• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제29권2호
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• pp.177-191
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• 2022

This paper addresses the use of machine learning methods for causal estimation of treatment effects from observational data. Even though conducting randomized experimental trials is a gold standard to reveal potential causal relationships, observational study is another rich source for investigation of exposure effects, for example, in the research of comparative effectiveness and safety of treatments, where the causal effect can be identified if covariates contain all confounding variables. In this context, statistical regression models for the expected outcome and the probability of treatment are often imposed, which can be combined in a clever way to yield more efficient and robust causal estimators. Recently, targeted maximum likelihood estimation and causal random forest is proposed and extensively studied for the use of data-adaptive regression in estimation of causal inference parameters. Machine learning methods are a natural choice in these settings to improve the quality of the final estimate of the treatment effect. We explore how we can adapt the design and training of several machine learning algorithms for causal inference and study their finite-sample performance through simulation experiments under various scenarios. Application to the percutaneous coronary intervention (PCI) data shows that these adaptations can improve simple linear regression-based methods.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권9호
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• pp.813-826
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• 2018

최근 기후변동성으로 유발되는 불안정한 기상상태를 효과적으로 관측하고자 레이더가 도입되고 있다. 레이더는 경험식으로 산정된 Z-R 관계식을 통하여 레이더 강우량을 제시하게 된다. 이 과정에서 레이더 강우량은 필연적으로 지상에 도달하는 실제 강우량과는 정량적 오차가 발생하게 된다. 본 연구는 확률통계학적 방법론을 이용하여 Z-R 관계식 매개변수 산정과정에서 우리나라의 강우특성을 고려함과 동시에 Z-R 관계식 매개변수의 불확실성을 정량적으로 제시하고자 한다. 강우의 계절성을 고려하여 Z-R 관계식 매개변수를 추정하는 과정에서 Bayesian 추론기법을 도입하여 생산된 레이더 강우량은 기존의 Z-R 관계식에 비하여 개선된 통계적 효율기준을 제시하였다. 따라서 Bayesian 추론기법을 활용한 Z-R 관계식 매개변수 산정은 정량적으로 신뢰성 있는 고해상도 강우정보의 생산은 고도화된 수문해석 및 기상예보 지원을 가능케 할 것으로 판단된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권12호
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• pp.1602-1610
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• 2004

다양한 유전체 프로젝트로 말미암아 엄청난 서열 데이타들이 쏟아지고, 이에 따라 핵산 및 단백질 수준의 서열 데이타 분석이 매우 중요하게 인식되고 있다. 특히 최근에는 단백질이 단순하게 개별적인 기능을 가진 독립적인 요소가 아닌 전체 단백질 상호작용 네트워크 상에서 다른 객체들과 유기적인 관계를 갖으며 나름대로의 중요한 역할을 수행하고 있다는 점에 초점을 맞추어 연구가 진행되고 있다. 특히 단백질 상호작용 관계 분석을 위해서는 실제로 상호작용이 일어나는 도메인 모듈 정보가 아주 중요하게 작용하는데, 본 논문에서는 이러한 점을 고려하여 우리가 개발한 단백질 기능 및 상호작용 분석을 위한 PIVS(Protein-protein interaction Inference and Visualization System)에 대해 소개하고 있다 PIVS는 기존의 단백질 상호작용 데이타베이스들을 합쳐서 통합 데이타베이스를 생성하고, 다양한 전처리 과정으로 통합 데이타베이스 서열의 기능 및 주석 정보를 추출하여 로컬 데이타베이스화 하였다. 그리고 특히 단백질 상호작용 관계 분석을 위해 중요하게 작용하는 도메인 모듈 정보들을 추출하여 로컬 데이터베이스를 구축하였고, 기존의 단백질 상호작용 관계 데이타를 이용하석 도메인 사이의 상호작용 관계 정보도 수집하여 분석하였다. PIVS는 단백질의 종합적인 분석 정보, 즉, 기능 및 주석, 도메인, 상호작용 관계 정보 등을 손쉽고 편리하게 얻고자 하는 사용자에게 매우 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 한국항행학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.804-809
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• 2013

현재 구축되어 있는 반도체 공정에서의 상태감시 시스템은 센서 데이터를 수동으로 수집하는 방식으로써 복합 장애 검출이나 실시간 감시에서 한계가 존재한다. 본 논문에서는 영역 온톨로지를 구성하여 시간에 따른 관계망을 형성하는 상황인지 알고리즘을 설계하고 이를 통해 반도체 공정에서 위험요소가 발견되는 부분에 대해서 이벤트를 생성하여 사용자에게 서비스하는 시스템을 제안하며, 이를 구현하기 위해 상황 추론을 위한 다중센서 노드를 설계하고 이를 실험하였다. 실험 결과, 다수의 수집된 데이터에서 시간에 대한 관계가 형성된 내용에 대해서는 시간적 규칙추론이 적용된 이벤트가 발생하였으며 오작동 및 외부의 시간적 요인에서 발생되는 이벤트는 Log로만 데이터를 제공하는 것을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권5호
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• pp.148-154
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• 2008

미래 유비쿼터스 컴퓨팅은 언제 어디서나 지능형 모바일 단말들이 자율적으로 서비스를 제공받을 수 있는 유비쿼터스 지능 공간을 필요로 한다. 이러한 지능 공간의 자율적 구성을 위해 지능 공간에 속한 각 모바일 단말들은 다양한 소스로부터 컨텍스트(Conte박 상황) 정보를 수집하고 컨텍스트 정보로부터 유용한 정보를 추론할 수 있어야 한다. 특히 다양한 유비쿼터스 지능 공간으로부터 수집하고 컨텍스트 정보의 모호성을 극복하고 보다 정확한 상황 인지를 통한 지능형 서비스를 제공하기 위해서는 컨텍스트에 대한 표준 분류 기법(taxonomy) 및 분류된 컨텍스트 정보를 기반으로 하는 추론 기술이 요구된다. 이를 위해 기존의 유비쿼터스 지능 공간에 관련된 대부분의 기존의 연구들에서는 상황 인지 서비스 제공을 위해 CLIPS나 JESS와 같은 규칙 기반 추론 엔진이 주로 사용되고 있다. 그러나 기존의 추론 엔진들은 리소스가 제한된 모바일 단말에서 사용되기에는 한계를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 모바일 단말을 위한 자율적인 상황인지 서비스를 제공하기 위한 경량 추론 엔진을 설계하고 구현하는 것을 목적으로 한다. 개발된 추론 엔진은 휴대폰이나 PMP, 네비게이션 둥과 같은 개인형 모바일 단말에서 자율적인 상황인지 기반 서비스를 제공하기 위해 사용될 수 있다. 또한, 계층적 분류체계(taxonomy) 정보를 활용함으로써 일반적인 룰(general rule) 또는 구체적인 룰(specific rule)의 선택적인 구성을 통해 다양한 수준의 컨텍스트가 실시간으로 수집되는 상황인지 컴퓨팅에서의 효율적인 상황인지 서비스의 구현을 지원한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제26권6호
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• pp.732-742
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• 2006

이 연구는 우리 나라 여학생들에게 취약한 과학 학습의 특징을 파악하고 개선 방향을 제시하기 위한 목적을 가진다. TIMSS 2003 과학 공개 문항 95개를 분석한 결과, 우리 나라 여학생들에게 유리한 문항은 추론과 분석 관련 문항, 아주 어렵거나 아주 쉬운 문항, 이미 학교에서 학습한 문항, 순수 과학적 상황의 문항 등이었다. 우리 나라 여학생들은 개념 이해나 사실적 지식 관련 문항에서 취약했는데, 여학생에게 유리한 추론과 분석 문항 중에서도 과학 지식이 개입될 경우 여학생에게 불리하게 작용했다. 정답율에 있어서도 정답율 80% 이상을 받은 쉬운 문항 또는 정답율이 20% 미만인 어려운 문항에서 여학생들이 상대적으로 유리했다. 한편, 학교 과학 교육의 과정에서 학습하지 않은 내용의 문항에서 남학생에 비해 현저하게 낮은 정답율을 보였는데, 이는 여학생들이 과학에 대한 전반적인 관심과 흥미 부족에서 기인할 수 있다. 또한, 여학생들은 상황적 지식보다는 탈상황적 지식에서 강해 과학에 대한 진정한 의미의 지식을 남학생보다 덜 갖추고 있음도 드러났다. 문항 분석 결과를 바탕으로, 여학생을 배려하는 과학 교육으로 개선되기 위해서 우선 여학생들도 학교 밖에서 이루어지는 일상생활에서 자연스럽게 과학을 경험할 수 있는 분위기를 조성하고, 여학생에게 취약한 과학 개념에 대한 교수-학습 프로그램을 개발해야 하며, 과학 교육에서 의 성 차이 쟁점을 교육 과정 개편이나 교사 교육 과정에 적극적으로 반영해야 할 것을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.117-126
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• 2005

본 논문에서는 상황인식(Context Awareness)에 필수적인 정보인 사용자의 활동을 감지하고 인식하기 위한 무선 생체신호처리 시스템과 퍼지추론에 의한 사용자의 눕기, 앉기, 걷기, 뛰기의 상황을 인식하는 방안을 제안한다. 제안된 방법에서는 지속적인 동작관찰과 사용자의 생체운동량 및 운동패턴을 측정하기 위하여 가속도 센서인 ADXL 202JE를 사용하였다. 측정된 데이터를 RF(Radio Frequency)로 상황인식 서버에 전송하여 퍼지추론 방법으로 사용자의 상황인식(눕기, 앉기, 걷기, 뛰기)을 하였다. 실험결과 Longitudinal Accelometer Average Value의 크기데이터 만으로는 사용자가 뛰고 걷는 행동상태 판단에 어려움이 있었으며, 임의의 블록에 대한 L.A.A의 분산은 걷고 뛰는 행동 판단에 유용하게 이용될 수 있음을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권2B호
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• pp.232-243
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• 2010

본 논문에서는 다양한 생체신호들을 이용하여 심리상태와 생체정보를 판별하고, 외부환경 정보와 함께 이용자의 현재 상황을 인식하여 그에 맞는 적절한 서비스를 제공하는 생체정보기반 상황인식시스템(Bio-Signal Context aware system :BSC)을 설계하고 구현한다. 본 논문에서 구현한 생체정보기반 상황인식시스템은 센서를 통하여 측정된 뇌파(EEG), 심전도(ECG), 피부전도도(GSR) 등의 생체신호들로부터 특징들을 추출하고 분석하였으며, 분석된 결과를 입력받아 평온, 집중, 긴장, 우울의 네 가지 심리상태를 판별하였다. 판별된 심리상태의 결과와 함께 심박변이도(HRV), 피부전도도, 체온 등의 생체신호로부터 분석된 생체 상황정보, 그리고 외부 환경의 상황정보로부터 이용자의 현재 상황을 추론하고 인식하여 현재 생체 상황에 맞는 적절한 서비스를 제공하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권9호
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• pp.1779-1785
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• 2018

본 연구에서는 사물인터넷 기술을 이용하는 스마트 웨어러블 기기의 상황인식 기능을 향상시키기 위하여 센서부의 이벤트 데이터에 대한 오차 보정 방안을 제안하였다. 스마트 기기를 통한 상황인식에서 기기의 특성상 필수적인 상황 정보 센싱을 함에 있어서 오차가 불가피하게 발생하고, 이는 예측 성능을 저하시키는 요인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 칼만필터의 오류보정 알고리즘을 적용하여 스마트기기의 3축 가속도 센서에서 입수되는 신호 값을 보정하였다. 결과적으로 시계열 데이터를 이루는 3축 가속도 센서가 감지하여 보고하는 데이터에 대한 처리 과정에서 발생하는 오차를 칼만필터를 통하여 효과적으로 제거할 수 있었다. 이 연구가 차후 개발되어질 실시간 상황인지 시스템의 성능을 향상시켜 줄 수 있을 것이라 기대한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권9호
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• pp.1803-1810
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• 2018

사물인터넷 기술을 활용하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 사물인터넷을 활용하는 스마트 웨어러블 기기의 상황인식 기능을 향상시키기 위하여 센서부의 이벤트 데이터에 대한 잡음 제거방안을 제안하였다. 본 연구에서는 저역필터를 이용함으로써 비정상적으로 측정된 값에 대한 감쇠를 유도하고 센서의 이벤트 데이터를 이용한 상황 인지에서 유익을 얻을 수 있었다. 스마트 폰과 스마트워치에 기본 내장되어 있는 3축 가속도 센서가 감지하여 보고한 이벤트 데이터를 활용하여 검증한 결과 비정상적으로 과도하게 측정되어 입수된 잡음 값에 대한 값에 대한 감쇠처리를 실행할 수 있었다. 이와 같이 잡음이 제거된 값의 패턴을 분석함으로서 실시간 상황인식에 필요한 다양한 패턴 자료를 얻을 수 있었다.