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지종호,김명준,백명선,신현정 대한산업공학회 2021 대한산업공학회 춘계학술대회논문집 Vol.2021 No.6
국내·외 범죄 수사와 분석을 위해서는 범죄자들과 범죄 사건에 대한 통합적 정보가 필수적이다. 하지만 이러한 정보의 대부분이 개인 정보 보호와 더불어 개인별, 그리고 사건별로 나뉘어져 있어, 필요한 상황에서는 분절되고 단편적인 정보만을 제공할 수밖에 없다. 이러한 이종 정보 데이터를 통합한 범죄관련 네트워크 분석을 통해 인물 혹은 사건의 연계성, 중요성 등을 정확하게 인지함으로써 효율적·효과적인 범죄 수사에 도움을 줄 수 있다. 본 연구에서는 가상의 이종 데이터를 연계하여 통합된 범죄 네트워크를 개발한다. 범죄 네트워크 분석을 위하여 그래프기반 계층적 준지도 학습 알고리즘을 활용한다. 범죄사건과 인물 간의 서로 다른 네트워크를 연계한 계층적 네트워크를 분석하고, 이를 바탕으로 인물 네트워크에서 용의자 후보를 추론하는 실험을 진행하였다. 가상 데이터의 용의자와 추론된 용의자 후보의 비교를 통해 용의자 후보 추론의 정확도를 검증하였다.
Kim Hyung Soon,서효경,지종호,Park Chang Hyun,Lee Hyang Woon,박범희,김병곤 한국뇌신경과학회 2023 Experimental Neurobiology Vol.32 No.3
Stroke destroys neurons and their connections leading to focal neurological deficits. Although limited, many patients exhibit a certain degree of spontaneous functional recovery. Structural remodeling of the intracortical axonal connections is implicated in the reorganization of cortical motor representation maps, which is considered to be an underlying mechanism of the improvement in motor function. Therefore, an accurate assessment of intracortical axonal plasticity would be necessary to develop strategies to facilitate functional recovery following a stroke. The present study developed a machine learning-assisted image analysis tool based on multi-voxel pattern analysis in fMRI imaging. Intracortical axons originating from the rostral forelimb area (RFA) were anterogradely traced using biotinylated dextran amine (BDA) following a photothrombotic stroke in the mouse motor cortex. BDA-traced axons were visualized in tangentially sectioned cortical tissues, digitally marked, and converted to pixelated axon density maps. Application of the machine learning algorithm enabled sensitive comparison of the quantitative differences and the precise spatial mapping of the post-stroke axonal reorganization even in the regions with dense axonal projections. Using this method, we observed a substantial extent of the axonal sprouting from the RFA to the premotor cortex and the peri-infarct region caudal to the RFA. Therefore, the machine learningassisted quantitative axonal mapping developed in this study can be utilized to discover intracortical axonal plasticity that may mediate functional restoration following stroke.