• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.139-147
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• 2019

A false alarm, which is an incorrect report of an emergency, could trigger an unnecessary action. The predictive maintenance framework developed in our previous work has a feature whereby a machine alarm is triggered based on sensor data evaluation. The sensor data evaluator performs three essential evaluation steps. First, it evaluates each sensor data value based on its threshold (lower and upper bound) and labels the data value as "alarm" when the threshold is exceeded. Second, it calculates the duration of the occurrence of the alarm. Finally, in the third step, a domain expert is required to assess the results from the previous two steps and to determine, thereby, whether the alarm is true or false. There are drawbacks of the current evaluation method. It suffers from a high false-alarm ratio, and moreover, given the vast amount of sensor data to be assessed by the domain expert, the process of evaluation is prolonged and inefficient. In this paper, we propose a method for automatic false-alarm labeling that mimics how the domain expert determines false alarms. The domain expert determines false alarms by evaluating two critical factors, specifically the duration of alarm occurrence and identification of anomalies before or while the alarm occurs. In our proposed method, Hierarchical Temporal Memory (HTM) is utilized to detect anomalies. It is an unsupervised approach that is suitable to our main data characteristic, which is the lack of an example of the normal form of sensor data. The result shows that the technique is effective for automatic labeling of false alarms in sensor data.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.331-337
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• 2014

컴퓨팅 패러다임이 클라우드 컴퓨팅으로 변화됨에 따라 보안 이슈가 더욱 더 중요하게 되었다. 컴퓨팅 플랫폼 서비스 제공자들은 Firewall, Identity Management 등을 제공하지만 클라우드 컴퓨팅 인프라는 사용자가 맘대로 제어하거나 새로운 장치들을 부착하여 사용할 수 없기 때문에 비교적 보안에 취약한 것이 사실이다. 이런 환경에서는 사용자 스스로 보안을 대비해야 하기 때문에 직관적인 방법으로 전체 네트워크 트래픽 상황을 가시적으로 조망할 수 있는 기법이 필요하다. 이를 위해서는 네트워크 패킷을 실시간으로 저장하고, 저장된 데이터를 준 실시간으로 분류할 수 있는 기술이 요구된다. 네트워크 패킷 분류에서 중요한 사항은 패킷 분류를 비지도 방식으로 사람의 개입 없이도 판단 기준을 지능적으로 생성하고 이를 통해 패킷을 스스로 판별할 수 있는 기술개발이 필요하다. 또한, 이를 위해서 Naive-Bayesian Classifier, Packet Chunking 등의 방법들을 활용해 사용자 개입없이 분류에 필요한 시그니쳐(Signature)를 탐색하고 이를 학습해 스스로 자동화된 패킷 분류를 실현할 수 있는 방안을 제시한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.9-16
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• 2019

본 논문에서는 대용량 비디오 영상에서 오토인코더를 이용하여 파랑 전파시 수리동역학적 장면만을 분리하는 방법에 대해 소개한다. 연안에서 센서를 이용한 파랑의 직접적 관측의 어려움으로 인해 비디오 영상을 이용한 입자 추적, 옵티컬 플로우 등의 이미지 분석 방법이 주로 활용되고 있다. 하지만 이미지 분석 방법은 주변광 및 기상상태 등 외부 요인에 의한 영향으로 파랑에 대한 정확한 분석에 어려움이 있다. 제안하는 방법은 비디오 영상으로부터 주변광의 영항을 최소화하고, 순수 파랑 전파시 파랑의 움직임 만을 분리하여 수리동역학적 장면을 추출한다. 실제 해역 및 수리 모형 실험에서 촬영된 비디오 영상에 제안하는 방법을 적용하여 원본 영상으로부터 주변광에 의한 영향과 배경을 잘 분리하여 파랑 전파에 따른 수리동역학적 파랑 이동 장면이 잘 추출되었음을 시각적으로 확인하였다. 또한 변분 오토인코더의 잠재표현 학습을 통해 얻은 원본 비디오 영상에 대한 잠재 표현은 주변광과 배경 요인에 의해 지배적으로 결정되는 반면, 파랑 이동 장면은 해당 요인에 관계없이 독립적으로 잘 표현되는 것을 알 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.59-65
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• 2019

암 조직에는 다양한 형태의 세포가 존재하지만, 이들의 조성을 실험적으로 확인하기는 매우 어렵다. 본 연구에서는 유전자 발현 데이터에 통계적 기계학습 모델을 적용하여 각 샘플의 세포 조성을 추론하고, 이러한 세포 조성이 암조직과 정상 조직간에 차이가 있는지를 확인하였다. 두 가지 서로 다른 회귀 모델을 이용하여 세포 조성을 예측한 결과 CD8 T cell과 Neutrophil이 구강암 조직에서 정상 조직에 비해 증가함을 확인할 수 있었다. 또한 비지도학습 중 하나인 t-SNE를 적용하여, 유추된 세포 조성에 의해 정상 조직과 구강암 조직이 서로 군집을 이루고 있음을 확인하였고, 지도 학습 기반의 다양한 분류 알고리즘들을 이용하여 세포 조성 정보를 이용하여 구강암과 정상 조직을 예측하는 것이 가능함을 보였다. 이 연구는 구강암의 면역 세포 침투에 대한 이해도를 증진하는데에 도움을 줄 수 있을 것이다.

• Annals of Clinical Neurophysiology
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• 제21권2호
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• pp.79-86
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• 2019

Background: Magnetic resonance (MR) images are useful for diagnosing myopathy. The purpose of this study was to determine the usefulness of lower-limb MR images in Korean patients with distal myopathy. Methods: We reviewed medical records in the myopathy database from January 2002 to October 2016. We selected 21 patients from 91 unrelated families with distal myopathy: four with GNE myopathy, 11 with dysferlinopathy, and six with ADSSL1 myopathy. Results: Ten (48%) of the 21 patients were men. The ages of the participants at symptom onset and imaging were $19.2{\pm}9.5$ and $30.4{\pm}9.0$ years (mean${\pm}$standard deviation), respectively. Their grade on the modified Gardner-Medwin and Walton grade was $3.3{\pm}1.7$. The strength grade of the knee extensors was not correlated with the Mercuri scale for the quadriceps (r = -0.247, p = 0.115). However, the Medical Research Council grades of the knee flexors, ankle dorsiflexors, and ankle plantar flexors were significantly correlated with the Mercuri scale ratings of the knee flexors (r = -0.497, p = 0.001), tibialis anterior (r = -0.727, p < 0.001), and ankle plantar flexors (r = -0.620, p < 0.001), respectively. T1-weighted MR images showed characteristic fatty replacement patterns that were consistent with the causative genes. Unsupervised hierarchical clustering of the Mercuri scale showed that the main factors contributing to the dichotomy were the causative gene and the clinical severity. Conclusions: This study is the first to reveal the usefulness of lower-limb MR images in the differential diagnosis of distal myopathy in Korea.

• Smart Structures and Systems
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• 제24권2호
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• pp.243-256
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• 2019

Determination of the most meaningful structural modes and gaining insight into how these modes evolve are important issues for long-term structural health monitoring of the long-span bridges. To address this issue, modal parameters identified throughout the life of the bridge need to be compared and linked with each other, which is the process of mode tracking. The modal frequencies for a long-span bridge are typically closely-spaced, sensitive to the environment (e.g., temperature, wind, traffic, etc.), which makes the automated tracking of modal parameters a difficult process, often requiring human intervention. Machine learning methods are well-suited for uncovering complex underlying relationships between processes and thus have the potential to realize accurate and automated modal tracking. In this study, Gaussian mixture model (GMM), a popular unsupervised machine learning method, is employed to automatically determine and update baseline modal properties from the identified unlabeled modal parameters. On this foundation, a new mode tracking method is proposed for automated mode tracking for long-span bridges. Firstly, a numerical example for a three-degree-of-freedom system is employed to validate the feasibility of using GMM to automatically determine the baseline modal properties. Subsequently, the field monitoring data of a long-span bridge are utilized to illustrate the practical usage of GMM for automated determination of the baseline list. Finally, the continuously monitoring bridge acceleration data during strong typhoon events are employed to validate the reliability of proposed method in tracking the changing modal parameters. Results show that the proposed method can automatically track the modal parameters in disastrous scenarios and provide valuable references for condition assessment of the bridge structure.

• 응용통계연구
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• 제32권1호
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• pp.41-68
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• 2019

멀티 뷰 기법은 데이터를 다양한 관점에서 보려는 접근 방법이며 데이터의 다양한 정보를 통합하여 사용하려는 시도이다. 최근 많은 연구가 진행되고 있는 멀티 뷰 기법에서는 단일 뷰 만을 이용하여 모형을 학습시켰을 때 보다 좋은 성과를 보인 경우가 많았다. 멀티 뷰 기법에서 딥 러닝 기법의 도입으로 이미지, 텍스트, 음성, 영상 등 다양한 분야에서 좋은 성과를 보였다. 본 연구에서는 멀티 뷰 기법이 인간 행동 인식, 의학, 정보 검색, 표정 인식 분야에서 직면한 여러 가지 문제들을 어떻게 해결하고 있는지 소개하였다. 또한 전통적인 멀티 뷰 기법들을 데이터 차원, 분류기 차원, 표현 간의 통합으로 분류하여 멀티 뷰 기법의 데이터 통합 원리를 리뷰 하였다. 마지막으로 딥 러닝 기법 중 가장 범용적으로 사용되고 있는 CNN, RNN, RBM, Autoencoder, GAN 등이 멀티 뷰 기법에 어떻게 응용되고 있는지를 살펴보았다. 이때 CNN, RNN 기반 학습 모형을 지도학습 기법으로, RBM, Autoencoder, GAN 기반 학습 모형을 비지도 학습 기법으로 분류하여 이 방법들이 대한 이해를 돕고자 하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.169-170
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• 2019

인공지능이 글로벌 경쟁력 원천 기술로 부각되면서 정부도 자율주행차, 드론, 로봇 등 미래 신산업의 기반 기술이 되는 인공지능을 전략적으로 육성하고 있다. 국내 인공지능 연구 및 서비스는 네이버와 카카오를 중심으로 출시되었으나 해외에 비하면 규모나 수준이 미약한 편이다. 최근, 딥러닝 (deep learning)은 최근 음성인식과 영상인식을 비롯한 다양한 패턴인식 분야에서 혁신적인 성능을 기록하면서 많은 연구가 진행되고 있다. 그 뿐만 아니라 딥러닝은 초창기부터 산업계의 큰 관심을 끌어 구글이나 마이크로소프트, 삼성전자 등 글로벌 정보기술 회사에서 상용제품에 딥러닝 기술을 성공적으로 적용하고 있고 계속 연구개발을 진행하고 있어 대중매체에서도 관심을 가지고 주목하고 있다. 이러한 선행연구를 바탕으로 주목 받고 있는 인공지능에 대해 살펴보도록 하겠다.

• Clinical and Experimental Pediatrics
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• 제64권7호
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• pp.355-363
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• 2021

Background: Nephrotic syndrome (NS) is a common renal disorder in children attributed to podocyte injury. However, children with the same diagnosis have markedly variable treatment responses, clinical courses, and outcomes, suggesting molecular heterogeneity. Purpose: This study aimed to explore the molecular responses of podocytes to nephrotic plasma to identify specific genes and signaling pathways differentiating various clinical NS groups as well as biological processes that drive injury in normal podocytes. Methods: Transcriptome profiles from immortalized human podocyte cell line exposed to the plasma of 8 subjects (steroid-sensitive nephrotic syndrome [SSNS], n=4; steroid-resistant nephrotic syndrome [SRNS], n=2; and healthy adult individuals [control], n=2) were generated using microarray analysis. Results: Unsupervised hierarchical clustering of global gene expression data was broadly correlated with the clinical classification of NS. Differential gene expression (DGE) analysis of diseased groups (SSNS or SRNS) versus healthy controls identified 105 genes (58 up-regulated, 47 down-regulated) in SSNS and 139 genes (78 up-regulated, 61 down-regulated) in SRNS with 55 common to SSNS and SRNS, while the rest were unique (50 in SSNS, 84 genes in SRNS). Pathway analysis of the significant (P≤0.05, -1≤ log2 FC ≥1) differentially expressed genes identified the transforming growth factor-β and Janus kinase-signal transducer and activator of transcription pathways to be involved in both SSNS and SRNS. DGE analysis of SSNS versus SRNS identified 2,350 genes with values of P≤0.05, and a heatmap of corresponding expression values of these genes in each subject showed clear differences in SSNS and SRNS. Conclusion: Our study observations indicate that, although podocyte injury follows similar pathways in different clinical subgroups, the pathways are modulated differently as evidenced by the heatmap. Such transcriptome profiling with a larger cohort can stratify patients into intrinsic subtypes and provide insight into the molecular mechanisms of podocyte injury.

• Journal of Korea Trade
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• 제25권5호
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• pp.110-128
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• 2021

Purpose - The essential purpose of this study is to analyze the possibility of substitution of an individual job resulting from technological development represented by the 4th Industrial Resolution, considering the different effects of digital transformation on the labor market. Design/methodology - In order to estimate the substitution probability, this study used two data sets which the job characteristics data for individual occupations provided by KEIS and the information on occupational status of substitution provided by Frey and Osborne(2013). In total, 665 occupations were considered in this study. Of these, 80 occupations had data with labels of substitution status. The primary goal of estimation was to predict the degree of substitution for 607 of 665 occupations (excluding 58 with markers). It utilized three methods a principal component analysis, an unsupervised learning methodology of machine learning, and Ridge and Lasso from supervised learning methodology. After extracting significant variables based on the three methods, this study carried out logistics regression to estimate the probability of substitution for each occupation. Findings - The probability of substitution for other occupational groups did not significantly vary across individual models, and the rank order of the probabilities across occupational groups were similar across models. The mean of three methods of substitution probability was analyzed to be 45.3%. The highest value was obtained using the PCA method, and the lowest value was derived from the LASSO method. The average substitution probability of the trading industry was 45.1%, very similar to the overall average. Originality/value - This study has a significance in that it estimates the job substitution probability using various machine learning methods. The results of substitution probability estimation were compared by industry sector. In addition, This study attempts to compare between trade business and industry sector.