• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.48-57
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• 2013

스마트폰은 소통과 정보공유의 환경을 제공하는 동시에 모바일 기술과 모바일 아트 발전의 핵심적인 역할을 담당하고 있다. 특히 모바일 증강현실시대의 도래와 더불어 스마트폰 기술관련 연구는 박차를 더해가고 있으나, 증강현실콘텐츠 산업에 핵심적인 사용자 참여 유발에 대한 연구가 부족하여 이런 특징이 이미 발달한 모바일 아트 영역에서의 도움이 필수적이다. 따라서 본 연구는 국내에서 거의 연구되지 않았던 모바일 아트를 피처 폰 활용과 스마트폰 활용으로 분류하고 각각 가장 많이 사용된 세 가지 방식을 중심으로 작품 사례를 분석한다. 모바일 기기의 사운드와 이미지를 이용한 피처 폰 활용은 설치와 공연 방식, 싱글채널 비디오 아트 방식과 오감소통 방식으로 나눌 수 있다. 센서, 카메라, GPS와 증강현실을 이용한 스마트폰 활용은 위치기반 AR, 마커인식 AR과 무마커식 AR로 분류된다. 또한 모바일 증강현실 콘텐츠 산업별 활용 기술을 살펴본 결과 관광과 게임관련은 위치기반 AR, 교육과 의료관련은 마커인식 AR, 쇼핑관련은 무마커식 AR 등을 중심으로 혼합방식으로 활용됨을 알 수 있었다. 증강현실 콘텐츠 산업의 발달은 사용자의 적극적인 참여를 통한 지속적인 소통방식과 혼합기술방식을 활용하는 모바일 아트의 참조로 더욱 가속화될 것으로 예상된다. 향후 모바일 증강현실 산업기술의 발전 방향은 HMD(Head Mounted Display)의 소형화, 홀로그램기술과 인공지능의 접목을 예측하고 있으며 빅데이터와 소셜네트워크를 활용하여 증강현실의 기술적인 한계를 극복할 수 있을 것으로 기대된다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.1-12
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• 2020

의료분야에서 질환별 유병률 차이로 인한 데이터 수적 불균형은 흔하게 발생되는 문제로 인공지능 학습 성능을 저하시켜 개발의 어려움을 초래한다. 최근 이러한 데이터 수적 불균형문제를 해결하기 위한 한 방법으로 적대적 생성 신경망(GAN) 기술이 도입되었고 다양한 분야에 성공적으로 적용되어왔다. 그러나 수적 불균형에 의해 저하된 성능 문제를 해결하는데 있어서 기존 연구들의 영상 해상도가 아직 충분하지 않고 영상 내 구조가 전역적으로 일관성 있게 모델링 되지 않아 좋은 결과를 얻기 어렵다. 본 논문에서는, 흉부 X선 영상 데이터의 수적 불균형문제를 해결하기 위하여 고해상도 영상을 생성할 수 있는 주목 메커니즘 기반 멀티 스케일 조건부 적대적 생성 네트워크를 제안한다. 해당 네트워크는 질환제어 조건변수에 의해 하나의 네트워크만으로 다양한 질환 영상을 생성할 수 있어 각 클래스별로 학습을 하는 비효율성을 줄였고, 자기 주목 메커니즘을 통해 영상 내 장거리 종속성 문제를 해결하였다.

• 대한의사협회지
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• 제61권12호
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• pp.765-775
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• 2018

With growing interest in novel digital healthcare devices, such as artificial intelligence (AI) software for medical diagnosis and prediction, and their potential impacts on healthcare, discussions have taken place regarding the regulatory approval, coverage, and clinical implementation of these devices. Despite their potential, 'digital exceptionalism' (i.e., skipping the rigorous clinical validation of such digital tools) is creating significant concerns for patients and healthcare stakeholders. This white paper presents the positions of the Korean Society of Radiology, a leader in medical imaging and digital medicine, on the clinical validation, regulatory approval, coverage decisions, and clinical implementation of novel digital healthcare devices, especially AI software for medical diagnosis and prediction, and explains the scientific principles underlying those positions. Mere regulatory approval by the Food and Drug Administration of Korea, the United States, or other countries should be distinguished from coverage decisions and widespread clinical implementation, as regulatory approval only indicates that a digital tool is allowed for use in patients, not that the device is beneficial or recommended for patient care. Coverage or widespread clinical adoption of AI software tools should require a thorough clinical validation of safety, high accuracy proven by robust external validation, documented benefits for patient outcomes, and cost-effectiveness. The Korean Society of Radiology puts patients first when considering novel digital healthcare tools, and as an impartial professional organization that follows scientific principles and evidence, strives to provide correct information to the public, make reasonable policy suggestions, and build collaborative partnerships with industry and government for the good of our patients.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권12호
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• pp.29-40
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• 2022

본 논문에서는 딥러닝 기법의 하나인 Mask R-CNN과 랜덤포레스트 분류기를 이용해 당뇨병성 망막병증의 병리학적인 특징을 검출하고 분석하여 자동 진단하는 시스템을 연구하였다. 당뇨병성 망막병증은 특수장비로 촬영한 안저영상을 통해 진단할 수 있는데 밝기, 색조 및 명암은 장치에 따라 다를 수 있으며 안과 전문의의 의료적 판단을 도울 인공지능을 이용한 자동진단 시스템 연구와 개발이 가능하다. 이 시스템은 미세혈관류와 망막출혈을 Mask R-CNN 기법으로 검출하고, 후처리 과정을 거쳐 랜덤포레스트 분류기를 이용하여 안구의 정상과 비정상 상태를 진단한다. Mask R-CNN 알고리즘의 검출 성능 향상을 위해 이미지 증강 작업을 실시하여 학습을 진행하였으며 검출 정확도 측정을 위한 평가지표로는 다이스 유사계수와 Mean Accuracy를 사용하였다. 비교군으로는 Faster R-CNN 기법을 사용하였고 본 연구를 통한 검출 성능은 평균 90%의 다이스 계수를 통한 정확도를 나타내었으며 Mean Accuracy의 경우 91% 정확도의 검출 성능을 보였다. 검출된 병리증상을 토대로 랜덤포레스트 분류기를 학습하여 당뇨병성 망막 병증을 진단한 경우 99%의 정확도를 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.79-92
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• 2024

ChatGPT는 생성형 인공지능(Generative AI) 기술을 활용한 대표적인 챗봇으로서 과학기술 영역뿐만 아니라 사회, 경제, 산업, 문화 등 당양한 분야에서 유용하게 활용되고 있다. 본 연구는 글로벌 소셜미디어 레딧(Reddit)을 활용해 ChatGPT에 대한 사용자의 감정과 요구에 대한 탐색적인 분석을 수행한다. 이를 위해, 2022년 12월부터 2023년 8월까지의 댓글 10,796건을 수집하여 키워드 분석, 감성 분석, 니드마이닝(Needmining) 기반 토픽모델링을 실시하였다. 분석 결과, ChatGPT에 대한 댓글에서 출현 빈도가 가장 높은 단어는 "time"으로 답변의 신속성, 시간 효율성, 생산성 향상을 강조한 것으로 나타났다. 사용자들은 ChatGPT에 대해 신뢰와 기대의 감정과 동시에 사회적 영향에 대한 두려움과 분노의 감정을 표현하였다. 또한, 토픽모델링 분석을 통해 잠재적 니즈(Needs)를 포함한 14개의 주제를 도출하였고, 사용자들이 특히 ChatGPT에 대한 교육적 활용과 사회적 영향에 많은 관심을 보였다. 또한, ChatGPT와 관련된 언어모델, 직업, 정보, 의료, 서비스, 게임, 규제, 에너지, 윤리적 문제 등 다양한 주제들이 논의된 것을 알 수 있었다. 분석 결과를 바탕으로 사용자들의 요구를 반영하여 향후 실행계획의 방향을 제시하였다. 본 연구는 향후 ChatGPT를 이용하여 제품과 서비스를 개선하고, 새로운 서비스 플랫폼 기획 단계에서 유용한 정보를 제공할 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.111-124
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• 2018

본 연구는 만성질환 중의 하나인 고지혈증 유병을 예측하는 분류모형을 개발하고자 한다. 이를 위해 SVM과 meta-learning 알고리즘을 이용하여 성과를 비교하였다. 또한 각 알고리즘에서 성과를 향상시키기 위해 변수선정 방법을 통해 유의한 변수만을 선정하여 투입하여 분석하였고 이 결과 역시 각각 성과를 비교하였다. 본 연구목적을 달성하기 위해 한국의료패널 2012년 자료를 이용하였고, 변수 선정을 위해 세 가지 방법을 사용하였다. 먼저 단계적 회귀분석(stepwise regression)을 실시하였다. 둘째, 의사결정나무(decision tree) 알고리즘을 사용하였다. 마지막으로 유전자 알고리즘을 사용하여 변수를 선정하였다. 한편, 이렇게 선정된 변수를 기준으로 SVM, meta-learning 알고리즘 등을 이용하여 고지혈증 환자분류 예측모형을 비교하였고, TP rate, precision 등을 사용하여 분류 성과를 비교분석하였다. 이에 대한 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 모든 변수를 투입하여 분류한 결과 SVM의 정확도는 88.4%, 인공신경망의 정확도는 86.7%로 SVM의 정확도가 좀 더 높았다. 둘째, stepwise를 통해 선정된 변수만을 투입하여 분류한 결과 전체 변수를 투입하였을 때보다 각각 정확도가 약간 높았다. 셋째, 의사결정나무에 의해 선정된 변수 3개만을 투입하였을 때 인공신경망의 정확도가 SVM보다 높았다. 유전자 알고리즘을 통해 선정된 변수를 투입하여 분류한 결과 SVM은 88.5%, 인공신경망은 87.9%의 분류 정확도를 보여 주었다. 마지막으로, 본 연구에서 제안하는 meta-learning 알고리즘인 스태킹(stacking)을 적용한 결과로서, SVM과 MLP의 예측결과를 메타 분류기인 SVM의 입력변수로 사용하여 예측한 결과, 고지혈증 분류 정확도가 meta-learning 알고리즘 중에서는 가장 높은 것으로 나타났다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.321-335
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• 2020

본고는 4차 산업의 발전과 함께 빅데이터, 정보통신기술, 사물인터넷, 사물통신, 인공지능 등을 활용하여 도시경쟁력을 강화하기 위한 방안으로 스마트시티에 대한 관심과 욕구가 점점 증대하고 관련기술도 발전하고 있는 상황에서 스마트웰페어시티에 관한 구상을 전제로 어떠한 방법을 통해 이러한 목표를 달성할 것인가, 다시 말해서 최소한 보건·의료·복지 등 돌봄영역에서의 스마트웰페어시티를 구상하고 그것이 실현가능한지에 대해 살펴보는데 그 목적이 있다. 이러한 인식에서 본고에서는 종래부터 논의되어 왔던 스마트시티의 개념과 영역 및 현재까지의 논의와 사회보장·사회복지에의 접목에 관한 문제나 한계 등에 대해 살펴보고, 이를 기초로 스마트웰페어시티의 개념을 도출하고자 하였다. 그리고 그 실현을 위한 방안으로서의 사회보장플랫폼의 요소와 특성을 파악하고 스마트시티 중 특히 돌봄영역을 중심으로 그 적용가능성에 대해 살펴보았다. 나아가 정책적·제도적 개선방안으로서 표준화, 개인정보 및 공공데이터의 활용, 사회보장정보시스템을 중심으로 하는 제도적 개선방안에 대해 논의를 전개하였다. 이러한 논의는 우리 사회가 지향하고자 하는 디지털 기반의 커뮤니티 케어, 나아가 스마트웰페어시티를 구현하는데 나름의 중요한 의미를 부여하는 것이라고 판단된다. 특히 본고의 특성상 행동설계 및 7하 원칙 등을 기반으로 하는 사회보장플랫폼에 대해서는 스마트시티 중 보건·의료·복지분야에 한정하여 다루었다는 점을 감안할 때 이 외의 다른 영역에도 미칠 영향에 대해서는 또 다른 측면에서의 연구가 필요하며, 여기에 다양한 방면에서의 기술 등의 접목과 활용, 그리고 이에 따라 우리 사회에 미칠 영향이나 변화의 정도 등에 대해서도 고려할 필요가 있을 것으로 사료된다. 본고에서 다루고 있는 내용들이 스마트시티 뿐 아니라 사회보장·사회복지체계 등에 관한 방향과 흐름, 미래상을 제시하고, 이를 기반으로 분야별·영역별 보완과 정비를 통해 삶의 질 향상이라는 취지와 목표를 실현하는데 조금이나마 기여할 수 있기를 기대해 본다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.153-158
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• 2021

치주질환의 조기 진단률 및 예측 정확도 향상을 위한 X-선 영상 분석은 매우 중요한 분야이다. 이러한 치과 X-선 영상의 화질 개선을 위한 인공 지능 기반의 알고리즘 개발 및 적용에 관한 연구는 전 세계적으로 널리 수행 중이다. 따라서 본 연구의 목표는 치주질환 예측을 위한 치과 X-선 영상에서의 초해상화 알고리즘의 모델링 및 적용 가능성에 관하여 평가하는 것이다. 초해상화 알고리즘은 convolution layer와 ReLU를 기반으로 구성하였고, 저해상도 영상을 2배로 업샘플링 한 영상을 입력으로 사용하였다. 딥러닝 훈련을 위해 사용한 치과 X-선 데이터는 1,500장을 사용하였다. 영상의 정량적 평가는 2가지 영상의 비교를 통해 유사도를 측정할 수 있는 인자인 root mean square error와 structural similarity를 사용하였다. 이와 더불어 최근에 개발된 no-reference 기반으로 사용되는 natural image quality evaluator 와 blind/referenceless image spatial quality evaluator를 추가적으로 분석하였다. 결과적으로 기존에 사용되던 bicubic 기반의 업샘플링 기법을 사용하였을 때에 비하여 제안하는 방법이 치과 X-선 영상에서 평균적으로 유사도와 no-reference 기반의 평가 인자가 각각 1.86 그리고 2.14배 향상됨을 확인하였다. 결론적으로 치주질환의 예측을 위한 초해상화 알고리즘의 치과 X-선 영상에서의 유용성을 증명하였고 향후 다양한 분야에서의 적용 가능성이 높을 것으로 기대된다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권1호
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• pp.9-15
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• 2021

본 논문에서 고안된 시선추적 시스템은 루게릭(Lou Gehrig's)이나 각종 근육 관련 질환으로 신체가 부자연스러운 분들을 위해 쉽게 접근할 수 있도록 고안된 안구기반 컴퓨터 입력 장치로, 약 1,700명 정도로 추산되는 국내 루게릭 환자 수와 각종사고나 질환에 의해 몸을 움직이기 힘든 환자의 수를 합쳐 잠재적 수요만 국내 3만 명에 이르는 사용자를 위한 안구입력 장치이다. 이 안구 입력 장치는 소수의 사용자를 위한 장치이기 때문에 시중에서는 수많은 종류의 상용기기가 제공되고 있어, 이 잠재적 사용자들이 사용하기에는 가격도 비싸고 사용방법도 어려워, 접근성이 많이 떨어지고 있다. 그 이유로는, 각 개인의 경제사정과 스마트 디바이스에 대한 개별 사용 경험도 조금씩 달라 시중 시선추적 시스템을 사용해보기에는 비용 면이나 사용성 면에서 접근하기가 어려운 경우가 대부분이라 할 수 있다. 이에 따라, 저가의 기기지만 엄선된 부품과 사용하기 편리한 기술을 통해 IT 기기로의 접근성을 개선하여 사용자들에게 쉬운 접근이 가능하도록 하는 시도는 반드시 필요하다. 이에, 본 논문에서는 여러 종류의 시선추적 시스템을 사용했던 사용자들의 자발적 VoC(Voice of Customer)를 통해 기존 시스템의 부족한 점을 개선하고, 사용성 테스트를 통해 이를 만족하는 시스템을 보완/설계함으로써 훨씬 더 많은 사람 및 환자들이 편리하게 사용할 수 있게하고, 기존 PCCR 시스템 대비 계산량을 15배 이상 줄이는 동시에, 시선 오차도 0.5~1도 이내로 보완된 우수한 성능의 시선추적 시스템을 제안한다.

• 재활치료과학
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• 제11권2호
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• pp.63-76
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• 2022

목적 : 본 연구의 목적은 장애 중증도 수준뿐만 아니라 장애 유형 또한 함께 고려하여 장애인의 고용현황을 분석함으로써 기존의 장애 중증도 수준에 기반한 의학적 손상을 기준으로 하여 직업적 능력을 고려하는 것에 한계가 있음을 지적하는 데에 있다. 연구방법 : 장애인고용공단(2019)에서 조사한 장애인 고용패널조사 2차 웨이브 4차 조사 자료를 사용하였다. 독립변수는 장애인의 장애 중증도와 장애 유형, 종속변수는 고용여부로 하여 장애 중증도에 따른 장애 유형의 고용가능성 오즈비를 로지스틱 회귀분석으로 산출하였다. 결과 : 장애정도가 심한 군은 고용가능성은 관련 변수들을 보정했을 때, 신체외부장애 유형에 비해 신체내부장애의 고용가능성이 0.413(95% CI: 0.271-0.629)배로 유의하게 낮았고(p<.001), 장애정도가 심하지 않은 군에서는 신체외부장애에 비해 신체내부장애가 0.475(95% CI: 0.327-0.690)배로 고용가능성이 낮았다(p<.001). 결론 : 장애 중증도 수준이 같다 하더라도 장애 유형에 따라 고용가능성이 달라질 수 있음을 확인하였다. 장애 유형과 중증도를 모두 고려하여 고용가능성의 편차를 줄일 수 있는 판정 기준의 마련이 필요하다.