• 한국융합학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.9-21
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• 2021

본 연구는 IP5국가(KR, EP, JP, US, CN)의 바이오헬스 분야 특허데이터를 기반으로 기술의 융합과 트렌드를 파악하여 해당 산업 분야의 발전 방향을 제시하는 것을 목적으로 한다. 기술융합 현황 파악을 위해 특허 동시분류분석 기반의 네트워크분석과 TF-IDF 기반의 텍스트마이닝을 주요 방법론으로 활용하였고, 분석 결과 바이오헬스 산업의 기술융합 클러스터는 크게 (A)치료용 의료기기, (B)의료데이터프로세싱, (C)생체계측용 의료기기의 세 가지 형태로 도출되었다. 또한 기술융합 결과를 토대로 한 트렌드 분석의 결과에서 우리나라는 (B)의료데이터프로세싱 분야에서 시장선도국으로 도출됨에 따라 향후 상업적 가치가 높은 특허로 시장 우위를 선점할 수 있는 가능성이 높다고 분석되었다. 특히 해당 분야는 2019년 1월 국회에서 통과된 '데이터3법'이라는 정책적 변환과 더불어, 국내 바이오헬스 기업들의 의료데이터 활용 가능성이 확대됨에 따라 해당 기술에 대한 기술융합 활성화 정책 수립과 R&D 지원 전략이 필요할 것으로 전망된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.707-708
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• 2024

최근 디지털 헬스케어 기술과 서비스가 널리 활용되면서 의료 인공지능 성능 향상에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 양성 데이터 대비 질병 데이터가 희소하여 학습 과정에서 과적합이 발생하거나 질병 예측 모델의 성능이 떨어진다는 한계가 있다. 본 논문에서는 데이터가 균질하지 않은 상황에서 생성형 인공지능 모델을 사용하여 합성 데이터를 생성하는 방안을 제안한다. 실험 결과에 따르면, 종래 방법 대비 제안한 방법의 정확도가 약 5.8% 향상되었고, 재현율이 약 21% 개선되었다.

• 융합정보논문지
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• 제11권3호
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• pp.20-33
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• 2021

본 연구는 인공지능서비스가 확대되면서 개인정보의 처리 및 보호에 관한 안전성이 요구되어짐에 따라, 우리나라가 추진해야 할 개인정보보호 개선사항을 도출하고자 하였다. 이를 위해서 문헌조사를 통해서 자료 수집 및 분석을 기반으로 하였으며, 자율주행자동차, 의료/헬스케어, 에너지, 금융, 유통/물류, 법률자문, 홈비서 등 주요 인공지능서비스를 중심으로 개인정보 이슈사항 및 각 서비스에 적합한 개인정보보호기준을 도출하였다. 또한, 인공지능서비스에서의 개인정보보호에 관한 법제적 기준과 처리과정의 기준을 중심으로 주요국가의 추진사례를 검토하였고, 이를 중심으로 국내에 적용하여 개선방안으로 제시하였다. 이와 관련하여, 법제적 기준에서는 인공지능서비스 확대에 따른 개인정보보호 법률의 재정비, 인공지능서비스의 개발 및 제공에서의 책임과 원칙 준수, 인공지능서비스로 인한 개인정보침해 및 보안위협 등으로부터의 위험관리체계 운영 등이 요구된다. 처리과정의 기준에서는 첫째, 전처리 및 정제에 관해서 데이터셋 참조모델 표준화, 데이터셋 품질관리, AI애플이케이션의 자발적 라벨링이 필요하며, 둘째, 알고리즘 개발 및 활용에서는 알고리즘의 명확한 범위규정과 그에 대한 규제를 마련하여 적용할 필요가 있다. 특히, 국내의 안전한 인공지능서비스를 제공하기 위해서는 비식별조치 외에 우리나라에 적합한 개인정보보호 개선과제로 적용해 나가야 할 것이다. 따라서, 본 연구를 바탕으로 향후 인공지능서비스에서의 개인정보보호를 위한 프레임워크를 도출하는 연구를 하고자 한다.

• 산업과 과학
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• 1권1호
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• pp.7-15
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• 2022

사물인터넷(IoT) 기술은 최근 의료사물인터넷(IoMT)으로 정의된 대량의 의료 데이터를 처리하여 발전을 위해 개발된 의료분야에서 많이 활용되고 있다. 수집된 광범위한 의료 데이터는 수집된 의료 데이터를 처리하기 위해 구조화된 방식으로 클라우드에 저장된다. 그러나 방대한 양의 의료 데이터를 효과적으로 처리하는 것은 쉽지 않기 때문에 의료분야 구조 데이터를 개발하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 IoMT에서 수집된 구조화된 건강 관리 데이터를 처리하기 위한 기계 학습 모드를 개발하였다. 광범위한 의료 데이터를 처리하기 위해 본 논문에서는 의료 데이터 처리를 위한 MTGPLSTM 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 의료 정보 처리를 위한 선형 회귀 모델을 통합한다. 개발된 모델 이상치 모델은 IoMT에서 수집된 COVID-19 의료 데이터들의 평가 및 예측을 위해 FinTech 모델을 기반으로 구현되었다. 제안된 MTGPLSTM 모델은 감염 확산 방지를 위한 계획 계획을 예측하고 평가하기 위한 회귀 모델로 구성된다. 개발된 모델 성능은 LR, SVR, RFR, LSTM 및 제안된 MTGPLSTM 모델과 같은 서로 다른 분류기를 고려하였으며 1GB, 2GB, 3GB 등 데이터 크기가 다르다는 점도 주요하게 고려되었다. 제안된 MTGPLSTM 모델이 전 세계 데이터에 대해 최대 4% 감소된 MAPE 및 RMSE 값을 달성하였고 중국의 경우 기존 분류기보다 최대 6% 최소인 최소 MAPE(0.97)이 달성되었다.

• 산업과 과학
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• 제2권2호
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• pp.31-41
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• 2023

본 연구는 우간다의 루웨로 지역 여성 청소년을 대상으로 성생식보건 교육의 수요, 접근장벽, 제약을 파악하기 위해 수행되었다. 루웨로 지역의 14-26세 젊은 여성 55명을 대상으로 설문조사를 실시하고 교사, 의료인력 등 40명의 이해관계자를 대상으로 면담을 진행하였다. 연구 결과, 응답자 대부분은 성생식보건 정보를 학교를 통해 얻는 것으로 답하였으며(87%) 의료기관에서 성생식보건 서비스를 받기를 선호하였다(58%). 응답자들의 절반 이상은 자원 부족이나 문화적 장벽으로 성생식보건 정보를 얻는데 어려움을 경험하였고 학교와 의료기관이 보건 정보를 제공하는 가장 중요한 장소라는 점을 강조하였다. 따라서 여성 청소년의 성생식보건 교육 접근성을 높이기 위해 학교와 의료기관의 협력이 요구된다.

• 대한예방한의학회지
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• 제28권1호
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• pp.31-42
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• 2024

Objective : In order to understand the changes in domestic approval regulations applicable to traditional Korean medical device companies, this article will explain the major amendments 「Regulation on Medical Device Approval Report Review, etc.」 from 2005 to the present on a year-by-year basis, and provide a counter plan to the recent changes in approval regulations. Methods : We analysed the changes in approval regulatory amendments related to the traditional Korean medical devices from 2005 to the present. Results : The Ministry of Food and Drug Safety is continuously improving medical device approval regulations to ensure the global competitiveness of domestic medical devices and contribute to the improvement of public health. Recent major approval regulatory amendments include the establishment of a review system for software medical devices and digital therapeutics, the recognition of real world evidence materials, the introduction of a biological evaluation of medical devices within a risk management process and a medical device approval licence renewal system. Conclusions : It is expected that the range of medical devices available to Korean medicine doctors will continue to expand in the future through the provision of non-face-to-face medical services and the development of advanced and new medical devices, as well as wearable medical devices and digital therapeutics. In order to increase the market entry potential of traditional Korean medical devices that incorporate advanced technologies such as digital technology and AI-based diagnosis and prediction technology, it is urgent that the government provide significant support to traditional Korean medical device companies to improve approval regulatory compliance.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.133-138
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• 2022

디지털 방사선 검사장 치는 인간의 생명을 다루는 의료장치로 안정성과 고신뢰성이 필요하지만 이러한 시스템은 현재 최첨단 기술로 일본을 비롯한 유럽제품에 의해서 국내시장은 거의 점유된 실정이다. 따라서 상당한 부분 값비싼 수입품에 의존하고 있는 의료기기의 국산품 대체는 물론, 보다 경제적이고 조작하기 쉬운 사용자 위주의 제품을 개발, 정확한 진단을 이끄는 장치의 생산을 위한 연구와 개발이 필요하다. 특별히 디지털 X-ray 시스템 중에서 전동기 구동기술과 기계장치 개발 관련 메카트로닉스 기술은 국내에 어느 정도 성숙되어 있는 단계로 본 논문에서는 디지털 방사선 검사 장치(DR)의 전동기 서보 시스템 설계를 통하여 제어기법과 성능을 확인하고자 한다. 본 논문에서는 촬영용도에 부합하는 디지털 방사선 검사용 AC 서보전동기의 선정과 변환장치 및 제어기법을 적용하여 성능을 확인하고 문제점을 개선함에 있다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제44권2호
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• pp.125-138
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• 2023

The development of AI systems for radiation therapy is important to improve the accuracy, effectiveness, and safety of cancer treatment. The current system has the disadvantage of monitoring patients using CCTV, which can cause errors and mistakes in the treatment process, which can lead to misalignment of radiation. Developed the PMRP system, an AI automation system that uses depth cameras to measure patient's fine movements, segment patient's body into parts, align Z values of depth cameras with Z values, and transmit measured feedback to positioning devices in real time, monitoring errors and treatments. The need for such a system began because the CCTV visual monitoring system could not detect fine movements, Z-direction movements, and body part movements, hindering improvement of radiation therapy performance and increasing the risk of side effects in normal tissues. This study could provide the development of a field of radiotherapy that lags in many parts of the world, along with the economic and social importance of developing an independent platform for radiotherapy devices. This study verified its effectiveness and efficiency with data through phantom experiments, and future studies aim to help improve treatment performance by improving the posture correction mechanism and correcting left and right up and down movements in real time.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.191-206
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• 2022

대량의 말뭉치를 비지도 방식으로 학습하여 자연어 지식을 획득할 수 있는 사전학습 언어모델(Pre-trained Language Model)은 최근 자연어 처리 모델 개발에 있어 매우 일반적인 요소이다. 하지만, 여타 기계학습 방식의 성격과 동일하게 사전학습 언어모델 또한 학습 단계에 사용된 자연어 말뭉치의 특성으로부터 영향을 받으며, 이후 사전학습 언어모델이 실제 활용되는 응용단계 태스크(Downstream task)가 적용되는 도메인에 따라 최종 모델 성능에서 큰 차이를 보인다. 이와 같은 이유로, 법률, 의료 등 다양한 분야에서 사전학습 언어모델을 최적화된 방식으로 활용하기 위해 각 도메인에 특화된 사전학습 언어모델을 학습시킬 수 있는 방법론에 관한 연구가 매우 중요한 방향으로 대두되고 있다. 본 연구에서는 금융(Finance) 도메인에서 다양한 자연어 처리 기반 서비스 개발에 활용될 수 있는 금융 특화 사전학습 언어모델의 학습 과정 및 그 응용 방식에 대해 논한다. 금융 도메인 지식을 보유한 언어모델의 사전학습을 위해 경제 뉴스, 금융 상품 설명서 등으로 구성된 금융 특화 말뭉치가 사용되었으며, 학습된 언어 모델의 금융 지식을 정량적으로 평가하기 위해 토픽 분류, 감성 분류, 질의 응답의 세 종류 자연어 처리 데이터셋에서의 모델 성능을 측정하였다. 금융 도메인 말뭉치를 기반으로 사전 학습된 KB-BERT는 KoELECTRA, KLUE-RoBERTa 등 State-of-the-art 한국어 사전학습 언어 모델과 비교하여 일반적인 언어 지식을 요구하는 범용 벤치마크 데이터셋에서 견줄 만한 성능을 보였으며, 문제 해결에 있어 금융 관련 지식을 요구하는 금융 특화 데이터셋에서는 비교대상 모델을 뛰어넘는 성능을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.137-142
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• 2019

본 논문은 이상 상황을 탐지하고 모니터링하는 다양한 서비스가 존재한다. 하지만 대부분의 서비스는 화재, 가스누출에 초점을 맞추어 진행되고 있으며, 독거노인과 중증장애인들의 사망 혹은 심정지 등 위급상황에 대하여 사전 예방 및 위급상황 대응이 불가능하다. 본 연구에서는 여러 생체신호 중 가장 위중하다고 판단되는 심박 신호의 이상 상태를 탐지하기 위하여 인공지능 모델을 설계하는 과정에서 적합한 데이터 변형과 모델을 비교한다. 세부적으로는 오픈 의료 데이터 PhysioNet의 MIT-BIH Arrhythmia Database를 이용하여 심전도(ECG) 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 각각 다른 방법으로 데이터를 변형한 후 학습하여 기본 심전도 데이터를 이용해 학습한 인공지능 모델과 비교한다.