최근 무선통신기술의 발달로 텍스트나 이미지 등 적은 양의 데이터를 송출하는 것을 넘어 동영상과 같은 많은 양의 데이터 전송이 가능해졌다. 이에 본 논문은 실시간으로 사고의 상황을 효과적으로 구조기관에 전달하기 위해 GPS와 각종 센서를 활용한 GPS 데이터 및 비디오를 실시간으로 전송하는 무선 네트워크 상황 전파 시스템을 제안한다. Raspberry pi module의 카메라와 GPS 데이터는 ffmpeg와 ffserver를 사용하여 서버와 구조기관으로 실시간 송출 및 전송된다. 제안된 시스템은 실제 프로토타입으로 구현되었으며, 실험 결과 제안한 시스템은 즉각적으로 구조기관에 영상 및 GPS 좌표를 송출함으로써 조기에 사고상황을 파악하고 빠른 구조에 이바지함을 보여준다.
담낭은 신세포암이 드물게 전이되는 장기이다. 신세포암의 담낭 전이에 대한 컴퓨터단층촬영(이하 CT) 소견의 증례 보고는 거의 없다. 저자들은 담낭의 원발성 병변처럼 보였으나 조직학적으로 신세포암의 담낭 내 전이로 확인된 55세 남성의 담낭 내 용종성 종괴의 CT 소견과 증례를 보고하고자 한다.
목적 대장암 환자에서 선행화학요법(neoadjuvant chemotherapy; 이하 NAC)의 반응을 CT를 이용한 종양퇴행등급(CT-based tumor regression grade; 이하 ctTRG)으로 예측할 수 있는지를 알아보고자 한 연구이다. 대상과 방법 총 53명을 대상으로 NAC 전후 종양의 길이, 두께, 장벽의 패턴과 모양으로 ctTRG를 정하고 부피도 측정했다. 병리 종양퇴행등급(pathologic TRG; 이하 pTRG)을 반응 평가의 기준으로 ctTRG와 연관성을 평가했다. Rödel's TRG 2, 3 그리고 4를 반응군으로 분류하였다. ctTRG와 부피변화로 반응군 및 병리완전퇴행(pathologic complete remission; 이하 pCR)을 예측하는 성능을 비교하였다. 결과 ctTRG와 pTRG는 moderate의 연관성을 보였다(ρ = -0.540). 관찰자간 신뢰도는 substantial으로 보였다(weighted κ = 0.672). 반응군을 예측하는데 ctTRG와 volume 변화의 성능은 유의미한 차이를 보이지 않았다(ctTRG의 Az = 0.749, 반응기준: ctTRG ≤ 3, volume 변화의 Az = 0.794, 반응기준: ≤ -27.1%, p = 0.53). pCR을 예측하는 두 방법 간의 성능도 차이가 없었다(p = 0.447). 결론 ctTRG는 대장암에 NAC 후 반응을 예측할 수 있었고, 그 성능은 종양부피변화 방법과 차이가 없었다.
자동차의 안전성 향상에 대한 연구는 오랜 기간 다양한 분야에서 진행되고 있다. 이 시스템은 단일 카메라를 이용하여 차선을 감지함으로써 차선 침범을 방지한다. 시스템은 파티클 필터를 이용해 도로 모델 파라미터를 조정하고 두 개의 detector가 도로 모델의 일치도를 계산한다. Detector는 차선의 모양과 색이라는 대표적인 특징을 이용한다. 파티클 필터를 전 프레임에서 사용한 모델 파라미터를 이용하여 신속한 처리를 한다.
현재 세계 모바일 App 시장에서는 메신저 서비스가 꾸준히 인기를 이어가고 있으며 국내 모바일 메신저 시장 또한 월간이용자수가 꾸준히 유지되고 있다. 이에 따라 많은 App들이 메신저 기능을 제공하기 위해 자체 채팅 서비스를 도입하거나 외부 메신저 App을 연동하는 방법을 사용하고 있다. 하지만 중·소 IT 기업의 경우 자체 개발 인력 및 인프라를 마련하는데 한계가 있으며 외부 메신저 App 연동 시 이탈 역효과의 단점이 발생한다. 이에 본 논문은 중·소 IT 기업에 활용성을 높일 수 있는 STOMP 프로토콜 활용 자체 메신저 App 서비스를 개발하려 한다. 본 논문을 통해 App 자체에서 메신저 기능을 손쉽게 도입해 이용자 이탈율 최소화를 기대한다.
최근 확장된 인공지능 생태계를 바탕으로 전 분야에 챗봇 서비스(Chatbot Service)의 활용이 증가했다. 이에 따라 챗봇서비스의 활용 분야 및 전달수단도 메신저 앱을 넘어 온라인 웹, 모바일 어플리케이션 등 점차 다양화되는 추세이다. 디지털서비스의 혁신수단으로 인공지능 기반의 챗봇을 적극 도입 중이고 발전하는 챗봇 서비스에 발맞춰 챗봇이 제공하는 데이터도체계를 갖추고 있다. 이에 본 논문은 챗봇이 제공하는 데이터 중 웹을 기반으로 하는 데이터의 시각화 방안을 제시한다. 전국적으로 분포되어있는 방대한 양의 데이터를 처리하여 사용자에게 웹 미디어로 정보를 전달하기 위한 기술적 방법을 연구.개발하였다. 이는 웹을 기반으로 하는 챗봇뿐만 아니라 방대한 양의 정보를 처리해야하는 다양한 웹 미디어서비스에도 적용 가능하며 웹 미디어를더욱 보편화 할 수 있는 방법이다.
최근 산업제어시스템을 대상으로 하는 보안 사고가 지속적으로 증가함에 따라서 이상탐지 시스템에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히 AI 기술의 급속한 발달과 함께 수준 높은 AI기반 이상탐지시스템이 연구되고 있다. 이러한 AI 모델은 산업제어시스템 환경에서 적용할 수 있도록 실시간의 처리가 필요하며, 데이터 세트의 학습에는 산업제어시스템 특성을 고려하는 것이 요구된다. 따라서, 데이터 세트가 산업제어시스템에서 적합하게 활용될 수 있는지 판별할 수 있는 세부 기준을 마련하게 된다면, 우수한 데이터 세트의 활용을 통해 산업제어시스템을 위한 AI 모델의 성능이 향상될 것으로 보인다. 본 논문에서는 산업제어시스템의 AI 침입 탐지시스템의 성능 향상을 위한 데이터 품질 연구의 동향을 조사하고, 향후 발전을 위한 방향성을 구체적인 평가항목을 통해 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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