Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2023.11a
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- Pages.1061-1062
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- 2023
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Disease diagnosis system using QD-OLED and quantum CMOS
QD-OLED 와 양자 CMOS 를 이용한 질병 진단 시스템
- Na-Young Kim (Dept of AI Convergence, Sungshin Women University) ;
- Gyu-Min Lee (Dept of AI Convergence, Sungshin Women University) ;
- Da-Eun Lee (Dept of AI Convergence, Sungshin Women University) ;
- Si-jung Choi (Dept of AI Convergence, Sungshin Women University) ;
- Do-Yeon Kim (Dept of Convergence Software, Myongji University) ;
- Yeong-seon Choe (Microsoft Korea,) ;
- Deok-su Jo (Sungkyunkwan Advanced Institute of Nanotechnology(SAINT), Sungkyunkwan University (SKKU))
- 김나영 (성신여자대학교 AI 융합학부) ;
- 이규민 (성신여자대학교 AI 융합학부) ;
- 이다은 (성신여자대학교 AI 융합학부) ;
- 최시정 (성신여자대학교 AI 융합학부) ;
- 김도연 (명지대학교 융합소프트웨어학부) ;
- 최영선 (한국마이크로소프트) ;
- 조덕수 (성균관대학교 성균나노과학기술원 나노과학기술학과)
- Published : 2023.11.02
Abstract
양자 CMOS 이미지와 QD-OLED 하이드로겔 저온 증폭 기술을 활용하여 기존 코로나 진단법의 한계를 극복하고, Machine Learning 모델을 통해 자동화된 바이러스 검출 시스템을 개발하는 것이다. 이를 통해 전문가 개입 없이도 높은 정확도로 질병 진단을 수행하는 웹 서비스를 구축함으로써, 코로나와 같은 전염병의 조기 진단과 효율적인 대응을 위한 새로운 도구를 제공하는 것이 목표이다. 이를 통해 의료 분야에서의 혁신과 질병관리의 향상에 기여할 것으로 기대된다.
Keywords