• Korean Journal of Radiology
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• 제24권11호
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• pp.1131-1141
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• 2023

Objective: Cortical iron deposition has recently been shown to occur in Alzheimer's disease (AD). In this study, we aimed to evaluate how cortical gray matter iron, measured using quantitative susceptibility mapping (QSM), differs in the clinical cognitive impairment spectrum. Materials and Methods: This retrospective study evaluated 73 participants (mean age ± standard deviation, 66.7 ± 7.6 years; 52 females and 21 males) with normal cognition (NC), 158 patients with mild cognitive impairment (MCI), and 48 patients with AD dementia. The participants underwent brain magnetic resonance imaging using a three-dimensional multi-dynamic multi-echo sequence on a 3-T scanner. We employed a deep neural network (QSMnet+) and used automatic segmentation software based on FreeSurfer v6.0 to extract anatomical labels and volumes of interest in the cortex. We used analysis of covariance to investigate the differences in susceptibility among the clinical diagnostic groups in each brain region. Multivariable linear regression analysis was performed to study the association between susceptibility values and cognitive scores including the Mini-Mental State Examination (MMSE). Results: Among the three groups, the frontal (P < 0.001), temporal (P = 0.004), parietal (P = 0.001), occipital (P < 0.001), and cingulate cortices (P < 0.001) showed a higher mean susceptibility in patients with MCI and AD than in NC subjects. In the combined MCI and AD group, the mean susceptibility in the cingulate cortex (β = -216.21, P = 0.019) and insular cortex (β = -276.65, P = 0.001) were significant independent predictors of MMSE scores after correcting for age, sex, education, regional volume, and APOE4 carrier status. Conclusion: Iron deposition in the cortex, as measured by QSMnet+, was higher in patients with AD and MCI than in NC participants. Iron deposition in the cingulate and insular cortices may be an early imaging marker of cognitive impairment related neurodegeneration.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제13권2호
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• pp.127-136
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• 2009

목적: 정상인을 대상으로 과제의 규칙을 모른체 의사결정를 하는 경우 시간에 따른 뇌활성 영역의 차이를 lowa Gambling 과제를 수행하는 자기공명 뇌기능 영상을 사용하여 알아보고자하였다. 대상 및 방법: 14명의 오른손잡이 정상인(여자 5명, 남자 9명, 평균나이 26.8세)을 대상으로 100개로 구성된 lowa Gambling과제를 수행하는 동안 자기공명 뇌기능영상을 획득하였다. GE 3.0T 자기공명영상 장치에서 혈액산소포화 의존(BOLD)기법을 사용하여 EPI 데이터 (에코시간 40 ms, 반복시간 2000 ms, 매트릭스 $64{\times}64$)를 획득한 후 MATLAB버전 7.2 (The Mathworks Inc., Natick, MA, USA)와 Statistical Parametric Mapping (SPM 2; Wellcome Department of Imaging Neuroscience, London, UK) 분석툴을 이용하여 총 100개 중 20개 단위로 구성된 5개의 블록으로 나누어 분석하였다. 결과: 과제 수행초기 블록에서는 위쪽 중앙 전전두뇌엽에서의 뇌활성화를 나타내고 과제를 수행해 감에 따라 뇌활성화 영역이 점차 중앙 전전두뇌엽의 아래족으로 이동하는 결과를 나타내었다 (p < 0.005). 결론: 의사결정 과제의 규칙을 모르는 경우 과제를 수행하며 규칙을 알아가는데는 위쪽 중앙 전전두뇌엽의 영역을 사용하고 과제의 규칙을 깨달은 다음 의사결정을 수행하는 경우에는 아래쪽 중앙 전전두뇌엽의 영역을 사용함을 알수 있었다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제6권3호
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• pp.79-85
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• 2003

Human beings have pursued development and economic betterment; thus, enhancing convenience and prosperity. A flourish of human civilization upon the industrialization results a massive urbanization. However, human beings have connived the environmental importance in the course of rapid urbanization. The environmental quality now becomes one of the most important factors that determine the quality of life in a city. Many studies were proceeded about the heat island effect in large cities. In general, most studies have been done to investigate urban microclimate phenomena using meteorological network or AWS (automatic weather station) data. Those preceding studies do not seem to sufficiently reflect the and thus, failed to show regional representative. In this study, temporal Landsat TM satellite imageries of May 20, 1987 and May 21, 1999 were 뻐d in order to detect the surface temperature of the study area using the band 6 ($10.4{\mu}m{\sim}12.5{\mu}m$). The surface temperature distribution detected by the band 6 of Landsat TM was over layed with the land cover classification data in order to investigate the temperature difference of the paved road and the riparian areas of the stream. As a result, a surface temperature difference as much as $3^{\circ}C$ between the paved road and the riparian areas with vegetation was observed. This study concludes that the land cover change is one of the main causes of urban heat island effect which may be closely affected by the paved areas and roads. Besides, the change of the atmospheric temperature followed by the urban secular change could have been confirmed. In the case of Yangjaecheon stream which underwent a heavy environmental restoration in 1995, the temperature was decreased as much as $0.6^{\circ}C$ after the restoration. The results of this study is expected to contribute to develop an urban space in harmony with the healthy human life and the environment respecting the crucial role of vegetation to stabilize the urban environmental dynamics.

• 지구물리와물리탐사
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• 제23권3호
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• pp.192-207
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• 2020

탄성파 탐사를 수행할 때 경제적, 환경적 제약 또는 탐사 장비의 문제 등에 의해 탄성파 자료의 일부가 규칙적 또는 불규칙적으로 손실되는 경우가 발생하게 된다. 이러한 자료 손실은 탄성파 자료 처리와 해석 결과에 부정적인 영향을 주기 때문에 사라진 탄성파 자료를 복원할 필요가 있다. 탄성파 자료 복원을 위해 재탐사 또는 추가적인 탐사를 진행하는 경우 시간적, 경제적 비용이 발생하기 때문에, 많은 연구자들이 사라진 탄성파 자료를 정확히 복원하기 위한 보간 기법 연구를 진행해왔다. 최근에는 머신러닝 기술 발달에 따라 머신러닝 기법을 활용한 연구들이 진행되고 있고, 다양한 머신러닝 기술들 중에서도 서포트 벡터 회귀, 오토인코더, 유넷, 잔차넷, 생성적 적대 신경망 등의 알고리즘을 활용한 탄성파 자료의 보간 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이 논문에서는 이러한 연구들을 조사하고 분석하여 복잡한 신경망 모델뿐 아니라 상대적으로 구조가 간단한 서포트 벡터 회귀 모델을 통해서도 뛰어난 보간 결과를 얻을 수 있다는 것을 확인했다. 추후 머신러닝 기법들을 사용하는 탄성파 자료 보간 연구들에서 오픈소스로 공개된 실제 자료를 이용하며 데이터 증식, 전이학습, 기존 기법을 이용한 규제 등의 기술을 활용하면 탄성파 자료 보간 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 생태와환경
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• 제51권1호
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• pp.124-134
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• 2018

지난 50년간 출판된 한국 육수학 논문의 연구정보와 야외조사지 정보를 공간적으로 정리하여 분포 특성과 주제별 경향을 파악하고 연구자 네트워크 변화를 분석하였다. 1968년부터 2016까지 출판된 육수학 논문을 분류한 결과 수질환경과 생물 군집 수준의 연구가 높은 비율로 진행된 것을 확인할 수 있었다. 생물 분류군으로는 식물플랑크톤, 어류, 저서무척추동물, 동물플랑크톤, 수생식물 순으로 연구대상 빈도가 높았다. 1970~80년대에 생물상과 발생 생리학에 관련된 연구가 다수 발표되었고 영양단계, 모델, 보전, 평가 등의 연구주제들은 시간에 따라 증가하는 경향을 보였다. 수질과 플랑크톤 연구는 정수와 유수환경에서 유사한 수준의 연구 비율을 보였으나 저서무척추동물과 어류는 유수환경에서의 조사가 많았다. 일반적으로 하천과 저수지의 분포양상에 따라 국내 육수학의 야외조사지도 증가하는 경향을 확인할 수 있었으나 상대적으로 본류 상류하천에 대한 조사지 밀도가 낮았던 것으로 확인되었다. 연대별로는 1970년대에 도심지 본류와 상수원으로 이용하는 인공호수에 집중된 분포 형태를 보였으나 이후 다양한 담수서식처로 확대되는 경향을 보였다. 육수학에 관련된 연구자 네트워크도 점차 확대되어 연구자 관계 밀도가 증가한 것으로 파악되었으며, 특히 다양한 연구지원 증가로 인한 대학과 기관 사이의 공동연구 형태가 확대되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.1422-1432
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• 1993

HCNN(Hidden Control Neural Network)은 신경회로망에 의한 비선형 예측과 HMM의 segmentation 기능을 접합시킨 신경회로망 모델로서, 시간에 따라 입출력 사상 함수를 변화시킴으로써 음성 신호를 잘 모델링할 수 있도록 되어 있다. 본 논물에서는 첫째, HCNN의 성능이 HMM보다 우수함을 보이고, 둘째로, HCNN에서의 예측 오차 측정에 적절한 거리 측도를 이용하기 위해 가중거리가 도입된 HCNN을 제안하여, 화자 독립 음성 인식에 있어 그 성능이 우수함을 보였다. 여기서 가중거리는 음성 특징 벡터 각 구성 성분의 분산도 차이를 고려한 거리이다. 화자 독립 숫자음 인식 실험 결과, 유클리드 저리를 이용한 HCNN에 대해 95%의 인식율을 얻었는데, 이는 HMM에 비해 1.28% 높은 결과로서, 확률적인 제한이 가해진 HMM에 비해 시스템의 동작인 모델링을 이용한 HCNN이 더 우수함을 알 수 있다. 또한 가중거리를 이용한 CNN에 대해서는 97.35%의 인식율을 얻었는데, 이는 유클리드 거리를 이용한HCNN에 비해 2.3%가 향상된 결과이다. 가중 거리를 도입한 HCHN의 경우에 더 높은 인식율을 얻은 이유는, 오인식이 많이 되는 화자의 인식율을 높임으로써 화자간의 인식율차가 감소하게 되기 때문임을 알 수 있었고, 따라서 화자 독립 음성인식에 가중거리를 도입한 HCNN이 보다 적합합을 알 수 있다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제9C권1호
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• pp.107-114
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• 2002

오늘날 컴퓨터 시스템의 성능향상과 초고속망의 확대 보급으로 인터넷에서의 멀티미디어 서비스가 대중화되고 있다. 이러한 멀티미디어 서비스의 한 분야인 인터넷 방송은 오디오/비디오(Audio/video)를 포함하는 기존 지상과 방송 서비스는 물론 양방향 대화형 통신을 가능케 하고 시간 및 공간의 제약 없이 언제나 서비스를 이용할 수 있어서 사용자 및 활용 분야도 크게 확대되고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 서비스를 위하여 개인이 쉽게 이용할 수 있는 인터넷 생방송 시스템을 개발하였다. 전문적인 장비나 제한된 사용자에 의해 생방송이 이루어지는 것이 아니라, 화상카메라, 사운드 카드 등 기본적인 멀티미디어 기기만 갖추고 있으면 누구나 본 생방송 시스템을 통하여 생방송 개설 및 참여가 가능하다. 방송 참여자의 증가에 따라 방송 채널 및 그룹이 확장 가능하며, 클러스터의 부분적인 고장 발생 시에도 중단 없이 서비스가 가능한 고 가용성을 보장해 준다. 또한, 사용자의 네트웍 환경을 고려한 방송 데이터 전송을 위하여 방송 모드 전환을 제공해 준다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.548-557
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• 2021

본 연구는 장애인 경제활동 분야에서 정형화된 데이터의 한계성을 극복하기 위해 데이터 수집과 분석이 용이한 미디어에서 수집한 비정형 텍스트 데이터를 활용하여 빅데이터의 통계적 유용성을 파악하고자 하였다. '우선구매'가 '장애인직업재활'과 '장애인고용'에 미치는 영향에 대해 통계분석을 실시함과 동시에 의미망 분석을 병행하여 통계분석으로 파악할 수 없는 시기별 주된 이슈도 함께 파악하여 종합적인 결론을 도출하였다. 그 결과, 첫째 텍스트 의미망 분석결과 정부, 지자체 등 공공부문의 강한 주도성을 확인하였고 반면, 민간부문에서의 소비 활성화 동향과 최근 코로나19에 환경에서의 직업재활시설의 생산활동의 변화도 확인할 수 있었다. 둘째, 상관분석 결과 우선구매와 장애인직업재활, 장애인 고용이 각각 유의미한 상관관계를 나타냈다. 셋째, 회귀분석 결과도 마찬가지로 우선구매는 종속변수인 장애인직업재활, 장애인고용에 대해 각각 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 향후 후속 연구들이 언론 빅데이터를 장애인 분야에서 이슈탐지를 위한 다양한 통계분석과 연구활동에 많이 활용될 것으로 전망하며 비정형 데이터의 접근성과 보편성이 높아질 것으로 예상된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1047-1056
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• 2022

지구 온난화의 중요한 지시자인 북극의 바다 얼음인 해빙은 기후 시스템, 선박의 항로 안내, 어업 활동 등에서의 중요성으로 인해 다양한 학문 분야에서 관심을 받고 있다. 최근 자동화와 효율적인 미래 예측에 대한 요구가 커지면서 인공지능을 이용한 새로운 해빙 예측 모델들이 전통적인 수치 및 통계 예측 모델을 대체하기 위해 개발되고 있다. 본 연구에서는 북극 해빙의 전역적, 지역적 특징을 학습할 수 있는 two-stream convolutional long- and short-term memory (TS-ConvLSTM) 인공지능 모델의 북극 해빙 면적이 최저를 보이는 9월에 대해 2001년부터 2021년까지 장기적인 성능 검증을 통해 향후 운용 가능한 시스템으로써의 가능성을 살펴보고자 한다. 장기 자료를 통한 검증 결과 TS-ConvLSTM 모델이 훈련자료의 양이 증가하면서 향상된 예측 성능을 보여주고 있지만, 최근 지구 온난화로 인한 단년생 해빙의 감소로 인해 해빙 농도 5-50% 구간에서는 예측력이 저하되고 있음을 보여주었다. 반면 TS-ConvLSTM에 의해 예측된 해빙 면적과 달리 Sea Ice Prediction Network에 제출된 Sea Ice Outlook (SIO)들의 해빙 면적 중간값의 경우 훈련자료가 늘어나더라도 눈에 띄는 향상을 보이지 않았다. 본 연구를 통해 TS-ConvLSTM 모델의 향후 북극 해빙 예측 시스템의 운용 가능 잠재성을 확인하였으나, 향후 연구에서는 예측이 어려운 자연 환경에서 더욱 안정성 있는 예측 시스템 개발을 위해 더 많은 시공간 변화 패턴을 학습할 수 있는 방안을 고려해야 할 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권1B호
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• pp.61-67
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• 2006

강한 비선형성의 경향을 보이고 있는 강우-유출간의 관계를 모형화하기 위한 연구는 다양한 방법론으로 적용되어 활발히 연구되고 있다. 그 중에서 인공신경망을 이용하여 강우-유출간의 관계를 모형화하기 위한 대부분의 연구들은 역전파 학습 알고리즘(back propagation algorithm: BPA), Levenberg Marquardt(LV), radial basis function(RBF)을 이용하였으며, 이들은 강한 비선형성을 나타내는 입 출력간의 관계를 나타내는데 탁월한 성능을 보이고 있는 것으로 알려져 있고, 자료들의 급격한 변화나 현저한 변화에 대한 뛰어난 적응성을 보여주고 있다. 이러한 인공신경망 이론은 예측뿐만이 아니라 대상자료들의 양상을 분류하여 그 특성을 분석하는 데에도 이용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 강우-유출과정의 양상에 따른 분류와 그에 따른 분석을 위해 Kohonen 네트워크 이론에 의한 자기조직화 방법(self-organizing map; SOM)을 적용하였다. 본 연구에서 제시한 방법을 이용한 결과, 강우의 시 공간적 분포의 불규칙한 변동성을 고려한 강우양상을 분류 할 수 있었으며, 강우-유출간의 특성을 분석한 결과 강한 비선현성을 가지고 있는 강우-유출관계가 SOM에 의해 7개의 패턴으로 구분되었다.