• International Journal of Industrial Entomology and Biomaterials
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• 제19권2호
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• pp.249-253
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• 2009

Raily ecorace of Indian tasar silkworm is wild in nature and distributed abundantly in dense deciduous forest on Shorea robusta (Sal) in Bastar ($17^{\circ}4'$ and $20^{\circ}34'$ N, $80^{\circ}15'$ and $82^{\circ}15'$ E and altitude ranging from 150 to 1200 mMSL) forest ranges of Chhattisgarh, India. It is represented by about 20 populations. Out of those, eleven populations showed intra- as well as inter- population variability based on phenotypic expression and also in major economic traits viz. cocoon weight, shell weight, filament length and denier. Genetic diversity in these eleven populations was studied using Inter-Simple Sequence Repeat (ISSR) markers. The band profiles generated with eight ISSR primers have depicted variation in band size. All the primers exhibited polymorphism which is an indicative of the genetic variation in individual Raily silkworm. Among the populations, total polymorphism recorded was 76%. The population genetic aspects assessed through POPGENE software package are discussed in the paper. Nei's gene diversity (h) ranged from 0.194 to 0.337 exhibiting high heterozygosity. Relevance of the present study is of high significance in formulating conservation strategies and sustainable utilization of the economically important Raily ecorace of Antheraea mylitta.

• 대한물리의학회지
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• 제9권1호
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• pp.1-10
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• 2014

PURPOSE: The purpose of this study was to investigate the effects of flexible derotator of femur orthosis (FDO) during treadmill gait training on the quadriceps-angle (Q-angle), lateral pelvic tilt, gait speed, and number of steps in children with cerebral palsy. METHODS: Seven children with cerebral palsy who had rotational deformity of the lower extremities participated in this study. We used single group repeated measure design. The procedure consisted of baseline phase, intervention phase, and post-intervention phase. The baseline phase consisted of stretching and strengthening exercise and treadmill gait training without FDO. The treatment phase not only included the same procedures as those for baseline, but also included FDO during treadmill gait training. Postural alignment of the lower extremities was assessed with the Q-angle, and lateral pelvic tilt using the Dartfish software program. A 10-m walk test was used to evaluate gait speed and number of steps. RESULTS: For postural alignment, there was significant differences after the application of FDO (p<.05). For gait ability, there was significant differences in all phases (p<.01). CONCLUSION: These finding suggest that the application of FDO during treadmill gait training had a positive effect on the improvement of postural alignment and gait ability in children with cerebral palsy having rotational deformity.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권5호
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• pp.325-334
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• 2008

자동 문서 범주화란 문서의 내용에 기반하여 미리 정의되어 있는 범주에 문서를 자동으로 할당하는 작업이다. 자동 문서 범주화에 관한 기존의 연구들은 지도 학습 기반으로서, 보통 수작업에 의해 범주가 할당된 대량의 학습 문서를 이용하여 범주화 작업을 학습한다. 그러나, 이러한 방법의 문제점은 대량의 학습 문서를 구축하기가 어렵다는 것이다. 즉, 학습 문서 생성을 위해 문서를 수집하는 것은 쉬우나, 수집된 문서에 범주를 할당하는 것은 매우 어렵고 시간이 많이 소요되는 작업이라는 것이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 준지도 학습 기반의 자동 문서 범주화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 범주가 할당되지 않은 말뭉치와 각 범주의 핵심어만을 사용한다. 각 범주의 핵심어로부터 문맥간의 유사도 측정 기법을 이용한 부스트래핑(bootstrapping) 기법을 통하여 범주가 할당된 학습 문서를 자동으로 생성하고, 이를 이용하여 학습하고 문서 범주화 작업을 수행한다. 제안된 기법은 학습 문서 생성 작업과 대량의 학습 문서 없이 적은 비용으로 문서 범주화를 수행하고자 하는 영역에서 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권4호
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• pp.145-152
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• 2020

기계독해는(Machine reading comprehension) 사용자 질의와 관련된 문서를 기계가 이해한 후 정답을 추론하는 인공지능 자연어처리 태스크를 말하며, 이러한 기계독해는 챗봇과 같은 자동상담 서비스에 활용될 수 있다. 최근 자연어처리 분야에서 가장 높은 성능을 보이고 있는 BERT 언어모델은 대용량의 데이터를 pre-training 한 후에 각 자연어처리 태스크에 대해 fine-tuning하여 학습된 모델로 추론함으로써 문제를 해결하는 방식이다. 본 논문에서는 BERT기반 특허상담 기계독해 태스크를 위해 특허상담 데이터 셋을 구축하고 그 구축 방법을 소개하며, patent 코퍼스를 pre-training한 Patent-BERT 모델과 특허상담 모델학습에 적합한 언어처리 알고리즘을 추가함으로써 특허상담 기계독해 태스크의 성능을 향상시킬 수 있는 방안을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법을 사용하여 특허상담 질의에 대한 정답 결정에서 성능이 향상됨을 보였다.

• Archives of Plastic Surgery
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• 제42권6호
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• pp.695-703
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• 2015

Background It is still difficult to prevent partial or full-thickness flap necrosis. In this study, the effects of a cream containing menthol and methyl salicylate on the viability of random-pattern skin flaps were studied. Methods Forty female Sprague-Dawley rats were divided into two equal groups. Caudally based dorsal random-pattern skin flaps were elevated, including the panniculus carnosus. In the study group, 1.5 mL of a cream containing menthol and methyl salicylate was applied to the skin of the flap, and saline solution (0.9%) was used in the control group. Upon completion of the experiment, flap necrosis was analyzed with imaging software and radionuclide scintigraphy. Histopathological measurements were made of the percentage of viable flaps, the number of vessels, and the width of the panniculus carnosus muscle. Results According to the photographic analysis, the mean viable flap surface area in the study group was larger than that in the control group (P=0.004). According to the scintigrams, no change in radioactivity uptake was seen in the study group (P>0.05). However, a significant decrease was observed in the control group (P=0.006). No statistically significant differences were observed between the groups in terms of the percentage of viable flaps, the number of vessels, or the width of the panniculus carnosus muscle (P>0.05). Conclusions Based on these results, it is certain that the cream did not reduce the viability of the flaps. Due to its vasodilatory effect, it can be used as a component of the dressing in reconstructive operations where skin perfusion is compromised.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권7호
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• pp.949-958
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• 2004

본 연구는 대용량 훈련 데이타를 사용하는 얼굴 검출 분류기의 학습과정에서 새로운 데이터의 추가 학습이 가능한 새로운 방법을 제안한다. 추가되는 데이타로부터 새로운 정보를 학습하여 이미 습득된 기존의 지식을 갱신하는 것이 점진적 학습의 목표이다. 이러한 학습 기법에 기반한 분류기의 설계에서는 최종 분류기가 전체 훈련 데이타 집합의 특성을 반영하는 것이 매우 중요한 문제이다. 제안하는 알고리즘은 최적화된 최종 분류기 획득을 위하여 훈련 집합의 전역적인 특성을 대표하는 검증집합을 생성하고, 이 집단 내에서의 분류성능을 기준으로 중간단계 분류기들의 가중치를 결정한다. 각 중간단계 분류기는 개변 데이타 집합의 학습 결과로써 가중치 기반 결합 방식에 의해 최종 분류기로 구성된다. 반복적인 실험을 통해, 제안한 알고리즘을 사용하여 학습한 얼굴 검출 분류기의 성능이 AdaBoost 및 Learn＋＋기반의 분류기보다 우수한 검출 성능을 보임을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권10호
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• pp.705-712
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• 2013

능동적 학습(active learning)은 소수의 라벨 데이터로 구성된 훈련 집합이 주어진 경우에 분류기 학습에 가장 도움이 될 만한 언라벨드 데이터를 선택하여 전문가에 의한 라벨링을 통해 훈련 집합에 포함시키는 과정을 반복함으로써 분류기의 성능을 향상시키는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 워드 연결(ward's linkage)을 이용한 계층적 군집화(hierarchical clustering)를 바탕으로 한 능동적 학습 방법을 제안한다. 제안된 방법은 각 군집에서 적어도 하나의 샘플을 포함하도록 초기 훈련 집합을 능동적으로 구성하거나 또는 기존의 훈련 집합을 확장함으로써 전체 데이터 분포를 반영할 수 있게 한다. 기존의 능동적 학습 방법들 중 대부분은 초기 훈련 집합이 주어져 있을 경우를 가정하는 반면에 제안하는 방법은 초기 클래스 정보를 가진 훈련 데이터가 주어지지 않은 경우와 주어진 경우에 모두 적용 가능하다. 실험을 통하여 제안하는 방법이 비교 방법들에 비해 분류기 성능을 크게 향상시킬 수 있는 효과적인 데이터 선택을 수행함을 보인다.

• 사회복지연구
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• 제37호
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• pp.171-197
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• 2008

본 연구는 국민기초생활보장법 하의 조건부 수급자가 자활직업훈련 프로그램의 참여로 인해 임금이 향상되었는지에 관해 실증적으로 분석 하였다. 분석 자료로는 한국노동연구원에서의 자활사업 참여자를 대상으로 한 '자활대상자 직업훈련 실태'조사와 한국보건사회연구원에서 실시하는 2004년 '자활패널'조사 자료를 결합하여 '자활직업훈련 실태'조사의 응답자를 실험그룹으로'자활패널'을 비교그룹으로 구성하여 분석하였으며, 기존 연구의 통계적 취약점을 극복하기 위해 Propensity Score Matching 방법을 이용하여 자활직업훈련의 임금효과를 분석하였다. 분석 결과 자활직업훈련 참가자들이 그와 비슷한 특성을 가진 비교그룹에 비해서 약 12만원 정도 소득이 낮음을 확인함으로써, 이러한 부정적인 효과가 나타난 원인과 의미에 대해서 논의하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.213-220
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• 2024

본 논문에서는 WebAssembly(WASM)를 활용하여 디바이스와 엣지 클라우드 간의 Federated Learning을 수행하는 최적화 전략을 제안한다. 제안된 전략은 일부 학습을 디바이스에서 수행하고, 나머지 학습을 엣지 클라우드에서 수행하여 효율성을 극대화하는 것을 목표로 한다. 특히, GPU 메모리 세그먼트 간 데이터 이동과 연산 작업의 중첩을 최적화하여 전체 학습 시간을 줄이고 GPU 사용률을 향상시키는 방법을 수학적으로 설명하고 평가한다. 다양한 실험 시나리오를 통해 비동기 데이터 전송과 연산 중첩이 학습 시간을 단축하고 GPU 사용률을 향상시키며, 모델 정확도를 증가시킴을 확인하였다. 모든 최적화 기법을 적용한 시나리오에서 학습 시간이 47% 단축되었고, GPU 사용률은 91.2%로 향상 되었으며, 모델 정확도는 89.5%로 증가함을 확인하여 비동기 데이터 전송과 연산 중첩이 데이터 전송을 기다리는 GPU 유휴 시간을 줄이고, 병목 현상을 완화할 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 향후 Federated Learning 시스템의 성능 최적화에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

• 정보교육학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.161-171
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• 2014

우리나라 컴퓨터 교육은 2000년부터 컴퓨터 도구 활용위주로 시작되었고, 2005년부터는 문제해결과 프로그래밍 교육을 강조하였지만 잘 실시되지 않았다. 또한 2010년부터는 컴퓨터 교육을 의무적으로 실시하지도 않고 있다. 따라서 우리나라 컴퓨터 교육에 대한 교과 내용 체계는 아직도 명확하게 만들어지지 않고 있다. 미국과 영국은 미래 세대의 핵심 역량을 기르기 위해서 컴퓨터 교육을 실시하고, 컴퓨터 교육이 꼭 필요한 교과로 인식하여 새로운 교육 내용체계를 만들고 있다. 본 연구에서는 우리나라 컴퓨터 교과에서 필요한 기본 교과목으로 정보과학을 제안한다. 정보과학 교과는 초등학교 1학년부터 중학교까지 일관성 있게 학습할 수 있게 구성하였다. 정보 과학 교과의 세부 영역으로 컴퓨터 시스템, 소프트웨어 제작, 융합활동이다. 컴퓨터 시스템은 18개의 세부 영역으로 구성되고, 소프트웨어 제작은 11개의 세부 영역으로 구성되고, 융합 활동은 15개의 세부 영역으로 구성하였다. 본 연구 결과를 학생들의 학교생활 및 미래의 사회생활에서 꼭 필요한 핵심 역량을 양성하는 것으로 이용할 수 있다.