디지털 혁신의 확산에 따라 의료 분야에서도 인공지능을 기반으로 한 혁신의료기술의 채택이 활발해지고 있다. 이에 따라 인공지능 기반 소프트웨어형 의료기기인 SaMD(Software as a Medical Device)의 출시 및 도입도 촉진되고 있지만, 의료기관의 SaMD 도입 요인에 대한 연구는 미흡한 편이다. 본 연구의 목적은 '인공지능 기반 SaMD' 도입에 대한 의료기관의 의사결정에 영향을 미치는 중요한 요인들을 찾고, 이들 요인의 가중치와 우선순위를 분석하는 것이다. 이를 위해 의료계의 기술수용 모델, 의료 인공지능 및 SaMD 등에 관한 문헌연구 결과를 바탕으로 델파이 조사를 실시하였으며, HOTE(Human, Organization, Technology and Environment) 프레임워크와 HABIO(Holistic Approach {Business, Information, Organizational}) 프레임워크를 결합하여 연구 모형을 개발하였다. 5가지 주기준과 22개의 하부기준으로 구성된 연구 모형을 바탕으로 국내 의료기관과 SaMD 공급자의 전문가들을 대상으로 AHP(Analytic Hierarchy Process) 분석을 실시하여 SaMD 도입 요인을 실증적으로 분석하였다. 본 연구의 결과, 인공지능 기반의 SaMD 도입을 결정하는 주기준의 우선순위는 기술적 요인, 경제적 요인, 인적 요인, 조직적 요인, 환경적 요인의 순으로 나타났고, 하부기준의 우선순위는 신뢰성, 진료원가 절감, 의료진의 수용도, 안전성, 최고 경영자의 지원, 보안성, 인허가 및 규제 수준의 순이었다. 특히, 신뢰성, 안전성, 보안성 등의 기술적 요인이 SaMD 도입에 있어서 가장 중요한 것으로 나타났다. 또한, 각 집단별 가중치와 우선순위를 비교·분석한 결과, SaMD 도입 요인의 가중치와 우선순위는 기관의 유형, 의료기관의 유형 및 의료기관 보직의 유형에 따라 매우 다른 것으로 나타났다.
소프트웨어(SW) 복제도 감정의 목적은 두 프로그램 사이의 동일 또는 유사성 정도를 판단하는 것으로, 컴퓨터프로그림 저작권 관련 분쟁해결의 주요한 기술적 판단근거를 제시하는 제도라 할 수 있다. SW감정을 진행함에 있어서 중요한 점은 감정인의 주관적 판단에 편중되지 않도록 하고, 신속 객관적인 감정의 수행으로 정확한 감정결과를 도출해내는 것이다. 그러나 현재까지 체계적인 감정기법의 표준화 연구 및 개발은 미비한 상태이며, SW감정 분야별(유형별) 감정기법 조차 전문 감정인들에 따라 그 접근방법이 천차만별이어서 뚜렷한 표준안이 제시되지 못하고 있다. 또한, 기 수행되었던 감정사례에 대한 실증적 분석 결과, 기존 감정 절차 및 기법의 오류 또는 감정인의 전문지식 결여 등의 문제가 잠재하여 일부 감정결과에 대한 객관성 및 정확성에 손상이 있음을 알 수 있다. 본 논문에서는 감정인에 따라 동일한 평가 항목에 대하여 서로 다른 결과가 도출될 수 있는 오차의 허용치를 감소시키기 위한 객관적인 평가 방법과 정형화된 SW복제도 감정기법의 표준화 모델을 제시한다. 특히, 기존 감정기법의 문제점 해결 및 보완 연구를 기반으로 감정범위의 설정, 감정기준 및 방법, 단위작업 프로세스 기준의 감정영역 및 감정항목 설정, 가중치 부여, 논리적 복제도와 물리적 복제도 산출 등에 초점을 맞추어 감정기법을 분석 평가한다. 따라서 SW복제도 감정 기법의 표준화 모델은 감정인의 주관적 판단에 의한 오류의 가능성을 최소화하고, 감정결과의 객관성 및 신뢰성을 한층 제고하기 위한 도구를 제공할 것이다.
SW 기반 서비스모델은 지식기반 경제에 있어 국가 선진화와 국민 경제 발전을 견인하기 위해 필요한 전략산업으로 평가받고 있으며, 공익성과 수익성의 특징을 모두 가지고 있어 평가 또한 민간의 측면과 공공의 측면을 모두 반영한 지표를 통해 평가를 수행해야 한다. 본 연구에서는 기존 비즈니스모델 평가와 관련한 연구와 기술개발 관련 평가기법, 공공부문 평가기법 등을 종합적으로 고려하여 전문가그룹 분석을 통해 SW 기반 서비스모델의 평가모형을 도출하고, AHP 분석기법을 이용해 평가영역 및 평가항목간의 중요도를 차별적으로 분석하였다. 연구결과 민간 비즈니스모델과 공공사업 평가항목, SW 서비스모델의 특징을 반영한 5개 상위항목과 15개 하위항목을 도출하였고, 항목별 가중치를 제시하였다. 본 연구의 결과는 향후 민간 또는 공공에서 우수한 SW 기반 서비스모델 선정을 위한 유용한 가이드라인을 제시할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 MPEG-7 시각 정보 기술자인 Dominant Color와 Contour Shape 기술자에 대한 새로운 인덱싱 알고리즘을 제안한다. Dominant Color 기술자에서 사용되는 비교 연산 식은 가우스 혼합 모델에 기초하고 있기 때문에 기술자의 각 속성들을 하나의 칼라 히스토그램 형태로 변형시켜서 인덱스로 사용한다. Contour Shape 기술자는 두 단계 형태의 알고리즘을 사용하는데, 첫 번째 단계에서는 글로벌 변수인 Eccentricity와 Circularity를 사용한 대략적인 비교를 통해서 비슷하지 않은 이미지 오브젝트를 배제시키고 두 번째 단계에서 남겨진 오브젝트들과 질의 오브젝트들간의 Peak 변수를 사용한 비교 연산을 통해 인덱싱을 수행한다. 또한 본 논문은 효율적인 멀티미디어 데이타 검색을 위해서 두 가지의 MPEG-7 시각 정보 기술자 결합 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 결합 알고리즘은 가중치를 확률로 변환해서 반영하는 것이고 두 번째는 가중치를 각 비교 연산 결과값의 중요도로 간주하는 방법이다. 실험을 통해서 결과를 분석해 보면 근사화를 통한 인덱스 생성으로 100%의 정확도를 유지 할 수는 없지만 논문에서 제안된 각 기술자의 인덱싱 알고리즘과 기술자들의 결합 알고리즘은 기본 검색 알고리즘과 비교했을 때 매우 빠른 속도 향상을 보여주었다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 MPEG-7을 사용하는 검색 시스템의 데이타베이스 구축에 효율적으로 사용될 수 있다.
광양항은 물동량 둔화, 항만공사로의 전환, 터미널 운영사 감소 등 대내 외적으로 많은 변화에 직면하고 있다. 본 연구는 광양항과 중국항만간의 물류네트워크를 강화하기 위한 방안으로 광양항이 구축해야 할 물류네트워크의 방향을 설정하기 위한 것이다. 따라서, 본 연구는 물류네트워크 분석을 목표로 설정하고 광양항을 중심으로 공공기관, 해운선사, 항만운영사의 물류전문가를 대상으로 의견을 수집하여 1차적으로 측정지표를 추출하고 물류전문가의 자문을 얻어 3개의 측정영역을 분류하였다. 선정된 측적영역과 측정지표를 대상으로 2차 설문조사를 실시하여 Fuzzy-AHP 분석법을 적용하여 실증분석 하였다. 분석 결과, 측정영역에 대한 중요도 평가에서는 마케팅 측면(38.7%)이 가장 중요한 것으로 나타났다. 측정지표에 대한 분석 결과에 따르면 하드웨어 측면은 광양항과 중국항만간의 정기항로 확충(45.2%), 소프트웨어 측면은 정부의 정책 지원(46.4%), 마케팅 측면은 고부가 가치 환적화물 유치(36.4%)가 상대적으로 가장 중요도가 높은 것으로 나타났다. 환산가중치를 반영한 전체 우선순위에서는 광양항과 중국항만간의 정기항로 확충(15.9%)이 가장 중요한 것으로 분석되었다.
어떤 용어가 전문적인 개념을 많이 내포하고 있을 때 전문성이 높다고 말한다. 본 논문에서는 용어의 내부 구성정보와 외부 문맥정보를 이용하여 정보이론에 기반한 방법으로 전문용어가 내포하는 전문성을 정량적으로 계산하는 방법을 제안한다. 용어의 전문성은 용어간 상하위어 관계 설정에서 중요한 필요조건으로 사용될 수 있다. 제안한 방법은 전문용어의 내부 구성정보를 이용하는 방법, 문맥정보를 이용하는 방법 그리고 두 정보를 모두 이용하는 방법으로 나눈다. 구성정보를 이용하는 방법에서는 전문용어를 구성하는 단어의 빈도수, 가중치, 바이그램, 내부 수식구조 둥을 이용하고, 문맥정보를 이용하는 방법에서는 전문용어를 수식하는 단어들의 분포를 이용한다. 본 논문에서 제안한 방법은 분야에 독립적으로 적용될 수 있고, 전문용어 생성 절차에 대한 특정을 잘 반영할 수 있는 장점이 있다. MeSH 트리에 포함된 질병 이름의 전문성 값을 계산한 뒤 상위어의 전문성 값과 비교한 결과 82.0%의 정확률을 보였다.
컴퓨터 비전에서 흐릿한 영상은 영상 인식률을 저하시키는 중요한 요인이다. 이것은 주로 카메라가 불안정하게 초점을 맞추지 못하거나, 노출시간동안 장면의 물체가 빠르게 움직일 때 발생한다. 흐릿한 영상은 시각적 품질을 크게 저하시켜 가시성을 약화시키며, 이러한 현상은 디지털카메라의 기술이 지속적으로 발전하고 있음에도 불구하고 빈번하게 일어난다. 본 논문에서는 합성곱 신경망으로 설계된 심층 멀티 패치 계층 네트워크(Deep multi patch hierarchical network)를 기반으로 수정된 빌딩 모듈을 대체하여 입력 영상의 디테일을 잡고 주의 집중 기법을 도입하여 흐릿한 영상 속 물체에 대한 초점을 다방면으로 맞추어 영상을 강화한다. 이것은 서로 다른 스케일에서 각각의 가중치를 측정 및 부여하여 흐림의 변화를 차별적으로 처리하고 영상의 거친 수준에서 미세한 수준까지 순차적으로 복원하여 글로벌한 영역과 로컬 영역 모두 조정한다. 이러한 과정을 통해 저하된 화질을 복구하고 효율적인 객체 인식 및 특징을 추출하며 색 항상성을 보완하는 우수한 결과를 보여준다.
본 논문은 감정단어(Sentiment Word)의 의미적 특성을 반영하여 한국어 문서 감정분류 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 감정단어는 감정을 가지는 단어를 의미하며, 감정단어들의 집합은 감정자질(Sentiment Feature)로써 감정분류를 위한 중요한 어휘 자원이다. 감정자질은 일반적으로 사용될 때와 특정 영역(Domain)에서 사용될 때에 그 감정 정도의 차이를 가진다. 감정자질이 일반적으로 사용될 때 그 감정 정도는 검색 엔진을 통해 얻을 수 있는 스니핏(Snippet)을 통해 추정할 수 있으며, 특정 영역에서 사용될 때의 감정 정도는 실험 말뭉치를 이용하여 추정할 수 있다. 이렇게 추정된 감정자질의 감정 정도 수치를 의미지향성이라고 하며, 문서내의 문장의 감정 강도를 추정하기 위해 이용된다. 문장의 감정 강도가 추정되면 문장 감정 강도를 감정자질의 가중치에 반영하게 된다. 본 논문은 지지 벡터 기계(Support Vector Machine)를 이용하여 일반적, 영역 의존적, 일반적/영역 의존적 의미지향성을 반영한 경우에 대해 성능을 평가한다. 평가 결과, 앞의 3가지 경우에 모두 성능 향상을 얻었으며 일반적/영역 의존적 의미지향성을 반영한 경우, 일반적인 정보 검색에서 사용하는 내용어(Content Word) 기반의 자질을 사용한 경우보다 3.1%의 성능 향상을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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