웹 서비스 기반 QSAR 모델링 시스템 구현

황경순(Kyoung Soon Hwang),이경미(Kyung Mi Lee),류근호,김원재(Won Jae Kim),이건명(Keon Myung Lee) 한국지능시스템학회 2011 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.21 No.1

최근까지 분산 환경에서 원격의 자원 및 서비스를 활용하여 응용 시스템을 구축하기 위한 패러다임으로써 개방형 환경의 웹 서비스에 관한 연구가 지속적으로 연구되고 있다. 본 논문에서는 이러한 분산 환경에서 화학물질의 구조와 물리화학적 성질에 대한 정량적 상관관계로부터 화학구조의 거시적인 특성을 예측하기 위한 QSAR 모델링 시스템을 소개한다.

적합성과 선호도를 고려한 워크플로우의 적응적 자원 스케줄링

황경순(Kyoung Soon Hwang),이건명(Keon Myung Lee) 한국지능시스템학회 2004 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.14 No.1

워크플로우는 기업의 업무 프로세스, 이질적 정보 서버들을 통한 정보 처리 등과 같은 잘 정의된 복잡한 프로세스를 수행하기 위해 설계되어 조율된 작업들로 구성된다. 워크플로우 스케줄링에서는 부여된 제약조건을 만족하면서 작업을 수행할 수 있는 작업의 실행 순서를 결정한다. 워크플로우를 실행시킬 때, 동시에 하나의 작업을 처리할 수 있는 자원이 여러개 있을 경우에는, 어떤 자원이 어떤 작업을 수행할지 결정해야하는 자원 스케줄링 상황이 발생한다. 자원 스케줄링을 할 때는, 작업에 대한 자원의 적합도 및 선호도를 반영하는 것이 바람직하다. 한편, 프로세스가 진행되어 감에 따라 작업에 대한 자원의 적합도 및 선호도는 변할 수 있고, 또한 이러한 적합도 및 선호도 정보가 사전에 주어지지 않은 경우도 있다. 이 논문에서는 작업에 대한 자원의 적합도 및 선호도를 모델링하는 방법을 제안하고, 이를 프로세스 진행에 따라 갱신하는 방법을 소개하고, 이를 이용하여 적응적으로 자원 스케줄링하는 방법을 제시한다.

분산 제약조건 만족 특성을 이용한 다중 에이전트 기반 강의 시간표 자동화 시스템 설계

황경순(Kyoung-Soon Hwang),전중남(Joong-Nam Jun),이건명(Keon-Myung Lee) 한국정보과학회 2002 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.29 No.1B

강의시간표 문제(Lecture-timetabling Problem)는 일주일을 기본으로 하는 특정 시간대 별로 학생(Course-class), 교수, 그리고 강의실과 같은 자원에 대한 스케줄링 문제로서, 각각의 자원에 대하여 적절한 조합으로 제약조건들 사이의 충돌을 최소화하여 자원을 배치하는 할당문제이다. 강의시간표 문제는 수천 명 학생들에 대하여 개개인의 시간표를 작성해야 하므로 기하급수적으로 증가하는 탐색공간에 대하여 최악의 경우 탐색 시간이 지수적으로 증가하는 NP-complete Problem이다. 이러한 거대하고 복잡한 강의시간표 문제는 계층적으로 분할하여 기능별로 처리하면서 제약조건을 협상하도록 하는 각 모듈 단위의 에이전트를 구성하므로 좀 더 작고 단순한 문제로 변환될 수 있다. 본 논문에서는 방대한 탐색 공간과 과잉-제약조건(Over-constraint) 문제의 하나인 강의시간표 작성 문제를 분산제약조건 만족 문제 특성을 이용하고 다중 에이전트 구조를 사용하여 해결하는 강의시간표 자동화 시스템 설계를 제안한다.

유비쿼터스 헬스케어 서비스를 위한 태스크 중심의 임상 프로토콜 개발 방법론

황경순(Kyoung-Soon Hwang),김원재(Wun-Jea Kim),이찬희(Chan Hee Lee),이건명(Keon-Myung Lee) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회논문지 Vol.20 No.1

유비쿼터스 서비스 인프라의 확충에 따라 헬스케어 분야가 중요한 서비스 영역으로 주목받고 있다. 유비쿼터스 헬스케어는 서비스의 실현에 있어서 의료종사자뿐만 아니라 환자 및 환자보호자의 역할이 요구되고, 또한 정보 인프라에서의 지원도 필수적이다. 의료서비스의 정형화 및 품질보증을 위해서 의료분야에서는 임상 프로토콜을 정의하고 이를 임상에 적용하고 있다. 유비쿼터스 환경에서의 의료 서비스 품질을 보증하기 위해서는 마찬가지로 임상 프로토콜을 활용하는 것이 필요하다. 유비쿼터스 헬스케어 서비스에는 의료종사자 뿐만아니라 환자 및 환자보호자, 정보 시스템이 각자의 고유 역할을 하는 것이 요구된다. 이러한 유비쿼터스 헬스케어 서비스에서의 요구사항을 만족하면서 임상프로토콜을 효과적으로 개발할 수 있도록 하는 유비쿼터스 헬스케어 임상 프로토콜을 개발하는 방법을 소개한다. 제안된 방법은 헬스케어 참여자별 태스크들을 명확히 식별하도록 하면서, 태스크간의 관계를 명확히 하도록 하여 가시화가 가능하도록 한다. 개발된 방법론은 유비쿼터스 환경에서 과민성방광 환자관리를 위한 임상 프로토콜을 개발하는데 적용하여 적용가능성을 확인했다. With the advances in ubiquitous service infrastructure, healthcare services have drawn attention as one of promising application domains. In ubiquitous healthcare services, patients or care-givers as well as medical personnel are asked to play their roles and, in addition, the information system is supposed to have active roles. In medicine, clinical protocols have been developed and put into practice in order to reduce treatment variances and assure the service quality. In the same token, clinical protocols on ubiquitous service practices are need to be developed which takes into account both the clinical details and the ubiquitous service functionality. This paper introduces a clinical protocol modeling methodology which pays attention to participants and their tasks including contextual information. The proposed method has been successfully applied to a real application domain, OAB(overactive bladder) syndrome patient care to see how it builds a clinical protocol.

효율적인 3D 모델링 위한 에이전트 기반의 모델 추천 시스템

이승희(Seung Hee Lee),황경순(Kyoung Soon Hwang),이건명(Keon Myung Lee) 한국지능시스템학회 2006 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.16 No.1

컴퓨터 기술이 발달되면서, 3D 가상현실을 구현할 수 있는 여러 가지 도구들이 웹이나 개인용 컴퓨터에서 운용되고 있다. 또한 3D 가상현실 기술은 새로운 컴퓨터 응용분야로 전자상거래, 기업홍보, 교육, 의료, 시뮬레이션, 그리고 컴퓨터 게임까지 널리 활용되고 있다. 하지만 설계자들이 3D 모델링을 하기 위해서는 많은 시간과 노력이 요구된다. 따라서 새로운 3D 모델을 개발하는 대신에 기존의 모델을 효과적으로 재사용할 수 있다면 많은 노력과 시간을 절약 할 수 있을 것이다. 하지만 이러한 것이 가능하려면 사용자에 의해 정의된 3D 객체를 데이터베이스로부터 관련성이나 유사성이 높은 객체를 찾을 수 있어야한다. 이 논문에서는 에이전트 기법을 사용하여 메타데이터와 온톨로지 정보를 참고하여 3D 모델을 추천하는 시스템을 설계 및 구현 하였다.

데이터 클러스터 상세화 기반의 맞춤 의료를 위한 환자 클래스 관리 기법

이건명(Keon Myung Lee),황경순(Kyoung-Soon Hwang),김원재(Wun-Jae Kim) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.20 No.2

의료 지식의 누적과 다양한 진단·계측 장비의 활용에 의한 임상 데이터의 축적에 따라 의료현장에서는 환자별 특성에 맞는 치료를 하는 맞춤 의료에 대한 기대가 커지고 있다. 맞춤 의료에서는 환자별 특이성이 있기 때문에 환자별 특이성까지 고려한 최적의 치료방법을 선택하는 것이 중요하다. 증거기반 의료에서는 통계적으로 많은 수의 환자 집단에 대해서 유효성이 인정되는 치료 방법을 사용하는 것을 요구한다. 맞춤 의료에서는 환자별 특이성을 고려하는 것이 중요하기 때문에 축적된 임상 데이터로부터 환자가 어떤 특이한 집단에 속하는지 판단하는 것이 맞춤 의료를 위한 기반 정보로 활용될 수 있다. 이 논문에서는 맞춤의료를 위한 데이터 분석 지원 방법으로서 데이터 클러스터링 방법의 활용에 대해서 다룬다. 임상 거시 및 미시 데이터에 대한 데이터 클러스터링, 데이터 축적 및 임상 추적에 따른 환자 클래스에 따른 클러스터의 분화 및 조정, 클러스터 분화에 따른 환자 클래스에 대한 연관관계 설정 방법에 대해서 다룬다.

마이크로어레이 데이터의 부공간 대조집단 마이닝

이건명(Keon Myung Lee),황경순(Kyoung-Soon Hwang),김원재(Wun-Jae Kim) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.20 No.2

마이크로어레이는 샘플에서의 유전자별 발현정도를 측정한 분자생물학 데이터를 생성하는데, 유전자 발현 정도의 강화 또는 억제에 따라 다양한 생물학적 의미를 내포하기 때문에 많은 관심이 되는 분석 대상 데이터이다. 마이크로어레이 데이터는 많은 유전자를 대상으로 하기 때문에 고차원이고, 부차원(subspace)에 의미있는 구조가 포함될 수 있다. 이 논문에서는 모든 부차원에서 대조적인 발현 패턴을 보이는 대조집단을 추출하는 마이닝 방법을 제안한다. 제안한 방법은 퍼지 소속함수를 사용하여 대조집단 여부를 판별하고, 연관규칙 마이닝하는 방법을 적용하여 대조집단을 모두 찾아낸다. 제안한 방법에 의해 추출된 대조 패턴은 가시화 방법을 통해서 제공할 수 있도록 구현되었다.

익명기반 유비쿼터스 환경의 프라이버시 보장 ID기반 서비스

김학준(Hak-Joon Kim),황경순(Kyoung Soon Hwang),이건명(Keon Myung Lee) 한국지능시스템학회 2005 한국지능시스템학회논문지 Vol.15 No.1

유비쿼터스 환경에서는 프라이버시에 민감한 다양한 정보가 수집되고 이들이 통제되지 않은채 배포될 수 있기 때문에 프라이버시 보호가 필수적이다. 유비쿼터스 환경에서 프라이버시 보안을 위해 사용되는 대표적인 방법론의 하나인 익명(anonymity) 기반 기법은, 사용자가 새로운 서비스 영역에 참여할 때 가명(pseudonym)을 사용할 수 있도록 하여, 사용자의 신분을 노출시키지 않도록 하는 방법이다. 이 방법은 사용자의 신분을 보호하는데는 효과적이지만, 친구찾기 서비스, 위험지역경보, P2P통신 등 ID 기반의 서비스를 제공하기 어렵게 하는 단점이 있다. 이 논문에서는 익명기반의 프라이버스 보호 기법을 사용하는 유비쿼터스 환경에서 ID 기반의 서비스를 제공할 수 있도록 하는 시스템 구조를 제안한다. Privacy preservation is crucial in ubiquitous computing environment in which lots of privacy-sensitive information can be collected and distributed without appropriate control. The anonymity-based approach is a famous one used for privacy preservation communication, which allows users to use pseudonyms instead of real ID so as not to reveal their identities. This approach is effective in that it can hide the identity of users. However, it makes it difficult to provide ID-based services like buddy service, dangerous area alert, P2P communication in the ubiquitous computing. We proposes a system architecture which enables ID-based services in the ubiquitous computing environment employing anonymity-based privacy-preserving approach.

딥러닝 모델 설계를 위한 모델 패턴 추출 및 시각화

박기선(Ki Sun Park),황경순(Kyoung Soon Hwang),이건명(Keon Myung Lee) 한국지능시스템학회 2019 한국지능시스템학회논문지 Vol.29 No.1

최근 공개되고 있는 딥러닝 모델의 계층구조는 복잡한 형태를 갖는 경향을 보인다. 이러한 딥러닝 모델의 계층구조는 한눈에 파악하기 힘들고 재사용하기 힘들다는 어려움이 있다. 따라서 이 논문에서는 딥러닝 모델의 재사용과 가시화를 위해 복잡한 구조의 딥러닝 모델로부터 반복되는 계층을 추출하고, 모듈화하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 딥러닝 모델을 그래프 구조로 표현하고, 패턴 추출 과정에서 부분 그래프 마이닝 기법과 부분 패턴 마이닝 기을 단계적으로 거쳐 반복되는 패턴을 추출한다. 추가적으로, GUI 기반 에디터를 구현하여 복잡한 딥러닝 모델의 구조를 추상화함으로써 모델의 계층구조를 단순하게 표현할 수 있을 뿐만 아니라 기존 딥러닝 모듈의 효율적인 재사용이 가능하도록 지원한다. Recent deep learning models tend to have a complex architecture. But it is hard for developers to grasp such hierarchical structure of the deep learning models and it is also difficult to reuse existing deep learning models. To solve these problems, we propose a method of extracting and modularizing repeated layers from a deep learning model for model reuse and visualization. Each repeating pattern is extracted by subgraph mining and frequent pattern mining. We also propose the GUI based editor which not only displays more simplified structure by abstract of original structure but also provides deep learning model reuse.

앱기반 진화 의료 노모그램 서비스 시스템

이건명(Keon-Myung Lee),황경순(Kyoung-Soon Hwang),김원재(Wun-Jae Kim) 한국엔터테인먼트산업학회 2010 한국엔터테인먼트산업학회논문지 Vol.4 No.4

의료 노모그램은 환자에 대한 임상정보를 축적하고 분석하여 만든 수식적인 임상 의료예측 지식을 그래픽으로 표현한 것을 말한다. 의료 노모그램이 환자 진료에 기여하기 위해서는 가능하면 많은 임상 사례들이 추적되어 이들로부터 의료예측 지식을 추출하는 것이 필요하다. 또한 가용한 사례 데이터들로부터 정확도가 높은 예측 모델을 생성하여 노모그램으로 제공해야 한다. 이러한 노모그램은 환자진료 시점에서 쉽게 활용할 수 있도록 제공하는 것이 바람직하다. 이 논문에서는 이러한 요구조건들을 고려하여 제안한 노모그램 서비스 시스템을 소개한다. 제안한 시스템에서는 가능하면 많은 사례를 활용할 수 있도록 하기 위해 웹기반의 사례정보 데이터베이스 시스템을 포함하고, 임상 사례 데이터들을 활용하여 주기적으로 노모그램을 자동으로 갱신하도록 한다. 그 결과를 임상현장에서 바로 사용할 수 있도록 하기 위하여 앱 프로그램 통하여 스마트 단말기를 활용하도록 한다. 이 앱은 노모그램 서버에 직접 접근하여 가장 최근의 노모그램에 근거한 예측 결과를 제공한다. 끝으로 제안된 서비스 시스템 구조를 적용하여 개발된 방광암 환자의 재발율 및 생존율에 대한 노모그램 서비스 시스템을 소개한다. Clinical nomogram is a graphical representation of numeric formula, constructed from clinical cases database of followed patients" treatment, which is used for medical predication. For a clinical nomogram to contribute patient care, it is required to accumulate as many as clinical cases and to extract medical prediction knowledge. It needs to be equipped with an effective method to build medical nomogram with high predication accuracy. It is desirable for medical nomogram to be accessible at patient care point. This paper proposes a medical nomogram service system architecture which takes into account the above-mentioned issues. The proposed system architecture includes a web-based database subsystem to maintain and keep track of clinical cases. On the periodic basis, a new clinical nomogram is reconstructed for the updated clinical database. For the convenient use of patient care practice environment, an app-based program is provided which makes prediction based on the most recent clinical nomogram constructed in the service system. The proposed method has been applied to a clinical nomogram service system development for recurrence and survival prediction in bladder cancer patients.