We have examined and analyzed the status of policy, R&D investments, patents and market share of medical imaging technologies for major countries including Korea, the United States, Japan and European Union. ]Korea is mostly inferior compared to the others in priority of industrial policy, R&D investment, research manpower, number of patents, technological level and world market share. However, Korea can recover competitiveness, if there are intensive government supports for this technology.
Kim, Ji-Eon;Lim, Dong Wook;Yu, Yeong Ju;Noh, Si-Hyeong;Lee, ChungSub;Kim, Tae-Hoon;Jeong, Chang-Won
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.05a
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pp.282-284
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2021
최근 4차 산업혁명으로 의료빅데이터 기반으로 한 AI 기술이 급속도로 발전하고 있다. 특히, 의료영상을 기반으로 병변을 탐색, 분활 및 정량화 그리고 자동진단 및 예측 관련된 기술이 AI 제품으로 출시되고 있다. AI 기술개발은 많은 학습데이터가 요구되며, 임상검증에 단일기관에서 2개 이상 기관의 검증이 요구되고 있다. 그러나 아직까지도 단일기관에서 학습용 데이터와 테스트, 검증용 데이터를 달리하여 기술개발에 활용하고 있다. 본 논문은 AI 기술개발에 필요한 영상데이터에 대한 표준화된 데이터셋 변환 및 관리를 위한 시스템에 대해 기술한다. 다기관 데이터를 수집하기 위해서는 각 기관의 의료영상 데이터 수집 및 저장하는 기준이 명확하지 않아 표준화 작업이 필요하다. 제안한 시스템은 기관 또는 다기관 연구 그룹의 의료영상데이터를 표준화하여 저장할 수 있을 뿐만 아니라 의료영상 뷰어 및 의료영상 리스트를 통해 연구자가 원하는 의료영상 데이터 셋을 검색하여 다양한 데이터셋으로 제공할 수 있기 때문에 수집 및 변환 그리고 관리까지 지원할 수 있는 시스템으로 영상기반의 머신러닝 연구에 활력을 불어넣을 수 있을 것으로 기대하고 있다.
Ubiquitous health care system, which is one of the developing solution technologies of IT, BT and NT, could give us new medical environments in future. Implementing health information systems can be complex, expensive and frustrating. Healthcare professionals seeking to acquire or upgrade systems do not have a convenient, reliable way of specifying a level of adherence to communication standards sufficient to achieve truly efficient interoperability. Great progress has been made in establishing such standards-DICOM, IHE and HL7, notably, are now highly advanced. IHE has defined a common framework to deliver the basic interoperability needed for local and regional health information networks. It has developed a foundational set of standards-based integration profiles for information exchange with three interrelated efforts. HL7 is one of several ANSI-accredited Standards Developing Organizations operating in the healthcare arena. Most SDOs produce standards (protocols) for a particular healthcare domain such as pharmacy, medical devices, imaging or insurance transactions. HL7's domain is clinical and administrative data. HL7 is an international community of healthcare subject matter experts and information scientists collaborating to create standards for the exchange, management and integration of electronic healthcare information. The ASTM specification for Continuity of Care Record was developed by subcommittee E31.28 on electronic health records, which includes clinicians, provider institutions, administrators, patient advocates, vendors, and health industry. In this paper, there are suggestions that provide a test bed, demonstration and specification of how standards such a IHE, HL7, ASTM can be used to provide an integrated environment.
Kim, Ji-Eon;Lim, Dong Wook;Yu, Yeong Ju;Noh, Si-Hyeong;Lee, ChungSub;Kim, Tae-Hoon;Jeong, Chang-Won
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.11a
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pp.434-436
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2021
의료산업은 진단 및 치료 위주의 기술개발이 진행되어왔다. 최근 의료 빅데이터를 기반으로 진단, 치료 및 재활뿐만 아니라 예방과 예후관리까지 지원하는 의료서비스에 대한 패러다임이 변화되고 있다. 특히, 여러 의료 중심의 플랫폼 기술 가운데 객관적인 진단지표를 가지고 있는 의료영상을 기반으로 인공지능 학습에 적용하여 진단 및 예측을 중심으로 한 플랫폼 개발이 진행되고 있다. 하지만, 인공지능 연구에는 많은 학습 데이터가 요구될 뿐만 아니라 학습에 적용하기 위해서는 데이터 특성에 따른 전처리 기술과 분류 작업에 많은 시간 소요되어 이와 같은 문제점을 해결할 수 있는 방법들이 요구되고 있다. 따라서, 본 논문은 인공지능 학습까지 적용하기 위한 의료영상 데이터에 대한 확장 모델을 개발하여 공통적인 조건에 따라 의료영상 데이터가 표준화되어 변환하며, 자동화 시스템 구조에 따라 데이터가 분류·저장되어 인공지능 학습까지 지원할 수 있는 플랫폼을 제안하고자 한다. 그리고 근감소증 학습데이터 관리 및 적용 결과를 통해 플랫폼의 수행성을 검증하였다. 향후 제안한 플랫폼을 통해 의료데이터에 대한 전처리, 분류, 관리까지 지원함으로써 CDM 확장 표준 의료데이터 플랫폼으로 활용 가능성을 보였다.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.14
no.3
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pp.30-36
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2009
With the rapid progress of medical image information system, a variety of researches for the system that can read and decipher the medical images in anytime and anywhere have been studied. In this paper, we develop personal digital assistant (PDA) device based mobile digital imaging and communications in medicine (DICOM) image viewer that can process the received medical images at any time. In particular, with the aid of the proposed mobile DICOM image viewer, we can read several images simultaneously and we can read the selected image only from the several images. To cope with the small size of PDA screen, the function of image enlargement is also included in the proposed mobile DICOM image viewer.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.8
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pp.1046-1052
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2021
Artificial intelligence is being applied in various industrial fields to the development of the fourth industry and the construction of high-performance computing environments. In the medical field, deep learning learning such as cancer, COVID-19, and bone age measurement was performed using medical images such as X-Ray, MRI, and PET and clinical data. In addition, ICT medical fusion technology is being researched by applying smart medical devices, IoT devices and deep learning algorithms. Among these techniques, medical image-based deep learning learning requires accurate finding of medical image biomarkers, minimal loss rate and high accuracy. Therefore, in this paper, we would like to compare and analyze the performance of the Cross-Entropy function used in the image classification algorithm of the loss function that derives the loss rate in the chest X-Ray image-based deep learning learning process.
Proceedings of the Korea Database Society Conference
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1997.10a
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pp.137-155
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1997
이 글에서는 디지털 아카이브 되거나 데이터베이스화 되어있는 영상정보의 저장규모와 이용 시장에 대하여 기술한다. 현재, CD-ROM 타이틀, 비디오 CD 및 DVD 타이틀과 인터네트를 통한 부분적인 이용에 그치고 있는 디지털 영상정보는 무어의 법칙을 따르는 컴퓨터 프로세서 성능 증대, 50 만원대에 20GB용량을 가지는 광자기 디스크의 출현처럼 계속 확장되고 있는 저장용량, Gigabit LAN의 등장과 같이 지속적으로 확대되는 통신 네트워크의 전달용량, 영상기반 렌더링을 이용하는 새로운 가상세계 구축기술 등 그 활용을 가속시키는 여러 요인들에 의해 용도가 큰 폭으로 증가하고 있다. 이에 따라 영상정보는 교육, 의료 등 기본적인 생환산업 분야를 비롯하여 여러 산업 분야의 경쟁력을 강화시킬 수 있는 정보원으로서의 근간이 될 것이다. 이러한 발전의 지속은 기술에 의해서만 보장될 수 있으므로, 영상정보의 디지털 처리, 디스플레이, 저장 등의 디지털 아카이브 관련 기술과 디지털 영상정보의 편집, 저작, 검색, 전송 등에 관련된 분야의 기술 확보를 어떻게 대비해야 할 것인가가 중요한 과제이다.
사람이 현실에서 공간감과 거리감이 있는 3차원 세계를 인지하고 주변 대상들과 상호 작용을 하면서 생활하는 것은 너무나도 자연스러운 것으로 받아들여지고 있습니다. 그러나 지금까지 현실 세계의 정보를 전달하는 영상 매체는 모두 평면적인 2D 영상에 머물러 있었으며, 3DTV는 기존과 달리 현실과 동일한 3차원 입체영상을 TV방송을 통해 전달하고자 하는 기술입니다. 3DTV 입체방송은 흑백TV에서 컬러TV로의 변화와 같이 영상 매체의 큰 변혁을 몰고 올 차세대 서비스로 주목 받고 있습니다. 또한 그 기반이 되는 3D 입체영상 기술은 TV방송뿐만 아니라, 게임, 교육, 의료, 산업 설계, 탐사 및 국방 분야에 이르기까지 매우 다양한 분야에 적용되어 기존과는 차별되는 성능과 경험을 제공하게 될 것이며, 잠재적인 산업 파급효과가 대단히 클 것으로 기대되고 있습니다. 이러한 3DTV 방송의 활성화를 위해서는 디스플레이, 콘텐츠 및 서비스 인프라를 포함하는 eco-system이 잘 조정되어야 하며, 특히 시각 피로 및 시각안전성과 같은 인간공학적인 측면에서 연구 및 관련 표준화가 뒷받침되어야 합니다. 3DTV 기술은 초기의 안경 착용이 필요한 스테레오 3DTV로부터 지속적으로 발전하여 장기적으로 안경 착용이 필요 없는 다시점 또는 홀로그래픽 3DTV가 실현될 것이며, 이에 대비한 기초기반 연구도 꾸준히 병행되어야 할 것입니다.
Proceedings of the Korean Society Of Semiconductor Equipment Technology
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2005.09a
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pp.170-174
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2005
본 연구는 산업용과 의료용에 사용되는 비파괴 검사용 X 선 영상시스템에 이용되는 X 선을 직접 감지하는 방식의 센서를 실리콘 반도체 재료를 사용하여 개발하는데 목적이 있다. 이를 위해서 실리콘 반도체를 기본 물질로 하는 X-선 센서를 제작하고, 광범위한 영역에서 응용이 가능한 비파괴 시험용으로 제품화하기 위해 센서 어레이와 주변회로 및 구동회로 시스템과의 연관기술을 검토한다.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2013.02a
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pp.123-123
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2013
OCT (Optical Coherence Tomography)는 의료용 생체조직의 단층 영상을 레이저 빛을 이용하여 구현하는 첨단 의료기술이다. Time-domain과 Fourier-domain을 기반으로 다양한 광간섭 신호의 획득이 연구되고 있으며, 영상획득 속도의 향상을 위한 경쟁이 세계적으로 치열한 상황이다. 최근 초고속 파장훑음 광원(Wavelength-swept source)의 개발을 통하여 초당 300 frame 이상의 단층 영상이 구현되고 있다. 본 발표에서는 초고속 파장훑음 레이저 광원(Wavelength swept laser)이 능동형 모드잠금(Active mode locking) 외부공진 반도체 공진 구조를 기반으로 새롭게 구현된 연구 성과를 포함한다. 분산에 의한 모드 잠금에 의하여 발진 파장이 결정되어 가변하므로 1 MHz 급 이상의 초고속 반복이 가능하며, 특히 의료용 산업용 분야의 다양한 광센서 및 광영상 응용에 활발히 응용되고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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