• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권1호
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• pp.105-122
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• 2022

최근 5년간 고속도로에서 발생한 사망 사고의 통계를 살펴보면, 고속도로 전체 사망자 중 갓길에서 발생한 사망자의 사망률이 약 3배 높은 것으로 나타났다. 이는 갓길 사고 발생 시 사고의 심각도가 매우 높다는 것을 보여주며, 갓길 차로 위반 차량을 단속하여 사고를 미연에 방지하는 것이 중요하다는 것을 시시한다. 이에 본 연구는 Faster R-CNN 기법을 활용하여 갓길 차로 위반 차량을 검출할 수 있는 방법을 제안하였다. Faster R-CNN 기법을 기반으로 차량을 탐지하고, 추가적인 판독 모듈을 구성하여 갓길 위반 여부를 판단하였다. 실험 및 평가를 위해 현실세계와 유사하게 상황을 재현할 수 있는 시뮬레이션 게임인 GTAV를 활용하였다. 이미지 형태의 학습데이터 1,800장과 평가데이터 800장을 가공 및 생성하였으며, ZFNet과 VGG16에서 Threshold 값의 변화에 따른 성능을 측정하였다. 그 결과 Threshold 0.8 기준 ZFNet 99.2%, Threshold 0.7 기준 VGG16 93.9%의 검출율을 보였고, 모델 별 평균 검출 속도는 ZFNet 0.0468초, VGG16 0.16초를 기록하여 ZFNet의 검출율이 약 7% 정도 높았으며, 검출 속도 또한 약 3.4배 빠름을 확인하였다. 이는 비교적 복잡하지 않은 네트워크에서도 입력 영상의 전처리 없이 빠른 속도로 갓길 차로 위반 차량의 검출이 가능함을 보여주며, 실제 영상자료 기반의 학습데이터셋을 충분히 확보한다면 지정 차로 위반 검출에 본 알고리즘을 활용할 수 있다는 것을 시사한다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제21권7호
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• pp.869-879
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• 2020

Objective: To evaluate the performance of a convolutional neural network (CNN) model that can automatically detect and classify rib fractures, and output structured reports from computed tomography (CT) images. Materials and Methods: This study included 1079 patients (median age, 55 years; men, 718) from three hospitals, between January 2011 and January 2019, who were divided into a monocentric training set (n = 876; median age, 55 years; men, 582), five multicenter/multiparameter validation sets (n = 173; median age, 59 years; men, 118) with different slice thicknesses and image pixels, and a normal control set (n = 30; median age, 53 years; men, 18). Three classifications (fresh, healing, and old fracture) combined with fracture location (corresponding CT layers) were detected automatically and delivered in a structured report. Precision, recall, and F1-score were selected as metrics to measure the optimum CNN model. Detection/diagnosis time, precision, and sensitivity were employed to compare the diagnostic efficiency of the structured report and that of experienced radiologists. Results: A total of 25054 annotations (fresh fracture, 10089; healing fracture, 10922; old fracture, 4043) were labelled for training (18584) and validation (6470). The detection efficiency was higher for fresh fractures and healing fractures than for old fractures (F1-scores, 0.849, 0.856, 0.770, respectively, p = 0.023 for each), and the robustness of the model was good in the five multicenter/multiparameter validation sets (all mean F1-scores > 0.8 except validation set 5 [512 x 512 pixels; F1-score = 0.757]). The precision of the five radiologists improved from 80.3% to 91.1%, and the sensitivity increased from 62.4% to 86.3% with artificial intelligence-assisted diagnosis. On average, the diagnosis time of the radiologists was reduced by 73.9 seconds. Conclusion: Our CNN model for automatic rib fracture detection could assist radiologists in improving diagnostic efficiency, reducing diagnosis time and radiologists' workload.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.143-163
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• 2016

인구통계학적 정보는 디지털 마케팅의 핵심이라 할 수 있는 인터넷 사용자에 대한 타겟 마케팅 및 개인화된 광고를 위해 고려되는 가장 기초적이고 중요한 정보이다. 하지만 인터넷 사용자의 온라인 활동은 익명으로 행해지는 경우가 많기 때문에 인구통계특성 정보를 수집하는 것은 쉬운 일이 아니다. 정기적인 설문 조사를 통해 사용자들의 인구통계특성 정보를 수집할 수도 있지만 많은 비용이 들며 허위 기재 등과 같은 위험성이 존재한다. 특히, 모바일 환경에서는 대부분의 사용자들이 익명으로 활동하기 때문에 인구통계특성 정보를 수집하는 것은 더욱 더 어려워지고 있다. 반면, 인터넷 사용자의 온라인 활동을 기록한 클릭스트림 데이터는 해당 사용자의 인구통계학적 정보에 활용될 수 있다. 특히, 인터넷 사용자의 온라인 행위 특성 중 하나인 페이지뷰는 인구통계학적 정보 예측에 있어서 중요한 요인이 된다. 본 연구에서는 기존 선행 연구를 토대로 클릭스트림 데이터 분석을 통해 인터넷 사용자의 온라인 행위 특성을 추출하고 이를 해당 사용자의 인구통계학적 정보 예측에 사용한다. 또한, 1)의사결정나무를 이용한 변수 축소, 2)주성분분석을 활용한 차원축소, 3)군집분석을 활용한 변수축소의 방법을 제안하고 실험에 적용함으로써 많은 설명변수를 이용하여 예측 모델 생성 시 발생하는 차원의 저주와 과적합 문제를 해결하고 예측 모델의 정확도를 높이고자 하였다. 실험 결과, 범주의 수가 많은 다분형 종속변수에 대한 예측 모델은 모든 설명변수를 사용하여 예측 모델을 생성했을 때보다 본 연구에서 제안한 방법론들을 적용했을 때 예측 모델에 대한 정확도가 향상됨을 알 수 있었다. 본 연구는 클릭스트림 분석을 통해 추출된 인터넷 사용자의 온라인 행위는 해당 사용자의 인구통계학적 정보 예측에 활용 가능하며, 예측된 익명의 인터넷 사용자들에 대한 인구통계학적 정보를 디지털 마케팅에 활용 할 수 있다는데 의의가 있다. 또한, 제안 방법론들을 통해 어느 종속변수에 대해 어떤 방법론들이 예측 모델의 정확도를 개선하는지 확인하였다. 이는 추후 클릭스트림 분석을 활용하여 인구통계학적 정보를 예측할 때, 본 연구에서 제안한 방법론을 사용하여 보다 높은 정확도를 가지는 예측 모델을 생성 할 수 있다는데 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.143-156
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• 2012

누구나 뉴스와 주가 사이에는 밀접한 관계를 있을 것이라 생각한다. 그래서 뉴스를 통해 투자기회를 찾고, 투자이익을 얻을 수 있을 것으로 기대한다. 그렇지만 너무나 많은 뉴스들이 실시간으로 생성 전파되며, 정작 어떤 뉴스가 중요한지, 뉴스가 주가에 미치는 영향은 얼마나 되는지를 알아내기는 쉽지 않다. 본 연구는 이러한 뉴스들을 수집 분석하여 주가와 어떠한 관련이 있는지 분석하였다. 뉴스는 그 속성상 특정한 양식을 갖지 않는 비정형 텍스트로 구성되어있다. 이러한 뉴스 컨텐츠를 분석하기 위해 오피니언 마이닝이라는 빅데이터 감성분석 기법을 적용하였고, 이를 통해 주가지수의 등락을 예측하는 지능형 투자의사결정 모형을 제시하였다. 그리고, 모형의 유효성을 검증하기 위하여 마이닝 결과와 주가지수 등락 간의 관계를 통계 분석하였다. 그 결과 뉴스 컨텐츠의 감성분석 결과값과 주가지수 등락과는 유의한 관계를 가지고 있었으며, 좀 더 세부적으로는 주식시장 개장 전 뉴스들과 주가지수의 등락과의 관계 또한 통계적으로 유의하여, 뉴스의 감성분석 결과를 이용해 주가지수의 변동성 예측이 가능할 것으로 판단되었다. 이렇게 도출된 투자의사결정 모형은 여러 유형의 뉴스 중에서 시황 전망 해외 뉴스가 주가지수 변동을 가장 잘 예측하는 것으로 나타났고 로지스틱 회귀분석결과 분류정확도는 주가하락 시 70.0%, 주가상승 시 78.8%이며 전체평균은 74.6%로 나타났다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.103-108
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• 2020

일반적으로 LPG 운반선의 화물창은 국제해사기구(IMO)에서 정의한 독립형 탱크 Type A에 해당하며, 탱크의 외부는 폴리우레탄 폼으로 단열하고, 탱크는 영하 50도에서도 견딜 수 있는 값비싼 저온 강으로 제작된다. 따라서, 화물창 재료의 절감은 많은 비용의 절감으로 직결된다. 화물창은 외판, 격벽, 보강재, 웨브 프레임 및 스트링거로 구성된다. 그 중에서 외판, 격벽과 보강재는 구조해석 없이 선급 규정에 의해 설계될 수 있어 용이하게 최적 설계를 통해 설계된다. 하지만, 웨브 프레임과 스트링거는 구조해석을 통해 설계하고 선급승인을 받아야 하므로, 수없이 많은 구조해석을 포함하는 최적 설계는 사실상 수행하지 못하고, 수 십 번의 구조해석을 통해 설계치수를 결정하는 적정설계만을 수행하는 실정이다. 본 연구에서는 유한요소해석을 위해 2번 화물창을 대표 화물창으로 선정하여 8개의 하중조건을 적용하였고, 각 하중조건에 대한 선박 전체의 변형을 고려하였다. 또한, 탐색시간이 효과적인 미분 기반 최적화 기법을 통해 82,000 ㎥ LNG 운반선의 웨브 프레임을 대상으로 최소중량설계를 수행하였다. 본 연구를 통해 총 48개의 설계변수 치수를 결정하였고, 척 당 약 108 톤의 강재를 절감하였다.

• 대한기관윤리심의기구협의회지
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• 제1권1호
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• pp.5-21
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• 2019

Purpose: Institutional review board (IRB) classifies risks of clinical trials into less than minimal risk, minor increase over minimal risk, and more than minimal risk. Based on classification and evaluation for risk, IRB decides whether permitting consent exemption or asking additional protection for clinical research subject or not. The purpose of this study is to analyze how IRB members evaluate minimal risk by sending questionnaire survey with 12 predetermined scenarios. Methods: IRB members and researchers (pediatrician, gastroenterologist, neurologist, and neurosurgeon) in 11 different hospitals were asked to answer survey questions via email or online. We analyzed the differences of answers among several subgroups in each predetermined scenarios. Result: Responders were 212 personnel(110 researchers and 102 IRB members) from 11 centers. There were significant differences between IRB members and researchers in response such as blood sampling, skin prick test, one time catheterization in a girl, spinal tapping in child, non-enhance MRI in child, non-enhance MRI with chrolal hydrate in a child, spinal tapping without anesthesia in adult, bioequivalence test, gastric endoscopy, and non-enhance CT. significant differences between medical IRB members and non-medical members were also revealed in one time catheterization in a girl, spinal tapping in a child, non-enhance MRI in a child, bioequivalence test. Depending on researchers' department, they responded differently in several questionnaires as well. Conclusions: We have found that IRB members and researchers evaluate the risks differently. Researchers compared to IRB members, medical IRB members compared to non-medical members answered less than minimal risk in many cases. In assessing and evaluating the risks associated with the study, medical IRB members answered predetermined scenarios as less dangerous compared to non-medical IRB members. Difference among researchers where also revealed significantly. Researchers answered predetermined scenarios as less dangerous compare to other department researchers, especially in predetermined scenarios containing procedures they are familiar with.

• 지역연구
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• 제33권3호
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• pp.79-100
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• 2017

본 연구는 저성장 시대 인구고령화에 대응하여 고용과 노동의 측면에서 취업수요가 증가하고 있는 고령층이 노동현장에 필요인력으로 적절히 활용되어야 한다는 문제의식으로부터 출발한다. 우리나라 인구구조의 변화와 고령층 취업구조의 변화를 살펴보고, 고령인구의 분포가 높은 수도권을 대상으로 고령인구의 학력별, 고령취업자의 주요 산업별, 직업별 공간적 분포 특성을 파악한다. 또한 고령층의 거주 및 고용 특성을 바탕으로 지역별 군집화한 후, 고령층 군집지역별 특성을 비교 분석한다. 분석결과, 수도권에 분포하는 고령층은 그들의 학력수준과 산업별, 직업별 분포의 유사성에 따라 지역 간 공간적 차이를 보이며 분포하는 양상이 관측되었다. 특히 대졸 이상의 고학력 고령인구와 지식기반 서비스업, 관리 전문직에 종사하는 고령취업자의 밀집지역은 강한 상관관계를 나타내며 공간적으로 분리되었고, 초졸 이하의 저학력 고령인구와 농림어업 및 관련 숙련 직에 종사하는 고령취업자도 강한 상관관계를 나타내며 분포하였다. 중 저학력의 도시고령층은 주요 산업별 분포에서 비교적 상관성을 보이며 분포함에도 불구하고 이들의 직업분포는 단순노무직에 편중되어 있어 세부 유형으로 구분되지 않았다. 각 지역별 고령층의 학력수준과 종사하고 있는 업종과 직종 분포 및 지역별 고령인력의 구직수요 등을 고려하여 지역별로 차등화 된 취업알선 및 평생교육 차원의 재교육과 직업훈련 등이 제공되어야 할 것이다. 특히 고졸 등 중 저학력 고령인구의 직능수준을 고려한 적절한 일자리 제공이 이뤄져야 할 것으로 보인다.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제17권3호
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• pp.9-18
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• 2018

연약지반 설계에 중요한 지반정수는 압축지수($C_c$)이며, 현장의 압밀침하량 및 압밀침하속도를 산출하는데 필요하다. 이러한 압축지수 산정은 실내압밀시험을 통해 얻어지는데, 실내압밀시험에서는 반드시 시료교란이 발생하며, 이러한 교란현상을 보정하기 위하여 Schmertmann(1955)이 제시한 보정 압축지수 산정방법이 일반적으로 사용되고 있다. 그러나 최근 시료 샘플링기술의 발전과 국내 지반조건 등이 Schmertmann이 제시한 것과 상이하므로 이에 대한 검증이 필요하다. 이에 본 연구에서는 저소성 실트(ML), 저소성(CL) 및 고소성 점토시료(CH)에 대하여 교란도를 변화시켜 압밀시험을 실시하여 각각의 압밀곡선의 교차 간극비를 평가하였다. 시험결과 저소성 실트(ML)의 경우 $0.521e_0$, 저소성 점토(CL)의 경우 $0.404e_0$, 고소성 점토(CH)의 경우 $0.458e_0$로 산정되어, Schmertmann이 제시한 $0.42e_0$의 보정값과 다른 결과를 확인하였으며, 흙의 종류에 따른 소성지수(PI)를 활용한 보정식을 제안하였다. 그러나 본 연구결과는 한정된 지역에서의 시험결과이므로 흙의 소성도에 따른 압축지수 보정방법을 제시하기 위해서 다양한 국내 점토에 대한 후속연구가 필요할 것으로 판단된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.133-144
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• 2020

고령화로 인해 증가하는 노인 비율만큼이나 치매를 앓는 노인 수 또한 빠르게 늘고 있는데 이는 사회적, 경제적 부담을 발생시킨다. 특히, 간병인의 근무 시간 손실 및 간호 부담으로 인한 의료 비용 증가와 같은 간접비용을 포함하는 치매 관리 비용은 수년에 걸쳐 기하급수적으로 증가하고 있다. 이러한 비용을 줄이기 위해 치매 환자를 돌보기 위한 관리 시스템 도입이 시급하다. 따라서 본 연구는 항상 치매 환자를 돌볼 수 없는 환경이나 독거노인을 관리하기 위한 센서 기반 이상 행동 탐지 시스템을 제안한다. 기존 연구들은 단지 행동을 인지하거나 정상 행동 여부를 평가하는 정도였고 센서로부터 받은 데이터가 아닌 이미지를 처리하여 행동을 인지한 연구도 있었다. 본 연구에서는 실데이터 수집에 한계가 있음을 인지하여 비지도 학습 모델인 오토인코더와 지도 학습 모델인 장·단기 기억 모형을 동시에 사용했다. 비지도 학습 모델인 오토인코더는 정상 행동 데이터를 학습하여 정상적인 행동에 대한 패턴을 학습시켰고 장·단기 기억 모형은 센서로 인지 가능한 행동을 학습시켜 분류를 좀 더 세분화했다. 테스트 결과 각각의 모델은 약 96%, 98% 이상의 정확도를 도출하였고 오토인코더의 이상치가 3% 이상을 갖는 경우 장·단기 기억 모형을 통과하도록 설계했다. 이 시스템을 통해 혼자 사는 노인이나 치매 환자를 효율적으로 관리할 수 있으며 돌보기 위한 비용 또한 절감할 수 있을 것으로 전망된다.

• 한국토양비료학회지
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• 제18권2호
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• pp.161-168
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• 1985

우리나라 화산회토(火山灰土)의 CEC에 대한 유기물(有機物)과 점토(粘土)의 상대기여도(相對寄與度)를 조사(調査)하기 위하여 38개통(個統)의 화산회(火山灰) 토양(土壤)을 흑색화산회토(黑色火山灰土)와 농암갈색화산회토(濃暗褐色火山灰土)로 구분(區分)하여 토양통(土壤統) 설정시(設定時) 이용(利用)된 대표단면(代表斷面) 자료(資料)를 이용(利用)하여 단순회귀(單純回歸)와 중선형회귀(重線型回歸)를 통계(統計) 처리(處理)하였다. 1. 우리나라 화산회토(火山灰土)는 신분류(新分類)에 준(準)하면 목(目) 3, 아목(亞目) 5, 대군(大群) 8, 아군(亞群) 15, 속(屬) 23, 통(統) 38개(個)로 분류(分類)되었다. 2. 화산회토(火山灰土) 총면적(總面積)은 139, 162ha로 제주도(濟州道) 99.56%, 울릉도(鬱陵島) 0.44% 분포(分布)하였다. 3. 흑색화산회토(黑色火山灰土)의 유기물함량(有機物含量)과 CEC는 농암갈색화산회토(濃暗褐色火山灰土)보다 높았으나 점토함량(粘土含量)은 반대(反對) 경향(傾向)이었다. 4. OM-CEC 그리고 Clay-CEC 관계(關係)는 화산회토(火山灰土)의 표토(表土)에서 유의성(有意性)이 인정(認定)되었다 5. CEC추정시(推定時) 유기물(有機物) 1g은 흑색화산회토(黑色火山灰土) 및 농암갈색화산회토(濃暗褐色火山灰土) 표토(表土)에서 각각(各各) 0.46 및 0.40me, 점토(粘土) 1g은 각각(各各) 0.11 및 0.19me만큼 기여(寄與)하였다. 6 CEC를 추정(推定)할 때 유기물(有機物)은 흑색화산회토(黑色火山灰土) 및 농암갈색화산회토(濃暗褐色火山灰土) 표토(表土)에서 점토(粘土)보다 각각(各各) 2.97, 1.23배(倍) 중요(重要)하였다.