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- 저자 : 엄재홍 (검색결과 45 건)
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엄재홍,황승진 한국통신학회 2019 정보와 통신 Vol.36 No.8
무선 측위 기술은 무선 통신 신호를 이용하여 사람/물체의 위치를 식별하는 기술로써 자산 위치 관리, 접근 제어 및 이동 위치추적 등 다양한 위치 기반 IoT 서비스에 사용되는 기술이다. 4차 산업의 도래와 더불어 위치 인식의 정밀도의 향상 요구, 인프라 설치 비용의 최소화, 태그 소형화 및 사용 시간의 확대 등 다양한 시장 요구 사항에 부응하기 위한 새로운 위치 인식 기술이 연구되고 있다. 2019년 1월 Bluetooth 측위 기술 표준으로 Direct finding이 버전 v5.1로 발표되었다. 이 기술의 핵심은 저전력/저비용의 Bluetooth 기술을 사용하여 무선 신호의 도달 방향을 측정하는 AoA(Angle of arrival)와 AoD(Arrival of Departure)이다. 대표적인 무선 측위 기술은 ToA(Time-Of-Arrival) 기술로써, 이는 전파 도달 시간의 측정을 통한 거리를 추정하는 기술이다. 본고에서는 무선 측위 기술의 동향과 특징들을 분석하고,신호 도달각도를 이용하는 AoA(Angle-Of-Arrival) 무선 측위 기술의 특성과 성능에 영향을 미치는 요인에 대하여 살펴본다.
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엄재홍,한승욱,강일규 대한이비인후과학회 2015 대한이비인후과학회지 두경부외과학 Vol.58 No.5
Leiomyoma is a benign smooth muscle neoplasm that rarely becomes malignant. It can occur in any organ of the human body that contains smooth muscles, but the most common forms occur in female genitourinary organs, including the uterus, gastrointestinal organs, including the small bowel and the esophagus and the skin. It rarely occurs in the head and neck area, including the sinonasal cavity. When it occurs in the nasal cavity, its clinical symptoms include nasal obstruction, nasal discharge, nasal bleeding, and pain. We describe herein a case of a 55-year-old man with a leiomyoma in his right inferior nasal turbinate. Transnasal endoscopic excision and paranasal sinus CT were performed. A soft tissue mass on the right inferior turbinate was confirmed from the paranasal sinus CT, and the pathological results revealed a vascular leiomyoma.
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최적 연관 속성 규칙을 이용한 비명시적 단백질 상호작용의 예측
엄재홍(Jae-Hong Eom),장병탁(Byoung-Tak Zhang) 한국정보과학회 2006 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.33 No.4
단백질들은 서로 다른 단백질들과 상호작용 하거나 복합물을 형성함으로써 생물학적으로 중요한 기능을 한다고 알려져 있다. 때문에 대부분의 세포작용에 있어 중요한 역할을 하는 단백질 상호작용의 분석 및 예측에 대한 연구는 여러 연구그룹으로부터 풍부한 데이타가 산출되고 있는 현(現) 게놈시대에서 또 하나의 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 효모(Saccharomyces cerevisiae)에 대해 공개되어있는 단백질 상호작용 데이타들에서 속성들 간의 연관을 통해 유추 가능한 잠재적 단백질 상호작용들을 예측하기 위한 연관속성 마이닝 방법을 제시한다. 단백질의 속성들 중 연속값을 가지는 속성값들은 최대상호 의존성에 기반을 두어 이산화 하였으며, 정보이론기반 속성선택 알고리즘을 사용하여 단백질들 간의 상호작용 예측을 위해 고려되는 단백질의 속성(attribute) 수 증가에 따른 속성차원문제를 극복하도록 하였다. 속성들 간의 연관성 발견은 데이타마이닝 분야에서 사용되는 연관규칙 발견(association rule discovery) 방법을 사용하였다. 논문에서 제안한 방법은 발견된 연관규칙을 통한 단백질 상호작용 예측문제에 있어 최대 약 96.5%의 예측 정확도를 보였으며 속성필터링을 통하여 속성필터링을 하지 않는 기존의 방법에 비해 최대 약 29.4% 연관규칙 발견속도 향상을 보였다. Proteins are known to perform a biological function by interacting with other proteins or compounds. Since protein interaction is intrinsic to most cellular processes, prediction of protein interaction is an important issue in post?genomic biology where abundant interaction data have been produced by many research groups. In this paper, we present an associative feature mining method to predict implicit protein-protein interactions of Saccharomyces cerevisiae from public protein interaction data. We discretized continuous-valued features by maximal interdependence-based discretization approach. We also employed feature dimension reduction filter (FDRF) method which is based on the information theory to select optimal informative features, to boost prediction accuracy and overall mining speed, and to overcome the dimensionality problem of conventional data mining approaches. We used association rule discovery algorithm for associative feature and rule mining to predict protein interaction. Using the discovered associative feature we predicted implicit protein interactions which have not been observed in training data. According to the experimental results, the proposed method accomplished about 96.5% prediction accuracy with reduced computation time which is about 29.4% faster than conventional method with no feature filter in association rule mining.
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엄재홍(Jae-Hong Eom),장병탁(Byoung-Tak Zhang) 한국정보과학회 2006 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.33 No.1
현재 심혈관 질환은 암 다음으로 높은 사망 원인으로 기록되고 있어 심혈관 질환에 대한 초기 진단은 질환의 치료에 매우 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 SVM을 이용하여 심혈관질환 환자의 질환 단계를 예측하였다. 일반적으로 이진분류에 사용되는 SVM을 이용하여 정상 및 질환 1~3기의 총 4가지 분류가 필요한 다분류 분류문제를 처리하기 위해서 논문에서는 독립적 학습된 단일 SVM 분류기들을 결합하여 분류를 수행하는 SVM 앙상블 방법을 사용하였다. 단일 분류기의 결합은 Majority voting, 최소자승에러기반 가중치 부여, 2단 계층 결합 등의 방법으로 수행하여 심혈관 질환 분류에 적합한 앙상블의 구성을 시도하였다. 실험 데이터는 ㈜ 제노프라의 압타머 칩 데이터를 사용하였다. 서로 다른 데이터를 이용하여 학습된 이종의 SVM들을 결합한 결과 질환단계 예측에 있어서 단일 SVM을 이용하여 질환 단계를 예측하는 경우 보다 향상된 질환단계 예측 성능을 관찰할 수 있었으며, 심혈관 질환의 예측에 대해서는 단일 SVM 분류기의 2단 계층 결합법이 가장 좋은 성능을 보임을 확인하였다.
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엄재홍(Eom, Jae-Hong) 한국IT서비스학회 2018 한국IT서비스학회 학술대회 논문집 Vol.2018 No.-
인공지능 기술의 빠른 발전으로 인해 인공지능 기술을 토대로 한 다양한 서비스들이 개발되고 있으며, 이제는 구체적인 독립 제품의 형태로 시장에 등장하고 있다. 이러한 제품 에는 지능형 CCTV나 확장형 스피커 형태로 구성된 스마트 스피커와 같은 단일 제품으로 부터 셋톱 등의 기존 가정용 기기에 통합된 형태, 그리고 나아가 기존의 전통적 산업과 융합된 형태인 자율주행과 같은 복합 기술 기반의 제품까지 그 범위가 점차 다양해지고 있다. 최근에는 구글의 독립 제품형 가상비서 서비스가 국내에 정식 진출함에 따라 관련 경쟁은 더욱 치열해질 것으로 예상된다. 본 논문에서는 국내 최초 인공지능 가상비서 서비스 개발 사례를 기반으로 한국어 및외국어 기반 서비스 개발에 필요한 주요 기술요소에 대해 살펴보고, 해당 분야의 국내외 연구 동향을 함께 살펴본다. 보통, 가상비서 서비스 개발 과정은 최종 서비스 목적에 따라 다를 수 있으나, 일반적 구성을 위해서는 공통으로 어떤 부분들이 필요한지에 대해 산업계 경험을 바탕으로 살펴본다. 또한, 현재의 인공지능 비서 서비스 개발의 한계점에 대해 돌아 보고, 좀 더 개선된 서비스 개발을 위해 필요한 부분에 대한 고찰 결과를 살펴본다.
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대규모 문서 데이터 집합에서 Q&A를 위한 질의문 분류 기법
엄재홍(Jae-Hong Eom),장병탁(Byoung-Tak Zhang) 한국정보과학회 2000 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.27 No.1B
어떠한 질문에 대한 구체적 해답을 얻고 싶은 경우, 일반적인 정보 검색이 가지는 문제점은 검색 결과가 사용자가 찾고자 하는 답이라 하기 보다는 해답을 포함하는(또는 포함하지 않는) 문서의 집합이라는 점이다. 사용자가 후보문서를 모두 읽을 필요 없이 빠르게 원하는 정보를 얻기 위해서는 검색의 결과로 문서집합을 제시하기 보다는 실제 원하는 답을 제공하는 시스템의 필요성이 대두된다. 이를 위해 기존의 TF-IDF(Term Frequency-Inversed Document Frequency) 기반의 정보검색의 방식에 자연언어처리(Natural Language Processing)를 이용한 질문의 분류와 문선의 사전 표지(Tagging)를 사용할 수 있다. 본 연구에서는 매년 NIST(National Institute of Standards & Technology)와 DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency)에 대한 답(Answer)을 찾는 ‘Question & Answer’문제의 실험 환경에서 질문을 특징별로 분류하고 검색 대상의 문서에 대한 사전 표지를 이용한 정보검색 시스템으로 사용자의 질문(Question)에 대한 해답을 보다 정확하고 효율적으로 제시할 수 있음을 실험을 통하여 보인다.
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