미래에서 온 타입 캡슐

바이오시그널이란 우리 몸에서 내보내는 전기신호, 뇌파, 심전도, 근전도와 같은 타임시리즈 데이터로, 본 기술은 기계학습 기법을 이용하여 바이오시그널을 학습하고 모델링하여 새로운 환자나 질병을 진단하고 예측하는데 이용하는 기술이다. 본 기술은 간단한 센서와 통신 장비만을 갖춘 저사양 하드웨어로도 구현이 가능하며, 휴대형 소형 의료 진단 장비로 개발하여 집이나 외부에서 실시간으로 질병을 진단할 수 있게 한다.

위의 사진은 현대자동차에서 비정규직에게만 저질 마스크를 제공하고 있다는 기사에서 가져온 사진이다. 기사 내용과는 상관없지만 난 이 사진을 보고 세수의 중요성이 떠올라서 글을 쓴다.

요즘 같은 코로나19 시대에 어디서나 마스크의 사용과 손씻기의 중요성이 강조되고 있지만 정작 세수의 중요성은 그다지 강조되고 있지 않는것 같다. 실제로 요즘은 누구나 손은 화장실 갈때 마다 씻고 외출 후 돌아와서도 씻고 점심 먹기전에도 씻고 수시로 씻고 있지만 손 씻는 것처럼 세수를 그렇게 자주 하지 않는다. 대부분이 아침에 일어나서 한번, 저녁때 잠자리들기전에 한번 정도가 아닐까. 낮에 땀이 좀 나도록 운동을 하는 사람이라면 운동 후 한번 더 씻을 수 있는 정도로 그다지 자주 씻지는 않는다.

하지만 만약에 바이러스나 세균, 미세먼지등이 석탄 분진처럼 눈에 잘 띈다면 어떨까? 사진의 저런 모습으로 우리 얼굴에 묻게되지 않을까? 이 사진에서 저 분은 얼굴의 마스크 자국으로 볼때 산업용 마스크가 아닌 우리가 흔히 사용하는 KF94 마스크 정도를 사용했던 것 같다. 흔한 KF94 마스크는 아무리 얼굴에 밀착해서 잘 쓰려고 해도 어쩔 수 없이 코 부위에 밀착되지 않는 부분이 생기고 특히 말을 하거나 웃거나 움직일때 그 비접촉 공간은 더 넓어지고 그 틈으로 공기가 반복해서 출입하며 저렇게 새까맣게 바이러스와 세균이 드나든 자국이 만들어 질 것이다.

참으로 아찔한 상상이지만 사실이다. 저런 얼굴로 화장실에 가서 손에 비누를 묻혀 30초간 흐르는 물에 손만 씻고 나온다면? 얼굴은 사실 손보다 더 더러운데 그 동안 우리는 얼굴은 안씨고 손만 씻고 있던 것이다. 그 깨끗한 손으로 저런 얼굴에 턱을 괴고 눈을 비비고 코를 만지고 있었다니... T_T

이번에 xxxxx과학데이터스쿨 머신러닝 강의를 하게되면서 수업 자료와 소통을 위해 블로그를 하나 또 오픈하였다.

블로그 위치는 : https://ml-kisti.tistory.com 

비이공계 졸업생도 이해할 수 있는 강의가 목표이기 때문에 매우 쉽고 ML의 기본 개념(만)을 잘 전달하기 위한 실습위주의 강의임.

사실 요즘에 딥러닝이나 인공지능과 겹치지 않는 순수 머신러닝의 개념만으로 강의하기가 쉽지 않았으나 (순순 ML의 교육과정은 너무 수식이 많고 어려움) 차주 딥러닝 수업 내용과 겹치면 안되기 때문에 심사숙고해서 강의 내용을 결정하였다.

http://www.dtoday.co.kr/news/articleView.html?idxno=343701

올해(2019년)는 논문도 못쓰고 특허만 3건을 받았다.

모두 딥러닝을 이용한 치매 진단 관련이다. 모두 미국 특허 출원 진행중이다.

1. "질병예측 장치 및 이를 이용한 질병 예측 방법 (등록번호: 10-2057047)"은 뇌파나 심전도를 분석하여 치매를 조기 진단함에 있어 자질 추출 및 진단 과정의 블랙박스를 없애고 계산 복잡도를 낮추어 실시간 진단을 가능하게 하는 기술이다. '인바디' 처럼 휴대용 소형 치매 진단기를 개발하기 위해서 필수적인 기술이다.

2. "바이오 시그널 가시화 시스템 및 유효 패턴 추출 방법 (등록번호: 10-2009758)"은 뇌파나 심전도등 바이오 시그널에서 질병인과 정상인 그룹의 시그널을 모델링 및 가시화하고, 두 그룹을 구별하는 결정적인 패턴을 결정/인식/추출하는 방법이다.

3. "배회 감지 서버 및 이를 이용한 배회 감지 방법 (등록번호: 10-1996212)"는 치매 환자가 배회를 시작 할때 이 상황을 빨리 인식하고 보호자에게 연락하기 위한 특허이다. 딥러닝의 임베딩 기술을 이용하여 걸음 걸이의 요소(이동, 방향전환)등을 벡터화한 후 벡터 연산을 통해 비정상 상황을 빨리 감지한다.

오랜만에 피씨 조립.
집에서 사용할 파일서버.
요즘 유행하는 RGB LED로 튠까지했다.
이 작은 미니 ITX 케이스에 140 미리 팬이 3개, 8T 하드2개, 1T SSD, RGB commander pro, GTX 1650등이들어갔다. 더이상 손가락 하나 들어갈 공간이 없다.

기사 참조

http://www.munhwa.com/news/view.html?no=20191101MW153853891566 

패널 위원으로 참여합니다.

기사 참조: http://www.m-i.kr/news/articleView.html?idxno=650027

이번학기(2019년 봄학기) 강남대에서 학부생 대상 "데이터베이스" 강의를 하게되면서 강의 내용 및 강의 자료등을 학생들과 공유하기 위한 블로그를 새로 오픈 하였다. 

새로운 블로그 위치 : 

https://db2019.tistory.com

이 블로그를 통해 강의 슬라이드와 실습 때 사용한 예제 소스 파일들도 같이 공유가 되니 데이터베이스와 SQL에 대해  공부를 시작해보고자 하는 사람들은 한번씩 방문 해봐도 좋을듯. 모든 강의 내용 및 슬라이드 그리고 실습 예제는 실버스츄아츠의 Database System Concepts 6판을 기준으로 함.

데이터베이스는 원래 2학기 과목인데 첫학기 '기초' 단계의 강의이므로 쉽고 실습 위주의 강의로 구성될 예정임. 

최근에는 word2vec을 이용하여 문서 데이터 분석을 많이 하는데 미국 특허 데이터 (USPTO)를 분석하면서 만들어 놓은 word2vec ready 데이터를 공개하고자 한다.

word2vec은 이제 공개된 것도 많아서 일반인들도 쉽게 사용할 수 있다. 문제는 USPTO 데이터가 너무 방대하고 word2vec 에 걸기 위해서는 먼저 청킹이 되어야 하는데 컴퓨팅 파워 뿐 아니라 시간도 많이 걸려서 쉽게 할 수 없다는 거다.

청킹은 복합명사를 구분하는 것으로 텍스트 분석에서는 필수적 단계이다. 예를 들어 data mining이라는 기술명을 청킹 없이 그냥 word2vec에 걸면 data와 mining이 별개로 입력이 되므로 "data mining"이라는 복합 명사가 갖는 의미는 사라져 버리는 것이다.

이번에 공개하는 데이터는 Stanford core NLP를 이용하여 POS tagging를 한 후 자체 chunking 알고리즘을 이용하여 복합명사를 표시('_' 로 연결)한 데이터로 1994년부터 2017년도까지 전체 USPTO 이며 타이틀, abstract, claims를 커버하고 있다. 2018년이후 데이터도 향후 특허가 공개되는대로 계속해서 추가로 공개할 계획이다.

다운로드 방법은 researchgate.net에서 "USPTO word2vec ready"으로 검색하면 된다.

데이터 인용시에는 "Seonho Kim (2017), Processed Word2Vec ready US Patent research data, ResearchGate, https://doi.org/10.13140/RG.2.2.17439.66721" 라고 달아주시면 감사.