• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.193-202
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• 2021

본 연구는 4차 산업혁명에 대한 보건계열 학생들의 인식과 교육 요구도를 조사하고, 보건의료 인력을 양성하기 위한 방향설정과 교육방안을 마련하고자 실시하였다. 이에 G도시에 소재한 H대학에 재학중인 보건계열 전공대학생 280명을 대상으로 성별, 학년에 따른 인식과 교육요구도를 비교 분석하였다. 여학생들은 4차 산업혁명에 대해 긍정적으로 인식하였으며, 학년이 낮을수록 전공영역에 미치는 영향에 대해 높은 인식을 나타내었다. 4차 산업혁명에 의한 영향에 대해서는 남학생의 경우 세대차이 심화(p<0.05), 빈부의 격차 심화(p<0.01), 개인정보침해 심화(p<0.05), 기존 일자리의 감소(p<0.05), 인공지능의 남용(p<0.05)과 같은 부정적인 요인에서 높은 것으로 나타났다. 보건계열 학생들은 4차 산업혁명에 대비해 바이오와 의료기기에 관한 교육(22.2%)을 가장 많이 희망하고 있었다. 4차 산업혁명의 영향에 대해 보건계열 학생들이 긍정적으로 인식할수록 교육 요구도가 높게 나타났다(p<0.001). 따라서 보건계열 학생들이 4차 산업혁명시대에 새로운 일자리의 창출과 삶의 질 향상과 같은 긍정적 요인이 향상될 수 있도록 프로그램 개발과 다양한 교육의 실시가 필요하다고 사료된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.773-780
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• 2020

4차 산업의 발전으로 의학·보건·바이오 등 여러 과학기술 분야에서는 질병을 예방하고 질병에 대한 피해를 줄이기 위한 연구가 이루어지고 있으며, 최근에는 ICT 기술의 발전과 더불어 인공지능 기술이 급부상하고 그 효용성이 입증되면서 영상의학 검사의 영상 분석에 인공지능 기술이 도입되어 연구되고 있다. 본 논문에서는 흉부 X선 영상을 이용하여 폐렴의 분류와 검출에 대한 딥러닝 모델을 직접 적용해보고 실제로 Inception 계열의 딥러닝 모델이 폐렴 검출에 있어 유용한 모델인지 평가하고자 한다. 실험재료는 캐글(Kaggle)에서 무료로 제공 및 공유하는 흉부 X선 영상 데이터 세트를 사용하였으며 전체 3,470개의 흉부 X선 영상 데이터 중 학습 데이터 세트 1,870개, 검증 데이터 세트 1,100개, 테스트 데이터 세트 500개로 분류하였다. 실험결과 Inception V3 딥러닝 모델의 Metric 평가에 대한 결과값은 정확도는 94.80%, 정밀도는 97.24%, 재현율은 94.00%, F1 스코어는 95.59의 결과값을 나타내었다. 그리고 흉부 X선 영상의 페렴 검출 및 분류에 대하여 Inception V3 딥러닝 모델링에 대한 최종 에포크의 정확도는 학습 모델링의 경우 94.91%, 검증 모델링은 89.68%의 정확도를 나타내었다. 손실함수 값의 평가는 학습 모델링은 1.127%, 검증 모델링은 4.603%의 손실함수 값을 나타내었다. 이러한 결과로 Inception V3 딥러닝 모델은 흉부영상 데이터의 특징 추출 및 분류에 있어 매우 우수한 딥러닝 모델이며 학습상태 또한 매우 우수하다고 평가하였다. 테스트 모델링에 대한 매트릭스 정확도 평가 결과 정상 흉부 X선 영상 데이터의 경우 96%, 폐렴 흉부 X선 영상데이터의 경우 97%의 정확도가 입증되었다. Inception 계열의 딥러닝 모델의 경우 흉부 질환의 분류에 있어 유용한 딥러닝 모델이 될 것이라고 판단되며 인력의 보조적인 역할 또한 수행할 수 있을 것이라고 기대되어 부족한 의료인력 문제에도 해결점이 될 것이라고 사료된다. 향후 딥러닝을 이용한 폐렴의 진단에 대한 유사 연구 시 본 연구는 유사 연구의 기초자료로 제시될 것이라고 기대된다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제43권3호
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• pp.131-135
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• 2022

Due to COVID-19, Correct method of wearing mask is important to prevent COVID-19 and the other respiratory tract infections. And the deep learning technology in the image processing has been developed. The purpose of this study is to create the type of mask wearing dataset for deep learning models and select the deep learning model to detect the wearing mask correctly. The Image dataset is the 2,296 images acquired using a web crawler. Deep learning classification models provided by tensorflow are used to validate the dataset. And Object detection deep learning model YOLOs are used to select the detection deep learning model to detect the wearing mask correctly. In this process, this paper proposes to validate the type of mask wearing datasets and YOLOv5 is the effective model to detect the type of mask wearing. The experimental results show that reliable dataset is acquired and the YOLOv5 model effectively recognize type of mask wearing.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.17-18
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• 2024

악성 흉수의 진단은 세포학적 검사로 암세포를 확인하는 것이 필수적이며 진단율은 50~80%로 나타난다. 양성자 단층 촬영은 비침습적으로 암 병기를 평가하는 유용한 방법이다. 하지만 암이 아닌 다른 원인으로 인한 포도당 대사로 인하여 양전자 단층 촬영만으로 악성 흉수를 진단하는 데 어려움이 있다. 악성 흉수 자동 진단 모델은 암세포를 진단하는데 있어서 보조적인 역할이 가능하다. 이에 따라 본 연구는 컨볼루션 신경망 기반의 딥러닝 모델을 개발하여 악성 흉수 진단 성능을 확인하고 진단의 보조적 목적으로써 딥러닝의 사용 가능성을 확인하고자 하였다. 결과적으로 모델 전반적으로 accuracy 0.7~0.86의 높은 성능을 보였다. 본 연구의 결과를 통해 실제 의료 환경에서 악성 흉수를 진단하는데 딥러닝 모델이 보조적인 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.62-62
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• 2017

최근 인공지능 시대 및 제 4차 산업 혁명 시대의 도래로 제품 간, 제품과 서비스 간, 서비스 간 산업이 다양한 형태로 진화 중이며, 이종기술 산업 간의 융 복합화로 새로운 제3의 신산업이 등장하고 있다. 또한 소위 말하는 O2O(Online to Offline)는 이미 운송, 금융(핀테크), 자동차(카테크), 숙박, 음식, 의료(헬스케어테크) 등 많은 산업 분야에 진출, 기존 전통 산업과 충돌, 인허가에 어려움을 겪고 있으며 이러한 O2O는 IOT(사물인터넷)로 급속도로 가속화 되고 있다. 이렇듯 4차 산업 혁명에 따른 신산업의 탄생은 산업의 경계를 붕괴하고 있음에도 산업별로 구분된 제도, 규제, 지원정책 등은 여전히 신산업 창업의 장애가 되고 있다. 이에, 본 연구에서는 국내 벤처특별법, 창업지원법, 1인 창조기업법 내 투자 지원 업종과 미국을 비롯한 해외 창업 관련법 내 창업 지원 제한 업종과의 비교 분석, 몇 가지 중요한 시사점을 도출했다. 먼저, 우리나라가 선진국에 비해 지나치게 투자 제한 업종이 많음을 확인했다. 또한 선진국은 미풍양속을 해치는 업종, 투기적 사업 등 사회통념상 문제가 되는 사행성 업종을 제외하고는 대다수의 업종이 정책 지원 대상이다. 업종과 더불어 투자 행위로 투자 심사를 해 신산업 투자에 매우 탄력적으로 운영할 수 있게 설계되어 있다. 심지어 미국의 경우, 적극적 창업 투자를 위해 업종 및 투자 행위에 대한 심의를 중소기업청이 직접 수행한다. 특히, 우리나라의 중소기업창업투자회사제도는 미국의 중소기업투자회사(SBIC) 제도와 유사한 반면 투자 제한 업종 뿐 아니라 제도 운영 특히, 창업투자회사에 대한 관리 측면에서 매우 큰 차이가 있음을 보여주고 있다. 우리나라 중기청은 간접관리를 하는 반면, 미국은 중기청 내에서 직접 관리를 하고 있다. 따라서 본 연구에서는 우리나라 창업 벤처 투자 제한을 미국을 비롯한 기타 외국의 사례에서와 같이 사회통념상 불가피한 업종과 더불어 투자 행위로 정의하길 제안한다.

• 한국병원경영학회지
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• 제23권2호
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• pp.54-66
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• 2018

Purpose: This study was to figure out relationships of perceived Technology Readiness Index(TRI), usefulness, acceptance intension, and the recognition of substitute employment of medical personnel on the artificial intelligence (AI) and internet of things (IoT) among main technologies. Methodology: To achieve the purpose, this study utilized structured survey tools to conduct a questionnaire survey of nursing, administrative and medical technology professionals at six university hospitals in Korea metropolitan area. A PLS(Partial Least Square) Path analysis was utilized To analyze the material. Findings: In the relation with the technology readiness and perceived usefulness, it had a positive influence to the perceived usefulness when the optimism and innovativeness were higher and the discomfort was lower. In the relation with the technology readiness and acceptance intension, it showed a positive influence when the innovativeness was higher and the discomfort was lower. In the relation with the perceived usefulness and acceptance intension, it had a positive influence to the acceptance intension when the perceived usefulness was higher. In the relation with the acceptance intension and the recognition of substitute employment, it showed a positive influence to the recognition of substitute employment when the acceptance intension was higher. Practical Implications: Judging based on the above study results and reference reviews, it confirmed that it is necessary to prepare in the level of hospital organization in the $4^{th}$ Industrial Revolution. They should increase the efficiency of human resources through the technological factors or changes of employment types for the additional demands of human resources to handle increasing medical demands or induce to secure necessary abilities which are changing at the right time by performing the $4^{th}$ Industrial Revolution related re-training continuously to develop the value of existing human resources.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.221-228
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• 2018

빅데이터(Big data)는 제4차 산업혁명 시대를 맞이하여 과학, 기술, 산업, 사회분야에서 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 클라우드(Cloud)와 더불어 공공분야와 민간분야를 아우르는 곳에서 중요한 키워드가 되고 있다. 빅데이터 기반의 서비스는 교통, 기상, 의료, 마케팅 등의 다양한 분야에서 제공되고 있다. 특히 스포츠 분야에서는 병원이나 재활센터가 아닌 훈련이나 일상 생활에서 생체 신호(Vital sign)를 측정할 수 있는 웨어러블 장치(Wearable device)의 등장으로 여러 형태의 생체 신호를 수집, 관리할 수 있게 되었다. 하지만 아직까지 스포츠분야, 즉 야구선수의 훈련(training)과 재활(rehabilitation)을 위한 웨어러블 장치에서 추출된 생체 신호를 가지는 빅데이터에 대한 연구가 활성화되지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 야구선수에 대한 훈련, 특히 내야와 외야 수비선수에 대한 운동량 측정 생체신호를 빅데이터 기반으로 저장하고 분석할 수 있는 시스템에 대한 연구를 제안한다.

• 융합보안논문지
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• 제17권2호
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• pp.153-158
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• 2017

로봇은 인간을 모방하여 외부환경을 인식하고 상황을 판단하며 자율적으로 동작하는 기계를 의미한다. 로봇은 제조용 로봇과 서비스용 로봇으로 구분하고 서비스용 로봇은 전문서비스용 로봇과 개인서비스용 로봇으로 분류된다. 최근 제조업의 생산성 경쟁 심화, 안전 이슈 부상, 저출산과 고령화 심화로 인해 로봇산업이 부상하고 있다. 최근 로봇산업은 첨단기술 분야의 복합체로 기술혁신성과 성장잠재력을 가지고 있기 때문에 각광받고 있는 산업분야이다. IT, BT 및 NT 관련 요소들이 융합되어 구현되는 기술로서 그 파급효과는 매우 커지고 있다. 사회구조와 생활패턴의 변화로 인해 생명 연장과 건강에 대한 사회적인 관심이 높아지고 있으며 의료관련 분야에 많은 관심이 모아지고 있다. 이제는 인공지능(AI) 산업이 급성장하고 있기 때문에 대 중소기업 협력 강화를 통한 글로벌 경쟁력을 확보하는 것이 우선 과제이다. 대기업의 장점인 R&D 투자능력과 마케팅 능력과 중소기업의 장점인 로봇 기술을 결합해야 하며 협력 모델 구축 및 M&A를 통해 글로벌 대기업과 경쟁력을 확보해야 한다.

• 의학교육논단
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• 제18권2호
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• pp.51-57
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• 2016

This literature review explores artificial intelligence (AI) technology trends and IBM Watson health and medical references. This study explains how healthcare will be changed by the evolution of AI technology, and also summarizes key technologies in AI, specifically the technology of IBM Watson. We look at this issue from the perspective of 'information overload,' in that medical literature doubles every three years, with approximately 700,000 new scientific articles being published every year, in addition to the explosion of patient data. Estimates are also forecasting a shortage of oncologists, with the demand expected to grow by 42%. Due to this projected shortage, physicians won't likely be able to explore the best treatment options for patients in clinical trials. This issue can be addressed by the AI Watson motivation to solve healthcare industry issues. In addition, the Watson Oncology solution is reviewed from the end user interface point of view. This study also investigates global company platform business to explain how AI and machine learning technology are expanding in the market with use cases. It emphasizes ecosystem partner business models that can support startup and venture businesses including healthcare models. Finally, we identify a need for healthcare company partnerships to be reviewed from the aspect of solution transformation. AI and Watson will change a lot in the healthcare business. This study addresses what we need to prepare for AI, Cognitive Era those are understanding of AI innovation, Cloud Platform business, the importance of data sets, and needs for further enhancement in our knowledge base.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.573-575
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• 2019

최근, 증강현실(AR) 기술은 국방, 의료, 교육, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 널리 이용되고 있고, 증강현실 환경에서 사용자는 가상의 객체를 생성할 수 있을 뿐 아니라 가상 객체와 사용자 간의 상호작용도 가능하다. 이러한 증강현실 분야에서는 사용자의 특정 행동에 대한 미리 지정된 가상 객체의 반응에 대한 상호작용 모델에 대한 연구가 주로 이루어지고 있다. 인공지능과 결합된 미래의 증강현실 환경을 생성 및 상호작용을 위해서는 생성된 가상의 객체 간 자동적으로 상호작용하는 모델에 대한 기법이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 양자 컴퓨팅에서 사용자하고 있는 양자 얽힘, 중첩 현상을 기반으로 하여 증강현실 환경에서 가상의 객체에 대한 상호작용 모델을 제시하고자 한다. 예를 들면, 증강현실 사용자의 의해 즉각적으로 생성된 객체가 기존 객체들과의 어떻게 상호작용 할 수 있고, 각각의 객체의 특성으로 인한 객체수의 증가 및 감소가 사용자의 개입 없이 자동으로 이루어지도록 양자 얽힘과 중첩을 기반으로 한 기법을 제시하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 숲과 관련된 생태계 환경을 증강현실 환경으로 조성하여 가상의 동물들 간 자동으로 변형되는 콘텐츠를 구현하고자 한다.