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 논문에서는 익명화된 데이터를 정제하여 인공지능 연구에 사용할 수 있는 표준화된 데이터 셋을 만들고, 그 데이터를 기반으로 인공지능 알고리즘 개발 연구를 지원하기 위한 원스톱 인공지능학습 플랫폼에 대하여 기술한다. 이를 위해 전체 인공지능 연구프로세스를 보이고 이에 따라 학습을 위한 데이터셋 생성과 인공지능 학습학습용 플랫폼에서 수행되는 수행 과정을 결과로 보인다 제안한 플랫폼을 통해 다양한 영상기반 인공지능 연구에 활용될 것으로 기대하고 있다.
오늘날, 인공지능이 국가 경쟁력의 핵심 동력으로 부상하였으나, 사회적으로 예상치 못한 부작용도 초래하고 있다. 본 연구는 사회과학 분야의 KCI 등재학술지를 대상으로 인공지능에 관한 논문을 수집하여 사회적 측면의 주요 이슈를 고찰하고자 한다. 따라서 2016년부터 2020년까지 논문에 대한 키워드 분석을 수행하였다. 분석 결과, '로봇', '교육'에 대한 키워드가 가장 많이 나타났으며, 키워드 네트워크를 통해 상위 6개의 군집(이슈)을 도출하였다. 주요 이슈는 인공지능의 등장 배경이나 기본적인 개념, 인공지능 교육, 인공지능의 부작용, 인공지능 기반 창작물의 법적 이슈, 인공지능 제품/서비스의 이용의도, 인공지능 윤리 등을 제시할 수 있다. 본 연구 결과는 인공지능의 사회적 측면에 대한 논의를 확산하고, 국가 차원의 정책 방향을 모색하는데 활용할 수 있을 것이다.
인류는 오랫동안 인간을 대체할 수 있는 자동화된 노동력 또는 지능체를 만들기 위해 노력해 왔다. Turing(1950)이 인간과 같이 생각할 수 있고 대화를 할 수 있는 기계 혹은 시스템의 개발을 제안한 이래로 인공지능이라는 학문분야가 발전하고 있다. 최근 들어 알파고의 등장과 제4차 산업혁명에 대한 관심이 높아지면서, 핵심 기술로서 인공지능 기술에 대한 연구가 대학교 연구실뿐만 아니라 기업에서도 활발하게 이루어지고 있다. 인공지능 기술이 우리의 생활에 깊숙이 파고들면서, 과거에 비하여 사람들의 생활은 많이 편해지고 윤택해진 것은 사실이지만, 다른 한편으로는 여러 가지 부정적인 영향을 미칠 수 있을 것이다. 기술이 우리의 생활과 사회에 긍정적인 영향만을 주는 것이 아니기 때문에, 기술로 인한 사회의 변화에 대해서 생각해 보고 이에 대한 기술적, 사회적, 정책적 대응을 준비하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 다양한 선행연구들의 분석을 통해 AI의 역사와 개념에 대해서 살펴보고, AI기반의 지능형 제품과 지능형 서비스가 일으키는 사회의 변화를 일상생활과 업무환경의 변화 차원에서 분석하여 인공지능으로부터 야기되는 사회의 변화와 정책적 이슈에 대해서 고찰해 보고자 한다.
고성능 전자제품의 수요가 증가함에 따라 이를 구현하기 위한 고성능 반도체의 수요도 증가하고 있다. 그러나 성능이 높아지고 운용환경이 다양해질수록 전자패키지의 신뢰성이 회로 전체의 성능과 신뢰성에 병목이 되고 있는 상황이다. 이에 전자패키지에 대한 결함검출 및 진단 기술이 주목받고 있는데, IEEE 이종집적화 로드맵에서는 신뢰성 물리 및 인공지능 기술을 융합한 디지털트윈 전략을 제시하고 있다. 따라서 본 논문에서는 시그널 기반의 전자패키지 결함검출 및 진단 기술을 리뷰하고, 인공지능을 접목한 연구사례를 분석하고자 한다. 더불어 이러한 인공지능 응용 연구의 동향과 전망을 함께 제시한다.
앞으로의 시대는 인공지능을 이용한 다양한 분야에 다양한 제품이2 생성될 것이다. 이러한 시대에 인공지능의 학습 방법의 동작 원리를 알고 이를 정확하게 활용하는 것은 상당히 중요한 문제이다. 이 논문은 지금까지 알려진 인공지능 학습 방법을 소개한다. 인공지능의 학습은 수학의 고정점 반복 방법(fixed point iteration method)을 기반으로 하고 있다. 이 방법을 기반으로 수렴 속도를 조절한 GD(Gradient Descent) 방법, 그리고 쌓여가는 양을 누적하는 Momentum 방법, 마지막으로 이러한 방법을 적절히 혼합한 Adam(Adaptive Moment Estimation) 방법 등이 있다. 이 논문에서는 각 방법의 장단점을 설명한다. 특히, Adam 방법은 조정 능력을 포함하고 있어 기계학습의 강도를 조정할 수 있다. 그리고 이러한 방법들이 디지털 신호에 어떠한 영향을 미치는 지에 대하여 분석한다. 이러한 디지털 신호의 학습과정에서의 변화는 앞으로 인공지능을 이용한 작업 및 연구를 수행함에 있어 정확한 활용과 정확한 판단의 기준이 될 것이다.
인공지능 기술을 도입한 의료분야에서 진단 및 예측을 위한 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 인공지능 기술 적용에 가장 많이 활용되고 있는 의료영상기반 질환 진단 및 예측 연구결과가 다양한 제품으로 출시되고 있다. 의료영상이 활용되는 다양한 질환 중 간 질환은 통증이 적어 조기진단이 어렵다. 본 논문에서는 인공지능을 기반 간 경화증 환자의 판독을 돕기 위한 웹 서비스기반 시스템을 구축하고 진단결과를 보인다. 이를 위해 웹서비스 프로세스를 보이고 각 프로세스의 구동 화면과 최종 결과화면을 보인다. 제안한 서비스를 통해 간 경화증을 조기에 진단하고, 빠른 치료를 통해 환자의 회복에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
최근 검색사이트의 인공지능 기반 제품 추천 서비스의 도입이 늘어나고 있는 추세이다. 본 연구는 인공지능 기반 제품 추천에 대한 소비자의 반응 및 광고효과를 이해하고자 브랜드의 특성과 소비자 성향에 따라 AI 상품추천에 대한 소비자의 반응이 어떻게 달라지는지 연구하였다. 본 연구는 대학생을 대상으로 실험연구를 진행하였으며 브랜드 명성(높음 vs.낮음)과 비교성향수준(높음 vs.낮음)이 AI가 추천한 상품의 브랜드태도 및 구매의향에 미치는 영향을 검증하였다. 본 연구 결과 브랜드 명성과 비교성향 수준은 AI가 추천한 상품의 브랜드 태도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 AI 상품추천 서비스에 대한 소비자의 반응을 보다 세부적으로 이해하고 효과에 영향을 미치는 잠재적 요인들을 검증하였으며 AI를 활용한 서비스 전략 수립에 유용한 시사점을 제공하는 데 의의가 있다.
본 연구는 근미래 기술 융복합 환경에서 온라인 리서치 업무의 개선 방법 모색을 목적으로 하며, 향후 인공지능 기술 응용 및 활용을 위한 기초적인 학문적 토대를 제시한다. 구체적인 연구 방법 및 결과는 다음과 같다. 첫째, 이론적 고찰을 통해 리서치의 패러다임 변화, 온라인 리서치 플랫폼, 인공지능 기술들을 살펴보고 연구의 근거를 확보했다. 둘째, 사례를 수집하여 온라인 리서치 플랫폼의 리워드, 실행, 시각화 3가지 유형을 도출하였다. 셋째, 사례 분석을 통해 종합적인 인공지능 활용 동향과 방향성을 도출했다. 연구 결과 인공지능 기술이 가장 많이 사용되고 있는 단계는 분석, 시각화, 실행, 섭외, 설계, 매칭 순서였으며, 인공지능의 활용 방향성은 크게 업무 효율화, 인간의 사고 보조, 리서치 방식의 변화로 나눌 수 있다. 그러나 리서치 단계 중 계획 단계에는 인공지능 비롯하여 제공되는 기능이 온라인 리서치 플랫폼에서 전반적으로 부족했으며, 사용자 및 제품의 다양화에 따라 리서치 계획이 중요해지고 있는 시점에서 향후 인공지능을 활용한 리서치 계획 방안 개발 및 연구가 필요한 실정이다. 본 연구는 온라인 리서치 플랫폼 방법의 개선에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대하며, 향후 인공지능 기반의 리서치 플랫폼과 시스템 연구 개발의 기틀을 마련하고자 한다.
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.
본 논문은 웹의 발달로 인하여 의료 서비스들이 기존의 Client-Server 방식의 제품에서 Web 방식의 제품으로 변경되고 있는 현대 흐름에서 인공지능 어플리케이션 또한 Web 으로 서비스 하기 위한 방법과 구현된 요로결석 AI 어플리케이션에 대해 기술한다. 이를 구현하기 위해 Python 기반의 Flask 라는 마이크로 웹 프레임워크를 사용하여 DICOM 핸들링, Pre-Processing, Mask 를 생성하고 Predict 결과를 Model Serving 을 통하여 Urinary Stone Segmentation Model 이 서비스되는 인공지능 웹 어플리케이션 동작 방식과 수행 결과를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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