• 한국인공지능학회지
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• 제6권2호
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• pp.11-15
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• 2018

Breast cancer is one of the leading causes of cancer related death among women. So prediction of overall survival status is important into decided in adjuvant treatment. Deep belief network is a kind of artificial intelligence (AI). We intended to construct prediction model by deep belief network using associated clinicopathologic factors. 103881 cases were found in the Korean Breast Cancer Registry. After preprocessing of data, a total of 15733 cases were enrolled in this study. The median follow-up period was 82.4 months. In univariate analysis for overall survival (OS), the patients with advanced AJCC stage showed relatively high HR (HR=1.216 95% CI: 0.011-289.331, p=0.001). Based on results of univariate and multivariate analysis, input variables for learning model included 17 variables associated with overall survival rate. output was presented in one of two states: event or cencored. Individual sensitivity of training set and test set for predicting overall survival status were 89.6% and 91.2% respectively. And specificity of that were 49.4% and 48.9% respectively. So the accuracy of our study for predicting overall survival status was 82.78%. Prediction model based on Deep belief network appears to be effective in predicting overall survival status and, in particular, is expected to be applicable to decide on adjuvant treatment after surgical treatment.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권9호
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• pp.103-108
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• 2019

The purpose of this study is to identify the factors that may affect the 5-year survival of colon cancer through network model and to use it as a clinical decision supporting system for colorectal cancer patients. This study was conducted using data from 2,540 patients who underwent colorectal cancer surgery from 1996 to 2018. Eleven factors related to survival of colorectal cancer were selected by consulting medical experts and previous studies. Analysis was proceeded from the data sorted out into 1,839 patients excluding missing values and outliers. Logistic regression analysis showed that age, BMI, and heart disease were statistically significant in order to identify factors affecting 5-year survival of colorectal cancer. Additionally, a correlation analysis was carried out age, BMI, heart disease, diabetes, and other diseases were correlated with 5-year survival of colorectal cancer. Sex was related with BMI, lung disease, and liver disease. Age was associated with heart disease, heart disease, hypertension, diabetes, and other diseases, and BMI with hypertension, diabetes, and other diseases. Heart disease was associated with hypertension, diabetes, hypertension, diabetes, and other diseases. In addition, diabetes and kidney disease were associated. In the correlation analysis, the network model was constructed with the Network Correlation Coefficient less than p <0.001 as the weight. The network model showed that factors directly affecting survival were age, BMI levels, heart disease, and indirectly influencing factors were diabetes, high blood pressure, liver disease and other diseases. If the network model is used as an assistant indicator for the treatment of colorectal cancer, it could contribute to increasing the survival rate of patients.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권6호
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• pp.1189-1198
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• 2015

글로벌 금융 위기 발생으로 헤지펀드의 영향력이 증가하면서 헤지펀드의 위험도와 생존여부를 가늠할 새로운 접근법이 필요하게 되었다. 본 연구에서는 헤지펀드의 데이터를 입력값으로 하는 퍼지신경망 모형을 통해 헤지펀드의 생존여부를 예측한다. 헤지펀드의 데이터는 그 변수가 불명확하고 내재적인 불확실성을 가지고 있어 생존 여부의 경계를 설정하는데 어려움이 있다. 따라서 생존 여부를 소속정도로 평가하여 불확실성을 모사할 수 있는 퍼지신경망 모형을 적용하여 예측하고 정확도를 평가한다. 또한 다른 인공지능 방법론들을 이용하여 평가한 결과와 제시한 모형의 성과를 비교하여 그 차이점을 확인한다. 본 연구의 실험결과를 통해 퍼지신경망 모형의 예측력을 확인했으며, 향후 투자자들이 헤지펀드 투자에 대한 의사를 결정하는데 도움을 줄 것으로 기대한다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권4호
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• pp.747-752
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• 2020

지역 모니터링에 사용되는 센서 네트워크는 광범위한 지역에 설치되므로, 시스템의 유지 관리가 문제가 되어 왔다. 이 연구에서는 로봇을 이용하여 센서 네트워크에 에너지를 공급하는 시스템을 제시하고, 센서 네트워크의 에너지 소모율, 로봇의 에너지 전달률, 로봇의 이동 거리 등을 변수로 하여 센서 네트워크의 유지 조건을 규명하였다. 수식을 이용한 수치 검증과 로봇 충전 시뮬레이션 검증을 통해, 도출된 시스템 유지 조건이 타당함을 보이고, 실제 충전 실험을 통해 로봇을 이용한 센서 네트워크 유지 관리 방법의 실현 가능성을 검증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.297-299
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• 2022

악성 뇌교종은 예후가 매우 나쁜 질병으로 평균 생존 기간은 6개월에서 14개월 사이로 보고되어 있다. 따라서 악성 뇌교종을 가진 환자들에게는 정확한 예후 예측이 요구된다. 본 논문에서는 악성 뇌교종을 가진 환자의 예후와 연령을 동시에 예측하는 합성곱 신경망 모델을 제안한다. 악성 뇌교종의 영상 특성을 효과적으로 파악할 수 있는 네 가지 자기공명영상인 T1, T1-contrast enhanced, T2, fluid-attenuated inversion recovery 영상을 입력 데이터로 이용하였다. 예후 예측에 가장 중요한 환자의 연령을 고려함으로써 신경망 모델의 예후 예측 성능이 높아질 것으로 기대된다. 학습된 모델을 검증 데이터에 적용한 결과 환자의 예후와 연령의 피어슨 상관계수가 각각 0.1748, 0.3056으로 나타난 것을 확인하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제33권1호
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• pp.1-7
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• 2012

Hemorrhagic shock is a common cause of death in emergency rooms. Early diagnosis of hemorrhagic shock makes it possible for physicians to treat patients successfully. Therefore, the purpose of this study was to select an optimal survival prediction model using physiological parameters for the two analyzed periods: two and five minutes before and after the bleeding end. We obtained heart rates, mean arterial pressures, respiration rates and temperatures from 45 rats. These physiological parameters were used for the training and testing data sets of survival prediction models using an artificial neural network (ANN) and support vector machine (SVM). We applied a 5-fold cross validation method to avoid over-fitting and to select the optimal survival prediction model. In conclusion, SVM model showed slightly better accuracy than ANN model for survival prediction during the entire analysis period.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권6호
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• pp.1013-1021
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• 2020

악성코드 저자 식별은 알려진 악성코드 저자의 특징을 이용하여 알려지지 않은 악성코드의 저자 특징과 비교를 통해 악성코드를 식별하기 위한 연구 분야이다. 바이너리를 이용한 저자 식별 방법은 실질적으로 배포된 악성코드를 대상으로 수집 및 분석이 용이하다는 장점을 갖으나, 소스코드를 이용한 방법보다 특징 활용 범위가 제한된다. 이러한 한계점으로 인해 다수의 저자를 대상으로 정확도가 저하된다는 단점을 갖는다. 본 연구는 바이너리 저자 식별에 한계점을 보완하기 위하여 '바이너리로부터 의미론적 특징 정의'와 '서바이벌 네트워크 개념을 이용한 중복 특징에 대한 허용 범위 정의' 방법을 제안한다. 제안한 방법은 바이너리 정보로부터 Opcode 기반의 그래프 특징을 정의하며, 서바이벌 네트워크 개념을 이용하여 저자별 고유 특징을 선택할 수 있는 허용범위를 정의하는 것이다. 이를 통해 저자별 특징 정의 및 특징 선택 방법을 하나의 기술로 정의할 수 있으며, 실험을 통해 선행연구보다 5.0%의 정확도 향상과 함께 소스코드 기반 분석과 동일한 수준의 정확도 도출이 가능함을 확인할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.3772-3778
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• 2010

최근 정부는 기업의 저고용 고효율 전략에 의해서 야기되는 고용환경의 불균형을 타개하기 위해, 사회적 기업 육성법 제정(2007년)을 통해 사회적 기업의 설립을 장려하고 있다. 뿐만 아니라 전 세계적으로도 미국의 로버츠재단, 영국의 Social Firms, EMES European Research Network 등이 중심이 되어 사회적 기업의 생존전략과 사회적 자본 활용을 통한 발전모형을 연구모색하고 있다. 그래서 본 연구에서는 Granovetter Mark, Burt Ronald, Coleman James, Peter Witt, Andreas Schroeter, Christin Merz, Helen Haugh 등의 선행연구결과를 참고하여 독립변수로 사회적기업 구성원의 네트워크 다양성과 네트워크 강도가, 종속변수인 기업생존, 고용증대, 매출증대, 권한위임에 정(+)의 관계가 있는지를 국내 사회적 기업을 대상으로 실증 분석하는 것에 연구목적이 있다. 본 연구의 조사대상은 2009년 현재 국내의 295개 사회적 기업 중 전문가의 추천을 받은 25개 회사의 구성원들을 대상으로 이루어졌으며, 요인분석, 타당성, 신뢰성, 상관관계 등의 분석절차에서 SPSS 12.0을 이용하여 가설검증은 다중회귀분석을 실시하였다. 검증결과, 기업생존, 고용증대, 매출증대, 권한위임의 전 발전과정에서 네트워크가 절대적으로 필요하다. 특히, 기업생존을 위해서는 구성원의 네트워크 강도에 관련된 요인을, 매출증대를 위해서는 구성원의 네트워크 다양성에 관련된 요인을 각각 잘 관리하고 유지 발전시켜야 함을 살펴볼 수 있었다. 끝으로 연구결과가 국내의 많은 회사나 비영리법인, 사회단체에서 사회적 기업의 창업 준비 중인 경우 계속기업으로 발전해가기 위한 사회적 자본활용 전략안 모색에 큰 시사점을 줄 수 있다고 생각한다.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제32권3호
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• pp.365-377
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• 2022

Mammalian target of rapamycin (mTOR) is a serine-threonine kinase member of the cellular phosphatidylinositol 3-kinase (PI3K) pathway, which is involved in multiple biological functions by transcriptional and translational control. mTOR is a downstream mediator in the PI3K/Akt signaling pathway and plays a critical role in cell survival. In cancer, this pathway can be activated by membrane receptors, including the HER (or ErbB) family of growth factor receptors, the insulin-like growth factor receptor, and the estrogen receptor. In the present work, we congregated an electronic network of mTORC1 built on an assembly of data using natural language processing, consisting of 470 edges (activations/interactions and/or inhibitions) and 206 nodes representing genes/proteins, using the Cytoscape 3.6.0 editor and its plugins for analysis. The experimental design included the extraction of gene expression data related to five distinct types of cancers, namely, pancreatic ductal adenocarcinoma, hepatic cirrhosis, cervical cancer, glioblastoma, and anaplastic thyroid cancer from Gene Expression Omnibus (NCBI GEO) followed by pre-processing and normalization of the data using R & Bioconductor. ExprEssence plugin was used for network condensation to identify differentially expressed genes across the gene expression samples. Gene Ontology (GO) analysis was performed to find out the over-represented GO terms in the network. In addition, pathway enrichment and functional module analysis of the protein-protein interaction (PPI) network were also conducted. Our results indicated NOTCH1, NOTCH3, FLCN, SOD1, SOD2, NF1, and TLR4 as upregulated proteins in different cancer types highlighting their role in cancer progression. The MCODE analysis identified gene clusters for each cancer type with MYC, PCNA, PARP1, IDH1, FGF10, PTEN, and CCND1 as hub genes with high connectivity. MYC for cervical cancer, IDH1 for hepatic cirrhosis, MGMT for glioblastoma and CCND1 for anaplastic thyroid cancer were identified as genes with prognostic importance using survival analysis.

• IMMUNE NETWORK
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• 제10권5호
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• pp.153-163
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• 2010

Background: In addition to TCR and costimulatory signals, cytokine signals are required for the differentiation of activated CD8 T cells into memory T cells and their survival. Previously, we have shown that IL-12 priming during initial antigenic stimulation significantly enhanced the survival of activated CD8 T cells and increased the memory cell population. In the present study, we analyzed the mechanisms by which IL-12 priming contributes to activation and survival of CD8 T cells. Methods: We observed dramatically decreased expression of CD43 in activated CD8 T cells by IL-12 priming. We purified $CD43^{lo}$ and $CD43^{hi}$ cells after IL-12 priming and analyzed the function and survival of each population both in vivo and in vitro. Results: Compared to $CD43^{hi}$ effector cells, $CD43^{lo}$ effector CD8 T cells exhibited reduced cytolytic activity and lower granzyme B expression but showed increased survival. $CD43^{lo}$ effector CD8 T cells also showed increased in vivo expansion after adoptive transfer and antigen challenge. The enhanced survival of $CD43^{lo}$ CD8 T cells was also partly associated with CD62L expression. Conclusion: We suggest that CD43 expression regulated by IL-12 priming plays an important role in differentiation and survival of CD8 T cells.