• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제30권7호
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• pp.831-841
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• 2001

Objective : Somatosensory evoked potentials(SSEPs) have been used widely both experimentally and clinically to monitor the function of central nervous system and peripheral nervous system. Studies of SSEPs have reported the various recording techniques and patterns of SSEP. The previous SSEP studies used scalp recording electrodes, showed mean vector potentials which included relatively constant brainstem potentials(far-field potentials) and unstable thalamocortical pathway potentials(near-field potentials). Even in invasive SSEP recording methods, thalamocortical potentials were variable according to the kinds, depths, and distance of two electrodes. So they were regarded improper method for monitoring of upper level of brainstem. The present study was conducted to investigate the characteristics of somatosensory evoked field potentials(SSEFPs) of the cerebral cortex that evoked by hindlimb stimulation using ball electrode and the pathways of SSEFP by recording the potentials simultaneously in the cortex, VPL nucleus of thalamus, and nucleus gracilis. Methods : In the first experiment, a specially designed recording electrode was inserted into the cerebral cortex perpendicular to the cortical surface in order to recording the constant cortical field potentials and SSEFPs mapped from different areas of somatosensory cortex were analyzed. In the second experiment, SSEPs were recorded in the ipsilateral nucleus gracilis, the contralateral ventroposterolateral thalamic nucleus(VPL), and the cerebral cortex along the conduction pathway of somatosensory information. Results : In the first experiment, we could constantly obtain the SSEFPs in cerebral cortex following the transcutaneous electrical stimulation of the hind limb, and it revealed that the first large positive and following negative waves were largest at the 2mm posterior and 2mm lateral to the bregma in the contralateral somatosensory cortex. The second experiment showed that the SSEPs were conducted by way of posterior column somatosensory pathway and thalamocortical pathway and that specific patterns of the SSEPs were recorded from the nucleus gracilis, VPL, and cerebral cortex. Conclusion : The specially designed recording electrode was found to be very useful in recording the localized SSEFPs and the transcutaneous electrical stimulation using ball electrode was effective in evoking SSEPs. The characteristic shapes, latencies, and conduction velocities of each potentials are expected to be used the fundamental data for the future study of brain functions, including the hydrocephalus model, middle cerebral artery ischemia model, and so forth.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.503-514
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• 2021

쌀 수급 조절 정책의 합리적 수립을 지원하기 위해서는 벼 재배면적의 조기 추정이 필요하다. 본 연구는 국내 벼 주산지인 김제시를 대상으로 Sentinel-1 위성영상을 활용하여 이앙이 마무리되는 7월 초순 벼 재배면적을 조기에 추정하기 위해 최적의 훈련자료 수집을 위한 무인기(UAV) 영상 활용 방안을 제시하고자 수행하였다. 5월부터 7월 초까지 수집한 Sentinel-1 위성영상은 ESA에서 제공하는 SNAP(SeNtinel application platform, Version 8.0)프로그램으로 전처리하고 팜맵을 활용하여 농경지만을 추출하였다. 벼 재배지 중심 지역과 벼·콩 혼재지 무인기 영상 촬영 영역을 혼합하여 훈련자료로 선정하여 김제시 전체 벼 재배지를 추정한 결과, 정확도와 카파 계수는 각각 89.9%, 0.774로 가장 좋은 결과를 보였는데, 이는 김제시 전역을 대상으로 무작위 표본조사를 수행하여 분류한 결과와 비교 시 전체 정확도 1% 내외, 카파 계수 0.02~0.04 범위에서 차이를 보여 벼 재배지 조기 추정을 위한 무인기 영상 활용 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권4호
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• pp.1-10
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• 2023

구조물의 내진설계 시 지진력은 구조모델 수립 및 구조해석에 기반하여 산정되는데, 구조모델이 실제 구조물의 동특성치를 정확하게 반영하기 위해서는 실제 계측을 통한 보정이 요구된다. 본 연구에서는 실제 건물을 모사한 4층 골조 시험체를 대상으로 각 층별 가속도계를 부착하여 1축 진동대 실험을 수행하였다. 실험체의 주기는 실제 건축물의 주기와 유사하며, 수평부재의 무한강성을 고려하여 기둥은 이중곡률로 거동하도록 설계하였다. 입력지진파의 특성에 따른 영향을 고려하기 위해 다양한 주파수와 가속도 크기를 갖는 역사지진파와 인공지진파를 가력하였다. 동적응답신호를 통해 얻은 주파수응답함수를 이용하여 고유진동수와 감쇠비, 모드벡터를 도출하였으며, Mode assurance criterion(MAC)를 통해 입력지진파에 따른 모드벡터 간의 편차를 확인하였다. 또한 진동대 실험을 통해 도출된 감쇠비를 구조모델에 적용하였으며, 실험 결과와의 비교를 통하여 동특성 도출 방법을 검증하였다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.145-165
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• 2023

추천 시스템은 인터넷의 발달로 급격하게 증가하는 정보의 양으로 인해 생긴 정보 선택의 어려움을 소비자에게 덜어주고 각 개인의 취향에 맞는 정보를 효율적으로 보여주는 중요한 역할을 한다. 특히, E-commerce와 OTT 기업은 상품과 콘텐츠 양이 급격하게 증가하면서 추천 시스템의 도움 없이는 인기 있는 상품만 소비되는 현상을 극복하지 못한다. 이러한 현상을 극복하고 고객 개인 취향에 맞는 정보 혹은 콘텐츠를 제공해 고객의 소비를 유도하기 위해 추천 시스템의 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 유저(user)의 과거 행동 이력을 활용한 협업 필터링이 유저가 선호한 콘텐츠의 정보를 활용하는 콘텐츠 기반 필터링에 비해 높은 성능을 보여준다. 하지만 협업 필터링은 과거 행동 데이터가 부족한 유저에 대해서는 추천의 성능이 낮아지는 콜드 스타트(Cold Start) 문제를 겪게 된다. 본 논문에서는 카카오 아레나 경진대회에서 주어진 음악 스트리밍 서비스 멜론의 플레이리스트 데이터를 기반으로 앞에서 언급한 콜드 스타트 문제를 해결할 수 있는 하이브리드 음악 추천 시스템을 제시했다. 본 연구에서는 플레이리스트에 수록된 곡 목록과 각 음악과 플레이리스트의 메타데이터를 활용해 절반 혹은 전부 가려진 플레이리스트의 다른 수록 곡을 예측하는 것을 목표로 하였다. 이를 위해 플레이리스트 안에 곡이 있는 경우와 아예 곡이 없는 경우를 나눠서 추천을 진행하였다. 플레이리스트 안에 곡이 있는 경우에는 해당 플레이리스트의 곡 목록과 각 곡의 메타데이터를 활용하기 위해 LightFM을 활용하였다. 그 다음에 Item2Vec을 활용해 플레이리스트에 있는 수록 곡과 태그 및 제목의 임베딩 벡터를 생성하고 이를 추천에 활용하였다. 최종적으로 LightFM과 Item2Vec 모델의 앙상블을 통해 최종 추천 결과를 생성하였다. 플레이리스트 안에 곡이 없고 태그 혹은 제목만이 존재할 경우에는 플레이리스트의 메타데이터인 태그와 제목을 FastText를 활용해 사전 학습을 시켜 생성된 플레이리스트 벡터를 기반으로 플레이리스트 간의 유사도를 활용하여 추천을 진행하였다. 이렇게 추천한 결과, 기존 Matrix Factorization(MF)에서 해결하지 못한 콜드 스타트 문제를 해결할 수 있었을 뿐만 아니라 곡과 플레이리스트의 메타데이터를 활용해 기존 MF 모델인 ALS와 BPR 그리고 Word2Vec 기반으로 추천해 주는 Item2Vec 기술보다 높은 추천 성능을 낼 수 있었다. 또한, LightFM을 토대로 다양한 곡의 메타데이터를 실험한 결과, 여러 메타데이터 중에서 아티스트 정보를 단독으로 활용한 LightFM 모델이 다른 메타데이터를 활용한 LightFM 모델들과 비교해 가장 높은 성능을 보여준다는 것을 확인할 수 있었다.

• 기술혁신학회지
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• 제12권2호
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• pp.291-311
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• 2009

기업의 지식재산 투자와 관리 역량은 기업경쟁력 강화를 통해서 기업가치와 무형자산가치를 창출할 수 있는 핵심 요인이다. 본 연구의 목적은 지식재산 투자와 관리 역량과 연관된 주요 변수들이 무형자산가치 범주를 구분하는데 미치는 형향을 통계적으로 검정하는 것이다. 지식재산 관리 실태조사 결과 특허관리 역량은 전반적으로 충분하지 못한 것으로 나타났고, 디자인 관리 및 브랜드 관리 역량은 미흡한 것으로 나타났다. 다변량 분산분석 결과 무형자산가치 범주간 지식재산 투자와 관리 변수의 평균차이가 유의한 것으로 나타났다. 다항로짓 판별분석 결과 연구개발비 비율과 특허관리 역량이 무형자산가치 범주를 판별하는데 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 광고선전비 비율은 유의한 영향을 미치지 않는것으로 나타났다. 디자인 및 브랜드 관리 역량은 범주간 다른 유의수준을 보이고있다. 결론적으로 무형자산가치 창출을 위해서 기업의 지식재산 투자와 더불어 지식재산 관리 역량 개선을 위한 전략적 정책이 절실히 요구된다.

• Spatial Information Research
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• 제21권3호
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• pp.89-101
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• 2013

최근 공간정보 서비스 대상 영역의 범위가 실외 공간에서 실내 공간으로 급속하게 확대되어 가고 있으며, 이러한 변화는 IT 모바일 등 첨단기술의 발달과 함께 다양한 분야와의 융 복합을 통한 연계 활용으로 향후 실내공간정보의 다양한 서비스 수요를 창출하게 될 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 현재 활용 가능한 실내공간정보 구축방법에 대해 살펴본 후, 서울 시청 지하철 역사를 대상으로 실내 고정밀 레이저 측량 및 3차원 벡터 가공기술을 활용하여 정밀 3차원 실내공간정보를 구축하였다. 구축된 정밀 3차원 실내모델은 1:1000 수치지도와의 중첩분석을 통해 정확도 평가를 실시하였으며 그 결과, X축으로 최대 0.04m Y축으로 최대 0.06m 이내의 위치정확도를 확보할 수 있는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 향후 실내공간정보 구축 및 실내외 공간정보 연계활용을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권7호
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• pp.581-591
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• 2005

협력적 여과 시스템은 희박성과 단지 두 고객만의 선호도에 따른 상관 관계로 추천을 제공한다는 문제점과 군집내의 가장 유사한 두 사용자만의 상관 관계에 의하여 추천을 한다는 단점이 있다. 또한, 상품의 내용을 기반으로 하지 않고 선호도만을 기반으로 하므로 추천의 정확도가 사용자에 의해 평가한 자료에만 의존한다는 문제점도 있다. 이와 같이 평가된 자료를 추천에 이용할 경우, 모든 사용자가 모든 상품에 대해 성의 있게 평가할 수는 없으므로 추천의 정확도가 낮아지는 결과를 가져온다. 따라서 본 논문에서는 엔트로피을 사용하여 사용자가 상품에 대하여 평가한 자료를 기반으로 검증되지 않은 사용자를 제외시키고, 다음으로 사용자 프로파일을 생성한 후 사용자를 군집시키며, 마지막으로 그룹의 대표 선호도를 추출하는 방법을 제안한다. 기존의 사용자 군집을 이용한 방법은 군집내의 사용자만을 대상으로 유사한 사용자를 찾으므로 희박성은 해결할 수 있으나 그 외의 단점을 해결하지 못하였다. 제안한 방법에서는 상품에 대해 평가한 선호도 뿐만 아니라 상품에 대한 정보를 반영하기 위하여 연관 단어 마이닝의 방법에 의해 협력적 사용자의 프로파일을 생성하고, 이를 기반으로 벡터 공간 모델과 K-means 알고리즘에 의해 사용자를 군집시킨다. 군집된 사용자를 대상으로 상품의 선호도와 사용자의 엔트로피를 병합함으로써 최종적으로 그룹의 대표 선호도를 추출한다. 대표 선호도를 이용한 추천 시스템은 한 사용자의 부정확한 선호도를 기반으로 추천을 하는 경우에 나타나는 추천의 부정확도 문제를 해결하며, 군집내의 가장 유사한 두 사용자만의 상관 관계에 의하여 추천을 하는 단점을 보완하고, 또한 그룹 내에 가장 유사한 사용자를 찾는 데 소요되는 시간을 절약할 수 있다는 장점을 갖는다.

• KNOM Review
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• 제23권2호
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• pp.18-28
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• 2020

컴퓨팅 환경의 발전에 따라 IT 기술이 의료, 산업, 통신, 문화 등의 분야에서 사람들에게 제공해주는 혜택이 늘어나 삶의 질도 향상되고 있다. 그에 따라 발전된 네트워크 환경을 노리는 다양한 악의적인 공격이 존재한다. 이러한 공격들을 사전에 탐지하기 위해 방화벽, 침입 탐지 시스템 등이 존재하지만, 나날이 진화하는 악성 공격들을 탐지하는 데에는 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 기계 학습을 이용한 침입 탐지 연구가 활발히 진행되고 있지만, 학습 데이터셋의 불균형으로 인한 오탐 및 미탐이 발생하고 있다. 본 논문에서는 네트워크 침입 탐지에 사용되는 UNSW-NB15 데이터셋의 불균형성 문제를 해결하기 위해 랜덤 오버샘플링 방법을 사용했다. 실험을 통해 모델들의 accuracy, precision, recall, F1-score, 학습 및 예측 시간, 하드웨어 자원 소모량을 비교 분석했다. 나아가 본 연구를 기반으로 랜덤 오버샘플링 방법 이외에 불균형한 데이터 문제를 해결할 수 있는 다른 방법들과 성능이 높은 모델들을 이용하여 좀 더 효율적인 네트워크 침입 탐지 모델 연구로 발전시키고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.925-938
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• 2022

농업용 저수지는 전국적으로 중요한 수자원으로 기후변화에 따른 가뭄과 같은 이상기후의 영향에 취약한 특성을 가지며 적절한 운영을 위해 강화된 관리가 필요하다. 지속적인 모니터링을 통한 수위 추적(water level tracking)이 필요하지만 현실적인 문제로 현장 실측 및 관측이 어려운 실정이다. 본 연구는 저수지 수표면적을 측정하기 위해 광역 모니터링이 가능한 위성레이더 자료를 이용하여 4가지 AI 모델 간의 수체 탐지 성능에 대해 객관적인 비교를 제시한다. 위성 레이더자료는 Sentinel-1 SAR 이미지를 사용하였으며, 광학영상과 달리 기상환경에 영향을 적게 받기 때문에 장기 모니터링에 적합하다. 드론 이미지, Sentinel-1 SAR 그리고 DSM 데이터를 사용하여 Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Artificial Neural Network (ANN), Automated Machine Learning (AutoML)의 4가지 AI 모델을 구축했다. 연구대상 저수지는 총 22개소로 유효저수량이 30만톤 미만의 중소형 저수지이다. 총 45개 이미지가 모델 훈련과 검증에 사용되었으며, 연구 결과 AutoML 모델이 Accuracy=0.92, mIoU=0.81로 다른 3가지 모델에 비해 수체 픽셀 분류에서 0.01-0.03 더 나은 것을 보여주었다. 해당 결과는 SAR 영상으로부터 AutoML을 이용한 중소형 저수지 대상의 수체 분류 기법이 기존의 머신러닝 기법만큼의 성능을 보이는 것을 보여주었고, 학습을 통한 수표면적 분류 기술의 저수지 모니터링에 대한 적용 가능성을 보여주었다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.175-197
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• 2021

최근 딥 러닝 기술의 발전으로 뉴스, 블로그 등 다양한 문서에 포함된 텍스트 분석에 딥 러닝 기술을 활용하는 연구가 활발하게 수행되고 있다. 다양한 텍스트 분석 응용 가운데, 텍스트 분류는 학계와 업계에서 가장 많이 활용되는 대표적인 기술이다. 텍스트 분류의 활용 예로는 정답 레이블이 하나만 존재하는 이진 클래스 분류와 다중 클래스 분류, 그리고 정답 레이블이 여러 개 존재하는 다중 레이블 분류 등이 있다. 특히, 다중 레이블 분류는 여러 개의 정답 레이블이 존재한다는 특성 때문에 일반적인 분류와는 상이한 학습 방법이 요구된다. 또한, 다중 레이블 분류 문제는 레이블과 클래스의 개수가 증가할수록 예측의 난이도가 상승한다는 측면에서 데이터 과학 분야의 난제로 여겨지고 있다. 따라서 이를 해결하기 위해 다수의 레이블을 압축한 후 압축된 레이블을 예측하고, 예측된 압축 레이블을 원래 레이블로 복원하는 레이블 임베딩이 많이 활용되고 있다. 대표적으로 딥 러닝 모델인 오토인코더 기반 레이블 임베딩이 이러한 목적으로 사용되고 있지만, 이러한 기법은 클래스의 수가 무수히 많은 고차원 레이블 공간을 저차원 잠재 레이블 공간으로 압축할 때 많은 정보 손실을 야기한다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 오토인코더의 인코더와 디코더 각각에 스킵 연결을 추가하여, 고차원 레이블 공간의 압축 과정에서 정보 손실을 최소화할 수 있는 레이블 임베딩 방법을 제안한다. 또한 학술연구정보서비스인 'RISS'에서 수집한 학술논문 4,675건에 대해 각 논문의 초록으로부터 해당 논문의 다중 키워드를 예측하는 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 일반 오토인코더 기반 레이블 임베딩 기법에 비해 정확도, 정밀도, 재현율, 그리고 F1 점수 등 모든 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.