• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권9호
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• pp.171-179
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• 2009

현재 방송프로그램 제작시스템의 한 축으로 자리매김하고 있는 VJ의 프로그램 제작 실태를 대전지역을 중심으로 조사 연구하였다. 연구 결과, 양질의 VJ프로그램을 제작 할 수 있도록 프로그램 제작료를 현실화 할 필요가 있으며, 지역방송도 VJ 제작프로그램을 저렴한 비용의 프로그램 제작 하청이라는 인식을 전환하여, 프로그램 질에 상응하는 경제적 지원과 함께 제도적 시스템을 구축할 시점이다. 또한, 방송사측도 제작의 많은 부분을 담당하고 있는 VJ로서의 역할을 볼 때 방송국도 VJ를 공동 연출자로의 인식전환이 필요하다. 현재 VJ프로그램의 단점으로 지적받고 있는 고화질 영상 제작의 한계, 영상 화질의 저하, 촬영 영상의 불안정성 등 보다 좋은 화질의 방송 프로그램을 제작하기 위한 VJ 스스로의 노력들 또한 요구된다. 지역의 외주제작사들 또한 소규모 인력과 열악한 제작 환경을 극복하기 위한 노력을 기울여야 할 것이다. 규모의 경제화와 장비의 첨단화를 통해 지역 밀착형 콘텐츠의 발굴을 꾸준히 경주해야 외주제작사로서 경쟁력을 확보할 수 있기 때문이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.1380-1386
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• 2007

본 논문에서는 퍼지 기반 잡음 제거 방법과 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 이용한 운송 컨테이너 식별자 인식 시스템을 제안한다. 일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 글자색이 검정색 또는 흰색으로 이루어져 있는 특징이 있다. 이러한 특성을 고려하여 원 컨테이너 영상에 대해 검은색과 흰색을 제외한 모든 부분을 잡음으로 처리하기 위해 퍼지를 이용한 잡음 판단 방법을 적용하여 식별자 영역과 잡음을 구별한다. 그리고 Sobel 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 추출된 에지를 이용하여 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화한다. 이진화된 식별자 영역에 대해 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 개별 식별자 인식을 위해 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 제안하여 개별 식별자 인식에 적용한다. ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘은 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 식별자 추출 방법보다 제안된 식별자 추출 방법이 개선되었다. 그리고 기존의 식별자 인식 알고리즘보다 제안된 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘이 식별자의 학습 및 인식에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• 철학연구
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• 제123권
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• pp.209-244
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• 2012

이 글은 마음인문학의 철학적 정초 작업의 목적으로 마음 정의를 시도한다. 이를 위해 필자는 먼저 제반 심리개념들이 전반적으로 어떤 영역과 관계하고 있는지 물은 후, 그 영역을 세계 내 존재로서의 인간의 실존 활동들에다 정위시킨다. 세계 내 존재로서의 인간이 삶을 영위할 때, 그 구성요소는 유기체 내부세계, 공간 세계, 시간 세계 그리고 행동세계고, 이것들이 역동적으로 엮여 인간 삶의 다양한 장면들을 창출해 낸다. 이의 설명을 위해 먼저 자급자족체계로 이해되는 유기체에 관한 체계론적 기술이 제시된다. 그러고 나서 이 모델에 기반을 둬서 유기체/인간이 어떤 (논리적) 경로로 삶을 구성하고 개선하는지 단계별로 밝히는 가운데, 필자는 이 과정을 참조하여 충동적 마음, 조작적 마음, 메타 마음, 집단의식/사회적 마음, 인성적 마음 등을 구성해 내고(이때 각 계열의 마음은 다시 세분되어 논해진다), 그리고 종국적으로 그 모든 과정의 특징을 일반화시켜 마음을 (기능론적으로) 정의한다. 이 글에서 마음은, 간단하게 말해, 인간 실존에 소용되는 세계적 요소들을 거미줄처럼 엮어 인간 실존을 가능하게 할 뿐 아니라, 인간 실존을 승화시키는, 인간과 세계의 매개 및 자기승화의 장치/기관으로 이해된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권2호
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• pp.299-316
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• 2019

본 연구는 지리정보시스템(GIS) 환경에서 확률 모델인 Weight Of Evidence (WOE)와 Evidential Belief Function (EBF), 기계학습 모델인 Artificial Neural Networks (ANN) 모델을 이용하여 평창지역의 산사태 취약성도를 공간적으로 분석하고 예측하였다. 본 연구지역은 2006년 태풍 에위니아에 의한 집중호우로 산사태가 많이 발생하여 많은 재산 및 인명피해가 발생하였다. 산사태 취약성도를 작성하기 위해 항공사진을 이용하여 3,955개의 방대한 산사태 발생 위치를 탐지하였고, 환경공간정보인 지형, 지질, 토양, 산림 및 토지이용 등의 공간 데이터를 수집하여 공간데이터베이스에 구축하였다. 이러한 공간데이터베이스를 이용하여 산사태에 영향을 줄 수 있는 인자 17개를 추출하여 입력 인자와 EBF, WOE, ANN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하고 검증하였다. 작성 및 검증을 위해 산사태 자료는 각각 50%씩 나누어서 훈련 및 검증을 실시하였고, 검증결과 WOE 모델의 경우는 74.73%, EBF 모델의 경우는 75.03%, ANN 모델의 경우는 70.87%의 예측 정확도를 나타내었다. 본 연구에 사용된 모델 중 EBF 모델이 가장 높은 정확도를 나타냈으며, 모든 모델에서 70% 이상의 예측 정확도를 보여 본 연구에서 사용된 기법이 산사태 취약성도 작성에 유효함을 나타내었다. 본 연구에서 제안된 WOE, EBF, ANN 모델과 산사태 취약성도는 이전에 산사태가 발생하지 않은 지역의 산사태를 예측하는 데 사용될 수 있다. 이러한 취약성도는 산사태 위험 감소를 촉진하고, 토지 이용 정책 및 개발을 위한 기초자료 역할을 할 수 있으며, 궁극적으로 산사태 재해 예방을 위한 시간과 비용을 절약할 수 있다. 향후 보다 많은 지역에서 산사태 취약성도 작성 방법을 적용하여 산사태 위험 예측을 위한 일반화된 모델을 이끌어 내야 한다.

• Asian Spine Journal
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• 제12권6호
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• pp.1060-1068
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• 2018

Study Design: Retrospective study. Purpose: Lumbar intervertebral disc degeneration is an important cause of low back pain. Overview of Literature: Spinal fusion is often reported to have a good course for adolescent idiopathic scoliosis (AIS). However, many studies have reported that adjacent segment degeneration is accelerated after lumbar spinal fusion. Radiography is a simple method used to evaluate the orientation of the vertebral column. magnetic resonance imaging (MRI) is the method most often used to specifically evaluate intervertebral disc degeneration. The Pfirrmann classification is a well-known method used to evaluate degenerative lumbar disease. After spinal fusion, an increase in stress, excess mobility, increased intra-disc pressure, and posterior displacement of the axis of motion have been observed in the adjacent segments. Methods: we retrospectively secured and analyzed the data of 15 patients (four boys and 11 girls) with AIS who underwent a spinal fusion surgery. We studied the full-length view of the spine (anterior-posterior and lateral) from the X-ray and MRI obtained from all patients before surgery. Postoperatively, another full-length spine X-ray and lumbosacral MRI were obtained from all participants. Then, pelvic tilt, sacral slope, curve correction, and fused and free segments before and after surgery were calculated based on X-ray studies. MRI images were used to estimate the degree to which intervertebral discs were degenerated using Pfirrmann grading system. Pfirrmann grade before and after surgery were compared with Wilcoxon signed rank test. While analyzing the contribution of potential risk factors for the post-spinal fusion Pfirrmann grade of disc degeneration, we used generalized linear models with robust standard error estimates to account for intraclass correlation that may have been present between discs of the same patient. Results: The mean age of the participant was 14 years, and the mean curvature before and after surgery were 67.8 and 23.8, respectively (p<0.05). During the median follow-up of 5 years, the mean degree of the disc degeneration significantly increased in all patients after surgery (p<0.05) with a Pfirrmann grade of 1 and 2.8 in the L2-L3 before and after surgery, respectively. The corresponding figures at L3-L4, L4-L5, and L5-S1 levels were 1.28 and 2.43, 1.07 and 2.35, and 1 and 2.33, respectively. The lower was the number of free discs below the fusion level, the higher was the Pfirrmann grade of degeneration (p<0.001). Conversely, the higher was the number of the discs fused together, the higher was the Pfirrmann grade. Conclusions: we observed that the disc degeneration aggravated after spinal fusion for scoliosis. While the degree of degeneration as measured by Pfirrmann grade was directly correlated by the number of fused segments, it was negatively correlated with the number of discs that remained free below the lowermost level of the fusion.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.104-114
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• 2019

글로벌시장경쟁에서 국가와 기업은 미래 핵심유망기술에 진입을 시도하고 선점하여 기업의 이윤을 극대화하고자 기술예측 활동을 적극 전개하고 있다. 본 논문에서는 기존기술이 적용된 제품이 유망 신기술로 대체되어 시장을 지배하는데 소요되는 시장대체시간을 예측하고자 특허출원동향에 기반을 둔 성장모형을 제안한다. 유망대체기술 출현을 예측하기 위해 Bhargava가 일반화한 Fisher-Pry 모형은 최초 Fisher-Pry 모형에 비해 예측결과가 비교적 만족스러웠지만, 변수 문제로 대체율 거동을 제대로 예측하기가 쉽지 않았다. 이를 해결하기 위해 3개의 변수를 갖는 지수함수를 3개의 변수를 갖는 2차 방정식으로 수정하였고, 이 수정모형은 대체율 거동에 잘 부합되는 함수 거동을 보여주었다. 광저장장치기술에 대한 대체시간 예측 검증을 위하여 광저장장치의 특허동향분석을 통한 2차 방정식 형태의 Fisher-Pry 수정모형을 적용한 결과 만족스러운 검증결과를 얻을 수 있었다. 비록 1차 방정식 보다는 결정할 변수가 하나가 늘어 다소 복잡하여 졌으나, 대체율 거동 예측 정확도가 높아졌다. 이는 시장대체시간 예측 분석에 있어 종래 방법론에 비해 소요되는 인적, 시간적, 비용적인 측면에서 많은 효율성을 제고할 수 있게 되었다. 중소기업 및 개인 연구자들도 본 모형을 적용하여 유망대체기술에 대한 시장대체시간을 쉽게 예측할 수 있도록 간편성과 사용성을 높여 활용도가 높을 것으로 기대된다.

• 인간행동과 음악연구
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• 제18권1호
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• pp.103-122
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• 2021

본 연구의 목적은 음악치료 국가자격증에 대한 음악치료사의 인식도를 알아보는 것이다. 이를 위해 설문 참여에 동의한 전국의 음악치료사를 대상으로 온라인 설문지를 배포한 후, 143부를 회수하여 분석하였다. 설문 문항은 음악치료사의 배경정보 10문항, 음악치료사 국가자격증 필요성 인식 11문항, 기대효과 8문항, 자격관리 7문항, 기타 의견 서술 1문항, 전체 37문항으로 구성되었다. 설문 결과, 음악치료사들은 음악치료사 국가자격증에 대해 필요성을 높게 인식하였으며, 특히 채용기관 관계자들의 음악치료 인식도가 낮다고 느낄 때 국가자격증의 필요성을 절감한다고 응답하였다. 응답자들은 민간자격증의 남발이 음악치료 전문성 및 서비스의 질을 낮출 수 있으며 이로 인해 직업 환경이나 처우에도 부정적인 영향을 미칠 수 있다고 인식하고 있었다. 이로 인해 국가자격증을 사회적 인식 제고 및 음악치료사의 전문성 강화를 위한 방안으로 인식하고 있는 것으로 나타났다. 단, 본 연구의 참여자가 국가자격증에 대한 정보를 충분히 보유하고 있지 않을 수 있다는 점과 단일화된 국가자격증으로의 전환이 야기할 수 있는 제한점 등을 고려할 때 본 연구의 결과는 신중하게 해석될 필요가 있다. 그럼에도 본 연구는 국가자격증에 대한 논의를 위한 기초자료를 제공했다는 데 그 의의가 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.67-75
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• 2022

이 연구의 목적은 현재 운영되고 있는 코로나19 예방을 위한 거리두기 체계의 과학적 근거 보완으로 적절한 관리방안을 제시하고자 함이다. 현재의 수리 모델들은 연립 상미분방정식으로 표현되어 소상공인이나 영세업자들의 출입자 관리에 사용하기는 어려운 문제가 있다. 본 고에서는 이러한 점을 보완하기 위하여 집합 공간에 주어지는 허용위험도와 기초감염재생산지수, 백신접종에 의한 위험도 감소율을 고려하여 집합하는 사람들에 의한 감염위험도를 정량적으로 표현하는 방법을 제시하였다. 백신접종 상황(미접종, 1차 접종, 완전 접종)에 따른 감염 위험성 정도와 바이러스의 유행상황을 함께 고려하여 방문자의 집합에 따른 감염자 발생 가능성을 확률론적인 차원에서 관리하는 간단한 정량적 모델을 개발하였다. 모델을 사용하여 주어진 예에서 20%의 미접종자가 완전 접종으로 전환될 경우 위험도는 55% 수준으로 감소되는 것을 보였고, 기초 감염재생산지수와 백신접종에 의한 감염위험도 감소 개선 효과를 비교하여 의학적인 관리보다 방역 측면에서의 관리가 더 큰 효과를 얻을 수 있다는 점을 제시하였다. 이를 바탕으로 백신의 종류와 확진자 발생 정도를 고려한 다양한 상황에서 적용할 수 있는 일반화 모델도 제시하였다. 이 모델을 적용하면 백신의 종류, 접종 정도, 접종 후 시간 경과에 따른 실시간 개인별 위험도를 산출할 수 있고, 이를 통해 주어진 공간의 집합 인원에 따른 위험도 관리에 이용할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.165-184
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• 2023

최근 구글의 BERT, OpenAI의 GPT 등, 언어모델(Language Model)을 사용한 비정형 텍스트 데이터에 대한 딥러닝(Deep Learning) 분석이 다양한 응용에서 괄목할 성과를 나타내고 있다. 대부분의 언어모델은 사전학습 데이터로부터 범용적인 언어정보를 학습하고, 이후 미세 조정(Fine-Tuning) 과정을 통해 다운스트림 태스크(Downstream Task)에 맞추어 갱신되는 방식으로 사용되고 있다. 하지만 최근 이러한 언어모델을 사용하는 과정에서 프라이버시가 침해될 수 있다는 우려가 제기되고 있다. 즉 데이터 소유자가 언어모델의 미세 조정을 수행하기 위해 다량의 데이터를 모델 소유자에게 제공하는 과정에서 데이터의 프라이버시가 침해될 수 있으며, 반대로 모델 소유자가 모델 전체를 데이터 소유자에게 공개하면 모델의 구조 및 가중치가 공개되어 모델의 프라이버시가 침해될 수 있다는 것이다. 이러한 상황에서 프라이버시를 보호하며 언어모델의 미세 조정을 수행하기 위해 최근 오프사이트 튜닝(Offsite Tuning)의 개념이 제안되었으나, 해당 연구는 제안 방법론을 텍스트 분류 모델에 적용하는 구체적인 방안을 제시하지 못했다는 한계를 갖는다. 이에 본 연구에서는 한글 문서에 대한 다중 분류 미세 조정 수행 시, 모델과 데이터의 프라이버시를 보호하기 위해 분류기를 추가한 오프사이트 튜닝을 적용하는 구체적인 방법을 제시한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위해 AIHub에서 제공하는 ICT, 전기, 전자, 기계, 그리고 의학 총 5개의 대분야로 구성된 약 20만건의 한글 데이터에 대해 실험을 수행한 결과, 제안하는 플러그인 모델이 제로 샷 모델 및 오프사이트 모델에 비해 분류 정확도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권7호
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• pp.1066-1076
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• 2021

Objective: To evaluate the performance of the 2018 Korean Liver Cancer Association-National Cancer Center (KLCA-NCC) Practice Guidelines (hereafter, PG) for the diagnosis of hepatocellular carcinoma (HCC) using gadoxetic acid-enhanced MRI, compared to the Liver Imaging-Reporting and Data System (LI-RADS) version 2018 (hereafter, v2018). Materials and Methods: From January 2013 to October 2015, treatment-naïve hepatic lesions (≥ 1 cm) on gadoxetic acid-enhanced MRI in consecutive patients with chronic hepatitis B or cirrhosis were retrospectively evaluated. For each lesion, three radiologists independently analyzed the imaging features and classified the lesions into categories according to the 2018 KLCA-NCC PG and LI-RADS v2018. The imaging features and categories were determined by consensus. Generalized estimating equation (GEE) models were used to compare the per-lesion diagnostic performance of the 2018 KLCA-NCC PG and LI-RADS v2018 using the consensus data. Results: In total, 422 lesions (234 HCCs, 45 non-HCC malignancies, and 143 benign lesions) from 387 patients (79% male; mean age, 59 years) were included. In all lesions, the definite HCC (2018 KLCA-NCC PG) had a higher sensitivity and lower specificity than LR-5 (LI-RADS v2018) (87.2% [204/234] vs. 80.8% [189/234], p < 0.001; 86.2% [162/188] vs. 91.0% [171/188], p = 0.002). However, in lesions of size ≥ 2 cm, the definite HCC had a higher sensitivity than the LR-5 (86.8% [164/189] vs. 82.0 (155/189), p = 0.002) without a reduction in the specificity (80.0% [48/60] vs. 83.3% [50/60], p = 0.15). In all lesions, the sensitivity and specificity of the definite/probable HCC (2018 KLCA-NCC PG) and LR-5/4 did not differ significantly (89.7% [210/234] vs. 91.5% [214/234], p = 0.204; 83.5% [157/188] vs. 79.3% [149/188], p = 0.071). Conclusion: For the diagnosis of HCC of size ≥ 2 cm, the definite HCC (2018 KLCA-NCC PG) had a higher sensitivity than LR-5, without a reduction in specificity. The definite/probable HCC (2018 KLCA-NCC PG) had a similar sensitivity and specificity to that those of the LR-5/4.