Communications for Statistical Applications and Methods
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제4권2호
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pp.385-392
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1997
실험계획분야에서의 Box의 가장 큰 업적은 Fisher에 의해 정립된 실험계획법의 기본원리들을 활용하여 공학과 화학, 물리학 등 과학분야의 실험에 적합한 실용적인 실험계획을 연구하고, 이를 화학공학의 실제문제에 적용하여 실험계획법을 통해 공학기술의 발전에 기여하게 한 사실이다. 이 논문에서는 반응표면분석과 실험계획법과 관련된 Box의 연구업적을 정리, 요약하려 한다.
최근 나노기술에 대한 폭발적인 관심과 함께 전기방사기술은 나노섬유를 제조할 수 있는 강력한 수단을 평가되고 있으며, 지금까지 거의 3종류 이상의 고분자들에 대한 나노섬유가 제조되었다. 또한, 나노섬유기술은 전통적인 섬유분야를 초월하여 매우 다양한 산업분야에 응용가능성이 있다. 따라서 다양한 분야에서 나노섬유를 활용하는 응용연구가 보다 활성화되어야 할 것이다.
수학을 기반으로 경제학에서 널리 사용되던 게임이론이 최근 네트워크 디자인 분야에서 중요한 수단으로 활용되고 있다. 통신 네트워크에서 게임이론의 응용 분야로는 혼잡 제어, 네트워크 라우팅, 네트워크 부하균형, 통신보안, 대역폭 가격선정, 무선 협력통신, 트래픽 컨트롤, 전력제어, 자원 할당과 서비스 품질 보장 등 다양한 분야가 존재한다. 본 고에서는 최근 주목받고 있는 게임이론의 기본개념과 발전해온 역사, 그리고 대표적인 게임모델들에 대하여 간단히 소개하고자 한다.
오늘날 컴퓨터 그래픽이라는 학문이 각 분야에서 각광을 받으면서 Computer 활용의 디지털 영상매체를 이용하는 분야는 디자인 영역에서뿐만 아니라 여러 분야에서 보편화되어 있다. 그 중에서도 가상현실이라는 기술을 활용한 분야들은 활발히 연구 진행중이며 빠르게 발전하고 있다. 또한 여러 선진국들은 이러한 가상현실 기술을 문화재의 복원에 이용하여 자국의 문화와 역사를 세계에 알리는데 큰 성과를 얻고 있다. 특히 다양한 가상현실 시스템들 중 인공적인 환경을 가장 잘 표현 할 수 있는 시스템인 CAVE 환경을 서구에서는 다양하게 활용하고 있으나 우리 나라에서는 아직 보급단계라 할 수 있다. 특히 본 연구에서 다루고자 하는 디지털 문화재 복원 분야는 CAVE 환경에서 한번도 다루어지지 않았다. 따라서 본 연구에서는 CAVE 기반의 디지털 문화재 복원에 대한 실증연구를 통해 그 방향을 제시하여 CAVE 환경에서 의 문화재 디지털 복원이 가지는 가치와 이에 따른 가상현실 기술 활용에 대한 문화재 디지털 복원의 의의와 발전 가능성을 모색하고자 한다. 이를 위해 CAVE에 대한 전반적인 고찰을 하고 CAVE를 이용한 국외 문화재 디지털 복원의 사례를 소개 한 후, 우리 나라 불국사와 석굴암의 디지탈 복원과정을 진행하고 한계점 및 미래방향을 언급한다.
본 논문에서는 지지벡터기계(Support Vector Machines, SVM) 기반의 기계 학습 모듈을 활용하여 특정 문장 내에서의 두 개체 간의 관계를 자동으로 식별하고 분류하는 바이오 분야 관계 추출 시스템을 제안한다. 제안된 시스템의 특징은 개체를 포함하고 있는 문장 내에서 풍부한 언어 자질을 추출하여 학습에 활용함으로써 그 성능을 극대화할 수 있는 다양한 기능들을 포함하고 있다는 점이다. 제안된 시스템의 성능 측정을 위해서 전 세계적으로 많이 활용되고 있는 바이오 분야 관계 추출 표준 컬렉션 3가지를 활용하여 심층적인 실험을 수행한 결과 모든 컬렉션에서 높은 성능을 획득하여 그 우수성을 입증하였다. 결론적으로, 본 논문에서 수행한 바이오 분야 관계 추출에 대한 광범위하고 심층적인 실험 연구가 향후 기계학습 기반의 바이오 분야 텍스트 분석 연구에 많은 시사점을 제공할 것으로 보인다.
본 연구에서는 국내 의료, 제조, 금융, 자동차, 도시 분야와 해외 광업 분야에서 머신러닝 기술이 활용된 사례를 조사하였다. 문헌 조사를 통해 머신러닝 기술이 의학영상 정보시스템 개발, 실시간 모니터링 및 이상 진단 시스템 개발, 정보시스템의 보안 수준 개선, 자율주행차 개발, 도시 통합관리 시스템 개발 등에 광범위하게 활용되어왔음을 알 수 있었다. 현재까지 국내 광업 분야에서는 머신러닝 기술의 활용사례를 찾을 수 없었으나, 해외에서는 광상 탐사나 광산 개발의 생산성 및 안전성을 개선을 위해 머신러닝 기술을 도입한 프로젝트들을 찾을 수 있었다. 향후 머신러닝 기술의 광업 분야 도입은 점차 확산될 것으로 예상된다.
디지털 헬스케어의 정의는 광의로는 헬스케어 산업과 ICT가 융합되어 개인건강과 질환을 관리하는 산업영역을 의미하고, 협의로는 환자의 건강을 향상시키기 위해 의료 서비스를 관리하는데 다양한 의료 기술을 사용하는 것을 포함한다. 본 논문은 디지털 헬스케어 분야에 적용되고 있는 인공지능과 기계학습 기법들의 활용사례 소개를 통해 다양한 디지털 헬스케어 분야에 인공지능 기술이 안정적이고 효율적으로 적용할 수 있도록 설계 지침을 제공하는 데 목적이 있다. 이를 위해 본 논문에서는 의료분야와 일상생활 분야로 나누어서 살펴보았다. 두 영역은 다른 데이터 특성을 갖는다. 두 개의 영역을 보다 세분화하여 데이터 특성 및 문제 정의 및 특징에 따른 인공지능 알고리즘 활용사례를 살펴보았다. 이를 통해 디지털 헬스케어 분야에서 활용되는 인공지능 기술들에 대한 이해도를 높이고 다양한 인공지능 기술의 활용에 대한 가능성을 검토하여 인공지능 기술이 헬스케어 산업과 개인의 건강한 삶에 기여할 수 있는 근본적인 가치에 대해 고찰한다.
오늘날 AI(Artificial Intelligence) 기술은 다양한 분야에서 활용 목적에 맞게 분류, 회기 작업을 수행하며 광범위하게 활용되고 있으며, 연구 또한 활발하게 진행 중인 분야이다. 특히 보안 분야에서는 예기치 않는 위협을 탐지해야 하며, 모델 훈련과정에 알려진 위협 정보를 추가하지 않아도 위협을 탐지할 수 있는 비 지도학습 기반의 이상 탐지 기법이 유망한 방법이다. 하지만 AI 판단에 대한 해석 가능성을 제공하는 선행 연구 대부분은 지도학습을 대상으로 설계되었기에 학습 방법이 근본적으로 다른 비 지도학습 모델에 적용하기는 어려우며, Vision 중심의 AI 매커니즘 해석연구들은 이미지로 표현되지 않는 보안 분야에 적용하기에 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 침해공격의 원본인 최적화 Reference를 탐색하고 이와 비교함으로써 탐지된 이상에 대한 해석 가능성을 제공하는 기법을 활용한다. 본 논문에서는 산출된 Reference를 기반으로 실존 데이터에서 가장 가까운 데이터를 탐색하는 로직을 추가 제안함으로써 실존 데이터를 기반으로 이상 징후에 대한 더욱 직관적인 해석을 제공하고 보안 분야에서의 효과적인 이상 탐지모델 활용을 도모하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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