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A Neuro-Fuzzy Approach to Integration and Control of Industrial Processes:Part I
김성신,Kim, Sung-Shin Korean Institute of Intelligent Systems 1998 한국지능시스템학회논문지 Vol.8 No.6
This paper introduces a novel neuro-fuzzy system based on the polynomial fuzzy neural network(PFNN) architecture. The PFNN consists of a set of if-then rules with appropriate membership functions whose parameters are optimized via a hybrid genetic algorithm. A polynomial neural network is employed in the defuzzification scheme to improve output performance and to select appropriate rules. A performance criterion for model selection, based on the Group Method of DAta Handling is defined to overcome the overfitting problem in the modeling procedure. The hybrid genetic optimization method, which combines a genetic algorithm and the Simplex method, is developed to increase performance even if the length of a chromosome is reduced. A novel coding scheme is presented to describe fuzzy systems for a dynamic search rang in th GA. For a performance assessment of the PFNN inference system, three well-known problems are used for comparison with other methods. The results of these comparisons show that the PFNN inference system outperforms the other methods while it exhibits exceptional robustness characteristics.
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Scaffold상에 식립한 사람치주인대섬유모세포를 통한 치주조직공학
김성신,김병옥,박주철,장현선,Kim, Seong Sin,Kim, Byung-Ock,Park, Joo-Cheol,Jang, Hyun-Seon 대한치주과학회 2006 Journal of Periodontal & Implant Science Vol.36 No.3
Human periodontal ligament fibroblasts (hPDLF) are very important for curing the periodontal tissue because they can be differentiated into various cells. A tissue engineering approach using a cell-scaffold is essential for comprehending today's periodontal tissue regeneration procedure. This study examined the possibility of using an acellular dermal matrix as a scaffold for human periodontalligament fibroblast (hPDLF). The hPDLF was isolated from the middle third of the root of periodontally healthy teeth extracted for orthodontic reasons. The cells were cultured in a medium containing Dulbecco's modified Eagle medium supplemented with 10% fetal bovine serum at $37^{\circ}C$ in humidified air with 5% $CO_2$. The acellular dermal matrix(ADM) was provided by the US tissue banks(USA). Second passage cells were used in this study. The hPDLF cells were cultured with the acellular dermal matrix for 2 days, and the dermal matrix cultured by the hPDLF was transferred to a new petri dish and used as the experimental group. The control group was cultured without the acellular dermal matrix, The control and experimental cells were cultured for six weeks. The hPDLF cultured on the acellular dermal matrix was observed by Transmission Electron microscopy (TEM). Electron micrography shows that the hPDLF was proliferated on the acellular dermal matrix. This study suggests that the acellular dermal matrix can be used as a scaffold for hPDLF.
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신생아 집중치료를 받은 극소저출생체중아 치료성적의 시기에 따른 변화
김성신,김문희,심재원,고선영,이은경,장윤실,강이석,박원순,이문향,이상일,이흥재,Kim, Shung Shin,Kim, Moon Hee,Shin, Jae Won,Ko, Sun Young,Lee, Eun Kyung,Chang, Yun Sil,Kang, I Seok,Park, Won Soon,Lee, Mun Hyang,Lee, Sang Il,Lee, Heung J 대한소아청소년과학회 2002 Clinical and Experimental Pediatrics (CEP) Vol.45 No.7
목 적: 출생 체중 1,500 그램 미만의 극소저출생체중아(very low birth weight infant, VLBWI)의 치료성적은 신생아 집중치료술 향상여부를 모니터 하는 주요한 지표로 이용되고 있다. 이에 본 연구자들은 개원이래 최근 7년간 삼성서울병원 신생아 중환자실의 VLBWI 치료성적의 변화양상을 기간별로 관찰 분석하였다. 방 법: 1994년 10월부터 2000년 12월까지 삼성서울병원 신생아 중환자실로 생후 3일 이내 입원한 VLBWI 374명을 대상으로 기간을 나누어(I기 : 이미 성적이 보고된 1994. 10-1996. 9, II기 : 1996. 10-1998. 12, III기 : 1999. 1-2000. 12) 각 기별, 출생체중별, 재태기간별, VLBWI의 발생빈도와 생존율, 유병률 및 생존기간 등에 관해 의무기록지를 통한 후향적조사를 실시하였다. 생존율은(생존아/총출생 VLBWI)${\times}100$으 로 산출하였고 생존아는 신생아 중환자실에서 생존하여 퇴원한 경우로 정의하였다. 결 과 : VLBWI의 발생빈도는 기간별로 차이가 없었고(I기 : 1.3%, II기 : 1.5%, III기 : 1.4%), 생존율은 III기에 의미 있게 향상되었다. 출생체중별 생존율에서 III기에서 750 gm 미만군(vs II기)과, 1,250-1,499 gm 군(vs I기)의 향상이, 1,000-1,249 gm 군에서는 II기(vs I기)의 향상이 의미 있었고 최저출생 생존아는 I기 624 gm($26^{+5}$주), II기 667 gm($25^{+6}$주), III기 480 gm($26^{+2}$주)였다. 재태기간별 생존율에서 III기의 25-26주군과 29-30군이 I, II기에 비해 의미 있게 향상되었고 최저출생 재태기간의 생존례는 I기 26주(970 gm), II기 $23^{+5}$주(791 gm), III기 $24^{+1}$주(740 gm)였다. VLBWI의 주요 유병률 중 III도 이상의 심한 뇌실 내 출혈의 빈도가 III기 5%로 I기 13%, II기 10.5%에 비해 의미 있게 감소되었고, 전체 사망 중 7일 이전 사망률이 III기(15.4%)에 I기(55.5%)에 비해 의의 있게 감소되었다. 결 론 : 최근 VLBWI의 생존율이 주요 유병률의 증가 없이 현저히 향상되었고, 특히 26주 이하, 750 gm 미만의 초극소미숙아의 생존율 향상이 두드러졌다. Purpose : The outcomes of infants weighing less than 1,500 gm(very low birth weight infant : VLBWI) reflect recent progress in neonatal intensive care. In this study, we analyzed changes over time in survival rate and morbidity of VLBWIs during the past seven years. Methods : A retrospective review of medical records was analyzed for VLBWIs admitted to the neonatal intensive care unit of Samsung Medical Center within three days from birth. We compared the outcomes of previous corresponding data(period I : Oct. 1994 to Sept. 1996), with the outcomes of period II(Oct. 1996 to Dec. 1998) and period III(Jan. 1999 to Dec. 2000). Results : As shown in Tables 1 and 3, the distribution of birth weight, gestational age(GA), gender, and inborn admissions did not change during the 7-year study. The overall survival rate of VLBWI increased significantly over time(period I : 72% vs period III : 88.3%, P<0.05). Between period I and period II, the birth weight-specific survival rate increased by 23.6%(75% vs 92.7%, P<0.05) for infants 1,000 to 1,249 gm. Between period II and period III, the birth weight-specific survival rate increased three times(20% vs 66.7%, P<0.05) for infants <750 gm. The survivors of lowest birth weight included infants at 624 gm(GA : $26^{+5}$ weeks), 667 gm(GA : $25^{+6}$ weeks) and 480 gm(GA : $26^{+2}$ weeks) in each period. The gestational age-specific survival rate in period III increased significantly in GA 25-26 weeks and 29-30 weeks(vs period I & period II, P<0.05). The survivors of lowest gestational age included infants at GA 26 weeks(970 gm), GA $23^{+5}$ weeks(791 gm) and GA $24^{+1}$ weeks(740 gm) in each period. The incidence of severe IVH(grade III, IV) and the early death rate(< seven days) decreased in period III(vs period I; P<0.05), reflecting improvements in neonatal intensive care. Conclusion : The survival rate of VLBWI continues to increase, particularly for BW < 750 gm, GA < 26 weeks. This increase in survival is not associated by any increase in major morbidities.
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kNN-LSTM을 이용한 시간별 일사량 예측 성능 개선에 관한 연구
김민석(Minseok Kim),정승환(Seunghwan Jung),김백천(Baekcheon Kim),김진용(Jin Yong Kim),김성신(Sungshin Kim) 한국지능시스템학회 2022 한국지능시스템학회논문지 Vol.32 No.3
세계 에너지시장 동향 및 재생에너지 관련 제도 개선으로 태양광발전 보급이 증가하고 있다. 태양광발전은 탄소를 발생시키지 않으면서 발전할 수 있다는 점에서 유망한 대체 에너지원이다. 하지만, 이러한 재생에너지를 이용한 전력원은 자연에너지를 이용하는 특성상 불안전한 발전출력으로 인해 발전량 예측, 유지보수 및 관리 시스템이 필요하다. 태양광 발전량을 예측하기 위해서는 먼저 태양광 발전에 가장 많은 영향을 미치는 일사량을 예측해야 하므로 이와 관련된 연구가 지속적으로 수행되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 kNN-LSTM (k-Nearest Neighbor and Long Short-Term Memory) 기반 일사량 예측 방법을 제안한다. 제안된 방법은 kNN을 이용하여 전 날 일사량 패턴과 유사한 과거 데이터를 탐색한 다음 LSTM에 입력변수로 사용하여 다음 날의 시간별 일사량을 예측한다. 실험 결과, 제안된 방법이 서포트 벡터 회귀, 인공신경망 및 LSTM에 비해 계절에 따른 청명한 날과 흐린 날 모두 효과적으로 예측할 수 있음을 확인하였다. The supply of solar power is increasing owing to global energy market trends and the improvement of new and renewable energy-related systems. solar power is a promising alternative energy source in that it can make electricity without generating carbon. However, since the power generation output is unstable due to the nature of using solar energy, a power generation prediction, maintenance, and management system is required. To predict the amount of solar power generation, it is necessary to forecast solar radiation that has the most influence on the solar power generation. Therefore, research related to this has been continuously being conducted. In this paper, we propose a method for forecasting solar radiation based on k-Nearest Neighbor and Long Short-Term Memory (kNN-LSTM). The proposed method uses kNN to search training data similar to the previous day"s solar radiation pattern and then uses it as an input variable to LSTM to forecasting the hourly solar radiation of the next day. The experimental results show that the proposed method can effectively predict both seasonal sunny and cloudy days compared to the conventional method by comparing it with Support Vector Regression, Artificial Neural Network and LSTM.
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계절별 기상조건에 기반한 태양광 발전량 예측에 관한 연구
김백천(Baekcheon Kim),정승환(Seunghwan Jung),김민석(Minseok Kim),김종근(Jonggeun Kim),김성신(Sungshin Kim) 한국지능시스템학회 2021 한국지능시스템학회논문지 Vol.31 No.2
태양광 발전량 예측은 태양광 발전 시스템을 연계하여 운용되는 마이크로그리드의 전력공급 안정성을 향상시키기 위해 필요하다. 하지만 태양광 발전은 계절별 특성 및 기상조건에 따라 발전량이 다르기 때문에 예측하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 기상 및 발전량 데이터를 계절 및 날씨에 따라 분류하고, 분류된 데이터에 각각 Long Short-Term Memory(LSTM)를 이용하여 태양광 발전량 예측 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능을 비교하기 위해 계절만 고려한 모델, 날씨별 모델과 비교하였다. 실험결과, 계절 및 날씨에 따라 분류된 데이터를 이용하여 모델을 구현하였을 때, 기존 방법들보다 예측성능이 더 우수한 것을 확인할 수 있었다. The solar power generation forecasting is necessary to improve the power supply stability of microgrids operated in connection with the solar power generation system. However, it is difficult to forecast solar power due to anomalous seasonal characteristics and weather conditions. Therefore, the proposed method classifies meteorological and power generation data by season and weather, and then predicts solar power generation by Long Short-Term Memory (LSTM) using the classified data. Weather conditional model and seasonal model are used to verify the performance of the proposed method. Experimental results show that model using classified data by season and weather is outperforms than conventional models.
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