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.
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.
카바페넴내성장내세균속균종(carbapenem-resistant Enterobacteriaceae, CRE)과 카바페넴분해효소 생성 장내세균과(carbapenemase-producing Enterobacteriaceae, CPE)의 정확한 구분과 CPE의 빠른 탐지는 임상 감염의 치료 및 관리에 중요하다. 선별방법은 주로 선택적 배지에서의 직장 면봉 표본 배양 후 카바페넴분해 효소의 활성도, 신속한 카바페넴의 불활성화 방법, 측방유동면역분석(lateral flow immunoassay, LFI), 메트릭스보조레이저 탈착/이온화이온사이클론 공명 질량분석법(matrix assisted laser desorption/ionisation time of flight mass spectrometry, MALDI-TOF MS)을 통해 표현형을 측정하는 분자기반 방법들이다. CRE, 특히 CPE의 적절한 시기에 정확한 탐지는 감염의 임상 치료 및 예방에 필수적이다. 다양한 표현형 검출방법 및 유전자-기반 검출방법이 카바페넴의 신속한 검출을 위해 이용 가능하며, 이들은 임상 미생물학 실험실에서 일상적으로 사용된다. 신속한 처리 시간으로 현장에서 치료를 위한 검사 방법을 사용하는 CRE에 대한 능동적인 감시활동에서 카바페넴분해효소를 생성하는 CRE의 탐지는 중요한 가치를 갖는다. 따라서 카바페넴분해효소의 확산을 통제하기 위해서는 전세계의 많은 검사실에서 신뢰할 수 있고 신속하고 고효율적이며, 간편하고 저비용의 검사법을 사용해야 할 것이다. 환자의 적용에서도 최적의 효과를 가지려면 CRE에 대한 신속한 검사를 통해 항균제의 관리 개입이나 다양한 형태의 임상 의사의 치료에 결정적인 지원을 재현성있게 나타나야 할 것이다. 최적의 검사법을 위해서는 보완되는 검사법을 결합하여 다양한 내성 박테리아 종을 감별하고 다양한 종류의 카바페넴분해효소의 유전적 다양성을 발굴하여 최상의 감염관리 전략을 포괄하는 시스템이 마련되어야 할 것으로 사료된다.
우리나라 산림행정 업무의 대부분은 서류 및 대장에 의존하고 있는 실정으로 신속, 정확하고 다양한 업무 처리를 위해서는 첨단의 공간정보기술을 이용한 과학적인 산림정보 관리시스템의 개발이 시급하다. 특히 지리정보시스템(GIS)과 항공사진 활용기술의 도입은 산림이용기본계획이나 산지개발, 산림자원 관리 및 산림보호 정책 등의 의사결정지원에 효율적으로 기여할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 GIS와 항공사진(1998년도 촬영)을 기반으로 주요 산림정보인 수치지도, 수치임상도, 임야도 및 관련 속성데이터 등을 가공하여 DBMS(data base management system) 내에 저장하였으며, 이를 기반으로 세부 응용시스템인 지번별 임야정보 검색, 산지이용개발 정보관리, 법정제한림 정보관리, 산림자원 정보검색 등의 인터페이스를 개발함으로써 산림 관련 실무자가 산림정보의 종합적인 공간분석 및 질의 검색이 가능한 산림정보 관리시스템을 구축하였다. 본 시스템의 구축으로 산림의 효율적 관리는 물론 경제적인 산림자원 및 임산업 육성과 쾌적한 산림환경을 조성할 수 있을 뿐만 아니라 관련 부서들 간의 표준화된 공간 자료 공유와 과학적인 정보체계의 연동으로 산림자원 관리를 위한 집약된 공간 및 전자 정보화 인프라 구축의 기반을 마련할 것으로 사료된다.
본 연구에서는 GIS를 이용하여 산불관련 데이터베이스를 구축하고 효과적인 산불 현황정보 검색시스템을 개발하여 산불 관리자에게 효율적인 공간분석 도구를 제공함으로서 산불에 관한 종합적인 공간정보를 빠른 시간 내에 분석하여 속성을 갱신 추출할 수 있도록 하는 효과적인 산불정보관리시스템을 개발하였다. 이를 위하여 최근 10년간의 산불 현황통계자료를 이용한 전국 시 군 단위의 공간분포도를 작성하여 전국 산불 발생현황을 시 공간적으로 분석하고 산불 발생에 미치는 다양한 요인들과의 상관성 분석이 가능하였다. 특히 최근 산불 발생이 빈번한 삼척시의 지형도 및 임상도, 위성영상, 현지사진을 이용하여 GIS 데이터베이스를 구축함으로써 산불 발생위험지역에 대한 보다 상세한 정보를 얻을 수 있다. 본 시스템은 응용프로그램 개발을 위한 플랫폼은 IBM호환 PC에서 Windows 98을 운영체제로 하여 DBMS는 Access 2000을 이용하였고 프로그래밍 언어로는 객체지향언어인 Visual Basic 6.0과 GIS 기능을 구현하기 위해서 Component GIS인 MapObjects 2.0을 사용하였다. 그 결과 산불 관리자는 진화에 필요한 관리구역내의 정보를 신속하게 제공받을 뿐만 아니라 산불 방제사업에 대한 효과적인 의사결정지원과 함께 실무자 중심의 산불관리행정을 도모하고 산림자원 관리비가 효율적으로 이용될 것이다.
골다공증은 전 세계적으로 주요한 건강 문제임에도 불구하고, 골절 발생 전까지 쉽게 발견되지 않는 단점을 가지고 있습니다. 본 연구에서는 골다공증 조기 발견 능력 향상을 위해, 복부 컴퓨터 단층 촬영(Computed Tomography, CT) 영상을 활용하여 정상-골감소증-골다공증으로 구분되는 골다공증 단계를 체계적으로 분류할 수 있는 딥러닝(Deep learning, DL) 시스템을 개발하였습니다. 총 3,012개의 조영제 향상 복부 CT 영상과 개별 환자의 이중 에너지 X선 흡수 계측법(Dual-Energy X-ray Absorptiometry, DXA)으로 얻은 T-점수를 활용하여 딥러닝 모델 개발을 수행하였습니다. 모든 딥러닝 모델은 비정형 이미지 데이터, 정형 인구 통계 정보 및 비정형 영상 데이터와 정형 데이터를 동시에 활용하는 다중 모달 방법에 각각 모델 구현을 실현하였으며, 모든 환자들은 T-점수를 통해 정상, 골감소증 및 골다공증 그룹으로 분류되었습니다. 가장 높은 정확도를 갖는 모델 우수성은 비정형-정형 결합 데이터 모델이 가장 우수하였으며, 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적이 0.94와 정확도가 0.80를 제시하였습니다. 구현된 딥러닝 모델은 그라디언트 가중치 클래스 활성화 매핑(Gradient-weighted Class Activation Mapping, Grad-CAM)을 통해 해석되어 이미지 내에서 임상적으로 관련된 특징을 강조했고, 대퇴 경부가 골다공증을 통해 골절 발생이 높은 위험 부위임을 밝혔습니다. 이 연구는 DL이 임상 데이터에서 골다공증 단계를 정확하게 식별할 수 있음을 보여주며, 조기에 골다공증을 탐지하고 적절한 치료로 골절 위험을 줄일 수 있는 복부 컴퓨터 단층 촬영 영상의 잠재력을 제시할 수 있습니다.
의료의 질은 효과, 효율, 적절성, 과학적-기술적 측면 등과 같은 4가지로 정의할 수 있다. 과학적-기술적 측면의 질 관리를 위해 의료기관에서는 매년 보수교육의 형태로 최신 지견을 현장에 보급하고 있다. 하지만 최신 지견이 가장 빠르게 보급되는 연구 결과들을 단발성인 보수교육만으로 임상 현장에 충분히 보급하는 것에는 명백한 한계가 존재한다. 빅데이터, 인공지능과 같은 지능정보처리 기술이 의료 분야에 적용될 경우 기존에 문헌 조사 등으로 연구되어 적은 정보만으로 연구를 수행해야 했던 한계를 극복할 수 있다. 본 논문은 기존 약재 처방 적응증을 확장할 수 있는 근거가 되는 데이터베이스를 구축한다. 이를 위해 한의학 관련 국내외 논문 정보를 수집, 저장 관리, 분석하는 작업을 수행한다. 약재 처방전의 확장 적응증 콘텐츠 구축을 위한 한의학 근거문헌 데이터의 처리 및 분석 기법을 설계한다. 본 연구를 통해 한의학 의사결정지원시스템에서 근거기반 약재처방 주치 정보의 기본 콘텐츠로 활용할 수 있을 것이라 기대한다.
최근 전 세계적인 원전 설비의 수요 증가로 원자력 전략물자 취급의 중요성이 높아지는 가운데, 국외 수출을 위한 원전 관련 물품 및 기술의 신청 또한 급증하는 추세이다. 전략물자 사전판정 업무는 통상 원자력 물자 관리에 해박한 전문가의 경험 및 지식에 근거하여 수행되어 왔지만, 급증하는 수요에 상응하는 전문 인력의 공급이 부족한 실정이다. 이러한 문제를 극복하기 위하여, 본 연구진은 전략물자 수출 통제를 위한 사례 기반 지능형 수출 통제 시스템을 설계 및 개발하였다. 이 시스템은 현장 전문가의 전담 업무이던 신규 사례에 대한 전략물자 사전판정 과정 업무의 주요 맥락을 자동화 하여 전문가 및 관계 기관이 감당해야 할 업무 부담을 줄이며, 빠르고 정확한 판정을 돕는 의사결정 지원 시스템의 역할을 맡는다. 개발된 시스템은 사례 기반 추론 (Case Based Reasoning) 방식에 기반을 두어 설계되었는데, 이는 과거 사례의 특성을 활용하여 신규 사례의 해법을 유추하는 추론 방법이다. 본 연구에서는 자연어로 작성된 전자문서 처리에 널리 사용되는 텍스트 마이닝 분석 기법을 원자력 분야에 특화된 형태로 응용하여 전략물자 수출통제 시스템을 설계하였다. 시스템 설계의 근거로 선행 연구에서 제안된 반자동식 핵심어 추출 방안의 성능을 보다 엄밀히 검증하였고, 추출된 핵심어로 신규 사례와 유사한 과거 사례를 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방안은 텍스트 마이닝 분야의 TF-IDF 방법 및 코사인 유사도 점수를 활용한 결과(${\alpha}$)와 원자력 분야에서 통용되는 개념적 지식을 계통으로 분류하여 도출한 결과(${\beta}$)를 조합하여 최종 결과 (${\gamma}$) 를 생성하게 된다. 세부 요소 기술의 성능 검증은 임상 데이터를 활용한 실험 및 실무 전문가의 의견수렴을 통해 이루어졌다. 개발된 시스템은 사전판정 전문 인력을 다수 양성하는 데 드는 비용을 절감하는 데 일조할 것이며, 지식서비스 산업의 의미 있는 응용 사례로서 관련 산업의 성장에 기여할 수 있을 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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