• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.928-930
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• 2020

본 논문은 인공지능 플랫폼 기반의 요로결석 진단을 위한 CT 영상 데이터 자동판독 시스템에 대해 기술하고자 한다. 제안한 시스템은 웹 기반의 플랫폼을 기반으로 하며, 인공지능 기반의 진단 알고리즘을 장착하여 빠르게 요로결석 환자의 스크리닝에 목적을 두고 있다. 병원정보시스템의 PACS와 EMR과 연계와 Deep learning 진단 알고리즘을 적용한 요로결석 자동판독 시스템을 개발하였다. 특히, 기 구축된 인공지능 플랫폼을 통해 추출한 데이터셋을 기반으로 진단 알고리즘 개발 방법과 수행 결과를 보인다. 제안한 시스템은 요로결석 진단과 수술여부에 의사결정지원 시스템으로 임상에서 활용될 것으로 기대하고 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1283-1292
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• 2022

현재 보건의료 분야에서 여러 인공지능 프로젝트가 서로 경쟁하고 있어서 시스템 간 인터페이스의 통일된 사양이 부족한 상황이다. 이에 본 연구에서는 보건의료 부문 관련 응용 알고리즘, 모델 및 서비스 지원을 제공할 수 있는 하나의 보건의료 인공지능 서비스 플랫폼을 제안한다. 제안된 플랫폼은 다수의 이기종 데이터 처리, 지능형 서비스, 모델 관리, 일반 응용 시나리오 및 다양한 수준의 비즈니스를 위한 기타 서비스를 제공할 수 있다. 플랫폼 적용과 관련해서 최근 대두되고 있는 행위 인터넷 개념을 바탕으로 보건의료 분야의 사물 인터넷 서비스 관련 환자 행위 분석을 통해 보건의료 소비 행위에 대해 신뢰할 수 있고, 이해 가능한 추적 및 분석 시나리오를 나타낸다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권10호
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• pp.239-246
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• 2020

인공지능 기술을 도입한 의료분야에서 진단 및 예측과 연계한 임상의사결정지원 시스템(CDSS)에 관련된 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 인공지능 기술 적용에 가장 많은 이슈를 일으키고 있는 의료영상기반의 질환진단연구가 다양한 제품으로 출시되고 있는 실정이다. 그러나 의료영상 데이터는 일관되지 않은 데이터들로 이루어져 있으며, 그것을 정제하여 연구에 사용하기 위해서는 상당한 시간이 필요한 것이 현실이다. 본 논문은 의료영상 표준인 R_CDM(Radiology Common Data Model)으로 변환하고, 그 데이터를 기반으로 인공지능 알고리즘 개발 연구를 지원하기위한 원스톱 인공지능학습 플랫폼에 대하여 기술한다. 이를 위해 기존 공통데이터모델(CDM : Common Data Model)과 연계에 중점을 두어 DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine) 태그정보를 기반으로 의료영상 표준 모델의 스키마와 다기관 연구를 위한 Report 정보를 포함하여 시스템을 모델링하였다. 이렇게 변환된 데이터 집합을 기반으로 인공지능 학습 플랫폼에서 수행 과정을 결과로 보인다. 제안한 플랫폼을 통해 다양한 영상기반 인공지능 연구에 활용될 것으로 기대하고 있다.

• 기독교교육논총
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• 제66권
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• pp.309-341
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• 2021

본 연구의 목적은 포스트 코로나 시대를 준비하기 위해 신앙교육을 위한 지능형 학습플랫폼 모형을 개발하는 것이다. 이를 위해서 인공지능 알고리즘, 학습플랫폼 개발 연구, 신앙교육 관련 선행연구를 검토하여 포스트 코로나 시대를 대비할 수 있는 지능형 학습플랫폼 설계 모형의 초안을 개발하였다. 개발된 모형 초안은 전문가 5명을 대상으로 델파이 조사를 실시하여, 타당성을 검증하였다. 개발된 모형 초안은 전문가 타당성 검증결과 내용타당도가 모두 1로 나타나 타당한 것으로 검증되었다. 모형에 대해 전문가들의 수정의견이 3가지가 제시되었고, 전문가들의 의견을 반영하여 모형을 최종 수정하였다. 수정된 최종 모형은 학습자료, 학습활동, 학습데이터 및 인공지능 3개 영역으로 구성하였으며, 각 영역에 교육과정, 학습콘텐츠 추가학습자원, 학습자 유형화, 학습 행동, 평가 행동, 학습자 특성 데이터, 학습활동 데이터, 인공지능 데이터 학습분석 9개의 요소로 구성하였고, 각 구성 요소에는 29개의 세부요소를 설정하였다. 이와 함께 14개의 학습플로어를 구성하였다. 본 연구는 신앙교육을 위한 지능형 학습플랫폼의 기초적인 모형을 최초로 개발한 것이 가장 큰 시사점이라고 할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권7호
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• pp.73-87
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• 2019

본 연구는 최근 빠르게 확산되는 인공지능의 지속적인수용에 관하여 탐색하고자 온라인 구인정보 플랫폼에 적용된 인공지능의 품질을 정의하고 인공지능의 선호, 지속사용의도 간의 구조적인 관계를 규명하였다. 인공지능 사용자를 대상으로 설문조사를 시행하였고 184개를 회수하였다. 실증분석결과 인공지능의 품질과 선호가 만족에 긍정적인 영향을 미치며, 인공지능의 만족이 지속사용의도에 통계적으로 유의한 수준에서 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 예상과는 달리 인공지능의 품질은 지속사용의도에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 향후 인공지능 기술을 제품이나 서비스에 적용하는데 있어 이론적, 실무적인 차원의 유용한 가이드라인을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.434-436
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• 2021

의료산업은 진단 및 치료 위주의 기술개발이 진행되어왔다. 최근 의료 빅데이터를 기반으로 진단, 치료 및 재활뿐만 아니라 예방과 예후관리까지 지원하는 의료서비스에 대한 패러다임이 변화되고 있다. 특히, 여러 의료 중심의 플랫폼 기술 가운데 객관적인 진단지표를 가지고 있는 의료영상을 기반으로 인공지능 학습에 적용하여 진단 및 예측을 중심으로 한 플랫폼 개발이 진행되고 있다. 하지만, 인공지능 연구에는 많은 학습 데이터가 요구될 뿐만 아니라 학습에 적용하기 위해서는 데이터 특성에 따른 전처리 기술과 분류 작업에 많은 시간 소요되어 이와 같은 문제점을 해결할 수 있는 방법들이 요구되고 있다. 따라서, 본 논문은 인공지능 학습까지 적용하기 위한 의료영상 데이터에 대한 확장 모델을 개발하여 공통적인 조건에 따라 의료영상 데이터가 표준화되어 변환하며, 자동화 시스템 구조에 따라 데이터가 분류·저장되어 인공지능 학습까지 지원할 수 있는 플랫폼을 제안하고자 한다. 그리고 근감소증 학습데이터 관리 및 적용 결과를 통해 플랫폼의 수행성을 검증하였다. 향후 제안한 플랫폼을 통해 의료데이터에 대한 전처리, 분류, 관리까지 지원함으로써 CDM 확장 표준 의료데이터 플랫폼으로 활용 가능성을 보였다.

• 전자통신동향분석
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• 제31권2호
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• pp.51-62
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• 2016

인공지능(Artificial Intelligence: AI)이 사물인터넷, 빅데이터, 엄청나게 빠른 컴퓨팅 파워와 결합하고 있다. 이에 따라 인공지능이 인간과 같은 수준의 인지능력을 갖추게 되어 가까운 장래에 개인비서 기능뿐만 아니라 기업의 의사결정이나 고객관리를 비롯한 모든 비즈니스 부문에서 큰 역할을 할 것으로 기대된다. 해외의 주요 기술업체들은 AI를 핵심 R&D 분야로 삼고 각기 Application Programming Interface(APIs) 및 클라우드 서비스를 통한 인공지능 기술의 대중화에 힘쓰고 있으며, 개발자들은 이들 도구를 각자의 애플리케이션에 통합함으로써 수익기회를 창출하고 있다. 국내에서도 대기업 및 공공 R&D를 중심으로 인공지능 기술개발이 추진되고 있으나 관련 시장참여자 전체를 견인할 수 있는 기본 생태계 조성을 위한 정부의 지원이 필요한 상황이다. 본 연구는 인공지능 시장동향과 IBM 인공지능 생태계에 대해 개관하였으며, AI 산업체 의견을 반영한 국내 인공지능 산업 활성화 생태계 조성을 위한 제언으로 AI 플랫폼 지원, 인력문제 해결 그리고 공유의 장 마련이 필요하다는 점을 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.245-248
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• 2021

전통적인 신약개발은 평균 15년, 2~3조원의 비용이 소요되나 투자 대비 생산성이 지속적으로 감소하고 있어 패러다임 전환이 절실한 상황이다. 인공지능 기술을 활용하면 기간과 비용의 절감효과와 신약 후보물질 탐색의 성공확률이 높아질 것을 기대할 수 있다. 본 연구는 신약 연구 분야를 중심으로 인공지능 플랫폼 도입에 있어서 플랫폼의 가치에 영향을 미치는 요인들을 분석하여 수용 및 확산을 촉진하는데 필요한 시사점을 도출하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.1-2
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• 2022

본 논문은 4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능과 IoT를 피지컬 컴퓨팅을 이용해 교육을 할 수 있는 플랫폼을 설계하였다. 플랫폼은 파이썬 비주얼 블록 프로그래밍을 기반으로 사용자의 코딩 언어의 구문적인 어려움을 감소시키며 데이터 분석과 머신러닝을 쉽게 응용할 수 있다. 피지컬 컴퓨팅을 위한 AIoT 타겟 보드로는 라즈베리파이를 활용하였으며 타겟보드의 하드웨어에 대한 선수 지식을 최소화해서 원하는 시스템을 개발할 수 있다. 응용에서는 센서로 수집한 데이터를 분석하고 인공지능 모델 생성을 할 수 있으며 학습된 모델을 액추에이터 제어에 활용하는 등 AIoT 피지컬 컴퓨팅 교육에 여러 장벽을 낮추었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.395-396
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• 2023

본 논문에서는 디지털 전환 시대에 모든 사람들이 인공지능(AI) 체험부터 피지컬컴퓨팅을 통해서 SW·AI 융합해 아이디어를 쉽게 구현하고 교육 받을 수 있는 플랫폼을 구현하였다. AI 체험을 위해 P5.js와 텐서플로우에 기반한 ML5.js 라이브러리를 이용해 블록 코딩을 할 수 있도록 하였다. 또한 피지컬컴퓨팅에서는 마이크로비트와 아두이노, 라즈베리파이 등을 WebUSB를 통해서 PC와 연결하고 플랫폼에서 인공지능의 다양한 서비스와 융합시킬 수 있도록 제공한다.