가상현실 환경 기반의 가상풍동 개발

구기범,김민아,조금원,임태균,박수형,김규홍,정경진 한국항공우주학회 2012 한국항공우주학회 학술발표회 논문집 Vol.2012 No.11

이 논문에서는 국방과학연구소(ADD)의 지원 하에 한국과학기술정보연구원(KISTI)이 주도적으로 개발하고 있는 가상현실 기반 가상풍동 시스템에 대해 설명한다. 가상풍동은 ‘격자생성 → 유동해석 → 데이터분석 및 가시화’에 이르는 유동해석의 전 과정을 단일 환경에서 모두 제어할 수 있어야 하므로, 각 단계에서 필요한 기능을 분명하게 정의하고 단위기능 사이의 인터페이스를 명확하게 기술할 필요가 있다. 그리고 초고해상도 격자 및 해석 데이터를 원활하게 가공/분석할 수 있는 소프트웨어 기술 역시 중요한 요소다. 여기에 더해서 대용량 데이터를 대상으로 하는 가상풍동이 제 성능을 발휘할 수 있는, 어플리케이션의 특성에 최적화된 고성능 컴퓨팅 시스템이 뒷받침되어야 한다. 이 논문은 현재 개발 중인 가상풍동 시스템에서 이러한 문제를 어떠한 방식으로 해결하고 있는지 설명한다. A virtual wind tunnel system consists of various components ? mesh generator, solver, data analyzer to name a few. As a virtual wind tunnel should provide users with integrated control over those components, there must be a set of well defined interfaces between them. Also advanced software techniques for manipulating huge dataset are needed. Furthermore, a high end computing system optimized for execution pattern of the virtual wind tunnel should be designed and implemented. In this paper, we explain how we resolved those issues while developing a production level virtual wind tunnel system.

공정능력분석을 이용한 군 통신용 쉘터의 EMI 차폐성능이 안정된 측정 포인트 탐색 연구

구기범,권재욱,진홍식 한국품질경영학회 2018 한국품질경영학회 학술대회 Vol.2018 No.-

군 통신 쉘터는 네트워크 중심 전에서 다양한 무기체계들의 통합적인 전투력 발휘를 위해 요구되는 정보의 송/수신 기능을 실시간 보장하고 전술환경의 생존성을 극대화 시킨 정보통신 기반체계이다. 쉘터 내부에 다양한 통신용 장비가 탑재되기 때문에 외부로부터의 전자기 공격에 대한 높은 차페성능을 보장해야한다. 본 연구에서는 통계적 품질관리 기법인 공정능력분석을 이용하여 군 통신용 쉘터에서 차폐성능이 안정된 측정 포인트을 탐색하는 연구를 진행하였다. 45대의 통신용 쉘터로부터 수집된 차폐성능 데이터를 분석하였으며, 각 측정 포인트들의 차폐성능에 대한 공정능력지수를 분석하고 이에 따른 차폐성능이 안정된 측정 포인트를 탐색하였다.

위암조직에서 p53 유전자의 돌연변이

구기범 대한위암학회 2006 Journal of gastric cancer Vol.6 No.4

p53 단백질 발현이 수술 후 조기 복강 내 화학 요법을 시행 받은 위암 환자의 예후에 미치는 영향

구기범,박성훈,권오경,정호영,유완식 대한외과학회 2006 대한외과학회 학술대회 초록집 Vol.2006 No.11

위암조직에서 p53 유전자의 돌연변이

구기범,박성훈,정호영,이명훈,유완식,Ku, Ki-Beom,Park, Seong-Hoon,Cheong, Ho-Young,Lee, Myung-Hoon,Yu, Wan-Sik 대한위암학회 2006 대한위암학회지 Vol.6 No.4

Purpose: p53 is one of the most commonly mutated genes in human tumors. The aim of this study was to analyze p53 mutation in gastric cancer and its correlations with the clinicopathologic variables to clarify the usefulness of p53 mutation as a prognostic factor. Materials and Methods: Specimens from 331 patients with gastric cancer who underwent a gastrectomy between March 1999 and April 2001 at the Kyungpook National University Hospital were used. p53 gene mutations were assessed by using a polymerase chain-reaction single-strand conformation polymorphism (PCR-SSCP) analysis. The correlations between p53 gene mutation and clinocopathologic parameters were analyzed. Results: p53 mutations were found in 66 (19.9%) tumors. Among those 66 cases, mutations were seen in 23 tumors at axon 5, in 8 at exon 6, in 21 at exon 7, and in 17 at exon 8. Two mutations were shown in 3 tumors. Thiriy-six (23.1%) of 156 intestinal-type tumors and 19 (13.1%) of 145 diffuse-type tumors showed p53 gene mutation (P=0.007). The frequency of p53 gene mutation didn't show any significant differences according to age, sex, stage, location, or gross type. Exon 5 mutations showed more frequently in intestinal-type tumors than in diffuse-type tumors (9.7% vs. 2.8%, P=0.024), and p53 mutation were more frequent in lymph nodes metastasis group than lymph nodes non-metastasis group with statistical significance (25.0% vs 15.6%, P=0.034). The five-year survival rate showed no statistically significant difference with p53 mutation (P=0.704). Conclusion: p53 mutations assessed by PCR-SSCP had little value as a prognostic factor after gastrectomy in patients with gastric cancer.

잡음에 강건한 이미지 분류 모델을 위한 다양한 필터 크기를 가진 다중 합성곱 신경망 앙상블 학습 연구

구기범 한국산학기술학회 2024 한국산학기술학회논문지 Vol.25 No.6

본 논문에서는 노이즈 이미지에 대한 강건한 분류 모델 작성을 위하여 다양한 필터크기를 가진 다중 합성곱 신경망 앙상블 모델을 연구하였다. 다중 합성곱 신경망 앙상블 모델은 2개의 다중필터 합성곱 신경망 앙상블 모델의 소프트 보팅(soft voting) 조합으로 구성되는데, 각각의 다중필터 합성곱 신경망 앙상블 모델은 다시 5개의 단일 합성곱 신경망의 소프트 보팅 조합으로 구성된다. 단일 합성곱 신경망들은 서로 다른 필터 크기가 적용되었으며, 그 필터 크기는 임의의 크기인 3, 5, 7, 11, 13이다. 단일 합성곱 신경망들은 학습 과정에서 특별한 연산이 적용되었는데, 각 단일 합성곱 신경망에서 마지막 완전 연결 계층의 출력이 서로 적절히 조합되어, 다시 각각의 단일 합성곱 신경망 모델의 소프트맥스 및 교차 엔트로피 오차(softmax-with-Loss) 계층으로 보내져 순전파 연산을 수행한다. 그 후, 오차역전파 연산을 수행하며 가중치를 갱신하도록 함으로써 단일 합성곱 신경망 모델들이 학습 과정에서 상호보완 될 수 있도록 하였다. 작성된 다중 합성곱 신경망 앙상블 학습모델의 강건성 평가는 MNIST(Modified National Institute of Standards and Technology) 손글씨 숫자 이미지 데이터로 수행되었다. 숫자 이미지 데이터는 1개의 정상 데이터 셋과, 3개의 비정상 잡음 데이터 셋으로 구성되어 있으며, 정상/비정상 데이터 상관없이 학습 및 테스트하여 모델의 성능을 평가하였다. 그 결과, 다중 합성곱 신경망 앙상블 모델의 분류 성능이 단일 합성곱 신경망 모델보다 전반적으로 향상된 것을 확인하였다. A multiple CNN ensemble model was developed using various filter sizes to train a noise-robust image classification model. The multiple CNN ensemble model consisted of a soft voting combination of two multiple-sized filter CNN ensemble models. The multiscale filter CNN ensemble model consisted of a soft voting combination of five single CNN models. Single CNN models were made using 3, 5, 7, 11, and 13-sized filters. During the modeling, a special calculation process was applied to CNNs, outputs of last affine layer in each CNN model are combine properly. The combined outputs were sent to softmax-with-loss layer to conduct rest of forward propagation. Lastly, by progressing progress back propagation calculation, CNN models made it possible to complement each other's weight variables. Evaluation of the robustness of the multiple CNN ensemble model was performed using an MNIST handwritten number image data set, 1 normal data set, and 3 noise added data set. These image data sets were used to model and test the performance of the classification model regardless of normal or noise. The resulting multiple CNN ensemble model had better classification performance than the single CNN model.

대동맥 판막 치환술 후 발생한 胸痛, 心悸, 喘證 및 국소 경피증에 대한 한의 치험 1례

구기범,이세연,남이랑,김마리아,김하은,이인,홍진우,최준용,윤영주,김소연,한창우,박소정,권정남 대한한방내과학회 2024 대한한방내과학회지 Vol.45 No.5

Objective: This study reports improvements in chest pain, palpitations, dyspnea, and morphea following surgical aortic valve replacement following treatment with Korean medicine. Methods: A patient received Korean medicine treatment, including acupuncture, moxibustion, and herbal formulas such as Chilgi-tang, Insamyangyoung-tang, and Bojungikki-tang-gamibang. The patient’s improvement was evaluated using the numeric rating scale (NRS), the modified localized scleroderma skin severity index (mLoSSI), and antinuclear antibody (ANA) tests. Results: After receiving Korean medicine treatment, the patient showed improvement in the NRS, mLoSSI, and ANA results. Conclusion: This case suggests that Korean medicine may be effective in treating chest pain, palpitations, dyspnea, and morphea following surgical aortic valve replacement.

ANN을 이용한 노이즈 MNIST 이미지의 분류 정확도 향상을 위한 다양한 필터 크기를 가진 CNN 앙상블 모델 연구

구기범 한국품질경영학회 2023 한국품질경영학회 학술대회 Vol.2023 No.0

앙상블 학습(Ensemble Learning)은 여러 개의 통계모델을 작성하고 그 결과를 결합하여 결과를 도출하는 학습 기법이다. 앙상블 학습 방법에는 투표(voting), 배깅(bagging), 부스팅(boosting) 등이 있으며 다양한 연구 분야에서 앙상블 학습 기법을 활용하고 있다. 본 연구에서는 MNIST 숫자 이미지를 분류하는, 서로 다른 필터 크기를 가진 여러 개의 합성곱 신경망을 작성하고 작성된 각각의 합성곱 신경망 모델의 예측결과들을 다시 신경망 모델의 입력 데이터로 활용하여 이미지를 분류하는 앙상블 학습 모델을 작성하였다. 이 앙상블 학습 모델은 두 단계의 모델링을 거쳐 작성되었다. 첫 번째 모델링은 합성곱 신경망 모델들을 작성하는 것으로, 주어진 모델링 데이터(숫자 이미지)로 필터의 크기가 서로 다른 합성곱 신경망 모델들을 작성하는 것이다. 합성곱 신경망 모델의 필터 크기는 각각 임의의 크기인 3x3, 5x5, 7x7, 11x11, 13x13으로 설정하였고 합성곱 신경망 모델의 마지막 계층의 활성화 함수는 softmax 대신 ReLU를 적용하였다. 두 번째 모델링은 5개의 합성곱 신경망에서 출력된 각각의 출력 신호들을 입력신호로 이미지를 분류하는 신경망 학습이다. 각각의 합성곱 신경망 모델은 마지막 계층에서 10개의 출력신호를 가지므로, 이 신경망 모델은 50개의 입력변수를 받아 이미지를 최종 분류하게 된다. 작성된 앙상블 학습 모델의 정확도 평가는 테스트 데이터를 이용하여 실시하였으며 단일 합성곱 신경망 모델의 예측결과와 비교하여 정확도 향상이 어느 정도 이루어졌는지 확인하였다. 또한, 잡음이 섞인 이미지 데이터로 학습시켰을 때의 이미지 분류 예측 정확도도 비교하였다.

위암조직에서 p53 유전자의 돌연변이

구기범,박성훈,정호영,유완식 대한외과학회 2005 대한외과학회 학술대회 초록집 Vol.2005 No.10

당뇨를 동반한 자율신경 실조증 및 섬유근육통 소음인 환자의 흉복통 및 形脫에 대한 한의 치험 1례

구기범,김하은,이세연,남이랑,김마리아,권정남,이인,홍진우,최준용,윤영주,김소연,한창우,박소정 대한한방내과학회 2024 대한한방내과학회지 Vol.45 No.5

Objective: This study reports on the improvement in chest pain, abdominal pain, and physical exhaustion in a So-eum patient diagnosed with autonomic dysfunction and fibromyalgia complicated by diabetes following treatment with Korean medicine. Methods: A patient received Korean medicine treatments, including acupuncture, moxibustion, and herbal formulas such as Daegunjoong-tang and Sojukgunbi-hwan. The patient’s improvement was evaluated using the numeric rating scale (NRS) and the autonomic nerve function (ANF) test. Results: After receiving Korean medicine treatments, the patient showed improvement in the NRS and the ANF test. Conclusion: This case suggests that Korean medicine may be effective in treating chest pain, abdominal pain, and physical exhaustion in a So-eum patient with autonomic dysfunction and fibromyalgia complicated by diabetes.