• 한국산업융합학회 논문집
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• 제27권3호
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• pp.563-572
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• 2024

Image processing and computer vision technologies are becoming increasingly important in a variety of application fields that require techniques and tools for sophisticated image analysis. In particular, image segmentation is a technology that plays an important role in image analysis. In this study, in order to identify recent research trends on image segmentation techniques, we used the Web of Science(WoS) database to analyze the R&D topography based on the network structure of the author's keyword co-occurrence matrix. As a result, from 2015 to 2023, as a result of the analysis of the R&D map of research articles on image segmentation, R&D in this field is largely focused on four areas of research and development: (1) researches on collecting and preprocessing image data to build higher-performance image segmentation models, (2) the researches on image segmentation using statistics-based models or machine learning algorithms, (3) the researches on image segmentation for medical image analysis, and (4) deep learning-based image segmentation-related R&D. The scientometrics-based analysis performed in this study can not only map the trajectory of R&D related to image segmentation, but can also serve as a marker for future exploration in this dynamic field.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제20권3호
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• pp.329-338
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• 2007

PSC 박스 교량은 콘크리트, 철근과 텐던으로 구성된 구조물로서 콘크리트의 인장 균열, 철근의 비선형 거동 등 재료의 비선형성 거동 특성 및 콘크리트의 시간 의존적 특성을 가지고 있는 복합 구조물이다. PSC 박스 교량의 시공 중 거동 특성을 고려하기 위하여 뼈대 요소(프레임 요소)를 이용한 시공단계의 설계가 수행되고 있다. 그러나 PSC 박스 교량 중 곡선램프교 등의 경우는 교량의 외측 및 내측의 변위 및 응력 값이 현저히 다르다. 따라서 PSC 박스 교량의 텐던량 및 시공 중 긴장력이 외측 및 내측에서 다르게 산정되어야 함에도 불구하고 현실적으로는 계산이 불가능하여 같은 양의 텐던과 부적절한 긴장력을 사용하고 있어 시공 중 항상 안전사고에 노출되고 있다. 이러한 단점을 해결하기 위하여 3차원 해석이 필수적으로 요구되고 있으며 본 연구에서는 PSC 박스 교량의 해석 기법에 필요한 준 적합 쉘 요소를 제안하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.129-130
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• 2018

빅데이터 분석은 데이터베이스에 잘 정리된 정형 데이터뿐만 아니라 인터넷, 소셜 네트워크 서비스, 모바일 환경에서 생성되는 웹 문서, 이메일, 소셜 데이터 등 비정형 데이터를 효과적으로 분석하는 기술을 말한다. 대부분의 빅데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 이에 해당된다. 글로벌 리서치 기관들은 빅데이터 분석을 2011년 이래로 가장 주목받는 신기술로 지목해오고 있다. 따라서 대부분의 산업에서 기업들은 빅데이터의 적용을 통해 새로운 가치 창출을 위해 노력을 하고 있다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅데이터 분석 도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 분석하였다. 2018년 5월 19일 시점 1개월 기간을 설정하여 "인공지능" 키워드에 대한 대중들의 인식을 분석하였다. 빅데이터 분석의 결과는 다음과 같다. 첫째, 인공지능에 대한 1위 연관 검색어는 중국(4,122)인 것으로 나타났다. 결과를 바탕으로 연구의 한계와 시사점을 제시하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.146-147
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• 2017

빅데이터 분석은 데이터베이스에 잘 정리된 정형 데이터뿐만 아니라 인터넷, 소셜 네트워크 서비스, 모바일 환경에서 생성되는 웹 문서, 이메일, 소셜 데이터 등 비정형 데이터를 효과적으로 분석하는 기술을 말한다. 대부분의 빅데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 이에 해당된다. 글로벌 리서치 기관들은 빅데이터 분석을 2011년 이래로 가장 주목받는 신기술로 지목해오고 있다. 따라서 대부분의 산업에서 기업들은 빅데이터의 적용을 통해 새로운 가치 창출을 위해 노력을 하고 있다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅데이터 분석 도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 분석하였다. 2017년 10월 8일 시점 1개월 기간을 설정하여 "사물인터넷" 키워드에 대한 대중들의 인식을 분석하였다. 빅데이터 분석의 결과는 다음과 같다. 첫째, 사물인터넷 키워드에 대한 1위 연관 검색어는 기술(995)인 것으로 나타났다. 결과를 바탕으로 연구의 한계와 시사점을 제시하고자 한다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제14권3호
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• pp.108-117
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• 2010

PSC 박스 교량의 시공 중 거동 특성을 고려하기 위하여 뼈대 요소를 이용한 시공단계의 설계가 수행되고 있다. 그러나 PSC 박스 교량 중 곡선 램프교 등의 경우는 교량의 외측 및 내측의 변위 및 응력 값이 현저히 다르다. 따라서 PSC 박스 교량의 텐던량 및 시공 중 긴장력이 외측 및 내측에서 다르게 산정되어야 함에도 불구하고 현실적으로는 계산이 불가능하여 같은 양의 텐던과 부적절한 긴장력을 사용하고 있어 시공 중 항상 안전사고에 노출되고 있다. 이러한 단점을 해결하기 위하여 3차원 해석이 필수적으로 요구되고 있으며 본 연구에서는 PSC 박스 교량의 해석 기법에 필요한 가정된 변형률 PSC 쉘 요소를 제안하고자 한다. 본 쉘요소에 사용된 콘크리트의 크리프 및 건조수축의 재료 모델은 ACI 코드를 사용하였으며, 이 모델을 이용하여 3차원 시공단계해석을 수행하고 그 결과를 뼈대 요소와 비교하였다.

• Molecules and Cells
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• 제42권3호
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• pp.237-244
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• 2019

Understanding the mechanisms of cancer drug resistance is a critical challenge in cancer therapy. For many cancer drugs, various resistance mechanisms have been identified such as target alteration, alternative signaling pathways, epithelial-mesenchymal transition, and epigenetic modulation. Resistance may arise via multiple mechanisms even for a single drug, making it necessary to investigate multiple independent models for comprehensive understanding and therapeutic application. In particular, we hypothesize that different resistance processes result in distinct gene expression changes. Here, we present a web-based database, CDRgator (Cancer Drug Resistance navigator) for comparative analysis of gene expression signatures of cancer drug resistance. Resistance signatures were extracted from two different types of datasets. First, resistance signatures were extracted from transcriptomic profiles of cancer cells or patient samples and their resistance-induced counterparts for >30 cancer drugs. Second, drug resistance group signatures were also extracted from two large-scale drug sensitivity datasets representing ~1,000 cancer cell lines. All the datasets are available for download, and are conveniently accessible based on drug class and cancer type, along with analytic features such as clustering analysis, multidimensional scaling, and pathway analysis. CDRgator allows meta-analysis of independent resistance models for more comprehensive understanding of drug-resistance mechanisms that is difficult to accomplish with individual datasets alone (database URL: http://cdrgator.ewha.ac.kr).

• 응용통계연구
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• 제35권1호
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• pp.19-33
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• 2022

SNS의 등장으로 인터넷 이용자들이 온라인에 남기는 텍스트의 양이 방대해지고 그 중요성이 강조되고있다. 특히 네이버의 영화 탭에서 볼 수 있는 영화 평점이나 리뷰는 실제로 관객들이 영화를 보기 전 해당 영화를 볼 것인지 결정하는 데 주요 요인이 되기도 한다. 본 연구는 실제 네이버 영화 리뷰 데이터를 가지고 평점을 예측하는 분석을 수행했다. 영화 리뷰 데이터를 분석하기 위해 평점의 분포를 통해 데이터 특성을 살펴보았고, 텍스트의 의미를 분석하기 위해 형태소 분석을 통한 한국어 자연어처리를 수행했다. 또한 평점 예측에 활용할 모델 선택을 위해 2-Class와 multi-Class 문제들에 대해 머신러닝과 딥러닝, 회귀와 분류 분석을 비교했으며, 오분류의 원인을 영화 리뷰 데이터 특성과 연관시켜 서술했다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.13-23
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• 2005

이 연구에서는 예비 과학 교사 28명의 온라인 토론 내용을 사회적 구성주의 학습이론에 기초하여 분석하였다. 1주일 동안의 예비 토론 후에 4주 동안 매주 다른 주제에 대한 조별 토론을 진행하였다. 각 주제별로 메시지가 가장 빈번하게 올라온 토론 원고를 선정하여 총 72개의 메시지를 분석하였다. 토론 주제는 과학의 본성과 관련된 논제였다. 분석 모델로는 '컴퓨터 컨퍼런스에서의 사회적 지식 구성을 조사하기 위한 상호작용 분석 모델'을 사용하였다. 분석 결과, '정보 공유' 차원의 메시지들이 가장 많았고, '불일치의 발견 및 탐색'과 '의미 절충 및 지식의 공동 구성'에 대한 메시지가 다음으로 많았다. 그러나 '새로운 종합 의견의 평가와 수정'이나 '새롭게 구성된 지식에의 동의 및 응용'에 해당하는 메시지는 매우 적었다. 이러한 결과는 학생들의 온라인 토론을 통한 상호작용이 사회적 지식 구성에 이르지 못했음을 나타낸다.

• 한국융합학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.1-6
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• 2016

최근 빅데이터 활용과 분석기술의 발전을 위하여 많은 연구가 이루어지고 있고, 빅데이터를 분석하기 위하여 처리 플랫폼인 하둡을 도입하는 정부기관 및 기업이 점차 늘어가고 있는 추세이다. 이러한 빅데이터의 처리와 분석에 대한 관심이 고조되면서 그와 병행하여 데이터의 수집 기술이 주요한 이슈가 되고 있으나, 데이터 분석 기법의 연구에 비하여 수집 기술에 대한 연구는 미미한 상황이다. 이에 본 논문에서는 빅데이터 분석 플랫폼인 하둡을 클러스터로 구축하고 아파치 스쿱을 통하여 관계형 데이터베이스로부터 정형화된 데이터를 수집하고, 아파치 플룸을 통하여 센서 및 웹 애플리케이션의 데이터 파일, 로그 파일과 같은 비정형 데이터를 스트림 기반으로 수집하는 시스템을 제안한다. 이러한 융합을 통한 데이터 수집으로 빅데이터 분석의 기초적인 자료로 활용할 수 있을 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권9호
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• pp.17-27
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• 2020

사회적 의제 설정 영향력을 지닌 미디어인 언론 기사와 블로그 포스트에서 농촌태양광이 어떻게 다루어지고 있는지 분석하기 위해 텍스트 마이닝 방법을 활용하였다. 농촌태양광을 키워드로 웹스크래핑을 통해 기사와 블로그 포스트의 텍스트 자료를 수집하고, 이에 대해 감성분석과 토픽모델 기법을 적용하여 연구를 수행했다. 감성분석 결과 농촌태양광에 대한 텍스트에서 두 매체 모두 긍정적인 입장을 가지는 비율이 높았는데, 블로그의 경우 기사에 비해 부정적인 내용을 담은 텍스트의 비중이 훨씬 낮은 것을 확인할 수 있었다. 그리고 토픽모델링 결과로 긍정 기사는 정부의 보급계획 관련 토픽들의 비중이 컸고, 부정 기사는 다양한 토픽들의 비중이 고르게 분포하였다. 블로그는 긍정 포스트의 경우 농촌 지역 설치 관련 토픽들이, 부정 포스트는 환경 피해 관련 토픽들이 가장 큰 부분을 차지했다. 기존에 별개로 이루어지던 감성분석과 토픽모델링을 결합하는 연구 방식을 제시함으로써 농촌태양광에 대한 이슈를 효과적으로 파악할 수 있었다.