• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.901-903
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• 2019

인공지능 기술의 발전에 따라 산업, 교육, 게임, 의료, 국방, 교통 등에서 여러 가지 방면으로 활용되어가고 있다. 하지만 인공지능을 게임에 접목해 게임 내에서 사람보다 월등한 성적을 낼 수 있다는 것이다. 과거에는 메모리 변조, 패킷 변조 등의 공정한 플레이 규정을 파괴하는 프로그램을 사용하였다면 현재에는 딥러닝을 통해 학습된 게임 알고리즘은 이제까지의 프로그램과는 다르므로 게임 인공지능 산업의 개선방안을 제안하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.273-276
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• 2021

최근의 기계 학습 (딥러닝)은 기존의 전통적인 통계 분석 방법들에 비해 효율성과 정확도가 높은 장점이 있지만, 처리과정이 블랙박스와 같아 결과 값의 중요한 원인 또는 근거 요인을 찾기 어렵다는 단점을 가지고 있다. 이를 해결하기 위한 최근의 XAI (eXplainable AI) 연구를 기반으로 하여, 본 논문에서는 의료기관에서 전정기관의 이상을 판별하기 위해 수작업으로 이루어지고 있는 HIT (head impulse test) 테스트 결과를 자동화하고, 설득력 있는 신뢰도 검정을 위해, XAI 기반 DoWhy 프레임 워크를 사용하였다. 전정기관 이상으로 의심되는 환자의 동공 움직임을 optical flow 로 추적하고, 정상인과의 Wasserstein metric 의 DoWhy 검증을 통해 전정기관 이상 여부의 신뢰도 구간을 검정한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.564-566
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• 2021

최근 가상 휴먼은 국방, 의료, 교육, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 널리 활용되고 있다. 가상 휴먼을 이용한 상호작용은 사용자가 현실 세계의 실제 친구와 대화하는 것처럼 자연스럽게 소통하는 방식으로 운용이 되고, 이를 위해서는 사용자의 음성, 동작, 감정 등 다양한 입력을 기반으로 반응하는 가상 휴먼 출력 등 상호작용 매핑 관계를 제작하여야 한다. 하지만, 기존 가상 휴먼 상호작용 방법은 미리 정해진 패턴을 수작업인 프로그래밍을 통해 제작하여 개발 기간이 오래 걸리고, 수정이 용이하지 못한 단점이 있다. 본 논문에서는 가상 휴먼 상호작용을 위해 음성, 동작, 감정 등 사용자의 멀티모달 입력과 가상 휴먼 반응에 대한 저작을 수행하는 툴킷을 제시한다. 본 논문에서 제시한 저작도구를 통해 쉽고 빠르게 사용자와 가상 휴먼 상호작용 표현을 생성할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.401-402
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• 2024

인공지능 기술은 사회 전반에 걸쳐 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 인공지능 기술의 발전과 함께 인공지능 기술을 악용한 적대적 공격의 위험성도 높아지고 있다. 적대적 공격은 작은 왜곡으로도 의료, 교통, 커넥티드카 등 인간의 생명과 안전에 직결되는 인공지능 학습 모델의 성능에 악영향을 미치기 때문에 효과적인 탐지 기술이 요구되고 있다. 본 논문에서는 설명 가능한 AI 를 활용한 적대적 공격을 탐지하는 최신 연구 동향을 분석한다.

• 대한영상의학회지
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• 제82권5호
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• pp.1196-1206
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• 2021

목적 간 종양의 조영증강 컴퓨터단층촬영(이하 CT) 영상에 관한 인공지능 알고리즘의 성능과 안전성을 검증할 수 있는 표준 테스팅 데이터셋을 구축하고자 하였다. 대상과 방법 국내 4개 3차 의료기관의 복부 영상의학 전문가 4인이 모여 간 종양 진단 알고리즘의 성능과 안전성을 검증하기 위해 표준 데이터셋이 갖춰야 할 조건을 논의하였다. 각 기관마다 간세포암 75예, 전이암 75예, 그리고 양성 병변 30-50예씩 수집하여, 총 783명 환자의 CT 영상을 대상으로 하였다. 간세포암과 전이암의 경우 병리학적으로 확진된 경우만을 대상으로 하였다. 각 기관의 복부 영상의학 전문가들이 직접 환자의 임상정보를 추출하고 CT 영상에 관한 데이터 라벨링(labeling)을 수기로 시행하였다. CT 영상은 의료용 디지털 영상 및 통신(Digital Imaging and Communications in Medicine, DICOM) 파일로 저장하였다. 결과 복부 영상의학 전문가들이 수기 데이터 라벨링을 시행한 총 783 증례의 간 종양 조영증강 CT의 표준 데이터셋을 구축하였다. 알고리즘의 성능 및 안전성은 병변의 발견 여부 및 특성화의 정확도에 대해 민감도와 특이도를 계산하여 평가할 수 있다. 결론 본 연구에서 구축한 간 종양 조영증강 CT 영상의 표준 데이터셋은 임상의학 결정 지원시스템을 위한 기계학습 기반 인공지능 알고리즘을 평가하는 데에 활용될 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.137-142
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• 2024

최근, 의료 데이터 표현 분야에서 딥러닝 방법들이 사실상의 표준으로 자리잡고 있다. 하지만, 딥러닝 기술은 내재적으로 많은 양의 학습 데이터를 필요로 하므로 대규모의 데이터를 확보하기 쉽지 않은 의료 분야에서는 직접적인 적용이 어려운 실정이다. 특히 뇌신호 모달리티의 경우, 변동성이 크기 때문에 여전히 데이터 부족 문제를 가진다. 이에, 최근 연구에서는 뇌신호의 시간-공간-주파수 특징을 적절하게 추출할 수 있는 딥 뉴럴 네트워크 구조를 설계하거나, 혹은 자가-지도 학습 방법을 도입하여 뇌신호의 신경생리학적 특징을 미리 학습하도록 한다. 본 논문에서는, 최근 각광받는 기술인 뇌-컴퓨터 인터페이스 및 피험자 상태 예측 등의 관점에서 소규모데이터를 다루기 위해 적용되는 방법론에 대한 분석 및 향후 기술 방향성을 제시한다. 먼저 현재 제안되고 있는 뇌신호 표현을 위한 딥 뉴럴 네트워크 구조에 대해 분석한다. 또한 뇌신호의 특성을 잘 학습하기 위한 자가-지도 학습 방법론을 분석한다. 끝으로, 딥러닝 기반 뇌신호 분석을 위한 중요 시사점 및 방향성에 관하여 논한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.86-98
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• 2020

인공지능(Artificial Intelligence, AI) 분야는 거의 모든 산업과 결합하여 미래 초연결 및 초지능 시대를 이끌어갈 기술로 주목받고 있다. 우리나라는 미국, 일본, 독일과 함께 인공지능 강국에 손꼽히지만, 인공지능 G2인 미국, 중국에 비해서는 특허 경쟁력이 낮은 것이 사실이다. 본 연구에서는 인공지능 산업의 기술 추이를 유추하고 인공지능 기술의 분야 별 수명주기와 발전 속도를 가늠해보고자 IPC 기술분류코드를 USPTO의 2008년부터 2018년까지 등록된 인공지능 관련특허를 수집하여 1차원 통계분석, 2차원 통계분석, 네트워크 분석을 통해 기술 혁신과 확산 패턴을 분석하였다. 연구결과 현재 인공지능 관련 기술은 디지털 컴퓨팅, 데이터 처리, 음성인식 등 분야에 집중된 것으로 나타났으며, 응용분야의 특허가 증가하고, 전기 통신, 의료, 운수/물류 등에 활발한 융·복합이 일어나고 있는 것을 알 수 있었다. 본 연구를 통하여 분석된 인공지능 산업의 발전추이와 기술동향은 인공지능 기술과 관련한 기업의 전략과 국가의 정책 입안에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 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.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권5호
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• pp.981-993
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• 2018

스마트 헬스케어는 ICT 분야와 의료서비스 분야가 융 복합 된 분야로 다양한 분야에서 학제 간 융 복합 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구는 토픽모델링(Topic Modeling)과 에고 네트워크 분석(Ego Network Analysis)을 활용하여 스마트 헬스케어 연구동향을 살피는데 그 목적이 있다. 이를 위해 2001년부터 2018년 4월까지 Scopus에 게재된 2,690편을 대상으로 텍스트 분석, 각 기간별 빈도분석, 토픽모델링, 워드 클라우드, 에고 네트워크 분석을 수행하였다. 토픽 모델링 분석 결과 8개의 주요 연구토픽이 도출되었다. 8개 주요 연구토픽은 "AI in healthcare", " Smart hospital", "Healthcare platform", " blockchain in healthcare", "Smart health data", "Mobile healthcare", "Wellness care", "Cognitive healthcare" 순으로 나타났다. 토픽모델링 결과를 보다 심도 있게 살펴보기 위해 연구토픽별 에고 네트워크 분석을 하였다. 이를 통해 스마트 헬스케어 연구동향을 파악하고, 향후 연구의 방향성을 수립하는데 시사점을 제시하고자 한다.