• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.129-164
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• 2023

최근 생성형 AI 기술의 발전으로 인해 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 활용 및 도입이 확대되고 있는 상황에서 기존 연구들은 기업내부 데이터의 활용에 대한 실제 적용사례나 구현방법을 찾아보기 힘들다. 이에 따라 본 연구에서는 가장 많이 이용되고 있는 LangChain 프레임워크를 이용한 LLM 애플리케이션 아키텍처를 활용하여 생성형 AI 서비스를 구현하는 방법을 제시한다. 이를 위해 LLM의 활용을 중심으로, 정보 부족 문제를 극복하는 다양한 방법을 검토하고 구체적인 해결책을 제시하였다. 이를 위해 파인튜닝이나 직접 문서 정보를 활용하는 방법을 분석하며, 이러한 문제를 해결하기 위한 RAG 모델을 활용한 정보 저장 및 검색 방법에 대해 주요단계에 대해 자세하게 살펴본다. 특히, RAG 모델을 활용하여 정보를 벡터저장소에 저장하고 검색하기 위한 방법으로 유사문맥 추천 및 QA시스템을 활용하였다. 또한 구체적인 작동 방식과 주요한 구현 단계 및 사례를 구현소스 및 사용자 인터페이스까지 제시하여 생성형 AI 기술에 대한 이해를 높였다. 이를 통해 LLM을 활용한 기업내 서비스 구현에 적극적으로 활용할 수 있도록 하는데 의미와 가치가 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.392-399
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• 2023

본 논문에서는 김치 제조 공정 중 배추 심 제거 공정의 로봇 자동화를 위한 배추 심 영역 및 깊이를 판별하는 딥러닝 모델을 제안하는 것이다. 또한 계측된 배추의 심 깊이를 예측하는 것이 아닌 discrete 클래스로 변환하여 영역 검출 및 분류를 동시에 하는 모델을 제시하였다. 딥러닝 모델 학습 및 검증을 위하여 전처리 과정을 거지치 않고 수확된 배추 522 포기에 대한 RGB 영상을 획득하였다. 획득한 영상으로부터 심 영역 및 깊이 라벨링 그리고 데이터 증강 기법을 적용하였다. 제안하는 YOLO-v4 딥러닝 모델 기반 배추 심 영역 검출 및 분류 모델의 성능을 평가하기 위하여 mAP, IoU, accuracy, sensitivity, specificity 그리고 F1-score로 선정하였다. 그 결과 배추 심 영역 검출은 mAP 그리고 IoU 값이 각각 0.97 그리고 0.91로 나타났으며, 심 깊이 분류의 경우 accuracy 그리고 F1-score 값이 각각 96.2% 그리고 95.5%로 나타났다. 본 연구 결과를 통하여 배추의 심 영역 검출 및 깊이 정보 분류가 가능하며, 추후 배추 심 제거 공정의 로봇-자동화 시스템 개발에 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제31권2호
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• pp.28-35
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• 2024

전자패키지 내부의 부식이 시스템 성능 및 신뢰성에 큰 영향을 미치고 있어, 시스템 건전성 관리를 위해 부식에 대한 비파괴적 진단 기법의 필요성이 커지고 있다. 본 연구에서는 복소 임피던스의 크기와 위상을 통합적으로 시각화하는 도구인 스미스 차트를 활용하여, 구리 인터커넥트의 부식을 비파괴적으로 평가하는 방법을 제시하고자 한다. 실험을 위해 구리 전송선을 모사한 시편을 제작하고, MIL-STD-810G 기준 온습도 사이클에 노출시켜 시편에 부식을 인가하였다. R 채널 기반 색변화로 시편의 부식도를 정량적으로 평가하고 레이블링 하였다. 부식의 성장에 따라 시편의 S-파라미터와 스미스 차트를 측정한 결과, 5 단계의 부식도에 따라 유의미한 패턴의 변화가 관찰되어, 스미스 차트가 부식도 평가에 효과적인 도구임을 확인하였다. 더 나아가 데이터 증강을 통해 다양한 부식도를 갖는 4,444개의 스미스 차트를 확보하여, 스미스 차트를 입력 받아 구리 인터커넥트의 부식 단계를 출력하는 인공지능 모델을 학습시켰다. 이미지 분류에 특화된 CNN 및 Transfomrer 모델을 적용한 결과, ConvNeXt 모델이 정확도 89.4%로 가장 높은 부식 진단 성능을 보였다. 스미스 차트를 이용하여 전자패키지 내부 부식을 진단할 경우, 전자신호를 이용하는 비파괴적 평가를 수행할 수 있다. 또한. 신호 크기와 위상 정보를 통합적으로 시각화 하여 직관적이며 노이즈에 강건한 진단이 가능할 것으로 기대한다.

• 핵의학기술
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• 제13권1호
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• pp.77-81
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• 2009

PET/CT (Positron Emission Tomography/ Computed Tomography)의 PET은 생체의 생리, 화학적인 정보를 정량적으로 영상화할 수 있지만 해부학적인 구조를 명확히 나타내는 데에는 한계를 가지고 있어 PET에 CT를 접목시켜 해상력을 높임은 물론, CT 데이터를 감쇠보정에 이용하여 촬영시간도 단축시키고 잡음제거 측면에서도 우수함을 나타내고 있다. 또한 CT 검사 시 조영제를 사용함으로써 병변의 정확한 범위를 확인하고 정상 구조물을 구별하는데 용이하여 조영제의 사용이 증가하고 있는 추세이다. 하지만 조영제를 사용한 경우 CT 영상의 보정에 따라 PET/CT 영상에서 표준화섭취계수(Standardized Uptake Value: SUV)에 영향을 미치기 때문에 본 연구에서는 조영제 보정에 따라 표준화섭취계수(SUV)에 미치는 정도를 평가하였다. 2008년 4월에서 7월 사이에 본원에서 PET/CT검사를 시행한 환자 중 요오드 조영제에 대한 부작용이 없고 당뇨병이 없는 환자 30명을 대상으로 (남: 20, 여: 10, 연령범위: 연령범위 27세~72세, 평균나이 49.6세) 후향적 조사를 하였다. 장비는 DSTe (General Electric Healthcare, Milwaukee, MI, USA)를 사용하였다. 검사자에게 $^{18}F$-FDG 370~555 MBq를 몸무게에 따라 주사하였으며, 1시간 정도의 안정된 자세를 취한 후 검사를 시행하였다. CT촬영은 140 kV, 210 mA로 설정하였으며 CT 검사에 사용되는 조영제의 양은 환자 몸무게 1 kg당 2 cc를 주입하였다. 검사 후 최초 획득 데이터(raw data)를 이용하여 조영제 영향을 보정한 CT데이터와 보정을 하지 않은 CT데이터로 감쇠보정을 하여 영상을 얻었으며 각 영상의 간, 심장, 폐에 관심영역(Region of Interest: ROI)를 그려 SUV를 측정하여 비교하였다. SUV를 측정한 결과 조영제 보정을 한 영상의 표준화섭취계수(SUV)가 줄어듦을 알 수 있었다. 조영제에 대한 영향이 거의 없는 폐에서는 수치적인 변화가 거의 나타나지 않았으며 통계적으로도 유의하지 않았다. 비교적 혈류가 풍부한 간과 심장에서 조영제 보정으로 인한 표준화 섭취계수(SUV) 값이 수치적인 차이를 보였으나 간에서만 통계적으로 유의했다. PET/CT 검사에서 조영제의 사용으로 인하여 검사하고자 하는 부위의 대조도를 증강시켜 진단의 효율성을 높이고 있지만 이로 인하여 표준화섭취계수(SUV)의 증가가 일어난다. 따라서 조영제를 사용한 CT로 감쇠보정을 할 경우에 조영제의 영향에 대한 보정을 해주어 고해상력의 해부학적 영상뿐만 아니라 신뢰를 할 수 있는 반정량적 방법으로 진단적 가치를 더욱 높일 수 있을 것이며 다른 장기에 대해서도 추가적인 연구가 필요하다고 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.83-98
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• 2015

TV를 보면서 방송에 관련된 정보를 검색하려는 많은 시청자들은 정보 검색을 위해 주로 포털 사이트를 이용하고 있으며, 무분별한 정보 속에서 원하는 정보를 찾기 위해 많은 시간을 소비하고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위한 연구로써, 인터랙티브 비디오에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 인터랙티브 비디오는 일반적인 비디오에 추가 정보를 갖는 클릭 가능한 객체, 영역, 또는 핫스팟을 동시에 제공하여 사용자와 상호작용이 가능한 비디오를 말한다. 클릭 가능한 객체를 제공하는 인터랙티브 비디오를 저작하기 위해서는 첫째, 증강 객체를 생성하고, 둘째, 어노테이터가 비디오 위에 클릭 가능한 객체의 영역과 객체가 등장할 시간을 지정하고, 셋째, 객체를 클릭할 때 사용자에게 제공할 추가 정보를 지정하는 과정을 인터랙티브 비디오 저작 도구를 이용하여 수행한다. 그러나 기존의 저작 도구를 이용하여 인터랙티브 비디오를 저작할 때, 객체의 영역과 등장할 시간을 지정하는데 많은 시간을 소비하고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 유사한 샷들의 모임인 샷 시퀀스의 모든 샷에서 얼굴 영역을 검출한 샷 시퀀스 메타데이터 모델과 객체의 어노테이션 결과를 저장할 인터랙티브 오브젝트 메타데이터 모델, 그리고 어노테이션 후 발생될 수 있는 부정확한 객체의 위치 문제를 보완할 사용자 피드백 모델을 적용한 얼굴영역을 기반으로 하는 새로운 형태의 어노테이션 방법을 제안한다. 마지막으로 제안한 어노테이션 방법의 성능을 검증하기 위해서 인터랙티브 비디오 저작 시스템을 구현하여 기존의 저작도구들과 저작 시간을 비교하였고, 사용자 평가를 진행 하였다. 비교 분석 결과 평균 저작 시간이 다른 저작 도구에 비해 2배 감소하였고, 사용자 평가 결과 약 10% 더 유용한다고 평가 되었다.

• 한국지구과학회지
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• 제42권6호
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• pp.662-676
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• 2021

여수 사도 공룡발자국 화석지는 많은 수의 공룡발자국 화석과 함께 공룡의 집단행동에 대한 연구로 잘 알려진 지역이다. 또한 다양한 종류의 지질유산 및 지형유산이 분포하고 있어 지질관광과 지질교육의 장으로 주목받고 있다. 그러나 지리적 위치에 따른 접근성, 조차에 의한 시간적 제약, 지속적인 풍화 및 훼손에 의해 학생들의 교육을 위한 야외조사는 매우 제한적으로만 이루어지고 있다. 따라서 이번 연구는 최근 다양한 분야에서 이용되고 있는 사진측량법을 이용하여 사도의 공룡발자국 화석들의 3D 모델과 이미지를 생성한 후 이를 통해 과거에 확인하지 못한 화석에 대한 세부적인 정보를 확인함과 동시에 이를 교육자료로 활용 할 수 있는 방안에 대하여 제안하고자 한다. 획득한 3D 이미지를 통해 확인한 결과 기존에 육안이나 사진으로 확인하지 못하였던 일부 발자국 화석들의 존재를 확인할 수 있었고 기존에 발견된 화석이라도 사진이나 해석 드로잉으로 표현하지 못하였던 세부를 이미지로 나타낼 수 있었다. 또한 발자국 화석의 3D 모델은 향후 반영구적인 데이터로 보존할 수 있어 여러 형태로의 활용과 보존이 가능하다. 이번 연구에서는 사진측량법으로 얻어진 3D 모델을 활용하여 3D 프린팅 및 가상야외조사에 활용할 모바일 증강현실 콘텐츠를 구현하였으며 향후 3D 모델이 필요한 다양한 교육 콘텐츠 분야에서 사진측량법을 활용할 수 있을 것으로 보인다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권6호
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• pp.403-417
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• 2023

본 연구에서는 CCTV 영상 기반 강우강도 산정 시 필수적으로 요구되는 적정 강우 이미지 DB를 구축하기 위한 방법론을 개발하였다. 먼저, 실환경에서 불규칙적이고 높은 변동성을 보일 수 있는 변수들(바람으로 인한 빗줄기의 변동성, 녹화 환경에서 포함되는 움직이는 객체, 렌즈 위의 흐림 현상 등)에 대한 통제가 가능한 한국건설생활환경시험연구원 내 기후환경시험실에서 CCTV 영상 DB를 구축하였다. 서로 다른 5개의 실험 조건을 고려하여 이상적 환경에서 총 1,728개의 시나리오를 구성하였다. 본 연구에서는 1,920×1,080 사이즈의 30 fps (frame per second) 영상 36개에 대하여 프레임 분할을 진행하였으며, 총 97,200개의 이미지를 사용하였다. 이후, k-최근접 이웃 알고리즘을 기반으로 산정된 최종 배경과 각 이미지와의 차이를 계산하여 빗줄기 이미지를 분리하였다. 과적합 방지를 위해 각 이미지에 대한 평균 픽셀 값을 계산하고, 설정한 픽셀 임계치보다 큰 자료를 선별하였다. 180×180 사이즈로의 재구성을 위해서 관심영역을 설정하고 10 Pixel 단위로 이동을 진행하여 픽셀 변동성이 최대가 되는 영역을 산정하였다. 합성곱 신경망 모델의 훈련을 위해서 120×120 사이즈로 재변환하고 과적합 방지를 위해 이미지 증강 과정을 거쳤다. 그 결과, 이미지 기반 강우 강도 합성곱 신경망 모델을 통해 산정된 결과값과 우량계에서 취득된 강우자료가 전반적으로 유사한 양상을 보였으며, 모든 강우강도 실험 조건에 대해서 약 92%의 데이터의 PBIAS (percent bias)가 절댓값 범위 10% 이내에 해당하였다. 본 연구의 결과물과 전이학습 등의 방법을 연계하여 기존 실환경 CCTV의 한계점을 개선할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.297-303
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• 2023

소아 전산화단층촬영(Computed Tomography, CT) 검사 시 어린 환자들의 협조가 어려워 검사 실패나 재검사가 빈번히 발생할 수 있다. 딥러닝 이미지 재구성(Deep Learning Image Reconstruction, DLIR) 방법은 방사선 감수성이 높은 소아 환자들의 CT 검사에서 재검사율을 낮추면서 진단적 가치가 높은 영상을 획득할 수 있다. 본 연구에서는 DLIR을 적용하여 소아 흉부 CT 검사에서 호흡이나 움직임으로 인한 노이즈를 줄이고 임상적으로 유용한 영상을 얻기 위한 가능성을 조사하였다. 경상남도 소재의 P병원에서 7세 미만의 소아 43명의 흉부 CT 검사 데이터를 후향적으로 분석하였으며, 필터링 역 투영 재구성법(Filtered Back Projection, FBP), 반복적 재구성법(Adaptive Statistical Iterative Reconstruction, ASIR-50), 딥러닝 알고리즘인 True Fidelity-Middle(TF-M)의 영상을 비교하였다. 조영 증강된 흉부 영상 중 오른쪽 상행 대동맥(Ascending Aorta, AA)과 등 근육(Back Muscle, BM)에 동일한 ROI를 그리고 각 영상에서 HU값을 이용하여 노이즈(Standard deviation, SD)를 측정하였다. 통계분석은 SPSS(ver. 22.0)를 사용하여 세 측정치의 평균값을 일원 배치 분산분석(One-way ANOVA)으로 분석하였다. 연구의 결과로 AA의 SD값은 FBP=25.65±3.75, ASIR-50=19.08±3.93, TF-M=17.05±4.45 로 나타났으며(F=66.72, p=0.00), BM의 SD값은 FBP=26.64±3.81, ASIR-50=19.19±3.37, TF-M=19.87±4.25 로 나타났다(F=49.54, p=0.00). 사후검정의 결과는 세 그룹간 유의한 차이가 있었다. DLIR 재구성 방법은 기존의 재구성 방법과 비교하여 유의하게 낮은 노이즈 값을 보였다. 따라서 딥러닝 알고리즘인 TrueFidelity-Middle(TF-M)의 적용은 소아 흉부 CT 검사 시 호흡이나 움직임에 의한 영상 화질의 저하를 줄일 수 있어 임상적으로 매우 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

• 벤처혁신연구
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• 제4권2호
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• pp.77-95
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• 2021

4차산업혁명과 코로나19 팬데믹이라는 2중의 파도속에서 이 파도를 타는 기업은 승승장구 할 수 있지만, 그렇지 못한 기업은 파도 속에 빠져 허우적거릴 것이다. 4차산업혁명과 관련하여 다양한 기술들이 나오고 상용화되고 있다. 이러한 시점에서 소비자 특히 태어나면서부터 디지털과 함께 온 디지털 네이티브 들은 이러한 기술을 사용 함에 있어서 어떠한 요인들이 사용 의도에 영향을 미치며 그 요인 중에서 가장 중요하게 영향을 미치는 것이 무엇인지를 규명하고자 했다. 이를 위해 디지털 네이티브인 20대 150명을 대상으로 FinTech 기술과 AR기술의 사용의도에 영향을 미치는 요인에 대해 데이터를 설문조사를 통해 수집하였다.이를 토대로 통계분석을 실시한 결과 다음과 같은 결과를 얻었다. 기술의 종류에 상관없이 전체적으로 분석을 한 결과는 성과기대, 노력기대, 사회적영향, 습관이 디지털 네이티브의 4차산업기술 사용의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면, 촉진조건과 쾌락적 동기는 유의한 영향관계가 검정되지 않았다. 영향력은 사회적영향과 습관이 매우 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이를 보다 세분화하여 본 연구에서 대상으로 삼은 FinTech와 AR의 경우 나누어 분석한 결과 다른 양상이 나타났다. 실용적인 가치를 중시하는 FinTech 기술의 경우 성과기대, 노력기대, 사회적영향, 습관이 사용의도에 정(+)의 영향을 미쳤다. 영향력은 습관과 사회적 영향이 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 쾌락적 가치를 중시하는 AR의 경우 본 연구에서 채택한 모든 변인들이 기술 사용의도에 정(+)의 영향을 미쳤다. 쾌락적 동기와 사회적 영향이 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 분석결과를 종합해보면 사회적 영향은 4차산업기술의 종류와 관계없이 중요한 영향 변수로 나타났다. 서비스가 보편화되고 있는 모바일 뱅킹과 같은 FinTech 기술은 습관이, 아직은 보편화 되어 있지 않고 엔터테인먼트 위주로 서비스 되고 있는 AR의 경우 쾌락적 동기가 중요한 영향 요인으로 나타났다. 본 연구는 디지털 네이티브들의 4차산업 기술 수용에 영향을 미치는 요인을 위와 같이 확인함으로써 이를 토대로 학술적 및 실무적 시사점을 제시할 수 있었다.