분야에서 최신 기술인 Bidirectional LSTM-CRF 모델을 도입함으로써 신경망 모델이 가진 단점을 해결하였고, 학습되지 않은 단어에 대해서는 온톨로지 기반 특성치를 활용하여 문맥을 반영한 추론을 사용하였다. 음악 도메인의 온톨로지(Ontology) 지식베이스를 대상으로 실험을 진행하고 그 성능을 평가하였다. 본 연구에서 제안한 방법론인 L-Bidirectional LSTM-CRF의 성능을 정확하게 평가하기 위하여 학습에 포함된 단어들뿐만 아니라 학습에 포함되지 않은 단어들도 포함한 질의를 평가에 사용하였다. 그 결과 L-Bidirectional LSTM-CRF 모형을 재학습 시키지 않아도 학습에 포함되지 않은 단어를 포함한 질의에 대한 개체명 인식이 가능함을 확인하였고, 전체적으로 개체명 인식의 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제13권3호
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• pp.149-155
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• 2002

최근 들어 방사선 수송이론, 컴퓨터 하드웨어 성능, 및 병렬 연산 기법의 발전에 힘입어, 몬테카를로 기반의 선량계산 기법을 임상에 적용할 수 있게 되었다. 임상적용을 위해 개발된 몬테카를로 기반 선량계산 코드간의 계산 소요 시간과 정확도를 비교할 목적으로 제13차 ICCR (International Conference on the use of Computers in Radiation Therapy, Heidelberg, Germany, 2000) 학술대회에서 벤치마킹 절차서가 제안되었다. 최근, 본원에서도 임상적용을 목표로 28개의 인텔 펜티움 프로세서로 구성된 Linux cluster 시스템을 구축하고, 여기에 몬테카를로 선량계산을 위한 BEAMnrc 코드를 설치하였다. 본 연구의 목적은 위에서 제안된 벤치마킹 절차를 수행하여 본원에서 구축한 몬테카를로 선량계산 시스템의 정량적 성능 평가를 시도하고자 하는 것이었다. 벤치마킹 절차는 크게 다음의 세 과정으로 구성되어 있다. a) 30.5 cm $\times$ 39.5 cm $\times$ 30 cm 의 팬톰(5 ㎣ voxels) 에 대한 통계적 불확정도 2%이내 결과를 얻기 위한 광자선 선량계산 속도. b) 위 팬톰에 대한 전자선의 선량계산 속도. c) 비균질 평판 매질로 구성된 팬톰내 광자선 및 전자선의 선량계산 결과를 EGSr/PRESTA 계산 결과와 비교 제시. 18 MV 광자선에 대해 선량계산 속도 평가 결과 5.5분이 소용되었다. 전자선의 경우, 실제 계산 시간은 광자선에 비해 약 10배 정도 빨랐으나, 병렬 연산을 처리하기 위해 소용되는 추가 시간 때문에 전체 계산에 소요되는 시간은 광자선과 비슷하였다. 본 원에서 사용한 몬테카를로 코드는 EGSnrc로써 EGS4의 개선 버전으로 이들 간의 정확도 비교는 큰 의미가 없을 것으로 판단된다. 하지만 두 계산 결과가 기대했던 바와 같이 매우 잘 일치하였다. 결론적으로, 본원에서 구축한 몬테카를로 치료계획시스템은 임상적용에 무리가 없을 것으로 판단하였다. 추후 본 시스템을 본원에서 사용하는 상용 치료계획시스템과 인터페이스를 개발하여, 통합환경을 구축함으로써, 몬테카를로 기반의 치료계획시스템의 임상적용과 관련된 연구들을 수행해 나갈 계획이다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제55권2호
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• pp.278-295
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• 2022

본 연구의 성인 Nutrition Quotient (NQ)-2021은 식품·영양소 섭취 및 식행동 영역까지 고려되어 성인의 식생활 관리상태를 종합적, 객관적으로 평가할 수 있는 선별 영양진단 도구로, 영양전문가 뿐만 아니라 일반인들도 쉽게 이해할 수 있도록 함으로써 활용도를 확대하는 것을 목표로 제·개정이 진행되었다. 2015년에 기 개발된 한국 성인을 위한 NQ 평가항목을 기반으로, 성인의 다양한 식생활 영역 문제와 관련된 선행 연구, 국민건강영양조사 자료, 국가 영양 정책 및 지침에 대한 검토와 전문가 대상 심층면접을 진행하여 26개의 파일럿 조사용 체크리스트 평가항목을 우선 선정하였다. 성인 100명 대상 파일럿 조사 후, 파일럿 조사 결과에 대한 전문가 패널 의견 수렴 및 탐색적 요인분석을 거쳐 전국단위조사용 체크리스트 23개 항목이 도출되었다. 전국단위조사는 6개 광역시에서 층화추출된 총 1,000명을 대상으로 진행되었고, 조사 자료의 탐색적 요인분석 결과 NQ-2021의 평가항목을 균형, 절제, 실천의 세 영역으로 분류하였다. 확정적 요인분석 및 구조방정식모형을 통해 NQ-2021의 최종 모형에 총 18개의 평가항목이 도출되었고, 각 영역별 가중치는 분석 결과에 따라 균형 0.3, 절제 0.3, 실천 0.4로 설정되었다. 최종적으로 NQ-2021은 균형 영역 8개 항목 (전곡·잡곡류, 생선류, 콩, 견과류, 채소류 반찬, 과일, 우유·유제품, 섭취 및 아침식사 빈도), 절제 영역 6개 항목 (적색육, 가공육류, 맵고 짠 국물음식, 패스트푸드, 기름진 빵·과자류 섭취 및 과식·폭식 빈도), 실천 영역 4개 항목 폭음 (고위험음주) 빈도, 건강한 식생활을 하려는 노력, 영양표시 확인, 손 씻기)으로 구성되었다. 전국단위 조사 자료로 산출된 NQ 점수의 평균은 총점 60.8점, 균형 43.6점, 절제 75.0점, 실천 63.0점이었다. 본 연구의 NQ-2021은 18개의 평가항목이 포함된 체크리스트로 짧은 시간에 효율적으로 개인의 전반적인 식사의 질 및 식행동을 판정할 수 있고, 균형, 절제, 실천의 각 영역별 점수 및 등급 확인이 가능하여 결과의 해석과 활용이 용이하다. 또한 웹 기반으로 연동된 온라인 컴퓨터 프로그램을 제공하여 온·오프라인 환경에서 모두 사용이 용이하다는 점에서, 다양한 생활터와 대면 또는 비대면 등의 다양한 환경에서 활발한 활용이 기대된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권11호
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• pp.256-264
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• 2020

산업용 무선 센서 네트워크는 여러 산업 분야에서의 생산성 향상, 비용 절감 등을 위해 사용되고 있으며, 저지연, 고신뢰 데이터 전송과 같은 성능을 요구한다. 이를 달성하기 위해서, 산업용 무선 센서 네트워크에서는 네트워크 매니저를 통해 네트워크 위상에 대한 그래프 생성 및 자원 할당을 수행하여, 각 장치의 전송 주기 및 경로를 미리 결정한다. 하지만, 이러한 네트워크 관리 방법은 네트워크 위상 변화 시에 그래프 재생성 및 자원 재할당을 수행해야 하므로, 잦은 위상 변화가 발생하는 네트워크 환경에서는 관리비용 증가와 요구성능의 일시적 저하와 같은 현상이 발생하므로 적합하지 않다. 즉, 최근에 다양한 이동 장치를 활용하는 산업용 무선 센서 네트워크에서는 이동 장치로 인한 경로 단절 및 경로 재구성 과정에서 발생하는 지연 전송과 전송 신뢰성 저하를 방지할 수 있는 네트워크 관리 방안에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 기계학습을 이용하여 이동 장치의 시간별 위치 및 이동 주기를 분석하고, 이에 기반한 이동 패턴을 추출한다. 또한, 추출된 이동 패턴 정보를 기반으로 예측되는 시간별 네트워크 위상에 대한 그래프 생성 및 자원 할당을 수행하는 네트워크 관리 기능을 제안함으로써, 이동 장치의 이동으로 인한 성능 저하의 문제를 방지한다. 성능평가 결과는 제안 방안이 추출한 이동 패턴과 실제 이동 패턴을 비교하였을 때 약 86%의 예측 정확도를 보이고, 기존의 방법에 비해 높은 전송 성공률 및 낮은 자원 점유율의 성능을 보여준다.

• 정보교육학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.82-91
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• 1997

본 연구는 열린 교육 환경의 일환으로 초등학생이 문제해결 방법을 효과적으로 학습할 수 있는 인터넷 기반 코스웨어를 설계하고 구현하는 것을 목적으로 하였다. 코스웨어는 인터넷 서비스 중 GUI가 지원되는 웹 서비스를 이용하여 개발되었다. 시스템 구현을 위하여 문제해결의 의미 및 과정과 컴퓨터를 활용하여 해결학습을 할 때의 고려할 점을 살펴보았다. 그리고, 교육적 도구로서 웹의 효용성과 한계점을 파악함으로써, 웹을 교육에 효과적으로 이용할 수 있는 방안에 대해 모색하고 웹 애플리케이션을 개발하는 데 요구되는 원리 및 기술들에 대해 살펴보았다. 코스웨어의 주제는 문제해결학습에 적합한 SATIS의 학습 내용 가운데 하나를 선정하였다. 인터넷에 기반한 문제해결학습을 위해 코스웨어는 학습 활동 모듈, 교수 활동 모듈, 학습 도구 모듈로 구성되었으며, 코스웨어의 흐름을 제어하는 학습 활동 모듈에서는 문제중심학습의 학습과정에 따라 구현되었는데, 이 학습 과정은 순차적으로 학습해 갈 수 있지만, 임의적으로 어느 곳으로든지 옮겨갈 수 있도록 링크를 설정해 두었다. 이 임의적 접근은 학습자들이 각자의 경험에 맞게 학습해 나갈 수 있도록 하기 때문에 학습자들의 학습을 촉진시킨다. 교수 활동 모듈은 교사에게 학습자들의 학습을 조력해주기 위해 유용한 지식과 정보를 제공해주고, 학습자들의 학습 결과를 평가하여 적절한 피드백을 제공해 줄 수 있는 여지를 마련해 준다. 학습 도구 모듈에서는 토론장, 전자우편 주소록, 도움말, 검색 도구가 제공되어지는데 이것은 학습 활동 모듈과 교수 활동 모듈에 연결되어 있어서, 교사나 학생들이 그 학습 도구를 사용하여 교수-학습 활동을 활발히 진행해 나갈 수 있도록 하였다.