• 인지과학
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• 제20권1호
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• pp.79-107
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• 2009

공간, 시간적 환경정보를 함께 저장하는 일화기억(episodic memory)은 알츠하이머병에 의해 손상될 뿐만 아니라 일반 노화과정에서도 손상될 수 있다. 본 연구의 목적은 인지기능인 일화기억을 내적회상 기법을 사용하여 평가함으로써 초기 알츠하이머성 치매 환자의 일화기억을 분석하고 평가하는 것이다. 따라서 본 연구에서는 사진이나 동영상처럼 뇌에 투사되는 피시험자 자신의 과거를 직접 회상한 이미지(the mental image)를 분석하는 새로운 방법을 사용하였다. 초기 알츠하이머성 치매환자3명, 경도 우울증 환자 1명, 대조를 위한 건강한 노인 2명에게 검사 당일로부터 하루, 일주일, 한달 전 그리고 원과거(remote)에 있었던 일을 회상하게 하였다. 회상된 이미지 안에서의 감정상태, 이미지의 색, 사건 발생 순서 등의 중점을 두고 피시험자의 응답을 분석하였다. 순행성기억(anterograde memory) 손상을 관찰하고자 피시험자에 그들이 검사 당시 재현한 모든 이미지를 검사 다음날 다시 상기하도록 요구하였다. 3명의 환자군 모두 회상한 이미지들 사건 발생순서에 맞게 정리하는데 실패하였다. 이들은 대조군과 같은 수의 이미지를 회상해 내었지만, 색이 선명하지 않고 사진과 같은 정적인 이미지를 회상하였다. 이러한 결과는 초기 치매환자가 최근기억(recent memory)을 화상 하는데 일차적으로 손상이 있을 시사하며, 또한 의미기억의 양적인 손상보다 질적 손상이 먼저 발생함을 보여주었다.

• 융합정보논문지
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• 제10권10호
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• pp.1-8
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• 2020

최근 몇 년 동안 기업이 수행하는 비즈니스 활동에서 생성된 데이터를 기반으로 하는 기술이 비즈니스 성공의 열쇠로 부상함에 따라 대체 데이터에 대한 저장, 관리 및 검색 기술에 대한 필요성이 대두되었다. 기존 빅 데이터 플랫폼 시스템은 대체 데이터인 비정형 데이터를 처리하기 위해 실시간으로 생성된 대량의 데이터를 지체 없이 로드하고 중복 데이터 발생 시 서로 다른 스토리지의 중복 제거 시스템을 활용하여 스토리지 공간을 효율적으로 관리해야 한다. 본 논문에서는 빅 데이터의 특성을 고려하여 쿠쿠 해싱 필터 기법의 유사도를 이용한 다중 계층 분산 데이터 중복 제거 프로세스 시스템을 제안한다. 가상 머신 간의 유사성을 쿠쿠 해시로 적용함으로써 개별 스토리지 노드는 중복 제거 효율성으로 성능을 향상시키고 다중 레이어 쿠쿠 필터를 적용하여 처리 시간을 줄일 수 있다. 실험 결과 제안한 방법은 기존 블룸 필터를 이용한 중복 제거 기법에 의해 8.9%의 처리 시간 단축과 중복 제거율이 10.3% 높아짐을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.65-82
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• 2015

최근 경제적 사회적 부가가치를 창출할 수 있는 유망분야를 선정하여 국가 전략 및 정책 수립 시 반영하기 위해 미래 핵심 이슈를 발견하고 트렌드를 분석하는 것에 대한 관심이 급증하고 있다. 기존에는 미래의 핵심 기술이나 이슈를 발견하고 트렌드 분석을 통해 미래유망분야를 선정하는 연구를 위해 문헌 조사 또는 전문가 평가와 같은 정성적 연구방법이 사용되어 왔다. 그러나 이 연구방법은 대량의 정보로부터 결과를 도출하는데 많은 시간과 비용이 소요될 뿐만 아니라 전문가의 주관적인 가치가 반영될 가능성이 존재한다. 이와 같은 한계점을 보완하고자 최근 국토교통, 안전, 정보통신기술 등 다양한 분야에서 미래유망분야를 선정하기 위하여 정성적 연구방법에 텍스트 마이닝과 같은 정량적 연구방법을 상호 보완적으로 활용하는 방식으로 트렌드 분석을 수행하는 연구 방법론의 패러다임 변화가 시도되고 있다. 본 연구는 항공산업 전반적인 분야에 빅데이터 분석 방법인 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 항공 분야의 연구동향을 파악하고 미래유망분야를 전망하였다. 텍스트 마이닝 기법 중하나인 토픽 분석을 이용하여 항공산업 전반적인 분야의 문서 집합 내 잠재된 토픽을 추출하고, 연도별로 핵심 토픽의 추이를 분석하였다. 분석 결과 항공산업의 미래유망분야로 항공안전정책, 항공운임(저가항공), 그리고 친환경 고연비 연료가 도출되었다. 본 연구결과는 분석 대상을 논문에 한정하여 수행하였다는 한계점이 존재하나, 항공산업 분야의 핵심 이슈를 도출하기 위하여 텍스트 마이닝 기반의 트렌드 분석에 대한 활용가능성을 제시하고, 미래유망분야를 선정하기 위한 정량적인 분석 방법론의 전형을 마련하였다는 점에서 의의가 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권1호
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• pp.11-19
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• 2012

대기중의 꽃가루는 생물학적으로 발생하는 자연현상이며, 꽃가루 입자 자체는 태양복사전달과정에 영향을 미치며, 시정을 악화시키는 등 대기환경을 저해하고, 건강문제에 부정적인 영향을 주기도 한다. 꽃가루에 대한 연구는 주로 꽃가루의 이동과 확산, 그리고 건강에 미치는 영향에 대해 이루어져 왔으나 대기 에어러솔로서 광학적 특성 및 기후변화에 미치는 영향에 대한 연구는 아직 미비하다. 본 연구의 목적은 대기 중에서 꽃가루의 시간적 및 수직적 분포를 분석하는 것과 꽃가루의 증가로 인한 대기 에어러솔 광학적 특성변화를 분석하는 것으로서, 광주지역에서 고농도의 꽃가루 현상이 발생한 2009년 5월 5일부터 5월 7일 까지 라이다(Lidar)와 Cimel 선포토미터(sunphotometer)를 이용한 집중 관측을 수행하였다. 꽃가루는 주로 일출 후 대기 중에서 관측되기 시작하여 정오경에 대기경계층 고도 이하 (<약 1.5 km)까지 분포하다 일몰 후 사라지는 일변화를 보였으며, 꽃가루의 일평균 광학적 두께는 5, 6, 그리고 7일에 각각 0.036, 0.021, 그리고 0.019로 전체 대기 에어러솔에서 꽃가루가 차지하는 비율은 1 - 16 %로 정오경에 가장 높은 비율을 보였다. 이러한 연구결과를 살펴볼 때, 봄 철의 높은 꽃가루 농도는 대기 에어러솔의 주요한 요소로 작용할 수 있으며, 위성, 선포토미터 등의 원격 탐사 장비를 이용한 대기 에어러솔 관측 시 영향을 고려해야 할 요소임을 증명하였다.