• 경영정보학연구
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• 제24권1호
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• pp.21-37
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• 2022

신약을 개발하는 한 가지 방법의 하나인 신약 재창출(Drug Repositioning)은 이미 사람들에게 사용할 수 있도록 승인된 약물들이 다른 용도로 사용되도록 하여 새로운 적응증을 발견하는 유용한 방법이다. 최근에는 머신러닝 기술의 발달로 방대한 생물학적 정보를 분석하여 신약 개발에 활용하는 경우가 증가하고 있다. 신약 재창출에 머신러닝 기술을 활용하면 효과적인 치료법을 신속하게 찾아내는 데 도움을 줄 것이다. 현재 심각한 급성 호흡기 증후군인 코로나바이러스(COVID-19)에 의한 신종 질병으로 전 세계가 힘든 시간을 보내고 있다. 이미 임상적으로 승인된 약물의 용도를 변경하는 신약 재창출은 COVID-19 환자를 치료하기 위한 치료제의 대안이 될 수 있다. 본 연구는 머신러닝 기법을 활용하여 신약 재창출 분야에 대한 연구 동향을 살펴보고자 한다. Pub Med에서 웹 스크래핑 기법을 사용하여 'Drug Repositioning'이라는 키워드로 총 4,821건의 논문을 수집하였다. 데이터 전처리 후, 4,419건의 논문을 대상으로 빈도분석, LDA 기반 토픽모델링, Random Forest 분류 분석 및 예측 성능평가를 수행하였다. Word2vec 모델을 기반으로 연관어를 분석하였고, PCA 차원 축소 후 K-Means 군집화하여 레이블을 생성한 후, t-SNE 알고리즘을 이용하여 논문이 형성하고 있는 그룹을 시각화하고, LDA 결과에 계층적 군집화를 적용하여 히트맵으로 시각화하였다. 본 연구는 신약 재창출과 관련된 연구 주제가 무엇인지를 파악하고, 머신러닝 알고리즘을 사용하여 대량의 문헌에서 의미 있는 주제를 도출하고 시각화하는 방법을 제시하였다. 향후 신약 재창출 분야의 연구나 개발 전략을 수립하기 위한 기초자료로 활용되는 데 도움을 줄 것이라고 기대한다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.643-651
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• 2017

스테가노그래피는 정보 은닉 기법중의 하나로, 제 3자에 의해 은닉 정보의 존재를 알지 못하게 방지한다는 점에서 정보의 해독을 막기 위한 암호 기법과는 구별된다. 본 논문에서는 영상을 미디어로 사용하는 영상 스테가노그래피 방법으로, 블록 매칭을 이용하여 이산웨이블릿 변환 영역에 정보를 삽입하는 새로운 스테가노그래피 방법을 제안한다. 제안 방법은 블록 매칭 후보군 블록의 불균등한 사용으로 인해서 발생하는 삽입 용량의 손실을 개선하여 고용량의 영상 정보를 삽입할 수 있다. 이를 위해, 블록 내부의 분산값을 고려하여 고주파수 성분을 갖는 후보군 블록은 최대한 보존하고, 저주파수 성분의 후보군 블록의 수는 k-평균 군집화 알고리즘을 이용한 압축을 통해 줄인다. 제안된 방법을 통해 기존 블록 매칭 기반 스테가노그래피 방법과 유사한 PSNR을 갖는 비밀 영상의 추출이 가능하면서 동시에 고용량의 영상 정보 삽입이 가능한 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권6호
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• pp.2388-2398
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• 2017

In this study, we propose a robust face recognition system to pose variations based on automatic pose estimation. Radial basis function neural network is applied as one of the functional components of the overall face recognition system. The proposed system consists of preprocessing and recognition modules to provide a solution to pose variation and high-dimensional pattern recognition problems. In the preprocessing part, principal component analysis (PCA) and 2-dimensional 2-directional PCA ($(2D)^2$ PCA) are applied. These functional modules are useful in reducing dimensionality of the feature space. The proposed RBFNNs architecture consists of three functional modules such as condition, conclusion and inference phase realized in terms of fuzzy "if-then" rules. In the condition phase of fuzzy rules, the input space is partitioned with the use of fuzzy clustering realized by the Fuzzy C-Means (FCM) algorithm. In conclusion phase of rules, the connections (weights) are realized through four types of polynomials such as constant, linear, quadratic and modified quadratic. The coefficients of the RBFNNs model are obtained by fuzzy inference method constituting the inference phase of fuzzy rules. The essential design parameters (such as the number of nodes, and fuzzification coefficient) of the networks are optimized with the aid of Particle Swarm Optimization (PSO). Experimental results completed on standard face database -Honda/UCSD, Cambridge Head pose, and IC&CI databases demonstrate the effectiveness and efficiency of face recognition system compared with other studies.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.123-129
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• 2017

고성능 카메라와 고용량 메모리가 장착된 스마트폰이 출시되어 사람들은 야외나 산에서 촬영한 아름다운 경치, 꽃 등을 SNS에 많이 올리고 있다. 본 논문에서는 이동통신이 원활하지 않은 곳에서도 꽃의 정보를 얻을 수 있는 꽃 인식 시스템을 개발한다. 개발된 시스템은 OpenCV를 기반으로 안드로이드 스마트폰에서 사용할 수 있으며, 기준 꽃등록부와 꽃인식부로 구성된다. 인식처리 시간을 줄이기 위하여 RGB 색채널과 k-평균 클러스터링을 이용한 새로운 색분류방법을 제안하고, 특징 추출을 위하여 ORB, 매칭을 위하여 브루트포스 해밍 알고리즘을 사용한다. 4부류의 12 종류의 꽃에 대하여 60개의 이미지를 기준 DB 설계에 사용하고, 60개의 이미지를 테스트에 사용하였다. 모의 실험 결과 성공률은 83.3%이고, 화웨이 ALEUL100 스마트폰에서 평균인식 시간은 2.58 s 이며, 제안된 시스템은 통신이 되지 않는 곳에서도 휴대용 스마트폰에 적용가능하다는 것을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.1221-1226
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• 2014

본 논문에서는 음성 인식의 효율을 높이기 위하여 음소 클러스터 개수의 효과에 대해 연구하였다. 이를 위하여 음소 클러스터 개수를 바꾸어 가면서 수정된 k-평균 군집 알고리듬을 사용하여 코우드북을 작성하였다. 그런 다음, 퍼지 벡터 양자화와 은닉 마코브 모델을 사용하여 음성인식 테스트를 수행하였다. 실험 결과 두 개의 영역이 구분되어 나타났다. 음소 클러스터 개수가 클 때 인식 성능은 대체로 그와 무관하지만, 개수가 작을 때에는 그 감소와 더불어 인식 오류율이 비선형적으로 증가하는 것으로 나타났다. 수치 해석적 계산으로부터, 이 비선형 영역은 멱승함수에 의해 모델링 될 수 있었다. 또한 300개의 고립단어 인식의 경우에, 166개의 음소클러스터가 최적의 수임을 보일 수 있었다. 이는 음소당 3개 정도의 변화에 해당하는 값이다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제14권4호
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• pp.419-428
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• 2013

유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 전자상거래에서 실시간성과 추천의 정확도를 높이는 연구가 활발히 진행되고 있다. 대부분의 기존 추천기법들은 프로파일 방식의 문제로 고객의 관심도나 고객성향을 분석하기에는 많은 어려움과 비용의 문제가 있으며 고객은 여전히 만족하지 못하고 있다. 이는 구성되어있는 데이터베이스들의 문제가 아니라 기존 자료를 분석하기 위한 평가 자료인 신규로 프로파일을 생성하거나 다양한 프로파일을 생성하는데 문제가 있다. 또한 기존 추천기법에서는 다양한 특성을 가진 각 사용자 계층별로 차별화된 개인화 추천이 어렵다. 따라서 이 논문에서 기존의 평가 자료 방식과 다르게 구매로 인해 발생되어진 자료를 기반으로 사용자에게 번거로운 질의 응답 과정이 없이 묵시적인 방법을 이용하였다. 다양한 개인화 성향과 정확한 고객성향의 내용 분석이 가능한 FRAT 기법을 적용하였다.

• 정보관리학회지
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• 제35권1호
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• pp.231-250
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• 2018

본 논문에서는 온라인 뉴스 기사에서 자동으로 추출된 키워드 집합을 활용하여 특정 시점에서의 세부 주제별 토픽을 추출하고 정형화하는 새로운 방법론을 제시한다. 이를 위해서, 우선 다량의 텍스트 집합에 존재하는 개별 단어들의 중요도를 측정할 수 있는 복수의 통계적 가중치 모델들에 대한 비교 실험을 통해 TF-IDF 모델을 선정하였고 이를 활용하여 주요 키워드 집합을 추출하였다. 또한 추출된 키워드들 간의 의미적 연관성을 효과적으로 계산하기 위해서 별도로 수집된 약 1,000,000건 규모의 뉴스 기사를 활용하여 단어 임베딩 벡터 집합을 구성하였다. 추출된 개별 키워드들은 임베딩 벡터 형태로 수치화되고 K-평균 알고리즘을 통해 클러스터링 된다. 최종적으로 도출된 각각의 키워드 군집에 대한 정성적인 심층 분석 결과, 대부분의 군집들이 레이블을 쉽게 부여할 수 있을 정도로 충분한 의미적 집중성을 가진 토픽들로 평가되었다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제43권1호
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• pp.57-70
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• 2006

센싱, 데이터 가공, 통신이 가능한 소형의 센서 노드로 구성된 무선 센서 네트워크는 다양한 환경 변화를 측정할 수 있는 유용한 수단이다. 센서 노드에서 측정된 데이터는 모든 데이터를 수집, 처리하며 사용자에게 전달하는 기능을 가진 프로세싱 센터에 전송된다. 이러한 과정은 에너지 제약을 가진 센서 노드를 고려하여 설계되어야 한다. 일반적으로 인접한 센서 노드는 유사한 정보를 가지므로, 로컬 클러스터를 형성하고 클러스터 헤드에 의해 집약된 데이터를 프로세싱 센터에 전송하는 클러스터링 기법이 저전력 구동에 효과적이다. 자동 구성능력을 지닌 기존의 다중 홉 클러스터 에너지 소비량 모델링 기법은 개별 센서 노드의 정확한 에너지 소비량을 예측할 수 없는 문제를 가지고 있었다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 보완한 새로운 클러스터 에너지 소비량 모델링 기법을 제안한다. 제안된 모델링 기법은 보로노이 배열(Voronoi tessellation)을 이용하여 클러스터 헤드의 수에 따른 에너지 소비량을 모델링한다. 즉, 센서 필드의 면적, 분포된 센서 노드의 수와 통신 범위를 이용하여 전체 네트워크의 에너지 소비량을 클러스터 헤드의 수에 따라 정량적으로 나타낸다. 본 모델링 기법을 통해 전체 네트워크의 에너지 소비량이 최소가 되는 클러스터의 수를 예측함으로써 저전력을 실현할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 모델링 기법은 시뮬레이션을 통해 구성한 실제 네트워크의 에너지 소비량과 $90\%$ 이상의 정확도를 가지며, 기존 모델링의 $60\%$대에 비춰볼 때 상당히 우수한 정확도를 지니고 있다. 또한, 센서 노드의 밀도가 증가할수록 에너지 소비량 정확도가 증가하는 효과를 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.1458-1467
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• 2010

최근 지식재산권의 모방과 권리 침해는 국가 산업발전의 저해요소로 인식되고 있다. 많은 연구자들은 이러한 저해요소로 인하여 발생하는 막대한 손실을 막기 위해 지식재산권의 보호와 효율적 관리에 관한 연구를 다양하게 진행 중이다. 특히, 특허 등록 예측은 지식재산권 보호와 권리 주장을 위해 매우 중요한 연구이다. 본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 이용한 특허문서 분석을 통하여 특허 등록 및 거절 여부를 예측하는 방법을 제안한다. 먼저 거절된 특허문서들의 단어 빈도수를 이용하여 데이터베이스를 생성한다. 그리고 생성한 데이터베이스와 다른 특허문서들을 비교하여 각 문서와 데이터베이스와의 유사한 정도를 판단하는 유사치를 도출한다. 본 논문에서는 특허 거절 기준 값을 선정하기 위하여 분할 군집화 알고리즘인 k-means 사용하였다. 그 결과로 거절된 특허 문서와 유사한 특허 문서는 거절될 가능성이 높다는 결론을 얻을 수 있었다. 실험을 위한 데이터는 현재 미국에 출원되어 있는 블루투스 기술, 태양전지 기술 그리고 디스플레이에 관한 특허 문서를 이용하였다.

• 한국환경보건학회지
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• 제41권2호
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• pp.90-101
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• 2015

Objective: This study was conducted to develop a chemical oxygen demand (COD) regression model using water quality monitoring data (January, 2014) obtained from the Han River auto-monitoring stations. Methods: Surface water quality data at 198 sampling stations along the six major areas were assembled and analyzed to determine the spatial distribution and clustering of monitoring stations based on 18 WQPs and regression modeling using selected parameters. Statistical techniques, including combined genetic algorithm-multiple linear regression (GA-MLR), cluster analysis (CA) and principal component analysis (PCA) were used to build a COD model using water quality data. Results: A best GA-MLR model facilitated computing the WQPs for a 5-descriptor COD model with satisfactory statistical results ($r^2=92.64$,$Q{^2}_{LOO}=91.45$,$Q{^2}_{Ext}=88.17$). This approach includes variable selection of the WQPs in order to find the most important factors affecting water quality. Additionally, ordination techniques like PCA and CA were used to classify monitoring stations. The biplot based on the first two principal components (PCs) of the PCA model identified three distinct groups of stations, but also differs with respect to the correlation with WQPs, which enables better interpretation of the water quality characteristics at particular stations as of January 2014. Conclusion: This data analysis procedure appears to provide an efficient means of modelling water quality by interpreting and defining its most essential variables, such as TOC and BOD. The water parameters selected in a COD model as most important in contributing to environmental health and water pollution can be utilized for the application of water quality management strategies. At present, the river is under threat of anthropogenic disturbances during festival periods, especially at upstream areas.