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주의집중력 향상 목적의 뇌전도 뉴로피드백 방법 조사
http://doi.org/10.5626/JOK.2021.48.10.1105
뉴로피드백은 뇌 상태의 피드백을 통해 사용자 스스로 뇌의 기능 및 상태를 조절할 수 있게 하는 뇌 기능 조절 기술로 뇌 기능의 회복 및 향상에 효과가 있는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 주의집중력 향상 목적의 뇌전도 뉴로피드백에 관한 연구 108건을 조사 분석하였다. 조사 결과 환자 대상 연구가 건강인보다 약 3.5배 많았고, 유선 습식 뇌파 측정 장비를 활용한 연구가 대부분이었다. 집중력 정량 지표로는 감각운동리듬과 세타파와 낮은 베타파의 비율이, 뇌 영역은 뇌 중앙부의 뇌파가 주로 활용되었으며, 피드백 방식은 시청각 자극이, 신경심리평가는 연속수행검사와 Go/NoGo 검사가 빈번하게 활용됨을 확인하였다. 향후 실용적인 뉴로피드백 애플리케이션 개발을 위해 비환자군 연구 확대, 편의성 및 몰입도 증대를 위한 무선 건식 뇌파 측정 장비 및 가상/증강현실 기술 활용 그리고 뉴로피드백 효과의 재현성 및 사용성 높은 애플리케이션 개발을 위한 기준 마련이 필요할 것으로 전망된다.
유전자 임베딩을 이용한 암 예후 예측 방법
http://doi.org/10.5626/JOK.2021.48.7.842
암의 예후와 관련이 있는 유전자를 식별하고 이를 이용하여 암환자의 예후를 예측하는 것은 환자에게 효과적인 치료방법을 제공하는데 기여하는 바가 크다. 유전자 발현 데이터를 이용하여 예후 관련 유전자를 탐색하거나 암의 예후를 예측하기 위한 다양한 연구방법들이 제시되었으며, 최근에는 딥러닝을 비롯한 머신러닝 기법들이 집중적으로 연구되고 있다. 하지만 유전자 발현량 데이터에 기계학습 방법을 적용하는 것은 사용 가능한 샘플의 수가 적고 유전자의 수가 많다는 근본적인 문제가 있다. 본 연구에서는 유전자 네트워크 데이터를 추가적으로 사용하여, 많은 수의 무작위 유전자 경로를 학습 데이터 사용함으로써 적은 수의 샘플이라는 문제를 보완하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 방법을 이용하여 5가지 암에 대한 유전자 발현 데이터와 유전자 네트워크를 이용하여 예후 특이적 유전자를 식별하고 환자의 예후를 예측한 결과, 다른 기존 방법들과 비교하여 높은 정확도로 예측을 하는 것을 확인할 수 있었으며, 적은 샘플을 사용한 예측에서 높은 성능을 확인할 수 있었다.
사전학습 언어모델 기반 트랜스포머를 활용한 의미유사도기반 자연어이해 의도파악 방법
http://doi.org/10.5626/JOK.2020.47.8.748
자연어이해는 로봇, 메신저, 자연어 인터페이스 등에 활용되는 근간 기술 중 하나이다. 본 연구에서는 자연어이해 문제 중 문장의 의도를 파악하는 의도파악기술에 있어, 전통적인 분류기술을 활용하는 것이 아닌, 문장의 의미를 벡터 형태로 가공할 수 있는 문장 및 의미틀 읽기장치를 학습시키고, 훈련문장과 질의문장의 벡터 공간상의 의미거리를 측정하여, 가장 가까운 훈련문장의 의도를 질의문장의 의도로 부착하는 방법을 제안한다. 이를 위해, 사전학습 언어모델 기반 트랜스포머를 활용하여 기호 형태의 문장 및 의미틀을 벡터 형태로 변환하는 방법을 소개한다. 한국어 기반 날씨 및 내비게이션 영역의 말뭉치와 영어 기반 항공교통 예약 영역, 음성 언어 이해 시스템 영역의 자연어 말뭉치등을 활용한 다양한 실험을 통하여 제안한 방법이 성공적으로 의미벡터를 배움을 보이고, 기존 의도파악 기술 대비 높은 성능을 가짐을 보인다.
