• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.1589-1596
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• 2011

게임 산업은 컨버전스를 통한 새로운 가치 창출이 가능한 영역이다. 이는 대표적으로 시리어스게임으로 나타나는데 교육, 의료, 국방 등의 산업과 융합으로 더 큰 부가가치를 창출하고 있다. 정부도 국가차원에서 게임 산업의 중요성을 파악하고 예산의 확보나 게임 개발 지원 사업, 인력 양성 사업 개발 등 산업 육성 정책과 더불어 산업 발전에 따른 사회적 문제를 해결하기 위한 규제정책을 발표 및 운영 중에 있다. 그러나 각기 다른 시각에서 접근함으로서 산업의 지속적인 성장에 있어 문제로 작용할 것으로 판단된다. 따라서 산업의 방향성을 설정해야 하는 정책입안자로서의 정부 입장과 실제로 산업 속에서 비즈니스 활동을 수행하고 있는 민간 기업의 입장을 모두 반영할 수 있는 새로운 육성 접근법의 설계와 도입이 필요한 것이다. 이에 본 연구에서는 현재 게임 산업 육성정책을 살펴보고 기업 수준에서의 활동뿐만 아니라 국가 및 산업수준에서의 활동도 동시에 고려해야 한다는 서비스모델을 이용하여 통합적 관점의 게임 산업 육성정책을 제안하고자 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권7호
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• pp.285-292
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• 2019

PC, SNS, IoT의 대중화로 수많은 데이터가 생성되고 그 양은 기하급수적으로 증가하고 있다. 거대한 양의 데이터를 활용하는 방법으로 인공신경망 학습은 최근 많은 분야에서 주목받는 주제이다. 인공신경망 학습은 음성인식, 이미지 인식에서 엄청난 잠재력을 보였으며 더 나아가 의료진단, 인공지능 게임 및 얼굴인식 등 다양하고 복잡한 곳에 광범위하게 적용된다. 인공신경망의 결과는 실제 인간을 능가할 정도로 정확성을 보이고 있다. 이러한 많은 이점에도 불구하고 인공신경망 학습에는 여전히 프라이버시 문제가 존재한다. 인공신경망 학습을 위한 학습 데이터에는 개인의 민감한 정보를 포함한 다양한 정보가 포함되어 악의적인 공격자로 인해 프라이버시가 노출될 수 있다. 공격자가 학습하는 도중 개입하여 학습이 저하되거나 학습이 완료된 모델을 공격할 때 발생하는 프라이버시 위험이 있다. 본 논문에서는 최근 제안된 신경망 모델의 공격 기법과 그에 따른 프라이버시 보호 방법을 분석한다.

• 한국병원경영학회지
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• 제23권4호
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• pp.40-52
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• 2018

The purpose of this study is to identify medical consumers' hospital selection factors in response to the rapidly changing environment of medical industry. For that purpose this study classified consumers' hospital selection factors into three categories such that human factors including expertise, reliability, empathy; system factor including, convenience, differentiation, efficiency; and facility factor including tangibility, accessibility, and location, based on the previous studies and the results of a preliminary survey of the patients of a small private hospital. The nine factors were further divided into 23 more specific attributes. Then, an online survey was conducted to measure the perceptions of the 23 attributes by the medical consumers over the age of 20. The analysis of the survey data using Kano model and Timko model indicated that 14 of the 23 attributes were classified as attractive factors, eight attributes were or classified as, one-dimensional factors, and one attribute, doctors' educational background, was classified as indifference factor. Of the 14 attractive factors, "unique and differentiated services related to medical treatment" and "distance from home to hospital" had the highest customer satisfaction coefficients. Of the eight one-dimensional factors, "kind treatment," "providing adequate explanations," "accuracy of diagnosis," and "cleanness of facilities" had the highest customer satisfaction coefficients as well as the highest dissatisfaction coefficients. The findings indicate that these six attributes are the most basic and most impactful attributes that hospitals must manage strategically to improve their service quality and attract more medical consumers to their hospitals.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권3호
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• pp.129-136
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• 2019

자연어 표현에는 인물, 조직, 장소, 제품 등의 다양한 개체들이 존재한다. 이러한 개체는 다양한 의미를 가질 수 있다. 이러한 개체가 갖는 중의성 문제는 자연어 처리 분야에 있어 매우 도전적인 과제이다. 개체 링킹(Entity Linking)이란 텍스트에 등장한 개체명을 지식베이스 내의 적절한 개체로 연결해주는 작업이다. 개체 링킹을 위한 대표적인 방법론인 짝 연결 접근법(Pairwise based method)은 한 문장에서 등장한 개체가 두 개 이상일 경우 서로의 연관성을 이용해 개체 링킹을 하는 방법이다. 이 방법은 동일 문장에서 등장하는 개체들 간의 상호의존성(interdependence)만을 고려하고 있어 포괄적인 상호의존성(Global interdependence)이 부족하다는 한계를 갖고 있다. 본 논문에서는 개체 링킹을 위해 RDF 형태의 지식베이스 정보를 바탕으로 Word2vec을 활용한 Entity2vec 모델을 생성하였다. 그리고 생성된 모델을 사용하여 각 개체에 대한 랭킹을 하였다. 본 논문에서는 짝 연결 접근법의 한계점을 보완하기 위해 포괄적인 상호의존성을 바탕으로 짝 연결 접근법을 고안하고 구현 및 실험을 통해 기존의 짝 연결 접근법과 비교하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권12호
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• pp.69-76
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• 2022

본 논문에서는 MIMIC-IV(Medical Information Mart for Intensive Care) v2.0 데이터를 이용한 시계열 데이터의 정제 및 가공 방법을 제안한다. 더불어 해당 가공법을 기반으로 정제한 데이터셋을 활용하여 구축한 기계학습 기반의 욕창 조기 경보 시스템을 통해 해당 가공 방법의 유의성을 검증하였다. 구현된 욕창 조기 경보 시스템은 병변이 발생하기 전 12, 24시간에 미리 의료진에게 경보를 주는 시스템이다. 전자의무기록(Electronic Medical Record; EMR) 시스템과 연동하여 실시간으로 환자의 욕창 발생 위험도를 의료진에게 알려 중환자 의사결정을 지원하고, 나아가 효율적인 의료 자원 배분을 가능하게 한다. 여러 기계학습 모델 중 GRU 모델을 사용하였을 때, AUROC 평가지표를 기준으로 발생 전 12시간이 0.831, 24시간이 0.822로 가장 좋은 성능을 보였다.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권3호
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• pp.45-55
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• 2023

본 논문은 한국 영화 산업의 의사 결정자들이 온라인상에서의 영화의 흥행을 극대화할 수 있도록 지원하는 데 도움을 주고자 역대 박스오피스 영화를 수집하여 영화를 유형별로 군집화하고, 유형별 온라인 박스오피스를 예측하는 모델을 제시한다. 이를 위해 먼저 다양한 특성을 고려하여 영화의 흥행 요인을 식별하고, 계산 효율성을 고려하여 특성 차원을 줄인다. 다음으로 영화의 유형을 체계적으로 분류하고, 유형별 온라인 박스오피스를 예측하며 흥행에 이바지한 요소를 분석한다. 이때, AutoML (Automated Machine Learning) 기법을 활용함으로써 다양한 기계학습 알고리즘을 자동으로 구성하고, 문제에 최적화된 알고리즘을 선택함으로써 여러 알고리즘을 쉽게 시도 및 선택한다. 이를 통해 정보화된 판단을 내릴 수 있는 기반을 제공하고, 영화 산업의 더 나은 성과를 도모하는 데 이바지할 것으로 기대할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권9호
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• pp.35-46
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• 2023

본 연구에서는 문서 분류기의 정확도를 높이기 위해 문맥 정보와 키워드 정보를 모두 사용하는 이중 접근(Dual Approach) 방법론을 제안한다. 우선 문맥 정보는 다양한 자연어 이해 작업(Task)에서 뛰어난 성능을 나타내고 있는 사전학습언어모델인 Google의 BERT를 사용하여 추출한다. 구체적으로 한국어 말뭉치를 사전학습한 KoBERT를 사용하여 문맥 정보를 CLS 토큰 형태로 추출한다. 다음으로 키워드 정보는 문서별 키워드 집합을 Autoencoder의 잠재 벡터를 통해 하나의 벡터 값으로 생성하여 사용한다. 제안 방법을 국가과학기술정보서비스(NTIS)의 국가 R&D 과제 문서 중 보건 의료에 해당하는 40,130건의 문서에 적용하여 실험을 수행한 결과, 제안 방법이 문서 정보 또는 단어 정보만을 활용하여 문서 분류를 진행하는 기존 방법들에 비해 정확도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.95-104
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• 2022

근래 지구온난화에 따른 자연재해의 증가와 장기 코로나19의 전염으로 사회적 비대면 필요성이 증대되면서 온라인을 통한 건강관리 및 의료 진단·처방 등 디지털 헬스케어의 필요성이 증대되고 있다. 디지털 헬스케어로 기존 병원 진료의 온라인 원격 진료/처방이 지속 증가하고 있을 뿐만 아니라 관련 빅데이터를 모아 개인 건강과 질병 상태 정보를 취합하여 건강 관리 및 치료를 하는 디지털 치료제 개발이 급속 진행되고 있으며 관련 벤처 창업도 활발히 진행되고 있다. 이러한 디지털 헬스케어, 디지털 치료제 산업의 활성화는 각 개인의 신체 상태를 상시 측정하고 이 정보를 관련 시스템과 연동 할 수 있는 웨어러블 디바이스, 특히 스마트워치의 보급 증대에 힘입은 바가 크다. 본 연구에서는 스마트워치의 기술혁신이 디지털 헬스케어의 수용성에 어떻게 영향을 미치는지 확장된 통합기술수용모델을 적용하여 분석하고, 혁신 사례로 스마트워치를 활용한 디지털 수면 치료제 벤처 개발 현황을 제시하였다. 본 연구를 통해 확인한 결과는 다음과 같다. 첫째 디지털 헬스케어 스마트워치의 개인혁신성, 효용가치, 사용편의 등 ICT 변인들에 대한 기술발전의 매개 영향은 유의한 것으로 나타났다. 둘째 ICT 변인들과 기술발전 매개변수는 디지털 헬스케에 스마트워치 수용의도에 대부분 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 단 기술발전은 개인혁신성에는 크게 매개하지 않는 것으로 나타났다. 이러한 혁신기술의 디지털 헬스케어 스마트워치 수용의도 영향 평가 결과는 스마트워치 각종 서비스 상품기획과 마케팅에 유효하게 참조 할 수 있을 것으로 보이며 추후 세분화 연구를 통하여 더욱 소비자 특화된 제품과 서비스를 창출하는데 기여 할 수 있을 것으로 사료 된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.75-77
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• 2021

현재 다양한 검색엔진들이 사용되고 있다. 검색엔진은 메타태그 정보를 기본으로 크롤링, 색인생성, 검색 결과 출력의 3단계를 거치며, 사용자가 원하는 자료의 검색을 도와준다. 그러나 키워드를 기반으로 검색해서 얻은 방대한 문서가 관련이 없거나 적은 문서일 경우도 많다. 이러한 문제점 때문에 검색 결과에서 내용을 파악하여 정확도를 분류를 해야 하는 번거로운 일이 발생하게 된다. 다양한 검색엔진을 통해 추출된 결과의 경우 검색엔진의 인덱스는 주기적으로 업데이트 되지만 가중치에 대한 기준과 업데이트 주기는 검색엔진마다 다르고 검색 순위 산정 기준이 서로 다르기 때문에 동일한 키워드를 검색어로 입력하고도 서로 다른 검색 순위를 보여주는 단점을 가지고 있다 따라서 본 논문에서는 기존 검색엔진 대신 사용자가 입력한 키워드와 문서의 연관성을 추출하여 사용자가 찾고자 하는 키워드를 입력했을 때 키워드와 문서의 연관성을 향상 시킬 수 있는 LSTM모델을 설계하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.179-181
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• 2023

본 논문에서는 GAN 기반의 영상 생성 방법론을 이용해 delayed PET 영상을 생성하는 연구를 수행하였다. PET은 양전자를 방출하는 방사성 동위원소를 표지한 방사성의약품의 체내 분포를 시각화함으로서 암 세포 진단에 이용되는 의료영상 기법이다. 하지만 PET의 스캔 과정에서 방사성의약품이 체내에 분포하는 데에 걸리는 시간이 오래 걸린다는 문제점이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 방사성의약품이 충분히 분포되지 않은 상태에서 얻은 PET 영상을 통해 목표로 하는 충분히 시간이 지난 후에 얻은 PET 영상을 생성하는 모델을 GAN (generative adversarial network)에 기반한 image-to-image translation(I2I)를 통해 수행했다. 특히, 생성 전후의 영상 간의 영상 쌍을 고려한 paired I2I인 Pix2pix와 이를 고려하지 않은 unpaired I2I인 CycleGAN 두 가지의 방법론을 비교하였다. 연구 결과, Pix2pix에 기반해 생성한 delayed PET 영상이 CycleGAN을 통해 생성한 영상에 비해 영상 품질이 좋음을 확인했으며, 또한 실제 획득한 ground-truth delayed PET 영상과의 유사도 또한 더 높음을 확인할 수 있었다. 결과적으로, 딥러닝에 기반해 early PET을 통해 delayed PET을 생성할 수 있었으며, paired I2I를 적용할 경우 보다 높은 성능을 기대할 수 있었다. 이를 통해 PET 영상 획득 과정에서 방사성의약품의 체내 분포에 소요되는 시간을 딥러닝 모델을 통해 줄여 PET 이미징 과정의 시간적 비용을 절감하는 데에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.