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마이크로RNA와 유전자 연관성 예측 딥러닝 모델 개발 연구
윤승원(Seung-Won Yoon),황인우(In-Woo Hwang),김재인(Jae-In Kim),이규철(Kyu-Chul Lee) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6
마이크로RNA는 인체에서 유전자가 단백질로 발현되는 정도를 조절하는 중요한 역할을 하는 RNA이다. 마이크로 RNA와 관련 있는 유전자를 찾는 연구는 복잡한 마이크로RNA의 메커니즘을 파악하는데 큰 도움이 된다. 본 연구는 마이크로 RNA와 유전자의 연관성을 예측하는 딥러닝 모델을 개발하는 연구이다. 논문에서는 최적의 파라메터 및 딥러닝 성능을 제시하며 해당 모델을 활용하여 다양한 실험을 진행하였다. 높은 성능을 보이는 학습된 모델을 통하여 모델이 처음 접하는 마이크로RNA-유전자 쌍의 연관성 정도를 스코어로 제시하며, 췌장암과 관련있는 유전자와 연관성 높은 마이크로RNA를 순위로 제시한다.
보간기법을 적용한 AIS 데이터 기반 선박 경로 예측 딥러닝 연구
이원희(Won-Hee Lee),윤승원(Seung-Won Yoon),장다현(Da-Hyun Jang),이규철(Kyu-Chul Lee) 한국컴퓨터정보학회 2024 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.29 No.3
The research on predicting the routes of ships, which constitute the majority of maritime transportation, can detect potential hazards at sea in advance and prevent accidents. Unlike roads, there is no distinct signal system at sea, and traffic management is challenging, making ship route prediction essential for maritime safety. However, the time intervals of the ship route datasets are irregular due to communication disruptions. This study presents a method to adjust the time intervals of data using appropriate interpolation techniques for ship route prediction. Additionally, a deep learning model for predicting ship routes has been developed. This model is an LSTM model that predicts the future GPS coordinates of ships by understanding their movement patterns through real-time route information contained in AIS data. This paper presents a data preprocessing method using linear interpolation and a suitable deep learning model for ship route prediction. The experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed method with an MSE of 0.0131 and an Accuracy of 0.9467.
최세현,조재환,윤승원,Choi, Se-Hyun,Cho, Jae-Hwan,Yoon, Seung-Won 한국유기농업학회 2014 韓國有機農業學會誌 Vol.22 No.4
This study probed into some characteristics of the urban household such as household income, number of the household, age distribution of the family members, their characteristics of shopping behavior such as the shopping place, types of the packaging and the characteristics of the time series, using consumer panel data of the Rural Development Administration (RDA). It further examined how the above factors affect fruit purchasing prices and then estimates the degree of the influence by each factor. The study looked at the purchase of apples, pears, tangerines, and oranges - the most favorite fruits in Korea. The results of this study can be utilized as the basic information for marketing strategies and/or for the establishment of future policy plans related to fruits consumption.
백문기 ( Moon-ki Back ),윤승원 ( Seung-won Yoon ),이상백 ( Sang-baek Lee ),이규철 ( Kyu-chul Lee ) 한국정보처리학회 2021 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.10 No.1
생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GANs)은 컴퓨터 비전 분야와 관련 분야에서 큰 인기를 얻었으나, 아직까지는 오디오 신호를 직접적으로 생성하는 GAN이 제시되지 못했다. 오디오 신호는 이미지와 다르게 이산 값으로 구성된 생플링된 신호이므로, 이미지 생성에 널리 사용되는 CNN 구조로 학습하기 어렵다. 이러한 제약을 해결하고자, 최근 GAN 연구자들은 오디오 신호의 시간-주파수 표현을 기존 이미지 생성 GAN에 적용하는 전략을 제안했다. 본 논문은 이 전략을 따르면서 GAN을 사용해 생성된 오디오 신호의 충실도를 높이기 위한 개선된 방법을 제안한다. 본 방법은 공개된 스피치 데이터세트를 사용해 검증했으며, 프레쳇 인셉션 거리(Frechet Inception Distance, FID)를 사용해 평가했다. 기존의 최신(state-of-the-art) 방법은 11.973의 FID를, 본 연구에서 제안하는 방법은 10.504의 FID를 보였다(FID가 낮을수록 충실도는 높다). Although Generative Adversarial Networks (GANs) have gained great popularity in computer vision and related fields, generating audio signals independently has yet to be presented. Unlike images, an audio signal is a sampled signal consisting of discrete samples, so it is not easy to learn the signals using CNN architectures, which is widely used in image generation tasks. In order to overcome this difficulty, GAN researchers proposed a strategy of applying time-frequency representations of audio to existing image-generating GANs. Following this strategy, we propose an improved method for increasing the fidelity of synthesized audio signals generated by using GANs. Our method is demonstrated on a public speech dataset, and evaluated by Frechet Inception Distance (FID). When employing our method, the FID showed 10.504, but 11.973 as for the existing state of the art method (lower FID indicates better fidelity).
거리 기반 레이블링 방법을 이용한 마이크로RNA와 유전자 관계 예측 딥러닝 모델 개발 연구
김재인(Jaein Kim),윤승원(Seung-Won Yoon),황인우(In-Woo Hwang),이규철(Kyu-Chul Lee) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.2
마이크로RNA는 유전자 발현을 조절하는 중요한 RNA이다. 마이크로RNA와 유전자 사이의 관계를 찾는 것은 마이크로RNA가 어떻게 작동하는지 이해하는 데에 도움이 되며 환자의 질병을 진단하는 데에도 효과적이다. 본 논문은 마이크로RNA-유전자 쌍의 거리 측정을 기반으로 하는 새로운 레이블링 방법과 함께 마이크로RNA와 유전자의 연관성을 예측하는 LSTM(Long -Short Term Memory) 기반 딥러닝 모델을 제시하며 그에 대한 5-fold 교차 검증 실험 결과를 제시한다. 본 연구에서 제시한 딥러닝 모델의 ROC 커브는 최대 0.95를 달성하였다.
등산동기가 등산복 추구혜택 및 등산복 착용행동에 미치는 영향
안서영 ( Suh Young Ahn ),윤승원 ( Seung Won Yoon ),이미아 ( Mi Ah Lee ),고애란 ( Ae Ran Koh ) 한국의류학회 2013 한국의류학회지 Vol.37 No.4
This study investigated 1) the effects of mountain climbing motivation on the desired mountain climbing wear benefits, and 2) the desired effects of mountain climbing wear benefits on clothing usage behavior. Data were collected via a questionnaire administered to 498 consumers who make at least one mountain climbing wear purchase for personal use. All items were evaluated on a 5-point Likert scale, and SPSS 20.0 and Amos 7.0 were used for data analysis. Confirmatory factor analysis for the research variables were per-formed and three factors of mountain climbing motivation (social interaction, health improvement, and men-tal rejuvenation), four factors of mountain climbing wear benefits sought (ostentation, ideal healthy figure, conformity, and functions), and two factors regarding clothing usage behavior (sportswear usage and daily wear usage) were identified. The results from the model test were as follows: 1) Mountain climbing moti-vation was found to vary depending on the mountain climbing wear benefits sought. Social interaction had a positive effect on all 4 factors of mountain climbing wear benefits sought. Health improvement was the only motivating factor for consumers who sought the benefit of functions; however, the functions benefit was not found to be a consideration for consumers who climbed for mental rejuvenation. 2) Mountain clim-bing wear usage was affected by mountain climbing wear benefits sought. The benefits for conformity and functions had a positive effect on sportswear usage and daily wear usage; however, the ideal healthy figure only affected daily wear usage. The twofold usage of mountain climbing wear reflects a cultural trend to-ward the usage of mountain climbing wear as daily wear; however, consumers show this twofold usage to conform successfully to mainstream society and not to pursue the ideal healthy figure.