생체인식(Biometrics)이란 사용자 고유의 신체특성을 추출하여 정보화시키고 이를 활용하여 응용 서비스를 개발 및 제공하는 것 까지 의미한다. 9.11 사건 이후 생체인식을 활용한 사용자 인증기술은 매우 중요하게 인식되고 있으며 최근 스마트헬스, 원격의료서비스까지 활용범위가 증가하고 있다. 이 논문에서는 생체인식 분야 국내외 공식 표준화기구에 대해 소개하고 물리적 고유형태의 생체 정보 한계를 극복하기 위한 생체신호 연구 및 서비스에 어떤 연구가 진행되고 있는지에 대해 설명한다. 그리고 최근 주목 받고 있는 인공지능, 블록체인 등이 생체인식 기술에 어떻게 응용 될 수 있는지에 대해 논의하여 앞으로 발전할 생체인식 기술 방향과 발전에 필요한 요소들을 제시한다.
Purpose Artificial Intelligence (AI) is a core technology, leading the 4th industrial revolution. This study aims to diagnose the Korean's national competitiveness for AI technologies through patent analyses. Design/methodology/approach In this study, KIWEE and Derwent Innovation databases were used as data source of patents. we extracted 10,510 AI patents data with keywords and classified them into 15 subcategories of AI technology. We executed patent analyses for activity index, patent intensity index, technology strength, and patent family size and diagnosed Korea's national competitiveness in AI industry. Findings The results showed that Korea is less competitive than the United States and Japan in AI industry. However, patent amount has increased since 2010, which is encouraging result. This study has implication on the need for human and R&D investment in AI industry.
3차원 깊이 영상은 시점으로부터 객체까지의 거리와 관련된 정보를 제공하는 영상으로 최근 자율주행 자동차, 스마트 드론, 로보틱스, 증강 현실, 의료 영상 등에 핵심 정보로 활용되는 매우 중요한 정보이다. 이에 따라 컴퓨터 비전 분야에서는 2차원 영상으로부터 3차원 깊이 정보를 획득하는 연구가 계속되어 왔고, 최근 인공지능 기술의 발달에 힘입어 그 성능도 나날이 향상되고 있다. 그 중에서도 스테레오 영상 간의 매칭을 통하여 깊이 정보를 획득하는 스테레오 매칭 기술은 데이터베이스 구축이 비교적 용이하고 획득 환경이 제한적이지 않다는 장점으로 인해 널리 활용되고 있다. 하지만 텍스쳐가 없는 영역, 패턴이 반복되는 영역, 가림 영역 등에서 성능에 한계를 보이기 때문에, 깊이 영상의 신뢰도를 추정하는 스테레오 깊이 영상의 신뢰도 추정 기술을 이용하여 깊이 정보를 효과적으로 복원할 수 있다. 본 고에서는 스테레오 매칭을 통하여 획득한 깊이 영상의 신뢰도 추정 기술의 발전 동향을 살펴보고 현재 기술의 한계점과 향후 나아갈 방향에 대해서 토의한다.
현대 사회에서 인공지능은 다양한 분야에서 사용되며 발전하고 있다. 특히 의료, 공업, 경제, 농업, 정치 등에 영향을 미치며, 데이터 프라이버시 문제가 빈번히 발생한다. 이를 해결하기 위해 연합학습이 제안되었는데, 이는 로컬 디바이스에서 학습한 모델만을 중앙 서버로 전송하여 프라이버시를 보장하고 효율성을 높인다. 하지만 연합학습은 중앙 서버를 필요로 하므로 탈중앙적인 환경에서는 사용할 수 없는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 서버가 없는 다양한 환경에서 연합학습을 적용할 수 있는 비-완전 연결 분산형 연합학습 알고리즘을 소개한다. 비-완전 연결 분산형 연합학습 알고리즘은 모든 노드가 서로 연결 되어있는 상태가 아닌 특정 노드와만 연결 되어있는 형태로 대부분의 실전 분산형 환경에서 사용할 수 있다. 본 방식의 학습 정확도는 일반적인 머신러닝의 정확도와 비교하여 준수한 성능을 보여주고 있다.
이 연구는 자폐 스펙트럼 장애(ASD)를 가진 아이들을 대상으로 한 디지털 치료제의 필요성을 탐구하고자 한다. ASD는 사회 생활 및 관심사에 제한을 가지고 있으며, 현재까지는 진단과 치료에 대한 효과적인 방법이 없는 상황이다. 최근 디지털 기술과 의료가 결합된 치료제의 중요성이 부각되고 있기에, 저자는 이를 통해 시간과 비용을 절감하는 디지털 치료 방법을 제안한다. 본 연구에서는 대화형 인공지능을 활용하여 스무 고개 게임을 통해 자폐 스펙트럼 장애를 가진 아이들의 사회성 기술을 향상시키는 플랫폼을 개발하고자 한다. ASD특성을 고려하여 디지털 기기에 익숙한 아이들에게 소통을 훈련시키는 효과를 기대한다.
20세기 막바지에 들어 서면서 21세기를 바라보는 정보화사회는 어떠한 과학기술의발전을 필요로 하는 것일까? $10^{12}$ 집적도, $10^{-8}$cm 원자공간, $10^{-12}$-$10^{-15}$ 초등 시간대역에 대한 도전과[ 테라바이트 메모리], [테라바이트 컴퓨터], [테라비트 광통신] 등을 앞세우면서 고속화, 대용량화, 초미세화, 다기능화, 고기능화, 지능화를 지향하는 미래 정보통신 기술 실용화를 위하여서는 어떠한 성질의 신소재들이 개발되어야 할 것인가? [20세기 전자시대] 의 대표적 정보운반자인 [전자] 에 대한 연구는 21세기에는 어떻게 전개될 것인가? 새로운 정보운반자로서 부상하고 있는 [광자],[뉴런],[생체분자]등에 대한 연구는 어떠한 방향으로 전개될 것인가? 신개념의 정보통신 기술을 구체적으로 실용화 하기 위하여 연구되어야 할 신소재는 어떻게 전개되어야 할 것인가\ulcorner 초미세구조, 양자효과, 비선형효과, 원자가공, 원자조작, 인공신소재, 초격자 지능신소재, 초전도 유기물, 분자, 광논리, 광신경망, 생체노리, 생체컴퓨터등 신개념의 창출로부터 비롯해서 의료, 복지, 장애. 기후. 환경. 지각.해양. 항공. 우주에 이르는 다차원적 통신과 지능형 정보를 가능케 하는 신소재 연구의 조건들과 그에 따른 도전을 전망해 본다.에 따른 도전을 전망해 본다.
본 연구는 최근에 활발히 연구되고 있는 딥러닝 기술인 생성적 적대 신경망(GAN)을 핵의학 영상에 적용하여 잠재적으로 유용성이 있는지 확인해보고자 하였다. 본원에서 18F-FDG Brain PET/CT검사를 진행한 30명의 환자를 대상으로 하였고 List모드로 15분 검사한 후 이를 1, 2, 3, 4, 5분 초기획득시간 이미지로 재구성하였다. 이 중 25명의 환자를 GAN모델의 학습을 위한 트레이닝 이미지로 사용하고 5명의 환자를 학습된 GAN모델의 검증을 위한 테스트 이미지로 사용하였다. 학습된 GAN모델에 입력으로 1, 2, 3, 4, 5분의 초기획득 이미지를 넣고 출력으로 15분 인공지능 표준획득 이미지를 획득한 후 이를 기존의 15분 표준획득시간 검사 이미지와 비교 평가하였다. 평가에는 정량화된 이미지 평가방법인 평균제곱오차, 최대신호 대 잡음비, 구조적 유사도 지수를 이용하였다. 평가 결과 초기획득시간 이미지에서 1에서 5분으로 갈수록 실제 표준획득시간 이미지에 가까운 평균제곱오차, 최대신호 대 잡음비, 구조적 유사도 지수 수치를 나타내었다. 이러한 연구를 통해 앞으로 인공지능 기술이 핵의학 분야에서 의료영상의 획득시간 단축과 관련하여 중요한 영향을 미칠 수 있을 것으로 사료된다.
생성형 AI의 활용은 교육계를 넘어서 이미 의료계에서도 의료 기기에 임상 소프트웨어 등의 도입 등으로 연구되고 있다. 생성형 AI는 대규모 대화형 언어모델을 활용하여 방대한 데이터를 이해하고 자료를 선별하는 시간과 에너지를 줄여주면서 사용자와 끊임없는 대화를 통한 정보의 전달이 가능하다. 바로 이러한 점이 인류에게 생성형 AI가 혁신적인 기술의 등장으로 인정받고 있는 점이기도 하다. 그러나 반면 사용자에게 제공되는 컨텐츠의 정합성은 출처나 근거 없이 사용자에게 판단의 영역으로 맡겨지고 있다. 그러나 이 글에서는 생성형 AI를 활용함에 있어서 가장 직접적으로 발생할 수 있는 쟁점을 우선적으로 살펴보기로 한다. 따라서 이 글에서는 생성형 AI의 대표적인 프로그램인 Chat GPT의 발전과 이용자의 활용에 대비하여 특히 개인정보 보호의 쟁점에 대하여 논의하였다. 이를 위하여 먼저 생성형 AI의 기술적인 특성을 살펴본 뒤에 발생 가능한 민사적 쟁점 가운데에서도 개인정보 보호에 관한 문제를 우선적으로 살펴보았다. 생성형 AI는 그 자체로서 학습 데이터의 편향이나 출처 없는 결과값의 제공 등 여러 문제점이 제기되고 있으나, 이러한 문제점은 윤리적 문제를 내포하는 것으로 당장 임상 소프트웨어로서 의료기기에서 활용될 경우 개인정보 보호법제와 보건의료데이터의 활용 가이드로 환자 혹은 이용자의 개인정보를 보호할 수 있을 것인가에 대한 의문에 대한 논의가 시급하다고 판단되었다. 우리나라의 개인정보 보호법제는 특히 보건의료데이터의 활용에서 특정 개인의 개인정보를 가명처리하고 비식별조치를 취하는 데에 적절한 프로세스를 갖추고 있는 것으로 보이나, 생성형 AI이 소프트웨어로서 의료기기에 적용되었을 경우에도 이 법제로서 개인정보 보호의 목적을 이루기에는 어려운 점이 있다. 임상 소프트웨어에서 활용될 생성형 AI의 기능을 대비하기 위해서는 생성형 AI에 걸맞는 개인정보 보호의 법제가 필요할 것으로 보인다.
MR은 우수한 연조직 대비와 기능 정보를 보여줄 수 있지만, 방사선치료에서 정확한 선량 계산을 위해서는 CT영상의 전자밀도 정보가 필요하다. 방사선치료(Radiotherapy) 계획 워크플로우에서 MR영상과 CT영상을 융합하기 위해 환자는 일반적으로 MR과 CT영상 방식 모두에서 스캔된다. 최근에 딥러닝기술 덕분에 MR영상에서 딥러닝 기반의 CT영상 생성이 가능해졌다. 이로 인해 CT 스캔 작업을 할 필요가 없게 된다. 본 연구에서는 MR영상으로부터 CycleGan 딥러닝 기반 CT영상생성을 구현했다. T1가중이나 T2가중 중에 한 가지 또는 그 둘다의 MR영상을 가지고 합습한 3가지의 인공지능 CT생성기를 만들었다. 결과에서 우리는 T1가중 MR 영상 기반으로 학습한 생성기가 T1가중 MR영상이 입력될 때 다른 CT생성기보다 더 나은 결과를 생성할 수 있음을 발견했다. 반면, T2가중 MR영상 기반 CT생성기는 T2가중 MR영상을 입력 받을 때, 다른 시퀀스기반 CT생성기보다 더 나은 결과를 생성할 수 있습니다. MR영상을 기반으로 한 CT생성기는 곧 임상현장에 적용될 수 있는 기술이다. 특정 시퀀스 MR영상으로 학습한 머신러닝 CT생성기는 다른 시퀀스 MR영상으로 학습한 생성기보다 더 그 특정 시퀀스와 같은 MR영상을 입력받을 때 더 나은 CT영상을 생성할 수 있음을 보여주었다.
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.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.